ABOUT THE SPEAKER
Eric Berlow - Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more.

Why you should listen

Eric Berlow is an ecologist and network scientist who specializes in not specializing. A TED Senior Fellow, Berlow is recognized for his research on food webs and ecological networks and for creative approaches to complex problems. He was the founding director of the University of California's first environmental science center inside Yosemite National Park, where he continues to develop data-driven approaches to managing natural ecosystems. 

In 2012 Berlow founded Vibrant Data Labs, which builds tools to use data for social good. Berlow's current projects range from helping spark an egalitarian personal data economy to protecting endangered amphibians in Yosemite to crowd-sourcing novel insights about human creativity. Berlow holds a Ph.D. from Oregon State University in marine ecology.

 

 

More profile about the speaker
Eric Berlow | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2010

Eric Berlow: Simplifying complexity

एरिक बर्लो: जटिलता सहजता की जननी है

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परिस्थिति विज्ञानी एरिक बर्लो जटिल संरचनाओं को देख कर घबराते नहीं हैं। उन्हें पता है कि ज्यादा जानकारी से बेहतर और सहज समाधान उपजते हैं। पेचीदा दिखती समस्याओं को छोटे छोटे हिस्सों में तोडने के तरीके सुझाते हुए, वो अफ़गानिस्तान में अमरीकी नीति के महाजटिल दिखने वाले रेखा-चित्र को कुछ एक प्राथमिक टुकडों में बाँटते हैं।
- Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more. Full bio

