TEDSalon London Fall 2012
Markham Nolan: How to separate fact and fiction online
マーカム・ノーラン 「オンライン上で 事実とフィクションを区別する方法」
Filmed:
Readability: 3.7
1,386,207 views
この話が終わる頃には、YouTubeで864時間分のビデオ、FacebookとInstagramで250万枚の写真が増えているでしょう。では、私達はこのような情報の洪水を、どう整理したらいいのでしょうか。ロンドンでのTEDSalonでマーカム・ノーランが語るのは、彼がチームとともにリアル・タイムで情報を確認するために使う、調査のテクニックです。ハリケーンに襲われた自由の女神の写真やシリアから流出したビデオは本物でしょうか。
Markham Nolan - Journalist
The managing editor of Storyful.com, Markham Nolan has watched journalism evolve from the pursuit of finding facts to the act of verifying those floating in the ether. Full bio
The managing editor of Storyful.com, Markham Nolan has watched journalism evolve from the pursuit of finding facts to the act of verifying those floating in the ether. Full bio
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00:16
I've been a journalist now since I was about 17,
0
635
2621
17才の頃から
ジャーナリストをしていますが
ジャーナリストをしていますが
00:19
and it's an interesting industry to be in at the moment,
1
3256
3560
この業界は今 とても面白いです
00:22
because as you all know, there's a huge amount of upheaval
2
6816
2336
ご存じの通り メディア業界では
00:25
going on in media, and most of you probably know this
3
9152
2480
ものすごい変化が
起きているからです
起きているからです
00:27
from the business angle, which is that the business model
4
11632
3223
ただ ほとんどの人は
ビジネスモデルの崩壊や
ビジネスモデルの崩壊や
00:30
is pretty screwed, and as my grandfather would say,
5
14855
2943
Googleの一人勝ちといった
00:33
the profits have all been gobbled up by Google.
6
17798
2714
観点から変化を捉えています
00:36
So it's a really interesting time to be a journalist,
7
20512
2344
ジャーナリストとして
本当に面白いですが
本当に面白いですが
00:38
but the upheaval that I'm interested in is not on the output side.
8
22856
3084
私が興味あるのは記事自体の
変化ではありません
変化ではありません
00:41
It's on the input side. It's concern with
9
25940
3095
書く前の段階の変化
つまり情報入手や ―
つまり情報入手や ―
00:44
how we get information and how we gather the news.
10
29035
2498
取材方法に関心があります
00:47
And that's changed, because we've had a huge shift
11
31533
3071
力関係は新聞社から読者へと
00:50
in the balance of power from
12
34604
2238
大きくシフトし
00:52
the news organizations to the audience.
13
36842
2017
取材が様変わりしたからです
00:54
And the audience for such a long time was in a position
14
38859
2215
読み手はこれまで ニュースに
00:56
where they didn't have any way of affecting news
15
41074
2690
影響も変化も与えられませんでした
00:59
or making any change. They couldn't really connect.
16
43764
2267
接点がなかったのです
01:01
And that's changed irrevocably.
17
46031
1476
でも状況は変わりました
01:03
My first connection with the news media was
18
47507
2889
私が初めてメディアに関心をもったのは
01:06
in 1984, the BBC had a one-day strike.
19
50396
3811
1984年 BBCがストを実施したときです
01:10
I wasn't happy. I was angry. I couldn't see my cartoons.
20
54207
3288
マンガまで休みになり
怒っていたのです
怒っていたのです
01:13
So I wrote a letter.
21
57495
2547
だから手紙を書きました
01:15
And it's a very effective way of ending your hate mail:
22
60042
2849
嫌がらせの手紙に
最高の結びは こうです
最高の結びは こうです
01:18
"Love Markham, Aged 4." Still works.
23
62891
3087
「愛を込めて マーカム ４才」
これは今でも通用します
これは今でも通用します
01:21
I'm not sure if I had any impact on the one-day strike,
24
65978
3011
ストに与えた
インパクトは不明です
インパクトは不明です
01:24
but what I do know is that it took them three weeks to get back to me.
25
68989
2682
ただ わかったのは
返事に３週間もかかったこと
返事に３週間もかかったこと
01:27
And that was the round journey. It took that long for anyone
26
71671
2160
行動を起こして 結果を知りたくても
01:29
to have any impact and get some feedback.
