TED2012
Jean-Baptiste Michel: The mathematics of history
Jean-Baptiste Michel: A történelem matematikája
Filmed:
Readability: 4.3
1,279,350 views
Mit árulhat el a matematika a történelemről? Jean-Baptiste Michel TED Fellow szerint elég sok mindent. A nyelvi változásoktól kezdve a háborúk halálos jellegéig láthatjuk, hogy a digitalizált történelem épp miként kezdi felfedni a mélyen megalapozott rendszerességet.
Jean-Baptiste Michel - Data researcher
Jean-Baptiste Michel looks at how we can use large volumes of data to better understand our world. Full bio
Jean-Baptiste Michel looks at how we can use large volumes of data to better understand our world. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
So it turns out that mathematics is a very powerful language.
0
0
3671
Nos, úgy tűnik, hogy a matematika egy nagyon erőteljes nyelv.
00:19
It has generated considerable insight in physics,
1
3671
2312
Jelentős bepillantást nyújtott a fizika,
00:21
in biology and economics,
2
5983
2100
a biológia és a közgazdaság számára,
00:23
but not that much in the humanities and in history.
3
8083
2817
de a bölcsészettudomány és a történelem számára már kevésbé volt ilyen hatással.
00:26
I think there's a belief that it's just impossible,
4
10900
2283
Azt hiszem, létezik egy elképzelés,
00:29
that you cannot quantify the doings of mankind,
5
13183
2646
hogy nem lehetséges az emberiség tetteit mennyiségileg meghatározni,
00:31
that you cannot measure history.
6
15829
2519
hogy nem lehet a történelmet megmérni.
00:34
But I don't think that's right.
7
18348
1527
Viszont én ezt nem tartom igaznak.
00:35
I want to show you a couple of examples why.
8
19875
2042
És szeretnék pár példát mutatni, hogy miért nem.
00:37
So my collaborator Erez and I were considering the following fact:
9
21917
2958
Ezért munkatársammal Erezzel, a következőket vettük fontolóra:
00:40
that two kings separated by centuries
10
24875
2729
két, évszázadok elválasztotta király,
00:43
will speak a very different language.
11
27604
1767
más nyelven fog beszélni.
00:45
That's a powerful historical force.
12
29371
2304
Ez egy erőteljes történelmi erő.
00:47
So the king of England, Alfred the Great,
13
31675
1773
Tehát Nagy Alfréd angol király
00:49
will use a vocabulary and grammar
14
33448
1640
elég más szókincset és nyelvtant használna,
00:50
that is quite different from the king of hip hop, Jay-Z.
15
35088
3700
mint a hiphop királya, Jay-Z.
00:54
(Laughter)
16
38788
1666
(Nevetés)
00:56
Now it's just the way it is.
17
40454
2171
Ez van.
00:58
Language changes over time, and it's a powerful force.
18
42625
2292
A nyelv nagyon hatalmas erő, és idővel változik.
01:00
So Erez and I wanted to know more about that.
19
44917
2287
Ezért Erez és én többet szerettünk volna tudni erről.
01:03
So we paid attention to a particular grammatical rule, past-tense conjugation.
20
47204
3657
Tehát, figyelemmel követtünk egy bizonyos nyelvtani szabályt, az angol múlt idő képzést.
01:06
So you just add "ed" to a verb at the end to signify the past.
21
50861
3264
Egyszerűen egy "ed"-et csatolunk az ige végéhez a múlt idő jeleként.
01:10
"Today I walk. Yesterday I walked."
22
54125
1927
"Today I walk. Yesterday I walked."
01:11
But some verbs are irregular.
23
56052
1344
De néhány ige rendhagyó.
01:13
"Yesterday I thought."
24
57396
1396
"Yesterday I thought."
01:14
Now what's interesting about that
25
58792
1666
Az érdekes ebben az,
01:16
is irregular verbs between Alfred and Jay-Z have become more regular.
26
60458
3830
hogy rendhagyó igék Alfréd és Jay-Z kora között elvesztették rendhagyóságukat.
01:20
Like the verb "to wed" that you see here has become regular.
27
64288
2735
Mint a "to wed" ige amit itt látnak, nem rendhagyó igévé vált.
