ABOUT THE SPEAKER
Eric Berlow - Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more.

Why you should listen

Eric Berlow is an ecologist and network scientist who specializes in not specializing. A TED Senior Fellow, Berlow is recognized for his research on food webs and ecological networks and for creative approaches to complex problems. He was the founding director of the University of California's first environmental science center inside Yosemite National Park, where he continues to develop data-driven approaches to managing natural ecosystems. 

In 2012 Berlow founded Vibrant Data Labs, which builds tools to use data for social good. Berlow's current projects range from helping spark an egalitarian personal data economy to protecting endangered amphibians in Yosemite to crowd-sourcing novel insights about human creativity. Berlow holds a Ph.D. from Oregon State University in marine ecology.

 

 

More profile about the speaker
Eric Berlow | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2010

Eric Berlow: Simplifying complexity

Eric Berlow: ရှုပ်ထွေးမှုကို ရိုးရှင်းပစ်ခြင်း။

Filmed:
1,361,116 views

ဂေဟဗေဒပညာရှင် Eric Berlow ဟာ ရှုပ်ထွေးတဲ့ စနစ်တွေနဲ့ ရင်ဆိုင်တွေ့တဲ့အခါ ဖိစီးခံရတယ်လို့ မခံစားမိပါဘူး။ သူသိတာက ပိုမိုများပြားတဲ့ သတင်းအချက်အလက်တွေဟာ ပိုမိုကောင်းမွန်ပြီး၊ ပိုမိုရိုးရှင်းတဲ့ ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုဆီ ရောက်လာစေမယ်ဆိုတာပါ။ ကြီးမားတဲ့ ကိစ္စရပ်ကြီးတွေကို စိတ်ဖြာပစ်လိုက်ဖို့ နည်းနာနိဿယတွေကို ရှင်းလင်းပြပြီး အာဖဂန်နစ္စတန်မှာ အမေရိကန်ရဲ့ နည်းဗျူဟာတွေအကြာင်း မျာပြားလွန်းလှတဲ့ ကားချပ်တစ်ခုကို အနည်းငယ်မျှသော အချက်အလက်တွေအဖြစ် အနှစ်ချုပ်ပြထားပါတယ်။
- Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more. Full bio

