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Hannah Fry: Is life really that complex?
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Can an algorithm forecast the site of the next riot? In this accessible talk, mathematician Hannah Fry shows how complex social behavior can be analyzed and perhaps predicted through analogies to natural phenomena, like the patterns of a leopard's spots or the distribution of predators and prey in the wild.
Hannah Fry - Complexity theorist
Hannah Fry researches the trends in our civilization and ways we can forecast its future. Full bio
Hannah Fry researches the trends in our civilization and ways we can forecast its future. Full bio
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00:10
Thanks very much.
0
24
1157
Muchas gracias.
Soy Hannah Fry, una chica dura,
00:11
I am Hannah Fry, the badass.
1
1205
1848
y pregunto lo siguiente:
00:13
And today I'm asking the question:
2
3077
1680
¿Es realmente tan compleja la vida?
00:14
Is life really that complex?
3
4781
1756
00:16
Now, I've only got nine minutes
to try and provide you with an answer,
to try and provide you with an answer,
4
6561
3325
Solo tengo nueve minutos
para tratar de responder,
para tratar de responder,
00:19
so what I've done
is split this neatly into two parts:
is split this neatly into two parts:
5
9910
2716
así que la dividí en dos partes.
00:22
part one: yes;
6
12650
2353
Parte uno: sí.
00:25
and later on, part two: no.
7
15027
2528
Y luego, parte dos: no.
00:27
Or, to be more accurate: no?
8
17579
2544
O para ser más exactos: ¿no?
00:30
(Laughter)
9
20147
1204
(Risas)
00:31
So first of all, let me try and define
what I mean by "complex."
what I mean by "complex."
10
21375
3006
Primero intentaré definir
lo que quiero decir con "compleja".
lo que quiero decir con "compleja".
00:34
Now, I could give you
a host of formal definitions,
a host of formal definitions,
11
24405
2441
Podría darles un montón
de definiciones formales
de definiciones formales
pero, en términos simples,
00:36
but in the simplest terms,
12
26870
1253
00:38
any problem in complexity is something
that Einstein and his peers can't do.
that Einstein and his peers can't do.
13
28147
4899
un problema es "complejo" cuando Einstein
y sus pares no lo pueden resolver.
y sus pares no lo pueden resolver.
00:43
So, let's imagine --
if the clicker works ... there we go.
if the clicker works ... there we go.
14
33070
3240
Imaginemos...
si el puntero funciona... ahí está.
si el puntero funciona... ahí está.
00:46
Einstein is playing a game of snooker.
15
36334
2103
Einstein está jugando al billar.
00:48
He's a clever chap, so he knows
that when he hits the cue ball,
that when he hits the cue ball,
16
38461
3479
Como es un tipo inteligente, sabe
que cuando le pegue a la bola blanca
que cuando le pegue a la bola blanca
00:51
he could write you an equation
17
41964
1441
podría escribir una ecuación
00:53
and tell you exactly where the red ball
is going to hit the sides,
is going to hit the sides,
18
43429
3128
y calcular exactamente
dónde va a rebotar la bola roja,
dónde va a rebotar la bola roja,
qué velocidad va a tener
y dónde va a terminar.
y dónde va a terminar.
00:56
how fast it's going
and where it's going to end up.
and where it's going to end up.
19
46581
2439
Si agrandamos estas bolas
a la escala del sistema solar,
a la escala del sistema solar,
00:59
Now, if you scale these snooker balls
up to the size of the solar system,
up to the size of the solar system,
20
49044
3469
01:02
Einstein can still help you.
21
52537
1959
Einstein todavía puede ayudarnos.
01:04
Sure, the physics changes,
22
54520
1245
Es otra física, claro, pero para entender
cómo se mueve la Tierra respecto del Sol,
cómo se mueve la Tierra respecto del Sol,
01:05
but if you wanted to know about
the path of the Earth around the Sun,
the path of the Earth around the Sun,
23
55789
3282
Einstein podría escribir una ecuación
que nos dé la posición de cada objeto
que nos dé la posición de cada objeto
01:09
Einstein could write you an equation
24
59095
1733
01:10
telling you where both objects are
at any point in time.
at any point in time.
25
60852
2643
en cualquier momento.
