ABOUT THE SPEAKER
Lux Narayan - Entrepreneur
Lux Narayan is a perpetual learner of various things -- from origami and molecular gastronomy to stand-up and improv comedy.

Why you should listen

Lakshmanan aka Lux Narayan mans the helm of Unmetric, a social media intelligence company that helps digital marketers, social media analysts, and content creators harness social signals to track and analyze competitive content and campaigns, and to create better content and campaigns of their own.

Prior to founding Unmetric, Narayan was a co-founder at Vembu Technologies, an online data backup company. He also helped found and volunteered at ShareMyCake, a non-profit started by his wife that focuses on encouraging children to use their birthdays to channel monetary support towards a cause of their choosing.

As Unmetric's CEO, he leads a team of 70 people distributed across the company's operations in Chennai and New York City.

Outside of work, he is a perpetual learner of various things -- from origami and molecular gastronomy to stand-up and improv comedy. He enjoys reading obituaries and other non-fiction and watching documentaries with bad ratings. Narayan makes time every year for trekking in the Himalayas or scuba diving in tropical waters, and once he learns to fly, he hopes to spend more time off land than on it.

More profile about the speaker
Lux Narayan | Speaker | TED.com
TEDNYC

Lux Narayan: What I learned from 2,000 obituaries

ラックス・ナラヤン: 2千本のおくやみ記事から学んだこと

Filmed:
1,705,669 views

ラックス・ナラヤンの1日は、朝食のスクランブルエッグと、「今日は誰が死んだかな」から始まります。なぜでしょう?ナラヤンはNYタイムズ紙のおくやみ記事20か月分、2千本を分析して、人が一生のうちに成し遂げてきたことを短い言葉の形で集めました。記事に足跡を残した人々から教わる「いい人生」についての講演です。
- Entrepreneur
Lux Narayan is a perpetual learner of various things -- from origami and molecular gastronomy to stand-up and improv comedy. Full bio

