TEDNYC
Lux Narayan: What I learned from 2,000 obituaries
Люкс Нараян: Чему меня научили 2 000 некрологов
Filmed:
Readability: 4.4
1,705,669 views
Люкс Нараян начинает свой день с яичницы и вопроса: «Кто сегодня умер?» Почему? Нараян проанализировал 2 000 некрологов за полтора года и в двух словах расскажет о том, что становится главным достижением жизни по истечении времени. В своём выступлении он поделится уроками, которые можно извлечь из увековеченных в печати жизней тех, кто прожил свою жизнь не зря.
Lux Narayan - Entrepreneur
Lux Narayan is a perpetual learner of various things -- from origami and molecular gastronomy to stand-up and improv comedy. Full bio
Lux Narayan is a perpetual learner of various things -- from origami and molecular gastronomy to stand-up and improv comedy. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Joseph Keller used to jog
around the Stanford campus,
around the Stanford campus,
0
879
4072
Джозеф Келлер, совершая пробежки
вокруг Стэнфордского университета,
вокруг Стэнфордского университета,
00:16
and he was struck by all the women
jogging there as well.
jogging there as well.
1
4975
4717
был поражён бегающими там женщинами.
00:21
Why did their ponytails swing
from side to side like that?
from side to side like that?
2
9716
3589
Почему их хвостики качаются
из стороны в сторону, вот так?
из стороны в сторону, вот так?
00:25
Being a mathematician,
he set out to understand why.
he set out to understand why.
3
13867
3138
Будучи математиком, он решил найти ответ.
00:29
(Laughter)
4
17029
1151
(Смех)
00:30
Professor Keller was curious
about many things:
about many things:
5
18204
2306
Профéссора Келлера
интересовали многие вещи:
интересовали многие вещи:
00:32
why teapots dribble
6
20534
1967
почему чайники протекают
00:34
or how earthworms wriggle.
7
22525
1830
или как извиваются земляные черви.
00:36
Until a few months ago,
I hadn't heard of Joseph Keller.
I hadn't heard of Joseph Keller.
8
24847
3048
Ещё пару месяцев назад
я ничего не знал о Джозефе Келлере.
я ничего не знал о Джозефе Келлере.
00:40
I read about him in the New York Times,
9
28581
2852
Я прочитал о нём в New York Times,
00:43
in the obituaries.
10
31457
1432
в некрологе.
00:44
The Times had half a page
of editorial dedicated to him,
of editorial dedicated to him,
11
32913
3772
Газета посвятила ему
полстраницы на первой полосе.
полстраницы на первой полосе.
00:48
which you can imagine is premium space
for a newspaper of their stature.
for a newspaper of their stature.
12
36709
3922
Несложно представить, насколько это
особенное место в газете такого масштаба.
особенное место в газете такого масштаба.
00:53
I read the obituaries almost every day.
13
41368
2342
Я читаю некрологи почти каждый день.
00:56
My wife understandably thinks
I'm rather morbid
I'm rather morbid
14
44690
3022
Моя жена вполне резонно
считает меня мрачным типом,
считает меня мрачным типом,
00:59
to begin my day with scrambled eggs
and a "Let's see who died today."
and a "Let's see who died today."
15
47736
4400
который начинает свой день с яичницы
и «Давай посмотрим, кто сегодня умер».
и «Давай посмотрим, кто сегодня умер».
01:04
(Laughter)
16
52160
1150
(Смех)
01:06
But if you think about it,
17
54025
1292
Но если вы задумаетесь,
01:07
the front page of the newspaper
is usually bad news,
is usually bad news,
18
55341
3413
как правило, на первых полосах
газет публикуют плохие новости
газет публикуют плохие новости
01:10
and cues man's failures.
19
58778
1975
и истории о людских неудачах.
01:12
An instance where bad news
cues accomplishment
cues accomplishment
20
60777
2666
Случай, где плохие новости
демонстрируют достижения, —
демонстрируют достижения, —
01:15
is at the end of the paper,
in the obituaries.
in the obituaries.
21
63467
3235
в конце газеты, в некрологах.
День за днём
01:19
In my day job,
22
67405
1364
наша компания работает
над выявлением будущих трендов,
над выявлением будущих трендов,
01:20
I run a company that focuses
on future insights
on future insights
23
68793
2476
01:23
that marketers can derive
from past data --
from past data --
24
71293
2420
данные которых маркетологи
могут извлечь из уже имеющихся —
могут извлечь из уже имеющихся —
01:25
a kind of rearview-mirror analysis.
25
73737
2944
своего рода анализ
через зеркало заднего вида.
через зеркало заднего вида.
01:29
And we began to think:
26
77092
1155
Мы задумались:
01:30
What if we held a rearview mirror
to obituaries from the New York Times?
to obituaries from the New York Times?