Con un increíble aumento de dificultad,
01:13
Now, with a surprising
increase in difficulty,
increase in difficulty,
26
63519
2204
01:15
Einstein could include
the Moon in his calculations.
the Moon in his calculations.
27
65747
2452
Einstein podría incluir
la Luna en sus cálculos.
la Luna en sus cálculos.
01:18
But as you add more and more planets,
Mars and Jupiter, say,
Mars and Jupiter, say,
28
68223
3067
Pero a medida que agregamos
otros planetas, como Marte y Júpiter,
otros planetas, como Marte y Júpiter,
01:21
the problem gets too tough for Einstein
to solve with a pen and paper.
to solve with a pen and paper.
29
71314
3764
Einstein ya no puede resolver
el problema con papel y lápiz.
el problema con papel y lápiz.
01:25
Now, strangely, if instead of having
a handful of planets,
a handful of planets,
30
75102
2843
Lo raro es que
si en lugar de tener cinco planetas
tuviéramos millones o miles de millones,
tuviéramos millones o miles de millones,
01:27
you had millions of objects
or even billions,
or even billions,
31
77969
2672
el problema, en realidad,
sería mucho más simple,
sería mucho más simple,
01:30
the problem actually becomes much simpler,
32
80665
2271
01:32
and Einstein is back in the game.
33
82960
1922
y Einstein podría resolverlo.
01:34
Let me explain what I mean by this,
34
84906
1846
Para explicarles a qué me refiero,
01:36
by scaling these objects back down
to a molecular level.
to a molecular level.
35
86776
3294
vamos a achicar estos objetos
a una escala molecular.
a una escala molecular.
01:40
If you wanted to trace the erratic path
of an individual air molecule,
of an individual air molecule,
36
90094
3747
Si quisiéramos seguir la trayectoria
errática de una molécula de aire,
errática de una molécula de aire,
01:43
you'd have absolutely no hope.
37
93865
1842
no podríamos hacerlo.
01:45
But when you have millions
of air molecules all together,
of air molecules all together,
38
95731
2711
Pero si tenemos millones
de moléculas de aire todas juntas,
de moléculas de aire todas juntas,
01:48
they start to act in a way
which is quantifiable, predictable
which is quantifiable, predictable
39
98466
3877
vemos que empiezan a actuar
de un modo cuantificable, predecible
de un modo cuantificable, predecible
01:52
and well-behaved.
40
102367
1170
y obediente.
01:53
And thank goodness air is well-behaved,
41
103561
1885
Y menos mal que el aire es obediente,
porque si no lo fuera
los aviones se caerían.
los aviones se caerían.
01:55
because if it wasn't,
planes would fall out of the sky.
planes would fall out of the sky.
42
105470
2910
01:58
Now, on an even bigger scale,
across the whole of the world,
across the whole of the world,
43
108404
3064
Ahora, en una escala aún más grande,
abarcando todo el mundo,
abarcando todo el mundo,
02:01
the idea is exactly the same
with all of these air molecules.
with all of these air molecules.
44
111492
3122
la idea es exactamente la misma
con todas estas moléculas de aire.
con todas estas moléculas de aire.
02:04
It's true that you can't take
an individual rain droplet
an individual rain droplet
45
114638
2918
Es verdad que no se puede
tomar una gota de lluvia
tomar una gota de lluvia
02:07
and say where it's come from
or where it's going to end up.
or where it's going to end up.
46
117580
2785
y decir de dónde vino
o dónde va a terminar.
o dónde va a terminar.
Pero se puede decir con bastante certeza
02:10
But you can say with pretty good certainty
47
120389
2034
si mañana va a estar nublado.
02:12
whether it will be cloudy tomorrow.
48
122447
1813
02:14
So that's it.
49
124284
1158
Y eso es todo.
02:15
In Einstein's time,
this is how far science had got.
this is how far science had got.
50
125466
2683
Hasta ahí había llegado la ciencia
en la época de Einstein.
en la época de Einstein.
02:18
We could do really small problems
with a few objects
with a few objects
51
128173
3613
Podíamos resolver problemas
muy pequeños con unos cuantos objetos
muy pequeños con unos cuantos objetos
02:21
with simple interactions,
52
131810
1275
con interacciones simples,
02:23
or we could do huge problems
with millions of objects
with millions of objects
53
133109
2602
o problemas enormes
con millones de objetos
con millones de objetos
02:25
and simple interactions.
