TED2009
Bruce Bueno de Mesquita: A prediction for the future of Iran
Bruce Bueno de Mesquita sagt Irans Zukunft voraus
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Bruce Bueno de Mesquita verwendet Analysis, um solch chaotische menschliche Ereignisse wie Kriege, politische Machtwechsel, Intifada, usw. (sehr oft korrekt) vorauszusagen. Nach einer kurzen Erläuterung des Vorgangs liefert er drei Voraussagen zur Zukunft des Iran.
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
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What I'm going to try to do is explain to you
0
0
3000
Ich werde nun versuchen, Ihnen in Kürze
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quickly how to predict,
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3000
2000
zu umreißen, wie man die Zukunft voraussagt,
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and illustrate it with some predictions
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5000
2000
und dies mit einigen Voraussagen darüber bebildern,
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about what Iran is going to do in the next couple of years.
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7000
5000
was in den nächsten paar Jahren im Iran passieren wird.
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In order to predict effectively,
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Um effektiv Voraussagen zu treffen,
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we need to use science.
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müssen wir die Wissenschaft zu Hilfe nehmen.
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And the reason that we need to use science
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18000
3000
Und der Grund, warum wir uns der Wissenschaft bedienen müssen, ist der,
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is because then we can reproduce what we're doing;
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21000
2000
dass wir dann unser Tun reproduzieren können.
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it's not just wisdom or guesswork.
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Es ist nicht nur Weisheit oder Rätselraten.
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And if we can predict,
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Und wenn wir Voraussagen treffen können,
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then we can engineer the future.
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dann können wir die Zukunft gestalten.
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So if you are concerned to influence energy policy,
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31000
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Wenn Sie also die Energiepolitik beeinflussen möchten,
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or you are concerned to influence national security policy,
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35000
5000
oder wenn Sie die Politik der nationalen Sicherheit beeinflussen möchten,
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or health policy, or education,
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40000
3000
oder die Gesundheitspolitik, oder die Bildung, dann ist Wissenschaft,
01:01
science -- and a particular branch of science -- is a way to do it,
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43000
4000
und zwar ein ganz besonderer Zweig davon, eine gute Möglichkeit, dies zu tun,
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not the way we've been doing it,
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47000
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im Gegensatz zu dem, was wir bisher getan haben,
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which is seat-of-the-pants wisdom.
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49000
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das war alles Bauchgefühl.
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Now before I get into how to do it
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2000
Bevor ich jetzt aber näher darauf eingehe,
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let me give you a little truth in advertising,
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möchte ich eine kleine Marketingweisheit mit Ihnen teilen,
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because I'm not engaged in the business of magic.
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56000
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da ich nicht auf dem Gebiet der Magie tätig bin.
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There are lots of thing that the approach I take can predict,
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Es gibt viele Dinge, die der von mir verfolgte Ansatz voraussagen kann,
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and there are some that it can't.
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und einige, bei denen es nicht geht.
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It can predict complex negotiations
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3000
Er kann komplexe Verhandlungen vorhersagen,
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or situations involving coercion --
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68000
3000
oder Situationen, die mit Nötigung zu tun haben,
01:29
that is in essence everything that has to do with politics,
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71000
4000
im Prinzip ist das alles, was mit Politik in Zusammenhang steht,
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much of what has to do with business,
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75000
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viel, was mit Business zu tun hat,
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but sorry, if you're looking to speculate in the stock market,
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77000
6000
aber leider muss ich sagen, falls Sie an der Börse spekulieren wollen,
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I don't predict stock markets -- OK,
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2000
ich sage keine Börsenkurse voraus. -- Okay,
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it's not going up any time really soon.
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85000
3000
die Kurse werden nicht wirklich in naher Zukunft steigen.
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But I'm not engaged in doing that.
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88000
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Aber damit habe ich nichts zu schaffen.
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I'm not engaged in predicting random number generators.
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91000
3000
Ich habe nichts mit dem vorhersagen von Zufallszahlengeneratoren zu schaffen.
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I actually get phone calls from people
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ich kriege tatsächlich Anrufe von Leuten,
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who want to know what lottery numbers are going to win.
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96000
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die wissen wollen, welche Lottozahlen gezogen werden.
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I don't have a clue.
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99000
3000
Ich habe keine Ahnung.
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I engage in the use of game theory, game theory is a branch of mathematics
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102000
4000
Ich beschäftige mich mit der Spieltheorie, und Spieltheorie ist ein Zweig der Mathematik.
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and that means, sorry, that even in the study of politics,
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106000
4000
Und das heißt - tut mir leid - dass selbst auf dem Feld der Politik
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math has come into the picture.
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110000
3000
Mathematik nun eine Rolle spielt.
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We can no longer pretend that we just speculate about politics,
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113000
4000
Wir können uns nicht länger vormachen, dass wir nur über Politik spekulieren,
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we need to look at this in a rigorous way.
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117000
3000
wir müssen uns das entschlossen vor Augen führen.
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Now, what is game theory about?
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120000
3000
Nun, worum geht es in der Spieltheorie?
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It assumes that people are looking out for what's good for them.
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123000
5000
Sie setzt voraus, dass Leute auf das achten, was gut für sie ist.
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That doesn't seem terribly shocking --
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128000
2000
Das scheint erstmal nicht allzu unerhört --
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although it's controversial for a lot of people --
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130000
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obwohl viele Leute das als strittig ansehen --
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that we are self-interested.
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132000
4000
dass wir an uns selbst interessiert sind.
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In order to look out for what's best for them
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136000
2000
Um darauf zu achten, was am besten für sie ist,
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or what they think is best for them,
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138000
2000
oder was sie für das beste für sich halten,
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people have values -- they identify what they want, and what they don't want.
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140000
4000
haben Menschen Werte -- diese identifizieren, was sie wollen und was sie nicht wollen.
