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: eu son ecoloxista, Sean é físico, e os dous estudamos mecanismos complexos. Coñecímonos fai dous anos cando descubrimos que nos deran unha pequena conferencia en TED sobre a ecoloxía da guerra, e decatámonos de que estabamos unidos polas ideas que compartiamos mesmo antes de coñecermos. Entón pensamos, xa sabedes, hai milleiros de charlas por aí fóra, especialmente charlas de TEDx, que están a aflorar arredor do mundo. Como están conectadas, e como pinta esta conversa global? Sean vai falaros un pouquiño sobre como o fixemos.
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: Exactamente. Nós collimos 24.000 conferencias de TEDx de todo o mundo, 147 países distintos, e escollemos estas charlas porque queriamos atopar as estruturas matemáticas que esconden as ideas tras delas. E o queriamos facer para poder ver como conectan as unhas coas outras.
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.
Por suposto, se ti vas facer algo coma isto, precisas unha chea de datos. A información que ti tes é unha cousa xenial chamada YouTube, a onde nos podemos conectar e basicamente sacar toda a información aberta, todos os comentarios, todas as visitas, quen o está a ver, onde o están a ver, que están a dicir nos comentarios... Pero tamén podemos entender, usando a tradución discurso-texto, podemos obter a transcrición enteira, e isto funciona incluso para xente con acentos graciosos coma o meu. Polo tanto, podemos coller a transcrición e facer cousas bastante molonas. Podemos coller a linguaxe natural procesando algoritmos para facer algo como ler cun ordenador, liña por liña, sacando conceptos clave de eles. Despois collemos eses conceptos clave e fan algo como a estrutura matemática dunha idea. A isto chamámoslle o meme-ome. O meme-ome, xa sabedes, sinxelamente, son as matemáticas que subxacen nunha idea, e podemos facer análisis moi interesantes con isto que quero compartir con vós agora.
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.
Polo tanto, cada idea ten o seu propio meme-ome, e cada idea é única niso, pero por suposto, as ideas empréstanse cousas unhas ás outras, ás veces case as rouban, e certamente, constrúense unhas sobre outras. Podemos seguir matematicamente e sacar o meme-ome dunha charla e comparalo có meme-ome de todas as outras charlas e, se hai semellanzas entre dous deles, podemos crear un vínculo e representalo cun gráfico, xusto coma Eric e eu 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.
Esta é a teoría, xenial. Imos ver como funciona na práctica. O que temos agora é a pegada global de todas as charlas de TEDx dos últimos catro anos que están a explotar ao redor do mundo, dende Nova York ata a pequena e vella Nova Zelanda alá na esquina. O que fixemos con isto foi analizar o 25 por cento, e comezamos a ver onde se daban as conexións, onde conectaban unhas con outras. Cameron Russell falando sobre imaxe e beleza conectou toda Europa. Temos unha conversa máis longa sobre Israel e Palestina irradiando cara afora dende Oriente Medio. Temos tamén algo máis xeral como unha fonte de datos cunha pegada global de verdade que alude a unha conversa que se dá por todas partes.
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.
Dende aquí, nós coma que corremos contra os límites do que actualmente podemos facer cunha proxección xeográfica, pero afortunadamente, a tecnoloxía dos ordenadores permítennos saír ó espazo multimensional. Así que podemos coller o noso sistema de proxección, aplicarlle un mecanismo físico, e as charlas similares farán algo como pegarse unhas a outras, as que sexan diferentes separaranse, e o resultado é algo bastante bonito.
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.
EB: Eu só quero destacar que cada nóduo é unha charla. Están conectadas entre elas se comparten ideas semellantes e isto vén dado por una lectura mecanizada das transcricións completas das charlas e, entón, todos os temas que saen á luz non veñen de etiquetas ou palabras clave. Veñen da rede de ideas conectadas. Segue.
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.
SG: Totalmente. Pode que apure un pouco niso pero el vai frearme. Temos a educación conectada á narración, triangulada de seguido cós medios sociais. Ti tes, por suposto, o cerebro préto da asistencia médica, o que debes supor, pero tamén tés videoxogos, que é algo así como adxacente, xa que estes dous espazos interactúan o un có outro.
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.
