ABOUT THE SPEAKER
Sebastian Wernicke - Data scientist
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects.

Why you should listen

Dr. Sebastian Wernicke is the Chief Data Scientist of ONE LOGIC, a data science boutique that supports organizations across industries to make sense of their vast data collections to improve operations and gain strategic advantages. Wernicke originally studied bioinformatics and previously led the strategy and growth of Seven Bridges Genomics, a Cambridge-based startup that builds platforms for genetic analysis.

Before his career in statistics began, Wernicke worked stints as both a paramedic and successful short animated filmmaker. He's also the author of the TEDPad app, an irreverent tool for creating an infinite number of "amazing and really bad" and mostly completely meaningless talks. He's the author of the statistically authoritative and yet completely ridiculous "How to Give the Perfect TEDTalk."

More profile about the speaker
Sebastian Wernicke | Speaker | TED.com
TEDxZurich 2011

Sebastian Wernicke: 1,000 TED Talks in six words

セバスチャン・ウェルニッケ 「TEDトーク1000個、6つの単語で」

Filmed:
702,149 views

セバスチャン・ウェルニッケは、すべてのTEDトークは6つの単語で要約できると考えています。TEDxチューリッヒという舞台で彼はその方法を披露します。
- Data scientist
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects. Full bio

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00:15
There's currently現在 over a thousand TEDTalksTEDTalks on the TEDTED websiteウェブサイト.
0
0
4000
TEDには 今や1,000個以上のTEDトークがあります
00:19
And I guess推測 manyたくさんの of you here
1
4000
3000
そして ここにいる皆さんの多くは
00:22
think that this is quiteかなり fantastic素晴らしい --
2
7000
2000
素晴らしいことだとお考えでしょう
00:24
exceptを除いて for me. I don't agree同意する with this.
3
9000
2000
私を除いてね
00:26
I think we have a situation状況 here.
4
11000
2000
ここには問題があると思うのです
00:28
Because if you think about it, 1,000 TEDTalksTEDTalks,
5
13000
3000
1,000個ものTEDトークということは
00:31
that's over 1,000 ideasアイデア worth価値 spreading広がる.
6
16000
3000
「広める価値のあるアイデア」が1,000個以上あるのです
00:34
How on earth地球
7
19000
2000
一体どのようにして
00:36
are you going to spread普及 a thousand ideasアイデア?
8
21000
2000
1,000個のアイデアを広めますか?
00:38
Even if you just try to get all of those ideasアイデア into your head
9
23000
2000
たとえ全部のTEDトークを見て
00:40
by watching見ている all those thousand TEDTED videosビデオ,
10
25000
2000
アイデア全てを頭に入れようとしても
00:42
it would actually実際に currently現在 take you
11
27000
3000
これを実行するためには
00:45
over 250 hours時間 to do so.
12
30000
2000
250時間以上かかるでしょう
00:47
And I did a little calculation計算 of this.
13
32000
2000
ちょっと計算をしてみました
00:49
The damage損傷 to the economy経済 for each one who does this
14
34000
3000
これを行う人1人当たりの経済的損害は
00:52
is around $15,000.
15
37000
2000
およそ15,000ドルです
00:54
So having持つ seen見た this danger危険 to the economy経済,
16
39000
3000
この危機を目の当たりにして思いました
00:57
I thought, we need to find a solution溶液 to this problem問題.
17
42000
3000
この問題の解決策を見つける必要があると
01:00
Here'sここにいる my approachアプローチ to it all.
18
45000
2000
私なりの方法はこんな感じです
01:02
If you look at the current現在 situation状況,
19
47000
2000
現在の状況を見てみましょう
01:04
you have a thousand TEDTalksTEDTalks.
20
49000
2000
