TED2003
Steven Johnson: The Web as a city
Steven Johnson über das Web als Stadt
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Steven Johnson von Outsite.in sagt, das Web ist wie eine Stadt: Von vielen Menschen gebaut, von niemandem vollständig kontrolliert, voller komplizierter Verbindungen und doch funktional als zahlreiche unabhängige Teile. Während in einem Teil ein Unglück passiert, geht das Leben woanders weiter.
Steven Johnson - Writer
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience. Full bio
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience. Full bio
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00:18
I want to take you back basically to my hometown,
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0
3000
Ich möchte mit Ihnen zurückgehen in meine Heimatstadt
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and to a picture of my hometown of the week
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3000
2000
und zu einem Bild meiner Heimatstadt aus der Woche,
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that "Emergence" came out.
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5000
2000
in der "Emergence" herauskam.
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And it's a picture we've seen several times.
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7000
3000
Es ist ein Bild, das wir schon einige Male gesehen haben.
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Basically, "Emergence" was published on 9/11.
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15000
3000
Im Grunde wurde "Emergence" am 11. September veröffenticht.
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I live right there in the West Village,
5
18000
5000
Ich lebe genau hier im West Village,
00:41
so the plume was luckily blowing west, away from us.
6
23000
5000
die Rauchwolke wurde zum Glück westwärts geweht, weg von uns.
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We had a two-and-a-half-day-old baby in the house that was ours --
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28000
7000
Wir hatten ein zweieinhalb Tage altes Baby zuhause, es war unseres –
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we hadn't taken it from somebody else.
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2000
wir hatten es niemandem weggenommen.
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(Laughter)
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37000
2000
(Gelächter)
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And one of the thoughts that I had dealing with these two separate emergences
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39000
7000
Und einer der Gedanken im Zusammenhang mit diesen beiden Entstehungen,
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of a book and a baby, and having this event happen so close --
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46000
4000
einem Buch und einem Baby, und diesem Ereignis ganz in der Nähe,
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that my first thought, when I was still kind of in the apartment looking out at it all
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50000
4000
einer der ersten Gedanken, als ich noch in der Wohnung war und hinausschaute
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or walking out on the street and looking out on it just in front of our building,
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54000
3000
oder draussen auf der Strasse ging und es mir ansah, vor unserem Haus, war,
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was that I'd made a terrible miscalculation in the book that I'd just written.
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57000
5000
dass ich in meinem gerade vollendeten Buch eine furchtbare Fehlkalkulation gemacht hatte.
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Because so much of that book was a celebration of the power
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62000
4000
Denn ein grosser Teil des Buchs handelte von der grossen Kraft
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and creative potential of density, of largely urban density,
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66000
4000
und dem kreativen Potential von grosser urbaner Dichte,
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of connecting people and putting them together in one place,
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70000
3000
Menschen zu verbinden und sie an einem Ort zusammen zu bringen,
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and putting them on sidewalks together and having them share ideas
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73000
3000
sie auf Gehtsteigen zusammen zu bringen, wo sie Ideen
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and share physical space together.
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76000
2000
und den vorhandenen Raum zusammen teilen.
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And it seemed to me looking at that -- that tower burning and then falling,
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78000
3000
Und als ich das sah – diesen Turm, der brannte und dann einstürzte,
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those towers burning and falling -- that in fact, one of the lessons
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81000
2000
diese brennenden und einstürzenden Türme, schien es mir, als ob
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here was that density kills.
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83000
2000
eine der Lektionen hier sei, dass Dichte einen umbringt.
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And that of all the technologies that were exploited
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85000
3000
Und dass, von allen Technologien, die ausgenutzt wurden,
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to make that carnage come into being,
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88000
4000
um dieses Blutbad anzurichten,
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probably the single group of technologies that cost the most lives
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93000
6000
vielleicht die Art von Technologie die meisten Leben kostete,
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were those that enable 50,000 people to live in two buildings
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99000
4000
diejenige war, die es 50.000 Menschen ermöglichte, in zwei Gebäuden
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110 stories above the ground.
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103000
2000
110 Geschosse oberhalb des Bodens zu leben.
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If they hadn't been crowded --
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2000
Wenn sie nicht voll gewesen wären –
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you compare the loss of life at the Pentagon to the Twin Towers,
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107000
2000
vergleichen Sie die Verluste im Pentagon mit den Twin Towers,
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and you can see that very powerfully.
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110000
2000
daran sehen Sie das sehr deutlich.
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And so I started to think, well, you know, density, density --
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112000
3000
Also begann ich nachzudenken, wissen Sie, Dichte –
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I'm not sure if, you know, this was the right call.
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115000
3000
ich bin nicht sicher, ob das der richtige Aufruf war.
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And I kind of ruminated on that for a couple of days.
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119000
3000
Ich habe darüber ein paar Tage nachgegrübelt.
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And then about two days later, the wind started to change a little bit,
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122000
4000
Und etwa zwei Tage später begann der Wind, sich etwas zu drehen,
02:24
and you could sense that the air was not healthy.
35
126000
3000
und man konnte spüren, dass die Luft nicht gesund war.
02:27
And so even though there were no cars still in the West Village
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129000
4000
Obwohl es noch keine Autos gab im West Village,
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where we lived, my wife sent me out to buy a, you know,
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133000
3000
wo wir lebten, schickte mich meine Frau los,
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a large air filter at the Bed Bath and Beyond,
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136000
4000
um einen grossen Luftfilter bei Bed Bath and Beyond zu kaufen,
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which was located about 20 blocks away, north.
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140000
3000
der sich etwa 20 Blocks nördlich von uns befindet.
02:41
And so I went out.
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143000
2000
Also ging ich hinaus.
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And obviously I'm physically a very strong person, as you can tell -- (Laughter) --
41
145000
3000
Offensichtlich bin ich eine physisch sehr starke Person, wie Sie sehen,
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so I wasn't worried about carrying this thing 20 blocks.
