TED2009
Bruce Bueno de Mesquita: A prediction for the future of Iran
Bruce Bueno de Mesquita İran'ın geleceğini öngörüyor
Filmed:
Readability: 4.1
1,045,301 views
Bruce Bueno de Mesquita, matematiksel analizi kullanarak, savaş, siyasal iktidar değişimleri, ya da intifada gibi olayları, çoğunlukla da doğru şekilde, tahmin ediyor. Bu tahminleri nasıl yaptığını açıkladıktan sonra, İran'ın geleceği hakkında üç öngörüde bulunuyor
Bruce Bueno de Mesquita - Political scientist
A consultant to the CIA and the Department of Defense, Bruce Bueno de Mesquita has built an intricate computer model that can predict the outcomes of international conflicts with bewildering accuracy. Full bio
A consultant to the CIA and the Department of Defense, Bruce Bueno de Mesquita has built an intricate computer model that can predict the outcomes of international conflicts with bewildering accuracy. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:18
What I'm going to try to do is explain to you
0
0
3000
Bugün burada sizlere, bazı tahminleri kullanarak,
00:21
quickly how to predict,
1
3000
2000
İran'ın gelecek birkaç yıl içerisinde neler yapacağını,
00:23
and illustrate it with some predictions
2
5000
2000
nasıl da öngörüp, açıklayabileceğimizi
00:25
about what Iran is going to do in the next couple of years.
3
7000
5000
kısaca açıklamaya çalışacağım.
00:30
In order to predict effectively,
4
12000
3000
Etkili bir öngörü için,
00:33
we need to use science.
5
15000
3000
bilimi kullanmamız gerekir.
00:36
And the reason that we need to use science
6
18000
3000
Ve bilimi kullanmamızın nedeni de
00:39
is because then we can reproduce what we're doing;
7
21000
2000
öngörülerimizi tekrardan üretebilmemize olanak sağlaması,
00:41
it's not just wisdom or guesswork.
8
23000
3000
bilgelikten kaynaklanmaması ya da kehanet olmamasıdır.
00:44
And if we can predict,
9
26000
3000
Ve geleceği öngörebilirsek,
00:47
then we can engineer the future.
10
29000
2000
geleceği şekillendirebiliriz.
00:49
So if you are concerned to influence energy policy,
11
31000
4000
Diyelimki, enerji politikasını etkilemekle ilgileniyorsunuz,
00:53
or you are concerned to influence national security policy,
12
35000
5000
ya da milli güvenlik politikasını şekillendirmekle alakalısınız,
00:58
or health policy, or education,
13
40000
3000
ya da sağlık, ya da eğitim politikasını,
01:01
science -- and a particular branch of science -- is a way to do it,
14
43000
4000
bilim, ve bilimin özellikle bir dalı, bunları gerçekleştirmenin yoludur,
01:05
not the way we've been doing it,
15
47000
2000
bizim şimdiye kadar yaptığımız gibi,
01:07
which is seat-of-the-pants wisdom.
16
49000
2000
sadece tecrübeyle, değil.
01:09
Now before I get into how to do it
17
51000
2000
Nasıl yapılacağına girmeden önce,
01:11
let me give you a little truth in advertising,
18
53000
3000
size dürüst davranmak istiyorum,
01:14
because I'm not engaged in the business of magic.
19
56000
3000
büyücülükle ilgilenmediğimden ötürü,
01:17
There are lots of thing that the approach I take can predict,
20
59000
4000
bu yaklaşımı kullanarak öngörebileceğim şeyler varken,
01:21
and there are some that it can't.
21
63000
2000
öngöremeyeceğim konular da mevcut.
01:23
It can predict complex negotiations
22
65000
3000
Karmaşık pazarlıkları öngörebilirim
01:26
or situations involving coercion --
23
68000
3000
ya da tehdit içeren durumları,
01:29
that is in essence everything that has to do with politics,
24
71000
4000
aslına bakarsanız siyaset içeren her şeyi
01:33
much of what has to do with business,
25
75000
2000
ya da işletmeyle ilgili birçok şeyi,
01:35
but sorry, if you're looking to speculate in the stock market,
26
77000
6000
ama kusura bakmayın, eğer borsada spekülasyon yapmak istiyorsanız,
01:41
I don't predict stock markets -- OK,
27
83000
2000
borsa tahmini yapmıyorum -- Tamam,
01:43
it's not going up any time really soon.
28
85000
3000
gerçi yakın zamanda yükselmeyeceği de ortada.
01:46
But I'm not engaged in doing that.
29
88000
3000
Ama borsalarla ilgilenmiyorum.
01:49
I'm not engaged in predicting random number generators.
30
91000
3000
Rastgele numara yaratıcılarını da öngörmekle ilgilenmiyorum,
01:52
I actually get phone calls from people
31
94000
2000
aslında insanlar beni arayıp
01:54
who want to know what lottery numbers are going to win.
32
96000
3000
loto da çıkacak numaraları öğrenmek istiyorlar.
01:57
I don't have a clue.
33
99000
3000
Hiçbir fikrim yok.
02:00
I engage in the use of game theory, game theory is a branch of mathematics
34
102000
4000
Oyun teorisiyle, ki matematiğin bir dalıdır, ilgileniyorum
02:04
and that means, sorry, that even in the study of politics,
35
106000
4000
ve kusura bakmayın, matematik malesef
02:08
math has come into the picture.
36
110000
3000
siyaset dahi içerisinde bulunuyor.
02:11
We can no longer pretend that we just speculate about politics,
37
113000
4000
Artık, sadece siyaset hakkında spekülasyon yapmakla yetinemeyiz,
02:15
we need to look at this in a rigorous way.
38
117000
3000
siyasete daha titiz yaklaşmalıyız.
02:18
Now, what is game theory about?
39
120000
3000
Şimdi, nedir bu oyun teorisi?
02:21
It assumes that people are looking out for what's good for them.
40
123000
5000
Oyun teorisi, insanların çıkarcı olduklarını varsayar.
02:26
That doesn't seem terribly shocking --
41
128000
2000
Şok edecek bir haber değil --
02:28
although it's controversial for a lot of people --
42
130000
2000
gerçi bu varsayım birçokları için çelişki içermektedir --
02:30
that we are self-interested.
