TED2013
Eric Berlow and Sean Gourley: Mapping ideas worth spreading
Eric Berlow și Sean Gourley: Harta ideilor care merită răspândite
Filmed:
Readability: 4.3
1,131,373 views
Cum arată 24.000 de idei? Ecologistul Eric Berlow și fizicianul Sean Gourley aplică algoritmi întregii arhive TEDx Talks, conducându-ne într-o călătorie vizuală stimulatoare pentru a evidenția maniera în care ideile sunt interconectate la nivel global.
Eric Berlow - Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more. Full bioSean Gourley - Physicist and military theorist
Sean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow. Full bio
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more. Full bioSean Gourley - Physicist and military theorist
Sean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Eric Berlow: I'm an ecologist, and Sean's a physicist,
0
562
3061
Eric Berlow: Sunt ecologist, iar Sean este fizician,
00:15
and we both study complex networks.
1
3623
2108
și amândoi studiem rețele complexe.
00:17
And we met a couple years ago when we discovered
2
5731
1835
Ne-am cunoscut în urmă cu câțiva ani când am descoperit
00:19
that we had both given a short TED Talk
3
7566
2000
că amândoi ținuserăm un scurt discurs în cadrul unui eveniment TEDx
00:21
about the ecology of war,
4
9566
2303
cu privire la ecologia războiului,
00:23
and we realized that we were connected
5
11869
1447
și ne-am dat seama că se crease o legătură între noi
00:25
by the ideas we shared before we ever met.
6
13316
2818
la nivelul ideilor pe care le împărtășeam înainte de a ne fi întâlnit.
00:28
And then we thought, you know, there are thousands
7
16134
1556
Și apoi ne-am gândit că există mii
00:29
of other talks out there, especially TEDx Talks,
8
17690
2114
de alte discursuri, în special TEDx Talks,
00:31
that are popping up all over the world.
9
19804
2211
care sunt difuzate în lumea întreagă.
00:34
How are they connected,
10
22015
923
Care este legătura dintre acestea
00:34
and what does that global conversation look like?
11
22938
2010
și cum se prezintă conversația globală?
00:36
So Sean's going to tell you a little bit about how we did that.
12
24948
2810
Sean vă va povesti pe scurt cum am stabilit legătura.
00:39
Sean Gourley: Exactly. So we took 24,000 TEDx Talks
13
27758
3767
Sean Gourley: Exact. Am luat 24.000 de discursuri publicate pe site-ul TED
00:43
from around the world, 147 different countries,
14
31525
3046
din lumea întreagă, din 147 de țări,
00:46
and we took these talks and we wanted to find
15
34571
2123
și cu ajutorul acestor discursuri ne-am dorit să găsim
00:48
the mathematical structures that underly
16
36694
2040
structurile matematice care evidențiază
00:50
the ideas behind them.
17
38734
1722
ideile din spatele acestora.
00:52
And we wanted to do that so we could see how
18
40456
1370
Am dorit acest lucru pentru a vedea
00:53
they connected with each other.
19
41826
2053
care este legătura dintre ele.
00:55
And so, of course, if you're going to do this kind of stuff,
20
43879
1676
Bineînțeles că, dacă îți dorești asta
00:57
you need a lot of data.
21
45555
956
ai nevoie de multe date.
00:58
So the data that you've got is a great thing called YouTube,
22
46511
3686
Datele pot fi găsite într-un loc minunat numit YouTube,
01:02
and we can go down and basically pull
23
50197
1768
și accesăm YouTube și extragem efectiv
01:03
all the open information from YouTube,
24
51965
2267
toate informațiile accesibile de pe YouTube,
01:06
all the comments, all the views, who's watching it,
25
54232
2349
toate comentariile, toate vizualizările, cine vede ce,
01:08
where are they watching it, what are they saying in the comments.
26
56581
2779
pe ce platformă sunt văzute, ce spun în comentarii.
01:11
But we can also pull up, using speech-to-text translation,
27
59360
3292
Dar putem extrage informații și cu ajutorul traducerii discurs-text,
01:14
we can pull the entire transcript,
28
62652
2128
putem extrage întreaga transcriere,
01:16
and that works even for people with kind of funny accents like myself.
29
64780
2680
și funcționează chiar și în cazul persoanelor cu accente amuzante ca al meu.
