TEDxZurich 2012
James B. Glattfelder: Who controls the world?
James B. Glattfelder: Kas valdo pasaulį?
Filmed:
Readability: 5
2,753,507 views
James'as Glattfelder'is studijuoja sistemų sudėtingumą: kaip jungtinė sistema -- tarkime, paukščių spiečius -- yra daugiau nei tos sistemos dalys. Paaiškėjo, jog sudėtingumo teorija gali atskleisti daug informacijos apie tai, kaip veikia ekonomika. Glattfelder'is pasidalina novatorišku tyrimu iš kurio sužinome, kaip kontrolė sklinda globalioje ekonomikoje ir kaip didelė įtaka mažuose skaičiuose daro mus visus labai pažeidžiamus. (Nufilmuota TEDxZurich.)
James B. Glattfelder - Complex systems theorist
James B. Glattfelder aims to give us a richer, data-driven understanding of the people and interactions that control our global economy. He does this not to push an ideology -- but with the hopes of making the world a better place. Full bio
James B. Glattfelder aims to give us a richer, data-driven understanding of the people and interactions that control our global economy. He does this not to push an ideology -- but with the hopes of making the world a better place. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
"When the crisis came,
0
420
2316
„Atėjus krizei,
00:18
the serious limitations of existing economic
1
2736
3120
rimti dabartinės ekonomikos trūkumai
00:21
and financial models immediately became apparent."
2
5856
5052
ir finansiniai modeliai iškart tapo akivaizdūs.“
00:26
"There is also a strong belief, which I share,
3
10908
4982
„Taip pat tvirtai tikiu, kad
00:31
that bad or oversimplistic and overconfident economics
4
15890
4999
bloga, ar per primityvi ir per daug savimi pasitikinti ekonomika
00:36
helped create the crisis."
5
20889
2401
padėjo susikurti krizei.“
00:39
Now, you've probably all heard of similar criticism
6
23290
2267
Jūs visi tikriausiai girdėjote panašios kritikos
00:41
coming from people who are skeptical of capitalism.
7
25557
3342
iš žmonių, kurie yra nusistatę prieš kapitalizmą.
00:44
But this is different.
8
28899
1677
Tačiau tai ne tas, ką noriu pasakyti.
00:46
This is coming from the heart of finance.
9
30576
3868
Visa tai atsirado iš finansų centro.
00:50
The first quote is from Jean-Claude Trichet
10
34444
2861
Pirma citata yra iš Jean-Claude Trichet,
00:53
when he was governor of the European Central Bank.
11
37305
3875
kai jis buvo Europos centrinio banko gubernatorius.
00:57
The second quote is from the head
12
41180
2239
Antra citata yra iš vyriausiojo
00:59
of the U.K. Financial Services Authority.
13
43419
3365
Anglijos finansinių paslaugų institucijos vadovo.
01:02
Are these people implying
14
46784
1530
Ar šie žmonės teigia,
01:04
that we don't understand the economic systems
15
48314
2795
kad mes nesuprantame ekonominės sistemos,
01:07
that drive our modern societies?
16
51109
3140
kuri valdo mūsų šiuolaikinę visuomenę?
01:10
It gets worse.
17
54249
1922
Ir kuo toliau, juo blogiau.
01:12
"We spend billions of dollars
18
56171
2155
„Mes išleidžiame milijardus dolerių,
01:14
trying to understand the origins of the universe
19
58326
3224
bandydami suprasti visatos kilmės pradą,
01:17
while we still don't understand the conditions
20
61550
3862
kol vis dar nesuprantame kaip turi veikti
01:21
for a stable society, a functioning economy, or peace."
21
65412
8726
stabili visuomenė, veikianti ekonomika ar taika.“
01:30
What's happening here? How can this be possible?
22
74138
2835
Kas čia vyksta? Kaip tai įmanoma?
01:32
Do we really understand more about the fabric of reality
23
76973
2956
Ar mes tikrai suprantame daugiau apie tikrovės struktūrą
01:35
than we do about the fabric
24
79929
1663
negu apie struktūrą,
01:37
which emerges from our human interactions?
