TED@Intel
Maria Bezaitis: Why we need strangeness
מריה בזאיטיס: הצורך המפתיע בזרות
Filmed:
Readability: 4.8
1,213,949 views
בעולם הדיגיטלי שלנו, יחסים חברתיים הפכו להיות בתיווך של מידע. אפילו בלי להבין את זה, אנחנו מגינים על עצמנו נגד זרות -- אנשים ורעיונות שלא מתאימים לתבניות של מי שאנחנו כבר מכירים, מה שאנחנו כבר אוהבים ואיפה שכבר היינו. קריאה לטכנולוגיה לקחת אותנו למי ומה שאנחנו צריכים, אפילו אם הוא לא מוכר. (צולם ב TED@Intel.)
Maria Bezaitis - Computer engineer
A principal engineer at Intel, Maria Bezaitis focuses on how constellations of personal data can form new business models. Full bio
A principal engineer at Intel, Maria Bezaitis focuses on how constellations of personal data can form new business models. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
"Don't talk to strangers."
0
892
3288
"אל תדברו עם זרים."
00:16
You have heard that phrase uttered
1
4180
2039
שמעתם את המשפט הזה מפי
00:18
by your friends, family, schools and the media for decades.
2
6219
4313
חבריכם, הני משפחה, בתי ספר והמדיה במשך עשורים.
00:22
It's a norm. It's a social norm.
3
10532
2912
זוהי נורמה. זו הנורמה החברתית.
00:25
But it's a special kind of social norm,
4
13444
2358
אבל זה סוג מיוחד של נורמה,
00:27
because it's a social norm that wants to tell us
5
15802
2530
מפני שזו נורמה חברתית שרוצה להגיד לנו
00:30
who we can relate to and who we shouldn't relate to.
6
18332
4464
למי אנחנו יכולים להתחבר ולמי לא.
00:34
"Don't talk to strangers" says,
7
22796
2504
"אל תדברו עם זרים" אומר,
00:37
"Stay from anyone who's not familiar to you.
8
25300
4176
"התרחקו מכל אחד שלא מוכר לכם.
00:41
Stick with the people you know.
9
29476
2415
התחברו לאנשים שאתם מכירים.
00:43
Stick with people like you."
10
31891
2974
התחברו לאנשים כמוכם."
00:46
How appealing is that?
11
34865
2352
כמה זה מושך?
00:49
It's not really what we do, is it, when we're at our best?
12
37217
3225
זה לא באמת מה שאנחנו עושים, נכון, כשאנחנו במיטבנו?
00:52
When we're at our best, we reach out to people
13
40442
2784
כשאנחנו במיטבנו, אנחנו ניגשים לאנשים
00:55
who are not like us,
14
43226
1618
שאינם כמונו,
00:56
because when we do that, we learn from people
15
44844
2867
מפני שכשאנחו עושים את זה, אנחנו לומדים מאנשים
00:59
who are not like us.
16
47711
2269
שאינם כמונו.
01:01
My phrase for this value of being with "not like us"
17
49980
4101
המשפט שלי לערך של להיות עם מי "שאינם כמונו"
01:06
is "strangeness,"
18
54081
1872
הוא "זרות,"
01:07
and my point is that in today's digitally intensive world,
19
55953
3900
והנקודה שלי היא שבעולם הדיגיטלי האינטנסיבי של היום,
01:11
strangers are quite frankly not the point.
20
59853
3366
זרים הם באמת לא העניין.
01:15
The point that we should be worried about is,
21
63219
2183
מה שצריך להדאיג אותנו זה,
01:17
how much strangeness are we getting?
22
65402
2887
כמה זרות אנחנו מקבלים?
01:20
Why strangeness? Because our social relations
23
68289
3006
למה זרות? מפני שהיחסים החברתיים שלנו
01:23
are increasingly mediated by data,
24
71295
2794
עוברים יותר ויותר דרך מידע,
01:26
and data turns our social relations into digital relations,
25
74089
4557
ומידע הופך את החיים החברתיים שלנו ליחסים דיגיטליים,
01:30
and that means that our digital relations
26
78646
2349
וזה אומר שהיחסים הדיגיטלייים שלנו
01:32
now depend extraordinarily on technology
27
80995
3802
תלויים עכשיו באופן יוצא דופן בטכנולוגיה
01:36
to bring to them a sense of robustness,
28
84797
2918
שתביא להם תחושה של יציבות,
01:39
a sense of discovery,
29
87715
1587
תחושה של גילוי,
01:41
a sense of surprise and unpredictability.
