TEDxZurich 2012
James B. Glattfelder: Who controls the world?
جەیمس ب. گلاتفیلدەر: کێ کۆنترۆڵی جیهان دەکات
Filmed:
Readability: 5
2,753,507 views
جەیمس گلالفیڵدەر ئاڵۆزی دەخوێنێت: چۆن سیستمێکی پێکەوە گرێدراو -- بۆ نموونە، پۆلێک باڵندە -- لە کۆی گشتی تاکەکانی زیاترە. و بیردۆزی ئاڵۆزی، دەردەکەوێت دەتوانێـ زۆر شت ئاشکرا بکات لەسەر ئەوەی ئابووری چۆن کاردەکات. گلاتفیڵدەر توێژینەوەیەکی گرنگ پێشکەش دەکات کە کۆنترۆڵکردن چۆن لەناو ئابووری جیهاندایە، و چۆن چڕبوونەوەی دەسەڵات لە دەستی ژمارەیەکی کەمدا وا دەکات بێ بەرگری بین.
James B. Glattfelder - Complex systems theorist
James B. Glattfelder aims to give us a richer, data-driven understanding of the people and interactions that control our global economy. He does this not to push an ideology -- but with the hopes of making the world a better place. Full bio
James B. Glattfelder aims to give us a richer, data-driven understanding of the people and interactions that control our global economy. He does this not to push an ideology -- but with the hopes of making the world a better place. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
"When the crisis came,
0
420
2316
کاتێک تەنگژە دروست دەبێت.
00:18
the serious limitations of existing economic
1
2736
3120
بەربەستە گەورەکانی مۆدێڵی
ئابووری و دارایی
ئابووری و دارایی
00:21
and financial models immediately became apparent."
2
5856
5052
بە خێرایی دەردەکەون."
00:26
"There is also a strong belief, which I share,
3
10908
4982
"بڕوایەکی بەهێز هەیە، منیش هاوڕام.
00:31
that bad or oversimplistic and overconfident economics
4
15890
4999
ئەو ئابووریە خراپە یاخود زیادئاسان
و خۆبەزلزانە
و خۆبەزلزانە
00:36
helped create the crisis."
5
20889
2401
یارمەتی دروست کردنی تەنگژەکەی داوە."
00:39
Now, you've probably all heard of similar criticism
6
23290
2267
ئێستا هەمووتان ئەم رەخنانەتان بیستووە
00:41
coming from people who are skeptical of capitalism.
7
25557
3342
لەو کەسانەی کە حەزیان
لە سەرمایەداریە هاتووە.
لە سەرمایەداریە هاتووە.
00:44
But this is different.
8
28899
1677
بەڵام ئەمە جیاوازە.
00:46
This is coming from the heart of finance.
9
30576
3868
ئەمە لەناو جەرگەی پارەوە هاتووە.
00:50
The first quote is from Jean-Claude Trichet
10
34444
2861
یەکەم ووتە هی جۆن کلۆد تریچێت ە .
00:53
when he was governor of the European Central Bank.
11
37305
3875
کاتێک پارێزگاری بانکی ناوەندی ئەوروپا بوو.
00:57
The second quote is from the head
12
41180
2239
دووەم ووتە هی سەرۆکی خزمەتگوزاری
ئابووری بەریتانیایە.
ئابووری بەریتانیایە.
00:59
of the U.K. Financial Services Authority.
13
43419
3365
01:02
Are these people implying
14
46784
1530
ئەم خەڵکە مەبەستیانە
01:04
that we don't understand the economic systems
15
48314
2795
کە ئێمە لە سیستمی ئابووری تێناگەین
01:07
that drive our modern societies?
16
51109
3140
کە کۆمەڵگە مۆدێرنەکان بەڕێوەدەبات؟
01:10
It gets worse.
17
54249
1922
خراپتریشە
01:12
"We spend billions of dollars
18
56171
2155
ملیارەها دۆلار خەرج دەکەین
01:14
trying to understand the origins of the universe
19
58326
3224
بۆ ئەوەی کە لە سەرەتای
گەردوون تێبگەین.
گەردوون تێبگەین.
01:17
while we still don't understand the conditions
20
61550
3862
لە کاتێکدا ئێمە لە مەرجەکانی کۆمەڵگەیەکی
تەندروست تێنەگەیشتووین.
تەندروست تێنەگەیشتووین.
01:21
for a stable society, a functioning economy, or peace."
21
65412
8726
ئابووریەکی کارا، یان ئاشتی."
01:30
What's happening here? How can this be possible?
22
74138
2835
چی لێرە ڕوودەدات؟
ئەمە چۆن دەبێت؟
ئەمە چۆن دەبێت؟
01:32
Do we really understand more about the fabric of reality
23
76973
2956
ئایا بە تەواوەتی تێگەیشتووین لە
دروستکەرەکانی ڕاستی
دروستکەرەکانی ڕاستی
01:35
than we do about the fabric
24
79929
1663
زیاتر لە دروستکەرەکان کە لە نێوان
کارلێکی مرۆڤەکان پەیدا دەبێت؟
کارلێکی مرۆڤەکان پەیدا دەبێت؟
01:37
which emerges from our human interactions?
25
81592
3138
01:40
Unfortunately, the answer is yes.
26
84730
2527
بە خەمبارییەوە. وەڵامەکە بەڵێ یە.
01:43
But there's an intriguing solution which is coming
27
87257
3409
بەڵام چارەسەرێکی گشتی هەیە
کە لە شتێکەوە هاتووە پێی دەڵێن
زانستی ئاڵۆزی.