25
81592
3138
kuri atsiranda iš žmogaus sąveikos su visuomenę?
01:40
Unfortunately, the answer is yes.
26
84730
2527
Deja atsakymas yra taip.
01:43
But there's an intriguing solution which is coming
27
87257
3409
Bet yra intriguojantis sprendimas, kuris gali atsirasti
01:46
from what is known as the science of complexity.
28
90666
4488
iš mokslo, kuris šiuo metu yra vadinamas „sudėtingumo mokslas.“
01:51
To explain what this means and what this thing is,
29
95154
2843
Kad paaiškinti, ką tai reiškia ir kas tai yra,
01:53
please let me quickly take a couple of steps back.
30
97997
3579
prašau leisti trumpai sugrįžti į praeitį.
01:57
I ended up in physics by accident.
31
101576
2390
Taip jau atsitiko, kad atsitiktinai pasirinkau fizikos mokslą.
01:59
It was a random encounter when I was young,
32
103966
3091
Tai buvo atsitiktinis susitikimas, kai buvau jaunas
02:02
and since then, I've often wondered
33
107057
2105
ir nuo tada dažnai stebiuosi,
02:05
about the amazing success of physics
34
109162
2079
kaip fizikos mokslas sėkmingai
02:07
in describing the reality we wake up in every day.
35
111241
4367
apibūdino tą realybę, kurioje pabundame kiekvieną dieną.
02:11
In a nutshell, you can think of physics as follows.
36
115608
3296
Trumpai tariant, jūs galite galvoti apie fiziką taip.
02:14
So you take a chunk of reality you want to understand
37
118904
3033
Taigi jūs paimate riekę realybės, kurią norite suprasti
02:17
and you translate it into mathematics.
38
121937
3769
ir išverčiate ją į matematiką.
02:21
You encode it into equations.
39
125706
3436
Jūs sukoduojate ją į lygtis.
02:25
Then predictions can be made and tested.
40
129142
3827
Tada, tai padarius ir ištestavus, galima daryti išvadas.
02:28
We're actually really lucky that this works,
41
132969
2564
Mums iš tikrųjų pasisekė, nes tai veikia,
02:31
because no one really knows why the thoughts in our heads
42
135533
3015
nes niekas iš tikro nežino, kodėl mūsų galvose mintys
02:34
should actually relate to the fundamental workings of the universe.
43
138548
5577
yra susijusios su pagrindinės visatos veikimu.
02:40
Despite the success, physics has its limits.
44
144125
3562
Nepaisant sėkmės, fizika turi savo ribas.
02:43
As Dirk Helbing pointed out in the last quote,
45
147687
2722
Kaip Dirk'as Helbing'as pareiškė paskutinėje citatoje,
02:46
we don't really understand the complexity
46
150409
2494
mes nevisiškai suprantame tą sudėtingumą,
02:48
that relates to us, that surrounds us.
47
152903
3178
kuris yra susijęs su mumis ir kuris mus supa.
02:51
This paradox is what got me interested in complex systems.
48
156081
4648
Šis paradoksas mane ir sudomino kalbant apie sudėtingas sistemas.
02:56
So these are systems which are made up
49
160729
1904
Taigi tai yra sistemos, kurios yra sudarytos iš
02:58
of many interconnected or interacting parts:
50
162633
3480
daugelio kitų tarpusavyje sujungtų ir bendraujančių dalių:
03:02
swarms of birds or fish, ant colonies,
51
166113
3814
paukščių ar žuvų spiečių, skruzdėlių kolonijų,
03:05
ecosystems, brains, financial markets.
52
169927
3434
ekosistemų, smegenų, finansų rinkų.
03:09
These are just a few examples.
53
173361
4326
Tai yra tik keli pavyzdžiai.
03:13
Interestingly, complex systems are very hard to map
54
177687
5243
Įdomu tai, kad sudėtingas sistemas yra labai sunku
03:18
into mathematical equations,
55
182930
1860
užrašyti matematiškomis lygtimis,
03:20
so the usual physics approach doesn't really work here.
