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

エリック・バーロウ:いかに複雑さが簡潔さへとつながるか

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生態学者エリック・バーロウは複雑なシステムに直面しても圧倒されません。より多くの情報が、簡潔で優れた解答へ導いてくれることを知っているからです。大きな問題に取り組むためのコツやトリックを披露しながら、アメリカのアフガニスタンに対する戦略を示した途方もない解説画像を、簡単な数点の要素へ集約します。
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
Do you ever feel completely完全に overwhelmed圧倒される
0
0
2000
複雑な問題に直面した時に
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when you're faced直面する with a complex複合体 problem問題?
1
2000
3000
完全に圧倒されたと感じることはありますか?
00:20
Well, I hope希望 to change変化する that in lessもっと少なく than three minutes.
2
5000
3000
では 3分以内にその気持ちを変えてみたいと思います
00:23
So, I hope希望 to convince説得する you that complex複合体
3
8000
2000
複雑であることが分析が困難であることと
00:25
doesn't always equal等しい complicated複雑な.
4
10000
2000
同義でないことを証明したいと思います
00:27
So for me, a well-craftedよく作られた baguetteバゲット, fresh新鮮な out of the ovenオーブン,
5
12000
3000
まず私にとって 焼きての形の良いフランスパンは
00:30
is complex複合体,
6
15000
2000
複雑ですが
00:32
but a curryカレー onion玉ねぎ green oliveオリーブ poppyポピー cheeseチーズ breadパン
7
17000
2000
カレーとオニオン グリーンオリーブの
00:34
is complicated複雑な.
8
19000
3000
ポピー入りチーズパンは分析が困難です
00:37
I'm an ecologist生態学者, and I study調査 complexity複雑. I love complexity複雑.
9
22000
3000
私は生態学者で複雑性を研究しており 複雑なことが大好きです
00:40
And I study調査 that in the naturalナチュラル world世界, the interconnectedness相互接続性 of species.
10
25000
3000
そして自然界における種の相互関連性を研究対象にしています
00:43
So here'sここにいる a foodフード webウェブ,
11
28000
2000
これは食物網です
00:45
or a map地図 of feeding給餌 linksリンク betweenの間に species
12
30000
2000
またはカリフォルニアの山中の湖に住む
00:47
that liveライブ in Alpine高山 Lakes in the mountains山々 of Californiaカリフォルニア.
13
32000
3000
種間の摂食関係を示す地図とでも言うべきでしょうか
00:50
And this is what happens起こる to that foodフード webウェブ
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35000
2000
そしてこれが 外来種が放たれた時に
00:52
when it's stockedストックされた with non-native非ネイティブ fish that never lived住んでいました there before.
15
37000
2000
その食物網に起こることです
00:54
All the grayed-outグレーアウト species disappear姿を消す.
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39000
2000
灰色になった全ての種が全滅します
00:56
Some are actually実際に on the brink危機 of extinction絶滅.
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41000
2000
中には実際に絶滅寸前の種もいます
00:58
And lakes with fish have more mosquitos, even thoughしかし they eat食べる them.
18
43000
3000
魚のいる湖には 補食されるよりも多い数の蚊が存在します
01:01
These effects効果 were all unanticipated予期せぬ,
19
46000
2000
これらは全て予期せぬ事態でしたが
01:03
and yetまだ we're discovering発見する they're predictable予測可能な.
20
48000
2000
実は予測が可能なことが分かってきています
01:05
So I want to shareシェア with you a coupleカップル keyキー insights洞察
21
50000
2000
ここで自然から学んでいる複雑性についての
01:07
about complexity複雑 we're learning学習 from studying勉強する nature自然
22
52000
2000
重要な見識を2つ紹介しておきましょう
01:09
that maybe are applicable適用可能な to other problems問題.