43
132000
4000
ama kabul edelim ki hepimiz çıkarcıyız.
02:34
In order to look out for what's best for them
44
136000
2000
Çıkarları için en iyisini kollamak için,
02:36
or what they think is best for them,
45
138000
2000
ya da çıkarları için en iyisi olduğunu düşündüklerini,
02:38
people have values -- they identify what they want, and what they don't want.
46
140000
4000
kişiler değerlere sahiptirler ve bunlar, kişilerin ne istediklerini, ne istemediklerini tanımlar.
02:42
And they have beliefs about what other people want,
47
144000
3000
Ve diğer kişilerin ne istediklerine, ya da istemediklerine,
02:45
and what other people don't want, how much power other people have,
48
147000
3000
ya da diğer kişilerin ne kadar güçlü olduğuna, ya da bu kişilerin
02:48
how much those people could get in the way of whatever it is that you want.
49
150000
4000
istediklerini elde etme yolunda nasıl araya girebileceklerine dair belli inançları vardır.
02:52
And they face limitations, constraints,
50
154000
4000
Ve sınırlamalarla, kısıtlarla karşılaşırlar
02:56
they may be weak, they may be located in the wrong part of the world,
51
158000
3000
zayıf olabilirler, ya da dünyanın yanlış tarafında bulunuyorlardır,
02:59
they may be Einstein, stuck away farming
52
161000
3000
çiftçiliğe mahkum birer Einstein olabilirler,
03:02
someplace in a rural village in India not being noticed,
53
164000
4000
ya da Hindistan'ın kırsalında bir köyde fark edilmeyi beklerler,
03:06
as was the case for Ramanujan for a long time,
54
168000
3000
Ramanujan için de, uzun zaman önce, olan buydu,
03:09
a great mathematician but nobody noticed.
55
171000
3000
fark edilmemiş büyük bir matematikçi.
03:12
Now who is rational?
56
174000
2000
Peki kimler akılcıdır?
03:14
A lot of people are worried about what is rationality about?
57
176000
3000
Birçokları akılcılığın gerçekten neyle ilgili olduğuna dair şüphe eder.
03:17
You know, what if people are rational?
58
179000
2000
İnsanlar akılcıdır.
03:19
Mother Theresa, she was rational.
59
181000
3000
Rahibe Teresa akılcıydı.
03:22
Terrorists, they're rational.
60
184000
4000
Teröristler akılcılar.
03:26
Pretty much everybody is rational.
61
188000
3000
Neredeyse herkes akılcıdır.
03:29
I think there are only two exceptions that I'm aware of --
62
191000
3000
Sanırım ancak iki istisnadan bahsedebilirim --
03:32
two-year-olds, they are not rational,
63
194000
2000
küçük çocuklar akılcı değildir,
03:34
they have very fickle preferences,
64
196000
3000
çok maymun iştahlıdırlar,
03:37
they switch what they think all the time,
65
199000
2000
düşünceleri sürekli değişime uğrar,
03:39
and schizophrenics are probably not rational,
66
201000
3000
ve şizofrenler, büyük olasılıkla, akılcı değildir,
03:42
but pretty much everybody else is rational.
67
204000
2000
ama geri kalanların neredeyse hepsi akılcıdır diyebiliriz.
03:44
That is, they are just trying to do
68
206000
2000
Yani, kendi çıkarları için en iyisi olduğunu düşüdüklerini
03:46
what they think is in their own best interest.
69
208000
5000
yapmaya çalışırlar.
03:51
Now in order to work out what people are going to do
70
213000
2000
Şimdi, insanların çıkarları doğrultusunda neler yapacaklarını
03:53
to pursue their interests,
71
215000
2000
anlamak için,
03:55
we have to think about who has influence in the world.
72
217000
2000
dünya üzerinde kimlerin nüfuzu olduğunu düşünmemiz gerekir.
03:57
If you're trying to influence corporations to change their behavior,
73
219000
5000
Eğer şirketlerin kirlilik üretme konusundaki tavırlarını
04:02
with regard to producing pollutants,
74
224000
3000
değiştirmeye çalışıyorsanız,
04:05
one approach, the common approach,
75
227000
2000
bir yaklaşım, genel yaklaşım,
04:07
is to exhort them to be better,
76
229000
2000
şirketleri daha iyi olmaya teşvik etmektir,
04:09
to explain to them what damage they're doing to the planet.
77
231000
3000
onlara Dünya'ya nasıl da zarar verdiklerini açıklamaktır.
04:12
And many of you may have noticed that doesn't have
78
234000
2000
Ve çoğunuzun da fark ettiği üzere bu yaklaşımın,
04:14
as big an effect, as perhaps you would like it to have.
79
236000
4000
çok da büyük bir etkisi yok, ya da bizlerin istediği kadar büyük bir etkisi,
04:18
But if you show them that it's in their interest,
80
240000
3000
ama şirketlere Dünya'yı kirletmemenin kendi çıkarlarına olduğunu gösterirseniz
04:21
then they're responsive.
81
243000
2000
işte o zaman şirketler hevesli hale gelirler.
04:23
So, we have to work out who influences problems.
82
245000
3000
O zaman, sorunlara kimlerin nüfuz ettiğini anlamalıyız.
04:26
If we're looking at Iran, the president of the United States
83
248000
2000
İran'ı ele alırsak, Birleşik Devletler Başkanı
04:28
we would like to think, may have some influence --
84
250000
3000
öyle düşünmek istesek de, belki birazcık nüfuzu olabilir --
04:31
certainly the president in Iran has some influence --
85
253000
4000
tabi ki İran Başkanı'nın bir miktar nüfuzu vardır --
04:35
but we make a mistake if we just pay attention
86
257000
3000
fakat, sadece güç merdiveninin en üstündeki
04:38
to the person at the top of the power ladder
87
260000
3000
insana odaklanarak hata yapmış oluyoruz,
04:41
because that person doesn't know much about Iran,
88
263000
3000
çünkü bu insanlar İran, ya da enerji politikası
04:44
or about energy policy,
89
266000
2000
ya da sağlık politikası,
04:46
or about health care,
90
268000
2000
ya da herhangi bir politika hakkında
04:48
or about any particular policy.