27
73831
2193
そんなに時間がかかったのです
01:31
And that's changed now because, as journalists,
28
76024
2482
それもすっかり変わりました
01:34
we interact in real time. We're not in a position
29
78506
3166
誰もが瞬時にやり取りします
01:37
where the audience is reacting to news.
30
81672
2334
読者が記事に反応した時代は終わり
01:39
We're reacting to the audience, and we're actually relying on them.
31
84006
3757
今ではジャーナリストが
読者に頼っているのです
読者に頼っているのです
01:43
They're helping us find the news. They're helping us
32
87763
2386
読者がニュースを探してくれます
01:46
figure out what is the best angle to take and what is the stuff that they want to hear.
33
90149
4770
取材の切り口も 皆が知りたい事も
読者が教えてくれます
読者が教えてくれます
01:50
So it's a real-time thing. It's much quicker. It's happening
34
94919
3904
全部リアルタイムで
あっという間です
あっという間です
01:54
on a constant basis, and the journalist is always playing catch up.
35
98823
5917
いつもこんな状態で
追いつくのに必死です
追いつくのに必死です
02:00
To give an example of how we rely on the audience,
36
104740
2633
どのくらい読者に頼っているか ―
02:03
on the 5th of September in Costa Rica, an earthquake hit.
37
107373
4537
９月５日 コスタリカの
地震を例に 見てみましょう
地震を例に 見てみましょう
02:07
It was a 7.6 magnitude. It was fairly big.
38
111910
2326
M7.6の大地震でした
02:10
And 60 seconds is the amount of time it took
39
114236
2880
地震が起きて60秒後 ―
02:13
for it to travel 250 kilometers to Managua.
40
117116
2565
250km先のマナグアが揺れました
02:15
So the ground shook in Managua 60 seconds after it hit the epicenter.
41
119681
4145
マナグアが揺れるまでに
60秒かかっているのです
60秒かかっているのです
02:19
Thirty seconds later, the first message went onto Twitter,
42
123826
2656
その30秒後
第一報がツイートされます
第一報がツイートされます
02:22
and this was someone saying "temblor," which means earthquake.
43
126482
2861
"temblor" 地震というつぶやきでした
02:25
So 60 seconds was how long it took
44
129343
2337
地震が到達するのに
02:27
for the physical earthquake to travel.
45
131680
1906
60秒かかりました
02:29
Thirty seconds later news of that earthquake had traveled
46
133586
2560
その30秒後には 地震のニュースが
02:32
all around the world, instantly. Everyone in the world,
47
136146
2974
瞬時に世界中を駆け巡ります
02:35
hypothetically, had the potential to know that an earthquake
48
139120
3197
世界中の誰もが マナグアの地震を
02:38
was happening in Managua.
49
142317
2414
知り得たのです
02:40
And that happened because this one person had
50
144731
2351
きっかけは最初の１人が
02:42
a documentary instinct, which was to post a status update,
51
147082
3949
状況を伝えたいと思い
投稿したことです
投稿したことです
02:46
which is what we all do now, so if something happens,
52
151031
2532
いまは誰もが投稿します
02:49
we put our status update, or we post a photo,
53
153563
2082
最新情報や写真やビデオは
02:51
we post a video, and it all goes up into the cloud in a constant stream.
54
155645
3778
絶え間なくクラウドに
流れ込んでいきます
流れ込んでいきます
02:55
And what that means is just constant,
55
159423
2761
常に膨大なデータが
02:58
huge volumes of data going up.
56
162184
2406
アップロードされています
03:00
It's actually staggering. When you look at the numbers,
57
164590
2281
データによれば
03:02
every minute there are 72 more hours
58
166871
2991
YouTubeでは毎分72時間以上の
ビデオが投稿されます
ビデオが投稿されます
03:05
of video on YouTube.
59
169862
1382
YouTubeでは毎分72時間以上の
ビデオが投稿されます
ビデオが投稿されます
03:07
So that's, every second, more than an hour of video gets uploaded.
60
171244
3282
１秒間に１時間分を超える
投稿があるのです
投稿があるのです
03:10
And in photos, Instagram, 58 photos are uploaded to Instagram a second.
61
174526
4256
Instagramでは１秒に58枚の写真 ―
03:14
More than three and a half thousand photos go up onto Facebook.
