تخيل اذا تمكنت من تسجيل حياتك- - كل ما قلته، و كل ما فعلته محفوظ في ذاكره مثاليه مخزنه و رهن اشارتك، فيمكنك العوده بالزمن للوراء لتجد لحظات لا تنسى، و تعيد استرجاعها، وتغربل خلال آثار من الزمن و تكتشف أنماط في حياتك الخاصة التي لم تكتشفها من قبل. حسنا، هذه بالضبط الرحلة التي بدأتها عائلتي منذ خمس سنوات و نصف. هذه زوجتي و المتعاونه معي، روبال. و في هذا اليوم، في هذه اللحظة، دخلنا الى المنزل حاملين طفلنا الأول، طفلنا الرضيع الجميل. و دخلنا الى منزل يملك نظام خاص جدا لتسجيل الفيديوهات المنزلية
Imagine if you could record your life -- everything you said, everything you did, available in a perfect memory store at your fingertips, so you could go back and find memorable moments and relive them, or sift through traces of time and discover patterns in your own life that previously had gone undiscovered. Well that's exactly the journey that my family began five and a half years ago. This is my wife and collaborator, Rupal. And on this day, at this moment, we walked into the house with our first child, our beautiful baby boy. And we walked into a house with a very special home video recording system.
(فيديو) رجل: حسنا.
(Video) Man: Okay.
ديب روي: هذه اللحظة و الاف اللحظات الأخرى الخاصة لدينا، التقطت في منزلنا لأنه في كل غرفة في منزلنا، اذا نظرت للأعلى، سترى كاميرا و مايكرفون، و اذا نظرت الى الأسفل، ستحصل على منظور علوي للغرفه. هذه غرفة المعيشه خاصتنا، غرفة الطفل، المطبخ، غرفة الطعام و باقي أنحاء المنزل. و كل هذه تخزن في قرص مصفوف و التي صممت للتسجيل المستمر. فها هنا نحن نمر سريعا على يوم في منزلنا حيث ننتقل من صباح مشرق الى مساء متوهج و أخيرا، انطفاء الأضواء معلنة نهاية اليوم. خلال فترة ثلاث سنوات، سجلنا نحو ثمان الى عشر ساعات، مما شكل ما يقارب ربع مليون ساعة و من مقاطع صوتيه و مرئية متعددة المسارات.
Deb Roy: This moment and thousands of other moments special for us were captured in our home because in every room in the house, if you looked up, you'd see a camera and a microphone, and if you looked down, you'd get this bird's-eye view of the room. Here's our living room, the baby bedroom, kitchen, dining room and the rest of the house. And all of these fed into a disc array that was designed for a continuous capture. So here we are flying through a day in our home as we move from sunlit morning through incandescent evening and, finally, lights out for the day. Over the course of three years, we recorded eight to 10 hours a day, amassing roughly a quarter-million hours of multi-track audio and video.
فأنتم تنظرون الأن الى مقطع مما هو حتى الأن أكبر مجموعه تسجيلات فيديو في التاريخ. (ضحك) و ما تمثله هذه البيانات لأسرتنا على المستوى الشخصي، كان له كبير الأثر، و لازلنا نتعلم قيمته. لحظات لا تعد من اللحظات الطبيعية العفوية، لحظات غير مصطنعة، التقطت هناك، و لقد بدأنا نتعلم كيف نكتشفها و نجدها،
So you're looking at a piece of what is by far the largest home video collection ever made. (Laughter) And what this data represents for our family at a personal level, the impact has already been immense, and we're still learning its value. Countless moments of unsolicited natural moments, not posed moments, are captured there, and we're starting to learn how to discover them and find them.
و لكن هنالك أيضا سبب علمي كان الدافع وراء هذا المشروع، و الذي كان استخدام كل هذه البيانات الطولية الطبيعية لفهم العملية التي يتعلم بها الطفل اللغة- - و كون هذا الطفل ابني. و هكذا و مع اتخاذ العديد من الاحتياطات لحفظ الخصوصية لحماية كل من هو مسجل في هذه البيانات، جعلنا عناصر من البيانات متوفرة لدى فريق البحث الأهل للثقة في MIT لكي نتمكن من استخراج أنماط في هذه المجموعة الهائلة من البيانات، لمحاولة فهم تأثير البيئات الاجتماعية في تعلم و إكتساب اللغة. فنحن نشاهد هنا واحدة من أوائل الأشياء التي بدأنا بها. هذه أنا و زوجتي نعد الافطار في المطبخ. و بينما ننتقل في المكان و الزمان، نمط حياة تقليدي جدا في المطبخ.
