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TED2013

Eric Berlow and Sean Gourley: Mapping ideas worth spreading

エリック・バーロウとショーン・ゴーリー: 広げる価値のあるアイデアの地図作り

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Views 1,089,146

2万4千ものアイデアとはどんなものでしょうか。生態学者のエリック・バーローと物理学者のショーン・ゴーリーは、世界中のTEDxトークの記録にアルゴリズムを適用し、アイデアの地図を私たちに示しながら、アイデアがどのようにグローバルに繋がっているのかを示します。

- Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more. Full bio

- Physicist and military theorist
Sean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow. Full bio

Ericエリック Berlowベロウ: I'm私は an ecologist生態学者, andそして Sean'sシアンズ aa physicist物理学者,
エリック・バーロウ:私は生態学者で
ショーンは物理学者です
00:12
andそして we我々 bothどちらも study調査 complex複合体 networksネットワーク.
私達は複雑なネットワークを
研究しています
00:15
Andそして we我々 met会った aa coupleカップル years ago whenいつ we我々 discovered発見された
私たちが数年前出会った時
2人共 戦争の生態について
00:17
thatそれ we我々 had持っていました bothどちらも given与えられた aa shortショート TEDテッド Talkトーク
私たちが数年前出会った時
2人共 戦争の生態について
00:19
about theその ecology生態学 of war戦争,
TEDで話した事を知り
00:21
andそして we我々 realized実現した thatそれ we我々 wereあった connected接続された
会う前から同じ考えで
00:23
by〜によって theその ideasアイデア we我々 shared共有 before we我々 everこれまで met会った.
通じ合っている事が解りました
00:25
Andそして then次に we我々 thought思想, you君は know知っている, thereそこ are thousands
TEDxもそうですが
00:28
of otherその他 talks交渉 outでる thereそこ, especially特に TEDxtedx Talks交渉,
世界中に何千もの
00:29
thatそれ are popping飛び立つ upアップ allすべて over以上 theその world世界.
トークメディアが出現していますが
00:31
Howどうやって are they彼ら connected接続された,
それ等の繋がりや
00:34
andそして what doesする thatそれ globalグローバル conversation会話 look見える like好きな?
グローバルな会話とは
どんなものでしょう
00:34
Soそう Sean'sシアンズ going行く to telltell you君は aa little少し bitビット about howどうやって we我々 didした thatそれ.
ショーンが私たちの研究を
簡単にお話しします
00:36
Seanショーン Gourleyガーリー: Exactly正確に. Soそう we我々 took取った 24,000 TEDxtedx Talks交渉
ショーン・ゴーリー:
2万4千ものTEDxトークを
00:39
fromから aroundまわり theその world世界, 147 different異なる countries,
147カ国から集めました
00:43
andそして we我々 took取った theseこれら talks交渉 andそして we我々 wanted欲しい to find見つける
そして これらのトークの背景にある
00:46
theその mathematical数学 structures構造 thatそれ underly根底に
潜在的なアイデアの
数学的構造を見つけ
00:48
theその ideasアイデア behind後ろに themそれら.
潜在的なアイデアの
数学的構造を見つけ
00:50
Andそして we我々 wanted欲しい to do行う thatそれ soそう we我々 couldできた see見る howどうやって
それ等のトークがどうお互い
00:52
they彼ら connected接続された with〜と each otherその他.
繋がり合っているのか
知りたかったのです
00:53
Andそして soそう, of courseコース, ifif you'reあなたは going行く to do行う thisこの kind種類 of stuffもの,
勿論 それには
00:55
you君は need必要 aa lotロット of dataデータ.
多くのデータが必要です
00:57
Soそう theその dataデータ thatそれ you'veあなたは got持っている is aa greatすばらしいです thingもの calledと呼ばれる YouTubeyoutube,
その素晴らしいデーターとは
YouTubeです
00:58
andそして we我々 canできる go行く downダウン andそして basically基本的に pull引く
基本的にYouTubeから
公開情報を取り出す事が出来ます
01:02
allすべて theその open開いた information情報 fromから YouTubeyoutube,
基本的にYouTubeから
公開情報を取り出す事が出来ます
01:03
allすべて theその commentsコメント, allすべて theその views再生回数, who'sだれの watching見ている itそれ,
コメントや再生回数
どこで誰が見ているか
01:06
whereどこで are they彼ら watching見ている itそれ, what are they彼ら saying言って in theその commentsコメント.
コメントの内容も解ります
01:08
Butだけど we我々 canできる alsoまた、 pull引く upアップ, usingを使用して speech-to-text会話からテキストへ translation翻訳,