62
178782
3756
Facebookでは 3,500枚以上の
写真が投稿されます
写真が投稿されます
03:18
So by the time I'm finished talking here, there'll be 864
63
182538
3708
だから 私がこの話を終える頃には
03:22
more hours of video on Youtube than there were when I started,
64
186246
3618
YouTubeには864時間分のビデオ ―
03:25
and two and a half million more photos on Facebook and Instagram than when I started.
65
189864
3863
FacebookとInstagramには
250万枚の写真が投稿されています
250万枚の写真が投稿されています
03:29
So it's an interesting position to be in as a journalist,
66
193727
3932
あらゆる情報が入手可能な立場は
03:33
because we should have access to everything.
67
197659
2416
ジャーナリストにとって面白い状況です
03:35
Any event that happens anywhere in the world, I should be able to know about it
68
200075
2898
世界中の出来事を
03:38
pretty much instantaneously, as it happens, for free.
69
202973
3931
ほぼ同時に しかもタダで
知ることができます
知ることができます
03:42
And that goes for every single person in this room.
70
206904
3165
この状況は 誰にとっても同じです
03:45
The only problem is, when you have that much information,
71
210069
2610
ただ問題があって 情報が大量になると
03:48
you have to find the good stuff, and that can be
72
212679
2287
価値があるものを見つけるのが
03:50
incredibly difficult when you're dealing with those volumes.
73
214966
1988
難しくなります
03:52
And nowhere was this brought home more than during
74
216954
2319
これを痛切に感じたのが
03:55
Hurricane Sandy. So what you had in Hurricane Sandy was
75
219273
2904
ハリケーン・サンディのときです
03:58
a superstorm, the likes of which we hadn't seen for a long time,
76
222177
3027
長らく経験していなかった
巨大ハリケーンが
巨大ハリケーンが
04:01
hitting the iPhone capital of the universe -- (Laughter) --
77
225204
3143
iPhoneの総本山を襲ったのです
（笑）
（笑）
04:04
and you got volumes of media like we'd never seen before.
78
228347
4215
さらに多種多様なメディアを
みんなが持っています
みんなが持っています
04:08
And that meant that journalists had to deal with fakes,
79
232562
2744
だからニセモノや
04:11
so we had to deal with old photos that were being reposted.
80
235306
2916
再投稿された古い写真 ―
04:14
We had to deal with composite images
81
238222
2248
過去の写真を使った合成写真を
04:16
that were merging photos from previous storms.
82
240470
3183
ジャーナリストは
見分ける必要があります
見分ける必要があります
04:19
We had to deal with images from films like "The Day After Tomorrow." (Laughter)
83
243653
5234
映画『デイ・アフター・トゥモロー』の
写真まで混じっています （笑）
写真まで混じっています （笑）
04:24
And we had to deal with images that were so realistic
84
248887
2834
中には リアルすぎて
04:27
it was nearly difficult to tell if they were real at all.
85
251721
2370
本物かどうかわからないものも
04:29
(Laughter)
86
254091
4313
（笑）
04:34
But joking aside, there were images like this one from Instagram
87
258404
3724
冗談はさておき
Instagramからの この写真では
Instagramからの この写真では
04:38
which was subjected to a grilling by journalists.
88
262128
2276
徹底した検証が必要でした
04:40
They weren't really sure. It was filtered in Instagram.
89
264404
2233
Instagramでフィルタが
かけられています
かけられています
04:42
The lighting was questioned. Everything was questioned about it.
90
266637
2523
光の当たり方が疑わしく見えました
04:45
And it turned out to be true. It was from Avenue C
91
269160
2293
でも これは本物でした
04:47
in downtown Manhattan, which was flooded.
92
271453
2160
水没したマンハッタン アベニューCです
04:49
And the reason that they could tell that it was real
93
273613
2100
本物と判明したのは
04:51
was because they could get to the source, and in this case,
94
275713
2089
情報源が特定できたからです
04:53
these guys were New York food bloggers.
95
277802
2107
NYのフード・ブロガーで
04:55
They were well respected. They were known.
96
279909
2030
よく知られ 尊敬されていました
04:57
So this one wasn't a debunk, it was actually something that they could prove.
97
281939
3092
この場合は本物だと証明できました
05:00
And that was the job of the journalist. It was filtering all this stuff.
98
285031
2918
これがジャーナリストの仕事
情報の確認です
情報の確認です
05:03
And you were, instead of going and finding the information
99
287949
2711
外に出て情報を集め
05:06
and bringing it back to the reader, you were holding back
100
290660
2567
それを読者に見せる代わりに
05:09
the stuff that was potentially damaging.