91
270000
2000
aslında çok da bir şey bilmezler.
04:50
That person surrounds himself or herself with advisers.
92
272000
5000
Başkanlar etraflarını danışmanlarla çevirir.
04:55
If we're talking about national security problems,
93
277000
2000
Eğer milli güvenlik hakkında konuşuyorsak,
04:57
maybe it's the Secretary of State,
94
279000
2000
belki Dışişleri Bakanı,
04:59
maybe it's the Secretary of Defense,
95
281000
2000
belki Savunma Bakanı,
05:01
the Director of National Intelligence,
96
283000
2000
Milli İstihbarat Direktörü
05:03
maybe the ambassador to the United Nations, or somebody else
97
285000
2000
belki Birleşmiş Milletler elçisi, ya da bir başkası
05:05
who they think is going to know more about the particular problem.
98
287000
4000
konu hakkında daha çok bilgisi olduğuna inandıkları birileri.
05:09
But let's face it, the Secretary of State doesn't know much about Iran.
99
291000
3000
Ama kabul edelim, Dışişleri Bakanı da İran hakkın da pek bir şey bilmez,
05:12
The secretary of defense doesn't know much about Iran.
100
294000
3000
ya da Savunma Bakanı.
05:15
Each of those people in turn
101
297000
3000
Bu insanların da her biri
05:18
has advisers who advise them,
102
300000
2000
danışmanlarına danışır ki,
05:20
so they can advise the president.
103
302000
3000
Başkan'a akıl verebilsinler.
05:23
There are lots of people shaping decisions
104
305000
3000
Kararları şekillendiren bir sürü insan var
05:26
and so if we want to predict correctly
105
308000
2000
ve eğer doğru öngörü yapmak istersek
05:28
we have to pay attention to everybody
106
310000
3000
sonucu etkilemeye çalışan herkese
05:31
who is trying to shape the outcome,
107
313000
2000
dikkat etmeliyiz,
05:33
not just the people at the pinnacle
108
315000
3000
sadece,
05:36
of the decision-making pyramid.
109
318000
4000
karar alma mekanizmasının tepesindekilere değil.
05:40
Unfortunately, a lot of times we don't do that.
110
322000
2000
Ne yazık ki, çoğu zaman bunu yapmıyoruz.
05:42
There's a good reason that we don't do that,
111
324000
2000
Ve aslında, yapmamak için iyi bir nedenimiz de var,
05:44
and there's a good reason that using game theory and computers,
112
326000
3000
aynı neden oyun teorisi ve bilgisayarları kullanmak ve
05:47
we can overcome the limitation
113
329000
3000
kararlarımızı sadece birkaç insana bakarak
05:50
of just looking at a few people.
114
332000
2000
alma sınırlamasını kaldırmak için de geçerli.
05:52
Imagine a problem with just five decision-makers.
115
334000
4000
5 karar alıcının bulunduğu bir sorun düşünün.
05:56
Imagine for example
116
338000
2000
diyelim ki,
05:58
that Sally over here,
117
340000
2000
şuradaki Sally
06:00
wants to know what Harry, and Jane,
118
342000
3000
Harry, Jane, George ve Frank'in
06:03
and George and Frank are thinking,
119
345000
3000
ne düşündüğü bilmek istiyor,
06:06
and sends messages to those people.
120
348000
2000
ve bu kişilere birer mesaj gönderiyor.
06:08
Sally's giving her opinion to them,
121
350000
2000
Sally kendi görüşünü onlara,
06:10
and they're giving their opinion to Sally.
122
352000
3000
onlar da görüşlerini Sally'e veriyorlar.
06:13
But Sally also wants to know
123
355000
2000
Ama Sally ayrıca
06:15
what Harry is saying to these three,
124
357000
3000
Harry'nin diğer üçüne, diğer üçünün,
06:18
and what they're saying to Harry.
125
360000
2000
Harry'e ne söylediğini bilmek istiyor.
06:20
And Harry wants to know
126
362000
2000
Ve Harry de
06:22
what each of those people are saying to each other, and so on,
127
364000
3000
tüm diğerlerinin birbirlerine neler söylediklerini bilmek istiyor, vesaire,
06:25
and Sally would like to know what Harry thinks those people are saying.
128
367000
3000
ve Sally, Harry'nin diğerlerinin ne söylediği hakkındaki düşüncelerini bilmek istiyor.
06:28
That's a complicated problem; that's a lot to know.
129
370000
3000
Baya karmaşık bir sorun, bilinecek bir sürü şey var.
06:31
With five decision-makers
130
373000
3000
Sadece 5 karar alıcıyla
06:34
there are a lot of linkages --
131
376000
2000
bir sürü bağlantı oluşur --
06:36
120, as a matter of fact,
132
378000
2000
aslına bakarsanız, 120 tane
06:38
if you remember your factorials.
133
380000
2000
Faktöryelleri hatırlarsanız.
06:40
Five factorial is 120.
134
382000
2000
5 faktöryel, 120'ye eşittir.
06:42
Now you may be surprised to know
135
384000
2000
Buna şaşırabilirsiniz fakat,
06:44
that smart people can keep 120 things straight
136
386000
3000
zeki insanlar 120 farklı şeyi
06:47
in their head.
137
389000
2000
düzgün şekilde hatırlayabilirler.
06:49
Suppose we double the number of influencers
138
391000
2000
Farz edelim, karar alıcıların sayısını iki katına çıkardık
06:51
from five to 10.
139
393000
2000
5'ten 10'a.
06:53
Does that mean we've doubled the number of pieces of information
140
395000
4000
Peki, o zaman bu bilgi miktarını da ikiye katladığımız,
06:57
we need to know, from 120 to 240?
141
399000
2000
yani 120'den 240'a, anlamına mı, geliyor?
06:59
No. How about 10 times?
142
401000
2000
Hayır, ya 10 katı?
07:01
To 1,200? No.
143
403000
3000
Yani 1200? Hayır.
07:04
We've increased it to 3.6 million.
144
406000
3000
3.6 milyona arttı.
07:07
Nobody can keep that straight in their head.
145
409000
2000
Bu kadar farklı bilgiyi kimse zihninde tutamaz.