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

00:15
Do you ever feel completely overwhelmed
0
0
2000
ရှုပ်ထွေးတဲ့ပြဿနာတစ်ခုနဲ့ရင်ဆိုင်ရတဲ့အခါ
လုံးလုံးကြီးကို ဖိစီးခံရသလို
ခံစားမိဖူးပါသလား။
00:17
when you're faced with a complex problem?
1
2000
3000
ကောင်းပြီ၊ ဒါကို ၃မိနစ်တောင်
မကြာတဲ့အချိန်အတွင်း
00:20
Well, I hope to change that in less than three minutes.
2
5000
3000
ပြောင်းလဲသွားစေမယ်လို့
မျှော်လင့်ပါတယ်
ရှုပ်ထွေးခြင်းဆိုတာ အမြဲတမ်း
00:23
So, I hope to convince you that complex
3
8000
2000
ရှုပ်ယှက်ခတ်မှု မဟုတ်တာကို
00:25
doesn't always equal complicated.
4
10000
2000
ခင်ဗျားတို့ လက်ခံလာအောင်
လုပ်ဖို့ မျှော်လင့်ပါတယ်။
00:27
So for me, a well-crafted baguette, fresh out of the oven,
5
12000
3000
ကျွန်တော့အတွက် မုန့်ဖိုထဲက ထုတ်ပြီးစ
အကျအနဖုတ်ထားတဲ့
00:30
is complex,
6
15000
2000
ပေါင်မုန့်ချောင်းဟာ ရှုပ်ထွေးပြီး
00:32
but a curry onion green olive poppy cheese bread
7
17000
2000
ကြက်သွန်နီမဆလာ သံလွင်သီးနဲ့ ဘိန်းစေ့ပါတဲ့
00:34
is complicated.
8
19000
3000
ဒိန်ခဲပေါင်မုန့်ကတော့ ရှုပ်ယှက်ခတ်နေပါတယ်။
ကျွန်တော်ဟာ ဂေဟဗေဒပညာရှင်
တစ်ယောက်ဖြစ်ပြီး
00:37
I'm an ecologist, and I study complexity. I love complexity.
9
22000
3000
ရှုပ်ထွေးခြင်းကို လေ့လာပါတယ်။ ရှုပ်ထွေးခြင်းကို နှစ်သက်ပါတယ်။
ဒါကို သဘာဝလောကထဲမှာ
လေ့လာပါတယ်၊
00:40
And I study that in the natural world, the interconnectedness of species.
10
25000
3000
မျိုးစိတ်တွေရဲ့ ပြန်လှန်ဆက်နွယ်မှုပေါ့။
00:43
So here's a food web,
11
28000
2000
ဒီတော့ အစားအစာ ဝက်ဘ်တစ်ခု၊ (သို့)
00:45
or a map of feeding links between species
12
30000
2000
California တောင်ပေါ်က
Alpine ရေကန်တွေမှာ နေကြတဲ့
00:47
that live in Alpine Lakes in the mountains of California.
13
32000
3000
မျိုးစိတ်တွေအကြားက
စားသုံးခြင်းကွင်းဆက် မြေပုံပါ၊
ဒါကတော့ အဲဒီမှာအရင်က မနေဖူးတဲ့
00:50
And this is what happens to that food web
14
35000
2000
ဇာတိရင်းမဟုတ်တဲ့ ငါးတွေ နေလာတဲ့အခါ
00:52
when it's stocked with non-native fish that never lived there before.
15
37000
2000
အစားအစာကွန်ရက် ဖြစ်သွားပါပဲ။
မီးခိုးရောင် မျိုးစိတ်တွေ
00:54
All the grayed-out species disappear.
16
39000
2000
အားလုံးပျောက်သွားတယ်။
တစ်ချို့ကတော့တကယ့်ကို
00:56
Some are actually on the brink of extinction.
17
41000
2000
မျိုးတုန်းတော့မယ့် အခြေအနေမျိုးပါ။
00:58
And lakes with fish have more mosquitos, even though they eat them.
18
43000
3000
ငါးတွေက စားပစ်တာတောင်မှ
အဲဒီကန်တွေမှာ ခြင်တွေပိုများတယ်။
01:01
These effects were all unanticipated,
19
46000
2000
ဒီလိုဖြစ်လာမှာကို လုံးလုံး
မျှော်လင့်မထားတာပါ။
01:03
and yet we're discovering they're predictable.
20
48000
2000
ဒါပေမဲ့ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်တာကို
တွေ့လာရပါတယ်။
01:05
So I want to share with you a couple key insights
21
50000
2000
ဒီတော့ ကျွန်တော် အခုမျှဝေချင်တာက
ရှုပ်ထွေးမှုတွေနဲ့ပတ်သက်တဲ့
01:07
about complexity we're learning from studying nature
22
52000
2000
