TEDxZurich 2012
James B. Glattfelder: Who controls the world?
Džeimss B. Gleterfelders: Kurš kontrolē pasauli?
Filmed:
Readability: 5
2,753,507 views
Džeimss Gleterfelders pēta sarežģīto kā savstarpēji saistītu sistēmu, teiksim, putnu bars ir vairāk kā tā sastāvdaļu summa. Sarežģītības teorijā rodas iespēja atklāt, kā strādā ekonomika. Gleterfelders dalās ar revolucionāru pētījumu par to, kā notiek globālās ekonomikas kontroles plūsma un kā vara ir koncentrēta šokējoši nelielā cilvēku daudzumā, kas mūs visus padara ievainojamus. (Uzņemts TEDxZurich konferencē)
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
„Sākoties krīzei,
00:18
the serious limitations of existing economic
1
2736
3120
nekavējoties atklājās nopietni pastāvošo
00:21
and financial models immediately became apparent."
2
5856
5052
ekonomisko un finansiālo modeļu trūkumi.”
00:26
"There is also a strong belief, which I share,
3
10908
4982
„Ir spēcīga pārliecība, kura ir arī man,
00:31
that bad or oversimplistic and overconfident economics
4
15890
4999
ka krīzei rasties palīdzēja slikta vai novienkāršota
00:36
helped create the crisis."
5
20889
2401
un pārdroša ekonomika.”
00:39
Now, you've probably all heard of similar criticism
6
23290
2267
Jūs droši vien jau esat dzirdējuši līdzīgu kritiku,
00:41
coming from people who are skeptical of capitalism.
7
25557
3342
kas nāk no cilvēkiem,
kuri ir skeptiski pret kapitālismu.
kuri ir skeptiski pret kapitālismu.
00:44
But this is different.
8
28899
1677
Tomēr šoreiz tas ir citādāk.
00:46
This is coming from the heart of finance.
9
30576
3868
Kritika nāk no pašas finanšu sirds.
00:50
The first quote is from Jean-Claude Trichet
10
34444
2861
Pirmais citāts ir Žana Kloda Trišē,
00:53
when he was governor of the European Central Bank.
11
37305
3875
kad viņš vadīja Eiropas Centrālo banku.
00:57
The second quote is from the head
12
41180
2239
Otrais citāts ir Lielbritānijas Finanšu
00:59
of the U.K. Financial Services Authority.
13
43419
3365
pakalpojumu institūcijas vadītāja.
01:02
Are these people implying
14
46784
1530
Vai šie cilvēki mēģina norādīt,
01:04
that we don't understand the economic systems
15
48314
2795
ka mēs nesaprotam esošās ekonomiskās sistēmas,
01:07
that drive our modern societies?
16
51109
3140
kuras vada mūsdienu sabiedrību?
01:10
It gets worse.
17
54249
1922
Viss izrādās vēl trakāk.
01:12
"We spend billions of dollars
18
56171
2155
„Mēs tērējam miljardiem dolāru,
01:14
trying to understand the origins of the universe
19
58326
3224
cenšoties izprast Visuma rašanos,
01:17
while we still don't understand the conditions
20
61550
3862
lai arī vēl joprojām neizprotam stabilas sabiedrības,
01:21
for a stable society, a functioning economy, or peace."
21
65412
8726
darbojošās ekonomikas vai miera pamatus.”
01:30
What's happening here? How can this be possible?
22
74138
2835
Kas notiek? Kā tas var būt iespējams?
01:32
Do we really understand more about the fabric of reality
23
76973
2956
Vai mēs tiešām labāk saprotam realitātes būtību
01:35
than we do about the fabric
24
79929
1663
kā izprotam to, kas rodas
01:37
which emerges from our human interactions?
25
81592
3138
cilvēku savstarpējo attiecību rezultātā?
01:40
Unfortunately, the answer is yes.