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And they have beliefs about what other people want,
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144000
3000
Und sie glauben zu wissen, was andere Leute wollen,
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and what other people don't want, how much power other people have,
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147000
3000
und was andere Leute nicht wollen, wie viel Macht andere Leute haben,
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how much those people could get in the way of whatever it is that you want.
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150000
4000
wie sehr jene Leute dem im Weg stehen könnten, was sie selbst wollen.
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And they face limitations, constraints,
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Und sie sehen sich Begrenzungen, Einschränkungen ausgesetzt,
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they may be weak, they may be located in the wrong part of the world,
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158000
3000
sie sind vielleicht schwach oder befinden sich im falschen Teil der Welt,
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they may be Einstein, stuck away farming
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161000
3000
vielleicht sind sie ja Einstein, der unbemerkt in einem fernen Dorf in Indien
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someplace in a rural village in India not being noticed,
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164000
4000
zur Feldarbeit verdammt ist,
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as was the case for Ramanujan for a long time,
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168000
3000
wie es bei Ramanujan lange Zeit der Fall war,
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a great mathematician but nobody noticed.
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171000
3000
ein großer Mathematiker, aber von niemandem bemerkt.
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Now who is rational?
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174000
2000
Also, wer ist rational?
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A lot of people are worried about what is rationality about?
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176000
3000
Viele Leute sorgen sich darum, was genau der Zweck von Rationalität ist.
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You know, what if people are rational?
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179000
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Menschen sind rational.
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Mother Theresa, she was rational.
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181000
3000
Mutter Theresa war rational.
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Terrorists, they're rational.
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184000
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Terroristen sind rational.
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Pretty much everybody is rational.
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188000
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So ziemlich jeder ist rational.
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I think there are only two exceptions that I'm aware of --
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Ich glaube, ich bin mir nur zweier Ausnahmen bewusst --
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two-year-olds, they are not rational,
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194000
2000
Zweijährige sind nicht rational,
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they have very fickle preferences,
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196000
3000
ihre Vorlieben sind sehr unbeständig,
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they switch what they think all the time,
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199000
2000
ihre Gedanken springen ständig umher,
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and schizophrenics are probably not rational,
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201000
3000
und Schizophrene sind wahrscheinlich auch nicht rational,
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but pretty much everybody else is rational.
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204000
2000
aber sonst sind eigentlich alle rational.
03:44
That is, they are just trying to do
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206000
2000
Das bedeutet, sie versuchen einfach das zu tun,
03:46
what they think is in their own best interest.
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208000
5000
was ihrer Meinung nach in ihrem Interesse liegt.
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Now in order to work out what people are going to do
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213000
2000
Und wenn wir nun herausfinden wollen, was Menschen tun werden,
03:53
to pursue their interests,
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215000
2000
um ihre Interessen zu verfolgen,
03:55
we have to think about who has influence in the world.
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217000
2000
dann müssen wir darüber nachdenken, wer auf dieser Welt Einfluss hat.
03:57
If you're trying to influence corporations to change their behavior,
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219000
5000
Wenn Sie Unternehmen beeinflussen wollen, ihr Verhalten zu ändern,
04:02
with regard to producing pollutants,
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224000
3000
was die Entstehung von Schadstoffen betrifft,
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one approach, the common approach,
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227000
2000
dann ist ein Ansatz, der übliche Ansatz, der,
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is to exhort them to be better,
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229000
2000
sie zur Besserung zu ermahnen,
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to explain to them what damage they're doing to the planet.
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231000
3000
ihnen den Schaden zu erklären, den sie auf dem Planeten anrichten.
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And many of you may have noticed that doesn't have
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234000
2000
Und viele von Ihnen haben wohl schon bemerkt, dass dies
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as big an effect, as perhaps you would like it to have.
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236000
4000
keine so großen Resultate zeigt, wie man vielleicht gern hätte,
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But if you show them that it's in their interest,
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240000
3000
aber wenn man ihnen zeigt, dass es in ihrem Interesse liegt,
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then they're responsive.
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243000
2000
dann reagieren sie.
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So, we have to work out who influences problems.
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245000
3000
Also müssen wir herausfinden, wer Probleme beeinflusst.
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If we're looking at Iran, the president of the United States
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248000
2000
Wenn wir uns den Iran ansehen, dann hat der Präsident der Vereinigten Staaten
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we would like to think, may have some influence --
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250000
3000
- zumindest denken wir das gern - vielleicht etwas Einfluss,
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certainly the president in Iran has some influence --
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253000
4000
der Präsident in Iran hat sicherlich einigen Einfluss,
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but we make a mistake if we just pay attention
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257000
3000
aber wenn wir nur auf die Person am oberen Ende des Machtgefüges achten,
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to the person at the top of the power ladder
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260000
3000
begehen wir einen Fehler,
04:41
because that person doesn't know much about Iran,
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263000
3000
denn diese Person weiß nicht viel über den Iran,
04:44
or about energy policy,
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266000
2000
oder über Energiepolitik
04:46
or about health care,
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268000
2000
oder Gesundheitsversorgung,
04:48
or about any particular policy.
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270000
2000
oder über andere Gebiete der Politik.
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That person surrounds himself or herself with advisers.
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272000
5000
Diese Person umgibt sich mit Beratern.
04:55
If we're talking about national security problems,
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277000
2000
Wenn es um nationale Sicherheitsprobleme geht,
04:57
maybe it's the Secretary of State,
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279000
2000
ist es vielleicht der Außenminister,
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maybe it's the Secretary of Defense,
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281000
2000
oder der Verteidigungsminister,
05:01
the Director of National Intelligence,
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283000
2000
oder der Chef des Geheimdienstes,
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maybe the ambassador to the United Nations, or somebody else
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285000
2000
vielleicht ja der Botschafter der UN, oder jemand anders,
05:05
who they think is going to know more about the particular problem.
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287000
4000
der oder die wahrscheinlich mehr über das entsprechende Problem weiß.
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But let's face it, the Secretary of State doesn't know much about Iran.