27
78271
5118
что, если мы подставим зеркало заднего
вида к колонке некрологов New York Times?
вида к колонке некрологов New York Times?
01:36
Were there lessons on how you could get
your obituary featured --
your obituary featured --
28
84514
3468
Вас учили тому, как опубликовать
некролог о себе в газете,
некролог о себе в газете,
01:40
even if you aren't around to enjoy it?
29
88006
1977
даже если сами вы
уже не сможете им полюбоваться?
уже не сможете им полюбоваться?
01:42
(Laughter)
30
90007
1484
(Смех)
01:43
Would this go better with scrambled eggs?
31
91515
2628
Пойдёт он вместе с яичницей?
01:46
(Laughter)
32
94167
1150
(Смех)
01:48
And so, we looked at the data.
33
96163
2998
Итак, мы рассмотрели данные.
01:51
2,000 editorial, non-paid obituaries
34
99869
4494
2 000 неоплачиваемых некрологов
на передовице
на передовице
01:56
over a 20-month period
between 2015 and 2016.
between 2015 and 2016.
35
104387
3642
в течение 20 месяцев
между 2015 и 2016 годами.
между 2015 и 2016 годами.
02:00
What did these 2,000 deaths --
rather, lives -- teach us?
rather, lives -- teach us?
36
108053
4824
Как повлияли эти 2 000 смертей —
вернее, чему научили нас их жизни?
вернее, чему научили нас их жизни?
02:04
Well, first we looked at words.
37
112901
2033
Сначала мы посмотрели на слова.
02:06
This here is an obituary headline.
38
114958
1761
Вот резюме некролога.
02:08
This one is of the amazing Lee Kuan Yew.
39
116743
2296
Удивительнейший Ли Куан Ю.
02:11
If you remove the beginning and the end,
40
119063
2522
Если убрать начало и конец,
02:13
you're left with a beautifully
worded descriptor
worded descriptor
41
121609
3334
останется только красиво
сформулированное описание,
сформулированное описание,
02:16
that tries to, in just a few words,
capture an achievement or a lifetime.
capture an achievement or a lifetime.
42
124967
4675
в котором сделана попытка в двух словах
передать достижения за всю его жизнь.
передать достижения за всю его жизнь.
02:21
Just looking at these is fascinating.
43
129666
2161
Даже просто смотреть
на некрологи удивительно.
на некрологи удивительно.
02:24
Here are a few famous ones,
people who died in the last two years.
people who died in the last two years.
44
132301
3295
Вот несколько знаменитостей,
которые умерли за последние 2 года.
которые умерли за последние 2 года.
Попробуйте угадать, кто это.
02:27
Try and guess who they are.
45
135620
1319
02:28
[An Artist who Defied Genre]
46
136963
1440
[Артист, создавший новый жанр]
02:30
That's Prince.
47
138427
1185
Это Принц.
02:32
[Titan of Boxing and the 20th Century]
48
140497
1837
[Титан бокса и XX века]
02:34
Oh, yes.
49
142358
1160
О, да.
02:35
[Muhammad Ali]
50
143542
1224
[Мухаммед Али]
02:36
[Groundbreaking Architect]
51
144790
1546
[Архитектор-революционер]
02:38
Zaha Hadid.
52
146360
1251
Заха Хадид.
Мы взяли эти некрологи
02:40
So we took these descriptors
53
148843
1748
и провели так называемую
обработку естественного языка,
обработку естественного языка,
02:42
and did what's called
natural language processing,
natural language processing,
54
150615
2524
то есть перенесли данные в программу,
02:45
where you feed these into a program,
55
153163
1771
02:46
it throws out the superfluous words --
56
154958
1865
которая выбрасывает лишние слова:
02:48
"the," "and," -- the kind of words
you can mime easily in "Charades," --
you can mime easily in "Charades," --
57
156847
4223
«этот», «и» — словá, с помощью которых
можно легко играть в «шарады»,
можно легко играть в «шарады»,
02:53
and leaves you with the most
significant words.
significant words.
58
161094
2193
и оставляет наиболее значимые слова.
02:55
And we did it not just for these four,
59
163311
1821
Мы сделали это не только для этих четырёх,
02:57
but for all 2,000 descriptors.
60
165156
2519
но для всех 2 000 некрологов.
02:59
And this is what it looks like.
61
167699
1743
Вот что получилось.
03:03
Film, theatre, music, dance
and of course, art, are huge.
and of course, art, are huge.
62
171004
4827
Слова: кино, театр, музыка, танцы
и, конечно же, искусство — превалируют.
и, конечно же, искусство — превалируют.
03:08
Over 40 percent.
63
176485
1946
Более 40 процентов.
