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TED2011

Deb Roy: The birth of a word

デブ・ロイ「初めて言えた時」

Filmed
Views 2,493,151

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

Imagine想像する ifif you君は couldできた record記録 yourきみの life生活 ---
人生を記録できるとしたらどうでしょう
00:15
everythingすべて you君は said前記, everythingすべて you君は didした,
どんな発言も どんな振る舞いも
00:19
available利用可能な in aa perfect完璧な memory記憶 store格納 at〜で yourきみの fingertips指先,
手近な記憶装置に残しておけたら
00:22
soそう you君は couldできた go行く backバック
過去に戻って
00:25
andそして find見つける memorable思い出深い moments瞬間 andそして relive復活する themそれら,
心に残る思い出を 再生したり
00:27
orまたは siftふるい分け throughを通して tracesトレース of time時間
時間の流れを精査することで
00:30
andそして discover発見する patternsパターン in yourきみの own自分の life生活
見過ごしていた
00:33
thatそれ previously前に had持っていました gone行った undiscovered発見されていない.
生活パターンを見つけたりできます
00:35
Wellよく that'sそれは exactly正確に theその journey
それこそ まさに
00:38
thatそれ myじぶんの family家族 began始まった
私たち一家が
00:40
five andそして aa halfハーフ years ago.
5年半前に始めた旅なのです
00:42
Thisこの is myじぶんの wife andそして collaborator協力者, Rupalルパール.
妻と 協力者ルーパルです
00:44
Andそして on thisこの day, at〜で thisこの moment瞬間,
この日 この時
00:47
we我々 walked歩いた into theその house with〜と our我々の first最初 child,
第一子を迎え入れました
00:49
our我々の beautiful綺麗な baby赤ちゃん boy男の子.
かわいい男の子です
00:51
Andそして we我々 walked歩いた into aa house
家には かなり特殊な
00:53
with〜と aa very非常に special特別 home自宅 videoビデオ recording録音 systemシステム.
ホームビデオの撮影機材を取り付けました
00:56
(Videoビデオ) Manおとこ: Okayはい.
「じゃあ撮るよ」
01:07
Debdeb Royロイ: Thisこの moment瞬間
ほかにも
01:10
andそして thousands of otherその他 moments瞬間 special特別 forために us米国
我が家の貴重な瞬間を
01:11
wereあった captured捕獲 in our我々の home自宅
たっぷり撮影しました
01:14
becauseなぜなら in everyすべて roomルーム in theその house,
どの部屋にも
01:16
ifif you君は looked見た upアップ, you'dあなたは see見る aa cameraカメラ andそして aa microphoneマイクロフォン,
見上げればカメラとマイクがあって
01:18
andそして ifif you君は looked見た downダウン,
そこから下を眺めれば
01:21
you'dあなたは get取得する thisこの bird's-eye鳥の目 view見る of theその roomルーム.
部屋を一望できます
01:23
Here'sここにいる our我々の living生活 roomルーム,
リビング
01:25
theその baby赤ちゃん bedroom寝室,
赤ちゃんの寝室
01:28
kitchenキッチン, diningダイニング roomルーム
キッチン ダイニング
01:31
andそして theその rest残り of theその house.
残りの部屋も
01:33
Andそして allすべて of theseこれら fed給餌した into aa discディスク arrayアレイ
ディスク記録装置に全部送って
01:35
thatそれ wasあった designed設計 forために aa continuous連続 captureキャプチャー.
継続的に記録しました
01:38
Soそう hereここに we我々 are flying飛行 throughを通して aa day in our我々の home自宅
一日の流れを見渡せます
01:41
asとして we我々 move動く fromから sunlit日よけ morning
日の差す明け方から
01:44
throughを通して incandescent白熱 eveningイブニング
燃えるような夕刻を迎え
01:47
andそして, finally最後に, lightsライト outでる forために theその day.
消灯して 一日を終えます
01:49
Over以上 theその courseコース of three years,
3年間
01:53
we我々 recorded記録された eight8 to 10 hours時間 aa day,
毎日 8から10時間
01:56
amassing集める roughly大まかに aa quarter-million四半世紀 hours時間
合計 約25万時間に及ぶ
01:58
of multi-trackマルチトラック audioオーディオ andそして videoビデオ.
マルチトラックの音声と映像の記録です
02:01
Soそう you'reあなたは looking探している at〜で aa pieceピース of what is by〜によって far遠い
史上初の 壮大な
02:04
theその largest最大 home自宅 videoビデオ collectionコレクション everこれまで made.
ホームビデオ全集なのです
02:06
(Laughter笑い)
(笑い)
02:08
Andそして what thisこの dataデータ representsは表す
私たち家族は
02:11
forために our我々の family家族 at〜で aa personal個人的 levelレベル,
意義ある記録だと感じています
02:13
theその impact影響 has持っている already既に beenされている immense巨大,
大きな衝撃を受けながら
02:17
andそして we're私たちは stillまだ learning学習 itsその value.
今も 真価を探っています
02:19
Countless無数 moments瞬間
意識せず 自然体で
02:22
of unsolicited迷惑な naturalナチュラル moments瞬間, notない posedポーズされた moments瞬間,
身構えもしない膨大な時間が
02:24
are captured捕獲 thereそこ,
記録されていますので
02:27
andそして we're私たちは starting起動 to learn学ぶ howどうやって to discover発見する themそれら andそして find見つける themそれら.
どう調べるか検討を始めたところです
02:29
Butだけど there'sそこに alsoまた、 aa scientific科学的 reason理由 thatそれ drove運転した thisこの projectプロジェクト,
この取り組みには 科学的理由もあります
02:32
whichどの wasあった to useつかいます thisこの naturalナチュラル longitudinal dataデータ
時系列に連なる この生データから
02:35
to understandわかる theその processプロセス
子どもの言語習得の過程を
02:39
of howどうやって aa child learns学ぶ language言語 ---
把握したいのです
02:41
thatそれ child beingであること myじぶんの son息子.