07:09
But computers,
146
411000
3000
Ama bilgisayarlar,
07:12
they can. They don't need coffee breaks,
147
414000
3000
işte onlar bunu yapabilirler. Bilgisayarlar kahve molasına çıkmazlar,
07:15
they don't need vacations,
148
417000
3000
tatile ihtiyaç duymazlar,
07:18
they don't need to go to sleep at night,
149
420000
2000
geceleri uyumazlar,
07:20
they don't ask for raises either.
150
422000
3000
ya da maaşlarına zam istemezler.
07:23
They can keep this information straight
151
425000
2000
Bilgisayarlar, tüm bu bilgiyi düzgün şekilde zihinlerinde tutabilirler,
07:25
and that means that we can process the information.
152
427000
3000
ve bu da bizim bilgiyi işleyebileceğimiz anlamına gelir.
07:28
So I'm going to talk to you about how to process it,
153
430000
2000
Şimdi sizlere, bu bilgiyi nasıl işlemek gerektiği hakkında konuşacağım,
07:30
and I'm going to give you some examples out of Iran,
154
432000
3000
ve Iran'dan bazı örnekler vereceğim,
07:33
and you're going to be wondering,
155
435000
2000
ve sizler de,
07:35
"Why should we listen to this guy?
156
437000
2000
"Neden bu adamı dinlemeliyiz?
07:37
Why should we believe what he's saying?"
157
439000
3000
Neden dediklerine inanalım?" diye, merak edebilirsiniz.
07:40
So I'm going to show you a factoid.
158
442000
4000
O zaman size bir gerçekten bahsedeyim.
07:44
This is an assessment by the Central Intelligence Agency
159
446000
3000
CIA'nın yaptığı bir değerlendirmeye göre,
07:47
of the percentage of time
160
449000
2000
bahsettiğim modelin,
07:49
that the model I'm talking about
161
451000
2000
sonuçları belli olmayan olayları,
07:51
is right in predicting things whose outcome is not yet known,
162
453000
3000
verileri sağlayan uzmanlar dahi yanlış tahmin ettiğinde,
07:54
when the experts who provided the data inputs
163
456000
4000
olayların sonuçlarını doğru tahmin etmesinin
07:58
got it wrong.
164
460000
2000
yüzde olarak ifadesi.
08:00
That's not my claim, that's a CIA claim -- you can read it,
165
462000
3000
Bu benim değil, CIA'nın iddiasıdır -- sizler de okuyabilirsiniz,
08:03
it was declassified a while ago. You can read it in a volume edited by
166
465000
3000
bir süre önce açıklandı. H. Bradford Westerfield, Yale University Press
08:06
H. Bradford Westerfield, Yale University Press.
167
468000
3000
baskılı cildinde okuyabilirsiniz.
08:09
So, what do we need to know
168
471000
2000
Peki, öngörüde bulunmak için
08:11
in order to predict?
169
473000
2000
neler bilmemiz gerekiyor?
08:13
You may be surprised to find out we don't need to know very much.
170
475000
3000
Aslında çok da bilmemiz gerekmediğini görünce şaşırabilirsiniz.
08:16
We do need to know who has a stake
171
478000
3000
Kararın sonucunda kimlerin çıkarı
08:19
in trying to shape the outcome of a decision.
172
481000
5000
olduğunu bilmeliyiz.
08:24
We need to know what they say they want,
173
486000
3000
İstedikleri hakkında söylediklerini bilmeliyiz,
08:27
not what they want in their heart of hearts,
174
489000
3000
kalpten ne istediklerini,
08:30
not what they think they can get,
175
492000
2000
ya da ne alabileceklerini düşündüklerini değil,
08:32
but what they say they want, because that is a strategically chosen position,
176
494000
3000
İstedikleri hakkında söylediklerini bilmeliyiz, çünkü bu stratejik olarak seçilmiş bir konumdur,
08:35
and we can work backwards from that
177
497000
2000
ve buradan geriye doğru çözümleme yaparak
08:37
to draw inferences about important features of their decision-making.
178
499000
4000
kendi karar alma süreçleri hakkında önemli çıkarsamalarda bulunabiliriz.
08:41
We need to know how focused they are
179
503000
2000
Eldeki soruna ne kadar
08:43
on the problem at hand.
180
505000
2000
odaklandıklarını bilmeliyiz.
08:45
That is, how willing are they to drop what they're doing when the issue comes up,
181
507000
3000
Yani, bu mesele ortaya çıktığında eldeki işlerini bırakmak için, ve
08:48
and attend to it instead of something else that's on their plate --
182
510000
4000
meseleyle ilgilenmek için ne kadar istekli oldukları --
08:52
how big a deal is it to them?
183
514000
2000
Bu mesele onlar için ne kadar önemli?
08:54
And how much clout could they bring to bear
184
516000
3000
Ve eğer meseleyle ilgilenmeye başlarlarsa
08:57
if they chose to engage on the issue?
185
519000
5000
ne kadar nüfuz kullanabilirler.
09:02
If we know those things
186
524000
2000
İşte bunları bilirsek,
09:04
we can predict their behavior by assuming that everybody
187
526000
3000
herkesin bir karar için iki şeyi önemseyeceğini varsayarak,
09:07
cares about two things on any decision.
188
529000
5000
meseleye yönelik davranışlarını öngörebiliriz.
09:12
They care about the outcome. They'd like an outcome as close to
189
534000
2000
Sonucu önemsereler. Sonucun,
09:14
what they are interested in as possible.
190
536000
3000
mümkün olduğu kadar kendi çıkarlarına yakın bir sonuç olmasını isterler.
09:17
They're careerists, they also care about getting credit --
191
539000
3000
Ayrıca kariyercidirler, bu nedenle itibar da isterler --
09:20
there's ego involvement,
192
542000
2000
biraz ego tatmini de söz konusudur,
09:22
they want to be seen as important in shaping the outcome,
193
544000
4000
sonucun olmasını sağladıkları, ya da
09:26
or as important, if it's their druthers, to block an outcome.
194
548000
5000
günlerindeyseler, sonucu engelledikleri için önemli olmayı isterler.
09:31
And so we have to figure out how they balance those two things.
195
553000
3000
O zaman, bu iki değişkeni nasıl dengelediklerini bulmak zorundayız.
