Cities are the crucible of civilization. They have been expanding, urbanization has been expanding, at an exponential rate in the last 200 years so that by the second part of this century, the planet will be completely dominated by cities. Cities are the origins of global warming, impact on the environment, health, pollution, disease, finance, economies, energy -- they're all problems that are confronted by having cities. That's where all these problems come from. And the tsunami of problems that we feel we're facing in terms of sustainability questions are actually a reflection of the exponential increase in urbanization across the planet.
Şehirler uygarlıkların aynı potada eridiği merkezlerdir. Şehirler büyümekteler, kentleşme, son 200 yıldır katlanarak artıyor, böylelikle, bu yüzyılın ikinci yarısında dünyaya tamamen şehirler hakim olacak. Şehirler küresel ısınmanın kaynağıdır çevreyi, sağlığı, kirliliği, hastalıkları, finans ve ekonomiyi, enerjiyi etkiler. Bunlar şehirleşmeden dolayı karşılaşılan sorunlardır. Bütün bu sorunların çıkış noktası budur. Ve sürdürülebilirlik ile ilgili olarak karşılaştığımız büyüyerek artan problemler aslında kentleşmenin bütün dünyada katlanarak artmasının bir yansımasıdır.
Here's some numbers. Two hundred years ago, the United States was less than a few percent urbanized. It's now more than 82 percent. The planet has crossed the halfway mark a few years ago. China's building 300 new cities in the next 20 years. Now listen to this: Every week for the foreseeable future, until 2050, every week more than a million people are being added to our cities. This is going to affect everything. Everybody in this room, if you stay alive, is going to be affected by what's happening in cities in this extraordinary phenomenon. However, cities, despite having this negative aspect to them, are also the solution. Because cities are the vacuum cleaners and the magnets that have sucked up creative people, creating ideas, innovation, wealth and so on. So we have this kind of dual nature. And so there's an urgent need for a scientific theory of cities.
İşte bazı rakamlar. 200 yıl önce, ABD de şehirleşme oranı çok düşüktü. Şimdi yüzde 82' den fazla. Gezegenimiz, son birkaç yılda bu yolun yarısını katetti. Gelecek 20 yıl içinde Çin 300 yeni şehir kurucak. Şimdi şunu dinleyin: Tahminlere göre 2050 yılına kadar her hafta, bir milyondan daha fazla kişi şehirlerimize eklenecek. Bu her şeyi etkileyecek. Burada bulunan herkes, eğer yaşıyacak olursa, şehirlerde meydana gelen bu olağanüstü olaydan etkilenecek. Ancak şehirler, sahip oldukları kötü yönlere rağmen, aynı zamanda çözümdürler. Çünkü şehirler, adeta mıknatıs ve vakum gibi yaratıcı kişi ve fikirleri, yenilikleri, sermaye ve bunun gibileri kendine kendilerine çekerler. Böyle ikili bir doğası vardır. Bu da gösteriyor ki acilen bilimsel bir şehir teorisine ihtiyaç var.
Now these are my comrades in arms. This work has been done with an extraordinary group of people, and they've done all the work, and I'm the great bullshitter that tries to bring it all together.
İşte bunlar benim yoldaşlarım. Bu çalışma, olağanüstü bir grup insan tarafından yapıldı, ve bütün çalışmayı onlar yaptılar, ve bende hepsini bir araya getirmeye çalışıp hazıra konan kişiyim.
(Laughter)
(Gülüşmeler)
So here's the problem: This is what we all want. The 10 billion people on the planet in 2050 want to live in places like this, having things like this, doing things like this, with economies that are growing like this, not realizing that entropy produces things like this, this, this and this. And the question is: Is that what Edinburgh and London and New York are going to look like in 2050, or is it going to be this? That's the question. I must say, many of the indicators look like this is what it's going to look like, but let's talk about it.
