TED2009
Sean Gourley: The mathematics of war
ショーン・ゴーリー：戦争の数理学
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あらゆるニュースから集めたデータをもとに、ショーン・ゴーリーのチームが照らし出すのは、現代の戦争が持つ驚愕の構造である。 もしかするとそれは、戦争を解きほぐす鍵かもしれない。
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. Full bio
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
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00:12
We look around the media, as we see on the news from Iraq,
0
0
3000
私たちは皆、メディアに注意を払っています イラクや
00:15
Afghanistan, Sierra Leone,
1
3000
3000
アフガン、シエラレオネからのニュースを見聞きしていると
00:18
and the conflict seems incomprehensible to us.
2
6000
4000
紛争というものが非常に不可解にうつります
00:22
And that's certainly how it seemed to me when I started this project.
3
10000
4000
この感覚こそ、私がこのプロジェクトを始めた契機でした
00:26
But as a physicist,
4
14000
2000
ただ、物理学者としての私は
00:28
I thought, well if you give me some data,
5
16000
3000
データさえ手に入れば解読できるかもしれない
00:31
I could maybe understand this. You know, give us a go.
6
19000
2000
やってみようじゃないか と思ったのです
00:33
So as a naive New Zealander
7
21000
2000
世間知らずのニュージーランド人だった私は
00:35
I thought, well I'll go to the Pentagon.
8
23000
2000
まぁ、まずペンタゴンに行ってみよう と思い
00:37
Can you get me some information?
9
25000
2000
そこで、情報をくれませんかと尋ねるわけです
00:39
(Laughter)
10
27000
3000
もちろん答えはノーですが （笑）
00:42
No. So I had to think a little harder.
11
30000
4000
それで、頭を使わなきゃいけなくなったわけです
00:46
And I was watching the news one night in Oxford.
12
34000
3000
当時はオックスフォードで、ある晩ニュースを見ていて
00:49
And I looked down at the chattering heads on my channel of choice.
13
37000
3000
チャンネルの下に出てくるテロップを眺めていると
00:52
And I saw that there was information there.
14
40000
2000
立派な情報といえるものがそこにありました
00:54
There was data within the streams of news that we consume.
15
42000
3000
横に流れてゆくニュース字幕にデータが隠れていたのです
00:57
All this noise around us actually has information.
16
45000
4000
身の回りのこんなノイズにも実は情報が隠れているのです
01:01
So what I started thinking was,
17
49000
2000
そこで私は
01:03
perhaps there is something like open source intelligence here.
18
51000
3000
ここにはオープンソースの知とでも呼べるものがあると捉え始めました
01:06
If we can get enough of these streams of information together,
19
54000
3000
ここから十分なデータが集まれば
01:09
we can perhaps start to understand the war.
20
57000
3000
戦争を理解する最初の鍵が得られるかもしれない
01:12
So this is exactly what I did. We started bringing a team together,
21
60000
3000
調査はこのようにおこないました まずチーム編成をするにあたり
01:15
an interdisciplinary team of scientists,
22
63000
2000
経済学や数学などの分野から
01:17
of economists, mathematicians.
23
65000
3000
学問領域を越え、科学者を呼びました
01:20
We brought these guys together and we started to try and solve this.
24
68000
3000
彼らを迎え、晴れて調査は始まりました
01:23
We did it in three steps.
25
71000
2000
3つのステップで行いました
01:25
The first step we did was to collect. We did 130 different sources of information --
26
73000
4000
第一に情報収集 NGOのレポートや新聞、ケーブルテレビにいたる
01:29
from NGO reports to newspapers and cable news.
27
77000
3000
130を越えるあらゆるソースからの情報にあたりました
01:32
We brought this raw data in and we filtered it.
28
80000
3000
これらの基礎データを寄せ集めフィルターをかけます
01:35
We extracted the key bits on information to build the database.
29
83000
3000
そして、情報の中から変数となりうる鍵を抽出します
01:38
That database contained
30
86000
2000
データベースには
01:40
the timing of attacks,
31
88000
2000
攻撃の時期や
01:42
the location, the size and the weapons used.
32
90000
2000
場所、規模、使用された兵器を組み込みました
01:44
It's all in the streams of information we consume daily,
33
92000
3000
こんなものが実は日々垂れ流される情報に潜んでいるのです
01:47
we just have to know how to pull it out.
