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

Why you should listen

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

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

 

 

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TEDGlobal 2010

Eric Berlow: Simplifying complexity

Eric Berlow: Como a complexidade leva à simplicidade

Filmed:
1,361,116 views

O ecologista Eric Berlow não se sente confuso quando se confronta com sistemas complexos. Ele sabe que mais informação pode levar a uma solução melhor, mais simples. Utilizando algumas dicas e truques para decompor os grandes problemas, ele resume um enorme infográfico sobre a estratégia dos EUA no Afeganistão a alguns pontos essenciais.
- Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more. Full bio

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00:15
Do you ever feel completelycompletamente overwhelmedsobrecarregado
0
0
2000
Alguma vez se sentiram totalmente confusos
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when you're facedenfrentou with a complexcomplexo problemproblema?
1
2000
3000
quando se confrontaram com um problema complexo?
00:20
Well, I hopeesperança to changemudança that in lessMenos than threetrês minutesminutos.
2
5000
3000
Espero conseguir mudar isso em menos de três minutos.
00:23
So, I hopeesperança to convinceconvencer you that complexcomplexo
3
8000
2000
Bom, espero convencer-vos que o complexo
00:25
doesn't always equaligual complicatedcomplicado.
4
10000
2000
não é sempre o mesmo que complicado.
00:27
So for me, a well-craftedbem trabalhada baguettebaguete, freshfresco out of the ovenforno,
5
12000
3000
Para mim, uma boa baguete, acabada de sair do forno,
00:30
is complexcomplexo,
6
15000
2000
é complexa,
00:32
but a currycaril onioncebola greenverde oliveOliva poppyPapoila cheesequeijo breadpão
7
17000
2000
mas um pão de caril, cebola, azeitonas verdes, sementes de papoila e queijo
00:34
is complicatedcomplicado.
8
19000
3000
é complicado.
00:37
I'm an ecologistecologista, and I studyestude complexitycomplexidade. I love complexitycomplexidade.
9
22000
3000
Sou ecologista e estudo complexidade. Adoro complexidade.
00:40
And I studyestude that in the naturalnatural worldmundo, the interconnectednessinterligação of speciesespécies.
10
25000
3000
E estudo-a na Natureza, na interligação entre as espécies.
00:43
So here'saqui está a foodComida webrede,
11
28000
2000
Aqui está uma cadeia alimentar,
00:45
or a mapmapa of feedingalimentação linkslinks betweenentre speciesespécies
12
30000
2000
ou um mapa de ligações alimentares entre espécies
00:47
that liveviver in AlpineAlpina LakesLagos in the mountainsmontanhas of CaliforniaCalifórnia.
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32000
3000
que vivem nos lagos alpinos das montanhas da Califórnia.
00:50
And this is what happensacontece to that foodComida webrede
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35000
2000
E isto é o que acontece a essa cadeia alimentar
00:52
when it's stockedestocados with non-nativenão-nativas fishpeixe that never livedvivia there before.
15
37000
2000
se forem introduzidos peixes não nativos, que nunca viveram ali antes.
00:54
All the grayed-outacinzentado speciesespécies disappeardesaparecer.
16
39000
2000
Todas as espécies a cinzento vão desaparecer.
00:56
Some are actuallyna realidade on the brinkbeira of extinctionextinção.
17
41000
2000
Algumas estão à beira da extinção.
00:58
And lakesLagos with fishpeixe have more mosquitosmosquitos, even thoughApesar they eatcomer them.
18
43000
3000
E lagos com peixes têm mais mosquitos, apesar de eles os comerem.
01:01
These effectsefeitos were all unanticipatednão antecipados,
19
46000
2000
Estes efeitos foram todos imprevistos,
01:03
and yetainda we're discoveringdescobrindo they're predictableprevisível.
20
48000
2000
e contudo estamos a descobrir que são previsíveis.
01:05
So I want to sharecompartilhar with you a couplecasal keychave insightsintuições
21
50000
2000
Por isso quero partilhar convosco alguns conhecimentos importantes
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about complexitycomplexidade we're learningAprendendo from studyingestudando naturenatureza
22
52000
2000
sobre complexidade, que aprendemos através do estudo da Natureza,
01:09
that maybe are applicableaplicável to other problemsproblemas.
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54000
3000
e que talvez sejam aplicáveis a outros problemas.
01:13
First is the simplesimples powerpoder of good visualizationvisualização toolsFerramentas
24
58000
2000
O primeiro é o simples poder de boas ferramentas de visualização
01:15
to help untangleUntangle complexitycomplexidade
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60000
2000
para ajudar a desemaranhar a complexidade
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and just encourageencorajar you to askpergunte questionsquestões you didn't think of before.
26
62000
3000