Sorun şu ki: hepimiz aynı şeyi istiyoruz. 2050 yılında gezegendeki 10 milyar insan böyle bir yerde yaşamayı, böyle şeylere sahip olmayı, böyle şeyler yapmayı, böyle gelişen bir ekonomiyi isteyecekler, düzensizliğe sebep olan bunun gibi şeyleri farketmeksizin, ve bu, ve bu gibi. Sorumuz şu: Edinburgh, Londra ve New York 2050 yılında böyle mi görünecek? yoksa böyle mi? İşte soru bu. Söylemeliyim ki göstergeler böyle görüneceğini söylüyor, fakat hadi bunun üzerine konuşalım.
So my provocative statement is that we desperately need a serious scientific theory of cities. And scientific theory means quantifiable -- relying on underlying generic principles that can be made into a predictive framework. That's the quest. Is that conceivable? Are there universal laws? So here's two questions that I have in my head when I think about this problem. The first is: Are cities part of biology? Is London a great big whale? Is Edinburgh a horse? Is Microsoft a great big anthill? What do we learn from that? We use them metaphorically -- the DNA of a company, the metabolism of a city, and so on -- is that just bullshit, metaphorical bullshit, or is there serious substance to it? And if that is the case, how come that it's very hard to kill a city? You could drop an atom bomb on a city, and 30 years later it's surviving. Very few cities fail. All companies die, all companies. And if you have a serious theory, you should be able to predict when Google is going to go bust.
Pekala, benim provakatif açıklamam ciddi bir bilimsel şehir teorisine çaresizce ihtiyacımız olduğudur. Bilimsel teori, ölçülebilirdir ve öngörülebilir yapılar tarafından şekillendirilebilen, belli başlı prensiplere dayanır. İşte araştırma bu. Akla uygun mu? Evrensel kanunlar var mı? Bu sorunu düşündüğümde aklıma gelen iki soru şunlar. İlki: Şehirler biyolojinin bir parçası mı? Londra çok büyük bir balina mı? Edinburgh bir at mı? Microsoft çok büyük bir karınca yuvası mı? Bundan ne öğreniyoruz? Bunları mecazi olarak kullanıyoruz bir şirketin DNA' sı, bir şehrin metabolizması, ve benzeri Bu sadece metaforik bir saçmalık mı? yoksa gerçekliği var mı? Eğer mesele buysa, nasıl olur da bir şehri yok etmek bu kadar zor olur? Şehre bir atom bombası bırakabilirdiniz ve 30 yıl sonra canlanır. Çok az şehir başarısız olur. Bütün şirketler ölür, bütün şirketler. Eğer ciddi bir teoriniz varsa, Google' in ne zaman iflas edeceğini tahmin edebilmelisiniz.
So is that just another version of this? Well we understand this very well. That is, you ask any generic question about this -- how many trees of a given size, how many branches of a given size does a tree have, how many leaves, what is the energy flowing through each branch, what is the size of the canopy, what is its growth, what is its mortality? We have a mathematical framework based on generic universal principles that can answer those questions. And the idea is can we do the same for this? So the route in is recognizing one of the most extraordinary things about life, is that it is scalable, it works over an extraordinary range. This is just a tiny range actually: It's us mammals; we're one of these. The same principles, the same dynamics, the same organization is at work in all of these, including us, and it can scale over a range of 100 million in size. And that is one of the main reasons life is so resilient and robust -- scalability. We're going to discuss that in a moment more.
