ABOUT THE SPEAKER
Deb Roy - Cognitive scientist
Deb Roy studies how children learn language, and designs machines that learn to communicate in human-like ways. On sabbatical from MIT Media Lab, he's working with the AI company Bluefin Labs.

Why you should listen

Deb Roy directs the Cognitive Machines group at the MIT Media Lab, where he studies how children learn language, and designs machines that learn to communicate in human-like ways. To enable this work, he has pioneered new data-driven methods for analyzing and modeling human linguistic and social behavior. He has authored numerous scientific papers on artificial intelligence, cognitive modeling, human-machine interaction, data mining, and information visualization.

Deb Roy was the co-founder and serves as CEO of Bluefin Labs, a venture-backed technology company. Built upon deep machine learning principles developed in his research over the past 15 years, Bluefin has created a technology platform that analyzes social media commentary to measure real-time audience response to TV ads and shows.

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Roy adds some relevant papers:

Deb Roy. (2009). New Horizons in the Study of Child Language Acquisition. Proceedings of Interspeech 2009. Brighton, England. bit.ly/fSP4Qh

Brandon C. Roy, Michael C. Frank and Deb Roy. (2009). Exploring word learning in a high-density longitudinal corpus. Proceedings of the 31st Annual Meeting of the Cognitive Science Society. Amsterdam, Netherlands. bit.ly/e1qxej

Plenty more papers on our research including technology and methodology can be found here, together with other research from my lab at MIT: bit.ly/h3paSQ

The work that I mentioned on relationships between television content and the social graph is being done at Bluefin Labs (www.bluefinlabs.com). Details of this work have not been published. The social structures we are finding (and that I highlighted in my TED talk) are indeed new. The social media communication channels that are leading to their formation did not even exist a few years ago, and Bluefin's technology platform for discovering these kinds of structures is the first of its kind. We'll certainly have more to say about all this as we continue to dig into this fascinating new kind of data, and as new social structures continue to evolve!

More profile about the speaker
Deb Roy | Speaker | TED.com
TED2011

Deb Roy: The birth of a word

デブ・ロイ「初めて言えた時」

Filmed:
2,809,941 views

MIT研究員デブ・ロイは、まだ赤ちゃんの息子がどうやって言語を習得するのか解明すべく家中にカメラを取り付けました。子どもの日常を(例外を除いて)すべて撮影し、9万時間に及ぶホームビデオを整理し、「ガー」という発音が時間をかけてゆっくりと「ウォーター」に変わりゆく軌跡を聴かせてくれます。人はどう学習するのでしょう。驚愕するようなデータにあふれた研究成果を深い含蓄を織り交ぜて語ります。
- Cognitive scientist
Deb Roy studies how children learn language, and designs machines that learn to communicate in human-like ways. On sabbatical from MIT Media Lab, he's working with the AI company Bluefin Labs. Full bio

