TEDGlobal 2005
Clay Shirky: Institutions vs. collaboration
Clay Shirky: Kurumlar ya da işbirliği
Filmed:
Readability: 4.4
1,321,687 views
Daha 2005 yılında yaptığı konuşmada, Clay Shirky, kapalı topluluklar ve şirketlerin, insanların ufak katkılarıyla ayakta duran dağınık şebekelere dönüşeceğini, ve esnek işbirliğinin, kesin planlamanın yerine alacağını gösteriyor.
Clay Shirky - Social Media Theorist
Clay Shirky argues that the history of the modern world could be rendered as the history of ways of arguing, where changes in media change what sort of arguments are possible -- with deep social and political implications. Full bio
Clay Shirky argues that the history of the modern world could be rendered as the history of ways of arguing, where changes in media change what sort of arguments are possible -- with deep social and political implications. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
How do groups get anything done? Right?
0
0
3000
Topluluklar işleri nasıl yapar?
00:15
How do you organize a group of individuals
1
3000
2000
Nasıl bir bireyler grubunu alıp da
00:17
so that the output of the group
2
5000
2000
bunlara karmaşa yerine,
00:19
is something coherent and of lasting value,
3
7000
2000
kalıcı ve değerli bir şeyler
00:21
instead of just being chaos?
4
9000
2000
yarattırsınız?
00:23
And the economic framing of that problem
5
11000
3000
Bu problemin ekonomik anlatımına
00:26
is called coordination costs.
6
14000
2000
"koordinasyon maliyeti" deniyor.
00:28
And a coordination cost is essentially all of the financial
7
16000
4000
"Koordinasyon maliyeti," topluluktan sonuç alabilmek için
00:32
or institutional difficulties in arranging group output.
8
20000
4000
ortaya çıkan bütün kurumsal ve finansal zorluklara verilen ad.
00:36
And we've had a classic answer for coordination costs,
9
24000
3000
Bu problemin klasik bir cevabı vardı:
00:39
which is, if you want to coordinate the work of a group of people,
10
27000
3000
Eğer bir grup insanın beraber çalışmasını istiyorsan,
00:42
you start an institution, right? You raise some resources.
11
30000
2000
bir kurum yaratırsın, değil mi? Kaynak bulursun.
00:44
You found something. It can be private or public.
12
32000
3000
Bir şeyler kurarsın. Özel veya devlet kurumu olabilir.
00:47
It can be for profit or not profit. It can be large or small.
13
35000
3000
Kar amacı güdebilir, veya gütmeyebilir. Büyük veya küçük olabilir.
00:50
But you get these resources together.
14
38000
2000
Her halükarda kaynaklarını toplarsın,
00:52
You found an institution, and you use the institution
15
40000
3000
bir kurum yaratırsın ve topluluğun faaliyetlerini
00:55
to coordinate the activities of the group.
16
43000
2000
bu kurum aracılığıyla yönlendirirsin.
00:57
More recently, because the cost of letting groups
17
45000
4000
Son zamanlarda, toplulukların
01:01
communicate with each other has fallen through the floor --
18
49000
3000
birbirleriyle görüşme masrafları ucuzladığı için,
01:04
and communication costs are one of the big
19
52000
2000
- haberleşme, işbirliğinin en önemli parçalarından biri -
01:06
inputs to coordination -- there has been a second answer,
20
54000
4000
ikinci bir cevap ortaya çıktı:
01:10
which is to put the cooperation into the infrastructure,
21
58000
4000
işbirliğini, altyapının içine yerleştirmek,
01:14
to design systems that coordinate the output
22
62000
3000
yani, topluluğun yarattıklarını, sistemin çalışmasının
01:17
of the group as a by-product of the operating of the system,
23
65000
3000
doğal bir sonucu haline getirmek,
01:20
without regard to institutional models.
24
68000
3000
kurumsal modellerle uğraşmamak.
01:23
So, that's what I want to talk about today.
25
71000
2000
İşte bugün size anlatmak istediğim şey bu.
01:25
I'm going to illustrate it with some fairly concrete examples,
26
73000
2000
Anlatırken, somut örnekler vereceğim,
01:27
but always pointing to the broader themes.
27
75000
4000
ama geneli ortaya koymaya gayret edeceğim.
01:31
So, I'm going to start by trying to answer a question
28
79000
2000
Öncelikle, hepiniz zaman zaman kendine sorduğu,
01:33
that I know each of you will have asked yourself at some point or other,
29
81000
2000
ama ancak son zamanlarda İnternet'in yükselişi
01:35
and which the Internet is purpose-built to answer,
30
83000
2000
ile cevabını alabildiğimiz bir soru sormak istiyorum:
01:37
which is, where can I get a picture of a roller-skating mermaid?
31
85000
4000
Paten kayan bir denizkızı fotoğrafını nereden bulabilirim?
01:41
So, in New York City, on the first Saturday of every summer,
32
89000
4000
Denizkızı Alayı, her sene yazın ilk Cumartesi günü,
01:45
Coney Island, our local, charmingly run-down amusement park,
33
93000
3000
New York Şehri'nin Coney Adası'nda yerel, nostalik
01:48
hosts the Mermaid Parade. It's an amateur parade;
34
96000
3000
lunaparkta gerçekleştiriliyor. Amatör bir geçiş alayı,
01:51
people come from all over the city; people get all dressed up.
35
99000
3000
insanlar şehrin her tarafından kostümler giyinip geliyorlar.
01:54
Some people get less dressed up.
36
102000
2000
Bazılar çok fazla giyinmiyor.
01:56
Young and old, dancing in the streets.
37
104000
3000
Yedisinden yetmişine, sokaklarda dans ediliyor.
01:59
Colorful characters, and a good time is had by all.
38
107000
3000
Renkli tipler; herkes güzel vakit geçiriyor.
02:02
And what I want to call your attention to is not the Mermaid Parade itself,
39
110000
2000
Ancak dikkatinizi çekmek istediğim şey
02:04
charming though it is, but rather to these photos.
40
112000
3000
Denizkızı Alayı değil, buradaki fotoğraflar.
02:07
I didn't take them. How did I get them?
41
115000
3000
Ben bu fotoğrafları nasıl edindim? Kendim çekmedim.
02:10
And the answer is: I got them from Flickr.
42
118000
2000
Cevap ise şu: Fotoğrafları Flickr'dan aldım.
02:12
Flickr is a photo-sharing service
43
120000
3000
Flickr, insanların çektikleri fotoğrafları
02:15
that allows people to take photos, upload them,
44
123000
2000
gönderip Web üzerinde yayınlamalarına
02:17
share them over the Web and so forth.
45
125000
1000
imkan sağlayan bir fotoğraf paylaşımı sitesi.
02:18
Recently, Flickr has added an additional function called tagging.
46
126000
4000
Son zamanlarda, Flickr "etiketleme" (tagging) adında bir fonksiyon ekledi.
02:22
Tagging was pioneered by Delicious and Joshua Schachter.
47
130000
3000
"Etiketleme", ilk olarak Joshua Schachter ve Del.icio.us tarafından düşünüldü.
