TED2003
Steven Johnson: The Web as a city
Steven Johnson sobre a Internet como uma cidade
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Steven Johnson, do Outside.in, diz que a internet é como uma cidade: construída por muitas pessoas, completamente controlada por ninguém, intricadamente interconectada e ainda assim funcionando com muitas partes independentes. Enquanto o desastre ataca um lugar, em outro, a vida continua.
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,
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3000
Eu quero levar vocês para a minha cidade natal
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and to a picture of my hometown of the week
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3000
2000
e mostrar uma foto da minha cidade na semana
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that "Emergence" came out.
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5000
2000
em que (o livro) "Emergência" foi lançado.
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And it's a picture we've seen several times.
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7000
3000
Essa é uma foto que todos nós já vimos várias vezes.
00:33
Basically, "Emergence" was published on 9/11.
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15000
3000
Basicamente, "Emergência" foi publicado no 11 de setembro.
00:36
I live right there in the West Village,
5
18000
5000
Eu moro bem aqui no West Village,
00:41
so the plume was luckily blowing west, away from us.
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23000
5000
e por sorte a fumaça estava soprando para o oeste, para longe de nós.
00:46
We had a two-and-a-half-day-old baby in the house that was ours --
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28000
7000
A gente tinha um bebê de 2 dias e meio em casa, ele era nosso...
00:53
we hadn't taken it from somebody else.
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35000
2000
nós não o roubamos de outra pessoa.
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(Laughter)
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37000
2000
(risos)
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And one of the thoughts that I had dealing with these two separate emergences
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39000
7000
E uma das coisas que me ocorreu enquanto eu tinha de lidar com essas duas emergências,
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of a book and a baby, and having this event happen so close --
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46000
4000
um livro e um bebê, e tendo que lidar com esse evento que aconteceu tão perto,
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that my first thought, when I was still kind of in the apartment looking out at it all
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50000
4000
meu primeiro pensamento, enquanto eu estava no meu apartamento olhando para tudo aquilo
01:12
or walking out on the street and looking out on it just in front of our building,
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54000
3000
ou andando na rua e olhando para fora ou mesmo só em frente do nosso prédio,
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was that I'd made a terrible miscalculation in the book that I'd just written.
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57000
5000
foi que eu tinha cometido um erro de cálculo terrível no livro que tinha acabado de escrever.
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Because so much of that book was a celebration of the power
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62000
4000
Porque tanto daquele livro era uma celebração do poder
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and creative potential of density, of largely urban density,
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66000
4000
e do potencial criativo da densidade, da grande densidade urbana,
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of connecting people and putting them together in one place,
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70000
3000
de conectar pessoas e colocá-las juntas em um só lugar,
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and putting them on sidewalks together and having them share ideas
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73000
3000
colocá-las em calçadas lado a lado, deixá-las compartilhar idéias
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and share physical space together.
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76000
2000
e compartilhar um espaço físico.
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And it seemed to me looking at that -- that tower burning and then falling,
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78000
3000
E me pareceu ao olhar para aquilo - aquela torre queimando e depois caindo,
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those towers burning and falling -- that in fact, one of the lessons
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81000
2000
aquelas torres queimando e caindo - que de fato, uma das lições
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here was that density kills.
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83000
2000
aqui foram que a densidade mata.
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And that of all the technologies that were exploited
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85000
3000
E que todas aquelas tecnologias que foram exploradas
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to make that carnage come into being,
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88000
4000
para fazer aquela carnificina se realizar,
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probably the single group of technologies that cost the most lives
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93000
6000
provavelmente a tecnologia que custou mais vidas
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were those that enable 50,000 people to live in two buildings
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99000
4000
foi aquela que permitiu que 50.000 pessoas vivessem em dois prédios
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110 stories above the ground.
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103000
2000
a 110 andares acima do chão.
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If they hadn't been crowded --
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105000
2000
Se eles não estivessem lotados -
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you compare the loss of life at the Pentagon to the Twin Towers,
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107000
2000
você pode comparar a perda de vidas que aconteceu no Pentágono com a das Torres Gêmeas,
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and you can see that very powerfully.
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110000
2000
e você pode perceber isso claramente.
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And so I started to think, well, you know, density, density --
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112000
3000
E então eu comecei a pensar, bem, densidade, densidade...
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I'm not sure if, you know, this was the right call.
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115000
3000
Eu não tenho certeza se essa foi a decisão certa.
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And I kind of ruminated on that for a couple of days.
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119000
3000
E eu fiquei pensando sobre isso por alguns dias.
02:20
And then about two days later, the wind started to change a little bit,
34
122000
4000
E então cerca de dois dias depois, o vento começou a mudar um pouco,
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and you could sense that the air was not healthy.
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126000
3000
e você podia sentir que o ar não era saudável.
02:27
And so even though there were no cars still in the West Village
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129000
4000
E aí mesmo que ainda não tivesse nenhum carro no West Village
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where we lived, my wife sent me out to buy a, you know,
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133000
3000
aonde nós morávamos, minha mulher me mandou comprar um,
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a large air filter at the Bed Bath and Beyond,
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136000
4000
um filtro de ar grande na Bed Bath and Beyond,
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which was located about 20 blocks away, north.
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140000
3000
que ficava a uns 20 quarteirões, ao norte.
02:41
And so I went out.
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143000
2000
E então eu saí de casa.
