إيريك برلو: أنا عالم بيئه وشون فيزيائي و كلينا ندرس الشبكات المعقده والتقينا قبل بضع سنوات عندما اكتشفنا أن كلانا تكلمنا في تيد من قبل عن البيئة الحربية وادركنا أننا كنا على صلة بالأفكار التي تشاطرناها من قبل ان نلتقي ومن ثم فكرنا أن هناك آلاف المحادثات الأخرى حول الموضوع، لا سيما محادثات تيدكس، التي ظهرت في جميع أنحاء العالم. كيف ارتبط بعضهم ببعض، وما شكل تلك المحادثة العالمية؟ سيحدثكم شون قليلا عن كيفية قيامنا بذلك.
Eric Berlow: I'm an ecologist, and Sean's a physicist, and we both study complex networks. And we met a couple years ago when we discovered that we had both given a short TED Talk about the ecology of war, and we realized that we were connected by the ideas we shared before we ever met. And then we thought, you know, there are thousands of other talks out there, especially TEDx Talks, that are popping up all over the world. How are they connected, and what does that global conversation look like? So Sean's going to tell you a little bit about how we did that.
شون جورليي: تماما. أخذنا 24,000 محادثة لتيدكس من جميع أنحاء العالم، من 147 بلد مختلف، وأخذنا هذه المحادثات، وأردنا العثور على الهياكل الرياضية التي من ورائها الأفكار التي وراءها. وكنا نريد القيام بذلك حتى يمكن أن نرى كيف أنها مرتبطة مع بعضها البعض.
Sean Gourley: Exactly. So we took 24,000 TEDx Talks from around the world, 147 different countries, and we took these talks and we wanted to find the mathematical structures that underly the ideas behind them. And we wanted to do that so we could see how they connected with each other.
ولذلك، بالطبع، إذا كنت تريد القيام بهذا النوع من الأشياء، أنت بحاجة إلى الكثير من البيانات. تلك البيانات التي تستطيع الحصول عليها من شيء عظيم يسمى يوتيوب، ويمكننا الذهاب إلى أسفل وببساطه نسحب جميع المعلومات المفتوحة من يوتيوب، كل التعليقات، جميع الآراء، الاشخاص الذين يشاهدون. من يشاهد النقاطع، ماذا يقولون في التعليقات. ولكن يمكن أيضا سحب - باستخدام ترجمة الكلام إلى نص يمكن أن نخرج نسخة كاملة من النص وهذا يعمل حتى بالنسبة للاشخاص مع لهجات مضحكه مثل نفسي. لذا يمكننا أن نأخذ النص وفي الواقع القيام ببعض الأشياء المذهله يمكننا أن ناخذ طريقة ترتيب الكلام واللغه إلى نوع من القراءة عن طريق مع جهاز كمبيوتر، سطراً سطراً، لاستخراج المفاهيم الرئيسية منه ونستعمل تلك المفاهيم الرئيسية، وتكون لنا هذا الهيكل الرياضي لفكرة وندعو أن ميمي-أوم وميمي-اوم كما تعلمون، بكل بساطة، هو الرياضيات الذي يكمن وراء فكرة، ويمكننا القيام ببعض التحاليل مثيرة للاهتمام جداً معها، وأريد أن اشاركها معك الآن.
And so, of course, if you're going to do this kind of stuff, you need a lot of data. So the data that you've got is a great thing called YouTube, and we can go down and basically pull all the open information from YouTube, all the comments, all the views, who's watching it, where are they watching it, what are they saying in the comments. But we can also pull up, using speech-to-text translation, we can pull the entire transcript, and that works even for people with kind of funny accents like myself. So we can take their transcript and actually do some pretty cool things. We can take natural language processing algorithms to kind of read through with a computer, line by line, extracting key concepts from this. And we take those key concepts and they sort of form this mathematical structure of an idea. And we call that the meme-ome. And the meme-ome, you know, quite simply, is the mathematics that underlies an idea, and we can do some pretty interesting analysis with it, which I want to share with you now.
لذا قد كل فكرة ميمي-اوم الخاصة به، وكل فكرة فريدة من نوعها ولكن بطبيعة الحال، الأفكار، أنها تستلف من بعضها البعض، أنها نوع من السرقة في بعض الأحيان، وأنها من المؤكد بناء على بعضها البعض، ويمكننا أن نذهب من خلال الرياضيات وتأخذ ميمي-اوم من نقاش واحد ونقارن الميمي-اوم من كل نقاش أخرى، وإذا كان هناك تشابه بين اثنين منهم، ونستطيع إنشاء ارتباط وتمثل ذلك كرسم بياني، تماما مثل اتصالي انا و إريك
So each idea has its own meme-ome, and each idea is unique with that, but of course, ideas, they borrow from each other, they kind of steal sometimes, and they certainly build on each other, and we can go through mathematically and take the meme-ome from one talk and compare it to the meme-ome from every other talk, and if there's a similarity between the two of them, we can create a link and represent that as a graph, just like Eric and I are connected.