02:25
Delicious is a social bookmarking service.
48
133000
2000
Del.icio.us, sosyal bir "etiketleme" hizmeti.
02:27
Tagging is a cooperative infrastructure answer to classification.
49
135000
5000
"Etiketleme," işbirliği kullanan bir sınıflandırma altyapısı.
02:32
Right? If I had given this talk last year,
50
140000
3000
Eğer bu konuşmayı geçen sene gerçekleştirseydim,
02:35
I couldn't do what I just did,
51
143000
2000
şimdi yaptığımı yapamazdım;
02:37
because I couldn't have found those photos.
52
145000
2000
çünkü o fotoğrafları bulamazdım.
02:39
But instead of saying,
53
147000
2000
Ama "profesyonel kütüphaneciler tutup da
02:41
we need to hire a professional class of librarians
54
149000
2000
sitemize gönderilen bu fotoğrafları organize ettirelim"
02:43
to organize these photos once they're uploaded,
55
151000
2000
demek yerine, Flickr,
02:45
Flickr simply turned over to the users
56
153000
3000
fotoğrafları sınıflandırma imkanını
02:48
the ability to characterize the photos.
57
156000
2000
kullanıcılara bıraktı.
02:50
So, I was able to go in and draw down photos that had been tagged
58
158000
3000
Ben de, gidip "Denizkızı Alayı" diye etiketlenmiş
02:53
"Mermaid Parade." There were 3,100 photos taken by 118 photographers,
59
161000
6000
fotoğrafları buldum. 118 fotoğrafçı tarafından çekilen 3100 adet
02:59
all aggregated and then put under this nice, neat name,
60
167000
3000
fotoğraf vardı; hepsi bu isim altında güzelce
03:02
shown in reverse chronological order.
61
170000
2000
düzenlenmiş, ters kronolojik sırada sıralanmıştı.
03:04
And I was then able to go and retrieve them
62
172000
2000
Ben de onları edindim, bu sayede
03:06
to give you that little slideshow.
63
174000
2000
slayt gösterisini yapmam mümkün oldu.
03:08
Now, what hard problem is being solved here?
64
176000
3000
Şimdi burada hangi zor problem çözüldü?
03:11
And it's -- in the most schematic possible view,
65
179000
2000
En geniş şematik görüntüde,
03:13
it's a coordination problem, right?
66
181000
2000
bu bir koordinasyon problemi.
03:15
There are a large number of people on the Internet,
67
183000
2000
İnternet'te bir çok fotoğraf var,
03:17
a very small fraction of them have photos of the Mermaid Parade.
68
185000
4000
ama sadece ufak bir kısmı "Denizkızı Alayı"ndan alınmış.
03:21
How do we get those people together to contribute that work?
69
189000
4000
Nasıl yapıp da insanları bu ortak çalışmaya katabiliriz?
03:25
The classic answer is to form an institution, right?
70
193000
3000
Klasik cevap, bir kurum yaratmak:
03:28
To draw those people into some prearranged structure
71
196000
4000
İnsanları, açıkça belirtilmiş amaçları olan, önceden hazırlanmış,
03:32
that has explicit goals.
72
200000
2000
bir yapının içine yerleştirmek.
03:34
And I want to call your attention to
73
202000
2000
Bu yöntemin yarattığı
03:36
some of the side effects of going the institutional route.
74
204000
5000
bazı ciddi sıkıntılara dikkatinizi çekmek isterim.
03:41
First of all, when you form an institution,
75
209000
2000
Öncelikle, bir kurum yarattığınız zaman,
03:43
you take on a management problem, right?
76
211000
2000
karşınıza bir yönetim problemi çıkar.
03:45
No good just hiring employees,
77
213000
2000
Sadece çalışacak insan almanız yetmez.
03:47
you also have to hire other employees to manage those employees
78
215000
3000
Bunları yönetecek, ve kurumun amaçları yönünde yönlendirecek
03:50
and to enforce the goals of the institution and so forth.
79
218000
3000
başka çalışanlara ihtiyacınız olur.
03:53
Secondly, you have to bring structure into place.
80
221000
3000
Ayrıca bu yapıyı tasarlamanız gerekir.
03:56
Right? You have to have economic structure.
81
224000
2000
Anladınız mı? Ekonomik bir yapınız olması gerekli.
03:58
You have to have legal structure.
82
226000
2000
Hukuki bir yapı da gerekli.
04:00
You have to have physical structure.
83
228000
1000
Ayrıca fiziksel bir yapı olması da gerekiyor.
04:01
And that creates additional costs.
84
229000
3000
Bu ek maliyet getiriyor.
04:04
Third, forming an institution is inherently exclusionary.
85
232000
4000
Üçüncü olarak, kurum yaratmak, kendiliğinden dışlayıcıdır.
04:08
You notice we haven't got everybody who has a photo.
86
236000
4000
Farkettiyseniz, bir fotoğrafı olan herkesi dahil edemeyiz.
04:12
You can't hire everyone in a company, right?
87
240000
3000
Herkesi şirkete alamazsınız.
04:15
You can't recruit everyone into a governmental organization.
88
243000
3000
Herkesi devlete memur yapamazsınız.
04:18
You have to exclude some people.
89
246000
2000
Bazılarını dışlamamız gerekir.
04:20
And fourth, as a result of that exclusion,
90
248000
2000
Dördüncü olarak, bu dışlamanın sonucunda,
04:22
you end up with a professional class. Look at the change here.
91
250000
4000
profesyonel bir sınıf oluşur. Buradaki değişikliğe bakın.
04:26
We've gone from people with photos to photographers.
92
254000
3000
"Fotoğraf çekmiş insanlardan" başlayıp, "Fotoğrafçılara" geldik.
04:29
Right? We've created a professional class of photographers
93
257000
4000
Amacı, Denizkızı Alayı'nı veya benzer olayları
04:33
whose goal is to go out and photograph the Mermaid Parade,
94
261000
2000
fotoğraflandırmak olan,
04:35
or whatever else they're sent out to photograph.
95
263000
5000
profesyonel bir fotoğrafçı sınıfı yarattık.
04:40
When you build cooperation into the infrastructure,
96
268000
3000
Oysa, Flickr yöntemini kullanıp da,
04:43
which is the Flickr answer,
97
271000
3000
işbirliğini, altyapının içine yerleştirirseniz,
04:46
you can leave the people where they are
98
274000
2000
insanları olduğu gibi bırakırsınız,
04:48
and you take the problem to the individuals, rather than
99
276000
4000
bireyleri probleme göndermek yerine,
04:52
moving the individuals to the problem.
100
280000
1000
problemi bireyleri getirirsiniz.
04:53
You arrange the coordination in the group, and by doing that
101
281000
7000
Bir grup içinde işbirliği yaratabildiğiniz zaman,
05:00
you get the same outcome, without the institutional difficulties.
102
288000
4000
hem kurumsal sıkıntılardan kurtulursunuz, hem de aynı sonucu elde edersiniz.
05:04
You lose the institutional imperative.