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

00:15
Imagine想像する if you could record記録 your life --
0
0
4000
人生を記録できるとしたらどうでしょう
00:19
everything you said, everything you did,
1
4000
3000
どんな発言も どんな振る舞いも
00:22
available利用可能な in a perfect完璧な memory記憶 store格納 at your fingertips指先,
2
7000
3000
手近な記憶装置に残しておけたら
00:25
so you could go back
3
10000
2000
過去に戻って
00:27
and find memorable思い出深い moments瞬間 and relive復活する them,
4
12000
3000
心に残る思い出を 再生したり
00:30
or siftふるい分け throughを通して tracesトレース of time
5
15000
3000
時間の流れを精査することで
00:33
and discover発見する patternsパターン in your own自分の life
6
18000
2000
見過ごしていた
00:35
that previously前に had gone行った undiscovered発見されていない.
7
20000
3000
生活パターンを見つけたりできます
00:38
Well that's exactly正確に the journey
8
23000
2000
それこそ まさに
00:40
that my family家族 began始まった
9
25000
2000
私たち一家が
00:42
five and a halfハーフ years ago.
10
27000
2000
5年半前に始めた旅なのです
00:44
This is my wife and collaborator協力者, Rupalルパール.
11
29000
3000
妻と 協力者ルーパルです
00:47
And on this day, at this moment瞬間,
12
32000
2000
この日 この時
00:49
we walked歩いた into the house with our first child,
13
34000
2000
第一子を迎え入れました
00:51
our beautiful綺麗な baby赤ちゃん boy男の子.
14
36000
2000
かわいい男の子です
00:53
And we walked歩いた into a house
15
38000
3000
家には かなり特殊な
00:56
with a very special特別 home videoビデオ recording録音 systemシステム.
16
41000
4000
ホームビデオの撮影機材を取り付けました
01:07
(Videoビデオ) Man: Okay.
17
52000
2000
「じゃあ撮るよ」
01:10
DebDeb Royロイ: This moment瞬間
18
55000
1000
ほかにも
01:11
and thousands of other moments瞬間 special特別 for us
19
56000
3000
我が家の貴重な瞬間を
01:14
were captured捕獲 in our home
20
59000
2000
たっぷり撮影しました
01:16
because in everyすべて roomルーム in the house,
21
61000
2000
どの部屋にも
01:18
if you looked見た up, you'dあなたは see a cameraカメラ and a microphoneマイクロフォン,
22
63000
3000
見上げればカメラとマイクがあって
01:21
and if you looked見た down,
23
66000
2000
そこから下を眺めれば
01:23
you'dあなたは get this bird's-eye鳥の目 view見る of the roomルーム.
24
68000
2000
部屋を一望できます
01:25
Here'sここにいる our living生活 roomルーム,
25
70000
3000
リビング
01:28
the baby赤ちゃん bedroom寝室,
26
73000
3000
赤ちゃんの寝室
01:31
kitchenキッチン, diningダイニング roomルーム
27
76000
2000
キッチン ダイニング
01:33
and the rest残り of the house.
28
78000
2000
残りの部屋も
01:35
And all of these fed給餌した into a discディスク arrayアレイ
29
80000
3000
ディスク記録装置に全部送って
01:38
that was designed設計 for a continuous連続 captureキャプチャー.
30
83000
3000
継続的に記録しました
01:41
So here we are flying飛行 throughを通して a day in our home
31
86000
3000
一日の流れを見渡せます
01:44
as we move動く from sunlit日よけ morning
32
89000
3000
日の差す明け方から
01:47
throughを通して incandescent白熱 eveningイブニング
33
92000
2000
燃えるような夕刻を迎え
01:49
and, finally最後に, lightsライト out for the day.
34
94000
3000
消灯して 一日を終えます
01:53
Over the courseコース of three years,
35
98000
3000
3年間
01:56
we recorded記録された eight8 to 10 hours時間 a day,
36
101000
2000
毎日 8から10時間
01:58
amassing集める roughly大まかに a quarter-million四半世紀 hours時間
37
103000
3000
合計 約25万時間に及ぶ
02:01
of multi-trackマルチトラック audioオーディオ and videoビデオ.
38
106000
3000
マルチトラックの音声と映像の記録です
02:04
So you're looking at a pieceピース of what is by far遠い
39
109000
2000
史上初の 壮大な
02:06
the largest最大 home videoビデオ collectionコレクション ever made.
40
111000
2000
ホームビデオ全集なのです
02:08
(Laughter笑い)
41
113000
3000
(笑い)
02:11
And what this dataデータ representsは表す
42
116000
2000
私たち家族は
02:13
for our family家族 at a personal個人的 levelレベル,
43
118000
4000
意義ある記録だと感じています
02:17
the impact影響 has already既に been immense巨大,
44
122000
2000
大きな衝撃を受けながら
02:19
and we're still learning学習 its value.
45
124000
3000
今も 真価を探っています
02:22
Countless無数 moments瞬間
46
127000
2000
意識せず 自然体で
02:24
of unsolicited迷惑な naturalナチュラル moments瞬間, not posedポーズされた moments瞬間,
47
129000
3000
身構えもしない膨大な時間が
02:27
are captured捕獲 there,
48
132000
2000
記録されていますので
02:29
and we're starting起動 to learn学ぶ how to discover発見する them and find them.
49
134000
3000
どう調べるか検討を始めたところです
02:32
But there's alsoまた、 a scientific科学的 reason理由 that drove運転した this projectプロジェクト,
50
137000
3000
この取り組みには 科学的理由もあります
02:35
whichどの was to use this naturalナチュラル longitudinal dataデータ
51
140000
4000
時系列に連なる この生データから
02:39
to understandわかる the processプロセス
52
144000
2000
子どもの言語習得の過程を
02:41
of how a child learns学ぶ language言語 --
53
146000
2000
把握したいのです
02:43
that child beingであること my son息子.
54
148000
2000
対象は 私の息子です
02:45
And so with manyたくさんの privacyプライバシー provisions食糧 put in place場所
55
150000
4000
プライバシー保護規定を設けて
02:49
to protect保護する everyoneみんな who was recorded記録された in the dataデータ,
56
154000
3000
被写体のプライバシーを守ったうえで
02:52
we made elements要素 of the dataデータ available利用可能な
57
157000
3000
データを 部分的に参照可能にして
02:55
to my trusted信頼できる research研究 teamチーム at MITMIT
58
160000
3000
MITの信頼できる研究チームに開放しました
02:58
so we could start開始 teasingからかい apart離れて patternsパターン
59
163000
3000
こうして 一連の膨大なデータから
03:01
in this massive大規模 dataデータ setセット,
60
166000
3000
パターンを抽出できるようになり
03:04
trying試す to understandわかる the influence影響 of socialソーシャル environments環境
61
169000
3000
言語習得過程における社会環境の影響を探る―
03:07
on language言語 acquisition取得.
62
172000
2000
挑戦が始まりました
03:09
So we're looking here
63
174000
2000
ご覧いただいているのは
03:11
at one of the first things we started開始した to do.
64
176000
2000
初めて手をつけた解析です
03:13
This is my wife and I cooking料理 breakfast朝ごはん in the kitchenキッチン,
65
178000
4000
キッチンで妻と私が朝食を作っています
03:17
and as we move動く throughを通して spaceスペース and throughを通して time,
66
182000
3000
空間的・時間的に眺めると
03:20
a very everyday毎日 patternパターン of life in the kitchenキッチン.
67
185000
3000
キッチンでの毎日の生活パターンが現れます
03:23
In order注文 to convert変換する
68
188000
2000
この とらえ所のない
03:25
this opaque不透明, 90,000 hours時間 of videoビデオ
69
190000
3000
9万時間の映像を
03:28
into something that we could start開始 to see,
70
193000
2000
理解可能にするため
03:30
we use motionモーション analysis分析 to pull引く out,
71
195000
2000
動作分析の手法を使って
03:32
as we move動く throughを通して spaceスペース and throughを通して time,
72
197000
2000
空間軸と時間軸でとらえ
03:34
what we call space-time時空 wormsワーム.
73
199000
3000
「時空の虫」を描き出しました
03:37
And this has become〜になる part of our toolkitツールキット
74
202000
3000
このツールを使うと
03:40
for beingであること ableできる to look and see
75
205000
3000
活動が生じたデータ位置を
03:43