Öyleyse bu, bunun farklı bir versiyonu mu? Pekala bunu çok iyi anladık. Yani, bu konuda herhangi bir soru sorarsanız, belirli bir ölçüde ne kadar ağaç olduğu, bir ağacın belirli ölçüde ne kadar dalı olduğu, ne kadar yaprağı, her bir dalın enerji akışının ne olduğu, saçaklarının ölçüsü, büyüme ve ölüm oranının ne olduğu? Elimizde bütün bu sorulara cevap verebilecek genel evrensel prensiplere dayanan bir matematiksel yapı var. Düşünce şu ki, bunun içinde aynısı yapabilir miyiz? Bu yöntem hayat hakkındaki ölçeklenebilir, olağanüstü çeşitliliğe uyarlanabilir. Aslında bu küçük oranda bir çeşitlilik biz memeliler bunlardan biriyiz. Aynı prensipler, aynı dinamikler aynı örgütlenme bütün bunlar için iş başında, biz dahil olmak üzere, ve büyüklük olarak 100 milyon kat çeşitlilikte bile bu görülebilir. Ve bu, hayatın esnek ve güçlü olmasının önemli sebeplerinden bir tanesi -- ölçeklenebilirlik. Bunu az sonra biraz daha tartışacağız
But you know, at a local level, you scale; everybody in this room is scaled. That's called growth. Here's how you grew. Rat, that's a rat -- could have been you. We're all pretty much the same. And you see, you're very familiar with this. You grow very quickly and then you stop. And that line there is a prediction from the same theory, based on the same principles, that describes that forest. And here it is for the growth of a rat, and those points on there are data points. This is just the weight versus the age. And you see, it stops growing. Very, very good for biology -- also one of the reasons for its great resilience. Very, very bad for economies and companies and cities in our present paradigm. This is what we believe. This is what our whole economy is thrusting upon us, particularly illustrated in that left-hand corner: hockey sticks. This is a bunch of software companies -- and what it is is their revenue versus their age -- all zooming away, and everybody making millions and billions of dollars.
Biliyorsunuz ki, belirli oranda ölçülebilirsiniz, burdaki herkes ölçülebilir. Buna gelişme deniyor. İşte nasıl geliştiğimize bir bakalım. Fare, bu bir fare --siz olabilirdiniz. Hepimiz hemen hemen aynıyız. Görüyorsunuz, bununla epey benzersiniz. Çabuk gelişiyorsunuz sonra duruyorsunuz. Oradaki çizgi aynı prensiplere bağlı, ormanı tanımlayan, aynı teoriden çıkarım yapılmış bir tahmin. Ve bu da bir farenin gelişimi için. Şu noktalar veri noktaları. Bu sadece yaşa göre ağırlık değişimi. Gördüğünüz gibi gelişimi duruyor. Biyoloji için çok, çok iyi ayrıca büyük esneklik için sebeplerden biri. Mevcut örneğimizde ekonomiler, şirketler ve şehirler için çok, çok kötü. Bu bizim inandığımız şeydir. Bu bütün ekonomimizin bizi zorladığı şeydir, sol köşedeki grafikte gösterildiği şekilde; hokey sopaları Bu bir grup yazılım şirketi -- ve gördüğümüz ise yıllara göre ciroları -- hepsi devamlı olarak artış eğiliminde, ve herkes milyonlarca ve milyarlarca dolar kazanıyor.
Okay, so how do we understand this? So let's first talk about biology. This is explicitly showing you how things scale, and this is a truly remarkable graph. What is plotted here is metabolic rate -- how much energy you need per day to stay alive -- versus your weight, your mass, for all of us bunch of organisms. And it's plotted in this funny way by going up by factors of 10, otherwise you couldn't get everything on the graph. And what you see if you plot it in this slightly curious way is that everybody lies on the same line. Despite the fact that this is the most complex and diverse system in the universe, there's an extraordinary simplicity being expressed by this. It's particularly astonishing because each one of these organisms, each subsystem, each cell type, each gene, has evolved in its own unique environmental niche with its own unique history. And yet, despite all of that Darwinian evolution and natural selection, they've been constrained to lie on a line.
Tamam, peki öyleyse bunu nasıl anlayacağız? Öyleyse önce biyolojiden bahsedelim. Bu size açıkca, her şeyin nasıl ölçülebildiğini gösteriyor, ve bu gerçekten kayda değer bir grafik. Burada çizilen metobolik oranlardır -- Yaşamak için her gün ne kadar enerjiye ihtiyaç duyduğunuzu gösterir ve bunu ağırlığınızla, kütlenizle karşılaştırır, hepimiz için, bütün organizmalar için. ve bu garip bir biçimde 10'un katları şeklinde artarak çizildi, yoksa bütün herşeyi bu grafikte göremezdiniz. Eğer grafiği bu şekilde tuhaf çizersek göreceğimiz şey, herkesin aynı çizgi üzerinde yer aldığıdır. Bunun evrendeki en karışık ve çok türlü sistem olmasına rağmen bu grafikle ifade edildiği gibi olağanüstü bir sadelik söz konusudur. Bu özellikle şaşırtıcı, çünkü sistemdeki her bir organizma, her bir alt sistem, her bir hücre tipi, her bir gen kendine has çevresel koşullarında, kendine has tarihi ile evrimleşti. Ve yine de, bütün bu Darwinci evrime ve doğal seleksiyona karşılık, bir çizgi üzerinde sıralanmaya zorlandılar.