103
292000
2000
Kurumsal yetkiyi kaybedersiniz,
05:06
You lose the right to shape people's work when it's volunteer effort,
104
294000
3000
Gönüllü çaba olduğu zaman, insanların çabalarını biçimlendirme
05:09
but you also shed the institutional cost,
105
297000
3000
hakkını yitirirsiniz, ama kurumsal maliyet de kaybolur,
05:12
which gives you greater flexibility.
106
300000
2000
bu da size esneklik sağlar.
05:14
What Flickr does is it replaces planning with coordination.
107
302000
5000
Flickr, planlamanın yerine işbirliğini koyuyor.
05:19
And this is a general aspect of these cooperative systems.
108
307000
3000
Bu da işbirliğine dayalı sistemlerin genel özelliği.
05:22
Right. You'll have experienced this in your life
109
310000
3000
Bunu kendiniz de hayatınızda yaşadınız:
05:25
whenever you bought your first mobile phone,
110
313000
2000
İlk cep telefonunuzu alıp da plan yapmaktan
05:27
and you stopped making plans.
111
315000
2000
vazgeçtiniz:
05:29
You just said, "I'll call you when I get there."
112
317000
2000
"Gelince ben seni ararım" demeye başladınız.
05:31
"Call me when you get off work." Right?
113
319000
2000
"İşin bitince beni ara." Değil mi?
05:33
That is a point-to-point replacement of coordination with planning.
114
321000
5000
İşbirliği, planlamanın yerini birebir olarak alıyor.
05:38
Right. We're now able to do that kind of thing with groups.
115
326000
4000
Aynı şeyi gruplarla yapmamız mümkün.
05:42
To say instead of, we must make an advance plan,
116
330000
3000
Plan yapalım, 5-yıllık projeksiyon yapalım,
05:45
we must have a five-year projection
117
333000
1000
Vikipedi'nin, vs...
05:46
of where the Wikipedia is going to be, or whatever,
118
334000
3000
ne yöne gittiğini görelim, demek yerine,
05:49
you can just say, let's coordinate the group effort,
119
337000
3000
hadi grup çalışmasını baştan koordine edelim,
05:52
and let's deal with it as we go,
120
340000
2000
sonra da problemler ortaya çıktıkça çözelim,
05:54
because we're now well-enough coordinated
121
342000
1000
çünkü zaten aramızda yeterli seviyede koordinasyon var,
05:55
that we don't have to take on the problems of deciding in advance what to do.
122
343000
5000
problemleri erkenden çözmek zorunda değiliz.
06:00
So here's another example. This one's somewhat more somber.
123
348000
3000
Bir örnek daha vereceğim. Bu seferki biraz iç kapatıyor.
06:03
These are photos on Flickr tagged "Iraq."
124
351000
2000
Flickr'da "Irak" diye etiketlenmiş fotoğraflar var.
06:09
And everything that was hard about the coordination cost
125
357000
3000
"Denizkızı Alayı"ndaki koordinasyon maaliyetleri,
06:12
with the Mermaid Parade is even harder here.
126
360000
3000
burada daha da zor.
06:15
There are more pictures. There are more photographers.
127
363000
3000
Daha fazla sayıda fotoğraf, daha fazla sayıda fotoğrafçı var.
06:18
It's taken over a wider geographic area.
128
366000
4000
Fotoğraflar daha geniş bir coğrafi alana yayılmış.
06:22
The photos are spread out over a longer period of time.
129
370000
2000
Daha geniş bir zaman aralığında çekilmişler.
06:24
And worst of all, that figure at the bottom,
130
372000
4000
En kötüsü, alttaki rakam,
06:28
approximately ten photos per photographer, is a lie.
131
376000
4000
Fotoğrafçı başına 10 fotoğraf ifadesi, bir yalan.
06:32
It's mathematically true,
132
380000
2000
Matematiksel olarak doğru,
06:34
but it doesn't really talk about anything important --
133
382000
2000
ama esas önemli olan şeyi anlatmıyor;
06:36
because in these systems, the average isn't really what matters.
134
384000
5000
çünkü bu sistemlerde, ortalama önemli değil.
06:41
What matters is this.
135
389000
2000
Önemli olan şu:
06:43
This is a graph of photographs tagged Iraq
136
391000
5000
"Irak" diye etiketlenmiş fotoğrafların grafiği
06:48
as taken by the 529 photographers who contributed the 5,445 photos.
137
396000
6000
5445 fotoğrafı gönderen 529 fotoğrafçıyı gösteriyor.
06:54
And it's ranked in order of number of photos taken per photographer.
138
402000
5000
Fotoğrafçı başına fotoğraf sayısına göre sıralandırılmış.
06:59
You can see here, over at the end,
139
407000
2000
Buradaki en uçta,
07:01
our most prolific photographer has taken around 350 photos,
140
409000
4000
en çok fotoğraf çeken fotoğrafçının 350 tane fotoğraf gönderdiğini,
07:05
and you can see there's a few people who have taken hundreds of photos.
141
413000
4000
ve yüzlerce fotoğraf çekmiş bir kaç insan olduğunu,
07:09
Then there's dozens of people who've taken dozens of photos.
142
417000
3000
düzinelerce fotoğraf çekmiş düzinelerce fotoğraf olduğunu,
07:12
And by the time we get around here,
143
420000
2000
ve buraya geldiğimizde de,
07:14
we get ten or fewer photos, and then there's this long, flat tail.
144
422000
4000
on veya daha az fotoğraf var, sonra da aşağıdaki uzun, düz kuyruk olduğunu,
07:18
And by the time you get to the middle,
145
426000
2000
ortaya geldiğimizde
07:20
you've got hundreds of people
146
428000
2000
sadece bir fotoğraf göndermiş
07:22
who have contributed only one photo each.
147
430000
3000
yüzlerce insan var.
07:25
This is called a power-law distribution.
148
433000
2000
Buna güç kuralı dağılımı denir.
07:27
It appears often in unconstrained social systems
149
435000
5000
Genelde, insanların istedikleri kadar katılımda bulundukları
07:32
where people are allowed to contribute as much or as little as they like --
150
440000
4000
sınırlandırılmamış sosyal sistemlerde
07:36
this is often what you get. Right?
151
444000
2000
ortaya çıkar.
07:38
The math behind the power-law distribution is that whatever's in the nth position
152
446000
4000
Bu güç kuralı dağılımı matematiksel yapısı, n'inci pozisyonda bulunanın,
07:42
is doing about one-nth of whatever's being measured,
153
450000
3000
birinci pozisyonda bulunan kişiye göre
07:45
relative to the person in the first position.
154
453000
2000
işin 1/n'ini yapmasına dayanıyor.
07:47
So, we'd expect the tenth most prolific photographer
155
455000
2000
Dolayısıyla, 10'uncu sıradaki fotoğrafçının,
07:49
to have contributed about a tenth of the photos,
156
457000
3000
birinci sıradakinin onda biri kadar fotoğraf göndermiş olmasını,
07:52
and the hundredth most prolific photographer
157
460000
2000
100'üncü sıradaki fotoğrafçının da,
07:54
to have contributed only about a hundred as many photos
158
462000
3000
birinci sıradakinin yüzde biri kadar fotoğraf
07:57
as the most prolific photographer did.
