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.
Eric Berlow: yo soy ecologista y Sean es físico y los dos estudiamos sistemas complejos. Nos conocimos hace un par de años al darnos cuenta de que ambos habíamos presentado una charla corta para TED sobre la ecología de la guerra, y nos dimos cuenta de que estábamos conectados a través de las ideas que compartíamos antes de conocernos. Y después pensamos, ya saben, hay miles de ponencias dando vueltas, especialmente tipo TEDx Talks, que surgen en todo el mundo. ¿Cómo se conectan esas charlas y a qué es esa conversación mundial? Ahora Sean les contará un poco cómo logramos eso.
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.
Sean Gourley: Exacto. Tomamos 24 000 TEDx Talks de 147 países diferentes... las tomamos e intentamos encontrar las estructuras matemáticas que subyacen a las ideas detrás de ellas. Queríamos hacer eso para poder ver cómo están conectadas unas con otras.
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.
Y claro, para hacer algo de esta naturaleza, se necesita mucha información. La información que tienen está en algo grande llamado YouTube Allí podemos buscar y fundamentalmente extraer toda la información libre que aparece en YouTube: los comentarios, las visitas, quiénes mira, dónde miran, qué dicen sus comentarios. Pero también podemos obtener, a través de la traducción del texto oral al escrito, podemos obtener las transcripciones completas, y funciona, incluso con personas con acentos extraños como el mío. Podemos obtener las transcripciones y en efecto, podemos hacer cosas bastante ingeniosas con ellas. Podemos tomar los procesos algorítmicos de una lengua natural e intentar leer con una computadora, renglón por renglón, y extraer conceptos clave a partir de esto. Entonces tomamos esos conceptos clave y, en cierto modo, forman esta estructura matemática de una idea. Llamamos a eso meme-ome. El meme-ome es muy simple, es la matemática que sustenta a una idea. Se pueden hacer análisis bastante interesantes con esto, y los quiero compartir con Uds. ahora.
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.
Cada idea tiene su propio meme-ome, y cada idea es única en eso. Pero claro, las ideas se retroalimentan entre sí, es como si, a veces, se robaran entre ellas, y, por supuesto, se construyen unas a otras. Y podemos atravesarlas matemáticamente y sacar el meme-ome de una conferencia y compararlo con el meme-ome de cualquier otra conferencia; y si hay un parecido entre ellas, podemos crear una conexión y representarla en un gráfico. De la misma forma en que Eric y yo estamos conectados
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.
Esa es la teoría, genial. Veamos cómo funciona con un ejemplo. Lo que tenemos acá es el diagrama global de todas las TEDx Talks de los últimos cuatro años expandiéndose por el mundo, desde Nueva York hacia abajo hasta llegar a la pequeña y antigua Nueva Zelanda en el otro extremo. Lo que hicimos fue analizar el 25% más repetido y observamos cómo sucedían las conexiones, dónde las ideas se conectaban entre ellas. Cameron Rusell que hablaba de la imagen y la belleza conectó con Europa. Encontramos más conversación sobre Israel y Palestina emitida desde Medio Oriente. Y tenemos algo más amplio, mucha información con un verdadero diagrama global que alude a una conversación que se da en todas partes. Partiendo de esto, sobrepasamos los límites
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.
de lo que podemos hacer con una proyección geográfica, pero por suerte, la tecnología informática nos permite ir hacia un espacio multidimensional. Podemos tomar la proyección de nuestra red y aplicarle conceptos físicos para que las conferencias similares se agrupen y las que son diferentes se separen, y el resultado es algo bastante lindo. EB: Bueno, quiero destacar que cada núcleo es una conferencia,
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.
están unidas si comparten ideas similares; eso está hecho con una máquina que leyó las transcripciones de todas las conferencias y extrajo todos estos temas. No son de tags o de palabras claves. Vienen del sistema de estructuras de ideas que están interconectadas. SG: Exactamente. Expliqué eso demasiado rápido
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.
pero él me ayudará a ir más despacio. Tenemos la educación conectada con la narración trianguladas a la comunicación social. Y tenemos, por supuesto, el cerebro junto al cuidado de la salud, lo que es predecible, pero también tenemos juegos allí, que serían adyacentes ya que esos dos espacios están interconectados. Pero quiero que vean un conjunto
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.
