ABOUT THE SPEAKER
Geoffrey West - Theorist
Physicist Geoffrey West believes that complex systems from organisms to cities are in many ways governed by simple laws -- laws that can be discovered and analyzed.

Why you should listen

Trained as a theoretical physicist, Geoffrey West has turned his analytical mind toward the inner workings of more concrete things, like ... animals. In a paper for Science in 1997, he and his team uncovered what he sees as a surprisingly universal law of biology — the way in which heart rate, size and energy consumption are related, consistently, across most living animals. (Though not all animals: “There are always going to be people who say, ‘What about the crayfish?’ " he says. “Well, what about it? Every fundamental law has exceptions. But you still need the law or else all you have is observations that don’t make sense.")

A past president of the multidisciplinary Santa Fe Institute (after decades working  in high-energy physics at Los Alamos and Stanford), West now studies the behavior and development of cities. In his newest work, he proposes that one simple number, population, can predict a stunning array of details about any city, from crime rate to economic activity. It's all about the plumbing, he says, the infrastructure that powers growth or dysfunction. His next target for study: corporations.

He says: "Focusing on the differences [between cities] misses the point. Sure, there are differences, but different from what? We’ve found the what."

More profile about the speaker
Geoffrey West | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Geoffrey West: The surprising math of cities and corporations

Geoffrey West: Surprinzătoarea matematică a oraşelor şi corporaţiilor

Filmed:
1,583,030 views

Fizicianul Geoffrey West a descoperit că simple legi matematice influenţează caracteristicile oraşelor - prosperitatea, rata criminalităţii, viteza de deplasare şi că multe alte aspecte ale unui oraş pot fi deduse dintr-o singură cifră: populaţia oraşului. În această năucitoare conferinţă de la TEDGlobal, acesta ne demonstrează cum funcţionează şi cât de asemănătoare sunt legile organismelor şi corporaţiilor.
- Theorist
Physicist Geoffrey West believes that complex systems from organisms to cities are in many ways governed by simple laws -- laws that can be discovered and analyzed. Full bio

