TED2003
Steven Johnson: The Web as a city
スティーブン・ジョンソン: 都市としてのウェブ
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Outside.inのスティーブン・ジョンソンは ウェブは都市のようだと言っています: 多くの人々によって作られ、誰かが完全に管理しているわけでもなく、複雑に相互接続されており、にもかかわらず多くの要素が独立して機能しています。災害が１つの場所で起こっても、他の場所では生活が続けられます。
Steven Johnson - Writer
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience. Full bio
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience. Full bio
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00:18
I want to take you back basically to my hometown,
0
0
3000
私のふるさとにご案内しましょう
00:21
and to a picture of my hometown of the week
1
3000
2000
『創発（Emergence）』が
出版された週の
出版された週の
00:23
that "Emergence" came out.
2
5000
2000
その町の写真をご覧ください
00:25
And it's a picture we've seen several times.
3
7000
3000
これは誰もが 何度も見た写真です
00:33
Basically, "Emergence" was published on 9/11.
4
15000
3000
『創発』は9/11の時期に出版されたのです
00:36
I live right there in the West Village,
5
18000
5000
私はウエストビレッジの
このあたりに住んでいます
このあたりに住んでいます
00:41
so the plume was luckily blowing west, away from us.
6
23000
5000
幸運にも煙は西風で
私たちから離れるように流れました
私たちから離れるように流れました
00:46
We had a two-and-a-half-day-old baby in the house that was ours --
7
28000
7000
家には生後２日半の赤ん坊がいました
00:53
we hadn't taken it from somebody else.
8
35000
2000
誘拐してきたわけじゃありませんよ
00:55
(Laughter)
9
37000
2000
（笑）
00:57
And one of the thoughts that I had dealing with these two separate emergences
10
39000
7000
そして 本と赤ん坊という２つのものが
それぞれ出現した時期に
それぞれ出現した時期に
01:04
of a book and a baby, and having this event happen so close --
11
46000
4000
更にこの事件がすぐ近くで起こりました
01:08
that my first thought, when I was still kind of in the apartment looking out at it all
12
50000
4000
私はアパートメントの中からその光景を見て
そして通りに出て
そして通りに出て
01:12
or walking out on the street and looking out on it just in front of our building,
13
54000
3000
家の前からそのビルを見上げ
最初に思ったことは
最初に思ったことは
01:15
was that I'd made a terrible miscalculation in the book that I'd just written.
14
57000
5000
ちょうど私が書き上げた本の中で
大きな思い違いをしていたということでした
大きな思い違いをしていたということでした
01:20
Because so much of that book was a celebration of the power
15
62000
4000
その本は 人の集中
特に大都市での集中の力と
特に大都市での集中の力と
01:24
and creative potential of density, of largely urban density,
16
66000
4000
創造の可能性を賞賛していました
01:28
of connecting people and putting them together in one place,
17
70000
3000
つまり
人々がつながり １つの場所 たとえば
人々がつながり １つの場所 たとえば
01:31
and putting them on sidewalks together and having them share ideas
18
73000
3000
道端に集まり アイデアや物理空間を
共有することを賞賛するものでした
01:34
and share physical space together.
19
76000
2000
01:36
And it seemed to me looking at that -- that tower burning and then falling,
20
78000
3000
燃え上がり崩れ落ちたビルを見て―
01:39
those towers burning and falling -- that in fact, one of the lessons
21
81000
2000
二つのタワーが燃え上がり 崩壊して
01:41
here was that density kills.
22
83000
2000
実際に人が集中していると
死者が多数出ることが分かりました
死者が多数出ることが分かりました
01:43
And that of all the technologies that were exploited
23
85000
3000
技術の結晶が
01:46
to make that carnage come into being,
24
88000
4000
修羅場を作ったのです
01:51
probably the single group of technologies that cost the most lives
25
93000
6000
地上110階の２つのビルで
5万人がすごせるようにした
その技術こそが
その技術こそが
01:57
were those that enable 50,000 people to live in two buildings
26
99000
4000
02:01
110 stories above the ground.
27
103000
2000
大きな犠牲を生み出したのです
02:03
If they hadn't been crowded --
28
105000
2000
もしこんなに人が密集していなかったら...
02:05
you compare the loss of life at the Pentagon to the Twin Towers,
29
107000
2000
ツインタワーで失われた命の数を
ペンタゴンと比べれば
ペンタゴンと比べれば
02:08
and you can see that very powerfully.
30
110000
2000
それがはっきりと分かります
02:10
And so I started to think, well, you know, density, density --
31
112000
3000
そして 私は考え始めました
人々の集中とは、集中とは？
人々の集中とは、集中とは？
02:13
I'm not sure if, you know, this was the right call.
32
115000
3000
集中に惹かれていたのは
正しかったんだろうかと
正しかったんだろうかと
02:17
And I kind of ruminated on that for a couple of days.
33
119000
3000
数日 これに関して考えを巡らせました
02:20
And then about two days later, the wind started to change a little bit,
34
122000
4000
2日後 風は少し変わり始め
02:24
and you could sense that the air was not healthy.
35
126000
3000
空気が良くないと感じました
02:27
And so even though there were no cars still in the West Village
36
129000
4000
私の住んでいるウエストビレッジには
まだ車が入ってこなかったのですが
まだ車が入ってこなかったのですが
02:31
where we lived, my wife sent me out to buy a, you know,
37
133000
3000
妻は私に大きな空気フィルターを
02:34
a large air filter at the Bed Bath and Beyond,
38
136000
4000
20ブロックほど北にあるホームセンターで
02:38
which was located about 20 blocks away, north.
39
140000
3000
買ってくるよう言いました
02:41
And so I went out.
40
143000
2000
そして私は出かけました
02:43
And obviously I'm physically a very strong person, as you can tell -- (Laughter) --
41
145000
3000
ご覧のように 体は丈夫なタイプなので
（笑）
（笑）
02:47
so I wasn't worried about carrying this thing 20 blocks.