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

00:12
Josephジョセフ Kellerケラー used to jogジョグ
around the Stanfordスタンフォード campusキャンパス,
0
879
4072
ジョセフ・ケラーはスタンフォード大学の
構内をよくジョギングしていましたが
00:16
and he was struck打たれた by all the women女性
joggingジョギング there as well.
1
4975
4717
同じくジョギングしている女性たちに
強く興味をひかれました
00:21
Why did their彼らの ponytailsポニーテール swingスイング
from side to side like that?
2
9716
3589
なぜポニーテールは あんな風に
左右に揺れるんだろう?
00:25
Beingであること a mathematician数学者,
he setセット out to understandわかる why.
3
13867
3138
数学者の彼は
理由を探り始めました
00:29
(Laughter笑い)
4
17029
1151
(笑)
00:30
Professor教授 Kellerケラー was curious好奇心
about manyたくさんの things:
5
18204
2306
ケラー教授の好奇心は
多岐にわたりました
00:32
why teapotsティーポット dribbleドリブル
6
20534
1967
なぜティーポットから
お茶が垂れるのか?
00:34
or how earthwormsミミズ wriggle疲れる.
7
22525
1830
ミミズのくねり方は?
00:36
Untilまで a few少数 months数ヶ月 ago,
I hadn'tなかった heard聞いた of Josephジョセフ Kellerケラー.
8
24847
3048
私は数か月前まで
ジョセフ・ケラーを知りませんでした
00:40
I read読む about him in the New新しい Yorkヨーク Timesタイムズ,
9
28581
2852
NYタイムズ紙のおくやみ記事で
00:43
in the obituaries死亡記事.
10
31457
1432
彼のことを読んだんです
00:44
The Timesタイムズ had halfハーフ a pageページ
of editorial編集 dedicated専用 to him,
11
32913
3772
NYタイムズは半ページを割いて
ケラー教授に捧げる記事を載せました
00:48
whichどの you can imagine想像する is premiumプレミアム spaceスペース
for a newspaper新聞 of their彼らの stature身長.
12
36709
3922
一流紙でそれだけのスペースといえば
ご想像の通り かなり贅沢なことです
00:53
I read読む the obituaries死亡記事 almostほぼ everyすべて day.
13
41368
2342
私は ほぼ毎日おくやみ記事を読みます
00:56
My wife understandably分かりやすく thinks考える
I'm ratherむしろ morbid病的な
14
44690
3022
当然のごとく 妻には
病んでると思われています
00:59
to beginベギン my day with scrambledスクランブル eggs
and a "Let's see who died死亡しました today今日."
15
47736
4400
朝からスクランブルエッグを前に
「今日は誰が死んだかな?」とか
言うんですから
01:04
(Laughter笑い)
16
52160
1150
(笑)
01:06
But if you think about it,
17
54025
1292
でも 考えてみると
01:07
the frontフロント pageページ of the newspaper新聞
is usually通常 bad悪い newsニュース,
18
55341
3413
新聞の1面に載るのは
たいてい悪いニュースで
01:10
and cues合図 man's男の failures失敗.
19
58778
1975
伝えられるのは
誰かの失敗です
01:12
An instanceインスタンス where bad悪い newsニュース
cues合図 accomplishment達成
20
60777
2666
悪いニュースだけれど
人の業績を伝えるのが
01:15
is at the end終わり of the paper,
in the obituaries死亡記事.
21
63467
3235
新聞の最終ページに載る
おくやみ記事です
01:19
In my day jobジョブ,
22
67405
1364
私の本業は
01:20
I run走る a company会社 that focuses焦点を当てる
on future未来 insights洞察
23
68793
2476
会社経営です
マーケティング担当者に過去データを提供し
01:23
that marketersマーケティング担当者 can derive派生する
from past過去 dataデータ --
24
71293
2420
将来の予測に役立ててもらうという
01:25
a kind種類 of rearview-mirrorバックミラー analysis分析.
25
73737
2944
バックミラーを見ながら
分析するような仕事です
01:29
And we began始まった to think:
26
77092
1155
我が社で こう考えました
01:30
What if we held開催 a rearviewバックビュー mirror
to obituaries死亡記事 from the New新しい Yorkヨーク Timesタイムズ?
27
78271
5118
NYタイムズのおくやみ記事を
過去データ分析にかけたらどうなるだろう?
01:36
Were there lessonsレッスン on how you could get
your obituary死亡記事 featured特集 --
28
84514
3468
記事の切り口から
何か教訓は得られないだろうか?
01:40
even if you aren'tない around to enjoy楽しんで it?
29
88006
1977
掲載された時には
もう本人はいませんけど
01:42
(Laughter笑い)
30
90007
1484
(笑)
01:43
Would this go better with scrambledスクランブル eggs?
31
91515
2628
それはスクランブルエッグに合う
記事でしょうか?
01:46
(Laughter笑い)
32
94167
1150
(笑)
01:48
And so, we looked見た at the dataデータ.
33
96163
2998
そこでデータを調べてみました
01:51
2,000 editorial編集, non-paid無給 obituaries死亡記事