que es especialmente importante para mí, ese conjunto es el medio ambiente. Y ahora me quiero concentrar en ese conjunto y ver si podemos darle más resolución. Mientras analizamos, lo que vemos, aplicando otra vez conceptos físicos, observamos que la conferencia está compuesta por otras muchas conferencias más cortas. La estructura comienza a aparecer donde vemos un comportamiento fractal de las palabras y el lenguaje que usamos para describir las cosas del mundo que nos rodea, que son importantes para nosotros. Tenemos la economía de los alimentos y los alimentos locales entre las principales, y tenemos gases de efecto invernadero y residuos nucleares. Lo que están viendo es una variedad de pequeñas charlas conectadas entre sí a través de las ideas y el lenguaje que comparten creando así un concepto de medio ambiente más amplio. Y por supuesto, partimos de aquí y nos acercamos y vemos, lo que miran esos jóvenes. Ven energía tecnológica y fusión nuclear. Y esto es lo importante de las conferencias sobre medio ambiente. Si dividimos la información de acuerdo a los géneros, podemos observar que las mujeres están muy preocupadas por la economía alimenticia, pero también hay esperanza y optimismo. Bueno, hay muchas cosas interesante que podemos hacer con esto.
And so there's a lot of exciting stuff we can do here, and I'll throw to Eric for the next part.
Y ahora dejo que Eric siga con el resto. EB: Si, lo que quiero decir, lo que quiero destacar
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.
es que no se puede obtener esta perspectiva de un simple tag de YouTube. Veamos ahora la conversación global en su totalidad, dejemos el medio ambiente y observemos todas las charlas juntas. En general, cuando nos encontramos con esta cantidad de contenidos, hacemos ciertas cosas para simplificarlos. Tal vez pensamos "bien, ¿cuáles son las charlas más importantes que hay?" Y algunas salen a la luz. Hay una charla sobre la gratitud. Hay otra sobre cuidado personal y nutrición. Y por supuesto, tiene que haber una sobre pornografía ¿no? Y entonces pensamos... a ver... gratitud... esa fue el año pasado. ¿Y ahora que está de moda? ¿Qué charla es la más popular? Y observamos que el tema de moda, de acuerdo a las tendencias, es la privacidad digital. Esto es genial. Simplifica las cosas.
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.
Pero hay muchísimo contenido creativo que está enterrado en el fondo. Y eso lo odio. ¿Cómo hacer para que este contenido que puede ser creativo e interesante salga a la superficie? Bueno, podemos utilizar el sistema de estructura de ideas para lograrlo. Recuerden que este sistema de estructuras crea estos temas emergentes, y supongamos que toma dos como por ejemplo ciudades y genética... y digamos ... bueno... ¿ hay alguna charla que de manera creativa fusiona estas dos disciplinas tan diferentes? Y eso es... Básicamente, este tipo de remix creativo es una de las características distintivas de la innovación. Hay una charla de Jessica Green sobre la ecología de la microbiología de los edificios. Esto define literalmente un nuevo campo. Y podemos volver sobre esos temas y pensar, ok, ¿qué charlas son las más importantes para esas conferencias? En la categoría ciudades, una de las más importantes era la de Mitch Joachim sobre ciudades ecológicas. En la categoría genética, encontramos una charla sobre biología sintética de Craig Venter. Todas estas charlas conectan muchas charlas diferentes dentro de su disciplina. Podemos tomar la dirección opuesta y pensar ¿cuáles son las charlas que sintetizan muchos campos diferentes? Usamos un medidor de diversidad ecológica para responder esa pregunta. Como la charla de Steven Pinker sobre la historia de la violencia... muy sintética. Y también existen charlas que son muy originales.
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.
Parecen flotar en el espacio, en sus propios lugares especiales, las llamamos el Índice de Colleen Flanagan. Por si no conocen a Colleen, ella es una artista. Le pregunté, "bien ¿a qué se parece la estratosfera del espacio de nuestras ideas?" Y se supone que se parece al tocino. Yo no podría saberlo. Por eso utilizamos sistemas de diseños para encontrar charlas que son originales, charlas que de manera creativa simplifican muchos campos diferentes. Algunos son centrales para el tema, otros son muy creativos y conectan campos dispares. ¿Se entiende? Nunca habríamos encontrado esas charlas con nuestra obsesión por saber qué está de moda en la actualidad. Todo esto proviene de la arquitectura de la complejidad o de los modelos de cómo se conectan las cosas. SG: Exactamente.
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.
Estamos en un mundo que es extremadamente complejo y hemos utilizado algoritmos para depurarlo y navegar a través de él. Y esos algoritmos, aparte de ser bastante útiles, son muy, muy estrechos y podemos mejorarlos porque nos damos cuenta de que su complejidad no se da al azar. Tienen estructura matemática y la podemos utilizar para explorar cosas como el mundo de las ideas y saber sobre lo que se habla y sobre lo que no se habla, y para ser más humanos y, con suerte, ser un poquito más inteligentes. Gracias.
Thank you.
(Aplausos)
(Applause)