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

00:16
CitiesOraşe are the cruciblecreuzet of civilizationcivilizaţie.
0
1000
3000
Oraşele sunt creuzetele civilizaţiilor.
00:19
They have been expandingextinderea,
1
4000
2000
S-au extins,
00:21
urbanizationurbanizare has been expandingextinderea,
2
6000
2000
urbanizarea s-a extins
00:23
at an exponentialexponențială raterată in the last 200 yearsani
3
8000
2000
cu o rată exponenţială în ultimii 200 de ani,
00:25
so that by the secondal doilea partparte of this centurysecol,
4
10000
3000
astfel că, până în a doua parte a acestui secol,
00:28
the planetplanetă will be completelycomplet dominateddominat
5
13000
2000
planeta va fi complet dominată
00:30
by citiesorase.
6
15000
3000
de oraşe.
00:33
CitiesOraşe are the originsoriginile of globalglobal warmingîncălzire,
7
18000
3000
Oraşele sunt sursa încălzirii globale,
00:36
impactefect on the environmentmediu inconjurator,
8
21000
2000
influenţează mediul,
00:38
healthsănătate, pollutionpoluare, diseaseboală,
9
23000
3000
sănătatea, poluarea, bolile,
00:41
financefinanţa,
10
26000
2000
finanţele,
00:43
economieseconomii, energyenergie --
11
28000
3000
economia, energia -
00:46
they're all problemsProbleme
12
31000
2000
toate sunt probleme
00:48
that are confrontedconfruntat by havingavând citiesorase.
13
33000
2000
cu care ne confruntăm având oraşe.
00:50
That's where all these problemsProbleme come from.
14
35000
2000
De acolo provin toate aceste probleme.
00:52
And the tsunamitsunami of problemsProbleme that we feel we're facingcu care se confruntă
15
37000
3000
Şi tsunami-ul problemelor cu care credem că ne confruntăm
00:55
in termstermeni of sustainabilitydurabilitate questionsîntrebări
16
40000
2000
privitoare la chestiunile legate de viabilitate,
00:57
are actuallyde fapt a reflectionreflecţie
17
42000
2000
sunt, de fapt, o reflexie
00:59
of the exponentialexponențială increasecrește
18
44000
2000
a creşterii exponenţiale
01:01
in urbanizationurbanizare acrosspeste the planetplanetă.
19
46000
3000
a urbanizării pe întreaga planetă.
01:04
Here'sAici este some numbersnumerele.
20
49000
2000
Iată câteva cifre.
01:06
Two hundredsută yearsani agoîn urmă, the UnitedMarea StatesStatele
21
51000
2000
Acum 200 de ani, Statele Unite
01:08
was lessMai puțin than a fewpuțini percentla sută urbanizedurbanizat.
22
53000
2000
aveau un procent de urbanizare foarte scăzut.
01:10
It's now more than 82 percentla sută.
23
55000
2000
Acum au mai mult de 82 la sută.
01:12
The planetplanetă has crossedtraversat the halfwayla jumătatea distanței markmarcă a fewpuțini yearsani agoîn urmă.
24
57000
3000
Planeta a depăşit limita jumătăţii acum câţiva ani.
01:15
China'sChina buildingclădire 300 newnou citiesorase
25
60000
2000
China va construi 300 de oraşe noi
01:17
in the nextUrmător → 20 yearsani.
26
62000
2000
în următorii 20 de ani.
01:19
Now listen to this:
27
64000
2000
Acum, atenţie la asta:
01:21
EveryFiecare weeksăptămână for the foreseeableprevizibil futureviitor,
28
66000
3000
În fiecare săptămână din viitorul apropiat,
01:24
untilpana cand 2050,
29
69000
2000
până în 2050,
01:26
everyfiecare weeksăptămână more than a millionmilion people
30
71000
2000
în fiecare săptămână, mai mult de un milion de persoane
01:28
are beingfiind addedadăugat to our citiesorase.
31
73000
2000
sunt adăugate oraşelor noastre.
01:30
This is going to affecta afecta everything.
32
75000
2000
Acest lucru va afecta totul.
01:32
EverybodyToata lumea in this roomcameră, if you staystau aliveîn viaţă,
33
77000
2000
Toţi cei din această încăpere, dacă veţi supravieţui,
01:34
is going to be affectedafectat
34
79000
2000
veţi fi afectaţi
01:36
by what's happeninglucru in citiesorase
35
81000
2000
de ceea ce se întâmplă în oraşe
01:38
in this extraordinaryextraordinar phenomenonfenomen.
36
83000
2000
în cadrul acestui fenomen extraordinar.
01:40
HoweverCu toate acestea, citiesorase,
37
85000
3000
Totuşi, oraşele,
01:43
despitein ciuda havingavând this negativenegativ aspectaspect to them,
38
88000
3000
în ciuda aspectelor lor negative,
01:46
are alsode asemenea the solutionsoluţie.
39
91000
2000
reprezintă şi soluţia.
01:48
Because citiesorase are the vacuumvid cleanersAspiratoare and the magnetsmagneţi
40
93000
4000
Pentru că oraşele sunt aspiratoarele şi magneţii
01:52
that have suckedsupt up creativecreator people,
41
97000
2000
care au atras oameni creativi,
01:54
creatingcrearea ideasidei, innovationinovaţie,
42
99000
2000
idei creative, inovaţii,
01:56
wealthbogatie and so on.
43
101000
2000
bogăţie, şi aşa mai departe.
01:58
So we have this kinddrăguț of dualdual naturenatură.
44
103000
2000
Deci, avem o asemenea natură duală.
02:00
And so there's an urgenturgent need
45
105000
3000
Şi de aceea există o nevoie urgentă
02:03
for a scientificștiințific theoryteorie of citiesorase.
46
108000
4000
pentru o teorie ştiinţifică a oraşelor.
02:07
Now these are my comradescamarazi in armsarme.
47
112000
3000
Aceştia sunt tovarăşii mei de arme.
02:10
This work has been doneTerminat with an extraordinaryextraordinar groupgrup of people,
48
115000
2000
Această lucrare a fost realizată cu un grup extraordinar de oameni,
02:12
and they'vele-au doneTerminat all the work,
49
117000
2000
care au făcut toată treaba,
02:14
and I'm the great bullshitterbullshitter
50
119000
2000
iar eu sunt marele idiot
02:16
that triesîncercări to bringaduce it all togetherîmpreună.
51
121000
2000
care încearcă să o pună cap la cap.
02:18
(LaughterRâs)
52
123000
2000
(Râsete)
02:20
So here'saici e the problemproblemă: This is what we all want.
53
125000
2000
Deci, iată problema: Asta este ceea ce vrem cu toţii.
02:22
The 10 billionmiliard people on the planetplanetă in 2050
54
127000
3000
Cei 10 miliarde de oameni de pe planetă din 2050
02:25
want to livetrăi in placeslocuri like this,
55
130000
2000
vor să trăiască în astfel de locuri,
02:27
havingavând things like this,
56
132000
2000
având astfel de lucruri,
02:29
doing things like this,
57
134000
2000
făcând astfel de lucruri,
02:31
with economieseconomii that are growingcreştere like this,
58
136000
3000
cu economii care cresc în acest fel,
02:34
not realizingrealizarea that entropyentropie
59
139000
2000
fără a realiza că entropia
02:36
producesproduce things like this,
60
141000
2000
produce lucruri ca acesta,
02:38
this, this
61
143000
4000
acesta, acesta
02:42
and this.
62
147000
2000
şi acesta.
02:44
And the questionîntrebare is:
63
149000
2000
Şi întrebarea este:
02:46
Is that what EdinburghEdinburgh and LondonLondra and NewNoi YorkYork
64
151000
2000
Aşa vor arăta Edinburgh şi Londra şi New York
02:48
are going to look like in 2050,
65
153000
2000
în 2050,
02:50
or is it going to be this?
66
155000
2000
sau vor arăta aşa?
02:52
That's the questionîntrebare.
67
157000
2000
Aceasta este întrebarea.
02:54
I musttrebuie sa say, manymulți of the indicatorsIndicatorii
68
159000
2000
Trebuie să spun că, mulţi indicatori
02:56
look like this is what it's going to look like,
69
161000
3000
preconizează că aşa vor arăta,
02:59
but let's talk about it.
70
164000
3000
dar, haideţi să vorbim despre asta.
03:02