34
99869
4494
2015年~16年の20か月間に
編集部が無料で書いた
01:56
over a 20-month-月 period期間
betweenの間に 2015 and 2016.
35
104387
3642
おくやみ記事2千本です
02:00
What did these 2,000 deaths --
ratherむしろ, lives人生 -- teach教える us?
36
108053
4824
この2千人の死 というか人生が
教えてくれることは何でしょう?
02:04
Well, first we looked見た at words言葉.
37
112901
2033
まず私たちは言葉に注目しました
02:06
This here is an obituary死亡記事 headline見出し.
38
114958
1761
これはおくやみ記事の見出しです
02:08
This one is of the amazing素晴らしい Leeリー Kuanクアン Yewユダヤ人.
39
116743
2296
こちらは偉大な
リー・クアンユーの記事です
02:11
If you remove除去する the beginning始まり and the end終わり,
40
119063
2522
はじめと終わりの部分を取り除くと
02:13
you're left with a beautifully美しく
worded言葉 descriptorディスクリプタ
41
121609
3334
残るのは美しい語で綴られた描写です
02:16
that tries試行する to, in just a few少数 words言葉,
captureキャプチャー an achievement成果 or a lifetime一生.
42
124967
4675
この わずか数語で一生の業績を
捉えようとしているんです
02:21
Just looking at these is fascinating魅力的な.
43
129666
2161
これだけでも 実に興味深いです
02:24
Here are a few少数 famous有名な onesもの,
people who died死亡しました in the last two years.
44
132301
3295
この2年間で亡くなった
有名な方を何人か紹介しましょう
誰だか当ててみてください
02:27
Try and guess推測 who they are.
45
135620
1319
[ジャンルを超えたアーティスト]
02:28
[An Artistアーティスト who Defied倒れた Genreジャンル]
46
136963
1440
プリンスです
02:30
That's Prince王子.
47
138427
1185
[ボクシングと20世紀の巨人]
02:32
[Titanタイタン of Boxingボクシング and the 20thth Century世紀]
48
140497
1837
そうですよね
02:34
Oh, yes.
49
142358
1160
[モハメド・アリ]
02:35
[Muhammadムハンマド Aliアリ]
50
143542
1224
[革新的建築家]
02:36
[Groundbreaking画期的な Architect建築家]
51
144790
1546
02:38
Zahaザハ Hadidハディド.
52
146360
1251
ザハ・ハディドです
02:40
So we took取った these descriptors記述子
53
148843
1748
私たちは こうしたキーワードを
02:42
and did what's calledと呼ばれる
naturalナチュラル language言語 processing処理,
54
150615
2524
「自然言語処理」にかけました
02:45
where you feedフィード these into a programプログラム,
55
153163
1771
キーワードをプログラムに入力すると
02:46
it throwsスロー out the superfluous余分な words言葉 --
56
154958
1865
余計な言葉
例えば
02:48
"the," "and," -- the kind種類 of words言葉
you can mimeマミ easily簡単に in "Charadesチャード," --
57
156847
4223
“the”とか“and”とか
黙っていても伝わりそうな言葉を取り除き
02:53
and leaves you with the most最も
significant重要な words言葉.
58
161094
2193
重要な内容を持つ言葉だけを残します
02:55
And we did it not just for these four4つの,
59
163311
1821
そして先程の4人だけでなく
02:57
but for all 2,000 descriptors記述子.
60
165156
2519
2千人全員のキーワードを
処理しました
02:59
And this is what it looks外見 like.
61
167699
1743
その結果がこれです
03:03
Film, theatre劇場, music音楽, danceダンス
and of courseコース, artアート, are huge巨大.
62
171004
4827
映画、演劇、音楽、ダンス
そして当然 アートがとても多く
03:08
Over 40 percentパーセント.
63
176485
1946
40%を超えます
03:10
You have to wonderワンダー
why in so manyたくさんの societies社会
64
178455
2528
なぜ 多くの社会で
「成功者になるためには
03:13
we insist主張する that our kids子供たち pursue追求する
engineeringエンジニアリング or medicine医学 or businessビジネス or law法律
65
181007
4435
子どもに工学、医療、ビジネス、法律を」
と言われるのか
03:17
to be construed解釈される as successful成功した.
66
185466
1587
不思議になってきますよね
03:19
And while we're talking話す profession職業,
67
187871
1693
職業について話してきましたが
03:21
let's look at age年齢 --
68
189588
1151
次は年齢です
03:22
the average平均 age年齢 at whichどの
they achieved達成された things.
69
190763
2510
成果をあげた時の
平均年齢を見てみましょう
03:25
That number is 37.
70
193297
1846
平均は37歳です
03:28
What that means手段 is,
you've got to wait 37 years ...
71
196274
3656
つまり 37年間 待って
初めて
03:31