03:10
You have to wonder
why in so many societies
why in so many societies
64
178455
2528
Вам стоит задуматься, почему
во многих обществах считается,
во многих обществах считается,
03:13
we insist that our kids pursue
engineering or medicine or business or law
engineering or medicine or business or law
65
181007
4435
что наши дети должны стать инженерами,
врачами, бизнесменами или юристами,
врачами, бизнесменами или юристами,
03:17
to be construed as successful.
66
185466
1587
чтобы считаться успешными.
03:19
And while we're talking profession,
67
187871
1693
Пока мы обсуждаем профессии,
03:21
let's look at age --
68
189588
1151
посмотрим на возраст —
03:22
the average age at which
they achieved things.
they achieved things.
69
190763
2510
средний возраст достижения успеха.
03:25
That number is 37.
70
193297
1846
37 лет.
03:28
What that means is,
you've got to wait 37 years ...
you've got to wait 37 years ...
71
196274
3656
Что означает, что вы должны
подождать 37 лет...
подождать 37 лет...
03:31
before your first significant achievement
that you're remembered for --
that you're remembered for --
72
199954
3395
до первого значительного достижения,
за которое вас будут вспоминать —
за которое вас будут вспоминать —
03:35
on average --
73
203373
1151
статистически —
03:36
44 years later, when you
die at the age of 81 --
die at the age of 81 --
74
204548
2478
44 года спустя, когда вы
умрёте в возрасте 81 года —
умрёте в возрасте 81 года —
03:39
on average.
75
207050
1168
статистически.
03:40
(Laughter)
76
208242
1001
(Смех)
03:41
Talk about having to be patient.
77
209267
1684
К слову о добродетели терпения.
03:42
(Laughter)
78
210975
1057
(Смех)
03:44
Of course, it varies by profession.
79
212056
2089
Конечно, многое зависит от профессии.
Если вы звезда спорта,
03:46
If you're a sports star,
80
214566
1193
03:47
you'll probably hit
your stride in your 20s.
your stride in your 20s.
81
215783
2127
вы, вероятно, добьётесь успеха в 20 лет.
Если вам около 40, как мне,
03:49
And if you're in your 40s like me,
82
217934
2645
вы можете присоединиться
к весёлому миру политики.
к весёлому миру политики.
03:52
you can join the fun world of politics.
83
220603
1991
03:54
(Laughter)
84
222618
1056
(Смех)
03:55
Politicians do their first and sometimes
only commendable act in their mid-40s.
only commendable act in their mid-40s.
85
223698
3915
Политики делают первый, порой единственный
замеченный успех лишь между 40–50 годами.
замеченный успех лишь между 40–50 годами.
03:59
(Laughter)
86
227637
1257
(Смех)
04:00
If you're wondering what "others" are,
87
228918
1937
Если вам интересно, что там у «других»,
04:02
here are some examples.
88
230879
1476
вот несколько примеров.
04:04
Isn't it fascinating, the things people do
89
232821
2116
Разве не поразительно,
что люди делают одно,
что люди делают одно,
04:06
and the things they're remembered for?
90
234961
1882
а вспоминают их совсем за другое?
04:08
(Laughter)
91
236867
1752
(Смех)
04:12
Our curiosity was in overdrive,
92
240136
1844
Любопытство захлёстывало нас,
04:14
and we desired to analyze
more than just a descriptor.
more than just a descriptor.
93
242004
3788
и мы хотели проанализировать больше,
чем просто вступления.
чем просто вступления.
04:18
So, we ingested the entire
first paragraph of all 2,000 obituaries,
first paragraph of all 2,000 obituaries,
94
246998
4946
Поэтому мы обработали целиком
первые абзацы в 2 000 некрологов,
первые абзацы в 2 000 некрологов,
04:23
but we did this separately
for two groups of people:
for two groups of people:
95
251968
2774
но разделили их на две группы:
04:26
people that are famous
and people that are not famous.
and people that are not famous.
96
254766
2777
знаменитостей и простых людей.
04:29
Famous people -- Prince,
Ali, Zaha Hadid --
Ali, Zaha Hadid --
97
257567
2689
Известные люди: Принц, Али, Заха Хадид.
04:32
people who are not famous
are people like Jocelyn Cooper,
are people like Jocelyn Cooper,
98
260280
4235
Люди, которые не известны широкой
публике, такие, как Джоселин Купер,
публике, такие, как Джоселин Купер,
04:36
Reverend Curry
99
264539
1154
преподобный Карри
04:37
or Lorna Kelly.
100
265717
1169
или Лорна Келли.
04:38
I'm willing to bet you haven't heard
of most of their names.
of most of their names.
101
266910
3188
Я готов поспорить, что вы
не слышали большинства их имён.
не слышали большинства их имён.
04:42
Amazing people, fantastic achievements,
but they're not famous.
but they're not famous.
102
270122
3812
Удивительные люди, небывалые достижения,
но нам они не известны.