対象は 私の息子です
02:43
Andそして soそう with〜と manyたくさんの privacyプライバシー provisions食糧 put置く in place場所
プライバシー保護規定を設けて
02:45
to protect保護する everyoneみんな who wasあった recorded記録された in theその dataデータ,
被写体のプライバシーを守ったうえで
02:49
we我々 made elements要素 of theその dataデータ available利用可能な
データを 部分的に参照可能にして
02:52
to myじぶんの trusted信頼できる research研究 teamチーム at〜で MITミット
MITの信頼できる研究チームに開放しました
02:55
soそう we我々 couldできた start開始 teasingからかい apart離れて patternsパターン
こうして 一連の膨大なデータから
02:58
in thisこの massive大規模 dataデータ setセット,
パターンを抽出できるようになり
03:01
trying試す to understandわかる theその influence影響 of socialソーシャル environments環境
言語習得過程における社会環境の影響を探る―
03:04
on language言語 acquisition取得.
挑戦が始まりました
03:07
Soそう we're私たちは looking探している hereここに
ご覧いただいているのは
03:09
at〜で one1 of theその first最初 thingsもの we我々 started開始した to do行う.
初めて手をつけた解析です
03:11
Thisこの is myじぶんの wife andそして I cooking料理 breakfast朝ごはん in theその kitchenキッチン,
キッチンで妻と私が朝食を作っています
03:13
andそして asとして we我々 move動く throughを通して spaceスペース andそして throughを通して time時間,
空間的・時間的に眺めると
03:17
aa very非常に everyday毎日 patternパターン of life生活 in theその kitchenキッチン.
キッチンでの毎日の生活パターンが現れます
03:20
In order注文 to convert変換する
この とらえ所のない
03:23
thisこの opaque不透明, 90,000 hours時間 of videoビデオ
9万時間の映像を
03:25
into something何か thatそれ we我々 couldできた start開始 to see見る,
理解可能にするため
03:28
we我々 useつかいます motionモーション analysis分析 to pull引く outでる,
動作分析の手法を使って
03:30
asとして we我々 move動く throughを通して spaceスペース andそして throughを通して time時間,
空間軸と時間軸でとらえ
03:32
what we我々 callコール space-time時空 wormsワーム.
「時空の虫」を描き出しました
03:34
Andそして thisこの has持っている become〜になる part of our我々の toolkitツールキット
このツールを使うと
03:37
forために beingであること ableできる to look見える andそして see見る
活動が生じたデータ位置を
03:40
whereどこで theその activitiesアクティビティ are in theその dataデータ,
把握できます
03:43
andそして with〜と itそれ, traceトレース theその patternパターン of, in particular特に,
特に 子どもの動き回るパターンを
03:45
whereどこで myじぶんの son息子 moved移動した throughout全体を通して theその home自宅,
追跡できるので
03:48
soそう thatそれ we我々 couldできた focusフォーカス our我々の transcription転写 efforts尽力,
書き起こしに専念できました
03:50
allすべて of theその speechスピーチ environment環境 aroundまわり myじぶんの son息子 ---
息子を取り巻く会話環境
03:53
allすべて of theその words言葉 thatそれ he heard聞いた fromから myself私自身, myじぶんの wife, our我々の nanny乳母,
私 妻 おばあさんが口にした言葉
03:56
andそして over以上 time時間, theその words言葉 he began始まった to produce作物.
やがて息子の口から出る言葉 すべてです
03:59
Soそう with〜と thatそれ technology技術 andそして thatそれ dataデータ
この技術があって データがあって
04:02
andそして theその ability能力 to, with〜と machine機械 assistance支援,
装置も使って
04:05
transcribe転記する speechスピーチ,
会話を書き起こせたので
04:07
we've私たちは now transcribed転記された
家族の発した言葉を
04:09
wellよく over以上 sevenセブン million百万 words言葉 of our我々の home自宅 transcripts転写物.
700万以上書き起こせました
04:11
Andそして with〜と thatそれ, let〜する me take取る you君は now
その成果を使って 初めて
04:14
forために aa first最初 tourツアー into theその dataデータ.
データの旅へご案内いたします
04:16
Soそう you'veあなたは allすべて, I'm私は sure確かに,
低速度撮影の映像は
04:19
seen見た time-lapse時間経過 videosビデオ
経験があると思います
04:21
whereどこで aa flower will意志 blossom asとして you君は accelerate加速する time時間.
早送りで開花を見せる映像です
04:23
I'd私は like好きな you君は to now experience経験
今回は 言葉の開花に
04:26
theその blossoming開花する of aa speechスピーチ form.
立ち会っていただきます
04:28
Myじぶんの son息子, soonすぐに after his first最初 birthdayお誕生日,
息子は1歳になってすぐ
04:30
would〜する sayいう "gagaガガ" to mean平均 water.
ウォーター (water) をガガ (gaga)と言い
04:32
Andそして over以上 theその courseコース of theその next half-year半年,
それから半年かけて ゆっくりと
04:35
he slowlyゆっくり learned学んだ to approximate近似
大人のように正確な
04:38
theその proper適切な adult大人 form, "water."
ウォーター (water)に近づきました
04:40
Soそう we're私たちは going行く to cruiseクルーズ throughを通して halfハーフ aa year
では 半年間を
04:43
in about 40 seconds.
40秒で体験します
04:45
Noいいえ videoビデオ hereここに,
映像はありません
04:47
soそう you君は canできる focusフォーカス on theその sound, theその acoustics音響,
初となる 音の軌跡に
04:49
of aa new新しい kind種類 of trajectory軌道:
耳を澄ませてください
04:52
gagaガガ to water.
ガガ (gaga) から ウォーター (water) へ
04:54
(Audioオーディオ) Baby赤ちゃん: Gagagagagagaガガガガガガ
(赤ちゃん)「Gagagagagaga」
04:56
Gagaガガ gagaガガ gagaガガ
「Gaga gaga gaga」
05:08
gugaグガ gugaグガ gugaグガ
「guga guga guga」
05:12
wadaワダ gagaガガ gagaガガ gugaグガ gagaガガ
「wada gaga gaga guga gaga」
05:17
waderワーダー gugaグガ gugaグガ
「wader guga guga」
05:22
water water water
「water water water」
05:26
water water water
「water water water」
05:29
water water
「water water」
05:35
water.
