TED2012
Jean-Baptiste Michel: The mathematics of history
Jean-Baptiste Michel: Matematica istoriei
Filmed:
Readability: 4.3
1,279,350 views
Ce poate matematica să spună despre istorie? După părerea lui Jean Baptiste Michel, poate spune chiar multe. De la schimbările în limbaj la numărul victimelor din războaie, el ne demonstrează cum istoria digitalizată abia începe să ne dezvăluie tiparele ascunse.
Jean-Baptiste Michel - Data researcher
Jean-Baptiste Michel looks at how we can use large volumes of data to better understand our world. Full bio
Jean-Baptiste Michel looks at how we can use large volumes of data to better understand our world. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
So it turns out that mathematics is a very powerful language.
0
0
3671
Se dovedeşte că matematica e un limbaj foarte puternic.
00:19
It has generated considerable insight in physics,
1
3671
2312
A generat revelaţii considerabile în fizică,
00:21
in biology and economics,
2
5983
2100
biologie şi economie,
00:23
but not that much in the humanities and in history.
3
8083
2817
dar nu multe în ştiinţele umane şi istorie.
00:26
I think there's a belief that it's just impossible,
4
10900
2283
Există credinţa că e imposibil,
00:29
that you cannot quantify the doings of mankind,
5
13183
2646
că nu poţi cuantifica faptele omenirii,
00:31
that you cannot measure history.
6
15829
2519
că nu poţi măsura istoria.
00:34
But I don't think that's right.
7
18348
1527
Dar nu cred că este adevărat.
00:35
I want to show you a couple of examples why.
8
19875
2042
Să vă dau câteva exemple.
00:37
So my collaborator Erez and I were considering the following fact:
9
21917
2958
Colaboratorul meu Erez şi cu mine am considerat următorul fapt:
00:40
that two kings separated by centuries
10
24875
2729
doi regi separaţi de secole
00:43
will speak a very different language.
11
27604
1767
vor vorbi o limbă foarte diferită.
00:45
That's a powerful historical force.
12
29371
2304
Asta e o forţă istorică puternică.
00:47
So the king of England, Alfred the Great,
13
31675
1773
Aşadar regele Angliei, Alfred cel Mare,
00:49
will use a vocabulary and grammar
14
33448
1640
va folosi un vocabular şi o gramatică
00:50
that is quite different from the king of hip hop, Jay-Z.
15
35088
3700
foarte diferite de cele ale regelui hip-hop, Jay-Z.
00:54
(Laughter)
16
38788
1666
(Râsete)
00:56
Now it's just the way it is.
17
40454
2171
Aşa stau lucrurile.
00:58
Language changes over time, and it's a powerful force.
18
42625
2292
Limba se schimbă de-a lungul timpului şi e o forţă puternică.
01:00
So Erez and I wanted to know more about that.
19
44917
2287
Erez şi cu mine am vrut să ştim mai mult despre asta.
01:03
So we paid attention to a particular grammatical rule, past-tense conjugation.
20
47204
3657
Ne-am axat pe o anumită regulă gramaticală: conjugarea la trecut.
01:06
So you just add "ed" to a verb at the end to signify the past.
21
50861
3264
Adaugi terminaţia "ed" la un verb pentru a indica trecutul.
01:10
"Today I walk. Yesterday I walked."
22
54125
1927
"Azi mă plimb. Ieri m-am plimbat."
01:11
But some verbs are irregular.
23
56052
1344
Dar unele verbe sunt neregulate.
01:13
"Yesterday I thought."
24
57396
1396
"Ieri mă gândeam."
01:14
Now what's interesting about that
25
58792
1666
Ce este interesant
01:16
is irregular verbs between Alfred and Jay-Z have become more regular.
26
60458
3830
e că verbele neregulate, între Alfred şi Jay-Z, au devenit mai regulate.
01:20
Like the verb "to wed" that you see here has become regular.
27
64288
2735
De exemplu, verbul "a se căsători" a devenit mai regulat.