101
293227
2060
問題になりそうな情報を止めます
05:11
And finding the source becomes more and more important --
102
295287
2958
信頼できる情報源の
発見が重要になるため
発見が重要になるため
05:14
finding the good source -- and Twitter is where most journalists now go.
103
298245
3734
ジャーナリストは
Twitterを頻繁に利用します
Twitterを頻繁に利用します
05:17
It's like the de facto real-time newswire,
104
301979
3153
大量の情報が集まるので
使い方がわかれば
使い方がわかれば
05:21
if you know how to use it, because there is so much on Twitter.
105
305132
2967
まるで記事配信サービスのように
利用できます
利用できます
05:23
And a good example of how useful it can be
106
308099
2385
役に立つ反面
難しい面もあることが
難しい面もあることが
05:26
but also how difficult was the Egyptian revolution in 2011.
107
310484
3533
2011年のエジプト革命でわかりました
05:29
As a non-Arabic speaker, as someone who was looking
108
314017
2646
アラビア語が話せず エジプトではなく
05:32
from the outside, from Dublin,
109
316663
2301
ダブリンにいる私にとっては
05:34
Twitter lists, and lists of good sources,
110
318964
1792
Twitterリストや
05:36
people we could establish were credible, were really important.
111
320756
3622
質の高い情報源のリストや
信頼できる人が 重要でした
信頼できる人が 重要でした
05:40
And how do you build a list like that from scratch?
112
324378
2509
そんなリストを 一から作るには
どうしたらよいか？
どうしたらよいか？
05:42
Well, it can be quite difficult, but you have to know what to look for.
113
326887
2430
何を探すべきか知らないと
とても大変です
とても大変です
05:45
This visualization was done by an Italian academic.
114
329317
2858
これはイタリアの学者
アンドレ・パニソンが
アンドレ・パニソンが
05:48
He's called André Pannison, and he basically
115
332175
3394
タハリール広場での
Twitter上のやり取りを
Twitter上のやり取りを
05:51
took the Twitter conversation in Tahrir Square
116
335569
2175
視覚化したものです
05:53
on the day that Hosni Mubarak would eventually resign,
117
337744
3454
ムバラク大統領が
辞任した その日です
辞任した その日です
05:57
and the dots you can see are retweets, so when someone
118
341198
2632
点はリツイートで
誰かがメッセージを
誰かがメッセージを
05:59
retweets a message, a connection is made between two dots,
119
343830
2779
リツイートすると
２点がつながります
２点がつながります
06:02
and the more times that message is retweeted by other people,
120
346609
2610
回数が多い程 ―
06:05
the more you get to see these nodes, these connections being made.
121
349219
3206
つながりが増えていきます
06:08
And it's an amazing way of visualizing the conversation,
122
352425
1922
すごい方法で会話を視覚化しています
06:10
but what you get is hints at who is more interesting
123
354347
2711
ただ ここから得られるのは
誰に関心をもち
誰に関心をもち
06:12
and who is worth investigating.
124
357058
2681
誰を調べるべきかを
知る手がかりだけです
知る手がかりだけです
06:15
And as the conversation grew and grew, it became
125
359739
2879
会話が展開すると
どんどん活発になり
どんどん活発になり
06:18
more and more lively, and eventually you were left
126
362618
2284
最終的に 会話は
06:20
with this huge, big, rhythmic pointer of this conversation.
127
364902
4781
巨大な リズムを刻む点の塊になります
06:25
You could find the nodes, though, and then you went,
128
369683
1809
つながりを見て こう思うかも
06:27
and you go, "Right, I've got to investigate these people.
129
371492
2294
「彼らについて調べよう
06:29
These are the ones that are obviously making sense.
130
373786
1714
何か知ってるかもしれない
06:31
Let's see who they are."
131
375500
2309
どんな人間か 調べてみよう」
06:33
Now in the deluge of information, this is where
132
377809
2690
私たちジャーナリストは
情報があふれる今 ―
情報があふれる今 ―
06:36
the real-time web gets really interesting for a journalist like myself,
133
380499
3207
ウェブの同時性に
とても興味を覚えます
とても興味を覚えます
06:39
because we have more tools than ever
134
383706
1974
この種の調査に使えるツールが
06:41
to do that kind of investigation.
135
385680
2757
今はたくさんあるからです
06:44
And when you start digging into the sources, you can go
136
388437
3009
以前よりも とても詳しく
06:47
further and further than you ever could before.