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291000
3000
Aber bei genauer Betrachtung weiß der Außenminister nicht viel über den Iran.
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The secretary of defense doesn't know much about Iran.
100
294000
3000
Der Verteidigungsminister weiß nicht viel über den Iran.
05:15
Each of those people in turn
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297000
3000
Alle dieser Leute wiederum verfügen
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has advisers who advise them,
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300000
2000
über Berater, die sie beraten,
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so they can advise the president.
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302000
3000
damit sie den Präsidenten beraten können.
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There are lots of people shaping decisions
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305000
3000
Es gibt viele Leute, die Entscheidungen Form verleihen,
05:26
and so if we want to predict correctly
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308000
2000
und wenn wir demzufolge korrekte Voraussagen treffen möchten,
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we have to pay attention to everybody
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310000
3000
müssen wir auf jeden einzelnen achten,
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who is trying to shape the outcome,
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313000
2000
der versucht, Einfluss auf das Resultat auszuüben,
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not just the people at the pinnacle
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315000
3000
und nicht nur auf die Leute an der Spitze
05:36
of the decision-making pyramid.
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318000
4000
der Entscheider-Pyramide.
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Unfortunately, a lot of times we don't do that.
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322000
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Leider tun wir das oftmals nicht.
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There's a good reason that we don't do that,
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324000
2000
Es gibt auch einen guten Grund, dass wir das nicht tun,
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and there's a good reason that using game theory and computers,
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326000
3000
und es gibt einen guten Grund, unter dem Einsatz von Spieltheorie und Computern
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we can overcome the limitation
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329000
3000
die Beschränkung, sich nur einige wenige Leute anzuschauen,
05:50
of just looking at a few people.
114
332000
2000
zu überwinden.
05:52
Imagine a problem with just five decision-makers.
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334000
4000
Stellen Sie sich ein Problem mit nur fünf Entscheidungsträgern vor.
05:56
Imagine for example
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338000
2000
Stellen Sie sich zum Beispiel vor,
05:58
that Sally over here,
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340000
2000
dass Sally dort drüben,
06:00
wants to know what Harry, and Jane,
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342000
3000
wissen möchte, was Harry und Jane
06:03
and George and Frank are thinking,
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345000
3000
und George und Frank denken.
06:06
and sends messages to those people.
120
348000
2000
Und sie schickt diesen Leuten daher Botschaften zu.
06:08
Sally's giving her opinion to them,
121
350000
2000
Sie teilt ihre Meinung mit ihnen,
06:10
and they're giving their opinion to Sally.
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352000
3000
und sie teilen ihre Meinung mit Sally.
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But Sally also wants to know
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355000
2000
Aber Sally möchte auch wissen,
06:15
what Harry is saying to these three,
124
357000
3000
was Harry zu den drei anderen sagt,
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and what they're saying to Harry.
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360000
2000
und was sie Harry sagen.
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And Harry wants to know
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362000
2000
Und Harry möchte wissen,
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what each of those people are saying to each other, and so on,
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364000
3000
was all diese Leute sich gegenseitig mitteilen, und so weiter,
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and Sally would like to know what Harry thinks those people are saying.
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367000
3000
und Sally möchte wissen, was Harry glaubt, dass die Leute sagen.
06:28
That's a complicated problem; that's a lot to know.
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370000
3000
Das ist ein kompliziertes Problem, und eine Menge Wissen.
06:31
With five decision-makers
130
373000
3000
Bei fünf Entscheidungsträgern
06:34
there are a lot of linkages --
131
376000
2000
gibt es eine Menge Verbindungen --
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120, as a matter of fact,
132
378000
2000
120 genauer gesagt.
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if you remember your factorials.
133
380000
2000
falls Sie sich noch an das Berechnen von Fakultäten erinnern.
06:40
Five factorial is 120.
134
382000
2000
Fünf Fakultät ist 120.
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Now you may be surprised to know
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384000
2000
Vielleicht sind Sie ja jetzt überrascht zu erfahren,
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that smart people can keep 120 things straight
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386000
3000
dass kluge Leute mit 120 Dingen in ihrem Kopf
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in their head.
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389000
2000
noch umgehen können.
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Suppose we double the number of influencers
138
391000
2000
Aber verdoppeln wir doch die Anzahl der Entscheidungsträger
06:51
from five to 10.
139
393000
2000
von fünf auf zehn.
06:53
Does that mean we've doubled the number of pieces of information
140
395000
4000
Heißt das, wir haben die Anzahl der Informationsstückchen,
06:57
we need to know, from 120 to 240?
141
399000
2000
die wir kennen müssen, von 120 auf 240 verdoppelt?
06:59
No. How about 10 times?
142
401000
2000
Nein? Wie wär's mit verzehnfacht?
07:01
To 1,200? No.
143
403000
3000
Auf 1.200? Nein.
07:04
We've increased it to 3.6 million.
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406000
3000
Wir haben sie auf 3,6 Millionen erhöht.
07:07
Nobody can keep that straight in their head.
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409000
2000
Das kann niemand mehr im Kopf behalten.
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But computers,
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411000
3000
Aber Computer...
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they can. They don't need coffee breaks,
147
414000
3000
die können das. Sie brauchen keine Kaffeepausen,
07:15
they don't need vacations,
148
417000
3000
sie brauchen keinen Urlaub,
07:18
they don't need to go to sleep at night,
149
420000
2000
sie müssen nachts nicht schlafen,
07:20
they don't ask for raises either.
150
422000
3000
sie wollen auch keine Gehaltserhöhung.
07:23
They can keep this information straight
151
425000
2000
Sie können diese Informationen alle behalten,
07:25
and that means that we can process the information.
152
427000
3000
was bedeutet, dass wir die Informationen auch verarbeiten können.
