ABOUT THE SPEAKERS

Eric Berlow - Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more.

Why you should listen

Eric Berlow is an ecologist and network scientist who specializes in not specializing. A TED Senior Fellow, Berlow is recognized for his research on food webs and ecological networks and for creative approaches to complex problems. He was the founding director of the University of California's first environmental science center inside Yosemite National Park, where he continues to develop data-driven approaches to managing natural ecosystems.

In 2012 Berlow founded Vibrant Data Labs, which builds tools to use data for social good. Berlow's current projects range from helping spark an egalitarian personal data economy to protecting endangered amphibians in Yosemite to crowd-sourcing novel insights about human creativity. Berlow holds a Ph.D. from Oregon State University in marine ecology.

More profile about the speaker
Eric Berlow | Speaker | TED.com

Sean Gourley - Physicist and military theorist
Sean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow.

Why you should listen

Sean Gourley's twin passions are physics (working on nanoscale blue-light lasers and self-assembled quantum nanowires) and politics (he once ran for a national elected office back home in New Zealand).

A Rhodes scholar, he's spent the past five years working at Oxford on complex adaptive systems and collective intelligent systems -- basically, using data to understand the nature of human conflict. As he puts it, "This research has taken me all over the world from the Pentagon, to the House of Lords, the United Nations and most recently to Iraq". Originally from New Zealand, he now lives in San Francisco, where he is the co-founder and CTO of Quid which is building a global intelligence platform. He's a 2009 TED Fellow.

In December 2009, Gourley and his team's research was published in the scientific journal Nature. He is co-founder and CTO of Quid.

More profile about the speaker
Sean Gourley | Speaker | TED.com

TED2013

Eric Berlow and Sean Gourley: Mapping ideas worth spreading

에릭 버로우(Eric Berlow), 션 고울리(Sean Gourley): 퍼뜨릴 가치가 있는 생각을 지도로 나타내기

Filmed: 2013-02-28

Readability: 4.3

1,131,373 views

2만4천개의 아이디어는 어떻게 보일까요? 생태학자 에릭 버로우와 물리학자 션 고울리는 전체 TEDx 강연에 알고리즘을 적용해서 아이디어가 전세계적으로 어떻게 연결되어있는지 시각적으로 보여줍니다.

Eric Berlow - Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more. Full bioSean Gourley - Physicist and military theorist
Sean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12

Eric에릭 BerlowBerlow: I'm an ecologist생태 학자, and Sean's숀 a physicist물리학 자,

0

562

3061

벌로우: 저는 생태학자이고
션은 물리학자입니다.

00:15

and we both양자 모두 study연구 complex복잡한 networks네트워크.

1

3623

2108

저희는 복잡계 네트워크를 연구하죠.

00:17

And we met만난 a couple두 years연령 ago...전에 when we discovered발견 된

2

5731

1835

몇 년 전 저희 둘 다
전쟁의 생태에 관하여

00:19

that we had both양자 모두 given주어진 a short짧은 TED테드 Talk

3

7566

2000

짧게 TED 강연을 했던 것을 계기로

00:21

about the ecology생태학 of war전쟁,

4

9566

2303

서로 알게 되었습니다.

00:23

and we realized깨달은 that we were connected연결된

5

11869

1447

실제로 만나기 전부터 같은 생각을

00:25

by the ideas아이디어 we shared공유 된 before we ever met만난.

6

13316

2818

공유함으로써 서로
연결되어 있었다는 것을 깨달았죠.

00:28

And then we thought, you know, there are thousands수천

7

16134

1556

그리고 세상에 TEDx와 같은 강연이

00:29

of other talks회담 out there, especially특히 TEDxTEDx Talks협상,

8

17690

2114

수천 개씩 나오고 있는데

00:31

that are popping터지는 up all over the world세계.

9

19804

2211

생각이 미쳤습니다.

00:34

How are they connected연결된,

10

22015

923

이 강연들은 어떻게 연결되어 있으며

00:34

and what does that global글로벌 conversation대화 look like?

11

22938

2010

전세계 사람들은
어떤 대화를 하고 있을까요?

00:36

So Sean's숀 going to tell you a little bit비트 about how we did that.