1,000個のTEDトークがあります
01:06
Each of those TEDTalksTEDTalks has an average平均 length長さ
21
51000
2000
TEDトーク1個の平均的な長さは
01:08
of about 2,300 words言葉.
22
53000
2000
だいたい2,300語です
01:10
Now take this together一緒に
23
55000
2000
さて これらを計算すると
01:12
and you end終わり up with 2.3 million百万 words言葉 of TEDTalksTEDTalks,
24
57000
3000
230万語のTEDトークになり
01:15
whichどの is about three Bibles-worth聖書の価値 of contentコンテンツ.
25
60000
3000
聖書3冊ほどの量に等しいです
01:18
The obvious明らか question質問 here is,
26
63000
2000
問題は明らかです
01:20
does a TEDTalkTEDTalk really need 2,300 words言葉?
27
65000
3000
TEDトーク1個に2,300語も必要なのか?
01:23
Isn't there something shorter短い?
28
68000
2000
もっと短くはならないのか?
01:25
I mean, if you have an ideaアイディア worth価値 spreading広がる,
29
70000
2000
「広める価値のあるアイデア」が1つなら
01:27
surely確かに you can put it into something shorter短い
30
72000
2000
確実にもっと短くまとめられます
01:29
than 2,300 words言葉.
31
74000
2000
2,300語よりもね
01:31
The only question質問 is, how shortショート can you get?
32
76000
2000
問題は「どのくらい短くできるか」です
01:33
What's the minimum最小 amount of words言葉
33
78000
2000
TEDで話すときに必要となる
01:35
you would need to do a TEDTalkTEDTalk?
34
80000
2000
最少限の単語数はいくつか?
01:37
While I was pondering熟考 this question質問,
35
82000
2000
この問題を考えていたら
01:39
I came来た across横断する this urban都市 legend伝説 about Ernestアーネスト Hemingwayヘミングウェイ,
36
84000
3000
ヘミングウェイの都市伝説が思い浮かびました
01:42
who allegedly容疑者 said that these six6 words言葉 here:
37
87000
3000
彼の最高傑作は
01:45
"For sale販売: baby赤ちゃん shoes, never worn着用した,"
38
90000
3000
「売ります 赤ちゃんの靴 未使用」
01:48
were the bestベスト novel小説 he had ever written書かれた.
39
93000
3000
という新聞広告でした
01:51
And I alsoまた、 encountered遭遇した a projectプロジェクト calledと呼ばれる Six-Wordシックス・ワード Memoirs紀要
40
96000
2000
また 「6語で自叙伝」という
01:53
where people were asked尋ねた,
41
98000
2000
プロジェクトのことを知りました
01:55
take your whole全体 life and please sum this up into six6 words言葉, suchそのような as these here:
42
100000
3000
これは人生を6つの単語にまとめるものです 例えば・・
01:58
"Found見つかった true真実 love, married既婚 someone誰か elseelse."
43
103000
2000
「真の愛を発見 結婚相手は別」
02:00
Or "Living生活 in existential存在 vacuum真空; it sucks吸う."
44
105000
3000
「空しい人生 うんざり」
02:03
I actually実際に like that one.
45
108000
2000
後者は私のお気に入りです
02:05
So if a novel小説 can be put into six6 words言葉
46
110000
3000
小説が6つの単語に収まり
02:08
and a whole全体 memoir回顧録 can be put into six6 words言葉,
47
113000
3000
自叙伝も6つの単語に収まるのなら
02:11
you don't need more than six6 words言葉 for a TEDTalkTEDTalk.
48
116000
3000
TEDトークも6つの単語で十分なはずです
02:14
We could have been done完了 by lunchランチ here.
49
119000
2000
そうしたら昼食前にお開きですね
02:16
I mean ...
50
121000
3000
つまり・・
02:19
And if you did this for all thousand TEDTalksTEDTalks,
51
124000
2000
これをTEDトーク全てに適用すれば
02:21
you would get from 2.3 million百万 words言葉 down to 6,000.
52
126000
3000
230万語から6,000語にまで縮小できます
02:24
So I thought this was quiteかなり worthwhile価値がある.
53
129000
2000
やりがいがあると思いました
02:26
So I started開始した asking尋ねる all my friends友達,
54
131000
2000
そこで友人みんなに頼んで
02:28
please take your favoriteお気に入り TEDTalkTEDTalk and put that into six6 words言葉.
55
133000
3000
お気に入りのTEDトークを選んで6語にしてもらいました
02:31
So here are some of the results結果 that I received受け取った. I think they're quiteかなり niceいい.