その上 音声テキスト変換を使い
01:11
we我々 canできる pull引く theその entire全体 transcriptトランスクリプト,
トークの原稿全体を
取り出す事が出来ます
01:14
andそして thatそれ works作品 even偶数 forために people with〜と kind種類 of funny面白い accentsアクセント like好きな myself私自身.
私の様な訛のあっても
大丈夫です
01:16
Soそう we我々 canできる take取る their彼らの transcriptトランスクリプト
そんな原稿を取り出し
01:19
andそして actually実際に do行う some一部 prettyかなり coolクール thingsもの.
すごい事が出来るのです
01:21
We我々 canできる take取る naturalナチュラル language言語 processing処理 algorithmsアルゴリズム
自然言語処理アルゴリズムをつかって
01:23
to kind種類 of read読む throughを通して with〜と aa computerコンピューター, lineライン by〜によって lineライン,
鍵となる考えを一行ごとに
01:25
extracting抽出する keyキー conceptsコンセプト fromから thisこの.
コンピュータで読み込みます
01:28
Andそして we我々 take取る thoseそれら keyキー conceptsコンセプト andそして they彼ら sortソート of form
そして鍵となるコンセプトを取り出し
01:30
thisこの mathematical数学 structure構造 of an ideaアイディア.
アイデアの数学的構造の様な形にします
01:33
Andそして we我々 callコール thatそれ theその meme-omeミーム・オーム.
それを私達は「ミーモム」と呼びます
01:36
Andそして theその meme-omeミーム・オーム, you君は know知っている, quiteかなり simply単に,
「ミーモム」は簡単に言うと
01:38
is theその mathematics数学 thatそれ underlies基礎 an ideaアイディア,
あるアイデアが元になった数学なのです
01:40
andそして we我々 canできる do行う some一部 prettyかなり interesting面白い analysis分析 with〜と itそれ,
これを使って
とても面白い分析ができます
01:43
whichどの I want欲しいです to shareシェア with〜と you君は now.
それをここでお見せしたいのです
01:45
Soそう each ideaアイディア has持っている itsその own自分の meme-omeミーム・オーム,
1つ1つのアイデアに
「ミーモム」があり
01:47
andそして each ideaアイディア is uniqueユニークな with〜と thatそれ,
それはそれぞれユニークですが
01:49
butだけど of courseコース, ideasアイデア, they彼ら borrowかりて fromから each otherその他,
勿論お互いアイデアを借り合い
01:51
they彼ら kind種類 of stealスチール sometimes時々,
時にはアイデアを盗んだり
01:53
andそして they彼ら certainly確かに buildビルドする on each otherその他,
確かに相互関係にあります
01:54
andそして we我々 canできる go行く throughを通して mathematically数学的に
そこで数学的に
01:56
andそして take取る theその meme-omeミーム・オーム fromから one1 talkトーク
一つのトークから「ミーモム」をとり
01:58
andそして compare比較する itそれ to theその meme-omeミーム・オーム fromから everyすべて otherその他 talkトーク,
他の個々のトークから
取ったものと比べます
02:00
andそして ifif there'sそこに aa similarity類似性 betweenの間に theその two of themそれら,
もし類似点があれば
02:02
we我々 canできる create作成する aa linkリンク andそして represent代表する thatそれ asとして aa graphグラフ,
リンクで繋ぎ
グラフに表します
02:04
justちょうど like好きな Ericエリック andそして I are connected接続された.
私とエリックが
繋がった様にです
02:07
Soそう that'sそれは theory理論, that'sそれは greatすばらしいです.
それが理論です それでは
02:10
Let'sさあ see見る howどうやって itそれ works作品 in actual実際の practice練習.
実際にどんな働きをするのか
見てみましょう
02:11
Soそう what we've私たちは got持っている hereここに now is theその globalグローバル footprintフットプリント
ここにあるのは過去4年間の
02:14
of allすべて theその TEDxtedx Talks交渉 over以上 theその last最終 four4つの years
TEDxトークの足跡です
02:17
exploding爆発する outでる aroundまわり theその world世界
世界中に爆発的に広がってます
02:19
fromから New新しい Yorkヨーク allすべて theその way方法 downダウン to little少し old古い New新しい Zealandニュージーランド in theその cornerコーナー.
ニューヨークから
ずっとニュージーランドまで
02:20
Andそして what we我々 didした on thisこの is we我々 analyzed分析された theその top 25 percentパーセント of theseこれら,
これらのトップ25%を分析し
02:24
andそして we我々 started開始した to see見る whereどこで theその connections接続 occurred発生した,
その繋がりの起点から
02:28
whereどこで they彼ら connected接続された with〜と each otherその他.
見ていきました
02:30