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And obviously I'm physically a very strong person, as you can tell -- (Laughter) --
41
145000
3000
E obviamente eu sou uma pessoa fisicamente forte, como vocês podem perceber,
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so I wasn't worried about carrying this thing 20 blocks.
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149000
3000
então eu não estava preocupado sobre carregar aquele negócio por 20 quadras.
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And I walked out, and this really miraculous thing happened to me
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152000
4000
E então eu saí, e uma coisa realmente miraculosa aconteceu comigo
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as I was walking north to buy this air filter,
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156000
3000
enquanto eu andava para o norte para comprar esse filtro de ar,
02:57
which was that the streets were completely alive with people.
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159000
4000
as ruas estavas completamente vivas, cheias de pessoas.
03:02
There was an incredible -- it was, you know, a beautiful day,
46
164000
3000
Isso foi incrível - era, você sabe, um dia lindo,
03:05
as it was for about a week after,
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167000
2000
como continuou sendo por uma semana depois,
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and the West Village had never seemed more lively.
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169000
3000
e o West Village nunca pareceu tão vivo.
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I walked up along Hudson Street --
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172000
2000
Eu andei pela rua Hudson,
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where Jane Jacobs had lived and written her great book
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174000
2000
onde a Jane Jacobs viveu e escreveu seu grande livro
03:14
that so influenced what I was writing in "Emergence" --
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176000
2000
que influenciou o que eu estava escrevendo em "Emergência",
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past the White Horse Tavern,
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178000
2000
além da Taverna White Horse,
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that great old bar where Dylan Thomas drank himself to death,
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180000
3000
aquele maravilhoso bar antigo onde Dylan Thomas se embebedou até morrer,
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and the Bleecker Street playground was filled with kids.
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183000
3000
e o parquinho da rua Bleecker cheio de crianças.
03:24
And all the people who lived in the neighborhood,
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186000
2000
E todas as pessoas que viviam na vizinhança,
03:26
who owned restaurants and bars in the neighborhood,
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188000
2000
que eram donos de restaurantes e bares na vizinhança,
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were all out there -- had them all open.
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190000
2000
estavam todas lá - tudo estava aberto.
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People were out.
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192000
2000
As pessoas estavam na rua.
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There were no cars, so it seemed even better, in some ways.
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194000
2000
Não tinha nenhum carro, então parecia até melhor, por um lado.
03:34
And it was a beautiful urban day,
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196000
3000
E era um lindo dia urbano,
03:37
and the incredible thing about it was that the city was working.
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199000
4000
e a coisa mais incrível é que a cidade estava funcionando.
03:41
The city was there.
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203000
2000
A cidade estava lá.
03:43
All the things that make a great city successful
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205000
2000
Todas as coisas que fazem uma grande cidade um sucesso
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and all the things that make a great city stimulating --
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207000
2000
e todas as coisas que fazem uma grande cidade estimulante -
03:47
they were all on display there on those streets.
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209000
2000
elas estavam visíveis naquelas ruas.
03:49
And I thought, well, this is the power of a city.
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211000
4000
E eu pensei, bem, esse é o poder de uma cidade.
03:53
I mean, the power of the city --
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215000
2000
Quero dizer, o poder da cidade -
03:55
we talked about cities as being centralized in space,
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217000
2000
nós falamos de cidades como locais centralizados no espaço,
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but what makes them so strong most of the time
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219000
2000
mas o que as fazem tão fortes na maioria das vezes
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is they're decentralized in function.
70
221000
2000
é que elas são descentralizadas em função.
04:01
They don't have a center executive branch that you can take out
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223000
2000
Elas não têm um centro executivo como um ramo que você pode cortar
04:03
and cause the whole thing to fail.
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225000
2000
e causar a coisa toda a falhar.
04:05
If they did, it probably was right there at Ground Zero.
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227000
3000
Se elas tivessem, ele provavelmente estaria ali mesmo no Ground Zero.
04:08
I mean, you know, the emergency bunker was right there,
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230000
2000
Quero dizer, você sabe, o ponto nevral estava bem ali,
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was destroyed by the attacks,
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232000
2000
foi destruído pelos ataques,
04:12
and obviously the damage done to the building and the lives.
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234000
2000
e obviamente causou os danos aos prédios e aquelas vidas.
04:14
But nonetheless, just 20 blocks north, two days later,
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236000
4000
Mas ainda assim, apenas 20 quarteirões ao norte, dois dias depois,
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the city had never looked more alive.
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240000
3000
a cidade nunca pareceu mais viva.
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If you'd gone into the minds of the people,
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243000
2000
Se você entrasse na mente as pessoas,
04:23
well, you would have seen a lot of trauma,
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245000
2000
bem, você veria muito trauma,
04:25
and you would have seen a lot of heartache,
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247000
2000
e você veria muita dor,
04:27
and you would have seen a lot of things that would take a long time to recover.
82
249000
3000
e você veria muitas coisas das quais demorariam um bom tempo para se recuperar.
04:30
But the system itself of this city was thriving.
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252000
2000
Mas o sistema em si da cidade estava prosperando.
04:33
So I took heart in seeing that.
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255000
3000
E eu me comovi ao perceber isso.
04:36
So I wanted to talk a little bit about the reasons why that works so well,
85
258000
6000
Então gostaria de falar um pouco sobre as razões que fazem isso funcionar tão bem,
04:42
and how some of those reasons kind of map
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264000
2000
e como algumas dessas razões meio que mapeiam
04:44
on to where the Web is going right now.