34
95000
2000
要は、どう解読するかがものをいうのです
01:49
And once we had this we could start doing some cool stuff.
35
97000
2000
ここからはお手の物です
01:51
What if we were to look at the distribution of the sizes of attacks?
36
99000
3000
攻撃の規模の分布を見ていくとどうでしょう
01:54
What would that tell us?
37
102000
2000
ここから何が言えるでしょうか
01:56
So we started doing this. And you can see here
38
104000
2000
まず、そこから始めました ご覧のように
01:58
on the horizontal axis
39
106000
2000
横軸には
02:00
you've got the number of people killed in an attack
40
108000
2000
攻撃で亡くなった方々の数
02:02
or the size of the attack.
41
110000
2000
つまりは攻撃の規模です
02:04
And on the vertical axis you've got the number of attacks.
42
112000
3000
そして縦軸には、攻撃の回数を置きました
02:07
So we plot data for sample on this.
43
115000
2000
するとここに各事例を配置していけるわけです
02:09
You see some sort of random distribution --
44
117000
2000
ここにはある種のランダム分布が見えるかと思います
02:11
perhaps 67 attacks, one person was killed,
45
119000
3000
67回の攻撃で、一人が亡くなる場合もあれば
02:14
or 47 attacks where seven people were killed.
46
122000
3000
47回で7人という事例もあります
02:17
We did this exact same thing for Iraq.
47
125000
2000
全く同じことをイラクの例に絞ってやってみました
02:19
And we didn't know, for Iraq what we were going to find.
48
127000
3000
結果がどうなるかは予見しようがなかったのですが
02:22
It turns out what we found was pretty surprising.
49
130000
4000
驚くべき結果が出ます
02:26
You take all of the conflict,
50
134000
2000
すべての武力衝突から
02:28
all of the chaos, all of the noise,
51
136000
2000
そしてその混沌、情報のノイズ
02:30
and out of that
52
138000
2000
そういったものの中から
02:32
comes this precise mathematical distribution
53
140000
2000
この紛争で、命令がなされた手法の
02:34
of the way attacks are ordered in this conflict.
54
142000
3000
数学的に一貫した分布が導きだせるのです
02:37
This blew our mind.
55
145000
2000
驚愕でした
02:39
Why should a conflict like Iraq have this
56
147000
4000
なぜ、イラクのような例がこのような結果を
02:43
as its fundamental signature?
57
151000
2000
基本の特徴として持つのでしょうか
02:45
Why should there be order in war?
58
153000
2000
戦争に法則などあるものなんでしょうか
02:47
We didn't really understand that.
59
155000
2000
まだまだ分からないことだらけでした
02:49
We thought maybe there is something special about Iraq.
60
157000
4000
きっとイラクは特殊な事例なのだと考え
02:53
So we looked at a few more conflicts.
61
161000
2000
他の事例にもあたってみることにしました
02:55
We looked at Colombia, we looked at Afghanistan,
62
163000
2000
コロンビアや、アフガニスタン
02:57
and we looked at Senegal.
63
165000
2000
セネガルに関しても検証してみました
02:59
And the same pattern emerged in each conflict.
64
167000
2000
グラフは、ここでも、まったくの同じパターンを描くのでした
03:01
This wasn't supposed to happen.
65
169000
2000
まさか、こんなことがあり得るのか
03:03
These are different wars, with different religious factions,
66
171000
3000
全く別々の戦争なわけだし、宗派や
03:06
different political factions, and different socioeconomic problems.
67
174000
3000
政党、社会経済的な問題まで全く違うはずです
03:09
And yet the fundamental patterns underlying them
68
177000
4000
にもかかわらず、そこには一貫した基礎パターンが
03:13
are the same.
69
181000
3000
存在するのです
03:16
So we went a little wider.
70
184000
2000
そこで、さらに手を広げてみました
03:18
We looked around the world at all the data we could get our hands on.
71
186000
3000
世界に範囲を拡大し、出来る限りのデータを集めました
03:21
From Peru to Indonesia,
72
189000
3000
南米はペルーからアジアはインドネシアまで
03:24
we studied this same pattern again.
73
192000
2000
またもや同じパターンが描き出されました
03:26
And we found that not only
74
194000
3000
わかったのは
03:29
were the distributions these straight lines,
75
197000
2000
こういった直線の分布だけでなく
03:31
but the slope of these lines, they clustered around
76
199000
2000
その傾斜（係数）が、α=2.5という
03:33
this value of alpha equals 2.5.