Cameronキャメロン Russellラッセル talking話す about image画像 andそして beauty美しさ
イメージと美について話している
キャメロンとラッセルは
02:32
connected接続された over以上 into Europeヨーロッパ.
ヨーロッパで繋がりました
02:33
We've私たちは got持っている aa biggerより大きい conversation会話 about Israelイスラエル andそして Palestineパレスチナ
会話は中東の話から発し
イスラエルとパレスチナの
02:35
radiating放射する outwards外側に fromから theその Middle中間 East.
にぎやかな会話に広がりました
02:37
Andそして we've私たちは got持っている something何か aa little少し broaderより広い
そしてもう少し一般的な
雑談とも思えるような
02:40
like好きな big大きい dataデータ with〜と aa truly真に globalグローバル footprintフットプリント
そしてもう少し一般的な
雑談とも思えるような
02:41
reminiscent思い出す of aa conversation会話
ビッグデータ的な
ものも得られました
02:43
thatそれ is happeningハプニング everywhereどこにでも.
真にグローバルな軌跡です
02:45
Soそう fromから thisこの, we我々 kind種類 of run走る upアップ againstに対して theその limits限界
ここで私達がぶつかったのは
02:47
of what we我々 canできる actually実際に do行う with〜と aa geographic地理的 projection投影,
地図的表現の限界です
02:50
butだけど luckily幸運にも, computerコンピューター technology技術 allows許す us米国 to go行く outでる
でも幸運にもコンピュータ技術で
02:52
into multidimensional多次元 spaceスペース.
多次元の空間を扱えます
02:54
Soそう we我々 canできる take取る in our我々の networkネットワーク projection投影
ネットワーク表現を使い
02:56
andそして apply適用する aa physics物理 engineエンジン to thisこの,
これに物理演算エンジンを適用します
02:58
andそして theその similar類似 talks交渉 kind種類 of smashスマッシュ together一緒に,
同じ様なトークはお互いぶつかり合い
02:59
andそして theその different異なる onesもの fly飛ぶ apart離れて,
異なるものは飛び離れ
03:01
andそして what we're私たちは left with〜と is something何か quiteかなり beautiful綺麗な.
本当に美しいイメージが残ります
03:03
EBeb: Soそう I want欲しいです to justちょうど pointポイント outでる hereここに thatそれ everyすべて nodeノード is aa talkトーク,
ここで大切なのは
個々のノードはトークを表していて
03:05
they're彼らは linkedリンクされた ifif they彼ら shareシェア similar類似 ideasアイデア,
同じ様なアイデアは結ばれます
03:08
andそして thatそれ comes来る fromから aa machine機械 reading読書
全てのトークスクリプトを
03:11
of entire全体 talkトーク transcripts転写物,
機械が読んで作っています
03:13
andそして then次に allすべて theseこれら topicsトピック thatそれ popポップ outでる,
現れて来るトピックは
タグやキーワードから
03:15
they're彼らは notない fromから tagsタグ andそして keywordsキーワード.
作ったものではありません
03:17
They彼ら come来る fromから theその networkネットワーク structure構造
関連し合うアイデアの
03:19
of interconnected相互に接続された ideasアイデア. Keepキープ going行く.
ネットワーク構成から
生まれたものです 続けて下さい
03:21
SGsg: Absolutely絶対に. Soそう I got持っている aa little少し quickクイック on thatそれ,
その通り
先を急ぎ過ぎたので
03:23
butだけど he's彼は going行く to slowスロー me downダウン.
彼が補足してくれました
03:25
We've私たちは got持っている education教育 connected接続された to storytellingストーリーテリング
「教育」と「語り聞かせ」が
「ソーシャルメディア」と
03:26
triangulated三角測量 next to socialソーシャル mediaメディア.
三画に繋がっています
03:28
You'veあなたは got持っている, of courseコース, theその human人間 brain right next to healthcare健康管理,
「医療」のすぐ側は
勿論 「頭脳」です
03:30
whichどの you君は mightかもしれない expect期待する,
これは予想できますが
03:33
butだけど alsoまた、 you'veあなたは got持っている videoビデオ gamesゲーム, whichどの is sortソート of adjacent隣接,
この2つのスペースが繋ぎ合う
03:34
asとして thoseそれら two spacesスペース interfaceインタフェース with〜と each otherその他.
割と近くに「ビデオゲーム」があるのです
03:36
Butだけど I want欲しいです to take取る you君は into one1 clusterクラスタ
私が特に大切に思う
03:39
that'sそれは particularly特に important重要 to me, andそして that'sそれは theその environment環境.
「環境」の塊をお見せしましょう
03:41
Andそして I want欲しいです to kind種類 of zoomズーム in on thatそれ
もっと解像度を上げられないか
03:43
