TED2015
Manuel Lima: A visual history of human knowledge
마누엘 리마 (Manuel Lima): 인간 지식의 시각적 역사
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지식은 어떻게 자랄까요? 때로는 하나의 식견에서 시작해서 수많은 가지로 자라나기도 합니다. 인포그래픽 전문가인 마누엘 리마는 천 년의 동안 존재해왔던 자료 도식화의 역사를 언어에서부터 왕조까지 정보의 나무를 이용해 살펴봅니다. 시각화의 매력적인 역사와 아는 것을 도식화하고 싶어하는 인간의 욕구에 대해 들여다봅시다.
Manuel Lima - Data visualization researcher
Manuel Lima studies how information can be organized -- into elegant and beautiful diagrams that illustrate the many unexpected twists of big data. Full bio
Manuel Lima studies how information can be organized -- into elegant and beautiful diagrams that illustrate the many unexpected twists of big data. Full bio
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00:13
Over the past 10 years,
0
1126
1295
저는 지난 10년 간
00:14
I've been researching the way
people organize and visualize information.
people organize and visualize information.
1
2445
4569
사람들이 정보를 분류하고
가시화하는 방식을 연구했습니다.
가시화하는 방식을 연구했습니다.
00:19
And I've noticed an interesting shift.
2
7786
2039
그리고 흥미로운 변화를 눈치챘습니다.
00:22
For a long period of time,
3
10166
1720
우리는 오랜 시간 동안
00:23
we believed in a natural ranking order
in the world around us,
in the world around us,
4
11910
4428
세상에 존재하는
자연의 위계질서를 믿어왔습니다.
자연의 위계질서를 믿어왔습니다.
00:28
also known as the great chain of being,
or "Scala naturae" in Latin,
or "Scala naturae" in Latin,
5
16362
4745
라틴어로 "자연의 단계"라고도 하는
거대한 존재의 사슬이라고도 알려진,
거대한 존재의 사슬이라고도 알려진,
00:33
a top-down structure that normally starts
with God at the very top,
with God at the very top,
6
21131
4175
보통 맨 위에 신으로 시작해서
그 다음에 천사, 귀족,
그 다음에 천사, 귀족,
00:37
followed by angels, noblemen,
7
25330
2405
평민, 동물 등으로 내려오는
하향적 구조 말입니다.
하향적 구조 말입니다.
00:39
common people, animals, and so on.
8
27759
3013
00:43
This idea was actually based
on Aristotle's ontology,
on Aristotle's ontology,
9
31999
4275
이 사상은 사실 아리스토텔레스의
존재론에 입각한 것입니다.
존재론에 입각한 것입니다.
00:48
which classified all things known to man
in a set of opposing categories,
in a set of opposing categories,
10
36298
4444
인간이 알고 있는 모든 것에
대응되는 범주 안에 분류한 것인데
대응되는 범주 안에 분류한 것인데
00:52
like the ones you see behind me.
11
40766
1722
제 뒤에 보이는 이겁니다.
00:56
But over time, interestingly enough,
12
44687
2747
하지만 시간이 흐르면서 흥미롭게도
00:59
this concept adopted
the branching schema of a tree
the branching schema of a tree
13
47458
4146
이 개념은 가지를 뻗은 나무의
도식을 취하면서
도식을 취하면서
01:03
in what became known
as the Porphyrian tree,
as the Porphyrian tree,
14
51628
2873
가장 오래된 지식의 나무로도 여겨지는
포르피리우스의 나무라고
포르피리우스의 나무라고
01:06
also considered to be
the oldest tree of knowledge.
the oldest tree of knowledge.
15
54525
3642
알려진 모습이 되었습니다.
01:11
The branching scheme
of the tree was, in fact,
of the tree was, in fact,
16
59238
2174
가지를 뻗은 나무 도식은 사실
01:13
such a powerful metaphor
for conveying information
for conveying information
17
61436
2949
정보를 전달하는 데
매우 강력한 은유였기에
매우 강력한 은유였기에
01:16
that it became, over time,
an important communication tool
an important communication tool
18
64409
3270
시간이 지나면서 지식의
다양한 체계를 도표화하는 데
다양한 체계를 도표화하는 데
01:19
to map a variety of systems of knowledge.
19
67703
2274
중요한 의사소통 도구가 되었습니다.
01:22
We can see trees being used
to map morality,
to map morality,
20
70648
3083
우리는 미덕의 나무나
악의 나무와 함께
악의 나무와 함께
01:25
with the popular tree of virtues
and tree of vices,
and tree of vices,
21
73755
2849
도덕성을 도식화하기 위해
나무를 쓰는 걸 볼 수 있습니다.
나무를 쓰는 걸 볼 수 있습니다.
01:28
as you can see here, with these beautiful
illustrations from medieval Europe.
illustrations from medieval Europe.
22
76628
3792
여기 중세 유럽의 아름다운 그림에서
볼 수 있듯이 말이죠.
볼 수 있듯이 말이죠.
01:32
We can see trees being used
to map consanguinity,
to map consanguinity,
23
80825
3088
사람들의 다양한 혈연관계로
혈족을 표현하는 데
혈족을 표현하는 데
01:35
the various blood ties between people.
24
83937
2244
나무를 쓰는 것을 볼 수도 있습니다.