137
391446
2299
情報源を調べることができます
06:49
Sometimes you come across a piece of content that
138
393745
3352
よさそうなネタを見つけたと思っても
06:52
is so compelling, you want to use it, you're dying to use it,
139
397097
3460
本当に使えるかどうか ―
06:56
but you're not 100 percent sure if you can because
140
400557
2675
確信がもてない場合があります
06:59
you don't know if the source is credible.
141
403232
1207
信頼できる情報源か ―
07:00
You don't know if it's a scrape. You don't know if it's a re-upload.
142
404439
2182
合成か 再投稿か
わからないからです
わからないからです
07:02
And you have to do that investigative work.
143
406621
1709
調べる必要があります
07:04
And this video, which I'm going to let run through,
144
408330
2344
ご覧頂いているビデオは
07:06
was one we discovered a couple of weeks ago.
145
410674
2989
２週間前に見つけました
07:09
Video: Getting real windy in just a second.
146
413663
2199
ビデオ 「風が強くなってきたわ」
07:11
(Rain and wind sounds)
147
415862
4888
（風雨の音）
07:16
(Explosion) Oh, shit!
148
420750
3167
（爆発音）「大変！」
07:19
Markham Nolan: Okay, so now if you're a news producer, this is something
149
423917
2937
プロデューサーなら
放送したくなるはずです
放送したくなるはずです
07:22
you'd love to run with, because obviously, this is gold.
150
426854
2552
すごい掘り出し物ですから
07:25
You know? This is a fantastic reaction from someone,
151
429406
2263
生々しい反応です
07:27
very genuine video that they've shot in their back garden.
152
431669
2570
裏庭で撮影されました
07:30
But how do you find if this person, if it's true, if it's faked,
153
434239
3494
でも 本物か ニセモノか 古いものか
07:33
or if it's something that's old and that's been reposted?
154
437733
2658
再投稿かを知る方法は？
07:36
So we set about going to work on this video, and
155
440391
2226
ビデオを調べて わかったのは
07:38
the only thing that we had to go on was the username on the YouTube account.
156
442617
2860
YouTubeのユーザー名だけでした
07:41
There was only one video posted to that account,
157
445477
2351
このアカウントの投稿は １件だけ
07:43
and the username was Rita Krill.
158
447828
1488
ユーザー名は "Rita Krill"
07:45
And we didn't know if Rita existed or if it was a fake name.
159
449316
3292
本名か 偽名かはわかりません
07:48
But we started looking, and we used free Internet tools to do so.
160
452608
2913
そこで ネット上の
無料ツールで調べ始めました
無料ツールで調べ始めました
07:51
The first one was called Spokeo, which allowed us to look for Rita Krills.
161
455521
3308
まずSpokeoで名前を探しました
07:54
So we looked all over the U.S. We found them in New York,
162
458829
2382
全米を調べ NY ペンシルベニア ―
07:57
we found them in Pennsylvania, Nevada and Florida.
163
461211
2762
ネバダ フロリダで この名を見つけました
07:59
So we went and we looked for a second free Internet tool
164
463973
2649
次にWolfram Alphaを使って
08:02
called Wolfram Alpha, and we checked the weather reports
165
466622
2467
ビデオが投稿された日の
08:04
for the day in which this video had been uploaded,
166
469089
2497
気象情報をチェックしました
08:07
and when we went through all those various cities,
167
471586
1883
名前が挙がった場所の内 ―
08:09
we found that in Florida, there were thunderstorms and rain on the day.
168
473469
3496
その日 フロリダが雷雨でした
08:12
So we went to the white pages, and we found,
169
476965
2645
だからWhitePagesの
08:15
we looked through the Rita Krills in the phonebook,
170
479610
2924
電話帳でRita Krillをいくつか見つけ
08:18
and we looked through a couple of different addresses,
171
482534
1572
住所を洗ったところ ―
08:20
and that took us to Google Maps, where we found a house.
172
484106
3316
Google Mapsで 家を見つけました
08:23
And we found a house with a swimming pool that looked
173
487422
1915
ビデオと よく似た ―
08:25
remarkably like Rita's. So we went back to the video,
174
489337
2918
プールがある家です
再びビデオを見て
再びビデオを見て
08:28
and we had to look for clues that we could cross-reference.