andそして see見る ifif we我々 canできる get取得する aa little少し moreもっと resolution解決.
ズームインしてみます
03:45
Soそう asとして we我々 go行く in hereここに, what we我々 start開始 to see見る,
ここに入って物理演算エンジンを使い
03:47
apply適用する theその physics物理 engineエンジン again再び,
現れて来たのは・・・
03:50
we我々 see見る what's何ですか one1 conversation会話
この1つの会話は
03:51
is actually実際に composed構成された of manyたくさんの smaller小さい onesもの.
いくつかの小さなものの
集まりだとわかります
03:53
Theその structure構造 starts開始する to emerge出現する
この構造からわかるのは
03:55
whereどこで we我々 see見る aa kind種類 of fractalフラクタル behavior動作
私たちが大切なトピックを
03:57
of theその words言葉 andそして theその language言語 thatそれ we我々 useつかいます
表すのに使う単語や言葉の
03:59
to describe説明する theその thingsもの thatそれ are important重要 to us米国
フラクタル的な挙動です
04:01
allすべて aroundまわり thisこの world世界.
フラクタル的な挙動です
04:03
Soそう you'veあなたは got持っている foodフード economy経済 andそして local地元 foodフード at〜で theその top,
ここでは「食料経済学」と
「地元の食材」が上部にあり
04:04
you'veあなたは got持っている greenhouse温室 gasesガス, solar太陽 andそして nuclear waste廃棄物.
「温室効果ガス」や
「太陽光発電」に「核廃棄物」もあります
04:06
What you'reあなたは getting取得 is aa range範囲 of smaller小さい conversations会話,
小規模な会話が
04:09
each connected接続された to each otherその他 throughを通して theその ideasアイデア
共通の言葉やアイデアで
04:12
andそして theその language言語 they彼ら shareシェア,
互いに結びつき
04:14
creating作成 aa broaderより広い concept概念 of theその environment環境.
環境に関する
より大きな考えを築いています
04:15
Andそして of courseコース, fromから hereここに, we我々 canできる go行く
勿論ここからズームインすれば
04:18
andそして zoomズーム in andそして see見る, wellよく, what are young若い people looking探している at〜で?
若者が何を見ているか解ります
04:19
Andそして they're彼らは looking探している at〜で energyエネルギー technology技術 andそして nuclear fusion融合.
彼らは「核融合」や
「エネルギー技術」を見ています
04:23
Thisこの is their彼らの kind種類 of resonance共振
言わばこれらが彼らの
04:25
forために theその conversation会話 aroundまわり theその environment環境.
環境についての会話と
共鳴するトピックなのです
04:27
Ifif we我々 splitスプリット along一緒に gender性別 lines,
性別に分けてみると
04:29
we我々 canできる see見る females女性 resonating共鳴する heavily重く
女性は「食糧経済学」に
とても同調しており
04:31
with〜と foodフード economy経済, butだけど alsoまた、 outでる thereそこ in hope希望 andそして optimism楽観.
また そこに「希望と楽観」も
見てとれます
04:33
Andそして soそう there'sそこに aa lotロット of excitingエキサイティング stuffもの we我々 canできる do行う hereここに,
いろんな面白いことができるんです
04:37
andそして I'll私はよ throwスロー to Ericエリック forために theその next part.
次はエリックにお願いしましょう
04:39
EBeb: Yeahええ, I mean平均, justちょうど to pointポイント outでる hereここに,
ええ ここで言いたいのは
04:41
you君は cannotできない get取得する thisこの kind種類 of perspective視点
こうした観点はYouTubeの
04:43
fromから aa simple単純 tagタグ searchサーチ on YouTubeyoutube.
単なるタグ検索だけでは
得られないと言う事です
04:44
Let'sさあ now zoomズーム backバック outでる to theその entire全体 globalグローバル conversation会話
「環境」からグローバルな
話題全体に
04:48
outでる of environment環境, andそして look見える at〜で allすべて theその talks交渉 together一緒に.
ズームアウトし
トークを一望してみます
04:52
Now oftenしばしば, whenいつ we're私たちは faced直面する with〜と thisこの amount of contentコンテンツ,
通常 これ程の量の
情報に遭遇すると
04:54
we我々 do行う aa coupleカップル of thingsもの to simplify簡略化する itそれ.
単純化する為に
いくつかの方法を取ります
04:57
We我々 mightかもしれない justちょうど sayいう, wellよく,
こう検索するかもしれません
05:00
what are theその most最も popular人気 talks交渉 outでる thereそこ?
今一番人気のあるトークは?
05:01
Andそして aa few少数 rise上昇 to theその surface表面.
すると数個が現れてきます
05:04
There'sそこに aa talkトーク about gratitude感謝.