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Do you ever feel completelyपूरी तरह overwhelmedअभिभूत
0
0
2000
क्या आप कभी बिलकुल ही घबरा जाते हैं
00:17
when you're facedका सामना करना पड़ा with a complexजटिल problemमुसीबत?
1
2000
3000
जब आपके सामने कोई पेचीदा समस्या आती है?
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Well, I hopeआशा to changeपरिवर्तन that in lessकम से than threeतीन minutesमिनट.
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5000
3000
देखिये, मैं कोशिश करूँगा कि करीब तीन मिनट में इसे बदल सकूँ।
00:23
So, I hopeआशा to convinceसमझाने you that complexजटिल
3
8000
2000
तो, मै आशा करता हूँ कि आपको विश्वास दिला पाऊँगा कि जटिल का
00:25
doesn't always equalबराबरी का complicatedउलझा हुआ.
4
10000
2000
मतलब हमेशा उलझाऊ नहीं होता।
00:27
So for me, a well-craftedअच्छी तरह से तैयार की जाती baguetteBaguette, freshताज़ा out of the ovenओवन,
5
12000
3000
जैसे कि मेरे लिए, ओवन से ताजा निकला बगे
00:30
is complexजटिल,
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2000
जटिल है,
00:32
but a curryकरी onionप्याज greenहरा oliveजैतून poppyअफीम cheeseपनीर breadरोटी
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17000
2000
मगर 'केरी-अनियन-ग्रीन-ओलोव-पोप्पी-चीज़-ब्रेड'
00:34
is complicatedउलझा हुआ.
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उलझाऊ है।
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I'm an ecologistपरिस्थितिविज्ञानशास्री, and I studyअध्ययन complexityजटिलता. I love complexityजटिलता.
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22000
3000
मैं एक परिस्थिति-विज्ञानी हूँ, और मैं पेचीदगी का अध्ययन करता हूँ। मुझे तो जटिलता से इश्क सा है।
00:40
And I studyअध्ययन that in the naturalप्राकृतिक worldविश्व, the interconnectednessinterconnectedness of speciesजाति.
10
25000
3000
और मैं प्राकृतिक दुनिया में, प्रजातियों के आपसी रिश्तों की पेचीदगी का ही अध्ययन करता हूँ।
00:43
So here'sयहाँ है a foodभोजन webवेब,
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28000
2000
देखिये, ये आहार-जाल है,
00:45
or a mapनक्शा of feedingखिला linksलिंक betweenके बीच speciesजाति
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30000
2000
या फ़िर भोगी-भोज्य के रिश्तों का नक्शा उन प्रजातियों के बीच
00:47
that liveजीना in Alpineअल्पाइन Lakesझीलों in the mountainsपहाड़ों of Californiaकैलिफोर्निया.
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32000
3000
जो कि कैलिफ़ोर्निया के पहाडों की एल्पाइन झील में रहते हैं।
00:50
And this is what happensहो जाता to that foodभोजन webवेब
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35000
2000
और ये होता है इस आहार-जाल के साथ
00:52
when it's stockedरखता with non-nativeगैर-देशी fishमछली that never livedरहते थे there before.
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37000
2000
यदि इस झील में उन मछलियों को रखा जाये जो यहाँ प्राकृतिक रूप से नहीं पाई जातीं।
00:54
All the grayed-outधूसर-बाहर speciesजाति disappearगायब होना.
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39000
2000
स्लेटी रंग में दिखायी गयी सारी पुरानी प्रजातियाँ लुप्त हो जाती हैं।
00:56
Some are actuallyवास्तव में on the brinkकगार of extinctionविलुप्त होने.
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41000
2000
कुछ तो प्रलुप्त होने के कगार पर हैँ।
00:58
And lakesझीलों with fishमछली have more mosquitosMosquitos, even thoughहालांकि they eatखाना खा लो them.
18
43000
3000
और मछली से भरी झीलों में ज्यादा मच्छर होते हैं, जबकि वो उन्हें खाती भी हैं।
01:01
These effectsप्रभाव were all unanticipatedअप्रत्याशित,
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46000
2000
ये सारा असर पहले से नहीं सोचा गया था,
01:03
and yetअभी तक we're discoveringखोज they're predictableउम्मीद के मुताबिक.
20
48000
2000
और तब भी हमें पता लग रहा है कि इनकी भविष्यवाणी की जा सकती है।
01:05
So I want to shareशेयर with you a coupleयुगल keyकुंजी insightsअंतर्दृष्टि
21
50000
2000
मैं आपके साथ कुछ मुख्य सूत्र बाँटना चाहता हूँ
01:07
about complexityजटिलता we're learningसीख रहा हूँ from studyingपढ़ते पढ़ते natureप्रकृति
22
52000
2000
जटिलता के बारे में, जो हमने प्रकृति का अध्ध्ययन कर के सीखी हैं,
01:09
that maybe are applicableउपयुक्त to other problemsसमस्याएँ.
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54000
3000
जो कि शायद कुछ और भी समस्याओं पर लागू हों।
01:13
First is the simpleसरल powerशक्ति of good visualizationदृश्य toolsउपकरण
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58000
2000
पहली है नमूने तैयार करने के तरीकों में निहित ताकत
01:15
to help untangleसुलझाना complexityजटिलता
25
60000
2000
जटिलता को सुलझा कर पेश करने की
