TED2003
Steven Johnson: The Web as a city
Steven Johnson sulla Rete come città
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Steven Johnson di Outside.in sostiene che la Rete sia come una città: costruita da molte persone, da nessuno completamente controllata, interconnessa in modo intricato e tuttavia funzionante come molte parti indipendenti. Laddove un disastro colpisce in un posto, altrove, la vita va avanti.
Steven Johnson - Writer
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience. Full bio
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience. Full bio
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I want to take you back basically to my hometown,
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Sostanzialmente, vi voglio portare indietro alla mia città d'origine
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and to a picture of my hometown of the week
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e ad un'immagine della mia città la settimana
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that "Emergence" came out.
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che "Emergence" uscì.
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And it's a picture we've seen several times.
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7000
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Ed è un'immagine che abbiamo visto diverse volte.
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Basically, "Emergence" was published on 9/11.
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3000
Insomma, "Emergence" fu pubblicato l'11 Settembre.
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I live right there in the West Village,
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5000
Io vivo proprio là, nel West Village,
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so the plume was luckily blowing west, away from us.
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23000
5000
quindi il pennacchio stava andando verso ovest, lontano da noi, per fortuna.
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We had a two-and-a-half-day-old baby in the house that was ours --
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Avevamo a casa un bimbo di due giorni e mezzo - il nostro,
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we hadn't taken it from somebody else.
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non l'avevamo preso da qualcun altro.
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(Laughter)
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(Risate)
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And one of the thoughts that I had dealing with these two separate emergences
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39000
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E uno dei pensieri che ebbi, avendo a che fare con queste due emergenze,
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of a book and a baby, and having this event happen so close --
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di un libro e di un neonato, con questo evento avvenuto cosi vicino,
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that my first thought, when I was still kind of in the apartment looking out at it all
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4000
il mio primo pensiero, quando stavo ancora in casa, guardando fuori a ciò che succedeva,
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or walking out on the street and looking out on it just in front of our building,
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o camminando per strada guardandolo appena davanti al nostro edificio,
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was that I'd made a terrible miscalculation in the book that I'd just written.
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fu che avevo fatto un terribile errore nel libro che avevo appena scritto.
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Because so much of that book was a celebration of the power
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Perché così tanto di quel libro era una celebrazione del potere
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and creative potential of density, of largely urban density,
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e del potenziale creativo della densità, che generalmente è urbana,
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of connecting people and putting them together in one place,
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del collegare le persone e metterle insieme in un posto,
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and putting them on sidewalks together and having them share ideas
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e metterle insieme sui marciapiedi e far loro condividere idee,
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and share physical space together.
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e condividere spazio fisico insieme.
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And it seemed to me looking at that -- that tower burning and then falling,
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Mi è sembrato, guardando quella... quella torre prima bruciare e poi crollare,
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those towers burning and falling -- that in fact, one of the lessons
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quelle torri in fiamme e poi crollate -- che in effetti, una delle lezioni
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here was that density kills.
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qui era che la densità uccide.
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And that of all the technologies that were exploited
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85000
3000
E che di tutte le tecnologie utilizzate
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to make that carnage come into being,
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88000
4000
per portare a termine la carneficina,
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probably the single group of technologies that cost the most lives
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93000
6000
probabilmente il singolo gruppo di tecnologie che causò il maggior numero di vittime
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were those that enable 50,000 people to live in two buildings
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99000
4000
fu quello che consente a 50,000 persone di vivere in due palazzi
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110 stories above the ground.
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2000
110 piani sopra il suolo.
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If they hadn't been crowded --
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Se non fossero stati affollati --
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you compare the loss of life at the Pentagon to the Twin Towers,
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comparate la perdita di vite al Pentagono con quella delle Twin Towers,
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and you can see that very powerfully.
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110000
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e lo potete notare chiaramente.
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And so I started to think, well, you know, density, density --
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112000
3000
E cosi iniziai a pensare, beh, sai, la densità, la densità --
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I'm not sure if, you know, this was the right call.
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115000
3000
Sapete, non sono sicuro che questa sia stata la giusta predizione.
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And I kind of ruminated on that for a couple of days.
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119000
3000
E ci ho riflettuto sopra per un paio di giorni.
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And then about two days later, the wind started to change a little bit,
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122000
4000
E poi circa due giorni dopo, il vento ha iniziato a cambiare un poco,
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and you could sense that the air was not healthy.
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126000
3000
e si sentiva che l'aria non era salutare.
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And so even though there were no cars still in the West Village
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129000
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E così sebbene tuttora non vi fossero auto nel West Willage
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where we lived, my wife sent me out to buy a, you know,
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133000
3000
dove vivevamo, mia moglie mi mandò fuori a comprare, sapete,
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a large air filter at the Bed Bath and Beyond,
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136000
4000
un grande filtro per l'aria al "Bed Bath and Beyond",
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which was located about 20 blocks away, north.
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140000
3000
che si trovava a circa 20 isolati di distanza, a Nord.
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And so I went out.
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143000
2000
E così uscii.
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And obviously I'm physically a very strong person, as you can tell -- (Laughter) --
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145000
3000
Ovviamente sono una persona molto forte fisicamente, come potete notare,
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so I wasn't worried about carrying this thing 20 blocks.
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149000
3000
così non ero preoccupato di dover portare questa cosa per 20 isolati.
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And I walked out, and this really miraculous thing happened to me
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152000
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Uscii, e mi successe questa cosa veramente miracolosa
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as I was walking north to buy this air filter,
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156000
3000
mentre camminavo verso nord per comprare questo filtro dell'aria,
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which was that the streets were completely alive with people.