01:19
So we can take their transcript
30
67460
2106
Așadar, putem lua transcrierea
01:21
and actually do some pretty cool things.
31
69566
2098
și o folosim pentru niște chestii grozave.
01:23
We can take natural language processing algorithms
32
71664
2160
Apelăm la algoritmi de prelucrare a limbii
01:25
to kind of read through with a computer, line by line,
33
73824
2629
pentru a parcurge un text cu ajutorul unui calculator, rând cu rând,
01:28
extracting key concepts from this.
34
76453
2359
extrăgând în același timp concepte cheie,
01:30
And we take those key concepts and they sort of form
35
78812
2525
Și cu ajutorul acestor concepte cheie formăm
01:33
this mathematical structure of an idea.
36
81337
3565
o structură matematică a unei idei.
01:36
And we call that the meme-ome.
37
84902
1757
Numim acest lucru meme-ome.
01:38
And the meme-ome, you know, quite simply,
38
86659
2151
Iar meme-ome-ul e pur și simplu
01:40
is the mathematics that underlies an idea,
39
88810
2426
matematica de la baza unei idei,
01:43
and we can do some pretty interesting analysis with it,
40
91236
1932
și putem face o analiză interesantă cu ajutorul ei,
01:45
which I want to share with you now.
41
93168
1981
pe care doresc să v-o împărtășesc.
01:47
So each idea has its own meme-ome,
42
95149
2190
Fiecare idee are propriul meme-ome,
01:49
and each idea is unique with that,
43
97339
1951
și, astfel, fiecare idee este unică,
01:51
but of course, ideas, they borrow from each other,
44
99290
2488
dar, evident, ideile împrumută unele de la altele,
01:53
they kind of steal sometimes,
45
101778
1184
într-un fel fură uneori
01:54
and they certainly build on each other,
46
102962
1827
și sigur se construiesc bazându-se una pe cealaltă.
01:56
and we can go through mathematically
47
104789
1616
Continuăm cu algoritmul matematic
01:58
and take the meme-ome from one talk
48
106405
1840
și luăm meme-ome-ul dintr-un discurs
02:00
and compare it to the meme-ome from every other talk,
49
108245
2454
și îl comparăm cu meme-ome-ul din orice alt discurs,
02:02
and if there's a similarity between the two of them,
50
110699
1973
iar dacă există similitudine între cele două,
02:04
we can create a link and represent that as a graph,
51
112672
3250
putem crea o legătură și reprezenta sub forma unui grafic,
02:07
just like Eric and I are connected.
52
115922
2394
exact așa cum Eric și eu suntem conectați.
02:10
So that's theory, that's great.
53
118316
1394
Asta-i teorie, e minunat.
02:11
Let's see how it works in actual practice.
54
119710
2526
Să vedem cum funcționează efectiv în practică.
02:14
So what we've got here now is the global footprint
55
122236
2788
Ceea ce vedeți acum e amprenta globală
02:17
of all the TEDx Talks over the last four years
56
125024
2293
a tuturor discursurilor TED din ultimii patru ani
02:19
exploding out around the world
57
127317
1550
care au explodat în lume
02:20
from New York all the way down to little old New Zealand in the corner.
58
128867
3329
de la New York până la micuța și vechea Noua Zeelandă din colț.
02:24
And what we did on this is we analyzed the top 25 percent of these,
59
132196
3835
Am analizat primele 25 de procente din aceste discursuri
02:28
and we started to see where the connections occurred,
60
136031
2534
și am început să vedem unde se produceau legături,
02:30
where they connected with each other.
61
138565
1537
și dacă exista o legătură între acestea.
02:32
Cameron Russell talking about image and beauty
62
140102
1874
Discursul lui Cameron Russel despre imagine și frumusețe
02:33
connected over into Europe.
63
141976
1575
se asocia cu Europa.
02:35
We've got a bigger conversation about Israel and Palestine
64
143551
2412
A mai existat o conversație mai amplă despre Israel și Palestina
02:37
radiating outwards from the Middle East.
65
145963
2255
radiind dinspre Orientul Mijlociu.
02:40
And we've got something a little broader
66
148218
1298
Și am descoperit ceva mai amplu
02:41
like big data with a truly global footprint
67
149516
2156
ca big data lăsând o amprentă, cu adevărat, globală
02:43
reminiscent of a conversation
68
151672
2179
care amintea de o conversație
02:45
that is happening everywhere.
