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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

Soそう itそれ turnsターン outでる thatそれ mathematics数学 is aa very非常に powerful強力な language言語.
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
00:15
Itそれ has持っている generated生成された considerableかなりの insight洞察力 in physics物理,
物理学では多大な識見をもたらし
00:19
in biology生物学 andそして economics経済,
生物学および経済学にも同様です
00:21
butだけど notない thatそれ muchたくさん in theその humanities人文科学 andそして in history歴史.
しかし 人文学科や歴史となると そうでもありません
00:23
I think思う there'sそこに aa belief信念 thatそれ it'sそれは justちょうど impossible不可能,
人類の行動を数値化するのは不可能だという
00:26
thatそれ you君は cannotできない quantify定量化する theその doings行為 of mankind人類,
思い込みがあるのでしょう
00:29
thatそれ you君は cannotできない measure測定 history歴史.
つまり「歴史は量る事ができない」という思い込みが
00:31
Butだけど I don'tしない think思う that'sそれは right.
しかしこの見解は間違っています
00:34
I want欲しいです to showショー you君は aa coupleカップル of examples whyなぜ.
いくつか例をお見せしましょう
00:35
Soそう myじぶんの collaborator協力者 Erezエレーズ andそして I wereあった considering考える theその following以下 fact事実:
共同研究者のエレズと僕は次のように考えました
00:37
thatそれ two kings王様 separated分離された by〜によって centuries世紀
何世紀もの時間を隔てた王様2人は
00:40
will意志 speak話す aa very非常に different異なる language言語.
まったく異なった言葉を話します
00:43
That'sそれは aa powerful強力な historical歴史的 force.
これは歴史による強い力と言えます
00:45
Soそう theその kingキング of Englandイングランド, Alfredアルフレッド theその Greatすばらしいです,
イングランドの王 アルフレッド大王が
00:47
will意志 useつかいます aa vocabulary単語 andそして grammar文法
使っていた語彙と文法は
00:49
thatそれ is quiteかなり different異なる fromから theその kingキング of hipヒップ hopホップ, Jay-Zジェイ・Z.
ヒップホップの王様 ジェイ・Z とはかなり違います
00:50
(Laughter笑い)
(笑)
00:54
Now it'sそれは justちょうど theその way方法 itそれ is.
これが現実です
00:56
Language言語 changes変更 over以上 time時間, andそして it'sそれは aa powerful強力な force.
時と共に言葉は変わるのです
00:58
Soそう Erezエレーズ andそして I wanted欲しい to know知っている moreもっと about thatそれ.
僕たちはこの事実を掘り下げました
01:00
Soそう we我々 paid支払った attention注意 to aa particular特に grammatical文法 ruleルール, past-tense過去形 conjugation共役.
そこで 文法における過去形に注目しました
01:03
Soそう you君は justちょうど add追加する "edエド" to aa verb動詞 at〜で theその end終わり to signify意味する theその past過去.
英語では 動詞に "ed" を付けて過去を表します
01:06
"Today今日 I walk歩く. Yesterday昨日 I walked歩いた."
今日歩くは "walk" 昨日だったら "walked"
01:10
Butだけど some一部 verbs動詞 are irregular不規則な.
しかし不規則な動詞もあります
01:11
"Yesterday昨日 I thought思想."
think の過去形は thought です。
01:13
Now what's何ですか interesting面白い about thatそれ
興味深いのは
01:14
is irregular不規則な verbs動詞 betweenの間に Alfredアルフレッド andそして Jay-Zジェイ・Z have持ってる become〜になる moreもっと regular定期的.
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
01:16
Like好きな theその verb動詞 "to wed結婚した" thatそれ you君は see見る hereここに has持っている become〜になる regular定期的.