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159000
4000
e cioè che le strade erano completamente piene di gente.
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There was an incredible -- it was, you know, a beautiful day,
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164000
3000
C'era un incredibile... sapete, era una bellisima giornata,
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as it was for about a week after,
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come lo fu per una settimana dopo,
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and the West Village had never seemed more lively.
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169000
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e il West Village non era mai sembrato cosi vivace.
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I walked up along Hudson Street --
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Camminai lungo Hudson Street
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where Jane Jacobs had lived and written her great book
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174000
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dove Jane Jacobs aveva vissuto e scritto il suo grande libro
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that so influenced what I was writing in "Emergence" --
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che aveva così influenzato quello che stavo scrivendo in "Emergence,"
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past the White Horse Tavern,
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passato la taverna White Horse,
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that great old bar where Dylan Thomas drank himself to death,
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180000
3000
quel fantastico vecchio bar dove Dylan Thomas bevve fino a morire,
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and the Bleecker Street playground was filled with kids.
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3000
e il parco giochi in Bleecker Street era pieno di bambini.
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And all the people who lived in the neighborhood,
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2000
Tutte le persone che vivevano nel quartiere,
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who owned restaurants and bars in the neighborhood,
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188000
2000
che possedevano ristoranti e bar nel quartiere,
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were all out there -- had them all open.
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2000
erano tutte fuori -- li avevano tutti aperti.
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People were out.
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2000
Le persone erano fuori.
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There were no cars, so it seemed even better, in some ways.
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194000
2000
Non c'erano auto, quindi in un certo senso, sembrava anche meglio.
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And it was a beautiful urban day,
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196000
3000
Ed era una bellissima giornata urbana,
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and the incredible thing about it was that the city was working.
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199000
4000
e la cosa incredibile era che la città funzionava.
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The city was there.
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203000
2000
La città era lì.
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All the things that make a great city successful
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205000
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Tutte le cose che rendono una grande città di successo
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and all the things that make a great city stimulating --
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207000
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e tutte le cose che rendono una grande città stimolante --
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they were all on display there on those streets.
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erano tutte in mostra lì su quelle strade.
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And I thought, well, this is the power of a city.
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211000
4000
E pensai, bene, questo è il potere di una città.
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I mean, the power of the city --
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215000
2000
Voglio dire, il potere della città --
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we talked about cities as being centralized in space,
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abbiamo parlato delle città come centralizzate spazialmente,
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but what makes them so strong most of the time
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219000
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ma quello che le rende così forti la maggior parte delle volte
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is they're decentralized in function.
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221000
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è che sono decentralizate dal punto di vista funzionale.
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They don't have a center executive branch that you can take out
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Non hanno un ramo esecutivo centrale che può essere eliminato
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and cause the whole thing to fail.
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e causare il fallimento del tutto.
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If they did, it probably was right there at Ground Zero.
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227000
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Se lo avessero avuto, era probabilmente là a Ground Zero.
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I mean, you know, the emergency bunker was right there,
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Voglio dire, sapete, il bunker di emergenza era esattamente là,
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was destroyed by the attacks,
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232000
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fu distrutto dagli attacchi,
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and obviously the damage done to the building and the lives.
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234000
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e ovviamente il danno arrecato al palazzo e alle vite.
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But nonetheless, just 20 blocks north, two days later,
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236000
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Ma nonostante tutto, solamente 20 isolati a nord, due giorni dopo,
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the city had never looked more alive.
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la città non era mai sembrata così vivace.
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If you'd gone into the minds of the people,
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243000
2000
Se foste andati nelle menti delle persone,
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well, you would have seen a lot of trauma,
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245000
2000
bene, avreste visto molto trauma,
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and you would have seen a lot of heartache,
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247000
2000
e avreste visto profonda tristezza,
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and you would have seen a lot of things that would take a long time to recover.
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249000
3000
e avreste visto molte cose che si sarebbero superate solo tempo dopo.
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But the system itself of this city was thriving.
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252000
2000
Ma il sistema stesso di questa città era fiorente.
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So I took heart in seeing that.
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255000
3000
Vedere tutto ciò mi ha sollevato.
04:36
So I wanted to talk a little bit about the reasons why that works so well,
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258000
6000
Dunque, volevo parlare un pò dei motivi per i quali questo funziona cosi bene,
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and how some of those reasons kind of map
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264000
2000
e di come alcuni di essi siano in un certo senso legati
04:44
on to where the Web is going right now.
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266000
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a dove il Web sta andando attualmente.
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The question that I found myself asking to people
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269000
2000
La domanda che mi trovai a porre alle persone
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when I was talking about the book afterwards is --
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271000
2000
quando in seguito stavo parlando del libro è,
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when you've talked about emergent behavior,
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273000
2000
quando parli di comportamento emergente,
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when you've talked about collective intelligence,
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275000
2000
quando parli di una sorta di inteligenza collettiva,
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the best way to get people to kind of wrap their heads around that
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277000
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il miglior modo per far sì che le persone ci riflettano
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is to ask, who builds a neighborhood?
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279000
3000
è di chiedere, chi costruisce un quartiere?
05:00
Who decides that Soho should have this personality
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282000
3000
Chi decide che Soho dovrebbe avere questa personalità
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and that the Latin Quarter should have this personality?
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285000
2000
e che il Quartiere Latino dovrebbe averne un'altra?
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Well, there are some kind of executive decisions,
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287000
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Ebbene, ci sono alcune decisioni esecutive,
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but mostly the answer is -- everybody and nobody.
