TEDNYC
Lux Narayan: What I learned from 2,000 obituaries
Lux Narayan: 2000 ölüm ilanından öğrendiklerim
Filmed:
Readability: 4.4
1,705,669 views
Lux Narayan, gününe omlet ile, "Bugün kim öldü?" ve "Neden öldü?" sorularıyla başlıyor. Narayan, 2000 New York Times ölüm ilanını 20 aylık bir süre boyunca analiz ederek, başarının bir ömür boyu sürdüğünü sadece birkaç kelimeyle anlattı. Burada, ölümsüzleştirilmiş olan insanların yaşanmış bir hayat hakkında bize öğreteceklerini paylaşıyor.
Lux Narayan - Entrepreneur
Lux Narayan is a perpetual learner of various things -- from origami and molecular gastronomy to stand-up and improv comedy. Full bio
Lux Narayan is a perpetual learner of various things -- from origami and molecular gastronomy to stand-up and improv comedy. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
Joseph Keller, Stanford
kampüsünde dolaşırken,
kampüsünde dolaşırken,
00:12
Joseph Keller used to jog
around the Stanford campus,
around the Stanford campus,
0
879
4072
00:16
and he was struck by all the women
jogging there as well.
jogging there as well.
1
4975
4717
orada yürüyüş yapan tüm
kadınların dikkatini çekerdi.
kadınların dikkatini çekerdi.
00:21
Why did their ponytails swing
from side to side like that?
from side to side like that?
2
9716
3589
At kuyrukları neden bu şekilde
bir sağa bir sola sallanırdı?
bir sağa bir sola sallanırdı?
00:25
Being a mathematician,
he set out to understand why.
he set out to understand why.
3
13867
3138
Bir matematikçi olan Joseph, bunun
nedenini anlamaya çalıştı.
nedenini anlamaya çalıştı.
00:29
(Laughter)
4
17029
1151
(Gülüşmeler)
00:30
Professor Keller was curious
about many things:
about many things:
5
18204
2306
Profesör Keller, bir çok
şeyi merak ederdi.
şeyi merak ederdi.
Çaydanlıklar neden damlatır
00:32
why teapots dribble
6
20534
1967
00:34
or how earthworms wriggle.
7
22525
1830
ya da solucanlar neden kıvrılır.
00:36
Until a few months ago,
I hadn't heard of Joseph Keller.
I hadn't heard of Joseph Keller.
8
24847
3048
Bir kaç ay öncesine kadar,
Joseph Keller'ın adını duymamıştım.
Joseph Keller'ın adını duymamıştım.
00:40
I read about him in the New York Times,
9
28581
2852
New York Times'ta okudum adını,
00:43
in the obituaries.
10
31457
1432
ölüm ilanlarında.
00:44
The Times had half a page
of editorial dedicated to him,
of editorial dedicated to him,
11
32913
3772
Times'ın ona ithafen yarım
sayfalık bir başyazısı vardı,
sayfalık bir başyazısı vardı,
00:48
which you can imagine is premium space
for a newspaper of their stature.
for a newspaper of their stature.
12
36709
3922
bir gazeteye göre birinci sınıf
bir alanda yer alıyordu.
bir alanda yer alıyordu.
00:53
I read the obituaries almost every day.
13
41368
2342
Hemen hemen her gün ölüm ilanları okurum.
00:56
My wife understandably thinks
I'm rather morbid
I'm rather morbid
14
44690
3022
Karım, güne omletle ve
"Bakalım bugün kimler ölmüş" diye
"Bakalım bugün kimler ölmüş" diye
00:59
to begin my day with scrambled eggs
and a "Let's see who died today."
and a "Let's see who died today."
15
47736
4400
başladığımdan delirdiğimi düşünür.
01:04
(Laughter)
16
52160
1150
(Gülüşmeler)
01:06
But if you think about it,
17
54025
1292
Bunu düşünürseniz,
01:07
the front page of the newspaper
is usually bad news,
is usually bad news,
18
55341
3413
gazetenin ön sayfasında
genelde kötü haberlere
genelde kötü haberlere
01:10
and cues man's failures.