Pero quero que formedes parte de algo que é especialmente importante para min: o medio ambiente. Quero acercame a iso e ver se podemos conseguir un pouco máis de resolución. En canto nos adentramos aquí, o que comezamos a ver, aplicade o mecanismo da física outra vez, vemos que unha conversa está formada realmente por moitas conversas máis pequenas. A estrutura comeza a saír onde vemos algo parecido a un comportamento fraccional das palabras e da linguaxe que usamos para describir as cousas que son importantes para nós por todo o mundo. Así que temos a economía alimentaria e a comida local na cima, e tamén gases de efecto invernadoiro, e desperdicios solares e nucleares. O que estás a conseguir é unha gama de consversas máis pequenas, cada unha conectada coa outra a través de ideas e da linguaxe que comparten, creando un concepto máis amplo do medio ambiente. Por suposto, dende aquí podemos fixarnos máis e ver, bueno, ¿en que se está a fixar a xente nova? Estanse a fixar na enerxía, na tecnoloxía e na fusión nuclear. Isto é como a repercusión da conversa sobre o medio ambiente. Se rompemos coas liñas de xénero, podemos ver mulleres que pisan forte no campo da economía alimentaria, pero tamén aí fóra en esperanza e optimismo.
And so there's a lot of exciting stuff we can do here, and I'll throw to Eric for the next part.
Hai moitas cousas interesantes que podemos facer aquí, e pasareille a testemuña a Eric para a seguinte parte.
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.
EB: Si, quero dicir, só para remarcar, non podes obter este tipo de perspectiva dende unha soa busca en YouTube. Imos agora volver atrás e fixarnos no total da conversa global sobre o medio ambiente, e ver todas as charlas xuntas. A miúdo, cando nos enfrontamos a tal cantidade de contido, facemos un par de cousas para facelo máis sinxelo. Debemos dicir, bueno, ¿cales son as charlas máis coñecidas por aí? E unhas poucas suben á superficie. Hai unha charla sobre aprecio. Hai outra sobre saúde e nutrición. E por suposto, ten que haber outra sobre porno, ¿verdade? E despois debemos dicir, bueno, aprecio, isto foi o ano pasado. ¿Que se leva agora? ¿Cal é a charla máis popular agora? E vemos que o novo, emerxente tema de moda é sobre privacidade dixital.
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.
Isto é xenial. Isto simplicfica as cousas, Pero hai demasiado contido creativo que simplemente foi soterrado. Eu odio iso. ¿Como facemos que saia á superficie algo que pode ser realmente creativo e interesante? Bueno, podemos volver á rede de estrutura das ideas para iso. Recorda, esta é a rede que crea os temas emerxentes. Digamos que podemos coller dous deles, como cidades e xenética, e dicir ben, ¿hai aquí algunha charla que una creativamente estas dúas disciplinas tan diferentes? E isto é -- esencialmente, este tipo de remix creativo é un selo distintivo da innovación. Mirade, aquí temos un de Jessica Green sobre a ecoloxía microbiana dos edificios. Está literalmente definindo un novo campo de traballo. E nós poderiamos volver a eses tópicos e dicir, vale, que charlas son primordiais para esas conversas? No conxunto de charlas sobre cidades, unha das primordiais era unha de Mitch Joachim sobre cidades ecolóxicas, e das charlas sobre xenética, temos unha sobre bioloxía sintética de Craig Venter. Estas son charlas que están a unir outras moitas charlas da súa disciplina. Podemos ir noutra dirección e dicir está ben, son charlas que sintetizan ampliamente unha morea de campos distintos. Usamos a medida de diversidade ecolóxica para conseguilo. Como por exemplo, unha charla de Steven Pinker sobre a historia da violencia, moi sintético.
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.
E logo, por suposto, hai charlas que son tan únicas que están como na estratosfera, no seu propio sitio especial, e a iso chamámoslle a lista Colleen Flanagan. Se non coñecedes a Colleen, é unha artista, e un día pregunteille, "¿como é todo ahí fóra na estratosfera da nosa idea de espazo?" E aparentemente cheira a panceta. Eu non o sabería. Polo tanto, estamos a usar a idea central da rede para atopar charlas que sexan únicas, unhas que sintetizan de forma creativa unha morea de campos distintos, outras que se centran no seu tema, e outras que abranguen campos disparatados. ¿Vale? Xamáis os atopariamos de non ser pola nosa obsesión co que está de moda agora. E todo isto vén dado pola arquitectura da complexidade, ou polos patróns que conectan as cousas.
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.
SG: Isto é totalmente certo. Metémonos nun mundo excesivamente complexo, e estivemos a usar algo como algoritmos para filtralo dalgunha maneira e así poder navegar nel. Estes algoritmos, aínda que útiles, tamén son moi limitados, e podemos facelo mellor porque podemos decatarmos de que a súa complexidade non é casual. Ten unha estrutura matemática, e podemos usar esta estrutura para explorar cousas como o mundo das ideas para ver o que se está a dicir, o que non; para ser un pouquiño máis humanos e, con sorte, un pouquiño máis listos.
Thank you.
Grazas.
(Applause)
(Aplausos)