So my provocativeprovocatoare statementafirmație
71
167000
3000
Deci, afirmaţia mea provocatoare
03:05
is that we desperatelycu disperare need a seriousserios scientificștiințific theoryteorie of citiesorase.
72
170000
3000
este că avem disperată nevoie de o teorie ştiinţifică a oraşelor.
03:08
And scientificștiințific theoryteorie meansmijloace quantifiablecuantificabile --
73
173000
3000
Iar teoriile ştiinţifice înseamnă teorii cuantificabile -
03:11
relyingBazându-se on underlyingcare stau la baza genericgeneric principlesprincipii
74
176000
3000
care se bazează pe puternice principii generale
03:14
that can be madefăcut into a predictivecu funcþia de predicþie frameworkcadru.
75
179000
2000
care se pot transforma într-un cadru predictiv.
03:16
That's the questQuest.
76
181000
2000
Asta se caută.
03:18
Is that conceivableimaginabil?
77
183000
2000
Este realizabil?
03:20
Are there universaluniversal lawslegii?
78
185000
2000
Există legi universale?
03:22
So here'saici e two questionsîntrebări
79
187000
2000
Deci, iată două întrebări
03:24
that I have in my headcap when I think about this problemproblemă.
80
189000
2000
care îmi vin în minte când mă gândesc la această problemă.
03:26
The first is:
81
191000
2000
Prima este:
03:28
Are citiesorase partparte of biologybiologie?
82
193000
2000
Fac oraşele parte din biologie?
03:30
Is LondonLondra a great bigmare whalebalenă?
83
195000
2000
Este Londra o imensă balenă?
03:32
Is EdinburghEdinburgh a horsecal?
84
197000
2000
Este Edinburgh un cal?
03:34
Is MicrosoftMicrosoft a great bigmare anthillfurnicar?
85
199000
2000
Este Microsoft un imens furnicar?
03:36
What do we learnînvăța from that?
86
201000
2000
Ce învăţăm din asta?
03:38
We use them metaphoricallymetaforic --
87
203000
2000
Operăm cu ele metaforic -
03:40
the DNAADN-UL of a companycompanie, the metabolismmetabolism of a cityoraș, and so on --
88
205000
2000
ADN-ul companiei, metabolismul oraşului, şi aşa mai departe -
03:42
is that just bullshitrahat, metaphoricalmetaforic bullshitrahat,
89
207000
3000
sunt doar tâmpenii, tâmpenii metaforice,
03:45
or is there seriousserios substancesubstanţă to it?
90
210000
3000
sau au o reală substanţă?
03:48
And if that is the casecaz,
91
213000
2000
Şi, dacă aşa stau lucrurile,
03:50
how come that it's very hardgreu to killucide a cityoraș?
92
215000
2000
cum se face că este atât de greu să omori un oraş?
03:52
You could dropcădere brusca an atomatom bombbombă on a cityoraș,
93
217000
2000
Poţi să lansezi o bombă atomică asupra unui oraş
03:54
and 30 yearsani latermai tarziu it's survivingsupravieţuitor.
94
219000
2000
şi, supravieţuieşte şi peste 30 de ani.
03:56
Very fewpuțini citiesorase faileșua.
95
221000
3000
Foarte puţine oraşe dispar.
03:59
All companiescompanii diea muri, all companiescompanii.
96
224000
3000
Toate companiile mor, toate companiile.
04:02
And if you have a seriousserios theoryteorie, you should be ablecapabil to predictprezice
97
227000
2000
Şi, dacă aveţi o teorie serioasă, veţi putea anticipa
04:04
when GoogleGoogle is going to go bustbust.
98
229000
3000
momentul în care Google va intra în faliment.
04:07
So is that just anothero alta versionversiune
99
232000
3000
Deci aceasta este doar o altă versiune
04:10
of this?
100
235000
2000
a acesteia?
04:12
Well we understanda intelege this very well.
101
237000
2000
E un lucru pe care-l înţelegem foarte bine.
04:14
That is, you askcere any genericgeneric questionîntrebare about this --
102
239000
2000
Adică, puneţi orice întrebare generică despre asta -
04:16
how manymulți treescopaci of a givendat sizemărimea,
103
241000
2000
câţi copaci de o anumită mărime,
04:18
how manymulți branchessucursale of a givendat sizemărimea does a treecopac have,
104
243000
2000
câte ramuri de o anumită mărime are un copac,
04:20
how manymulți leavesfrunze,
105
245000
2000
câte frunze,
04:22
what is the energyenergie flowingcurgere throughprin eachfiecare branchramură,
106
247000
2000
câtă energie trece prin fiecare ramură,
04:24
what is the sizemărimea of the canopybaldachin,
107
249000
2000
care este mărimea coronamentului,
04:26
what is its growthcreştere, what is its mortalitymortalitate?
108
251000
2000
cum se dezvoltă, care este mortalitatea sa?
04:28
We have a mathematicalmatematic frameworkcadru
109
253000
2000
Avem un cadru matematic
04:30
basedbazat on genericgeneric universaluniversal principlesprincipii
110
255000
3000
bazat pe principii generice universale
04:33
that can answerRăspuns those questionsîntrebări.
111
258000
2000
care pot răspunde acelor întrebări.
04:35
And the ideaidee is can we do the samela fel for this?
112
260000
4000
Iar ideea este, putem face la fel pentru aceasta?
04:40
So the routetraseu in is recognizingrecunoscând
113
265000
3000
Deci, direcţia este aceea de a recunoaşte
04:43
one of the mostcel mai extraordinaryextraordinar things about life,
114
268000
2000
unul dintre cele mai extraordinare lucruri ale vieţii,
04:45
is that it is scalablescalabil,
115
270000
2000
şi anume, dimensiunea ei,
04:47
it workslucrări over an extraordinaryextraordinar rangegamă.
116
272000
2000
faptul că are efect asupra unei varietăţi extraordinare de lucruri.
04:49
This is just a tinyminuscul rangegamă actuallyde fapt:
117
274000
2000
Aceasta este, de fapt, o mică varietate;
04:51
It's us mammalsmamifere;
118
276000
2000
noi, mamiferele
04:53
we're one of these.
119
278000
2000
facem parte din aceasta.
04:55
The samela fel principlesprincipii, the samela fel dynamicsdinamică,
120
280000
2000
Aceleaşi principii, aceleaşi dinamici,
04:57
the samela fel organizationorganizare is at work
121
282000
2000
aceeaşi organizare lucrează
04:59
in all of these, includinginclusiv us,
122
284000
2000
în toate acestea, inclusiv în noi
05:01
and it can scalescară over a rangegamă of 100 millionmilion in sizemărimea.
123
286000
3000
şi poate atinge, în mărime, o varietate de 100 de milioane.
05:04
And that is one of the mainprincipal reasonsmotive
124
289000
3000
Şi acesta este unul dintre principalele motive pentru care
05:07
life is so resilientrezistente and robustrobust --
125
292000
2000
viaţa este atât de rezistentă şi puternică -
05:09
scalabilityscalabilitate.
126
294000
2000
dimensionarea.
05:11
We're going to discussdiscuta that in a momentmoment more.
127
296000
3000
Vom discuta despre asta imediat.
05:14
But you know, at a locallocal levelnivel,
128
299000
2000
Dar ştiţi, la nivel local,
05:16
you scalescară; everybodytoata lumea in this roomcameră is scaledscalate.
129
301000
2000
dimensionaţi, toată lumea din această cameră este dimensionată.
05:18
That's calleddenumit growthcreştere.
130
303000
2000
Aceasta se numeşte creştere.
05:20
Here'sAici este how you grewcrescut.
131
305000
2000
Iată cum creşteţi.
05:22
RatRat, that's a ratşobolan -- could have been you.
132
307000
2000
Şobolan, acela este un şobolan - aţi fi putut fi voi.
05:24
We're all prettyfrumos much the samela fel.
133
309000
3000
Cu toţii suntem cam la fel.
05:27
And you see, you're very familiarfamiliar with this.
134
312000
2000
Şi vedeţi, sunteţi familiarizaţi cu asta.
05:29
You growcrește very quicklyrepede and then you stop.
135
314000
2000