19
58778
1975
ve başarısızlıklara yer verilir.
01:12
An instance where bad news
cues accomplishment
cues accomplishment
20
60777
2666
Kötü haberin başarıya
işaret ettiği bir örnek
işaret ettiği bir örnek
01:15
is at the end of the paper,
in the obituaries.
in the obituaries.
21
63467
3235
ölüm ilanları içinde, sayfanın sonundadır.
01:19
In my day job,
22
67405
1364
Gün boyu,
01:20
I run a company that focuses
on future insights
on future insights
23
68793
2476
pazarlamacıların geçmiş
verilerden hareketle
verilerden hareketle
01:23
that marketers can derive
from past data --
from past data --
24
71293
2420
geleceğe odaklandığı
bir şirket işletiyorum
bir şirket işletiyorum
01:25
a kind of rearview-mirror analysis.
25
73737
2944
Bir tür geçmiş analizi.
01:29
And we began to think:
26
77092
1155
Ve düşünmeye başladık:
01:30
What if we held a rearview mirror
to obituaries from the New York Times?
to obituaries from the New York Times?
27
78271
5118
New York Times'ın ölüm ilanları için
geçmiş analizi yapsak ne olurdu?
geçmiş analizi yapsak ne olurdu?
01:36
Were there lessons on how you could get
your obituary featured --
your obituary featured --
28
84514
3468
Ölüm ilanınızı ilgi çekici
yapan dersler var mıydı?
yapan dersler var mıydı?
01:40
even if you aren't around to enjoy it?
29
88006
1977
Bundan zevk almasanız bile?
01:42
(Laughter)
30
90007
1484
(Gülüşmeler)
01:43
Would this go better with scrambled eggs?
31
91515
2628
Omletden daha iyi gider miydi?
01:46
(Laughter)
32
94167
1150
(Gülüşmeler)
01:48
And so, we looked at the data.
33
96163
2998
Böylece, verilere baktık.
01:51
2,000 editorial, non-paid obituaries
34
99869
4494
2015 ile 2016 yılları arasındaki
20 aylık süre boyunca
20 aylık süre boyunca
01:56
over a 20-month period
between 2015 and 2016.
between 2015 and 2016.
35
104387
3642
2000 başyazı ve basılmamış ölüm ilanları.
02:00
What did these 2,000 deaths --
rather, lives -- teach us?
rather, lives -- teach us?
36
108053
4824
Bu 2000 ölüm, daha doğrusu
bu yaşamlar bize neler öğretti?
bu yaşamlar bize neler öğretti?
İlk önce kelimelere baktık.
02:04
Well, first we looked at words.
37
112901
2033
02:06
This here is an obituary headline.
38
114958
1761
İşte bir ölüm ilanı başlığı.
02:08
This one is of the amazing Lee Kuan Yew.
39
116743
2296
Bu inanılmaz biri Lee Kuan Yew.
02:11
If you remove the beginning and the end,
40
119063
2522
Başını ve sonunu kaldırırsanız,
02:13
you're left with a beautifully
worded descriptor
worded descriptor
41
121609
3334
birkaç kelimeyle yaşam boyu
başarı yakalamaya çalışan,
başarı yakalamaya çalışan,
02:16
that tries to, in just a few words,
capture an achievement or a lifetime.
capture an achievement or a lifetime.
42
124967
4675
güzel bir tasvirle baş başasınız.
02:21
Just looking at these is fascinating.
43
129666
2161
Bunlara bakmak etkileyici.
02:24
Here are a few famous ones,
people who died in the last two years.
people who died in the last two years.
44
132301
3295
İşte son iki yıl içinde ölen
ünlü insanlardan bazıları.
ünlü insanlardan bazıları.
Kim olduklarını tahmin edin.
02:27
Try and guess who they are.
45
135620
1319
[Tarzı Bilinmeyen Bir Sanatçı]
02:28
[An Artist who Defied Genre]
46
136963
1440
Prince.
02:30
That's Prince.
47
138427
1185
02:32
[Titan of Boxing and the 20th Century]
48
140497
1837
[20. Yüzyılın ve Boksun Titanı]
02:34
Oh, yes.