56
136000
2000
結果の一部をお見せします
02:33
For example, Danダン Pink'sピンクズ talk on motivation動機,
57
138000
2000
例えばダニエル・ピンクの「やる気」の話
02:35
whichどの was prettyかなり good if you haven't持っていない seen見た it:
58
140000
2000
これを6語にしたものは
02:37
"Dropドロップ carrotにんじん. Dropドロップ stickスティック. Bring持ち込む meaning意味."
59
142000
2000
「アメを捨て ムチを捨て 意義をもたらせ」
02:39
It's what he's basically基本的に talking話す about in those 18 and a halfハーフ minutes.
60
144000
3000
これは概ね彼が18分半をかけて話していた内容です
02:42
Or some even included含まれる referencesリファレンス to the speakersスピーカー,
61
147000
2000
また 話者自身を評価した友人もいました
02:44
suchそのような as Nathanネイサン Myhrvold'sMyhrvold's speaking話し中 styleスタイル,
62
149000
2000
いい例はネイサン・ミアボルドの語り口や
02:46
or the one of Timティム Ferrissフェリス,
63
151000
2000
ティム・フェリスが経験した
02:48
whichどの mightかもしれない be considered考慮される a bitビット strenuous激しい at times.
64
153000
3000
非常に骨が折れそうな努力などです
02:51
The challengeチャレンジ here is, if I try to systematically体系的に do this,
65
156000
3000
さて この作業を組織的にやろうとすれば
02:54
I would probably多分 end終わり up with a lot of summaries要約,
66
159000
2000
最終的に私の元に残るのは
02:56
but not with manyたくさんの friends友達 in the end終わり.
67
161000
2000
たくさんの要約と数少ない友達でしょう
02:58
So I had to find a different異なる method方法,
68
163000
2000
だから代案を考えたのです
03:00
preferably好ましくは involving関与する total合計 strangers見知らぬ人.
69
165000
2000
なるべく他人を巻き込もうとしました
03:02
And luckily幸運にも there's a websiteウェブサイト for that calledと呼ばれる Mechanical機械的 Turkターク,
70
167000
3000
運よく Mechanical Turkというサイトを見つけました
03:05
whichどの is a websiteウェブサイト where you can post役職 tasksタスク
71
170000
2000
これは「自分でしたくない作業」を
03:07
that you don't want to do yourselfあなた自身,
72
172000
2000
他人にやってもらうウェブサイトです
03:09
suchそのような as "Please summarize要約する this textテキスト for me in six6 words言葉."
73
174000
3000
例えば「この文章を6語で要約して下さい」と投稿するのです
03:12
And I didn't allow許す any low-cost低価格 countries to work on this,
74
177000
3000
今回 人件費の安い国の人に頼むのはお断りしました
03:15
but I found見つけた out I could get a six-word6単語 summary概要 for just 10 centsセント,
75
180000
4000
しかし 6語要約がたったの10セントでやってもらえると判明したのです
03:19
whichどの I think is a prettyかなり good price価格.
76
184000
2000
結構お得だと思いました
03:21
Even then, unfortunately残念ながら,
77
186000
2000
残念ながら そうは言っても
03:23
it's not possible可能 to summarize要約する each TEDTalkTEDTalk individually個別に.
78
188000
3000
全てのTEDトークを1つ1つ要約するのは無理です
03:26
Because if you do the math数学, you have a thousand TEDTalksTEDTalks,
79
191000
2000
1,000個のTEDトークに
03:28
the pay支払う 10 centsセント each;
80
193000
2000
それぞれ10セントの支払いですが
03:30
you have to do more than one summary概要 for each of those talks交渉,
81
195000
3000
1回の要約で済むとは限りません
03:33
because some of them will probably多分 be, or are, really bad悪い.
82
198000
3000
ひどい失敗作ができる可能性があるからです
03:36
So I would end終わり up paying払う hundreds数百 of dollarsドル.
83
201000
3000
結局 数百ドルを払うはめになります
03:39
So I thought of a different異なる way
84
204000
2000
だから他の方法を考えました
03:41
by thinking考え, well, the talks交渉 revolve回転する around certainある themesテーマ.
85
206000
3000
TEDトークは「あるテーマ」を中心に話が展開されます
03:44
So what if I don't let people summarize要約する
86
209000
2000
そのため トークを個別に
03:46
individual個人 TEDTalksTEDTalks to six6 words言葉,
87