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289000
2000
ma prevalentemente la risposta è -- tutti e nessuno.
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Everybody contributes a little bit.
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Tutti contribuiscono un poco.
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No single person is really the ultimate actor
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4000
Nessun singolo è realmente l'attore principale
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behind the personality of a neighborhood.
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297000
2000
dietro la personalità di un quartiere.
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Same thing to the question of, who was keeping the streets alive
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299000
3000
Ugualmente per la domanda, chi ha tenuto vive le strade
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post-9/11 in my neighborhood?
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302000
2000
del dopo 11 Settembre nel mio quartiere?
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Well, it was the whole city.
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304000
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Ebbene, era tutta la città.
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The whole system kind of working on it,
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306000
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Tutto il sistema ci stava lavorando sopra,
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and everybody contributing a small little part.
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308000
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e tutti contribuivano in piccola parte.
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And this is increasingly what we're starting to see on the Web
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310000
3000
E questo è quello che incominciamo a vedere in modo crescente sul Web
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in a bunch of interesting ways --
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313000
2000
in un numero di modi interessanti.
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most of which weren't around, actually,
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315000
2000
La maggior parte dei quali, in verità, non erano in giro -
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except in very experimental things,
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317000
2000
eccetto in casi molto sperimentali -
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when I was writing "Emergence" and when the book came out.
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319000
2000
quando stavo scrivendo "Emergence" e quando il libro usci.
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So it's been a very optimistic time, I think,
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321000
2000
Quindi credo sia stato un periodo molto ottimistico,
05:41
and I want to just talk about a few of those things.
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323000
2000
e vi voglio semplicemente parlare di alcune di queste cose.
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I think that there is effectively a new kind of model of interactivity
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325000
4000
Credo ci sia effettivamente un nuovo modello di interazione
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that's starting to emerge online right now.
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329000
2000
che sta iniziando ad emergere online proprio ora.
05:49
And the old one looked like this.
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331000
3000
Quello vecchio appariva come questo --
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This is not the future King of England, although it looks like it.
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336000
4000
questo non è il futuro Re d'Inghilterra, nonostante gli assomigli.
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It's some guy, it's a GeoCities homepage of some guy that I found online
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340000
3000
E' un tizio, è una homepage di GeoCities di un tizio che ho trovato online
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who's interested, if you look at the bottom, in soccer and Jesus
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343000
3000
che è interessato, se guardate in basso, nel calcio e in Gesù,
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and Garth Brooks and Clint Beckham and "my hometown" -- those are his links.
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346000
3000
Garth Brooks e Clint Beckham, la mia città natale -- questi sono i suoi link.
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But nothing really says
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349000
2000
Ma niente dice veramente che
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this model of interactivity -- which was so exciting and captures the real,
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351000
4000
questo modello di interazione cosi interessante e cattura la vera,
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the Web Zeitgeist of 1995 -- than
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355000
3000
la sorta di Zeitgeist della Rete del 1995 -- che
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"Click here for a picture of my dog."
123
358000
2000
"Clicca qui per una foto del mio cane."
06:18
That is -- you know, there's no sentence
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360000
2000
Questo è -- sapete, non c'è nessuna frase
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that kind of conjures up that period better than that, I think,
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362000
3000
che in un certo senso rievoca quel periodo meglio di quello, penso,
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which is that you suddenly have the power to put up a picture of your dog
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366000
3000
e cioè che all'improvviso avete il potere di caricare un'immagine del vostro cane
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and link to it, and somebody reading the page
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369000
3000
e crearvi un link, e qualcuno che legge la pagina
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has the power to click on that link or not click on that link.
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372000
3000
ha il potere di cliccare su quel link oppure di non cliccare.
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And, you know, I don't want to belittle that. That, in a sense --
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375000
3000
E, sapete, non voglio sminuirlo -- che, in un senso,
06:36
to reference what Jeff was talking about yesterday --
130
378000
3000
in riferimento, sapete, a quello di cui stava parlando Jeff ieri --
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that was, in a sense, the kind of interface electricity that
131
381000
2000
quella era in un certo senso il tipo di energia d'interfaccia che
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powered a lot of the explosion of interest in the Web:
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383000
3000
che ha dato impulso all'esplosione di interesse nel web --
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that you could put up a link, and somebody could click on it,
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386000
2000
che si potesse caricare un link, e qualcuno vi potesse cliccare sopra,
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and it could take you anywhere you wanted to go.
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388000
2000
e che ti potesse portare ovunque uno volesse andare.
06:48
But it's still a very one-to-one kind of relationship.
135
390000
2000
Ma è molto ancora una relazione del tipo uno-ad-uno.
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There's one person putting up the link, and there's another person
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392000
2000
C'è una persona che inserisce il link, e ce n'è un altra
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on the other end trying to decide whether to click on it or not.
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394000
4000
dall'altra parte che cerca di decidere se cliccarlo o meno.
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The new model is much more like this,
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399000
2000
Il nuovo modello è molto più come questo,
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and we've already seen a couple of references to this.
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401000
2000
e abbiamo già visto un paio di riferimenti a ciò.
07:01
This is what happens when you search "Steven Johnson" on Google.
140
403000
4000
Questo è quello che accade quando cercate "Steven Johnson" su Google.
07:05
About two months ago, I had the great breakthrough --
141
407000
4000
Circa due mesi fa, ho avuto la grande svolta
07:09
one of my great, kind of shining achievements --
142
411000
3000
sapete, uno dei miei grandi, brillanti risultati,
07:12
which is that my website finally became a top result for "Steven Johnson."