where the activitiesアクティビティ are in the dataデータ,
76
208000
2000
把握できます
03:45
and with it, traceトレース the patternパターン of, in particular特に,
77
210000
3000
特に 子どもの動き回るパターンを
03:48
where my son息子 moved移動した throughout全体を通して the home,
78
213000
2000
追跡できるので
03:50
so that we could focusフォーカス our transcription転写 efforts尽力,
79
215000
3000
書き起こしに専念できました
03:53
all of the speechスピーチ environment環境 around my son息子 --
80
218000
3000
息子を取り巻く会話環境
03:56
all of the words言葉 that he heard聞いた from myself私自身, my wife, our nanny乳母,
81
221000
3000
私 妻 おばあさんが口にした言葉
03:59
and over time, the words言葉 he began始まった to produce作物.
82
224000
3000
やがて息子の口から出る言葉 すべてです
04:02
So with that technology技術 and that dataデータ
83
227000
3000
この技術があって データがあって
04:05
and the ability能力 to, with machine機械 assistance支援,
84
230000
2000
装置も使って
04:07
transcribe転記する speechスピーチ,
85
232000
2000
会話を書き起こせたので
04:09
we've私たちは now transcribed転記された
86
234000
2000
家族の発した言葉を
04:11
well over sevenセブン million百万 words言葉 of our home transcripts転写物.
87
236000
3000
700万以上書き起こせました
04:14
And with that, let me take you now
88
239000
2000
その成果を使って 初めて
04:16
for a first tourツアー into the dataデータ.
89
241000
3000
データの旅へご案内いたします
04:19
So you've all, I'm sure,
90
244000
2000
低速度撮影の映像は
04:21
seen見た time-lapse時間経過 videosビデオ
91
246000
2000
経験があると思います
04:23
where a flower will blossom as you accelerate加速する time.
92
248000
3000
早送りで開花を見せる映像です
04:26
I'd like you to now experience経験
93
251000
2000
今回は 言葉の開花に
04:28
the blossoming開花する of a speechスピーチ form.
94
253000
2000
立ち会っていただきます
04:30
My son息子, soonすぐに after his first birthdayお誕生日,
95
255000
2000
息子は1歳になってすぐ
04:32
would say "gagaガガ" to mean water.
96
257000
3000
ウォーター (water) をガガ (gaga)と言い
04:35
And over the courseコース of the next half-year半年,
97
260000
3000
それから半年かけて ゆっくりと
04:38
he slowlyゆっくり learned学んだ to approximate近似
98
263000
2000
大人のように正確な
04:40
the proper適切な adult大人 form, "water."
99
265000
3000
ウォーター (water)に近づきました
04:43
So we're going to cruiseクルーズ throughを通して halfハーフ a year
100
268000
2000
では 半年間を
04:45
in about 40 seconds.
101
270000
2000
40秒で体験します
04:47
No videoビデオ here,
102
272000
2000
映像はありません
04:49
so you can focusフォーカス on the sound, the acoustics音響,
103
274000
3000
初となる 音の軌跡に
04:52
of a new新しい kind種類 of trajectory軌道:
104
277000
2000
耳を澄ませてください
04:54
gagaガガ to water.
105
279000
2000
ガガ (gaga) から ウォーター (water) へ
04:56
(Audioオーディオ) Baby赤ちゃん: Gagagagagagaガガガガガガ
106
281000
12000
(赤ちゃん)「Gagagagagaga」
05:08
Gagaガガ gagaガガ gagaガガ
107
293000
4000
「Gaga gaga gaga」
05:12
gugaグガ gugaグガ gugaグガ
108
297000
5000
「guga guga guga」
05:17
wadaワダ gagaガガ gagaガガ gugaグガ gagaガガ
109
302000
5000
「wada gaga gaga guga gaga」
05:22
waderワーダー gugaグガ gugaグガ
110
307000
4000
「wader guga guga」
05:26
water water water
111
311000
3000
「water water water」
05:29
water water water
112
314000
6000
「water water water」
05:35
water water
113
320000
4000
「water water」
05:39
water.
114
324000
2000
「water.」
05:41
DRDR: He sure nailed釘付け it, didn't he.
115
326000
2000
大成功です
05:43
(Applause拍手)
116
328000
7000
(拍手)
05:50
So he didn't just learn学ぶ water.
117
335000
2000
ウォーターだけではありません
05:52
Over the courseコース of the 24 months数ヶ月,
118
337000
2000
24ヶ月 つまり
05:54
the first two years that we really focused集中した on,
119
339000
3000
最初の2年間に絞って
05:57
this is a map地図 of everyすべて wordワード he learned学んだ in chronological年代順 order注文.
120
342000
4000
習得した言葉を 年代順に並べました
06:01
And because we have full満員 transcripts転写物,
121
346000
3000
一字一句 書き起こして
06:04
we've私たちは identified特定された each of the 503 words言葉
122
349000
2000
2歳になるまでに 口にした
06:06
that he learned学んだ to produce作物 by his second二番 birthdayお誕生日.
123
351000
2000
全503語を確認しました
06:08
He was an early早い talkerトーカー.
124
353000
2000
息子は 早い方です
06:10
And so we started開始した to analyze分析する why.
125
355000
3000
こんな分析も始めました
06:13
Why were certainある words言葉 bornうまれた before othersその他?
126
358000
3000
なぜ ある語が ほかの語より先なのか?
06:16
This is one of the first results結果
127
361000
2000
こちらは 1年少し前の
06:18
that came来た out of our study調査 a little over a year ago
128
363000
2000
初期の研究成果の一つです
06:20
that really surprised驚いた us.
129
365000
2000
驚きの結果です
06:22
The way to interpret解釈する this apparently明らかに simple単純 graphグラフ
130
367000
3000
一見シンプルですが 説明しますと
06:25
is, on the vertical垂直 is an indication表示
131
370000
2000
縦軸は 周囲の人が話す
06:27
of how complex複合体 caregiver介護者 utterances発話 are
132
372000
3000
会話の複雑さです
06:30
basedベース on the length長さ of utterances発話.
133
375000
2000
基準は会話の長さです
06:32
And the [horizontal水平] axis is time.
134
377000
3000
横軸は時間です
06:35
And all of the dataデータ,
135
380000
2000
データはすべて
06:37
we aligned整列した basedベース on the following以下 ideaアイディア:
136
382000
3000
こんな手法で導き出しました
06:40
Everyすべて time my son息子 would learn学ぶ a wordワード,
137
385000
3000
習得した言葉ごとに
06:43
we would traceトレース back and look at all of the language言語 he heard聞いた
138
388000
3000
その言葉を使った過去の会話を
06:46
that contained含まれる that wordワード.
139
391000
2000
すべて洗い出して
06:48
And we would plotプロット the relative相対 length長さ of the utterances発話.
140
393000
4000
会話文の相対的な長さをプロットしたのです
06:52
And what we found見つけた was this curious好奇心 phenomena現象,
141
397000
3000
すると 面白いことに
06:55
that caregiver介護者 speechスピーチ would systematically体系的に dip浸漬 to a minimum最小,
142
400000
3000
きまって 大人は語数を減らし
06:58
making作る language言語 as simple単純 as possible可能,
143
403000
3000
できるだけ短くしてから
07:01
and then slowlyゆっくり ascend上昇する back up in complexity複雑.
144
406000
3000
ゆっくりと複雑な言葉遣いに戻します
07:04
And the amazing素晴らしい thing was
145
409000
2000
驚いたことに
07:06
that bounceバウンス, that dip浸漬,
146
411000
2000
折り返し地点は
07:08
lined裏打ちされた up almostほぼ precisely正確に
147
413000
2000
その言葉を口にした時期と
07:10
with when each wordワード was bornうまれた --
148
415000
2000
ほぼ一致するのです
07:12
wordワード after wordワード, systematically体系的に.
149
417000
2000
どの言葉も 同じです
07:14
So it appears登場する that all three primary一次 caregivers介護者 --
150
419000
2000
つまり 3人の大人たち―
07:16
myself私自身, my wife and our nanny乳母 --
151
421000
3000
私 妻 おばあさん のだれもが
07:19
were systematically体系的に and, I would think, subconsciously無意識のうちに
152
424000
