TED2003
Steven Johnson: The Web as a city
스티븐 죤슨: 도시로서의 웹
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스티븐 죤슨은 웹이 도시와 같다고 말한다: 많은 이들에 의해 지어지고, 누구도 완전히 통제 하지 않고, 복잡하게 연결되어 있지만 수많은 각 부분으로 기능하는 것처럼 말이다. 재앙이 어떤 곳을 강타하는 동안에도 다른 곳에서는 삶이 계속된다.
Steven Johnson - Writer
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience. Full bio
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience. Full bio
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I want to take you back basically to my hometown,
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3000
저는 여러분을 저의 고향으로 데려가려 합니다.
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and to a picture of my hometown of the week
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그리고 고향 사진도 하나 보여 드리겠습니다.
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that "Emergence" came out.
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5000
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"창발(Emergence)"가 출간되었던 주에 찍은 것입니다.
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And it's a picture we've seen several times.
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7000
3000
그리고 우리가 여러번 본 사진이기도 합니다.
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Basically, "Emergence" was published on 9/11.
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15000
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요컨대, "Emergence"는 9/11 때 발행되었습니다.
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I live right there in the West Village,
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저는 바로 West Village에 살아서
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so the plume was luckily blowing west, away from us.
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23000
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다행히 연기가 우리를 피해 서쪽으로 불었습니다.
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We had a two-and-a-half-day-old baby in the house that was ours --
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집에는 저희 아기가 있었습니다.
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we hadn't taken it from somebody else.
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남에게서 데려온 아이는 아니에요.
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(Laughter)
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(웃음)
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And one of the thoughts that I had dealing with these two separate emergences
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그리고 책과 아이 두가지 긴급함에 대처하고
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of a book and a baby, and having this event happen so close --
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사건을 가까이에서 겪으며
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that my first thought, when I was still kind of in the apartment looking out at it all
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제가 여전히 아파트에서 밖을 보거나
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or walking out on the street and looking out on it just in front of our building,
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길을 걷거나 빌딩 앞에서 바라보며 했던 첫번째 생각은
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was that I'd made a terrible miscalculation in the book that I'd just written.
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제가 막 끝냈던 책에서 엄청나게 잘못 판단을 했구나였습니다.
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Because so much of that book was a celebration of the power
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왜냐하면 제 책의 많은 부분이
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and creative potential of density, of largely urban density,
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밀도, 특히 높은 도시 인구 밀도의 발전적이고 창조적인 잠재력을 찬사하고 있는데,
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of connecting people and putting them together in one place,
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70000
3000
사람들을 연결하고 한 곳에 모으고
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and putting them on sidewalks together and having them share ideas
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보도로 함께 모아 서로 아이디어와
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and share physical space together.
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실제 공간을 나누도록 하는 것입니다.
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And it seemed to me looking at that -- that tower burning and then falling,
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타워가 불에 타고 무너지는 것,
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those towers burning and falling -- that in fact, one of the lessons
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81000
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빌딩들이 무너지는 모습을 보고 배운 것은
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here was that density kills.
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밀집은 살생도 할 수 있다는 것입니다.
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And that of all the technologies that were exploited
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그리고 그런
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to make that carnage come into being,
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88000
4000
대학살이 가능하도록 개발된 모든 기술들,
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probably the single group of technologies that cost the most lives
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93000
6000
가장 많은 생명을 희생 시킨 이런 기술들은 아마
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were those that enable 50,000 people to live in two buildings
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99000
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50000명의 사람들을 110층짜리 두 건물에서
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110 stories above the ground.
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살릴 수 있는 존재였을지도 모릅니다.
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If they hadn't been crowded --
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만약 사람만 붐비지 않았다면
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you compare the loss of life at the Pentagon to the Twin Towers,
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여러분이 국방부와 트윈 타워에서 희생된 생명을 비교해 보면
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and you can see that very powerfully.
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110000
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그것이 매우 강력하다는 걸 알 수 있을 것입니다.
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And so I started to think, well, you know, density, density --
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112000
3000
그래서 저는 밀집에 대해 생각하기 시작했습니다.
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I'm not sure if, you know, this was the right call.
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이게 맞는 것인지 모르겠지만 말입니다.
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And I kind of ruminated on that for a couple of days.
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119000
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정말 며칠 동안 깊이 생각했습니다.
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And then about two days later, the wind started to change a little bit,
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122000
4000
그리고 이틀 쯤 뒤, 바람의 상태가 조금 바뀌었는데
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and you could sense that the air was not healthy.
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126000
3000
여러분도 공기가 나빠졌다는 것을 감지할 수 있었을 것입니다.
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And so even though there were no cars still in the West Village
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129000
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저희가 살던 West Village엔 여전히 차가 없었지만
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where we lived, my wife sent me out to buy a, you know,
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133000
3000
아내는 저에게
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a large air filter at the Bed Bath and Beyond,
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136000
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Bed bath and Beyond에 가서 큰 공기 여과기를 사오라고 했는데
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which was located about 20 blocks away, north.
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140000
3000
거긴 북쪽으로 20블록 정도 떨어진 곳이었죠.
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And so I went out.
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143000
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그래서 전 밖으로 나갔습니다.
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And obviously I'm physically a very strong person, as you can tell -- (Laughter) --
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145000
3000
보시다 시피 전 신체적으로 아주 건강합니다.
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so I wasn't worried about carrying this thing 20 blocks.
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149000
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그래서 그걸 집까지 가져오는 것에 대해 걱정하지 않았죠.
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And I walked out, and this really miraculous thing happened to me
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152000
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그리고 밖으로 나갔는데 놀라운 일이
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as I was walking north to buy this air filter,
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156000
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제가 공기 여과기를 사러 걸어가는 동안 벌어졌습니다.