49
142358
1160
Ah, evet.
02:35
[Muhammad Ali]
50
143542
1224
[Muhammad Ali]
02:36
[Groundbreaking Architect]
51
144790
1546
[Çığır açan Mimar]
02:38
Zaha Hadid.
52
146360
1251
Zaha Hadid.
02:40
So we took these descriptors
53
148843
1748
Bu sözcükleri aldık
02:42
and did what's called
natural language processing,
natural language processing,
54
150615
2524
ve doğal dil işleme diye adlandırılan
02:45
where you feed these into a program,
55
153163
1771
bir programa aktardık.
02:46
it throws out the superfluous words --
56
154958
1865
Bu program "bir", "ve"
gibi gereksiz sözcükleri
gibi gereksiz sözcükleri
02:48
"the," "and," -- the kind of words
you can mime easily in "Charades," --
you can mime easily in "Charades," --
57
156847
4223
ve "sessiz sinema" da kolayca tahmin
edebileceğimiz türdeki sözcükleri atar.
edebileceğimiz türdeki sözcükleri atar.
02:53
and leaves you with the most
significant words.
significant words.
58
161094
2193
Size en mühim sözcükleri bırakır.
02:55
And we did it not just for these four,
59
163311
1821
Sadece bu dördü için değil,
02:57
but for all 2,000 descriptors.
60
165156
2519
bunu her 2000 tanımlayıcı sözcük
için de yaptık.
için de yaptık.
02:59
And this is what it looks like.
61
167699
1743
Göründüğü gibi.
03:03
Film, theatre, music, dance
and of course, art, are huge.
and of course, art, are huge.
62
171004
4827
Film, tiyatro, müzik, dans
ve tabii ki sanatın oranı büyüktür.
ve tabii ki sanatın oranı büyüktür.
03:08
Over 40 percent.
63
176485
1946
Yüzde 40'ın üstündedir.
03:10
You have to wonder
why in so many societies
why in so many societies
64
178455
2528
Birçok toplumda çocuklarımızın
başarılı olabileceğini düşündüğümüz
başarılı olabileceğini düşündüğümüz
03:13
we insist that our kids pursue
engineering or medicine or business or law
engineering or medicine or business or law
65
181007
4435
mühendislik, tıp, işletme veya
hukuk gibi bölümlerde okumaları için
hukuk gibi bölümlerde okumaları için
03:17
to be construed as successful.
66
185466
1587
neden ısrar ettiğimizi
merak etmelisiniz.
merak etmelisiniz.
03:19
And while we're talking profession,
67
187871
1693
Mesleklerden söz etmişken,
03:21
let's look at age --
68
189588
1151
Başarıya ulaştıkları
03:22
the average age at which
they achieved things.
they achieved things.
69
190763
2510
ortalama yaşlara bir göz atalım.
03:25
That number is 37.
70
193297
1846
Bu sayı 37'dir.
03:28
What that means is,
you've got to wait 37 years ...
you've got to wait 37 years ...
71
196274
3656
Bu demek oluyor ki,
03:31
before your first significant achievement
that you're remembered for --
that you're remembered for --
72
199954
3395
ortalama 81 yaşında öldüğünüzde,
03:35
on average --
73
203373
1151
ortalama 44 yıl sonra
03:36
44 years later, when you
die at the age of 81 --
die at the age of 81 --
74
204548
2478
hatırladığınız ilk önemli
başarınızdan önce
başarınızdan önce
03:39
on average.
75
207050
1168
37 yıl beklemelisiniz.
03:40
(Laughter)
76
208242
1001
(Gülüşmeler)
03:41
Talk about having to be patient.
77
209267
1684
Hadi sabırlı olmaktan bahsedelim.
03:42
(Laughter)
78
210975
1057
(Gülüşmeler)
03:44
Of course, it varies by profession.
79
212056
2089
Elbette mesleğe göre değişir.
03:46
If you're a sports star,
80
214566
1193
Bir spor yıldızıysanız,
03:47
you'll probably hit
your stride in your 20s.
your stride in your 20s.