09:34
Different people trade off
196
556000
2000
Farklı insanlar,
09:36
between standing by their outcome,
197
558000
3000
elde ettikleri sonuçlarda ısrar etmek,
09:39
faithfully holding to it, going down in a blaze of glory,
198
561000
3000
ve inançlı bir şekilde buna tutunmak, ya da
09:42
or giving it up, putting their finger in the wind,
199
564000
3000
boş verip, parmağını rüzgara kaldırıp,
09:45
and doing whatever they think is going to be a winning position.
200
567000
3000
kazanmak için gereken olarak düşündüklerini yapmak arasında bir açmaz yaşarlar.
09:48
Most people fall in between, and if we can work out where they fall
201
570000
3000
Bir çokları bu iki uç noktanın arasında bir yere denk gelir, ve eğer biz
09:51
we can work out how to negotiate with them
202
573000
2000
kişilerin bu iki uç nokta arasında nereye düştüklerini bulabilirsek,
09:53
to change their behavior.
203
575000
2000
davranışlarını değiştirmeleri için nasıl pazarlık yapılması gerektiğini bulabiliriz.
09:55
So with just that little bit of input
204
577000
3000
Yani, birazcık veri kullanarak,
09:58
we can work out what the choices are that people have,
205
580000
3000
kişilerin seçimlerini, ya da risk anlayışlarını
10:01
what the chances are that they're willing to take,
206
583000
3000
ya da neyin peşinde olduklarını, neye değer verdiklerini,
10:04
what they're after, what they value, what they want,
207
586000
3000
ya da isteklerini, veya diğer kişiler hakkındaki inançlarını,
10:07
and what they believe about other people.
208
589000
3000
bulabilir ve anlayabiliriz.
10:10
You might notice what we don't need to know:
209
592000
4000
Neyi bilmemiz gerekmediğini fark etmişsinizdir,
10:14
there's no history in here.
210
596000
2000
tarihe burada yer yok.
10:16
How they got to where they are
211
598000
2000
Oldukları yere nasıl geldikleri,
10:18
may be important in shaping the input information,
212
600000
2000
veri girişini şekillendirmede önemli olabilir,
10:20
but once we know where they are
213
602000
2000
fakat bir kere nerede olduklarını bildiğimiz vakit
10:22
we're worried about where they're going to be headed in the future.
214
604000
3000
artık bulundukları yerden gelecekte nereye gidecekleriyle ilgiliyiz.
10:25
How they got there turns out not to be terribly critical in predicting.
215
607000
4000
Bulundukları yere nasıl geldiklerinin, öngörü sırasında aslında o kadar da önemli olmadığı ortaya çıkıyor.
10:29
I remind you of that 90 percent accuracy rate.
216
611000
4000
Size yüzde 90'lık doğruluk oranını hatırlatırım.
10:33
So where are we going to get this information?
217
615000
2000
Peki, bu bilgileri nereden alıyoruz?
10:35
We can get this information
218
617000
3000
Bu bilgileri, internet,
10:38
from the Internet, from The Economist,
219
620000
3000
Ekonomist, Financial Times,
10:41
The Financial Times, The New York Times,
220
623000
3000
New York Times, U.S. News and World Report vb.
10:44
U.S. News and World Report, lots of sources like that,
221
626000
3000
daha bir çok farklı kaynaktan elde edebiliriz,
10:47
or we can get it from asking experts
222
629000
2000
ya da bulundukları alanın meselelerine hayatını adamış
10:49
who spend their lives studying places and problems,
223
631000
3000
işin uzmanlarına sorabiliriz,
10:52
because those experts know this information.
224
634000
3000
çünkü bu uzmanlar halihazırda bu bilgiye sahipler.
10:55
If they don't know, who are the people trying to influence the decision,
225
637000
3000
Meseleyi etkileyecek kişileri,
10:58
how much clout do they have,
226
640000
2000
bunların nüfuzunu, ya da meseleyle olan ilgilerini
11:00
how much they care about this issue, and what do they say they want,
227
642000
3000
ya da istekleri hakkında söylediklerini bilmek,
11:03
are they experts? That's what it means to be an expert,
228
645000
3000
zaten mesele hakkında uzman olmak anlamına gelir,
11:06
that's the basic stuff an expert needs to know.
229
648000
4000
bir uzmanın bilmesi gereken en basit şeyler bunlardır.
11:10
Alright, lets turn to Iran.
230
652000
2000
Peki, şimdi İran'a bakalım.
11:12
Let me make three important predictions --
231
654000
3000
Üç tane çok önemli öngörüde bulunacağım --
11:15
you can check this out, time will tell.
232
657000
3000
doğruluklarını kontrol edebilirsiniz, zaman gösterecektir.
11:18
What is Iran going to do about its nuclear weapons program?
233
660000
8000
İran Nükleer Silah Programı hakkında ne yapacak?
11:26
How secure is the theocratic regime in Iran?
234
668000
3000
İran'daki teokratik rejim ne kadar güvencede?
11:29
What's its future?
235
671000
2000
İran'ın geleceğinde ne yatıyor?
11:31
And everybody's best friend,
236
673000
3000
Ve herkesin en iyi dostu,
11:34
Ahmadinejad. How are things going for him?
237
676000
3000
Ahmad-i Nejad. Onun için zaman ne gösterecek?
11:37
How are things going to be working out for him in the next year or two?
238
679000
6000
Bir ya da iki sene içerisinde işler istediği gibi yürüyecek mi?
11:43
You take a look at this, this is not based on statistics.
239
685000
3000
Dikkatinizi çekerim, bunlar istatistiğe bağlı değil.
11:46
I want to be very clear here. I'm not projecting some past data into the future.
240
688000
5000
Bir daha üzerine basmak isterim. Burada geçmiş veri kullanılarak geleceğe yönelik bir öngörüde bulunmuyorum.
11:51
I've taken inputs on positions and so forth,
241
693000
3000
Stratejik konumlamalar vs. hakkında veriler topladım,
11:54
run it through a computer model
242
696000
2000
bunları, ilişki dinamiklerini taklit eden
11:56
that had simulated the dynamics of interaction,
243
698000
3000
bir bilgisayar modelinde işledim,
11:59
and these are the simulated dynamics,
244
701000
2000
ve tüm bunlar modelde ortaya çıkan sonuçlar,
12:01
the predictions about the path of policy.