30
89302
3270
תחושה של הפתעה ודברים לא צפויים.
01:44
Why not strangers?
31
92572
1767
למה לא זרים?
01:46
Because strangers are part of a world
32
94339
2294
מפני שזרים הם חלק מעולם
01:48
of really rigid boundaries.
33
96633
2265
של גבולות ממש קשיחים.
01:50
They belong to a world of people I know
34
98898
2952
הם שייכים לעולם של אנשים שאני מכיר
01:53
versus people I don't know,
35
101850
2514
כנגד אנשים שאני לא מכיר,
01:56
and in the context of my digital relations,
36
104364
2479
ובהקשר של היחסים הדיגיטליים שלי,
01:58
I'm already doing things with people I don't know.
37
106843
4021
אני כבר עושה דברים עם אנשים שאני לא מכירה.
02:02
The question isn't whether or not I know you.
38
110864
3218
השאלה היא לא אם אני מכירה אתכם או לא.
02:06
The question is, what can I do with you?
39
114082
2504
השאלה היא, מה אני יכולה לעשות איתכם?
02:08
What can I learn with you?
40
116586
2609
מה אני יכולה ללמוד איתכם?
02:11
What can we do together that benefits us both?
41
119195
4301
מה אנחנו יכולים לעשות יחד שמועיל לשנינו?
02:15
I spend a lot of time thinking about
42
123496
2362
אני מבלה הרבה זמן במחשבה על
02:17
how the social landscape is changing,
43
125858
2760
האופן שבו הנופים החברתיים משתנים,
02:20
how new technologies create new constraints
44
128618
2472
איך טכנולוגיות חדשות יוצרות מגבלות חדשות
02:23
and new opportunities for people.
45
131090
2790
והזדמנויות חדשות לאנשים.
02:25
The most important changes facing us today
46
133880
2651
השינויים הכי חשובים שעומדים בפנינו היום
02:28
have to do with data and what data is doing
47
136531
2806
נוגעים למידע ולמה שמידע עושה
02:31
to shape the kinds of digital relations
48
139337
2105
כדי לעצב את סוגי היחסים הדיגיטליים
02:33
that will be possible for us in the future.
49
141442
2464
שיהיו אפשריים לנו בעתיד.
02:35
The economies of the future depend on that.
50
143906
2233
הכלכלה של העתיד תלויה בזה.
02:38
Our social lives in the future depend on that.
51
146139
2919
החיים החברתייים שלנו בעתיד תלויים בזה.
02:41
The threat to worry about isn't strangers.
52
149058
3032
האיום שיש לדאוג ממנו הוא לא זרים.
02:44
The threat to worry about is whether or not
53
152090
2112
האיום הגדול שיש לדאוג ממנו הוא אם
02:46
we're getting our fair share of strangeness.
54
154202
2992
אנו מקבלים את חלקנו הסביר של הזרות.
02:49
Now, 20th-century psychologists and sociologists
55
157194
2592
עכשיו, פסיכולוגים וסוציולוגים של המאה ה20
02:51
were thinking about strangers,
56
159786
2153
חשבו על זרים,
02:53
but they weren't thinking so dynamically about human relations,
57
161939
2737
אבל הם לא חשבו באופן כל כך דינמי על יחסים אנושיים,
02:56
and they were thinking about strangers
58
164676
1369
והם חשבו על זרים
02:58
in the context of influencing practices.
59
166045
2954
בהקשר של צורות השפעה.
03:00
Stanley Milgram from the '60s and '70s,
60
168999
2748
סטנלי מילגרם משנות ה60 וה 70,
03:03
the creator of the small-world experiments,
61
171747
1986
היוצר של ניסויי העולם הקטן,
03:05
which became later popularized as six degrees of separation,
62
173733
2954
שהפך מאוחר יותר לפופולרי כשש דרגות הההפרדה,
03:08
made the point that any two arbitrarily selected people
63
176687
3512
הדגיש שכל שני אנשים שנבחרים אקראית
03:12
were likely connected from between five to seven intermediary steps.