01:39
We can also see trees being used
to map genealogy,
to map genealogy,
25
87110
3096
아마 가장 많이 알려진
전형적인 나무 도식일텐데요,
전형적인 나무 도식일텐데요,
01:42
perhaps the most famous archetype
of the tree diagram.
of the tree diagram.
26
90230
2810
가계도를 그리기 위해
쓰는 것도 볼 수 있습니다.
쓰는 것도 볼 수 있습니다.
01:45
I think many of you in the audience
have probably seen family trees.
have probably seen family trees.
27
93064
3316
여기 계신 분들 중 많은 분들이
나무로 된 족보를 본 적 있을 겁니다.
나무로 된 족보를 본 적 있을 겁니다.
01:48
Many of you probably even have
your own family trees drawn in such a way.
your own family trees drawn in such a way.
28
96404
3705
이렇게 본인 가문의 족보 나무가
그려져 있는 분도 많으실 겁니다.
그려져 있는 분도 많으실 겁니다.
01:53
We can see trees even mapping
systems of law,
systems of law,
29
101158
2911
심지어 왕과 통치자의
많은 칙령과 판결문이 담긴
많은 칙령과 판결문이 담긴
01:56
the various decrees and rulings
of kings and rulers.
of kings and rulers.
30
104093
3851
법 체계가 도식화 된 나무도
볼 수 있습니다.
볼 수 있습니다.
02:01
And finally, of course,
also a very popular scientific metaphor,
also a very popular scientific metaphor,
31
109785
3758
그리고 마지막으로, 물론,
매우 유명한 과학적 은유인
매우 유명한 과학적 은유인
02:05
we can see trees being used
to map all species known to man.
to map all species known to man.
32
113567
3560
인간에게 알려진 모든 종을 나무로
도식화한 것도 볼 수 있습니다.
도식화한 것도 볼 수 있습니다.
02:11
And trees ultimately became
such a powerful visual metaphor
such a powerful visual metaphor
33
119177
3906
결과적으로 나무는 매우 강력한
시각적 은유기법이 되었습니다.
시각적 은유기법이 되었습니다.
02:15
because in many ways,
they really embody this human desire
they really embody this human desire
34
123107
2868
질서와 균형, 통일과
대칭을 원하는 인간의 욕구를
대칭을 원하는 인간의 욕구를
02:17
for order, for balance,
for unity, for symmetry.
for unity, for symmetry.
35
125999
3036
많은 부분에서 구현해주기 때문입니다.
02:21
However, nowadays we are really facing
new complex, intricate challenges
new complex, intricate challenges
36
129999
4323
하지만 오늘날 우리는 단순한
나무 도식을 이용하는 것만으론
나무 도식을 이용하는 것만으론
02:26
that cannot be understood by simply
employing a simple tree diagram.
employing a simple tree diagram.
37
134346
4190
이해할 수 없는 복잡하고 난해한
새로운 과제에 당면해 있습니다.
새로운 과제에 당면해 있습니다.
02:32
And a new metaphor is currently emerging,
38
140037
3242
그래서 최근에는 새 은유기법이 출현해
02:35
and it's currently replacing the tree
39
143303
2150
다양한 지식의 체계를 시각화하는 데
02:37
in visualizing various
systems of knowledge.
systems of knowledge.
40
145477
2563
나무를 대체하고 있습니다.
02:40
It's really providing us with a new lens
to understand the world around us.
to understand the world around us.
41
148064
4252
우리 주위의 세상을 이해하기 위한
새로운 시각을 제공해주고 있죠.
새로운 시각을 제공해주고 있죠.
02:45
And this new metaphor
is the metaphor of the network.
is the metaphor of the network.
42
153495
3199
바로 네트워크를 이용한 은유기법입니다.
02:49
And we can see this shift
from trees into networks
from trees into networks
43
157511
3311
많은 지식 분야에서 나무에서 네트워크로
02:52
in many domains of knowledge.
44
160846
1640
바뀌고 있는 것을 볼 수 있습니다.
02:54
We can see this shift in the way
we try to understand the brain.
we try to understand the brain.
45
162510
4189
뇌를 이해하는 방식에서도
이런 변화를 볼 수 있습니다.
이런 변화를 볼 수 있습니다.
03:00
While before, we used
to think of the brain
to think of the brain
46
168453
2038
오래 전에 우리는 뇌가 일련의 움직임과
03:02
as a modular, centralized organ,
47
170515
1991
행동양식을 담당하는
03:04
where a given area was responsible
for a set of actions and behaviors,
for a set of actions and behaviors,
48
172530
4038
조립식의 중앙집권화된
장기라고 생각했었습니다.
장기라고 생각했었습니다.
03:08
the more we know about the brain,
49
176592
1739
뇌에 대해 알면 알수록
03:10
the more we think of it
as a large music symphony,
as a large music symphony,
50
178355
3286
우리는 수 백, 수 천 개의
악기가 연주하는
악기가 연주하는
03:13
played by hundreds
and thousands of instruments.
and thousands of instruments.
51
181665
2610
웅장한 교향곡과 같다고 생각합니다.
03:16
This is a beautiful snapshot
created by the Blue Brain Project,
created by the Blue Brain Project,
52
184299
3676
이것은 블루 브레인 프로젝트가 만든
아름다운 스냅사진입니다.
아름다운 스냅사진입니다.
03:19
where you can see 10,000 neurons
and 30 million connections.
and 30 million connections.