Creşteţi foarte repede şi apoi vă opriţi.
05:31
And that linelinia there
136
316000
2000
Iar linia de acolo
05:33
is a predictionprezicere from the samela fel theoryteorie,
137
318000
2000
este o predicţie a aceleiaşi teorii,
05:35
basedbazat on the samela fel principlesprincipii,
138
320000
2000
bazată pe aceleaşi principii,
05:37
that describesdescrie that forestpădure.
139
322000
2000
care descriu acea pădure.
05:39
And here it is for the growthcreştere of a ratşobolan,
140
324000
2000
Şi acestea sunt pentru creşterea şobolanului.
05:41
and those pointspuncte on there are datadate pointspuncte.
141
326000
2000
Şi punctele de acolo sunt puncte de date.
05:43
This is just the weightgreutate versusimpotriva the agevârstă.
142
328000
2000
Este doar greutatea versus vârsta.
05:45
And you see, it stopsopriri growingcreştere.
143
330000
2000
Şi vedeţi, nu mai creşte.
05:47
Very, very good for biologybiologie --
144
332000
2000
Foarte, foarte bun pentru biologie -
05:49
alsode asemenea one of the reasonsmotive for its great resilienceelasticitate.
145
334000
2000
de asemenea unul din motivele marii sale rezistenţe.
05:51
Very, very badrău
146
336000
2000
Foarte, foarte rău
05:53
for economieseconomii and companiescompanii and citiesorase
147
338000
2000
pentru economii şi companii şi oraşe
05:55
in our presentprezent paradigmparadigmă.
148
340000
2000
în prezenta noastră paradigmă.
05:57
This is what we believe.
149
342000
2000
Asta credem noi.
05:59
This is what our wholeîntreg economyeconomie
150
344000
2000
Această întreagă economie
06:01
is thrustingpenetrare uponpe us,
151
346000
2000
care ne traversează,
06:03
particularlyîn special illustratedilustrat in that left-handmâna stângă cornercolţ:
152
348000
3000
este mai ales ilustrată în colţul din stânga:
06:06
hockeyhochei sticksbastoane.
153
351000
2000
bastoane de hochei.
06:08
This is a bunchbuchet of softwaresoftware-ul companiescompanii --
154
353000
2000
Acestea sunt mai multe companii de software -
06:10
and what it is is theiral lor revenuevenituri versusimpotriva theiral lor agevârstă --
155
355000
2000
şi venitul lor versus vârsta lor -
06:12
all zoomingzoom-ul away,
156
357000
2000
toate îndepărtându-se
06:14
and everybodytoata lumea makingluare millionsmilioane and billionsmiliarde of dollarsdolari.
157
359000
2000
şi toată lumea făcând milioane şi miliarde de dolari.
06:16
Okay, so how do we understanda intelege this?
158
361000
3000
Ok, deci cum înţelegem asta?
06:19
So let's first talk about biologybiologie.
159
364000
3000
Haideţi întâi să vorbim despre biologie.
06:22
This is explicitlyexplicit showingarătând you
160
367000
2000
Aceasta vă arată în mod explicit
06:24
how things scalescară,
161
369000
2000
cum se dimensionează lucrurile.
06:26
and this is a trulycu adevărat remarkableremarcabil graphgrafic.
162
371000
2000
Iar acesta este un grafic cu adevărat remarcabil.
06:28
What is plottedgrafic here is metabolicmetabolice raterată --
163
373000
3000
Această reprezentare grafică este rata metabolică -
06:31
how much energyenergie you need perpe day to staystau aliveîn viaţă --
164
376000
3000
de câtă energie aveţi nevoie zilnic pentru a supravieţui -
06:34
versusimpotriva your weightgreutate, your massmasa,
165
379000
2000
versus greutatea voastră, masa voastră,
06:36
for all of us bunchbuchet of organismsorganisme.
166
381000
3000
pentru noi toate organismele.
06:39
And it's plottedgrafic in this funnyamuzant way by going up by factorsfactori of 10,
167
384000
3000
Şi sunt reprezentate grafic într-un mod ciudat avansând cu factori de 10,
06:42
otherwisein caz contrar you couldn'tnu a putut get everything on the graphgrafic.
168
387000
2000
altfel nu aţi putea reprezenta totul pe grafic.
06:44
And what you see if you plotintrigă it
169
389000
2000
Şi ceea ce observaţi dacă o reprezentaţi grafic
06:46
in this slightlypuțin curiouscurios way
170
391000
2000
în acest mod puţin ciudat,
06:48
is that everybodytoata lumea liesminciuni on the samela fel linelinia.
171
393000
3000
este faptul că toată lumea se desfăşoară pe aceeaşi linie.
06:51
DespiteÎn ciuda the factfapt that this is the mostcel mai complexcomplex and diversedivers systemsistem
172
396000
3000
În ciuda faptului că acesta este cel mai complex şi divers sistem
06:54
in the universeunivers,
173
399000
3000
din univers,
06:57
there's an extraordinaryextraordinar simplicitysimplitate
174
402000
2000
există o extraordinară simplitate
06:59
beingfiind expressedexprimate by this.
175
404000
2000
exprimată de acesta.
07:01
It's particularlyîn special astonishinguimitor
176
406000
3000
Este mai ales uimitoare
07:04
because eachfiecare one of these organismsorganisme,
177
409000
2000
pentru că, fiecare dintre aceste organisme,
07:06
eachfiecare subsystemsubsistem, eachfiecare cellcelulă typetip, eachfiecare genegenă,
178
411000
2000
fiecare subsistem, fiecare tip de celulă, fiecare genă
07:08
has evolvedevoluat in its ownpropriu uniqueunic environmentalde mediu nichenişă
179
413000
4000
a evoluat în mediul său unic de nişă
07:12
with its ownpropriu uniqueunic historyistorie.
180
417000
3000
cu istoria sa unică.
07:15
And yetinca, despitein ciuda all of that DarwinianDarwinista evolutionevoluţie
181
420000
3000
Şi totuşi, în ciuda acestei teorii evoluţioniste darwiniene
07:18
and naturalnatural selectionselecţie,
182
423000
2000
şi a selecţiei naturale,
07:20
they'vele-au been constrainedconstrâns to lieminciună on a linelinia.
183
425000
2000
au fost constrânse să se desfăşoare pe o linie.
07:22
Something elsealtfel is going on.
184
427000
2000
Altceva se întâmplă.
07:24
Before I talk about that,
185
429000
2000
Înainte să vorbesc despre asta,
07:26
I've writtenscris down at the bottomfund there
186
431000
2000
am notat, acolo, în partea de jos
07:28
the slopepantă of this curvecurba, this straightdrept linelinia.
187
433000
2000
variaţiile acestei curbe, această linie dreaptă.
07:30
It's three-quarterstrei sferturi, roughlyaproximativ,
188
435000
2000
Este cu trei sferturi mai bruscă,
07:32
whichcare is lessMai puțin than one -- and we call that sublinearsublinear.
189
437000
3000
ceea ce este mai puţin de unu - şi o numim subliniară.
07:35
And here'saici e the pointpunct of that.
190
440000
2000
Şi iată de ce este aşa.
07:37
It saysspune that, if it were linearliniar,
191
442000
3000
Se spune că, dacă ar fi liniare,
07:40
the steepestmai abruptă slopepantă,
192
445000
2000
cele mai mari variaţii,
07:42
then doublingdublare the sizemărimea
193
447000
2000
atunci, dublând mărimea
07:44
you would requirenecesita doubledubla the amountCantitate of energyenergie.
194
449000
2000
v-ar trebui o cantitate dublă de energie.
07:46
But it's sublinearsublinear, and what that translatesse traduce into
195
451000
3000
În schimb, este subliniară şi asta înseamnă
07:49
is that, if you doubledubla the sizemărimea of the organismorganism,
196
454000
2000
că, dacă dublaţi mărimea organismului,
07:51
you actuallyde fapt only need 75 percentla sută more energyenergie.
197
456000
3000
aveţi nevoie numai de 75 la sută mai multă energie.
07:54
So a wonderfulminunat thing about all of biologybiologie
198
459000
2000