26
84730
2527
Diemžēl atbilde ir jā.
01:43
But there's an intriguing solution which is coming
27
87257
3409
Bet te parādās intriģējošs risinājums,
01:46
from what is known as the science of complexity.
28
90666
4488
kas nāk no sarežģītības zinātnes.
01:51
To explain what this means and what this thing is,
29
95154
2843
Lai paskaidrotu, ko tas nozīmē un kas tā tāda ir,
01:53
please let me quickly take a couple of steps back.
30
97997
3579
ļaujiet man veikt nelielu atkāpi.
01:57
I ended up in physics by accident.
31
101576
2390
Fizikas pasaulē es nokļuvu nejauši.
01:59
It was a random encounter when I was young,
32
103966
3091
Tā bija nejauša sastapšanās, kad es vēl biju jauns,
02:02
and since then, I've often wondered
33
107057
2105
un kopš tā brīža esmu bieži apbrīnojis
02:05
about the amazing success of physics
34
109162
2079
fizikas pārsteidzošos panākumus
02:07
in describing the reality we wake up in every day.
35
111241
4367
aprakstot realitāti, kurā mēs ik rītu pamostamies.
02:11
In a nutshell, you can think of physics as follows.
36
115608
3296
Īsumā jūs par fiziku varat domāt šādi.
02:14
So you take a chunk of reality you want to understand
37
118904
3033
Jūs paņemat realitātes daļiņu, ko vēlaties izprast,
02:17
and you translate it into mathematics.
38
121937
3769
un pārvēršat to matemātikā.
02:21
You encode it into equations.
39
125706
3436
Iešifrējat to vienādojumos.
02:25
Then predictions can be made and tested.
40
129142
3827
Tad var tikt veikti un pārbaudīti pieņēmumi.
02:28
We're actually really lucky that this works,
41
132969
2564
Mums īstenībā ir paveicies, ka tas ir iespējams,
02:31
because no one really knows why the thoughts in our heads
42
135533
3015
jo neviens tā pa īstam nesaprot,
kādēļ domām mūsu galvās
kādēļ domām mūsu galvās
02:34
should actually relate to the fundamental workings of the universe.
43
138548
5577
būtu jāattiecas uz Visuma darbības pamatiem.
02:40
Despite the success, physics has its limits.
44
144125
3562
Neskatoties uz panākumiem,
fizikai ir savi ierobežojumi.
fizikai ir savi ierobežojumi.
02:43
As Dirk Helbing pointed out in the last quote,
45
147687
2722
Kā Dirks Helbings pēdējā citātā norādīja,
02:46
we don't really understand the complexity
46
150409
2494
mēs pa īstam neizprotam to lietu sarežģītību,
02:48
that relates to us, that surrounds us.
47
152903
3178
kuras attiecās uz mums, kuras mūs ieskauj.
02:51
This paradox is what got me interested in complex systems.
48
156081
4648
Šis paradokss bija tas, kas mani
ieinteresēja kompleksajās sistēmās.
ieinteresēja kompleksajās sistēmās.
02:56
So these are systems which are made up
49
160729
1904
Tātad, šīs sistēmas veido vairākas
02:58
of many interconnected or interacting parts:
50
162633
3480
savstarpēji saistītas vai mijiedarbojošās daļas:
03:02
swarms of birds or fish, ant colonies,
51
166113
3814
putnu, zivju bari, skudru saimes,
03:05
ecosystems, brains, financial markets.
52
169927
3434
ekosistēmas, smadzenes, finanšu tirgi.
03:09
These are just a few examples.
53
173361
4326
Šie ir tikai daži piemēri.
03:13
Interestingly, complex systems are very hard to map
54
177687
5243
Interesanti, ka kompleksās sistēmas
ir ļoti grūti pārveidot
ir ļoti grūti pārveidot
03:18
into mathematical equations,
55
182930
1860
matemātiskajos vienādojumos,
03:20
so the usual physics approach doesn't really work here.