159
465000
2000
göndermiş olmasını bekleriz.
07:59
So, the head of the curve can be sharper or flatter.
160
467000
4000
Dolayısıyla eğri, daha keskin veya daha düz olabilir.
08:03
But that basic math accounts both for the steep slope
161
471000
2000
Ama keskin de olsa, düz de olsa,
08:05
and for the long, flat tail.
162
473000
2000
aynı matematiksel formül ile açıklanıyor.
08:07
And curiously, in these systems, as they grow larger,
163
475000
3000
İlginç bir şekilde, bu sistemler büyüdükçe,
08:10
the systems don't converge; they diverge more.
164
478000
4000
bir denge noktasına doğru gitmiyorlar, bilakis dağılmaya meyilleniyorlar.
08:14
In bigger systems, the head gets bigger
165
482000
1000
Daha büyük sistemlerde, kafa büyüdükçe,
08:15
and the tail gets longer, so the imbalance increases.
166
483000
6000
kuyruk da uzuyor, böylece eşitsizlik artııyor.
08:21
You can see the curve is obviously heavily left-weighted. Here's how heavily:
167
489000
4000
Bu eğrinin, sol tarafının baskın olduğu açık şekilde görünüyor. Şöyle ki:
08:25
if you take the top 10 percent of photographers contributing to this system,
168
493000
4000
Eğer fotoğraf gönderenlerin üst yüzde onuna bakarsanız,
08:29
they account for three quarters of the photos taken --
169
497000
4000
bunların fotoğrafların dörtte üçünü göndermiş olduklarını görürsünüz.
08:33
just the top 10 percent most prolific photographers.
170
501000
3000
Fotoğrafçıların sadece yüzde onundan buu kadar fotoğraf çıkıyor.
08:36
If you go down to five percent,
171
504000
2000
Bu oranı yüzde beşe indirirsek,
08:38
you're still accounting for 60 percent of the photos.
172
506000
3000
hala fotoğraflarını yüzde 60'ı kapsıyoruz.
08:41
If you go down to one percent, exclude 99 percent of the group effort,
173
509000
6000
Eğer oranı yüzde bire düşürürseniz, grup çabalarının %99'unu dışlarsanız,
08:47
you're still accounting for almost a quarter of the photos.
174
515000
3000
hala fotoğrafların bir çeyreğini kapsamaya devam ediyorsunuz.
08:50
And because of this left weighting,
175
518000
2000
İşte eğri bu şekilde sola meyillendiğinden,
08:52
the average is actually here, way to the left.
176
520000
5000
ortalama burada, iyice solda.
08:57
And that sounds strange to our ears,
177
525000
2000
Kulağa tuhaf gelse de,
08:59
but what ends up happening is that 80 percent of the contributors
178
527000
3000
katılımcıların yüzde sekseni, ortalama altında
09:02
have contributed a below-average amount.
179
530000
3000
fotoğraf göndermiş.
09:05
That sounds strange because we expect average and middle
180
533000
2000
Bu tuhaf geliyor, çünkü ortalama ve ortanın
09:07
to be about the same, but they're not at all.
181
535000
3000
aynı değer olmasını bekliyoruz, ama değil.
09:10
This is the math underlying the 80/20 rule. Right?
182
538000
4000
Bu, 80/20 kuralını açıklayan matematik.
09:14
Whenever you hear anybody talking about the 80/20 rule,
183
542000
2000
"80/20 kuralı" diye herkesin bahsettği kural,
09:16
this is what's going on. Right?
184
544000
2000
işte bu kuraldır.
09:18
20 percent of the merchandise accounts for 80 percent of the revenue,
185
546000
4000
Envanterin %20'si, satışında %80'ini kapsar.
09:22
20 percent of the users use 80 percent of the resources --
186
550000
2000
Kullanıcıların %20'si, kaynakların %80'ini harcar.
09:24
this is the shape people are talking about when that happens.
187
552000
5000
Bu kuraldan bahsedildiğinde kastedilen şekil budur.
09:29
Institutions only have two tools: carrots and sticks.
188
557000
3000
Kurumların sadece iki aracı vardır: Havuç ve sopa.
09:32
And the 80 percent zone is a no-carrot and no-stick zone.
189
560000
4000
"Yüzde 80 kuşağı" ise, havuçsuz ve sopasız bir kuşak.
09:36
The costs of running the institution mean that you cannot
190
564000
9000
Kurumu çalıştırmanın maliyetinin olması, bu insanların işlerini, kurumsal bir yapıya
09:45
take on the work of those people easily in an institutional frame.
191
573000
3000
kolayca geçiremeyeceğiniz anlamına geliyor.
09:48
The institutional model always pushes leftwards,
192
576000
4000
Kurumsal model, sürekli sola doğru itekler,
09:52
treating these people as employees.
193
580000
2000
insanları, "çalışan" olarak görür.
09:54
The institutional response is,
194
582000
1000
Kurumsal cevap,
09:55
I can get 75 percent of the value for 10 percent of the hires -- great,
195
583000
5000
"%10'luk dilimden %75'lik değer alabiliyorum - çok güzel" şeklindedir,
10:00
that's what I'll do.
196
588000
2000
"madem durum böyle, kalanını bırakalım."
10:02
The cooperative infrastructure model says,
197
590000
2000
İşbirliğine dayalı altyapı ise,
10:04
why do you want to give up a quarter of the value?
198
592000
3000
"neden değerin çeyreğinden vazgeçelim ki?" şeklinde.
10:07
If your system is designed
199
595000
2000
Eğer sisteminiz, değerin %25'inden
10:09
so that you have to give up a quarter of the value,
200
597000
3000
vazgeçmenize yol açıyorsa,
10:12
re-engineer the system.
201
600000
3000
sisteminizi yeniden tasarlayın.
10:15
Don't take on the cost that prevents you
202
603000
2000
Bu insanların katkılarını elde etmeniz
10:17
from getting to the contributions of these people.
203
605000
2000
için gereken maliyeti harcamayın,
10:19
Build the system so that anybody can contribute at any amount.
204
607000
5000
bunun yerine, sistemi, herkesin katkıda bulunmasına izin verir şekilde inşa edin.
10:24
So the coordination response asks not,
205
612000
6000
Dolayısıyla, işbirliğine dayalı cevap,
10:30
how are these people as employees, but rather,
206
618000
3000
insanların iyi bir çalışan olup olmadıklarını değil,
10:33
what is their contribution like? Right?
207
621000
2000
katkılarının ne olduğunu sorar.
10:35
We have over here Psycho Milt, a Flickr user,
208
623000
3000
Bu tarafta, Flickr kullanıcısı "Psycho Milt"i görüyoruz.
10:38
who has contributed one, and only one, photo titled "Iraq."
209
626000
5000
"Psycho Milt", bir adet, sadece bir adet "Irak" etiketli fotoğraf göndermiş.
10:43
And here's the photo. Right. Labeled, "Bad Day at Work."
210
631000
4000
İşte fotoğraf da bu. Başlığı "İş Günüm Kötü Geçiyor."