Something else is going on. Before I talk about that, I've written down at the bottom there the slope of this curve, this straight line. It's three-quarters, roughly, which is less than one -- and we call that sublinear. And here's the point of that. It says that, if it were linear, the steepest slope, then doubling the size you would require double the amount of energy. But it's sublinear, and what that translates into is that, if you double the size of the organism, you actually only need 75 percent more energy. So a wonderful thing about all of biology is that it expresses an extraordinary economy of scale. The bigger you are systematically, according to very well-defined rules, less energy per capita. Now any physiological variable you can think of, any life history event you can think of, if you plot it this way, looks like this. There is an extraordinary regularity. So you tell me the size of a mammal, I can tell you at the 90 percent level everything about it in terms of its physiology, life history, etc.
Burada başka bir şey söz konusu. Bundan bahsetmeden önce, grafiğin altına yazdığım bu düz çizginin eğimidir. Bu yaklaşık 0.75, yani 1'den küçük -- ve buna alt doğrusal diyoruz. Ve bunun anlamı ise, eğer çizgi doğrusal olsaydı, yani dik çizginin eğimi, o zaman bu değeri iki katına çıkarmak için iki kat daha fazla enerjiye ihtiyaç duyacaktınız. Ama bu bir alt doğrusal fonksiyon, ve bunun anlamı ise eğer organizmanın boyutunu iki katına çıkarırsanız, sadece 75% daha fazla enerjiye ihtiyaç duyacaksınız demektir. Bütün bu biyolojinin harika tarafı, aynı zamanda olağanüstü bir ölçek ekonomisini yansıtmasıdır. Sistematik olarak daha fazla büyümeniz demek, çok iyi tanımlanmış kurallar çerçevesinde, kişi başına daha az enerji demektir. Aklınıza gelen herhangi bie fizyolojik değişken, ya da herhangi bir tarihsel olay olsun, eğer bu şekilde grafiğe dökerseniz, bu sonucu elde edersiniz. Burada sıradışı bir düzenlilik var. Siz bana bir memelinin boyutlarını söylerseniz, ben de size yüzde doksan doğruluk payı ile fizyolojik, tarihsel gelişim vb. konularda her şeyi söyleyebilirim.
And the reason for this is because of networks. All of life is controlled by networks -- from the intracellular through the multicellular through the ecosystem level. And you're very familiar with these networks. That's a little thing that lives inside an elephant. And here's the summary of what I'm saying. If you take those networks, this idea of networks, and you apply universal principles, mathematizable, universal principles, all of these scalings and all of these constraints follow, including the description of the forest, the description of your circulatory system, the description within cells. One of the things I did not stress in that introduction was that, systematically, the pace of life decreases as you get bigger. Heart rates are slower; you live longer; diffusion of oxygen and resources across membranes is slower, etc.
Ve bunun sebebi ise ağ örgüleridir. Bütün hayat bu ağ örgüleri ile kontrol edilir -- hücre içinden, hücre sistemlerine ve ekosistem seviyelerine kadar. Ve bu ağ örgüleri size çok aşinadır. Bu bir filin içinde yaşayan küçük varlıktır. Ve işte söylediklerimin bir özeti. Bu ağ örgülerini alırsanız, bu ağ örgüleri düşüncesini, ve bütün bu hesaplanabilen evrensel ilkelere bütün bu ölçümleri uygularsanız ve bütün bu sınırlamalar ormanın tanımını, dolaşım sisteminizin tanımını, hücrelerin iç yapısının tanımını belirler. Bu takdimde bahsetmediğim konulardan biri de, siz büyüdükçe, sistematik olarak hayatın hızı da yavaşlar. Kalp atışları yavaşlar, daha uzun yaşarsınız; hücre zarından geçen oksijen ve diğer kaynakların akışı yavaşlar, vs.