143
414000
3000
cioè che il mio sito è finalmente diventato un risultato di punta per "Steven Johnson."
07:15
There's some theoretical physicist at MIT named Steven Johnson
144
417000
6000
C'è un fisico teoretico all'MIT che si chiama Steven Johnson
07:21
who has dropped two spots, I'm happy to say.
145
423000
3000
che, sono contento di dire, ha perso due posizioni.
07:24
(Laughter)
146
426000
1000
(Risate)
07:25
And, you know, I mean, I'll look at a couple of things like this,
147
427000
4000
E, sapete, voglio dire, prenderò in esame una serie di cose come questa,
07:29
but Google is obviously the greatest technology ever invented for navel gazing.
148
431000
4000
Google è ovviamente la migliore tecnologia mai inventata per guardarsi l'ombelico.
07:33
It's just that there are so many other people in your navel when you gaze.
149
435000
3000
E' solo che ci sono cosi tante altre persone nel tuo ombelico quando lo guardi.
07:36
Because effectively, what's happening here,
150
438000
4000
Perchè effettivamente, quello che sta succedendo qui,
07:41
what's creating this page, obviously -- and we all know this,
151
443000
2000
quello che ovviamente sta creando questa pagina -- e lo sappiamo tutti,
07:43
but it's worth just thinking about it --
152
445000
2000
ma vale la pena pensarci --
07:45
is not some person deciding that I am the number one answer for Steven Johnson,
153
447000
4000
non è una qualcuno che decide che io sia il risultato numero uno per Steven Johnson,
07:49
but rather somehow the entire web of people
154
451000
4000
ma invece in qualche modo l'intera rete di persone
07:53
putting up pages and deciding to link to my page or not link to it,
155
455000
3000
che carica pagine e decide di linkare alla mia pagina o meno,
07:56
and Google just sitting there and running the numbers.
156
458000
3000
e Google è semplicemente seduto là a contare i numeri.
07:59
So there's this collective decision-making that's going on.
157
461000
4000
E' quindi in corso questo processo decisionale collettivo.
08:03
This page is effectively, collectively authored by the Web,
158
465000
3000
Questa pagina è effettivamente, collettivamente scritta dalla rete,
08:06
and Google is just helping us
159
468000
2000
e Google ci sta solamente aiutando
08:08
kind of to put the authorship in one kind of coherent place.
160
470000
3000
a disporre l'autorialità in un posto coerente.
08:11
Now, they're more innovative -- well, Google's pretty innovative --
161
473000
3000
Ora, sono più innovativi -- beh, Google è abbastanza innovativo --
08:14
but there are some new twists on this.
162
476000
2000
ma su questo ci sono alcune nuove variazioni.
08:17
There's this incredibly interesting new site -- Technorati --
163
479000
2000
C'è questo sito nuovo ed incredibilmente interessante -- Technorati --
08:19
that's filled with lots of little widgets that are expanding on these.
164
481000
4000
che è pieno di tanti tipi di piccoli widget che si stanno spandendo su di queste.
08:23
And these are looking in the blog world and the world of weblogs.
165
485000
4000
Guardando nel modo dei blog e dei weblogs.
08:27
He's analyzed basically all the weblogs out there that he's tracking.
166
489000
4000
Ha sostanzialmente analizzato tutti i weblogs che sta monitorando.
08:31
And he's tracking how many other weblogs linked to those weblogs,
167
493000
3000
E sta monitorando quanti altri weblogs sono collegati a quegli weblogs,
08:34
and so you have kind of an authority --
168
496000
2000
e cosi avete una sorta di autorità --
08:36
a weblog that has a lot of links to it
169
498000
2000
un weblog che ha molti link verso di esso
08:38
is more authoritative than a weblog that has few links to it.
170
500000
4000
ha più autorità che uno verso cui puntano pochi link.
08:43
And so at any given time, on any given page on the Web, actually,
171
505000
2000
E così in ogni momento, rispetto a qualsiasi pagina sulla Rete, veramente,
08:45
you can say, what does the weblog community think about this page?
172
507000
3000
puoi sapere che cosa pensa la blogosfera di quella pagina,
08:48
And you can get a list.
173
510000
2000
e puoi ottenere una lista.
08:50
This is what they think about my site; it's ranked by blog authority.
174
512000
3000
Questo è quello che pensano del mio sito -- è classificato dall'autorità del blog.
08:53
You can also rank it by the latest posts.
175
515000
2000
Lo puoi anche classificare per ultimi post.
08:55
So when I was talking in "Emergence,"
176
517000
3000
Così quando stavo parlando in "Emergence,"
08:58
I talked about the limitations of the one-way linking architecture
177
520000
2000
parlavo delle limitazioni dell'architettura dei collegamenti a senso unico,
09:00
that, basically, you could link to somebody else
178
522000
2000
cioè, potevi collegarti a qualcun altro
09:02
but they wouldn't necessarily know that you were pointing to them.
179
524000
2000
ma loro non avrebbero necessariamente saputo che stavi puntando a loro.
09:04
And that was one of the reasons why the web
180
526000
3000
E questa era una delle ragioni per le quali la rete
09:07
wasn't quite as emergent as it could be
181
529000
2000
non era così emergente come avrebbe potuto,
09:09
because you needed two-way linking, you needed that kind of feedback mechanism
182
531000
2000
perchè servivano collegamenti reciproci, serviva quel meccanismo di commento
09:11
to be able to really do interesting things.
183
533000
2000
per essere in grado di fare cose veramente interessanti.
09:13
Well, something like Technorati is supplying that.