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
01:20
Soそう Erezエレーズ andそして I followed続く theその fate運命 of over以上 100 irregular不規則な verbs動詞
僕たちは100以上の英語の不規則動詞の運命を
01:22
throughを通して 12 centuries世紀 of English英語 language言語,
12世紀にも渡って追跡してみました
01:26
andそして we我々 saw見た thatそれ there'sそこに actually実際に aa very非常に simple単純 mathematical数学 patternパターン
すると 歴史上の複雑な変化を表す
01:28
thatそれ captures捕獲 thisこの complex複合体 historical歴史的 change変化する,
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
01:31
namelyすなわち, ifif aa verb動詞 is 100 times moreもっと frequent頻繁な thanより another別の,
ある動詞が他より100倍の頻度で使われていた場合
01:34
itそれ regularizes規則正しい 10 times slowerもっとゆっくり.
10分の1の速度で規則動詞に変わるという法則です
01:37
That'sそれは aa pieceピース of history歴史, butだけど itそれ comes来る in aa mathematical数学 wrappingラッピング.
歴史的事実ですが 数学的な見方です
01:40
Now in some一部 cases症例 math数学 canできる even偶数 help助けて explain説明する,
数学は 歴史に働く力を
01:44
orまたは propose提案する explanations説明 forために, historical歴史的 forces.
説明することができる場合もあります
01:48
Soそう hereここに Steveスティーブ Pinkerピッカー andそして I
スティーブン・ピンカーと僕は
01:51
wereあった considering考える theその magnitudeマグニチュード of wars戦争 during theその last最終 two centuries世紀.
過去2世紀にあった戦争の規模について考えました
01:52
There'sそこに actually実際に aa well-knownよく知られている regularity規則性 to themそれら
よく知られた法則があります
01:56
whereどこで theその number of wars戦争 thatそれ are 100 times deadlier致命的な
100倍被害が大きい戦争の数は
01:59
is 10 times smaller小さい.
10分の1だということです
02:02
Soそう thereそこ are 30 wars戦争 thatそれ are about asとして deadly致命的 asとして theその Six6 Days日々 War戦争,
六日戦争と同規模の戦争は30ありましたが
02:04
butだけど there'sそこに onlyのみ four4つの wars戦争 thatそれ are 100 times deadlier致命的な ---
第一次世界大戦のように100倍規模の戦争は
02:08
like好きな World世界 War戦争 I.
4回しかありませんでした
02:10
Soそう what kind種類 of historical歴史的 mechanism機構 canできる produce作物 thatそれ?
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?
02:12
What's何ですか theその origin原点 of thisこの?
この現象の原因は何なのでしょうか?
02:15
Soそう Steveスティーブ andそして I, throughを通して mathematical数学 analysis分析,
僕たちは数学的分析を使い
02:17
propose提案する thatそれ there'sそこに actually実際に aa very非常に simple単純 phenomenon現象 at〜で theその rootルート of thisこの,
実はとてもシンプルな現象が根幹にあると提案します
02:19
whichどの lies in our我々の brains頭脳.
これは人間の脳の中にあります
02:24
Thisこの is aa very非常に well-knownよく知られている feature特徴
人間は量を相対的に捉えるという
02:25
in whichどの we我々 perceive知覚する quantities in relative相対 ways方法 ---
良く知られている特徴があります
02:27
quantities like好きな theその intensity強度 of light orまたは theその loudnessラウドネス of aa sound.
光の強さや音の大きさなどがそうです
02:30
Forために instanceインスタンス, committingコミットする 10,000 soldiers兵隊 to theその next battle戦い sounds like好きな aa lotロット.
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
02:34
It'sそれは relatively比較的 enormous巨大な ifif you'veあなたは already既に committedコミットした 1,000 soldiers兵隊 previously前に.
その前に既に千人派遣していたとしたら多大です
02:39
Butだけど itそれ doesn'tしない sound soそう muchたくさん,
しかし もし既に10万人投入していたとしたら
02:43
it'sそれは notない relatively比較的 enough十分な, itそれ won't〜されません make作る aa difference
1万人という数はそれほど大きく感じず
02:45
ifif you'veあなたは already既に committedコミットした 100,000 soldiers兵隊 previously前に.