The question is: Is any of this true for cities and companies? So is London a scaled up Birmingham, which is a scaled up Brighton, etc., etc.? Is New York a scaled up San Francisco, which is a scaled up Santa Fe? Don't know. We will discuss that. But they are networks, and the most important network of cities is you. Cities are just a physical manifestation of your interactions, our interactions, and the clustering and grouping of individuals. Here's just a symbolic picture of that. And here's scaling of cities. This shows that in this very simple example, which happens to be a mundane example of number of petrol stations as a function of size -- plotted in the same way as the biology -- you see exactly the same kind of thing.
Sorumuz ise, bunların herhangi biri şehirler ve şirketler için doğru mudur? Londra, Birmingham'ın daha büyük ölçekli versiyonu mudur, ki o da Brighton'un daha büyük ölçekli versiyonu, vs. vs.? New York, San Fransisco'nun daha nüyük ölçekli versiyonu mudur, ki o da Santa Fe'nin daha büyük ölçekli versiyonu olsun? Bilmiyoruz, bunu tartışacağız. Ama bütün bunlar ağ örgüleridir, ve şehirlerin en önemli ağ örgüleri is sizsiniz. Şehirler yalnızca sizin etkileşimlerinizin ve bizim etkileşimlerimizin, ve bireylerin gruplaşması ve kümeleşmesinin bir tezahürüdür. İşte bu, bu tanımların sembolik bir resmidir. Ve işte şehirlerin ölçeklemesi. Bu çok basit örneklemede olağan bir konuyu ele aldık. Burada benzin istasyonlarının şehrin büyüklüğüne göre grafiği var, biyolojik grafik ile aynı yöntem kullanıldı ve tamamen aynı sonucu görebilirsiniz.
There is a scaling. That is that the number of petrol stations in the city is now given to you when you tell me its size. The slope of that is less than linear. There is an economy of scale. Less petrol stations per capita the bigger you are -- not surprising. But here's what's surprising. It scales in the same way everywhere. This is just European countries, but you do it in Japan or China or Colombia, always the same with the same kind of economy of scale to the same degree. And any infrastructure you look at -- whether it's the length of roads, length of electrical lines -- anything you look at has the same economy of scale scaling in the same way. It's an integrated system that has evolved despite all the planning and so on. But even more surprising is if you look at socio-economic quantities, quantities that have no analog in biology, that have evolved when we started forming communities eight to 10,000 years ago. The top one is wages as a function of size plotted in the same way. And the bottom one is you lot -- super-creatives plotted in the same way. And what you see is a scaling phenomenon. But most important in this, the exponent, the analog to that three-quarters for the metabolic rate, is bigger than one -- it's about 1.15 to 1.2. Here it is, which says that the bigger you are the more you have per capita, unlike biology -- higher wages, more super-creative people per capita as you get bigger, more patents per capita, more crime per capita.