အဓိကကျတဲ့ အတွင်းသဘော တစ်ခုနှစ်ခုလောက်ပါ၊
သဘာဝကိုလေ့လာခြင်းကနေ
သိလာရတာဖြစ်ပြီး
01:09
that maybe are applicable to other problems.
23
54000
3000
အခြားပြဿနာတွေမှာလည်း
အသုံးချနိုင်ကောင်းပါရဲ့။
ပထမတစ်ခုက ရှုပ်ထွေးမှုတွေကို ရှင်းပေးဖို့
01:13
First is the simple power of good visualization tools
24
58000
2000
မြင်အောင် လုပ်ပေးနိုင်တဲ့ ကိရိယာတွေရဲ့
စွမ်းပကားဖြင့်၊
01:15
to help untangle complexity
25
60000
2000
ခင်ဗျားတို့အရင်က မစဉ်းစားခဲ့ဖူးတဲ့
မေးခွန်းတွေကို
01:17
and just encourage you to ask questions you didn't think of before.
26
62000
3000
မေးဖို့ ခင်ဗျားတို့ကို တိုက်တွန်းပေးဖို့ပါပဲ။
01:20
For example, you could plot the flow of carbon
27
65000
3000
ဥပမာ ပေါင်းစည်းထားတဲ့
ကုမ္ပဏီစနစ်တစ်ခုထဲက ပေါင်းစည်းထားတဲ့
ဂေဟစနစ် တစ်ခုထဲကနေဖြတ်လာတဲ့
01:23
through corporate supply chains in a corporate ecosystem,
28
68000
3000
ကာဗွန်စီးဆင်းမှုကို မှတ်သားနိုင်ပါတယ်၊
01:26
or the interconnections of habitat patches
29
71000
2000
ဒါမှမဟုတ် Yosemite အမျိုးသားဥယျာဉ်ထဲက
ဘေးသင့်နေတဲ့မျိုးစိတ်တွေ အတွက်
01:28
for endangered species in Yosemite National Park.
30
73000
3000
ကျက်စားရာနေရာအပိုင်းတွေရဲ့ အပြန်အလှန် ဆက်နွယ်မှုတွေပေါ့။
နောက်တစ်ခုက သင့်အနေနဲ့ မျိုးစိတ်တစ်ခုက
01:31
The next thing is that if you want to predict
31
76000
2000
နောက်တစ်ခုအပေါ်
သက်ရောက်မှုကို ခန့်မှန်းချင်ရင်၊
ကွင်းဆက်ကိုပဲ အာရုံစိုက်ရင်တော့
01:33
the effect of one species on another,
32
78000
2000
ကျန်တာကို အမှောင်ချလိုက်တာပါ။
တကယ်တော့ ပိုလို့ကို ခန့်မှန်းနိုင်တဲ့နည်းက
01:35
if you focus only on that link,
33
80000
2000
နောက်ကို ဆုတ်လိုက်ပါ၊
01:37
and then you black box the rest,
34
82000
2000
စနစ်တစ်ခုလုံးကို ထည့်စဉ်းစားလိုက်ပါ၊
01:39
it's actually less predictable
35
84000
2000
မျိုးစိတ်အကုန်လုံး၊ ကွင်းဆက်အကုန်လုံး...
01:41
than if you step back, consider the entire system -- all the species, all the links --
36
86000
3000
အဲဒီနေရာကနေ
01:44
and from that place,
37
89000
2000
အဓိကအကျဆုံး သက်ရောက်မှုနယ်ပယ်ပေါ်မှာ
01:46
hone in on the sphere of influence that matters most.
38
91000
2000
အာရုံစိုက်လိုက်ပါ။
01:48
And we're discovering, with our research,
39
93000
2000
သုသေတနကနေ သိရှိလာနေတာက
မကြာခဏဆိုသလို ဒီဂရီတစ်ခု၊
01:50
that's often very local to the node you care about
40
95000
2000
နှစ်ခုအတွင်းက ခင်ဗျားဂရုစိုက်နေတဲ့
01:52
within one or two degrees.
41
97000
2000
ဆုံမှတ်ငယ်လေးတွေနဲ့ သက်ဆိုင်တာပါ။
ဒါကြောင့် နောက်ဆုတ်ပြီး
01:54
So the more you step back, embrace complexity,
42
99000
2000
ခက်ခဲနက်နဲမှုကို လက်ခံကြည့်လေ
01:56
the better chance you have of finding simple answers,
43
101000
2000
ရိုးရှင်းတဲ့အဖြတွေကို
တွေ့ရှိဖို့ အခွင့်ပိုကောင်းလေပါ။
01:58
and it's often different than the simple answer that you started with.
44
103000
3000
သင်အစမှာ ရှာတွေ့ခဲ့တဲ့ ရိုးရှင်းတဲ့အဖြေနဲ့
ခြားနားတတ်ပါတယ်။
ဒီတော့ ဂီယာပြောင်းပြီး၊ အမေရိကန်အစိုးရက
ကျေးဇူးပြုထားတဲ့
02:02