10:47
Right? So the question is,
211
635000
3000
Dolayısıyla, soru şu:
10:50
do you want that photo? Yes or no.
212
638000
3000
Bu fotoğrafı ister misiniz? Evet mi, hayır mı?
10:53
The question is not, is Psycho Milt a good employee?
213
641000
4000
Soru, "Psycho Milt iyi bir çalışan mı?" değil.
10:57
And the tension here is between institution as enabler
214
645000
5000
Buradaki çekişme, kurumun imkan sağlayıcı tarafı ile,
11:02
and institution as obstacle.
215
650000
2000
kurumun engel olma niteliği arasında.
11:04
When you're dealing with the left-hand edge
216
652000
2000
Bu dağılımların sol tarafına baktığımızda,
11:06
of one of these distributions,
217
654000
2000
bol vakit harcayıp,
11:08
when you're dealing with the people who spend a lot of time
218
656000
2000
istediğiniz üründen bolca üreten
11:10
producing a lot of the material you want,
219
658000
2000
insanları görürsünüz;
11:12
that's an institution-as-enabler world.
220
660000
2000
bu, kurumların imkan sağlayıcı olan tarafıdır.
11:14
You can hire those people as employees, you can coordinate their work
221
662000
3000
Bu insanları çalışan olarak işe alabilirsiniz, çalışmalarını sonuç almak
11:17
and you can get some output.
222
665000
2000
üzere koordine edebilirsiniz.
11:19
But when you're down here, where the Psycho Milts of the world
223
667000
2000
Ama dağılımın bu tarafında, dünyanın Psycho Milts gibi
11:21
are adding one photo at a time,
224
669000
3000
sadece bir tane fotoğraf gönderen insanları sözkonusuysa,
11:24
that's institution as obstacle.
225
672000
3000
bu da kurumun engel olma özelliğini ortaya çıkarır.
11:27
Institutions hate being told they're obstacles.
226
675000
4000
Kurumlar, kendilerine engel denmesini hiç sevmezler.
11:31
One of the first things that happens
227
679000
2000
Bir sorunu kurumsallaştırdığınız zaman
11:33
when you institutionalize a problem
228
681000
2000
ilk olan şeylerden birisi,
11:35
is that the first goal of the institution
229
683000
4000
kurumun amacının, kuruluş amacından
11:39
immediately shifts from whatever the nominal goal was
230
687000
2000
sapıp, kendi kendini korumayı
11:41
to self-preservation.
231
689000
2000
amaç edinmesidir.
11:43
And the actual goal of the institution goes to two through n.
232
691000
4000
Gerçek amaç ise, gittikçe gerilere itilir.
11:47
Right? So, when institutions are told they are obstacles,
233
695000
3000
Dolayısıyla kurumlara, engel teşkil ettikleri söylendiğinde,
11:50
and that there are other ways of coordinating the value,
234
698000
2000
değerleri koordine etmenin bir çok başka yolu olduğu söylendiğinde,
11:52
they go through something a little bit like the Kubler-Ross stages --
235
700000
5000
Kubler-Ross aşamaları gibi aşamalardan geçerler.
11:57
(Laughter)
236
705000
1000
(Kahkaha)
11:58
-- of reaction, being told you have a fatal illness:
237
706000
2000
Ölümcül hastalığınız olduğu söylendiğinde geçirilen aşamalar:
12:00
denial, anger, bargaining, acceptance.
238
708000
4000
İnkar, öfke, pazarlık, kabullenme.
12:04
Most of the cooperative systems we've seen
239
712000
2000
Gördüğümüz işbirliğine dayalı sistemlerin çoğu,
12:06
haven't been around long enough
240
714000
1000
henüz, "kabullenme" sahfasına gelecek kadar
12:07
to have gotten to the acceptance phase.
241
715000
3000
uzun süre boyunca varolmadılar.
12:10
Many, many institutions are still in denial,
242
718000
2000
Bir çok kurum hala inkar sahfasında,
12:12
but we're seeing recently a lot of both anger and bargaining.
243
720000
5000
ama giderek daha fazla miktarda öfke ve pazarlık görüyoruz.
12:17
There's a wonderful, small example going on right now.
244
725000
2000
Halen devam eden ufak bir örnek var:
12:19
In France, a bus company is suing people for forming a carpool,
245
727000
5000
Fransa'da, bir otobüs şirketi, insanları, bir arabayı ortak kullandıkları için mahkemeye verdi.
12:24
right, because the fact that they have coordinated
246
732000
3000
Çünkü bu insanlar, otobüs şirketinin
12:27
themselves to create cooperative value is depriving them of revenue.
247
735000
6000
kazancını azaltacak şekilde koordinasyon yaparak, değer yarattılar.
12:33
You can follow this in the Guardian.
248
741000
1000
Bu haberi, "Guardian" gazetesinden takip edebilirsiniz.
12:34
It's actually quite entertaining.
249
742000
4000
Aslında çok eğlenceli.
12:38
The bigger question is,
250
746000
2000
Daha büyük soru şu:
12:40
what do you do about the value down here?
251
748000
3000
Şuradaki değerle ilgili ne yapmak gerek?
12:43
Right? How do you capture that?
252
751000
3000
Bu değeri nasıl yakalarsınız?
12:46
And institutions, as I've said, are prevented from capturing that.
253
754000
4000
Kurumlar, anlattığım gibi, bu değeri yakalamaktan alıkoyulmuştur.
12:50
Steve Ballmer, now CEO of Microsoft,
254
758000
2000
Steve Ballmer, Microsoft'un CEO'su,
12:52
was criticizing Linux a couple of years ago, and he said,
255
760000
2000
daha bir kaç sene önce Linux'u eleştiriyordu. Şöyle dedi:
12:54
"Oh, this business of thousands of programmers
256
762000
2000
"Linux'a binlerce programcının katılımda bulunması
12:56
contributing to Linux, this is a myth.
257
764000
2000
diye bir şey yok; bu bir efsane."
12:58
We've looked at who's contributed to Linux,
258
766000
3000
"Linux'a destek verenleri inceledik.
13:01
and most of the patches have been produced by programmers
259
769000
3000
Çoğu yama, sadece o yamayı yapan programcı
13:04
who've only done one thing." Right?
260
772000
4000
tarafından yapılmış."
13:08
You can hear this distribution under that complaint.
261
776000
4000
Bu şikayetin altında, buradaki dağılımı görebilirsiniz.
13:12
And you can see why, from Ballmer's point of view,
262
780000
2000
Ballmer'ın bakış açısından da bunun neden kötü
13:14
that's a bad idea, right?
263
782000
1000
göründüğünü anlayabiliriz.
13:15
We hired this programmer, he came in, he drank our Cokes
264
783000
3000
Bir programcıyı işe alıyoruz, işe geliyor, Cola'mızı içiyor,
13:18
and played Foosball for three years and he had one idea.
265
786000
2000
üç yıl boyunca langırt oynuyor ve topu topu bir tane fikir üretiyor.
13:20
(Laughter)
266
788000
1000
(Kahkaha)
13:21
Right? Bad hire. Right?