69
153851
2016
existentă pretutindeni.
02:47
So from this, we kind of run up against the limits
70
155867
2173
De aici, ne-am cam confruntat cu limitele
02:50
of what we can actually do with a geographic projection,
71
158040
2530
a ce puteam realiza efectiv cu o proiecție geografică
02:52
but luckily, computer technology allows us to go out
72
160570
2052
dar, din fericire, tehnologia IT ne permite să accesăm
02:54
into multidimensional space.
73
162622
1546
un spațiu multidimensional.
02:56
So we can take in our network projection
74
164168
1875
Așadar ne putem lua proiecția de rețea
02:58
and apply a physics engine to this,
75
166043
1750
și îi putem aplica un motor din fizică
02:59
and the similar talks kind of smash together,
76
167793
1885
și am putea spune că discursurile similare se ciocnesc,
03:01
and the different ones fly apart,
77
169678
2004
în timp ce discursurile diferite zboară în direcții diferite,
03:03
and what we're left with is something quite beautiful.
78
171682
2072
și ceea ce ne--a rămas e ceva frumos.
03:05
EB: So I want to just point out here that every node is a talk,
79
173754
2957
EB: Vreau să evidențiez că fiecare nod e un discurs,
03:08
they're linked if they share similar ideas,
80
176711
2589
sunt legate între ele dacă împărtășesc aceleași idei,
03:11
and that comes from a machine reading
81
179300
2084
și acesta e rezultatul unei mașini care citește
03:13
of entire talk transcripts,
82
181384
2067
integral transcrierile discursurilor
03:15
and then all these topics that pop out,
83
183451
2231
deci, toate aceste subiecte care apar
03:17
they're not from tags and keywords.
84
185682
1790
nu sunt rezultatul tag-urilor și al cuvintelor cheie.
03:19
They come from the network structure
85
187472
1725
Provin din structura rețelei
03:21
of interconnected ideas. Keep going.
86
189197
2168
care evidențiază ideile interconectate.
Continuă.
Continuă.
03:23
SG: Absolutely. So I got a little quick on that,
87
191365
2022
SG: Absolut. Eu am parcurs destul de rapid acest subiect,
03:25
but he's going to slow me down.
88
193387
1475
dar el mă domolește.
03:26
We've got education connected to storytelling
89
194862
2034
Avem educația legată de relatarea de povești
03:28
triangulated next to social media.
90
196896
1643
care formează un triunghi cu mediile sociale.
03:30
You've got, of course, the human brain right next to healthcare,
91
198539
2475
Binențeles că avem creierul omenesc lângă sănătate,
03:33
which you might expect,
92
201014
1386
așa cum vă așteptați,
03:34
but also you've got video games, which is sort of adjacent,
93
202400
2395
dar avem și jocuri video, care sunt oarecum adiacente,
03:36
as those two spaces interface with each other.
94
204795
2740
deoarece aceste două spații sunt interdependente.
03:39
But I want to take you into one cluster
95
207535
1535
Dar vreau să vă prezint un fascicul
03:41
that's particularly important to me, and that's the environment.
96
209070
2868
care are o importantă deosebită pentru mine, mediul.
03:43
And I want to kind of zoom in on that
97
211938
1493
Aș vrea să măresc imaginea acestuia,
03:45
and see if we can get a little more resolution.
98
213431
2363
să vedem dacă putem obține o rezoluție mai bună.
03:47
So as we go in here, what we start to see,
99
215794
2347
Cu cât avem o rezoluție mai mare,
ceea ce vedem,
ceea ce vedem,
03:50
apply the physics engine again,
100
218141
1504
după ce am apelat din nou la motorul de fizică,
03:51
we see what's one conversation
101
219645
1676
reprezintă o conversație,
03:53
is actually composed of many smaller ones.
102
221321
2560
respectiv un fascicul compus din mai multe mici conversații
03:55
The structure starts to emerge
103
223881
1929
Structura începe să iasă în evidență
03:57
where we see a kind of fractal behavior
104
225810
2070
acolo unde observăm un tip de comportament fractal
03:59
of the words and the language that we use
105
227880
1619
al cuvintelor și al limbajului pe care îl utilizăm
04:01
to describe the things that are important to us
106
229499
1702
pentru a descrie lucrurile importante pentru noi
04:03
all around this world.