245
703000
3000
politika yönü hakkında öngörüler.
12:04
So you can see here on the vertical axis,
246
706000
3000
Dikey düşümde,
12:07
I haven't shown it all the way down to zero,
247
709000
2000
Sıfıra kadar tüm olasılıkları göstermiyorum,
12:09
there are lots of other options, but here I'm just showing you the prediction,
248
711000
3000
birçok farklı sonuç ortaya çıkıyor, ben size asıl öngörüleri gösteriyorum,
12:12
so I've narrowed the scale.
249
714000
2000
o nedenle ölçeği daralttım,
12:14
Up at the top of the axis, "Build the Bomb."
250
716000
3000
Tepede, "Bombayı Üret." var.
12:17
At 130, we start somewhere above 130,
251
719000
4000
130'da, ve biraz üzerinde,
12:21
between building a bomb, and making enough weapons-grade fuel
252
723000
3000
bomba üretmek ile silah sınıfı hammaddeyi üretmek arasında
12:24
so that you could build a bomb.
253
726000
2000
yani bomba üretebilirsiniz.
12:26
That's where, according to my analyses,
254
728000
3000
Burası, benim analizlerime dayanarak,
12:29
the Iranians were at the beginning of this year.
255
731000
3000
İran'ın bu sene başında bulunduğu nokta.
12:32
And then the model makes predictions down the road.
256
734000
3000
Ve sonrasında model öngörülerde bulunmaya başlıyor,
12:35
At 115 they would only produce enough weapons grade fuel
257
737000
4000
115'te sadece silah sınıfı hammaddeyi üretirler
12:39
to show that they know how, but they wouldn't build a weapon:
258
741000
2000
böylece nasıl yapılacağını bildiklerini gösterebilirler, ama silahı üretmezler,
12:41
they would build a research quantity.
259
743000
2000
araştırmalara yönelik bir miktarda üretirler.
12:43
It would achieve some national pride,
260
745000
2000
Böyle milli gurur elde ederler,
12:45
but not go ahead and build a weapon.
261
747000
3000
ama bombayı üretmezler.
12:48
And down at 100 they would build civilian nuclear energy,
262
750000
2000
100'de sivil kullanıma yönelik nükleer enerji üretirler,
12:50
which is what they say is their objective.
263
752000
4000
ki zaten onlar da hedeflerinin bu olduğunu söylüyor.
12:54
The yellow line shows us the most likely path.
264
756000
3000
Sarı çizgi, en olası yolu gösteriyor.
12:57
The yellow line includes an analysis
265
759000
1000
Sarı çizgi,
12:58
of 87 decision makers in Iran,
266
760000
3000
İran'daki 87 karar mercinin,
13:01
and a vast number of outside influencers
267
763000
3000
ve İran'ın davranışını değiştirmek isteyen birçok dış etkinin,
13:04
trying to pressure Iran into changing its behavior,
268
766000
3000
ABD, Mısır, Suudi Arabistan,
13:07
various players in the United States, and Egypt,
269
769000
3000
Rusya, Avrupa Birliği, Japonya vb.
13:10
and Saudi Arabia, and Russia, European Union,
270
772000
2000
analizini
13:12
Japan, so on and so forth.
271
774000
2000
içeriyor.
13:14
The white line reproduces the analysis
272
776000
4000
Beyaz çizgiyse aynı analizi,
13:18
if the international environment
273
780000
2000
uluslararası ortam
13:20
just left Iran to make its own internal decisions,
274
782000
3000
İran'ı kendi iç kararları konusunda
13:23
under its own domestic political pressures.
275
785000
2000
kendi iç siyasi baskılarıyla başbaşa bırakmasını,
13:25
That's not going to be happening,
276
787000
2000
ki böyle bir şeyin olması mümkün değil, öngörerek yeniden yapıyor.
13:27
but you can see that the line comes down faster
277
789000
4000
Ama açıkça görüldüğü gibi çizgi daha hızlı düşmeye başlıyor.
13:31
if they're not put under international pressure,
278
793000
3000
Eğer uluslararası baskı asltında bırakılmazsa,
13:34
if they're allowed to pursue their own devices.
279
796000
2000
ve İran'ın kendi isteklerini kovalamasına izin verilirse.
13:36
But in any event, by the end of this year,
280
798000
3000
Her halükarda, bu senenin sonunda
13:39
beginning of next year, we get to a stable equilibrium outcome.
281
801000
3000
gelecek senenin başında, istikrarlı bir denge noktasını elde ediyoruz.
13:42
And that equilibrium is not what the United States would like,
282
804000
4000
Ve bu denge noktası, her ne kadar ABD'nin istemediği,
13:46
but it's probably an equilibrium that the United States can live with,
283
808000
3000
fakat hem ABD'nin hem de birçoklarının
13:49
and that a lot of others can live with.
284
811000
2000
kaldırabileceği bir denge noktası.
13:51
And that is that Iran will achieve that nationalist pride
285
813000
4000
Ve bu da İran'ın araştırmalar sonucu silah için gerekli hammaddeyi
13:55
by making enough weapons-grade fuel, through research,
286
817000
4000
üreterek, milli gururu elde eder ve
13:59
so that they could show that they know how to make weapons-grade fuel,
287
821000
4000
böylece herkese silah sınıfı hammadde üretmeyi bildiklerini gösterir,
14:03
but not enough to actually build a bomb.
288
825000
5000
fakat gerçek bir silah üretmezler.
14:08
How is this happening?
289
830000
2000
Peki, bu nasıl oluyor?
14:10
Over here you can see this is the distribution
290
832000
4000
Yukarıda bugünkü sivil nükleer enerji yanlısı
14:14
of power in favor of civilian nuclear energy today,
291
836000
5000
güç bloğunu görebilirsiniz,
14:19
this is what that power block is predicted to be like
292
841000
3000
bu da aynı güç bloğunun 2010 sonları
14:22
by the late parts of 2010, early parts of 2011.
293
844000
6000
2011 başları gibi nasıl olacağı öngörüsü.