211000
2000
6語で要約するのではなく
03:48
but give them 10 TEDTalksTEDTalks at the same同じ time
88
213000
2000
10個のトークを一緒に渡して
03:50
and say, "Please do a six-word6単語 summary概要 for that one."
89
215000
3000
「これを6つの単語で要約してください」と頼むのです
03:53
I would cutカット my costsコスト by 90 percentパーセント.
90
218000
2000
コストを90%カットできます
03:55
So for $60,
91
220000
3000
60ドルの出費で
03:58
I could summarize要約する a thousand TEDTalksTEDTalks
92
223000
2000
1,000個あるTEDトークを
04:00
into just 600 summaries要約,
93
225000
2000
600個の要約に落とし込めます
04:02
whichどの would actually実際に be quiteかなり niceいい.
94
227000
2000
かなりいい感じですよね
04:04
Now some of you mightかもしれない actually実際に right now be thinking考え,
95
229000
2000
さて皆さんの何人かは たった今
04:06
It's downright完全に crazy狂った to have 10 TEDTalksTEDTalks summarized要約 into just six6 words言葉.
96
231000
3000
トーク10個を6語にするのはクレイジーだとお思いでしょう
04:09
But it's actually実際に not,
97
234000
2000
しかし実は違うのです
04:11
because there's an example by statistics統計 professor教授, Hansハンス Roslingロスリング.
98
236000
3000
統計学のロスリング教授による実例があります
04:14
I guess推測 manyたくさんの of you have seen見た one or more of his talks交渉.
99
239000
2000
彼のトークをいくつかご存じでしょう
04:16
He's got eight8 talks交渉 onlineオンライン,
100
241000
2000
TEDに8個も載っています
04:18
and those talks交渉 can basically基本的に be summed合計 up into just four4つの words言葉,
101
243000
3000
この8個のトークは概ね 4つの単語にまとめられます
04:21
because that's all he's basically基本的に showing表示 us,
102
246000
2000
なぜなら基本的に彼が示すのは
04:23
our intuition直感 is really bad悪い.
103
248000
2000
「直感が当てにならないこと」です
04:25
He always proves証明する us wrong違う.
104
250000
2000
「私たちは正しくない」と毎回証明します
04:27
So people on the Internetインターネット, some didn't do so well.
105
252000
3000
さて この作業の一部はうまくいきませんでした
04:30
I mean, when I asked尋ねた them to summarize要約する the 10 TEDTalksTEDTalks at the same同じ time,
106
255000
2000
トーク10個の要約を頼むと
04:32
some took取った the easy簡単 routeルート out.
107
257000
2000
手抜きをする人が現れました
04:34
They just had some general一般 commentコメント.
108
259000
3000
とりあえず ありがちな意見を書くのです
04:37
There were othersその他, and I found見つけた this quiteかなり cheeky乾いた.
109
262000
3000
他にも これは生意気ですが
04:40
They used their彼らの six6 words言葉 to talk back to me
110
265000
2000
作業者自身の6語を使って 私に
04:42
and ask尋ねる me if I'd been too much on GoogleGoogle lately最近.
111
267000
4000
「グーグルに没頭しすぎでは?」と尋ねてきたこともありました
04:46
And finally最後に alsoまた、, I never understood理解された this,
112
271000
3000
さらには 持論を6語で送ってきた人もいました
04:49
some people really came来た up with their彼らの own自分の versionバージョン of the truth真実.
113
274000
3000
「EbayとAmazonは健全さを売れない」
04:52
I don't know any TEDTalkTEDTalk that contains含まれる this.
114
277000
3000
私はこんな内容のTEDトークを知りません
04:55
But, oh well. In the end終わり, howeverしかしながら,
115
280000
2000
しかし 最終的には
04:57
and this is really amazing素晴らしい,
116
282000
2000
素晴らしいものとなりました
04:59
for each of those 10 TEDTalkTEDTalk clustersクラスタ that I submitted提出済み,
117
284000
2000
10個セットのトークそれぞれに
05:01
I actually実際に received受け取った meaningful意味のある summaries要約.
118
286000
2000
有意義な要約を得られたのです
05:03
Here are some of my favoritesお気に入り.
119
288000
2000
これらは私のお気に入りです
05:05
For example, for all the TEDTalksTEDTalks around foodフード,
120
290000
2000
食にまつわるトーク全てを要約して