「water.」
05:39
DRドクター: He sure確かに nailed釘付け itそれ, didn'tしなかった he.
大成功です
05:41
(Applause拍手)
(拍手)
05:43
Soそう he didn'tしなかった justちょうど learn学ぶ water.
ウォーターだけではありません
05:50
Over以上 theその courseコース of theその 24 months数ヶ月,
24ヶ月 つまり
05:52
theその first最初 two years thatそれ we我々 really本当に focused集中した on,
最初の2年間に絞って
05:54
thisこの is aa 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.
習得した言葉を 年代順に並べました
05:57
Andそして becauseなぜなら we我々 have持ってる full満員 transcripts転写物,
一字一句 書き起こして
06:01
we've私たちは identified特定された each of theその 503 words言葉
2歳になるまでに 口にした
06:04
thatそれ he learned学んだ to produce作物 by〜によって his second二番 birthdayお誕生日.
全503語を確認しました
06:06
He wasあった an early早い talkerトーカー.
息子は 早い方です
06:08
Andそして soそう we我々 started開始した to analyze分析する whyなぜ.
こんな分析も始めました
06:10
Whyなぜ wereあった certainある words言葉 bornうまれた before othersその他?
なぜ ある語が ほかの語より先なのか?
06:13
Thisこの is one1 of theその first最初 results結果
こちらは 1年少し前の
06:16
thatそれ came来た outでる of our我々の study調査 aa little少し over以上 aa year ago
初期の研究成果の一つです
06:18
thatそれ really本当に surprised驚いた us米国.
驚きの結果です
06:20
Theその way方法 to interpret解釈する thisこの apparently明らかに simple単純 graphグラフ
一見シンプルですが 説明しますと
06:22
is, on theその vertical垂直 is an indication表示
縦軸は 周囲の人が話す
06:25
of howどうやって complex複合体 caregiver介護者 utterances発話 are
会話の複雑さです
06:27
basedベース on theその length長さ of utterances発話.
基準は会話の長さです
06:30
Andそして theその [horizontal水平] axis is time時間.
横軸は時間です
06:32
Andそして allすべて of theその dataデータ,
データはすべて
06:35
we我々 aligned整列した basedベース on theその following以下 ideaアイディア:
こんな手法で導き出しました
06:37
Everyすべて time時間 myじぶんの son息子 would〜する learn学ぶ aa wordワード,
習得した言葉ごとに
06:40
we我々 would〜する traceトレース backバック andそして look見える at〜で allすべて of theその language言語 he heard聞いた
その言葉を使った過去の会話を
06:43
thatそれ contained含まれる thatそれ wordワード.
すべて洗い出して
06:46
Andそして we我々 would〜する plotプロット theその relative相対 length長さ of theその utterances発話.
会話文の相対的な長さをプロットしたのです
06:48
Andそして what we我々 found見つけた wasあった thisこの curious好奇心 phenomena現象,
すると 面白いことに
06:52
thatそれ caregiver介護者 speechスピーチ would〜する systematically体系的に dip浸漬 to aa minimum最小,
きまって 大人は語数を減らし
06:55
making作る language言語 asとして simple単純 asとして possible可能,
できるだけ短くしてから
06:58
andそして then次に slowlyゆっくり ascend上昇する backバック upアップ in complexity複雑.
ゆっくりと複雑な言葉遣いに戻します
07:01
Andそして theその amazing素晴らしい thingもの wasあった
驚いたことに
07:04
thatそれ bounceバウンス, thatそれ dip浸漬,
折り返し地点は
07:06
lined裏打ちされた upアップ almostほぼ precisely正確に
その言葉を口にした時期と
07:08
with〜と whenいつ each wordワード wasあった bornうまれた ---
ほぼ一致するのです
07:10
wordワード after wordワード, systematically体系的に.
どの言葉も 同じです
07:12
Soそう itそれ appears登場する thatそれ allすべて three primary一次 caregivers介護者 ---
つまり 3人の大人たち―
07:14
myself私自身, myじぶんの wife andそして our我々の nanny乳母 ---
私 妻 おばあさん のだれもが
07:16
wereあった systematically体系的に andそして, I would〜する think思う, subconsciously無意識のうちに
いつも 何げなく
07:19
restructuringリストラ our我々の language言語
言葉遣いを調整してあげて
07:22
to meet会う him at〜で theその birth誕生 of aa wordワード
息子がその言葉を口にしたら
07:24
andそして bring持参する him gentlyやさしく into moreもっと complex複合体 language言語.
もっと複雑な言葉へ そっと導いていたのです
07:27
Andそして theその implications意義 of thisこの --- thereそこ are manyたくさんの,
示唆に富む結果ですが
07:31
butだけど one1 I justちょうど want欲しいです to pointポイント outでる,
伝えたいのは一点
07:33
is thatそれ thereそこ must必須 be〜する amazing素晴らしい feedbackフィードバック loopsループ.
見事なフィードバック・ループが形成されていること
07:35
Of courseコース, myじぶんの son息子 is learning学習
息子が 周りの言語環境から
07:38
fromから his linguistic言語学的な environment環境,
学習している一方で
07:40
butだけど theその environment環境 is learning学習 fromから him.
言語環境も 息子から学習しているのです
07:42
Thatそれ environment環境, people, are in theseこれら tightタイト feedbackフィードバック loopsループ
言語環境 つまり人が 堅固なループに加わり
07:45
andそして creating作成 aa kind種類 of scaffolding足場
足場を固めているのです
07:48
thatそれ has持っている notない beenされている noticed気づいた until〜まで now.
今まで 気付いた人はいません
07:50
Butだけど that'sそれは looking探している at〜で theその speechスピーチ contextコンテキスト.
以上は 話の環境です
07:54
What about theその visualビジュアル contextコンテキスト?
視覚的な環境はどうか?
07:56
We're私たちは notない looking探している at〜で ---
模型のように
07:58
think思う of thisこの asとして aa dollhouseドールハウス cutaway切り欠き of our我々の house.