184
535000
3000
Ebbene, qualcosa come Technorati lo sta offrendo.
09:16
Now what's interesting here is that this is a quote from Dave Weinberger,
185
538000
3000
Ora quello che è interessante è questa citazione di Dave Weinberger,
09:19
where he talks about everything being purposive in the Web --
186
541000
4000
dove si parla di come tutto nella rete sia intenzionale --
09:23
there's nothing artificial.
187
545000
2000
non c'è nulla di artificiale.
09:25
He has this line where he says, you know, you're going to put up a link there,
188
547000
2000
C'è questa riga dove dice, sapete, metterete un collegamento là,
09:27
if you see a link, somebody decided to put it there.
189
549000
3000
se vedete un collegamento, qualcuno ha deciso di metterlo li.
09:30
And he says, the link to one site didn't just grow on the other page "like a tree fungus."
190
552000
5000
E dice, il link ad un sito non è semplicemente cresciuto sulla pagina come una micosi.
09:35
And in fact, I think that's not entirely true anymore.
191
557000
3000
A dire il vero, penso che qusto non sia più del tutto corretto.
09:38
I could put up a feed of all those links generated by Technorati
192
560000
4000
Potrei mettere su un feed di tutti questi link generati da Technorati
09:42
on the right-hand side of my page,
193
564000
2000
sulla parte destra della mia pagina,
09:44
and they would change as the overall ecology of the Web changes.
194
566000
3000
e questi cambierebbero man mano che cambia l'ecologia globale della rete.
09:47
That little list there would change.
195
569000
2000
Quella piccola lista lì cambierebbe.
09:49
I wouldn't really be directly in control of it.
196
571000
2000
Non ne sarei realmente in controllo diretto.
09:51
So it's much closer, in a way, to a data fungus, in a sense,
197
573000
3000
Quindi è più vicina, in un certo senso, a un fungo di dati, in un certo senso,
09:54
wrapped around that page, than it is to a deliberate link that I've placed there.
198
576000
4000
avvolto intorno alla pagina, che non ad un deliberato link che io ho posto lì.
10:00
Now, what you're having here is basically a global brain
199
582000
3000
Ora, quello che abbiamo qui è essenzialmente un cervello globale
10:03
that you're able to do lots of kind of experiments on to see what it's thinking.
200
585000
3000
sul quale sei in grado di effettuare molti esperimenti per vedere cosa sta pensando.
10:06
And there are all these interesting tools.
201
588000
2000
E ci sono tutti questi strumenti interessanti.
10:08
Google does the Google Zeitgeist,
202
590000
2000
Google ha Google Zeitgeist,
10:10
which looks at search requests to test what's going on, what people are interested in,
203
592000
5000
che guarda alle chiavi di ricerca per capire cosa sta succedendo, cosa interessa alla gente,
10:15
and they publish it with lots of fun graphs.
204
597000
2000
e lo pubblica con molti grafici divertenti.
10:17
And I'm saying a lot of nice things about Google,
205
599000
2000
Sto dicendo molte cose carine su Google,
10:19
so I'll be I'll be saying one little critical thing.
206
601000
1000
quindi farò una piccola critica.
10:20
There's a problem with the Google Zeitgeist,
207
602000
2000
C'è un problema con il Google Zeitgeist,
10:22
which is it often comes back with news that a lot of people are searching
208
604000
4000
e cioè che spesso riporta notizie su come in molti stiano cercando
10:26
for Britney Spears pictures, which is not necessarily news.
209
608000
4000
immagini di Britney Spears, il che non è necessariamente una notizia.
10:30
The Columbia blows up, suddenly there are a lot of searches on Columbia.
210
612000
4000
Il Columbia esplode, e all'improvviso ci sono molte ricerche sul Columbia.
10:34
Well, you know, we should expect to see that.
211
616000
2000
Beh, sapete, ci dovremmo aspettare di vedere questo.
10:36
That's not necessarily something we didn't know already.
212
618000
2000
Questo non è esattamente qualcosa che non conoscessimo già.
10:38
So the key thing in terms of these new tools
213
620000
2000
Quindi la cosa fondamentale in termini di questi nuovi strumenti
10:40
that are kind of plumbing the depths of the global brain,
214
622000
3000
che in un certo senso toccano l'abisso del cervello globale,
10:43
that are sending kind of trace dyes through that whole bloodstream --
215
625000
4000
che stanno inviando come traccie coloranti attraverso l'intero flusso di sangue --
10:47
the question is, are you finding out something new?
216
629000
2000
la questione è, state trovando qualcosa di nuovo?
10:49
And one of the things that I experimented with is this thing called Google Share
217
631000
3000
E una delle cose con cui ho sperimentato è chiamata Google Share
10:52
which is basically, you take an abstract term,
218
634000
4000
il quale è, essenzialmente, prendi un termine astratto,
10:56
and you search Google for that term,
219
638000
3000
e cerchi quel termine su Google,
10:59
and then you search the results that you get back for somebody's name.
220
641000
3000
e poi tra i risultati che emergono il nome di qualcuno.
11:02
So basically, the number of pages that mention this term,
221
644000
4000
Quindi sostanzialmente, il numero di pagine che menziona il termine,
11:06
that also mention this page, the percentage of those pages
222
648000
3000
che menziona anche questa pagina, la percentuale di quelle pagine
11:09
is that person's Google Share of that term.
223
651000
2000
è il Google Share di quella persona per quel termine.
11:11
So you can do kind of interesting contests.
224
653000
2000
Perciò puoi fare delle gare interessanti.