01:22
So Erez and I followed the fate of over 100 irregular verbs
28
67023
4022
Ezért Erez és én nyomon követtük 100 rendhagyó ige sorsát
01:26
through 12 centuries of English language,
29
71045
1919
az angol nyelv 12 évszázadán keresztül,
01:28
and we saw that there's actually a very simple mathematical pattern
30
72964
2911
és azt láttuk, hogy létezik egy igazán nagyon egyszerű matematikai minta,
01:31
that captures this complex historical change,
31
75875
2542
ami megragadja ezt a bonyolult történelmi változást,
01:34
namely, if a verb is 100 times more frequent than another,
32
78417
3660
vagyis, ha egy ige százszor gyakoribb, mint egy másik,
01:37
it regularizes 10 times slower.
33
82077
2665
akkor tízszer lassabban válik nem rendhagyóvá.
01:40
That's a piece of history, but it comes in a mathematical wrapping.
34
84742
3935
Ez a történelem egy része, matematikai csomagolásban.
01:44
Now in some cases math can even help explain,
35
88677
3654
Mindeközben, néhány esetben, a matematika akár segíthet megmagyarázni,
01:48
or propose explanations for, historical forces.
36
92331
2879
vagy magyarázatot adhat történelmi erőkre.
01:51
So here Steve Pinker and I
37
95210
1832
Ebben az esetben Steve Pinkerrel vettük számításba
01:52
were considering the magnitude of wars during the last two centuries.
38
97042
3852
az elmúlt két évszázad háborúi nagyságát.
01:56
There's actually a well-known regularity to them
39
100894
2495
Igazából egy ismert rendszeresség létezik erre,
01:59
where the number of wars that are 100 times deadlier
40
103389
3422
mégpedig: a százszor halálosabb kimenetelű háborúk száma
02:02
is 10 times smaller.
41
106811
1952
tízszer kevesebb.
02:04
So there are 30 wars that are about as deadly as the Six Days War,
42
108763
3344
Tehát 30 olyan háború létezik, ami annyira halálos, mint a hatnapos háború,
02:08
but there's only four wars that are 100 times deadlier --
43
112107
2820
de csak négy olyan van, ami százszor halálosabb kimenetelű --
02:10
like World War I.
44
114927
1977
mint például az I. világháború.
02:12
So what kind of historical mechanism can produce that?
45
116904
2923
Vajon miféle történelmi mechanizmus produkálhat ilyet?
02:15
What's the origin of this?
46
119827
2000
Mi az eredete ennek?
02:17
So Steve and I, through mathematical analysis,
47
121827
2265
Ezért Steve és én, matematikai analízisen keresztül
02:19
propose that there's actually a very simple phenomenon at the root of this,
48
124092
4241
javasoljuk azt, hogy létezik egy nagyon egyszerű jelenség,
02:24
which lies in our brains.
49
128333
1690
ami az agyunkban rejlik.
02:25
This is a very well-known feature
50
130023
2019
Ez egy nagyon jól ismert agyi funkció,
02:27
in which we perceive quantities in relative ways --
51
132042
2975
amellyel relatív módon ismerünk fel mennyiségeket --
02:30
quantities like the intensity of light or the loudness of a sound.
52
135017
3716
olyanokat, mint a fény vagy a hang intenzitása.
02:34
For instance, committing 10,000 soldiers to the next battle sounds like a lot.
53
138733
5309
Például, 10.000 katonát a következő csatába küldeni, soknak hangzik.
02:39
It's relatively enormous if you've already committed 1,000 soldiers previously.
54
144042
3444
Viszonylag rengeteg, ha már előzőleg 1000-et harcba küldtünk.
02:43
But it doesn't sound so much,
55
147486
1827
De nem hangzik olyan soknak,
02:45
it's not relatively enough, it won't make a difference
56
149313
3020
relatíve nem elég, nem tesz különbséget,
02:48
if you've already committed 100,000 soldiers previously.
57
152333
2952
ha már előzőleg 100.000-et oda küldtünk.
02:51
So you see that because of the way we perceive quantities,
58
155285
3613
Ezért látható, hogy amiért így fogunk fel mennyiségeket,
02:54
as the war drags on,
59
158898
1767
ahogy a háború tovább húzódik,
02:56
the number of soldiers committed to it and the casualties
60
160665
3085
a besorozott katonák és az áldozatok száma
02:59
will increase not linearly --
61
163750
1683
nem lineárisan fog növekedni --
03:01
like 10,000, 11,000, 12,000 --
62
165433
1888
mint 10.000, 11.000, 12.000 --,
03:03
but exponentially -- 10,000, later 20,000, later 40,000.