77
201000
3000
値を中心として集まっているというものです
03:36
And we could generate an equation
78
204000
2000
ここから、攻撃の可能性を予測することの出来る
03:38
that could predict the likelihood of an attack.
79
206000
3000
公式を導き出すことが出来ました
03:41
What we're saying here
80
209000
2000
ここで示されるのは
03:43
is the probability of an attack killing X number of people
81
211000
4000
X人の命を奪うという攻撃が、イラクのような国で
03:47
in a country like Iraq
82
215000
2000
起こる可能性が
03:49
is equal to a constant, times the size of that attack,
83
217000
3000
定数Cに攻撃の規模xを掛け、
03:52
raised to the power of negative alpha.
84
220000
3000
-α乗したものに等しいということです
03:55
And negative alpha is the slope of that line I showed you before.
85
223000
6000
-αというのは先ほどお見せした傾き（係数）のことです
04:01
So what?
86
229000
2000
だからどうだというのでしょう
04:03
This is data, statistics. What does it tell us about these conflicts?
87
231000
3000
たかがデータ、統計です それが戦争の何を教えてくれるというのでしょう
04:06
That was a challenge we had to face as physicists.
88
234000
3000
それは私たち物理学者にとっての挑戦でした
04:09
How do we explain this?
89
237000
3000
どう説明すればいいのだろうか
04:12
And what we really found was that alpha,
90
240000
2000
αというものを見つけた
04:14
if we think about it, is the organizational
91
242000
2000
突き詰めて言えばそれは、反乱組織の
04:16
structure of the insurgency.
92
244000
3000
集団の構造である
04:19
Alpha is the distribution of the sizes of attacks,
93
247000
3000
αは攻撃の規模の分布であり
04:22
which is really the distribution
94
250000
2000
それと同時に、攻撃をおこなう為の
04:24
of the group strength carrying out the attacks.
95
252000
2000
集団の力の分布でもある
04:26
So we look at a process of group dynamics:
96
254000
2000
そこで集団力学の変化に注目してみました
04:28
coalescence and fragmentation,
97
256000
3000
合併と分裂
04:31
groups coming together, groups breaking apart.
98
259000
2000
時に集まり、時に散らばる
04:33
And we start running the numbers on this. Can we simulate it?
99
261000
3000
そこに数字を当てはめてみたわけです シミュレートできるかどうか
04:36
Can we create the kind of patterns that we're seeing
100
264000
3000
そこで、イラクの事例に見るようなパターンを
04:39
in places like Iraq?
101
267000
3000
導き出せるかどうかを
04:42
Turns out we kind of do a reasonable job.
102
270000
2000
ここでも適切に処理することで
04:44
We can run these simulations.
103
272000
2000
シミュレーションを行うことができます
04:46
We can recreate this using a process of group dynamics
104
274000
3000
集団力学を応用し、世界中の戦争が持つ基礎パターンを
04:49
to explain the patterns that we see
105
277000
2000
説明できるだけのグラフを
04:51
all around the conflicts around the world.
106
279000
5000
再構成しました
04:56
So what's going on?
107
284000
2000
さて、どういうことでしょうか
04:58
Why should these different -- seemingly different conflicts
108
286000
3000
なぜ、少なくとも見かけ上は全く異なる戦争たちが
05:01
have the same patterns?
109
289000
2000
同じパターンを描くのか
05:03
Now what I believe is going on is that
110
291000
3000
私が見つけたのは
05:06
the insurgent forces, they evolve over time. They adapt.
111
294000
4000
武装勢力は、時と共に進化、順応してゆくという現象です
05:10
And it turns out there is only one solution
112
298000
2000
一回りも二回りも強大な敵と戦うために
05:12
to fight a much stronger enemy.
113
300000
2000
解決策は一つしかありません
05:14
And if you don't find that solution as an insurgent force,
114
302000
3000
武装勢力の一員としてその解決策を見つけない限りは
05:17
you don't exist.
115
305000
2000
その人物は存在しないも同然です
05:19
So every insurgent force that is ongoing,
116
307000
2000
だからこそ、全ての武装勢力の活動
05:21
every conflict that is ongoing,
117
309000
2000
全ての戦争・紛争において
05:23
it's going to look something like this.
118
311000
2000
このような現象が立ち現れます
05:25
And that is what we think is happening.