54
135735
1323
e interacciones simples.
02:27
But what about everything in the middle?
55
137082
1937
Pero ¿y todo lo que hay en el medio?
02:29
Well, just seven years
before Einstein's death,
before Einstein's death,
56
139043
2693
Bueno, tan solo siete años
antes de la muerte de Einstein,
antes de la muerte de Einstein,
02:31
an American scientist called
Warren Weaver made exactly this point.
Warren Weaver made exactly this point.
57
141760
3658
el científico estadounidense Warren Weaver
hizo justamente este planteo.
hizo justamente este planteo.
02:35
He said that scientific methodology
has gone from one extreme to another,
has gone from one extreme to another,
58
145442
3624
Dijo que el método científico
había ido de un extremo al otro,
había ido de un extremo al otro,
02:39
leaving out an untouched
great middle region.
great middle region.
59
149090
3071
dejando intacta una gran zona intermedia.
02:42
Now, this middle region
is where complexity science lies,
is where complexity science lies,
60
152185
2699
La ciencia compleja se encuentra
en esta zona intermedia;
en esta zona intermedia;
02:44
and this is what I mean by complex.
61
154908
2259
a esto me refiero cuando digo "compleja".
02:47
Now, unfortunately, almost
every single problem you can think of
every single problem you can think of
62
157191
3525
Lamentablemente, casi todos los problemas
relativos al comportamiento humano
relativos al comportamiento humano
02:50
to do with human behavior
63
160740
1222
están en esta región intermedia.
02:51
lies in this middle region.
64
161986
2069
02:54
Einstein's got absolutely no idea
how to model the movement of a crowd.
how to model the movement of a crowd.
65
164079
4290
Einstein no tiene ni idea de cómo modelar
el movimiento de una muchedumbre.
el movimiento de una muchedumbre.
02:58
There are too many people
to look at them all individually
to look at them all individually
66
168393
2801
Son demasiadas personas
para analizar individualmente
para analizar individualmente
03:01
and too few to treat them as a gas.
67
171218
1872
y muy pocas para analizar como un gas.
Del mismo modo, la gente tiene
la mala costumbre de tomar decisiones
la mala costumbre de tomar decisiones
03:03
Similarly, people are prone
to annoying things like decisions
to annoying things like decisions
68
173114
3356
03:06
and not wanting to walk into each other,
69
176494
2014
y de no querer chocarse entre sí,
lo que complica muchísimo el problema.
03:08
which makes the problem
all the more complicated.
all the more complicated.
70
178532
2613
03:11
Einstein also couldn't tell you
71
181169
1703
Einstein tampoco podría predecir
03:12
when the next stock market crash
is going to be.
is going to be.
72
182896
2349
el próximo colapso de la bolsa.
03:15
Einstein couldn't tell you
how to improve unemployment.
how to improve unemployment.
73
185269
2764
Einstein no podría decirnos
cómo reducir el desempleo.
cómo reducir el desempleo.
03:18
Einstein can't even tell you
74
188057
1401
Ni siquiera podía decirnos
03:19
whether the next iPhone
is going to be a hit or a flop.
is going to be a hit or a flop.
75
189482
3382
si el próximo iPhone va a ser
un éxito o un fracaso.
un éxito o un fracaso.
03:22
So to conclude part one:
we're completely screwed.
we're completely screwed.
76
192888
2606
Entonces, para concluir
la parte uno: estamos jodidos.
la parte uno: estamos jodidos.
03:25
We've got no tools to deal with this,
and life is way too complex.
and life is way too complex.
77
195518
4500
No tenemos cómo lidiar con esto
y la vida es demasiado complicada.
y la vida es demasiado complicada.
03:30
But maybe there's hope,
78
200042
1796
Pero tal vez haya esperanza,
03:31
because in the last few years,
79
201862
1534
porque en los últimos años
03:33
we've begun to see the beginnings
of a new area of science
of a new area of science
80
203420
3837
hemos empezado a ver el comienzo
de un nuevo campo de la ciencia
de un nuevo campo de la ciencia
03:37
using mathematics
to model our social systems.
to model our social systems.