64
180199
3722
היו כנראה מחוברים דרך חמישה עד שבעה צעדי ביניים.
03:15
His point was that strangers are out there.
65
183921
3030
הכוונה שלו היתה שזרים נמצאים שם בחוץ.
03:18
We can reach them. There are paths
66
186951
1572
אנחנו יכולים להגיע אליהם. יש דרכים
03:20
that enable us to reach them.
67
188523
2686
שמאפשרות לנו להגיע אליהם.
03:23
Mark Granovetter, Stanford sociologist, in 1973
68
191209
3769
מארק גרנובטר, סוציולוג מסטנפורד, ב 1973
03:26
in his seminal essay "The Strength of Weak Ties,"
69
194978
2798
בחיבורו "החוזק של קשרים חלשים,"
03:29
made the point that these weak ties
70
197776
2826
הצביע על כך שהקשרים החלשים האלה
03:32
that are a part of our networks, these strangers,
71
200602
2487
שהם חלק מהרשתות שלנו, הזרים האלה,
03:35
are actually more effective at diffusing information to us
72
203089
2992
הם למעשה יותר אפקטיביים בהעברת מידע אלינו
03:38
than are our strong ties, the people closest to us.
73
206081
4536
מהקשרים החזקים שלנו, האנשים שהכי קרובים אלינו.
03:42
He makes an additional indictment of our strong ties
74
210617
3497
הוא עושה עוד אבחנה על הקשרים החזקים שלנו
03:46
when he says that these people who are so close to us,
75
214114
2629
כשהוא אומר שהאנשים האלה שכל כך קרובים אלינו,
03:48
these strong ties in our lives,
76
216743
1933
הקשרים החזקים בחיים שלנו,
03:50
actually have a homogenizing effect on us.
77
218676
3427
יש להם למעשה אפקט הומוגני עלינו.
03:54
They produce sameness.
78
222103
2835
הם מייצרים חדגוניות.
03:56
My colleagues and I at Intel have spent the last few years
79
224938
2839
הקולגות שלי ואני באינטל בילינו את השנים האחרונות
03:59
looking at the ways in which digital platforms
80
227777
2616
בחיפוש אחר דברים שבהם פלטפורמות דיגיטליות
04:02
are reshaping our everyday lives,
81
230393
1871
מעצבות מחדש את החיים היום יומיים שלנו,
04:04
what kinds of new routines are possible.
82
232264
2617
אילו סוגים של רוטינות חדשות אפשריות.
04:06
We've been looking specifically at the kinds
83
234881
1296
הבטנו במיוחד בסוגים
04:08
of digital platforms that have enabled us
84
236177
2711
של פלפורמות דיגיטליות שאפשרו לנו
04:10
to take our possessions, those things that used to be
85
238888
3135
לקחת את הדברים שלנו, הדברים שהיו
04:14
very restricted to us and to our friends in our houses,
86
242023
3122
מאוד מוגבלים לנו ולחברינו בבתינו,
04:17
and to make them available to people we don't know.
87
245145
3822
ולעשותם זמינים לאנשים שאנחנו לא מכירים.
04:20
Whether it's our clothes, whether it's our cars,
88
248967
2723
בין אם אלה הבגדים שלנו, בין אם אלה המכוניות שלנו,
04:23
whether it's our bikes, whether it's our books or music,
89
251690
2623
בין אם אלה האופנועים שלנו, בין אם אלה הספרים או המוזיקה שלנו,
04:26
we are able to take our possessions now
90
254313
2993
אנחנו יכולים לקחת את הדברים שלנו עכשיו
04:29
and make them available to people we've never met.
91
257306
3431
ולעשותם זמינים לאנשים שמעולם לא פגשנו.
04:32
And we concluded a very important insight,
92
260737
2811
והסקנו מסקנה מאוד חשובה,
04:35
which was that as people's relationships
93
263548
1788
שהיתה שכשיחסים של אנשים
04:37
to the things in their lives change,
94
265336
2541
לדברים בחייהם משתנים,
04:39
so do their relations with other people.