زانستی ئاڵۆزی.
01:46
from what is known as the science of complexity.
28
90666
4488
01:51
To explain what this means and what this thing is,
29
95154
2843
بۆ ئەوەی ڕوونبکرێتەوە کە ئەمە
واتای چییە و ئەم شتە چییە،
واتای چییە و ئەم شتە چییە،
01:53
please let me quickly take a couple of steps back.
30
97997
3579
با دوو هەنگاو بچمە دواوە.
01:57
I ended up in physics by accident.
31
101576
2390
من بە ڕێکەوت چوومە بەشی فیزیا.
01:59
It was a random encounter when I was young,
32
103966
3091
بەرکەوتنێکی هەمەڕەکی بوو
کاتێک گەنج بووم.
کاتێک گەنج بووم.
02:02
and since then, I've often wondered
33
107057
2105
لەو کاتەوە زۆرجار لە خۆم پرسیوە
دەربارەی ئەو سەرکەوتنە گەورەیەی فیزیا
دەربارەی ئەو سەرکەوتنە گەورەیەی فیزیا
02:05
about the amazing success of physics
34
109162
2079
02:07
in describing the reality we wake up in every day.
35
111241
4367
لە روونکردنەوەی ئەو ڕاستییەی
کە هەموو ڕۆژێ تێیدا خەبەرمان دێیتەوە.
کە هەموو ڕۆژێ تێیدا خەبەرمان دێیتەوە.
02:11
In a nutshell, you can think of physics as follows.
36
115608
3296
دەتوانی وەک ئەمە بیر لە فیزیا بکەیتەوە.
02:14
So you take a chunk of reality you want to understand
37
118904
3033
بڕێکی زۆری ڕاستی دەبەیت و دەتەوێ
لێی تێبگەیت
لێی تێبگەیت
02:17
and you translate it into mathematics.
38
121937
3769
وەریدەگێڕی بۆ بیرکاری.
02:21
You encode it into equations.
39
125706
3436
دەیکەی بەهاوکێشە.
02:25
Then predictions can be made and tested.
40
129142
3827
دوای ئەوە دەتوانی پێشبینی
دابنێیت و تاقی بکەیتەوە.
دابنێیت و تاقی بکەیتەوە.
02:28
We're actually really lucky that this works,
41
132969
2564
لە ڕاستیدا بەختمان زۆرە کە ئەمە کار دەکات.
02:31
because no one really knows why the thoughts in our heads
42
135533
3015
چونکە کەس نازانێ بۆ
ئەو بیرۆکانەی لە مێشکمانان
ئەو بیرۆکانەی لە مێشکمانان
02:34
should actually relate to the fundamental workings of the universe.
43
138548
5577
هیچ پەیوەندییەکیان بە کارکردنی
سەرەتایی گەردوونەوە هەیە.
سەرەتایی گەردوونەوە هەیە.
02:40
Despite the success, physics has its limits.
44
144125
3562
سەرباری سەرکەوتنەکەی
فیزیا سنووری هەیە.
فیزیا سنووری هەیە.
02:43
As Dirk Helbing pointed out in the last quote,
45
147687
2722
وەک دێرک هێلبینگ لە کۆتا
وتەی هەیە.
وتەی هەیە.
02:46
we don't really understand the complexity
46
150409
2494
ئێمە بەڕاستی لەو تێکەڵیەی کە پەیوەندی
پێمانەوە هەیە و دەورەی داوین تێناگەین.
پێمانەوە هەیە و دەورەی داوین تێناگەین.
02:48
that relates to us, that surrounds us.
47
152903
3178
02:51
This paradox is what got me interested in complex systems.
48
156081
4648
ئەم ناکۆکیە بوو وای لێکردم
کە گرنگی بە سیسیتمی ئاڵۆز بدەم.
کە گرنگی بە سیسیتمی ئاڵۆز بدەم.
02:56
So these are systems which are made up
49
160729
1904
ئەمانە ئەو سیستمانەن کە دروست بوون
لە بڕێکی زۆر لە بەشی پێکەوە پەیوەست
پێکەوە کارکردوو:
پێکەوە کارکردوو:
02:58
of many interconnected or interacting parts:
50
162633
3480
03:02
swarms of birds or fish, ant colonies,
51
166113
3814
ژمارەیەکی زۆر پۆلی باڵندە یان ماسی،
شارە مێرولە، سروشت، مێشک
مارکێتی ئابووری.
مارکێتی ئابووری.
03:05
ecosystems, brains, financial markets.
52
169927
3434
03:09
These are just a few examples.
53
173361
4326
ئەمانە چەند نموونەیەکن.
03:13
Interestingly, complex systems are very hard to map
54
177687
5243
سەرنجڕاکێشتر، سیستمی ئاڵۆز
زۆر گرانە بۆ گۆڕینی.
زۆر گرانە بۆ گۆڕینی.
03:18
into mathematical equations,
55
182930
1860
بۆ هاوکێشەی بیرکاری،
03:20
so the usual physics approach doesn't really work here.
56
184790
4493
ڕێگای فیزیای ئاسایی لێرە کار ناکەن.
03:25
So what do we know about complex systems?
57
189283
2193
چی دەزانین دەربارەی ئەم سیستمە ئاڵۆزانە؟
03:27
Well, it turns out that what looks like complex behavior
58
191476
3942
دەرکەوتووە کە ئەو شتەی لە دەرەوە
زۆر ئاڵۆزە
زۆر ئاڵۆزە
03:31
from the outside is actually the result
59
195418
3019
دەرئەنجامی چەند ڕێسایەکی سادەی
کارلێکن.