81
207281
3027
usando matemáticas para modelar
nuestros sistemas sociales.
nuestros sistemas sociales.
03:40
And I'm not just talking here
about statistics and computer simulations.
about statistics and computer simulations.
82
210332
3484
Y no hablo solamente de estadística
y simulaciones con computadoras.
y simulaciones con computadoras.
03:43
I'm talking about writing down
equations about our society
equations about our society
83
213840
2996
Hablo de escribir ecuaciones
sobre nuestra sociedad
sobre nuestra sociedad
03:46
that will help us understand
what's going on
what's going on
84
216860
2069
que nos ayudarán a entender lo que sucede,
03:48
in the same way as with the snooker balls
or the weather prediction.
or the weather prediction.
85
218953
3215
como con las bolas de billar
o el pronóstico del tiempo.
o el pronóstico del tiempo.
03:52
And this has come about
because people have begun to realize
because people have begun to realize
86
222192
2842
Y esto se dio porque la gente
ha empezado a darse cuenta
ha empezado a darse cuenta
03:55
that we can use and exploit analogies
87
225058
2343
de que podemos aprovechar las analogías
03:57
between our human systems
and those of the physical world around us.
and those of the physical world around us.
88
227425
3942
entre nuestros sistemas humanos
y los del mundo físico alrededor nuestro.
y los del mundo físico alrededor nuestro.
04:01
Now, to give you an example:
89
231938
1464
Para darles un ejemplo,
04:03
the incredibly complex problem
of migration across Europe.
of migration across Europe.
90
233426
3454
el problema increíblemente complejo
de la migración en Europa.
de la migración en Europa.
04:06
Actually, as it turns out, when you view
all of the people together,
all of the people together,
91
236904
3332
En realidad, resulta que si miramos
a la gente en conjunto,
a la gente en conjunto,
04:10
collectively, they behave as though
they're following the laws of gravity.
they're following the laws of gravity.
92
240260
4043
colectivamente, se comportan
como si siguieran las leyes gravitatorias.
como si siguieran las leyes gravitatorias.
04:14
But instead of planets
being attracted to one another,
being attracted to one another,
93
244327
3128
Pero en lugar de ser planetas
atrayéndose los unos a los otros,
atrayéndose los unos a los otros,
04:17
it's people who are attracted
to areas with better job opportunities,
to areas with better job opportunities,
94
247479
4210
son personas siendo atraídas a zonas
con mejores oportunidades laborales,
con mejores oportunidades laborales,
04:21
higher pay, better quality of life
and lower unemployment.
and lower unemployment.
95
251713
4015
salarios más altos, mejor calidad de vida
y menos desempleo.
04:25
And in the same way as people
are more likely to go for opportunities
are more likely to go for opportunities
96
255752
3528
Y del mismo modo que la gente
es más propensa a aceptar oportunidades
es más propensa a aceptar oportunidades
cerca del lugar donde viven
04:29
close to where they live already --
London to Kent, for example,
London to Kent, for example,
97
259304
3035
--de Londres a Kent, por ejemplo,
en lugar de ir de Londres a Melbourne--
en lugar de ir de Londres a Melbourne--
04:32
as opposed to London to Melbourne --
98
262363
1792
04:34
the gravitational effect of planets
far away is felt much less.
far away is felt much less.
99
264179
4136
el efecto gravitatorio de los planetas
que están lejos se siente mucho menos.
que están lejos se siente mucho menos.
04:38
So, to give you another example:
100
268997
2067
Para darles otro ejemplo:
04:41
in 2008, a group in UCLA
were looking into the patterns
were looking into the patterns
101
271088
4225
un grupo de la Universidad de California
en Los Ángeles en 2008
en Los Ángeles en 2008
estudió la distribución de las zonas
con más robos en viviendas en la ciudad.
con más robos en viviendas en la ciudad.
04:45
of burglary hot spots in the city.
102
275337
2712
04:48
Now, one thing about burglaries
is this idea of repeat victimization.
is this idea of repeat victimization.
103
278073
5519
Un tema con los robos en viviendas
es esta idea de la victimización repetida.
es esta idea de la victimización repetida.