12

24948

2810

연구 과정을
션이 설명해 드리겠습니다.

00:39

Sean숀 GourleyGourley: Exactly정확하게. So we took~했다 24,000 TEDxTEDx Talks협상

13

27758

3767

고얼리: 그렇습니다.
저희는 전세계 147개국에서

00:43

from around the world세계, 147 different다른 countries국가,

14

31525

3046

24,000개의 TEDx 강연을 바탕으로

00:46

and we took~했다 these talks회담 and we wanted to find

15

34571

2123

주제들을 뒷받침하는

00:48

the mathematical매우 정확한 structures구조 that underly밑바닥의

16

36694

2040

수학적 구조를

00:50

the ideas아이디어 behind뒤에 them.

17

38734

1722

찾고자 했습니다.

00:52

And we wanted to do that so we could see how

18

40456

1370

그래서 각각의 아이디어들이

00:53

they connected연결된 with each마다 other.

19

41826

2053

서로 어떻게 연결되는지
알고 싶었습니다.

00:55

And so, of course코스, if you're going to do this kind종류 of stuff물건,

20

43879

1676

이런 연구를 하려면 먼저

00:57

you need a lot of data데이터.

21

45555

956

자료가 많이 필요하죠.

00:58

So the data데이터 that you've got is a great thing called전화 한 YouTubeYouTube,

22

46511

3686

지료는 유튜브라는
멋진 곳에서 구합니다.

01:02

and we can go down and basically원래 pull손잡이

23

50197

1768

유튜브에서 공개된

01:03

all the open열다 information정보 from YouTubeYouTube,

24

51965

2267

모든 정보를 모으는 거죠.

01:06

all the comments의견, all the viewsviews, who's누가 watching보고있다 it,

25

54232

2349

댓글, 조회 기록, 시청자층,

01:08

where are they watching보고있다 it, what are they saying속담 in the comments의견.

26

56581

2779

시청자의 위치와
댓글 내용 외에도

01:11

But we can also또한 pull손잡이 up, using~을 사용하여 speech-to-text연설 - 텍스트 translation번역,

27

59360

3292

음성-텍스트 변환을 이용해
대사 전문을

01:14

we can pull손잡이 the entire완전한 transcript성적 증명서,

28

62652

2128

기록할 수도 있습니다

01:16

and that works공장 even for people with kind종류 of funny이상한 accents신문 like myself자기.

29

64780

2680

저처럼 억양이 약간 이상해도
상관없어요

01:19

So we can take their그들의 transcript성적 증명서

30

67460

2106

이렇게 영상을 기록한 사본으로

01:21

and actually사실은 do some pretty예쁜 cool시원한 things.

31

69566

2098

여러 가지 재미있는
작업을 할 수 있습니다

01:23

We can take natural자연스러운 language언어 processing가공 algorithms알고리즘

32

71664

2160

자연어 처리 알고리즘을 통해
컴퓨터로

01:25

to kind종류 of read독서 through...을 통하여 with a computer컴퓨터, line선 by line선,

33

73824

2629

이 사본을 한 줄 한 줄 읽어나가며

01:28

extracting적출 key키 concepts개념들 from this.

34

76453

2359

핵심이 되는 개념을 뽑아냅니다.

01:30

And we take those key키 concepts개념들 and they sort종류 of form형태

35

78812

2525

이렇게 모인 개념들은
한 아이디어를 구성하는

01:33

this mathematical매우 정확한 structure구조 of an idea생각.

36

81337

3565

수학적 구조 같은 형태가 됩니다

01:36

And we call that the meme-ome밈 - 오메.

37

84902

1757

우리는 이것을
문화적 유전자라고 합니다.

01:38

And the meme-ome밈 - 오메, you know, quite아주 simply간단히,

38

86659

2151

문화적 유전자란 간단히 말해서

01:40

is the mathematics수학 that underlies기초가되는 an idea생각,

39

88810

2426

어떤 개념을 뒷받침하는
수학적 속성인데

01:43

and we can do some pretty예쁜 interesting재미있는 analysis분석 with it,

40

91236

1932

이것으로 여러가지
흥미로운 분석을 할 수 있습니다.