267
789000
3000
Di mi? Kötü bir seçim.
13:24
(Laughter)
268
792000
2000
(Kahkaha)
13:26
The Psycho Milt question is, was it a good idea?
269
794000
5000
Psycho Milt sorusu: Bu iyi bir fikir mi?
13:31
What if it was a security patch?
270
799000
2000
Ya bu fikir, önemli bir güvenlik yamasıysa?
13:33
What if it was a security patch for a buffer overflow exploit,
271
801000
4000
Ya bu bir bellek hatasında ortaya çıkan güvenlik açığı
13:37
of which Windows has not some, [but] several?
272
805000
2000
için bir yamaysa - Windows'da çok bellek hatası oluyor.
13:39
Do you want that patch, right?
273
807000
4000
O zaman bu yama önemlidir, di mi?
13:43
The fact that a single programmer can,
274
811000
2000
Herhangi bir programcının,
13:45
without having to move into a professional relation
275
813000
3000
profesyonel ilişkiye girmeden Linux'a
13:48
to an institution, improve Linux once
276
816000
3000
bir kere katkıda bulunup, bir daha görülmemesi,
13:51
and never be seen from again, should terrify Ballmer.
277
819000
4000
Ballmer'ı çok korkutmalı.
13:55
Because this kind of value is unreachable in classic
278
823000
4000
Çünkü bu tür değer, geleneksel kurumsal
13:59
institutional frameworks, but is part of cooperative
279
827000
2000
yapı içinde ortaya çıkmaz; sadece işbirliğine dayalı,
14:01
systems of open-source software, of file sharing,
280
829000
3000
açık kaynak yazılımlar, Vikipedi veya dosya paylaşım
14:04
of the Wikipedia. I've used a lot of examples from Flickr,
281
832000
3000
sistemlerinde ortaya çıkıyor. Flickr'dan bir çok örnek gösterdim,
14:07
but there are actually stories about this from all over.
282
835000
3000
ama aslında bu tür öyküler her tarafta bulunuyor.
14:10
Meetup, a service founded so that users could find people
283
838000
3000
"Meetup" (Buluşma) kullanıcılarının, aynı bölgede benzer ilgileri
14:13
in their local area who share their interests and affinities
284
841000
2000
olan insanları bulmaları için kurulmuş bir hizmet,
14:15
and actually have a real-world meeting offline in a cafe
285
843000
4000
ayrıca gerçek hayatta, bir 'cafe'de veya bir 'pub'da
14:19
or a pub or what have you.
286
847000
2000
- ya da neresiyse - buluşup toplanıyorlar.
14:21
When Scott Heiferman founded Meetup,
287
849000
2000
Scott Heifetman Meetup'ı kurduğunda,
14:23
he thought it would be used for, you know,
288
851000
2000
tren izleyicileri veya kedi severler tarafından
14:25
train spotters and cat fanciers -- classic affinity groups.
289
853000
2000
kullanılacağını düşünmüştü - geleneksel meraklar.
14:27
The inventors don't know what the invention is.
290
855000
3000
Genelde mucitler, icatlarını tanımazlar.
14:30
Number one group on Meetup right now,
291
858000
2000
Şu anda Meetup'daki en büyük grup,
14:32
most chapters in most cities with most members, most active?
292
860000
3000
en fazla sayıda şehre yayılmış, en fazla üyesi olan, en aktif grup,
14:35
Stay-at-home moms. Right?
293
863000
2000
ev kadını anneler. İyi mi?
14:37
In the suburbanized, dual-income United States,
294
865000
3000
Kenar mahalleli, çift gelirli Birleşik Devletler'de.
14:40
stay-at-home moms are actually missing
295
868000
3000
ev kadını anneler, ancak geniş ailelerde,
14:43
the social infrastructure that comes from extended family
296
871000
3000
veya küçük, geleneksel mahallelerde bulunan
14:46
and local, small-scale neighborhoods.
297
874000
3000
sosyal altyapıyı özlüyorlar.
14:49
So they're reinventing it, using these tools.
298
877000
3000
O sosyal altyapıyı, bu araçlarla yeniden icat ediyorlar.
14:52
Meetup is the platform,
299
880000
1000
Meetup sadece bir platform,
14:53
but the value here is in social infrastructure.
300
881000
3000
ama buradaki değer sosyal altyapıda.
14:56
If you want to know what technology is going to change the world,
301
884000
3000
Eğer dünyayı hangi teknolojinin değiştireceğini bulmak isterseniz,
14:59
don't pay attention to 13-year-old boys --
302
887000
2000
gidip de 13 yaşındaki oğlanlara bakmayın,
15:01
pay attention to young mothers,
303
889000
2000
genç annelere bakın;
15:03
because they have got not an ounce of support for technology
304
891000
3000
çünkü genç anneler, kendi hayatlarını somutça kolaylaştırmayan
15:06
that doesn't materially make their lives better.
305
894000
3000
teknolojilerin dönüp de suratına bile bakmazlar.
15:09
This is so much more important than Xbox,
306
897000
2000
Çok gösterişli olmasalar da,
15:11
but it's a lot less glitzy.
307
899000
2000
Xbox'dan çok daha önemliler.
15:13
I think this is a revolution.
308
901000
2000
Bunun bir devrim olduğu görüşündeyim.
15:15
I think that this is a really profound change
309
903000
3000
İnsan ilişkilerinin düzenlenmesi açısından
15:18
in the way human affairs are arranged.
310
906000
1000
büyük bir değişim yaşadığımızı düşünüyorum.
15:19
And I use that word advisedly.
311
907000
2000
Kelimeyi dikkatle kullanıyorum:
15:21
It's a revolution in that it's a change in equilibrium.
312
909000
3000
Buna "devrim" dememin sebebi, dengeleri değiştirmesi.
15:24
It's a whole new way of doing things, which includes new downsides.
313
912000
6000
Olumsuz yönleri olsa da ilişki kurmanın yepyeni bir şekli.
15:30
In the United States right now, a woman named Judith Miller
314
918000
3000
Şu anda, Birleşik Devletler'de, Judith Miller adında bir kadın,
15:33
is in jail for not having given to a Federal Grand Jury her sources --
315
921000
5000
Federal Mahkeme'ye kaynaklarını beyan etmediği için hapis yatıyor - bu hanım, New York Times
15:38
she's a reporter for the New York Times --
316
926000
1000
gazetesinde haberci.
15:39
her sources, in a very abstract and hard-to-follow case.
317
927000
3000
Dava çok soyut ve takip edilmesi güç bir dava.
15:42
And journalists are in the street rallying to improve the shield laws.
318
930000
3000
Gazeteciler, sokakta toplanıp "kalkan" kanunlarının iyileştirilmesi için gösteri yapıyorlar.
15:45
The shield laws are our laws -- pretty much a patchwork of state laws --
319
933000
4000
"Kalkan" kanunları, bir sürü eyalet kanununu kastediyor.
15:49
that prevent a journalist from having to betray a source.
320
937000
3000
Bu kanunlar sayesinde gazeteciler, kaynaklarına ihanet etmek zorunda kalmıyorlar.