04:53
So if you have a group of burglars
who manage to successfully rob an area,
who manage to successfully rob an area,
104
283616
4237
O sea, si un grupo de ladrones
consigue robar con éxito en una zona,
consigue robar con éxito en una zona,
04:57
they'll tend to return to that area
and carry on burgling it.
and carry on burgling it.
105
287877
3790
es muy probable que vuelvan
al mismo lugar a seguir robando.
al mismo lugar a seguir robando.
05:01
So they learn the layout of the houses,
106
291691
2856
Así aprenden la distribución
interna de las casas,
interna de las casas,
05:04
the escape routes
107
294571
1694
las rutas de escape
05:06
and the local security measures
that are in place.
that are in place.
108
296289
3004
y las medidas de seguridad
que rigen en la zona.
que rigen en la zona.
05:09
And this will continue to happen
109
299317
1685
Y esto va a seguir sucediendo
05:11
until local residents and police
ramp up the security,
ramp up the security,
110
301026
3181
hasta que los vecinos y la policía
incrementen la seguridad,
incrementen la seguridad,
05:14
at which point, the burglars
will move off elsewhere.
will move off elsewhere.
111
304231
2771
y en ese momento los ladrones
se van a ir a otra parte.
se van a ir a otra parte.
05:17
And it's that balance
between burglars and security
between burglars and security
112
307026
2808
Y es ese equilibrio entre
los ladrones y la seguridad
los ladrones y la seguridad
05:19
which creates these dynamic
hot spots of the city.
hot spots of the city.
113
309858
3037
lo que crea estas "zonas calientes"
de delito que van cambiando.
de delito que van cambiando.
05:22
As it turns out,
this is exactly the same process
this is exactly the same process
114
312919
3544
Es exactamente el mismo proceso
05:26
as how a leopard gets its spots,
115
316487
2242
por el cual le salen manchas al leopardo.
05:28
except in the leopard example,
it's not burglars and security,
it's not burglars and security,
116
318753
2936
Solo que, en el caso del leopardo,
no se trata de ladrones y seguridad
sino de un proceso químico
sino de un proceso químico
05:31
it's the chemical process
that creates these patterns
that creates these patterns
117
321713
3465
05:35
and something called "morphogenesis."
118
325202
1995
y algo llamado "morfogénesis".
05:37
We actually know an awful lot
about the morphogenesis of leopard spots.
about the morphogenesis of leopard spots.
119
327221
4256
Sabemos muchísimo sobre la morfogénesis
de las manchas del leopardo.
de las manchas del leopardo.
05:41
Maybe we can use this to try and spot
some of the warning signs with burglaries
some of the warning signs with burglaries
120
331501
4644
Tal vez podamos usar esto para identificar
señales que nos alerten a los robos,
señales que nos alerten a los robos,
05:46
and perhaps, also to create
better crime strategies to prevent crime.
better crime strategies to prevent crime.
121
336169
4107
y tal vez también para crear mejores
estrategias de prevención de delitos.
estrategias de prevención de delitos.
05:50
There's a group here at UCL
122
340300
1572
Aquí en el University College de Londres,
05:51
who are working with
the West Midlands police right now
the West Midlands police right now
123
341896
2825
hay un grupo que trabaja
con la policía de West Midlands
con la policía de West Midlands
precisamente en este tema.
05:54
on this very question.
124
344745
1641
Hay muchos ejemplos como este,
05:56
I could give you
plenty of examples like this,
plenty of examples like this,
125
346410
2915
pero voy a tomar uno de mi investigación
sobre los disturbios de 2011 en Londres.
sobre los disturbios de 2011 en Londres.
05:59
but I wanted to leave you
with one from my own research
with one from my own research
126
349349
2643
06:02
on the London riots.
127
352016
1166
06:03
Now, you probably
don't need me to tell you
don't need me to tell you
128
353206
2015
Creo que no hace falta que les cuente
lo que pasó el verano pasado,
06:05
about the events of last summer,
129
355245
1567
06:06
where London and the UK saw
the worst sustained period
the worst sustained period
130
356836
3030
cuando Londres y el Reino Unido
vieron el peor período de saqueos
e incendios constantes
e incendios constantes
06:09
of violent looting and arson
131
359890
1526
06:11
for over twenty years.
132
361440
1613
en más de 20 años.