Deci, un lucru extraordinar legat de biologie
07:56
is that it expressesîși exprimă an extraordinaryextraordinar economyeconomie of scalescară.
199
461000
3000
este că exprimă o nemaipomenită economie a dimensionării.
07:59
The biggermai mare you are systematicallysistematic,
200
464000
2000
Cu cât sunteţi mai mari, sistematic,
08:01
accordingin conformitate to very well-definedbine definite rulesnorme,
201
466000
2000
conform unor legi foarte bine definite,
08:03
lessMai puțin energyenergie perpe capitacap de locuitor.
202
468000
3000
mai puţină energie per capita.
08:06
Now any physiologicalfiziologice variablevariabila you can think of,
203
471000
3000
La orice variabilă fiziologică v-aţi putea gândi,
08:09
any life historyistorie eventeveniment you can think of,
204
474000
2000
la orice eveniment din trecut v-aţi putea gândi,
08:11
if you plotintrigă it this way, looksarată like this.
205
476000
3000
dacă îl planificaţi aşa, arată astfel.
08:14
There is an extraordinaryextraordinar regularityregularitatea.
206
479000
2000
Există o regularitate extraordinară.
08:16
So you tell me the sizemărimea of a mammalmamifer,
207
481000
2000
Deci, îmi spuneţi mărimea unui mamifer,
08:18
I can tell you at the 90 percentla sută levelnivel everything about it
208
483000
3000
eu vă spun în proporţie de 90 la sută totul despre el
08:21
in termstermeni of its physiologyfiziologie, life historyistorie, etcetc.
209
486000
4000
în termeni fiziologici, ai trecutului etc.
08:25
And the reasonmotiv for this is because of networksrețele.
210
490000
3000
Şi aceasta se întâmplă datorită reţelelor.
08:28
All of life is controlleddirijat by networksrețele --
211
493000
3000
Tot ceea ce este legat de viaţă este controlat de reţele -
08:31
from the intracellularintracelular throughprin the multicellularmulticelular
212
496000
2000
de la intracelular la pluricelular
08:33
throughprin the ecosystemecosistem levelnivel.
213
498000
2000
traversând nivelul ecosistemului.
08:35
And you're very familiarfamiliar with these networksrețele.
214
500000
3000
Iar voi sunteţi foarte familiarizaţi cu aceste reţele.
08:39
That's a little thing that livesvieți insideinterior an elephantelefant.
215
504000
3000
Acesta este o părticică din ceea ce trăieşte în interiorul unui elefant.
08:42
And here'saici e the summaryRezumat of what I'm sayingzicală.
216
507000
3000
Şi acesta este rezumatul a ceea ce vă spun.
08:45
If you take those networksrețele,
217
510000
2000
Dacă luaţi acele reţele,
08:47
this ideaidee of networksrețele,
218
512000
2000
această idee a reţelelor,
08:49
and you applyaplica universaluniversal principlesprincipii,
219
514000
2000
şi aplicaţi principii universale,
08:51
mathematizablemathematizable, universaluniversal principlesprincipii,
220
516000
2000
matematice, principii universale,
08:53
all of these scalingsobținute
221
518000
2000
toate aceste redimensionări
08:55
and all of these constraintsconstrângeri followurma,
222
520000
3000
toate aceste constrângeri le urmează,
08:58
includinginclusiv the descriptionDescriere of the forestpădure,
223
523000
2000
inclusiv descrierea pădurii,
09:00
the descriptionDescriere of your circulatorysistemul circulator systemsistem,
224
525000
2000
descrierea sistemululi vostru celular,
09:02
the descriptionDescriere withinîn cellscelulele.
225
527000
2000
descrierea interiorului celulelor.
09:04
One of the things I did not stressstres in that introductionintroducere
226
529000
3000
Unul din lucrurile pe care nu le-am subliniat în acea introducere
09:07
was that, systematicallysistematic, the paceritm of life
227
532000
3000
a fost acela că, sistematic, ritmul vieţii
09:10
decreasesscade as you get biggermai mare.
228
535000
2000
descreşte pe măsură ce creşteţi.
09:12
HeartInima ratestarife are slowerMai lent; you livetrăi longermai lung;
229
537000
3000
Ritmul inimii scade; trăiţi mai mult;
09:15
diffusiondifuziune of oxygenoxigen and resourcesresurse
230
540000
2000
răspândirea oxigenului şi a resurselor
09:17
acrosspeste membranesmembrane is slowerMai lent, etcetc.
231
542000
2000
prin membrane este mai lentă etc.
09:19
The questionîntrebare is: Is any of this trueAdevărat
232
544000
2000
Întrebarea este: Este ceva din toate acestea valabil
09:21
for citiesorase and companiescompanii?
233
546000
3000
pentru oraşe şi companii?
09:24
So is LondonLondra a scaledscalate up BirminghamBirmingham,
234
549000
3000
Deci, este Londra o multiplicare a Birmingham-ului,
09:27
whichcare is a scaledscalate up BrightonBrighton, etcetc., etcetc.?
235
552000
3000
care este o multiplicare a Brighton-ului, etc., etc.?
09:30
Is NewNoi YorkYork a scaledscalate up SanSan FranciscoFrancisco,
236
555000
2000
Este New York-ul o multiplicare a San Franciso-ului,
09:32
whichcare is a scaledscalate up SantaSanta FeFe?
237
557000
2000
care este o multiplicare a Santa Fe-ului?
09:34
Don't know. We will discussdiscuta that.
238
559000
2000
Nu ştiu. Vom dezbate asta.
09:36
But they are networksrețele,
239
561000
2000
Dar sunt reţele.
09:38
and the mostcel mai importantimportant networkreţea of citiesorase
240
563000
2000
Iar cele mai importante reţele ale oraşelor
09:40
is you.
241
565000
2000
sunteţi voi.
09:42
CitiesOraşe are just a physicalfizic manifestationmanifestare
242
567000
3000
Oraşele sunt doar o manifestare fizică
09:45
of your interactionsinteracțiuni,
243
570000
2000
a interacţiunilor voastre,
09:47
our interactionsinteracțiuni,
244
572000
2000
a interacţiunilor noastre,
09:49
and the clusteringgruparea and groupinggruparea of individualspersoane fizice.
245
574000
2000
a îngrămădirii şi grupării indivizilor.
09:51
Here'sAici este just a symbolicsimbolice pictureimagine of that.
246
576000
3000
Iată doar o imagine simbolică a acestora.
09:54
And here'saici e scalingscalare of citiesorase.
247
579000
2000
Şi aici este dimensionarea oraşelor.
09:56
This showsspectacole that in this very simplesimplu exampleexemplu,
248
581000
3000
Aceasta arată că în acest exemplu foarte simplu,
09:59
whichcare happensse întâmplă to be a mundanelumesc exampleexemplu
249
584000
2000
care întâmplător este unul banal
10:01
of numbernumăr of petrolbenzină stationsstații
250
586000
2000
al numărului de benzinării
10:03
as a functionfuncţie of sizemărimea --
251
588000
2000
funcţionând ca mărimi -
10:05
plottedgrafic in the samela fel way as the biologybiologie --
252
590000
2000
reprezentate grafic în acelaşi fel ca biologia -
10:07
you see exactlyexact the samela fel kinddrăguț of thing.
253
592000
2000
vedeţi exact acelaşi fel de lucruri.
10:09
There is a scalingscalare.
254
594000
2000
Există o dimensionare.
10:11
That is that the numbernumăr of petrolbenzină stationsstații in the cityoraș
255
596000
4000
Şi anume, faptul că numărul benzinăriilor din oraş
10:15
is now givendat to you
256
600000
2000
vă este oferit
10:17
when you tell me its sizemărimea.
257
602000
2000
atunci când îmi spuneţi mărimea lui.
10:19
The slopepantă of that is lessMai puțin than linearliniar.
258
604000
3000
Variaţia acestuia este mai puţin decât liniară.
10:22
There is an economyeconomie of scalescară.
259
607000
2000
Există o economie a dimensionării.
10:24