175
492255
2971
ヒントを探しました
08:31
So if you look in the video, there's the big umbrella,
176
495226
3215
ビデオをよく見ると
大きなパラソルと
大きなパラソルと
08:34
there's a white lilo in the pool,
177
498441
1845
白いエアマットがあり
08:36
there are some unusually rounded edges in the swimming pool,
178
500286
2440
プールの角は曲線を描いています
08:38
and there's two trees in the background.
179
502726
2054
背景には木が２本
08:40
And we went back to Google Maps, and we looked a little bit closer,
180
504780
2427
Google Mapsに戻り よく見ると
08:43
and sure enough, there's the white lilo,
181
507207
2671
エアマットも
08:45
there are the two trees,
182
509878
2994
２本の木も パラソルもあります
08:48
there's the umbrella. It's actually folded in this photo.
183
512872
1986
写真では閉じています
08:50
Little bit of trickery. And there are the rounded edges on the swimming pool.
184
514858
3778
少し工夫すると
プールの角が丸いこともわかります
プールの角が丸いこともわかります
08:54
So we were able to call Rita, clear the video,
185
518636
3150
調査をもとにリタに電話をかけ
08:57
make sure that it had been shot, and then our clients
186
521786
2086
自分で撮ったものだと確認しました
08:59
were delighted because they were able to run it without being worried.
187
523872
3194
クライアントは安心して放映できました
09:02
Sometimes the search for truth, though,
188
527066
1775
一方 真実を知ることが
09:04
is a little bit less flippant, and it has much greater consequences.
189
528841
4409
重大な結果をともなう場合があります
09:09
Syria has been really interesting for us, because obviously
190
533250
2983
私達がシリアに注目するのは
09:12
a lot of the time you're trying to debunk stuff that can be
191
536233
2681
戦争犯罪の証拠となりうる情報の
09:14
potentially war crime evidence, so this is where YouTube
192
538914
3799
真偽を判断することが
当然 多くなるからです
当然 多くなるからです
09:18
actually becomes the most important repository
193
542713
2357
この場合 YouTubeが
09:20
of information about what's going on in the world.
194
545070
4150
世界情勢を知るために
重要な情報源です
重要な情報源です
09:25
So this video, I'm not going to show you the whole thing,
195
549220
2754
このビデオは かなり残酷なので
09:27
because it's quite gruesome, but you'll hear some of the sounds.
196
551974
2721
音声の一部を お聞きください
09:30
This is from Hama.
197
554695
2328
出所はシリアのハマーです
09:32
Video: (Shouting)
198
557023
2970
（叫び声）
09:35
And what this video shows, when you watch the whole thing through,
199
559993
3904
映像は血だらけの死体が
09:39
is bloody bodies being taken out of a pickup truck
200
563897
2761
ピックアップトラックから降ろされて
09:42
and thrown off a bridge.
201
566658
2605
橋から投げ落とされる場面です
09:45
The allegations were that these guys were Muslim Brotherhood
202
569263
2781
ムスリム同胞団のメンバーが
09:47
and they were throwing Syrian Army officers' bodies
203
572044
2875
シリア軍兵士の死体を
捨てる所とされています
捨てる所とされています
09:50
off the bridge, and they were cursing and using blasphemous language,
204
574919
2934
でも男達は 呪いや
冒涜の言葉を言っており
冒涜の言葉を言っており
09:53
and there were lots of counterclaims about who they were,
205
577853
2382
本当は何者なのか
09:56
and whether or not they were what the video said it was.
206
580235
2242
ビデオの説明通りなのかは
意見が分かれます
意見が分かれます
09:58
So we talked to some sources in Hama who we had been
207
582477
3266
そこでTwitterでやり取りしていた ―
10:01
back and forth with on Twitter, and we asked them about this,
208
585743
2333
ハマーにいる人達に
この件を尋ねました
この件を尋ねました
10:03
and the bridge was interesting to us because it was something we could identify.
209
588076
3814
注目したのは橋です
特定できるかも知れません
特定できるかも知れません
10:07
Three different sources said three different things about the bridge.
210
591890
2914
３つの情報源の
証言はバラバラでした
証言はバラバラでした
10:10
They said, one, the bridge doesn't exist.
211
594804
2262
ある協力者は「橋はない」
10:12
Another one said the bridge does exist, but it's not in Hama. It's somewhere else.