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266000
2000
a direção que a internet está tomando agora.
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The question that I found myself asking to people
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269000
2000
A razão pela qual eu me peguei perguntando para as pessoas
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when I was talking about the book afterwards is --
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271000
2000
quando eu falava sobre o livro depois é,
04:51
when you've talked about emergent behavior,
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273000
2000
quando você falou sobre o comportamento emergencial,
04:53
when you've talked about collective intelligence,
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275000
2000
quando você falou sobre o tipo de inteligência coletiva,
04:55
the best way to get people to kind of wrap their heads around that
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277000
2000
a melhor maneira de fazer as pessoas pensarem sobre isso
04:57
is to ask, who builds a neighborhood?
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279000
3000
é perguntando, quem constrói a sua vizinhança?
05:00
Who decides that Soho should have this personality
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282000
3000
Quem decide que o Soho deve ter essa personalidade
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and that the Latin Quarter should have this personality?
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285000
2000
e que o Latin Quarter deve ter aquela personalidade?
05:05
Well, there are some kind of executive decisions,
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287000
2000
Bom, existem algumas decisões executivas,
05:07
but mostly the answer is -- everybody and nobody.
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289000
2000
mas basicamente a resposta é - todo mundo e ninguém.
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Everybody contributes a little bit.
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291000
2000
Todo mundo contribui um pouquinho.
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No single person is really the ultimate actor
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293000
4000
Nenhuma pessoa é realmente um excelente ator
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behind the personality of a neighborhood.
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297000
2000
por trás da personalidade de um vizinho.
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Same thing to the question of, who was keeping the streets alive
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299000
3000
É a mesma resposta para: quem manteve as ruas vivas
05:20
post-9/11 in my neighborhood?
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302000
2000
após o 11 de setembro no meu bairro?
05:22
Well, it was the whole city.
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304000
2000
Bom, toda a cidade fez aquilo.
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The whole system kind of working on it,
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306000
2000
Foi todo o sistema funcionando,
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and everybody contributing a small little part.
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308000
2000
e todo mundo contribuiu um pouco.
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And this is increasingly what we're starting to see on the Web
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310000
3000
E isso é o que nós estamos começando a ver na internet
05:31
in a bunch of interesting ways --
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313000
2000
de várias formas interessantes.
05:33
most of which weren't around, actually,
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315000
2000
Muitas delas não existiam, na verdade,
05:35
except in very experimental things,
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317000
2000
a não ser de formas bem experimentais,
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when I was writing "Emergence" and when the book came out.
110
319000
2000
enquanto eu estava escrevendo "Emergência" e depois que o livro foi lançado.
05:39
So it's been a very optimistic time, I think,
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321000
2000
Então esse é um tempo bem otimista, eu acho,
05:41
and I want to just talk about a few of those things.
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323000
2000
e eu quero só falar de algumas dessas coisas.
05:43
I think that there is effectively a new kind of model of interactivity
113
325000
4000
Eu acho que existe efetivamente um novo modelo de interatividade
05:47
that's starting to emerge online right now.
114
329000
2000
que está surgindo online nesse momento.
05:49
And the old one looked like this.
115
331000
3000
O modelo antigo se parecia com isso aqui -
05:54
This is not the future King of England, although it looks like it.
116
336000
4000
esse não é o futuro rei da Inglaterra, apesar de se parecer com ele.
05:58
It's some guy, it's a GeoCities homepage of some guy that I found online
117
340000
3000
Esse é um cara qualquer, essa é a página no GeoCities de algum cara que eu achei online
06:01
who's interested, if you look at the bottom, in soccer and Jesus
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343000
3000
que se interessa, se você olhar no rodapé, em futebol e Jesus
06:04
and Garth Brooks and Clint Beckham and "my hometown" -- those are his links.
119
346000
3000
e Garth Brooks, Clint Beckham, minha cidade natal - esses são os links dele.
06:07
But nothing really says
120
349000
2000
Mas nada realmente diz
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this model of interactivity -- which was so exciting and captures the real,
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351000
4000
esse modelo de interatividade, que era tão excitante e captura o real
06:13
the Web Zeitgeist of 1995 -- than
122
355000
3000
o tipo de web Zeitgeist de 1995 - que
06:16
"Click here for a picture of my dog."
123
358000
2000
"Clique aqui para ver uma foto do meu cachorro."
06:18
That is -- you know, there's no sentence
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360000
2000
Não há - você sabe, não há melhor sentença
06:20
that kind of conjures up that period better than that, I think,
125
362000
3000
que consiga capturar aquele período melhor do que isso, eu acho,
06:24
which is that you suddenly have the power to put up a picture of your dog
126
366000
3000
do que você de repente ter o poder de colocar a foto do seu cachorro
06:27
and link to it, and somebody reading the page
127
369000
3000
e a linkar, e outra pessoa lendo sua página
06:30
has the power to click on that link or not click on that link.
128
372000
3000
ter o poder de clicar naquele link ou não clicar naquele link.