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149000
3000
also hatte ich keine Sorge, dieses Ding 20 Blocks weit zu tragen.
02:50
And I walked out, and this really miraculous thing happened to me
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152000
4000
Ich ging hinaus, und mir passierte diese wunderbare Sache,
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as I was walking north to buy this air filter,
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156000
3000
als ich gen Norden ging um diesen Luftfilter zu kaufen,
02:57
which was that the streets were completely alive with people.
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159000
4000
nämlich, dass die Strassen vollkommen lebendig und voller Menschen waren.
03:02
There was an incredible -- it was, you know, a beautiful day,
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164000
3000
Da gab es ein unglaubliches – wissen Sie, es war ein wunderschöner Tag,
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as it was for about a week after,
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167000
2000
es war etwa eine Woche danach,
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and the West Village had never seemed more lively.
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169000
3000
und das West Village war mir nie belebter erschienen.
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I walked up along Hudson Street --
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172000
2000
Ich ging die Hudson Street hinauf,
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where Jane Jacobs had lived and written her great book
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174000
2000
wo Jane Jacobs gelebt und ihr grossartiges Buch geschrieben hatte,
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that so influenced what I was writing in "Emergence" --
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176000
2000
das meine Arbeit an "Emergence" so beeinflusst hatte,
03:16
past the White Horse Tavern,
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178000
2000
vorbei an der White Horse Tavern,
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that great old bar where Dylan Thomas drank himself to death,
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180000
3000
dieser tollen alten Bar, wo Dylan Thomas sich zu Tode getrunken hat
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and the Bleecker Street playground was filled with kids.
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183000
3000
und der Bleecker Street-Spielplatz war voller Kinder.
03:24
And all the people who lived in the neighborhood,
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186000
2000
Die Menschen, die in der Nachbarschaft lebten,
03:26
who owned restaurants and bars in the neighborhood,
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188000
2000
die Restaurants und Bars in der Nachbarschaft besassen,
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were all out there -- had them all open.
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190000
2000
waren alle da draussen – sie hielten alles geöffnet.
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People were out.
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192000
2000
Die Leute waren draussen.
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There were no cars, so it seemed even better, in some ways.
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194000
2000
Es gab keine Autos und so schien es irgendwie noch besser.
03:34
And it was a beautiful urban day,
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196000
3000
Und es war ein wundervoller urbaner Tag,
03:37
and the incredible thing about it was that the city was working.
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199000
4000
und das Unglaubliche daran war, dass die Stadt funktionierte.
03:41
The city was there.
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203000
2000
Die Stadt war da.
03:43
All the things that make a great city successful
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205000
2000
All die Dinge, die eine tolle Stadt erfolgreich machen,
03:45
and all the things that make a great city stimulating --
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207000
2000
all die Dinge, die eine tolle Stadt stimulierend machen –
03:47
they were all on display there on those streets.
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209000
2000
sie wurden alle auf diesen Strassen dargestellt.
03:49
And I thought, well, this is the power of a city.
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211000
4000
Und ich dachte, nun, das ist die Kraft einer Stadt.
03:53
I mean, the power of the city --
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215000
2000
Ich meine, die Kraft der Stadt –
03:55
we talked about cities as being centralized in space,
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217000
2000
wir sprachen über Städte, diesen zentralisierten Raum,
03:57
but what makes them so strong most of the time
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219000
2000
aber was sie die meiste Zeit so stark macht, ist,
03:59
is they're decentralized in function.
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221000
2000
dass sie in ihrer Funktion dezentralisiert sind.
04:01
They don't have a center executive branch that you can take out
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223000
2000
Sie haben keine zentrale Führungsstelle, die man ausschalten kann,
04:03
and cause the whole thing to fail.
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225000
2000
um die ganze Sache zum scheitern zu bringen.
04:05
If they did, it probably was right there at Ground Zero.
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227000
3000
Falls doch, wäre es wohl genau dort bei Ground Zero.
04:08
I mean, you know, the emergency bunker was right there,
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230000
2000
Ich meine, wissen Sie, der Notfallbunker war genau dort,
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was destroyed by the attacks,
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232000
2000
er wurde bei den Anschlägen zerstört
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and obviously the damage done to the building and the lives.
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234000
2000
und der Schaden an Gebäuden und Leben war offensichtlich.
04:14
But nonetheless, just 20 blocks north, two days later,
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236000
4000
Aber gleichwohl, nur 20 Blocks nördlich und zwei Tage später
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the city had never looked more alive.
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240000
3000
hatte die Stadt nie lebendiger ausgesehen.
04:21
If you'd gone into the minds of the people,
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243000
2000
Wenn man in die Seelen der Menschen hätte blicken können,
04:23
well, you would have seen a lot of trauma,
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245000
2000
nun, dann hätte man viel Trauma gesehen,
04:25
and you would have seen a lot of heartache,
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247000
2000
und man hätte viel Herz Kummer gefunden
04:27
and you would have seen a lot of things that would take a long time to recover.
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249000
3000
und man hätte viele Dinge gesehen, die eine lange Zeit benötigen, um zu heilen.
04:30
But the system itself of this city was thriving.
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252000
2000
Aber das eigentliche System der Stadt blühte.
04:33
So I took heart in seeing that.
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255000
3000
Also fasste ich mir ein Herz, als ich das sah.
04:36
So I wanted to talk a little bit about the reasons why that works so well,
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258000
6000
Ich wollte ein bisschen über die Gründe reden, warum das so gut funktioniert,
04:42
and how some of those reasons kind of map
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264000
2000
und wie manche der Gründe quasi anzeigen,
04:44
on to where the Web is going right now.
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266000
2000
wohin sich das Web genau jetzt bewegt.