56
184790
4493
taigi įprastas fizikos požiūris iš esmės čia neveikia.
03:25
So what do we know about complex systems?
57
189283
2193
Tad ką mes žinome apie sudėtingas sistemas?
03:27
Well, it turns out that what looks like complex behavior
58
191476
3942
Na, pasirodo, kad sudėtingas elgesys
03:31
from the outside is actually the result
59
195418
3019
iš išorės iš tikro yra rezultatas
03:34
of a few simple rules of interaction.
60
198437
4197
kelių, paprastų sąveikos taisyklių.
03:38
This means you can forget about the equations
61
202634
4225
Tai reiškia, kad galite pamiršti lygtis
03:42
and just start to understand the system
62
206859
1863
ir tiesiog bandykite suprasti pačią sistemą,
03:44
by looking at the interactions,
63
208722
2704
žiūrėdami į sąveiką,
03:47
so you can actually forget about the equations
64
211426
2320
iš tikrųjų pamirškite lygtis
03:49
and you just start to look at the interactions.
65
213746
2473
ir paprasčiausiai ieškokite sąveikos.
03:52
And it gets even better, because most complex systems
66
216219
3237
Ir bus vis geriau, nes dauguma sudėtingų sistemų
03:55
have this amazing property called emergence.
67
219456
3068
turi šią nepaprastą savybę, kuri vadinasi atsiradimas.
03:58
So this means that the system as a whole
68
222524
2406
Taigi tai reiškia, kad sistema kaip visuma
04:00
suddenly starts to show a behavior
69
224930
1735
staiga pradeda rodyti savo elgseną,
04:02
which cannot be understood or predicted
70
226665
3144
kuri negali būti suprasta ir nuspėjama
04:05
by looking at the components of the system.
71
229809
2577
vien tik atsižvelgiant į sistemos detales.
04:08
So the whole is literally more than the sum of its parts.
72
232386
3919
Taigi tiksliai apibrėžus, visuma - yra daugiau negu jos dalių suma.
04:12
And all of this also means that you can forget about
73
236305
2346
Ir visa tai reiškia, kad negalime pamiršti
04:14
the individual parts of the system, how complex they are.
74
238651
5349
atskirų sistemos dalių ir kokios sudėtingos jos yra.
04:19
So if it's a cell or a termite or a bird,
75
244000
4913
Taigi ar tai ląstelė, ar termitas, ar paukštis,
04:24
you just focus on the rules of interaction.
76
248913
4349
jums tiesiog reikia sutelkti dėmesį į sąveikos taisykles.
04:29
As a result, networks are ideal representations
77
253262
4446
Tinklai yra idealūs
04:33
of complex systems.
78
257708
2654
sudėtingų sistemų atstovai
04:36
The nodes in the network
79
260362
2771
Tinklo mazgai
04:39
are the system's components
80
263133
2759
yra sistemos komponentai
04:41
and the links are given by the interactions.
81
265892
4200
ir ryšys yra suteikiamas sąveikų pagalba.
04:45
So what equations are for physics,
82
270092
2825
Taigi, kas yra lygtys fizikai,
04:48
complex networks are for the study of complex systems.
83
272917
4615
taip sudėtingi tinklai yra sudėtingų sistemų mokslui.
04:53
This approach has been very successfully applied
84
277532
3224
Šis požiūris yra sėkmingai pritaikytas
04:56
to many complex systems in physics, biology,
85
280756
3263
daugeliui sudėtingų sistemų: fizikoje, biologijoje,
04:59
computer science, the social sciences,
86
284019
3241
kompiuterių moksle, socialiniuose moksluose,
05:03
but what about economics?
87
287260
2297
bet kaip su ekonomika?
05:05
Where are economic networks?
88
289557
2418
Kur yra ekonomikos tinklai?
05:07
This is a surprising and prominent gap in the literature.
89
291975
4597
Tai yra stebinantis ir ryškus atotrūkis literatūroje.