06:33
And, you know, I don't want to belittle that. That, in a sense --
129
375000
3000
E, você sabe, eu não quero depreciar o que - o que, de alguma forma,
06:36
to reference what Jeff was talking about yesterday --
130
378000
3000
a referência, você sabe, do quê o Jeff estava falando aqui ontem -
06:39
that was, in a sense, the kind of interface electricity that
131
381000
2000
do que foi, na verdade, uma forma de interface eletrizante que
06:41
powered a lot of the explosion of interest in the Web:
132
383000
3000
gerou muito da explosão de interesse na internet --
06:44
that you could put up a link, and somebody could click on it,
133
386000
2000
que você podia criar um link, e alguém podia clicar nele,
06:46
and it could take you anywhere you wanted to go.
134
388000
2000
e ele poderia levá-lo aonde você quisesse ir.
06:48
But it's still a very one-to-one kind of relationship.
135
390000
2000
Mas ainda é uma forma de relacionamento limitada entre um-a-um.
06:50
There's one person putting up the link, and there's another person
136
392000
2000
Tem uma pessoa fornecendo o link, e tem uma outra pessoa
06:52
on the other end trying to decide whether to click on it or not.
137
394000
4000
do outro lado tentando decidir se vai clicar nele ou não.
06:57
The new model is much more like this,
138
399000
2000
O novo modelo se parece bem mais com isso aqui,
06:59
and we've already seen a couple of references to this.
139
401000
2000
e todos nós já vimos algumas referências sobre isso.
07:01
This is what happens when you search "Steven Johnson" on Google.
140
403000
4000
Isso é o que acontece quando você pesquisa "Steven Johnson" no Google.
07:05
About two months ago, I had the great breakthrough --
141
407000
4000
Cerca de dois meses atrás, eu tive um grande avanço
07:09
one of my great, kind of shining achievements --
142
411000
3000
uma das minhas grandes conquistas
07:12
which is that my website finally became a top result for "Steven Johnson."
143
414000
3000
foi que o meu website finalmente se tornou o primeiro resultado para "Steven Johnson".
07:15
There's some theoretical physicist at MIT named Steven Johnson
144
417000
6000
Tem um físico teórico do MIT chamado Steven Johnson
07:21
who has dropped two spots, I'm happy to say.
145
423000
3000
que caiu duas posições, eu estou feliz em anunciar.
07:24
(Laughter)
146
426000
1000
(Risos)
07:25
And, you know, I mean, I'll look at a couple of things like this,
147
427000
4000
E, você sabe, eu preciso olhar para uma série de coisas aqui,
07:29
but Google is obviously the greatest technology ever invented for navel gazing.
148
431000
4000
mas o Google é obviamente a melhor tecnologia que já foi inventada para você pesquisar sobre si mesmo.
07:33
It's just that there are so many other people in your navel when you gaze.
149
435000
3000
Só que existem tantas outras pessoas que surgem na sua busca quando você faz isso.
07:36
Because effectively, what's happening here,
150
438000
4000
Porque efetivamente, o que está acontecendo aqui,
07:41
what's creating this page, obviously -- and we all know this,
151
443000
2000
o que está criando essa página, obviamente - e todos nós sabemos disso,
07:43
but it's worth just thinking about it --
152
445000
2000
mas vale a pena pensar sobre isso -
07:45
is not some person deciding that I am the number one answer for Steven Johnson,
153
447000
4000
não é que uma pessoa decidiu que eu sou a resposta número um para Steven Johnson,
07:49
but rather somehow the entire web of people
154
451000
4000
mas na verdade que de alguma forma toda a rede de pessoas
07:53
putting up pages and deciding to link to my page or not link to it,
155
455000
3000
criando suas páginas e decidindo linkar para o meu site ou não,
07:56
and Google just sitting there and running the numbers.
156
458000
3000
e o Google somente analisa esses números.
07:59
So there's this collective decision-making that's going on.
157
461000
4000
Então acontece uma decisão coletiva.
08:03
This page is effectively, collectively authored by the Web,
158
465000
3000
Essa página é, efetivamente, de autoria coletiva da internet,
08:06
and Google is just helping us
159
468000
2000
e o Google está somente nos ajudando
08:08
kind of to put the authorship in one kind of coherent place.
160
470000
3000
a colocar a autoria em um lugar coerente.
08:11
Now, they're more innovative -- well, Google's pretty innovative --
161
473000
3000
Agora, eles são mais inovadores - bem, o Google é sempre bem inovador -
08:14
but there are some new twists on this.
162
476000
2000
mas tem algumas surpresas nessa área.
08:17
There's this incredibly interesting new site -- Technorati --
163
479000
2000
Tem um site incrivelmente interessante - Technorati -
08:19
that's filled with lots of little widgets that are expanding on these.
164
481000
4000
que é cheio de pequenos widgets, elementos que expandem nesses aqui.
08:23
And these are looking in the blog world and the world of weblogs.
165
485000
4000
E esses estão olhando para o mundo dos blogs e a blogosfera.
08:27
He's analyzed basically all the weblogs out there that he's tracking.
166
489000
4000
Ele analisa basicamente todos os blogs que ele monitora.
08:31
And he's tracking how many other weblogs linked to those weblogs,
167
493000
3000
E ele está monitorando quantos outros blogs estão linkados a esses blogs,
08:34
and so you have kind of an authority --
168
496000
2000
e então você tem uma certa autoridade -
08:36
a weblog that has a lot of links to it
169
498000
2000
um blog que foi muito linkado
08:38
is more authoritative than a weblog that has few links to it.