我が家をのぞいてみます
08:00
We've私たちは taken撮影 thoseそれら circular円形 fish-eye魚眼 lensレンズ camerasカメラ,
魚眼レンズで撮影した映像を
08:02
andそして we've私たちは done完了 some一部 optical光学的 correction補正,
光学的に修正して
08:05
andそして then次に we我々 canできる bring持参する itそれ into three-dimensional三次元 life生活.
三次元の世界に仕上げました
08:07
Soそう welcomeようこそ to myじぶんの home自宅.
ようこそ 我が家へ
08:11
Thisこの is aa moment瞬間,
これは ある瞬間を
08:13
one1 moment瞬間 captured捕獲 across横断する multiple複数 camerasカメラ.
複数台で横断的にとらえた映像です
08:15
Theその reason理由 we我々 didした thisこの is to create作成する theその ultimate究極 memory記憶 machine機械,
過去に戻って 自由に飛び回れる
08:18
whereどこで you君は canできる go行く backバック andそして interactivelyインタラクティブに fly飛ぶ aroundまわり
究極の記憶装置を
08:21
andそして then次に breathe呼吸する video-lifeビデオライフ into thisこの systemシステム.
実現させたかったのです
08:24
What I'm私は going行く to do行う
今から
08:27
is give与える you君は an accelerated加速された view見る of 30 minutes,
30分を早送りで見ていただきます
08:29
again再び, of justちょうど life生活 in theその living生活 roomルーム.
リビングの様子です
08:32
That'sそれは me andそして myじぶんの son息子 on theその floor.
私と息子が 床にいます
08:34
Andそして there'sそこに videoビデオ analytics分析
映像解析で
08:37
thatそれ are tracking追跡 our我々の movements動き.
二人の動きを追います
08:39
Myじぶんの son息子 is leaving去る red inkインク. I am午前 leaving去る green inkインク.
息子は赤 私は緑
08:41
We're私たちは now on theその couchソファー,
ソファーに移りました
08:44
looking探している outでる throughを通して theその window at〜で cars passing通過 by〜によって.
窓から 車が走るのを眺めています
08:46
Andそして finally最後に, myじぶんの son息子 playing遊ぶ in aa walking歩く toyおもちゃ by〜によって himself彼自身.
最後は一人で歩行器に乗りました
08:49
Now we我々 freezeフリーズする theその actionアクション, 30 minutes,
30分の動きを一つにまとめて
08:52
we我々 turn順番 time時間 into theその vertical垂直 axis,
上下に時間軸をとれば
08:55
andそして we我々 open開いた upアップ forために aa view見る
ふれあいの軌跡を
08:57
of theseこれら interactionインタラクション tracesトレース we've私たちは justちょうど left behind後ろに.
見ることができます
08:59
Andそして we我々 see見る theseこれら amazing素晴らしい structures構造 ---
驚くような形状が現れました
09:02
theseこれら little少し knots結び目 of two colors of thread
二色が絡み合っているのは
09:05
we我々 callコール "socialソーシャル hotホット spotsスポット."
ふれあいの強い場所です
09:08
Theその spiralスパイラル thread
らせんになっているのは
09:10
we我々 callコール aa "soloソロ hotホット spotスポット."
単独行動の場所です
09:12
Andそして we我々 think思う thatそれ theseこれら affect影響を与える theその way方法 language言語 is learned学んだ.
これは言語学習過程に影響を及ぼすと
09:14
What we'd結婚した like好きな to do行う
考えられます
09:17
is start開始 understanding理解
このパターンと
09:19
theその interactionインタラクション betweenの間に theseこれら patternsパターン
息子の耳に入る言葉との
09:21
andそして theその language言語 thatそれ myじぶんの son息子 is exposed露出した to
関係を探ることによって
09:23
to see見る ifif we我々 canできる predict予測する
言葉を耳にする時期が
09:25
howどうやって theその structure構造 of whenいつ words言葉 are heard聞いた
習得時期に及ぼす影響を
09:27
affects影響を与える whenいつ they're彼らは learned学んだ ---
予測できるか探りたいのです
09:29
soそう in otherその他 words言葉, theその relationship関係
つまり 言葉と
09:31
betweenの間に words言葉 andそして what they're彼らは about in theその world世界.
言葉が表す現実との関係です
09:33
Soそう here'sここにいる howどうやって we're私たちは approaching接近する thisこの.
やり方を紹介しましょう
09:37
In thisこの videoビデオ,
この映像でも
09:39
again再び, myじぶんの son息子 is beingであること traced追跡された outでる.
息子を追います
09:41
He's彼は leaving去る red inkインク behind後ろに.
赤い線です
09:43
Andそして there'sそこに our我々の nanny乳母 by〜によって theその doorドア.
おばあさんはドアの前です
09:45
(Videoビデオ) Nanny乳母: You君は want欲しいです water? (Baby赤ちゃん: Aaaaアアア.)
「ウォーター(water)いる?」「アァー(Aaaa)」
09:47
Nanny乳母: Allすべて right. (Baby赤ちゃん: Aaaaアアア.)
「いいわよ」「アー(Aaaa)」
09:50
DRドクター: She彼女 offersオファー water,
水が欲しいか尋ねてから
09:53
andそして offオフ go行く theその two wormsワーム
二つの「虫」が
09:55
over以上 to theその kitchenキッチン to get取得する water.
キッチンまでつながりました
09:57
Andそして what we've私たちは done完了 is useつかいます theその wordワード "water"
そこで「ウォーター」の語を
09:59
to tagタグ thatそれ moment瞬間, thatそれ bitビット of activityアクティビティ.
この瞬間と結びつけました
10:01
Andそして now we我々 take取る theその powerパワー of dataデータ
データの力を活用して
10:03
andそして take取る everyすべて time時間 myじぶんの son息子
ウォーターを耳にした
10:05
everこれまで heard聞いた theその wordワード water
時と場所に
10:08
andそして theその contextコンテキスト he saw見た itそれ in,
注目して
10:10
andそして we我々 useつかいます itそれ to penetrate浸透する throughを通して theその videoビデオ
映像全体から
10:12
andそして find見つける everyすべて activityアクティビティ traceトレース
ウォーターに絡む行動の軌跡を
10:15
thatそれ co-occurred共起した with〜と an instanceインスタンス of water.