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which was that the streets were completely alive with people.
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159000
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거리가 사람들로 완전히 붐비고 있었던 것입니다.
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There was an incredible -- it was, you know, a beautiful day,
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놀라웠죠 -- 아름다운 날이었습니다.
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as it was for about a week after,
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167000
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한 주 정도 지났을 때죠.
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and the West Village had never seemed more lively.
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169000
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West Village는 정말 생기 있어 보였습니다.
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I walked up along Hudson Street --
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저는 Hudson 거리를 따라 걸었는데
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where Jane Jacobs had lived and written her great book
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거기는 Jane Jacobs가 살았던 곳이자
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that so influenced what I was writing in "Emergence" --
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그녀가 제가 "Emergence"를 쓸 때 영향을 받은 책을 쓴 곳입니다.
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past the White Horse Tavern,
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그리고 White Horse Tavern도 지났는데
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that great old bar where Dylan Thomas drank himself to death,
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180000
3000
Dylan Thomas가 과음해서 목숨을 잃은 오래된 바입니다.
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and the Bleecker Street playground was filled with kids.
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3000
Bleecker Street 놀이터에서는 아이들이 놀고 있었습니다.
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And all the people who lived in the neighborhood,
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2000
동네에 사는 사람들,
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who owned restaurants and bars in the neighborhood,
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레스토랑과 술집을 운영하는 이웃 모두
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were all out there -- had them all open.
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2000
나와서 가게 문을 열었습니다.
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People were out.
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192000
2000
사람들은 나와 있었어요.
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There were no cars, so it seemed even better, in some ways.
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194000
2000
차는 없었는데 어떤 면에선 더 나았죠.
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And it was a beautiful urban day,
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196000
3000
아름다운 도시의 풍경이었습니다.
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and the incredible thing about it was that the city was working.
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199000
4000
놀라운 점은 도시가 돌아가고 있다는 것이었습니다.
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The city was there.
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203000
2000
거기 바로 도시가 있었어요.
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All the things that make a great city successful
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205000
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모든 것들이 도시를 번영하게 하고
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and all the things that make a great city stimulating --
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207000
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모든 것들이 도시를 자극하고 --
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they were all on display there on those streets.
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209000
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모든 것이 거리에 있었습니다.
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And I thought, well, this is the power of a city.
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211000
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그리고 저는 생각했죠, 이것이 바로 도시의 힘이라고.
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I mean, the power of the city --
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215000
2000
도시의 힘 --
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we talked about cities as being centralized in space,
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217000
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우리는 공간에 집중된 것으로 도시를 얘기 했지만
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but what makes them so strong most of the time
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가장 그것을 강하게 만드는 것은
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is they're decentralized in function.
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221000
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기능 면에서 그들을 분산시키는 것입니다.
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They don't have a center executive branch that you can take out
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그들은 여러분이 끄집어 낼 수 있는 행정부가 없어서
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and cause the whole thing to fail.
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225000
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모든 걸 실패하게 만듭니다.
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If they did, it probably was right there at Ground Zero.
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3000
만약 있었다면, 아마 테러 장소에 있었겠죠.
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I mean, you know, the emergency bunker was right there,
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제 말은 비상 벙커가 거기 있었지만
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was destroyed by the attacks,
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테러 공격에 의해 파괴됐고
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and obviously the damage done to the building and the lives.
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분명 빌딩과 생명에 피해가 갔다는 것입니다.
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But nonetheless, just 20 blocks north, two days later,
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236000
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하지만 그럼에도 불구하고 북쪽으로 20블록 되는 거리는
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the city had never looked more alive.
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240000
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더이상 생기있어 보이지 않았습니다.
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If you'd gone into the minds of the people,
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243000
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여러분이 만약 그 사람들의 마음 속을 들여다 봤다면,
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well, you would have seen a lot of trauma,
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245000
2000
엄청난 정신적 충격과
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and you would have seen a lot of heartache,
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247000
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많은 이들의 비탄,
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and you would have seen a lot of things that would take a long time to recover.
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249000
3000
그리고 그 밖에 회복하는 데 오랜 시간이 걸리는 일들을 봤을 것입니다.
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But the system itself of this city was thriving.
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252000
2000
하지만 도시는 스스로 번화하고 있었습니다.
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So I took heart in seeing that.
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255000
3000
그래서 저는 그걸 보려 마음을 다잡아 먹었습니다.
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So I wanted to talk a little bit about the reasons why that works so well,
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258000
6000
저는 그것이 잘 작동하는 이유와
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and how some of those reasons kind of map
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264000
2000
그런 이유들이 어떻게
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on to where the Web is going right now.
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266000
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웹이 나아가는 방향과 작용하는지 얘기해 보고 싶었습니다.
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The question that I found myself asking to people
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269000
2000
제가 사람들에게
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when I was talking about the book afterwards is --
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2000
이후에 대한 책 얘기를 할 때,
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when you've talked about emergent behavior,
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273000
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여러분이 나타나는 행동에 대해 얘기할 때,
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when you've talked about collective intelligence,
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275000
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여러분이 집단 지성
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the best way to get people to kind of wrap their heads around that
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277000
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즉, 사람들이 머리를 맞대게 하는 최고의 방법에 대해 얘기 할 때
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is to ask, who builds a neighborhood?
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279000
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누가 이웃을 만드는지 질문하였습니다.
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Who decides that Soho should have this personality
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282000
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Soho는 이런 특징을 가져야 하고
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and that the Latin Quarter should have this personality?
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Latin Quater는 이런 특징을 가져야 한다는 것은 누구의 결정입니까?
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Well, there are some kind of executive decisions,
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행적적 결정들이 있겠지만
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but mostly the answer is -- everybody and nobody.