before your first significant重要な achievement成果
that you're remembered思い出した for --
72
199954
3395
人々の記憶に残る
重要な成果に到達するのが
平均というわけです
03:35
on average平均 --
73
203373
1151
そして その44年後に
81歳で亡くなります
03:36
44 years later後で, when you
die死ぬ at the age年齢 of 81 --
74
204548
2478
これも平均です
03:39
on average平均.
75
207050
1168
03:40
(Laughter笑い)
76
208242
1001
(笑)
03:41
Talk about having持つ to be patient患者.
77
209267
1684
まさに忍耐の一言です
03:42
(Laughter笑い)
78
210975
1057
(笑)
03:44
Of courseコース, it varies不定 by profession職業.
79
212056
2089
当然これは職業によって変わります
03:46
If you're a sportsスポーツ star,
80
214566
1193
スポーツ選手なら
03:47
you'llあなたは probably多分 hitヒット
your strideストライド in your 20s.
81
215783
2127
頭角を現しはじめるのは
20代でしょう
03:49
And if you're in your 40s like me,
82
217934
2645
私のように40代なら
03:52
you can join参加する the fun楽しい world世界 of politics政治.
83
220603
1991
楽しい政治の世界で
花を咲かせられます
03:54
(Laughter笑い)
84
222618
1056
(笑)
03:55
Politicians政治家 do their彼らの first and sometimes時々
only commendable立派な act行為 in their彼らの mid-中期的には、40s.
85
223698
3915
政治家は40代の半ばに 最初で
ともすると唯一の 立派な業績を残します
03:59
(Laughter笑い)
86
227637
1257
(笑)
04:00
If you're wondering不思議 what "othersその他" are,
87
228918
1937
「その他」が気になるでしょう
例をいくつかあげます
[科学界からブードゥーの司祭に]
04:02
here are some examples.
88
230879
1476
04:04
Isn't it fascinating魅力的な, the things people do
89
232821
2116
業績とか 記憶に残ることって
[大統領9人の服を仕立てる]
04:06
and the things they're remembered思い出した for?
90
234961
1882
面白いじゃないですか?
[トップレス業界の先駆者]
04:08
(Laughter笑い)
91
236867
1752
(笑)
04:12
Our curiosity好奇心 was in overdriveオーバードライブ,
92
240136
1844
私たちの好奇心は過熱して
04:14
and we desired望む to analyze分析する
more than just a descriptorディスクリプタ.
93
242004
3788
キーワード以外も
分析したくなりました
04:18
So, we ingested摂取した the entire全体
first paragraph段落 of all 2,000 obituaries死亡記事,
94
246998
4946
そこで2千本の記事すべての
第一段落を丸ごとプログラムにかけました
04:23
but we did this separately別々に
for two groupsグループ of people:
95
251968
2774
ただし2つのグループに分けて
04:26
people that are famous有名な
and people that are not famous有名な.
96
254766
2777
有名人と無名人を別々に分析しました
04:29
Famous有名な people -- Prince王子,
Aliアリ, Zahaザハ Hadidハディド --
97
257567
2689
プリンスやアリ
ザハ・ハディドといった有名人と
04:32
people who are not famous有名な
are people like Jocelynジョセリン Cooperクーパー,
98
260280
4235
無名の人々 例えば
ジョスリン・クーパーや
04:36
Reverend牧師 Curryカレー
99
264539
1154
カリー牧師 ―
04:37
or Lornaロルナ Kellyケリー.
100
265717
1169
ローナ・ケリーです
04:38
I'm willing喜んで to betベット you haven't持っていない heard聞いた
of most最も of their彼らの names名前.
101
266910
3188
きっと ほとんど聞いたことのない
名前ばかりでしょう
04:42
Amazing素晴らしい people, fantastic素晴らしい achievements業績,
but they're not famous有名な.
102
270122
3812
素晴らしい業績を残した
偉大な人々ですが 有名ではありません
04:46
So what if we analyze分析する
these two groupsグループ separately別々に --
103
274720
2788
さて 有名人と無名人の
2グループに分けて
04:49
the famous有名な and the non-famous非有名な?
104
277532
1525
分析したらどうなるでしょう?
04:51
What mightかもしれない that tell us?
105
279081
1419
どんなことが分かるでしょうか?
04:52
Take a look.
106
280524
1240
見てみましょう
04:56
Two things leap飛躍 out at me.
107
284556
1469
2つの特徴が際立ちます
04:58
First:
108
286569
1170
1つ目は
05:00
"Johnジョン."
109
288106
1198
「ジョン」です
05:01
(Laughter笑い)
110
289328
1300
(笑)
05:03
Anyone誰でも here named名前 Johnジョン
should thank your parents --
111
291914
3388
ジョンという名前の人がいたら
親に感謝すべきだし ―
05:07
(Laughter笑い)
112
295326
1329
(笑)
05:08
and remind思い出させる your kids子供たち to cutカット out