но нам они не известны.
04:46
So what if we analyze
these two groups separately --
these two groups separately --
103
274720
2788
Если проанализировать эти
две группы по отдельности:
две группы по отдельности:
04:49
the famous and the non-famous?
104
277532
1525
знаменитости и простые люди,
04:51
What might that tell us?
105
279081
1419
что это нам может дать?
04:52
Take a look.
106
280524
1240
Взгляните.
04:56
Two things leap out at me.
107
284556
1469
Сразу выделилось две закономерности.
04:58
First:
108
286569
1170
Во-первых:
05:00
"John."
109
288106
1198
«Джон».
05:01
(Laughter)
110
289328
1300
(Смех)
05:03
Anyone here named John
should thank your parents --
should thank your parents --
111
291914
3388
Любой из вас с именем Джон
должен благодарить своих родителей...
должен благодарить своих родителей...
05:07
(Laughter)
112
295326
1329
(Смех)
05:08
and remind your kids to cut out
your obituary when you're gone.
your obituary when you're gone.
113
296679
3082
и напомнить своим детям, чтобы они
не писали ваш некролог, когда вы умрёте.
не писали ваш некролог, когда вы умрёте.
05:13
And second:
114
301061
1356
Во-вторых:
05:15
"help."
115
303849
1154
«Помощь».
05:18
We uncovered, many lessons
from lives well-led,
from lives well-led,
116
306524
3465
Мы обнаружили много полезных уроков
из жизни выдающихся людей,
из жизни выдающихся людей,
и эти люди, увековеченные в печати,
могут научить нас многому.
могут научить нас многому.
05:22
and what those people immortalized
in print could teach us.
in print could teach us.
117
310013
2836
05:24
The exercise was a fascinating testament
to the kaleidoscope that is life,
to the kaleidoscope that is life,
118
312873
4738
Наша работа стала доказательством
уникальности калейдоскопа нашей жизни,
уникальности калейдоскопа нашей жизни,
05:29
and even more fascinating
119
317635
2715
и ещё более удивительным
05:32
was the fact that the overwhelming
majority of obituaries
majority of obituaries
120
320374
3068
оказался тот факт, что подавляющее
большинство некрологов
большинство некрологов
05:35
featured people famous and non-famous,
121
323466
2998
было посвящено знаменитостям
и простым людям,
и простым людям,
05:38
who did seemingly extraordinary things.
122
326488
2433
которые совершали похожие
выдающиеся поступки.
выдающиеся поступки.
05:41
They made a positive dent
in the fabric of life.
in the fabric of life.
123
329574
3110
Они внесли огромный вклад в нашу жизнь.
05:44
They helped.
124
332708
1237
Они помогли нам всем.
Прежде, чем вернуться к повседневным
делам, спроси́те себя:
делам, спроси́те себя:
05:46
So ask yourselves as you go
back to your daily lives:
back to your daily lives:
125
334772
2591
05:49
How am I using my talents to help society?
126
337387
2920
«Как я могу применить свои таланты,
чтобы помочь обществу?»
чтобы помочь обществу?»
05:52
Because the most powerful lesson here is,
127
340331
2973
Потому что самый важный урок здесь:
05:55
if more people lived their lives
trying to be famous in death,
trying to be famous in death,
128
343328
4336
если бы больше людей проживали свою
жизнь так, чтобы их помнили после смерти,
жизнь так, чтобы их помнили после смерти,
05:59
the world would be a much better place.
129
347688
2605
мир стал бы намного лучше.
06:03
Thank you.
130
351062
1169
Спасибо.
06:04
(Applause)
131
352255
2848
(Аплодисменты)
ABOUT THE SPEAKER
Lux Narayan - EntrepreneurLux Narayan is a perpetual learner of various things -- from origami and molecular gastronomy to stand-up and improv comedy.
Why you should listen
Lakshmanan aka Lux Narayan mans the helm of Unmetric, a social media intelligence company that helps digital marketers, social media analysts, and content creators harness social signals to track and analyze competitive content and campaigns, and to create better content and campaigns of their own.
Prior to founding Unmetric, Narayan was a co-founder at Vembu Technologies, an online data backup company. He also helped found and volunteered at ShareMyCake, a non-profit started by his wife that focuses on encouraging children to use their birthdays to channel monetary support towards a cause of their choosing.
As Unmetric's CEO, he leads a team of 70 people distributed across the company's operations in Chennai and New York City.
Outside of work, he is a perpetual learner of various things -- from origami and molecular gastronomy to stand-up and improv comedy. He enjoys reading obituaries and other non-fiction and watching documentaries with bad ratings. Narayan makes time every year for trekking in the Himalayas or scuba diving in tropical waters, and once he learns to fly, he hopes to spend more time off land than on it.
Lux Narayan | Speaker | TED.com