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.
만약 여러분의 삶을 기록 가능하다고 상상해 보십시오 -- 말하는 모든 것, 행동하는 모든 것들이 여러분 손끝의 완벽한 저장장치 안에 있다면, 여러분들은 과거로 돌아가서 기억할 만 한 순간들을 찾아서 다시 체험할 수도 있고, 또는 시간의 궤적을 샅샅히 살펴봐서 이전에는 찾지 못하고 흘려보냈던 여러분 자신의 삶 속의 패턴을 발견할 수도 있습니다. 음 그건 정확히 저희 가족들이 오년 반 전에 시작한 여행입니다. 여기는 제 아내이자 조력자인, 루팔 입니다. 그리고 이 날, 이 순간에, 우리는 우리 첫 아기, 우리 예쁜 사내아이와 집안으로 걸어들어갔습니다. 매우 특별한 홈 비디오 녹화장비를 가지고 집 안으로 들어갔지요.
(Video) Man: Okay.
(영상) 남자: 좋아.
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.
데브 로이: 이 순간 그리고 우리에게 특별한 수천번의 다른 순간들이 저희 집에서 녹화되었는데 이 집의 모든 방 안에, 위를 올려다보시면, 카메라와 마이크를 보실 수 있고, 아래를 내려다보면, 그 방의 부감풍경을 볼 수 있습니다. 여기는 저희 거실이구요, 아기 침실, 주방, 식당 그리고 나머지 집안입니다. 그리고 이 모든 것들을 연속 녹화를 위해 특별히 제작된 디스크 장치들로 공급합니다. 자 이제 저희 집의 하루로 날아가는데요 해가 밝은 아침부터 불켜진 저녁을 거쳐 결국 불을 끄는 때 까지 이동 해보겠습니다. 삼년이라는 과정 동안, 하루에 8-10 시간 동안 녹화를 했는데, 다중트랙 음향과 영상으로 대략 25만 시간 정도를 모았습니다.
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.
따라서 여러분께서는 사상 최대 규모의 홈비디오 모음집을 보고 계시는 겁니다. (웃음) 그리고 개인적으로 저희 가족을 위해서 이 데이터가 어떻게 보여지든지, 그 영향은 이미 헤아릴 수 없을 정도로 크고, 저희는 여전히 그 가치에 대해 배우고 있는 중입니다. 셀 수 없는 순간들이, 원치 않던 자연스러운 순간들, 포즈를 잡지 않은 순간들이 거기 담겨 있습니다. 그리고 어떻게 그들을 발견하고 찾아내는지에 대해 배워보려 합니다.
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.
하지만 이 프로젝트를 운영하는 또다른 과학적인 이유가 있는데, 그것은 아이가 언어를 배우는 과정에 대해 이해하기 위해 이 자연 대용량 데이터를 이용하는 것입니다. -- 그 아이가 제 아들이구요. 따라서 이 데이터에 녹화된 모든 사람들을 보호하기 위한 많은 개인정보 보호 규정을 두고, 우리는 데이터 요소들을 MIT에 있는 제가 믿을만한 연구팀에 두고 나서 언어 습득에 있어 사회 환경이 주는 영향에 대한 이해에 대해 시도하는, 이 거대한 데이터 덩어리 안에서 패턴을 추출해내는 작업을 시작할 수 있었습니다. 여기서 우리가 가장 처음 시작하려는 걸 보고 있습니다. 여긴 제 아내고, 주방에서 아침을 만들고 있죠. 우리가 주방에서의 매우 일상적인 패턴, 공간과 시간을 통해 움직입니다.
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.