81
215783
2127
muhtemelen yıldızınız
20'li yaşlarda parlar.
20'li yaşlarda parlar.
03:49
And if you're in your 40s like me,
82
217934
2645
Eğer benim gibi 40'lı yaşlarındaysanız,
03:52
you can join the fun world of politics.
83
220603
1991
neşeli siyaset dünyasına katılabilirsiniz.
03:54
(Laughter)
84
222618
1056
(Gülüşmeler)
03:55
Politicians do their first and sometimes
only commendable act in their mid-40s.
only commendable act in their mid-40s.
85
223698
3915
Politikacılar 40'lı yaşların ortasında
övgüye değer eylemler yaparlar.
övgüye değer eylemler yaparlar.
03:59
(Laughter)
86
227637
1257
(Gülüşmeler)
04:00
If you're wondering what "others" are,
87
228918
1937
"Diğerlerini" merak ediyorsanız,
04:02
here are some examples.
88
230879
1476
işte bazı örnekler.
Etkileyici değil mi, insanların yaptığı
04:04
Isn't it fascinating, the things people do
89
232821
2116
ve hatırlayacağı şeyler?
04:06
and the things they're remembered for?
90
234961
1882
04:08
(Laughter)
91
236867
1752
(Gülüşmeler)
04:12
Our curiosity was in overdrive,
92
240136
1844
Merakımız üst safhadaydı,
04:14
and we desired to analyze
more than just a descriptor.
more than just a descriptor.
93
242004
3788
sadece bir tanımdan daha çok
analiz etmeyi arzuluyorduk.
analiz etmeyi arzuluyorduk.
04:18
So, we ingested the entire
first paragraph of all 2,000 obituaries,
first paragraph of all 2,000 obituaries,
94
246998
4946
Böylece, 2000 ölüm ilanının
ilk paragrafının tamamını ele aldık,
ilk paragrafının tamamını ele aldık,
04:23
but we did this separately
for two groups of people:
for two groups of people:
95
251968
2774
Fakat bunu iki grup için ayrı ayrı yaptık:
04:26
people that are famous
and people that are not famous.
and people that are not famous.
96
254766
2777
Ünlü ve ünlü olmayan insanlar.
04:29
Famous people -- Prince,
Ali, Zaha Hadid --
Ali, Zaha Hadid --
97
257567
2689
Ünlüler - Prince, Ali, Zaha Hadid -
04:32
people who are not famous
are people like Jocelyn Cooper,
are people like Jocelyn Cooper,
98
260280
4235
Ünlü olmayanlar Jocelyn Cooper,
04:36
Reverend Curry
99
264539
1154
Reverend Curry
04:37
or Lorna Kelly.
100
265717
1169
ve Lorna Kelly gibi.
04:38
I'm willing to bet you haven't heard
of most of their names.
of most of their names.
101
266910
3188
Bahse girerim ki isimlerinin çoğunu
duymamışsınızdır.
duymamışsınızdır.
04:42
Amazing people, fantastic achievements,
but they're not famous.
but they're not famous.
102
270122
3812
İnanılmaz insanlar, harika
başarılar, ama ünlü değiller.
başarılar, ama ünlü değiller.
04:46
So what if we analyze
these two groups separately --
these two groups separately --
103
274720
2788
Peki, bu iki grubu
ayrı ayrı analiz edersek,
ayrı ayrı analiz edersek,
04:49
the famous and the non-famous?
104
277532
1525
ünlü ve ünlü olmayanları?
04:51
What might that tell us?
105
279081
1419
Bu bize ne anlatabilir?
04:52
Take a look.
106
280524
1240
Bir göz atalım.
04:56
Two things leap out at me.
107
284556
1469
İki şey gözüme çarptı.
04:58
First:
108
286569
1170
İlki:
05:00
"John."
109
288106
1198
"John."
05:01
(Laughter)
110
289328
1300
(Gülüşmeler)
05:03
Anyone here named John
should thank your parents --
should thank your parents --
111
291914
3388
Burada John adında olan herkes
ailenize teşekkür etmeli.
ailenize teşekkür etmeli.