感謝に関するトーク
05:05
There'sそこに another別の one1 about personal個人的 health健康 andそして nutrition栄養.
健康や栄養に関するトーク
05:07
Andそして of courseコース, there'sそこに got持っている to be〜する one1 about pornポルノ, right?
そして勿論ポルノについてですね
05:10
Andそして soそう then次に we我々 mightかもしれない sayいう, wellよく, gratitude感謝, thatそれ wasあった last最終 year.
去年は感謝に
関するものでしたが
05:13
What's何ですか trendingトレンド now? What's何ですか theその popular人気 talkトーク now?
今年はどんなトークが
人気があるか?と見てみると
05:17
Andそして we我々 canできる see見る thatそれ theその new新しい, emerging新興, top trendingトレンド topicトピック
新しい人気トップの
候補が現れます
05:19
is about digitalデジタル privacyプライバシー.
インターネット上の
プライバシーについてです
05:22
Soそう thisこの is greatすばらしいです. Itそれ simplifies簡素化する thingsもの.
いいですね 
解りやすいです
05:25
Butだけど there'sそこに soそう muchたくさん creative創造的な contentコンテンツ
でも このような検索に
ひっかからない
05:27
that'sそれは justちょうど buried埋葬された at〜で theその bottom.
もっと創造的な
内容のものもあるんです
05:29
Andそして I hate嫌い thatそれ. Howどうやって do行う we我々 bubbleバブル stuffもの upアップ to theその surface表面
この様なものを
どうやって表面に持ってくるか?
05:31
that'sそれは maybe多分 really本当に creative創造的な andそして interesting面白い?
この様なものを
どうやって表面に持ってくるか?
05:34
Wellよく, we我々 canできる go行く backバック to theその networkネットワーク structure構造 of ideasアイデア
アイデアのネットワーク構造に
戻れば
05:36
to do行う thatそれ.
これが可能です
05:39
Remember思い出す, it'sそれは thatそれ networkネットワーク structure構造
ここに現れるトピックを
作っているのは
05:41
thatそれ is creating作成 theseこれら emergent緊急の topicsトピック,
ネットワーク構造だと
お話ししましたが
05:43
andそして let'sさあ sayいう we我々 couldできた take取る two of themそれら,
ここから2つを選んで --
05:45
like好きな cities都市 andそして genetics遺伝学, andそして sayいう, wellよく, are thereそこ anyどれか talks交渉
例えば「都市」と「遺伝学」を選び
05:47
thatそれ creatively創造的 bridgeブリッジ theseこれら two really本当に different異なる disciplines分野.
この全く異なる分野を
うまく繋ぐトークはあるか探します
05:50
Andそして that'sそれは --- Essentially基本的に, thisこの kind種類 of creative創造的な remixリミックス
この創造的リミックスの様なものが
05:52
is one1 of theその hallmarks特徴 of innovation革新.
イノベーションの特徴とも言えます
05:54
Wellよく here'sここにいる one1 by〜によって Jessicaジェシカ Green
これはジェシカ・グリーンのもので
05:56
about theその microbial微生物 ecology生態学 of buildings建物.
建物の微生物生態学についです
05:58
It'sそれは literally文字通り defining定義する aa new新しい fieldフィールド.
全く新しい分野を築いています
06:00
Andそして we我々 couldできた go行く backバック to thoseそれら topicsトピック andそして sayいう, wellよく,
これら2つのトピックに戻り
06:02
what talks交渉 are central中央 to thoseそれら conversations会話?
どのトークが 各々のトピックの
中心にあるかもわかります
06:04
In theその cities都市 clusterクラスタ, one1 of theその most最も central中央
都市の塊で最も中心にあるのは
06:07
wasあった one1 by〜によって Mitchミッチ Joachimジョアキム about ecological生態学的 cities都市,
エコロジー都市についての
ミッチ・ジョアキムのもので
06:09
andそして in theその genetics遺伝学 clusterクラスタ,
「遺伝学」の塊の中心には
06:13
we我々 have持ってる aa talkトーク about synthetic合成 biology生物学 by〜によって Craigクレイグ Venterベンター.
クレイグ・ベンターの
合成生物学のトークがあります
06:15
Theseこれら are talks交渉 thatそれ are linkingリンク manyたくさんの talks交渉 within以内 their彼らの discipline規律.
これらはそれぞれの分野の中で
多くのトークを繋げています
06:18
We我々 couldできた go行く theその otherその他 direction方向 andそして sayいう, wellよく,
反対の方に行ってみましょう
06:21
what are talks交渉 thatそれ are broadly広く synthesizing合成
あらゆる分野を広く
06:23
aa lotロット of different異なる kinds種類 of fieldsフィールド.
総合したトークはどうでしょう
06:25
We我々 used中古 aa measure測定 of ecological生態学的 diversity多様性 to get取得する thisこの.