170
500000
4000
tem mais autoridade que um blog que recebeu poucos links.
08:43
And so at any given time, on any given page on the Web, actually,
171
505000
2000
Então, a qualquer momento, em qualquer página da internet, na verdade,
08:45
you can say, what does the weblog community think about this page?
172
507000
3000
você pode perguntar, o que a comunidade da blogosfera pensa sobre essa página?
08:48
And you can get a list.
173
510000
2000
E você pode pegar uma lista sobre isso.
08:50
This is what they think about my site; it's ranked by blog authority.
174
512000
3000
Isso é o que eles pensam sobre o meu site - ele é ranqueado pela autoridade do blog.
08:53
You can also rank it by the latest posts.
175
515000
2000
Você pode também ranqueá-la pelos últimos posts.
08:55
So when I was talking in "Emergence,"
176
517000
3000
Então quando eu estava falando em "Emergência",
08:58
I talked about the limitations of the one-way linking architecture
177
520000
2000
eu falei sobre as limitações da arquitetura do link de uma via,
09:00
that, basically, you could link to somebody else
178
522000
2000
na qual basicamente, você pode linkar sobre alguém
09:02
but they wouldn't necessarily know that you were pointing to them.
179
524000
2000
mas ele não saberia necessariamente que você está apontando para ele.
09:04
And that was one of the reasons why the web
180
526000
3000
E essa foi uma das razões pela qual a internet
09:07
wasn't quite as emergent as it could be
181
529000
2000
não foi tão emergencial quanto poderia
09:09
because you needed two-way linking, you needed that kind of feedback mechanism
182
531000
2000
porque você precisava de um link de duas vias, um mecanismo de feedback
09:11
to be able to really do interesting things.
183
533000
2000
para poder realmente fazer coisas interessantes.
09:13
Well, something like Technorati is supplying that.
184
535000
3000
Bom, uma coisa tipo o Technorati está fornecendo isso.
09:16
Now what's interesting here is that this is a quote from Dave Weinberger,
185
538000
3000
Agora o que é interessante aqui é que isso é uma citação do David Weinberger,
09:19
where he talks about everything being purposive in the Web --
186
541000
4000
na qual ele fala que tudo na web é decidido -
09:23
there's nothing artificial.
187
545000
2000
nada é artificial.
09:25
He has this line where he says, you know, you're going to put up a link there,
188
547000
2000
Ele tem essa fala, você sabe, você coloca o link aqui,
09:27
if you see a link, somebody decided to put it there.
189
549000
3000
se você vê um link, é porque alguém decidiu o colocar ali.
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
E ele diz, o link para um site não cresce simplesmente em outra página como "um fungo".
09:35
And in fact, I think that's not entirely true anymore.
191
557000
3000
E, de fato, eu acho que isso não é mais inteiramente verdadeiro.
09:38
I could put up a feed of all those links generated by Technorati
192
560000
4000
Eu posso puxar um feed de todos aqueles links gerados pelo Technorati
09:42
on the right-hand side of my page,
193
564000
2000
no lado direito da minha página,
09:44
and they would change as the overall ecology of the Web changes.
194
566000
3000
e todos eles irão mudar de acordo com a dinâmica das mudanças na internet.
09:47
That little list there would change.
195
569000
2000
Aquela pequena lista ali iria mudar.
09:49
I wouldn't really be directly in control of it.
196
571000
2000
Eu não teria realmente controle direto sobre ela.
09:51
So it's much closer, in a way, to a data fungus, in a sense,
197
573000
3000
Então isso é muito perto, por um lado, de um data fungus, no sentido,
09:54
wrapped around that page, than it is to a deliberate link that I've placed there.
198
576000
4000
amarrado ao redor dessa página, do que seria eu colocar deliberadamente um link aqui.
10:00
Now, what you're having here is basically a global brain
199
582000
3000
Agora, o que nós temos aqui é basicamente um cérebro global
10:03
that you're able to do lots of kind of experiments on to see what it's thinking.
200
585000
3000
que você pode manipular para fazer vários experimentos e ver o que ele está pensando.
10:06
And there are all these interesting tools.
201
588000
2000
E existem todas essas ferramentas interessantes.
10:08
Google does the Google Zeitgeist,
202
590000
2000
O Google faz o Google Zeitgeist,
10:10
which looks at search requests to test what's going on, what people are interested in,
203
592000
5000
que analisa pedidos de busca para testar o que está acontecendo, no que as pessoas estão interessadas,
10:15
and they publish it with lots of fun graphs.
204
597000
2000
e eles publicam os dados em muitos gráficos divertidos.
10:17
And I'm saying a lot of nice things about Google,
205
599000
2000
Eu estou fazendo muitos elogios ao Google,
10:19
so I'll be I'll be saying one little critical thing.
206
601000
1000
mas eu irei fazer uma pequena crítica.
10:20
There's a problem with the Google Zeitgeist,
207
602000
2000
Existe um problema com o Google Zeitgeist,
10:22
which is it often comes back with news that a lot of people are searching
208
604000
4000
que é, ele sempre dá resultados com as notícias que muitas pessoas estão procurando
10:26
for Britney Spears pictures, which is not necessarily news.
209
608000
4000
para fotos da Britney Spears, coisas que não são necessariamente notícia.
10:30
The Columbia blows up, suddenly there are a lot of searches on Columbia.