3000
いつも 何げなく
07:22
restructuringリストラ our language言語
153
427000
2000
言葉遣いを調整してあげて
07:24
to meet会う him at the birth誕生 of a wordワード
154
429000
3000
息子がその言葉を口にしたら
07:27
and bring持参する him gentlyやさしく into more complex複合体 language言語.
155
432000
4000
もっと複雑な言葉へ そっと導いていたのです
07:31
And the implications意義 of this -- there are manyたくさんの,
156
436000
2000
示唆に富む結果ですが
07:33
but one I just want to pointポイント out,
157
438000
2000
伝えたいのは一点
07:35
is that there must必須 be amazing素晴らしい feedbackフィードバック loopsループ.
158
440000
3000
見事なフィードバック・ループが形成されていること
07:38
Of courseコース, my son息子 is learning学習
159
443000
2000
息子が 周りの言語環境から
07:40
from his linguistic言語学的な environment環境,
160
445000
2000
学習している一方で
07:42
but the environment環境 is learning学習 from him.
161
447000
3000
言語環境も 息子から学習しているのです
07:45
That environment環境, people, are in these tightタイト feedbackフィードバック loopsループ
162
450000
3000
言語環境 つまり人が 堅固なループに加わり
07:48
and creating作成 a kind種類 of scaffolding足場
163
453000
2000
足場を固めているのです
07:50
that has not been noticed気づいた until〜まで now.
164
455000
3000
今まで 気付いた人はいません
07:54
But that's looking at the speechスピーチ contextコンテキスト.
165
459000
2000
以上は 話の環境です
07:56
What about the visualビジュアル contextコンテキスト?
166
461000
2000
視覚的な環境はどうか?
07:58
We're not looking at --
167
463000
2000
模型のように
08:00
think of this as a dollhouseドールハウス cutaway切り欠き of our house.
168
465000
2000
我が家をのぞいてみます
08:02
We've私たちは taken撮影 those circular円形 fish-eye魚眼 lensレンズ camerasカメラ,
169
467000
3000
魚眼レンズで撮影した映像を
08:05
and we've私たちは done完了 some optical光学的 correction補正,
170
470000
2000
光学的に修正して
08:07
and then we can bring持参する it into three-dimensional三次元 life.
171
472000
4000
三次元の世界に仕上げました
08:11
So welcomeようこそ to my home.
172
476000
2000
ようこそ 我が家へ
08:13
This is a moment瞬間,
173
478000
2000
これは ある瞬間を
08:15
one moment瞬間 captured捕獲 across横断する multiple複数 camerasカメラ.
174
480000
3000
複数台で横断的にとらえた映像です
08:18
The reason理由 we did this is to create作成する the ultimate究極 memory記憶 machine機械,
175
483000
3000
過去に戻って 自由に飛び回れる
08:21
where you can go back and interactivelyインタラクティブに fly飛ぶ around
176
486000
3000
究極の記憶装置を
08:24
and then breathe呼吸する video-lifeビデオライフ into this systemシステム.
177
489000
3000
実現させたかったのです
08:27
What I'm going to do
178
492000
2000
今から
08:29
is give you an accelerated加速された view見る of 30 minutes,
179
494000
3000
30分を早送りで見ていただきます
08:32
again, of just life in the living生活 roomルーム.
180
497000
2000
リビングの様子です
08:34
That's me and my son息子 on the floor.
181
499000
3000
私と息子が 床にいます
08:37
And there's videoビデオ analytics分析
182
502000
2000
映像解析で
08:39
that are tracking追跡 our movements動き.
183
504000
2000
二人の動きを追います
08:41
My son息子 is leaving去る red inkインク. I am leaving去る green inkインク.
184
506000
3000
息子は赤 私は緑
08:44
We're now on the couchソファー,
185
509000
2000
ソファーに移りました
08:46
looking out throughを通して the window at cars passing通過 by.
186
511000
3000
窓から 車が走るのを眺めています
08:49
And finally最後に, my son息子 playing遊ぶ in a walking歩く toyおもちゃ by himself彼自身.
187
514000
3000
最後は一人で歩行器に乗りました
08:52
Now we freezeフリーズする the actionアクション, 30 minutes,
188
517000
3000
30分の動きを一つにまとめて
08:55
we turn順番 time into the vertical垂直 axis,
189
520000
2000
上下に時間軸をとれば
08:57
and we open開いた up for a view見る
190
522000
2000
ふれあいの軌跡を
08:59
of these interactionインタラクション tracesトレース we've私たちは just left behind後ろに.
191
524000
3000
見ることができます
09:02
And we see these amazing素晴らしい structures構造 --
192
527000
3000
驚くような形状が現れました
09:05
these little knots結び目 of two colors of thread
193
530000
3000
二色が絡み合っているのは
09:08
we call "socialソーシャル hotホット spotsスポット."
194
533000
2000
ふれあいの強い場所です
09:10
The spiralスパイラル thread
195
535000
2000
らせんになっているのは
09:12
we call a "soloソロ hotホット spotスポット."
196
537000
2000
単独行動の場所です
09:14
And we think that these affect影響を与える the way language言語 is learned学んだ.
197
539000
3000
これは言語学習過程に影響を及ぼすと
09:17
What we'd結婚した like to do
198
542000
2000
考えられます
09:19
is start開始 understanding理解
199
544000
2000
このパターンと
09:21
the interactionインタラクション betweenの間に these patternsパターン
200
546000
2000
息子の耳に入る言葉との
09:23
and the language言語 that my son息子 is exposed露出した to
201
548000
2000
関係を探ることによって
09:25
to see if we can predict予測する
202
550000
2000
言葉を耳にする時期が
09:27
how the structure構造 of when words言葉 are heard聞いた
203
552000
2000
習得時期に及ぼす影響を
09:29
affects影響を与える when they're learned学んだ --
204
554000
2000
予測できるか探りたいのです
09:31
so in other words言葉, the relationship関係
205
556000
2000
つまり 言葉と
09:33
betweenの間に words言葉 and what they're about in the world世界.
206
558000
4000
言葉が表す現実との関係です
09:37
So here'sここにいる how we're approaching接近する this.
207
562000
2000
やり方を紹介しましょう
09:39
In this videoビデオ,
208
564000
2000
この映像でも
09:41
again, my son息子 is beingであること traced追跡された out.
209
566000
2000
息子を追います
09:43
He's leaving去る red inkインク behind後ろに.
210
568000
2000
赤い線です
09:45
And there's our nanny乳母 by the doorドア.
211
570000
2000
おばあさんはドアの前です
09:47
(Videoビデオ) Nannyナニー: You want water? (Baby赤ちゃん: Aaaaアアア.)
212
572000
3000
「ウォーター(water)いる?」「アァー(Aaaa)」
09:50
Nannyナニー: All right. (Baby赤ちゃん: Aaaaアアア.)
213
575000
3000
「いいわよ」「アー(Aaaa)」
09:53
DRDR: She offersオファー water,
214
578000
2000
水が欲しいか尋ねてから
09:55
and off go the two wormsワーム
215
580000
2000
二つの「虫」が
09:57
over to the kitchenキッチン to get water.
216
582000
2000
キッチンまでつながりました
09:59
And what we've私たちは done完了 is use the wordワード "water"
217
584000
2000
そこで「ウォーター」の語を
10:01
to tagタグ that moment瞬間, that bitビット of activityアクティビティ.
218
586000
2000
この瞬間と結びつけました
10:03
And now we take the powerパワー of dataデータ
219
588000
2000
データの力を活用して
10:05
and take everyすべて time my son息子
220
590000
3000
ウォーターを耳にした
10:08
ever heard聞いた the wordワード water
221
593000
2000
時と場所に
10:10
and the contextコンテキスト he saw it in,
222
595000
2000
注目して
10:12
and we use it to penetrate浸透する throughを通して the videoビデオ
223
597000
3000
映像全体から
10:15
and find everyすべて activityアクティビティ traceトレース
224
600000
3000
ウォーターに絡む行動の軌跡を
10:18
that co-occurred共起した with an instanceインスタンス of water.
225
603000
3000
すべて抽出しました
10:21
And what this dataデータ leaves in its wake目覚め
226
606000
2000
データ処理後に残る―
10:23
is a landscape風景.