05:12
The study we published last year called
90
296572
2554
Tyrimas, kurį paskelbėme pernai pavadinimu
05:15
"The Network of Global Corporate Control"
91
299126
3326
„The Network of Global Corporate Control“
05:18
was the first extensive analysis of economic networks.
92
302452
5930
buvo pirma išsami analizė apie ekonomikos tinklus.
05:24
The study went viral on the Internet
93
308382
2694
Šis tyrimas paplito kaip virusas po internetą
05:26
and it attracted a lot of attention from the international media.
94
311076
5072
ir tai pritraukė tarptautinės žiniasklaidos dėmesį.
05:32
This is quite remarkable, because, again,
95
316148
2711
Tai gana nepaprasta, nes, vėlgi,
05:34
why did no one look at this before?
96
318859
1421
kodėl niekas į tai nepažvelgė ankščiau?
05:36
Similar data has been around for quite some time.
97
320280
3292
Panašūs duomenys jau kurį laiką buvo visiem žinomi.
05:39
What we looked at in detail was ownership networks.
98
323572
3640
Į ką mes išsamiai pažvelgėme, tai buvo nuosavybės tinklai.
05:43
So here the nodes are companies, people, governments,
99
327212
5440
Taigi čia mazgai yra kompanijos, žmonės, vyriausybės,
05:48
foundations, etc.
100
332652
3552
fondai ir t.t.
05:52
And the links represent the shareholding relations,
101
336204
2828
O ryšius atstoja akcininkų ryšiai,
05:54
so Shareholder A has x percent of the shares in Company B.
102
339032
5188
taigi akcininkas A turi x procentų akcijų kompanijoje B.
06:00
And we also assign a value to the company
103
344220
2272
Tai pat mes nustatėme kompanijų vertę
06:02
given by the operating revenue.
104
346492
3037
pagal jų aktyvias pajamas.
06:05
So ownership networks reveal the patterns
105
349529
3099
Taigi nuosavybės tinklai parodo struktūras, susijusias su
06:08
of shareholding relations.
106
352628
2521
akcininkų ryšiais.
06:11
In this little example, you can see
107
355149
2183
Šiame mažame pavyzdyje, jūs galite matyti
06:13
a few financial institutions
108
357332
2120
kelias finansines institucijas,
06:15
with some of the many links highlighted.
109
359452
4393
su daugybe pažymėtų sąsajų.
06:19
Now you may think that no one's looked at this before
110
363845
2680
Turbūt galvojate, kad niekas netyrinėjo to
06:22
because ownership networks are
111
366525
2336
kadangi nuosavybės tinklai yra
06:24
really, really boring to study.
112
368861
3127
labai, labai nuobodus.
06:27
Well, as ownership is related to control,
113
371988
3864
Nuosavybė yra susijusi su kontrole,
06:31
as I shall explain later,
114
375852
1596
tai aš paaiškinsiu vėliau,
06:33
looking at ownership networks
115
377448
1358
tiriant nuosavybės tinklus
06:34
actually can give you answers to questions like,
116
378806
2558
galima rasti atsakymus į klausimus tokius, kaip
06:37
who are the key players?
117
381364
1840
kas yra pagrindiniai žaidėjai?
06:39
How are they organized? Are they isolated?
118
383204
2192
Kaip jie organizuoti? Ar jie atskiri, prie nieko neprisijungę?
06:41
Are they interconnected?
119
385396
1488
Ar jie sąveikauja tarpusavyje?
06:42
And what is the overall distribution of control?
120
386884
3875
Ir koks yra rinkos valdymo pasiskirstymas?
06:46
In other words, who controls the world?
121
390759
3476
Kitaip tariant, kas valdo pasaulį?
06:50
I think this is an interesting question.
122
394235
2369
Aš manau, kad tai įdomus klausimas.
06:52
And it has implications for systemic risk.
123
396604
4088
Ir taip galime prieiti prie sisteminės rizikos išvados.
06:56
This is a measure of how vulnerable a system is overall.
124
400692
5010
Tai veikia kaip matas, kuris rodo, kiek sistema yra pažeidžiama.