107
231201
1433
la nivel mondial.
04:04
So you've got food economy and local food at the top,
108
232634
2332
În vârf avem economia alimentației și alimentația locală
04:06
you've got greenhouse gases, solar and nuclear waste.
109
234966
2719
avem gaze cu efect de seră, deșeuri solare și nucleare.
04:09
What you're getting is a range of smaller conversations,
110
237685
2631
Am obținut o gamă de conversații mai mici,
04:12
each connected to each other through the ideas
111
240316
2301
fiecare legate între ele prin ideile
04:14
and the language they share,
112
242617
1301
și prin limbajul pe care îl au în comun,
04:15
creating a broader concept of the environment.
113
243918
2450
creând un concept mai larg privind mediul.
04:18
And of course, from here, we can go
114
246368
1532
Și, bineînțeles, de aici,
04:19
and zoom in and see, well, what are young people looking at?
115
247900
3534
mărim imaginea și vedem ce îi interesează pe tineri.
04:23
And they're looking at energy technology and nuclear fusion.
116
251434
2345
Vizionează discursuri de tehnologia din domeniul energetic și fuziune nucleară.
04:25
This is their kind of resonance
117
253779
1674
La aceste domenii care se raportează la mediu
04:27
for the conversation around the environment.
118
255453
2406
rezonează tinerii.
04:29
If we split along gender lines,
119
257859
1899
Dacă facem o diferențiere în funcție de sexe,
04:31
we can see females resonating heavily
120
259758
1987
vedem că sexul feminin rezonează puternic
04:33
with food economy, but also out there in hope and optimism.
121
261745
3645
la economia alimentației, dar și la speranță și optimism.
04:37
And so there's a lot of exciting stuff we can do here,
122
265390
2482
Deci, aici putem jongla cu foarte multe elemente interesante.
04:39
and I'll throw to Eric for the next part.
123
267872
1762
Eric vă va prezenta următoarea parte.
04:41
EB: Yeah, I mean, just to point out here,
124
269634
1602
EB: Da, nu vreau decât să evidențiez
04:43
you cannot get this kind of perspective
125
271236
1538
că nu poți obține acest tip de perspectivă
04:44
from a simple tag search on YouTube.
126
272774
3360
cu o simplă căutare de tag pe YouTube.
04:48
Let's now zoom back out to the entire global conversation
127
276134
4188
Să micșorăm imaginea pentru a vedea întreaga conversație globală
04:52
out of environment, and look at all the talks together.
128
280322
2534
să ieșim din fasciculul privind mediul și să aruncăm o privire tuturor discursurilor per ansamblu.
04:54
Now often, when we're faced with this amount of content,
129
282856
2927
Când ne confruntăm cu acest volum de conținut,
04:57
we do a couple of things to simplify it.
130
285783
2431
facem câteva lucruri pentru a-l simplifica.
05:00
We might just say, well,
131
288214
1314
Am putea spune doar, ei bine,
05:01
what are the most popular talks out there?
132
289528
2829
care sunt cele mai populare discursuri?
05:04
And a few rise to the surface.
133
292357
1397
Și ies la suprafață câteva.
05:05
There's a talk about gratitude.
134
293754
1828
Un discurs despre recunoștință.
05:07
There's another one about personal health and nutrition.
135
295582
3344
Mai e unul despre sănătate personală și nutriție.
05:10
And of course, there's got to be one about porn, right?
136
298926
2929
Și, bineînțeles, trebuie să fie unul despre pornografie, nu-i așa?
05:13
And so then we might say, well, gratitude, that was last year.
137
301855
3234
Așadar, am putea spune, recunoștință, asta era anul trecut.
05:17
What's trending now? What's the popular talk now?
138
305089
2522
Ce-i la modă acum? Care e, în prezent, cel mai popular discurs?
05:19
And we can see that the new, emerging, top trending topic
139
307611
3321
Observăm că noul subiect la modă
05:22
is about digital privacy.
140
310932
2666
e protecția vieții private în mediul digital.
05:25
So this is great. It simplifies things.
141
313598
1693
E minunat. Simplifică lucrurile.
05:27
But there's so much creative content
142
315291
1827
Dar există și un conținut extrem de creativ
05:29
that's just buried at the bottom.
