TED2009
Sean Gourley: The mathematics of war
Sean Gourley ile savaşın matematiği üzerine
Filmed:
Readability: 3.6
1,030,256 views
Haberlerdeki ham verileri yakalayıp ve onları grafik üzerine yerleştiren, Sean Gourley ve takımı modern savaşın doğası hakkında çarpıcı bir sonuç ileri sürdü. -- ve belki çatışmaları önleyecek bir model.
Sean Gourley - Physicist and military theorist
Sean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow. Full bio
Sean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
We look around the media, as we see on the news from Iraq,
0
0
3000
Medyaya bakıyoruz, haberleri izliyoruz Irak’taki,
00:15
Afghanistan, Sierra Leone,
1
3000
3000
Afganistan’daki, Sierra Leone’deki,
00:18
and the conflict seems incomprehensible to us.
2
6000
4000
ve çatışma bize anlaşılmaz geliyor.
00:22
And that's certainly how it seemed to me when I started this project.
3
10000
4000
Bu projeye başladığım anda bana nasıl gözüktüğü tamamen böyleydi.
00:26
But as a physicist,
4
14000
2000
Ancak bir fizikçi olarak,
00:28
I thought, well if you give me some data,
5
16000
3000
Düşündüm ki; bana biraz veri sağlarsanız,
00:31
I could maybe understand this. You know, give us a go.
6
19000
2000
Belki bunu nedenini anlayabilirim. Bilirsiniz, sadece bir fırsat verin.
00:33
So as a naive New Zealander
7
21000
2000
Saf bir Yeni Zelandalı olarak
00:35
I thought, well I'll go to the Pentagon.
8
23000
2000
Düşündüm ki; Pentagon’a gideceğim.
00:37
Can you get me some information?
9
25000
2000
Biraz bilgi edinebilir miyim?
00:39
(Laughter)
10
27000
3000
(Gülüşmeler)
00:42
No. So I had to think a little harder.
11
30000
4000
Hayır. Bu yüzden biraz daha fazla düşünmek zorundaydım.
00:46
And I was watching the news one night in Oxford.
12
34000
3000
Bir gece Oxford'tayken haberleri izliyordum
00:49
And I looked down at the chattering heads on my channel of choice.
13
37000
3000
Ve izlediğim kanaldaki gevezelere baktım.
00:52
And I saw that there was information there.
14
40000
2000
Ve gördüm ki; burada bilgi duruyor.
00:54
There was data within the streams of news that we consume.
15
42000
3000
Tükettiğimiz haber akışının içinde veriler var.
00:57
All this noise around us actually has information.
16
45000
4000
Etrafımızdaki bütün bu yaygara bilgi taşıyor.
01:01
So what I started thinking was,
17
49000
2000
Dolayısıyla düşündüğüm şey,
01:03
perhaps there is something like open source intelligence here.
18
51000
3000
belki de açık kaynak istihbaratı gibi bir şey burada olabilir.
01:06
If we can get enough of these streams of information together,
19
54000
3000
Bu bilgi akışını bir araya getirebilirsek
01:09
we can perhaps start to understand the war.
20
57000
3000
belki savaşı anlamaya başlayabiliriz.
01:12
So this is exactly what I did. We started bringing a team together,
21
60000
3000
Yaptığım şey de tamamen budur. Bir takım oluşturmaya başladık,
01:15
an interdisciplinary team of scientists,
22
63000
2000
bilim adamların olduğu disiplinlerarası bir takım
01:17
of economists, mathematicians.
23
65000
3000
ekonomistlerin, matematikçilerin olduğu
01:20
We brought these guys together and we started to try and solve this.
24
68000
3000
Bu adamları bir araya getirdik ve bunu denemeye ve çözmeye başladık.
01:23
We did it in three steps.
25
71000
2000
Üç adımda gerçekleştirdik.
01:25
The first step we did was to collect. We did 130 different sources of information --
26
73000
4000
İlk adım bir araya getirmekti. 130 farklı bilgi kaynağını topladık --
01:29
from NGO reports to newspapers and cable news.
27
77000
3000
hükümet dışı kaynaklardan, gazetelerden ve haber kanallarından
01:32
We brought this raw data in and we filtered it.