53
187999
4063
1만 개의 뉴런과
3천만 개의 시냅스를 볼 수 있죠.
3천만 개의 시냅스를 볼 수 있죠.
03:24
And this is only mapping 10 percent
of a mammalian neocortex.
of a mammalian neocortex.
54
192736
3888
이 사진에는 포유류의 신피질의
10%밖에 도식화 되어있지 않습니다.
10%밖에 도식화 되어있지 않습니다.
03:30
We can also see this shift in the way
we try to conceive of human knowledge.
we try to conceive of human knowledge.
55
198815
4160
우리는 인간의 지식을 이해하는 방식에
변화가 온 것도 볼 수 있습니다.
변화가 온 것도 볼 수 있습니다.
03:36
These are some remarkable trees
of knowledge, or trees of science,
of knowledge, or trees of science,
56
204062
3148
여기 이 놀라운 지식의 나무나
과학의 나무는 스페인 학자인
과학의 나무는 스페인 학자인
03:39
by Spanish scholar Ramon Llull.
57
207234
2221
라몬 륄이 만든 것입니다.
03:41
And Llull was actually the precursor,
58
209999
1810
륄은 사실 최초로
03:43
the very first one who created
the metaphor of science as a tree,
the metaphor of science as a tree,
59
211833
3714
과학에 대한 은유를
나무로 만들어낸 선도자였습니다.
나무로 만들어낸 선도자였습니다.
03:47
a metaphor we use
every single day, when we say,
every single day, when we say,
60
215571
2968
우리가 매일 쓰는 은유법이죠.
"생물학은 과학의 한 가지야"
"생물학은 과학의 한 가지야"
03:50
"Biology is a branch of science,"
61
218563
1665
03:52
when we say,
62
220252
1153
"유전학은 생물학의 한 가지야"
하듯이요.
하듯이요.
03:53
"Genetics is a branch of science."
63
221429
1933
03:56
But perhaps the most beautiful of all
trees of knowledge, at least for me,
trees of knowledge, at least for me,
64
224283
3595
하지만 적어도 제게만 그런지 몰라도
지식의 나무 중 가장 아름다운 나무는
지식의 나무 중 가장 아름다운 나무는
03:59
was created for the French encyclopedia
by Diderot and d'Alembert in 1751.
by Diderot and d'Alembert in 1751.
65
227902
4452
1751년에 디드로와 달랑베르가
프랑스의 백과사전을 위해 만든 겁니다.
프랑스의 백과사전을 위해 만든 겁니다.
04:04
This was really the bastion
of the French Enlightenment,
of the French Enlightenment,
66
232378
2635
이 나무는 정말 프랑스
계몽주의의 수호자였고
계몽주의의 수호자였고
04:07
and this gorgeous illustration
was featured as a table of contents
was featured as a table of contents
67
235037
3825
이 멋진 묘사는 백과사전의
목차에 소개되었습니다.
목차에 소개되었습니다.
04:10
for the encyclopedia.
68
238886
1571
04:12
And it actually maps out
all domains of knowledge
all domains of knowledge
69
240481
4187
이 나무는 지식의 모든 분야를
개별적인 가지로 도식화합니다.
개별적인 가지로 도식화합니다.
04:16
as separate branches of a tree.
70
244692
2118
04:19
But knowledge is much more
intricate than this.
intricate than this.
71
247866
2333
하지만 지식은 이것보다
훨씬 더 복잡합니다.
훨씬 더 복잡합니다.
04:22
These are two maps of Wikipedia
showing the inter-linkage of articles --
showing the inter-linkage of articles --
72
250794
4640
위키피디아에 있는 이 두 지도는
여러 항목이 연결된 모습을 보여줍니다.
여러 항목이 연결된 모습을 보여줍니다.
04:27
related to history on the left,
and mathematics on the right.
and mathematics on the right.
73
255458
3890
역사와 관련된 항목은 왼쪽에
수학과 관련된 항목은 오른쪽에 있죠.
수학과 관련된 항목은 오른쪽에 있죠.
04:31
And I think by looking at these maps
74
259966
1739
단연 인간이 만든 구조 중
04:33
and other ones that have been
created of Wikipedia --
created of Wikipedia --
75
261729
2544
가장 거대한 뿌리같은
구조라고 할 수 있는
구조라고 할 수 있는
04:36
arguably one of the largest rhizomatic
structures ever created by man --
structures ever created by man --
76
264297
3392
이 지도와 위키피디아에서 만든
다른 지도들을 봄으로써
다른 지도들을 봄으로써
04:39
we can really understand
how human knowledge is much more intricate
how human knowledge is much more intricate
77
267713
3822
우리는 인간 지식이
하나의 네트워크처럼 훨씬 복잡하고
하나의 네트워크처럼 훨씬 복잡하고
04:43
and interdependent, just like a network.
78
271559
2436
상호의존적이라는 걸
이해할 수 있습니다.
이해할 수 있습니다.
04:47
We can also see this interesting shift
79
275455
2163
그리고 이러한 흥미로운 변화는
04:49
in the way we map
social ties between people.
social ties between people.
80
277642
2700
사람 사이의 사회적 유대를
도식화하는 방식에서도 볼 수 있습니다.
도식화하는 방식에서도 볼 수 있습니다.
04:53
This is the typical organization chart.
