Do you ever feel completely overwhelmed when you're faced with a complex problem? Well, I hope to change that in less than three minutes. So, I hope to convince you that complex doesn't always equal complicated. So for me, a well-crafted baguette, fresh out of the oven, is complex, but a curry onion green olive poppy cheese bread is complicated. I'm an ecologist, and I study complexity. I love complexity. And I study that in the natural world, the interconnectedness of species.
Voelt u zich wel eens volledig overrompeld als u wordt geconfronteerd met een complex probleem? Welnu, dat hoop ik te veranderen in nog geen drie minuten. Ik hoop u te overtuigen van het feit dat 'complex' niet altijd 'gecompliceerd' betekent. Een mooi gebakken stokbroodje, zo uit de oven, vind ik complex, maar een curry-ui-groene olijven-papaver-kaasbrood is gecompliceerd. Ik ben ecoloog en ik bestudeer complexiteit. Ik ben er gek op. Ik bestudeer het in de natuur, de onderlinge verbondenheid van soorten.
So here's a food web, or a map of feeding links between species that live in Alpine Lakes in the mountains of California. And this is what happens to that food web when it's stocked with non-native fish that never lived there before. All the grayed-out species disappear. Some are actually on the brink of extinction. And lakes with fish have more mosquitos, even though they eat them. These effects were all unanticipated, and yet we're discovering they're predictable.
Hier is een voedsel-web, of een kaart van voedselketens tussen soorten die in bergmeren leven in de bergen van Californië. En dit gebeurt er met die voedselkaart als deze bevolkt wordt met niet-inheemse vissen die er niet eerder hebben gewoond. Alle uitgegrijsde soorten verdwijnen. Sommige worden daadwerkelijk met uitsterven bedreigd. Er zijn meer muggen bij meren waar vis in zit, ook al eten ze de muggen. Dit waren allemaal onverwachte effecten, maar toch ontdekken we dat ze voorspelbaar zijn.
So I want to share with you a couple key insights about complexity we're learning from studying nature that maybe are applicable to other problems. First is the simple power of good visualization tools to help untangle complexity and just encourage you to ask questions you didn't think of before. For example, you could plot the flow of carbon through corporate supply chains in a corporate ecosystem, or the interconnections of habitat patches for endangered species in Yosemite National Park. The next thing is that if you want to predict the effect of one species on another, if you focus only on that link, and then you black box the rest, it's actually less predictable than if you step back, consider the entire system -- all the species, all the links -- and from that place, hone in on the sphere of influence that matters most. And we're discovering, with our research, that's often very local to the node you care about within one or two degrees. So the more you step back, embrace complexity, the better chance you have of finding simple answers, and it's often different than the simple answer that you started with.
Ik wil daarom een paar belangrijke inzichten met u delen over de complexiteit die we geleerd hebben door de natuur te bestuderen die wellicht toepasbaar zijn op andere problemen. Ten eerste: de kracht van goed visualiseringsgereedschap om complexiteit te helpen ontrafelen en je uit te dagen om vragen te stellen waar je eerder niet op kwam. Je kunt bijvoorbeeld de loop van koolstof volgen door bevoorradingsketens in een ecosysteem, of de onderlinge verbondenheid van stukjes habitat van bedreigde diersoorten in Yosemite National Park. Dan is het zo dat als je wilt voorspellen wat het effect van de ene soort op de andere is, als je je richt op die verbinding, en je de rest laat verdwijnen, dan is het uiteindelijk minder voorspelbaar dan wanneer je een stap naar achteren doet en het hele systeem beschouwt -- en vanaf die plek inzoomt op de invloedssfeer die er het meest toe doet. En we ontdekken via ons onderzoek dat dat vaak zeer plaatselijk geldt voor het knooppunt waar je je op richt, binnen één of twee niveaus. Dus hoe verder je naar achteren gaat en de complexiteit omarmt, des te groter is de kans dat je simpele antwoorden vindt, en die zijn vaak anders dan het simpele antwoord waar je mee begon.
So let's switch gears and look at a really complex problem courtesy of the U.S. government. This is a diagram of the U.S. counterinsurgency strategy in Afghanistan. It was front page of the New York Times a couple months ago. Instantly ridiculed by the media for being so crazy complicated. And the stated goal was to increase popular support for the Afghan government. Clearly a complex problem, but is it complicated? Well, when I saw this in the front page of the Times, I thought, "Great. Finally something I can relate to. I can sink my teeth into this."
We gaan een stap verder en bekijken een zeer complex probleem, met dank aan de regering van de VS. Dit is een diagram van de tegenopstand-strategie van de VS in Afghanistan. Het stond op de voorpagina van de New York Times een paar maanden geleden -- en werd meteen belachelijk gemaakt door de media omdat het zo idioot gecompliceerd was. Het doel was geformuleerd als: het vergroten van de steun voor de Afghaanse regering. Duidelijk een complex probleem, maar is het gecompliceerd? Nou, toen ik dit zag op de voorpagina van de Times dacht ik: "Te gek. Hier kan ik eindelijk iets mee. Ik kan m'n tanden er in zetten."
So let's do it. So here we go for the first time ever, a world premiere view of this spaghetti diagram as an ordered network. The circled node is the one we're trying to influence -- popular support for the government. And so now we can look one degrees, two degrees, three degrees away from that node and eliminate three-quarters of the diagram outside that sphere of influence. Within that sphere, most of those nodes are not actionable, like the harshness of the terrain, and a very small minority are actual military actions. Most are non-violent and they fall into two broad categories: active engagement with ethnic rivalries and religious beliefs and fair, transparent economic development and provisioning of services. I don't know about this, but this is what I can decipher from this diagram in 24 seconds.
Laten we het doen. Daar gaan we, voor het allereerst, een wereldprimeur van dit spaghetti-diagram als een geordend netwerk. Het omcirkelde knooppunt willen we beïnvloeden -- steun voor de regering. En nu kunnen we dus één niveau, twee niveaus, drie niveaus diep vanaf dat knooppunt kijken en driekwart van het diagram wegdoen, wat buiten de invloedssfeer ligt. Binnenin die sfeer zijn de meeste knooppunten niet te beïnvloeden, zoals de ruigheid van het terrein, en een hele kleine minderheid zijn militaire acties. De meeste zijn geweldloos en vallen in twee globale categorieën: actieve bemoeienis met etnische twisten en religieuze overtuigingen en eerlijke, transparante economische ontwikkeling en het beschikbaar stellen van diensten. Ik weet het niet, maar dat is wat ik uit het diagram kan ontcijferen in 24 seconden.
When you see a diagram like this, I don't want you to be afraid. I want you to be excited. I want you to be relieved. Because simple answers may emerge. We're discovering in nature that simplicity often lies on the other side of complexity. So for any problem, the more you can zoom out and embrace complexity, the better chance you have of zooming in on the simple details that matter most.
Als u zo'n diagram ziet moet u niet bang zijn. Ik wil dat u blij bent. Ik wil dat u opgelucht bent. Want er kunnen simpele antwoorden uit voortkomen. We ontdekken dat eenvoud in de natuur vaak de keerzijde van complexiteit is. Dus voor elk probleem: hoe meer je uitzoomt en complexiteit omarmt, des te meer kans dat je inzoomt op de simpele details die het belangrijkst zijn.
Thank you.
Dank u.
(Applause)
.