But there's also a scientific reason that drove this project, which was to use this natural longitudinal data to understand the process of how a child learns language -- that child being my son. And so with many privacy provisions put in place to protect everyone who was recorded in the data, we made elements of the data available to my trusted research team at MIT so we could start teasing apart patterns in this massive data set, trying to understand the influence of social environments on language acquisition. So we're looking here at one of the first things we started to do. This is my wife and I cooking breakfast in the kitchen, and as we move through space and through time, a very everyday pattern of life in the kitchen.
من أجل تحويل هذه الصورة المعتمة من 90.000 ساعة من الفيديو الى شئ يمكننا البدء في رؤيته، نعتمد على التحليل الحركي لاستخراج، بينما نحن ننتقل في الوقت و الزمن، ما نسميه ديدان المكان و الزمن. و قد أصبح هذا جزء من دليلنا الإرشادي لنتمكن من رؤية و ملاحظة أماكن النشاط في البيانات و معها، تتبع نمطها، على وجه الخصوص، عندما تنقل ابني في أرجاء المنزل، لكي نركز على جهودنا في مجال النسخ، كل الأحاديث التي كونت البيئة المحيطة بابني-- كل الكلمات التي سمعها مني، من زوجتي، أو المربية، و على مرور الوقت، الكلمات التي بدأ يكونها. فاذن مع هذه التكنولوجيا، و هذه البيانات و القدرة على نسخ الحديث بمساعدة الالات، تمكنا الآن من نسخ أكثر من سبعة ملايين كلمة من الحديث الدائر في المنزل. و مع هذا، دعوني اخذكم معي الان لجولة أولية في البيانات
In order to convert this opaque, 90,000 hours of video into something that we could start to see, we use motion analysis to pull out, as we move through space and through time, what we call space-time worms. And this has become part of our toolkit for being able to look and see where the activities are in the data, and with it, trace the pattern of, in particular, where my son moved throughout the home, so that we could focus our transcription efforts, all of the speech environment around my son -- all of the words that he heard from myself, my wife, our nanny, and over time, the words he began to produce. So with that technology and that data and the ability to, with machine assistance, transcribe speech, we've now transcribed well over seven million words of our home transcripts. And with that, let me take you now for a first tour into the data.
فأنتم كلكم، أنا متأكد شاهدتم مقاطع الفيديو بتقنية " الزمن الفاصل" حيث تزهر الزهرة عندما تزيد سرعة الزمن. أحب أن تختبروا الان ازهار شكل الكلام. كان ابني، مباشرة بعد عيد ميلاده الأول، يقول "جاجا" ليعني الماء و على مر السنة التالية، تمكن ببطء من تقريب نطق الكلمة بالطريقة الصحيحة "ماء". فالان سوف نحلق في السنة الاولى في فترة 40 ثانية. لا يوجد فيديو هنا، لكي تركزوا على الصوت، و الصوتيات، لمسار من نوع جديد: من "جاجا" الى "ماء"
So you've all, I'm sure, seen time-lapse videos where a flower will blossom as you accelerate time. I'd like you to now experience the blossoming of a speech form. My son, soon after his first birthday, would say "gaga" to mean water. And over the course of the next half-year, he slowly learned to approximate the proper adult form, "water." So we're going to cruise through half a year in about 40 seconds. No video here, so you can focus on the sound, the acoustics, of a new kind of trajectory: gaga to water.
"تسجيل صوتي": طفل:جاجاجاجاجاجا جاجا جاجا جاجا جوجا جوجا جوجا وادا جاجا جاجا جوجا جاجا وادى جوجا جوجا ماء ماء ماء ماء ماء ماء ماء ماء ماء
(Audio) Baby: Gagagagagaga Gaga gaga gaga guga guga guga wada gaga gaga guga gaga wader guga guga water water water water water water water water water.