11:13
Like for instance, this is a Google Share of the TED Conference.
225
655000
4000
Come per esempio, questo è il Google Share della conferenza TED.
11:17
So Richard Saul Wurman
226
659000
3000
Perciò Richard Saul Wurman
11:20
has about a 15 percent Google Share of the TED conference.
227
662000
4000
ha un Google Share di circa il 15 percento della conferenza TED.
11:24
Our good friend Chris has about a six percent -- but with a bullet, I might add.
228
666000
5000
Il nostro caro Amico Chris ha circa un 6 percento -- ma con un proiettile, potrei aggiungere.
11:29
(Laughter)
229
671000
2000
(Risate)
11:31
But the interesting thing is, you can broaden the search a little bit.
230
673000
3000
Ma la cosa interessante è che si può allargare la ricerca un pochino.
11:34
And it turns out, actually, that 42 percent is the Mola mola fish.
231
676000
3000
E succede che, veramente, quel 42 percento è il pesce Mola mola.
11:37
I had no idea.
232
679000
2000
Non avevo nessuna idea.
11:39
No, that's not true.
233
681000
1000
No, questo, non è vero.
11:40
(Laughter)
234
682000
3000
(Risate)
11:43
I made that up because I just wanted to put up a slide
235
685000
2000
No, me lo sono inventato solamente perchè volevo mettere
11:45
of the Mola mola fish.
236
687000
2000
una slide del pesce Mola mola.
11:47
(Laughter)
237
689000
2000
(Risate)
11:49
I also did -- and I don't want to start a little fight in the next panel --
238
691000
3000
Ho anche fatto -- e non voglio iniziare un piccolo litigio nel prossimo panel --
11:52
but I did a Google Share analysis of evolution and natural selection.
239
694000
3000
ma ho fatto un'analisi con Google Share dell'evoluzione e selezione naturale.
11:55
So right here -- now this is a big category, you have smaller percentages,
240
697000
5000
Quindi proprio qui -- questa è una grande categoria, avete percentuali più piccole,
12:00
so this is 0.7 percent -- Dan Dennett, who'll be speaking shortly.
241
702000
5000
perciò questo è uno 0.7 percento -- Dan Dennett, che parlerà tra poco.
12:05
Right below him, 0.5 percent, Steven Pinker.
242
707000
4000
Appena sotto di lui, uno 0.5 percento, Steven Pinker.
12:10
So Dennett's in the lead a little bit there.
243
712000
2000
Perciò Dennett sta un pò avanti lì.
12:12
But what's interesting is you can then broaden the search
244
714000
2000
Ma quel che è interessante è che puoi allargare la ricerca
12:14
and actually see interesting things and get a sense of what else is out there.
245
716000
4000
e vedere cose veramente interessanti e avere un senso di cos'altro c'è lì fuori.
12:18
So Gary Bauer is not too far behind --
246
720000
3000
Quindi Gary Bauer non è troppo indietro --
12:21
has slightly different theories about evolution and natural selection.
247
723000
5000
ha teorie leggermente differenti riguardo all'evoluzione e alla selezione naturale.
12:26
And right behind him is L. Ron Hubbard. So --
248
728000
3000
E appena dietro di lui c'è L. Ron Hubbard. Quindi --
12:29
(Laughter)
249
731000
2000
(Risate)
12:31
you can see we're in the ascot, which is always good.
250
733000
2000
potete vedere che c'è un testa a testa, che fa sempre bene.
12:33
And by the way, Chris, that would've been a really good panel,
251
735000
2000
E a proposito, Chris, quello sarebbe stato un gruppo veramente buono,
12:35
I think, right there.
252
737000
1000
Credo, proprio là.
12:36
(Laughter)
253
738000
5000
(Risate)
12:41
Hubbard apparently started to reach, but besides that,
254
743000
2000
Hubbard apparentemente inizia ad arrivare, ma a parte ciò,
12:43
I think it would be good next year.
255
745000
2000
penso che sarebbe buono l'anno prossimo.
12:45
Another quick thing -- this is a slightly different thing,
256
747000
2000
Un'altra cosa velocemente -- questa è su qualcosa di leggermente diverso,
12:47
but this analysis some of you may have seen.
257
749000
2000
ma questa analisi qualcuno di voi può averla già vista
12:49
It just came out. This is bursty words,
258
751000
2000
E' appena uscita. Si tratta di parole esplosive,
12:51
looking at the historical record of State of the Union Addresses.
259
753000
4000
guardando alla documentazione storica sui discorsi sullo Stato dell'Unione.
12:56
So these are words that suddenly start to appear out of nowhere,
260
758000
4000
Queste sono parole che improvvisamente iniziano a comparire dal nulla,
13:00
so they're kind of, you know, memes that start taking off,
261
762000
2000
una sorta di, sapete, di concetti che iniziano a decollare,
13:02
that didn't have a lot of historical precedent before.
262
764000
2000
che prima non avevano molti precedenti storici.
13:05
So the first one is -- these are the bursty words around 1860s --
263
767000
3000
Quindi la prima è -- queste sono le parole esplosive intorno al 1860 --
13:08
slaves, emancipation, slavery, rebellion, Kansas.
264
770000
2000
schiavi, emancipazione, schiavitù, ribellione, Kansas.
13:11
That's Britney Spears. I mean, you know, OK, interesting.
265
773000
2000
Quella è Britney Spears. Voglio dire, sapete, va bene, interessante.
13:13
They're talking about slavery in 1860.
266
775000
2000
Si parla di schiavitù nel 1860.
13:15
1935 -- relief, depression, recovery banks.