04:47
The question that I found myself asking to people
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269000
2000
Die Frage, die ich den Menschen stellte,
04:49
when I was talking about the book afterwards is --
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271000
2000
als ich nach der Veröffentlichung über das Buch sprach, ist,
04:51
when you've talked about emergent behavior,
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273000
2000
wenn man über aufkommendes Verhalten spricht,
04:53
when you've talked about collective intelligence,
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275000
2000
wenn man über eine Art von kollektiver Intelligenz spricht,
04:55
the best way to get people to kind of wrap their heads around that
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277000
2000
ist der beste Weg, Menschen dazu zu bringen, sich damit auseinander zu setzen,
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is to ask, who builds a neighborhood?
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279000
3000
sie zu fragen, wer baut eine Nachbarschaft auf?
05:00
Who decides that Soho should have this personality
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282000
3000
Wer entscheidet, dass Soho diese Pesönlichkeit haben sollte
05:03
and that the Latin Quarter should have this personality?
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285000
2000
und das Latin Quarter diese Persönlichkeit haben sollte?
05:05
Well, there are some kind of executive decisions,
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287000
2000
Nun, es gibt sozusagen Führungsentscheide,
05:07
but mostly the answer is -- everybody and nobody.
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289000
2000
aber hauptsächlich lautet die Antwort – jeder und niemand.
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Everybody contributes a little bit.
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291000
2000
Jeder trägt ein kleines bisschen dazu bei.
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No single person is really the ultimate actor
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293000
4000
Keine einzelne Person ist wirklich der letztendliche Akteur
05:15
behind the personality of a neighborhood.
100
297000
2000
hinter der Persönlichkeit einer Nachbarschaft.
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Same thing to the question of, who was keeping the streets alive
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299000
3000
Dasselbe gilt für die Frage, wer nach dem 11. September die Strassen
05:20
post-9/11 in my neighborhood?
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302000
2000
in meiner Nachbarschaft lebendig hielt?
05:22
Well, it was the whole city.
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304000
2000
Nun, es war die ganze Stadt.
05:24
The whole system kind of working on it,
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306000
2000
Das ganze System wirkt daran mit
05:26
and everybody contributing a small little part.
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308000
2000
und jeder trägt einen winzigen kleinen Teil dazu bei.
05:28
And this is increasingly what we're starting to see on the Web
106
310000
3000
Und das ist zunehmend das, was wir beim Web auf vielerlei,
05:31
in a bunch of interesting ways --
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313000
2000
verschiedene Arten zu sehen beginnen.
05:33
most of which weren't around, actually,
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315000
2000
Die meisten waren tatsächlich gar nicht da,
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except in very experimental things,
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317000
2000
ausser in sehr experimentellen Dingen,
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when I was writing "Emergence" and when the book came out.
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319000
2000
als ich "Emergence" schrieb und als das Buch herauskam.
05:39
So it's been a very optimistic time, I think,
111
321000
2000
Ich denke, es war eine sehr optimistische Zeit
05:41
and I want to just talk about a few of those things.
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323000
2000
und ich möchte über einige dieser Dinge sprechen.
05:43
I think that there is effectively a new kind of model of interactivity
113
325000
4000
Ich denke, es gibt effektiv ein neues Modell der Interaktivität,
05:47
that's starting to emerge online right now.
114
329000
2000
das gerade anfängt, online auftzutreten.
05:49
And the old one looked like this.
115
331000
3000
Das alte sah so aus –
05:54
This is not the future King of England, although it looks like it.
116
336000
4000
das ist nicht der zukünftige Englische König, obwohl es so aussieht.
05:58
It's some guy, it's a GeoCities homepage of some guy that I found online
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340000
3000
Es ist ein Typ, die GeoCities Homepage eines Typs die ich online gefunden habe,
06:01
who's interested, if you look at the bottom, in soccer and Jesus
118
343000
3000
unten sehen Sie, er interessiert sich für Fussball und Jesus
06:04
and Garth Brooks and Clint Beckham and "my hometown" -- those are his links.
119
346000
3000
und Garth Brooks und Clint Beckham, meine Heimatstadt – das sind seine Links.
06:07
But nothing really says
120
349000
2000
Aber dieses Modell der Interaktivität
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this model of interactivity -- which was so exciting and captures the real,
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351000
4000
das so aufregend war und den realen Web-Zeitgeist von 1995 einfängt,
06:13
the Web Zeitgeist of 1995 -- than
122
355000
3000
sagt nicht wirklich etwas ausser:
06:16
"Click here for a picture of my dog."
123
358000
2000
"Klicken Sie hier, um ein Bild meines Hundes zu sehen."
06:18
That is -- you know, there's no sentence
124
360000
2000
Das ist – wissen Sie, es gibt keinen Satz,
06:20
that kind of conjures up that period better than that, I think,
125
362000
3000
der diese Zeitspanne besser hinaufbeschwört, denke ich,
06:24
which is that you suddenly have the power to put up a picture of your dog
126
366000
3000
als dass man plötzlich ein Bild von seinem Hund heraufladen
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and link to it, and somebody reading the page
127
369000
3000
und es verlinken konnte, und jemand, der die Seite las,
06:30
has the power to click on that link or not click on that link.
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372000
3000
hatte die Macht, darauf zu klicken oder nicht.
06:33
And, you know, I don't want to belittle that. That, in a sense --
129
375000
3000
Und, wissen Sie, ich will das nicht herab setzen –
06:36
to reference what Jeff was talking about yesterday --
130
378000
3000
wissen Sie, um darauf zu verweisen, worüber Jeff gestern sprach –
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that was, in a sense, the kind of interface electricity that
131
381000
2000
das war in gewissem Sinn die Art von Schnittstellenelektrizität,
06:41
powered a lot of the explosion of interest in the Web:
132
383000
3000
die eine Menge des explodierenden Interesses am Web verursachte,
06:44
that you could put up a link, and somebody could click on it,
133
386000
2000
dass man einen Link aufschalten und jemand darauf klicken konnte,
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and it could take you anywhere you wanted to go.