01:22
So Erez and I followed the fate of over 100 irregular verbs
28
67023
4022
Erez şi cu mine am urmărit soarta a peste 100 de verbe neregulate
01:26
through 12 centuries of English language,
29
71045
1919
de-a lungul a 12 secole de limbă engleză
01:28
and we saw that there's actually a very simple mathematical pattern
30
72964
2911
şi am observat că există un tipar matematic simplu
01:31
that captures this complex historical change,
31
75875
2542
care ilustrează această schimbare istorică complexă:
01:34
namely, if a verb is 100 times more frequent than another,
32
78417
3660
dacă un verb e de 100 de ori mai frecvent decât altul,
01:37
it regularizes 10 times slower.
33
82077
2665
devine regulat de 10 ori mai încet.
01:40
That's a piece of history, but it comes in a mathematical wrapping.
34
84742
3935
E un aspect al istoriei, dar învăluit în matematică.
01:44
Now in some cases math can even help explain,
35
88677
3654
În unele cazuri matematica poate chiar explica,
01:48
or propose explanations for, historical forces.
36
92331
2879
sau propune explicaţii pentru forţe istorice.
01:51
So here Steve Pinker and I
37
95210
1832
Aici Steve Pinker şi cu mine
01:52
were considering the magnitude of wars during the last two centuries.
38
97042
3852
am studiat magnitudinea războaielor pe parcursul ultimelor două secole.
01:56
There's actually a well-known regularity to them
39
100894
2495
Apare o bine-cunoscută regularitate:
01:59
where the number of wars that are 100 times deadlier
40
103389
3422
numărul războaielor de 100 de ori mai sângeroase
02:02
is 10 times smaller.
41
106811
1952
este de 10 ori mai mic.
02:04
So there are 30 wars that are about as deadly as the Six Days War,
42
108763
3344
Sunt 30 de războaie la fel de sângeroase ca Războiul celor Şase Zile,
02:08
but there's only four wars that are 100 times deadlier --
43
112107
2820
dar numai 4 războaie de 100 de ori mai sângeroase,
02:10
like World War I.
44
114927
1977
ca primul război mondial.
02:12
So what kind of historical mechanism can produce that?
45
116904
2923
Ce mecanism istoric ar putea produce asta?
02:15
What's the origin of this?
46
119827
2000
Care e originea acestui fapt?
02:17
So Steve and I, through mathematical analysis,
47
121827
2265
Steve şi cu mine, prin intermediul analizei matematice,
02:19
propose that there's actually a very simple phenomenon at the root of this,
48
124092
4241
susținem că există un fenomen simplu la baza acestui aspect,
02:24
which lies in our brains.
49
128333
1690
care sălăşuieşte în creierele noastre.
02:25
This is a very well-known feature
50
130023
2019
Există o aparență bine cunoscută
02:27
in which we perceive quantities in relative ways --
51
132042
2975
prin care percepem cantităţile în mod relativ --
02:30
quantities like the intensity of light or the loudness of a sound.
52
135017
3716
cantităţi precum intensitatea luminii sau a sunetului.
02:34
For instance, committing 10,000 soldiers to the next battle sounds like a lot.
53
138733
5309
De exemplu, să trimiți în următoarea luptă 10.000 de soldaţi pare mult.
02:39
It's relatively enormous if you've already committed 1,000 soldiers previously.
54
144042
3444
Este enorm dacă anterior ai avut 1.000 de soldaţi.
02:43
But it doesn't sound so much,
55
147486
1827
Dar nu pare atât de mult,
02:45
it's not relatively enough, it won't make a difference
56
149313
3020
nu pare suficient, n-ar conta
02:48
if you've already committed 100,000 soldiers previously.
57
152333
2952
dacă ai avut înainte 100.000 de soldaţi.
02:51
So you see that because of the way we perceive quantities,
58
155285
3613
E din cauza modului în care percepem cantităţile.
02:54
as the war drags on,
59
158898
1767
Pe măsură ce înaintează războiul,
02:56
the number of soldiers committed to it and the casualties
60
160665
3085
numărul soldaţilor implicaţi şi victimele
02:59
will increase not linearly --
61
163750
1683
nu vor creşte liniar --
03:01
like 10,000, 11,000, 12,000 --
62
165433
1888
ca 10.000, 11.000, 12.000 --
03:03
but exponentially -- 10,000, later 20,000, later 40,000.