So let's switch gears and look at a really complex problem
45
107000
3000
တကယ့်ကိုရှုပ်ထွေးလှတဲ့
ပုစ္ဆာကို ကြည့်ကြရအောင်။
02:05
courtesy of the U.S. government.
46
110000
3000
ဒါကတာ့ အာဖဂန်နစ္စတန်မှာ အမေရိကန်ရဲ့
02:08
This is a diagram of the U.S. counterinsurgency strategy in Afghanistan.
47
113000
3000
သောင်ကျန်းမှုချေမှုန်းရေး ဗျူဟာတစ်ခုပါ။
လွန်ခဲ့တဲ့ ၁လ၊ ၂လလောက်က New York Times
02:11
It was front page of the New York Times a couple months ago.
48
116000
3000
သတင်းစာရဲ့ မျက်နှာဖုံးမှာပေါ့။
စိတ်နောက်လောက်အောင် ရှုပ်ထွေးလွန်းလို့
02:14
Instantly ridiculed by the media
49
119000
2000
ချက်ချင်းကိုပဲ မီဒီယာတွေရဲ့
02:16
for being so crazy complicated.
50
121000
2000
လှောင်ပြောင်မှုကို ခံလိုက်ရတယ်လေ။
02:18
And the stated goal was to increase popular support
51
123000
2000
​ကြေညာခဲ့တဲ့ရည်မှန်းချက်က အာဖဂန်အစိုးရကို
02:20
for the Afghan government.
52
125000
2000
ပြည်သူအများဖက်မှ ထောက်ခံမှု တိုးလာဖို့ပါ
02:22
Clearly a complex problem,
53
127000
2000
ရှုပ်ထွေးတဲ့ ပုစ္ဆာတစ်ခု ဆိုတာအရှင်းကြီးပါ။
02:24
but is it complicated?
54
129000
2000
ဒါပေမယ့် ဒါဟာ ရှုပ်ယှက်ခတ်ရောလား။
02:26
Well, when I saw this in the front page of the Times,
55
131000
2000
ကောင်းပြီ၊ ဒါကို Times ရဲ့ မျက်နှာဖုံး
မှာတွေ့တော့
စဉ်းစားမိလိုက်တာက "ကောင်းပါ့ကွာ၊
02:28
I thought, "Great. Finally something I can relate to.
56
133000
2000
ဆက်စပ်ကြည့်လို့ရတာတစ်ခု၊
02:30
I can sink my teeth into this."
57
135000
2000
ဒီမှာနှစ်မြှုပ်ထားလို့ ရတာပေါ့"လို့ပါ။
02:32
So let's do it. So here we go for the first time ever,
58
137000
3000
ဒီတော့ လုပ်ကြရအောင်။
စနစ်တကျ ကွန်ရက်အဖြစ်နဲ့
02:35
a world premiere view of this spaghetti diagram as an ordered network.
59
140000
3000
ဒီspaghetti ကားချပ်ပေါ်မှာ
ကမ္ဘာ့ပွဲဦးထွက် ရှုထောင့်တစ်ခုပေါ့ဗျာ။
စက်ဝိုင်းပြထားတဲ့ ဆုံမှတ်လေးကတော့
02:38
The circled node is the one we're trying to influence --
60
143000
2000
ကျွန်တော်တို့ သက်ရောက်ချင်တဲ့နေရာ
02:40
popular support for the government.
61
145000
2000
အစိုးရကို ပြည်သူအများက ထောက်ခံမှုပါ။
02:42
And so now we can look one degrees, two degrees,
62
147000
2000
ဒီတော့ဗျာ အဲဒီဆုံမှတ်ကနေ
၁ဒီဂရီ၊ ၂ဒီဂရီ၊ ၃ဒီဂရီကို ကြည့်လို့ရပြီး
02:44
three degrees away from that node
63
149000
2000
ဩဇာလွှမ်း နယ်ပယ်အပြင်က
ကားချပ်ရဲ့ ၄ပုံ၃ပုံကို ဖယ်ရှားနိုင်ပါတယ်။
02:46
and eliminate three-quarters of the diagram outside that sphere of influence.
64
151000
3000
အဲဒီနယ်ပယ်ထဲမှာ ဆုံမှတ်အများစုဟာ
ဗျူဟာနဲ့မသက်ဆိုင်တဲ့အချက်တွေပါ
02:49
Within that sphere,
65
154000
2000
မြေပြင်အနေအထား ကြမ်းတမ်းခြင်းမျိုးလိုပေါ့
02:51
most of those nodes are not actionable, like the harshness of the terrain,
66
156000
3000
ပြီးတော့ အရမ်းသေးငယ်တဲ့ အရေအတွက်ကသာ
02:54
and a very small minority are actual military actions.
67
159000
3000
တကယ့် စစ်မက်ရေးရာတိုက်ခိုက်မှုတွေပါ။
အများစုဟာ အကြမ်းဖက်မဲ့ကဏ္ဍတွေဖြစ်ပြီး၊
02:57
Most are non-violent and they fall into two broad categories:
