TEDGlobal 2010
Eric Berlow: Simplifying complexity
Eric Berlow: Karmaşa sadeliğe nasıl öncülük eder
Filmed:
Readability: 4.8
1,361,116 views
Çevrebilimci Eric Berlow karmaşık sistemlerle karşılaştığında kendini kaybetmez. Daha fazla bilginin daha iyi, daha basit çözümü getireceğini biliyor. Büyük sorunları parçalamak için ipuçlarını ve hileleri tasvir ederken, Afganistan'daki Amerikan stratejisi üzerine yorucu veri grafiğini birkaç temel noktaya ayrıştırıyor.
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 bio
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Do you ever feel completely overwhelmed
0
0
2000
Karmaşık bir problem ile karşılaştığınızda
00:17
when you're faced with a complex problem?
1
2000
3000
kendinizi hiç tamamen tükenmiş hissettiğiniz mi?
00:20
Well, I hope to change that in less than three minutes.
2
5000
3000
Bunu üç dakika içinde değiştirmeyi ümit ediyorum.
00:23
So, I hope to convince you that complex
3
8000
2000
Bu yüzden, karmaşıklığın her zaman çetrefilliye
00:25
doesn't always equal complicated.
4
10000
2000
eşit olmadığına sizi ikna etmeyi ümit ediyorum.
00:27
So for me, a well-crafted baguette, fresh out of the oven,
5
12000
3000
Benim için, iyi hazırlanmış bir baget, fırından çıkmış taze,
00:30
is complex,
6
15000
2000
karmaşıktır, fakat
00:32
but a curry onion green olive poppy cheese bread
7
17000
2000
körili soğan yeşil zeytin haşhaşlı peynirli ekmek
00:34
is complicated.
8
19000
3000
karşıktır.
00:37
I'm an ecologist, and I study complexity. I love complexity.
9
22000
3000
Ben bir çevre bilimciyim ve karmaşıklık üzerine çalışıyorum ve onu seviyorum.
00:40
And I study that in the natural world, the interconnectedness of species.
10
25000
3000
Ve türlerin birbirleri ile olan bağlantısı, doğal dünya üzerine eğitim aldım,
00:43
So here's a food web,
11
28000
2000
Buradaki bir beslenme ağı,
00:45
or a map of feeding links between species
12
30000
2000
ya da Kaliforniya dağlarındaki yükseklerdeki göllerde
00:47
that live in Alpine Lakes in the mountains of California.
13
32000
3000
yaşayan türlerin beslenme bağlarının haritasıdır.
00:50
And this is what happens to that food web
14
35000
2000
Ve bu daha önce yaşamamış olan o bölgeye ait olmayan balıklarla
00:52
when it's stocked with non-native fish that never lived there before.
15
37000
2000
doldurulduğunda besin ağına olan şeydir.
00:54
All the grayed-out species disappear.
16
39000
2000
Bütün gri türler kayboluyor.
00:56
Some are actually on the brink of extinction.
17
41000
2000
Bazıları aslında nesli tükenmenin eşiğinde.
00:58
And lakes with fish have more mosquitos, even though they eat them.
18
43000
3000
Ve balıkların olduğu göllerde daha fazla sinek var, yemelerine rağmen.
01:01
These effects were all unanticipated,
19
46000
2000
Bu etkiler tamamen tahmin edilemez, ve tahmin edilebilirliğini
01:03
and yet we're discovering they're predictable.
20
48000
2000
henüz keşfetmeye çalışıyoruz.
01:05
So I want to share with you a couple key insights
21
50000
2000
Size diğer problemlerede uygulanabilir olan doğa çalışmalarından
01:07
about complexity we're learning from studying nature
22
52000
2000
öğrendiğimiz karmaşıklık hakkında birkaç anlayışı
01:09
that maybe are applicable to other problems.
23
54000
3000
paylaşmak istiyorum.
01:13
First is the simple power of good visualization tools
24
58000
2000
İlk olarak karmaşıklığı çözmeye yarayan görüntü araçlarının
01:15
to help untangle complexity
25
60000
2000
basit gücü ve daha önce düşünmediğiniz soruları
01:17
and just encourage you to ask questions you didn't think of before.
26
62000
3000
size sormaya teşvik etmedir.
01:20
For example, you could plot the flow of carbon
27
65000
3000
Örneğin kurumsal ekosistemdeki kurumsal tedarik zincirinden
01:23
through corporate supply chains in a corporate ecosystem,
28
68000
3000
karbon çevrimini çıkartamazsınız, ya da
01:26
or the interconnections of habitat patches
29
71000
2000
Yosemite Ulusal Park'ındaki nesli tükenmekte olan türler için
01:28
for endangered species in Yosemite National Park.
30
73000
3000
yaşam alanlarının bağlantılarını da çıkartamazsınız.
01:31
The next thing is that if you want to predict
31
76000
2000
Bir sonraki şey ise, bir türün diğer türe olan etkisini
01:33
the effect of one species on another,
32
78000
2000
tahmin etmek isterseniz, eğer sadece o bağlantıya
01:35
if you focus only on that link,
33
80000
2000
odaklanırsanız ve
01:37
and then you black box the rest,
34
82000
2000
sonra geri kalanını ayırırsanız,
01:39
it's actually less predictable
35
84000
2000
bu aslında geri adım atıp, bütün sistemi, türleri, bütün bağlantıları
01:41
than if you step back, consider the entire system -- all the species, all the links --
36
86000
3000
ve bu yerde çoğuna konu olan
01:44
and from that place,
37
89000
2000
etki alanına odaklanmaktan
01:46
hone in on the sphere of influence that matters most.
38
91000
2000
daha az tahmin edilebilir yapar.