212
597066
3524
別の協力者は「橋はあるが
ハマーではない」
ハマーではない」
10:16
And the third one said, "I think the bridge does exist,
213
600590
2562
３人目は「橋はあると思う
10:19
but the dam upstream of the bridge was closed,
214
603152
3364
でも上流のダムが閉鎖しており
10:22
so the river should actually have been dry, so this doesn't make sense."
215
606516
3397
川に水がないはずで
映像と一致しない」
映像と一致しない」
10:25
So that was the only one that gave us a clue.
216
609913
2612
最後の証言がヒントになりました
10:28
We looked through the video for other clues.
217
612525
1225
手がかりを探して
10:29
We saw the distinctive railings, which we could use.
218
613750
3089
ビデオを見ると 特徴のある
手すりに気づきました
手すりに気づきました
10:32
We looked at the curbs. The curbs were throwing shadows south,
219
616839
3744
歩道上の影が 南へ伸びているので
10:36
so we could tell the bridge was running east-west across the river.
220
620583
2317
橋は東西方向にかかっています
10:38
It had black-and-white curbs.
221
622900
1956
歩道は白と黒に塗られています
10:40
As we looked at the river itself, you could see there's
222
624856
1986
川面を見ると
10:42
a concrete stone on the west side. There's a cloud of blood.
223
626842
2954
西側にコンクリート護岸
血の流れが見えます
血の流れが見えます
10:45
That's blood in the river. So the river is flowing
224
629796
1734
つまり川が南から北へ
10:47
south to north. That's what that tells me.
225
631530
1697
流れているのです
10:49
And also, as you look away from the bridge,
226
633227
2349
橋から向こうを見ると
10:51
there's a divot on the left-hand side of the bank,
227
635576
1649
土手に削られた部分があり
10:53
and the river narrows.
228
637225
2430
川幅が狭まっています
10:55
So onto Google Maps we go, and we start
229
639655
2579
次にGoogle Mapsで
10:58
looking through literally every single bridge.
230
642234
2058
橋を全部見ていきました
11:00
We go to the dam that we talked about, we start just
231
644292
3480
先ほどのダムから下流に向かって
11:03
literally going through every time that road crosses the river,
232
647772
3610
橋がある場所を すべて確認し
11:07
crossing off the bridges that don't match.
233
651382
1738
該当しないものを外しました
11:09
We're looking for one that crosses east-west.
234
653120
1763
探すのは東西にかかる橋です
11:10
And we get to Hama. We get all the way from the dam
235
654883
1952
でもダムからハマーまで見ましたが
11:12
to Hama and there's no bridge.
236
656835
2003
橋がありません
11:14
So we go a bit further. We switch to the satellite view,
237
658838
2484
でも航空写真に切り替えると
11:17
and we find another bridge, and everything starts to line up.
238
661322
2920
橋がひとつあったのです
証拠がまとまり始めます
証拠がまとまり始めます
11:20
The bridge looks like it's crossing the river east to west.
239
664242
3038
この橋は東西にかかっているようです
11:23
So this could be our bridge. And we zoom right in.
240
667280
3161
この橋でしょうか
ズームしてみましょう
ズームしてみましょう
11:26
We start to see that it's got a median, so it's a two-lane bridge.
241
670441
2902
橋の中央に線があり
２車線だとわかります
２車線だとわかります
11:29
And it's got the black-and-white curbs that we saw in the video,
242
673343
3646
白と黒に塗られた歩道もあります
11:32
and as we click through it, you can see someone's
243
676989
2312
さらにクリックすると
11:35
uploaded photos to go with the map, which is very handy,
244
679301
2954
アップロードされた写真が
マップ上に現れます
マップ上に現れます
11:38
so we click into the photos. And the photos start showing us
245
682255
2687
写真をクリックすると
11:40
more detail that we can cross-reference with the video.
246
684942
2622
細部を見て ビデオと照合できます
11:43
The first thing that we see is we see black-and-white curbing,
247
687564
3723
最初に気づくのは
白と黒の縁石です
白と黒の縁石です
11:47
which is handy because we've seen that before.
248
691287
2105
手がかりになりそうです
11:49
We see the distinctive railing that we saw the guys
249
693392
3499
特徴のある手すりも見えます
ここから男達が
ここから男達が
11:52
throwing the bodies over.
250
696891
2351
死体を投げ捨てていました
11:55
And we keep going through it until we're certain that this is our bridge.