68
162000
3000
အကြမ်းဖျင်း ၂ မျိုးရှိပါတယ်။
လူမျိုးစုပြိုင်ဆိုင်မှုတွေနဲ့
ဘာသာရေးအယူဝါဒတွေမှာ
03:01
active engagement with ethnic rivalries and religious beliefs
69
166000
3000
တက်ကြွစွာ ပတ်သက်မှုနဲ့ မျှတပြီး၊
03:04
and fair, transparent economic development
70
169000
2000
ထင်သာတဲ့ စီးပွားရေးဖွံ့ဖြိုးမှုနဲ့
03:06
and provisioning of services.
71
171000
2000
ဝန်ဆောင်မှုထောက်ပံ့ပေးခြင်းပါ။
ဒီအကြောင်း ကျွန်တော်မသိဘူး၊
03:08
I don't know about this, but this is what I can decipher from this diagram
72
173000
3000
ဒါပေမဲ့ ဒါက ဒီကားချပ်ကနေ ၂၃ စက္ကန့်အတွင်း
03:11
in 24 seconds.
73
176000
2000
အဓိပ္ပါယ်ဖော်နိုင်တာပါ။
ဒီလိုကားချပ်ကို တွေ့တဲ့အခါ
03:13
When you see a diagram like this, I don't want you to be afraid.
74
178000
2000
ခင်ဗျားတို့ကို လန့်မသွားစေချင်ပါဘူး။
03:15
I want you to be excited. I want you to be relieved.
75
180000
3000
ခင်ဗျားတို့ကို စိတ်လှုပ်ရှားဟေလိုတာပါ။
စိတ်သက်သာရာ ရသွားစေချင်တာပါ။
03:18
Because simple answers may emerge.
76
183000
2000
ရိုးရှင်းတဲ့ အဖြေတွေ ပေါ်လာနိုင်လို့ပါ။
03:20
We're discovering in nature that simplicity often lies
77
185000
2000
သဘာဝထဲက ရိုးရှင်းမှုဟာ မကြာခဏဆိုသလို
03:22
on the other side of complexity.
78
187000
2000
ရှုပ်ထွေးမှုရဲ့အခြားတစ်ဖက်မှာ
ကိန်းအောင်းနေလို့ပါ။
ဒါကြောင့် ဘယ်ပုစ္ဆာအတွက်မဆို
03:24
So for any problem, the more you can zoom out and embrace complexity,
79
189000
3000
ချဲ့ကြည့်နိုင်လေလေ၊
ရှုပ်ထွေးမှုကို လက်ခံထားလေလေ၊
03:27
the better chance you have of zooming in
80
192000
2000
အရေးကြီးဆုံး ရိုးရှင်းတဲ့အသေးစိတ်တွေကို
03:29
on the simple details that matter most.
81
194000
2000
အနီးကပ်ကြည့်နိုင်ဖို့ အခွင့်အလမ်း
ကောင်းလာလေလေပါ။
03:31
Thank you.
82
196000
2000
ကျေဇူးတင်ပါတယ်။
03:33
(Applause)
83
198000
3000
(လက်ခုပ်သံများ)
Translated by sann tint
Reviewed by Skylar Swe

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Eric Berlow - Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more.

Why you should listen

Eric Berlow is an ecologist and network scientist who specializes in not specializing. A TED Senior Fellow, Berlow is recognized for his research on food webs and ecological networks and for creative approaches to complex problems. He was the founding director of the University of California's first environmental science center inside Yosemite National Park, where he continues to develop data-driven approaches to managing natural ecosystems. 

In 2012 Berlow founded Vibrant Data Labs, which builds tools to use data for social good. Berlow's current projects range from helping spark an egalitarian personal data economy to protecting endangered amphibians in Yosemite to crowd-sourcing novel insights about human creativity. Berlow holds a Ph.D. from Oregon State University in marine ecology.

 

 

More profile about the speaker
Eric Berlow | Speaker | TED.com