Burada bir ölçekleme var. Siz bana şehrin büyüklüğünü söylerseniz bu şekilde şehirdeki benzin istasyonlarının sayısını bulabiliriz. Eğim, lineerden daha az. Burada bir ölçek ekonomisi var. Siz büyüdükçe birim başına düşen daha az benzin istasyonu -- hiç de şaşırtıcı değil. İşte şaşırtıcı olan şey. Aynı şekilde heryerde bu ölçekleme geçerlidir. Bu sadece Avrupa ülekeleri içindi, ama bunun Japonya, Çin yada Kolombiya'ya uygularsanız, aynı ölçek ekonomsi ile aynı derecede yine aynı sonucu alırsınız. Ve göreceğiniz herhangi bir yapı -- ister yolların uzunluğu olsun, isterse elektrik hatlarının uzunluğu -- göreceğiniz her şeyde aynı ölçek ekonomisini aynı şekilde görebilirsiniz. Bu bütün planlamaya rağmen evrimleşmiş bütünleşik bir sistem. Fakat daha şaşırtıcı olanı ise eğer sosyo ekonomik verilere bakarsanız ki bunların biyolojide herhangi bir karşılığı yoktur, bunlar 8 ile 10 bin yıl önce biz ilk toplumları oluşturduğumuzda gelişmeye başlamıştı. Üstteki grafik, maaşın büyüklüğe göre fonksiyonu, ve aynı şekilde çizilmiş. Alttaki grafik ise süper yaratıcı insanların sayısının fonksiyonu yine aynı şekilde çizilmiş. Ve burada gördüğümüz ise, bir ölçekleme olgusu. Ama daha da önemlisi, buradaki metabolik oran olan 0,75 oranına benzer katsayı "1" den fazla ve yaklaşık 1.15 - 1.2 arasında. İşte böylece, biyolojinin tersi olarak daha çok büyüdkçe, birim başına daha fazla elde edersiniz, büyüdükçe daha fazla maaş, daha fazla yaratıcı insan, daha fazla patent, daha fazla suç.
And we've looked at everything: more AIDS cases, flu, etc. And here, they're all plotted together. Just to show you what we plotted, here is income, GDP -- GDP of the city -- crime and patents all on one graph. And you can see, they all follow the same line. And here's the statement. If you double the size of a city from 100,000 to 200,000, from a million to two million, 10 to 20 million, it doesn't matter, then systematically you get a 15 percent increase in wages, wealth, number of AIDS cases, number of police, anything you can think of. It goes up by 15 percent, and you have a 15 percent savings on the infrastructure. This, no doubt, is the reason why a million people a week are gathering in cities. Because they think that all those wonderful things -- like creative people, wealth, income -- is what attracts them, forgetting about the ugly and the bad.
Ve her şeye bakmamız gerekiyor: Daha fazla AIDS vakası, grip vb. Ve işte burada hepsi beraber çizildi. Ne çizdiğimizi gösterirsek eğer, burada göreceğiniz, GSMH -- şehrin GSMH'sı suç ve patentler hepsi aynı grafikte gösterilmiştir. Ve göreceğiniz gibi, hepsi aynı çizgiyi takip etmekte. Ve işte bunun açıklaması. Eğer bir şehrin büyüklüğünü iki katlayıp, 100 milyondan 200 milyona çıkarırsanız yada 1 milyondan 2 milyona, veya 10 milyondan 20 milyona, hiç fark etmez. Sistematik olarak maaşlarda, mal varlığında, AIDS vakalarında, polis sayısında, düşünebileceğiniz her şeyde yüzde 15 artış olur. Yüzde 15 artış ve yapılarda yüzde 15 tasarrufunuz olur. Bu sonuç, kesinlikle neden her hafta 1 milyon insanın daha şehirlerde toplandığının nedenidir. Çünkü onlar, bütün bu güzel şeyleri düşünür; yaratıcı insanlar, mal varlığı, gelir artışı -- onları bunlar çeker, ama kötü ve çirkin şeyleri görmezden gelirler.
What is the reason for this? Well I don't have time to tell you about all the mathematics, but underlying this is the social networks, because this is a universal phenomenon. This 15 percent rule is true no matter where you are on the planet -- Japan, Chile, Portugal, Scotland, doesn't matter. Always, all the data shows it's the same, despite the fact that these cities have evolved independently. Something universal is going on. The universality, to repeat, is us -- that we are the city. And it is our interactions and the clustering of those interactions. So there it is, I've said it again. So if it is those networks and their mathematical structure, unlike biology, which had sublinear scaling, economies of scale, you had the slowing of the pace of life as you get bigger. If it's social networks with super-linear scaling -- more per capita -- then the theory says that you increase the pace of life. The bigger you are, life gets faster. On the left is the heart rate showing biology. On the right is the speed of walking in a bunch of European cities, showing that increase.