56
184790
4493
tā kā parastā fizikas pieeja šeit īsti nedarbojas.
03:25
So what do we know about complex systems?
57
189283
2193
Ko tad mēs zinām par kompleksajām sistēmām?
03:27
Well, it turns out that what looks like complex behavior
58
191476
3942
Izrādās, ka tas, kas mums šķiet kā sarežģīta uzvedība
03:31
from the outside is actually the result
59
195418
3019
no ārpuses, īstenībā ir pāris
03:34
of a few simple rules of interaction.
60
198437
4197
vienkārši savstarpējās mijiedarbības likumi.
03:38
This means you can forget about the equations
61
202634
4225
Tas nozīmē, ka var aizmirst par vienādojumiem
03:42
and just start to understand the system
62
206859
1863
un sākt izprast sistēmu,
03:44
by looking at the interactions,
63
208722
2704
aplūkojot mijiedarbību.
03:47
so you can actually forget about the equations
64
211426
2320
Var aizmirst visus vienādojumus
03:49
and you just start to look at the interactions.
65
213746
2473
un sākt pētīt tieši mijiedarbības.
03:52
And it gets even better, because most complex systems
66
216219
3237
Viss kļūst vēl interesantāk,
jo vissarežģītākajām sistēmām
jo vissarežģītākajām sistēmām
03:55
have this amazing property called emergence.
67
219456
3068
ir pārsteidzoša rašanās īpašība.
03:58
So this means that the system as a whole
68
222524
2406
Tas nozīmē, ka sistēma kā viens veselums
04:00
suddenly starts to show a behavior
69
224930
1735
pēkšņi sāk izturēties tā,
04:02
which cannot be understood or predicted
70
226665
3144
ka to nevar ne izprast, ne paredzēt,
04:05
by looking at the components of the system.
71
229809
2577
aplūkojot tikai sistēmas komponentes.
04:08
So the whole is literally more than the sum of its parts.
72
232386
3919
Tā kā viss ir burtiski vairāk kā tā sastāvdaļu summa.
04:12
And all of this also means that you can forget about
73
236305
2346
Tas, savukārt, nozīmē, ka var aizmirst
04:14
the individual parts of the system, how complex they are.
74
238651
5349
atsevišķās sistēmas sastāvdaļas
un, to, cik sarežģītas tās ir.
un, to, cik sarežģītas tās ir.
04:19
So if it's a cell or a termite or a bird,
75
244000
4913
Tātad, ja tā ir šūna, termīts vai putns,
04:24
you just focus on the rules of interaction.
76
248913
4349
var koncentrēties tikai uz mijiedarbības likumiem.
04:29
As a result, networks are ideal representations
77
253262
4446
Tādējādi tīkli ir lieliski komplekso sistēmu
04:33
of complex systems.
78
257708
2654
atainotāji.
04:36
The nodes in the network
79
260362
2771
Tīklu mezgli
04:39
are the system's components
80
263133
2759
ir sistēmu komponentes,
04:41
and the links are given by the interactions.
81
265892
4200
starp kurām saites rodas no mijiedarbības.
04:45
So what equations are for physics,
82
270092
2825
Tātad, kas fizikai ir vienādojumi,
04:48
complex networks are for the study of complex systems.
83
272917
4615
kompleksajās sistēmās ir sarežģītie tīkli.
04:53
This approach has been very successfully applied
84
277532
3224
Šo pieeju ļoti veiksmīgi izmanto
04:56
to many complex systems in physics, biology,
85
280756
3263
daudzām kompleksajām sistēmām fizikā, bioloģijā,
04:59
computer science, the social sciences,
86
284019
3241
datorzinātnēs, sociālajās zinatnēs,
05:03
but what about economics?
87
287260
2297
bet kā ar ekonomiku?
05:05
Where are economic networks?