e encorajar-vos a fazer perguntas que nunca tinham feito antes.
01:20
For exampleexemplo, you could plotenredo the flowfluxo of carboncarbono
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65000
3000
Por exemplo: poderíamos traçar o fluxo de carbono
01:23
throughatravés corporatecorporativo supplyfornecem chainscorrentes in a corporatecorporativo ecosystemecossistema,
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68000
3000
através das cadeias de abastecimento de um ecossistema empresarial,
01:26
or the interconnectionsinterconexões of habitathabitat patchesmanchas
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71000
2000
ou as interligações das parcelas de habitat
01:28
for endangeredem perigo speciesespécies in YosemiteYosemite NationalNacional ParkParque.
30
73000
3000
das espécies ameaçadas no Parque Nacional de Yosemite.
01:31
The nextPróximo thing is that if you want to predictprever
31
76000
2000
O ponto seguinte é que se quisermos prever
01:33
the effectefeito of one speciesespécies on anotheroutro,
32
78000
2000
o efeito de uma espécie noutra,
01:35
if you focusfoco only on that linkligação,
33
80000
2000
se nos centrarmos apenas nessa ligação,
01:37
and then you blackPreto boxcaixa the restdescansar,
34
82000
2000
e nos abstrairmos do resto,
01:39
it's actuallyna realidade lessMenos predictableprevisível
35
84000
2000
na verdade, é menos previsível
01:41
than if you stepdegrau back, considerconsiderar the entireinteira systemsistema -- all the speciesespécies, all the linkslinks --
36
86000
3000
do que se considerarmos todo o sistema -- todas as espécies, todos os elos --
01:44
and from that placeLugar, colocar,
37
89000
2000
e a partir daí,
01:46
honepedra de afiar in on the sphereesfera of influenceinfluência that mattersimporta mosta maioria.
38
91000
2000
concentrarmo-nos na esfera de influência que é mais importante.
01:48
And we're discoveringdescobrindo, with our researchpesquisa,
39
93000
2000
E, com os nossos estudos, estamos a descobrir,
01:50
that's oftenfrequentemente very locallocal to the nodenó de you careCuidado about
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95000
2000
que frequentemente é muito próximo do nó que nos interessa
01:52
withindentro one or two degreesgraus.
41
97000
2000
dentro de um ou dois graus.
01:54
So the more you stepdegrau back, embraceabraço complexitycomplexidade,
42
99000
2000
Assim, quanto mais se recua e se aceita a complexidade,
01:56
the better chancechance you have of findingencontrando simplesimples answersresponde,
43
101000
2000
maior é a possibilidade de encontrar respostas simples,
01:58
and it's oftenfrequentemente differentdiferente than the simplesimples answerresponda that you startedcomeçado with.
44
103000
3000
que muitas vezes são diferentes da resposta simples com que começámos.
02:02
So let's switchinterruptor gearsengrenagens and look at a really complexcomplexo problemproblema
45
107000
3000
Vamos mudar de material e olhar para um problema realmente complexo
02:05
courtesycortesia of the U.S. governmentgoverno.
46
110000
3000
cortesia do governo dos EUA.
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This is a diagramdiagrama of the U.S. counterinsurgencycontra-insurgência strategyestratégia in AfghanistanAfeganistão.
47
113000
3000
Este é o diagrama da estratégia de contra-insurgência dos EUA no Afeganistão.
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It was frontfrente pagepágina of the NewNovo YorkYork TimesVezes a couplecasal monthsmeses agoatrás.
48
116000
3000
Foi a primeira página do New York Times há uns meses --
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InstantlyInstantaneamente ridiculedridicularizado by the mediameios de comunicação
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2000
e foi imediatamente ridicularizado pelos media
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for beingser so crazylouco complicatedcomplicado.
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121000
2000
por ser tão complicado.
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And the statedindicado goalobjetivo was to increaseaumentar popularpopular supportApoio, suporte
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2000
E o objectivo definido era aumentar o apoio popular
02:20
for the AfghanAfegão governmentgoverno.
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125000
2000
ao governo afegão.
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ClearlyClaramente a complexcomplexo problemproblema,
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127000
2000
Claramente um problema complexo,
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but is it complicatedcomplicado?
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129000
2000
mas será complicado?
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Well, when I saw this in the frontfrente pagepágina of the TimesVezes,
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131000
2000