227
608000
2000
ランドスケープ(地形)が
10:25
We call these wordscapes言葉.
228
610000
2000
ワードスケープ(言葉の地形)です
10:27
This is the wordscapeワードスケープ for the wordワード water,
229
612000
2000
ウォーターの場合
10:29
and you can see most最も of the actionアクション is in the kitchenキッチン.
230
614000
2000
キッチンを中心に動いています
10:31
That's where those big大きい peaksピーク are over to the left.
231
616000
3000
左奥の高いピークの所です
10:34
And just for contrastコントラスト, we can do this with any wordワード.
232
619000
3000
ほかの言葉と対比することもできます
10:37
We can take the wordワード "byeバイ"
233
622000
2000
グッバーイ(good bye)の
10:39
as in "good byeバイ."
234
624000
2000
バーイ(bye)はどうでしょう
10:41
And we're now zoomedズーム in over the entranceエントランス to the house.
235
626000
2000
今回は玄関を見てみます
10:43
And we look, and we find, as you would expect期待する,
236
628000
3000
予想どおりのランドスケープが現れます
10:46
a contrastコントラスト in the landscape風景
237
631000
2000
バーイ(bye)の軌跡は
10:48
where the wordワード "byeバイ" occurs発生する much more in a structured仕組み way.
238
633000
3000
一層わかりやすい形をしています
10:51
So we're usingを使用して these structures構造
239
636000
2000
これらの形状を参考に
10:53
to start開始 predicting予測する
240
638000
2000
言葉の習得順序を
10:55
the order注文 of language言語 acquisition取得,
241
640000
3000
予測することにしました
10:58
and that's ongoing進行中の work now.
242
643000
2000
これは現在進行中です
11:00
In my lab研究室, whichどの we're peeringピアリング into now, at MITMIT --
243
645000
3000
これは今の 私の研究室です
11:03
this is at the mediaメディア lab研究室.
244
648000
2000
MITメディアラボ内です
11:05
This has become〜になる my favoriteお気に入り way
245
650000
2000
どこでも こうやって
11:07
of videographingビデオ撮影 just about any spaceスペース.
246
652000
2000
撮影してしまいます
11:09
Three of the keyキー people in this projectプロジェクト,
247
654000
2000
プロジェクトの主要メンバーは
11:11
Philipフィリップ DeCampDeCamp, RonyRony Kubatクバット and Brandonブランドン Royロイ are pictured描かれた here.
248
656000
3000
フィリップ・ド・キャンプ ロニー・クバート ブランドン・ロイです
11:14
Philipフィリップ has been a close閉じる collaborator協力者
249
659000
2000
フィリップが協力してくれたのは
11:16
on all the visualizations視覚化 you're seeing見る.
250
661000
2000
先ほどの視覚化です
11:18
And Michaelマイケル Fleischmanフライシュマン
251
663000
3000
マイケル・フライシュマンは
11:21
was another別の PhPh.D. student学生 in my lab研究室
252
666000
2000
博士課程の学生で
11:23
who worked働いた with me on this home videoビデオ analysis分析,
253
668000
3000
映像解析を手伝っています
11:26
and he made the following以下 observation観察:
254
671000
3000
マイケルはこんな予測を立てました
11:29
that "just the way that we're analyzing分析する
255
674000
2000
「共通基盤であるイベントに
11:31
how language言語 connects接続する to eventsイベント
256
676000
3000
言葉がどう関係するか分析するという
11:34
whichどの provide提供する common一般 ground接地 for language言語,
257
679000
2000
この手法は
11:36
that same同じ ideaアイディア we can take out of your home, DebDeb,
258
681000
4000
家庭内だけでなく
11:40
and we can apply適用する it to the world世界 of publicパブリック mediaメディア."
259
685000
3000
公共のメディアにも応用できる」
11:43
And so our effort努力 took取った an unexpected予想外の turn順番.
260
688000
3000
研究は 思わぬ方向に転がりました
11:46
Think of mass質量 mediaメディア
261
691000
2000
共通基盤を提供するのは
11:48
as providing提供する common一般 ground接地
262
693000
2000
マスメディアです
11:50
and you have the recipeレシピ
263
695000
2000
これまでのアイデアを
11:52
for taking取る this ideaアイディア to a whole全体 new新しい place場所.
264
697000
3000
新境地に応用するやり方は分かっています
11:55
We've私たちは started開始した analyzing分析する televisionテレビ contentコンテンツ
265
700000
3000
テレビの番組コンテンツを 同じ原理で
11:58
usingを使用して the same同じ principles原則 --
266
703000
2000
解析しました
12:00
analyzing分析する eventイベント structure構造 of a TVテレビ signal信号 --
267
705000
3000
テレビ信号で送られる要素 つまり
12:03
episodesエピソード of showsショー,
268
708000
2000
ドラマのストーリーや
12:05
commercialsコマーシャル,
269
710000
2000
コマーシャルなど
12:07
all of the componentsコンポーネント that make up the eventイベント structure構造.
270
712000
3000
イベント構造を構築する全要素を解析します
12:10
And we're now, with satellite衛星 dishes料理, pulling引っ張る and analyzing分析する
271
715000
3000
アメリカで視聴可能な大半の番組は
12:13
a good part of all the TVテレビ beingであること watched見た in the Unitedユナイテッド States.
272
718000
3000
アンテナで拾えます
12:16
And you don't have to now go and instrument計器 living生活 rooms部屋 with microphonesマイク
273
721000
3000
会話は リビングのマイクで録音する必要など
12:19
to get people's人々の conversations会話,
274
724000
2000
ありません
12:21
you just tune into publicly公然と available利用可能な socialソーシャル mediaメディア feedsフィード.
275
726000
3000
だれでも見られるソーシャルメディアから拾うだけです
12:24
So we're pulling引っ張る in
276
729000
2000
月に30億のコメントを
12:26
about three billion commentsコメント a month,
277
731000
2000
入手しています すると
12:28
and then the magicマジック happens起こる.
278
733000
2000
不思議な結果が出ました
12:30
You have the eventイベント structure構造,
279
735000
2000
イベント構造 つまり
12:32
the common一般 ground接地 that the words言葉 are about,
280
737000
2000
言葉が関与する共通基盤を
12:34
coming到来 out of the televisionテレビ feedsフィード;
281
739000
3000
テレビ放送から取り出して
12:37
you've got the conversations会話
282
742000
2000
そのトピックに関連のある
12:39
that are about those topicsトピック;
283
744000
2000
会話を抽出しました
12:41
and throughを通して semanticセマンティック analysis分析 --
284
746000
3000
さらに 意味解析を通じて―
12:44
and this is actually実際に realリアル dataデータ you're looking at
285
749000
2000
こちらは実際に処理した
12:46
from our dataデータ processing処理 --
286
751000
2000
データです
12:48
each yellow lineライン is showing表示 a linkリンク beingであること made
287
753000
3000
黄色の線がつなぐのは
12:51
betweenの間に a commentコメント in the wild野生
288
756000
3000
生のコメントと
12:54
and a pieceピース of eventイベント structure構造 coming到来 out of the televisionテレビ signal信号.
289
759000
3000
テレビ信号で送られるイベント構造です
12:57
And the same同じ ideaアイディア now
290
762000
2000
先ほどのアイデアを
12:59
can be built建てられた up.
291
764000
2000
発展させて こんな―
13:01
And we get this wordscapeワードスケープ,
292
766000
2000
ワードスケープを作りました
13:03
exceptを除いて now words言葉 are not assembled組み立てられた in my living生活 roomルーム.
293
768000
3000
言葉の出所はリビングではありません
13:06
Instead代わりに, the contextコンテキスト, the common一般 ground接地 activitiesアクティビティ,
294
771000
4000
番組コンテンツが 環境つまり共通基盤となって
13:10
are the contentコンテンツ on televisionテレビ that's driving運転 the conversations会話.
295
775000
3000
会話を引き出しているのです
13:13
And what we're seeing見る here, these skyscrapers超高層ビル now,
296
778000
3000
この高層ビル群を作るのは
13:16
are commentary解説
297
781000
2000
番組コンテンツに関する
13:18