88
289557
2418
Kur ir ekonomikas tīkli?
05:07
This is a surprising and prominent gap in the literature.
89
291975
4597
Tas ir pārsteidzošs un ievērojams robs literatūrā.
05:12
The study we published last year called
90
296572
2554
Pētījums, kuru publicējām pagājušā gadā ar nosaukumu
05:15
"The Network of Global Corporate Control"
91
299126
3326
„Globālās korporatīvās kontroles tīkls”
05:18
was the first extensive analysis of economic networks.
92
302452
5930
bija pirmā šāda apjoma ekonomikas tīklu analīze.
05:24
The study went viral on the Internet
93
308382
2694
Pētījums vīrusveidā izplatījās Internetā
05:26
and it attracted a lot of attention from the international media.
94
311076
5072
un piesaistīja lielu starptautisko plašsaziņas līdzekļu uzmanību.
05:32
This is quite remarkable, because, again,
95
316148
2711
Tas bija ļoti zīmīgi, jo kādēļ gan agrāk
05:34
why did no one look at this before?
96
318859
1421
neviens tam nepievērsa uzmanību?
05:36
Similar data has been around for quite some time.
97
320280
3292
Līdzīgi dati bija pieejami jau labu laiku.
05:39
What we looked at in detail was ownership networks.
98
323572
3640
Mēs tuvplānā aplūkojām tīklu īpašniekus.
05:43
So here the nodes are companies, people, governments,
99
327212
5440
Mezgli bija uzņēmumi, cilvēki, valdības,
05:48
foundations, etc.
100
332652
3552
fondi utt.
05:52
And the links represent the shareholding relations,
101
336204
2828
Tīkli apzīmēja akciju turētāju attiecības,
05:54
so Shareholder A has x percent of the shares in Company B.
102
339032
5188
piemērām, akciju turētājam A ir x % akciju uzņēmumā B.
06:00
And we also assign a value to the company
103
344220
2272
Mēs arī piešķīrām uzņēmumiem vērtību,
06:02
given by the operating revenue.
104
346492
3037
atkarībā no to darbības ieņēmumiem.
06:05
So ownership networks reveal the patterns
105
349529
3099
Tātad, īpašumu tīkli atklāja akciju turētāju
06:08
of shareholding relations.
106
352628
2521
mijiedarbības raksturus.
06:11
In this little example, you can see
107
355149
2183
Šajā mazajā piemērā redzamas
06:13
a few financial institutions
108
357332
2120
dažas finansu iestādes
06:15
with some of the many links highlighted.
109
359452
4393
ar dažiem no daudzajiem iezīmētajiem tīkliem.
06:19
Now you may think that no one's looked at this before
110
363845
2680
Jums varētu šķist, ka neviens to nekad nav aplūkojis,
06:22
because ownership networks are
111
366525
2336
jo īpašumu tīkli ir ļoti, ļoti
06:24
really, really boring to study.
112
368861
3127
garlaicīga lieta, ko pētīt.
06:27
Well, as ownership is related to control,
113
371988
3864
Īpašumiem tiekot sasaistītiem ar kontroli,
06:31
as I shall explain later,
114
375852
1596
kā es izskaidrošu vēlāk,
06:33
looking at ownership networks
115
377448
1358
raudzīšanās uz īpašumu tīkliem,
06:34
actually can give you answers to questions like,
116
378806
2558
īstenībā jums var dot atbildes uz tādiem jautājumiem kā,
06:37
who are the key players?
117
381364
1840
kuri ir galvenie spēlētāji?
06:39
How are they organized? Are they isolated?
118
383204
2192
Kā viņi ir organizeti? Vai viņi ir izolēti?
06:41
Are they interconnected?
119
385396
1488
Vai viņi ir savstarpēji saistīti?
06:42
And what is the overall distribution of control?
120
386884
3875
Un kāda ir vispārējā kontroles sadale?
06:46
In other words, who controls the world?