ديب روي: لقد تمكن منها، أليس كذلك.
DR: He sure nailed it, didn't he.
(تصفيق)
(Applause)
فاذن هو لم يتعلم كيف ينطق "ماء". ففي فترة 24 شهرا، خلال السنتين الأوائل، والتي ركزنا عليهما هذه خارطة لكل كلمة تعلمها وفقا للتسلسل الزمني. و لأنه لدينا النص كاملا، حددنا كل الكلمات ال 503 و التي تعلم نطقها مع سنته الثانية. لقد بدأ الكلام مبكرا. و عندما بدأنا نحلل السبب. لماذا ولدت كلمات قبل البعض الاخر؟ كانت هذه أولى النتائج و التي نتجت من دراستنا قبل حوالي السنة. و التي فاجأتنا فعلا. طريقة تفسير هذا التخطيط الذي يبدو سهلا و الذي يشير عموديا الى مدى صعوبة نطق الكلام و الذي يعتمد على طول الكلمة المنطوق بها. و المحور العمودي هو الزمن.
So he didn't just learn water. Over the course of the 24 months, the first two years that we really focused on, this is a map of every word he learned in chronological order. And because we have full transcripts, we've identified each of the 503 words that he learned to produce by his second birthday. He was an early talker. And so we started to analyze why. Why were certain words born before others? This is one of the first results that came out of our study a little over a year ago that really surprised us. The way to interpret this apparently simple graph is, on the vertical is an indication of how complex caregiver utterances are based on the length of utterances. And the [horizontal] axis is time.
و كل البيانات، نظمت تبعا للبيانات التالية: كل مرة كان يتعلم كلمة، كنا نسترجع كل العبارات التي كان قد سمعها التي تضمنت هذه الكلمة و كنا نحسب الطول النسبي لتلك الألفاظ و ما وجدناه كانت الظاهرة المثيره للاهتمام، بأن لغة الراعي كانت تتنازل الى الحد الأدنى، مما جعل اللغة أبسط ما يكون، و ثم تتصاعد تدريجيا الى الصعوبة مجددا. و الشئ المدهش كان هذه النقلة، هذا الانحدار، توافق بدقة انه و عند ولادة كل كلمة-- كلمة بعد كلمة ، و بطريقة منظمة. مما يدل أن الثلاث رعاة الأساسيين-- أنا، زوجتي و المربية-- كنا بانتظام ، و اعتقد، باطنيا نحد من لغتنا لنتقابل معه عند ولادة كل كلمة من كلماته و نأخذه برفق الى لغة أكثر تعقيدا. و اثار هذا-- كثيرة! و لكن احداها و أحب أن أوضحها، انه هناك العديد من حلقات التغذية الإرتجاعية المذهلة. بالطبع، ابني يتعلم من بيئته اللغوية، و لكن هذه البيئة تتعلم منه أيضا هذه البيئة، أيها الجمهور، هي في حلقات الرد الضيقة و التي تكون نوعا من السقالة و التي لم تكن ملحوظة قبل هذا.
And all of the data, we aligned based on the following idea: Every time my son would learn a word, we would trace back and look at all of the language he heard that contained that word. And we would plot the relative length of the utterances. And what we found was this curious phenomena, that caregiver speech would systematically dip to a minimum, making language as simple as possible, and then slowly ascend back up in complexity. And the amazing thing was that bounce, that dip, lined up almost precisely with when each word was born -- word after word, systematically. So it appears that all three primary caregivers -- myself, my wife and our nanny -- were systematically and, I would think, subconsciously restructuring our language to meet him at the birth of a word and bring him gently into more complex language. And the implications of this -- there are many, but one I just want to point out, is that there must be amazing feedback loops. Of course, my son is learning from his linguistic environment, but the environment is learning from him. That environment, people, are in these tight feedback loops and creating a kind of scaffolding that has not been noticed until now.