267
777000
3000
1935 -- soccorso, depressione, recupero delle banche.
13:18
And OK, I didn't learn anything new there as well -- that's pretty obvious.
268
780000
3000
E va bene, non ho imparato nulla di nuovo nemmeno là -- questo è piuttosto ovvio.
13:21
1985, right at the center of the Reagan years --
269
783000
3000
1985, proprio nel mezzo degli anni di Reagan --
13:25
that's, we're, there's, we've, it's.
270
787000
3000
che, ci siamo, c'è, abbiamo, è.
13:28
(Laughter)
271
790000
2000
(Risate)
13:30
Now, there's one way to interpret this, which is to say that
272
792000
3000
Ora, c'è un modo di interpretare questo, ed è che
13:33
"emancipation" and "depression" and "recovery" all have a lot of syllables.
273
795000
3000
"emancipazione" e "depressione" e "ripresa" hanno tutte molte sillabe.
13:36
So you know, you can actually download -- it's hard to remember those.
274
798000
3000
Quindi sapete, che potete effettivamente scaricare -- è difficile ricordarle.
13:41
But seriously, actually, what you can see there,
275
803000
2000
Ma seriamente, in verità, quello che potete vedere là,
13:43
in a way that would be very hard to detect otherwise,
276
805000
2000
in un modo che sarebbe molto difficile da individuare altrimenti,
13:45
is Reagan reinventing the political language of the country
277
807000
3000
è Reagan che reinventa il linguaggio politico del paese
13:48
and shifting to a much more intimate, much more folksy, much more telegenic --
278
810000
4000
spostandosi verso uno, più intimo, molto più folcloristico, molto più telegenico --
13:52
contracting all those verbs.
279
814000
2000
contraendo tutti questi verbi.
13:54
You know, 20 years before it was still, "Ask not what you can do,"
280
816000
2000
Sapete, 20 anni prima era ancora, "No chiedete quello che potete fare,"
13:56
but with Reagan, it's, "that's where, there's Nancy and I," that kind of language.
281
818000
5000
ma con Reagan, è, "ecco dove, ecco Nancy ed io," questo tipo di linguaggio.
14:01
And so something we kind of knew,
282
823000
3000
E così qualcosa che in qualche modo sapevamo,
14:04
but you didn't actually notice syntactically what he was doing.
283
826000
2000
ma non si notava, realmente e sintatticamente, cosa stesse accadendo.
14:06
I'll go very quickly.
284
828000
2000
Andrò molto velocemente.
14:08
The question now -- and this is the really interesting question --
285
830000
2000
La questione ora -- e questa è la questione veramente interessante --
14:10
is, what kind of higher-level shape is emerging right now
286
832000
4000
è, che tipo di forma di più alto livello sta emergendo in questo momento
14:14
in the overall Web ecosystem -- and particularly in the ecosystem of the blogs
287
836000
4000
nell'ecosistema globale della rete -- e in particolare nell'ecosistema dei blog
14:18
because they are really kind of at the cutting edge.
288
840000
3000
perché sono, in un certo senso, veramente all'avanguardia.
14:21
And I think what happens there will also happen in the wider system.
289
843000
2000
E penso che quel che succederà lì succederà anche nel sistema più ampio.
14:23
Now there was a very interesting article by Clay Shirky
290
845000
3000
C'era un articolo veramente interessante di Clay Shirky
14:26
that got a lot of attention about a month ago,
291
848000
2000
che circa un mese fa ha ricevuto molta attenzione,
14:28
and this is basically the distribution of links
292
850000
2000
e questo è essenzialmente la distribuzione di collegamenti
14:30
on the web to all these various different blogs.
293
852000
3000
sulla rete a tutti questi differenti blog.
14:35
It follows a power law, so that there are a few extremely well-linked to, popular blogs,
294
857000
5000
Segue una legge di potenza, cosi che ci sono pochi estremamente ben collegati, blog popolari,
14:40
and a long tail of blogs with very few links.
295
862000
4000
e una coda di blog con pochissimi link.
14:44
So 20 percent of the blogs get 80 percent of the links.
296
866000
3000
Quindi un 20% dei blog riceve un 80% dei collegamenti.
14:47
Now this is a very interesting thing.
297
869000
2000
Ora questo è veramente interessante.
14:49
It's caused a lot of controversy
298
871000
2000
Ha generato molte controversie
14:51
because people thought that this was the ultimate kind of one man,
299
873000
2000
perchè le persone pensavano che questa fosse l'ultima versione della democrazia,
14:53
one modem democracy, where anybody can get out there and get their voice heard.
300
875000
4000
un uomo-un modem, dove tutti possono far sentire la propria voce.
14:57
And so the question is, "Why is this happening?"
301
879000
2000
Quindi la domanda è, "Perchè questo sta succedendo?"
14:59
It's not being imposed by fiat from above.
302
881000
4000
Non sta venendo imposto dall'alto.
15:03
It's an emergent property of the blogosphere right now.
303
885000
3000
E' una proprietà emergente della blogosfera attuale.
15:06
Now, what's great about it is that people are working on --
304
888000
3000
Ora, quel che è fantastico è che le persone vi stanno lavorando sopra --
15:09
within seconds of Clay publishing this piece, people started working on changing
305
891000
5000
nel giro di secondi dalla pubblicazione dell'articolo di Clay le persone hanno iniziato a cambiare
15:14
the underlying rules of the system so that a different shape would start appearing.
306
896000
3000
le regole sottostanti del sistema così che una forma differente cominciasse ad apparire
15:17
And basically, the shape appears
307
899000
2000
Ed essenzialmente, la forma appare
15:19
largely because of a kind of a first-mover advantage.