121
390759
3476
Citiem vārdiem sakot, kurš kontrolē pasauli?
06:50
I think this is an interesting question.
122
394235
2369
Manuprāt, tas ir interesants jautājums.
06:52
And it has implications for systemic risk.
123
396604
4088
Tam ir ietekme uz sistēmas risku.
06:56
This is a measure of how vulnerable a system is overall.
124
400692
5010
Šī ir mēraukla tam, cik kopumā neaizsargāta ir sistēma.
07:01
A high degree of interconnectivity
125
405702
2863
Augsta savienojamības pakāpe
07:04
can be bad for stability,
126
408565
2867
var būt slikta stabilitātei,
07:07
because then the stress can spread through the system
127
411432
3444
jo tad stress var izplatīties tālāk caur sistēmu
07:10
like an epidemic.
128
414876
2952
kā epidēmija.
07:13
Scientists have sometimes criticized economists
129
417828
2816
Dažreiz zinātnieki kritizē ekonomistus,
07:16
who believe ideas and concepts
130
420644
2328
kuri tic idejām un jēdzieniem vairāk
07:18
are more important than empirical data,
131
422972
3011
nekā svarīgiem un uz pētījumiem balstītiem datiem,
07:21
because a foundational guideline in science is:
132
425983
3149
jo zinātnes pamata vadlīnija ir:
07:25
Let the data speak. Okay. Let's do that.
133
429132
3336
Ļaujiet runāt datiem. Labi. Darīsim tā.
07:28
So we started with a database containing
134
432468
2594
Tā nu mēs sākām ar datu bāzi, kurā bija
07:30
13 million ownership relations from 2007.
135
435062
4143
13 mlj. īpašumu tiesību attiecību kopš 2007. gada.
07:35
This is a lot of data, and because we wanted to find out
136
439205
2857
Tas ir liels datu apjoms, tā kā mēs vēlējamies uzzināt,
07:37
who rules the world,
137
442062
2558
kas tad „valda pār pasauli”,
07:40
we decided to focus on transnational corporations,
138
444620
3832
mēs nolēmām koncentrēties uz transnacionālam korporācijām,
07:44
or TNCs for short.
139
448452
1348
saīsinājumā TNK.
07:45
These are companies that operate in more than one country,
140
449800
3596
Tie ir uzņēmumi, kuri darbojas vairākās valstīs,
07:49
and we found 43,000.
141
453396
2608
un mēs atklājam 43 000.
07:51
In the next step, we built the network around these companies,
142
456004
3952
Nākamajā solī mēs šiem uzņēmumiem apkārt radījām tīklus,
07:55
so we took all the TNCs' shareholders,
143
459956
2448
mēs aplūkojām visu TNK akciju turētājus
07:58
and the shareholders' shareholders, etc.,
144
462404
2092
un akciju turētāju akciju turētājus utt.,
08:00
all the way upstream, and we did the same downstream,
145
464496
2876
visu ceļu augšup un visu ceļu lejup,
08:03
and ended up with a network containing 600,000 nodes
146
467372
4041
un nonācam pie tīkla, ko veidoja 600 000 mezglu
08:07
and one million links.
147
471413
1429
un 1 000 000 saikņu.
08:08
This is the TNC network which we analyzed.
148
472842
3850
Šis ir TNK tīkls, kuru mēs analizējām.
08:12
And it turns out to be structured as follows.
149
476692
2528
Tas izrādījās šādi strukturēts.
08:15
So you have a periphery and a center
150
479220
2715
Mums ir perifērija un centrs,
08:17
which contains about 75 percent of all the players,
151
481935
4477
ko veido aptuveni 75% spēlētāju,
08:22
and in the center there's this tiny but dominant core
152
486412
3528
un centrā ir maziņš, bet dominējošs kodols
08:25
which is made up of highly interconnected companies.
