ABOUT THE SPEAKER
Jean-Baptiste Michel - Data researcher
Jean-Baptiste Michel looks at how we can use large volumes of data to better understand our world.

Why you should listen

Jean-Baptiste Michel holds joint academic appointments at Harvard (FQEB Fellow) and Google (Visiting Faculty). His research focusses on using large volumes of data as tools that help better understand the world around us -- from the way diseases progress in patients over years, to the way cultures change in human societies over centuries. With his colleague Erez Lieberman Aiden, Jean-Baptiste is a Founding Director of Harvard's Cultural Observatory, where their research team pioneers the use of quantitative methods for the study of human culture, language and history. His research was featured on the covers of Science and Nature, on the front pages of the New York Times and the Boston Globe, in The Economist, Wired and many other venues. The online tool he helped create -- ngrams.googlelabs.com -- was used millions of times to browse cultural trends. Jean-Baptiste is an Engineer from Ecole Polytechnique (Paris), and holds an MS in Applied Mathematics and a PhD in Systems Biology from Harvard.

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TED2012

Jean-Baptiste Michel: The mathematics of history

ジャン=バティスト・ミシェル: 歴史の数学分析

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数学を使って歴史について何を語れるでしょうか?TEDのフェロー、ジャン=バティスト・ミシェルによると「意外と多く」です。言葉の変化や戦争の規模などの例を取り上げ、電子化された歴史が、その根底にある深い規則性の姿を見せ始めたことを紹介してくれます。
- Data researcher
Jean-Baptiste Michel looks at how we can use large volumes of data to better understand our world. Full bio