すべて抽出しました
10:18
Andそして what thisこの dataデータ leaves in itsその wake目覚め
データ処理後に残る―
10:21
is aa landscape風景.
ランドスケープ(地形)が
10:23
We我々 callコール theseこれら wordscapes言葉.
ワードスケープ(言葉の地形)です
10:25
Thisこの is theその wordscapeワードスケープ forために theその wordワード water,
ウォーターの場合
10:27
andそして you君は canできる see見る most最も of theその actionアクション is in theその kitchenキッチン.
キッチンを中心に動いています
10:29
That'sそれは whereどこで thoseそれら big大きい peaksピーク are over以上 to theその left.
左奥の高いピークの所です
10:31
Andそして justちょうど forために contrastコントラスト, we我々 canできる do行う thisこの with〜と anyどれか wordワード.
ほかの言葉と対比することもできます
10:34
We我々 canできる take取る theその wordワード "byeバイ"
グッバーイ(good bye)の
10:37
asとして in "good良い byeバイ."
バーイ(bye)はどうでしょう
10:39
Andそして we're私たちは now zoomedズーム in over以上 theその entranceエントランス to theその house.
今回は玄関を見てみます
10:41
Andそして we我々 look見える, andそして we我々 find見つける, asとして you君は would〜する expect期待する,
予想どおりのランドスケープが現れます
10:43
aa contrastコントラスト in theその landscape風景
バーイ(bye)の軌跡は
10:46
whereどこで theその wordワード "byeバイ" occurs発生する muchたくさん moreもっと in aa structured仕組み way方法.
一層わかりやすい形をしています
10:48
Soそう we're私たちは usingを使用して theseこれら structures構造
これらの形状を参考に
10:51
to start開始 predicting予測する
言葉の習得順序を
10:53
theその order注文 of language言語 acquisition取得,
予測することにしました
10:55
andそして that'sそれは ongoing進行中の work作業 now.
これは現在進行中です
10:58
In myじぶんの lab研究室, whichどの we're私たちは peeringピアリング into now, at〜で MITミット ---
これは今の 私の研究室です
11:00
thisこの is at〜で theその mediaメディア lab研究室.
MITメディアラボ内です
11:03
Thisこの has持っている become〜になる myじぶんの favoriteお気に入り way方法
どこでも こうやって
11:05
of videographingビデオ撮影 justちょうど about anyどれか spaceスペース.
撮影してしまいます
11:07
Three of theその keyキー people in thisこの projectプロジェクト,
プロジェクトの主要メンバーは
11:09
Philipフィリップ DeCamp脱走, Ronyロニー Kubatクバット andそして Brandonブランソン Royロイ are pictured描かれた hereここに.
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
11:11
Philipフィリップ has持っている beenされている aa close閉じる collaborator協力者
フィリップが協力してくれたのは
11:14
on allすべて theその visualizations視覚化 you'reあなたは seeing見る.
先ほどの視覚化です
11:16
Andそして Michaelマイケル Fleischmanフライシュマン
マイケル・フライシュマンは
11:18
wasあった another別の Phph.Dd. student学生 in myじぶんの lab研究室
博士課程の学生で
11:21
who worked働いた with〜と me on thisこの home自宅 videoビデオ analysis分析,
映像解析を手伝っています
11:23
andそして he made theその following以下 observation観察:
マイケルはこんな予測を立てました
11:26
thatそれ "justちょうど theその way方法 thatそれ we're私たちは analyzing分析する
「共通基盤であるイベントに
11:29
howどうやって language言語 connects接続する to eventsイベント
言葉がどう関係するか分析するという
11:31
whichどの provide提供する common一般 ground接地 forために language言語,
この手法は
11:34
thatそれ same同じ ideaアイディア we我々 canできる take取る outでる of yourきみの home自宅, Debdeb,
家庭内だけでなく
11:36
andそして we我々 canできる apply適用する itそれ to theその world世界 of publicパブリック mediaメディア."
公共のメディアにも応用できる」
11:40
Andそして soそう our我々の effort努力 took取った an unexpected予想外の turn順番.
研究は 思わぬ方向に転がりました
11:43
Think思う of mass質量 mediaメディア
共通基盤を提供するのは
11:46
asとして providing提供する common一般 ground接地
マスメディアです
11:48
andそして you君は have持ってる theその recipeレシピ
これまでのアイデアを
11:50
forために taking取る thisこの ideaアイディア to aa whole全体 new新しい place場所.
新境地に応用するやり方は分かっています
11:52
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
テレビの番組コンテンツを 同じ原理で
11:55
usingを使用して theその same同じ principles原則 ---
解析しました
11:58
analyzing分析する eventイベント structure構造 of aa TVテレビ signal信号 ---
テレビ信号で送られる要素 つまり
12:00
episodesエピソード of showsショー,
ドラマのストーリーや
12:03
commercialsコマーシャル,
コマーシャルなど
12:05
allすべて of theその componentsコンポーネント thatそれ make作る upアップ theその eventイベント structure構造.
イベント構造を構築する全要素を解析します
12:07
Andそして we're私たちは now, with〜と satellite衛星 dishes料理, pulling引っ張る andそして analyzing分析する
アメリカで視聴可能な大半の番組は
12:10
aa good良い part of allすべて theその TVテレビ beingであること watched見た in theその Unitedユナイテッド States.
アンテナで拾えます
12:13
Andそして you君は don'tしない have持ってる to now go行く andそして instrument計器 living生活 rooms部屋 with〜と microphonesマイク
会話は リビングのマイクで録音する必要など
12:16
to get取得する people's人々の conversations会話,
ありません
12:19
you君は justちょうど 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.
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
12:21
Soそう we're私たちは pulling引っ張る in
月に30億のコメントを
12:24
about three billion commentsコメント aa month,
入手しています すると
12:26
andそして then次に theその magicマジック happens起こる.