کارلێکن.
03:34
of a few simple rules of interaction.
60
198437
4197
03:38
This means you can forget about the equations
61
202634
4225
واتای ئەوەیە کە هاوکێشەکان لە یاد بکە
03:42
and just start to understand the system
62
206859
1863
تەنها لە سیستمەکان تێبگە
03:44
by looking at the interactions,
63
208722
2704
بە تەماشا کردنی کارلێکەکان،
بۆیە هاوکێشەکان لە یاد بکە
03:47
so you can actually forget about the equations
64
211426
2320
03:49
and you just start to look at the interactions.
65
213746
2473
تەنها تەماشای کارلێکەکان بکە.
03:52
And it gets even better, because most complex systems
66
216219
3237
بگرە باشتریش دەبێت،
چونکە زۆربەی سیستمە ئاڵۆزەکان
چونکە زۆربەی سیستمە ئاڵۆزەکان
03:55
have this amazing property called emergence.
67
219456
3068
ئەم تایبەتمەندییە سەرنجڕاکێشەیان هەیە
پێی دەوترێت دەرکەوتن.
پێی دەوترێت دەرکەوتن.
03:58
So this means that the system as a whole
68
222524
2406
ئەمەش واتە ئەم سیستمە بە گشتی
رەفتارێکی نوێ دروست دەکەن
رەفتارێکی نوێ دروست دەکەن
04:00
suddenly starts to show a behavior
69
224930
1735
04:02
which cannot be understood or predicted
70
226665
3144
کە ناتوانرێت پێشبینی بکرێت و لێی تێبگەین
04:05
by looking at the components of the system.
71
229809
2577
بە تەماشا کردنی بەشەکانی سیستمەکان.
04:08
So the whole is literally more than the sum of its parts.
72
232386
3919
بۆیە هەمووی زیاترە لە کۆکراوەی
بەشەکان
بەشەکان
04:12
And all of this also means that you can forget about
73
236305
2346
ئەمەش هەمووی واتە
دەتوانی بەشەکانی سیستمەکە لە یاد بکەیت،
04:14
the individual parts of the system, how complex they are.
74
238651
5349
چەند ئاڵۆزن.
04:19
So if it's a cell or a termite or a bird,
75
244000
4913
ئەگەر ئەمە خانەیەک بێت
یان مێروو یان باڵندە،
یان مێروو یان باڵندە،
04:24
you just focus on the rules of interaction.
76
248913
4349
تەنها گرنگی بدە بە یاساکانی کارلێک.
04:29
As a result, networks are ideal representations
77
253262
4446
لە ئەنجامدا، تۆڕی ئینتەرنێت شتێکی نموونەیین
بۆ باسکردنی سیستمە ئاڵۆزەکان.
بۆ باسکردنی سیستمە ئاڵۆزەکان.
04:33
of complex systems.
78
257708
2654
04:36
The nodes in the network
79
260362
2771
خاڵەکانی تۆڕەکە بەشەکانی سیستمەکەن.
04:39
are the system's components
80
263133
2759
04:41
and the links are given by the interactions.
81
265892
4200
پەیوەندییەکانیش پەیوەستن بە کارلێکەکانەوە.
04:45
So what equations are for physics,
82
270092
2825
ئەی کام هاوکێشانە بۆ فیزیاییەکانن،
04:48
complex networks are for the study of complex systems.
83
272917
4615
تۆڕی ئاڵۆز بۆ تاقیکردنەوەی
سیستمە ئاڵۆزەکانن.
سیستمە ئاڵۆزەکانن.
04:53
This approach has been very successfully applied
84
277532
3224
ئەم شێوازە بە سەرکەوتوویی
بەکارهاتووە
بەکارهاتووە
04:56
to many complex systems in physics, biology,
85
280756
3263
بۆ چەندین سیستمی ئاڵۆزی
زیندەزانی و فیزیا.
زیندەزانی و فیزیا.
04:59
computer science, the social sciences,
86
284019
3241
زانستی کۆمپیوتەر، زانستی کۆمەڵایەتی.
05:03
but what about economics?
87
287260
2297
بەڵام ئەی ئابووری؟
05:05
Where are economic networks?
88
289557
2418
تۆڕەکانی ئابووری لە کوێن؟
05:07
This is a surprising and prominent gap in the literature.
89
291975
4597
ئەمە بۆشاییەکی دیار و چاوەڕێ نەکراوی
ناو بابەتەکەیە.
ناو بابەتەکەیە.
05:12
The study we published last year called
90
296572
2554
ئەو بابەتەی کە پار بڵاومان کردەوە ناوی
"تۆڕی دامەزراوەی جیهانی" بوو
"تۆڕی دامەزراوەی جیهانی" بوو
05:15
"The Network of Global Corporate Control"
91
299126
3326
05:18
was the first extensive analysis of economic networks.
92
302452
5930
یەکەم لێکدانەوەی تەواوی تۆڕی ئابووری بوو
05:24
The study went viral on the Internet
93
308382
2694
ئەم بابەتە زۆر بڵاو بووەوە لە ئینتەرنێت.
05:26
and it attracted a lot of attention from the international media.
94
311076
5072
ئەمە سەرنجی زۆر میدیای جیهانی ڕاکێشا.
05:32
This is quite remarkable, because, again,
95
316148
2711
زۆر گرنگە، چونکە دووبارە،
بۆ کەس تەماشای ئەمەی نەکردووە پێشتر؟
بۆ کەس تەماشای ئەمەی نەکردووە پێشتر؟
05:34
why did no one look at this before?