81
281524
2295
여기 전형적인 조직의 도표가 있습니다.
04:55
I'm assuming many of you have seen
a similar chart as well,
a similar chart as well,
82
283843
2794
많은 분들이 본인의 회사나 다른 곳에서
04:58
in your own corporations, or others.
83
286661
1746
비슷한 그림을 본 적 있으실 겁니다.
05:00
It's a top-down structure
84
288431
1485
CEO가 보통
05:01
that normally starts
with the CEO at the very top,
with the CEO at the very top,
85
289940
2861
맨 위에 있는 것으로
시작해서 맨 밑에 있는
시작해서 맨 밑에 있는
05:04
and where you can drill down all the way
to the individual workmen on the bottom.
to the individual workmen on the bottom.
86
292825
3960
노동자 개인으로 내려가는
하향적 구조입니다.
하향적 구조입니다.
05:09
But humans sometimes are, well, actually,
all humans are unique in their own way,
all humans are unique in their own way,
87
297634
4848
하지만 때로 사람들은, 아니 사실
모든 사람들은 저마다 특별합니다.
모든 사람들은 저마다 특별합니다.
05:14
and sometimes you really don't play well
under this really rigid structure.
under this really rigid structure.
88
302506
4698
가끔은 이런 딱딱한 구조 내에서
제대로 역할을 할 수가 없습니다.
제대로 역할을 할 수가 없습니다.
05:20
I think the Internet is really changing
this paradigm quite a lot.
this paradigm quite a lot.
89
308711
3110
제가 보기엔 인터넷이 이런 패러다임을
정말 많이 바꾸고 있는 것 같습니다.
정말 많이 바꾸고 있는 것 같습니다.
05:23
This is a fantastic map
of online social collaboration
of online social collaboration
90
311845
3365
이 멋진 지도는 펄(Perl) 개발자들의
온라인에서 소셜네트워크를 통해
온라인에서 소셜네트워크를 통해
05:27
between Perl developers.
91
315234
1629
협동작업을 하는 모습을 보여줍니다.
05:28
Perl is a famous programming language,
92
316887
2088
펄은 유명한 프로그래밍 언어입니다.
05:30
and here, you can see
how different programmers
how different programmers
93
318999
2723
여기 보시면 각각의 프로그래머들이
어떻게 파일을 교환하고
어떻게 파일을 교환하고
05:33
are actually exchanging files,
and working together on a given project.
and working together on a given project.
94
321746
3827
맡은 프로젝트를 같이
작업하는지 볼 수 있습니다.
작업하는지 볼 수 있습니다.
05:37
And here, you can notice that this is
a completely decentralized process --
a completely decentralized process --
95
325597
4178
이 과정이 완전히 분권화
되어있는 것도 볼 수 있습니다.
되어있는 것도 볼 수 있습니다.
05:41
there's no leader in this organization,
96
329799
2156
이 조직에는 리더가 없습니다.
05:43
it's a network.
97
331979
1157
네트워크죠.
05:46
We can also see this interesting shift
when we look at terrorism.
when we look at terrorism.
98
334337
4705
테러리즘에서도 이런
변화를 볼 수 있습니다.
변화를 볼 수 있습니다.
05:51
One of the main challenges
of understanding terrorism nowadays
of understanding terrorism nowadays
99
339613
3104
오늘날의 테러리즘을
이해하는 데 가장 큰 어려움은
이해하는 데 가장 큰 어려움은
05:54
is that we are dealing with
decentralized, independent cells,
decentralized, independent cells,
100
342741
3730
우리가 전 과정을 총괄하는 리더가 없는
05:58
where there's no leader
leading the whole process.
leading the whole process.
101
346495
2822
분권화되고 독립된 조직들을
상대하고 있다는 겁니다.
상대하고 있다는 겁니다.
06:02
And here, you can actually see
how visualization is being used.
how visualization is being used.
102
350518
3298
여기서 시각화가 어떻게
사용되는지 볼 수 있습니다.
사용되는지 볼 수 있습니다.
06:05
The diagram that you see behind me
103
353840
1657
제 뒤에 보이는 도표는
06:07
shows all the terrorists involved
in the Madrid attack in 2004.
in the Madrid attack in 2004.
104
355521
3818
2004년 마드리드 테러사건에
연루된 모든 테러리스트들을 보여줍니다.
연루된 모든 테러리스트들을 보여줍니다.
06:11
And what they did here is,
they actually segmented the network
they actually segmented the network
105
359942
2927
이 네트워크는 각각
세 개 년도로 분할되었습니다.
세 개 년도로 분할되었습니다.
06:14
into three different years,
106
362893
1499
06:16
represented by the vertical layers
that you see behind me.
that you see behind me.
107
364416
3042
제 뒤에 보이는 평면이
이를 나타내고 있죠.
이를 나타내고 있죠.
06:19
And the blue lines tie together
108
367482
1969
그리고 파란 선은
06:21
the people that were present
in that network year after year.
in that network year after year.
109
369475
3618
매년 네트워크에 연루되었던
사람들을 한데 묶어줍니다.
사람들을 한데 묶어줍니다.
06:25
So even though there's no leader per se,
110
373117
2028
그래서 리더 자체는 없지만
06:27
these people are probably the most
influential ones in that organization,
influential ones in that organization,
111
375169
3635
이 사람들은 아마 조직 내에서
가장 영향력 있는 인물일 겁니다.