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대부분 대답은 -- 모든 사람 그리고 아무도 아니다란 것입니다.
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Everybody contributes a little bit.
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모든 이가 조금씩은 기여합니다.
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No single person is really the ultimate actor
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293000
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어느 누구도
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behind the personality of a neighborhood.
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이웃의 특징에 숨겨진 궁극적 배우가 아닙니다.
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Same thing to the question of, who was keeping the streets alive
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299000
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같은 질문으로, 누가 거리를
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post-9/11 in my neighborhood?
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302000
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9/11 이후 살아 있도록 지켰습니까?
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Well, it was the whole city.
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바로 도시 전체입니다.
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The whole system kind of working on it,
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306000
2000
전체가 작용하고 있고
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and everybody contributing a small little part.
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308000
2000
모든 이가 조금씩 기여하고 있는 것입니다.
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And this is increasingly what we're starting to see on the Web
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310000
3000
그리고 바로 이 점이 점차 우리가 웹 상에서
05:31
in a bunch of interesting ways --
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313000
2000
다양한 흥미로운 면에서 보기 시작한 것입니다.
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most of which weren't around, actually,
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315000
2000
사실 대부분은
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except in very experimental things,
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2000
매우 경험적인 것들을 제외 하고는
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when I was writing "Emergence" and when the book came out.
110
319000
2000
제가 "Emergence"를 쓰고 책이 출간되었을 때만해도 그런것들은 주위에서 찾아 볼 수 없었습니다.
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So it's been a very optimistic time, I think,
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321000
2000
그래서 매우 낙관적인 시간이라 생각하고
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and I want to just talk about a few of those things.
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323000
2000
이런 얘기들을 좀 해보려 합니다.
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I think that there is effectively a new kind of model of interactivity
113
325000
4000
효과적인 새로운 상호작용 모델이
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that's starting to emerge online right now.
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329000
2000
지금 온라인 상에 나타나고 있습니다.
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And the old one looked like this.
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331000
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조금 오래된 모습은 이렇습니다. --
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This is not the future King of England, although it looks like it.
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336000
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장차 잉글랜드 국왕처럼 보이지만 그렇진 않습니다.
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It's some guy, it's a GeoCities homepage of some guy that I found online
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340000
3000
이 사람은 제가 GeoCities 홈페이지에서 찾았는데
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who's interested, if you look at the bottom, in soccer and Jesus
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343000
3000
아래를 보면 축구와 예수
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and Garth Brooks and Clint Beckham and "my hometown" -- those are his links.
119
346000
3000
그리고 Garth Brooks와 Clint Backham에 관심있어 한다는 것을 알 수 있습니다. -- 이것들에 링크를 걸고 있으니까요.
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But nothing really says
120
349000
2000
하지만 어떤 것도 정말로
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this model of interactivity -- which was so exciting and captures the real,
121
351000
4000
이것이 매우 흥미롭고 현실을 잡아내는
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the Web Zeitgeist of 1995 -- than
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355000
3000
1995년 web Zeitgeist같은 상호작용 모델이라고 말하진 않습니다. --
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"Click here for a picture of my dog."
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358000
2000
"내 개 사진을 클릭하세요." 보다도 말이죠.
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That is -- you know, there's no sentence
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360000
2000
보시다시피 여기에는
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that kind of conjures up that period better than that, I think,
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362000
3000
더 좋은 시기를 생각해 내게 만들 문장이 없습니다.
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which is that you suddenly have the power to put up a picture of your dog
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366000
3000
별안간 여러분의 애완개 사진을 올리고
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and link to it, and somebody reading the page
127
369000
3000
링크를 걸고, 그 페이지를 읽은 누군가가
06:30
has the power to click on that link or not click on that link.
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372000
3000
그 링크를 클릭할 지 말지 결정할 권한을 줄 시간 말입니다.
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And, you know, I don't want to belittle that. That, in a sense --
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375000
3000
저는 어떤 점에서는
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to reference what Jeff was talking about yesterday --
130
378000
3000
Jeff가 어제 언급했던 것을 과소평가 하고 싶진 않습니다. --
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that was, in a sense, the kind of interface electricity that
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381000
2000
그가 말했던
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powered a lot of the explosion of interest in the Web:
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383000
3000
웹에서 흥미를 급증시켜 줄 상호작용 전기 장치같은 것에 대해서요.
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that you could put up a link, and somebody could click on it,
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386000
2000
여러분이 링크를 걸면 누군가가 그걸 클릭하고
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and it could take you anywhere you wanted to go.
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388000
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그러면 여러분을 가고 싶은 곳 어디로든 데려가 준다고 했었죠.
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But it's still a very one-to-one kind of relationship.
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390000
2000
하지만 그건 여전히 일대일 관계입니다.
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There's one person putting up the link, and there's another person
136
392000
2000
링크를 올리는 사람이 있는 반면, 다른 한 편에서는
06:52
on the other end trying to decide whether to click on it or not.
137
394000
4000
그걸 클릭할지 말지 결정하는 것을 그만 두려는 사람도 있는 것입니다.
06:57
The new model is much more like this,
138
399000
2000
여기 새로운 모델이 있는데
06:59
and we've already seen a couple of references to this.
139
401000
2000
우리는 이미 이에 관한 참고자료를 보아 왔습니다.
07:01
This is what happens when you search "Steven Johnson" on Google.
140
403000
4000
보시는 것은 구글에서 "Steven Johnson"으로 검색한 결과입니다.
07:05
About two months ago, I had the great breakthrough --
141
407000
4000
두달 전 쯤, 큰 약진이 있었는데,
07:09
one of my great, kind of shining achievements --
142
411000
3000
정말 저의 빛나는 업적 중 하나였죠.
07:12
which is that my website finally became a top result for "Steven Johnson."