これには生態的多様性から見ました
06:27
Like好きな, aa talkトーク by〜によって Stevenスティーブン Pinkerピッカー on theその history歴史 of violence暴力,
例えば 暴力の歴史についての
スティーブ・ピンカーのトークは
06:29
very非常に synthetic合成.
とても総合的です
06:32
Andそして then次に, of courseコース, thereそこ are talks交渉 thatそれ are soそう uniqueユニークな
もちろん 大変ユニークで
06:33
they're彼らは kind種類 of outでる in theその stratosphere成層圏, in their彼らの own自分の special特別 place場所,
はるか彼方の独自の場所に
属するトークもあります
06:35
andそして we我々 callコール thatそれ theその Colleenコリン Flanaganフラナガン index索引.
コリーン・フラナガン指数と
私達は呼びます
06:38
Andそして ifif you君は don'tしない know知っている Colleenコリン, she's彼女は an artistアーティスト,
ご存知でしょうか
彼女はアーティストですが
06:41
andそして I asked尋ねた her彼女, "Wellよく, what's何ですか itそれ like好きな outでる thereそこ
「アイデアの世界の果て」は
06:44
in theその stratosphere成層圏 of our我々の ideaアイディア spaceスペース?"
どんな所か彼女に
尋ねてみました
06:45
Andそして apparently明らかに itそれ smells臭い like好きな baconベーコン.
ベーコンの様な匂いが
する場所だそうです
06:47
I wouldn'tしないだろう know知っている.
私には解りませんが
06:50
Soそう we're私たちは usingを使用して theseこれら networkネットワーク motifsモチーフ
このようなネットワークの
パターンを使って
06:52
to find見つける talks交渉 thatそれ are uniqueユニークな,
ユニークなトークや
06:54
onesもの thatそれ are creatively創造的 synthesizing合成 aa lotロット of different異なる fieldsフィールド,
様々な分野を
うまく統合したもの
06:56
onesもの thatそれ are central中央 to their彼らの topicトピック,
トピックの中心になっているもの
06:58
andそして onesもの thatそれ are really本当に creatively創造的 bridgingブリッジ disparate異なる fieldsフィールド.
完全に異なる分野を
うまく繋げているものが探せます
07:00
Okayはい? We我々 never決して would〜する have持ってる found見つけた thoseそれら with〜と our我々の obsession強迫観念
人気のあるものだけに
注目していたら
07:03
with〜と what's何ですか trendingトレンド now.
このようなものは
見つからなかったでしょう
07:05
Andそして allすべて of thisこの comes来る fromから theその architecture建築 of complexity複雑,
これ等全ては複雑な構造や
07:08
orまたは theその patternsパターン of howどうやって thingsもの are connected接続された.
繋がり方のパターンから
探し出されたものです
07:11
SGsg: Soそう that'sそれは exactly正確に right.
全くその通りです
07:14
We've私たちは got持っている ourselves自分自身 in aa world世界
私たちは非常に複雑な世界に
07:15
that'sそれは massively大規模 complex複合体,
生きるようになり
07:18
andそして we've私たちは beenされている usingを使用して algorithmsアルゴリズム to kind種類 of filterフィルタ itそれ downダウン
様々なアルゴリズムを使って
世界を簡素化して
07:20
soそう we我々 canできる navigateナビゲートする throughを通して itそれ.
対応しています
07:23
Andそして thoseそれら algorithmsアルゴリズム, whilstしばらく beingであること kind種類 of useful有用,
これらのアルゴリズムは
便利ですが
07:24
are alsoまた、 very非常に, very非常に narrow狭い, andそして we我々 canできる do行う betterより良い thanより thatそれ,
限られたものなので
もっと良い方法があるはずです
07:27
becauseなぜなら we我々 canできる realize実現する thatそれ their彼らの complexity複雑 is notない randomランダム.
複雑さは無秩序ではなく
07:30
Itそれ has持っている mathematical数学 structure構造,
数学的構造があると解れば
07:33
andそして we我々 canできる useつかいます thatそれ mathematical数学 structure構造
その考えを使い
07:35
to go行く andそして explore探検する thingsもの like好きな theその world世界 of ideasアイデア
アイデアの世界を探り
07:36
to see見る what's何ですか beingであること said前記, to see見る what's何ですか notない beingであること said前記,
何が語られ
何が語られていないかを知り
07:39
andそして to be〜する aa little少し bitビット moreもっと human人間
もう少し人間らしく生き
07:42
andそして, hopefullyうまくいけば, aa little少し smarterスマートな.
願わくば少し賢くもなるのです
07:43
Thank感謝 you君は.
有り難うございました
07:45
(Applause拍手)
(拍手)
07:46
Translated by Reiko O Bovee
Reviewed by Wataru Terada