07:01
A high degree of interconnectivity
125
405702
2863
Aukštas tarpusavio susijungimas
07:04
can be bad for stability,
126
408565
2867
gali kenkti stabilumui,
07:07
because then the stress can spread through the system
127
411432
3444
nes tada sunkumai gali plisti pačioje sistemoje
07:10
like an epidemic.
128
414876
2952
kaip epidemija.
07:13
Scientists have sometimes criticized economists
129
417828
2816
Mokslininkai kartais kritikuoja ekonomistus,
07:16
who believe ideas and concepts
130
420644
2328
kurie tiki, kad idėjos ir sąvokos
07:18
are more important than empirical data,
131
422972
3011
yra svarbesnės negu empirinė informacija,
07:21
because a foundational guideline in science is:
132
425983
3149
nes mokslo pagrindas byloja:
07:25
Let the data speak. Okay. Let's do that.
133
429132
3336
Spręskime pagal turimus duomenis. Gerai. Taip ir padarykime.
07:28
So we started with a database containing
134
432468
2594
Taigi mes pradėjome nuo turimos informacijos duomenų bazėje, turinčios
07:30
13 million ownership relations from 2007.
135
435062
4143
13 milijonų nuosavybės santykių nuo 2007 metų.
07:35
This is a lot of data, and because we wanted to find out
136
439205
2857
Tai labai daug duomenų, kadangi mes norėjome sužinoti,
07:37
who rules the world,
137
442062
2558
kas valdo pasaulį,
07:40
we decided to focus on transnational corporations,
138
444620
3832
nusprendėme susitelkti į tarptautines organizacijas,
07:44
or TNCs for short.
139
448452
1348
trumpai tariant TNCs. (Transnational Corporations)
07:45
These are companies that operate in more than one country,
140
449800
3596
Tai kompanijos, veikiančios daugiau nei vienoje šalyje,
07:49
and we found 43,000.
141
453396
2608
ir mes radome 43,000.
07:51
In the next step, we built the network around these companies,
142
456004
3952
Toliau mes sukūrėme tinklą aplink šias kompanijas,
07:55
so we took all the TNCs' shareholders,
143
459956
2448
taigi mes paėmėme visus TNCs akcininkus
07:58
and the shareholders' shareholders, etc.,
144
462404
2092
ir akcininkų akcininkus ir t.t.,
08:00
all the way upstream, and we did the same downstream,
145
464496
2876
iki pat viršaus ir iki pat apačios,
08:03
and ended up with a network containing 600,000 nodes
146
467372
4041
ir galų gale sudarėme tinklą iš 600 000 mazgų
08:07
and one million links.
147
471413
1429
su 1 milijonu ryšių.
08:08
This is the TNC network which we analyzed.
148
472842
3850
Štai TNC tinklas, kurį mes analizavome.
08:12
And it turns out to be structured as follows.
149
476692
2528
Ir paaiškėjo, kad struktūra yra tokia.
08:15
So you have a periphery and a center
150
479220
2715
Taigi mes turime pakraščius ir centrą,
08:17
which contains about 75 percent of all the players,
151
481935
4477
kuris sudaro apie 75 procentus visų žaidėjų,
08:22
and in the center there's this tiny but dominant core
152
486412
3528
ir centre yra tokia maža, tačiau vyraujanti šerdis,
08:25
which is made up of highly interconnected companies.
153
489940
4824
kuri yra sukurta iš daugybės susijungusių kompanijų.
08:30
To give you a better picture,
154
494764
2435
Kad geriau tai įsivaizduotumėte,
08:33
think about a metropolitan area.
155
497199
1611
pagalvokite apie didmiestį.
08:34
So you have the suburbs and the periphery,
156
498810
2291
Jus turite priemiestį, kaip kraštus,
08:37
you have a center like a financial district,
157
501101
2697
centrą lyg finansinį rajoną,
08:39
then the core will be something like
158
503798
1743
o šerdis bus kažkas panašaus, kaip
08:41
the tallest high rise building in the center.
159
505541
3439
aukščiausias pastatas centre.
08:44
And we already see signs of organization going on here.
160
508980
4875
Mes čia matome organizavimo požymius.