143
414000
3000
"Steven Johnson."으로 검색했을 때 제 웹사이트가 드디어 최상위에 노출된 것입니다.
07:15
There's some theoretical physicist at MIT named Steven Johnson
144
417000
6000
저와 같은 이름을 가진 MIT의 이론 물리학자도 있었는데
07:21
who has dropped two spots, I'm happy to say.
145
423000
3000
두 계단 떨어졌습니다. 말하게 되어 기쁘네요.
07:24
(Laughter)
146
426000
1000
(웃음)
07:25
And, you know, I mean, I'll look at a couple of things like this,
147
427000
4000
이와 같은 일들을 더 보게 되겠죠 .
07:29
but Google is obviously the greatest technology ever invented for navel gazing.
148
431000
4000
하지만 구글은 확실히 자기 명상을 위해 발명된 최고의 기술입니다.
07:33
It's just that there are so many other people in your navel when you gaze.
149
435000
3000
당신이 응시할 때 당신 중심에는 많은 다른 이들이 있는 것입니다.
07:36
Because effectively, what's happening here,
150
438000
4000
왜냐하면 여기 일어나고 있는 일과
07:41
what's creating this page, obviously -- and we all know this,
151
443000
2000
이 페이지를 생성하는 것은 -- 우리 모두 알고 있지만,
07:43
but it's worth just thinking about it --
152
445000
2000
한 번 생각해 보는 것도 좋죠 --
07:45
is not some person deciding that I am the number one answer for Steven Johnson,
153
447000
4000
제가 Steven Johnson에 대한 최고의 검색 결과라는 걸 몇몇 사람이 정하기 보단
07:49
but rather somehow the entire web of people
154
451000
4000
전체 웹 이용자들이
07:53
putting up pages and deciding to link to my page or not link to it,
155
455000
3000
페이지들을 올리고 저에게 링크를 걸지 결정하는 것입니다.
07:56
and Google just sitting there and running the numbers.
156
458000
3000
구글은 단지 그 수를 관리만 하는 거죠.
07:59
So there's this collective decision-making that's going on.
157
461000
4000
그래서 여기 계속 의사 결정이 모이고 있는 것입니다.
08:03
This page is effectively, collectively authored by the Web,
158
465000
3000
이 페이지는 효과적이고 집학적으로 웹에 의해 만들어지고 있고,
08:06
and Google is just helping us
159
468000
2000
구글은 그저 우리가
08:08
kind of to put the authorship in one kind of coherent place.
160
470000
3000
한 응집성 있는 장소에 활동하도록 도와 줍니다.
08:11
Now, they're more innovative -- well, Google's pretty innovative --
161
473000
3000
자, 이제 좀 더 혁신적인 것을 봅시다. -- 구글이 아주 혁신적이긴 하지만 --
08:14
but there are some new twists on this.
162
476000
2000
여기 새로운 게 있습니다.
08:17
There's this incredibly interesting new site -- Technorati --
163
479000
2000
바로 아주 흥미로운 새 사이트 Technorati입니다.
08:19
that's filled with lots of little widgets that are expanding on these.
164
481000
4000
이것은 범위를 확장해 나가는 작은 장치들로 가득차 있습니다.
08:23
And these are looking in the blog world and the world of weblogs.
165
485000
4000
이 장치들은 블로그와 웹로그 세계들을 둘러 봅니다.
08:27
He's analyzed basically all the weblogs out there that he's tracking.
166
489000
4000
기본적으로 그가 트랙킹 하는 모든 웹로그들을 분석하죠.
08:31
And he's tracking how many other weblogs linked to those weblogs,
167
493000
3000
그리고 다른 웹로그들이 얼마나 많이 그 웹로그들에 링크를 하고 있는지도 봅니다.
08:34
and so you have kind of an authority --
168
496000
2000
권력이 있는지 보는 거죠.
08:36
a weblog that has a lot of links to it
169
498000
2000
많은 링크를 가진 웹로그가
08:38
is more authoritative than a weblog that has few links to it.
170
500000
4000
링크를 별로 갖지 못한 웹로그 보다 더 권위적인 것입니다.
08:43
And so at any given time, on any given page on the Web, actually,
171
505000
2000
그리고 언제든지 어떤 페이지든지
08:45
you can say, what does the weblog community think about this page?
172
507000
3000
당신은 웹로그 커뮤니티가 이 페이지에 대해 어떻게 생각하는지 말 할 수 있을 것입니다.
08:48
And you can get a list.
173
510000
2000
리스트를 가질 수도 있죠.
08:50
This is what they think about my site; it's ranked by blog authority.
174
512000
3000
이것이 바로 그들이 제 사이트에 대해 생각하는 것입니다. -- 블로그 권위에 의해 순위가 매겨진 거죠.
08:53
You can also rank it by the latest posts.
175
515000
2000
여러분은 또한 가장 최근의 포스트를 보고 순위를 정할 수도 있습니다.
08:55
So when I was talking in "Emergence,"
176
517000
3000
제가 "Emergence,"를 얘기하고 있을 때
08:58
I talked about the limitations of the one-way linking architecture
177
520000
2000
전 단방향 링킹 구조의 한계점에 대해 말했습니다.
09:00
that, basically, you could link to somebody else
178
522000
2000
그것은 여러분이 다른 누군가를 링크 하더라도
09:02
but they wouldn't necessarily know that you were pointing to them.
179
524000
2000
그들이 그 사실을 반드시 아는 것은 아니란 얘기였습니다.
09:04
And that was one of the reasons why the web
180
526000
3000
그건 웹이 왜
09:07
wasn't quite as emergent as it could be
181
529000
2000
생각만큼 주목을 끌지 않았는지에 대한 이유였습니다.