06:13
It's understandable that, as a society,
we want to try and understand
we want to try and understand
133
363077
3287
Como sociedad, es normal
que queramos entender exactamente
cuál fue la causa de los disturbios,
cuál fue la causa de los disturbios,
06:16
exactly what caused these riots,
134
366388
1794
06:18
but also, perhaps, to equip our police
with better strategies
with better strategies
135
368206
3885
pero tal vez también es importante
tratar de equipar a la policía
tratar de equipar a la policía
con mejores estrategias para resolver
la situación más rápido en el futuro.
la situación más rápido en el futuro.
06:22
to lead to a swifter
resolution in the future.
resolution in the future.
136
372115
3781
06:25
Now, I don't want to upset
the sociologists here,
the sociologists here,
137
375920
2356
Como no quiero molestar a los sociólogos,
06:28
so I absolutely cannot talk about
the individual motivations for a rioter,
the individual motivations for a rioter,
138
378300
4857
no voy a especular sobre la motivación
personal de cada alborotador.
personal de cada alborotador.
06:33
but when you look at
the rioters all together,
the rioters all together,
139
383181
2168
Pero si los miramos a todos juntos,
06:35
mathematically, you can separate it
into a three-stage process
into a three-stage process
140
385373
3208
matemáticamente, se pueden analizar
como un proceso en tres partes
como un proceso en tres partes
06:38
and draw analogies accordingly.
141
388605
1975
y hacer las analogías del caso.
06:40
So, step one: let's say
you've got a group of friends.
you've got a group of friends.
142
390604
3177
Paso uno: imagínense un grupo de amigos.
06:43
None of them are involved in the riots,
143
393805
1875
No están involucrados en los disturbios,
06:45
but one of them walks past
a Foot Locker which is being raided,
a Foot Locker which is being raided,
144
395704
3682
pero uno de ellos pasa por una tienda
de deportes que está siendo saqueada,
de deportes que está siendo saqueada,
06:49
and goes in and bags himself
a new pair of trainers.
a new pair of trainers.
145
399410
2513
entra y se lleva unas zapatillas nuevas.
06:51
He texts one of his friends and says,
"Come on down to the riots."
"Come on down to the riots."
146
401947
4089
Le manda un texto a uno de sus amigos
y le dice: "Ven aquí a los disturbios".
y le dice: "Ven aquí a los disturbios".
06:56
So his friend joins him,
147
406060
1421
Entonces el amigo se le une,
06:57
and then the two of them text
more of their friends, who join them,
more of their friends, who join them,
148
407505
3157
y los dos mandan textos a más amigos
para que también se les unan,
para que también se les unan,
07:00
and text more of their friends
149
410686
1581
y manden textos a más amigos
07:02
and more and more, and so it continues.
150
412291
2374
y más, y más, y así siguiendo.
07:04
This process is identical to the way
that a virus spreads through a population.
that a virus spreads through a population.
151
414689
4583
El proceso es idéntico a la propagación
de un virus en una población.
de un virus en una población.
07:09
If you think about the bird flu epidemic
of a couple of years ago,
of a couple of years ago,
152
419296
3100
Si piensan en la epidemia
de gripe aviar hace un par de años,
de gripe aviar hace un par de años,
07:12
the more people that were infected,
the more people that got infected,
the more people that got infected,
153
422420
3303
cuantos más infectados había,
más gente se infectaba,
más gente se infectaba,
y más rápido se propagaba el virus
07:15
and the faster the virus spread
154
425747
1588
07:17
before the authorities managed
to get a handle on events.
to get a handle on events.
155
427359
3141
hasta que las autoridades consiguieron
controlar la situación.
controlar la situación.
07:20
And it's exactly the same process here.
156
430988
2515
En este caso es exactamente
el mismo proceso.
el mismo proceso.
07:23
So let's say you've got a rioter,
he's decided he's going to riot.
he's decided he's going to riot.
157
433527
3276
Digamos que un alborotador
decide armar una revuelta.
decide armar una revuelta.
07:26
The next thing he has to do
is pick a riot site.
is pick a riot site.
158
436827
2535
El paso dos es elegir el lugar.
07:30
Now, what you should know
about rioters is that, um ...
about rioters is that, um ...
159
440274
3624
Les cuento que los alborotadores...
07:33
Oops, clicker's gone. There we go.