42
149000
3000
20ブロックの距離を運ぶことには
自信がありました
自信がありました
02:50
And I walked out, and this really miraculous thing happened to me
43
152000
4000
外に出ると 本当に奇跡的なことが
起こったのです
起こったのです
02:54
as I was walking north to buy this air filter,
44
156000
3000
空気フィルターを買いに北へ歩いていたとき
02:57
which was that the streets were completely alive with people.
45
159000
4000
町は人々とともに生き生きとしていたのです
03:02
There was an incredible -- it was, you know, a beautiful day,
46
164000
3000
それは信じられなく 美しい日でした
03:05
as it was for about a week after,
47
167000
2000
事件の約１週間後でしたが
03:07
and the West Village had never seemed more lively.
48
169000
3000
ウエストビレッジは
これまでにないほど生き生きとした様子でした
これまでにないほど生き生きとした様子でした
03:10
I walked up along Hudson Street --
49
172000
2000
私はハドソン通りを歩いていました
03:12
where Jane Jacobs had lived and written her great book
50
174000
2000
ジェイン・ジェイコブズはここに住んで
素晴らしい本を書きました
素晴らしい本を書きました
03:14
that so influenced what I was writing in "Emergence" --
51
176000
2000
『創発』もその本に
大いに影響を受けました
大いに影響を受けました
03:16
past the White Horse Tavern,
52
178000
2000
ホワイト・ホース・タバーンも通り過ぎました
03:18
that great old bar where Dylan Thomas drank himself to death,
53
180000
3000
ディラン・トーマスが飲み過ぎで死んだ
古い立派なバーです
古い立派なバーです
03:21
and the Bleecker Street playground was filled with kids.
54
183000
3000
ブリーカー通りの公園には
子どもが沢山いました
子どもが沢山いました
03:24
And all the people who lived in the neighborhood,
55
186000
2000
近所に住んでいる人たちも
03:26
who owned restaurants and bars in the neighborhood,
56
188000
2000
レストランやバーを経営している人たちも
03:28
were all out there -- had them all open.
57
190000
2000
みんな外に出ていました
03:30
People were out.
58
192000
2000
人々は外に出ていたのです
03:32
There were no cars, so it seemed even better, in some ways.
59
194000
2000
車はなかったのですが
それがさらに良かったのです
それがさらに良かったのです
03:34
And it was a beautiful urban day,
60
196000
3000
美しい都会の一日でした
03:37
and the incredible thing about it was that the city was working.
61
199000
4000
街が機能していることは驚きでした
03:41
The city was there.
62
203000
2000
街はそこにあったのです
03:43
All the things that make a great city successful
63
205000
2000
素晴らしい都市を成功させる全て
03:45
and all the things that make a great city stimulating --
64
207000
2000
素晴らしい都市を活気づける全てが
03:47
they were all on display there on those streets.
65
209000
2000
そこに その通りにありました
03:49
And I thought, well, this is the power of a city.
66
211000
4000
私はそう これこそが都市の力だと思いました
03:53
I mean, the power of the city --
67
215000
2000
都市の力 すなわち
03:55
we talked about cities as being centralized in space,
68
217000
2000
空間的に集中した場として
都市は語られますが
都市は語られますが
03:57
but what makes them so strong most of the time
69
219000
2000
ほとんどの場合 都市が強靭になる理由は
03:59
is they're decentralized in function.
70
221000
2000
機能が分散しているからなのです
04:01
They don't have a center executive branch that you can take out
71
223000
2000
都市には 抜き取られたら
すべてが崩壊するような
すべてが崩壊するような
04:03
and cause the whole thing to fail.
72
225000
2000
集中執行機関はなくて
04:05
If they did, it probably was right there at Ground Zero.
73
227000
3000
もしあったとすれば
おそらくここ グランドゼロです
おそらくここ グランドゼロです
04:08
I mean, you know, the emergency bunker was right there,
74
230000
2000
ご存知のように
緊急避難所もありましたが
緊急避難所もありましたが
04:10
was destroyed by the attacks,
75
232000
2000
攻撃により破壊され
04:12
and obviously the damage done to the building and the lives.
76
234000
2000
ビルと人命に大きなダメージを与えました
04:14
But nonetheless, just 20 blocks north, two days later,
77
236000
4000
にもかかわらず 北に20ブロックしか
離れていない場所で２日後には
離れていない場所で２日後には
04:18
the city had never looked more alive.
78
240000
3000
都市はそれ以上に無いほど
生き生きとした様子でした
生き生きとした様子でした
04:21
If you'd gone into the minds of the people,
79
243000
2000
人々の心を覗けば
04:23
well, you would have seen a lot of trauma,
80
245000
2000
たくさんのトラウマがあり
04:25
and you would have seen a lot of heartache,
81
247000
2000
たくさんの苦悩があったでしょう
04:27
and you would have seen a lot of things that would take a long time to recover.
82
249000
3000
回復に長い時間のかかることがらも
たくさんあったでしょう
たくさんあったでしょう
04:30
But the system itself of this city was thriving.
83
252000
2000
しかし 都市というシステムそのものは
機能していたのです
機能していたのです
04:33
So I took heart in seeing that.
84
255000
3000
私はこれを見て勇気を得ました
04:36
So I wanted to talk a little bit about the reasons why that works so well,
85
258000
6000
都市がうまく機能する理由と
04:42
and how some of those reasons kind of map
86
264000
2000
今Webが向かおうとしている先と
その理由が
その理由が
04:44
on to where the Web is going right now.
87
266000
2000
どう関連するか話したいと思います
私の本について話をした後で
04:47
The question that I found myself asking to people
88
269000
2000
04:49
when I was talking about the book afterwards is --
89
271000
2000
私はよく みなさんにこんな質問を
投げかけます
投げかけます
04:51
when you've talked about emergent behavior,
90
273000
2000
人が集まることで出現する行動について語られたり
04:53
when you've talked about collective intelligence,
91
275000
2000
集合知について語られたとき
04:55
the best way to get people to kind of wrap their heads around that
92
277000
2000
それを考えてもらうための
うまい方法として
うまい方法として
04:57
is to ask, who builds a neighborhood?