134
388000
2000
und es einen überallhin bringen konnte, wo man hin wollte.
06:48
But it's still a very one-to-one kind of relationship.
135
390000
2000
Aber es ist immer noch eine sehr bilaterale Beziehung.
06:50
There's one person putting up the link, and there's another person
136
392000
2000
Eine Person setzt den Link, und es gibt eine andere Person
06:52
on the other end trying to decide whether to click on it or not.
137
394000
4000
am anderen Ende, die vesucht zu entscheiden, ob sie auf den Link klickt oder nicht.
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The new model is much more like this,
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399000
2000
Das neue Modell ist viel mehr wie dies hier
06:59
and we've already seen a couple of references to this.
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401000
2000
und wir haben schon einige Verweise darauf gesehen.
07:01
This is what happens when you search "Steven Johnson" on Google.
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403000
4000
Das hier geschieht, wenn Sie "Steven Johnson" bei Google eingeben
07:05
About two months ago, I had the great breakthrough --
141
407000
4000
Vor etwa zwei Monaten hatte ich einen grossen Durchbruch,
07:09
one of my great, kind of shining achievements --
142
411000
3000
eine meiner grossartigen, sozusagen strahlenden Errungenschaften,
07:12
which is that my website finally became a top result for "Steven Johnson."
143
414000
3000
nämlich dass meine Website nun endlich das erste Suchresultat für "Steven Johnson" ist.
07:15
There's some theoretical physicist at MIT named Steven Johnson
144
417000
6000
Es gibt einen theoretischen Physiker am MIT namens Steven Johnson,
07:21
who has dropped two spots, I'm happy to say.
145
423000
3000
der, wie ich verkünden darf, zwei Plätze verloren hat.
07:24
(Laughter)
146
426000
1000
(Gelächter)
07:25
And, you know, I mean, I'll look at a couple of things like this,
147
427000
4000
Und wissen Sie, ich schaue mir einige solche Dinge an,
07:29
but Google is obviously the greatest technology ever invented for navel gazing.
148
431000
4000
aber Google ist offensichtlich die allzeit grossartigste Technologie für Nabelschau.
07:33
It's just that there are so many other people in your navel when you gaze.
149
435000
3000
Nur dass da noch so viele andere Menschen im eigenen Nabel sind, wenn man schaut.
07:36
Because effectively, what's happening here,
150
438000
4000
Denn was hier geschieht,
07:41
what's creating this page, obviously -- and we all know this,
151
443000
2000
was diese Seite offenbar erschafft – und wir wissen das alle,
07:43
but it's worth just thinking about it --
152
445000
2000
aber es lohnt sich, darüber nachzudenken –
07:45
is not some person deciding that I am the number one answer for Steven Johnson,
153
447000
4000
ist keine Person, die entscheidet, dass ich die wichtigste Antwort für "Steven Johnson" bin,
07:49
but rather somehow the entire web of people
154
451000
4000
sondern eher irgendwie das ganze Netz von Menschen,
07:53
putting up pages and deciding to link to my page or not link to it,
155
455000
3000
die Seiten aufschalten und entscheiden, meine Seite zu verlinken oder nicht
07:56
and Google just sitting there and running the numbers.
156
458000
3000
und Google sitzt da und führt die Zahlen nach.
07:59
So there's this collective decision-making that's going on.
157
461000
4000
Da geschehen also kollektive Entscheidungsprozesse.
08:03
This page is effectively, collectively authored by the Web,
158
465000
3000
Diese Seite ist tatsächlich kollektiv vom Web verfasst
08:06
and Google is just helping us
159
468000
2000
und Google hilft uns nur,
08:08
kind of to put the authorship in one kind of coherent place.
160
470000
3000
die Autorenschaft in eine Art kohärente Form zu bringen.
08:11
Now, they're more innovative -- well, Google's pretty innovative --
161
473000
3000
Nun, sie sind innovativer – also Google ist ziemlich innovativ –
08:14
but there are some new twists on this.
162
476000
2000
aber es gibt ein paar neue Wendungen dabei.
08:17
There's this incredibly interesting new site -- Technorati --
163
479000
2000
Das gibt es diese unglaublich intressante neue Seite – Technorati –
08:19
that's filled with lots of little widgets that are expanding on these.
164
481000
4000
die voller kleiner Widgets ist, die auf dies hier eingehen.
08:23
And these are looking in the blog world and the world of weblogs.
165
485000
4000
Und diese suchen in der Welt der Weblogs.
08:27
He's analyzed basically all the weblogs out there that he's tracking.
166
489000
4000
Es hat grundsätzich alle Weblogs analysiert, die es verfolgt.
08:31
And he's tracking how many other weblogs linked to those weblogs,
167
493000
3000
Und es verfolt jetzt, wieviele andere Blogs auf diese Weblogs verlinken,
08:34
and so you have kind of an authority --
168
496000
2000
und so bekommt man eine Art Gewichtung –
08:36
a weblog that has a lot of links to it
169
498000
2000
ein Weblog, das viel verlinkt wurde,
08:38
is more authoritative than a weblog that has few links to it.
170
500000
4000
wird höher gewichtet als ein Weblog, das nur wenig verlinkt ist.
08:43
And so at any given time, on any given page on the Web, actually,
171
505000
2000
Also kann man jederzeit von jeder Seite im Web sagen,
08:45
you can say, what does the weblog community think about this page?
172
507000
3000
was denkt die Weblog Community über diese Seite?
08:48
And you can get a list.
173
510000
2000
Und man kann eine Liste bekommen.
08:50
This is what they think about my site; it's ranked by blog authority.
174
512000
3000
Das ist es, was sie über meine Seite denken – sie wird über die Gewichtung aufgestellt.
08:53
You can also rank it by the latest posts.
175
515000
2000
Man kann das auch nach den letzten Artikeln ordnen.