09:09
because you needed two-way linking, you needed that kind of feedback mechanism
182
531000
2000
왜냐하면 여러분은 쌍방향 링크와
09:11
to be able to really do interesting things.
183
533000
2000
정말 흥미로운 일들을 할 수 있는 피드백 메커니즘을 필요로 했기 때문입니다.
09:13
Well, something like Technorati is supplying that.
184
535000
3000
Technorati같은 것들은 그걸 제공해 줍니다.
09:16
Now what's interesting here is that this is a quote from Dave Weinberger,
185
538000
3000
자, 여기 보시면 재미있는 게 있는데, Dave Weinberger 말을 인용한 겁니다.
09:19
where he talks about everything being purposive in the Web --
186
541000
4000
그가 웹에서는 모든 것이 목적을 가진다고 얘기한 건데 --
09:23
there's nothing artificial.
187
545000
2000
인위적인 것은 없다는 것입니다.
09:25
He has this line where he says, you know, you're going to put up a link there,
188
547000
2000
여기에서 여러분이 링크를 걸려고하는 라인이 있다고 합시다.
09:27
if you see a link, somebody decided to put it there.
189
549000
3000
보시면, 누군가가 링크를 걸려 했습니다.
09:30
And he says, the link to one site didn't just grow on the other page "like a tree fungus."
190
552000
5000
그는 한 사이트로 연결된 링크는 나무 진균처럼 다른 페이지로 자라지는 않는다고 말합니다.
09:35
And in fact, I think that's not entirely true anymore.
191
557000
3000
사실 전 이것에 더이상 완전히 맞다고는 생각하지 않습니다.
09:38
I could put up a feed of all those links generated by Technorati
192
560000
4000
저는 Technorati에서 생성된 링크들을
09:42
on the right-hand side of my page,
193
564000
2000
제 페이지의 오른편에 놓을 수도 있고
09:44
and they would change as the overall ecology of the Web changes.
194
566000
3000
또한 그것들은 웹의 전반적 생태가 변함에 따라 함께 변화할 것입니다.
09:47
That little list there would change.
195
569000
2000
적은 리스트라도 변하게 됩니다.
09:49
I wouldn't really be directly in control of it.
196
571000
2000
제가 직접적으로 그것을 통제하진 않습니다.
09:51
So it's much closer, in a way, to a data fungus, in a sense,
197
573000
3000
따라서 어떤 점에서는
09:54
wrapped around that page, than it is to a deliberate link that I've placed there.
198
576000
4000
제가 의도적으로 놓은 링크보다 페이지를 둘러싼 데이터 균들에 더 가깝게 됩니다.
10:00
Now, what you're having here is basically a global brain
199
582000
3000
이제, 여러분은
10:03
that you're able to do lots of kind of experiments on to see what it's thinking.
200
585000
3000
생각을 보는 다양한 실험을 할 수 있는 글로벌 두뇌가 있습니다.
10:06
And there are all these interesting tools.
201
588000
2000
그리고 여기 재미있는 툴들도 있습니다.
10:08
Google does the Google Zeitgeist,
202
590000
2000
구글은 Google Zeitgeist를 이용하여
10:10
which looks at search requests to test what's going on, what people are interested in,
203
592000
5000
검색 요청들을 보고, 사람들이 무엇을 관심있어 하고 어떤 일이 일어나는지 조사합니다.
10:15
and they publish it with lots of fun graphs.
204
597000
2000
그리고는 여러 재미있는 그래프와 함께 공개하죠.
10:17
And I'm saying a lot of nice things about Google,
205
599000
2000
구글에 대해 재미있는 사실들을 얘기 했는데요
10:19
so I'll be I'll be saying one little critical thing.
206
601000
1000
조금 비판적인 얘기를 해 보겠습니다.
10:20
There's a problem with the Google Zeitgeist,
207
602000
2000
Google Zeitgeist에는 문제가 하나 있습니다.
10:22
which is it often comes back with news that a lot of people are searching
208
604000
4000
많은 사람들이 검색하는
10:26
for Britney Spears pictures, which is not necessarily news.
209
608000
4000
Britney Spears 사진에 관한 뉴스는 진짜 중요한 뉴스는 아니죠.
10:30
The Columbia blows up, suddenly there are a lot of searches on Columbia.
210
612000
4000
갑자기 Columbia에 대한 검색수가 늘어났던 적도 있었죠.
10:34
Well, you know, we should expect to see that.
211
616000
2000
우리는 이 점을 볼 필요가 있습니다.
10:36
That's not necessarily something we didn't know already.
212
618000
2000
우리가 몰랐던 점은 아닙니다.
10:38
So the key thing in terms of these new tools
213
620000
2000
따라서 이런 새로운 툴들, 즉,
10:40
that are kind of plumbing the depths of the global brain,
214
622000
3000
글로벌 브레인의 깊이를 재고
10:43
that are sending kind of trace dyes through that whole bloodstream --
215
625000
4000
전체 흐름을 통해 염료 추적을 보내는 툴들에 대한
10:47
the question is, are you finding out something new?
216
629000
2000
주요 질문은, "여러분은 새로운 것을 찾고 있습니까?" 입니다.
10:49
And one of the things that I experimented with is this thing called Google Share
217
631000
3000
제가 실험한 것 중 하나는 Google Share라고 불리는 것인데요
10:52
which is basically, you take an abstract term,
218
634000
4000
추상적으로 들리지만
10:56
and you search Google for that term,
219
638000
3000
구글에서 그 단어를 찾을 수 있습니다.
10:59
and then you search the results that you get back for somebody's name.
220
641000
3000
다시 누군가의 이름에 대한 검색 결과를 찾아 봅시다.