Peki bunun nedeni nedir? Açıkcası işin bütün matematiğini anlatacak kadar vaktim yok, ama bunun altında yatan sosyal ağ örgüleridir, çünkü bu bir evrensel olgudur. Bu yüzde 15 kuralı, doğrudur. Gezegende nereye giderseniz gidin, ister Japonya, ister Şili, ister Portekiz yada İskoçya hiç farketmez. Şehirlerin biribirinden bağımsız geliştiğini düşünsek de her zaman bütün datalar aynı sonucu gösterir. Burada evrensel bir şeyler var. Tekrar edecek olursak bu evrensellik bizleriz, bizlerin şehiri oluşturması. Ve bizlerin etkileşimleri ve bu etkileşimlerin kümeleşmeleri. İşte yeniden söylüyorum. ALt lineer eğimi olan biyolojik grafiğin tersine ölçek ekonomisinin ağ örgüsü ve matematiksel yapısına göre, siz büyüdükçe, hayatın hızı da yavaşlıyor. Eğer sosyal ağların üst lineer eğimi üzerinden konuşursak, birim başına daha fazla demektir, teori der ki; hayatın hızı artar. Siz büyüdükçe yaşam da hızlanır. Soldaki grafik biyolojiye örnek ve kal atış fonksiyonu. Sağdaki artan grafik ise bir grup Avrupa şehrinde ölçülen yürüyüş hızı.
Lastly, I want to talk about growth. This is what we had in biology, just to repeat. Economies of scale gave rise to this sigmoidal behavior. You grow fast and then stop -- part of our resilience. That would be bad for economies and cities. And indeed, one of the wonderful things about the theory is that if you have super-linear scaling from wealth creation and innovation, then indeed you get, from the same theory, a beautiful rising exponential curve -- lovely. And in fact, if you compare it to data, it fits very well with the development of cities and economies. But it has a terrible catch, and the catch is that this system is destined to collapse. And it's destined to collapse for many reasons -- kind of Malthusian reasons -- that you run out of resources. And how do you avoid that? Well we've done it before.
Son olarak, büyümeden bahsetmek istiyorum. Tekrar edecek olursak, bu bizim biyolojiden sahip olduğumuz şeydir. Ölçek ekonomisi bu sigmoidal davranışa artış sağlamaktadır. Hızlı büyüyüoruz ve sonra duraklıyoruz -- bu bizim esnekliğimizin bir parçasıdır. Bu ekonomiler ve şehirler için kötü olurdu. Ama tabi ki bu teorinin en güzel taraflarından bir tanesi de üst-lineer bir eğime sahip olması Mal varlığından, yeniliklere, bu teori ile artan bir grafik elde ederiz, gerçekten çok güzel. Ve gerçete, eğer datayı şehirlerin ve ekonomilerin gelişimi ile karşılaştırırsanız çok iyi uyum sağladığını görürsünüz. Ama burada bir bit yeniği var, ve buna göre, sistemin kaderinde çöküş var. Ve çok sayıda nedenden dolayı bu çöküş yaşanacak -- Malthusvari yaklaşımlar gibi, kaynakların tükenmesi. Peki bundan nasıl kaçınacağız? Aslında bunu daha önce yapmıştık.
What we do is, as we grow and we approach the collapse, a major innovation takes place and we start over again, and we start over again as we approach the next one, and so on. So there's this continuous cycle of innovation that is necessary in order to sustain growth and avoid collapse. The catch, however, to this is that you have to innovate faster and faster and faster. So the image is that we're not only on a treadmill that's going faster, but we have to change the treadmill faster and faster. We have to accelerate on a continuous basis. And the question is: Can we, as socio-economic beings, avoid a heart attack?