不思議な結果が出ました
12:28
You君は have持ってる theその eventイベント structure構造,
イベント構造 つまり
12:30
theその common一般 ground接地 thatそれ theその words言葉 are about,
言葉が関与する共通基盤を
12:32
coming到来 outでる of theその televisionテレビ feedsフィード;
テレビ放送から取り出して
12:34
you'veあなたは got持っている theその conversations会話
そのトピックに関連のある
12:37
thatそれ are about thoseそれら topicsトピック;
会話を抽出しました
12:39
andそして throughを通して semanticセマンティック analysis分析 ---
さらに 意味解析を通じて―
12:41
andそして thisこの is actually実際に realリアル dataデータ you'reあなたは looking探している at〜で
こちらは実際に処理した
12:44
fromから our我々の dataデータ processing処理 ---
データです
12:46
each yellow lineライン is showing表示 aa linkリンク beingであること made
黄色の線がつなぐのは
12:48
betweenの間に aa commentコメント in theその wild野生
生のコメントと
12:51
andそして aa pieceピース of eventイベント structure構造 coming到来 outでる of theその televisionテレビ signal信号.
テレビ信号で送られるイベント構造です
12:54
Andそして theその same同じ ideaアイディア now
先ほどのアイデアを
12:57
canできる be〜する built建てられた upアップ.
発展させて こんな―
12:59
Andそして we我々 get取得する thisこの wordscapeワードスケープ,
ワードスケープを作りました
13:01
exceptを除いて now words言葉 are notない assembled組み立てられた in myじぶんの living生活 roomルーム.
言葉の出所はリビングではありません
13:03
Instead代わりに, theその contextコンテキスト, theその common一般 ground接地 activitiesアクティビティ,
番組コンテンツが 環境つまり共通基盤となって
13:06
are theその contentコンテンツ on televisionテレビ that'sそれは driving運転 theその conversations会話.
会話を引き出しているのです
13:10
Andそして what we're私たちは seeing見る hereここに, theseこれら skyscrapers超高層ビル now,
この高層ビル群を作るのは
13:13
are commentary解説
番組コンテンツに関する
13:16
thatそれ are linkedリンクされた to contentコンテンツ on televisionテレビ.
コメントです
13:18
Same同じ concept概念,
コンセプトは同じですが
13:20
butだけど looking探している at〜で communicationコミュニケーション dynamicsダイナミクス
先ほどとは全く別領域の
13:22
in aa very非常に different異なる sphere.
コミュニケーション・ダイナミクスが見えます
13:24
Andそして soそう fundamentally根本的に, ratherむしろ thanより, forために example,
基本的には 例えば
13:26
measuring測定する contentコンテンツ basedベース on howどうやって manyたくさんの people are watching見ている,
番組コンテンツの評価に視聴者数を使いません
13:28
thisこの gives与える us米国 theその basic基本的な dataデータ
番組コンテンツへの関心度
13:31
forために looking探している at〜で engagementエンゲージメント propertiesプロパティ of contentコンテンツ.
に焦点をあてた基本データを使います
13:33
Andそして justちょうど like好きな we我々 canできる look見える at〜で feedbackフィードバック cyclesサイクル
家庭で起こるフィードバック・サイクルや
13:36
andそして dynamicsダイナミクス in aa family家族,
ダイナミクスと同じようなものです
13:39
we我々 canできる now open開いた upアップ theその same同じ conceptsコンセプト
今や 同じコンセプトを発展させて
13:42
andそして look見える at〜で muchたくさん larger大きい groupsグループ of people.
もっと大きな集団を対象にできるのです
13:45
Thisこの is aa subsetサブセット of dataデータ fromから our我々の databaseデータベース ---
これは データベースの一部―
13:48
justちょうど 50,000 outでる of severalいくつかの million百万 ---
数百万のうち5万人分のデータを
13:51
andそして theその socialソーシャル graphグラフ thatそれ connects接続する themそれら
公の情報源に基づいて
13:54
throughを通して publicly公然と available利用可能な sourcesソース.
結びつけるソーシャル・グラフです
13:56
Andそして ifif you君は put置く themそれら on one1 plainプレーン,
第一の平面にそれを置き
13:59
aa second二番 plainプレーン is whereどこで theその contentコンテンツ lives人生.
第二の平面に番組コンテンツをのせます
14:01
Soそう we我々 have持ってる theその programsプログラム
番組 例えば
14:04
andそして theその sportingスポーツ eventsイベント
スポーツ大会
14:07
andそして theその commercialsコマーシャル,
コマーシャル
14:09
andそして allすべて of theその linkリンク structures構造 thatそれ tieネクタイ themそれら together一緒に
すべてを結ぶリンク構造が
14:11
make作る aa contentコンテンツ graphグラフ.
コンテンツ・グラフです
14:13
Andそして then次に theその important重要 third三番 dimension寸法.
重要なのは第三の次元です
14:15
Each of theその linksリンク thatそれ you'reあなたは seeing見る renderedレンダリング hereここに
浮かび上がる各リンクは
14:19
is an actual実際の connection接続 made
だれかの発言と
14:21
betweenの間に something何か someone誰か said前記
番組コンテンツとを
14:23
andそして aa pieceピース of contentコンテンツ.
結んでいます
14:26
Andそして thereそこ are, again再び, now tens数十 of millions何百万 of theseこれら linksリンク
数千万のリンクが
14:28
thatそれ give与える us米国 theその connective結合 tissue組織 of socialソーシャル graphsグラフ
ソーシャル・グラフの結合組織となって
14:31
andそして howどうやって they彼ら relate関連する to contentコンテンツ.
番組コンテンツに結びついています
14:34
Andそして we我々 canできる now start開始 to probeプローブ theその structure構造
面白いやり方で
14:37
in interesting面白い ways方法.