01:45

which어느 I want to share몫 with you now.

41

93168

1981

지금 여러분께 보여드리고 싶군요.

01:47

So each마다 idea생각 has its own개인적인 meme-ome밈 - 오메,

42

95149

2190

각각의 아이디어는
고유한 문화적 유전자를 갖고 있고

01:49

and each마다 idea생각 is unique독특한 with that,

43

97339

1951

각 아이디어는 독특합니다.

01:51

but of course코스, ideas아이디어, they borrow빌다 from each마다 other,

44

99290

2488

그러나 아이디어는
다른 아이디어를 빌리기도 하고

01:53

they kind종류 of steal훔치다 sometimes때때로,

45

101778

1184

훔쳐오기도 하며

01:54

and they certainly확실히 build짓다 on each마다 other,

46

102962

1827

서로를 기반으로
발전하게 마련입니다.

01:56

and we can go through...을 통하여 mathematically수학적으로

47

104789

1616

수학적 분석을 통해 얻은

01:58

and take the meme-ome밈 - 오메 from one talk

48

106405

1840

강연 하나의 문화적 유전자를

02:00

and compare비교 it to the meme-ome밈 - 오메 from every...마다 other talk,

49

108245

2454

다른 강연의
문화적 유전자와 비교했을 때

02:02

and if there's a similarity유사성 between중에서 the two of them,

50

110699

1973

유사한 부분이 있다면

02:04

we can create몹시 떠들어 대다 a link링크 and represent말하다 that as a graph그래프,

51

112672

3250

연결고리를 만들어
그래프로 나타낼 수 있습니다.

02:07

just like Eric에릭 and I are connected연결된.

52

115922

2394

에릭과 제가 연결된 것처럼요.

02:10

So that's theory이론, that's great.

53

118316

1394

일단 이론은 이렇습니다.

02:11

Let's see how it works공장 in actual실제의 practice연습.

54

119710

2526

실제로 적용되면
어떻게 되는지 보죠.

02:14

So what we've우리는 got here now is the global글로벌 footprint발자국

55

122236

2788

지난 4년간 전세계에서 쏟아져나온

02:17

of all the TEDxTEDx Talks협상 over the last four사 years연령

56

125024

2293

모든 TEDx 강연의 모습입니다.

02:19

exploding폭발하는 out around the world세계

57

127317

1550

뉴욕에서

02:20

from New새로운 York요크 all the way down to little old늙은 New새로운 Zealand뉴질랜드 in the corner모서리.

58

128867

3329

구석에 있는
뉴질랜드에 이르기까지요.

02:24

And what we did on this is we analyzed분석 된 the top상단 25 percent퍼센트 of these,

59

132196

3835

상위 25%를 분석하자

02:28

and we started시작한 to see where the connections사이 occurred발생한,

60

136031

2534

연결고리가 어디서 일어나서

02:30

where they connected연결된 with each마다 other.

61

138565

1537

어디서 서로 연결되는지
보이기 시작했습니다.

02:32

Cameron카메론 Russell러셀 talking말하는 about image영상 and beauty아름다움

62

140102

1874

카메론 러셀의
이미지와 미에 관한 강연은

02:33

connected연결된 over into Europe유럽.

63

141976

1575

유럽으로 연결되었습니다.

02:35

We've우리는 got a bigger더 큰 conversation대화 about Israel이스라엘 and Palestine팔레스타인

64

143551

2412

이스라엘과 팔레스타인에 대해서는

02:37

radiating방사하는 outwards밖으로 from the Middle중간 East동쪽.

65

145963

2255

중동에서 많은 이들이 토론했군요.

02:40

And we've우리는 got something a little broader더 넓은

66

148218

1298

빅 데이터처럼 보다 광범위한

02:41

like big큰 data데이터 with a truly진실로 global글로벌 footprint발자국

67

149516

2156

주제는 실로 전세계를 누볐습니다.

02:43

reminiscent연상시키는 of a conversation대화

68

151672

2179

마치 어딜 가도 들리는

02:45

that is happening사고 everywhere어디에나.

69

153851

2016

대화 주제처럼 말입니다.