63
167321
4275
ci exponenţial: 10.000, mai târziu 20.000, apoi 40.000.
03:07
And so that explains this pattern that we've seen before.
64
171596
3085
Asta explică acest tipar pe care l-am văzut înainte.
03:10
So here mathematics is able to link a well-known feature of the individual mind
65
174681
5498
Iată că matematica poate lega o bine-cunoscută caracteristică a minţii umane
03:16
with a long-term historical pattern
66
180179
2989
cu un tipar istoric pe termen lung
03:19
that unfolds over centuries and across continents.
67
183168
2857
care se desfăşoară de secole pe toate continentele.
03:21
So these types of examples, today there are just a few of them,
68
186025
4017
Astfel de exemple, în prezent avem doar câteva,
03:25
but I think in the next decade they will become commonplace.
69
190042
2689
cred că în următoarii 10 ani vor deveni obișnuite.
03:28
The reason for that is that the historical record
70
192731
2392
Motivul este că anuarele istorice
03:31
is becoming digitized at a very fast pace.
71
195123
2460
sunt digitalizate foarte rapid.
03:33
So there's about 130 million books
72
197583
2610
Există aprox. 130 de milioane de cărţi
03:36
that have been written since the dawn of time.
73
200193
2311
care s-au scris de la începuturile timpului.
03:38
Companies like Google have digitized many of them --
74
202504
2454
Companii precum Google au digitalizat multe dintre ele --
03:40
above 20 million actually.
75
204958
1584
peste 20 de milioane.
03:42
And when the stuff of history is available in digital form,
76
206542
3578
Iar când faptele istorice sunt accesibile în formă digitală,
03:46
it makes it possible for a mathematical analysis
77
210120
2380
devine posibil ca analiza matematică,
03:48
to very quickly and very conveniently
78
212500
2375
foarte rapid şi convenabil,
03:50
review trends in our history and our culture.
79
214875
2725
să revizuiască tendinţele istorice şi culturale.
03:53
So I think in the next decade,
80
217600
2721
Cred că, în următoarea decadă,
03:56
the sciences and the humanities will come closer together
81
220321
2750
științele exacte și cele umaniste se vor apropia
03:58
to be able to answer deep questions about mankind.
82
223071
3329
ca să răspundă întrebărilor profunde despre umanitate.
04:02
And I think that mathematics will be a very powerful language to do that.
83
226400
4121
Şi cred că matematica va fi un instrument crucial pentru asta.
04:06
It will be able to reveal new trends in our history,
84
230521
3146
Va putea dezvălui noi tendinţe în istorie,
04:09
sometimes to explain them,
85
233667
1750
uneori pentru a le explica,
04:11
and maybe even in the future to predict what's going to happen.
86
235417
3306
şi, poate în viitor, a prezice ce se va întâmpla.
04:14
Thank you very much.
87
238723
1491
Vă mulţumesc foarte mult.
04:16
(Applause)
88
240214
3678
(Aplauze)
ABOUT THE SPEAKER
Jean-Baptiste Michel - Data researcherJean-Baptiste Michel looks at how we can use large volumes of data to better understand our world.
Why you should listen
Jean-Baptiste Michel holds joint academic appointments at Harvard (FQEB Fellow) and Google (Visiting Faculty). His research focusses on using large volumes of data as tools that help better understand the world around us -- from the way diseases progress in patients over years, to the way cultures change in human societies over centuries. With his colleague Erez Lieberman Aiden, Jean-Baptiste is a Founding Director of Harvard's Cultural Observatory, where their research team pioneers the use of quantitative methods for the study of human culture, language and history. His research was featured on the covers of Science and Nature, on the front pages of the New York Times and the Boston Globe, in The Economist, Wired and many other venues. The online tool he helped create -- ngrams.googlelabs.com -- was used millions of times to browse cultural trends. Jean-Baptiste is an Engineer from Ecole Polytechnique (Paris), and holds an MS in Applied Mathematics and a PhD in Systems Biology from Harvard.
Jean-Baptiste Michel | Speaker | TED.com