07:28
So I'm going to talk to you about how to process it,
153
430000
2000
Also werde ich darüber sprechen, wie man sie verarbeiten kann,
07:30
and I'm going to give you some examples out of Iran,
154
432000
3000
und ich gebe Ihnen ein paar Beispiele aus dem Iran,
07:33
and you're going to be wondering,
155
435000
2000
und dann werden Sie sich fragen:
07:35
"Why should we listen to this guy?
156
437000
2000
"Wieso sollten wir diesem Kerl Glauben schenken?
07:37
Why should we believe what he's saying?"
157
439000
3000
Wieso sollten wir glauben, was er sagt?"
07:40
So I'm going to show you a factoid.
158
442000
4000
Also zeige ich Ihnen mal eine kleine Tatsache.
07:44
This is an assessment by the Central Intelligence Agency
159
446000
3000
Dies hier ist eine Einschätzung der Central Intelligence Agency,
07:47
of the percentage of time
160
449000
2000
in wie viel Prozent der Fälle
07:49
that the model I'm talking about
161
451000
2000
das Modell, über das ich spreche,
07:51
is right in predicting things whose outcome is not yet known,
162
453000
3000
Entwicklungen richtig vorhersagt, über deren Ausgang noch nichts bekannt ist,
07:54
when the experts who provided the data inputs
163
456000
4000
wenn die Experten, die die Daten zur Verfügung stellten,
07:58
got it wrong.
164
460000
2000
es nicht richtig voraussagten.
08:00
That's not my claim, that's a CIA claim -- you can read it,
165
462000
3000
Das sage also nicht ich, das sagt die CIA - Sie können es nachlesen,
08:03
it was declassified a while ago. You can read it in a volume edited by
166
465000
3000
es ist seit einiger Zeit öffentlich verfügbar. Sie können es in einem Band lesen,
08:06
H. Bradford Westerfield, Yale University Press.
167
468000
3000
der von H. Bradford Westerfield bei der Yale University Press herausgegeben wurde.
08:09
So, what do we need to know
168
471000
2000
Nun, was müssen wir wissen,
08:11
in order to predict?
169
473000
2000
um voraussagen zu können?
08:13
You may be surprised to find out we don't need to know very much.
170
475000
3000
Sie werden wahrscheinlich überrascht sein, wenn ich sage, dass wir nicht viel wissen müssen.
08:16
We do need to know who has a stake
171
478000
3000
Wir müssen aber wissen, wer ein Interesse daran hat,
08:19
in trying to shape the outcome of a decision.
172
481000
5000
das Ergebnis einer Entscheidung zu beeinflussen.
08:24
We need to know what they say they want,
173
486000
3000
Wir müssen wissen, was sie zu wollen behaupten,
08:27
not what they want in their heart of hearts,
174
489000
3000
nicht das, was sie tief in ihrem Herzen wollen,
08:30
not what they think they can get,
175
492000
2000
oder was sie glauben, erreichen zu können,
08:32
but what they say they want, because that is a strategically chosen position,
176
494000
3000
sondern was sie zugeben, denn dies ist eine strategisch gewählte Position,
08:35
and we can work backwards from that
177
497000
2000
diese können wir gut zurückverfolgen,
08:37
to draw inferences about important features of their decision-making.
178
499000
4000
und Schlüsse über wichtige Elemente ihres Entscheidungsprozesses ziehen.
08:41
We need to know how focused they are
179
503000
2000
Wir müssen wissen, wie fokussiert sie
08:43
on the problem at hand.
180
505000
2000
auf das vorliegende Problem sind.
08:45
That is, how willing are they to drop what they're doing when the issue comes up,
181
507000
3000
Also wie gewillt sie sind, das fallenzulassen, was sie gerade tun, wenn das Problem auftritt,
08:48
and attend to it instead of something else that's on their plate --
182
510000
4000
um sich darum zu kümmern, anstelle von allen anderen Dingen in ihrem Tagesplan -
08:52
how big a deal is it to them?
183
514000
2000
wie wichtig ist es ihnen?
08:54
And how much clout could they bring to bear
184
516000
3000
Und wie viel Einfluss können sie einbringen,
08:57
if they chose to engage on the issue?
185
519000
5000
wenn sie sich entscheiden, sich der Sache anzunehmen.
09:02
If we know those things
186
524000
2000
Wenn wir diese Dinge wissen,
09:04
we can predict their behavior by assuming that everybody
187
526000
3000
dann können wir ihr Verhalten voraussagen, in der Annahme,
09:07
cares about two things on any decision.
188
529000
5000
dass allen an einer Entscheidung zwei Dinge wichtig sind.
09:12
They care about the outcome. They'd like an outcome as close to
189
534000
2000
Zunächst das Ergebnis. Sie möchten das Ergebnis so weit wie möglich
09:14
what they are interested in as possible.
190
536000
3000
an das heranbringen, was sie interessiert.
09:17
They're careerists, they also care about getting credit --
191
539000
3000
Sie sind Karrieremacher, sie wollen also auch gern Ansehen erreichen --
09:20
there's ego involvement,
192
542000
2000
das Ego ist involviert,
09:22
they want to be seen as important in shaping the outcome,
193
544000
4000
sie möchten als wichtiger Einflussnehmer auf das Resultat in Erscheinung treten,
09:26
or as important, if it's their druthers, to block an outcome.
194
548000
5000
oder - je nach dem - als Blockierer des Ergebnisses.
09:31
And so we have to figure out how they balance those two things.
195
553000
3000
Und so müssen wir herausfinden, wie sie diese beiden Dinge balancieren.
09:34
Different people trade off
196
556000
2000
Verschiedene Leute wägen ab,
09:36
between standing by their outcome,
197
558000
3000
ob sie ihrem Ziel treu bleiben,
09:39
faithfully holding to it, going down in a blaze of glory,
198
561000
3000
sich daran festhalten und mit Pauken und Trompeten untergehen,
09:42
or giving it up, putting their finger in the wind,
199
564000
3000
oder ob sie es aufgeben und ihr Fähnchen nach dem Wind richten,
09:45
and doing whatever they think is going to be a winning position.