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54000
3000
これらはもしかしたら他の問題にも当てはまるかもしれません
01:13
First is the simple単純 powerパワー of good visualization視覚化 toolsツール
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58000
2000
1つ目は複雑性への理解を手助けをし
01:15
to help untangle切り詰める complexity複雑
25
60000
2000
今まで考えつかなかった問いかけを促す
01:17
and just encourage奨励します you to ask尋ねる questions質問 you didn't think of before.
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62000
3000
簡易で有用な視覚化ツールについてです
01:20
For example, you could plotプロット the flowフロー of carbon炭素
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65000
3000
例えば 企業の生態系内におけるサプライチェーンから
01:23
throughを通して corporate企業 supply供給 chainsチェーン in a corporate企業 ecosystem生態系,
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68000
3000
炭素の流れを描画したり
01:26
or the interconnections相互接続 of habitat生息地 patchesパッチ
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71000
2000
ヨセミテ国立公園の絶滅危惧種における
01:28
for endangered絶滅危惧種 species in Yosemiteヨセミテ Nationalナショナル Parkパーク.
30
73000
3000
生息地パッチの接続点を視覚化することが可能です
01:31
The next thing is that if you want to predict予測する
31
76000
2000
2つ目は 1つの種が他の種に
01:33
the effect効果 of one species on another別の,
32
78000
2000
与える影響を予測したい時
01:35
if you focusフォーカス only on that linkリンク,
33
80000
2000
もしそのリンクだけに焦点を当てて
01:37
and then you black boxボックス the rest残り,
34
82000
2000
他のものを無視してしまうと
01:39
it's actually実際に lessもっと少なく predictable予測可能な
35
84000
2000
実際には予想し難くなってしまうことです
01:41
than if you stepステップ back, consider検討する the entire全体 systemシステム -- all the species, all the linksリンク --
36
86000
3000
一歩下がって 全ての種やリンクといったシステムの全体象を
01:44
and from that place場所,
37
89000
2000
考慮したほうが予測し易く それによって
01:46
honeホーン in on the sphere of influence影響 that matters問題 most最も.
38
91000
2000
重要な影響範囲に焦点を合わせられるのです
01:48
And we're discovering発見する, with our research研究,
39
93000
2000
そして 研究でわかってきているのですが
01:50
that's oftenしばしば very local地元 to the nodeノード you careお手入れ about
40
95000
2000
1次か 2次のノード間では種の影響範囲は
01:52
within以内 one or two degrees.
41
97000
2000
とても局所的であることがよくあります
01:54
So the more you stepステップ back, embrace擁する complexity複雑,
42
99000
2000
つまり 複雑性を受け入れる程
01:56
the better chanceチャンス you have of finding所見 simple単純 answers答え,
43
101000
2000
簡単な答えを得る機会が増えるのです
01:58
and it's oftenしばしば different異なる than the simple単純 answer回答 that you started開始した with.
44
103000
3000
そしてそれは 始めに用意していた答えとは大抵異なります
02:02
So let's switchスイッチ gears歯車 and look at a really complex複合体 problem問題
45
107000
3000
では対象を変えて 本当に複雑な問題を見てみましょう
02:05
courtesy礼儀 of the U.S. government政府.
46
110000
3000
アメリカ政府により提供されたものです
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This is a diagram of the U.S. counterinsurgency反乱 strategy戦略 in Afghanistanアフガニスタン.
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113000
3000
これは米軍のアフガニスタン対反乱戦略を表した図表です
02:11
It was frontフロント pageページ of the New新しい Yorkヨーク Timesタイムズ a coupleカップル months数ヶ月 ago.
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3000
数ヶ月前にニューヨーク・タイムズ紙の一面を飾ったものの
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Instantly即座に ridiculed馬鹿げた by the mediaメディア
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2000
非常に複雑なので
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for beingであること so crazy狂った complicated複雑な.
50
121000
2000
即座にメディアに叩かれてしまいました
02:18
And the stated述べました goalゴール was to increase増加する popular人気 supportサポート
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2000
掲げられた目標はアフガニスタン政府への
02:20
for the Afghanアフガニスタン government政府.