02:47

So from this, we kind종류 of run운영 up against반대 the limits제한

70

155867

2173

지도로 나타낼 수 있는 것은

02:50

of what we can actually사실은 do with a geographic지리적 인 projection투사,

71

158040

2530

거의 여기까지가 한계입니다만,

02:52

but luckily운 좋게, computer컴퓨터 technology과학 기술 allows허락하다 us to go out

72

160570

2052

컴퓨터 기술 덕에
다차원적 공간을 배경으로

02:54

into multidimensional다차원의 space공간.

73

162622

1546

더 많은 것을 할 수 있었습니다.

02:56

So we can take in our network회로망 projection투사

74

164168

1875

이 네트워크 투사도에

02:58

and apply대다 a physics물리학 engine엔진 to this,

75

166043

1750

물리적 도구을 적용하면

02:59

and the similar비슷한 talks회담 kind종류 of smash스매시 together함께,

76

167793

1885

비슷한 강연들은 가까이 붙고

03:01

and the different다른 ones그들 fly파리 apart떨어져서,

77

169678

2004

다른 강연들은 멀어집니다.

03:03

and what we're left with is something quite아주 beautiful아름다운.

78

171682

2072

이렇게 아름다운 구조가 형성되죠.

03:05

EBEB: So I want to just point포인트 out here that every...마다 node마디 is a talk,

79

173754

2957

벌로우: 여기 있는 교점 하나하나가
모두 강연이며

03:08

they're linked링크 된 if they share몫 similar비슷한 ideas아이디어,

80

176711

2589

비슷한 개념을 다루는 경우는
연결되어 있습니다.

03:11

and that comes온다 from a machine기계 reading독서

81

179300

2084

강연 전문을 컴퓨터로 읽어들여

03:13

of entire완전한 talk transcripts성적 증명서,

82

181384

2067

분석한 것이죠.

03:15

and then all these topics주제 that pop팝 out,

83

183451

2231

이렇게 나타나는 주제들은

03:17

they're not from tags태그들 and keywords키워드.

84

185682

1790

태그나 키워드를 종합해 얻은 게 아니라

03:19

They come from the network회로망 structure구조

85

187472

1725

서로 연결된 아이디어로 이루어진

03:21

of interconnected서로 연결된 ideas아이디어. Keep going.

86

189197

2168

네트워크에서 창출된 것입니다.
계속 하시죠.

03:23

SGSG: Absolutely전혀. So I got a little quick빨리 on that,

87

191365

2022

고얼리: 네, 제가 좀 성급히 진행했는데

03:25

but he's going to slow느린 me down.

88

193387

1475

에릭이 조절해 줄 테니 괜찮아요.

03:26

We've우리는 got education교육 connected연결된 to storytelling스토리 텔링

89

194862

2034

'교육' 은 '이야기하기' 와 연결되었고

03:28

triangulated삼각 측량 된 next다음 것 to social사회적인 media미디어.

90

196896

1643

'소셜미디어'와 함께
삼각형을 이룹니다.

03:30

You've got, of course코스, the human인간의 brain뇌 right next다음 것 to healthcare건강 관리,

91

198539

2475

'인간 두뇌'가 '의료' 옆에 있는 것은

03:33

which어느 you might힘 expect배고 있다,

92

201014

1386

이상하지 않을지 모르지만

03:34

but also또한 you've got video비디오 games계략, which어느 is sort종류 of adjacent인접한,

93

202400

2395

'비디오 게임' 도
이 두 가지가 닿아 있는 위치에서

03:36

as those two spaces공백 interface인터페이스 with each마다 other.

94

204795

2740

멀지 않은 곳에 있습니다.

03:39

But I want to take you into one cluster클러스터

95

207535

1535

이제 집중할 곳은

03:41

that's particularly특별히 important중대한 to me, and that's the environment환경.

96

209070

2868

제가 매우 중요하게 생각하는
환경에 관련된 부분입니다.

03:43

And I want to kind종류 of zoom줌 in on that

97

211938

1493

그쪽 군락을 확대해서

03:45

and see if we can get a little more resolution해결.

98

213431

2363

해상도를 좀 높여 보도록 하죠.

03:47

So as we go in here, what we start스타트 to see,

99

215794

2347

가까이 다가갈수록
드러나는 것이 있습니다.