08:55
So when I was talking in "Emergence,"
176
517000
3000
Als ich in "Emergence" sprach,
08:58
I talked about the limitations of the one-way linking architecture
177
520000
2000
erzählte ich von den Begrenzungen der Einweg-Link-Architektur,
09:00
that, basically, you could link to somebody else
178
522000
2000
dass man grundsätzlich auf jemanden verlinken konnte,
09:02
but they wouldn't necessarily know that you were pointing to them.
179
524000
2000
aber sie wüssten nicht unbedingt, dass man auf sie verweist.
09:04
And that was one of the reasons why the web
180
526000
3000
Und das war einer der Gründe, warum das Web
09:07
wasn't quite as emergent as it could be
181
529000
2000
nicht ganz so emergent war, wie es sein könnte,
09:09
because you needed two-way linking, you needed that kind of feedback mechanism
182
531000
2000
denn ban bräuchte Zweiweg-Links, man bräuchte diese Art von Feedbackmechanismen,
09:11
to be able to really do interesting things.
183
533000
2000
um wirklich interessante Dinge tun zu können.
09:13
Well, something like Technorati is supplying that.
184
535000
3000
Nun, etwas wie Technorati liefert genau das.
09:16
Now what's interesting here is that this is a quote from Dave Weinberger,
185
538000
3000
Etwas Interessantes hier ist ein Zitat von Dave Weinberger,
09:19
where he talks about everything being purposive in the Web --
186
541000
4000
wo er darüber spricht, dass im Web alles sehr zweckbestimmt ist –
09:23
there's nothing artificial.
187
545000
2000
es gibt nichts Künstliches.
09:25
He has this line where he says, you know, you're going to put up a link there,
188
547000
2000
In dieser Art sagt er, nun ja, man fügt hier einen Link ein,
09:27
if you see a link, somebody decided to put it there.
189
549000
3000
wenn man einen Link sieht, hat jemand entschieden, ihn dahin zu tun.
09:30
And he says, the link to one site didn't just grow on the other page "like a tree fungus."
190
552000
5000
Und er sagt, der Link zu einer Seite ist nicht einfach auf die andere Seite gewachsen "wie ein Pilz".
09:35
And in fact, I think that's not entirely true anymore.
191
557000
3000
Tatsächlich denke ich, das stimmt heute nicht mehr ganz.
09:38
I could put up a feed of all those links generated by Technorati
192
560000
4000
Ich könnte einen Feed zusammenstellenvon all diesen Links, die Technorati generiert
09:42
on the right-hand side of my page,
193
564000
2000
und ihn rechts auf meiner Website einbinden,
09:44
and they would change as the overall ecology of the Web changes.
194
566000
3000
und sie würden sich so verändern, wie die generelle Ökologie des Webs sich verändert.
09:47
That little list there would change.
195
569000
2000
Diese kleine Liste hier würde sich verändern.
09:49
I wouldn't really be directly in control of it.
196
571000
2000
Ich könnte es nicht wirklich direkt kontrollieren.
09:51
So it's much closer, in a way, to a data fungus, in a sense,
197
573000
3000
Also ist es in gewisser Weise einem Datenpilz, der sich um diese Seite legt,
09:54
wrapped around that page, than it is to a deliberate link that I've placed there.
198
576000
4000
viel ähnlicher als einem absichtlich gesetzen Link, den ich hier platziert habe.
10:00
Now, what you're having here is basically a global brain
199
582000
3000
Was wir hier haben, ist letztlich ein gobales Gehirn,
10:03
that you're able to do lots of kind of experiments on to see what it's thinking.
200
585000
3000
mit dem man eine Menge Experimente machen kann, um zu sehen, was es denkt.
10:06
And there are all these interesting tools.
201
588000
2000
Und da sind all diese interessanten Werkzeuge.
10:08
Google does the Google Zeitgeist,
202
590000
2000
Google macht den Google Zeitgeist,
10:10
which looks at search requests to test what's going on, what people are interested in,
203
592000
5000
der sich Suchanfragen ansieht, um zu testen, was passiert, was die Menschen interessiert,
10:15
and they publish it with lots of fun graphs.
204
597000
2000
und sie veröffentlichen das mit vielen tollen Grafiken.
10:17
And I'm saying a lot of nice things about Google,
205
599000
2000
Ich sage viele nette Dinge über Google,
10:19
so I'll be I'll be saying one little critical thing.
206
601000
1000
also bringe ich jetzt auch eine kleine Kritik an.
10:20
There's a problem with the Google Zeitgeist,
207
602000
2000
Es gibt ein Problem mit Google Zeitgeist,
10:22
which is it often comes back with news that a lot of people are searching
208
604000
4000
es bringt einem oft Neuigkeiten wie, dass viele Menschen nach
10:26
for Britney Spears pictures, which is not necessarily news.
209
608000
4000
Bildern von Britney Spears suchen, was nicht wirklich News sind.
10:30
The Columbia blows up, suddenly there are a lot of searches on Columbia.
210
612000
4000
Die Columbia wird in die Luft gejagt, plötzlich gibt es zahlreiche Suchanfragen zu Columbia.
10:34
Well, you know, we should expect to see that.
211
616000
2000
Wissen Sie, wir sollten erwarten, das zu sehen.
10:36
That's not necessarily something we didn't know already.
212
618000
2000
Es ist nicht notwendigerweise etwas, was wir nicht schon wussten.
10:38
So the key thing in terms of these new tools
213
620000
2000
Der Schlüsselfaktor, wenn es um neue Tools geht,
10:40
that are kind of plumbing the depths of the global brain,
214
622000
3000
die sozusagen die Tiefen des globalen Hirns ergründen,
10:43
that are sending kind of trace dyes through that whole bloodstream --
215
625000
4000
die eine eine Art Spuren durch diesen ganzen Blutstrom schicken –
10:47
the question is, are you finding out something new?
216
629000
2000
die Frage ist, findet man etwas neues heraus?