that are linkedリンクされた to contentコンテンツ on televisionテレビ.
298
783000
2000
コメントです
13:20
Same同じ concept概念,
299
785000
2000
コンセプトは同じですが
13:22
but looking at communicationコミュニケーション dynamicsダイナミクス
300
787000
2000
先ほどとは全く別領域の
13:24
in a very different異なる sphere.
301
789000
2000
コミュニケーション・ダイナミクスが見えます
13:26
And so fundamentally根本的に, ratherむしろ than, for example,
302
791000
2000
基本的には 例えば
13:28
measuring測定する contentコンテンツ basedベース on how manyたくさんの people are watching見ている,
303
793000
3000
番組コンテンツの評価に視聴者数を使いません
13:31
this gives与える us the basic基本的な dataデータ
304
796000
2000
番組コンテンツへの関心度
13:33
for looking at engagementエンゲージメント propertiesプロパティ of contentコンテンツ.
305
798000
3000
に焦点をあてた基本データを使います
13:36
And just like we can look at feedbackフィードバック cyclesサイクル
306
801000
3000
家庭で起こるフィードバック・サイクルや
13:39
and dynamicsダイナミクス in a family家族,
307
804000
3000
ダイナミクスと同じようなものです
13:42
we can now open開いた up the same同じ conceptsコンセプト
308
807000
3000
今や 同じコンセプトを発展させて
13:45
and look at much larger大きい groupsグループ of people.
309
810000
3000
もっと大きな集団を対象にできるのです
13:48
This is a subsetサブセット of dataデータ from our databaseデータベース --
310
813000
3000
これは データベースの一部―
13:51
just 50,000 out of severalいくつかの million百万 --
311
816000
3000
数百万のうち5万人分のデータを
13:54
and the socialソーシャル graphグラフ that connects接続する them
312
819000
2000
公の情報源に基づいて
13:56
throughを通して publicly公然と available利用可能な sourcesソース.
313
821000
3000
結びつけるソーシャル・グラフです
13:59
And if you put them on one plainプレーン,
314
824000
2000
第一の平面にそれを置き
14:01
a second二番 plainプレーン is where the contentコンテンツ lives人生.
315
826000
3000
第二の平面に番組コンテンツをのせます
14:04
So we have the programsプログラム
316
829000
3000
番組 例えば
14:07
and the sportingスポーツ eventsイベント
317
832000
2000
スポーツ大会
14:09
and the commercialsコマーシャル,
318
834000
2000
コマーシャル
14:11
and all of the linkリンク structures構造 that tieネクタイ them together一緒に
319
836000
2000
すべてを結ぶリンク構造が
14:13
make a contentコンテンツ graphグラフ.
320
838000
2000
コンテンツ・グラフです
14:15
And then the important重要 third三番 dimension寸法.
321
840000
4000
重要なのは第三の次元です
14:19
Each of the linksリンク that you're seeing見る renderedレンダリング here
322
844000
2000
浮かび上がる各リンクは
14:21
is an actual実際の connection接続 made
323
846000
2000
だれかの発言と
14:23
betweenの間に something someone誰か said
324
848000
3000
番組コンテンツとを
14:26
and a pieceピース of contentコンテンツ.
325
851000
2000
結んでいます
14:28
And there are, again, now tens数十 of millions何百万 of these linksリンク
326
853000
3000
数千万のリンクが
14:31
that give us the connective結合 tissue組織 of socialソーシャル graphsグラフ
327
856000
3000
ソーシャル・グラフの結合組織となって
14:34
and how they relate関連する to contentコンテンツ.
328
859000
3000
番組コンテンツに結びついています
14:37
And we can now start開始 to probeプローブ the structure構造
329
862000
2000
面白いやり方で
14:39
in interesting面白い ways方法.
330
864000
2000
この構造を探検できます
14:41
So if we, for example, traceトレース the pathパス
331
866000
3000
コメントを引き出す番組コンテンツからのびる―
14:44
of one pieceピース of contentコンテンツ
332
869000
2000
経路を
14:46
that drivesドライブ someone誰か to commentコメント on it,
333
871000
2000
たどりたいときは
14:48
and then we followフォローする where that commentコメント goes行く,
334
873000
3000
コメントの流れを追って
14:51
and then look at the entire全体 socialソーシャル graphグラフ that becomes〜になる activated活性化した
335
876000
3000
ソーシャル・グラフ全体の活動を見渡して
14:54
and then traceトレース back to see the relationship関係
336
879000
3000
ソーシャル・グラフと番組コンテンツとの関係性を
14:57
betweenの間に that socialソーシャル graphグラフ and contentコンテンツ,
337
882000
2000
再確認します
14:59
a very interesting面白い structure構造 becomes〜になる visible目に見える.
338
884000
2000
すると 興味深い構造―
15:01
We call this a co-viewing同時視聴 cliqueクリーク,
339
886000
2000
共視聴グループが現れます
15:03
a virtualバーチャル living生活 roomルーム if you will.
340
888000
3000
疑似リビングといえるかもしれません
15:06
And there are fascinating魅力的な dynamicsダイナミクス at play遊びます.
341
891000
2000
そこに興味深いダイナミクスが現れます
15:08
It's not one way.
342
893000
2000
一方向ではなく
15:10
A pieceピース of contentコンテンツ, an eventイベント, causes原因 someone誰か to talk.
343
895000
3000
番組コンテンツつまりイベントから会話が生まれ
15:13
They talk to other people.
344
898000
2000
別の人に広がって
15:15
That drivesドライブ tune-inチューンイン behavior動作 back into mass質量 mediaメディア,
345
900000
3000
また マスメディアにチャンネルを合わせます
15:18
and you have these cyclesサイクル
346
903000
2000
全体の行動を誘発する―
15:20
that driveドライブ the overall全体 behavior動作.
347
905000
2000
サイクルがあるのです
15:22
Anotherもう一つ example -- very different異なる --
348
907000
2000
ほかにも例があります
15:24
another別の actual実際の person in our databaseデータベース --
349
909000
3000
データベースには数千とまではいきませんが
15:27
and we're finding所見 at least少なくとも hundreds数百, if not thousands, of these.
350
912000
3000
ある種の人が 数百人います
15:30
We've私たちは given与えられた this person a name.
351
915000
2000
その名も
15:32
This is a pro-amateurプロアマチュア, or pro-amプロアム mediaメディア critic評論家
352
917000
3000
プロ・アマチュア(プロアマ)・メディア批評家です
15:35
who has this high高い fan-out扇形に広がります rateレート.
353
920000
3000
幅広く影響力が及ぶので
15:38
So a lot of people are following以下 this person -- very influential影響力のある --
354
923000
3000
批評を聞くと たくさんの人が
15:41
and they have a propensity性向 to talk about what's on TVテレビ.
355
926000
2000
番組の話をします
15:43
So this person is a keyキー linkリンク
356
928000
3000
マスメディアとソーシャルメディアとの
15:46
in connecting接続する mass質量 mediaメディア and socialソーシャル mediaメディア together一緒に.
357
931000
3000
架け橋になる人たちです
15:49
One last example from this dataデータ:
358
934000
3000
次は 最後の例となります
15:52
Sometimes時々 it's actually実際に a pieceピース of contentコンテンツ that is special特別.
359
937000
3000
番組コンテンツには特殊なものもあります
15:55
So if we go and look at this pieceピース of contentコンテンツ,
360
940000
4000
例えば ほんの数週間前の
15:59
President大統領 Obama'sオバマ氏 State状態 of the Union連合 address住所
361
944000
3000
オバマ大統領の
16:02
from just a few少数 weeks ago,
362
947000
2000
一般教書演説です
16:04
and look at what we find in this same同じ dataデータ setセット,
363
949000
3000
データ群から何が分かるか
16:07
at the same同じ scale規模,
364
952000
3000
同じ視点で見ると
16:10
the engagementエンゲージメント propertiesプロパティ of this pieceピース of contentコンテンツ
365
955000
2000
コンテンツへの関心度は
16:12
are truly真に remarkable顕著.
366
957000
2000
飛び抜けているのが分かります
16:14
A nation国家 exploding爆発する in conversation会話
367
959000
2000
放送に反応して
16:16
in realリアル time
368
961000
2000
リアルタイムに
16:18