و لكن هذا بالنظر الى محتوى الكلام. ماذا عن المحتوى البصري؟ نحن ننظر الى-- تخيلوا و كأنه مجسم دمى لمنزلنا. أخذنا هذه الكاميرات ذات أعين السمكة الدائرية، و أضفنا بعض التعديلات البصرية، و عندها نستطيع اظهاره على شكل ثلاثي الأبعاد. فمرحبا بكم فب منزلي. هذه هي اللحظة ، و التي التقطت من خلال عدة كاميرات. و السبب وراء هذا هو تكوين ألة مطلقة للذاكرة، حيث يمكن العودة و التحليق في المكان ثم اعادة الحياة الى النظام. ما سأقوم بفعله أن أعطيكم منظور مسرع في 30 دقيقة، مجددا، من الحياة في غرفة المعيشة. هذا أنا و ابنى على الأرض. و هناك محللات للفيديو تتابع حركتنا. ابني يخلف حبرا أحمر، و أن أخلف حبرا أخضر. نحن الان على الأريكة، ننظر الى خارح النافذه الى السيارات المتحركة. و أخبرا ابني يلعب بلعبة متحركة لوحده.
But that's looking at the speech context. What about the visual context? We're not looking at -- think of this as a dollhouse cutaway of our house. We've taken those circular fish-eye lens cameras, and we've done some optical correction, and then we can bring it into three-dimensional life. So welcome to my home. This is a moment, one moment captured across multiple cameras. The reason we did this is to create the ultimate memory machine, where you can go back and interactively fly around and then breathe video-life into this system. What I'm going to do is give you an accelerated view of 30 minutes, again, of just life in the living room. That's me and my son on the floor. And there's video analytics that are tracking our movements. My son is leaving red ink. I am leaving green ink. We're now on the couch, looking out through the window at cars passing by. And finally, my son playing in a walking toy by himself.
و الان نجمّد الحركة، ثلاثين دقيقة، نحن نحول الزمن الى محور عمودي، و ننتقل الى منظور و هذه الاثار التفاعلية التي تركناها خلفنا. و نرى هذه الاشكال المدهشة-- و هذه العقد الصغيرة، من لونين مختلفين نسميها بالنقط الاجتماعية الساخنة الخيط الذي على شكل دوامة نسميه نقطة ساخنة و نعتقد أنها تؤثر على طريقة تعلم الكلام. ما نود أن نفعله هو أن نفهم التفاعل بين هذه الأنماط و اللغة التي يتعرض لها ابني لنرى اذا كان بامكاننا التنبؤ بكيفية تأثير هيكل الكلمات عند سماعها على تعلمها -- أو بمعنى اخر، العلاقة بين الكلمات و معنى هذه الكلمات في الواقع.
Now we freeze the action, 30 minutes, we turn time into the vertical axis, and we open up for a view of these interaction traces we've just left behind. And we see these amazing structures -- these little knots of two colors of thread we call "social hot spots." The spiral thread we call a "solo hot spot." And we think that these affect the way language is learned. What we'd like to do is start understanding the interaction between these patterns and the language that my son is exposed to to see if we can predict how the structure of when words are heard affects when they're learned -- so in other words, the relationship between words and what they're about in the world.
فاذا هذه طريقة تعاملنا مع هذه المسألة في هذا الفيديو، مجددا، يجري تتبع أثر ابني انه يخلف حبرا أحمر. و هذه المربية عند الباب.
So here's how we're approaching this. In this video, again, my son is being traced out. He's leaving red ink behind. And there's our nanny by the door.
(فيديو) المربية: أتريد ماء؟ (الطفل:ااااااااا) المربية: حسنا. (الطفل: اااااا)
(Video) Nanny: You want water? (Baby: Aaaa.) Nanny: All right. (Baby: Aaaa.)