15:52
This is happening, however, against the background
321
940000
3000
Bu olay, "blog"larla paralel olarak
15:55
of the rise of Web logging.
322
943000
2000
gelişiyor.
15:57
Web logging is a classic example of mass amateurization.
323
945000
4000
"Blog"lar, kitlesel amatörleşmenin klasik bir örneği.
16:01
It has de-professionalized publishing.
324
949000
2000
Yayıncılığı, profesyonel iş olmatan çıkarıyor.
16:03
Want to publish globally anything you think today?
325
951000
3000
Küresel bir yayın mı yapmak istersiniz?
16:06
It is a one-button operation that you can do for free.
326
954000
4000
Tek tuşa basıp yapabileceğiniz bedava bir işlem.
16:10
That has sent the professional class of publishing down
327
958000
4000
Bu nedenle, profesyonel yayıncı sınıfı,
16:14
into the ranks of mass amateurization.
328
962000
3000
amatör kitlelerin arasında düştü.
16:17
And so the shield law, as much as we want it --
329
965000
4000
Dolayısıyla, hoşumuza gitmese de, "kalkan" kanunu,
16:21
we want a professional class of truth-tellers --
330
969000
2000
artık anlamsızlaşıyor; çünkü
16:23
it is becoming increasingly incoherent, because
331
971000
3000
profesyonel habercilik kurumunun
16:26
the institution is becoming incoherent.
332
974000
2000
kendisi giderek anlamsızlaşıyor.
16:28
There are people in the States right now
333
976000
2000
Şu anda, Birleşik Devletler'de
16:30
tying themselves into knots, trying to figure out
334
978000
3000
bir takım insanlar, düşünüp taşınıp,
16:33
whether or not bloggers are journalists.
335
981000
2000
kendilerinin "gazeteci" mi yoksa "blogger" mı olduğunu
16:35
And the answer to that question is,
336
983000
2000
anlamaya çalışıyorlar.
16:37
it doesn't matter, because that's not the right question.
337
985000
3000
Cevap şu: Önemli değil, çünkü soru yanlış.
16:40
Journalism was an answer to an even more important question,
338
988000
4000
Gazetecilik, daha önemli bir sorunun cevabıydı:
16:44
which is, how will society be informed?
339
992000
2000
Toplum nasıl haberdar edilir?
16:46
How will they share ideas and opinions?
340
994000
3000
Fikir ve görüşler nasıl paylaşılır?
16:49
And if there is an answer to that that happens outside
341
997000
3000
Eğer bu sorunun cevabı, gazetecilik mesleğinin
16:52
the professional framework of journalism,
342
1000000
2000
çerçevesinin dışında kalıyorsa,
16:54
it makes no sense to take a professional metaphor
343
1002000
4000
artık bu mesleğe ait ifadeleri alıp da bugünkü
16:58
and apply it to this distributed class.
344
1006000
4000
dağınık "blogger" sınıfına uygulamak anlamsız.
17:02
So as much as we want the shield laws,
345
1010000
2000
Her ne kadar "kalkan" kanunlarınını istesek de,
17:04
the background -- the institution to which they were attached --
346
1012000
4000
bunların sıkıca bağlı oldukları arka plan,
17:08
is becoming incoherent.
347
1016000
2000
giderek anlamsızlaşıyor.
17:10
Here's another example.
348
1018000
2000
Bir örnek daha:
17:12
Pro-ana, the pro-ana groups.
349
1020000
2000
Pro-ana, Pro-ana grupları.
17:14
These are groups of teenage girls
350
1022000
2000
Bunlar, kişisel tercih olarak
17:16
who have taken on Web logs, bulletin boards,
351
1024000
3000
anoreksik kalmayı tercih eden kızların,
17:19
other kinds of cooperative infrastructure,
352
1027000
2000
"blog"lar ve forumlar gibi,
17:21
and have used it to set up support groups for
353
1029000
2000
işbirliğine dayalı altyapılar kullanarak
17:23
remaining anorexic by choice.
354
1031000
2000
yarattıkları dayanışma grupları.
17:25
They post pictures of thin models, which they call "thinspiration."
355
1033000
3000
İnce vücutlu modellerin fotoğrafları birbirlerine gönderiyorlar.
17:28
They have little slogans, like "Salvation through Starvation."
356
1036000
3000
Kısa sloganları var, "Kurtuluş için aç kalın" gibi;
17:31
They even have Lance Armstrong-style bracelets,
357
1039000
2000
Kanser dayanışma gruplarının bileziklerine benzer
17:33
these red bracelets, which signify, in the small group,
358
1041000
3000
kırmızı bilezikleri var, böylece "ben beslenme hastalığımı
17:36
I am trying to maintain my eating disorder.
359
1044000
3000
sürdürmeye gayret ediyorum" mesajını veriyorlar.
17:39
They trade tips, like, if you feel like eating something,
360
1047000
2000
Birbirlerine öneriler veriyorlar, mesela,
17:41
clean a toilet or the litter box. The feeling will pass.
361
1049000
5000
canın yemek isterse, tuvalet veya çöp kutusu temizle. Yeme isteğin geçer.
17:46
We're used to support groups being beneficial.
362
1054000
3000
Dayanışma gruplarının faydalı olmalarına alıştık.
17:49
We have an attitude that support groups are inherently beneficial.
363
1057000
3000
Beklentimiz, dayanışma gruplarının kendiliğinden faydalı olmaları.
17:52
But it turns out that the logic of the support group is value neutral.
364
1060000
4000
Ama gerçek o ki, dayanışma grubu, kendi başına ne iyi, ne de kötü.
17:56
A support group is simply a small group that wants to maintain
365
1064000
4000
Dayanışma grubu, daha büyük bir toplumun içinde, varlığını, yaşam şeklini
18:00
a way of living in the context of a larger group.
366
1068000
3000
sürdürmek isteyen küçük bir grup.
18:03
Now, when the larger group is a bunch of drunks,
367
1071000
2000
Geniş toplum sarhoşlardan oluşmuşsa,
18:05
and the small group wants to stay sober, then we think,
368
1073000
2000
küçük grup da ayık kalmak istiyorsa, biz,
18:07
that's a great support group.
369
1075000
2000
"ne güzel bir dayanışma grubu" diyoruz.
18:09
But when the small group is teenage girls
370
1077000
2000
Ama küçük grup, hasta kalmayı tercih eden
18:11
who want to stay anorexic by choice, then we're horrified.
371
1079000
4000
bluğ çağında kızlar olunca, bu sefer dehşete kapılıyoruz.
18:15
What's happened is that the normative goals
372
1083000
3000
Alıştığımız dayanış gruplarının,
18:18
of the support groups that we're used to,
373
1086000
2000
olağan amaçları,
18:20
came from the institutions that were framing them,
374
1088000
3000
bu grupları yaratan kurumlardan kaynaklanıyor,
18:23
and not from the infrastructure.
375
1091000
1000
altyapıdan değil.