in response応答 to what's on the broadcast放送.
369
963000
3000
会話が広がっています
16:21
And of courseコース, throughを通して all of these lines
370
966000
2000
このすべての線を通じて
16:23
are flowing流れる unstructured構造化されていない language言語.
371
968000
2000
雑多な話が飛び交っています
16:25
We can X-rayX線
372
970000
2000
世界の脈動を
16:27
and get a real-timeリアルタイム pulseパルス of a nation国家,
373
972000
2000
リアルタイムに見通せて
16:29
real-timeリアルタイム senseセンス
374
974000
2000
ソーシャル・グラフ内で
16:31
of the socialソーシャル reactions反応 in the different異なる circuits回路 in the socialソーシャル graphグラフ
375
976000
3000
番組コンテンツに誘発された様々な集団の
16:34
beingであること activated活性化した by contentコンテンツ.
376
979000
3000
社会的反応をリアルタイムに見通せます
16:37
So, to summarize要約する, the ideaアイディア is this:
377
982000
3000
まとめると
16:40
As our world世界 becomes〜になる increasinglyますます instrumented計装された
378
985000
3000
この世界に手段が増えていき
16:43
and we have the capabilities能力
379
988000
2000
人々の発言と
16:45
to collect集める and connect接続する the dotsドット
380
990000
2000
その発言の背景との
16:47
betweenの間に what people are saying言って
381
992000
2000
結びつきを
16:49
and the contextコンテキスト they're saying言って it in,
382
994000
2000
把握できるようになって
16:51
what's emerging新興 is an ability能力
383
996000
2000
見えてきたのは
16:53
to see new新しい socialソーシャル structures構造 and dynamicsダイナミクス
384
998000
3000
今までにない新たな社会構造や
16:56
that have previously前に not been seen見た.
385
1001000
2000
ダイナミクスです
16:58
It's like building建物 a microscope顕微鏡 or telescope望遠鏡
386
1003000
2000
顕微鏡や望遠鏡を作り
17:00
and revealing明らかにする new新しい structures構造
387
1005000
2000
コミュニケーションに絡む行動に
17:02
about our own自分の behavior動作 around communicationコミュニケーション.
388
1007000
3000
新たな構造を見い出すようなものです
17:05
And I think the implications意義 here are profound深遠な,
389
1010000
3000
ここには 深い意味があると思っています
17:08
whetherかどうか it's for science科学,
390
1013000
2000
科学的にも
17:10
for commerceコマース, for government政府,
391
1015000
2000
商業的にも 政治的にも
17:12
or perhapsおそらく most最も of all,
392
1017000
2000
そして特に
17:14
for us as individuals個人.
393
1019000
3000
個人にとっても深い意味があります
17:17
And so just to returnリターン to my son息子,
394
1022000
3000
息子の話に戻りますが
17:20
when I was preparing準備 this talk, he was looking over my shoulderショルダー,
395
1025000
3000
講演の準備中に 息子が肩越しにのぞくので
17:23
and I showed示した him the clipsクリップ I was going to showショー to you today今日,
396
1028000
2000
一連の動画を見せて
17:25
and I asked尋ねた him for permission許可 -- granted付与された.
397
1030000
3000
息子の許可を伺いました
17:28
And then I went行った on to reflect反映する,
398
1033000
2000
それからよく考えて
17:30
"Isn't it amazing素晴らしい,
399
1035000
3000
「すごくない?
17:33
this entire全体 databaseデータベース, all these recordings録音,
400
1038000
3000
これだけのデータベースと記録を
17:36
I'm going to handハンド off to you and to your sisterシスター" --
401
1041000
2000
君や妹に残すんだよ」
17:38
who arrived到着した two years later後で --
402
1043000
3000
2歳下の妹のことです
17:41
"and you guys are going to be ableできる to go back and re-experience再体験 moments瞬間
403
1046000
3000
「過去に戻って 追体験できるんだ
17:44
that you could never, with your biological生物学的 memory記憶,
404
1049000
3000
生物学的には絶対記憶できないことを
17:47
possiblyおそらく remember思い出す the way you can now?"
405
1052000
2000
覚えておけるんだよ」
17:49
And he was quiet静か for a moment瞬間.
406
1054000
2000
息子は口を開きません
17:51
And I thought, "What am I thinking考え?
407
1056000
2000
「まだ5歳だった
17:53
He's five years old古い. He's not going to understandわかる this."
408
1058000
2000
分かるわけないな」
17:55
And just as I was having持つ that thought, he looked見た up at me and said,
409
1060000
3000
そう思っていると 息子は口を開きました
17:58
"So that when I grow成長する up,
410
1063000
2000
「ぼくが大きくなったら
18:00
I can showショー this to my kids子供たち?"
411
1065000
2000
子どもに見せられるね」
18:02
And I thought, "Wowワオ, this is powerful強力な stuffもの."
412
1067000
3000
これはすごいことだと思いました
18:05
So I want to leave離れる you
413
1070000
2000
では 最後に
18:07
with one last memorable思い出深い moment瞬間
414
1072000
2000
私たち家族にとって
18:09
from our family家族.
415
1074000
3000
思い出に残る場面をご覧いただきます
18:12
This is the first time our son息子
416
1077000
2000
息子が初めて
18:14
took取った more than two stepsステップ at once一度 --
417
1079000
2000
2歩以上歩いた瞬間を
18:16
captured捕獲 on film.
418
1081000
2000
とらえた映像です
18:18
And I really want you to focusフォーカス on something
419
1083000
3000
ぜひ注目してください
18:21
as I take you throughを通して.
420
1086000
2000
これは 雑然とした―
18:23
It's a cluttered混乱した environment環境; it's naturalナチュラル life.
421
1088000
2000
日常生活の様子です
18:25
My mother's母親の in the kitchenキッチン, cooking料理,
422
1090000
2000
母がキッチンで料理中
18:27
and, of all places場所, in the hallway廊下,
423
1092000
2000
私は廊下にいて
18:29
I realize実現する he's about to do it, about to take more than two stepsステップ.
424
1094000
3000
歩きそうだと気づきました
18:32
And so you hear聞く me encouraging励ます him,
425
1097000
2000
息子に声援を送り
18:34
realizing実現する what's happeningハプニング,
426
1099000
2000
これから起こる事を予感し
18:36
and then the magicマジック happens起こる.
427
1101000
2000
感動の瞬間を迎えます
18:38
Listen very carefully慎重に.
428
1103000
2000
注意して聞いてください
18:40
About three stepsステップ in,
429
1105000
2000
三つの段階があります
18:42
he realizes実現する something magicマジック is happeningハプニング,
430
1107000
2000
素晴らしい瞬間を目にして
18:44
and the most最も amazing素晴らしい feedbackフィードバック loopループ of all kicksキック in,
431
1109000
3000
最高のフィードバック・ループが始まり
18:47
and he takes a breath呼吸 in,
432
1112000
2000
一呼吸置いて
18:49
and he whispersささやき "wowワオ"
433
1114000
2000
「やった」とつぶやきます
18:51
and instinctively本能的に I echoエコー back the same同じ.
434
1116000
4000
無意識に何度も繰り返します
18:56
And so let's fly飛ぶ back in time
435
1121000
3000
では 思い出のあの瞬間へ
18:59
to that memorable思い出深い moment瞬間.
436
1124000
2000
飛び立ちましょう
19:05
(Videoビデオ) DRDR: Hey.
437
1130000
2000
「よ~し」
19:07
Come here.
438
1132000
2000
「おいで」
19:09
Can you do it?
439
1134000
3000
「できるかな?」
19:13
Oh, boy男の子.
440
1138000
2000
「いい子だ」
19:15
Can you do it?
441
1140000
3000
「できるかな?」
19:18
Baby赤ちゃん: Yeah.
442
1143000
2000
(赤ちゃん)「ヤァ~」
19:20
DRDR: Ma, he's walking歩く.
443
1145000
3000
「お~い 歩いてるよ~」
19:24
(Laughter笑い)
444
1149000
2000
(笑い)
19:26
(Applause拍手)
445
1151000
2000
(拍手)
19:28
DRDR: Thank you.
446
1153000
2000
ありがとうございました
19:30
(Applause拍手)
447
1155000
15000
(拍手)
Translated by Satoshi Tatsuhara
Reviewed by Lily Yichen Shi