14:28
Just about nobody supports research on weapons-grade fuel today,
294
850000
4000
Şu anda, neredeyse hiç kimse silah sınıfı hammadde üretimini desteklemezken,
14:32
but by 2011 that gets to be a big block,
295
854000
3000
2011'de bu büyük bir blok haline geliyor,
14:35
and you put these two together, that's the controlling influence in Iran.
296
857000
4000
ve bu ikisini bir araya getirdiğiniz zaman, İran'da hakim nüfuzu tanımlarsınız.
14:39
Out here today, there are a bunch of people --
297
861000
3000
Şu aralar, bazıları
14:42
Ahmadinejad for example --
298
864000
2000
Ahmedinejad mesela --
14:44
who would like not only to build a bomb,
299
866000
2000
silah üretmekle yetinmeyip,
14:46
but test a bomb.
300
868000
2000
ayrıca silahı deneme taraftarı da.
14:48
That power disappears completely;
301
870000
2000
2011'de bu güç tamamen yok oluyor,
14:50
nobody supports that by 2011.
302
872000
3000
kimse bu düşünceyi desteklemeyecek.
14:53
These guys are all shrinking,
303
875000
2000
Şunların hepsi ufalıyor,
14:55
the power is all drifting out here,
304
877000
3000
ve güç bu tarafa doğru sürükleniyor.
14:58
so the outcome is going to be the weapons-grade fuel.
305
880000
3000
yani sonuç, silah sınıfı hammade üretimi olacak.
15:01
Who are the winners and who are the losers in Iran?
306
883000
3000
İran'da kazananlar ve kaybedenler kimler?
15:04
Take a look at these guys, they're growing in power,
307
886000
3000
Şu adamlara bakın, güçleniyorlar,
15:07
and by the way, this was done a while ago
308
889000
3000
ve bu arada, bu araştırma bir süre önce,
15:10
before the current economic crisis,
309
892000
2000
ekonomik kriz öncesinde yapıldı
15:12
and that's probably going to get steeper.
310
894000
2000
yani bu artış daha da hızlanmış olabilir.
15:14
These folks are the moneyed interests in Iran,
311
896000
2000
Bu arkadaşlar da, İran'daki paralı çıkar çevreleri,
15:16
the bankers, the oil people, the bazaaries.
312
898000
4000
bankerler, petrol zenginleri, bazariler,
15:20
They are growing in political clout,
313
902000
3000
bir yandan mollalar kendilerini yalıtırlarken,
15:23
as the mullahs are isolating themselves --
314
905000
3000
paralı çıkar çevrelerin siyasi nüfuzu ise artmakta,
15:26
with the exception of one group of mullahs,
315
908000
2000
yalnız bir grup molla diğerlerinden biraz farklı,
15:28
who are not well known to Americans.
316
910000
2000
Amerikalılar tarafından pek bilinmemekle beraber,
15:30
That's this line here, growing in power,
317
912000
2000
şuradaki çizgi, güçleniyor
15:32
these are what the Iranians call the quietists.
318
914000
4000
Bunlar, İranlılar "dinginciler" olarak biliniyorlar.
15:36
These are the Ayatollahs, mostly based in Qom,
319
918000
3000
Bunlar Ayetullahçılar, çoğunlukla Kum şehri civarında yerleşik,
15:39
who have great clout in the religious community,
320
921000
4000
dini kesimlerde büyük nüfuzları olmasına rağmen,
15:43
have been quiet on politics and are going to be getting louder,
321
925000
3000
siyasette sessiz kalmışlar, fakat İran'ın sağlıksız bir yöne
15:46
because they see Iran going in an unhealthy direction,
322
928000
2000
doğru, Humeyni'nin aklındakilerinin tersine,
15:48
a direction contrary
323
930000
2000
gidişini gördüklerinden ötürü
15:50
to what Khomeini had in mind.
324
932000
4000
sesleri yükseliyor.
15:54
Here is Mr. Ahmadinejad.
325
936000
2000
Burada da Ahmedinejad Beyefendi.
15:56
Two things to notice: he's getting weaker,
326
938000
3000
İki şeye dikkat, kendisi zayıflıyor,
15:59
and while he gets a lot of attention in the United States,
327
941000
2000
ve kendisine ABD tarafından çok fazla ihtimam gösterilse bile,
16:01
he is not a major player in Iran.
328
943000
2000
İran'da büyük bir oyuncu değil,
16:03
He is on the way down.
329
945000
2000
aşağı doğru bir yola girmiş halde.
16:05
OK, so I'd like you to take a little away from this.
330
947000
4000
Tamam, şimdi sizleri bu konudan biraz uzaklaştıralım.
16:09
Everything is not predictable: the stock market
331
951000
2000
Her şey öngörülebilir değildir, ya da borsa
16:11
is, at least for me, not predictable,
332
953000
3000
en azından benim için, öngörülebilir değil,
16:14
but most complicated negotiations are predictable.
333
956000
5000
ama çoğu karmaşık pazarlıklar öngörülebilirdirler.
16:19
Again, whether we're talking health policy, education,
334
961000
4000
Yine, ister sağlık politikası, eğitim konuşalım,
16:23
environment, energy,
335
965000
3000
ister çevre, enerji, ya da
16:26
litigation, mergers,
336
968000
2000
davalar, şirket birleşmeleri,
16:28
all of these are complicated problems
337
970000
2000
tüm bunlar,
16:30
that are predictable,
338
972000
2000
bu teknoloji ugulanarak,
16:32
that this sort of technology can be applied to.
339
974000
4000
öngörülebilir hale gelebilirler.
16:36
And the reason that being able to predict those things is important,
340
978000
5000
Ve bunları öngörebilemizin önemli olmasının nedeni,
16:41
is not just because you might run a hedge fund and make money off of it,
341
983000
3000
bir hedge fon yönetip, para kazanabilme ihtimaliniz değil,
16:44
but because if you can predict what people will do,
342
986000
3000
eğer insanların yapacaklarını öngörebilirseniz,
16:47
you can engineer what they will do.
343
989000
3000
ne yapacaklarının mühendisliğini yapabilirsiniz.
16:50
And if you engineer what they do you can change the world,
344
992000
2000
Ve bu mühendisliği yapabilirseniz dünyayı değiştirebilir,
16:52
you can get a better result.
345
994000
2000
ve daha iyi sonuçlar elde edebilirsiniz.