11:02
So basically, the number of pages that mention this term,
221
644000
4000
이 단어를 언급하는 페이지 수,
11:06
that also mention this page, the percentage of those pages
222
648000
3000
그리고 이 페이지를 언급하는 수, 이런 페이지의 비율은
11:09
is that person's Google Share of that term.
223
651000
2000
그 단어에 대한 그 사람의 Google Share입니다.
11:11
So you can do kind of interesting contests.
224
653000
2000
따라서 흥미로운 콘테스트도 해 볼 수 있습니다.
11:13
Like for instance, this is a Google Share of the TED Conference.
225
655000
4000
예를 들어, 이것은 TED Conference의 Google Share인데요
11:17
So Richard Saul Wurman
226
659000
3000
Richard Saul Wurman은
11:20
has about a 15 percent Google Share of the TED conference.
227
662000
4000
15 퍼센트를 차지했고,
11:24
Our good friend Chris has about a six percent -- but with a bullet, I might add.
228
666000
5000
Christ는 약 6 퍼센트 차지했네요. -- 빠른 상승세죠.
11:29
(Laughter)
229
671000
2000
(웃음)
11:31
But the interesting thing is, you can broaden the search a little bit.
230
673000
3000
그런데 재미있는 것은 검색 범위를 약간 넓힐 수 있다는 겁니다.
11:34
And it turns out, actually, that 42 percent is the Mola mola fish.
231
676000
3000
자, 개복치(Mola mola fish)가 42 퍼센트를 차지했네요.
11:37
I had no idea.
232
679000
2000
저도 모르겠습니다.
11:39
No, that's not true.
233
681000
1000
아뇨, 농담이에요.
11:40
(Laughter)
234
682000
3000
(웃음)
11:43
I made that up because I just wanted to put up a slide
235
685000
2000
제가 그냥
11:45
of the Mola mola fish.
236
687000
2000
개복치 슬라이드를 넣고 싶어서 비율을 높였어요.
11:47
(Laughter)
237
689000
2000
(웃음)
11:49
I also did -- and I don't want to start a little fight in the next panel --
238
691000
3000
다음 분과 논쟁하고 싶진 않지만
11:52
but I did a Google Share analysis of evolution and natural selection.
239
694000
3000
제가 진화와 자연 선택에 대한 Google Share 분석을 해 봤는데
11:55
So right here -- now this is a big category, you have smaller percentages,
240
697000
5000
여기 있네요 -- 이건 큰 범주고요, 더 적은 비율이 보입니다.
12:00
so this is 0.7 percent -- Dan Dennett, who'll be speaking shortly.
241
702000
5000
0.7 퍼센트로 곧 연설할 Dan Dennett이 차지했습니다.
12:05
Right below him, 0.5 percent, Steven Pinker.
242
707000
4000
바로 다음은 Steven Pinker로 0.5 퍼센트네요.
12:10
So Dennett's in the lead a little bit there.
243
712000
2000
Dennett가 조금 앞서 가는군요.
12:12
But what's interesting is you can then broaden the search
244
714000
2000
그런데 검색을 확장해 보면
12:14
and actually see interesting things and get a sense of what else is out there.
245
716000
4000
재미있는 것을 볼 수 있습니다.
12:18
So Gary Bauer is not too far behind --
246
720000
3000
Gary Bauer가 바로 뒤에 있습니다. --
12:21
has slightly different theories about evolution and natural selection.
247
723000
5000
진화와 자연 선택과는 조금 다른 이론을 주장하는 분이죠.
12:26
And right behind him is L. Ron Hubbard. So --
248
728000
3000
그리고 바로 뒤에 L. Ron Hubbard가 있네요.
12:29
(Laughter)
249
731000
2000
(웃음)
12:31
you can see we're in the ascot, which is always good.
250
733000
2000
괜찮은 경마장에 있는 것 같네요.
12:33
And by the way, Chris, that would've been a really good panel,
251
735000
2000
Chris가 저기 있었다면
12:35
I think, right there.
252
737000
1000
정말 좋았을 텐데요.
12:36
(Laughter)
253
738000
5000
(웃음)
12:41
Hubbard apparently started to reach, but besides that,
254
743000
2000
Hubbard가 확실히 올라가기 시작했지만, 그것 빼고는
12:43
I think it would be good next year.
255
745000
2000
내년이 더 좋을 듯 하네요.
12:45
Another quick thing -- this is a slightly different thing,
256
747000
2000
다른 하나는 - 조금 다른 것이긴 하지만
12:47
but this analysis some of you may have seen.
257
749000
2000
몇몇 분은 보신 분석일 겁니다.
12:49
It just came out. This is bursty words,
258
751000
2000
이것은 막 나타나기 시작한 것인데, 버스티 단어들로
12:51
looking at the historical record of State of the Union Addresses.
259
753000
4000
일반 교서의 역사적 기록을 살펴 봅니다.
12:56
So these are words that suddenly start to appear out of nowhere,
260
758000
4000
이 단어들은 갑자기 난데없이 나타나기 시작해서
13:00
so they're kind of, you know, memes that start taking off,
261
762000
2000
제쳐놓기 시작하는 문화 구성 요소같은 것으로써
13:02
that didn't have a lot of historical precedent before.
262
764000
2000
역사적인 전례가 없습니다.
13:05
So the first one is -- these are the bursty words around 1860s --
263
767000
3000
먼저, 1860년대 버스티 단어들입니다.
13:08
slaves, emancipation, slavery, rebellion, Kansas.
264
770000
2000
노예, 해방, 노예 제도, 폭동, 캔자스.
13:11
That's Britney Spears. I mean, you know, OK, interesting.
265
773000
2000
Briteny Spears군요. 그러니까 흥미롭다구요.
13:13
They're talking about slavery in 1860.