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

00:15
So it turnsターン out that mathematics数学 is a very powerful強力な language言語.
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0
3671
数学はとてもパワフルな言語だというのは周知の通りです
00:19
It has generated生成された considerableかなりの insight洞察力 in physics物理,
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3671
2312
物理学では多大な識見をもたらし
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in biology生物学 and economics経済,
2
5983
2100
生物学および経済学にも同様です
00:23
but not that much in the humanities人文科学 and in history歴史.
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8083
2817
しかし 人文学科や歴史となると そうでもありません
00:26
I think there's a belief信念 that it's just impossible不可能,
4
10900
2283
人類の行動を数値化するのは不可能だという
00:29
that you cannotできない quantify定量化する the doings行為 of mankind人類,
5
13183
2646
思い込みがあるのでしょう
00:31
that you cannotできない measure測定 history歴史.
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15829
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つまり「歴史は量る事ができない」という思い込みが
00:34
But I don't think that's right.
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18348
1527
しかしこの見解は間違っています
00:35
I want to showショー you a coupleカップル of examples why.
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19875
2042
いくつか例をお見せしましょう
00:37
So my collaborator協力者 Erezエレス and I were considering考える the following以下 fact事実:
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21917
2958
共同研究者のエレズと僕は次のように考えました
00:40
that two kings王様 separated分離された by centuries世紀
10
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2729
何世紀もの時間を隔てた王様2人は
00:43
will speak話す a very different異なる language言語.
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1767
まったく異なった言葉を話します
00:45
That's a powerful強力な historical歴史的 force.
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29371
2304
これは歴史による強い力と言えます
00:47
So the kingキング of Englandイングランド, Alfredアルフレッド the Great,
13
31675
1773
イングランドの王 アルフレッド大王が
00:49
will use a vocabulary単語 and grammar文法
14
33448
1640
使っていた語彙と文法は
00:50
that is quiteかなり different異なる from the kingキング of hipヒップ hopホップ, Jay-Zジェイ・Z.
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35088
3700
ヒップホップの王様 ジェイ・Z とはかなり違います
00:54
(Laughter笑い)
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38788
1666
(笑)
00:56
Now it's just the way it is.
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2171
これが現実です
00:58
Language言語 changes変更 over time, and it's a powerful強力な force.
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42625
2292
時と共に言葉は変わるのです
01:00
So Erezエレス and I wanted to know more about that.
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44917
2287
僕たちはこの事実を掘り下げました
01:03
So we paid支払った attention注意 to a particular特に grammatical文法 ruleルール, past-tense過去形 conjugation共役.
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3657
そこで 文法における過去形に注目しました
01:06
So you just add追加する "edエド" to a verb動詞 at the end終わり to signify意味する the past過去.
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50861
3264
英語では 動詞に "ed" を付けて過去を表します
01:10
"Today今日 I walk歩く. Yesterday昨日 I walked歩いた."
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54125
1927
今日歩くは "walk" 昨日だったら "walked"
01:11
But some verbs動詞 are irregular不規則な.
23
56052
1344
しかし不規則な動詞もあります
01:13
"Yesterday昨日 I thought."
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57396
1396
think の過去形は thought です。
01:14
Now what's interesting面白い about that
25
58792
1666
興味深いのは
01:16
is irregular不規則な verbs動詞 betweenの間に Alfredアルフレッド and Jay-Zジェイ・Z have become〜になる more regular定期的.
26
60458
3830
アルフレッド大王の時代と比べるとジェイ・Zの動詞は
規則性が高くなっています
01:20
Like the verb動詞 "to wed結婚した" that you see here has become〜になる regular定期的.
27
64288
2735
例えばこの "wed" (結婚する)という動詞は
規則動詞なになりました
01:22
So Erezエレス and I followed続く the fate運命 of over 100 irregular不規則な verbs動詞
28
67023
4022
僕たちは100以上の英語の不規則動詞の運命を
01:26
throughを通して 12 centuries世紀 of English英語 language言語,
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71045
1919
12世紀にも渡って追跡してみました
01:28
and we saw that there's actually実際に a very simple単純 mathematical数学 patternパターン
30
72964
2911
すると 歴史上の複雑な変化を表す
01:31
that captures捕獲 this complex複合体 historical歴史的 change変化する,
31
75875
2542
とてもシンプルな数学的パターンが浮かび上がりました
01:34
namelyすなわち, if a verb動詞 is 100 times more frequent頻繁な than another別の,
32
78417
3660
ある動詞が他より100倍の頻度で使われていた場合
01:37
it regularizes規則正しい 10 times slowerもっとゆっくり.
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82077
2665
10分の1の速度で規則動詞に変わるという法則です
01:40
That's a pieceピース of history歴史, but it comes来る in a mathematical数学 wrappingラッピング.
34
84742
3935
歴史的事実ですが 数学的な見方です
01:44
Now in some cases症例 math数学 can even help explain説明する,
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88677
3654
数学は 歴史に働く力を
01:48
or propose提案する explanations説明 for, historical歴史的 forces.
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92331
2879
説明することができる場合もあります
01:51
So here Steveスティーブ Pinkerピンカ and I
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95210
1832
スティーブン・ピンカーと僕は
01:52
were considering考える the magnitudeマグニチュード of wars戦争 during the last two centuries世紀.
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97042
3852
過去2世紀にあった戦争の規模について考えました
01:56
There's actually実際に a well-knownよく知られている regularity規則性 to them
39
100894
2495
よく知られた法則があります
01:59
where the number of wars戦争 that are 100 times deadlier致命的な
40
103389
3422
100倍被害が大きい戦争の数は
02:02
is 10 times smaller小さい.
41