119
313000
3000
そんなことが起こっているんだと思います
05:28
Taking it forward, how do we change it?
120
316000
2000
もう一歩進んでみましょう どうしたらこれを変えられるか
05:30
How do we end a war like Iraq?
121
318000
2000
イラクのような戦争はどうしたら終わらせることが出来るか
05:32
What does it look like?
122
320000
2000
そのときグラフはどう見えるだろうか
05:34
Alpha is the structure. It's got a stable state at 2.5.
123
322000
3000
αこそが構造でした この数値が2.5を保つ
05:37
This is what wars look like when they continue.
124
325000
4000
その数値が戦争が続く時を示します
05:41
We've got to change that.
125
329000
2000
それを変えればいい
05:43
We can push it up:
126
331000
2000
数値を上げれば
05:45
the forces become more fragmented;
127
333000
2000
勢力は分裂し始める
05:47
there is more of them, but they are weaker.
128
335000
4000
数は増えるが、弱体化する
05:51
Or we push it down:
129
339000
2000
もしくは数値を下げれば
05:53
they're more robust; there is less groups;
130
341000
2000
強固にはなるが、規模が縮小する
05:55
but perhaps you can sit and talk to them.
131
343000
4000
腰を据えた対話ができるレベルかもしれない
05:59
So this graph here, I'm going to show you now.
132
347000
2000
そこで、これからお見せするグラフは
06:01
No one has seen this before. This is literally
133
349000
3000
誰の目にもまだ触れていない、文字通り
06:04
stuff that we've come through last week.
134
352000
2000
出来立てほやほやのものです
06:06
And we see the evolution of Alpha through time.
135
354000
4000
ここに数値αの変遷をみることが出来ます
06:10
We see it start. And we see it grow up to the stable state
136
358000
3000
最初の段階で、数値が安定状態へと近づいてゆきます
06:13
the wars around the world look like.
137
361000
2000
世界中の戦争が共通してもつ数値へと
06:15
And it stays there through the invasion of Fallujah
138
363000
3000
ファルージャ侵攻においても、数値α周辺をさまよい続けます
06:18
until the Samarra bombings in the
139
366000
2000
その数値は2006年イラク選挙中の
06:20
Iraqi elections of '06.
140
368000
3000
サマラ爆撃にいたるまで続きます
06:23
And the system gets perturbed. It moves upwards
141
371000
2000
そこで数値が乱れ始め、より高い値になってゆき
06:25
to a fragmented state.
142
373000
2000
分裂状態へと向かいます
06:27
This is when the surge happens.
143
375000
2000
それはまさに、戦況が激化したときでした
06:29
And depending on who you ask,
144
377000
2000
意見は分かれるところですが
06:31
the surge was supposed to push it up even further.
145
379000
3000
当時、さらに激化が進むだろうと予期されていました
06:34
The opposite happened.
146
382000
2000
しかし全く逆の結果となります
06:36
The groups became stronger.
147
384000
2000
集団はより強大となり
06:38
They became more robust.
148
386000
2000
堅調なものとなります
06:40
And so I'm thinking, right, great, it's going to keep going down.
149
388000
3000
ここで、よし、このまま数値が下がってくれればと思うわけです
06:43
We can talk to them. We can get a solution. The opposite happened.
150
391000
3000
対話し解決へと向かうことができると しかしまた、逆の結果が起きます
06:46
It's moved up again. The groups are more fragmented.
151
394000
3000
数値は上昇し、集団はより分散し始めます
06:49
And this tells me one of two things.
152
397000
2000
この二側面に 争いを終わらせる一つの鍵を見出すことが出来ます
06:51
Either we're back where we started
153
399000
3000
紛争が始まったばかりの頃のように
06:54
and the surge has had no effect;
154
402000
2000
武装勢力がなんの影響力も持たない状況に戻るか
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or finally the groups have been fragmented to the extent
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もしくは、分断化され
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that we can start to think about maybe moving out.
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立ち退くことができるレベルに落ち着くか
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I don't know what the answer is to that.
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戦争を終わらせるための明確な答えは分かりません
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But I know that we should be looking at the structure of the insurgency
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3000
ただ、その答えを出すためには
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to answer that question.
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どうやら戦争の構造に着目する必要がありそうです
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Thank you.
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ご清聴ありがとうございました
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(Applause)
161
421000
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（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Sean Gourley - Physicist and military theoristSean 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.
Sean Gourley | Speaker | TED.com