28
80000
3000
İşlenmemiş bu verileri aldık ve filtreledik.
01:35
We extracted the key bits on information to build the database.
29
83000
3000
Veri tabanını oluşturmak için kilit bölümleri aldık.
01:38
That database contained
30
86000
2000
Bu veri tabanının içerdikleri
01:40
the timing of attacks,
31
88000
2000
saldırıların zamanlaması
01:42
the location, the size and the weapons used.
32
90000
2000
konumu, büyüklüğü ve kullanılan silahları.
01:44
It's all in the streams of information we consume daily,
33
92000
3000
Her gün kullandığımız bilgi akışının içinde olanlar şeyler.
01:47
we just have to know how to pull it out.
34
95000
2000
sadece bunu nasıl çekip çıkartacağımızı bilmemiz gerekiyordu.
01:49
And once we had this we could start doing some cool stuff.
35
97000
2000
Ve bir kere yaptıktan sonra eğlenceli kısma başlayabilirdik.
01:51
What if we were to look at the distribution of the sizes of attacks?
36
99000
3000
İster misiniz saldırıların büyüklüğünün dağılımına bir bakalım?
01:54
What would that tell us?
37
102000
2000
Bize ne söyleyecekti?
01:56
So we started doing this. And you can see here
38
104000
2000
O nedenle bunu yapmaya başladık. Ve burada görebilirsiniz
01:58
on the horizontal axis
39
106000
2000
yatay eksen üzerinde
02:00
you've got the number of people killed in an attack
40
108000
2000
bir saldırıda ölen insanların sayısını biliyorsunuz
02:02
or the size of the attack.
41
110000
2000
ya da saldırının büyüklüğü.
02:04
And on the vertical axis you've got the number of attacks.
42
112000
3000
Ve dikey eksen üzerinde saldırıların sayısı bulunmaktadır.
02:07
So we plot data for sample on this.
43
115000
2000
Verileri örnek için bunun üzerinde yerleştiriyoruz.
02:09
You see some sort of random distribution --
44
117000
2000
Bir nevi tesadüfi dağılım görmektesiniz --
02:11
perhaps 67 attacks, one person was killed,
45
119000
3000
belki 67 saldırıda, bir kişi öldürüldü,
02:14
or 47 attacks where seven people were killed.
46
122000
3000
veya 47 saldırıda 7 kişi öldürüldü.
02:17
We did this exact same thing for Iraq.
47
125000
2000
Bunun aynısını Irak üzerinde denedik.
02:19
And we didn't know, for Iraq what we were going to find.
48
127000
3000
Irak için ne bulacağımızdan haberimiz yoktu.
02:22
It turns out what we found was pretty surprising.
49
130000
4000
Sonunda bulduklarımız oldukça şaşırtıcıydı.
02:26
You take all of the conflict,
50
134000
2000
Bütün bu anlaşmazlıkları alın,
02:28
all of the chaos, all of the noise,
51
136000
2000
bütün bu kaos, gürültü,
02:30
and out of that
52
138000
2000
ve bunun dışında
02:32
comes this precise mathematical distribution
53
140000
2000
bu kesin matematiksel dağılım ortaya çıkıyor
02:34
of the way attacks are ordered in this conflict.
54
142000
3000
bu çatışmada düzenlenen saldırıların davranışı.
02:37
This blew our mind.
55
145000
2000
Zihnimizde şimşekler çaktı
02:39
Why should a conflict like Iraq have this
56
147000
4000
Neden Irak gibi bir çatışmada elde ettik böyle bir şeyi
02:43
as its fundamental signature?
57
151000
2000
asıl olan bir işareti?
02:45
Why should there be order in war?
58
153000
2000
Niçin savaşın içinde böyle bir düzen vardı?
02:47
We didn't really understand that.
59
155000
2000
Bunu aslında anlamadık.
02:49
We thought maybe there is something special about Iraq.
60
157000
4000
Düşündük ki; belki de Irak’ı özel yapan bir şey var.
02:53
So we looked at a few more conflicts.
61
161000
2000
Bu yüzden birkaç çatışmaya daha baktık.
02:55
We looked at Colombia, we looked at Afghanistan,
62
163000
2000
Kolombiya'dakine baktık, Afganistan’dakine baktık,
02:57
and we looked at Senegal.