LessMai puţin petrolbenzină stationsstații perpe capitacap de locuitor the biggermai mare you are -- not surprisingsurprinzător.
260
609000
3000
Mai puţine benzinării per capita cu atât mai mari deveniţi - nimic surprinzător.
10:27
But here'saici e what's surprisingsurprinzător.
261
612000
2000
Dar iată ceea ce este surprinzător.
10:29
It scalescântare in the samela fel way everywherepretutindeni.
262
614000
2000
Se dimensionează în acelaşi fel peste tot.
10:31
This is just EuropeanEuropene countriesțări,
263
616000
2000
Acestea sunt doar ţările europene,
10:33
but you do it in JapanJaponia or ChinaChina or ColombiaColumbia,
264
618000
3000
dar se reprezintă în Japonia sau China sau Columbia,
10:36
always the samela fel
265
621000
2000
întotdeauna la fel
10:38
with the samela fel kinddrăguț of economyeconomie of scalescară
266
623000
2000
cu aceeaşi economie a dimensionării
10:40
to the samela fel degreegrad.
267
625000
2000
la acelaşi nivel.
10:42
And any infrastructureinfrastructură you look at --
268
627000
3000
Şi, la orice infrastructură v-aţi uita -
10:45
whetherdacă it's the lengthlungime of roadsdrumuri, lengthlungime of electricalelectric lineslinii --
269
630000
3000
fie că este vorba de lungimea drumurilor, lungimea firelor electrice -
10:48
anything you look at
270
633000
2000
la orice v-aţi uita
10:50
has the samela fel economyeconomie of scalescară scalingscalare in the samela fel way.
271
635000
3000
există aceeaşi economie a dimensionării în acelaşi fel.
10:53
It's an integratedintegrat systemsistem
272
638000
2000
Este un sistem integrat
10:55
that has evolvedevoluat despitein ciuda all the planningplanificare and so on.
273
640000
3000
care a evoluat în ciuda tuturor planificărilor şi aşa mai departe.
10:58
But even more surprisingsurprinzător
274
643000
2000
Dar mai surprinzător
11:00
is if you look at socio-economicsocio-economice quantitiescantităţile,
275
645000
2000
este dacă vă uitaţi la cantităţile socio-economice,
11:02
quantitiescantităţile that have no analoganalog in biologybiologie,
276
647000
3000
cantităţi care nu au analogii în biologie,
11:05
that have evolvedevoluat when we starteda început formingformare communitiescomunități
277
650000
3000
care au evoluat când am început să formăm comunităţi
11:08
eightopt to 10,000 yearsani agoîn urmă.
278
653000
2000
acum 8 până la 10000 de ani.
11:10
The toptop one is wagessalarizare as a functionfuncţie of sizemărimea
279
655000
2000
Cel mai sus se află salariile ca o funcţie a mărimii
11:12
plottedgrafic in the samela fel way.
280
657000
2000
reprezentate grafic în acelaşi fel.
11:14
And the bottomfund one is you lot --
281
659000
2000
Şi, în partea de jos este situaţia voastră -
11:16
super-creativesSuper-reclame plottedgrafic in the samela fel way.
282
661000
3000
reprezentate grafic super creativ în acelaşi fel.
11:19
And what you see
283
664000
2000
Iar ceea ce vedeţi
11:21
is a scalingscalare phenomenonfenomen.
284
666000
2000
este un fenomen de dimensionare.
11:23
But mostcel mai importantimportant in this,
285
668000
2000
Dar cel mai important în cadrul acestuia,
11:25
the exponentExponentul, the analoganalog to that three-quarterstrei sferturi
286
670000
2000
exponentul, analogic acelor trei sferturi
11:27
for the metabolicmetabolice raterată,
287
672000
2000
ai ratei metabolice,
11:29
is biggermai mare than one -- it's about 1.15 to 1.2.
288
674000
2000
este mai mare de unu - este aproximativ 1.15 până la1.2.
11:31
Here it is,
289
676000
2000
Iată-l,
11:33
whichcare saysspune that the biggermai mare you are
290
678000
3000
spunând că, cu cât sunteţi mai mari
11:36
the more you have perpe capitacap de locuitor, unlikespre deosebire de biologybiologie --
291
681000
3000
cu atât aveţi mai mult per capita -spre deosebire de biologie--
11:39
highersuperior wagessalarizare, more super-creativeSuper-creative people perpe capitacap de locuitor as you get biggermai mare,
292
684000
4000
salarii mai mari, mai mulţi oameni superi creativi per capita cu cât creşteţi,
11:43
more patentsbrevete perpe capitacap de locuitor, more crimecrimă perpe capitacap de locuitor.
293
688000
3000
mai multe brevete per capita, mai multe crime per capita.
11:46
And we'vene-am lookedprivit at everything:
294
691000
2000
Şi am trecut în revistă totul:
11:48
more AIDSSIDA casescazuri, flugripă, etcetc.
295
693000
3000
cazurile de SIDA, gripă, etc.
11:51
And here, they're all plottedgrafic togetherîmpreună.
296
696000
2000
Iar aici, toate sunt reprezentate grafic împreună.
11:53
Just to showspectacol you what we plottedgrafic,
297
698000
2000
Doar pentru a vă arăta ceea ce am reprezentat grafic
11:55
here is incomesursa de venit, GDPPIB --
298
700000
3000
aici e venitul, PIB-ul -
11:58
GDPPIB of the cityoraș --
299
703000
2000
PIB-ul oraşului -
12:00
crimecrimă and patentsbrevete all on one graphgrafic.
300
705000
2000
crime şi brevete într-un singur grafic.
12:02
And you can see, they all followurma the samela fel linelinia.
301
707000
2000
Şi, după cum puteţi vedea, toate urmează aceeaşi linie.
12:04
And here'saici e the statementafirmație.
302
709000
2000
Şi, iată aserţiunea.
12:06
If you doubledubla the sizemărimea of a cityoraș from 100,000 to 200,000,
303
711000
3000
Dacă dublaţi dimensiunea oraşului de la 100,000 la 200,000,
12:09
from a millionmilion to two millionmilion, 10 to 20 millionmilion,
304
714000
2000
de la un milion la 2 milioane, de la 10 la 20 de milioane,
12:11
it doesn't mattermaterie,
305
716000
2000
nu contează,
12:13
then systematicallysistematic
306
718000
2000
atunci, sistematic,
12:15
you get a 15 percentla sută increasecrește
307
720000
2000
veţi dobândi o creştere cu 15 procente
12:17
in wagessalarizare, wealthbogatie, numbernumăr of AIDSSIDA casescazuri,
308
722000
2000
a salariilor, prosperităţii, numărului de cazuri de SIDA,
12:19
numbernumăr of policepolitie,
309
724000
2000
numărului de poliţişti,
12:21
anything you can think of.
310
726000
2000
a oricărui lucru la care vă gândiţi.
12:23
It goesmerge up by 15 percentla sută,
311
728000
2000
Cresc cu 15 procente.
12:25
and you have a 15 percentla sută savingseconomie
312
730000
3000
Şi economisiţi 15 procente
12:28
on the infrastructureinfrastructură.
313
733000
3000
cu infrastructura.
12:31
This, no doubtîndoială, is the reasonmotiv
314
736000
3000
Acesta este, incontestabil, motivul
12:34
why a millionmilion people a weeksăptămână are gatheringadunare in citiesorase.
315
739000
3000
pentru care un milion de oameni pe săptămână se stabilesc în oraşe.
12:37
Because they think that all those wonderfulminunat things --
316
742000
3000
Deoarece consideră că toate acele lucruri minunate,
12:40
like creativecreator people, wealthbogatie, incomesursa de venit --
317
745000
2000
cum ar fi oameni creativi, prosperitate, câştiguri,
12:42
is what attractsatrage them,
318
747000
2000
sunt ceea ce îi atrage,
12:44
forgettinguitare about the uglyurât and the badrău.
319
749000
2000
uitând de lucrurile urâte şi rele.
12:46
What is the reasonmotiv for this?
320
751000
2000
Care este motivul pentru toate astea?
12:48
Well I don't have time to tell you about all the mathematicsmatematică,
321
753000