106811
1952
10分の1だということです
02:04
So there are 30 wars戦争 that are about as deadly致命的 as the Six6人 Days日々 War戦争,
42
108763
3344
六日戦争と同規模の戦争は30ありましたが
02:08
but there's only four4つの wars戦争 that are 100 times deadlier致命的な --
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112107
2820
第一次世界大戦のように100倍規模の戦争は
02:10
like World世界 War戦争 I.
44
114927
1977
4回しかありませんでした
02:12
So what kind種類 of historical歴史的 mechanism機構 can produce作物 that?
45
116904
2923
どのような歴史的なメカニズムが働いているのでしょう?
02:15
What's the origin原点 of this?
46
119827
2000
この現象の原因は何なのでしょうか?
02:17
So Steveスティーブ and I, throughを通して mathematical数学 analysis分析,
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121827
2265
僕たちは数学的分析を使い
02:19
propose提案する that there's actually実際に a very simple単純 phenomenon現象 at the rootルート of this,
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124092
4241
実はとてもシンプルな現象が根幹にあると提案します
02:24
whichどの lies in our brains頭脳.
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128333
1690
これは人間の脳の中にあります
02:25
This is a very well-knownよく知られている feature特徴
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130023
2019
人間は量を相対的に捉えるという
02:27
in whichどの we perceive知覚する quantities in relative相対 ways方法 --
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132042
2975
良く知られている特徴があります
02:30
quantities like the intensity強度 of light or the loudnessラウドネス of a sound.
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135017
3716
光の強さや音の大きさなどがそうです
02:34
For instanceインスタンス, committingコミットする 10,000 soldiers兵隊 to the next battle戦い sounds like a lot.
53
138733
5309
例えば1万人もの兵士を戦場に派遣するのは
非常に多く感じます
02:39
It's relatively比較的 enormous巨大な if you've already既に committedコミットした 1,000 soldiers兵隊 previously前に.
54
144042
3444
その前に既に千人派遣していたとしたら多大です
02:43
But it doesn't sound so much,
55
147486
1827
しかし もし既に10万人投入していたとしたら
02:45
it's not relatively比較的 enough十分な, it won't〜されません make a difference
56
149313
3020
1万人という数はそれほど大きく感じず
02:48
if you've already既に committedコミットした 100,000 soldiers兵隊 previously前に.
57
152333
2952
相対的に少なく 大した違いはありません
02:51
So you see that because of the way we perceive知覚する quantities,
58
155285
3613
これは 人間の数量の捉え方に起因します
02:54
as the war戦争 dragsドラッグ on,
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158898
1767
戦争が長引くにつれて
02:56
the number of soldiers兵隊 committedコミットした to it and the casualties死傷者
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160665
3085
投入される兵士の数と死傷の数は
02:59
will increase増加する not linearly線形に --
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163750
1683
線形には増えません
03:01
like 10,000, 11,000, 12,000 --
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165433
1888
1万、1万1千、1万2千... のようには
03:03
but exponentially指数関数的に -- 10,000, later後で 20,000, later後で 40,000.
63
167321
4275
1万 2万 その後4 万のように指数的に増えます
03:07
And so that explains説明する this patternパターン that we've私たちは seen見た before.
64
171596
3085
この現象がさきほどのパターンを説明できます
03:10
So here mathematics数学 is ableできる to linkリンク a well-knownよく知られている feature特徴 of the individual個人 mindマインド
65
174681
5498
このように 数学は脳に関する良く知られた特徴を
03:16
with a long-term長期 historical歴史的 patternパターン
66
180179
2989
長期に渡る歴史的パターンとリンクさせることができました
03:19
that unfolds展開する over centuries世紀 and across横断する continents大陸.
67
183168
2857
何世紀にも渡り 幾つもの大陸を超える歴史です
03:21
So these typesタイプ of examples, today今日 there are just a few少数 of them,
68
186025
4017
このような発見の例は今のところ少ないですが
03:25
but I think in the next decade10年 they will become〜になる commonplace普段の.
69
190042
2689
今後10年ではもっと一般的になっているでしょう
03:28
The reason理由 for that is that the historical歴史的 record記録
70
192731
2392
なぜなら歴史の記録は素晴らしい早さで
03:31
is becoming〜になる digitizedデジタル化された at a very fast速い paceペース.
71
195123
2460
電子化されているからです
03:33
So there's about 130 million百万 books
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197583
2610
約1億3千万冊の本が
03:36
that have been written書かれた since以来 the dawn夜明け of time.
73
200193
2311
太古の昔から今までの間に書かれました
03:38
Companies会社 like GoogleGoogle have digitizedデジタル化された manyたくさんの of them --
74
202504
2454
Googleのような会社は多くの書籍を--
03:40
above上の 20 million百万 actually実際に.
75
204958
1584
実際に2千万冊以上を電子化しています
03:42
And when the stuffもの of history歴史 is available利用可能な in digitalデジタル form,
76
206542
3578
歴史の真実が電子媒体で手に入ると
03:46
it makes作る it possible可能 for a mathematical数学 analysis分析
77
210120
2380
数学的分析はとても手軽に素早く
03:48
to very quickly早く and very conveniently便利に
78
212500
2375
行うことができるようになり
03:50
reviewレビュー trendsトレンド in our history歴史 and our culture文化.
79
214875
2725
歴史と文化のトレンドを調べることができます
03:53
So I think in the next decade10年,
80
217600
2721
次の10年間で 科学と人文学科は
03:56
the sciences科学 and the humanities人文科学 will come closerクローザー together一緒に
81
220321
2750
お互いに近くなり
03:58
to be ableできる to answer回答 deep深い questions質問 about mankind人類.
82
223071
3329
人類についての深い問いに答える事ができるようになります
04:02
And I think that mathematics数学 will be a very powerful強力な language言語 to do that.
83
226400
4121
そして数学はそのためのパワフルなツールになると思います
04:06
It will be ableできる to reveal明らかにする new新しい trendsトレンド in our history歴史,
84
230521
3146
歴史の中に新しいトレンドを見いだし
04:09
sometimes時々 to explain説明する them,
85
233667
1750
説明することができるようになるでしょう
04:11
and maybe even in the future未来 to predict予測する what's going to happen起こる.
86
235417
3306
ひょっとすると未来の予測も可能になるかもしれません
04:14
Thank you very much.
87
238723
1491
ありがとうございました
04:16
(Applause拍手)
88
240214
3678
(拍手)
Translated by Shuichi Sakai
Reviewed by Mizuki Anzai

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