تلك فقط نظرية، هذا أمر عظيم. دعونا نرى كيف يطبق هذا في الممارسة الفعلية. ما لدينا هنا هو حتى الآن الأثر العالمي من جميع محادثات TEDx على مر السنوات الأربع الماضية التي تنبع من جميع أنحاء العالم من نيويورك وصولاً حتى إلى نيوزيلندا وما قمنا به في هذا أننا حلل أعلى 25 في المئة من هؤلاء، وبدأنا نرى المحادثات التي حدثت فيها اتصالات، حيث أنها مرتبطة مع بعضها البعض. كاميرون راسل يتحدث عن الصورة والجمال متصل عبر أوروبا. لقد حصلنا على محادثة أكبر حول إسرائيل وفلسطين يشع من منطقة الشرق الأوسط. ولقد حصلنا على شيء أوسع قليلاً مثل البيانات الكبيرة مع بصمة عالمية حقاً يذكرنا بمحادثة أن ما يحدث في كل مكان.
So that's theory, that's great. Let's see how it works in actual practice. So what we've got here now is the global footprint of all the TEDx Talks over the last four years exploding out around the world from New York all the way down to little old New Zealand in the corner. And what we did on this is we analyzed the top 25 percent of these, and we started to see where the connections occurred, where they connected with each other. Cameron Russell talking about image and beauty connected over into Europe. We've got a bigger conversation about Israel and Palestine radiating outwards from the Middle East. And we've got something a little broader like big data with a truly global footprint reminiscent of a conversation that is happening everywhere.
لذا من هذا، قابلنا نوع من تصادم حدود لما يمكن أن نفعل في توقع جغرافي، ولكن لحسن الحظ، تكنولوجيا الحاسوب يسمح لنا بالخروج الى فضاء متعدد الأبعاد. لذا يمكن أن نتخذها في بناء شبكة التوقع وتطبيق محرك فيزياء لهذا، و المحادثات المماثلة ممزوجه معا والمختلفة تبتعد عن بعضها البعض، وبقينا مع شيء جميل جداً.
So from this, we kind of run up against the limits of what we can actually do with a geographic projection, but luckily, computer technology allows us to go out into multidimensional space. So we can take in our network projection and apply a physics engine to this, and the similar talks kind of smash together, and the different ones fly apart, and what we're left with is something quite beautiful.
لذلك أريد فقط أن أشير هنا أن كل نقطة هي عباره عن حديث، مرتبطة إذا كانت تشاطر أفكار مماثلة، وهذا يأتي من قراءة الجهاز لكامل نقاش النص وثم كل هذه المواضيع التي تخرج، أنهم ليسوا من العلامات والكلمات الرئيسية. أنها تأتي من هيكل الشبكة من الأفكار المترابطة. تستمر.
EB: So I want to just point out here that every node is a talk, they're linked if they share similar ideas, and that comes from a machine reading of entire talk transcripts, and then all these topics that pop out, they're not from tags and keywords. They come from the network structure of interconnected ideas. Keep going.
: على الإطلاق. لذلك أنا تعاملت سريعا مع هذا الشأن، ولكنه قال أنه سوف يقوم بإبطائي لقد حصلنا على التعليم متصلاً بقص الحكايات مستنبطة مع وسائل الإعلام الاجتماعية. حصلت، بالطبع، على الدماغ البشري بجوار الرعاية الصحية، التي قد تتوقع، ولكن كما حصلت على ألعاب الفيديو، وهو نوع من المجاورة عندما تلتقي تلك المساحتين.
SG: Absolutely. So I got a little quick on that, but he's going to slow me down. We've got education connected to storytelling triangulated next to social media. You've got, of course, the human brain right next to healthcare, which you might expect, but also you've got video games, which is sort of adjacent, as those two spaces interface with each other.