가장 영향력 있는 인물일 겁니다.
06:30
the ones that know more about the past,
112
378828
2008
이 특정 조직의 과거와
06:32
and the future plans and goals
of this particular cell.
of this particular cell.
113
380860
2877
미래의 계획과 목표에 대해
더 많이 아는 사람들이죠.
더 많이 아는 사람들이죠.
06:37
We can also see this shift
from trees into networks
from trees into networks
114
385232
3006
종을 체계적으로 분류하는 방식에서도
06:40
in the way we classify
and organize species.
and organize species.
115
388262
2991
나무에서 네트워크로 옮겨가는
변화를 볼 수 있습니다.
변화를 볼 수 있습니다.
06:45
The image on the right
is the only illustration
is the only illustration
116
393245
2829
오른쪽에 있는 그림이
다윈이 "종의 기원"에서
다윈이 "종의 기원"에서
06:48
that Darwin included
in "The Origin of Species,"
in "The Origin of Species,"
117
396098
3112
유일하게 책에 넣었던 도해입니다.
06:51
which Darwin called the "Tree of Life."
118
399234
2261
다윈은 이걸 "생명의 나무"라고
불렀습니다.
불렀습니다.
06:54
There's actually a letter
from Darwin to the publisher,
from Darwin to the publisher,
119
402098
2885
다윈이 출판업자에게 보낸
이 나무의 중요성에 대해
이 나무의 중요성에 대해
06:57
expanding on the importance
of this particular diagram.
of this particular diagram.
120
405007
2656
자세히 설명해놓은 편지도 있습니다.
06:59
It was critical for Darwin's
theory of evolution.
theory of evolution.
121
407687
2642
이 나무는 다윈의 진화론에 있어
매우 중요했었습니다.
매우 중요했었습니다.
07:03
But recently, scientists discovered
that overlaying this tree of life
that overlaying this tree of life
122
411408
3567
하지만 최근 들어 과학자들은
박테리아의 네트워크가
박테리아의 네트워크가
07:06
is a dense network of bacteria,
123
414999
2435
생명의 나무를 덮고 있으며
07:09
and these bacteria
are actually tying together
are actually tying together
124
417458
2161
이 박테리아들이 여태까지
완전히 따로 분류되었던
완전히 따로 분류되었던
07:11
species that were completely
separated before,
separated before,
125
419643
2172
종들을 함께 묶어주고
있음을 발견했습니다.
있음을 발견했습니다.
07:13
to what scientists are now calling
not the tree of life,
not the tree of life,
126
421839
3080
과학자들이 생명의 나무가 아니라
생명의 거미줄, 생명의 네트워크라
생명의 거미줄, 생명의 네트워크라
07:16
but the web of life, the network of life.
127
424943
2856
부르는 것으로 말입니다.
07:21
And finally, we can really
see this shift, again,
see this shift, again,
128
429489
2514
마지막으로 지구의 생태계를 볼 때도
07:24
when we look at ecosystems
around our planet.
around our planet.
129
432027
2424
이 변화가 일어나는 걸
볼 수 있습니다.
볼 수 있습니다.
07:27
No more do we have these simplified
predator-versus-prey diagrams
predator-versus-prey diagrams
130
435599
3166
이제 우리는 학교에서 배웠던
단순한 포식자-먹이 관계 도표를
단순한 포식자-먹이 관계 도표를
07:30
we have all learned at school.
131
438789
1447
쓰지 않습니다.
07:33
This is a much more accurate
depiction of an ecosystem.
depiction of an ecosystem.
132
441201
2989
이제 더 정확하게 생태계를
묘사한 것이 있습니다.
묘사한 것이 있습니다.
07:36
This is a diagram created
by Professor David Lavigne,
by Professor David Lavigne,
133
444214
2904
데이비스 라빈 교수가 만든 도표인데
07:39
mapping close to 100 species
that interact with the codfish
that interact with the codfish
134
447142
3500
캐나다의 뉴펀들랜드 해안에서
대구와 상호작용을 하는
대구와 상호작용을 하는
07:42
off the coast of Newfoundland in Canada.
135
450666
2951
거의 100여개의 종을
도식화 해놓은 것입니다.
도식화 해놓은 것입니다.
07:46
And I think here, we can really understand
the intricate and interdependent nature
the intricate and interdependent nature
136
454244
3937
저는 이것으로 우리가 비로소
복잡하고 상호의존적인 속성을 가진
복잡하고 상호의존적인 속성을 가진
07:50
of most ecosystems
that abound on our planet.
that abound on our planet.
137
458205
2523
지구 생태계의 대부분을
이해할 수 있다고 생각합니다.
이해할 수 있다고 생각합니다.
07:54
But even though recent,
this metaphor of the network,
this metaphor of the network,
138
462442
3644
그리고 최근에야 일어난 일이지만
네트워크 은유기법은
네트워크 은유기법은
07:58
is really already adopting
various shapes and forms,
various shapes and forms,
139
466110
3103
이미 다양한 형태를 차용하고 있고
08:01
and it's almost becoming
a growing visual taxonomy.
a growing visual taxonomy.
140
469237
2463
시각적 분류학으로 성장하고 있습니다.
08:03
It's almost becoming
the syntax of a new language.
the syntax of a new language.
141
471724
2647
새로운 언어의 체계처럼 되고 있습니다.