ديب روي: تقدم المربية له الماء، و ها هما الأثران يذهبان الى المطبخ لاحضار الماء. و ما فعلناه أننا استعملنا كلمة "ماء" لنوسم هذه اللحظة، هذه اللحظة من النشاط. و الان نستعمل قوة البيانات و نأخذ كل مرة سمع فيها ابني كلمة "ماء" و محتوى الكلام الذي رأى فيها هذه الكلمة، و نستعملها للتغلغل داخل الفيديو و نجد كل أثر على نشاط والذي تزامن مع "الماء" و الذي تخلفه هذه البيانات هو ما يشبه المنظر الطبيعي. نسمي هذه مسطحات لغوية. هذا هو المسطح اللغوي لكلمة "ماء"، و تجدون أن أغلب النشاط موجود بالمطبخ. حيث هذه القمم الكبيرة على اليسار. و على النقيض، نستطيع أن نفعل هذا مع أي كلمة. نستطيع أن نأخذ كلمة " الى اللقاء" أي "مع السلامة". و نرى أن التركيز انتقل الى مدخل المنزل. و نرى ، كلما يمكنكم أن تتوقعوا، تباين في المسطح حيث كلمة "الى اللقاء" تنطق بطريقة أكثر تنظيما، فنحن نستخدم هذه الأشكال لنبدأ بالتنبؤ ترتيب اكتساب اللغة، و هذا عمل مستمر الان
DR: She offers water, and off go the two worms over to the kitchen to get water. And what we've done is use the word "water" to tag that moment, that bit of activity. And now we take the power of data and take every time my son ever heard the word water and the context he saw it in, and we use it to penetrate through the video and find every activity trace that co-occurred with an instance of water. And what this data leaves in its wake is a landscape. We call these wordscapes. This is the wordscape for the word water, and you can see most of the action is in the kitchen. That's where those big peaks are over to the left. And just for contrast, we can do this with any word. We can take the word "bye" as in "good bye." And we're now zoomed in over the entrance to the house. And we look, and we find, as you would expect, a contrast in the landscape where the word "bye" occurs much more in a structured way. So we're using these structures to start predicting the order of language acquisition, and that's ongoing work now.
في مختبري: و الذي نشاهده الان، في MIT-- هذا هو في مختبر وسائط الإعلام. وقد أصبحت هذه طريقتي المفضلة لتحليل الفيديو لأي فراغ. ثلاث من الأشخاص الأساسيين في هذا المشروع، فيليب دي كامب، روني كوبات، و براندون روي هم في الصورة الان كان فيليب مشارك فاعل ، كل هذه التصورات التي تشاهدونها و مايكل فليشمان كان طالب دكتوراه اخر في مختبري و الذي عمل معي في تحليل هذه الفيديوهات المنزليه ، قد توصل الى هذه الملاحظه: آنه " الطريقه التي نحلل بها كيفيه اتصال اللغه بالآحداث و التي تمثل عنصر مشتركا للغه، نفس هذه الفكره يمكن استخلاصها من منزلك، يا ديب، ، يمكننا آن نطبقه على عالم وسائل الاعلام العامة" ، هكذا اتخذت جهودنا مسلكا آخر غير متوقع.
In my lab, which we're peering into now, at MIT -- this is at the media lab. This has become my favorite way of videographing just about any space. Three of the key people in this project, Philip DeCamp, Rony Kubat and Brandon Roy are pictured here. Philip has been a close collaborator on all the visualizations you're seeing. And Michael Fleischman was another Ph.D. student in my lab who worked with me on this home video analysis, and he made the following observation: that "just the way that we're analyzing how language connects to events which provide common ground for language, that same idea we can take out of your home, Deb, and we can apply it to the world of public media." And so our effort took an unexpected turn.
فكر في وسائل الإعلام كموفر للأرضية المشتركه و لديك آنت الوصفه لاخذ هذه الفكره الى مستوى آخر. بدأنا نحلل محتوى التلفزيون مستخدمين نفس المبادئ-- حللنا بنية الحدث لإشارة تلفزيونية -- حلقات مسلسلات، إعلانات تجارية ، كل المكونات التي تكون بنية الحدث. و نحن الآن، بوجود أطباق استقبال، نستقطب البيانات و نحللها جزء كبير من التلفاز الذي يشاهد في الولايات المتحدة. ، لا يتوجب عليك اليوم توصيل غرف المعيشة بميكرفونات للحصول على الاحاديث التي تدور بين الناس، ليس عليك سوى ان تعتمد على المعلومات المتوفرة من وسائط الاعلام الاجتماعي.
Think of mass media as providing common ground and you have the recipe for taking this idea to a whole new place. We've started analyzing television content using the same principles -- analyzing event structure of a TV signal -- episodes of shows, commercials, all of the components that make up the event structure. And we're now, with satellite dishes, pulling and analyzing a good part of all the TV being watched in the United States. And you don't have to now go and instrument living rooms with microphones to get people's conversations, you just tune into publicly available social media feeds.