ولكن أريد أن تأخذهما في كتلة واحدة انها مسألة بالغة الأهمية بالنسبة لي، وهذا هو البيئة. وأريد أن اتوسع في ذلك ونرى إذا كان يمكننا الحصول على قرار أكثر قليلاً. ولذلك كما نرى من هنا، نبدأ في رؤية، تطبيق محرك الفيزياء مرة أخرى، ونحن نرى ما هو محادثة واحدة هي في الواقع تتألف من العديد من الاحاديث الأصغر حجما. الهيكل يبدأ في الظهور حيث أننا نرى نوعا من السلوك النمطي المتكرر للكلمات واللغة التي نستخدمها لوصف الأشياء المهمة بالنسبة لنا من جميع أنحاء هذا العالم. حيث كنت قد حصلت على اقتصاد الأغذية والأغذية المحلية في الجزء العلوي، كنت قد حصلت على غازات البيوت الخضراء، والنفايات النووية والشمسية. ما تحصل عليه من مجموعة الأحاديث الأصغر، كل منهما متصلة ببعضها البعض من خلال الأفكار واللغة التي يتقاسمونها، خلق مفهوم أوسع للبيئة. وطبعا، من هنا، يمكننا أن ننطلق كبر وانظر، أيضا، ما الذي يبحث عنه الشباب؟ أنهم يبحثون في تكنولوجيا الطاقة والانصهار النووي. وهذا هو النوع الصدى للحديث حول البيئة. إذا فرقنا بين الجنسين، يمكننا أن نرى للإناث صدى بشكل كبير مع اقتصاد الأغذية، ولكن هناك أيضا في الأمل والتفاؤل.
But I want to take you into one cluster that's particularly important to me, and that's the environment. And I want to kind of zoom in on that and see if we can get a little more resolution. So as we go in here, what we start to see, apply the physics engine again, we see what's one conversation is actually composed of many smaller ones. The structure starts to emerge where we see a kind of fractal behavior of the words and the language that we use to describe the things that are important to us all around this world. So you've got food economy and local food at the top, you've got greenhouse gases, solar and nuclear waste. What you're getting is a range of smaller conversations, each connected to each other through the ideas and the language they share, creating a broader concept of the environment. And of course, from here, we can go and zoom in and see, well, what are young people looking at? And they're looking at energy technology and nuclear fusion. This is their kind of resonance for the conversation around the environment. If we split along gender lines, we can see females resonating heavily with food economy, but also out there in hope and optimism.
وحتى لا يكون هناك الكثير من الأشياء المثيرة يمكن أن نفعله هنا، وسوف ننتقل لاريك للجزء القادم.
And so there's a lot of exciting stuff we can do here, and I'll throw to Eric for the next part.
ايريك: نعم، يعني فقط أن أشير إلى هنا، لا يمكنك الحصول على هذا النوع من منظور من علامة بسيطة لبحث على موقع يوتيوب. دعونا الآن نعود إلى المحادثة العالمية بأكملها للخروج من البيئة، وإلقاء نظرة على جميع المحادثات معا. الآن في كثير من الأحيان، عندما نحن نواجه هذا الكم من المحتوى، ونحن نفعل بضعة أشياء لنبسطها ونحن قد نقول فقط، حسنا، ما هي اكثر المحادثات شعبية هناك؟ اتضح لنا عدد قليل منهم إلى السطح. هناك حديث عن الامتنان. هناك واحد آخر عن الصحة الشخصية والتغذية. وطبعا، هناك يجب أن يكون هناك حديث عن الإباحية، اليس كذلك؟ ولذلك يمكن أن نقول، حسنا، موضوع الامتنان، هذا تم في العام الماضي. ما هو الاتجاه الآن؟ ما هو الحديث الاكثر شعبية الآن؟ ويمكننا أن نرى أن المواضيع الجديدة الناشئة التي عليها طلب كثير هو حول الخصوصية الرقمية.
EB: Yeah, I mean, just to point out here, you cannot get this kind of perspective from a simple tag search on YouTube. Let's now zoom back out to the entire global conversation out of environment, and look at all the talks together. Now often, when we're faced with this amount of content, we do a couple of things to simplify it. We might just say, well, what are the most popular talks out there? And a few rise to the surface. There's a talk about gratitude. There's another one about personal health and nutrition. And of course, there's got to be one about porn, right? And so then we might say, well, gratitude, that was last year. What's trending now? What's the popular talk now? And we can see that the new, emerging, top trending topic is about digital privacy.
هذا شيء عظيم. أنه يبسط الأمور. ولكن هناك الكثير من المواد الإبداعية إنها مدفونه في الجزء السفلي. وأنا أكره ذلك. كيف يمكننا نبرز هذه الأشياء إلى السطح وهذه ربما مبتكرة ومثيرة للاهتمام حقاً؟ حسنا، يمكننا أن نعود إلى هيكل شبكة الأفكار للقيام بذلك. تذكر، هو أن هيكل الشبكة الذي ينشئ هذه المواضيع الناشئة، ودعونا نقول أننا يمكن أن نأخذ اثنين منهم، مثل المدن وعلم الوراثة، ونقول، حسنا، هل هناك أي محادثات .تسد الثغرة بين هذه التخصصات بطريقة ابداعية و لهذا-أساسا، هذا النوع من الإبداع في الجمع واحدة من السمات المميزة للابتكار. هنا واحد من جيسيكا جرين حول بيئة الميكروبات للمباني. هو حرفيا تعريف وتخصص جديد. ويمكن أن نعود إلى تلك المواضيع ونقول حسنا، ما هي المحادثات المتمركزه حول تلك المحادثات؟ في المدن المتكتلة، واحدة من الأكثر مركزية كان هناك واحد من ميتش يواكيم حول المدن البيئية، وفي تكتلات علم الوراثة، ولدينا حديث عن البيولوجيا التركيبية من كريغ فينتر. هذه هي المحادثات التي تقوم بربط العديد من المحادثات داخل تخصصاتهم. يمكن أن نذهب اتجاه الأخرى وأقول، حسنا، ما هي المحادثات التي تم تحليلها على نطاق واسع هناك أنواع مختلفة من الحقول. استخدمنا قدرا من التنوع البيئي للحصول على هذا. مثل، حديث من ستيفن بينكر في تاريخ العنف، اصطناعية جداً.