03:50

apply대다 the physics물리학 engine엔진 again,

100

218141

1504

물리적 도구를 다시 적용하면

03:51

we see what's one conversation대화

101

219645

1676

하나의 토론이 실은

03:53

is actually사실은 composed구성된 of many많은 smaller더 작은 ones그들.

102

221321

2560

수많은 작은 토론으로
이루어져 있습니다.

03:55

The structure구조 starts시작하다 to emerge나타나다

103

223881

1929

구조가 드러나기 시작합니다.

03:57

where we see a kind종류 of fractal프랙탈 behavior행동

104

225810

2070

세계 각처에서
중요하다고 여기는 것들을

03:59

of the words말 and the language언어 that we use

105

227880

1619

묘사하는 단어와 표현들이 모여

04:01

to describe기술하다 the things that are important중대한 to us

106

229499

1702

일종의 프랙탈 양상을

04:03

all around this world세계.

107

231201

1433

띠고 있습니다.

04:04

So you've got food식품 economy경제 and local노동 조합 지부 food식품 at the top상단,

108

232634

2332

맨 위에는 '식품 경제'와 '지역 음식'이 있네요.

04:06

you've got greenhouse온실 gases가스, solar태양 and nuclear핵무기 waste낭비.

109

234966

2719

'온실 가스'와 '태양열',
'핵 폐기물'도 있습니다.

04:09

What you're getting점점 is a range범위 of smaller더 작은 conversations대화,

110

237685

2631

보다 작은 규모의 토론과 대화들이

04:12

each마다 connected연결된 to each마다 other through...을 통하여 the ideas아이디어

111

240316

2301

공통적인 개념과 언어를 통해

04:14

and the language언어 they share몫,

112

242617

1301

서로 연결되면서

04:15

creating창조 a broader더 넓은 concept개념 of the environment환경.

113

243918

2450

'환경'이라는 개념을
확장시키는 겁니다.

04:18

And of course코스, from here, we can go

114

246368

1532

여기서 더 세부적으로 들어가 보죠.

04:19

and zoom줌 in and see, well, what are young어린 people looking at?

115

247900

3534

젊은이들은
무엇에 관심을 가지고 있을까요?

04:23

And they're looking at energy에너지 technology과학 기술 and nuclear핵무기 fusion퓨전.

116

251434

2345

에너지 기술과 핵융합 관련 내용을
시청했네요.

04:25

This is their그들의 kind종류 of resonance공명

117

253779

1674

젊은이들은 환경에 대한 토론에서

04:27

for the conversation대화 around the environment환경.

118

255453

2406

이러한 주제를 파생시키고 있습니다.

04:29

If we split스플릿 along...을 따라서 gender성별 lines윤곽,

119

257859

1899

성별에 따라 분류해 보자면

04:31

we can see females안 resonating공명하는 heavily무겁게

120

259758

1987

여성들은 식품 경제를 많이 다루었지만

04:33

with food식품 economy경제, but also또한 out there in hope기대 and optimism낙천주의.

121

261745

3645

희망과 낙관주의에 대해서도 토론했습니다.

04:37

And so there's a lot of exciting흥미 진진한 stuff물건 we can do here,

122

265390

2482

이 자료는 정말
다방면으로 쓰일 수 있어요.

04:39

and I'll throw던지다 to Eric에릭 for the next다음 것 part부품.

123

267872

1762

에릭이 계속 설명하겠습니다.

04:41

EBEB: Yeah, I mean, just to point포인트 out here,

124

269634

1602

벌로우: 네, 다시 말씀드리지만

04:43

you cannot~ 할 수 없다. get this kind종류 of perspective원근법

125

271236

1538

유튜브에서 단순히
태그 검색으로는 불가능한

04:44

from a simple단순한 tag꼬리표 search수색 on YouTubeYouTube.

126

272774

3360

폭넓은 각도에서
데이터를 보는 겁니다.

04:48

Let's now zoom줌 back out to the entire완전한 global글로벌 conversation대화

127

276134

4188

이제 환경이라는 주제에서
다시 전세계적 시점으로

04:52

out of environment환경, and look at all the talks회담 together함께.