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125000
2000
国民の支持を増やすことです
02:22
Clearly明らかに a complex複合体 problem問題,
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2000
言うまでもなく複雑な問題ですが
02:24
but is it complicated複雑な?
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2000
分析も困難な問題でしょうか?
02:26
Well, when I saw this in the frontフロント pageページ of the Timesタイムズ,
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131000
2000
私がこれをタイムズ紙の一面で見た時
02:28
I thought, "Great. Finally最後に something I can relate関連する to.
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2000
「やった ついに私が関わることができる
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I can sinkシンク my teeth into this."
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2000
これは分析できるな」と思いました
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So let's do it. So here we go for the first time ever,
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137000
3000
ではやってみましょう このぐちゃぐちゃな図表を元にした
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a world世界 premiere初演 view見る of this spaghettiスパゲッティ diagram as an ordered順序付けられました networkネットワーク.
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140000
3000
規則性のあるネットワーク図を世界で始めてお見せします
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The circled丸で囲まれた nodeノード is the one we're trying試す to influence影響 --
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丸いノードが影響度を測る対象
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popular人気 supportサポート for the government政府.
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2000
これは政府への国民の支持を表します
02:42
And so now we can look one degrees, two degrees,
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147000
2000
ここで このノードから1次 2次 3次離れた
02:44
three degrees away from that nodeノード
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2000
箇所を見ていき
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and eliminate排除する three-quarters4分の3 of the diagram outside外側 that sphere of influence影響.
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影響範囲外の4分の3の図表を除外します
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Within以内 that sphere,
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154000
2000
その範囲の中は
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most最も of those nodesノード are not actionable実行可能な, like the harshnessハーシュネス of the terrain地形,
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156000
3000
ほとんどのノードは行動を行わないものであり
02:54
and a very small小さい minority少数 are actual実際の military軍事 actions行動.
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159000
3000
そしてごく一部が軍事行動です
02:57
Most最も are non-violent非暴力 and they fall into two broad広い categoriesカテゴリ:
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162000
3000
ほとんどが非暴力的で大きく2つに分かれます
03:01
activeアクティブ engagementエンゲージメント with ethnicエスニック rivalries競合 and religious宗教的 beliefs信念
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民族的対立と宗教的信念に対する積極的な関与や
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and fairフェア, transparentトランスペアレント economic経済的 development開発
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公正かつ明白な経済発展と
03:06
and provisioningプロビジョニング of servicesサービス.
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171000
2000
サービスの供給です
03:08
I don't know about this, but this is what I can decipher解読する from this diagram
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173000
3000
詳しくは分かりませんが これがこの図表から24秒で
03:11
in 24 seconds.
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176000
2000
私が分析した結果です
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When you see a diagram like this, I don't want you to be afraid恐れ.
74
178000
2000
このような図表を見た時は怖がらないで下さい
03:15
I want you to be excited興奮した. I want you to be relieved安心した.
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180000
3000
わくわくしてほしいし 安心してほしいのです
03:18
Because simple単純 answers答え mayかもしれない emerge出現する.
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183000
2000
なぜなら簡単な答えが浮かぶこともあるからです
03:20
We're discovering発見する in nature自然 that simplicity単純さ oftenしばしば lies
77
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2000
自然界では簡潔さはしばしば複雑さの
03:22
on the other side of complexity複雑.
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187000
2000
反対側に存在します
03:24
So for any problem問題, the more you can zoomズーム out and embrace擁する complexity複雑,
79
189000
3000
つまりどんな問題でも 縮小して 複雑性を受け入れるほど
03:27
the better chanceチャンス you have of zoomingズーミング in
80
192000
2000
最も重要で簡潔な詳細に
03:29
on the simple単純 details詳細 that matter問題 most最も.
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194000
2000
焦点を当てる可能性が高まるのです
03:31
Thank you.
82
196000
2000
ありがとうございました
03:33
(Applause拍手)
83
198000
3000
(拍手)
Translated by Naoki Funahashi
Reviewed by Yuki Okada

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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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