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About the speakers:

Eric Berlow - Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more.

Why you should listen

Eric Berlow is an ecologist and network scientist who specializes in not specializing. A TED Senior Fellow, Berlow is recognized for his research on food webs and ecological networks and for creative approaches to complex problems. He was the founding director of the University of California's first environmental science center inside Yosemite National Park, where he continues to develop data-driven approaches to managing natural ecosystems. 

In 2012 Berlow founded Vibrant Data Labs, which builds tools to use data for social good. Berlow's current projects range from helping spark an egalitarian personal data economy to protecting endangered amphibians in Yosemite to crowd-sourcing novel insights about human creativity. Berlow holds a Ph.D. from Oregon State University in marine ecology.

 

 

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Eric Berlow | Speaker | TED.com
Sean Gourley - Physicist and military theorist
Sean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow.

Why you should listen

Sean Gourley's twin passions are physics (working on nanoscale blue-light lasers and self-assembled quantum nanowires) and politics (he once ran for a national elected office back home in New Zealand).

A Rhodes scholar, he's spent the past five years working at Oxford on complex adaptive systems and collective intelligent systems -- basically, using data to understand the nature of human conflict. As he puts it, "This research has taken me all over the world from the Pentagon, to the House of Lords, the United Nations and most recently to Iraq". Originally from New Zealand, he now lives in San Francisco, where he is the co-founder and CTO of Quid which is building a global intelligence platform. He's a 2009 TED Fellow.

In December 2009, Gourley and his team's research was published in the scientific journal Nature. He is co-founder and CTO of Quid.

More profile about the speaker
Sean Gourley | Speaker | TED.com