この構造を探検できます
14:39
Soそう ifif we我々, forために example, traceトレース theその pathパス
コメントを引き出す番組コンテンツからのびる―
14:41
of one1 pieceピース of contentコンテンツ
経路を
14:44
thatそれ drivesドライブ someone誰か to commentコメント on itそれ,
たどりたいときは
14:46
andそして then次に we我々 followフォローする whereどこで thatそれ commentコメント goes行く,
コメントの流れを追って
14:48
andそして then次に look見える at〜で theその entire全体 socialソーシャル graphグラフ thatそれ becomes〜になる activated活性化した
ソーシャル・グラフ全体の活動を見渡して
14:51
andそして then次に traceトレース backバック to see見る theその relationship関係
ソーシャル・グラフと番組コンテンツとの関係性を
14:54
betweenの間に thatそれ socialソーシャル graphグラフ andそして contentコンテンツ,
再確認します
14:57
aa very非常に interesting面白い structure構造 becomes〜になる visible目に見える.
すると 興味深い構造―
14:59
We我々 callコール thisこの aa co-viewing同時視聴 cliqueクリーク,
共視聴グループが現れます
15:01
aa virtualバーチャル living生活 roomルーム ifif you君は will意志.
疑似リビングといえるかもしれません
15:03
Andそして thereそこ are fascinating魅力的な dynamicsダイナミクス at〜で play遊びます.
そこに興味深いダイナミクスが現れます
15:06
It'sそれは notない one1 way方法.
一方向ではなく
15:08
Aa 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トーク.
番組コンテンツつまりイベントから会話が生まれ
15:10
They彼ら talkトーク to otherその他 people.
別の人に広がって
15:13
Thatそれ drivesドライブ tune-inチューンイン behavior動作 backバック into mass質量 mediaメディア,
また マスメディアにチャンネルを合わせます
15:15
andそして you君は have持ってる theseこれら cyclesサイクル
全体の行動を誘発する―
15:18
thatそれ driveドライブ theその overall全体 behavior動作.
サイクルがあるのです
15:20
Another別の example --- very非常に different異なる ---
ほかにも例があります
15:22
another別の actual実際の person in our我々の databaseデータベース ---
データベースには数千とまではいきませんが
15:24
andそして we're私たちは finding所見 at〜で least少なくとも hundreds数百, ifif notない thousands, of theseこれら.
ある種の人が 数百人います
15:27
We've私たちは given与えられた thisこの person aa name.
その名も
15:30
Thisこの is aa pro-amateurプロアマチュア, orまたは pro-amプロアム mediaメディア critic評論家
プロ・アマチュア(プロアマ)・メディア批評家です
15:32
who has持っている thisこの high高い fan-out扇形に広がります rateレート.
幅広く影響力が及ぶので
15:35
Soそう aa lotロット of people are following以下 thisこの person --- very非常に influential影響力のある ---
批評を聞くと たくさんの人が
15:38
andそして they彼ら have持ってる aa propensity性向 to talkトーク about what's何ですか on TVテレビ.
番組の話をします
15:41
Soそう thisこの person is aa keyキー linkリンク
マスメディアとソーシャルメディアとの
15:43
in connecting接続する mass質量 mediaメディア andそして socialソーシャル mediaメディア together一緒に.
架け橋になる人たちです
15:46
One1 last最終 example fromから thisこの dataデータ:
次は 最後の例となります
15:49
Sometimes時々 it'sそれは actually実際に aa pieceピース of contentコンテンツ thatそれ is special特別.
番組コンテンツには特殊なものもあります
15:52
Soそう ifif we我々 go行く andそして look見える at〜で thisこの pieceピース of contentコンテンツ,
例えば ほんの数週間前の
15:55
President大統領 Obama'sオバマ氏 State状態 of theその Union連合 address住所
オバマ大統領の
15:59
fromから justちょうど aa few少数 weeks ago,
一般教書演説です
16:02
andそして look見える at〜で what we我々 find見つける in thisこの same同じ dataデータ setセット,
データ群から何が分かるか
16:04
at〜で theその same同じ scale規模,
同じ視点で見ると
16:07
theその engagementエンゲージメント propertiesプロパティ of thisこの pieceピース of contentコンテンツ
コンテンツへの関心度は
16:10
are truly真に remarkable顕著.
飛び抜けているのが分かります
16:12
Aa nation国家 exploding爆発する in conversation会話
放送に反応して
16:14
in realリアル time時間
リアルタイムに
16:16
in response応答 to what's何ですか on theその broadcast放送.
会話が広がっています
16:18
Andそして of courseコース, throughを通して allすべて of theseこれら lines
このすべての線を通じて
16:21
are flowing流れる unstructured構造化されていない language言語.
雑多な話が飛び交っています
16:23
We我々 canできる X-rayX線
世界の脈動を
16:25
andそして get取得する aa real-timeリアルタイム pulseパルス of aa nation国家,
リアルタイムに見通せて
16:27
real-timeリアルタイム senseセンス
ソーシャル・グラフ内で
16:29
of theその socialソーシャル reactions反応 in theその different異なる circuits回路 in theその socialソーシャル graphグラフ
番組コンテンツに誘発された様々な集団の
16:31
beingであること activated活性化した by〜によって contentコンテンツ.
社会的反応をリアルタイムに見通せます
16:34
Soそう, to summarize要約する, theその ideaアイディア is thisこの:
まとめると
16:37
Asとして our我々の world世界 becomes〜になる increasinglyますます instrumented計装された
この世界に手段が増えていき
16:40
andそして we我々 have持ってる theその capabilities能力
人々の発言と
16:43
to collect集める andそして connect接続する theその dotsドット
その発言の背景との
16:45
betweenの間に what people are saying言って
結びつきを
16:47
andそして theその contextコンテキスト they're彼らは saying言って itそれ in,
把握できるようになって
16:49
what's何ですか emerging新興 is an ability能力
見えてきたのは
16:51
to see見る new新しい socialソーシャル structures構造 andそして dynamicsダイナミクス
今までにない新たな社会構造や
16:53
thatそれ have持ってる previously前に notない beenされている seen見た.
ダイナミクスです
16:56
It'sそれは like好きな building建物 aa microscope顕微鏡 orまたは telescope望遠鏡
顕微鏡や望遠鏡を作り
16:58
andそして revealing明らかにする new新しい structures構造
コミュニケーションに絡む行動に
17:00
about our我々の own自分の behavior動作 aroundまわり communicationコミュニケーション.