01:17
and just encourageप्रोत्साहित करना you to askपूछना questionsप्रशन you didn't think of before.
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62000
3000
और आपको उन प्रश्नों को पूछने पर मज़बूर करने की जो शायद आप पहले न पूछते।
01:20
For exampleउदाहरण, you could plotभूखंड the flowबहे of carbonकार्बन
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65000
3000
मिसाल के लिये, आप कार्बन के बहाव का नक्शा बना सकते हैं
01:23
throughके माध्यम से corporateकॉर्पोरेट supplyआपूर्ति chainsचेन in a corporateकॉर्पोरेट ecosystemपारिस्थितिकी तंत्र,
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68000
3000
निगमों के पर्यावरण में मौजूद आपूर्ति-कडियों के आरपार,
01:26
or the interconnectionsअंतर सम्बन्ध of habitatवास patchesपैच
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71000
2000
या फ़िर उन रिहायशी जगहों के बीच रिश्त
01:28
for endangeredखतरे speciesजाति in YosemiteYosemite Nationalराष्ट्रीय Parkपार्क.
30
73000
3000
जहाँ कि लुप्तप्रायः प्रजातियाँ रहती है, योसेमाएट राष्ट्रीय उद्यान में।
01:31
The nextआगामी thing is that if you want to predictभविष्यवाणी
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76000
2000
दूसरी ये कि, यदि आप पूर्वानुमानित करना चाहें
01:33
the effectप्रभाव of one speciesजाति on anotherएक और,
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78000
2000
एक प्रजाति का दूसरी पर असर,
01:35
if you focusफोकस only on that linkसंपर्क,
33
80000
2000
और आप केवल उस ही कडी पर ध्यान दें,
01:37
and then you blackकाली boxडिब्बा the restआराम,
34
82000
2000
और बाकी को हटा कर सोचेंगे,
01:39
it's actuallyवास्तव में lessकम से predictableउम्मीद के मुताबिक
35
84000
2000
तो आपका अनुमान उतना सटीक नहीं होगा
01:41
than if you stepकदम back, considerविचार करें the entireसंपूर्ण systemप्रणाली -- all the speciesजाति, all the linksलिंक --
36
86000
3000
जितना कि तब जब आप पूरे सिस्टम को एक साथ देखेंगे - सारी प्रजातियों और सारी कडियों को --
01:44
and from that placeजगह,
37
89000
2000
और वहाँ से,
01:46
honeसान in on the sphereक्षेत्र of influenceप्रभाव that mattersमामलों mostअधिकांश.
38
91000
2000
आप केंद्रित होंगे उन पर जिनका सबसे ज्यादा महत्व है।
01:48
And we're discoveringखोज, with our researchअनुसंधान,
39
93000
2000
और हम अपने शोध से खोज रहे हैं
01:50
that's oftenअक्सर very localस्थानीय to the nodeनोड you careदेखभाल about
40
95000
2000
कि अक्सर आप अपनी शोध के वस्तु के बस
01:52
withinअंदर one or two degreesडिग्री.
41
97000
2000
एक दो कदम आसपास ही जाते हैं।
01:54
So the more you stepकदम back, embraceआलिंगन complexityजटिलता,
42
99000
2000
तो जितना आप जटिलता को स्वीकार करेंगे,
01:56
the better chanceमोका you have of findingखोज simpleसरल answersजवाब,
43
101000
2000
उतनी ही संभावना बढेगी आपके साधारण सीधे-सादे उत्तर पाने की,
01:58
and it's oftenअक्सर differentविभिन्न than the simpleसरल answerउत्तर that you startedशुरू कर दिया है with.
44
103000
3000
और कई बार ये उन सीधे उत्तरों से अलग होंगे जिनसे आपने शुरुवात की थी।
02:02
So let's switchस्विच gearsगियर and look at a really complexजटिल problemमुसीबत
45
107000
3000
तो चलिये गियर बदलते हैं और एक बहुत ही जटिल समस्या को देखते हैं
02:05
courtesyसौजन्य of the U.S. governmentसरकार.
46
110000
3000
अमरीकी सरकार के सौजन्य से।
02:08
This is a diagramआरेख of the U.S. counterinsurgencycounterinsurgency strategyरणनीति in Afghanistanअफ़गानिस्तान.
47
113000
3000
ये अफ़ग़ानिस्तान में अमरीका की आतंकरोधी रणनीती का आरेखण है।
02:11
It was frontसामने pageपृष्ठ of the Newनया Yorkन्यूयार्क Timesबार a coupleयुगल monthsमहीने agoपूर्व.
48
116000
3000
कुछ महीने पहले ये न्यूयोर्क टाइम्स के मुख्य पृष्ठ पर छपा था --
02:14
Instantlyतुरन्त ridiculedउपहास by the mediaमीडिया
49
119000
2000
और उसी समय मीडिया द्वारा नकार दिया गया था
02:16
for beingकिया जा रहा है so crazyपागल complicatedउलझा हुआ.
50
121000
2000
इतना जटिल होने के लिये।
02:18
And the statedकहा गया है goalलक्ष्य was to increaseबढ़ना popularलोकप्रिय supportसमर्थन
51
123000
2000
और इसका मकसद था लोगों का समर्थन बढाना
02:20
for the Afghanअफगान governmentसरकार.
52
125000
2000
अफ़ग़ानी सरकार के लिये।
02:22
Clearlyजाहिर a complexजटिल problemमुसीबत,
53
127000
2000
ज़ाहिर है कि समस्या जटिल है,
02:24
but is it complicatedउलझा हुआ?
54
129000
2000
मगर क्या ये उलझाऊ भी है?
02:26
Well, when I saw this in the frontसामने pageपृष्ठ of the Timesबार,
55
131000
2000
जब मैने इसे टाइम्स के पहले पन्ने पर देखा,
02:28
I thought, "Great. Finallyअंततः something I can relateसंबंधित to.
56
133000
2000
तो मैने सोचा, "बढिया। कुछ तो मिला जिससे मैं जुडाव महसूस कर सकता हूँ।
02:30
I can sinkसिंक my teethदांत into this."