96
318859
1421
05:36
Similar data has been around for quite some time.
97
320280
3292
ماوەیەکی زۆرە داتای هاوشێوە هەبووە.
05:39
What we looked at in detail was ownership networks.
98
323572
3640
ئەوەی تەماشامان کرد بریتیبوو
لە تۆڕی خاوەنەکان.
لە تۆڕی خاوەنەکان.
05:43
So here the nodes are companies, people, governments,
99
327212
5440
لێرەش خاڵەکان کۆمپانیان، خەڵکن ، حکومەتن
دامەزراوەکانن، هتد.
دامەزراوەکانن، هتد.
05:48
foundations, etc.
100
332652
3552
ئەم هێڵانەش بریتین لە پەیوەندی خاوەن
پشکەکان،
پشکەکان،
05:52
And the links represent the shareholding relations,
101
336204
2828
05:54
so Shareholder A has x percent of the shares in Company B.
102
339032
5188
بۆیە خاوەن پشکی ا (س) پشکی لە
کۆمپانیای ب هەیە.
کۆمپانیای ب هەیە.
06:00
And we also assign a value to the company
103
344220
2272
هەروەها نرخێک دەدەین بە کۆمپانیاکە
کە پێی دەستکەوتەکەوە دانراوە.
کە پێی دەستکەوتەکەوە دانراوە.
06:02
given by the operating revenue.
104
346492
3037
06:05
So ownership networks reveal the patterns
105
349529
3099
تۆڕی خاوەندارییەتی پەیوەندییەکانی
خاوەن پشکەکان دەردەخات.
خاوەن پشکەکان دەردەخات.
06:08
of shareholding relations.
106
352628
2521
06:11
In this little example, you can see
107
355149
2183
لەم نموونە بچووکەدا دەتوانی
چەند دامەزراوەیەکی پارەدار ببینیت
چەند دامەزراوەیەکی پارەدار ببینیت
06:13
a few financial institutions
108
357332
2120
06:15
with some of the many links highlighted.
109
359452
4393
کە هەندێک لە پەیوەندییەکان دیاری کراون.
06:19
Now you may think that no one's looked at this before
110
363845
2680
لەوانەیە بڵێیت کە کەس ئەمەی نەبینیوە
06:22
because ownership networks are
111
366525
2336
چونکە تۆڕی خاوەندارییەتی زۆر زۆر ناخۆشن
بۆ خوێندن.
بۆ خوێندن.
06:24
really, really boring to study.
112
368861
3127
وەکو چۆن خاوەندارییەتی
پەیوەستە بە کۆنترۆڵەوە،
پەیوەستە بە کۆنترۆڵەوە،
06:27
Well, as ownership is related to control,
113
371988
3864
06:31
as I shall explain later,
114
375852
1596
وەک دواتر بۆتان ڕوون دەکەمەوە.
06:33
looking at ownership networks
115
377448
1358
بەتەماشاکردنی تۆڕی خاوەندارییەتی
06:34
actually can give you answers to questions like,
116
378806
2558
دەتوانێت وەڵامی چەند
پرسیارێک بداتەوە وەک.
پرسیارێک بداتەوە وەک.
06:37
who are the key players?
117
381364
1840
کێن بەشداربووە سەرەکییەکان؟
06:39
How are they organized? Are they isolated?
118
383204
2192
چۆن ڕێکخراون؟ ئایا جیاکراونەتەوە؟
06:41
Are they interconnected?
119
385396
1488
ئایا پێکەوە بەستراونەتەوە؟
06:42
And what is the overall distribution of control?
120
386884
3875
کۆکراوەی بڵاوبووەوەی کۆنترۆڵ چییە؟
06:46
In other words, who controls the world?
121
390759
3476
بە شێوەیەکی دیکە، کێ
کۆنترۆڵی جیهان دەکات؟
کۆنترۆڵی جیهان دەکات؟
06:50
I think this is an interesting question.
122
394235
2369
ئەمە پرسیارێکی سەرنجڕاکێشە.
06:52
And it has implications for systemic risk.
123
396604
4088
کاریگەری لەسەر درووستبوونی
مەترسییەکی بە بەرنامە هەبێت.
مەترسییەکی بە بەرنامە هەبێت.
06:56
This is a measure of how vulnerable a system is overall.
124
400692
5010
ئەمە پێوانەیەکە کە دەریدەخات ئەم سیستمە
چەند لاوازە.
چەند لاوازە.
07:01
A high degree of interconnectivity
125
405702
2863
پلەیەکی زۆری پێکەوە بەستن
دەکرێت خراپ بێت بۆ سەقامگیری،
دەکرێت خراپ بێت بۆ سەقامگیری،
07:04
can be bad for stability,
126
408565
2867
07:07
because then the stress can spread through the system
127
411432
3444
چونکە ئەم فشارە وەک نەخۆشییەکی گشتی
بڵاو دەبێتەوە بە سیستمەکەدا.
بڵاو دەبێتەوە بە سیستمەکەدا.
07:10
like an epidemic.
128
414876
2952
07:13
Scientists have sometimes criticized economists
129
417828
2816
زاناکان هەندێک جار ڕەخنەیان
لە ئابووریناسان گرتووە
لە ئابووریناسان گرتووە
07:16
who believe ideas and concepts
130
420644
2328
کە باوەڕیان وایە بیرۆکەکان و
بیردۆزەکان لە داتا ئەزموونییەکان گرنگترن،
بیردۆزەکان لە داتا ئەزموونییەکان گرنگترن،
07:18
are more important than empirical data,
131
422972
3011
07:21
because a foundational guideline in science is:
132
425983
3149
چونکە لەزانستدا سەرەتایترین
ڕێنمایی ئەوەیە:
ڕێنمایی ئەوەیە:
07:25
Let the data speak. Okay. Let's do that.