相対的に少なく 大した違いはありません
02:48
Soそう you君は see見る thatそれ becauseなぜなら of theその way方法 we我々 perceive知覚する quantities,
これは 人間の数量の捉え方に起因します
02:51
asとして theその war戦争 dragsドラッグ on,
戦争が長引くにつれて
02:54
theその number of soldiers兵隊 committedコミットした to itそれ andそして theその casualties死傷者
投入される兵士の数と死傷の数は
02:56
will意志 increase増加する notない linearly線形に ---
線形には増えません
02:59
like好きな 10,000, 11,000, 12,000 ---
1万、1万1千、1万2千... のようには
03:01
butだけど exponentially指数関数的に --- 10,000, later後で 20,000, later後で 40,000.
1万 2万 その後4 万のように指数的に増えます
03:03
Andそして soそう thatそれ explains説明する thisこの patternパターン thatそれ we've私たちは seen見た before.
この現象がさきほどのパターンを説明できます
03:07
Soそう hereここに mathematics数学 is ableできる to linkリンク aa well-knownよく知られている feature特徴 of theその individual個人 mindマインド
このように 数学は脳に関する良く知られた特徴を
03:10
with〜と aa long-term長期 historical歴史的 patternパターン
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
03:16
thatそれ unfolds展開する over以上 centuries世紀 andそして across横断する continents大陸.
何世紀にも渡り 幾つもの大陸を超える歴史です
03:19
Soそう theseこれら typesタイプ of examples, today今日 thereそこ are justちょうど aa few少数 of themそれら,
このような発見の例は今のところ少ないですが
03:21
butだけど I think思う in theその next decade10年 they彼ら will意志 become〜になる commonplace普段の.
今後10年ではもっと一般的になっているでしょう
03:25
Theその reason理由 forために thatそれ is thatそれ theその historical歴史的 record記録
なぜなら歴史の記録は素晴らしい早さで
03:28
is becoming〜になる digitizedデジタル化された at〜で aa very非常に fast速い paceペース.
電子化されているからです
03:31
Soそう there'sそこに about 130 million百万 books
約1億3千万冊の本が
03:33
thatそれ have持ってる beenされている written書かれた since以来 theその dawn夜明け of time時間.
太古の昔から今までの間に書かれました
03:36
Companies企業 like好きな Googlegoogle have持ってる digitizedデジタル化された manyたくさんの of themそれら ---
Googleのような会社は多くの書籍を--
03:38
above上の 20 million百万 actually実際に.
実際に2千万冊以上を電子化しています
03:40
Andそして whenいつ theその stuffもの of history歴史 is available利用可能な in digitalデジタル form,
歴史の真実が電子媒体で手に入ると
03:42
itそれ makes作る itそれ possible可能 forために aa mathematical数学 analysis分析
数学的分析はとても手軽に素早く
03:46
to very非常に quickly早く andそして very非常に conveniently便利に
行うことができるようになり
03:48
reviewレビュー trendsトレンド in our我々の history歴史 andそして our我々の culture文化.
歴史と文化のトレンドを調べることができます
03:50
Soそう I think思う in theその next decade10年,
次の10年間で 科学と人文学科は
03:53
theその sciences科学 andそして theその humanities人文科学 will意志 come来る closerクローザー together一緒に
お互いに近くなり
03:56
to be〜する ableできる to answer回答 deep深い questions質問 about mankind人類.
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
03:58
Andそして I think思う thatそれ mathematics数学 will意志 be〜する aa very非常に powerful強力な language言語 to do行う thatそれ.
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
04:02
Itそれ will意志 be〜する ableできる to reveal明らかにする new新しい trendsトレンド in our我々の history歴史,
歴史の中に新しいトレンドを見いだし
04:06
sometimes時々 to explain説明する themそれら,
説明することができるようになるでしょう
04:09
andそして maybe多分 even偶数 in theその future未来 to predict予測する what's何ですか going行く to happen起こる.
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
04:11
Thank感謝 you君は very非常に muchたくさん.
ありがとうございました
04:14
(Applause拍手)
(拍手)
04:16
Translated by Shuichi Sakai
Reviewed by Mizuki Anzai

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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.

More profile about the speaker
Jean-Baptiste Michel | Speaker | TED.com