10:49
And one of the things that I experimented with is this thing called Google Share
217
631000
3000
Eines dieser Dinge, mit denen ich experimentiert habe, ist etwas namens Google Share,
10:52
which is basically, you take an abstract term,
218
634000
4000
grundsätzlich nimmt man einfach einen abstrakten Begriff
10:56
and you search Google for that term,
219
638000
3000
und sucht bei Google danach,
10:59
and then you search the results that you get back for somebody's name.
220
641000
3000
und dann sucht man in diesen Resultaten nach dem Namen von jemandem.
11:02
So basically, the number of pages that mention this term,
221
644000
4000
Die Anzahl der Seiten, die diesen Begriff erwähnen
11:06
that also mention this page, the percentage of those pages
222
648000
3000
und die auch diese Seite erwähnen, der Prozentsatz dieser Seiten
11:09
is that person's Google Share of that term.
223
651000
2000
ist der Goolge Share dieser Person von diesem Begriff.
11:11
So you can do kind of interesting contests.
224
653000
2000
Man kann da interessante Wettbewerbe machen.
11:13
Like for instance, this is a Google Share of the TED Conference.
225
655000
4000
Wie zum Beispiel, das ist ein Google Share der TED Konferenz.
11:17
So Richard Saul Wurman
226
659000
3000
Richard Saul Urman
11:20
has about a 15 percent Google Share of the TED conference.
227
662000
4000
hat einen Google Share von ungefähr 15 Prozent an der TED Konferenz.
11:24
Our good friend Chris has about a six percent -- but with a bullet, I might add.
228
666000
5000
Unser guter Freund Chris hat ungefähr sechs Prozent – aber mit einer Kugel, möchte ich hinzufügen.
11:29
(Laughter)
229
671000
2000
(Gelächter)
11:31
But the interesting thing is, you can broaden the search a little bit.
230
673000
3000
Aber das Interessante ist, man kann die Suche ein bisschen erweitern.
11:34
And it turns out, actually, that 42 percent is the Mola mola fish.
231
676000
3000
Und dann stellt sich heraus, dass 42 Prozent der Mondfisch ist.
11:37
I had no idea.
232
679000
2000
ich hatte keine Ahnung.
11:39
No, that's not true.
233
681000
1000
Nein, das stimmt nicht.
11:40
(Laughter)
234
682000
3000
(Gelächter)
11:43
I made that up because I just wanted to put up a slide
235
685000
2000
Ich habe mir das ausgedacht, weil ich einfach eine Folie
11:45
of the Mola mola fish.
236
687000
2000
mit dem Mondfisch zeigen wollte.
11:47
(Laughter)
237
689000
2000
(Gelächter)
11:49
I also did -- and I don't want to start a little fight in the next panel --
238
691000
3000
Ich habe auch – ich möchte einen kleinen Wettbewerb beginnen bei der nächsten Aufstellung,
11:52
but I did a Google Share analysis of evolution and natural selection.
239
694000
3000
ich habe eine Google Share Analyse von der Evolution und natürlicher Selektion gemacht.
11:55
So right here -- now this is a big category, you have smaller percentages,
240
697000
5000
Also genau hier – das ist eine grosse Kategorie, wo es kleinere Prozentzahlen gibt,
12:00
so this is 0.7 percent -- Dan Dennett, who'll be speaking shortly.
241
702000
5000
also dies sind 0.7 Prozent – Dan Dennett, der in Kürze sprechen wird.
12:05
Right below him, 0.5 percent, Steven Pinker.
242
707000
4000
Gleich unterhalb von ihm, 0.5 Prozent, Steven Pinker.
12:10
So Dennett's in the lead a little bit there.
243
712000
2000
Dennett führt also ein kleines bisschen.
12:12
But what's interesting is you can then broaden the search
244
714000
2000
Aber interessant ist, dass man dann die Suche erweitern kann
12:14
and actually see interesting things and get a sense of what else is out there.
245
716000
4000
und interessante Dinge sieht und einen Sinn dafür bekomme, was sonst noch da draussen ist.
12:18
So Gary Bauer is not too far behind --
246
720000
3000
Gary Bauer ist nicht weit dahinter –
12:21
has slightly different theories about evolution and natural selection.
247
723000
5000
er hat ein wenig andere Theorien zu Evolution und natürlicher Selektion.
12:26
And right behind him is L. Ron Hubbard. So --
248
728000
3000
Und direkt hinter ihm ist L. Ron Hubbard. Also –
12:29
(Laughter)
249
731000
2000
(Gelächter)
12:31
you can see we're in the ascot, which is always good.
250
733000
2000
Sie sehen, wir sind im breiten Strom hier, das ist immer gut.
12:33
And by the way, Chris, that would've been a really good panel,
251
735000
2000
Und übrigens, Chris, das wäre ein wirklich tolles Podiumsgespräch gewesen,
12:35
I think, right there.
252
737000
1000
denke ich, genau hier.
12:36
(Laughter)
253
738000
5000
(Gelächter)
12:41
Hubbard apparently started to reach, but besides that,
254
743000
2000
Hubbard hat offensichtlich angefangen, aufzuholen, aber abgesehen davon
12:43
I think it would be good next year.
255
745000
2000
denke ich, es wäre eine gute Sache nächstes Jahr.
12:45
Another quick thing -- this is a slightly different thing,
256
747000
2000
Eine andere schnelle Sache – das ist ein bisschen etwas anderes,
12:47
but this analysis some of you may have seen.
257
749000
2000
aber manche von Ihnen haben diese Analyse vielleicht gesehen.
12:49
It just came out. This is bursty words,
258
751000
2000
Sie ist gerade rausgekommen. Das sind oft benutzte Wörter,
12:51
looking at the historical record of State of the Union Addresses.
259
753000
4000
im Zusammenhang mit den historischen Aufzeichnungen der Reden zur Lage der Nation.