200
567000
3000
und das tun, was sie ihrer Meinung nach in eine Siegerposition bringt.
09:48
Most people fall in between, and if we can work out where they fall
201
570000
3000
Die meisten Leute liegen dazwischen, und wenn wir herausfinden können, wo genau,
09:51
we can work out how to negotiate with them
202
573000
2000
dann können wir eine Verhandlungsbasis für sie herausarbeiten,
09:53
to change their behavior.
203
575000
2000
um ihr Verhalten zu ändern.
09:55
So with just that little bit of input
204
577000
3000
Mit diesen wenigen Informationen
09:58
we can work out what the choices are that people have,
205
580000
3000
können wir also erarbeiten, welche Optionen die Leute haben,
10:01
what the chances are that they're willing to take,
206
583000
3000
welche Risiken sie bereit sind, auf sich zu nehmen,
10:04
what they're after, what they value, what they want,
207
586000
3000
welches Ziel sie verfolgen, was sie wertschätzen, was sie wollen,
10:07
and what they believe about other people.
208
589000
3000
und was sie über andere Leute denken.
10:10
You might notice what we don't need to know:
209
592000
4000
Vielleicht haben Sie auch bemerkt, was wir nicht wissen müssen,
10:14
there's no history in here.
210
596000
2000
es gibt nämlich keine Vergangenheit in der Rechnung.
10:16
How they got to where they are
211
598000
2000
Wie sie an ihre jetzige Position gekommen sind,
10:18
may be important in shaping the input information,
212
600000
2000
kann wichtig sein, wenn man die Eingabedaten definiert,
10:20
but once we know where they are
213
602000
2000
aber sobald wir wissen, wo sie sind,
10:22
we're worried about where they're going to be headed in the future.
214
604000
3000
dann interessiert uns, welche Richtung sie für die Zukunft einschlagen werden.
10:25
How they got there turns out not to be terribly critical in predicting.
215
607000
4000
Wie sie dorthingekommen sind, ist bei Voraussagen kein sonderlich wichtiges Element.
10:29
I remind you of that 90 percent accuracy rate.
216
611000
4000
Ich möchte Sie an die 90-prozentige Genauigkeitsrate erinnern.
10:33
So where are we going to get this information?
217
615000
2000
Also, wo bekommen wir diese Informationen her?
10:35
We can get this information
218
617000
3000
Wir können dieses Wissen
10:38
from the Internet, from The Economist,
219
620000
3000
aus dem Internet beziehen, aus dem Economist,
10:41
The Financial Times, The New York Times,
220
623000
3000
aus der Financial Times, der New York Times,
10:44
U.S. News and World Report, lots of sources like that,
221
626000
3000
U.S. News und World Report, viele solcher Quellen,
10:47
or we can get it from asking experts
222
629000
2000
oder wir können Experten fragen,
10:49
who spend their lives studying places and problems,
223
631000
3000
die ihr Leben damit verbringen, Orte und Probleme zu untersuchen,
10:52
because those experts know this information.
224
634000
3000
da diese Experten über diese Informationen verfügen.
10:55
If they don't know, who are the people trying to influence the decision,
225
637000
3000
Wenn sie nicht wissen, wer die Leute sind, die die Entscheidung zu beeinflussen versuchen,
10:58
how much clout do they have,
226
640000
2000
wie viel Gewicht sie haben,
11:00
how much they care about this issue, and what do they say they want,
227
642000
3000
wie sehr ihnen diese Sache am Herzen liegt und was sie zu wollen behaupten,
11:03
are they experts? That's what it means to be an expert,
228
645000
3000
sind sie dann Experten? Das heißt es doch, ein Experte zu sein,
11:06
that's the basic stuff an expert needs to know.
229
648000
4000
das sind die grundsätzlichen Dinge, die ein Experte wissen muss.
11:10
Alright, lets turn to Iran.
230
652000
2000
Nun gut, sehen wir uns nun den Iran an.
11:12
Let me make three important predictions --
231
654000
3000
Lassen Sie mich drei wichtige Voraussagen treffen --
11:15
you can check this out, time will tell.
232
657000
3000
Sie können es überprüfen, die Zeit wird mich bestätigen.
11:18
What is Iran going to do about its nuclear weapons program?
233
660000
8000
Wie wird der Iran mit seinem Atomwaffenprogramm umgehen?
11:26
How secure is the theocratic regime in Iran?
234
668000
3000
Wie sicher ist das theokratische Regime im Iran?
11:29
What's its future?
235
671000
2000
Wie sieht seine Zukunft aus?
11:31
And everybody's best friend,
236
673000
3000
Und natürlich unser aller bester Freund,
11:34
Ahmadinejad. How are things going for him?
237
676000
3000
Ahmadinedschad. Wie stehen die Dinge für ihn?
11:37
How are things going to be working out for him in the next year or two?
238
679000
6000
Wie werden sich die Dinge für ihn in den nächsten ein, zwei Jahren entwickeln?
11:43
You take a look at this, this is not based on statistics.
239
685000
3000
Sehen Sie sich das bitte an, es basiert nicht auf Statistiken.
11:46
I want to be very clear here. I'm not projecting some past data into the future.
240
688000
5000
Ich möchte das klarstellen. Ich projiziere hier keine Daten aus der Vergangenheit in die Zukunft.
11:51
I've taken inputs on positions and so forth,
241
693000
3000
Ich habe Informationen über Einstellungen und so weiter genommen,
11:54
run it through a computer model
242
696000
2000
sie durch ein Computerprogramm laufen lassen,
11:56
that had simulated the dynamics of interaction,
243
698000
3000
das die Dynamik der Interaktion simuliert hat,
11:59
and these are the simulated dynamics,
244
701000
2000
und das hier ist die simulierte Dynamik,
12:01
the predictions about the path of policy.
245
703000
3000
das sind die Voraussagen über den Weg der Politik.