133
429132
3336
با داتا قسە بکات. باشە. با ئەوە بکەین.
07:28
So we started with a database containing
134
432468
2594
داتا بەیسێکمان دروست کرد ١٣ ملیۆن
پەیوەندی خاوەنداریەتی تێدا بوو هی ساڵی ٢٠٠٧.
پەیوەندی خاوەنداریەتی تێدا بوو هی ساڵی ٢٠٠٧.
07:30
13 million ownership relations from 2007.
135
435062
4143
07:35
This is a lot of data, and because we wanted to find out
136
439205
2857
ئەمە داتایەکی زۆرە و
چونکە دەمانویست بزانین
چونکە دەمانویست بزانین
07:37
who rules the world,
137
442062
2558
"کێ جیهان حوکم دەکات،"
07:40
we decided to focus on transnational corporations,
138
444620
3832
بڕیارماندا کە سەرنج بخەینە سەر
دامەزراوە فرە نەتەوەییەکان،
دامەزراوە فرە نەتەوەییەکان،
07:44
or TNCs for short.
139
448452
1348
یان، "د.ف.ن" بە کورتی.
07:45
These are companies that operate in more than one country,
140
449800
3596
ئەمانە کۆمپانیاکانن کە لە
زیاد لە وڵاتێک کاردەکەن، و
زیاد لە وڵاتێک کاردەکەن، و
07:49
and we found 43,000.
141
453396
2608
نزیکەی ٤٣,٠٠٠مان دۆزییەوە.
07:51
In the next step, we built the network around these companies,
142
456004
3952
لە هەنگاوی داهاتوودا، چەند تۆڕێکمان لە دەوری
ئەم کۆمپانیایانە دروست کرد.
ئەم کۆمپانیایانە دروست کرد.
07:55
so we took all the TNCs' shareholders,
143
459956
2448
هەموو خاوەن پشکەکانی کۆمپانیا
فرەنەتەوەییەکەمان برد، و
فرەنەتەوەییەکەمان برد، و
07:58
and the shareholders' shareholders, etc.,
144
462404
2092
خاوەن پشکی خاوەنپشکەکانیش و هتد.
08:00
all the way upstream, and we did the same downstream,
145
464496
2876
هەتا کەسی سەری سەرەوە، و بۆ
کەسەکانی خواریشەوە هەمان شت، و
کەسەکانی خواریشەوە هەمان شت، و
08:03
and ended up with a network containing 600,000 nodes
146
467372
4041
تۆڕێکمان دروست کرد کە ٦٠٠٠٠٠
خاڵی تێدا بوو و
خاڵی تێدا بوو و
08:07
and one million links.
147
471413
1429
یەک ملیۆن پێکەوە بەستنیش.
08:08
This is the TNC network which we analyzed.
148
472842
3850
ئەمە تۆرێکی کۆمپانیای فرە نەتەوەییە
کە توانیمان شی بکەینەوە.
کە توانیمان شی بکەینەوە.
08:12
And it turns out to be structured as follows.
149
476692
2528
شێوەکەی وەک ئەمە دەرچوو.
08:15
So you have a periphery and a center
150
479220
2715
چواردەورێکت هەیە لەگەڵ ناوەڕاستێک
08:17
which contains about 75 percent of all the players,
151
481935
4477
کە لەسەدا ٧٥ی هەموو
بەشداربووەکانی تێدایە، و
بەشداربووەکانی تێدایە، و
08:22
and in the center there's this tiny but dominant core
152
486412
3528
لە ناوەڕاستدا، ناوکێکی زاڵبووی
بچووکی تێدایە
بچووکی تێدایە
08:25
which is made up of highly interconnected companies.
153
489940
4824
کە لە بڕێکی زۆری کۆمپانیای
پێکەوە بەستراوەکان درووستبووە.
پێکەوە بەستراوەکان درووستبووە.
08:30
To give you a better picture,
154
494764
2435
بۆ ئەوەی وێنەیەکی جوانترتان بۆ بکێشم،
08:33
think about a metropolitan area.
155
497199
1611
بیر لە ناوچەیەکی پیشەسازی بکەنەوە.
08:34
So you have the suburbs and the periphery,
156
498810
2291
ناوجەرگەی شار هەیە لەگەڵ قەراغ شارەکان،
08:37
you have a center like a financial district,
157
501101
2697
ناوەڕاستەکەت هەیە،
وەک ناوچەیەکی ئابووری،
وەک ناوچەیەکی ئابووری،
08:39
then the core will be something like
158
503798
1743
ناوکەکە شتێکی لەم شێوەیە دەبێت
08:41
the tallest high rise building in the center.
159
505541
3439
بینایەکی بەرز لە ناوەڕاستدا.
08:44
And we already see signs of organization going on here.
160
508980
4875
وە لێرە نیشانەی دامەزراوە
دەبینین
دەبینین
08:49
Thirty-six percent of the TNCs are in the core only,
161
513855
5733
لە سەدا ٣٦ی کۆمپانیا فرە
نەتەوەییەکان تەنیا لە ناوکەکەدان،
نەتەوەییەکان تەنیا لە ناوکەکەدان،
08:55
but they make up 95 percent of the total operating revenue
162
519588
4371
بەڵام لە سەدا ٩٥ی کۆی گشتی
داهاتی کۆمپانیاکانیان بۆ دەڕوات.
