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: Ja som ekológ, Sean je fyzik, a obidvaja študujeme komplexné siete. Stretli sme sa pred pár rokmi, keď sme zistili, že obidvaja sme odprednášali krátku TED prednášku o ekológii vojny a všimli sme si, že sme boli spojení ešte predtým, ako sme sa stretli, cez nápady, ktoré sme zdieľali A potom sme začali uvažovať, viete, sú tu tisíce iných prednášok, najmä prednášky TEDx , ktoré sa objavujú po celom svete. Ako sú navzájom spojené, a ako vyzerá celá globálna konverzácia? Takže teraz vám Sean povie trochu viac o tom, ako sme to spravili.
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: Presne. Takže sme zobrali 24 000 TEDx prednášok z celého sveta, konkrétne zo 147 rôznych krajín, a keď sme zozbierali všetky tieto prednášky, chceli sme v nich nájsť matematickú štruktúru, ktorá vystihuje ich hlavné myšlienky. A chceli sme to spraviť tak, aby sme videli ako sú navzájom prepojené.
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.
A samozrejme, pre takúto vec potrebujeme veľmi veľa dát. Údaje. ktoré máme my, je jedna úžasná vec, ktorá sa volá YouTube a my môžeme jednoducho prísť a stiahnuť všetky verejné informćie z YouTube, všetky komentáre, počet prezretí, kto to pozerá, kde to pozerá a čo hovoria v komentároch. My ale môžeme tiež získať celý prepis videa, použitím prepisu zvuku do textu. A to funguje aj pre ľudí so smiešnym prízvukom, ako mám ja. Takže my môžeme zobrať prepisy prednášok a spraviť s nimi celkom zaujímavé veci. Môžeme zobrať algoritmus, ktorý prirodzene spracováva reč, na počítači ho ako keby prečítať riadok po riadku a nájsť kľúčové koncepty. A tieto kľúčové koncepty, ako keby formovali matematickú štruktúru myšlienky. My ich voláme meme-óm. A tento meme-óm, je jednoducho matematika, ktorá stojí za myšlienkou, a my s tým dokážeme urobiť ceľkom zaujímavú analýzu, o ktorú by som sa s vami chcel teraz podeliť.
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.
Takže každá myšlienka má svoj vlastný meme-óm ktorý je pre každú myšlienku jedinečný, ale samozrejme, myšlienky si ho tak trochu požičiavajú jedna od druhej. Niekedy si kradnú časti a určite sa navzájom rozvíjajú. A môžeme ísť cez to matematicky a zobrať meme-óm z jednej prednášky a porovnať to s meme-ómom zo vštkých ostatných a keď nájdeme medzi dvomi podobnosť, môžeme vytvoriť prepojenie a zobrazíme to ako graf, presne tak, ako sme my navzájom spojení s Erikom.
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.
Tak to je teória. Super. Poďme sa pozrieť, ako to funguje v praxi. To čo tu máme je celková stopa všetkých TEDx prednášok za posledné štyri roky, objavujúcich sa po celom svete, od New Yorku až starý dobrý Nový Zéland dole v rohu. My sme z nich zanalyzovali horných 25 percent a začali sme vidieť kde vznikli spojenia, kde sa navzájom spojili. Cameron Russell, ktorý rozprával o obraze a kráse sa prepojil do Európy. Máme tu väčší rozhovor o Izraeli a Palestíne, ktorý vychádza z Blízkeho východu. Máme tu aj niečo väčšie, ako obsiahle údaje, so skutočne širokou stopou, ktoré pripomínajú veľký, celosvetový rozhovor.
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.
Týmto sme na konci možností, čo vieme urobiť s dvojrozmerným geografickým zobrazením, ale našťastie, moderná počítačová technológia nám umožňuje ísť ďalej, do viacrozmerného priestoru. Takže môžeme zobrať zobrazenie našej siete a aplikovať na to "fyzikálny model". A podobné prednášky sa akoby k sebe budú priťahovať a rozdielne sa oddelia. A čo zostane, je naozaj pekný výsledok.
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: Len by som chcel ujasniť, že každý uzlový bod je prednáška. ktoré sú spojené, ak majú spoločné myšlienky. Toto všetko pochádza z automatického čítania všetkých prepisov prednášok a všetky tieto výsledné témy nepochádzajú z tagov, a ani kľúčových slov. Pochádzajú zo štruktúry siete navzájom spojených myšlienok. Pokračuj.
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: Presne. Zobral som to trochu rýchlo, ale on ma vždy spomalí. Vzdelanie na našej sieti tvorí spojený trojuholník s rozprávaním príbehov, a so sociálnymi médiami. Máme tu samozrejme ľudský mozog hneď vedľa zdravotnej starostlivosti, čo sa dá očakávať, ale aj počítačové hry, ktoré k ním priliehajú na ich rozhraní.
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.