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ABOUT THE SPEAKER
Deb Roy - Cognitive scientist
Deb Roy studies how children learn language, and designs machines that learn to communicate in human-like ways. On sabbatical from MIT Media Lab, he's working with the AI company Bluefin Labs.

Why you should listen

Deb Roy directs the Cognitive Machines group at the MIT Media Lab, where he studies how children learn language, and designs machines that learn to communicate in human-like ways. To enable this work, he has pioneered new data-driven methods for analyzing and modeling human linguistic and social behavior. He has authored numerous scientific papers on artificial intelligence, cognitive modeling, human-machine interaction, data mining, and information visualization.

Deb Roy was the co-founder and serves as CEO of Bluefin Labs, a venture-backed technology company. Built upon deep machine learning principles developed in his research over the past 15 years, Bluefin has created a technology platform that analyzes social media commentary to measure real-time audience response to TV ads and shows.

Follow Deb Roy on Twitter>

Roy adds some relevant papers:

Deb Roy. (2009). New Horizons in the Study of Child Language Acquisition. Proceedings of Interspeech 2009. Brighton, England. bit.ly/fSP4Qh

Brandon C. Roy, Michael C. Frank and Deb Roy. (2009). Exploring word learning in a high-density longitudinal corpus. Proceedings of the 31st Annual Meeting of the Cognitive Science Society. Amsterdam, Netherlands. bit.ly/e1qxej

Plenty more papers on our research including technology and methodology can be found here, together with other research from my lab at MIT: bit.ly/h3paSQ

The work that I mentioned on relationships between television content and the social graph is being done at Bluefin Labs (www.bluefinlabs.com). Details of this work have not been published. The social structures we are finding (and that I highlighted in my TED talk) are indeed new. The social media communication channels that are leading to their formation did not even exist a few years ago, and Bluefin's technology platform for discovering these kinds of structures is the first of its kind. We'll certainly have more to say about all this as we continue to dig into this fascinating new kind of data, and as new social structures continue to evolve!

More profile about the speaker
Deb Roy | Speaker | TED.com