이 불투명한, 9만 시간의 영상을, 우리가 분석을 시작할 수 있는 어떤 것으로 변환 시키기 위해 우리는 공간-시간 벌레 라고 불리는 영상 분석 장치를 이용했는데, 시간과 공간을 통한 우리의 움직임을 끌어내줍니다. 그리고 이건 데이터 속의 어떤 활동을 우리가 살펴볼 수 있도록 해주는 도구가 되었는데요, 그걸 이용해서, 패턴을 추적하는데, 특히, 제 아들이 집안에서 움직이는 장소인데, 그로 하여금 우리는 제 아들 주변 환경에서 일어나는 모든 말들을 받아쓰는데에 집중할 수 있었습니다. 저나 제 아내, 유모로부터 아기가 듣게 되는 모든 말들, 그리고 전 시간을 통틀어 그가 만들어내기 시작한 모든 말들을 말이죠. 그래서 그 기술과 그 데이터 그리고 그 기계적 도움의 능력을 통해, 말하는 것을 받아 적고, 이제는 무려 저희 집 대사집의 단어 수가 7백만 단어가 넘게 받아적혔습니다. 그리고 그걸 가지고, 여러분들을 데이터 속으로 가는 최초의 여행으로 모시겠습니다.
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.
여러분들은 아마, 분명히, 꽃이 피어오르는 장면을 보여주는 고속 영상을 보신 적이 있으실겁니다. 저는 여러분들께 말의 형식이 피어오르는 것을 경험하게 해 드리겠습니다. 제아들이, 첫 돌이 갓 지나서, 물 이라는 뜻으로 "가가" 라고 말 합니다. 그리고 그로부터 반년의 시간이 흐른 뒤에, 서서히 정확하게 어른들 같이 "워터" 라고 말하는 방법을 배웁니다. 자 이제 우리 반년 동안의 시간을 40초 안에 여행 해 보겠습니다. 영상은 없으니, 새로운 종류의 궤적의 음성, 음향에 집중 해 주세요. 가가 에서 워터로.
(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.
(음성) 아기: 가가가가가가 가가 가가 가가 구가 구가 구가 와다 가가 가가 구가 가가 와덜 구가 구가 워터 워터 워터 워터 워터 워터 워터 워터 워터.
DR: He sure nailed it, didn't he.
데브 로이: 녀석이 제대로 해냈습니다. 그렇죠?
(Applause)
(박수)
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.
그는 워터 만 배운 게 아닙니다. 24개월의 과정을 넘어, 처음의 2년에, 저희가 정말로 집중했던건 그 애가 배운 모든 단어들을 시간 순서대로 만든 지도입니다. 그리고 우리는 전체의 대화집을 가지고 있었기에, 그 아이의 두번째 생일 덕에 만드는 것을 배운 503개의 각 단어들을 구분해냈습니다. 그는 말이 빨리 트였죠. 우리는 왜 그런 건지 분석을 시작했습니다. 왜 어떤 단어들은 다른 것들 보다 먼저 태어나는 걸까요? 이것은 우리들을 정말 놀라게 했던, 일년 전 쯤의 연구에서 나온 결과들 중 하나입니다. 간단해보이는 이 그래프를 해석하는 방법은 이 수직 부분에 있는데요 보호자가 말하는 문장의 길이를 기준으로 그 말이 얼마나 복잡한지를 알려줍니다. 세로축은 시간이구요.
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.
그리고 이 모든 데이터가 다음 아이디어를 기준으로 정렬되었는데요: 아들이 단어 하나를 배울 때 마다, 아이가 들은 모든 언어들 중에 그 단어가 포함된 걸 역추적할 수 있게 되어 있습니다. 문장의 길이와의 연관관계에 대해서도 에측 가능하구요. 우리가 발견한 이 신기한 현상은, 보호자의 말이 체계적으로 최소화되면서, 언어를 가능한 한 단순하게 만들고, 그렇게 되면서 다른 한편으론 복잡성은 서서히 증가합니다. 놀라운 점은 그 반동, 그 최소화가, 모든 단어가 만들어질 때 언제나 꼭 따라다닙니다 -- 단어 단어마다, 체계적으로요. 그래서 주로 아이를 보는 저희 셋 -- 저, 제 아내 그리고 유모는 -- 체계적으로 그리고, 제생각엔 아마, 무의식적으로 우리가 하는 말을 재구성을 했는데 아이가 말을 만드는 순간에 다다르게 하고 좀 더 복잡한 언어에 들어갈 수 있도록 하기 위함이었습니다. 또 이것이 함축하는 것은 많이 있죠, 하지만 제가 한가지 지적하고 싶은것은, 정말 훌륭한 피드백 고리가 있어야한다는 것입니다. 물론, 제 아들은 그의 언어적 환경에서 배우고 있었지만, 그 환경도 그에게서 배우고 있었습니다. 그 환경, 사람들은 이 빽빽한 피드백 고리안에 있고 지금까지는 알아차려지 않았던 징검다리와 같은 것을 만들고 있었습니다.