63
167321
4275
hanem hatványozottan -- 10.000, majd 20.000, majd 40.000.
03:07
And so that explains this pattern that we've seen before.
64
171596
3085
És ez magyarázza ezt a rendszert, amit az előbb néztünk.
03:10
So here mathematics is able to link a well-known feature of the individual mind
65
174681
5498
Tehát itt, a matematikával az egyéni tudat egy jól ismert funkcióját
03:16
with a long-term historical pattern
66
180179
2989
össze tudjuk kapcsolni egy hosszú távú történelmi rendszerrel,
03:19
that unfolds over centuries and across continents.
67
183168
2857
ami évszázadokon keresztül és kontinensekszerte, bontakozik ki.
03:21
So these types of examples, today there are just a few of them,
68
186025
4017
Az ilyen típusú példákból ma még kevés van,
03:25
but I think in the next decade they will become commonplace.
69
190042
2689
de úgy gondolom a következő évtizedben általánossá fognak válni.
03:28
The reason for that is that the historical record
70
192731
2392
Ez azért lesz, mert a történelmi feljegyzések
03:31
is becoming digitized at a very fast pace.
71
195123
2460
nagyon nagy iramban digitalizálódnak.
03:33
So there's about 130 million books
72
197583
2610
Körülbelül 130 millió könyvet írtak
03:36
that have been written since the dawn of time.
73
200193
2311
az idők hajnala óta.
03:38
Companies like Google have digitized many of them --
74
202504
2454
Olyan cégek, mint a Google, sokukat digitalizált --
03:40
above 20 million actually.
75
204958
1584
valójában 20 milliónál is többet.
03:42
And when the stuff of history is available in digital form,
76
206542
3578
És ha már a történelem anyaga digitálisan is hozzáférhető,
03:46
it makes it possible for a mathematical analysis
77
210120
2380
matematikai analízissel lehetővé téve,
03:48
to very quickly and very conveniently
78
212500
2375
nagyon gyorsan és kényelmesen
03:50
review trends in our history and our culture.
79
214875
2725
tekinthetjük át kultúránk és történelmünk tendenciáit.
03:53
So I think in the next decade,
80
217600
2721
Ezért úgy vélem, hogy a következő évtizedben,
03:56
the sciences and the humanities will come closer together
81
220321
2750
a reál és a humán tárgyak közelebb fognak kerülni egymáshoz,
03:58
to be able to answer deep questions about mankind.
82
223071
3329
hogy az emberiség nagy kérdéseit megválaszolhassuk.
04:02
And I think that mathematics will be a very powerful language to do that.
83
226400
4121
És erre a matematika egy nagyon erőteljes nyelvként fog szolgálni majd.
04:06
It will be able to reveal new trends in our history,
84
230521
3146
Lehetővé fogja tenni, hogy történelmünkben új tendenciákat fedjünk fel,
04:09
sometimes to explain them,
85
233667
1750
néha, hogy megmagyarázzuk azokat,
04:11
and maybe even in the future to predict what's going to happen.
86
235417
3306
és hogy talán még előre is jelezzük velük a jövőben, hogy mi fog történni.
04:14
Thank you very much.
87
238723
1491
Köszönöm szépen.
04:16
(Applause)
88
240214
3678
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Jean-Baptiste Michel - Data researcherJean-Baptiste Michel looks at how we can use large volumes of data to better understand our world.
Why you should listen
Jean-Baptiste Michel holds joint academic appointments at Harvard (FQEB Fellow) and Google (Visiting Faculty). His research focusses on using large volumes of data as tools that help better understand the world around us -- from the way diseases progress in patients over years, to the way cultures change in human societies over centuries. With his colleague Erez Lieberman Aiden, Jean-Baptiste is a Founding Director of Harvard's Cultural Observatory, where their research team pioneers the use of quantitative methods for the study of human culture, language and history. His research was featured on the covers of Science and Nature, on the front pages of the New York Times and the Boston Globe, in The Economist, Wired and many other venues. The online tool he helped create -- ngrams.googlelabs.com -- was used millions of times to browse cultural trends. Jean-Baptiste is an Engineer from Ecole Polytechnique (Paris), and holds an MS in Applied Mathematics and a PhD in Systems Biology from Harvard.
Jean-Baptiste Michel | Speaker | TED.com