18:24
Once the infrastructure becomes generically available,
376
1092000
4000
Altyapı, herkese sunulduğu zaman,
18:28
the logic of the support group has been revealed to be
377
1096000
2000
dayanışma grubunun mantığının
18:30
accessible to anyone, including people pursuing these kinds of goals.
378
1098000
5000
herkes tarafından ulaşılabilir olduğunu, dehşetli amaçları olan kişilerin de destek gruplarını kullanabildiğini gördük.
18:35
So, there are significant downsides to these changes
379
1103000
2000
Dolayısıyla gelen değişimin, olumlu olduğu gibi,
18:37
as well as upsides. And of course, in the current environment,
380
1105000
3000
olumsuz tarafları da var. Tabii ki, şu anki ortamda,
18:40
one need allude only lightly to the work of non-state actors
381
1108000
5000
bu değişimden faydalanarak, küresel olayları etkilemeye çalışan
18:45
trying to influence global affairs, and taking advantage of these.
382
1113000
3000
devlet dışı gruplardan da kısaca bahsetmek gerek.
18:48
This is a social map of the hijackers and their associates
383
1116000
3000
Bu görünen, 11 Eylül saldırılarını düzenleyen
18:51
who perpetrated the 9/11 attack.
384
1119000
4000
terörist grubun sosyal haritası.
18:55
It was produced by analyzing their communications patterns
385
1123000
4000
İletişim tavırlarını analiz ederek ortaya çıkarıldı.
18:59
using a lot of these tools. And doubtless the intelligence communities of the world
386
1127000
3000
Kuşkusuz, dünyadaki istihbarat örgütüleri, geçen haftanın
19:02
are doing the same work today for the attacks of last week.
387
1130000
4000
saldırılarını çözmek için de aynı çalışmayı yapıyorlar.
19:06
Now, this is the part of the talk where I tell you
388
1134000
2000
Şimdi size, bütün bunların sonucunda
19:08
what's going to come as a result of all of this,
389
1136000
2000
neler olacağını anlatmam gerekiyor;
19:10
but I'm running out of time, which is good,
390
1138000
3000
ama vaktim azalıyor; neyse ki azalıyor;
19:13
because I don't know.
391
1141000
2000
çünkü bunu ben de bilmiyorum.
19:15
(Laughter)
392
1143000
2000
(Kahkaha)
19:17
Right. As with the printing press, if it's really a revolution,
393
1145000
4000
Matbaada olduğu gibi, eğer gerçekten bir devrim oluyorsa,
19:21
it doesn't take us from Point A to Point B.
394
1149000
2000
bizi A noktasından B noktasına değil,
19:23
It takes us from Point A to chaos.
395
1151000
3000
A noktasından, kaosun ortasına götürür.
19:26
The printing press precipitated 200 years of chaos,
396
1154000
5000
Matbaa, 200 yıllık kaosa yol açtı,
19:31
moving from a world where the Catholic Church
397
1159000
2000
Katolik Kilisesi'nin, önemli barış anlaşmaları
19:33
was the sort of organizing political force to the Treaty of Westphalia,
398
1161000
4000
arkasında duran güç olduğu bir dünyadan, sonunda yeni bir politik birimin
19:37
when we finally knew what the new unit was: the nation state.
399
1165000
3000
ortaya çıktığı bir dünyaya geçirdi: Milli Devlet.
19:40
Now, I'm not predicting 200 years of chaos as a result of this. 50.
400
1168000
5000
Bu sefer için tahminim 200 yıllık kaos değil. 50.
19:45
50 years in which loosely coordinated groups
401
1173000
4000
Önümüzdeki 50 yıl boyunca dağınık bir şekilde işbirliği
19:49
are going to be given increasingly high leverage,
402
1177000
3000
yapan grupların gittikçe daha çok imkan elde edeceğini,
19:52
and the more those groups forego traditional institutional imperatives --
403
1180000
4000
ve giderek daha fazla grubun, amacı baştan belirlemek veya
19:56
like deciding in advance what's going to happen,
404
1184000
3000
kar amacı gütmek gibi geleneksel yaklaşımlardan
19:59
or the profit motive -- the more leverage they'll get.
405
1187000
3000
uzaklaşıp, bu şekilde daha da imkan kazanacağını düşünüyorum.
20:02
And institutions are going to come under
406
1190000
2000
Ve giderek, kurumların baskı altında kalacaklarını,
20:04
an increasing degree of pressure,
407
1192000
2000
ve bilgi tekellerine ne kadar çok yaslanırlarsa,
20:06
and the more rigidly managed, and the more they rely
408
1194000
2000
ne kadar katı yönetilirlerse,
20:08
on information monopolies, the greater the pressure is going to be.
409
1196000
4000
ve üzerilerindeki baskının o kadar artacağını düşünüyorum.
20:12
And that's going to happen one arena at a time,
410
1200000
2000
Bu değişim, her bir arenada, her bir kurumda,
20:14
one institution at a time. The forces are general,
411
1202000
3000
teker teker gerçekleşecek. Değişime yol açan kuvvet genel,
20:17
but the results are going to be specific.
412
1205000
2000
ama sonuçlar özel olacak.
20:19
And so the point here is not,
413
1207000
2000
Dolayısıyla burada demek istediğim,
20:21
"This is wonderful," or "We're going to see a transition
414
1209000
3000
"Ah ne güzel", veya "tümüyle kurumsal yapıdan
20:24
from only institutions to only cooperative framework."
415
1212000
3000
tümüyle işbirliği altyapısıyla çalışmaya geçiş olacak"
20:27
It's going to be much more complicated than that.
416
1215000
2000
demek istemiyorum. Daha karmaşık olacak.
20:29
But the point is that it's going to be a massive readjustment.
417
1217000
3000
Ama, muazzam bir düzenlenişin gerçekleşeceğini söylemek istiyorum.
20:32
And since we can see it in advance and know it's coming,
418
1220000
2000
Bunu önceden gördüğümüze ve farkettiğimize göre,
20:34
my argument is essentially: we might as well get good at it.
419
1222000
3000
mümkün olduğunca becermeye bakmamız gerekli.
20:37
Thank you very much.
420
1225000
2000
Çok teşekkür ederim.
20:39
(Applause)
421
1227000
2000
(Alkış)
ABOUT THE SPEAKER
Clay Shirky - Social Media TheoristClay Shirky argues that the history of the modern world could be rendered as the history of ways of arguing, where changes in media change what sort of arguments are possible -- with deep social and political implications.
Why you should listen
Clay Shirky's work focuses on the rising usefulness of networks -- using decentralized technologies such as peer-to-peer sharing, wireless, software for social creation, and open-source development. New technologies are enabling new kinds of cooperative structures to flourish as a way of getting things done in business, science, the arts and elsewhere, as an alternative to centralized and institutional structures, which he sees as self-limiting. In his writings and speeches he has argued that "a group is its own worst enemy."
Shirky is an adjunct professor in New York Universityʼs graduate Interactive Telecommunications Program, where he teaches a course named “Social Weather.” Heʼs the author of several books. This spring at the TED headquarters in New York, he gave an impassioned talk against SOPA/PIPA that saw 1 million views in 48 hours.
Clay Shirky | Speaker | TED.com