143
317118
1921
îngropat adânc.
05:31
And I hate that. How do we bubble stuff up to the surface
144
319039
3318
Păcat. Cum extragem la suprafață
05:34
that's maybe really creative and interesting?
145
322357
2458
un conținut cu adevărat creativ și interesant?
05:36
Well, we can go back to the network structure of ideas
146
324815
2931
Ei bine, pentru a acționa în acest sens,
05:39
to do that.
147
327746
1430
revenim la structura rețelei de idei.
05:41
Remember, it's that network structure
148
329176
2114
Rețineți, e acea structură a rețelei
05:43
that is creating these emergent topics,
149
331290
2268
care creează aceste subiecte emergente.
05:45
and let's say we could take two of them,
150
333558
1515
Să presupunem că am putea lua două dintre acestea,
05:47
like cities and genetics, and say, well, are there any talks
151
335073
3047
precum orașele și genetica, și să spunem, ei bine, există discursuri
05:50
that creatively bridge these two really different disciplines.
152
338120
2569
care leagă creativ aceste două discipline total diferite.
05:52
And that's -- Essentially, this kind of creative remix
153
340689
2275
Asta reprezintă, în esență, acest tip de remix creativ,
05:54
is one of the hallmarks of innovation.
154
342964
1840
unul dintre elementele distinctive ale inovației.
05:56
Well here's one by Jessica Green
155
344804
1606
Ei bine, avem aici un discurs de Jessica Green
05:58
about the microbial ecology of buildings.
156
346410
2379
despre ecologia microbiană a clădirilor.
06:00
It's literally defining a new field.
157
348789
2010
Definește efectiv un nou domeniu.
06:02
And we could go back to those topics and say, well,
158
350799
2103
Am putea reveni la acele subiecte și spune, ei bine,
06:04
what talks are central to those conversations?
159
352902
2768
ce discursuri aduc în prim plan aceste subiecte?
06:07
In the cities cluster, one of the most central
160
355670
1690
În fasciculul orașe, printre cele mai semnificative
06:09
was one by Mitch Joachim about ecological cities,
161
357360
3952
a fost discursul lui Mitch Joachim cu privire la orașele ecologice,
06:13
and in the genetics cluster,
162
361312
1720
iar în fasciculul genetică,
06:15
we have a talk about synthetic biology by Craig Venter.
163
363032
3193
avem un discurs despre biologie sintetică al lui Craig Venter.
06:18
These are talks that are linking many talks within their discipline.
164
366225
3353
Acestea sunt discursuri care conectează multe discursuri din sfera disciplinei lor.
06:21
We could go the other direction and say, well,
165
369578
1843
Am putea merge în sensul opus și spune, ei bine,
06:23
what are talks that are broadly synthesizing
166
371421
2272
care sunt discursurile care sintetizează cel mai bine
06:25
a lot of different kinds of fields.
167
373693
1448
o mulțime de domenii diferite.
06:27
We used a measure of ecological diversity to get this.
168
375141
2533
Pentru asta, am utilizat o măsură a diversității ecologice.
06:29
Like, a talk by Steven Pinker on the history of violence,
169
377674
2736
Respectiv, un discurs al lui Steven Pinker cu privire la istoria violenței,
06:32
very synthetic.
170
380410
1180
extrem de sintetic.
06:33
And then, of course, there are talks that are so unique
171
381590
2078
Și apoi, bineînțeles, sunt discursurile care sunt atât de unice
06:35
they're kind of out in the stratosphere, in their own special place,
172
383668
3090
că plutesc în stratosferă, am putea spune,
ocupând locul special care le revine,
ocupând locul special care le revine,
06:38
and we call that the Colleen Flanagan index.
173
386758
2514
și denumim asta, indexul Colleen Flanagan.
06:41
And if you don't know Colleen, she's an artist,
174
389272
3034
Iar dacă nu o cunoașteți pe Colleen, este o artistă,
06:44
and I asked her, "Well, what's it like out there
175
392306
1543
și am întrebat-o: „Cum e acolo
06:45
in the stratosphere of our idea space?"
176
393849
1672
în stratosfera ideilor noastre?”
06:47
And apparently it smells like bacon.
177
395521
3255
Aparent, miroase a bacon.
06:50
I wouldn't know.
178
398776
1791
N-am de unde să știu.