160
443922
1642
¡No funciona el puntero! Ahí va.
07:35
What you should know about rioters is,
they're not prepared to travel
they're not prepared to travel
161
445588
3344
Les cuento que los alborotadores
no están dispuestos a desplazarse
no están dispuestos a desplazarse
07:38
that far from where they live,
162
448956
1451
muy lejos de donde viven,
07:40
unless it's a really juicy riot site.
163
450431
1852
a menos que sea un sitio muy jugoso.
07:42
(Laughter)
164
452307
1075
(Risas)
07:43
So you can see that here from this graph,
165
453406
2069
Lo pueden ver aquí en este gráfico,
07:45
with an awful lot of rioters
having traveled less than a kilometer
having traveled less than a kilometer
166
455499
3391
donde la mayoría de los alborotadores
se desplazó menos de un kilómetro
se desplazó menos de un kilómetro
07:48
to the site that they went to.
167
458914
1679
para ir al sitio de la revuelta.
07:50
Now, this pattern is seen
in consumer models of retail spending,
in consumer models of retail spending,
168
460617
4909
Este patrón se ve en los modelos
de conducta del consumidor,
de conducta del consumidor,
07:55
i.e., where we choose to go shopping.
169
465550
2309
o sea: dónde elegimos ir de compras.
07:57
So, of course, people like
to go to local shops,
to go to local shops,
170
467883
2922
Es claro que a la gente prefiere
comprar en comercios locales,
comprar en comercios locales,
08:00
but you'd be prepared
to go a little bit further
to go a little bit further
171
470829
2592
pero estaría dispuesta
a ir un poquito más lejos
a ir un poquito más lejos
08:03
if it was a really good retail site.
172
473445
2116
si se tratara de un muy buen lugar.
08:05
And this analogy, actually, was already
picked up by some of the papers,
picked up by some of the papers,
173
475585
3442
De hecho en algunos casos
la prensa identificó esta analogía
la prensa identificó esta analogía
y algunos diarios sensacionalistas
usaron la frase "compras con violencia",
usaron la frase "compras con violencia",
08:09
with some tabloid press calling the events
"Shopping with violence,"
"Shopping with violence,"
174
479051
3262
08:12
which probably sums it up
in terms of our research.
in terms of our research.
175
482337
2788
lo que probablemente
es un buen resumen de los hechos.
es un buen resumen de los hechos.
08:15
Oh! -- we're going backwards.
176
485673
1476
¡Oh! ¡Vamos para atrás!
08:19
OK, step three.
177
489730
1456
Bien, paso tres.
08:21
Finally, the rioter is at his site,
178
491210
1817
Finalmente, el alborotador
está en el lugar elegido
está en el lugar elegido
08:23
and he wants to avoid
getting caught by the police.
getting caught by the police.
179
493051
4572
y quiere evitar que lo atrape la policía.
08:27
The rioters will avoid
the police at all times,
the police at all times,
180
497647
2701
Los alborotadores
siempre evaden a la policía,
siempre evaden a la policía,
08:30
but there is some safety in numbers.
181
500372
2094
pero están más seguros si están en grupo.
08:32
And on the flip side, the police,
with their limited resources,
with their limited resources,
182
502490
3061
Por otro lado la policía,
con sus limitados recursos,
con sus limitados recursos,
08:35
are trying to protect
as much of the city as possible,
as much of the city as possible,
183
505575
2579
trata de proteger la mayor parte
de la ciudad posible,
de la ciudad posible,
08:38
arrest rioters wherever possible
184
508178
2013
arrestar alborotadores cuando sea posible
08:40
and to create a deterrent effect.
185
510215
2041
y crear un efecto disuasorio.
08:45
And actually, as it turns out,
186
515510
1491
Y en realidad, resulta que
este mecanismo entre las dos especies
este mecanismo entre las dos especies
08:47
this mechanism between the two species,
so to speak, of rioters and police,
so to speak, of rioters and police,
187
517025
4623
los alborotadores y la policía, digamos,
08:51
is identical to predators
and prey in the wild.
and prey in the wild.
188
521672
2649
es idéntico al sistema depredador-presa.