داهاتی کۆمپانیاکانیان بۆ دەڕوات.
08:59
of all TNCs.
163
523959
2581
09:02
Okay, so now we analyzed the structure,
164
526540
2840
باشە، ئێستا ئەم پێکاهەتەیەمان شیکردەوە،
09:05
so how does this relate to the control?
165
529380
3562
ئەی چۆن پەیوەندی هەیە بە کۆنترۆڵ کردنەوە؟
09:08
Well, ownership gives voting rights to shareholders.
166
532942
3927
ئێ. خاوەنداریەتی توانای دەنگدان دەدات بە
خاوەن پشکەکان.
خاوەن پشکەکان.
09:12
This is the normal notion of control.
167
536869
2719
ئەمەش شێوازی ئاسایی کۆنترۆڵە.
09:15
And there are different models which allow you to compute
168
539588
3207
ئەمانەش مۆدیڵی جیاوازن
کە دەتوانی ئەم کۆنترۆڵە بکەیت بە
ئیلیکترۆنی کە لە خاوەنداریەتی وەری دەگریت.
ئیلیکترۆنی کە لە خاوەنداریەتی وەری دەگریت.
09:18
the control you get from ownership.
169
542795
2781
09:21
If you have more than 50 percent of the shares in a company,
170
545576
2780
ئەگەر لە ٥٠%زیاتر پشکت هەبوو
لە کۆمپانیایەک هەبوو.
لە کۆمپانیایەک هەبوو.
09:24
you get control,
171
548356
1624
کۆنترۆڵت دەبێت،
09:25
but usually it depends on the relative distribution of shares.
172
549980
5176
بەڵام ئاسایی، بەندە لەسەر بڵاوبوونەوەی
پشکەکان.
پشکەکان.
تۆڕەکە شتە گرنگەکەیە.
09:31
And the network really matters.
173
555156
2889
09:33
About 10 years ago, Mr. Tronchetti Provera
174
558045
2631
نزیکەی ١٠ ساڵ لەمەوپێش.
بەڕێز ترۆنچێتی پرۆڤێرا
بەڕێز ترۆنچێتی پرۆڤێرا
09:36
had ownership and control in a small company,
175
560676
3404
خاوەندارییەتی و کۆنترۆڵی
کۆمپانیایەکی بچووکی هەبوو.
کۆمپانیایەکی بچووکی هەبوو.
09:39
which had ownership and control in a bigger company.
176
564080
3452
کە خاوەنداریەتی و کۆنترۆڵی
کۆمپانیایەکی گەورەتری هەبوو
کۆمپانیایەکی گەورەتری هەبوو
09:43
You get the idea.
177
567532
1479
بیرۆکەکە تێدەگەی.
09:44
This ended up giving him control in Telecom Italia
178
569011
3263
ئەمە وای کرد کۆنترۆڵی تیلیکۆم ئیتالیا
بکات بە دەستکەوتی ٢٦
بکات بە دەستکەوتی ٢٦
09:48
with a leverage of 26.
179
572274
3633
09:51
So this means that, with each euro he invested,
180
575907
3943
مواتای ئەوەیە کە هەموو یۆرۆیەک
کە دەیکاتە کارەکە
کە دەیکاتە کارەکە
دەیتوانی ٢٦ یۆرۆ لە نرخی بازار بجوڵێنێت
09:55
he was able to move 26 euros of market value
181
579850
3685
09:59
through the chain of ownership relations.
182
583535
3376
لە ڕێگەی زنجیرەی پەیوەندییەکانی خاوەندارێتی.
10:02
Now what we actually computed in our study
183
586911
3080
ئەوەی لە بابەتەکەمان کرد بریتی بوو لە
کۆنترۆڵ کردنی نرخی کۆمپانیا فرەنەتەوەییەکان.
کۆنترۆڵ کردنی نرخی کۆمپانیا فرەنەتەوەییەکان.
10:05
was the control over the TNCs' value.
184
589991
3699
10:09
This allowed us to assign a degree of influence
185
593690
2852
وای کرد بتوانین کاریگەریمان هەبێت لەسەر
خاوەن پشکەکان
خاوەن پشکەکان
10:12
to each shareholder.
186
596542
2307
10:14
This is very much in the sense of
187
598849
2582
ئەمەش رێک ئەوەیە کە ماکس وێبەر
پێی دەوت توانای شاردراوە،
پێی دەوت توانای شاردراوە،
10:17
Max Weber's idea of potential power,
188
601431
3112
10:20
which is the probability of imposing one's own will
189
604543
3812
کە ئەگەری ئەوەیە کەسێک بتوانێت
ویستی خۆی بە تەواوی بسەپێنێت
ویستی خۆی بە تەواوی بسەپێنێت
10:24
despite the opposition of others.
190
608355
3995
سەرباری دژایەتی کردنی ئەوانی تر.
10:28
If you want to compute the flow in an ownership network,
191
612350
4643
ئەگەر ویستت هەژماری ڕۆشتن
لە تۆڕی خاوەندارییەتی یەکێک بکەیت
لە تۆڕی خاوەندارییەتی یەکێک بکەیت
10:32
this is what you have to do.
192
616993
1248
دەبێت ئەمە بکەیت.
10:34
It's actually not that hard to understand.
193
618241
2545
زۆر گران نیە بۆ تێگەیشتن.
10:36
Let me explain by giving you this analogy.