210
612000
4000
A Universidade de Columbia explode, de repente aparecem várias buscas por Columbia.
10:34
Well, you know, we should expect to see that.
211
616000
2000
Bom, você sabe, nós deveríamos esperar que isso aconteça.
10:36
That's not necessarily something we didn't know already.
212
618000
2000
Isso não é necessariamente uma novidade.
10:38
So the key thing in terms of these new tools
213
620000
2000
Então o essencial em termos dessas novas ferramentas
10:40
that are kind of plumbing the depths of the global brain,
214
622000
3000
é a sua capacidade de explorar as profundezas do cérebro global,
10:43
that are sending kind of trace dyes through that whole bloodstream --
215
625000
4000
que está enviando traços de tinta para toda aquela corrente sanguínea -
10:47
the question is, are you finding out something new?
216
629000
2000
a questão é, você está descobrindo algo novo?
10:49
And one of the things that I experimented with is this thing called Google Share
217
631000
3000
E uma das coisas com a qual eu experimentei foi com uma coisa que chama Google Share
10:52
which is basically, you take an abstract term,
218
634000
4000
que, basicamente, é quando você pega um termo abstrato
10:56
and you search Google for that term,
219
638000
3000
e faz uma busca no Google por aquele termo,
10:59
and then you search the results that you get back for somebody's name.
220
641000
3000
e depois você procura o resultado de uma busca pelo nome de alguém.
11:02
So basically, the number of pages that mention this term,
221
644000
4000
Então, basicamente, o número de páginas que mencionam esse termo,
11:06
that also mention this page, the percentage of those pages
222
648000
3000
que também mencionam essa página, a porcentagem dessas páginas,
11:09
is that person's Google Share of that term.
223
651000
2000
é o Google Share que aquela pessoa tem daquele termo.
11:11
So you can do kind of interesting contests.
224
653000
2000
Então você pode fazer competições interessantes.
11:13
Like for instance, this is a Google Share of the TED Conference.
225
655000
4000
Por exemplo, esse é um Google Share da TED Conference.
11:17
So Richard Saul Wurman
226
659000
3000
Então Richard Saul Wurman
11:20
has about a 15 percent Google Share of the TED conference.
227
662000
4000
tem cerca de 15% de Google Share da TED Conference.
11:24
Our good friend Chris has about a six percent -- but with a bullet, I might add.
228
666000
5000
Nosso amigo Chris tem cerca de 6% - mas por um triz, devo acrescentar.
11:29
(Laughter)
229
671000
2000
(Risos)
11:31
But the interesting thing is, you can broaden the search a little bit.
230
673000
3000
Mas o interessante é que, você pode ampliar a busca um pouco mais.
11:34
And it turns out, actually, that 42 percent is the Mola mola fish.
231
676000
3000
E acaba que, na verdade, 42% é do peixe Mola mola.
11:37
I had no idea.
232
679000
2000
Eu não fazia idéia.
11:39
No, that's not true.
233
681000
1000
Não, isso não é verdade.
11:40
(Laughter)
234
682000
3000
(Risos)
11:43
I made that up because I just wanted to put up a slide
235
685000
2000
Eu inventei isso só porque queria mostrar uma foto
11:45
of the Mola mola fish.
236
687000
2000
do peixe Mola mola.
11:47
(Laughter)
237
689000
2000
(Risos)
11:49
I also did -- and I don't want to start a little fight in the next panel --
238
691000
3000
Eu também fiz - e eu não quero começar uma briga no próximo debate -
11:52
but I did a Google Share analysis of evolution and natural selection.
239
694000
3000
mas eu fiz uma análise Google Share da evolução e da seleção natural.
11:55
So right here -- now this is a big category, you have smaller percentages,
240
697000
5000
Então aqui - essa é uma categoria grande, tem porcentagens menores,
12:00
so this is 0.7 percent -- Dan Dennett, who'll be speaking shortly.
241
702000
5000
então aqui são 0.7% - Dan Dennett, que vai falar daqui a pouco.
12:05
Right below him, 0.5 percent, Steven Pinker.
242
707000
4000
Bem abaixo dele, 0.5%, Steven Pinker.
12:10
So Dennett's in the lead a little bit there.
243
712000
2000
Então o Dennett está levemente na frente aqui.
12:12
But what's interesting is you can then broaden the search
244
714000
2000
Mas o que é interessante é que você pode ampliar a busca
12:14
and actually see interesting things and get a sense of what else is out there.
245
716000
4000
e realmente ver coisas interessantes e ter uma noção do que mais está circulando.
12:18
So Gary Bauer is not too far behind --
246
720000
3000
Então Gary Bauer não está muito atrás -
12:21
has slightly different theories about evolution and natural selection.
247
723000
5000
ele tem teorias um pouco diferentes sobre evolução e seleção natural.
12:26
And right behind him is L. Ron Hubbard. So --
248
728000
3000
E logo abaixo dele está L. Ron Hubbard. Então -
12:29
(Laughter)
249
731000
2000
(Risos)
12:31
you can see we're in the ascot, which is always good.
250
733000
2000
você pode ver que estamos em um empate, o que é sempre bom.
12:33
And by the way, Chris, that would've been a really good panel,
251
735000
2000
E, a propósito, Chris, esse seria um ótimo painel.
12:35
I think, right there.
252
737000
1000
Eu acho, está bem aí.