12:04
So you can see here on the vertical axis,
246
706000
3000
Sie können hier auf der vertikalen Achse also sehen,
12:07
I haven't shown it all the way down to zero,
247
709000
2000
ich hab sie nicht bis Null angegeben,
12:09
there are lots of other options, but here I'm just showing you the prediction,
248
711000
3000
dass es viele andere Optionen gibt, aber ich zeige Ihnen einfach die Voraussage,
12:12
so I've narrowed the scale.
249
714000
2000
also habe ich den Maßstab verringert,
12:14
Up at the top of the axis, "Build the Bomb."
250
716000
3000
ganz oben auf der Achse, "Bau der Bombe".
12:17
At 130, we start somewhere above 130,
251
719000
4000
Bei 130, wir fangen irgendwo über 130 an,
12:21
between building a bomb, and making enough weapons-grade fuel
252
723000
3000
zwischen dem Bau der Bombe und dem Herstellen von genügend waffenfähigem Brennmaterial,
12:24
so that you could build a bomb.
253
726000
2000
so dass man eine Bombe bauen könnte.
12:26
That's where, according to my analyses,
254
728000
3000
Das ist laut meiner Analysen die Stelle,
12:29
the Iranians were at the beginning of this year.
255
731000
3000
wo sich die Iraner am Anfang dieses Jahres befanden.
12:32
And then the model makes predictions down the road.
256
734000
3000
Und dann trifft das Programm ein paar Voraussagen,
12:35
At 115 they would only produce enough weapons grade fuel
257
737000
4000
bei 115 stellen sie nur genügend waffenfähiges Brennmaterial her,
12:39
to show that they know how, but they wouldn't build a weapon:
258
741000
2000
um zu beweisen, dass sie es können, aber nicht, um eine Waffe zu bauen,
12:41
they would build a research quantity.
259
743000
2000
sie stellen genügend für Forschungszwecke her.
12:43
It would achieve some national pride,
260
745000
2000
Das würde einigen Nationalstolz einbringen,
12:45
but not go ahead and build a weapon.
261
747000
3000
aber nicht den Bau einer Bombe.
12:48
And down at 100 they would build civilian nuclear energy,
262
750000
2000
Und weiter unten bei 100 würden sie zivile Atomkraft errichten,
12:50
which is what they say is their objective.
263
752000
4000
was sie auch als Ziel angeben.
12:54
The yellow line shows us the most likely path.
264
756000
3000
Die gelbe Linie zeigt uns den wahrscheinlichsten Weg.
12:57
The yellow line includes an analysis
265
759000
1000
Die gelbe Linie umfasst eine Analyse
12:58
of 87 decision makers in Iran,
266
760000
3000
von 87 Entscheidungsträgern im Iran,
13:01
and a vast number of outside influencers
267
763000
3000
und einer Unmenge von äußeren Einflüssen,
13:04
trying to pressure Iran into changing its behavior,
268
766000
3000
die versuchen, den Iran zum Ändern seines Verhaltens zu drängen,
13:07
various players in the United States, and Egypt,
269
769000
3000
verschiedene Parteien in den USA und Ägypten,
13:10
and Saudi Arabia, and Russia, European Union,
270
772000
2000
und Saudi-Arabien, Russland, der EU,
13:12
Japan, so on and so forth.
271
774000
2000
Japan, und so weiter und so fort.
13:14
The white line reproduces the analysis
272
776000
4000
Die weiße Linie reproduziert diese Analyse,
13:18
if the international environment
273
780000
2000
für den Fall, dass die internationale Umgebung
13:20
just left Iran to make its own internal decisions,
274
782000
3000
den Iran seine internen Entscheidungen einfach selber treffen ließe,
13:23
under its own domestic political pressures.
275
785000
2000
unter dem Druck, den die eigene Politik ausübt --
13:25
That's not going to be happening,
276
787000
2000
das wird aber nicht passieren --
13:27
but you can see that the line comes down faster
277
789000
4000
aber Sie können sehen, dass die Linie schneller runtergeht,
13:31
if they're not put under international pressure,
278
793000
3000
wenn kein Druck aus der internationalen Gemeinschaft kommt,
13:34
if they're allowed to pursue their own devices.
279
796000
2000
wenn sie ihre eigenen Ziele verfolgen dürfen.
13:36
But in any event, by the end of this year,
280
798000
3000
Aber in jedem Fall werden wir am Ende dieses Jahres,
13:39
beginning of next year, we get to a stable equilibrium outcome.
281
801000
3000
am Anfang des nächsten, ein stabiles Gleichgewicht erreichen.
13:42
And that equilibrium is not what the United States would like,
282
804000
4000
Und dieses Gleichgewicht ist nicht das, was die USA gern möchte,
13:46
but it's probably an equilibrium that the United States can live with,
283
808000
3000
sondern wahrscheinlich ein Gleichgewicht, mit dem die USA leben kann,
13:49
and that a lot of others can live with.
284
811000
2000
und mit dem eine Menge anderer auch leben können.
13:51
And that is that Iran will achieve that nationalist pride
285
813000
4000
Und zwar dieses, dass der Iran diesen Nationalstolz erreichen wird,
13:55
by making enough weapons-grade fuel, through research,
286
817000
4000
indem er ausreichend waffenfähiges Brennmaterial für Forschungszwecke herstellen wird,
13:59
so that they could show that they know how to make weapons-grade fuel,
287
821000
4000
damit bewiesen wird, dass die Technologie bekannt ist,
14:03
but not enough to actually build a bomb.
288
825000
5000
aber nicht genug, um eine Bombe zu bauen.
14:08
How is this happening?
289
830000
2000
Wie geht das vor sich?
14:10
Over here you can see this is the distribution
290
832000
4000
Das hier drüben ist die Machtverteilung
14:14
of power in favor of civilian nuclear energy today,
291
836000
5000
zugunsten ziviler Atomenergie heute,
14:19
this is what that power block is predicted to be like
292
841000
3000
und so hier wird dieser Machtblock laut Voraussagen
14:22
by the late parts of 2010, early parts of 2011.