57
135000
2000
इसे बैठ कर घन्टों चबाया जा सकता है।"
02:32
So let's do it. So here we go for the first time ever,
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137000
3000
तो चलिये कूदते हैं इसमे। तो पहली बार आपके सामनी आ रहा है
02:35
a worldविश्व premiereप्रीमियर viewराय of this spaghettiस्पघेटी diagramआरेख as an orderedआदेश दिया networkनेटवर्क.
59
140000
3000
इस लचीले नूडल नुमा आरेख-चित्र का सीधा स्वरूप।
02:38
The circledपरिक्रमा nodeनोड is the one we're tryingकोशिश कर रहे हैं to influenceप्रभाव --
60
143000
2000
गोले से चिन्हित प्वाइंट पर हम प्रभाव डालना चाहते हैं --
02:40
popularलोकप्रिय supportसमर्थन for the governmentसरकार.
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145000
2000
सरकार के लिये लोगों का समर्थन।
02:42
And so now we can look one degreesडिग्री, two degreesडिग्री,
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147000
2000
तो हम एक कदम तक देख सकते हैं, दो कदम तक,
02:44
threeतीन degreesडिग्री away from that nodeनोड
63
149000
2000
तीन कदम उस प्वाइंट से हट कर भी
02:46
and eliminateको खत्म three-quartersक्वार्टर of the diagramआरेख outsideबाहर that sphereक्षेत्र of influenceप्रभाव.
64
151000
3000
और इस चित्र के तीन-चौथाई हिस्से को सीधे हटा सकते हैं।
02:49
Withinभीतर that sphereक्षेत्र,
65
154000
2000
और इस वृत्त में भी,
02:51
mostअधिकांश of those nodesनोड्स are not actionableकार्रवाई, like the harshnessकठोरता of the terrainइलाके,
66
156000
3000
बहुत से प्वाइंटों का हम कुछ नहीं कर सकते, जैसे कि कठिन पहाडी इलाका,
02:54
and a very smallछोटा minorityअल्पसंख्यक are actualवास्तविक militaryसैन्य actionsकार्रवाई.
67
159000
3000
और बहुत ही कम प्वाइंट हैं जो कि फ़ौज़ का प्रयोग करने वाले हैं।
02:57
Mostसबसे are non-violentअहिंसात्मक and they fallगिरना into two broadव्यापक categoriesश्रेणियाँ:
68
162000
3000
ज्यादातर अहिंसक है, और वो भी दो तरह के हैं:
03:01
activeसक्रिय engagementसगाई with ethnicसंजाति विषयक rivalriesप्रतिद्वंद्विता and religiousधार्मिक beliefsविश्वासों
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166000
3000
गुटों और धार्मिक विश्वासों से सीधे दो-दो हाथ करना
03:04
and fairनिष्पक्ष, transparentपारदर्शक economicआर्थिक developmentविकास
70
169000
2000
और नैतिक, पारदर्शी आर्थिक विकास
03:06
and provisioningप्रोविज़निंग of servicesसेवाएं.
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171000
2000
और सेवाएँ मुहैया करवाना।
03:08
I don't know about this, but this is what I can decipherसमझने from this diagramआरेख
72
173000
3000
मुझे इस के बारे में कुछ नहीं पता, लेकिन मैं इस रेखाचित्र से ये पता कर सका
03:11
in 24 secondsसेकंड.
73
176000
2000
मात्र २४ सेकन्ड में।
03:13
When you see a diagramआरेख like this, I don't want you to be afraidडरा हुआ.
74
178000
2000
जब भी आप ऐसा कोई आरेखण/ चित्र देखें, तो मैं चाहूँगा कि आप डरें नहीं।
03:15
I want you to be excitedउत्साहित. I want you to be relievedकार्य मुक्त.
75
180000
3000
मैं चाहूँगा कि आप उत्साहित हों। मैं चाहूँगा कि आप राहत महसूस करें।
03:18
Because simpleसरल answersजवाब mayहो सकता है emergeउभरना.
76
183000
2000
क्योंको शायद आपको साधारण उत्तर मिलने वाले हैं।
03:20
We're discoveringखोज in natureप्रकृति that simplicityसादगी oftenअक्सर liesझूठ
77
185000
2000
प्रकृति के अध्ययन से हमें पता चलता है कि सहजता अक्सर
03:22
on the other sideपक्ष of complexityजटिलता.
78
187000
2000
जटिलता के उस पार ही मिलती है।
03:24
So for any problemमुसीबत, the more you can zoomज़ूम out and embraceआलिंगन complexityजटिलता,
79
189000
3000
तो किसी भी समस्या के लिये, यदि आप संपूर्ण जटिलता को स्वीकार करेंगे,
03:27
the better chanceमोका you have of zoomingZooming in
80
192000
2000
तो आप गहरे उतर सकेंगे
03:29
on the simpleसरल detailsविवरण that matterमामला mostअधिकांश.
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194000
2000
उन तहों तक जिनका महत्व सबसे ज्यादा होगा।
03:31
Thank you.
82
196000
2000
धन्यवाद।
03:33
(Applauseप्रशंसा)
83
198000
3000
तालियों सहित अभिवादन
Translated by Swapnil Dixit
Reviewed by Vatsala Shrivastava

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Eric Berlow - Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more.

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In 2012 Berlow founded Vibrant Data Labs, which builds tools to use data for social good. Berlow's current projects range from helping spark an egalitarian personal data economy to protecting endangered amphibians in Yosemite to crowd-sourcing novel insights about human creativity. Berlow holds a Ph.D. from Oregon State University in marine ecology.

 

 

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