128

280322

2534

돌아가 강연 전체를 살펴봅시다.

04:54

Now often자주, when we're faced직면 한 with this amount양 of content함유량,

129

282856

2927

자료가 이렇게 많을 때는
몇 가지 작업을 통해

04:57

we do a couple두 of things to simplify단순화하다 it.

130

285783

2431

단순화시킵니다.

05:00

We might힘 just say, well,

131

288214

1314

예를 들어,

05:01

what are the most가장 popular인기 있는 talks회담 out there?

132

289528

2829

제일 인기있는 강연을 찾아보면

05:04

And a few조금 rise오르기 to the surface표면.

133

292357

1397

몇 가지가 추려집니다.

05:05

There's a talk about gratitude감사.

134

293754

1828

'감사'에 대한 강연,

05:07

There's another다른 one about personal개인적인 health건강 and nutrition영양물 섭취.

135

295582

3344

개인 건강과 영양에 대한 강연,

05:10

And of course코스, there's got to be one about porn포르노, right?

136

298926

2929

포르노에 대한 강연도
빼놓을 수 없겠죠.

05:13

And so then we might힘 say, well, gratitude감사, that was last year년.

137

301855

3234

감사에 대한 강연은
지난 해였는데

05:17

What's trending동향 now? What's the popular인기 있는 talk now?

138

305089

2522

지금은 뭐가 유행일까요?
현재 인기있는 강연은 뭘까요?

05:19

And we can see that the new새로운, emerging떠오르는, top상단 trending동향 topic이야기

139

307611

3321

새로 떠오르는 화제는
디지털 사생활이라는 것을

05:22

is about digital디지털 privacy은둔.

140

310932

2666

알 수 있습니다.

05:25

So this is great. It simplifies단순화하다 things.

141

313598

1693

좋습니다. 간단해지죠.

05:27

But there's so much creative창조적 인 content함유량

142

315291

1827

하지만 저 바닥에 창의적인 내용이

05:29

that's just buried묻힌 at the bottom바닥.

143

317118

1921

너무나 많이 묻혀 있어요.

05:31

And I hate미움 that. How do we bubble거품 stuff물건 up to the surface표면

144

319039

3318

그러면 안 되죠.
어떻게 해야 정말 창의적이고

05:34

that's maybe really creative창조적 인 and interesting재미있는?

145

322357

2458

재미있는 내용들이
수면 위로 떠오르게 할까요?

05:36

Well, we can go back to the network회로망 structure구조 of ideas아이디어

146

324815

2931

그러기 위해서는
아이디어 네트워크 구조로

05:39

to do that.

147

327746

1430

돌아가야 합니다.

05:41

Remember생각해 내다, it's that network회로망 structure구조

148

329176

2114

애초에 이런 토론 주제들이
떠오르게 된 계기가

05:43

that is creating창조 these emergent나타나는 topics주제,

149

331290

2268

네트워크라는 걸 기억하세요.

05:45

and let's say we could take two of them,

150

333558

1515

도시와 유전학이라는

05:47

like cities도시들 and genetics유전학, and say, well, are there any talks회담

151

335073

3047

판이한 두 가지 주제를
독창적으로 연결시키는

05:50

that creatively창조적으로 bridge다리 these two really different다른 disciplines분야.

152

338120

2569

강연이 있는지
알아보도록 하죠.

05:52

And that's -- Essentially본질적으로, this kind종류 of creative창조적 인 remix리믹스

153

340689

2275

이와 같은 창의적인 자료 조작은

05:54

is one of the hallmarks각인 of innovation혁신.

154

342964

1840

혁신의 특징 중 하나입니다.

05:56

Well here's여기에 one by Jessica제시카 Green녹색

155

344804

1606

제시카 그린의

05:58

about the microbial미생물의 ecology생태학 of buildings건물.

156

346410

2379

건물의 미생물 생태에 대한
강연을 찾았습니다.

06:00

It's literally말 그대로 defining정의 a new새로운 field들.

157

348789

2010

새로운 분야의 개척이에요.

06:02

And we could go back to those topics주제 and say, well,

158

350799

2103

각 주제에 대한 토론의 중심에는

06:04

what talks회담 are central본부 to those conversations대화?