93
279000
3000
「地区」というのは 誰が造るんでしょう？
と尋ねます
と尋ねます
05:00
Who decides that Soho should have this personality
94
282000
3000
ソーホーをこういう個性にしたのは誰か？
05:03
and that the Latin Quarter should have this personality?
95
285000
2000
ラテン・クウォーターの持つ雰囲気は？
05:05
Well, there are some kind of executive decisions,
96
287000
2000
ある種の責任者の決断もあったでしょうが
05:07
but mostly the answer is -- everybody and nobody.
97
289000
2000
大半の答えは 「みんな」
もしくは「だれでもない」です
もしくは「だれでもない」です
05:09
Everybody contributes a little bit.
98
291000
2000
皆が少しずつ寄与しています
05:11
No single person is really the ultimate actor
99
293000
4000
一人の人間が地区の個性を形作った
05:15
behind the personality of a neighborhood.
100
297000
2000
究極の立役者だ ということはないのです
05:17
Same thing to the question of, who was keeping the streets alive
101
299000
3000
9/11の後に
誰が私の近所で
誰が私の近所で
05:20
post-9/11 in my neighborhood?
102
302000
2000
通りを活気づけたか？
も同じような質問です
も同じような質問です
05:22
Well, it was the whole city.
103
304000
2000
この答えも都市全体でした
05:24
The whole system kind of working on it,
104
306000
2000
全てのシステムが機能し
05:26
and everybody contributing a small little part.
105
308000
2000
みんなが小さな役割に貢献しました
05:28
And this is increasingly what we're starting to see on the Web
106
310000
3000
これはいくつもの興味深い仕方で
05:31
in a bunch of interesting ways --
107
313000
2000
Webで見始めるようになったことです
05:33
most of which weren't around, actually,
108
315000
2000
私が『創発』を執筆して
出版したときには
出版したときには
05:35
except in very experimental things,
109
317000
2000
非常に実験的なもの以外は
05:37
when I was writing "Emergence" and when the book came out.
110
319000
2000
実際 周囲にはありませんでした
05:39
So it's been a very optimistic time, I think,
111
321000
2000
思うに これまでは
非常に楽観的な時期でした
非常に楽観的な時期でした
05:41
and I want to just talk about a few of those things.
112
323000
2000
そのことを少し話してみたいと思います
05:43
I think that there is effectively a new kind of model of interactivity
113
325000
4000
実質的に新しいインタラクティビティが
05:47
that's starting to emerge online right now.
114
329000
2000
今まさに オンラインに現れています
05:49
And the old one looked like this.
115
331000
3000
昔は こんなふうでした
05:54
This is not the future King of England, although it looks like it.
116
336000
4000
これは未来の英国王ではありません
―そのようにも見えますが
―そのようにも見えますが
05:58
It's some guy, it's a GeoCities homepage of some guy that I found online
117
340000
3000
GeoCities のホームページで
見つけた男性です
見つけた男性です
06:01
who's interested, if you look at the bottom, in soccer and Jesus
118
343000
3000
下のリンクは
サッカーとイエス・キリストと
サッカーとイエス・キリストと
06:04
and Garth Brooks and Clint Beckham and "my hometown" -- those are his links.
119
346000
3000
ガース・ブルックスとクリント・ベッカムと
「自分の故郷」です
「自分の故郷」です
06:07
But nothing really says
120
349000
2000
1995年のWebの時代精神を捉えたもので
06:09
this model of interactivity -- which was so exciting and captures the real,
121
351000
4000
非常にエキサイティングだった
当時の相互作用モデルについて
当時の相互作用モデルについて
06:13
the Web Zeitgeist of 1995 -- than
122
355000
3000
最もうまく語るものといえば―
06:16
"Click here for a picture of my dog."
123
358000
2000
「私の犬の写真はここをクリックして」
です
です
06:18
That is -- you know, there's no sentence
124
360000
2000
この時代を思い出させる
06:20
that kind of conjures up that period better than that, I think,
125
362000
3000
これ以上の文章はないと思います
06:24
which is that you suddenly have the power to put up a picture of your dog
126
366000
3000
突然 自分の犬の写真をネットに上げて
リンクする力を手に入れ
リンクする力を手に入れ
06:27
and link to it, and somebody reading the page
127
369000
3000
また このページを読む誰かには
06:30
has the power to click on that link or not click on that link.
128
372000
3000
このリンクをクリックするかどうかを
選ぶ力が与えられます
選ぶ力が与えられます
06:33
And, you know, I don't want to belittle that. That, in a sense --
129
375000
3000
私はこれをけなしている訳ではありません
06:36
to reference what Jeff was talking about yesterday --
130
378000
3000
ジェフが昨日話していたことを参照すると
06:39
that was, in a sense, the kind of interface electricity that
131
381000
2000
このインターフェースは
ある種の熱狂を引き出し
ある種の熱狂を引き出し
06:41
powered a lot of the explosion of interest in the Web:
132
383000
3000
Web に対する爆発的な関心を
導くものとなりました
導くものとなりました
06:44
that you could put up a link, and somebody could click on it,
133
386000
2000
リンクを置けば誰かがクリックしてくれます
06:46
and it could take you anywhere you wanted to go.
134
388000
2000
行きたいところには
どこにでも連れて行ってくれるのです
どこにでも連れて行ってくれるのです
06:48
But it's still a very one-to-one kind of relationship.
135
390000
2000
しかし これはまだ
まさに「１対１」的な関係で
まさに「１対１」的な関係で
06:50
There's one person putting up the link, and there's another person
136
392000
2000
ある人がリンクを置き 他の人が
06:52
on the other end trying to decide whether to click on it or not.