新たな構造を見い出すようなものです
17:02
Andそして I think思う theその implications意義 hereここに are profound深遠な,
ここには 深い意味があると思っています
17:05
whetherかどうか it'sそれは forために science科学,
科学的にも
17:08
forために commerceコマース, forために government政府,
商業的にも 政治的にも
17:10
orまたは perhapsおそらく most最も of allすべて,
そして特に
17:12
forために us米国 asとして individuals個人.
個人にとっても深い意味があります
17:14
Andそして soそう justちょうど to returnリターン to myじぶんの son息子,
息子の話に戻りますが
17:17
whenいつ I wasあった preparing準備 thisこの talkトーク, he wasあった looking探している over以上 myじぶんの shoulderショルダー,
講演の準備中に 息子が肩越しにのぞくので
17:20
andそして I showed示した him theその clipsクリップ I wasあった going行く to showショー to you君は today今日,
一連の動画を見せて
17:23
andそして I asked尋ねた him forために permission許可 --- granted付与された.
息子の許可を伺いました
17:25
Andそして then次に I went行った on to reflect反映する,
それからよく考えて
17:28
"Isn'tない itそれ amazing素晴らしい,
「すごくない?
17:30
thisこの entire全体 databaseデータベース, allすべて theseこれら recordings録音,
これだけのデータベースと記録を
17:33
I'm私は going行く to handハンド offオフ to you君は andそして to yourきみの sisterシスター" ---
君や妹に残すんだよ」
17:36
who arrived到着した two years later後で ---
2歳下の妹のことです
17:38
"andそして you君は guysみんな are going行く to be〜する ableできる to go行く backバック andそして re-experience再体験 moments瞬間
「過去に戻って 追体験できるんだ
17:41
thatそれ you君は couldできた never決して, with〜と yourきみの biological生物学的 memory記憶,
生物学的には絶対記憶できないことを
17:44
possiblyおそらく remember思い出す theその way方法 you君は canできる now?"
覚えておけるんだよ」
17:47
Andそして he wasあった quiet静か forために aa moment瞬間.
息子は口を開きません
17:49
Andそして I thought思想, "What am午前 I thinking考え?
「まだ5歳だった
17:51
He's彼は five years old古い. He's彼は notない going行く to understandわかる thisこの."
分かるわけないな」
17:53
Andそして justちょうど asとして I wasあった having持つ thatそれ thought思想, he looked見た upアップ at〜で me andそして said前記,
そう思っていると 息子は口を開きました
17:55
"Soそう thatそれ whenいつ I grow成長する upアップ,
「ぼくが大きくなったら
17:58
I canできる showショー thisこの to myじぶんの kids子供たち?"
子どもに見せられるね」
18:00
Andそして I thought思想, "Wowワオ, thisこの is powerful強力な stuffもの."
これはすごいことだと思いました
18:02
Soそう I want欲しいです to leave離れる you君は
では 最後に
18:05
with〜と one1 last最終 memorable思い出深い moment瞬間
私たち家族にとって
18:07
fromから our我々の family家族.
思い出に残る場面をご覧いただきます
18:09
Thisこの is theその first最初 time時間 our我々の son息子
息子が初めて
18:12
took取った moreもっと thanより two stepsステップ at〜で once一度 ---
2歩以上歩いた瞬間を
18:14
captured捕獲 on film.
とらえた映像です
18:16
Andそして I really本当に want欲しいです you君は to focusフォーカス on something何か
ぜひ注目してください
18:18
asとして I take取る you君は throughを通して.
これは 雑然とした―
18:21
It'sそれは aa cluttered混乱した environment環境; it'sそれは naturalナチュラル life生活.
日常生活の様子です
18:23
Myじぶんの mother's母親の in theその kitchenキッチン, cooking料理,
母がキッチンで料理中
18:25
andそして, of allすべて places場所, in theその hallway廊下,
私は廊下にいて
18:27
I realize実現する he's彼は about to do行う itそれ, about to take取る moreもっと thanより two stepsステップ.
歩きそうだと気づきました
18:29
Andそして soそう you君は hear聞く me encouraging励ます him,
息子に声援を送り
18:32
realizing実現する what's何ですか happeningハプニング,
これから起こる事を予感し
18:34
andそして then次に theその magicマジック happens起こる.
感動の瞬間を迎えます
18:36
Listen聴く very非常に carefully慎重に.
注意して聞いてください
18:38
About three stepsステップ in,
三つの段階があります
18:40
he realizes実現する something何か magicマジック is happeningハプニング,
素晴らしい瞬間を目にして
18:42
andそして theその most最も amazing素晴らしい feedbackフィードバック loopループ of allすべて kicksキック in,
最高のフィードバック・ループが始まり
18:44
andそして he takesテイク aa breath呼吸 in,
一呼吸置いて
18:47
andそして he whispersささやき "wowワオ"
「やった」とつぶやきます
18:49
andそして instinctively本能的に I echoエコー backバック theその same同じ.
無意識に何度も繰り返します
18:51
Andそして soそう let'sさあ fly飛ぶ backバック in time時間
では 思い出のあの瞬間へ
18:56
to thatそれ memorable思い出深い moment瞬間.
飛び立ちましょう
18:59
(Videoビデオ) DRドクター: Heyねえ.
「よ~し」
19:05
Come来る hereここに.
「おいで」
19:07
Canできる you君は do行う itそれ?
「できるかな?」
19:09
Ohああ, boy男の子.
「いい子だ」
19:13
Canできる you君は do行う itそれ?
「できるかな?」
19:15
Baby赤ちゃん: Yeahええ.
(赤ちゃん)「ヤァ~」
19:18
DRドクター: Ma, he's彼は walking歩く.
「お~い 歩いてるよ~」
19:20
(Laughter笑い)
(笑い)
19:24
(Applause拍手)
(拍手)
19:26
DRドクター: Thank感謝 you君は.
ありがとうございました
19:28
(Applause拍手)
(拍手)
19:30
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