153
489940
4824
kurš ir veidots no lielā mērā savstarpēji savienotiem uzņēmumiem.
08:30
To give you a better picture,
154
494764
2435
Lai sniegtu jums labāku priekšstatu,
08:33
think about a metropolitan area.
155
497199
1611
iedomājieties par galvaspilsētu.
08:34
So you have the suburbs and the periphery,
156
498810
2291
Ir piepilsētas perifērijā
08:37
you have a center like a financial district,
157
501101
2697
un centrs kā finanšu rajons,
08:39
then the core will be something like
158
503798
1743
un kodols būtu kā
08:41
the tallest high rise building in the center.
159
505541
3439
augstākā ēka finanšu rajona centrā.
08:44
And we already see signs of organization going on here.
160
508980
4875
Mēs jau te varam redzēt organizēšanās pazīmes.
08:49
Thirty-six percent of the TNCs are in the core only,
161
513855
5733
36% no TNK ir tikai kodolā,
08:55
but they make up 95 percent of the total operating revenue
162
519588
4371
bet tie saņem līdz pat 95% no visiem darbības ieņēmumiem
08:59
of all TNCs.
163
523959
2581
no visiem TNK
09:02
Okay, so now we analyzed the structure,
164
526540
2840
Labi, esam izanalizējuši struktūru,
09:05
so how does this relate to the control?
165
529380
3562
bet kāda tam ir saistība ar kontroli?
09:08
Well, ownership gives voting rights to shareholders.
166
532942
3927
Īpašuma tiesības dod balsošanas tiesības akciju turētājiem.
09:12
This is the normal notion of control.
167
536869
2719
Šī ir parastais kontroles pieņēmums.
09:15
And there are different models which allow you to compute
168
539588
3207
Ir dažādi modeļi, kas ļauj
09:18
the control you get from ownership.
169
542795
2781
ar īpašumu tiesību palīdzību iegūt kontroli.
09:21
If you have more than 50 percent of the shares in a company,
170
545576
2780
Ja jums ir vairāk kā 50% akciju uzņēmumā,
09:24
you get control,
171
548356
1624
jūs iegūstat kontroli,
09:25
but usually it depends on the relative distribution of shares.
172
549980
5176
bet parasti tas ir atkarīgs no relatīvā akciju sadalījuma.
09:31
And the network really matters.
173
555156
2889
Tīkliem patiesi ir nozīme.
09:33
About 10 years ago, Mr. Tronchetti Provera
174
558045
2631
Pirms kādiem 10 gadiem Tronketi Proveras kungam
09:36
had ownership and control in a small company,
175
560676
3404
bija īpašuma tiesības un kontrole pār mazu uzņēmumu,
09:39
which had ownership and control in a bigger company.
176
564080
3452
kuram bija īpašuma tiesības un kontrole lielākā uzņēmumā.
09:43
You get the idea.
177
567532
1479
Jūs sapratāt domu.
09:44
This ended up giving him control in Telecom Italia
178
569011
3263
Tas galu galā deva viņam kontroli Telecom Italia
09:48
with a leverage of 26.
179
572274
3633
ar vērtību 26.
09:51
So this means that, with each euro he invested,
180
575907
3943
Tas nozīmē, ka par katru ieguldīto eiro
09:55
he was able to move 26 euros of market value
181
579850
3685
viņš varēja iegūt 26 eiro tirgus vērtībā
09:59
through the chain of ownership relations.
182
583535
3376
caur īpašuma tiesību sakariem.
10:02
Now what we actually computed in our study
183
586911
3080
Pētījumā mēs izskaitļojām
10:05
was the control over the TNCs' value.
184
589991
3699
TNK kontroles vērtību.
10:09
This allowed us to assign a degree of influence
185
593690
2852
Tas mums ļāva noteikt ietekmes pakāpi
10:12
to each shareholder.
186
596542
2307
katram akciju turētājam.