194
620786
2768
با بە نیشاندانی ئەم لێکچواندنە
بۆتانی ڕوون بکەمەوە.
بۆتانی ڕوون بکەمەوە.
10:39
So think about water flowing in pipes
195
623554
2855
بیر لە ئاو بکەرەوە کە بە ناو بۆری جیاواز
لە ئەستووریدا بڕوات.
لە ئەستووریدا بڕوات.
10:42
where the pipes have different thickness.
196
626409
3182
10:45
So similarly, the control is flowing in the ownership networks
197
629591
4744
بە هەمان شێوە، کۆنترۆڵەکە بە تۆڕی
خاوەندارییەتەکەدا دەڕوات و
خاوەندارییەتەکەدا دەڕوات و
10:50
and is accumulating at the nodes.
198
634335
4419
لە خاڵەکاندا کۆدەبێتەوە.
10:54
So what did we find after computing all this network control?
199
638754
3948
ئەی چیمان دۆزیەوە دوای ئەوەی ئەم تۆڕی
کۆنترۆڵەمان هەژمارکرد ؟
کۆنترۆڵەمان هەژمارکرد ؟
10:58
Well, it turns out that the 737 top shareholders
200
642702
5387
ئێ، دەرکەوت کە ٧٣٧ خاوەن پشکی لوتکە
11:03
have the potential to collectively control
201
648089
2792
بەیەکەوە توانای کۆکراوەیان هەیە بۆ کۆنترۆڵکردنی
لە سەدا ٨٠ی بەهای کۆمپانیاکان.
لە سەدا ٨٠ی بەهای کۆمپانیاکان.
11:06
80 percent of the TNCs' value.
202
650881
4260
11:11
Now remember, we started out with 600,000 nodes,
203
655141
3316
بیرت بێت، بە ٦٠٠٠٠٠ خاڵ دەستمان پێکرد
11:14
so these 737 top players
204
658457
3777
ئەم ٧٣٧ کەسە تەنها کەمێک
زیاتر لە ٠.١% پێکدێنن.
زیاتر لە ٠.١% پێکدێنن.
11:18
make up a bit more than 0.1 percent.
205
662234
3823
11:21
They're mostly financial institutions in the U.S. and the U.K.
206
666057
4956
ئەمانە زیاتر دامەزراوەی ئابوورین
لە ئەمریکا و بەریتانیا.
لە ئەمریکا و بەریتانیا.
11:26
And it gets even more extreme.
207
671013
2548
لەوەش گەورەتر دەبێت.
11:29
There are 146 top players in the core,
208
673561
4297
١٤٦ کەسی کە هەیە لە ناوەڕاستدا،
11:33
and they together have the potential to collectively control
209
677858
4220
ئەوانەش بەیەکەوە کۆنتڕۆڵی
11:37
40 percent of the TNCs' value.
210
682078
5355
لە سەدا ٤٠ی نرخی
کۆمپانیاکان دەکەن.
کۆمپانیاکان دەکەن.
11:43
What should you take home from all of this?
211
687433
2796
لەمەوە دەبێت چیت بۆ دەرکەوێت؟
11:46
Well, the high degree of control you saw
212
690229
3588
ئەو ڕێژەی کۆنترۆڵەی بینیت بەپێی
هەموو پێوەرێک زۆر گەورەیە.
هەموو پێوەرێک زۆر گەورەیە.
11:49
is very extreme by any standard.
213
693817
4890
11:54
The high degree of interconnectivity
214
698707
2550
ئەو پەیوەندییەی کە لە نێوان
کەسە بەرزەکان هەیە لە ناوکەکەدا
کەسە بەرزەکان هەیە لە ناوکەکەدا
11:57
of the top players in the core
215
701257
2312
11:59
could pose a significant systemic risk to the global economy
216
703569
5177
دەکرێ ببێتە هۆی مەترسی
لەسەر ئابووری جیهانی.
لەسەر ئابووری جیهانی.
12:04
and we could easily reproduce the TNC network
217
708746
3720
دەتوانین بە ئاسانی تۆڕی کۆمپانیا
نێونەتەوەییەکان درووستکەینەوە
نێونەتەوەییەکان درووستکەینەوە
12:08
with a few simple rules.
218
712466
1951
بە چەند یاسایەکی سادە.
12:10
This means that its structure is probably the result
219
714417
2480
ئەمە واتای ئەوەیە پێکهاتەکە لەوانەیە
ئەنجامی خۆڕێکخستن بێت.
ئەنجامی خۆڕێکخستن بێت.
12:12
of self-organization.
220
716897
1640
12:14
It's an emergent property which depends
221
718537
3316
ئەمە تایبەتمەندیەکە کە بەندە لەسەر
یاساکانی کارلێک لە ناو سیستمێک.
یاساکانی کارلێک لە ناو سیستمێک.
12:17
on the rules of interaction in the system,
222
721853
2844
12:20
so it's probably not the result of a top-down approach
223
724697
3446
ئەمە ئەنجامی نزیکبوونەوەیەکی
سەر-خوار نییە
سەر-خوار نییە
12:24
like a global conspiracy.
224
728143
3426
وەک پلانی نهێنی جیهانی.
12:27
Our study "is an impression of the moon's surface.
225
731569
2933
بابەتەکەمان "تێڕوانینێکە لە
سەر ڕووی مانگ.
سەر ڕووی مانگ.
12:30
It's not a street map."
226
734502
1329
نەخشەی شەقامێک نییە ".