137
394000
4000
それをクリックするかどうかを決めます
新しいモデルはむしろこういうものです
06:57
The new model is much more like this,
138
399000
2000
06:59
and we've already seen a couple of references to this.
139
401000
2000
あちこちで言及されるようになりましたが
07:01
This is what happens when you search "Steven Johnson" on Google.
140
403000
4000
グーグルで “Steven Johnson“を
検索するとこうなります
検索するとこうなります
07:05
About two months ago, I had the great breakthrough --
141
407000
4000
2ヶ月前 私は大躍進を遂げました
07:09
one of my great, kind of shining achievements --
142
411000
3000
目もくらむような 大きな成果です
07:12
which is that my website finally became a top result for "Steven Johnson."
143
414000
3000
“Steven Johnson”の検索で
私のウェブサイトが最上位になりました
私のウェブサイトが最上位になりました
07:15
There's some theoretical physicist at MIT named Steven Johnson
144
417000
6000
MITの理論物理学者に
Steven Johnson がいましたが
Steven Johnson がいましたが
07:21
who has dropped two spots, I'm happy to say.
145
423000
3000
うれしいことに２ランクダウンしました
07:24
(Laughter)
146
426000
1000
（笑）
07:25
And, you know, I mean, I'll look at a couple of things like this,
147
427000
4000
似たような例を
いくつか見ていきましょう
いくつか見ていきましょう
07:29
but Google is obviously the greatest technology ever invented for navel gazing.
148
431000
4000
明らかに グーグルは今まで発明された中で
自分探しのための最高の技術です
自分探しのための最高の技術です
07:33
It's just that there are so many other people in your navel when you gaze.
149
435000
3000
自分を探す中で
多くの他人がいることがわかります
多くの他人がいることがわかります
07:36
Because effectively, what's happening here,
150
438000
4000
実際 ここで何が起きているかというと
どうやってこのページを作っているのかですが
どうやってこのページを作っているのかですが
07:41
what's creating this page, obviously -- and we all know this,
151
443000
2000
―誰でも知っていることですが
07:43
but it's worth just thinking about it --
152
445000
2000
考えてみるのに値することです―
07:45
is not some person deciding that I am the number one answer for Steven Johnson,
153
447000
4000
私が Steven Johnson に対する
一番の答えだと 誰かが決める訳ではありません
一番の答えだと 誰かが決める訳ではありません
07:49
but rather somehow the entire web of people
154
451000
4000
そうではなく
ウェブに作られたページの全体を調べ
ウェブに作られたページの全体を調べ
07:53
putting up pages and deciding to link to my page or not link to it,
155
455000
3000
私のページにリンクが張られているかどうかを見て
07:56
and Google just sitting there and running the numbers.
156
458000
3000
Googleはその数を数えるだけです
07:59
So there's this collective decision-making that's going on.
157
461000
4000
こんな集団的意思決定が行われているのです
08:03
This page is effectively, collectively authored by the Web,
158
465000
3000
このページは実質的に
集団としてのWebが作りました
集団としてのWebが作りました
08:06
and Google is just helping us
159
468000
2000
グーグルはある一貫した方法で
08:08
kind of to put the authorship in one kind of coherent place.
160
470000
3000
情報の出典を示す場を作り
この意思決定を助けているだけです
この意思決定を助けているだけです
08:11
Now, they're more innovative -- well, Google's pretty innovative --
161
473000
3000
もっと革新的なものもあります
― グーグルも十分革新的ですが
― グーグルも十分革新的ですが
08:14
but there are some new twists on this.
162
476000
2000
さらに新機軸が加わります
08:17
There's this incredibly interesting new site -- Technorati --
163
479000
2000
この実に興味深い 新しいサイトは
Technorati です
Technorati です
08:19
that's filled with lots of little widgets that are expanding on these.
164
481000
4000
小さなウィジェットが沢山あり
その数はどんどん増えています
その数はどんどん増えています
08:23
And these are looking in the blog world and the world of weblogs.
165
485000
4000
そして ここからブログの世界を
のぞき見ることができるのです
のぞき見ることができるのです
08:27
He's analyzed basically all the weblogs out there that he's tracking.
166
489000
4000
追跡中のすべてのブログを分析しています
08:31
And he's tracking how many other weblogs linked to those weblogs,
167
493000
3000
別のブログからのリンクが
いくつあるかを数えています
いくつあるかを数えています
08:34
and so you have kind of an authority --
168
496000
2000
そしてここから見えてくるのは
08:36
a weblog that has a lot of links to it
169
498000
2000
被リンクが多いブログは
08:38
is more authoritative than a weblog that has few links to it.
170
500000
4000
被リンクが少ないブログより
「権威」があるということです
「権威」があるということです
そして いかなるときも
Web上のどのページに対しても
Web上のどのページに対しても
08:43
And so at any given time, on any given page on the Web, actually,
171
505000
2000
08:45
you can say, what does the weblog community think about this page?
172
507000
3000
このページについてブログの評判はどうか？
と尋ねると
と尋ねると
08:48
And you can get a list.
173
510000
2000
リストが得られます
08:50
This is what they think about my site; it's ranked by blog authority.
174
512000
3000
これは私のサイトがどう思われているかを示し
ブログの権威を格付けしています
ブログの権威を格付けしています
08:53
You can also rank it by the latest posts.
175
515000
2000
書き込みの新しさから
ランク付けをすることもできます
ランク付けをすることもできます
08:55
So when I was talking in "Emergence,"
176
517000
3000
私が『創発』で書いたように
08:58
I talked about the limitations of the one-way linking architecture
177
520000
2000
一方向のリンク構造には限界があります
09:00
that, basically, you could link to somebody else
178
522000
2000
実際 あなたが他人にリンクしても
09:02
but they wouldn't necessarily know that you were pointing to them.