08:54
So if you can imagine rabbits and foxes,
189
524345
2197
Si nos imaginamos conejos y zorros,
08:56
rabbits are trying to avoid
foxes at all costs,
foxes at all costs,
190
526566
2750
los conejos tratan de evitar
a los zorros a toda costa,
a los zorros a toda costa,
08:59
while foxes are patrolling the space,
trying to look for rabbits.
trying to look for rabbits.
191
529340
3687
mientras los zorros patrullan la zona,
buscando a los conejos.
buscando a los conejos.
09:03
We actually know an awful lot
about the dynamics of predators and prey.
about the dynamics of predators and prey.
192
533051
3354
Sabemos muchísimo sobre
la dinámica entre depredador y presa.
la dinámica entre depredador y presa.
09:06
We also know a lot about
consumer spending flows.
consumer spending flows.
193
536429
4979
También sabemos mucho sobre
el flujo del gasto de los consumidores.
el flujo del gasto de los consumidores.
09:11
And we know a lot about
how viruses spread through a population.
how viruses spread through a population.
194
541432
3163
Y sabemos mucho sobre cómo
se propagan los virus en una población.
se propagan los virus en una población.
09:14
So if you take these three analogies
together and exploit them,
together and exploit them,
195
544619
3033
Entonces, aprovechando
estas tres analogías,
estas tres analogías,
09:17
you can come up with a mathematical
model of what actually happened,
model of what actually happened,
196
547676
3236
podemos crear un modelo matemático
de lo que pasó realmente,
de lo que pasó realmente,
09:20
that's capable of replicating
the general patterns
the general patterns
197
550936
2404
y podemos reproducir los patrones
generales de los disturbios.
generales de los disturbios.
09:23
of the riots themselves.
198
553364
1343
09:25
Now, once we've got this,
we can almost use this as a petri dish
we can almost use this as a petri dish
199
555678
3086
Una vez que tenemos esto, podemos
ponerlo "bajo el microscopio"
ponerlo "bajo el microscopio"
09:28
and start having conversations
200
558788
1623
y empezar a analizar las zonas
que fueron más susceptibles
que fueron más susceptibles
09:30
about which areas of the city
were more susceptible than others
were more susceptible than others
201
560435
3139
09:33
and what police tactics could be used
202
563598
1877
y las tácticas que la policía podría usar
si esto volviera a suceder en el futuro.
si esto volviera a suceder en el futuro.
09:35
if this were ever to happen
again in the future.
again in the future.
203
565499
2307
09:37
Even twenty years ago, modeling
of this sort was completely unheard of.
of this sort was completely unheard of.
204
567830
4003
Este tipo de modelos eran
totalmente inauditos hace 20 años.
totalmente inauditos hace 20 años.
09:41
But I think that these analogies
are an incredibly important tool
are an incredibly important tool
205
571857
4444
Pero creo que estas analogías son
una herramienta increíblemente importante
una herramienta increíblemente importante
09:46
in tackling problems with our society,
206
576325
2491
para abordar problemas sociales,
09:48
and perhaps, ultimately improving
our society overall.
our society overall.
207
578840
3406
y tal vez, en última instancia,
para mejorar la sociedad en su conjunto.
para mejorar la sociedad en su conjunto.
09:52
So, to conclude: life is complex,
208
582270
2389
Entonces, para concluir:
la vida es compleja
la vida es compleja
09:54
but perhaps understanding it need not
necessarily be that complicated.
necessarily be that complicated.
209
584683
3357
pero tal vez entenderla
no tenga por qué serlo.
no tenga por qué serlo.
09:58
Thank you.
210
588064
1158
Gracias.
(Aplausos)
09:59
(Applause)
211
589246
1386
ABOUT THE SPEAKER
Hannah Fry - Complexity theoristHannah Fry researches the trends in our civilization and ways we can forecast its future.
Why you should listen
Hannah Fry completed her PhD in fluid dynamics in early 2011 with an emphasis on how liquid droplets move. Then, after working as an aerodynamicist in the motorsport industry, she began work on an interdisciplinary project in complexity sciences at University College London. Hannah’s current research focusses on discovering new connections between mathematically described systems and human interaction at the largest scale.
Fry is the author of the TED Book, The Mathematics of Love: Patterns, Proofs, and the Search for the Ultimate Equation.
Hannah Fry | Speaker | TED.com