63
165000
2000
ve Senegal’dakine baktık.
02:59
And the same pattern emerged in each conflict.
64
167000
2000
Her çatışma da aynı model ortaya çıktı.
03:01
This wasn't supposed to happen.
65
169000
2000
Olması gereken bu değildi.
03:03
These are different wars, with different religious factions,
66
171000
3000
Bunlar farklı savaşlar, farklı dinsel ayrılıklar,
03:06
different political factions, and different socioeconomic problems.
67
174000
3000
farklı politik itilaflar, ve farklı sosyoekonomik problemler var.
03:09
And yet the fundamental patterns underlying them
68
177000
4000
Yine de altında yatan temel modeller
03:13
are the same.
69
181000
3000
aynıydı.
03:16
So we went a little wider.
70
184000
2000
Biraz daha kapsamı genişlettik
03:18
We looked around the world at all the data we could get our hands on.
71
186000
3000
Elimize geçirebileceğimiz dünyadaki bütün verileri gözden geçirdik.
03:21
From Peru to Indonesia,
72
189000
3000
Peru’dan Endonezya’ya
03:24
we studied this same pattern again.
73
192000
2000
aynı modeli tekrar çalıştık.
03:26
And we found that not only
74
194000
3000
Bulduklarımız sadece
03:29
were the distributions these straight lines,
75
197000
2000
bu doğrusal dağılımlar değil,
03:31
but the slope of these lines, they clustered around
76
199000
2000
ama bu doğruların eğimiydi, onların toplandığı
03:33
this value of alpha equals 2.5.
77
201000
3000
Alfa'nın bu değeri 2.5 'a eşittir.
03:36
And we could generate an equation
78
204000
2000
Ve oluşturacağımız formülle
03:38
that could predict the likelihood of an attack.
79
206000
3000
bir saldırının olasılığını tahmin edebilirdik.
03:41
What we're saying here
80
209000
2000
Burada söylediğimiz
03:43
is the probability of an attack killing X number of people
81
211000
4000
X sayıdaki insanın öldüğü bir saldırının olasılığıdır.
03:47
in a country like Iraq
82
215000
2000
Irak gibi bir ülkede mesela,
03:49
is equal to a constant, times the size of that attack,
83
217000
3000
ya da bir sabite, saldırının büyüklüğünün katlarına eşittir,
03:52
raised to the power of negative alpha.
84
220000
3000
negatif Alfa üssüne yükseltilmiş bir sayı olabilir.
03:55
And negative alpha is the slope of that line I showed you before.
85
223000
6000
Ve negatif Alfa size daha önce gösterdiğim doğrunun eğimidir.
04:01
So what?
86
229000
2000
Peki n'olcak?
04:03
This is data, statistics. What does it tell us about these conflicts?
87
231000
3000
Bu veri istatistikidir. Bize bu çatışmalar hakkında ne diyor?
04:06
That was a challenge we had to face as physicists.
88
234000
3000
Biz fizikçiler olarak karşılaştığımız bir meseldir bu.
04:09
How do we explain this?
89
237000
3000
Bunu nasıl açıklayabiliriz?
04:12
And what we really found was that alpha,
90
240000
2000
Gerçekten bulduğumuz Alfa
04:14
if we think about it, is the organizational
91
242000
2000
Eğer gerçekten bunun hakkında kafa yorarsak, bu örgütsel
04:16
structure of the insurgency.
92
244000
3000
ayaklanmanın yapısıdır
04:19
Alpha is the distribution of the sizes of attacks,
93
247000
3000
Alfa, saldırıların boyutlarının dağılımıdır.
04:22
which is really the distribution
94
250000
2000
gerçek dağılımıdır
04:24
of the group strength carrying out the attacks.
95
252000
2000
saldırıları düzenleyen grup direncinin.
04:26
So we look at a process of group dynamics:
96
254000
2000
Bu nedenle grup dinamiklerinin bir sürecine bakarsak --
04:28
coalescence and fragmentation,
97
256000
3000
birleşme ve parçalara ayrılma.
04:31
groups coming together, groups breaking apart.
98
259000
2000
Gruplar bir araya geliyor. Gruplar dağılıyor.