12:36
(Laughter)
253
738000
5000
(Risos)
12:41
Hubbard apparently started to reach, but besides that,
254
743000
2000
o Hubbard aparentemente começou a alcançar, mas fora isso,
12:43
I think it would be good next year.
255
745000
2000
eu acho que seria bom ano que vem.
12:45
Another quick thing -- this is a slightly different thing,
256
747000
2000
Outra coisa rápida - isso é um tópico levemente diferente,
12:47
but this analysis some of you may have seen.
257
749000
2000
mas essa análise alguns de vocês devem ter visto.
12:49
It just came out. This is bursty words,
258
751000
2000
Ela acabou de sair. São palavras novas,
12:51
looking at the historical record of State of the Union Addresses.
259
753000
4000
analisadas no registro histórico dos Discursos dos União.
12:56
So these are words that suddenly start to appear out of nowhere,
260
758000
4000
Então são palavras que de repente começaram a aparecer do nada,
13:00
so they're kind of, you know, memes that start taking off,
261
762000
2000
então elas são memes que começaram a pegar,
13:02
that didn't have a lot of historical precedent before.
262
764000
2000
que não tinham muito precedente histórico antes.
13:05
So the first one is -- these are the bursty words around 1860s --
263
767000
3000
Então a primeira é - essas são as palavras que explodiram por volta de 1860 -
13:08
slaves, emancipation, slavery, rebellion, Kansas.
264
770000
2000
escravos, emancipação, escravidão, rebelião, Kansas.
13:11
That's Britney Spears. I mean, you know, OK, interesting.
265
773000
2000
Essa é a Britney Spears. Quero dizer, você sabe, OK, interessante.
13:13
They're talking about slavery in 1860.
266
775000
2000
Eles estão falando sobre escravidão em 1860.
13:15
1935 -- relief, depression, recovery banks.
267
777000
3000
1935 - alívio, depressão, recuperação dos bancos.
13:18
And OK, I didn't learn anything new there as well -- that's pretty obvious.
268
780000
3000
E OK, eu não aprendi nada novo ainda - isso é óbvio.
13:21
1985, right at the center of the Reagan years --
269
783000
3000
1985, bem no meio da era Reagan -
13:25
that's, we're, there's, we've, it's.
270
787000
3000
isso é, nós somos, existe, nós temos, é.
13:28
(Laughter)
271
790000
2000
(Risos)
13:30
Now, there's one way to interpret this, which is to say that
272
792000
3000
Bem, existe uma forma de interpretar isso, que é dizer que
13:33
"emancipation" and "depression" and "recovery" all have a lot of syllables.
273
795000
3000
"emancipação" e "depressão" e "recuperação" tem muitas sílabas.
13:36
So you know, you can actually download -- it's hard to remember those.
274
798000
3000
Então, você pode realmente comprimir - é difícil lembrar delas.
13:41
But seriously, actually, what you can see there,
275
803000
2000
Mas sério, na verdade, o que podemos ver aqui,
13:43
in a way that would be very hard to detect otherwise,
276
805000
2000
de uma forma que seria muito difícil de detectar de outra maneira,
13:45
is Reagan reinventing the political language of the country
277
807000
3000
quando Reagan reinventou a linguagem política do país
13:48
and shifting to a much more intimate, much more folksy, much more telegenic --
278
810000
4000
e mudando para uma forma mais íntima, mais popular, mais televisiva -
13:52
contracting all those verbs.
279
814000
2000
contraindo todos aqueles verbos.
13:54
You know, 20 years before it was still, "Ask not what you can do,"
280
816000
2000
Você sabe, 20 anos antes ainda era, "Não pergunte o que você poderia fazer,"
13:56
but with Reagan, it's, "that's where, there's Nancy and I," that kind of language.
281
818000
5000
mas com Reagan, é, "foi onde, tem a Nancy e eu," esse tipo de linguagem.
14:01
And so something we kind of knew,
282
823000
3000
E é algo que nós sabíamos mais ou menos,
14:04
but you didn't actually notice syntactically what he was doing.
283
826000
2000
mas não percebíamos sintaticamente o que ele estava fazendo.
14:06
I'll go very quickly.
284
828000
2000
Eu falarei bem rápido.
14:08
The question now -- and this is the really interesting question --
285
830000
2000
A questão agora - e essa é a questão realmente interessante -
14:10
is, what kind of higher-level shape is emerging right now
286
832000
4000
é, que tipo de forma de alto nível está surgindo agora
14:14
in the overall Web ecosystem -- and particularly in the ecosystem of the blogs
287
836000
4000
no ecossistema da internet em geral - e particularmente no ecossistema dos blogs
14:18
because they are really kind of at the cutting edge.
288
840000
3000
porque eles estão verdadeiramente na vanguarda.
14:21
And I think what happens there will also happen in the wider system.
289
843000
2000
E eu acho que o que acontece ali vai acontecer também no sistema mais amplo.
14:23
Now there was a very interesting article by Clay Shirky
290
845000
3000
Agora teve um artigo interessante do Clay Shirky
14:26
that got a lot of attention about a month ago,
291
848000
2000
que recebeu muita atenção cerca de um mês atrás,
14:28
and this is basically the distribution of links
292
850000
2000
e isso é basicamente a distribuição de links
14:30
on the web to all these various different blogs.
293
852000
3000
na internet para todos esses blogs diferentes.