08:06
And this is one aspect
that truly fascinates me.
that truly fascinates me.
142
474395
2633
이러한 양상은 저를 정말 매료시킵니다.
08:09
And these are actually
15 different typologies
15 different typologies
143
477678
2533
이것은 제가 오랫동안 수집해 온
15개의 다른 유형 분류 체계입니다.
15개의 다른 유형 분류 체계입니다.
08:12
I've been collecting over time,
144
480235
2135
08:14
and it really shows the immense
visual diversity of this new metaphor.
visual diversity of this new metaphor.
145
482394
4022
이 은유기법의 엄청난
시각적 다양성을 보여주죠.
시각적 다양성을 보여주죠.
08:19
And here is an example.
146
487001
1222
예시를 하나 들어드리겠습니다.
08:20
On the very top band,
you have radial convergence,
you have radial convergence,
147
488818
3933
윗줄에는 방사형 수렴이 있습니다.
08:24
a visualization model that has become
really popular over the last five years.
really popular over the last five years.
148
492775
3939
지난 5년 사이에 매우 유행한
시각화 모형이죠.
시각화 모형이죠.
08:29
At the top left, the very first project
is a gene network,
is a gene network,
149
497198
4354
맨 위 왼쪽의 첫번째 프로젝트는
유전자 네트워크 입니다.
유전자 네트워크 입니다.
08:33
followed by a network
of IP addresses -- machines, servers --
of IP addresses -- machines, servers --
150
501576
4009
그 옆은 IP주소 네트워크이고,
기계와 서버와
기계와 서버와
08:37
followed by a network of Facebook friends.
151
505609
2972
페이스북 친구 네트워크입니다.
08:41
You probably couldn't find
more disparate topics,
more disparate topics,
152
509240
2508
이보다 더 이질적인
주제는 없을 겁니다.
주제는 없을 겁니다.
08:43
yet they are using the same metaphor,
the same visual model,
the same visual model,
153
511772
3794
그런데도 각 주제의 무한한
복잡성을 도식화하기 위해
복잡성을 도식화하기 위해
08:47
to map the never-ending complexities
of its own subject.
of its own subject.
154
515590
3606
동일한 은유기법인 똑같은
시각적 모형을 쓰고 있죠.
시각적 모형을 쓰고 있죠.
08:52
And here are a few more examples
of the many I've been collecting,
of the many I've been collecting,
155
520545
3124
제가 수집한 많은 시각적 분류체계인
네트워크 은유기법 모델 중
네트워크 은유기법 모델 중
08:55
of this growing visual
taxonomy of networks.
taxonomy of networks.
156
523693
2738
몇 개를 예시로 더 들어보겠습니다.
09:00
But networks are not just
a scientific metaphor.
a scientific metaphor.
157
528248
2865
네트워크는 과학적 은유기법이기만
한 것이 아닙니다.
한 것이 아닙니다.
09:04
As designers, researchers, and scientists
try to map a variety of complex systems,
try to map a variety of complex systems,
158
532192
5541
디자이너와 연구원, 과학자들이
여러 복잡한 체계들을 도식화하면서
여러 복잡한 체계들을 도식화하면서
09:09
they are in many ways influencing
traditional art fields,
traditional art fields,
159
537757
2813
여러 방면에서 그림이나 조각같은
전통적인 예술 분야와
전통적인 예술 분야와
09:12
like painting and sculpture,
160
540594
1402
많은 예술가들에게
영향을 주고 있습니다.
영향을 주고 있습니다.
09:14
and influencing many different artists.
161
542020
1993
09:16
And perhaps because networks have
this huge aesthetical force to them --
this huge aesthetical force to them --
162
544718
4042
네트워크는 매우 아름다워서
대단히 큰 미적인 힘이 있어서
대단히 큰 미적인 힘이 있어서
09:20
they're immensely gorgeous --
163
548784
1958
09:22
they are really becoming a cultural meme,
164
550766
2056
문화의 구성 요소가 되어
09:24
and driving a new art movement,
which I've called "networkism."
which I've called "networkism."
165
552846
4325
제가 "네트워키즘"이라 부르는
새로운 예술 운동을 이끌고 있습니다.
새로운 예술 운동을 이끌고 있습니다.
09:30
And we can see this influence
in this movement in a variety of ways.
in this movement in a variety of ways.
166
558544
3208
그리고 우리는 이 운동의 영향력을
다양하게 볼 수 있습니다.
다양하게 볼 수 있습니다.
09:33
This is just one of many examples,
167
561776
1793
과학에서부터 예술까지 영향력이
09:35
where you can see this influence
from science into art.
from science into art.
168
563593
2725
닿는 것을 보여주는 많은 사례 중
하나만 들어보겠습니다.
하나만 들어보겠습니다.
09:38
The example on your left side
is IP-mapping,
is IP-mapping,
169
566342
2871
왼쪽에 보이는 것은
IP주소 도식입니다.
IP주소 도식입니다.
09:41
a computer-generated map of IP addresses;
again -- servers, machines.
again -- servers, machines.
170
569237
3659
컴퓨터로 생성한 IP주소와 서버,
기계의 도식이죠.
기계의 도식이죠.