01:48
And we're discovering, with our research,
39
93000
2000
Ve araştırmalarımızda keşfettiğimiz,
01:50
that's often very local to the node you care about
40
95000
2000
bir ya da iki derecede önemsediğiniz noktaya
01:52
within one or two degrees.
41
97000
2000
sıklıkla bölgeseldir.
01:54
So the more you step back, embrace complexity,
42
99000
2000
Bu yüzden daha fazla geriye adım atmak, karmaşıklığı benimsemek,
01:56
the better chance you have of finding simple answers,
43
101000
2000
basit cevapları bulmada daha fazla şans demektir,
01:58
and it's often different than the simple answer that you started with.
44
103000
3000
ve başladığınızdaki basit cevaplardan daha farklıdır.
02:02
So let's switch gears and look at a really complex problem
45
107000
3000
Hadi şimdi konuya daha çok odaklanalım ve
02:05
courtesy of the U.S. government.
46
110000
3000
Amerika hükümetinin gerçekten karmaşık bir problemine bakalım.
02:08
This is a diagram of the U.S. counterinsurgency strategy in Afghanistan.
47
113000
3000
Bu Afganistandaki Amerikan karşı ayaklanmasının diyagramıdır.
02:11
It was front page of the New York Times a couple months ago.
48
116000
3000
Bir kaç ay önceki New York Times'ın kapak sayfasıdır --
02:14
Instantly ridiculed by the media
49
119000
2000
karmaşıklaştırılmak adına medya tarafından
02:16
for being so crazy complicated.
50
121000
2000
anında alay konusu olmuştur.
02:18
And the stated goal was to increase popular support
51
123000
2000
Bahsedilen hedef Afganistan hükümeti için
02:20
for the Afghan government.
52
125000
2000
populist desteği arttırmaktı.
02:22
Clearly a complex problem,
53
127000
2000
Net olarak karmaşık bir problem,
02:24
but is it complicated?
54
129000
2000
fakat gerçekten karışık mıydı ?
02:26
Well, when I saw this in the front page of the Times,
55
131000
2000
Times'ın kapağında bunu ilk gördüğümde,
02:28
I thought, "Great. Finally something I can relate to.
56
133000
2000
Dedim ki, "Harika, Sonunda ilişkilendirebileceğim birşey,
02:30
I can sink my teeth into this."
57
135000
2000
buna atlayabilirim."
02:32
So let's do it. So here we go for the first time ever,
58
137000
3000
Hadi yapalım. Şimdi burada ilk kez başlıyorsak,
02:35
a world premiere view of this spaghetti diagram as an ordered network.
59
140000
3000
düzenlenmiş ağ gibi olan bu spagetti diyagramının dünya gösterimi.
02:38
The circled node is the one we're trying to influence --
60
143000
2000
Yuvarlak içine alınmış nokta etkilemeye çalıştığımız olan --
02:40
popular support for the government.
61
145000
2000
hükümet için popülist destektir.
02:42
And so now we can look one degrees, two degrees,
62
147000
2000
Şimdi farklı açılardan bakabiliriz
02:44
three degrees away from that node
63
149000
2000
ve etki alanının dışındaki diyagramın
02:46
and eliminate three-quarters of the diagram outside that sphere of influence.
64
151000
3000
üçte dördünü eliyebiliriz.
02:49
Within that sphere,
65
154000
2000
yuvarlak içinde,
02:51
most of those nodes are not actionable, like the harshness of the terrain,
66
156000
3000
bu noktaların çoğu bölgenin kırıcılığı gibi konu olabilir değildir,
02:54
and a very small minority are actual military actions.
67
159000
3000
ve küçük bir azınlık askeri dava olabilir.
02:57
Most are non-violent and they fall into two broad categories:
68
162000
3000
Çoğu şiddet içermez ve iki farklı kategoriye ayrılır
03:01
active engagement with ethnic rivalries and religious beliefs
69
166000
3000
etnik rekabetle aktif bağlılık ve dinsel inanışlar ve adalet ile
03:04
and fair, transparent economic development
70
169000
2000
hizmet koşulları ve
03:06
and provisioning of services.
71
171000
2000
şefaf ekonomik gelişimdir.
03:08
I don't know about this, but this is what I can decipher from this diagram
72
173000
3000
Bunu bilmiyorum fakat bu 24 saniye içinde bu diyagramdan
03:11
in 24 seconds.
73
176000
2000
çözümleyebilirim.
03:13
When you see a diagram like this, I don't want you to be afraid.
74
178000
2000
Böyle bir diyagram gördüğünüzde, korkmanızı istemiyorum.
03:15
I want you to be excited. I want you to be relieved.
75
180000
3000
Heyacanlanmanızı istiyorum. İçinizin rahat etmesini istiyorum.
03:18
Because simple answers may emerge.
76
183000
2000
Çünkü basit cevaplar gelişebilir.
03:20
We're discovering in nature that simplicity often lies
77
185000
2000
karmaşanın diğer tarafında olan basitliği
03:22
on the other side of complexity.
78
187000
2000
doğada keşfediyoruz.
03:24
So for any problem, the more you can zoom out and embrace complexity,
79
189000
3000
Bu yüzden herhangibir problem için, daha yukarıdan bakmak ve
03:27
the better chance you have of zooming in
80
192000
2000
karmaşayı kucaklamak, daha çok önemsenen basit detaylar üzerine
03:29
on the simple details that matter most.
81
194000
2000
daha fazla yakınlaşmak demektir.
03:31
Thank you.
82
196000
2000
Teşekkür ederim.
03:33
(Applause)
83
198000
3000
(Alkış)
ABOUT THE SPEAKER
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