293
844000
6000
Ende 2010, Anfang 2011 aussehen.
14:28
Just about nobody supports research on weapons-grade fuel today,
294
850000
4000
Fast niemand unterstützt heute die Forschung an waffenfähigem Brennmaterial,
14:32
but by 2011 that gets to be a big block,
295
854000
3000
aber 2011 wird daraus ein großer Block geworden sein,
14:35
and you put these two together, that's the controlling influence in Iran.
296
857000
4000
und wenn man diese beiden zusammenrechnet, ist das der kontrollierende Einfluss im Iran.
14:39
Out here today, there are a bunch of people --
297
861000
3000
Heute gibt es da draußen ein paar Leute --
14:42
Ahmadinejad for example --
298
864000
2000
Ahmadinedschad ist so ein Beispiel --
14:44
who would like not only to build a bomb,
299
866000
2000
die nicht nur gern eine Bombe bauen wollen,
14:46
but test a bomb.
300
868000
2000
sondern eine Bombe testen wollen.
14:48
That power disappears completely;
301
870000
2000
Diese Mächte verschwinden komplett,
14:50
nobody supports that by 2011.
302
872000
3000
niemand understützt das 2011.
14:53
These guys are all shrinking,
303
875000
2000
Die Anzahl dieser Leute nimmt ab.
14:55
the power is all drifting out here,
304
877000
3000
Die Macht wandert einfach nach hier ab,
14:58
so the outcome is going to be the weapons-grade fuel.
305
880000
3000
und das Resultat dessen wird waffenfähiges Brennmaterial sein.
15:01
Who are the winners and who are the losers in Iran?
306
883000
3000
Wer sind die Gewinner und wer die Verlierer im Iran?
15:04
Take a look at these guys, they're growing in power,
307
886000
3000
Sehen Sie sich diese Leute an, ihre Macht wächst,
15:07
and by the way, this was done a while ago
308
889000
3000
und nebenbei bemerkt, das wurde schon vor einer Weile erstellt,
15:10
before the current economic crisis,
309
892000
2000
vor der aktuellen Wirtschaftskrise.
15:12
and that's probably going to get steeper.
310
894000
2000
Und wahrscheinlich wird die Kurve noch steiler.
15:14
These folks are the moneyed interests in Iran,
311
896000
2000
Diese Leute hier sind die finanziellen Interessen im Iran,
15:16
the bankers, the oil people, the bazaaries.
312
898000
4000
die Banker, die Ölindustrie, die Händler,
15:20
They are growing in political clout,
313
902000
3000
ihre politische Einflusskraft nimmt zu,
15:23
as the mullahs are isolating themselves --
314
905000
3000
während die Mullahs sich selbst abschotten,
15:26
with the exception of one group of mullahs,
315
908000
2000
abgesehen von einer Gruppe Mullahs,
15:28
who are not well known to Americans.
316
910000
2000
die bei den Amerikanern recht unbekannt ist.
15:30
That's this line here, growing in power,
317
912000
2000
Das ist die Linie hier, die an Macht zunimmt,
15:32
these are what the Iranians call the quietists.
318
914000
4000
sie werden von den Iranern als Quietisten bezeichnet.
15:36
These are the Ayatollahs, mostly based in Qom,
319
918000
3000
Das sind die Ayatollahs, meistens in Qom angesiedelt,
15:39
who have great clout in the religious community,
320
921000
4000
die einen großen Einfluss in der religiösen Gemeinschaft haben,
15:43
have been quiet on politics and are going to be getting louder,
321
925000
3000
sich in der Politik bisher ruhig verhielten und bald lauter werden,
15:46
because they see Iran going in an unhealthy direction,
322
928000
2000
da sie nämlich den Iran in eine ungesunde Richtung gehen sehen,
15:48
a direction contrary
323
930000
2000
eine Richtung, die im Gegensatz zu dem steht,
15:50
to what Khomeini had in mind.
324
932000
4000
was Khomeini sich vorstellte.
15:54
Here is Mr. Ahmadinejad.
325
936000
2000
Hier haben wir Herrn Ahmadinedschad.
15:56
Two things to notice: he's getting weaker,
326
938000
3000
Zwei Dinge kann man feststellen. Er wird schwächer,
15:59
and while he gets a lot of attention in the United States,
327
941000
2000
und während er eine Menge Aufmerksamkeit aus den USA bekommt,
16:01
he is not a major player in Iran.
328
943000
2000
ist er im Iran kein Haupteinfluss,
16:03
He is on the way down.
329
945000
2000
er ist auf dem Weg nach unten.
16:05
OK, so I'd like you to take a little away from this.
330
947000
4000
Gut, ich würde Sie nun gern ein bisschen hiervon wegführen.
16:09
Everything is not predictable: the stock market
331
951000
2000
Alles kann man nicht voraussagen, der Aktienmarkt ist,
16:11
is, at least for me, not predictable,
332
953000
3000
zumindest für mich, nicht vorhersagbar,
16:14
but most complicated negotiations are predictable.
333
956000
5000
aber die meisten komplizierten Verhandlungen sind es.
16:19
Again, whether we're talking health policy, education,
334
961000
4000
Und ob wir über Gesundheitspolitik, Bildung,
16:23
environment, energy,
335
965000
3000
Umwelt, Energie,
16:26
litigation, mergers,
336
968000
2000
Gerichtsprozesse, Konzernbildung reden,
16:28
all of these are complicated problems
337
970000
2000
alle dieser Dinge sind komplizierte Probleme,
16:30
that are predictable,
338
972000
2000
die vorausgesagt werden können,
16:32
that this sort of technology can be applied to.
339
974000
4000
auf die diese Art Technologie angewandt werden kann.