و هكذا استقطبنا حوالي ثلاثة مليارات تعليق في الشهر. و بعدها يحدث السحر. لديك بنية الحدث، الارضية المشتركة و التي تدور حولها الكلمات، تآتي من محتوى بث التلفاز. فتحصل على النقاشات ، التي تدور حول هذه المواضيع. و من خلال التحليل الدلالي-- و هذه، في الحقيقة ، بيانات حقيقية التي تنظرون اليها من تحليلنا للبيانات-- كل خط اصفر يظهر رابطا يكون بين تعليق في الفراغ و جزء من بنية الحدث تاتي من اشارة التلفاز. و نفس هذه الفكرة الآن يمكن انشائها و نحصل على هذا ال"مسطح اللغوي"، و الفرق ان الكلمات لا تجمع الآن في غرفة المعيشة. بالمقابل، المحتوى، الانشطة المشتركة، هي المحتوى في التلفاز الذي يحرك هذه المحادثات. و ناطحات السحاب هذه، التي نراها الآن، هي تعليقات مربوطة بمحتوى التلفاز. نفس الفكرة، و لكن بالنظر الى ديناميكية التواصل في محيط مختلف تماما.
So we're pulling in about three billion comments a month, and then the magic happens. You have the event structure, the common ground that the words are about, coming out of the television feeds; you've got the conversations that are about those topics; and through semantic analysis -- and this is actually real data you're looking at from our data processing -- each yellow line is showing a link being made between a comment in the wild and a piece of event structure coming out of the television signal. And the same idea now can be built up. And we get this wordscape, except now words are not assembled in my living room. Instead, the context, the common ground activities, are the content on television that's driving the conversations. And what we're seeing here, these skyscrapers now, are commentary that are linked to content on television. Same concept, but looking at communication dynamics in a very different sphere.
، هكذا ، في الاساس، ، عوضا عن، على سبيل المثال، قياس المحتوى معتمدا علي عدد المشاهدين، يعطينا هذا البيانات الرئيسية للنظر الى خصائص الارتباط والمشاركة للمحتوى. و كما نستطيع ان ناخذ نظرة على تعليقات الدورات و الديناميكية في العائلة ، نستطيع الآن آن نوسع نفس المفاهيم و النظر الى مجموعات اكبر من الناس. هذه مجموعة فرعية من البيانات من قاعدة بياناتنا ٥٠،٠٠٠ فقط من بضعة ملايين -- و الرسم البياني الذي يربطهم من خلال مصادر متوفرة بشكل عام. ، ان وضعتهم في مسطح واحد، ، في مسطح آخر حيث يكون المحتوى فاذن لدينا البرامج و البرامج المساندة و الدعايات التجارية، ، كل الروابط التي تربطهم سوية ، التي تكون الرسم البياني للمحتوى. و ايضا البعد الثالث المهم. كل رابط من هذه الروابط التي ترونها المقدمة هنا هي علاقة فعلية كونت بين شئ قاله شخص ، بين قطعة من محتوى. ، الآن ، مجددا، لدينا عشرات الملايين من الروابط و الذي يعطينا النسيج الرابط الذي يربط البيان الاجتماعي و كيف يربطون بالمحتوى. و الآن نستطيع آن نبدا ببحث البنية بطرق مثيرة للاهتمام.
And so fundamentally, rather than, for example, measuring content based on how many people are watching, this gives us the basic data for looking at engagement properties of content. And just like we can look at feedback cycles and dynamics in a family, we can now open up the same concepts and look at much larger groups of people. This is a subset of data from our database -- just 50,000 out of several million -- and the social graph that connects them through publicly available sources. And if you put them on one plain, a second plain is where the content lives. So we have the programs and the sporting events and the commercials, and all of the link structures that tie them together make a content graph. And then the important third dimension. Each of the links that you're seeing rendered here is an actual connection made between something someone said and a piece of content. And there are, again, now tens of millions of these links that give us the connective tissue of social graphs and how they relate to content. And we can now start to probe the structure in interesting ways.