Yaptığımız şey, büyüyoruz ve çöküşe ulaşıyoruz, çok önemli bir yenilik ortaya çıkıyor ve yeni baştan başlıyoruz, bir sonrakine ulaşana kadar yeni baştan başlıyoruz ve bu böyle gidiyor. Öyleyse burada büyümeyi sağlayan ve çöküşü önlemek için gerekli sonsuz bir yenilik silsilesi var. Buradaki bit yeniği ise her seferinde daha fazla ve daha fazla yenilik yapmanız gerekir. Görünen o ki, biz sadece devamlı hızlanan bir koşu bandı üzerinde değiliz, aynı zamanda koşu bandını da her seferinde daha hızlı değiştirmemiz gerekir. Sürekli olarak hızlanmamız gerekir. Ve şu soruyu sormamız gerekir: Biz, bir sosyo-ekeonomik varlık olarak nasıl kalp krizinden sakınabiliriz?
So lastly, I'm going to finish up in this last minute or two asking about companies. See companies, they scale. The top one, in fact, is Walmart on the right. It's the same plot. This happens to be income and assets versus the size of the company as denoted by its number of employees. We could use sales, anything you like. There it is: after some little fluctuations at the beginning, when companies are innovating, they scale beautifully. And we've looked at 23,000 companies in the United States, may I say. And I'm only showing you a little bit of this.
Son olarak, bu konuyu son 1-2 dakika içinde şirketler açısından değerlendirerek kapatacağız. İşte şirketler, ölçekleniyor. Üst sağdaki aslında Walmart. Aynı çizim. Burada gösterilen gelirler ve varlıkların, şirketin büyüklüğüne göre göstergesi, ki burada şirket çalışan sayısı alınmıştır. Satışları yada istediğiniz herhangi birşeyi kullanabilirdik. İşte burada görüleceği gibi, başta bazı dalgalanmalardan sonra, şirketler yenilikçi yaklaşımlardan sonra güzel bir şekilde ölçeklenirler. Ve söyleyebilirm ki Birleşik Devletlerde 23.000 şirketi inceledik. Ve size sadece bunun küçük bir kısmını gösteriyorum.
What is astonishing about companies is that they scale sublinearly like biology, indicating that they're dominated, not by super-linear innovation and ideas; they become dominated by economies of scale. In that interpretation, by bureaucracy and administration, and they do it beautifully, may I say. So if you tell me the size of some company, some small company, I could have predicted the size of Walmart. If it has this sublinear scaling, the theory says we should have sigmoidal growth. There's Walmart. Doesn't look very sigmoidal. That's what we like, hockey sticks. But you notice, I've cheated, because I've only gone up to '94. Let's go up to 2008. That red line is from the theory. So if I'd have done this in 1994, I could have predicted what Walmart would be now. And then this is repeated across the entire spectrum of companies. There they are. That's 23,000 companies. They all start looking like hockey sticks, they all bend over, and they all die like you and me.
Şirketler hakkında şaşırtıcı olan ise, biyoloji gibi alt-lineer bir eğime sahip olmaları. Şirketlerin yenilik ve fikirler gibi üst-lineer eğime bağlı olmadığını belirtirsek ölçek ekonomisine bağlı olduğunu görürüz. Bu yorumu bürokrasi ve idare ile yaptıklarını ve çok güzel başardıklarını söyleyebilirim. Öyleyse, bana bir şirketin, küçük bir şirketin, büyüklüğünü söylerseniz, Walmart'ın büyüklüğünü tahmin edebilirim. Teori diyor ki, eğer alt-lineer eğime sahipse o zaman sigmoidal bir büyümeye sahip oluruz. İşte bu Walmart. Pekte sigmoidal görünmüyor. Bu daha çok hokey sopalarına benziyor. Ama farketmişsinizdir, burada hile yaptım, çünkü sadece 1994 yılına kadar gittim. Hadi 2008 yılına bakalım. Buradaki kırmızı çizgi teoriden gelmekte. Öyleyse, bunu 1994'te yapsaydım, şuan Walmart'ın ne durumda olacağını tahmin edebilirdim. Ve bu bütün şirketler için tekrarlanıyor. İşte burada. Bu 23.000 şirket. Hepsi başlarken hokey sopaları gibiydiler, daha sonra hepsi eğilmeye başladılar, ve hepsi ölürler sizin ve benim gibi.
Thank you.
Teşekkür ederim.
(Applause)
(Alkış)