16:36
And the reason that being able to predict those things is important,
340
978000
5000
Und der Grund dafür, dass das Treffen solcher Voraussagen wichtig ist,
16:41
is not just because you might run a hedge fund and make money off of it,
341
983000
3000
ist nicht nur, dass man einen Hedge-Fonds betreiben und Geld damit verdienen kann,
16:44
but because if you can predict what people will do,
342
986000
3000
sondern wenn man voraussagen kann, was die Leute tun werden,
16:47
you can engineer what they will do.
343
989000
3000
kann man ihr Verhalten manipulieren.
16:50
And if you engineer what they do you can change the world,
344
992000
2000
Und wenn man ihr Verhalten manipuliert, kann man die Welt ändern,
16:52
you can get a better result.
345
994000
2000
man kann zu einem besseren Ergebnis kommen.
16:54
I would like to leave you with one thought, which is
346
996000
3000
Ich möchte Ihnen gern einen Gedanken mitgeben, der meiner Ansicht nach
16:57
for me, the dominant theme of this gathering,
347
999000
5000
das Hauptmotiv dieser Zusammenkunft ist,
17:02
and is the dominant theme of this way of thinking about the world.
348
1004000
3000
und das Hauptmotiv dieser Art der Weltauffassung.
17:05
When people say to you,
349
1007000
3000
Wenn jemand zu Ihnen sagt:
17:08
"That's impossible,"
350
1010000
2000
"Das ist unmöglich",
17:10
you say back to them,
351
1012000
2000
dann sagen Sie zu der Person:
17:12
"When you say 'That's impossible,'
352
1014000
2000
"Wenn Sie sagen, 'Das ist unmöglich'",
17:14
you're confused with,
353
1016000
2000
verwechseln Sie das mit
17:16
'I don't know how to do it.'"
354
1018000
3000
"Ich weiß nicht, wie man das macht."
17:19
Thank you.
355
1021000
2000
Danke.
17:21
(Applause)
356
1023000
4000
(Applaus)
17:25
Chris Anderson: One question for you.
357
1027000
2000
Chris Anderson: Eine Frage hätte ich an Sie.
17:27
That was fascinating.
358
1029000
3000
Das war faszinierend.
17:30
I love that you put it out there.
359
1032000
3000
Das ist toll, dass Sie darüber geredet haben.
17:33
I got very nervous halfway through the talk though,
360
1035000
2000
In der Mitte des Vortrags wurde ich aber recht nervös,
17:35
just panicking whether you'd included in your model, the possibility that
361
1037000
3000
und hatte ein bisschen Panik, ob Sie in Ihrem Modell die Möglichkeit bedacht hatten,
17:38
putting this prediction out there might change the result.
362
1040000
4000
dass diese Voraussage heute das Resultat ändern könnte.
17:42
We've got 800 people in Tehran who watch TEDTalks.
363
1044000
3000
Wir haben 800 Leute in Teheran, die TEDTalks schauen.
17:45
Bruce Bueno de Mesquita: I've thought about that,
364
1047000
2000
Bruce Bueno de Mesquita: Darüber habe ich nachgedacht,
17:47
and since I've done a lot of work for the intelligence community,
365
1049000
4000
und da ich viel für Nachrichtendienste gearbeitet habe,
17:51
they've also pondered that.
366
1053000
2000
haben die auch drüber nachgedacht.
17:53
It would be a good thing if
367
1055000
3000
Es wäre gut, wenn
17:56
people paid more attention, took seriously,
368
1058000
3000
Leute aufmerksamer wären, und diese Art von
17:59
and engaged in the same sorts of calculations,
369
1061000
2000
Berechnungen ernst nehmen und daran teilnehmen würden,
18:01
because it would change things. But it would change things in two beneficial ways.
370
1063000
4000
denn dies würde Dinge ändern. Aber es würde Dinge auf zwei vorteilhafte Arten ändern.
18:05
It would hasten how quickly people arrive at an agreement,
371
1067000
6000
Es würde die Zeit beschleunigen, die Leute brauchen, um eine Übereinstimmung zu finden,
18:11
and so it would save everybody a lot of grief and time.
372
1073000
3000
und würde demzufolge allen viel Ärger und Zeit sparen.
18:14
And, it would arrive at an agreement that everybody was happy with,
373
1076000
4000
Und es würde zu einer Übereinstimmung kommen, mit der jeder glücklich wäre,
18:18
without having to manipulate them so much --
374
1080000
3000
ohne dass man sie zu sehr manipulieren müsste --
18:21
which is basically what I do, I manipulate them.
375
1083000
3000
was im Prinzip das ist, was ich tue - ich manipuliere sie.
18:24
So it would be a good thing.
376
1086000
2000
Also wäre es eine gute Sache.
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: Also wollen Sie damit sagen: "Menschen des Iran, dies ist euer Schicksal, setzen wir es um."
18:30
BBM: Well, people of Iran, this is what many of you are going to evolve to want,
378
1092000
6000
BBM: Nun, Menschen des Iran, dies ist es, was viele von euch irgendwann wollen werden,
18:36
and we could get there a lot sooner,
379
1098000
2000
und wir könnten da viel eher hingelangen,
18:38
and you would suffer a lot less trouble from economic sanctions,
380
1100000
3000
und ihr hättet weniger Ärger mit wirtschaftlichen Sanktionen,
18:41
and we would suffer a lot less fear of the use of military force on our end,
381
1103000
6000
und wir hätten viel weniger Angst vor dem Einsatz militärischer Kräfte auf unserer Seite,
18:47
and the world would be a better place.
382
1109000
2000
und die Welt wäre ein besserer Ort.
18:49
CA: Here's hoping they hear it that way. Thank you very much Bruce.
383
1111000
3000
CA: Hoffen wir, dass sie es so auffassen. Vielen Dank, Bruce.
18:52
BBM: Thank you.
384
1114000
2000
BBM: Danke.
18:54
(Applause)
385
1116000
5000
(Applaus)
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