266
775000
2000
1860년대는 노예 제도에 대해 얘기하고 있습니다.
13:15
1935 -- relief, depression, recovery banks.
267
777000
3000
1935 -- 구제, 불경기, 경기 회복 은행.
13:18
And OK, I didn't learn anything new there as well -- that's pretty obvious.
268
780000
3000
여기에서도 새로운 게 없군요.
13:21
1985, right at the center of the Reagan years --
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783000
3000
1985년, 레이건 행정부 시절에는 --
13:25
that's, we're, there's, we've, it's.
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787000
3000
that's, we're, there's, we've, its네요.
13:28
(Laughter)
271
790000
2000
(웃음)
13:30
Now, there's one way to interpret this, which is to say that
272
792000
3000
이걸 해석한 방법이 하나 있는데요
13:33
"emancipation" and "depression" and "recovery" all have a lot of syllables.
273
795000
3000
"해방", "불경기", "경기 회복"은 모두 여러 음절을 갖고 있습니다.
13:36
So you know, you can actually download -- it's hard to remember those.
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798000
3000
다운로드 할 수 있습니다. - 모두 외우기는 힘드니까요.
13:41
But seriously, actually, what you can see there,
275
803000
2000
하지만 분명히 여러분이 볼 수 있는 것은,
13:43
in a way that would be very hard to detect otherwise,
276
805000
2000
다른 찾아내기 어려운 방법으로 말이죠,
13:45
is Reagan reinventing the political language of the country
277
807000
3000
레이건이 국가의 정치적 언어를 새로 개혁하고,
13:48
and shifting to a much more intimate, much more folksy, much more telegenic --
278
810000
4000
더 정통하고, 더 서민적이고, 방송에 더 알맞은 것으로 바꾼다는 것입니다.
13:52
contracting all those verbs.
279
814000
2000
동사들을 생략하면서 말입니다.
13:54
You know, 20 years before it was still, "Ask not what you can do,"
280
816000
2000
20년 전에는 "Ask not what you can do,"라고 말했다면,
13:56
but with Reagan, it's, "that's where, there's Nancy and I," that kind of language.
281
818000
5000
레이건은 "tha'ts where, there's Nancy and I,"와 같은 말들을 하는 거죠.
14:01
And so something we kind of knew,
282
823000
3000
우리가 다소 아는 것이지만
14:04
but you didn't actually notice syntactically what he was doing.
283
826000
2000
그가 무얼 하고 있었는지 구문론적으로 확실히 알진 못했습니다.
14:06
I'll go very quickly.
284
828000
2000
빨리 지나가도록 하죠.
14:08
The question now -- and this is the really interesting question --
285
830000
2000
이제 질문은 -- 정말 재미 있습니다. --
14:10
is, what kind of higher-level shape is emerging right now
286
832000
4000
어떤 형태의 더 고차원적인 것이 나타나고 있냐는 것입니다.
14:14
in the overall Web ecosystem -- and particularly in the ecosystem of the blogs
287
836000
4000
웹 생태계에서 말이죠. 특히 블로그 생태계에서요.
14:18
because they are really kind of at the cutting edge.
288
840000
3000
왜냐하면 그것들을 정말 최첨단의 것들입니다.
14:21
And I think what happens there will also happen in the wider system.
289
843000
2000
그리고 저는 그 곳에서 일어나고 있는 일들이 더 넓은 시스템에도 일어날 것으로 봅니다.
14:23
Now there was a very interesting article by Clay Shirky
290
845000
3000
Clay Shirky의 흥미로운 기사가 있었는데
14:26
that got a lot of attention about a month ago,
291
848000
2000
한 달 전쯤 많은 주목을 받았었죠.
14:28
and this is basically the distribution of links
292
850000
2000
보시는 것은
14:30
on the web to all these various different blogs.
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852000
3000
여러 다른 블로그들에 연결된 링크의 분포도입니다.
14:35
It follows a power law, so that there are a few extremely well-linked to, popular blogs,
294
857000
5000
이것은 멱함수 법칙을 따르는데, 링크를 아주 많이 받는 인기 블로그들이 조금 있고
14:40
and a long tail of blogs with very few links.
295
862000
4000
링크를 적게 받는 긴 꼬리 부분 블로그들이 많습니다.
14:44
So 20 percent of the blogs get 80 percent of the links.
296
866000
3000
즉, 20 퍼센트의 블로그들이 80 퍼센트의 링크를 받는 것입니다.
14:47
Now this is a very interesting thing.
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869000
2000
아주 흥미롭죠.
14:49
It's caused a lot of controversy
298
871000
2000
이것은 많은 논쟁을 불러 일으켰는데요
14:51
because people thought that this was the ultimate kind of one man,
299
873000
2000
왜냐하면 사람들은 이것이 궁극적인 한 사람,
14:53
one modem democracy, where anybody can get out there and get their voice heard.
300
875000
4000
누구나 나가서 자신의 목소리를 들을 수 있는 모뎀 민주주의라고 생각했기 때문이죠.
14:57
And so the question is, "Why is this happening?"
301
879000
2000
"왜 이런 일이 일어날까요?"
14:59
It's not being imposed by fiat from above.
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881000
4000
그것은 하늘의 명령이 아닙니다.
15:03
It's an emergent property of the blogosphere right now.
303
885000
3000
그것은 현재 나타나고 있는 블로고스피어의 특징입니다.
15:06
Now, what's great about it is that people are working on --
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888000
3000
놀라운 것은 사람들이 움직이고 있는 것입니다. --
15:09
within seconds of Clay publishing this piece, people started working on changing
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891000
5000
Clay가 기사를 내놓자 마자, 사람들은
15:14
the underlying rules of the system so that a different shape would start appearing.