159

352902

2768

어떤 강연들이 있을까요?

06:07

In the cities도시들 cluster클러스터, one of the most가장 central본부

160

355670

1690

'도시' 무리 가장 중심에는

06:09

was one by Mitch미치 Joachim요아킴 about ecological생태학의 cities도시들,

161

357360

3952

미치 요아킴의
생태 도시에 대한 강연이 있고

06:13

and in the genetics유전학 cluster클러스터,

162

361312

1720

'유전학' 무리 중심에는

06:15

we have a talk about synthetic인조 biology생물학 by Craig크레이그 Venter배.

163

363032

3193

크레이크 벤터의
합성 생물학 강연이 있습니다.

06:18

These are talks회담 that are linking연결 many많은 talks회담 within이내에 their그들의 discipline징계.

164

366225

3353

각 분야 내 수많은 강연들을
이어주는 연결고리입니다.

06:21

We could go the other direction방향 and say, well,

165

369578

1843

반대로 다양한 분야를
폭넓게 아우르는

06:23

what are talks회담 that are broadly대체로 synthesizing합성

166

371421

2272

강연에는 어떤 것이 있는지

06:25

a lot of different다른 kinds종류 of fields전지.

167

373693

1448

알아볼 수도 있습니다.

06:27

We used a measure법안 of ecological생태학의 diversity상이 to get this.

168

375141

2533

생태학적 다양성의
척도를 통해 얻은 결과인데

06:29

Like, a talk by Steven스티븐 Pinker핑커 on the history역사 of violence폭력,

169

377674

2736

예를 들어 폭력의 역사에 관한
스티븐 핑커의 강연은

06:32

very synthetic인조.

170

380410

1180

매우 종합적이죠.

06:33

And then, of course코스, there are talks회담 that are so unique독특한

171

381590

2078

한편으로는 너무나 독특해서

06:35

they're kind종류 of out in the stratosphere천장, in their그들의 own개인적인 special특별한 place장소,

172

383668

3090

연결점 없이 혼자 떨어져 있는
강연도 있습니다.

06:38

and we call that the Colleen소녀 Flanagan플라나간 index색인.

173

386758

2514

저희는 이를 '콜린 플래내건 지수'라고 부릅니다.

06:41

And if you don't know Colleen소녀, she's an artist예술가,

174

389272

3034

모르실까봐 말씀드리자면
콜린은 예술가입니다.

06:44

and I asked물었다 her, "Well, what's it like out there

175

392306

1543

우리가 만든 아이디어의 우주에서

06:45

in the stratosphere천장 of our idea생각 space공간?"

176

393849

1672

성층권에 혼자 떨어져 있는 기분이
어떠냐고 물었더니

06:47

And apparently분명히 it smells냄새가 난다. like bacon베이컨.

177

395521

3255

베이컨 냄새가 난다고 하더군요.

06:50

I wouldn't~ 않을거야. know.

178

398776

1791

저야 모를 일입니다.

06:52

So we're using~을 사용하여 these network회로망 motifs모티프

179

400567

2248

이렇게 네트워크 주제를 이용해

06:54

to find talks회담 that are unique독특한,

180

402815

1186

독특한 강연과

06:56

ones그들 that are creatively창조적으로 synthesizing합성 a lot of different다른 fields전지,

181

404001

2710

여러 분야를 통합하는 강연 및

06:58

ones그들 that are central본부 to their그들의 topic이야기,

182

406711

1659

강연 주제의 중심이 되는 강연과

07:00

and ones그들 that are really creatively창조적으로 bridging가교 disparate다른 fields전지.

183

408370

3374

상이한 분야를 이어 주는
강연들을 찾아보았습니다.

07:03

Okay? We never would have found녹이다 those with our obsession강박 관념

184

411744

2102

지금 이 순간의 동향에 대한
집착을 버리지 않고서는

07:05

with what's trending동향 now.

185

413846

2313

알아낼 수 없었을 겁니다.

07:08

And all of this comes온다 from the architecture건축물 of complexity복잡성,

186

416159

2886

이 모든 것의 근원은
복잡성의 구조,

07:11

or the patterns패턴들 of how things are connected연결된.