08:49
Thirty-six percent of the TNCs are in the core only,
161
513855
5733
36 procentai TNCs yra tik šerdyje,
08:55
but they make up 95 percent of the total operating revenue
162
519588
4371
bet jie sudaro 95 procentus visų aktyvių pajamų,
08:59
of all TNCs.
163
523959
2581
visų TNCs.
09:02
Okay, so now we analyzed the structure,
164
526540
2840
Gerai, taigi mes išanalizavome struktūrą,
09:05
so how does this relate to the control?
165
529380
3562
tad kaip tai susiję su kontrole?
09:08
Well, ownership gives voting rights to shareholders.
166
532942
3927
Na, nuosavybės turėjimas suteikia balsavimo teisę akcininkams.
09:12
This is the normal notion of control.
167
536869
2719
Tai yra paprasta kontrolės sąvoka.
09:15
And there are different models which allow you to compute
168
539588
3207
Plius dar yra įvairių modelių, kurie jums leidžia apskaičiuoti,
09:18
the control you get from ownership.
169
542795
2781
kiek valdžios gali turėti tiek ir tiek nuosavybės turintis individas.
09:21
If you have more than 50 percent of the shares in a company,
170
545576
2780
Jei turite daugiau kaip 50 procentų kompanijos akcijų,
09:24
you get control,
171
548356
1624
gaunate valdžią,
09:25
but usually it depends on the relative distribution of shares.
172
549980
5176
bet paprastai tai priklauso nuo santykinio akcijų platinimo.
09:31
And the network really matters.
173
555156
2889
O tinklai yra labai svarbūs.
09:33
About 10 years ago, Mr. Tronchetti Provera
174
558045
2631
Prieš 10 metų, ponas Tronchetti'is Provera
09:36
had ownership and control in a small company,
175
560676
3404
valdė mažą kompaniją,
09:39
which had ownership and control in a bigger company.
176
564080
3452
kuri turėjo nuosavybės ir valdžios didesnėje kompanijoje.
09:43
You get the idea.
177
567532
1479
Na suprantate.
09:44
This ended up giving him control in Telecom Italia
178
569011
3263
Viskas baigėsi taip, kad jis įgijo Telecom Italia kontrolę
09:48
with a leverage of 26.
179
572274
3633
ir galėjo investuodamas uždirbti 26 kartus daugiau.
09:51
So this means that, with each euro he invested,
180
575907
3943
Taigi tai reiškia, kad su kiekvienu investuotu euru,
09:55
he was able to move 26 euros of market value
181
579850
3685
jis automatiškai pakeldavo 26 eurais rinkos vertę,
09:59
through the chain of ownership relations.
182
583535
3376
dėka santykių su savininkais.
10:02
Now what we actually computed in our study
183
586911
3080
Ką mes iš tikrųjų apskaičiavome mūsų tyrime,
10:05
was the control over the TNCs' value.
184
589991
3699
buvo TNCs' kontrolės vertė.
10:09
This allowed us to assign a degree of influence
185
593690
2852
Tai mums leido nustatyti įtakos laipsnį
10:12
to each shareholder.
186
596542
2307
kiekvienam akcininkui.
10:14
This is very much in the sense of
187
598849
2582
Tai yra labai panašu į
10:17
Max Weber's idea of potential power,
188
601431
3112
Max'o Weber'io socialinio veiksmo teoriją,
10:20
which is the probability of imposing one's own will
189
604543
3812
kuri teigia, jog yra tikimybė priimti sprendimą,
10:24
despite the opposition of others.
190
608355
3995
nepaisant kitų prieštaravimui.
10:28
If you want to compute the flow in an ownership network,
191
612350
4643
Jei norite apskaičiuoti srautą nuosavybės tinkle,
10:32
this is what you have to do.
192
616993
1248
štai ką jums reikia padaryti.
10:34
It's actually not that hard to understand.
193
618241
2545
Tiesą sakant, tai nėra sunku suprasti.
10:36
Let me explain by giving you this analogy.
194
620786
2768
Leiskite jums tai paaiškinti, duodant šį pavyzdį.