95
267877
3444
כך גם היחסים שלהם עם אנשים אחרים.
04:43
And yet recommendation system
96
271321
1408
ועדיין מערכת-המלצה
04:44
after recommendation system continues to miss the boat.
97
272729
4275
אחר מערכת-המלצה ממשיכה לפספס.
04:49
It continues to try to predict what I need
98
277004
2549
היא ממשיכה לנסות לחזות מה אני צריך
04:51
based on some past characterization of who I am,
99
279553
3240
בהתבסס על אפיונים אחדים קודמים של מי אני,
04:54
of what I've already done.
100
282793
2296
של מה שכבר עשיתי.
04:57
Security technology after security technology
101
285089
2504
טכנולוגיות אבטחה אחרי טכנולוגית אבטחה
04:59
continues to design data protection
102
287593
2176
ממשיכה לתכנן אבטחת מידע
05:01
in terms of threats and attacks,
103
289769
2405
במונחים של איומים והתקפות,
05:04
keeping me locked into really rigid kinds of relations.
104
292174
3595
ששומרים עלי תקוע ביחסים ממש קשיחים.
05:07
Categories like "friends" and "family"
105
295769
2496
קטגוריות כמו "חברים" ו"משפחה"
05:10
and "contacts" and "colleagues"
106
298265
2477
ו"אנשי קשר" ו"קולגות"
05:12
don't tell me anything about my actual relations.
107
300742
3787
לא אומרות לי כלום על היחסים האמיתיים שלי.
05:16
A more effective way to think about my relations
108
304529
2244
דרך יעילה יותר לחשוב על היחסים שלי
05:18
might be in terms of closeness and distance,
109
306773
2692
אולי תהיה במונחים של קירבה או מרחק,
05:21
where at any given point in time, with any single person,
110
309465
3820
בהם בכל נקודה נתונה בזמן, עם כל אדם יחיד,
05:25
I am both close and distant from that individual,
111
313285
3491
אני גם קרובה וגם מרוחקת מהאדם הזה,
05:28
all as a function of what I need to do right now.
112
316776
4508
הכל כפונקציה של מה שאני צריכה לעשות עכשיו.
05:33
People aren't close or distant.
113
321284
2638
אנשים אינם קרובים או מרוחקים.
05:35
People are always a combination of the two,
114
323922
3061
אנשים הם תמיד שילוב של השניים,
05:38
and that combination is constantly changing.
115
326983
3720
והשילוב הזה משתנה תמיד.
05:42
What if technologies could intervene
116
330703
2440
מה אם טכנולוגיות יכלו להתערב
05:45
to disrupt the balance of certain kinds of relationships?
117
333143
3977
כדי להפריע לשיווי המשקל של סוגים מסויימים של יחסים?
05:49
What if technologies could intervene
118
337120
1961
מה אם טכנולוגיות יכלו להתערב
05:51
to help me find the person that I need right now?
119
339081
4411
כדי לעזור לי למצוא את האדם שאני צריכה עכשיו?
05:55
Strangeness is that calibration
120
343492
2424
זרות היא הקליברציה הזו
05:57
of closeness and distance
121
345916
2219
של קרבה ומרחק
06:00
that enables me to find the people that I need right now,
122
348135
3903
שמאפשרים לי למצוא את האנשים שאני צריכה עכשיו,
06:04
that enables me to find the sources of intimacy,
123
352038
2990
שמאפשרים לי למצוא את מקורות האינטימיות,
06:07
of discovery, and of inspiration that I need right now.
124
355028
4648
של גילוי, ושל השראה שאני צריכה כרגע.
06:11
Strangeness is not about meeting strangers.
125
359676
2309
זרות היא לא לפגוש זרים.
06:13
It simply makes the point that we need
126
361985
2195
זה פשוט מוכיח את הטענה שאנחנו צריכים
06:16
to disrupt our zones of familiarity.
127
364180
3282
לשבש את אזורי הפמיליאריות שלנו.
06:19
So jogging those zones of familiarity is one way to think about strangeness,
128
367462
3657
אז לטלטל את אזורי הפמיליאריות האלה זו דרך אחת לחשוב על זרות,
06:23
and it's a problem faced not just by individuals today,
129
371119
2704
וזו בעיה שעומדת לא רק בפני יחידים היום,
06:25
but also by organizations,
130
373823
2230
אלא גם בפני אירגונים,
06:28
organizations that are trying to embrace massively new opportunities.