179
524000
2000
その人は必ずしもあなたから
リンクを張られたことを知りません
リンクを張られたことを知りません
09:04
And that was one of the reasons why the web
180
526000
3000
これがWebが その持っている可能性ほど
09:07
wasn't quite as emergent as it could be
181
529000
2000
新しいものを生み出さなかった理由の1つです
09:09
because you needed two-way linking, you needed that kind of feedback mechanism
182
531000
2000
双方向のリンクのような
フィードバック機構がなければ
フィードバック機構がなければ
09:11
to be able to really do interesting things.
183
533000
2000
本当に面白いことができるようには
なりませんでした
なりませんでした
09:13
Well, something like Technorati is supplying that.
184
535000
3000
Technoratiのような検索エンジンが
それを提供します
それを提供します
09:16
Now what's interesting here is that this is a quote from Dave Weinberger,
185
538000
3000
ここで面白いのはDave Weinbergerからの
引用です
引用です
09:19
where he talks about everything being purposive in the Web --
186
541000
4000
彼はWebの中では
全てに目的があると言っています
全てに目的があると言っています
09:23
there's nothing artificial.
187
545000
2000
すべてのものは人工物であると
09:25
He has this line where he says, you know, you're going to put up a link there,
188
547000
2000
そして
リンクを張ったら―
リンクを張ったら―
09:27
if you see a link, somebody decided to put it there.
189
549000
3000
リンクが張ってあったら
それは誰かがそう決めたからだ
それは誰かがそう決めたからだ
09:30
And he says, the link to one site didn't just grow on the other page "like a tree fungus."
190
552000
5000
あるサイトへのリンクは 木に生える
キノコとは違って自然に発生はしないものだ
キノコとは違って自然に発生はしないものだ
09:35
And in fact, I think that's not entirely true anymore.
191
557000
3000
実は これは
今では完全に正しいとは思えません
今では完全に正しいとは思えません
09:38
I could put up a feed of all those links generated by Technorati
192
560000
4000
Technorati が
作り出すリンクを全部
作り出すリンクを全部
09:42
on the right-hand side of my page,
193
564000
2000
私のページの右側に
配置することができるのです
配置することができるのです
09:44
and they would change as the overall ecology of the Web changes.
194
566000
3000
それは Web生態系全体の変化につれて
変化します
変化します
09:47
That little list there would change.
195
569000
2000
ここにある小さなリストは変化します
09:49
I wouldn't really be directly in control of it.
196
571000
2000
私が直接コントロールすることはできません
09:51
So it's much closer, in a way, to a data fungus, in a sense,
197
573000
3000
これはある意味
私がここに置いた意図的なリンクというより
私がここに置いた意図的なリンクというより
09:54
wrapped around that page, than it is to a deliberate link that I've placed there.
198
576000
4000
ページを包み込んだ
いわばデータのキノコのようなものです
いわばデータのキノコのようなものです
10:00
Now, what you're having here is basically a global brain
199
582000
3000
ここにあるものは
基本的にはグローバルな頭脳で
基本的にはグローバルな頭脳で
10:03
that you're able to do lots of kind of experiments on to see what it's thinking.
200
585000
3000
その頭脳が考えていることを知るための
さまざまな実験が行えます
さまざまな実験が行えます
10:06
And there are all these interesting tools.
201
588000
2000
これはとてもおもしろいツールです
10:08
Google does the Google Zeitgeist,
202
590000
2000
グーグルは
Google Zeitgeist で
Google Zeitgeist で
10:10
which looks at search requests to test what's going on, what people are interested in,
203
592000
5000
検索リクエストを見て 出来ごとや
人々の興味の向いている先について
人々の興味の向いている先について
10:15
and they publish it with lots of fun graphs.
204
597000
2000
沢山の面白いグラフとして
公表します
公表します
10:17
And I'm saying a lot of nice things about Google,
205
599000
2000
私はグーグルについて
たくさん誉めましたが
たくさん誉めましたが
10:19
so I'll be I'll be saying one little critical thing.
206
601000
1000
１つ批判的なことを言います
10:20
There's a problem with the Google Zeitgeist,
207
602000
2000
Google Zeitgeist には
問題があって
問題があって
10:22
which is it often comes back with news that a lot of people are searching
208
604000
4000
多くの人が検索したニュースを
何度も表示します
何度も表示します
10:26
for Britney Spears pictures, which is not necessarily news.
209
608000
4000
ブリトニー・スピアーズの写真といった
ニュースと言えないものなどです
ニュースと言えないものなどです
10:30
The Columbia blows up, suddenly there are a lot of searches on Columbia.
210
612000
4000
コロンビア号が爆発したら
突然コロンビア号の検索が増えます
突然コロンビア号の検索が増えます
10:34
Well, you know, we should expect to see that.
211
616000
2000
これは想定できることで
10:36
That's not necessarily something we didn't know already.
212
618000
2000
必ずしも
まだ知らなかったことではありません
まだ知らなかったことではありません
10:38
So the key thing in terms of these new tools
213
620000
2000
つまり これらの新しいツールで重要なことは
10:40
that are kind of plumbing the depths of the global brain,
214
622000
3000
それが グローバルな頭脳の深い部分を
つなぐ管のようなもので
つなぐ管のようなもので
10:43
that are sending kind of trace dyes through that whole bloodstream --
215
625000
4000
血流全体に少量の色素を注入すると
（つながりが）わかることです
（つながりが）わかることです
10:47
the question is, are you finding out something new?
216
629000
2000
問題は 新しいものが
何か見つかるかということです
何か見つかるかということです
10:49
And one of the things that I experimented with is this thing called Google Share
217
631000
3000
私は Google Shareについて
実験しました
実験しました
10:52
which is basically, you take an abstract term,
218
634000
4000
抽象的な単語を使って
10:56
and you search Google for that term,
219
638000
3000
その単語をグーグル検索します
10:59
and then you search the results that you get back for somebody's name.