16:54
I would like to leave you with one thought, which is
346
996000
3000
Son olarak, bana göre
16:57
for me, the dominant theme of this gathering,
347
999000
5000
bu toplantının anafikri,
17:02
and is the dominant theme of this way of thinking about the world.
348
1004000
3000
dünya hakkında bu şekilde düşünmenin anafikriyle örtüşüyor.
17:05
When people say to you,
349
1007000
3000
İnsanlar size
17:08
"That's impossible,"
350
1010000
2000
"Bu imkansızdır," dediklerinde
17:10
you say back to them,
351
1012000
2000
siz de onlara dönüp,
17:12
"When you say 'That's impossible,'
352
1014000
2000
"Sen 'Bu imkansızdır,' dediğinde
17:14
you're confused with,
353
1016000
2000
aslında
17:16
'I don't know how to do it.'"
354
1018000
3000
'nasıl yapılabileceğini bilmiyorum'la karıştırıyorsun." deyin.
17:19
Thank you.
355
1021000
2000
Teşekkürler.
17:21
(Applause)
356
1023000
4000
(Alkış)
17:25
Chris Anderson: One question for you.
357
1027000
2000
Chris Anderson: Bir soru
17:27
That was fascinating.
358
1029000
3000
Büyüleyiciydi.
17:30
I love that you put it out there.
359
1032000
3000
Bunları göstermene bayıldım.
17:33
I got very nervous halfway through the talk though,
360
1035000
2000
Yalnız konuşmanın yarısında modelinin içerisine,
17:35
just panicking whether you'd included in your model, the possibility that
361
1037000
3000
tüm bu öngörüyü insanlarla paylaşmanın sonuçları değiştirebileceği ihtimalini de
17:38
putting this prediction out there might change the result.
362
1040000
4000
ekleyip eklemediğin hakkında endişelenip, panikledim.
17:42
We've got 800 people in Tehran who watch TEDTalks.
363
1044000
3000
Tahran'da TEDTalks izleyen 800 kişi var.
17:45
Bruce Bueno de Mesquita: I've thought about that,
364
1047000
2000
Bruce Bueno de Mesquita: Aslına bakarsan düşündüm,
17:47
and since I've done a lot of work for the intelligence community,
365
1049000
4000
Entelijensiyayla birçok işler yapmamdan ötürü,
17:51
they've also pondered that.
366
1053000
2000
bunu da zihinlerinde tartmışlardır.
17:53
It would be a good thing if
367
1055000
3000
Aslında insanlar,
17:56
people paid more attention, took seriously,
368
1058000
3000
daha fazla ihtimam gösterse, ciddiye alsa,
17:59
and engaged in the same sorts of calculations,
369
1061000
2000
ve bu tarz hesaplamalarla uğraşsa ne iyi olurdu,
18:01
because it would change things. But it would change things in two beneficial ways.
370
1063000
4000
çünkü böylece bir şeyler değişirdi. Ve iki türlü şekilde iyiye doğru değişiklik olurdu.
18:05
It would hasten how quickly people arrive at an agreement,
371
1067000
6000
İnsanların bir anlaşmaya varmasını hızlandırırdı,
18:11
and so it would save everybody a lot of grief and time.
372
1073000
3000
böylece herkese bir sürü zaman ve gamdan tasarruf ettirirdi.
18:14
And, it would arrive at an agreement that everybody was happy with,
373
1076000
4000
Ve, böylece herkesin mutlu olduğu anlaşmalara,
18:18
without having to manipulate them so much --
374
1080000
3000
insanları o kadar da idare etmeden ulaşılırdı --
18:21
which is basically what I do, I manipulate them.
375
1083000
3000
ki benim de temelde yaptığım bu, insanları idare etmek.
18:24
So it would be a good thing.
376
1086000
2000
Yani, iyi bir şey olurdu.
18:26
CA: So you're kind of trying to say, "People of Iran, this is your destiny, lets go there."
377
1088000
4000
CA: Yani demeye çalıştığın, "İran halkı, bu tahmin sizin kaderiniz, haydi gidelim."
18:30
BBM: Well, people of Iran, this is what many of you are going to evolve to want,
378
1092000
6000
BBM: Şöyle ki, İran halkı, bu tahmin çoğunuzun yakında isteyeceği bir sonuç,
18:36
and we could get there a lot sooner,
379
1098000
2000
ve bu sonucu çok daha çabuk elde edebiliriz,
18:38
and you would suffer a lot less trouble from economic sanctions,
380
1100000
3000
ve böylece sizler ekonomik yaptırımlardan çok daha az etkilenirken,
18:41
and we would suffer a lot less fear of the use of military force on our end,
381
1103000
6000
bizler de kendi tarafımızda askeri güç kullanmanın korkusunu çok daha az yaşarız,
18:47
and the world would be a better place.
382
1109000
2000
ve dünya daha iyi bir yer haline gelir.
18:49
CA: Here's hoping they hear it that way. Thank you very much Bruce.
383
1111000
3000
CA: Umalım ki, onlarda bu şekilde anlıyor olsunlar. Teşekkürler Bruce.
18:52
BBM: Thank you.
384
1114000
2000
BBM: Teşekkürler.
18:54
(Applause)
385
1116000
5000
(Alkış)
ABOUT THE SPEAKER
Bruce Bueno de Mesquita - Political scientistA consultant to the CIA and the Department of Defense, Bruce Bueno de Mesquita has built an intricate computer model that can predict the outcomes of international conflicts with bewildering accuracy.
Why you should listen
Every motive has a number, says Bruce Bueno de Mesquita. A specialist in foreign policy, international relations and state building, he is also a leading -- if controversial -- scholar of rational choice theory, which says math underlies the nation-scale consequences of individuals acting for personal benefit. He created forecasting technology that has, time and again, exceeded the accuracy of old-school analysis, even with thorny quarrels charged by obscure contenders, and often against odds. (One example: He called the second Intifada two years in advance.)
Bueno de Mesquita's company, Mesquita & Roundell, sells his system's predictions and analysis to influential government and private institutions that need heads-ups on policy. He teaches at NYU and is a senior fellow at the Hoover Institution.
Bruce Bueno de Mesquita | Speaker | TED.com