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896000
3000
시스템의 기본 규칙을 바꿔 다른 형태가 나타나기 시작 할 것입니다.
15:17
And basically, the shape appears
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899000
2000
사실, 그 형태는
15:19
largely because of a kind of a first-mover advantage.
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901000
2000
첫 사람의 우세로 주로 나타납니다.
15:21
if you're the first site there, everybody links to you.
309
903000
2000
만약 여러분 사이트가 첫번째라면, 모두가 여러분을 링크할 것입니다.
15:23
If you're the second site there, most people link to you.
310
905000
2000
두번째라면, 대부분이 링크할 것입니다.
15:25
And so very quickly you can accumulate a bunch of links,
311
907000
3000
그리고 여러분은 아주 빨리 링크를 축적하고
15:28
and it makes it more likely for newcomers to link to you in the future,
312
910000
2000
새로운 사람들이 여러분에게 링크를 걸도록 할 것이고,
15:30
and then you get this kind of shape.
313
912000
2000
그러면 이런 형태가 되는 것입니다.
15:32
And so what Dave Sifry at Technorati started working on,
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914000
3000
Technorati의 Dave Sifry가 시작한 일은
15:35
literally as Shirky started -- after he published his piece --
315
917000
3000
Shirky가 기사를 발행한 후에 시작했듯이
15:38
was something that basically just gave a new kind of priority to newcomers.
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920000
4000
그것은 새로운 사람들에게 새로운 권위를 준 것이었습니다.
15:42
And he started looking at interesting newcomers that don't have a lot of links,
317
924000
3000
그는 링크를 많이 가지지 않은 새로운 이들이
15:45
that suddenly get a bunch of links in the last 24 hours.
318
927000
4000
24시간 안에 갑자기 엄청난 링크를 받는 것을 보기 시작했습니다.
15:49
So in a sense, bursty weblogs coming from new voices.
319
931000
3000
어떤 점에서, 버스티 웹로그들은 새 목소리에서 오는 거죠.
15:52
So he's working on a tool right there that can actually change the overall system.
320
934000
5000
그는 전반적 체계를 바꾸는 툴을 연구하고 있습니다.
15:57
And it creates a kind of planned emergence.
321
939000
2000
그리고 그것은 계획된 출현을 창조합니다.
15:59
You're not totally in control,
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941000
2000
여러분은 완전히 통제 하에 있는 것은 아닙니다.
16:01
but you're changing the underlying rules in interesting ways
323
943000
2000
하지만 흥미로운 방법으로 근본적 규칙을 변화시키기고 있는데
16:03
because you have an end result which is
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945000
2000
왜냐하면 여러분이
16:05
maybe a more democratic spread of voices.
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947000
2000
더욱 민주적인 목소리의 전파가 될 지도 모르는 최종 결과를 쥐고 있기 때문이죠.
16:07
So the most amazing thing about this -- and I'll end on this note --
326
949000
2000
따라서 가장 놀라운 사실은
16:09
is, most emergent systems, most self-organizing systems
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951000
3000
가장 신생 시스템과 가장 자기조직화된 시스템들이
16:12
are not made up of component parts that are capable of looking at the overall pattern
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954000
5000
전반적 패턴을 보고 그것들을
16:17
and changing their behavior based on whether they like the pattern or not.
329
959000
3000
좋아하는지 아닌지에 기초한 행동을 변화시킬 수 있는 요소들로 구성되지 않는다는 점입니다.
16:21
So the most wonderful thing, I think, about this whole debate
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963000
2000
따라서 저는
16:23
about power laws and software that could change it
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965000
2000
멱함수 법칙과 소프트웨어에 관한 이 전반적 논의에 대해 가장 멋진 사실은
16:25
is the fact that we're having the conversation.
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967000
3000
우리가 계속해서 대화를 하고 있다는 것이라 생각합니다.
16:28
I hope it continues here.
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970000
2000
여기서도 계속되길 바랍니다.
16:30
Thanks a lot.
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972000
1000
감사합니다.
ABOUT THE SPEAKER
Steven Johnson - WriterSteven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience.
Why you should listen
Steven Johnson is a leading light of today's interdisciplinary and collaborative approach to innovation. His writings have influenced everything from cutting-edge ideas in urban planning to the battle against 21st-century terrorism. Johnson was chosen by Prospect magazine as one of the top ten brains of the digital future, and The Wall Street Journal calls him "one of the most persuasive advocates for the role of collaboration in innovation."
Johnson's work on the history of innovation inspired the Emmy-nominated six-part series on PBS, "How We Got To Now with Steven Johnson," which aired in the fall of 2014. The book version of How We Got To Now was a finalist for the PEN/E.O. Wilson Literary Science Writing Award. His new book, Wonderland: How Play Made the Modern World, revolves around the creative power of play and delight: ideas and innovations that set into motion many momentous changes in science, technology, politics and society.
Johnson is also the author of the bestselling Where Good Ideas Come From: The Natural History of Innovation, one of his many books celebrating progress and innovation. Others include The Invention of Air and The Ghost Map. Everything Bad Is Good For You, one of the most discussed books of 2005, argued that the increasing complexity of modern media is training us to think in more complex ways. Emergence and Future Perfect explore the power of bottom-up intelligence in both nature and contemporary society.
An innovator himself, Johnson has co-created three influential sites: the pioneering online magazine FEED, the Webby-Award-winning community site, Plastic.com, and the hyperlocal media site outside.in, which was acquired by AOL in 2011.
Johnson is a regular contributor to WIRED magazine, as well as the New York Times, The Wall Street Journal and many other periodicals. He has appeared on many high-profile television programs, including "The Charlie Rose Show," "The Daily Show with Jon Stewart" and "The NewsHour with Jim Lehrer."
Steven Johnson | Speaker | TED.com