220
641000
3000
そしてその検索結果を
さらに人名で検索するのです
さらに人名で検索するのです
11:02
So basically, the number of pages that mention this term,
221
644000
4000
つまり その単語に
言及しているページの数のうち
言及しているページの数のうち
11:06
that also mention this page, the percentage of those pages
222
648000
3000
その人名に関連しているページの割合は
11:09
is that person's Google Share of that term.
223
651000
2000
その人の単語に対する
Google Shareになります
Google Shareになります
11:11
So you can do kind of interesting contests.
224
653000
2000
興味深いコンテストを行えます
11:13
Like for instance, this is a Google Share of the TED Conference.
225
655000
4000
例えば これは"TED Conference" の
Google Shareです
Google Shareです
11:17
So Richard Saul Wurman
226
659000
3000
リチャード・ソール・ワーマンは
11:20
has about a 15 percent Google Share of the TED conference.
227
662000
4000
"TED Conference"の
Google Shareを約15%持っています
Google Shareを約15%持っています
11:24
Our good friend Chris has about a six percent -- but with a bullet, I might add.
228
666000
5000
我らがクリスは約６%です
赤丸急上昇中ですが
赤丸急上昇中ですが
11:29
(Laughter)
229
671000
2000
（笑）
11:31
But the interesting thing is, you can broaden the search a little bit.
230
673000
3000
検索を少し拡張すると
面白いことがわかります
面白いことがわかります
11:34
And it turns out, actually, that 42 percent is the Mola mola fish.
231
676000
3000
実際のところ
42%がマンボウでした
42%がマンボウでした
11:37
I had no idea.
232
679000
2000
理由は分かりません
いや 本当のことを言うと
11:39
No, that's not true.
233
681000
1000
（笑）
11:40
(Laughter)
234
682000
3000
11:43
I made that up because I just wanted to put up a slide
235
685000
2000
私は ただスライドに
11:45
of the Mola mola fish.
236
687000
2000
マンボウを載せたかっただけです
11:47
(Laughter)
237
689000
2000
（笑）
こんな実験もしました
― けんかを売るつもりはないですが
― けんかを売るつもりはないですが
11:49
I also did -- and I don't want to start a little fight in the next panel --
238
691000
3000
11:52
but I did a Google Share analysis of evolution and natural selection.
239
694000
3000
進化と自然淘汰について
Google Shareで分析をしました
Google Shareで分析をしました
11:55
So right here -- now this is a big category, you have smaller percentages,
240
697000
5000
結果はこちらです ―
大きな分類なので 割合は小さくなります
大きな分類なので 割合は小さくなります
12:00
so this is 0.7 percent -- Dan Dennett, who'll be speaking shortly.
241
702000
5000
ダン・デネットが0.7%です
彼はこの後すぐ講演をします
彼はこの後すぐ講演をします
12:05
Right below him, 0.5 percent, Steven Pinker.
242
707000
4000
次がスティーブン・ピンカーの0.5%
12:10
So Dennett's in the lead a little bit there.
243
712000
2000
デネットが少しリードしています
12:12
But what's interesting is you can then broaden the search
244
714000
2000
興味深いことは 検索範囲を広げて
12:14
and actually see interesting things and get a sense of what else is out there.
245
716000
4000
興味深いものを見つけ 世の中に
どんなものがあるか知ることができます
どんなものがあるか知ることができます
12:18
So Gary Bauer is not too far behind --
246
720000
3000
ゲイリー・バウアー（保守派活動家）は
そんなに後れを取っていません
そんなに後れを取っていません
12:21
has slightly different theories about evolution and natural selection.
247
723000
5000
彼は進化と自然淘汰について
少し違った理論を持っているだけです
少し違った理論を持っているだけです
12:26
And right behind him is L. Ron Hubbard. So --
248
728000
3000
そのすぐ次はL. ・ロン・ハバード
（新興宗教の創始者）です
（新興宗教の創始者）です
12:29
(Laughter)
249
731000
2000
（笑）
12:31
you can see we're in the ascot, which is always good.
250
733000
2000
アスコットの競馬みたいで
楽しいですね
楽しいですね
12:33
And by the way, Chris, that would've been a really good panel,
251
735000
2000
クリス このメンバーで
パネル討論も良いですね
パネル討論も良いですね
12:35
I think, right there.
252
737000
1000
そこのところで
12:36
(Laughter)
253
738000
5000
（笑）
12:41
Hubbard apparently started to reach, but besides that,
254
743000
2000
ハバードはTEDで講演したいと
言っているとか
言っているとか
12:43
I think it would be good next year.
255
745000
2000
来年にはいいかもしれません
12:45
Another quick thing -- this is a slightly different thing,
256
747000
2000
もうひとつ これは少し違うものですが
12:47
but this analysis some of you may have seen.
257
749000
2000
この分析を見たことがある人が
いるかもしれません
いるかもしれません
12:49
It just came out. This is bursty words,
258
751000
2000
発表されたばかりです
12:51
looking at the historical record of State of the Union Addresses.
259
753000
4000
一般教書演説の過去の記録から
急に使われ始めた言葉を調べたものです
急に使われ始めた言葉を調べたものです
12:56
So these are words that suddenly start to appear out of nowhere,
260
758000
4000
これらの言葉は
どこからか 突然現れたのです
どこからか 突然現れたのです
13:00
so they're kind of, you know, memes that start taking off,
261
762000
2000
それらは 広まり始めたミームのようなもので
13:02
that didn't have a lot of historical precedent before.
262
764000
2000
それ以前はさほど使われていなかったものです
13:05
So the first one is -- these are the bursty words around 1860s --
263
767000
3000
最初のものは ―
1860年代に爆発的に広まった言葉ですが
1860年代に爆発的に広まった言葉ですが
13:08
slaves, emancipation, slavery, rebellion, Kansas.
264
770000
2000
奴隷 解放 奴隷制
反抗 カンザス族（北米先住民族）
反抗 カンザス族（北米先住民族）
―ブリトニー・スピアーズの曲名ですね
13:11
That's Britney Spears. I mean, you know, OK, interesting.
265
773000
2000
13:13
They're talking about slavery in 1860.