12:31
So you should take the exact numbers in our study
227
735831
2639
بۆیە لە توێژینەوەکەماندا پێویستە کەمێک
بە گومانەوە بڕوانیتە ژمارەکان،
بە گومانەوە بڕوانیتە ژمارەکان،
12:34
with a grain of salt,
228
738470
1440
لەگەڵ ئەوەش " تێڕوانینێکی نوێی پێبەخشین
لە جیهانی ئابووری."
لە جیهانی ئابووری."
12:35
yet it "gave us a tantalizing glimpse
229
739910
3392
12:39
of a brave new world of finance."
230
743302
4344
12:43
We hope to have opened the door for more such research in this direction,
231
747646
4440
هیوامان وایە دەرگایەکمان کردبێتەوە بۆ
ئەوەی توێژینەوە بکرێت لەم ئاڕاستەیە،
ئەوەی توێژینەوە بکرێت لەم ئاڕاستەیە،
12:47
so the remaining unknown terrain will be charted in the future.
232
752086
4737
ئەوەی کە ماوەتەوە لە داهاتوودا دەردەکەوێت
12:52
And this is slowly starting.
233
756823
1445
بە هێواشی دەستپێدەکات.
12:54
We're seeing the emergence of long-term
234
758268
2992
پرۆگرامی درێژخایەن و پارە بۆدابینکراوی
نوێ دەبینین دەردەکەوێت
نوێ دەبینین دەردەکەوێت
12:57
and highly-funded programs which aim at understanding
235
761260
3570
کە مەبەستیان تێگەیاندمانە لە جیهانە پڕ پەیوەندیەکانمان
13:00
our networked world from a complexity point of view.
236
764830
4690
لە ڕوانگەیەکی ئاڵۆزییەوە.
13:05
But this journey has only just begun,
237
769520
2038
ئەم گەشتە تازە دەستی پێکردووە،
13:07
so we will have to wait before we see the first results.
238
771558
5438
دەبێ چاوەڕی بکەین تاکوو
ئەنجامەکانمان دەست دەکەوێت.
ئەنجامەکانمان دەست دەکەوێت.
13:12
Now there is still a big problem, in my opinion.
239
776996
3618
ئێستا کێشەیەکی گەورە ماوە کە بەڕای من.
13:16
Ideas relating to finance, economics, politics,
240
780614
5152
بیرۆکەکان کە پەیوەستن بە ئابووری،
دارایی، سیاسەت، کۆمەڵایەتی،
دارایی، سیاسەت، کۆمەڵایەتی،
13:21
society, are very often tainted
241
785766
3280
زۆر بە ئاسانی کاریان تێدەکرێت
بیروباوەڕی تایبەتی کەسەکان.
بیروباوەڕی تایبەتی کەسەکان.
13:24
by people's personal ideologies.
242
789046
3816
13:28
I really hope that this complexity perspective
243
792862
4138
هیوام وایە کە ئەم ڕوانگە ئاڵۆزە
13:32
allows for some common ground to be found.
244
797000
5143
یارمەتیدەربێت بۆ هاتنە کایەی
زەمینەیەکی هاوبەش.
زەمینەیەکی هاوبەش.
13:38
It would be really great if it has the power
245
802143
2919
زۆر شتێکی باش ئەبێت ئەگەر
هێزی ئەوەی هەبێت
هێزی ئەوەی هەبێت
13:40
to help end the gridlock created by conflicting ideas,
246
805062
5063
یارمەتی چاککردنی ئاڵۆزییەکان بدات
کە بەهۆی پێکدادانی بیرۆکەکانەوەیە،
کە بەهۆی پێکدادانی بیرۆکەکانەوەیە،
13:46
which appears to be paralyzing our globalized world.
247
810125
5130
کە پێدەچێت جیهانە یەکپارچەییەکەمان پەک بخات.
13:51
Reality is so complex, we need to move away from dogma.
248
815255
4666
ڕاستی زۆر ئاڵۆزە،
پێویستە دوورکەوینەوە لە باوەڕی چەقبەستوو.
پێویستە دوورکەوینەوە لە باوەڕی چەقبەستوو.
13:55
But this is just my own personal ideology.
249
819921
2886
بەڵام ئەمە بەتەنها بیروباوەڕی منە.
13:58
Thank you.
250
822807
2035
سوپاس.
(چەپڵە)
14:00
(Applause)
251
824842
4677
ABOUT THE SPEAKER
James B. Glattfelder - Complex systems theoristJames B. Glattfelder aims to give us a richer, data-driven understanding of the people and interactions that control our global economy. He does this not to push an ideology -- but with the hopes of making the world a better place.
Why you should listen
First a physicist and then a researcher at a Swiss hedge fund, James B. Glattfelder found himself amazed by the level of understanding we have in regards to the physical world and universe around us. He wondered: how can we move toward a similar understanding of human society?
This question led him to the study of complex systems, a subject he now holds a Ph.D in from the Swiss Federal Institute of Technology. Glattfelder is co-head of quantitative research at Olsen Ltd in Zurich, an FX investment manager focusing on market-stabilizing algorithms. In 2011, he co-authored the study “The Network of Global Corporate Control,” which went viral in the international media and sparked many controversial discussions. The study looked at the architecture of ownership across the globe, and computed a level of control exerted by each international player. The study revealed that less than 1% of all the players in the global economy are part of a highly interconnected and powerful core which, because of the high levels of overlap, leaves the economy vulnerable.
In his free time, Glattfelder enjoys snowboarding, rock climbing, surfing and listening to electronic music.
James B. Glattfelder | Speaker | TED.com