187

419045

2960

즉 만물이 서로 연결되는
무늬를 바탕으로 합니다.

07:14

SGSG: So that's exactly정확하게 right.

188

422005

1625

고얼리: 바로 그렇습니다

07:15

We've우리는 got ourselves우리 스스로 in a world세계

189

423630

2479

우리가 사는 세상은

07:18

that's massively거대한 complex복잡한,

190

426109

2044

엄청나게 복잡해서

07:20

and we've우리는 been using~을 사용하여 algorithms알고리즘 to kind종류 of filter필터 it down

191

428153

2867

그 안에서 방향을 찾을 수 있도록
다양한 알고리즘을 통해

07:23

so we can navigate항해하다 through...을 통하여 it.

192

431020

1786

정보를 여과했습니다.

07:24

And those algorithms알고리즘, whilst...하는 동안 being존재 kind종류 of useful유능한,

193

432806

2338

이런 알고리즘은 유용하긴 하지만

07:27

are also또한 very, very narrow제한된, and we can do better than that,

194

435144

3476

굉장히 폭이 좁아
개선의 여지가 있습니다.

07:30

because we can realize깨닫다 that their그들의 complexity복잡성 is not random무작위의.

195

438620

2566

세상은 복잡하나
사실 수학적 구조가

07:33

It has mathematical매우 정확한 structure구조,

196

441186

1954

뒷받침하고 있으며

07:35

and we can use that mathematical매우 정확한 structure구조

197

443140

1803

이 수학적 구조를 활용하면

07:36

to go and explore탐험하다 things like the world세계 of ideas아이디어

198

444943

2214

방대한 아이디어의 세계를
탐험할 수 있기 때문이죠.

07:39

to see what's being존재 said, to see what's not being존재 said,

199

447157

3000

무엇을 말하고
무엇을 말하지 않는지를 찾고

07:42

and to be a little bit비트 more human인간의

200

450157

1407

보다 인간적이고

07:43

and, hopefully희망을 갖고, a little smarter똑똑한.

201

451564

1867

영리해질 수 있도록 말입니다

07:45

Thank you.

202

453431

966

감사합니다

07:46

(Applause박수 갈채)

203

454397

4220

(박수)

Translated by Seung Hyun Kim
Reviewed by Gemma Lee

ABOUT THE SPEAKERS

Eric Berlow - Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more.

Why you should listen

Eric Berlow is an ecologist and network scientist who specializes in not specializing. A TED Senior Fellow, Berlow is recognized for his research on food webs and ecological networks and for creative approaches to complex problems. He was the founding director of the University of California's first environmental science center inside Yosemite National Park, where he continues to develop data-driven approaches to managing natural ecosystems.

In 2012 Berlow founded Vibrant Data Labs, which builds tools to use data for social good. Berlow's current projects range from helping spark an egalitarian personal data economy to protecting endangered amphibians in Yosemite to crowd-sourcing novel insights about human creativity. Berlow holds a Ph.D. from Oregon State University in marine ecology.

More profile about the speaker
Eric Berlow | Speaker | TED.com

Sean Gourley - Physicist and military theorist
Sean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow.

Why you should listen

Sean Gourley's twin passions are physics (working on nanoscale blue-light lasers and self-assembled quantum nanowires) and politics (he once ran for a national elected office back home in New Zealand).

A Rhodes scholar, he's spent the past five years working at Oxford on complex adaptive systems and collective intelligent systems -- basically, using data to understand the nature of human conflict. As he puts it, "This research has taken me all over the world from the Pentagon, to the House of Lords, the United Nations and most recently to Iraq". Originally from New Zealand, he now lives in San Francisco, where he is the co-founder and CTO of Quid which is building a global intelligence platform. He's a 2009 TED Fellow.

In December 2009, Gourley and his team's research was published in the scientific journal Nature. He is co-founder and CTO of Quid.

More profile about the speaker
Sean Gourley | Speaker | TED.com

THE ORIGINAL VIDEO ON TED.COM

에릭 버로우(Eric Berlow), 션 고울리(Sean Gourley): 퍼뜨릴 가치가 있는 생각을 지도로 나타내기 | TED Talk | TED.com