266
775000
2000
1860年には奴隷制が語られていたのです
13:15
1935 -- relief, depression, recovery banks.
267
777000
3000
1935年 ―
救済 恐慌 回復 銀行
救済 恐慌 回復 銀行
13:18
And OK, I didn't learn anything new there as well -- that's pretty obvious.
268
780000
3000
OK 何も新しいことはありません
明らかですね
明らかですね
13:21
1985, right at the center of the Reagan years --
269
783000
3000
1985年 レーガン大統領時代の真っ只中
13:25
that's, we're, there's, we've, it's.
270
787000
3000
あれは 我々は がある
しました それは
しました それは
13:28
(Laughter)
271
790000
2000
（笑）
13:30
Now, there's one way to interpret this, which is to say that
272
792000
3000
これを解釈する方法がひとつあります
13:33
"emancipation" and "depression" and "recovery" all have a lot of syllables.
273
795000
3000
解放 恐慌 回復
どれも多くの音節があります
どれも多くの音節があります
13:36
So you know, you can actually download -- it's hard to remember those.
274
798000
3000
あとでダウンロードできますよ
― 長い単語を覚えるのは大変ですからね
― 長い単語を覚えるのは大変ですからね
しかし 真面目なところ
ここに見えるものは
ここに見えるものは
13:41
But seriously, actually, what you can see there,
275
803000
2000
13:43
in a way that would be very hard to detect otherwise,
276
805000
2000
こういう検索をしなければ
見つけられませんが
見つけられませんが
13:45
is Reagan reinventing the political language of the country
277
807000
3000
レーガン大統領は政治用語を再発明したのです
13:48
and shifting to a much more intimate, much more folksy, much more telegenic --
278
810000
4000
より親しみやすく より庶民的に
よりテレビ映りのよい方向にシフトしました
よりテレビ映りのよい方向にシフトしました
13:52
contracting all those verbs.
279
814000
2000
動詞の短縮形を使って
13:54
You know, 20 years before it was still, "Ask not what you can do,"
280
816000
2000
その20年前だったら「何が出来るか尋ねるな」という
（堅苦しい）表現でした
（堅苦しい）表現でした
13:56
but with Reagan, it's, "that's where, there's Nancy and I," that kind of language.
281
818000
5000
それがレーガン大統領になると
「それが起きたとき...ナンシーと私で」
「それが起きたとき...ナンシーと私で」
14:01
And so something we kind of knew,
282
823000
3000
なんとなく分かってはいましたが
14:04
but you didn't actually notice syntactically what he was doing.
283
826000
2000
実際 構文の面での彼の業績は
見逃されていました
見逃されていました
14:06
I'll go very quickly.
284
828000
2000
次のスライドへ
14:08
The question now -- and this is the really interesting question --
285
830000
2000
現在の疑問は ― そしてそれは
本当に興味深い疑問なのですが
本当に興味深い疑問なのですが
14:10
is, what kind of higher-level shape is emerging right now
286
832000
4000
どのような高次の形が
出現しているのかということです
出現しているのかということです
14:14
in the overall Web ecosystem -- and particularly in the ecosystem of the blogs
287
836000
4000
Webの生態系のなかで ―
そして特にブログの生態系の中で
そして特にブログの生態系の中で
14:18
because they are really kind of at the cutting edge.
288
840000
3000
なぜならそれらは本当に
最先端なのですから
最先端なのですから
14:21
And I think what happens there will also happen in the wider system.
289
843000
2000
そこで起こることは より大きなシステムでも
起こるでしょう
起こるでしょう
14:23
Now there was a very interesting article by Clay Shirky
290
845000
3000
クレイ・シャーキーが
とても興味深い記事を書きました
とても興味深い記事を書きました
14:26
that got a lot of attention about a month ago,
291
848000
2000
１か月ほど前
大いに注目を浴びました
大いに注目を浴びました
14:28
and this is basically the distribution of links
292
850000
2000
これは基本的には
ウェブ上のさまざまなブログに対する
ウェブ上のさまざまなブログに対する
14:30
on the web to all these various different blogs.
293
852000
3000
リンクの分布です
それは指数関数的になります
少数の人気ブログは多数にリンクされ
少数の人気ブログは多数にリンクされ
14:35
It follows a power law, so that there are a few extremely well-linked to, popular blogs,
294
857000
5000
14:40
and a long tail of blogs with very few links.
295
862000
4000
一方にはリンク数が極めて少ない
多くのブログがあります
多くのブログがあります
14:44
So 20 percent of the blogs get 80 percent of the links.
296
866000
3000
すなわち 20%のブログが
80%のリンクを得ます
80%のリンクを得ます
14:47
Now this is a very interesting thing.
297
869000
2000
これはとても興味深いことです
14:49
It's caused a lot of controversy
298
871000
2000
これは大きな論争を巻き起こしました
14:51
because people thought that this was the ultimate kind of one man,
299
873000
2000
なぜならインターネットは
誰もが声を上げられる
誰もが声を上げられる
14:53
one modem democracy, where anybody can get out there and get their voice heard.
300
875000
4000
一人一人が中心の
現代民主主義の究極形だと思われていたからです
現代民主主義の究極形だと思われていたからです
14:57
And so the question is, "Why is this happening?"
301
879000
2000
「なぜこのこようなことが
起こっているのか？」
起こっているのか？」
14:59
It's not being imposed by fiat from above.
302
881000
4000
上からの命令で強いられている
わけではありません
わけではありません
15:03
It's an emergent property of the blogosphere right now.
303
885000
3000
ブログ圏から 今 生まれている
創発的な性質なのです
創発的な性質なのです
15:06
Now, what's great about it is that people are working on --
304
888000
3000
すばらしい点は
人々がすぐに対応し始めたことです
人々がすぐに対応し始めたことです
15:09
within seconds of Clay publishing this piece, people started working on changing
305
891000
5000
クレイがその論文を発表するや否や
異なる結果が現われるように
異なる結果が現われるように
15:14
the underlying rules of the system so that a different shape would start appearing.