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.
하지만 그것은 그 말이 되어지는 상황을 보고 있었습니다. 시각적인 상황은 어떨까요? 우리는 우리 집을 인형의 집을 잘라만든것으로서 생각한것이 아니었습니다. 우리는 그 원형적인 물고기-눈의 렌즈 카메라를 택했고 약간의 시각적인 교정을 했고 그 다음에는 우리는 삼차원적인 시각의 인생으로 데려올 수 있었습니다. 자 우리가정에 오신것을 환영합니다. 이것은 한 순간입니다. 여러대의 카메라를 가지고 한 순간을 포착한 것이지요. 우리가 이것을 한 이유는 궁극적인 기억장비를 창조하려는 것입니다, 여러분은 과거로 돌아가서 상호작용하도록 주변을 날아다니고 그 다음에는 이 조직 안으로 비디오의 생명을 숨쉽니다. 이제 제가 하려하는 것은 30분의 비디오를 가속시킨 장면입니다. 다시 말하지만, 그것은 거실의 생활입니다. 저것은 저이고 제 아들은 마루에 있습니다. 저것은 비디오 우리의 움직임은 추적하고 있는 것이지요. 저의 아들이 빨간 잉크를 남기고 있고, 저는 녹색의 잉크를 남기고 있습니다. 우리가 이제는 소파에 있습니다, 창밖으로 차가 지나가는 것을 바라보고 있지요. 또 마지막으로, 제 아들이 스스로 걷는 장난감안에서 놀고 있지요.
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.
자 우리는 30분의 그 움직임을 동결시킵니다, 그 시간을 수직의 축 안으로 바꾸고 우리가 방금 남겨놓았던 상호작용의 흔적들을 새로운 화면으로 엽니다. 또 우리는 이 훌륭한 구조들을-- 이 작은 두가지 색깔의 실로된 작은 매듭으로 보는데 우리는 그것을 사회적인 핫스팟이라고 하지요. 나선형의 실은 우리가 솔로 핫 스팟이라고 부르지요. 또 우리가 생각하기로는 이것들이 언어가 습득되는 방법에 영향을 끼칩니다. 우리가 하기를 좋아하는 것은 이 패턴들사이의 상호작용과 제 아들이 노출당했던 그 언어사이에 만약 우리가 단어들이 들렸을때의 구조가 단어들이 습득되는것에 영향을 미치는지 예측할 수 있을지를 관찰하는것을 이해하기 시작하는 것입니다. 그래서 달리 말하자면, 단어들과 그것들이 세계에서 어떤 역할을 하는지 사이의 관계이지요.
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.
자 여기에 우리가 이것에 접근하는 방법이 있습니다. 여기 비디오에서는, 다시금, 제 아들의 윤곽이 잡히고 있습니다. 그는 빨간 잉크를 남기고 있습니다. 또 저기에 우리의 유모가 문옆에 있군요.
(Video) Nanny: You want water? (Baby: Aaaa.) Nanny: All right. (Baby: Aaaa.)
(비디오) 유모: 물좀 줄까? (아기: 아아아) 유모: 좋아 (아기: 아아아)
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.
로이: 그녀가 물을 권합니다 또 물을 가지러 부엌으로 가서 두마리의 벌레를 가지러 갑니다. 우리가 한것은 그 활동의 약간의 순간을 잡기 위해서, 그 단어 "물"을 이용한 것입니다. 자 이제 우리는 그 데이타의 힘을 취해서 저의 아들이 매번 물이라는 단어를 들을때마다 또 그아이가 그것이 말해지는 상황을 보았을때, 또 우리가 그 비디오를 통해 관통하도록 이용해서 물의 상황과 함께 발생하는 모든 활동을 추적해 찾습니다. 또 그 깨어남에 데이타가 남기는 것은 풍경입니다. 우리는 이것을 언어풍경 이라고 부르죠. 이것은 물이라는 단어풍경입니다, 분은 대부분의 활동이 부엌에서 이루어지고 있다는 것을 볼 수 있습니다. 저것은 그 높은 봉우리들이 왼쪽으로 넘어간 것입니다. 대조적으로 보자면, 우리는 것을 어떤 단어로도 할 수 있습니다. "바이"라는 말을 택할 수 있지요 "잘가" 라는 말에서처럼요. 우리는 이제 집의 입구위에서 확대를 시켰습니다. 그래서 여러분들이 기대하시는 것처럼 그 풍경에서 대조를 단어 "바이" 가 더욱더 구조적으로 발생하는 곳에서 대조를 관찰해서 찾았지요. 그래서 우리는 이 구조들을 이용하여 언어 습득의 순서를 예측하는 것을 시작했고 그게 지금 벌어지고 있는 것입니다.