So this is great. It simplifies things. But there's so much creative content that's just buried at the bottom. And I hate that. How do we bubble stuff up to the surface that's maybe really creative and interesting? Well, we can go back to the network structure of ideas to do that. Remember, it's that network structure that is creating these emergent topics, and let's say we could take two of them, like cities and genetics, and say, well, are there any talks that creatively bridge these two really different disciplines. And that's -- Essentially, this kind of creative remix is one of the hallmarks of innovation. Well here's one by Jessica Green about the microbial ecology of buildings. It's literally defining a new field. And we could go back to those topics and say, well, what talks are central to those conversations? In the cities cluster, one of the most central was one by Mitch Joachim about ecological cities, and in the genetics cluster, we have a talk about synthetic biology by Craig Venter. These are talks that are linking many talks within their discipline. We could go the other direction and say, well, what are talks that are broadly synthesizing a lot of different kinds of fields. We used a measure of ecological diversity to get this. Like, a talk by Steven Pinker on the history of violence, very synthetic.
وبعد ذلك، بطبيعة الحال، هناك محادثات فريدة من نوعها أنهم في اعلى طبقات الغلاف الجوي ، في مكان خاص بهم، ونحن ندعو ذلك بمؤشر كولين فلاناغان وإذا كنت لا تعرف كولين، انها فنانة، وسألتها، "حسنا، كيف تبدو في الطبقات العليا لدينا في فضاء الأفكار؟ " وعلى ما يبدو أنها تنبعث منه رائحة لحم الخنزير المقدد. لم أكن أعرف ذلك لذلك نحن نستخدم هذه الزخارف الشبكية للعثور على المحادثات الفريدة من نوعها، تلك التي تجمع الكثير من التخصصات المختلفة، تلك التي تتمحور حول موضوعهم، وتلك التي هي حقاً تقوم بتوصيل التخصصات المتباينة. حسنا؟ نبدأ مع من لديهم نفس هاجسنا مع الاتجاه الحالي وكل هذا يأتي من الهندسة المعمارية لمعقدات الامور، أو أنماط التي تصف كيف ترتبط الأشياء.
And then, of course, there are talks that are so unique they're kind of out in the stratosphere, in their own special place, and we call that the Colleen Flanagan index. And if you don't know Colleen, she's an artist, and I asked her, "Well, what's it like out there in the stratosphere of our idea space?" And apparently it smells like bacon. I wouldn't know. So we're using these network motifs to find talks that are unique, ones that are creatively synthesizing a lot of different fields, ones that are central to their topic, and ones that are really creatively bridging disparate fields. Okay? We never would have found those with our obsession with what's trending now. And all of this comes from the architecture of complexity, or the patterns of how things are connected.
هذا صحيح تماما هنا نجد أنفسنا في عالم له نطاق واسع ومعقد، ولقد تم استخدام طرق لتصفيتها حتى يمكننا التنقل خلالها وهذه الطرق، نوعا ما مفيده أيضا محدودة النطاق جداً، ويمكننا أن نفعل أفضل من ذلك، لأننا يمكن أن ندرك أن تعقيداتها ليست عشوائية. لها بنية رياضية، ويمكن أن نستخدم هذا الهيكل الرياضي لاستكشاف أشياء مثل عالم الأفكار لمعرفة ما يقال، لمعرفة ما لا يقال، وأن نكون أكثر إنسانية ونأمل ايضا، أذكى قليلاً.
SG: So that's exactly right. We've got ourselves in a world that's massively complex, and we've been using algorithms to kind of filter it down so we can navigate through it. And those algorithms, whilst being kind of useful, are also very, very narrow, and we can do better than that, because we can realize that their complexity is not random. It has mathematical structure, and we can use that mathematical structure to go and explore things like the world of ideas to see what's being said, to see what's not being said, and to be a little bit more human and, hopefully, a little smarter.
شكرا.
Thank you.
(تصفيق)
(Applause)