09:45
And on your right side,
171
573253
1205
오른쪽은 샤론 몰로이가
09:46
you have "Transient Structures
and Unstable Networks" by Sharon Molloy,
and Unstable Networks" by Sharon Molloy,
172
574482
4618
유화 물감과 에나멜으로 캔버스에 그린
"일시적 구조와 불안정한 네트워크" 입니다.
"일시적 구조와 불안정한 네트워크" 입니다.
09:51
using oil and enamel on canvas.
173
579124
2094
09:53
And here are a few more
paintings by Sharon Molloy,
paintings by Sharon Molloy,
174
581870
3105
여기 샤론 몰로이가 그린 아름답고
복잡한 그림이 더 있습니다.
복잡한 그림이 더 있습니다.
09:56
some gorgeous, intricate paintings.
175
584999
1932
10:00
And here's another example
of that interesting cross-pollination
of that interesting cross-pollination
176
588375
3306
이것은 과학과 예술 사이의
흥미로운 교류를 보여주는
흥미로운 교류를 보여주는
10:03
between science and art.
177
591705
1404
다른 예시들입니다.
10:05
On your left side,
you have "Operation Smile."
you have "Operation Smile."
178
593475
2665
왼쪽에는 "미소 작전"이 있는데
10:08
It is a computer-generated map
of a social network.
of a social network.
179
596164
2889
소셜 네트워크를 컴퓨터로
도식화한 것입니다.
도식화한 것입니다.
10:11
And on your right side,
you have "Field 4," by Emma McNally,
you have "Field 4," by Emma McNally,
180
599077
3726
오른쪽에는 엠마 맥날리가
종이 위에 흑연으로 그린
종이 위에 흑연으로 그린
10:14
using only graphite on paper.
181
602827
2086
"필드 4"가 있습니다.
10:17
Emma McNally is one of the main
leaders of this movement,
leaders of this movement,
182
605374
3517
엠마 맥날리는 이 운동에 있어
주요 리더 중 하나입니다.
주요 리더 중 하나입니다.
10:20
and she creates these striking,
imaginary landscapes,
imaginary landscapes,
183
608915
2569
가상의 인상적인 풍경을 만들어내는데
10:23
where you can really notice the influence
from traditional network visualization.
from traditional network visualization.
184
611508
4665
여기서 전통적인 네트워크 시각화의
영향력을 엿볼 수 있습니다.
영향력을 엿볼 수 있습니다.
10:30
But networkism doesn't happen
only in two dimensions.
only in two dimensions.
185
618324
3007
하지만 네트워키즘은 두 개의
공간에서만 일어나지 않습니다.
공간에서만 일어나지 않습니다.
10:33
This is perhaps
one of my favorite projects
one of my favorite projects
186
621355
2278
이건 이 새로운 운동에 관한
프로젝트 중에 제일 좋아하는 겁니다.
프로젝트 중에 제일 좋아하는 겁니다.
10:35
of this new movement.
187
623657
1405
10:37
And I think the title really
says it all -- it's called:
says it all -- it's called:
188
625086
2634
제목이 모든 걸 말해주는 것 같습니다.
10:39
"Galaxies Forming Along Filaments,
189
627744
2167
"거미줄을 따라 맺히는 물방울처럼
10:41
Like Droplets Along the Strands
of a Spider's Web."
of a Spider's Web."
190
629935
3332
필라멘트를 따라 형성되는 은하계"가
바로 제목입니다.
바로 제목입니다.
10:46
And I just find this particular project
to be immensely powerful.
to be immensely powerful.
191
634616
3080
저는 이 프로젝트가 굉장히 강력한
힘을 갖고 있다고 느낍니다.
힘을 갖고 있다고 느낍니다.
10:49
It was created by Tomás Saraceno,
192
637720
1960
토마스 사라세노가 만든 것인데
10:51
and he occupies these large spaces,
193
639704
2698
그는 넓은 공간 안에
10:54
creates these massive installations
using only elastic ropes.
using only elastic ropes.
194
642426
3342
고무밴드만을 이용해
거대한 설치물을 만듭니다.
거대한 설치물을 만듭니다.
10:57
As you actually navigate that space
and bounce along those elastic ropes,
and bounce along those elastic ropes,
195
645792
3817
사람들이 그 공간 안에서 돌아다니고
고무밴드 사이를 지나다니면서
고무밴드 사이를 지나다니면서
11:01
the entire network kind of shifts,
almost like a real organic network would.
almost like a real organic network would.
196
649633
4575
전체 네트워크는 현실의
유기적 네트워크처럼 변화합니다.
유기적 네트워크처럼 변화합니다.
11:07
And here's yet another example
197
655414
2032
여기 네트워키즘이
11:09
of networkism taken
to a whole different level.
to a whole different level.
198
657470
2389
완전히 다른 수준으로 발전한
또 다른 예시가 있습니다.
또 다른 예시가 있습니다.
11:12
This was created
by Japanese artist Chiharu Shiota
by Japanese artist Chiharu Shiota
199
660303
3213
일본의 예술가인 치하루 시오타가 만든
11:15
in a piece called "In Silence."
200
663540
1755
"침묵 속에서"라는 작품입니다.
11:17
And Chiharu, like Tomás Saraceno,
fills these rooms with this dense network,
fills these rooms with this dense network,
201
665834
5355
토마스 사라세노처럼 치하루도
공간 전체를 빽빽한 네트워크로,
공간 전체를 빽빽한 네트워크로,
11:23
this dense web of elastic ropes
and black wool and thread,
and black wool and thread,
202
671213
3762
고무밴드와 검은 털실과 실로
거미줄처럼 채웁니다.