3000
Ei bine, nu am timp să vă prezint toate calculele,
12:51
but underlyingcare stau la baza this is the socialsocial networksrețele,
322
756000
3000
dar subliniez că acestea sunt reţelele sociale,
12:54
because this is a universaluniversal phenomenonfenomen.
323
759000
3000
pentru că acesta este un fenomen universal.
12:57
This 15 percentla sută ruleregulă
324
762000
3000
Această regulă a procentului de 15 la sută
13:00
is trueAdevărat
325
765000
2000
este adevărată
13:02
no mattermaterie where you are on the planetplanetă --
326
767000
2000
indiferent de locul în care vă aflaţi pe planetă -
13:04
JapanJaponia, ChileChile,
327
769000
2000
Japonia, Chile,
13:06
PortugalPortugalia, ScotlandScoţia, doesn't mattermaterie.
328
771000
3000
Portugalia, Scoţia, nu contează.
13:09
Always, all the datadate showsspectacole it's the samela fel,
329
774000
3000
Întotdeauna, toate datele indică faptul că e la fel,
13:12
despitein ciuda the factfapt that these citiesorase have evolvedevoluat independentlyîn mod independent.
330
777000
3000
deşi aceste oraşe au evoluat independent.
13:15
Something universaluniversal is going on.
331
780000
2000
Ceva universal se întâmplă.
13:17
The universalityuniversalitate, to repeatrepeta, is us --
332
782000
3000
Universalitatea, repet, suntem noi -
13:20
that we are the cityoraș.
333
785000
2000
adică, noi suntem oraşele.
13:22
And it is our interactionsinteracțiuni and the clusteringgruparea of those interactionsinteracțiuni.
334
787000
3000
Şi, sunt interacţiunile noastre şi îngrămădirea acelor interacţiuni.
13:25
So there it is, I've said it again.
335
790000
2000
Deci, iată, am spus-o din nou.
13:27
So if it is those networksrețele and theiral lor mathematicalmatematic structurestructura,
336
792000
3000
Aşa că, dacă sunt acele reţele şi structura lor matematică,
13:30
unlikespre deosebire de biologybiologie, whichcare had sublinearsublinear scalingscalare,
337
795000
3000
care, spre deosebire de biologie, au avut dimensionare subliniară,
13:33
economieseconomii of scalescară,
338
798000
2000
economii ale dimensionării,
13:35
you had the slowingîncetinirea of the paceritm of life
339
800000
2000
aveţi încetinirea ritmului vieţii
13:37
as you get biggermai mare.
340
802000
2000
pe măsură ce creşteţi.
13:39
If it's socialsocial networksrețele with super-linearSuper-liniar scalingscalare --
341
804000
2000
Dacă reţelele voastre sociale au dimensionare super liniară -
13:41
more perpe capitacap de locuitor --
342
806000
2000
mai mult per capita -
13:43
then the theoryteorie saysspune
343
808000
2000
atunci, teoria spune
13:45
that you increasecrește the paceritm of life.
344
810000
2000
că vă măriţi ritmul de viaţă
13:47
The biggermai mare you are, life getsdevine fastermai repede.
345
812000
2000
Cu cât sunteţi mai mari, cu atât viaţa devine mai rapidă.
13:49
On the left is the heartinimă raterată showingarătând biologybiologie.
346
814000
2000
La stânga este ritmul cardiac arătând biologia.
13:51
On the right is the speedviteză of walkingmers
347
816000
2000
În dreapta este viteza de deplasare
13:53
in a bunchbuchet of EuropeanEuropene citiesorase,
348
818000
2000
în mai multe oraşe europene,
13:55
showingarătând that increasecrește.
349
820000
2000
arătând acea creştere.
13:57
LastlyÎn cele din urmă, I want to talk about growthcreştere.
350
822000
3000
În cele din urmă, vreau să vorbesc despre creştere.
14:00
This is what we had in biologybiologie, just to repeatrepeta.
351
825000
3000
Aceasta este ceea ce am avut în biologie, repet.
14:03
EconomiesEconomiile of scalescară
352
828000
3000
Economiile dimensionării
14:06
gavea dat risecreştere to this sigmoidalsigmoidal behaviorcomportament.
353
831000
3000
au dat naştere acestui comportament sigmoidal.
14:09
You growcrește fastrapid and then stop --
354
834000
3000
Creşteţi repede şi apoi vă opriţi -
14:12
partparte of our resilienceelasticitate.
355
837000
2000
face parte din adaptabilitatea noastră.
14:14
That would be badrău for economieseconomii and citiesorase.
356
839000
3000
Acest lucru ar fi rău pentru economii şi oraşe.
14:17
And indeedintr-adevar, one of the wonderfulminunat things about the theoryteorie
357
842000
2000
Într-adevăr, unul dintre lucrurile extraordinare ale teoriei
14:19
is that if you have super-linearSuper-liniar scalingscalare
358
844000
3000
este acela că aveţi dimensionare super liniară
14:22
from wealthbogatie creationcreare and innovationinovaţie,
359
847000
2000
de la crearea prosperităţii şi inovării,
14:24
then indeedintr-adevar you get, from the samela fel theoryteorie,
360
849000
3000
iar atunci realmente primiţi, de la aceeaşi teorie,
14:27
a beautifulfrumoasa risingîn creștere exponentialexponențială curvecurba -- lovelyminunat.
361
852000
2000
o frumoasă curbă de creştere exponenţială.
14:29
And in factfapt, if you comparecomparaţie it to datadate,
362
854000
2000
Şi, de fapt, dacă o comparaţi cu datele,
14:31
it fitsse potrivește very well
363
856000
2000
se potriveşte foarte bine
14:33
with the developmentdezvoltare of citiesorase and economieseconomii.
364
858000
2000
cu dezvoltarea oraşelor şi companiilor.
14:35
But it has a terribleteribil catchcaptură,
365
860000
2000
Dar are un truc teribil.
14:37
and the catchcaptură
366
862000
2000
Iar trucul
14:39
is that this systemsistem is destinedpredestinat to collapsecolaps.
367
864000
3000
este că acest sistem este destinat colapsului.
14:42
And it's destinedpredestinat to collapsecolaps for manymulți reasonsmotive --
368
867000
2000
Şi este destinat colapsului din multe motive -
14:44
kinddrăguț of MalthusianMalthusian reasonsmotive -- that you runalerga out of resourcesresurse.
369
869000
3000
motive cam malthusiene - acelea că rămâneţi fără resurse.
14:47
And how do you avoidevita that? Well we'vene-am doneTerminat it before.
370
872000
3000
Cum evitaţi asta? Ei bine, am mai făcut-o.
14:50
What we do is,
371
875000
2000
Ceea ce facem este,
14:52
as we growcrește and we approachabordare the collapsecolaps,
372
877000
3000
pe măsură ce creştem şi ne apropiem de colaps,
14:55
a majormajor innovationinovaţie takes placeloc
373
880000
3000
apare o inovaţie majoră
14:58
and we startstart over again,
374
883000
2000
şi o luăm de la capăt.
15:00
and we startstart over again as we approachabordare the nextUrmător → one, and so on.
375
885000
3000
Şi o luăm de la început pe măsură ce ne apropiem de următorul, şi aşa mai departe.
15:03
So there's this continuouscontinuu cycleciclu of innovationinovaţie
376
888000
2000
Deci, există acest ciclu neîntrerupt de inovaţii
15:05
that is necessarynecesar
377
890000
2000
care este necesar
15:07
in orderOrdin to sustainsuporta growthcreştere and avoidevita collapsecolaps.
378
892000
3000
pentru a susţine creşterea şi a evita colapsul.
15:10
The catchcaptură, howeverin orice caz, to this
379
895000
2000
Totuşi, trucul
15:12
is that you have to innovateinova
380
897000
2000
este acela că trebuie să inovaţi
15:14
fastermai repede and fastermai repede and fastermai repede.
381
899000
3000
din ce în ce mai repede.
15:17
So the imageimagine
382
902000
2000
Deci imaginea
15:19
is that we're not only on a treadmillbanda de alergare that's going fastermai repede,