308
901000
2000
largamente per una sorta di vantaggio del primo che muove
15:21
if you're the first site there, everybody links to you.
309
903000
2000
e se sei il primo sito là, tutti si collegano a te.
15:23
If you're the second site there, most people link to you.
310
905000
2000
Se sei il secondo sito, la maggior parte delle persone si collegano a te.
15:25
And so very quickly you can accumulate a bunch of links,
311
907000
3000
E così molto velocemente puoi accumulare un mucchio di collegamenti
15:28
and it makes it more likely for newcomers to link to you in the future,
312
910000
2000
e rende più probabile che nuovi arrivati si colleghino a te nel futuro,
15:30
and then you get this kind of shape.
313
912000
2000
e quindi ottieni questa tipo di forma.
15:32
And so what Dave Sifry at Technorati started working on,
314
914000
3000
E cosi quello su cui Dave Sifry a Technorati ha iniziato a lavorare,
15:35
literally as Shirky started -- after he published his piece --
315
917000
3000
proprio mentre Shirky iniziava -- dopo che ha pubblicato il suo pezzo --
15:38
was something that basically just gave a new kind of priority to newcomers.
316
920000
4000
era qualcosa che in fondo dava semplicemente un nuovo tipo di priorità ai nuovi arrivati.
15:42
And he started looking at interesting newcomers that don't have a lot of links,
317
924000
3000
E ha iniziato a guardare a interessanti nuovi arrivati che non hanno un sacco di link,
15:45
that suddenly get a bunch of links in the last 24 hours.
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927000
4000
e che ad un tratto ottengono un mucchio di link nelle ultime 24 ore.
15:49
So in a sense, bursty weblogs coming from new voices.
319
931000
3000
Quindi in un certo senso, i weblog scoppiettanti provenienti da nuove voci.
15:52
So he's working on a tool right there that can actually change the overall system.
320
934000
5000
Così sta lavorando su uno strumento che può effettivamente cambiare il sistema complessivo.
15:57
And it creates a kind of planned emergence.
321
939000
2000
E crea una sorta di emergenza prevista.
15:59
You're not totally in control,
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941000
2000
Non sei completamente in controllo,
16:01
but you're changing the underlying rules in interesting ways
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943000
2000
ma stai cambiando le regole sottostanti in modi interessanti
16:03
because you have an end result which is
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945000
2000
perchè hai un risultato finale che è
16:05
maybe a more democratic spread of voices.
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947000
2000
forse una diffusione più democratica di voci.
16:07
So the most amazing thing about this -- and I'll end on this note --
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949000
2000
Quindi la costa più stupefacente di tutto ciò -- e finirò su questa nota --
16:09
is, most emergent systems, most self-organizing systems
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951000
3000
è, la maggior parte dei sistemi più emergenti e più auto-organizzati
16:12
are not made up of component parts that are capable of looking at the overall pattern
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954000
5000
non sono composti di parti che sono in grado di guardare al disegno complessivo
16:17
and changing their behavior based on whether they like the pattern or not.
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959000
3000
e cambiare il loro comportamento in funzione del fatto che gli piaccia o meno il disegno.
16:21
So the most wonderful thing, I think, about this whole debate
330
963000
2000
Quindi credo che la cosa fantastica di tutto questo dibattito
16:23
about power laws and software that could change it
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965000
2000
sulle leggi di potenza e il software che le potrebbe cambiare
16:25
is the fact that we're having the conversation.
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967000
3000
è il fatto che stiamo avendo una conversazione.
16:28
I hope it continues here.
333
970000
2000
Spero che essa continui qui.
16:30
Thanks a lot.
334
972000
1000
Grazie molte.
ABOUT THE SPEAKER
Steven Johnson - WriterSteven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience.
Why you should listen
Steven Johnson is a leading light of today's interdisciplinary and collaborative approach to innovation. His writings have influenced everything from cutting-edge ideas in urban planning to the battle against 21st-century terrorism. Johnson was chosen by Prospect magazine as one of the top ten brains of the digital future, and The Wall Street Journal calls him "one of the most persuasive advocates for the role of collaboration in innovation."
Johnson's work on the history of innovation inspired the Emmy-nominated six-part series on PBS, "How We Got To Now with Steven Johnson," which aired in the fall of 2014. The book version of How We Got To Now was a finalist for the PEN/E.O. Wilson Literary Science Writing Award. His new book, Wonderland: How Play Made the Modern World, revolves around the creative power of play and delight: ideas and innovations that set into motion many momentous changes in science, technology, politics and society.
Johnson is also the author of the bestselling Where Good Ideas Come From: The Natural History of Innovation, one of his many books celebrating progress and innovation. Others include The Invention of Air and The Ghost Map. Everything Bad Is Good For You, one of the most discussed books of 2005, argued that the increasing complexity of modern media is training us to think in more complex ways. Emergence and Future Perfect explore the power of bottom-up intelligence in both nature and contemporary society.
An innovator himself, Johnson has co-created three influential sites: the pioneering online magazine FEED, the Webby-Award-winning community site, Plastic.com, and the hyperlocal media site outside.in, which was acquired by AOL in 2011.
Johnson is a regular contributor to WIRED magazine, as well as the New York Times, The Wall Street Journal and many other periodicals. He has appeared on many high-profile television programs, including "The Charlie Rose Show," "The Daily Show with Jon Stewart" and "The NewsHour with Jim Lehrer."
Steven Johnson | Speaker | TED.com