10:14
This is very much in the sense of
187
598849
2582
Tas ir lielā mērā līdzvērtīgi
10:17
Max Weber's idea of potential power,
188
601431
3112
Maksa Vēbera idejai par potenciālo varu,
10:20
which is the probability of imposing one's own will
189
604543
3812
kas ir iespēja kādam uzspiest savu gribu,
10:24
despite the opposition of others.
190
608355
3995
neskatoties uz citu pretestību.
10:28
If you want to compute the flow in an ownership network,
191
612350
4643
Ja vēlaties izskaitļot kādu plūsmu īpašumu tīklā,
10:32
this is what you have to do.
192
616993
1248
lūk, kas jums jādara.
10:34
It's actually not that hard to understand.
193
618241
2545
Īstenībā to nav nemaz tik grūti saprast.
10:36
Let me explain by giving you this analogy.
194
620786
2768
Ļaujiet man jums izskaidrot, minot šo analoģiju.
10:39
So think about water flowing in pipes
195
623554
2855
Iedomājieties caurulēs plūstošu ūdeni,
10:42
where the pipes have different thickness.
196
626409
3182
kur caurulēm ir dažāds biezums.
10:45
So similarly, the control is flowing in the ownership networks
197
629591
4744
Līdzīgi tiek kontrolēta plūsma īpašumu tīklā
10:50
and is accumulating at the nodes.
198
634335
4419
kura uzkrājas mezglos.
10:54
So what did we find after computing all this network control?
199
638754
3948
Ko tad mēs ieguvām izskaitļojot visu šo tīkla kontroli?
10:58
Well, it turns out that the 737 top shareholders
200
642702
5387
Nu, atklājās kā augstākie 737 akciju turētāji
11:03
have the potential to collectively control
201
648089
2792
potenciāli ir spējīgi kontrolēt
11:06
80 percent of the TNCs' value.
202
650881
4260
80% no TNK vērtības.
11:11
Now remember, we started out with 600,000 nodes,
203
655141
3316
Atcerieties, ka mēs sākām ar 600 000 mezgliem,
11:14
so these 737 top players
204
658457
3777
tātad šie 737 augstākie spēlētāji
11:18
make up a bit more than 0.1 percent.
205
662234
3823
ir aptuveni nedaudz vairāk kā 0,1%.
11:21
They're mostly financial institutions in the U.S. and the U.K.
206
666057
4956
Tās ir lielākoties finanšu iestādes ASV un Lielbritānijā.
11:26
And it gets even more extreme.
207
671013
2548
Viss kļūst vēl trakāk.
11:29
There are 146 top players in the core,
208
673561
4297
Kodolā ir 146 spēlētāji,
11:33
and they together have the potential to collectively control
209
677858
4220
kuriem ir potenciāls kopīgi kontrolēt
11:37
40 percent of the TNCs' value.
210
682078
5355
40 procentus TNK vērtības.
11:43
What should you take home from all of this?
211
687433
2796
Kas jums no visā šī būtu jāpatur galvā?
11:46
Well, the high degree of control you saw
212
690229
3588
Augstais tikko redzētais kontroles mērogs
11:49
is very extreme by any standard.
213
693817
4890
jebkādā ziņā ir ļoti ārkārtējs.
11:54
The high degree of interconnectivity
214
698707
2550
Augstā mijiedarbība
11:57
of the top players in the core
215
701257
2312
starp galvenajiem spēlētājiem kodolā
11:59
could pose a significant systemic risk to the global economy
216
703569
5177
var sistemātiski radīt globālās ekonomikas riskus,
12:04
and we could easily reproduce the TNC network
217
708746
3720
un mēs vienkārši varam atveidot TNK tīklu
12:08
with a few simple rules.
218
712466
1951
ar dažiem vienkāršiem noteikumiem.
12:10
This means that its structure is probably the result
219
714417
2480
Tas nozīmē, ka šī struktūra droši vien ir
12:12
of self-organization.