10:39
So think about water flowing in pipes
195
623554
2855
Taigi pagalvokite apie vandenį bėgantį vamzdžiais.
10:42
where the pipes have different thickness.
196
626409
3182
Tie vamzdžiai yra skirtingo pločio.
10:45
So similarly, the control is flowing in the ownership networks
197
629591
4744
Taigi panašiai ir kontrolė teka nuosavybės tinklais,
10:50
and is accumulating at the nodes.
198
634335
4419
ir taip kaupiasi mazgai.
10:54
So what did we find after computing all this network control?
199
638754
3948
Taigi, ką mes sužinome apskaičiavę visą tinklų valdžią?
10:58
Well, it turns out that the 737 top shareholders
200
642702
5387
Na, pasirodo, kad 737 aukščiausi akcininkai
11:03
have the potential to collectively control
201
648089
2792
gali bendrai kontroliuoti
11:06
80 percent of the TNCs' value.
202
650881
4260
80 procentų visų TNCs' vertės.
11:11
Now remember, we started out with 600,000 nodes,
203
655141
3316
Dabar prisiminkime, pradėjome su 600,000 mazgų,
11:14
so these 737 top players
204
658457
3777
taigi šie 737 aukščiausi žaidėjai
11:18
make up a bit more than 0.1 percent.
205
662234
3823
sudaro šiek tiek daugiau nei 0.1 procento.
11:21
They're mostly financial institutions in the U.S. and the U.K.
206
666057
4956
Dauguma jų yra finansinės institucijos Amerikoje ir Didžiojoje Britanijoje.
11:26
And it gets even more extreme.
207
671013
2548
Ir kuo toliau, juo įdomiau.
11:29
There are 146 top players in the core,
208
673561
4297
Yra 146 aukščiausi žaidėjai šerdyje,
11:33
and they together have the potential to collectively control
209
677858
4220
jie kartu gali bendrai kontroliuoti
11:37
40 percent of the TNCs' value.
210
682078
5355
40 procentų visų TNCs' vertės.
11:43
What should you take home from all of this?
211
687433
2796
Ką turėtumėte iš viso to prisiminti?
11:46
Well, the high degree of control you saw
212
690229
3588
Na, aukšto lygio kontrolę, kurią matėte
11:49
is very extreme by any standard.
213
693817
4890
yra aukščiausio lygio bet kokiam standartui.
11:54
The high degree of interconnectivity
214
698707
2550
Aukštas tarpusavio susijungimas
11:57
of the top players in the core
215
701257
2312
su geriausiais žaidėjais šerdyje
11:59
could pose a significant systemic risk to the global economy
216
703569
5177
gali kelti didelę riziką mūsų sistemai pausaulinėje ekonomikoje,
12:04
and we could easily reproduce the TNC network
217
708746
3720
mes galime lengvai atkurti TNC tinklą
12:08
with a few simple rules.
218
712466
1951
su keliomis paprastomis taisyklėmis.
12:10
This means that its structure is probably the result
219
714417
2480
Tai reiškia, kad jos struktūra tikriausiai yra
12:12
of self-organization.
220
716897
1640
savarankiškos organizacijos rezultatas.
12:14
It's an emergent property which depends
221
718537
3316
Tai besiformuojantis turtas, kuris priklauso
12:17
on the rules of interaction in the system,
222
721853
2844
nuo sąveikos taisyklių sistemoje,
12:20
so it's probably not the result of a top-down approach
223
724697
3446
taigi tai tikriausiai nėra „iš viršaus į apačią“ rezultatas,
12:24
like a global conspiracy.
224
728143
3426
kaip pasaulinis sąmokslas.
12:27
Our study "is an impression of the moon's surface.
225
731569
2933
Mūsų tyrimas yra „mėnulio paviršiaus įspūdis.
12:30
It's not a street map."