Ale chcel by som vám ukázať jedno zoskupenie, ktoré je pre mňa špeciálne dôležité, a tým je životné prostredie. Chcem našu sieť trochu priblížiť a skúsiť dostať väčšie rozlíšenie. Takže keď si to priblížime, uvidíme, znova použitím "fyzikálneho modelu", že čo sa zdá byť ako jedna konverzácia, je v skutočnosti mnoho menších. Začne sa tvoriť štruktúra, kde vidíme, niečo ako fraktálové správanie slov a jazyka, ktoré používame na opis vecí, ktoré sú pre nás dôležité po celom svete. Hore máme ekonomiku potravín a miestne jedlo, máme tu skleníkové plyny, solárny a nukleárny odpad. Čo dostávame, je rozsah menších konverzácí, každá spojená s ďalšou cez myšlienky a jazyk, ktorý zdieľajú, vytvárajúce širší koncept živorného prostredia. A samozrejme, môžeme odtiaľto priblížiť a pozrieť sa, na čo sa pozerajú mladí ľudia. Zaujíma ich energetická technológia a nukleárna fúzia. Toto je ich účasť v rozhovore o životnom prostredí. Keď to rozdelíme podľa pohlaví, vidíme, že ženy sa zaujímajú o témy ako potraviny, ale zaujímajíma ich aj nádej a pozitívne myslenie.
And so there's a lot of exciting stuff we can do here, and I'll throw to Eric for the next part.
Je tu veľa zaujímavých vecí, čo s týmto môžeme urobiť a ja poprosím Erika, aby pokračoval
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: Áno, rád by som poznamenal, že nemôžete získať takúto perspektívu z jednoduchého vyhľadávnia tagov na YouTube. Oddiaľme znova ku kompletnej sieti globálnej konverzácie preč od životného prostredia a pozrime sa na všetky prednášky dokopy. Často, keď čelíme takémuto kvantu informácií, môžeme to rôzne zjednodušiť. Môžeme sa opýtať, ktoré prednášky sú najpopulárnejšie? A niektoré vyčnievaú na povrch. Je tu jedna o vďačnosti. Ďalšia je o osobnom zdraví a výžive. A samozrejme, musí tam byť jedna aj o porne, však? A potom môžeme povedať, no, vďačnosť bola minulý rok. Čo je teraz trendom? Aká je najobľúbenejšia prednáška dnes? A my môžeme vidieť, že nová, vychádzajuca, populárna téma je o digitálnom súkromí.
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.
Je to úžasné. Zjednoduší to veci. Ale je tu oveľa viac kreatívnho obsahu. ktorý sa jednoducho stratí v mase ostatných. A to sa mi nepáči. Ako by sme moli docieliť aby sme si všmli takých vecí, ktoré sú možno kreatívne a zaujímavé? No, na to môžeme ísť späť ku štruktúre siete myšlienok. Pamätajte, že je to tá štruktúra siete, ktorá vytvára tieto témy a povedzme, že by sme mohli zobrať dve prednášky, ako napríklad mestá a genetika, a spýtať sa, či sú tu nejaké prednášky ktoré kreatívne premosťujú tieto dve úplne rozdielne disciplíny. A to, v podstate akýsi kreatívny remix, je jedým z charakteristických črtov inovácie. No, tu je jedna od Jessicy Green o mikrobiálnej ekológie budov. Doslova to určuje nový obor. A my môžeme ísť späť k tým témam a spýtať sa: ktoré prednášky sú ústredné v tých konverzáciách? V zoskupení o mestách, jedna z najhlavnejších bola od Mitcha Joachima o ekologických mestách, a v zoskupení o genetike, máme prednášku o syntetickej biológii od Craiga Ventera. Toto sú prednášky, čo spájajú veľa iných vo svojej téme. Mohli by sme ísť opačným smerom a spýtať sa: ktoré reči všeobecne zlučujú veľa rozličných sfér? Použili sme na to meranie ekologickej rozdielnosti. Napríklad, prednáška o histórii násilia od Stevena Pinkera, spája mnohé.
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.
A potom, samozrejme, sú tu napríklad prednášky, ktoré sú také jedinečné, že sú ako keby mimo, v stratosfére, na špeciálnom mieste, a my ich voláme Colleen Flanaganin ukazovateľ. Ak nepoznáte Colleen, je umelkyňa, a ja som sa jej spýtal: „Aké je to, byť až tam, v stratosfére nášho myšlienkového priestoru?“ Údajne to tam vonia ako slanina. To som nevedel. Takže my používame tieto tvary siete aby sme našli prednášky, ktoré sú výnimočné, tie, ktoré kreatívne spájajú veľa rôznych oblastí, tie, ktoré sú pre ich tému ústredné, a tie, ktoré nápadito premosťujú rôzne oblasti. OK? Nikdy by sme ich nenašli s našou posadnutosťou s tým, čo je teraz populárne. A toto všetko vychádza z architektúry komplexnosti, alebo zo vzorcov, ako sú veci spojené.
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: Presne tak. My všetci žijeme vo svete, ktorý je neskutočne komplexný, a my sme využili algoritmy, aby sme to čiastočne filtrovali, aby sme sa v tom trochu vyznali. A tieto algoritmy, zatiaľ čo sú celkom užitočné. sú taktiež veľmi obmedzené a my môžeme spraviť lepšie, lebo si môžeme uvedomiť, že komplexnosť nie je náhoná. Má matematickú štruktúru a my tú matematickú štruktúru môžeme použiť na objavovanie vecí ako svet myšlienok, vidieť, čo sa hovorí a vidieť čo sa nehovorí, a byť trochu ľudskejší a dúfajme, že aj trochu múdrejší.
Thank you.
Ďakujeme.
(Applause)
(Potlesk)