06:52
So we're using these network motifs
179
400567
2248
Așadar, folosim aceste motive
06:54
to find talks that are unique,
180
402815
1186
pentru a găsi discursuri unice
06:56
ones that are creatively synthesizing a lot of different fields,
181
404001
2710
care sintetizează creativ multe domenii diferite,
06:58
ones that are central to their topic,
182
406711
1659
cele de o importanță semnificativă pentru subiectul lor,
07:00
and ones that are really creatively bridging disparate fields.
183
408370
3374
și cele care construiesc creativ o punte între diferite domenii.
07:03
Okay? We never would have found those with our obsession
184
411744
2102
Din cauza obsesiei noastre de a descoperi ce e la modă acum
07:05
with what's trending now.
185
413846
2313
nu le-am fi găsit niciodată pe acestea.
07:08
And all of this comes from the architecture of complexity,
186
416159
2886
Și toate vin din arhitectura complexității,
07:11
or the patterns of how things are connected.
187
419045
2960
sau a tiparelor cu privire la modalitatea în care lucrurile sunt interconectate.
07:14
SG: So that's exactly right.
188
422005
1625
SG: Corect.
07:15
We've got ourselves in a world
189
423630
2479
Ne aflăm într-o lume
07:18
that's massively complex,
190
426109
2044
extrem de complicată,
07:20
and we've been using algorithms to kind of filter it down
191
428153
2867
și am folosit algoritmi pentru a o filtra
07:23
so we can navigate through it.
192
431020
1786
ca să navigăm prin ea.
07:24
And those algorithms, whilst being kind of useful,
193
432806
2338
Și acești algoritmi, deși utili,
07:27
are also very, very narrow, and we can do better than that,
194
435144
3476
sunt și foarte, foarte limitați.
Putem realiza mai mult de atât,
Putem realiza mai mult de atât,
07:30
because we can realize that their complexity is not random.
195
438620
2566
Realizăm că acestă complexitate a lor nu e aleatorie.
07:33
It has mathematical structure,
196
441186
1954
Are o structură matematică,
07:35
and we can use that mathematical structure
197
443140
1803
și putem utiliza acea structură matematică
07:36
to go and explore things like the world of ideas
198
444943
2214
pentru a explora lucruri precum lumea ideilor
07:39
to see what's being said, to see what's not being said,
199
447157
3000
pentru a vedea ce se spune, ce nu se spune
07:42
and to be a little bit more human
200
450157
1407
și pentru a fi un pic mai umani
07:43
and, hopefully, a little smarter.
201
451564
1867
și, să sperăm, un pic mai inteligenți.
07:45
Thank you.
202
453431
966
Mulțumesc.
07:46
(Applause)
203
454397
4220
(Aplauze)
ABOUT THE SPEAKERS
Eric Berlow - EcologistTED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more.
Why you should listen
Eric Berlow is an ecologist and network scientist who specializes in not specializing. A TED Senior Fellow, Berlow is recognized for his research on food webs and ecological networks and for creative approaches to complex problems. He was the founding director of the University of California's first environmental science center inside Yosemite National Park, where he continues to develop data-driven approaches to managing natural ecosystems.
In 2012 Berlow founded Vibrant Data Labs, which builds tools to use data for social good. Berlow's current projects range from helping spark an egalitarian personal data economy to protecting endangered amphibians in Yosemite to crowd-sourcing novel insights about human creativity. Berlow holds a Ph.D. from Oregon State University in marine ecology.
Eric Berlow | Speaker | TED.com
Sean Gourley - Physicist and military theorist
Sean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow.
Why you should listen
Sean Gourley's twin passions are physics (working on nanoscale blue-light lasers and self-assembled quantum nanowires) and politics (he once ran for a national elected office back home in New Zealand).
A Rhodes scholar, he's spent the past five years working at Oxford on complex adaptive systems and collective intelligent systems -- basically, using data to understand the nature of human conflict. As he puts it, "This research has taken me all over the world from the Pentagon, to the House of Lords, the United Nations and most recently to Iraq". Originally from New Zealand, he now lives in San Francisco, where he is the co-founder and CTO of Quid which is building a global intelligence platform. He's a 2009 TED Fellow.
In December 2009, Gourley and his team's research was published in the scientific journal Nature. He is co-founder and CTO of Quid.
Sean Gourley | Speaker | TED.com