226
734502
1329
Tai ne gatvės žamėlapis.“
12:31
So you should take the exact numbers in our study
227
735831
2639
Taigi jūs turėtumėte mūsų tikslius skaičius priimti
12:34
with a grain of salt,
228
738470
1440
su grūdeliu druskos,
12:35
yet it "gave us a tantalizing glimpse
229
739910
3392
tačiau tai „davė mums erzinantį įspūdį apie
12:39
of a brave new world of finance."
230
743302
4344
naują ir drąsų finansų pasaulį.“
12:43
We hope to have opened the door for more such research in this direction,
231
747646
4440
Mes tikimės, kad atidarėme duris kitiems tyrimams šia kryptimi,
12:47
so the remaining unknown terrain will be charted in the future.
232
752086
4737
taigi likusi nežinoma teritorija bus išdėstyta ateityje.
12:52
And this is slowly starting.
233
756823
1445
Ir tai po truputėlį prasideda.
12:54
We're seeing the emergence of long-term
234
758268
2992
Mes matome atsiradimą ilgalaikių
12:57
and highly-funded programs which aim at understanding
235
761260
3570
ir gerai finansuojamų programų, kurios siekia suprasti
13:00
our networked world from a complexity point of view.
236
764830
4690
mūsų sudėtingą pasaulinį tinklą.
13:05
But this journey has only just begun,
237
769520
2038
Bet ši kelionė tik prasidėjo,
13:07
so we will have to wait before we see the first results.
238
771558
5438
taigi mes turime luktelėti prieš pamatant pirmus rezultatus.
13:12
Now there is still a big problem, in my opinion.
239
776996
3618
Tačiau, mano nuomone, vis dar yra didelė problema.
13:16
Ideas relating to finance, economics, politics,
240
780614
5152
Idėjos, susijusios su finansais, ekonomika, politika ir
13:21
society, are very often tainted
241
785766
3280
visuomene, yra dažnai užterštos
13:24
by people's personal ideologies.
242
789046
3816
žmonių asmeninių ideologijų.
13:28
I really hope that this complexity perspective
243
792862
4138
Labai tikiuosi, kad ši paini perspektyva
13:32
allows for some common ground to be found.
244
797000
5143
leis mums rasti bendrą kalbą.
13:38
It would be really great if it has the power
245
802143
2919
Būtų puiku, jei ji turėtų galią
13:40
to help end the gridlock created by conflicting ideas,
246
805062
5063
padėti užbaigti aklavietėje sukurtas klaidinančias idėjas,
13:46
which appears to be paralyzing our globalized world.
247
810125
5130
kurios, pasirodo, paralyžiuoja mūsų globalizuotą pasaulį.
13:51
Reality is so complex, we need to move away from dogma.
248
815255
4666
Realybė yra sudėtinga, mums reikia pamiršti dogmą.
13:55
But this is just my own personal ideology.
249
819921
2886
Bet tai tik mano asmeninė ideologija.
13:58
Thank you.
250
822807
2035
Ačiū.
14:00
(Applause)
251
824842
4677
(Plojimai)
ABOUT THE SPEAKER
James B. Glattfelder - Complex systems theoristJames B. Glattfelder aims to give us a richer, data-driven understanding of the people and interactions that control our global economy. He does this not to push an ideology -- but with the hopes of making the world a better place.
Why you should listen
First a physicist and then a researcher at a Swiss hedge fund, James B. Glattfelder found himself amazed by the level of understanding we have in regards to the physical world and universe around us. He wondered: how can we move toward a similar understanding of human society?
This question led him to the study of complex systems, a subject he now holds a Ph.D in from the Swiss Federal Institute of Technology. Glattfelder is co-head of quantitative research at Olsen Ltd in Zurich, an FX investment manager focusing on market-stabilizing algorithms. In 2011, he co-authored the study “The Network of Global Corporate Control,” which went viral in the international media and sparked many controversial discussions. The study looked at the architecture of ownership across the globe, and computed a level of control exerted by each international player. The study revealed that less than 1% of all the players in the global economy are part of a highly interconnected and powerful core which, because of the high levels of overlap, leaves the economy vulnerable.
In his free time, Glattfelder enjoys snowboarding, rock climbing, surfing and listening to electronic music.
James B. Glattfelder | Speaker | TED.com