306
896000
3000
検索のルールの変更が始まりました
15:17
And basically, the shape appears
307
899000
2000
基本的に 指数関数型になる理由は
15:19
largely because of a kind of a first-mover advantage.
308
901000
2000
最初に始めた人が
有利だからです
有利だからです
15:21
if you're the first site there, everybody links to you.
309
903000
2000
最初にできたサイトなら
全員がリンクします
全員がリンクします
15:23
If you're the second site there, most people link to you.
310
905000
2000
２番目のサイトでも
多くの人がリンクするので
多くの人がリンクするので
15:25
And so very quickly you can accumulate a bunch of links,
311
907000
3000
このようにたくさんのリンクを集められます
15:28
and it makes it more likely for newcomers to link to you in the future,
312
910000
2000
それでさらに 新たな参加者も
リンクし続けます
リンクし続けます
15:30
and then you get this kind of shape.
313
912000
2000
それでこのような形になるのです
15:32
And so what Dave Sifry at Technorati started working on,
314
914000
3000
Technoratiのデイブ・シフリーも
そのようにし始めました
そのようにし始めました
15:35
literally as Shirky started -- after he published his piece --
315
917000
3000
シャーキーが始めたように
論文を発表した後
論文を発表した後
15:38
was something that basically just gave a new kind of priority to newcomers.
316
920000
4000
新しい記事に新しい種類の
優先付けをしたということです
優先付けをしたということです
15:42
And he started looking at interesting newcomers that don't have a lot of links,
317
924000
3000
リンクがあまり張られていないけれど
直近の24時間に
直近の24時間に
15:45
that suddenly get a bunch of links in the last 24 hours.
318
927000
4000
急にリンクが増えた
新しい記事に注目したのです
新しい記事に注目したのです
15:49
So in a sense, bursty weblogs coming from new voices.
319
931000
3000
要するに 新しく上がって
伸び盛りのウェブログを重視するのです
伸び盛りのウェブログを重視するのです
15:52
So he's working on a tool right there that can actually change the overall system.
320
934000
5000
こうして彼が取り組んでいる相手は
システム全体を変えられるツールです
システム全体を変えられるツールです
15:57
And it creates a kind of planned emergence.
321
939000
2000
これは計画的な「創発」です
15:59
You're not totally in control,
322
941000
2000
完全にコントロールはできていません
16:01
but you're changing the underlying rules in interesting ways
323
943000
2000
しかし 興味深い方法で
おおもとのルールを変えたのです
おおもとのルールを変えたのです
16:03
because you have an end result which is
324
945000
2000
なぜなら 最終結果として
より民主的な声の広がりを
より民主的な声の広がりを
16:05
maybe a more democratic spread of voices.
325
947000
2000
求めているからです
16:07
So the most amazing thing about this -- and I'll end on this note --
326
949000
2000
ここで最も驚くべきことは ―
そしてこれで話を終わりますが
そしてこれで話を終わりますが
16:09
is, most emergent systems, most self-organizing systems
327
951000
3000
ほとんどの創発的システム
ほとんどの自己組織的システムは
ほとんどの自己組織的システムは
16:12
are not made up of component parts that are capable of looking at the overall pattern
328
954000
5000
全体のパターンを
見通した部品で構成されてはおらず
見通した部品で構成されてはおらず
16:17
and changing their behavior based on whether they like the pattern or not.
329
959000
3000
そのパターンが好まれたかどうかに基づいて
行動を変えるのです
行動を変えるのです
16:21
So the most wonderful thing, I think, about this whole debate
330
963000
2000
指数法則や
法則に影響する ソフトをめぐる―
法則に影響する ソフトをめぐる―
16:23
about power laws and software that could change it
331
965000
2000
議論で素晴らしかったと
私が思うのは
私が思うのは
16:25
is the fact that we're having the conversation.
332
967000
3000
私たちが対話をしているという
事実なのです
事実なのです
16:28
I hope it continues here.
333
970000
2000
それが続くことを願っています
16:30
Thanks a lot.
334
972000
1000
ありがとうございました
ABOUT THE SPEAKER
Steven Johnson - WriterSteven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience.
Why you should listen
Steven Johnson is a leading light of today's interdisciplinary and collaborative approach to innovation. His writings have influenced everything from cutting-edge ideas in urban planning to the battle against 21st-century terrorism. Johnson was chosen by Prospect magazine as one of the top ten brains of the digital future, and The Wall Street Journal calls him "one of the most persuasive advocates for the role of collaboration in innovation."
Johnson's work on the history of innovation inspired the Emmy-nominated six-part series on PBS, "How We Got To Now with Steven Johnson," which aired in the fall of 2014. The book version of How We Got To Now was a finalist for the PEN/E.O. Wilson Literary Science Writing Award. His new book, Wonderland: How Play Made the Modern World, revolves around the creative power of play and delight: ideas and innovations that set into motion many momentous changes in science, technology, politics and society.
Johnson is also the author of the bestselling Where Good Ideas Come From: The Natural History of Innovation, one of his many books celebrating progress and innovation. Others include The Invention of Air and The Ghost Map. Everything Bad Is Good For You, one of the most discussed books of 2005, argued that the increasing complexity of modern media is training us to think in more complex ways. Emergence and Future Perfect explore the power of bottom-up intelligence in both nature and contemporary society.
An innovator himself, Johnson has co-created three influential sites: the pioneering online magazine FEED, the Webby-Award-winning community site, Plastic.com, and the hyperlocal media site outside.in, which was acquired by AOL in 2011.
Johnson is a regular contributor to WIRED magazine, as well as the New York Times, The Wall Street Journal and many other periodicals. He has appeared on many high-profile television programs, including "The Charlie Rose Show," "The Daily Show with Jon Stewart" and "The NewsHour with Jim Lehrer."
Steven Johnson | Speaker | TED.com