251
699242
2655
これが探していた橋だと
確信するまで検証を続けました
確信するまで検証を続けました
11:57
So what does that tell me? I've got to go back now
252
701897
1524
ここから何がわかるでしょう？
11:59
to my three sources and look at what they told me:
253
703421
2313
思い出してほしいのは３人の情報 ―
12:01
the one who said the bridge didn't exist,
254
705734
1725
「橋がない」という情報と
12:03
the one who said the bridge wasn't in Hama,
255
707459
1859
「ハマーではない」という情報 ―
12:05
and the one guy who said, "Yes, the bridge does exist, but I'm not sure about the water levels."
256
709318
3953
そして「橋はあるが
水位がおかしい」という情報です
水位がおかしい」という情報です
12:09
Number three is looking like the most truthful all of a sudden,
257
713271
3331
３人目の情報が急に
信頼できるものに見えて来ました
信頼できるものに見えて来ました
12:12
and we've been able to find that out using some free Internet tools
258
716602
2981
私達はそれを無料ツールで
確認する事ができました
確認する事ができました
12:15
sitting in a cubicle in an office in Dublin
259
719583
2520
ダブリンのオフィスにいながら
12:18
in the space of 20 minutes.
260
722103
1487
たった20分で です
12:19
And that's part of the joy of this. Although the web
261
723590
2439
これが作業の醍醐味です
12:21
is running like a torrent, there's so much information there
262
726029
3265
ネット上には大量の情報が
行き交っているので
行き交っているので
12:25
that it's incredibly hard to sift and getting harder every day,
263
729294
3187
選別はとても大変ですし
日々 難しくなります
日々 難しくなります
12:28
if you use them intelligently, you can find out incredible information.
264
732481
3327
でも情報を適切に使えば
素晴らしい情報が手に入ります
素晴らしい情報が手に入ります
12:31
Given a couple of clues, I could probably find out
265
735808
2395
手がかりさえあれば
12:34
a lot of things about most of you in the audience that you might not like me finding out.
266
738203
3534
皆さんが知られたくない
情報だって探り出せるでしょう
情報だって探り出せるでしょう
12:37
But what it tells me is that, at a time when
267
741737
3005
今は これまでにない程 ―
12:40
there's more -- there's a greater abundance of information than there ever has been,
268
744742
4029
大量の情報があり
選別も難しいですが
選別も難しいですが
12:44
it's harder to filter, we have greater tools.
269
748771
2633
強力なツールがあります
12:47
We have free Internet tools that allow us,
270
751404
1863
無料のツールで
12:49
help us do this kind of investigation.
271
753267
2226
お話ししたような調査が可能です
12:51
We have algorithms that are smarter than ever before,
272
755493
1823
洗練されたアルゴリズムや
12:53
and computers that are quicker than ever before.
273
757316
2421
高速なコンピュータもあります
12:55
But here's the thing. Algorithms are rules. They're binary.
274
759737
3427
でもアルゴリズムは
規則の集まりに過ぎず
規則の集まりに過ぎず
12:59
They're yes or no, they're black or white.
275
763164
1785
YesかNo 白か黒なのです
13:00
Truth is never binary. Truth is a value.
276
764949
3554
真実はそうではありません
真実には価値があります
真実には価値があります
13:04
Truth is emotional, it's fluid, and above all, it's human.
277
768503
4664
真実は感情に訴え 流動的で
何より人間的なものです
何より人間的なものです
13:09
No matter how quick we get with computers, no matter
278
773167
2107
コンピュータが どれほど速くなろうと
13:11
how much information we have, you'll never be able
279
775274
2384
情報がどれほど増えようと ―
13:13
to remove the human from the truth-seeking exercise,
280
777658
2996
真実を探すためには
人間が欠かせません
人間が欠かせません
13:16
because in the end, it is a uniquely human trait.
281
780654
3658
真実の探求は
人間の特性なのですから
人間の特性なのですから
13:20
Thanks very much. (Applause)
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ありがとうございました （拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Markham Nolan - JournalistThe managing editor of Storyful.com, Markham Nolan has watched journalism evolve from the pursuit of finding facts to the act of verifying those floating in the ether.
Why you should listen
Markham calls himself a "literary mercenary." His main responsibility is to sift through news and information to see what's true and what's not. In the era of the ubiquitous and immediate cell phone photo, Twitter message and YouTube video, how do we verify and validate a piece of information arriving, say, from a region at war or one going through a natural disaster? As the managing editor of Storyful, that's a question he has to answer daily.
Markham Nolan | Speaker | TED.com