04:33
And we start running the numbers on this. Can we simulate it?
99
261000
3000
Bunun üzerindeki sayıları kullanmaya başlıyoruz. Bunu simüle edebilir miyiz?
04:36
Can we create the kind of patterns that we're seeing
100
264000
3000
Gördüğümüz modellerin benzerini yapabilir miyiz
04:39
in places like Iraq?
101
267000
3000
Irak gibi yerlerde?
04:42
Turns out we kind of do a reasonable job.
102
270000
2000
Sonuçta mantıklı bir iş çıkarabilir sayılırız.
04:44
We can run these simulations.
103
272000
2000
Bu simülasyonları oluşturabiliriz.
04:46
We can recreate this using a process of group dynamics
104
274000
3000
Grup dinamiklerini kullanarak bunu tekrardan oluşturabiliriz
04:49
to explain the patterns that we see
105
277000
2000
gördüğümüz bu modelleri açıklamak için
04:51
all around the conflicts around the world.
106
279000
5000
dünyanın her tarafında olan çatışmalardaki.
04:56
So what's going on?
107
284000
2000
Peki neler oluyor?
04:58
Why should these different -- seemingly different conflicts
108
286000
3000
Niçin bunlar farklı -- görünüşe göre farklı çatışmalar
05:01
have the same patterns?
109
289000
2000
benzer modellere sahip?
05:03
Now what I believe is going on is that
110
291000
3000
Şimdi devam etmekte olan inandığım şey
05:06
the insurgent forces, they evolve over time. They adapt.
111
294000
4000
isyancı güçler zamanla gelişiyorlar. Uyum sağlıyorlar.
05:10
And it turns out there is only one solution
112
298000
2000
Sonuçta tek bir çözüm noktasına geliyor
05:12
to fight a much stronger enemy.
113
300000
2000
çok daha güçlü düşmanla savaşmak için.
05:14
And if you don't find that solution as an insurgent force,
114
302000
3000
Ve eğer bu çözümü isyancı güç olarak bulamazsanız,
05:17
you don't exist.
115
305000
2000
var olamazsınız.
05:19
So every insurgent force that is ongoing,
116
307000
2000
Bu yüzden gelişmekte olan her isyancı güç,
05:21
every conflict that is ongoing,
117
309000
2000
devam eden her çatışma,
05:23
it's going to look something like this.
118
311000
2000
bunun gibi bir şeye benzeyecektir.
05:25
And that is what we think is happening.
119
313000
3000
Oluştuğunu düşündüğümüz şey budur.
05:28
Taking it forward, how do we change it?
120
316000
2000
Bunu nasıl değiştirdiğimizi bir adım ileriye götürelim?
05:30
How do we end a war like Iraq?
121
318000
2000
Irak gibi bir savaşı nasıl bitirebiliriz?
05:32
What does it look like?
122
320000
2000
Nasıl görünüyor?
05:34
Alpha is the structure. It's got a stable state at 2.5.
123
322000
3000
Alfa yapımız. 2.5’ta sabit bir konumu var.
05:37
This is what wars look like when they continue.
124
325000
4000
Bu savaşların devam ederken nasıl göründüğüdür.
05:41
We've got to change that.
125
329000
2000
Bunu değiştirmek zorundayız.
05:43
We can push it up:
126
331000
2000
Onu yükseltebiliriz.
05:45
the forces become more fragmented;
127
333000
2000
Güçler daha çok parçalara ayrılmış olur.
05:47
there is more of them, but they are weaker.
128
335000
4000
Onlardan daha fazla olur, fakat daha da zayıftırlar.
05:51
Or we push it down:
129
339000
2000
Ya da aşağıya çekebiliriz.
05:53
they're more robust; there is less groups;
130
341000
2000
Daha dirençliler. Daha az sayıda gruplar.
05:55
but perhaps you can sit and talk to them.
131
343000
4000
Ancak belki onlarla oturup konuşabiliriz.
05:59
So this graph here, I'm going to show you now.
132
347000
2000
Yani buradaki grafik, şimdi size göstereceğim.
06:01
No one has seen this before. This is literally
133
349000
3000
Daha önce bunu kimse görmedi. Bu tamamen
06:04
stuff that we've come through last week.