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.
이제는 엠아이티와 결연하고 있는 저의 연구소에는 이것이 그 미디아 연구소에서 찍은것입니다. 이것은 제가 가장 선호하는 방법이 되었습니다. 어떤 장소이든지를 비디오촬영하는것에 대해 말이죠. 이 프로젝트에는 세명의 중요한 사람이 있습니다. 필립 티켐프, 로니 쿠바트 와 브랜든 로이의 사진이 여기 있습니다. 필립은 여러분이 보시는 모든 시각화의 친밀한 합작자입니다. 마이클 플레이쉬멘은 저의 연구실의 다른 박사과정 학생이였는데 그는 저와 함께 이 가정 비디오 분석작업을 했고 그는 다음의 관찰을 했습니다: 우리가 언어가 어떤식으로 언어의 평범한 기반을 제공하는 사건들에 연결을 시키는지 분석하는 방법은 우리가 여러분의 집, 뎁을 택하흔 것과 같은 아이디어이고, 또 우리는 것을 세계의 공중 미디어에 적용할 수 있습니다." 그래서 우리의 노력은 기대하지 않은 전환을 했습니다.
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.
매스 미디어를 생각해 보세요 평범한 기반을 제공하는것 같고 이 아이디어를 전혀 새로운 장소로 옮길 수 있도록 하는 재료를 여러분은 가지고 계십니다. 우리는 똑 같은 원리를 이용하여 텔레비젼의 내용을 분석하기 시작했습니다 쇼의 에피소드들과 광고와 사건의 구조를 만드는 모든 요소들을 티비 시그널의 사건구조를 분석하는 것이지요. 우리는 이제 인공위성 접시를 가지고, 끌어당기고 분석하여 시청이 되고 있는 많은 부분의 텔레비젼을 끌어 당겨서 분석하고 있습니다. 그래서 여러분은 이제 사람들의 대화를 듣기 위해 마이크와 장비를 가지고 거실로 가실 필요가 없습니다. 여러분은 단지 공적으로 이용가능한 소셜 미디어 피드에 채널을 맞추면 됩니다.
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.
그래서 우리는 한달에 3 조의 논평을 끌어들이고 있습니다. 그 다음에는 마술이 벌어집니다. 여러분은 이벤트의 구조를 가지게 되는데 그것은 그 단어에 관한 텔레비젼 피드에서 나오는 평범한 기반에서 나오는 것이죠; 여러분은 그 주제들에 관한 대화를 대하게 되죠; 또 상황 분석을 통해서 이것은 실제로 우리의 데이타 프로세싱에서 여러분이 보고 계시는 건데요, 각 노란 선은 야생에서의 논평과 텔레비젼의 시그널에서 나오는 이벤트 구조의 조각사이에서 만들어지는 선을 보여주고 있습니다. 그래서 이제 바로 그 똑같은 아이디어가 세워질 수 있지요. 그래서 우리는 이 단어풍경을 얻게 되는데, 이제 단어들이 저의 거실에서 조합되지 않는다는 사실만 다르죠. 대신, 그 상황과, 그 평범한 기반의 활동들은 그 대화를 이끌어가는 텔레비젼의 내용입니다. 그래서 우리가 여기서 보는것인, 이 초고층 빌딩은 텔레비젼의 내용에 연결된 논평입니다. 같은 내용이지만, 매우다른 영역에서 커뮤니케이션의 역동성을 보고 있는것이지요.