05:07
someone誰か summed合計 this up into: "Foodフード shapingシェイピング body, brains頭脳 and environment環境,"
121
292000
2000
「食物は身体・脳・環境を形作る」
05:09
whichどの I think is prettyかなり good.
122
294000
2000
けっこういいですよね
05:11
Or happiness幸福: "Striving努力する toward〜に向かって happiness幸福 =
123
296000
2000
幸せにまつわるトーク全てを要約して
05:13
moving動く toward〜に向かって unhappiness不幸."
124
298000
2000
「幸せを追う=不幸を辿る」
05:15
So here I was.
125
300000
2000
さて本題に戻りましょう
05:17
I had started開始した out with a thousand TEDTalksTEDTalks
126
302000
2000
まず1,000個のTEDトークから始め
05:19
and I had 600 six-word6単語 summaries要約 for those.
127
304000
3000
これに対して 600個の6語要約を得ました
05:22
Actually実際に it sounded聞こえた niceいい in the beginning始まり,
128
307000
2000
最初はいい感じに聞こえました
05:24
but when you look at 600 summaries要約, it's quiteかなり a lot.
129
309000
2000
しかし600個の要約は結構な量で
05:26
It's a huge巨大 listリスト.
130
311000
2000
膨大なリストができました
05:28
So I thought, I probably多分 have to take this one stepステップ furtherさらに here
131
313000
4000
そこで もう一歩踏み込む必要があるだろうと思い
05:32
and create作成する summaries要約 of the summaries要約 -- and this is exactly正確に what I did.
132
317000
3000
「要約の要約」を実際に作ったのです
05:35
So I took取った the 600 summaries要約 that I had,
133
320000
2000
600個ある要約を
05:37
put them into nine9人 groupsグループ
134
322000
2000
TED.comでの評定を基に
05:39
accordingに従って to the ratings評価 that the talks交渉 had originally元々 received受け取った on TEDTED.comcom
135
324000
4000
9つのカテゴリーに分類して
05:43
and asked尋ねた people to do summaries要約 of those.
136
328000
3000
それらの要約を作業員に頼みました
05:46
Again, there were some misunderstandings誤解.
137
331000
2000
やはり 解釈違いもありました
05:48
For example, when I had a clusterクラスタ of all the beautiful綺麗な talks交渉,
138
333000
2000
「美しいトーク」の要約集を渡したとき
05:50
someone誰か thought I was just trying試す to find the ultimate究極 pick-up拾う lineライン.
139
335000
3000
「究極の口説き文句を探している」と勘違いされました
05:53
But in the end終わり, amazingly驚くほど,
140
338000
3000
ですが驚くことに 最終的には
05:56
again, people were ableできる to do it.
141
341000
2000
彼らはやってくれました
05:58
For example, all the courageous勇気のある TEDTalksTEDTalks:
142
343000
2000
「勇ましいトーク」に対しては
06:00
"People dying死ぬ," or "People suffering苦しみ," was alsoまた、 one,
143
345000
2000
「人々は死んでいく(悩んでいく)
06:02
"with easy簡単 solutionsソリューション around."
144
347000
2000
安易な解決策を選んで」
06:04
Or the recipeレシピ for the ultimate究極 jaw-dropping顎を落とす TEDTalkTEDTalk:
145
349000
2000
「びっくり仰天トーク」に対しては
06:06
"FlickrFlickr photos写真 of intergalactic銀河系間 classicalクラシック composer作曲家."
146
351000
3000
「銀河系間クラシック音楽作曲家のフリッカー写真集」
06:09
I mean that's the essenceエッセンス of it all.
147
354000
3000
核心を得ていると思います
06:12
Now I had my nine9人 groupsグループ,
148
357000
2000
さて 9つのカテゴリーに絞りました
06:14
but, I mean, it's already既に quiteかなり a reduction削減.
149
359000
3000
すでに結構な削減だと思うのですが・・
06:17
But of courseコース, once一度 you are that far遠い, you're not really satisfied満足.
150
362000
3000
しかし当然 まだまだ満足できないでしょう
06:20
I wanted to go all the way, all the way down the distillery蒸留所,
151
365000
3000
私は徹底的にやりたかったのです
06:23
starting起動 out with a thousand TEDTalksTEDTalks.
152
368000
2000
1,000個のトークから出発してね
06:25
I wanted to have a thousand TEDTalksTEDTalks summarized要約 into just six6 words言葉 --