Bom, quando vi isto na primeira página do Times,
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I thought, "Great. FinallyFinalmente something I can relaterelacionar to.
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133000
2000
pensei: "Óptimo. Finalmente algo que posso compreender.
02:30
I can sinkPia my teethdentes into this."
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135000
2000
Posso analisar isto em profundidade.
02:32
So let's do it. So here we go for the first time ever,
58
137000
3000
Vamos a isso. Pela primeira vez desde sempre,
02:35
a worldmundo premierePremiere viewVisão of this spaghettiespaguete diagramdiagrama as an orderedordenado networkrede.
59
140000
3000
a estreia mundial deste diagrama de esparguete como uma rede ordenada.
02:38
The circledem círculos nodenó de is the one we're tryingtentando to influenceinfluência --
60
143000
2000
O nó assinalado é o que estamos a tentar influenciar --
02:40
popularpopular supportApoio, suporte for the governmentgoverno.
61
145000
2000
apoio popular ao governo.
02:42
And so now we can look one degreesgraus, two degreesgraus,
62
147000
2000
E assim agora podemos ver um grau, dois graus
02:44
threetrês degreesgraus away from that nodenó de
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149000
2000
três graus a partir desse nó
02:46
and eliminateeliminar three-quarterstrês quartos of the diagramdiagrama outsidelado de fora that sphereesfera of influenceinfluência.
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151000
3000
e eliminar três quartos do diagrama que estão fora dessa esfera de influência.
02:49
WithinDentro that sphereesfera,
65
154000
2000
Dentro dessa esfera,
02:51
mosta maioria of those nodesNós are not actionableacionáveis, like the harshnessaspereza of the terrainterreno,
66
156000
3000
não não podemos alterar a maioria dos nós, como a dureza do terreno,
02:54
and a very smallpequeno minorityminoria are actualreal militarymilitares actionsações.
67
159000
3000
e uma pequena parte são acções militares.
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MostMaioria are non-violentnão-violento and they fallcair into two broadamplo categoriescategorias:
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3000
A maioria são acções não-violentas e enquadram-se em duas categorias:
03:01
activeativo engagementnoivado with ethnicétnico rivalriesrivalidades and religiousreligioso beliefscrenças
69
166000
3000
envolvimento activo com as rivalidades étnicas e as crenças religiosas,
03:04
and fairjusto, transparenttransparente economiceconômico developmentdesenvolvimento
70
169000
2000
e desenvolvimento económico e aprovisionamento de serviços
03:06
and provisioningprovisionamento of servicesServiços.
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171000
2000
justo e transparente.
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I don't know about this, but this is what I can decipherdecifrar from this diagramdiagrama
72
173000
3000
Não percebo nada disto, mas é o que posso decifrar a partir deste diagrama
03:11
in 24 secondssegundos.
73
176000
2000
em 24 segundos.
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When you see a diagramdiagrama like this, I don't want you to be afraidreceoso.
74
178000
2000
Quando virem um diagrama assim, não quero que tenham medo.
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I want you to be excitedanimado. I want you to be relievedaliviado.
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180000
3000
Quero que se entusiasmem. Quero que sintam alívio.
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Because simplesimples answersresponde maypode emergeemergem.
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183000
2000
Porque podem surgir respostas simples.
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We're discoveringdescobrindo in naturenatureza that simplicitysimplicidade oftenfrequentemente liesmentiras
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185000
2000
Na Natureza estamos a descobrir que a simplicidade muitas vezes está
03:22
on the other sidelado of complexitycomplexidade.
78
187000
2000
do outro lado da complexidade.
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So for any problemproblema, the more you can zoomzoom out and embraceabraço complexitycomplexidade,
79
189000
3000
Por isso, para cada problema, quanto mais possam abrir a prespectiva e abraçar a complexidade,
03:27
the better chancechance you have of zoomingzoom in
80
192000
2000
maiores são as possibilidades de se focarem
03:29
on the simplesimples detailsdetalhes that matterimportam mosta maioria.
81
194000
2000
nos pormenores simples que mais importam.
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Thank you.
82
196000
2000
Obrigado.
03:33
(ApplauseAplausos)
83
198000
3000
(Aplausos)
Translated by Patrícia Louro
Reviewed by Inês Pereira

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

 

 

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