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.
또한 기본적으로, 얼마나 많은 사람들이 보고있는지를 내용을 기반으로 측정하는 것보다는 이것은 내용의 접촉의 자산을 조사하기 위한 기본적인 데이타를 우리에게 제공합니다. 그래서 우리가 가족내의 피드백의 순환과 동력을 조사할 수 있는것처럼 우리는 이제 그 똑같은 개념을 개봉하여 보다 더 큰 규모의 집단을 조사할 수 있습니다. 이것은 우리의 단지 수백만중에서 오십만의 데이타베이스에서 나온 부분집합의 하나인데-- 그 소셜 그래프는 공적으로 이용가능한 정보들을 통해서 그것들을 연결시키는 것입니다. 만약 여러분이 그 데이타를 하나의 축에 올리면, 두번째 축이 그 내용이 살아나는 곳이죠. 그래서 우리는 그 프로그램과 스포츠 이벤트와 광고를 가지고 있어서, 그것들을 함께 연결시키는 그 링크 조직이 내용의 그래프를 만듭니다. 그 다음에는 중요한 세번째의 영역입니다. 여러분이 여기서 보고 계시는 링크들의 각각은 누군가 말한 무엇인가와 부분적인 내용을 실제로 연결해서 만든 것입니다. 또 거기에는 우리에게 그 소셜 그래프의 연결적인 티슈와 그것들이 어떻게 그 내용과 연결하는지를 제공하는 이러한 수천만 수백만의 링크들이 있습니다. 또 우리는 이제 상호교환하는 방법으로 그 조직을 탐사할 수 있습니다.
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.
그래서 만약 우리가, 예를 들어, 누군가가 그것에 관한 논평을 하기 위해 움직이는 부분적인 내용의 길의 흔적을 쫒아가면, 그 다음은 우리가 그 논평이 옮겨가는 곳으로 따라가고, 그다음에는 전체의 소셜 그래프가 샐행되는것을 조사하고 그다음에는 그 소셜 그래프와 내용사이의 매우 흥미로운 구조가 되는것이 가시화되는것의 흔적을 다시 되짚어 볼 수 있습니다. 우리는 이것을 동시감상의 임상이라고, 원하신다면 가상의 거실이라고 부릅니다. 여기엔 놀이에 매혹적인 역학이 있습니다. 그것은 한가지 방법이 아닙니다. 부분적인 내용인 이벤트가 누군가가 말을 하도록 하게 합니다. 그들은 다른사람들에게 이야기 합니다. 그것이 매스 미디어로 돌아가게 하는 행동에 초점을 맞추도록 움직이고 여러분은 그 전체적인 행동을 움직이는 이러한 순환을 하도록 움직입니다.
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.
아주 다른 한가지 다른 예는 우리의 데이타베이스에 있는 실제인물인데 우리는 이런것을 수천만이 아니라면 적어도 수백만을 발견합니다. 우리는 이 사람에게 이름을 주었습니다. 이 사람은 프로 아마추어이거나 미디아 비평가인데 그는 높은 전개의 비율을 가지고 있습니다. 그래서 많은 사람들이 이사람을 따르고 있습니다--아주 영향력있고-- 그들은 티비에 무엇이 방영되고 있는지에 관해 이야기를 하는 경향이 있습니다. 그래서 이사람은 매스 미디아와 소셜미디아를 연결하는 중요한 연결고리입니다.
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.
마지막 한가지 예는 이 데이타에서 나온것입니다: 때때로는 그것은 실제로 부분적인 내용이 특별합니다. 그래서 만약 우리가 가서 이 부분적인 내용을, 단지 몇주전에 있었던 오바마 대통령의 통일 국가의 연설을 보고 이 같은 데이타 세트에서 같은 규모로 우리가 찾는것을 조사한다면, 이 부분적인 내용의 참여 자산은 정말 괄목할만한 것입니다. 전체 국가가 대화하는것에 폭발합니다 실제시간에서 무엇이 방영되고있는지에 대한 반응에 대해서요. 그리고 물론, 이 모든 대사들을 통해서 조직되지 않은 언어가 흘러들고 있습니다. 우리는 엑스레이를 찍어서 전제 국가의 실제시간의 진맥을 실제시간의 감각으로 내용에 의해 작동되고 있는중인 소셜 그래프에있는 다른 순환내의 소셜 반작용을 말이죠.