your obituary死亡記事 when you're gone行った.
113
296679
3082
子どもには 自分のおくやみ記事を
切り抜くよう言っておくべきです
05:13
And second二番:
114
301061
1356
2つ目は
05:15
"help."
115
303849
1154
「力を貸す」です
05:18
We uncoveredカバーされていない, manyたくさんの lessonsレッスン
from lives人生 well-ledよく導かれた,
116
306524
3465
私たちは「いい人生」から得た
多くの教訓や
05:22
and what those people immortalized不滅の
in print印刷する could teach教える us.
117
310013
2836
記事に足跡を残した人々の
教えを掘り起こしました
05:24
The exercise運動 was a fascinating魅力的な testament証言
to the kaleidoscope万華鏡 that is life,
118
312873
4738
おくやみ記事は 万華鏡のような人生が
存在した 魅力あふれる証拠ですが
05:29
and even more fascinating魅力的な
119
317635
2715
さらに魅力的なのは
05:32
was the fact事実 that the overwhelming圧倒的
majority多数 of obituaries死亡記事
120
320374
3068
おくやみ記事のほぼすべてが
有名か無名かに関わらず
05:35
featured特集 people famous有名な and non-famous非有名な,
121
323466
2998
類まれなことを
成し遂げた人々を
05:38
who did seemingly一見 extraordinary特別な things.
122
326488
2433
取り上げているという点です
05:41
They made a positiveポジティブ dent凹み
in the fabricファブリック of life.
123
329574
3110
みんな社会に
ポジティブな影響を残しました
05:44
They helped助けた.
124
332708
1237
力を貸したんです
05:46
So ask尋ねる yourselvesあなた自身 as you go
back to your daily毎日 lives人生:
125
334772
2591
みなさんも日常生活に戻った時
考えてみてください
05:49
How am I usingを使用して my talents才能 to help society社会?
126
337387
2920
自分は才能を どんな形で
社会に役立てているだろうか?
05:52
Because the most最も powerful強力な lessonレッスン here is,
127
340331
2973
というのも ここから得た
最も大きな教訓によると
05:55
if more people lived住んでいました their彼らの lives人生
trying試す to be famous有名な in death,
128
343328
4336
死んだ時に有名でありたいと
努力して生きる人が増えれば
05:59
the world世界 would be a much better place場所.
129
347688
2605
世界は まだまだ良くなるからです
06:03
Thank you.
130
351062
1169
ありがとう
06:04
(Applause拍手)
131
352255
2848
(拍手)
Translated by Kazunori Akashi
Reviewed by Emi Kamiya

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ABOUT THE SPEAKER
Lux Narayan - Entrepreneur
Lux Narayan is a perpetual learner of various things -- from origami and molecular gastronomy to stand-up and improv comedy.

Why you should listen

Lakshmanan aka Lux Narayan mans the helm of Unmetric, a social media intelligence company that helps digital marketers, social media analysts, and content creators harness social signals to track and analyze competitive content and campaigns, and to create better content and campaigns of their own.

Prior to founding Unmetric, Narayan was a co-founder at Vembu Technologies, an online data backup company. He also helped found and volunteered at ShareMyCake, a non-profit started by his wife that focuses on encouraging children to use their birthdays to channel monetary support towards a cause of their choosing.

As Unmetric's CEO, he leads a team of 70 people distributed across the company's operations in Chennai and New York City.

Outside of work, he is a perpetual learner of various things -- from origami and molecular gastronomy to stand-up and improv comedy. He enjoys reading obituaries and other non-fiction and watching documentaries with bad ratings. Narayan makes time every year for trekking in the Himalayas or scuba diving in tropical waters, and once he learns to fly, he hopes to spend more time off land than on it.

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Lux Narayan | Speaker | TED.com