134
352000
2000
geçen hafta sonuçlandırdığımız bir şey.
06:06
And we see the evolution of Alpha through time.
135
354000
4000
Burada Alfanın zaman içindeki gelişimini görüyoruz.
06:10
We see it start. And we see it grow up to the stable state
136
358000
3000
Başlangıcı görüyoruz. Sabit bir konuma kadar yükseldiğini görüyoruz
06:13
the wars around the world look like.
137
361000
2000
dünyadaki savaşlar buna benzer.
06:15
And it stays there through the invasion of Fallujah
138
363000
3000
Falusia’nun işgali boyunca orada kalır
06:18
until the Samarra bombings in the
139
366000
2000
ta ki Samara bombalamalarına kadar
06:20
Iraqi elections of '06.
140
368000
3000
2006 Irak seçimlerindeki.
06:23
And the system gets perturbed. It moves upwards
141
371000
2000
Sistem kaygı verici olmaktadır. Yukarılara hareket ediyor
06:25
to a fragmented state.
142
373000
2000
bir parçalanmış duruma doğru.
06:27
This is when the surge happens.
143
375000
2000
Bu gerilimin oluştuğu zamandır.
06:29
And depending on who you ask,
144
377000
2000
Ve kime sorduğunuza bağlıdır.
06:31
the surge was supposed to push it up even further.
145
379000
3000
gerilim onu daha yukarıya çıkarabilirdi.
06:34
The opposite happened.
146
382000
2000
Tam tersi oldu.
06:36
The groups became stronger.
147
384000
2000
Gruplar daha güçlendi.
06:38
They became more robust.
148
386000
2000
Daha dirençli oldular.
06:40
And so I'm thinking, right, great, it's going to keep going down.
149
388000
3000
Bu nedenle düşünüyorum da, doğru, müthiş, aşağıya inmeye devam edecek.
06:43
We can talk to them. We can get a solution. The opposite happened.
150
391000
3000
Onlarla konuşabiliriz. Bir çözüm bulabiliriz. Tam tersi oldu.
06:46
It's moved up again. The groups are more fragmented.
151
394000
3000
Tekrar yukarıya çıktı. Gruplar daha da bölündü.
06:49
And this tells me one of two things.
152
397000
2000
Bu bana iki şeyden birini söylüyor.
06:51
Either we're back where we started
153
399000
3000
Ya başladığımız yere geri döneceğiz,
06:54
and the surge has had no effect;
154
402000
2000
ya da gerilimin hiçbir etkisi olmadı.
06:56
or finally the groups have been fragmented to the extent
155
404000
4000
Ya da sonuçta gruplar belli bir noktaya kadar parçalandı
07:00
that we can start to think about maybe moving out.
156
408000
4000
onların çıktığını düşünmeye başlayadığımız noktaya.
07:04
I don't know what the answer is to that.
157
412000
2000
Buna verilecek cevabın ne olduğunu bilmiyorum.
07:06
But I know that we should be looking at the structure of the insurgency
158
414000
3000
Ancak biliyorum ki; isyanın yapısına bakıyor olmalıyız.
07:09
to answer that question.
159
417000
2000
bu soruyu cevaplayabilmek için.
07:11
Thank you.
160
419000
2000
Teşekkürler.
07:13
(Applause)
161
421000
5000
(Alkış)
ABOUT THE SPEAKER
Sean Gourley - Physicist and military theoristSean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow.
Why you should listen
Sean Gourley's twin passions are physics (working on nanoscale blue-light lasers and self-assembled quantum nanowires) and politics (he once ran for a national elected office back home in New Zealand).
A Rhodes scholar, he's spent the past five years working at Oxford on complex adaptive systems and collective intelligent systems -- basically, using data to understand the nature of human conflict. As he puts it, "This research has taken me all over the world from the Pentagon, to the House of Lords, the United Nations and most recently to Iraq". Originally from New Zealand, he now lives in San Francisco, where he is the co-founder and CTO of Quid which is building a global intelligence platform. He's a 2009 TED Fellow.
In December 2009, Gourley and his team's research was published in the scientific journal Nature. He is co-founder and CTO of Quid.
Sean Gourley | Speaker | TED.com