131
376053
4523
אירגונים שמנסים לחבק את ההזדמנויות החדשות הגדולות האלה.
06:32
Whether you're a political party
132
380576
2106
בין אם אתם ארגונים פוליטייים
06:34
insisting to your detriment on a very rigid notion
133
382682
2868
שמתעקשים למרות הפגיעה בכם על רעיון מאוד נוקשה
06:37
of who belongs and who does not,
134
385550
2388
של מי שייך ומי לא,
06:39
whether you're the government
135
387938
1493
בין אם אתם הממשל
06:41
protecting social institutions like marriage
136
389431
2698
מגינים על מוסדות חברתיים כמו נישואין
06:44
and restricting access of those institutions to the few,
137
392129
3893
ומגבילים את הגישה של המוסדות האלה למעטים,
06:48
whether you're a teenager in her bedroom
138
396022
2408
בין אם אתם בני עשרה בחדר המיטות שלה
06:50
who's trying to jostle her relations with her parents,
139
398430
3188
שמנסים לדחוק את היחסים שלה עם ההורים שלה,
06:53
strangeness is a way to think about how we pave the way
140
401618
3162
זרות היא דרך לחשוב על איך אנחנו סוללים את הדרך
06:56
to new kinds of relations.
141
404780
2474
לסוגים חדשים של יחסים.
06:59
We have to change the norms.
142
407254
3358
אנחנו צריכים לשנות את הנורמות.
07:02
We have to change the norms in order to enable
143
410612
3030
אנחנו צריכים לשנות את הנורמות כדי לאפשר
07:05
new kinds of technologies
144
413642
1938
סוגים חדשים של טכנולוגיות
07:07
as a basis for new kinds of businesses.
145
415580
2789
כבסיס לסוגים חדשים של עסקים.
07:10
What interesting questions lie ahead for us
146
418369
3733
אילו שאלות מענינות נמצאות לפנינו
07:14
in this world of no strangers?
147
422102
2671
בעולם הזה ללא זרים?
07:16
How might we think differently about our relations with people?
148
424773
3806
איך אולי נחשוב אחרת על היחסים שלנו עם אנשים?
07:20
How might we think differently about our relations
149
428579
3121
איך אולי נחשוב אחרת על היחסים שלנו
07:23
with distributed groups of people?
150
431700
2092
עם קבוצות מבוזרות של אנשים?
07:25
How might we think differently about our relations with technologies,
151
433792
4441
איך אולי נחשוב אחרת על היחסים שלנו עם טכנולוגיות,
07:30
things that effectively become social participants
152
438233
3006
דברים שבאופן אפקטיבי הופכים למשתתפים חברתיים
07:33
in their own right?
153
441239
2074
בזכות עצמם?
07:35
The range of digital relations is extraordinary.
154
443313
3813
הטווח של יחסים דיגיטליים הוא מדהים.
07:39
In the context of this broad range of digital relations,
155
447126
4557
בהקשר של הטווח הרחב הזה של יחסים דיגיטליים,
07:43
safely seeking strangeness might very well be
156
451683
2974
חיפוש בטוח של זרות יכול אולי
07:46
a new basis for that innovation.
157
454657
2271
להיות הבסיס לחדשנות הזו.
07:48
Thank you.
158
456928
1470
תודה לכם.
07:50
(Applause)
159
458398
4893
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Maria Bezaitis - Computer engineerA principal engineer at Intel, Maria Bezaitis focuses on how constellations of personal data can form new business models.
Why you should listen
Maria Bezaitis examines the social and cultural landscape, charting new directions for technology innovation within it. At Intel, her work focuses on personal data and how it develops relationally – and what this will mean in terms of new business models, the development of new devices and interfaces, and the creation of better security technologies.
Maria joined Intel in June 2006 to direct the People and Practices Research Group. She also played a leadership role at the cutting-edge social research and design organizations, E-Lab and Sapient Corporation. A longtime literature student, Bezaitis finished her Ph.D at Duke University in French Literature.
Maria Bezaitis | Speaker | TED.com