14:35
It follows a power law, so that there are a few extremely well-linked to, popular blogs,
294
857000
5000
Ela segue uma lei hierárquica, então tem alguns blogs populares muito linkados,
14:40
and a long tail of blogs with very few links.
295
862000
4000
e uma longa cauda de blogs com poucos links.
14:44
So 20 percent of the blogs get 80 percent of the links.
296
866000
3000
Então 20% dos blogs ganham 80% dos links.
14:47
Now this is a very interesting thing.
297
869000
2000
Então isso é uma coisa interessante.
14:49
It's caused a lot of controversy
298
871000
2000
Causou muita controvérsia
14:51
because people thought that this was the ultimate kind of one man,
299
873000
2000
porque as pessoas pensaram que isso era o último tipo de um homem,
14:53
one modem democracy, where anybody can get out there and get their voice heard.
300
875000
4000
uma democracia do modem, onde qualquer um pode sair e ser ouvido.
14:57
And so the question is, "Why is this happening?"
301
879000
2000
Então a questão é, "Por que isso está acontecendo?"
14:59
It's not being imposed by fiat from above.
302
881000
4000
Isso não é para ser imposto por uma ordem de cima.
15:03
It's an emergent property of the blogosphere right now.
303
885000
3000
É uma propriedade emergente da blogosfera nesse momento.
15:06
Now, what's great about it is that people are working on --
304
888000
3000
Agora, o que é ótimo sobre isso é que as pessoas começaram a trabalhar -
15:09
within seconds of Clay publishing this piece, people started working on changing
305
891000
5000
segundos após Clay publicar esse trabalho, as pessoas começaram a trabalhar em mudar
15:14
the underlying rules of the system so that a different shape would start appearing.
306
896000
3000
as regras subentendidas do sistema para que uma forma diferente começasse a surgir.
15:17
And basically, the shape appears
307
899000
2000
E basicamente, essa forma aparece
15:19
largely because of a kind of a first-mover advantage.
308
901000
2000
porque existe uma vantagem em ser o primeiro.
15:21
if you're the first site there, everybody links to you.
309
903000
2000
Se você é o primeiro site ali, todo mundo irá linkar para você.
15:23
If you're the second site there, most people link to you.
310
905000
2000
Se você é o segundo site ali, a maioria das pessoas linkam para você.
15:25
And so very quickly you can accumulate a bunch of links,
311
907000
3000
E então rapidamente você pode acumular um monte de links,
15:28
and it makes it more likely for newcomers to link to you in the future,
312
910000
2000
e isso faz com que seja mais fácil que os novatos linkem para você no futuro,
15:30
and then you get this kind of shape.
313
912000
2000
e aí você ganha essa forma.
15:32
And so what Dave Sifry at Technorati started working on,
314
914000
3000
Então o que Dave Sifry da Technorati começou a fazer,
15:35
literally as Shirky started -- after he published his piece --
315
917000
3000
literalmente enquanto Shirky começou - depois de publicar seu trabalho -
15:38
was something that basically just gave a new kind of priority to newcomers.
316
920000
4000
foi algo que basicamente deu uma nova prioridade aos novatos.
15:42
And he started looking at interesting newcomers that don't have a lot of links,
317
924000
3000
E ele começou observando novatos interessantes que não tinham muitos links,
15:45
that suddenly get a bunch of links in the last 24 hours.
318
927000
4000
que de repente receberem um monte de links em 24 horas.
15:49
So in a sense, bursty weblogs coming from new voices.
319
931000
3000
Então, de alguma forma, blogs de novas vozes que estouraram.
15:52
So he's working on a tool right there that can actually change the overall system.
320
934000
5000
Então ele está trabalhando numa ferramenta que pode realmente mudar o panorama do sistema.
15:57
And it creates a kind of planned emergence.
321
939000
2000
E isso cria um tipo de emergência planejada.
15:59
You're not totally in control,
322
941000
2000
Você não está totalmente no controle,
16:01
but you're changing the underlying rules in interesting ways
323
943000
2000
mas está mudando as regras de forma interessante
16:03
because you have an end result which is
324
945000
2000
porque você pode ter um resultado que é
16:05
maybe a more democratic spread of voices.
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947000
2000
talvez uma distribuição mais democrática de vozes.
16:07
So the most amazing thing about this -- and I'll end on this note --
326
949000
2000
Então o mais incrível sobre isso - e eu terminarei com esse comentário -
16:09
is, most emergent systems, most self-organizing systems
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951000
3000
é, a maioria dos sistemas de emergência, dos sistemas auto-organizados
16:12
are not made up of component parts that are capable of looking at the overall pattern
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954000
5000
não são feitos de componentes que são capazes de olhar para o padrão como um todo
16:17
and changing their behavior based on whether they like the pattern or not.
329
959000
3000
e mudar seu comportamento baseado no que eles gostam desse padrão ou não.
16:21
So the most wonderful thing, I think, about this whole debate
330
963000
2000
Então a coisa mais maravilhosa, eu acho, sobre esse debate
16:23
about power laws and software that could change it
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965000
2000
sobre o poder de leis e softwares que podem mudar isso
16:25
is the fact that we're having the conversation.
332
967000
3000
é o fato que estamos tendo essa conversa.
16:28
I hope it continues here.
333
970000
2000
Eu espero que ela continue.
16:30
Thanks a lot.
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972000
1000
Muito obrigado.
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