12:56
So these are words that suddenly start to appear out of nowhere,
260
758000
4000
Das sind also Wörter, die plötzlich aus dem Nichts auftauchen,
13:00
so they're kind of, you know, memes that start taking off,
261
762000
2000
also sind sie eine Art, wissen Sie, Memen die hier abheben,
13:02
that didn't have a lot of historical precedent before.
262
764000
2000
denen nicht viel historisches voraus ging.
13:05
So the first one is -- these are the bursty words around 1860s --
263
767000
3000
Das erste ist – dies sind oft verwendete Wörter um 1860 herum –
13:08
slaves, emancipation, slavery, rebellion, Kansas.
264
770000
2000
Sklaven, Emanzipation, Sklaverei, Rebellion, Kansas.
13:11
That's Britney Spears. I mean, you know, OK, interesting.
265
773000
2000
Das ist Britney Spears. Ich meine, ok, interessant.
13:13
They're talking about slavery in 1860.
266
775000
2000
1860 spricht man über Sklaverei.
13:15
1935 -- relief, depression, recovery banks.
267
777000
3000
1935 – Erleichterung, Depression, Bankenaufschwung.
13:18
And OK, I didn't learn anything new there as well -- that's pretty obvious.
268
780000
3000
Und ok, ich habe hier auch nichts neues gelernt – das ist ziemlich offensichtlich.
13:21
1985, right at the center of the Reagan years --
269
783000
3000
1985, mitten in den Reagan-Jahren –
13:25
that's, we're, there's, we've, it's.
270
787000
3000
das ist, wir sind, da ist, wir haben, es ist.
13:28
(Laughter)
271
790000
2000
(Gelächter)
13:30
Now, there's one way to interpret this, which is to say that
272
792000
3000
Nun, man kann das nur auf eine Weise interpretieren, nämlich dass
13:33
"emancipation" and "depression" and "recovery" all have a lot of syllables.
273
795000
3000
"Emanzipation" und "Depression" und "Aufschwung" alle viele Silben haben.
13:36
So you know, you can actually download -- it's hard to remember those.
274
798000
3000
Sie können das tatsächlich herunterladen – es ist schwierig, sich die zu merken.
13:41
But seriously, actually, what you can see there,
275
803000
2000
Aber ernsthaft, was man hier sehen kann,
13:43
in a way that would be very hard to detect otherwise,
276
805000
2000
auf eine Art, die andernfalls sehr schwierig zu entdecken wäre,
13:45
is Reagan reinventing the political language of the country
277
807000
3000
ist wie Reagan die politische Sprache des Landes neu erfindet
13:48
and shifting to a much more intimate, much more folksy, much more telegenic --
278
810000
4000
und sie in eine viel intimere, volksnähere, telegene Tonalität verlagert
13:52
contracting all those verbs.
279
814000
2000
mit all diesen Verben.
13:54
You know, 20 years before it was still, "Ask not what you can do,"
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816000
2000
Wissen Sie, 20 Jahre vorher hiess es noch: "Fragen Sie nicht, was sie tun können"
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but with Reagan, it's, "that's where, there's Nancy and I," that kind of language.
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818000
5000
aber mit Reagen heisst es "hier ist es, da sind Nancy und ich", diese Art von Sprache.
14:01
And so something we kind of knew,
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3000
Das ist etwas, was wir irgendwie schon wussten,
14:04
but you didn't actually notice syntactically what he was doing.
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2000
aber syntaktisch nicht wirklich bemerkt haben, was er tat.
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I'll go very quickly.
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2000
Ich gehe hier sehr schnell durch.
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The question now -- and this is the really interesting question --
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2000
Die Frage – und das ist die wirklich interessante Frage –
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is, what kind of higher-level shape is emerging right now
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4000
ist, welche Art von Form auf einer höheren Ebene entsteht gerade jetzt
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in the overall Web ecosystem -- and particularly in the ecosystem of the blogs
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4000
im allumfassenden Ökosystem des Webs – und vor allem im Ökosystem der Blogs,
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because they are really kind of at the cutting edge.
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3000
denn sie sind wirklich auf dem neusten Stand.
14:21
And I think what happens there will also happen in the wider system.
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2000
Und ich denke, was dort geschieht, wird auch im grossen System geschehen.
14:23
Now there was a very interesting article by Clay Shirky
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845000
3000
Es gab einen sehr interessanten Artikel von Clay Shirky
14:26
that got a lot of attention about a month ago,
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vor rund einem Monat, der viel Beachtung erhielt,
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and this is basically the distribution of links
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2000
und das ist grundsätzlich die Verteilung von Links
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on the web to all these various different blogs.
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852000
3000
im Web zu all diesen verschiedenen Blogs.
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It follows a power law, so that there are a few extremely well-linked to, popular blogs,
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5000
Es folgt einer Art Kraftgesetzt, so dass es einige extrem gut verlinkte, beliebte Blogs gibt
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and a long tail of blogs with very few links.
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862000
4000
und einen langen Rattenschwanz von Blogs mit sehr wenig Links.
14:44
So 20 percent of the blogs get 80 percent of the links.
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866000
3000
20 Prozent der Blogs bekommen 80 Prozent der Links.
14:47
Now this is a very interesting thing.
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869000
2000
Das ist eine interessante Sache.
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It's caused a lot of controversy
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2000
Sie hat viele Kontroversen ausgelöst,
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because people thought that this was the ultimate kind of one man,
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873000
2000
denn die Leute dachten, dies sei die letztendliche Art
14:53
one modem democracy, where anybody can get out there and get their voice heard.
300
875000
4000
einer modernen Demokratie, in der jede einzelne Stimme gehört wird.
14:57
And so the question is, "Why is this happening?"
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879000
2000
Also ist die Frage, "Warum geschieht das?"
14:59
It's not being imposed by fiat from above.
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881000
4000
Es wird nicht von durch einen Befehl von oben auferlegt.