거미줄처럼 채웁니다.
11:26
sometimes including objects,
as you can see here,
as you can see here,
203
674999
2759
그리고 많은 설치미술 안에 가끔
이렇게 사물도 넣고
이렇게 사물도 넣고
11:29
sometimes even including people,
in many of her installations.
in many of her installations.
204
677782
3022
심지어 사람들도 넣습니다.
11:35
But networks are also
not just a new trend,
not just a new trend,
205
683374
2691
하지만 네트워크는 그저
새로운 트렌드이기만 한 것이 아닙니다.
새로운 트렌드이기만 한 것이 아닙니다.
11:38
and it's too easy for us
to dismiss it as such.
to dismiss it as such.
206
686089
2364
그러나 그렇게 치부해버리기가 쉽죠.
11:41
Networks really embody
notions of decentralization,
notions of decentralization,
207
689029
3607
네트워크는 상호연결과 상호의존의
11:44
of interconnectedness, of interdependence.
208
692660
3134
분권화의 관념을 구현하고 있습니다.
11:48
And this new way of thinking is critical
209
696303
2476
이러한 새로운 사고방식은
11:50
for us to solve many of the complex
problems we are facing nowadays,
problems we are facing nowadays,
210
698803
3730
인간의 뇌를 해독하는 것부터
광활한 우주를 이해하는 것까지
광활한 우주를 이해하는 것까지
11:54
from decoding the human brain,
211
702557
1841
우리가 오늘날 당면하고 있는
11:56
to understanding
the vast universe out there.
the vast universe out there.
212
704422
2403
수 많은 복잡한 문제들을
해결하는 데 매우 중요합니다.
해결하는 데 매우 중요합니다.
11:59
On your left side, you have a snapshot
of a neural network of a mouse --
of a neural network of a mouse --
213
707746
4489
왼쪽에 있는 것이 쥐의 신경망의
스냅 사진입니다.
스냅 사진입니다.
12:04
very similar to our own
at this particular scale.
at this particular scale.
214
712259
2420
이 크기로 보면
우리 뇌와 매우 유사하죠.
우리 뇌와 매우 유사하죠.
12:07
And on your right side, you have
the Millennium Simulation.
the Millennium Simulation.
215
715500
2966
오른쪽에는 밀레니엄
모의실험이 있습니다.
모의실험이 있습니다.
12:10
It was the largest
and most realistic simulation
and most realistic simulation
216
718490
2748
우주 구조의 성장에 관한
가장 거대하고 현실적인
가장 거대하고 현실적인
12:13
of the growth of cosmic structure.
217
721262
1790
모의실험이었습니다.
12:15
It was able to recreate the history
of 20 million galaxies
of 20 million galaxies
218
723490
4516
2천만 개의 은하계의 역사를
거의 25TB 욜량의 결과물로
거의 25TB 욜량의 결과물로
12:20
in approximately 25 terabytes of output.
219
728030
3090
재구성할 수 있었습니다.
12:24
And coincidentally or not,
220
732081
1413
우연이든 아니든 저는
지식의 가장 작은 단위인 뇌와
지식의 가장 작은 단위인 뇌와
12:25
I just find this particular comparison
221
733518
1873
12:27
between the smallest scale
of knowledge -- the brain --
of knowledge -- the brain --
222
735415
2703
지식의 가장 큰 단위인 우주 전체를
12:30
and the largest scale of knowledge --
the universe itself --
the universe itself --
223
738142
2829
비교한 것이 특히 더 인상적이고
매력적으로 느껴집니다.
매력적으로 느껴집니다.
12:32
to be really quite striking
and fascinating.
and fascinating.
224
740995
2277
12:35
Because as Bruce Mau once said,
225
743807
2634
왜냐하면 브루스 마우도 이렇게
말했으니까요.
말했으니까요.
12:38
"When everything is connected
to everything else,
to everything else,
226
746465
2412
"모든 것이 모든 것과
연결되어 있을 때,
연결되어 있을 때,
12:40
for better or for worse,
everything matters."
everything matters."
227
748901
2397
더 좋든 나쁘든
모든 것은 중요합니다."
모든 것은 중요합니다."
12:43
Thank you so much.
228
751322
1151
정말 감사합니다.
12:44
(Applause)
229
752497
3802
(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Manuel Lima - Data visualization researcherManuel Lima studies how information can be organized -- into elegant and beautiful diagrams that illustrate the many unexpected twists of big data.
Why you should listen
Data expert Manuel Lima approaches intimidatingly dry stacks of bits with the eye of a designer. His website, VisualComplexity, is an encyclopedic and visually stunning catalog of the myriad paths artists take to illuminate the shadowy corners of stockpiled information, whether it’s a taxonomy of rap names or tracking oil money.
Lima’s passion for data has also driven him to become a historian. In The Book of Trees, he digs to the 12th-century roots of the tree diagram, one of humanity’s most powerful and ancient tools for visually representing knowledge.
More profile about the speakerLima’s passion for data has also driven him to become a historian. In The Book of Trees, he digs to the 12th-century roots of the tree diagram, one of humanity’s most powerful and ancient tools for visually representing knowledge.
Manuel Lima | Speaker | TED.com