فاننا، على سبيل المثال ، تعقبنا المسار لجزء من المحتوى ، التي تدفع احدهم ليعلق عليها، و من ثم نتبع اين تذهب هذه التعليقات، ، من ثم ننظر الى الرسم البياني الاجتماعي الذي نشط ثم نتبعه لنرى العلاقة بين الرسم البياني الاجتماعي و المحتوى، بنية مثيرة للاهتمام تبدا بالظهور. نسمي هذا زمرة مساعدة للنظر، غرفة معيشة إفتراضية اذا شئتم . ، هناك ديناميكيات مثيرة للدهشة عند التشغيل . انها ليست احادية الاتجاه. جزء من المحتوى، حدث، يدفع احدهم للكلام. يتحدثون مع اناس آخرين و الذي يدفع بهذه السلوك المتلاحق في وسائل الاعلام ، تتكون لديك هذه الدورات و التي تدفع السلوك العام.
So if we, for example, trace the path of one piece of content that drives someone to comment on it, and then we follow where that comment goes, and then look at the entire social graph that becomes activated and then trace back to see the relationship between that social graph and content, a very interesting structure becomes visible. We call this a co-viewing clique, a virtual living room if you will. And there are fascinating dynamics at play. It's not one way. A piece of content, an event, causes someone to talk. They talk to other people. That drives tune-in behavior back into mass media, and you have these cycles that drive the overall behavior.
مثال آخر-- مختلف جدا-- شخص آخر في قاعدة بياناتنا-- ، نحن نجد على الاقل مئات، ان لم يكن الآلاف من هذه. اعطينا هذا الشخص اسم. انه ناقد اعلامي ،مناصر للهواة وللذاتية و الذي لديه معدل معين. فالكثير من الناس يتبعون هذا الشخص--مؤثر جدا-- و لديهم ميل للحديث عن ما يعرض على التلفاز. فاذن هذا الشخص هو صلة وصل رئيسية لوصل وسائل الاعلام و الاعلام الاجتماعي مع بعض.
Another example -- very different -- another actual person in our database -- and we're finding at least hundreds, if not thousands, of these. We've given this person a name. This is a pro-amateur, or pro-am media critic who has this high fan-out rate. So a lot of people are following this person -- very influential -- and they have a propensity to talk about what's on TV. So this person is a key link in connecting mass media and social media together.
مثال اخير من هذه البيانات: احيانا يكون جزء من المحتوى هو المميز فاذا رجعنا الى هذا الجزء من المحتوى، كلمة الرئيس اوباما لحزب الاتحاد و الذي كان بضعة اسابيع مضت، و انظروا الى ما وجدناه في نفس مجموعة البيانات، و في نفس المقياس، خصائص الوصل لهذا الجزء من المحتوى لافتة للنظر حقا. أمة تنفجر في المحادثات في الوقت الحقيقي ردا على ما يدور في البث. وبطبيعة الحال ، من خلال كل من هذه الخطوط تتدفق لغة غير منظمة. ويمكننا أن نفحص ، نحصل على نبض حقيقي لكل الامة، احساس حقيقي من التفاعلات الاجتماعية في الدوائر المختلفة في الرسم البياني الاجتماعي و التي تنشط بالمحتوى.
One last example from this data: Sometimes it's actually a piece of content that is special. So if we go and look at this piece of content, President Obama's State of the Union address from just a few weeks ago, and look at what we find in this same data set, at the same scale, the engagement properties of this piece of content are truly remarkable. A nation exploding in conversation in real time in response to what's on the broadcast. And of course, through all of these lines are flowing unstructured language. We can X-ray and get a real-time pulse of a nation, real-time sense of the social reactions in the different circuits in the social graph being activated by content.
فاذا، و للتلخيص، الفكرة هي: كلما زاد العالم من ناحية معدات و لدينا امكانيات لنجمع و نصل النقاط بين ما يقوله الناس والسياق الذي يقولونه فيه، ما سيظهر هو المقدرة على رؤية بنيات ، محركات اجتماعية جديدة و التي لم ترى من قبل. انه مثل صنع ميكروسكوب او تلسكوب و الكشف عن بنيات جديدة حول سلوكنا حول التواصل. و اظن ان العقبات هنا كبيرة، سواء كان للعلوم للتجارة، او الحكومة، او ربما اكثر من اي شئ، لنا كافراد
So, to summarize, the idea is this: As our world becomes increasingly instrumented and we have the capabilities to collect and connect the dots between what people are saying and the context they're saying it in, what's emerging is an ability to see new social structures and dynamics that have previously not been seen. It's like building a microscope or telescope and revealing new structures about our own behavior around communication. And I think the implications here are profound, whether it's for science, for commerce, for government, or perhaps most of all, for us as individuals.