15:03
It's an emergent property of the blogosphere right now.
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885000
3000
Es ist ein entstehendes Eigentum der jetzigen Blogospäre.
15:06
Now, what's great about it is that people are working on --
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888000
3000
Wirklich toll daran ist, dass Menschen daran arbeiten –
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within seconds of Clay publishing this piece, people started working on changing
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5000
Sekunden nach der Publikation von Clays Artikel haben Menschen begonnen,
15:14
the underlying rules of the system so that a different shape would start appearing.
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die zugrunde liegenden Regeln des Systems zu bearbeiten und zu verändern.
15:17
And basically, the shape appears
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2000
So erscheint eine andere Form, und sie erscheint
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largely because of a kind of a first-mover advantage.
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grösstenteils aufgrund einer Art 'first-mover' Vorteil.
15:21
if you're the first site there, everybody links to you.
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Wenn man die erste Seite hat, linken alle auf einen.
15:23
If you're the second site there, most people link to you.
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Wenn man die zweite Seite hier hat, verlinken einen die meisten.
15:25
And so very quickly you can accumulate a bunch of links,
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3000
So sammelt man schnell einen Haufen Links an,
15:28
and it makes it more likely for newcomers to link to you in the future,
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und das macht es viel wahrscheinlicher, dass Neuankömmlinge einen in der Zukunft verlinken
15:30
and then you get this kind of shape.
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und dann bekommt man so eine Form.
15:32
And so what Dave Sifry at Technorati started working on,
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3000
Dave Sifry bei Technorati begann an etwas zu arbeiten,
15:35
literally as Shirky started -- after he published his piece --
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3000
gerade als Shirky anfing – nachdem der Artikel veröffentlicht war –
15:38
was something that basically just gave a new kind of priority to newcomers.
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920000
4000
es ist etwas, dass neuen Usern eine neue Art von Priortät gab.
15:42
And he started looking at interesting newcomers that don't have a lot of links,
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3000
Er suchte sich interessante Neulinge, die nicht viele Links hatten
15:45
that suddenly get a bunch of links in the last 24 hours.
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4000
und plötzlich in den letzten 24 Stunden eine Menge Links erhalten hatten.
15:49
So in a sense, bursty weblogs coming from new voices.
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3000
Häufig zitierte Weblogs von neuen Stimmen, sozsuagen.
15:52
So he's working on a tool right there that can actually change the overall system.
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934000
5000
Er arbeitet gerade an einem Werkzeug, welches das allumfassende System verändern könnte.
15:57
And it creates a kind of planned emergence.
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2000
Es erschafft eine Art von geplantem Entstehen.
15:59
You're not totally in control,
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2000
Man hat nicht die vollständige Kontrolle,
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but you're changing the underlying rules in interesting ways
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aber man kann die zugrunde liegenden Regeln auf interessante Weise verändern,
16:03
because you have an end result which is
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945000
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denn man hat ein Endresultat,
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maybe a more democratic spread of voices.
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2000
das vielleicht eine demokratischere Verteilung der Stimmen ermöglicht.
16:07
So the most amazing thing about this -- and I'll end on this note --
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2000
Das Grossartigste daran ist – und damit möchte ich schliessen –
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is, most emergent systems, most self-organizing systems
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die aufstrebensten, selbstorganisierenden Systeme
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are not made up of component parts that are capable of looking at the overall pattern
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bestehen nicht aus einzelnen Bauteilen, die das übergeordnete Muster erkennen
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and changing their behavior based on whether they like the pattern or not.
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und ihr Verhalten basierend darauf ändern können, ob ihnen das Muster gefällt oder nicht.
16:21
So the most wonderful thing, I think, about this whole debate
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Das wunderbare also an dieser ganzen Debatte, denke ich,
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about power laws and software that could change it
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über Kraftgesetze und Softwäre, die sie verändern könnten,
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is the fact that we're having the conversation.
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ist die Tatsache, dass wir diese Gespräche führen.
16:28
I hope it continues here.
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Ich hoffe, dass es von hier an weiter geht.
16:30
Thanks a lot.
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972000
1000
Vielen Dank.
ABOUT THE SPEAKER
Steven Johnson - WriterSteven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience.
Why you should listen
Steven Johnson is a leading light of today's interdisciplinary and collaborative approach to innovation. His writings have influenced everything from cutting-edge ideas in urban planning to the battle against 21st-century terrorism. Johnson was chosen by Prospect magazine as one of the top ten brains of the digital future, and The Wall Street Journal calls him "one of the most persuasive advocates for the role of collaboration in innovation."
Johnson's work on the history of innovation inspired the Emmy-nominated six-part series on PBS, "How We Got To Now with Steven Johnson," which aired in the fall of 2014. The book version of How We Got To Now was a finalist for the PEN/E.O. Wilson Literary Science Writing Award. His new book, Wonderland: How Play Made the Modern World, revolves around the creative power of play and delight: ideas and innovations that set into motion many momentous changes in science, technology, politics and society.
Johnson is also the author of the bestselling Where Good Ideas Come From: The Natural History of Innovation, one of his many books celebrating progress and innovation. Others include The Invention of Air and The Ghost Map. Everything Bad Is Good For You, one of the most discussed books of 2005, argued that the increasing complexity of modern media is training us to think in more complex ways. Emergence and Future Perfect explore the power of bottom-up intelligence in both nature and contemporary society.
An innovator himself, Johnson has co-created three influential sites: the pioneering online magazine FEED, the Webby-Award-winning community site, Plastic.com, and the hyperlocal media site outside.in, which was acquired by AOL in 2011.
Johnson is a regular contributor to WIRED magazine, as well as the New York Times, The Wall Street Journal and many other periodicals. He has appeared on many high-profile television programs, including "The Charlie Rose Show," "The Daily Show with Jon Stewart" and "The NewsHour with Jim Lehrer."
Steven Johnson | Speaker | TED.com