05:07
(Laughter)
112
295326
1329
(Gülüşmeler)
05:08
and remind your kids to cut out
your obituary when you're gone.
your obituary when you're gone.
113
296679
3082
Çocuklarınıza, öldüğünüzde ölüm
ilanınızı kesmesini hatırlatın.
ilanınızı kesmesini hatırlatın.
05:13
And second:
114
301061
1356
İkincisi:
05:15
"help."
115
303849
1154
"Yardım."
05:18
We uncovered, many lessons
from lives well-led,
from lives well-led,
116
306524
3465
Görmüş geçirmiş hayatlardan
birçok ders ve baskıyla
birçok ders ve baskıyla
05:22
and what those people immortalized
in print could teach us.
in print could teach us.
117
310013
2836
ölümsüzleşenlerin bize
öğretebileceklerinden sonuçlar çıkardık.
öğretebileceklerinden sonuçlar çıkardık.
05:24
The exercise was a fascinating testament
to the kaleidoscope that is life,
to the kaleidoscope that is life,
118
312873
4738
Yaşam, geride kalanlar için
etkileyici bir vasiyettir.
etkileyici bir vasiyettir.
05:29
and even more fascinating
119
317635
2715
Daha da etkileyici olan şey
05:32
was the fact that the overwhelming
majority of obituaries
majority of obituaries
120
320374
3068
ölüm ilanlarının çoğunlukta
05:35
featured people famous and non-famous,
121
323466
2998
görünüşte olağanüstü şeyler yapan
05:38
who did seemingly extraordinary things.
122
326488
2433
ünlü ve ünlü olmayan insanların olmasıdır.
05:41
They made a positive dent
in the fabric of life.
in the fabric of life.
123
329574
3110
Onlar yaşam dokusunda
olumlu bir etki yarattılar.
olumlu bir etki yarattılar.
05:44
They helped.
124
332708
1237
Yardım ettiler.
05:46
So ask yourselves as you go
back to your daily lives:
back to your daily lives:
125
334772
2591
Günlük yaşantınıza geri dönerken
kendinize şunu sorun:
kendinize şunu sorun:
05:49
How am I using my talents to help society?
126
337387
2920
Topluma yardım etmek için
yeteneklerimi nasıl kullanıyorum?
yeteneklerimi nasıl kullanıyorum?
05:52
Because the most powerful lesson here is,
127
340331
2973
Buradan çıkaracağımız ders,
05:55
if more people lived their lives
trying to be famous in death,
trying to be famous in death,
128
343328
4336
ölümle ünlü olmak için daha
fazla insan hayatını yaşarsa,
fazla insan hayatını yaşarsa,
05:59
the world would be a much better place.
129
347688
2605
dünya daha iyi bir yer olabilir.
06:03
Thank you.
130
351062
1169
Teşekkür ederim.
06:04
(Applause)
131
352255
2848
(Alkışlar)
ABOUT THE SPEAKER
Lux Narayan - EntrepreneurLux Narayan is a perpetual learner of various things -- from origami and molecular gastronomy to stand-up and improv comedy.
Why you should listen
Lakshmanan aka Lux Narayan mans the helm of Unmetric, a social media intelligence company that helps digital marketers, social media analysts, and content creators harness social signals to track and analyze competitive content and campaigns, and to create better content and campaigns of their own.
Prior to founding Unmetric, Narayan was a co-founder at Vembu Technologies, an online data backup company. He also helped found and volunteered at ShareMyCake, a non-profit started by his wife that focuses on encouraging children to use their birthdays to channel monetary support towards a cause of their choosing.
As Unmetric's CEO, he leads a team of 70 people distributed across the company's operations in Chennai and New York City.
Outside of work, he is a perpetual learner of various things -- from origami and molecular gastronomy to stand-up and improv comedy. He enjoys reading obituaries and other non-fiction and watching documentaries with bad ratings. Narayan makes time every year for trekking in the Himalayas or scuba diving in tropical waters, and once he learns to fly, he hopes to spend more time off land than on it.
Lux Narayan | Speaker | TED.com