153
370000
3000
1,000個のトークを6語だけにしたかったのです
06:28
whichどの would be a 99.9997 percentパーセント reduction削減 in contentコンテンツ.
154
373000
4000
それはトーク内容の99.9997%を削減したことになります
06:32
And I would only pay支払う $99.50 --
155
377000
3000
そして 私は100ドルにも満たない
06:35
so stay滞在 even below以下 a hundred dollarsドル for it.
156
380000
3000
99.50ドルだけを払いました
06:38
So I had 50 overall全体 summaries要約 done完了.
157
383000
2000
全部で50個の要約を終えたのです
06:40
This time I paid支払った 25 centsセント
158
385000
2000
この時は25セント払いました
06:42
because I thought the task仕事 was a bitビット harderもっと強く.
159
387000
3000
というのも作業がちょっと難しいと思ったからです
06:45
And unfortunately残念ながら when I first received受け取った the answers答え --
160
390000
2000
初めに要約を受け取ったとき
06:47
and here you'llあなたは see six6 of the answers答え --
161
392000
2000
ここに6通りの要約がありますが
06:49
I was a bitビット disappointed失望した.
162
394000
2000
私は少し落ち込みました
06:51
Because I think you'llあなたは agree同意する, they all summarize要約する some aspectアスペクト of TEDTED,
163
396000
3000
これらの要約が全て TEDの側面なのは分かるでしょう
06:54
but to me they feltフェルト a bitビット blandまばゆい,
164
399000
2000
しかし 私にとっては平凡であり
06:56
or they just had a certainある aspectアスペクト of TEDTED in them.
165
401000
3000
単に側面の1つを示しているように見えたのです
06:59
So I was almostほぼ ready準備完了 to give up
166
404000
3000
だからもう諦めようとしていました
07:02
when one night I playedプレーした around with these sentences文章
167
407000
2000
ある夜 これらを並べ変えていたら
07:04
and found見つけた out that there's actually実際に a beautiful綺麗な solution溶液 in here.
168
409000
4000
ここに素晴らしい答えを発見したのです
07:08
So here it is,
169
413000
3000
さあ いきますよ
07:11
a crowd-sourced群集元, six-word6単語 summary概要 of a thousand TEDTalksTEDTalks
170
416000
4000
1,000個あるTEDトークの6語要約をクラウドソーシングしました
07:15
at the value of $99.50:
171
420000
3000
支払った金額は99.50ドルでした
07:18
"Why the worry心配? I'd ratherむしろ wonderワンダー."
172
423000
2000
「なぜ悩むのか むしろ不思議だよ」
07:20
Thank you very much.
173
425000
2000
ありがとうございました
07:22
(Applause拍手)
174
427000
5000
(拍手)
Translated by Naoki Funahashi
Reviewed by SHIGERU MASUKAWA

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ABOUT THE SPEAKER
Sebastian Wernicke - Data scientist
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects.

Why you should listen

Dr. Sebastian Wernicke is the Chief Data Scientist of ONE LOGIC, a data science boutique that supports organizations across industries to make sense of their vast data collections to improve operations and gain strategic advantages. Wernicke originally studied bioinformatics and previously led the strategy and growth of Seven Bridges Genomics, a Cambridge-based startup that builds platforms for genetic analysis.

Before his career in statistics began, Wernicke worked stints as both a paramedic and successful short animated filmmaker. He's also the author of the TEDPad app, an irreverent tool for creating an infinite number of "amazing and really bad" and mostly completely meaningless talks. He's the author of the statistically authoritative and yet completely ridiculous "How to Give the Perfect TEDTalk."

More profile about the speaker
Sebastian Wernicke | Speaker | TED.com

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