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.
그래서, 요약하자면, 아이디어는 이렇습니다: 우리의 세계가 점차적으로 도구화되고 우리에게는 사람들이 말하는 것과 그들이 그렇게 말하는 상황들 사이의 지점들을 수집하고 연결하는 능력이 있고, 드러나고 있는것은 그 이전에는 보여지지 않았던 새로운 사회 구조와 동력을 보는 능력입니다. 그것은 마치 현미경이나 망원경과 커뮤니케이션 주변의 우리자신의 행동에 관해서 새로운 구조를 드래내어 구축하고 있는것과 같습니다. 그래서 제 생각에 이것이 함축하는 바는 심오한 것입니다, 그게 과학에 관한것이든지, 상업을 위한것이든지, 정부를 위한 것이든지, 또는 아마 가장 중요하게, 우리 개인들을 위한것이든지요.
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."
그래서 제 아들에게로 다시 돌아가자면, 제가 이 이야기를 준비하고 있었을 때, 그는 제 어깨너머를 보고 있었고, 저는 오늘 여러분들에게 보여주려는 영상을 보여주었고, 제가 그에게 허락을 구했습니다--승낙을 하더군요. 그리고 난 다음에 회상을 했습니다, "그건 정말 굉장하지 않아, 이 데이타베이스 전체, 이 모든 레코딩들, 나는 너와 너의 여동생에게 건네줄 작정이야," 그애는 2 년후에 태어났지요. "그래서 너희들은 과거로 돌아가서 너희들이 생물학적인 기억으로는 절대로 기억하지 못할 순간들을 재 경험할 수 있을거야, 네가 아마도 지금 기억할 수 있는 그런 식으로 말이야." 그애는 잠깐 조용히 있었습니다. 그래서 제가 생각하기를, "내가 무슨 생각을 하고 있는거야? 그애는 다섯살이야. 이것을 이해할 수 없을거야." 제가 바로 그 생각을 하고 있을때, 그애가 저를 바라보며 말하기를, "그래서 그게 내가 자라났을때, 이것을 내 아이들에게 보여줄 수 있어요? 그래서 제가 생각하기를, "와, 이것은 정말 파워가 센거네."
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.
그래서 저는 여러분들에게 저희 가족의 가장 기억할 만한 마지막 순간을 남겨드리려 합니다. 이것은 우리의 아들이 한번에 두발자국을 떼는것을 것을 담은 영상입니다. 또 저는 정말 제가 여러분을 보심에 따라 여러분께서 뭔가에 집중하기를 바랍니다. 그것은 뒤죽박죽이 된 환경입니다; 그것은 자연적인 인생입니다. 저의 어머니가 요리를 하며 부엌에, 복도에, 다른 모든 장소들에 있는데 제가 제 아들이 그것을 할 거라는 것을, 두발자국 이상을 떼어놓을거라는 것을 발견합니다. 여러분은 제가 제 아들을 격려하는 것을 들을 수 있습니다 무엇이 일어나는지를 깨달으면서요 그 다음에 그 마술이 벌어집니다. 주의깊게 들으세요. 약 세발자국을 떼었을때, 제 아들은 뭔가 마술적인 것이 일어난다는 것을 깨닫습니다. 또 모든것에 박차를 가하는 가장 훌륭한 피드백에 제 아들은 숨을 들이쉬고는 그는 "와" 라고 속삭이고 본능적으로 저는 똑같은것을 반향시킵니다. 그러니 그 기억할 만한 순간에 제시간으로 날아갑시다.
(Video) DR: Hey. Come here. Can you do it? Oh, boy. Can you do it? Baby: Yeah. DR: Ma, he's walking.
(비디오) 디알: 여기봐 이리와 그렇게 할 수 있겠어? 오, 보이. 그렇게 할 수 있겠어? 아기: 예 로이: 엄마, 제 아들이 걸어요.
(Laughter)
(웃음)
(Applause)
(박수)
DR: Thank you.
로이: 감사합니다.
(Applause)
(박수)