و الان لنعود الى ابني، عندما كنت احضر لهذه المحاضرة ، كان ينظر من وراء كتفي، و اريته مقاطع الفيديو التي كنت ساريكم لها اليوم، و طلبت اذنه للنشر-- و وافق. ثم واصلت بالشرح، "آلن يكون رائعا، كل هذه البيانات، و التسجيلات ، سوف اسلمها لك و لاختك"، ، التي ولدت بعد سنتين. "و ستتمكنون من العودة اليها، و تعيشون هذه اللحظات مجددا ، التي لن يمكنكم بذاكرتكم البيولوجية تذكرها، كما يمكن ان تتذكروها الآن." و سكت لبرهة. ، فكرت "ماذا دهاني؟ انه في الخامسة من عمره، لن يتمكن من فهم هذا." ، بينما راودتني هذه الفكرة، نظر الي و قال ، "اذا عندما اكبر، استطيع ان اعرض هذا لابنائي؟" ، فكرت:" يا الهي، ان هذا عميق فعلا."
And so just to return to my son, when I was preparing this talk, he was looking over my shoulder, and I showed him the clips I was going to show to you today, and I asked him for permission -- granted. And then I went on to reflect, "Isn't it amazing, this entire database, all these recordings, I'm going to hand off to you and to your sister" -- who arrived two years later -- "and you guys are going to be able to go back and re-experience moments that you could never, with your biological memory, possibly remember the way you can now?" And he was quiet for a moment. And I thought, "What am I thinking? He's five years old. He's not going to understand this." And just as I was having that thought, he looked up at me and said, "So that when I grow up, I can show this to my kids?" And I thought, "Wow, this is powerful stuff."
فاريد ان اترككم بلحظة اخيرة من عائلتنا هذه اول مرة قام بها ابني بخطو اكثر من خطوتين مرة واحدة-- التقطت في فيلم. و اريد بالفعل التركيز على شئ بينما آخذكم خلاله. انها بيئة عشوائية : حياة طبيعية. امي في المطبخ ، تطهو، و من دون كل الاماكن، البهو، ادركت انه على وشك فعلها، على وشك ان يخطو اكثر من خطوتين. و كما تسمعوني اشجعه، مدركا ما كان يحدث، ثم حدث السحر. استمعوا جيدا بعد خطوه ثلاث خطوات، يدركه هو ايضا ان شيئا ساحرا يحدث. و اكثر ردود الفعل اثارة يحدث، و يشهق، ، يهمس "يالهي" و دون أن أشعر، رددت نفس الكلمة. فهيا نطير بالزمن الى الوراء الى هذه اللحظة الفريدة.
So I want to leave you with one last memorable moment from our family. This is the first time our son took more than two steps at once -- captured on film. And I really want you to focus on something as I take you through. It's a cluttered environment; it's natural life. My mother's in the kitchen, cooking, and, of all places, in the hallway, I realize he's about to do it, about to take more than two steps. And so you hear me encouraging him, realizing what's happening, and then the magic happens. Listen very carefully. About three steps in, he realizes something magic is happening, and the most amazing feedback loop of all kicks in, and he takes a breath in, and he whispers "wow" and instinctively I echo back the same. And so let's fly back in time to that memorable moment.
(فيديو} ديب روي: مرحبا تعال الى هنا. هل يمكنك فعلها؟ يا الهي. هل يمكنك فعلها؟ الطفل: نعم. ديب روي: آمي، انه يمشي.
(Video) DR: Hey. Come here. Can you do it? Oh, boy. Can you do it? Baby: Yeah. DR: Ma, he's walking.
(ضحك)
(Laughter)
(تصفيق)
(Applause)
ديب روي: شكرا لكم
DR: Thank you.
(تصفيق)
(Applause)