383
904000
3000
nu este doar aceea că suntem pe o bandă de alergat tot mai rapidă,
15:22
but we have to changeSchimbare the treadmillbanda de alergare fastermai repede and fastermai repede.
384
907000
3000
dar trebuie să schimbăm banda din ce în ce mai repede.
15:25
We have to accelerateaccelera on a continuouscontinuu basisbază.
385
910000
3000
Trebuie să accelerăm încontinuu.
15:28
And the questionîntrebare is: Can we, as socio-economicsocio-economice beingsființe,
386
913000
3000
Iar întrebarea este: Putem noi, ca fiinţe socio-economice,
15:31
avoidevita a heartinimă attackatac?
387
916000
3000
să evităm infarctul?
15:34
So lastlyîn cele din urmă, I'm going to finishfinalizarea up in this last minuteminut or two
388
919000
3000
Deci, la final, voi încheia, în aceste câteva minute,
15:37
askingcer about companiescompanii.
389
922000
2000
întrebându-mă despre companii.
15:39
See companiescompanii, they scalescară.
390
924000
2000
Vedeţi, companiile dimensionează.
15:41
The toptop one, in factfapt, is WalmartWalmart on the right.
391
926000
2000
Cea mai importantă, de fapt, este Walmart, în dreapta.
15:43
It's the samela fel plotintrigă.
392
928000
2000
Este aceeaşi reprezentare grafică.
15:45
This happensse întâmplă to be incomesursa de venit and assetsbunuri
393
930000
2000
Acestea sunt veniturile şi bunurile
15:47
versusimpotriva the sizemărimea of the companycompanie as denotednotate by its numbernumăr of employeesangajați.
394
932000
2000
versus dimensiunea companiei indicată de numărul angajaţilor săi.
15:49
We could use salesvânzări, anything you like.
395
934000
3000
Putem să folosim vânzările, orice doriţi.
15:52
There it is: after some little fluctuationsfluctuaţiile at the beginningînceput,
396
937000
3000
Iată: după câteva fluctuaţii la început,
15:55
when companiescompanii are innovatinginovatoare,
397
940000
2000
când companiile inovează
15:57
they scalescară beautifullyfrumos.
398
942000
2000
se dezvoltă frumos.
15:59
And we'vene-am lookedprivit at 23,000 companiescompanii
399
944000
3000
Şi am cercetat 23,000 de companii
16:02
in the UnitedMarea StatesStatele, mayMai I say.
400
947000
2000
din Statele Unite, dacă-mi permiteţi.
16:04
And I'm only showingarătând you a little bitpic of this.
401
949000
3000
Şi vă arăt doar o mică parte din asta.
16:07
What is astonishinguimitor about companiescompanii
402
952000
2000
Uimitor legat de companii
16:09
is that they scalescară sublinearlysublinearly
403
954000
3000
este faptul că se dezvoltă subliniar
16:12
like biologybiologie,
404
957000
2000
ca biologia,
16:14
indicatingindicând that they're dominateddominat,
405
959000
2000
indicând că sunt dominate,
16:16
not by super-linearSuper-liniar
406
961000
2000
nu de inovaţii şi idei
16:18
innovationinovaţie and ideasidei;
407
963000
3000
super liniare;
16:21
they becomedeveni dominateddominat
408
966000
2000
companiile devin dominate
16:23
by economieseconomii of scalescară.
409
968000
2000
de dimensionarea economiilor.
16:25
In that interpretationinterpretare,
410
970000
2000
În această interpretare
16:27
by bureaucracybirocraţie and administrationadministrare,
411
972000
2000
de către birocraţie şi administraţie
16:29
and they do it beautifullyfrumos, mayMai I say.
412
974000
2000
și fac o treabă minunată, pemiteţi-mi să spun.
16:31
So if you tell me the sizemărimea of some companycompanie, some smallmic companycompanie,
413
976000
3000
Deci, dacă îmi spuneţi mărimea unei companii, unei companii mici,
16:34
I could have predicteda prezis the sizemărimea of WalmartWalmart.
414
979000
3000
v-aş fi putut prezice mărimea companiei Walmart.
16:37
If it has this sublinearsublinear scalingscalare,
415
982000
2000
Dacă are această dimensionare subliniară
16:39
the theoryteorie saysspune
416
984000
2000
teoria spune
16:41
we should have sigmoidalsigmoidal growthcreştere.
417
986000
3000
că vom avea creştere sigmoidală.
16:44
There's WalmartWalmart. Doesn't look very sigmoidalsigmoidal.
418
989000
2000
Aici e Walmart. Nu arată foarte sigmoidal.
16:46
That's what we like, hockeyhochei sticksbastoane.
419
991000
3000
Acestea ne plac, bastoanele de hochei.
16:49
But you noticeînștiințare, I've cheatedînșelat,
420
994000
2000
Dar, observaţi, am trişat,
16:51
because I've only goneplecat up to '94.
421
996000
2000
pentru că am urcat doar până la 94.
16:53
Let's go up to 2008.
422
998000
2000
Haideţi să urcăm la 2008.
16:55
That redroșu linelinia is from the theoryteorie.
423
1000000
3000
Linia roşie este din teorie.
16:58
So if I'd have doneTerminat this in 1994,
424
1003000
2000
Deci, dacă aş fi făcut asta în 1994,
17:00
I could have predicteda prezis what WalmartWalmart would be now.
425
1005000
3000
aş fi anticipat ceea ce Walmart ar face acum.
17:03
And then this is repeatedrepetate
426
1008000
2000
Şi apoi acest lucru se repetă
17:05
acrosspeste the entireîntreg spectrumspectru of companiescompanii.
427
1010000
2000
de-a lungul întregului spectru de companii.
17:07
There they are. That's 23,000 companiescompanii.
428
1012000
3000
Iată-le. Sunt 23,000 de companii.
17:10
They all startstart looking like hockeyhochei sticksbastoane,
429
1015000
2000
Toate încep să semene cu bastoanele de hochei,
17:12
they all bendîndoire over,
430
1017000
2000
toate se apleacă
17:14
and they all diea muri like you and me.
431
1019000
2000
şi toate mor ca voi şi ca mine.
17:16
Thank you.
432
1021000
2000
Mulţumesc.
17:18
(ApplauseAplauze)
433
1023000
9000
(Aplauze)
Translated by preda silvana
Reviewed by Maria Tancu

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Geoffrey West - Theorist
Physicist Geoffrey West believes that complex systems from organisms to cities are in many ways governed by simple laws -- laws that can be discovered and analyzed.

Why you should listen

Trained as a theoretical physicist, Geoffrey West has turned his analytical mind toward the inner workings of more concrete things, like ... animals. In a paper for Science in 1997, he and his team uncovered what he sees as a surprisingly universal law of biology — the way in which heart rate, size and energy consumption are related, consistently, across most living animals. (Though not all animals: “There are always going to be people who say, ‘What about the crayfish?’ " he says. “Well, what about it? Every fundamental law has exceptions. But you still need the law or else all you have is observations that don’t make sense.")

A past president of the multidisciplinary Santa Fe Institute (after decades working  in high-energy physics at Los Alamos and Stanford), West now studies the behavior and development of cities. In his newest work, he proposes that one simple number, population, can predict a stunning array of details about any city, from crime rate to economic activity. It's all about the plumbing, he says, the infrastructure that powers growth or dysfunction. His next target for study: corporations.

He says: "Focusing on the differences [between cities] misses the point. Sure, there are differences, but different from what? We’ve found the what."

More profile about the speaker
Geoffrey West | Speaker | TED.com