220
716897
1640
pašorganizēšanās rezultāts.
12:14
It's an emergent property which depends
221
718537
3316
Tā ir rašanās īpašība, kura ir atkarīga no
12:17
on the rules of interaction in the system,
222
721853
2844
sistēmas mijiedarbības likumiem,
12:20
so it's probably not the result of a top-down approach
223
724697
3446
tā visticamāk nebūs augšas un apakšas pieejas rezultāts
12:24
like a global conspiracy.
224
728143
3426
kā vispasaules sazvērestība.
12:27
Our study "is an impression of the moon's surface.
225
731569
2933
Mūsu pētījums „ir mēness virsmas attēlojums.
12:30
It's not a street map."
226
734502
1329
Tā nav ielu karte.”
12:31
So you should take the exact numbers in our study
227
735831
2639
Jums vajadzētu uztvert mūsu pētījuma precīzos skaitļus
12:34
with a grain of salt,
228
738470
1440
ar zināmu skepsi.
12:35
yet it "gave us a tantalizing glimpse
229
739910
3392
tomēr „tie sniedza mokošu ieskatu mūsu
12:39
of a brave new world of finance."
230
743302
4344
drosmīgajā jaunajā finanšu pasaulē.”
12:43
We hope to have opened the door for more such research in this direction,
231
747646
4440
Mēs ceram, ka šajā virzienā esam pavēruši durvis līdzīgiem pētījumiem,
12:47
so the remaining unknown terrain will be charted in the future.
232
752086
4737
un kartes atlikušos melnos plankumus izpētīs nākotnē.
12:52
And this is slowly starting.
233
756823
1445
Tas lēnām jau sākas.
12:54
We're seeing the emergence of long-term
234
758268
2992
Mēs esam redzējuši ilgtermiņa
12:57
and highly-funded programs which aim at understanding
235
761260
3570
un dāsni apmaksātu projektu rašanos, kuru mērķis ir saprast
13:00
our networked world from a complexity point of view.
236
764830
4690
mūsu sasaistīto pasauli no sarežģītā skata punkta.
13:05
But this journey has only just begun,
237
769520
2038
Bet tas ir tikai ceļa sākums,
13:07
so we will have to wait before we see the first results.
238
771558
5438
un mums būs jāpagaida, līdz redzēsim pirmos rezultātus.
13:12
Now there is still a big problem, in my opinion.
239
776996
3618
Manuprāt, gan vēl joprojām ir liela problēma.
13:16
Ideas relating to finance, economics, politics,
240
780614
5152
Ar finansēm, ekonomiku, politiku un sabiedrību
13:21
society, are very often tainted
241
785766
3280
saistītās idejas ļoti bieži sagandē
13:24
by people's personal ideologies.
242
789046
3816
cilvēku personīgās ideoloģijas.
13:28
I really hope that this complexity perspective
243
792862
4138
Es tiešām ceru, ka šī kompleksā perspektīva
13:32
allows for some common ground to be found.
244
797000
5143
ļaus rast kopēju valodu.
13:38
It would be really great if it has the power
245
802143
2919
Būtu patiešām lieliski, ja tai būtu spēks
13:40
to help end the gridlock created by conflicting ideas,
246
805062
5063
palīdzēt izvest no strupceļa, ko radīja pretrunīgas idejas,
13:46
which appears to be paralyzing our globalized world.
247
810125
5130
kuras šķietami paralizē mūsu globalizēto pasauli.
13:51
Reality is so complex, we need to move away from dogma.
248
815255
4666
Realitāte ir tik sarežģīta, ka mums vajag atteikties no dogmām.
13:55
But this is just my own personal ideology.
249
819921
2886
Bet tā ir vien mana personīgā ideoloģija.
13:58
Thank you.
250
822807
2035
Paldies.
14:00
(Applause)
251
824842
4677
(Aplausi)
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