Thanks very much. I am Hannah Fry, the badass. And today I'm asking the question: Is life really that complex? Now, I've only got nine minutes to try and provide you with an answer, so what I've done is split this neatly into two parts: part one: yes; and later on, part two: no. Or, to be more accurate: no?
Muchas gracias. Soy Hannah Fry, una chica dura, y pregunto lo siguiente: ¿Es realmente tan compleja la vida? Solo tengo nueve minutos para tratar de responder, así que la dividí en dos partes. Parte uno: sí. Y luego, parte dos: no. O para ser más exactos: ¿no?
(Laughter)
(Risas)
So first of all, let me try and define what I mean by "complex." Now, I could give you a host of formal definitions, but in the simplest terms, any problem in complexity is something that Einstein and his peers can't do. So, let's imagine -- if the clicker works ... there we go. Einstein is playing a game of snooker. He's a clever chap, so he knows that when he hits the cue ball, he could write you an equation and tell you exactly where the red ball is going to hit the sides, how fast it's going and where it's going to end up. Now, if you scale these snooker balls up to the size of the solar system, Einstein can still help you. Sure, the physics changes, but if you wanted to know about the path of the Earth around the Sun, Einstein could write you an equation telling you where both objects are at any point in time. Now, with a surprising increase in difficulty, Einstein could include the Moon in his calculations. But as you add more and more planets, Mars and Jupiter, say, the problem gets too tough for Einstein to solve with a pen and paper. Now, strangely, if instead of having a handful of planets, you had millions of objects or even billions, the problem actually becomes much simpler, and Einstein is back in the game. Let me explain what I mean by this, by scaling these objects back down to a molecular level.
Primero intentaré definir lo que quiero decir con "compleja". Podría darles un montón de definiciones formales pero, en términos simples, un problema es "complejo" cuando Einstein y sus pares no lo pueden resolver. Imaginemos... si el puntero funciona... ahí está. Einstein está jugando al billar. Como es un tipo inteligente, sabe que cuando le pegue a la bola blanca podría escribir una ecuación y calcular exactamente dónde va a rebotar la bola roja, qué velocidad va a tener y dónde va a terminar. Si agrandamos estas bolas a la escala del sistema solar, Einstein todavía puede ayudarnos. Es otra física, claro, pero para entender cómo se mueve la Tierra respecto del Sol, Einstein podría escribir una ecuación que nos dé la posición de cada objeto en cualquier momento. Con un increíble aumento de dificultad, Einstein podría incluir la Luna en sus cálculos. Pero a medida que agregamos otros planetas, como Marte y Júpiter, Einstein ya no puede resolver el problema con papel y lápiz. Lo raro es que si en lugar de tener cinco planetas tuviéramos millones o miles de millones, el problema, en realidad, sería mucho más simple, y Einstein podría resolverlo. Para explicarles a qué me refiero, vamos a achicar estos objetos a una escala molecular.
If you wanted to trace the erratic path of an individual air molecule, you'd have absolutely no hope. But when you have millions of air molecules all together, they start to act in a way which is quantifiable, predictable and well-behaved. And thank goodness air is well-behaved, because if it wasn't, planes would fall out of the sky. Now, on an even bigger scale, across the whole of the world, the idea is exactly the same with all of these air molecules. It's true that you can't take an individual rain droplet and say where it's come from or where it's going to end up. But you can say with pretty good certainty whether it will be cloudy tomorrow. So that's it. In Einstein's time, this is how far science had got. We could do really small problems with a few objects with simple interactions, or we could do huge problems with millions of objects and simple interactions. But what about everything in the middle?
Si quisiéramos seguir la trayectoria errática de una molécula de aire, no podríamos hacerlo. Pero si tenemos millones de moléculas de aire todas juntas, vemos que empiezan a actuar de un modo cuantificable, predecible y obediente. Y menos mal que el aire es obediente, porque si no lo fuera los aviones se caerían. Ahora, en una escala aún más grande, abarcando todo el mundo, la idea es exactamente la misma con todas estas moléculas de aire. Es verdad que no se puede tomar una gota de lluvia y decir de dónde vino o dónde va a terminar. Pero se puede decir con bastante certeza si mañana va a estar nublado. Y eso es todo. Hasta ahí había llegado la ciencia en la época de Einstein. Podíamos resolver problemas muy pequeños con unos cuantos objetos con interacciones simples, o problemas enormes con millones de objetos e interacciones simples. Pero ¿y todo lo que hay en el medio?
Well, just seven years before Einstein's death, an American scientist called Warren Weaver made exactly this point. He said that scientific methodology has gone from one extreme to another, leaving out an untouched great middle region. Now, this middle region is where complexity science lies, and this is what I mean by complex. Now, unfortunately, almost every single problem you can think of to do with human behavior lies in this middle region. Einstein's got absolutely no idea how to model the movement of a crowd. There are too many people to look at them all individually and too few to treat them as a gas. Similarly, people are prone to annoying things like decisions and not wanting to walk into each other, which makes the problem all the more complicated. Einstein also couldn't tell you when the next stock market crash is going to be. Einstein couldn't tell you how to improve unemployment. Einstein can't even tell you whether the next iPhone is going to be a hit or a flop. So to conclude part one: we're completely screwed. We've got no tools to deal with this, and life is way too complex.
Bueno, tan solo siete años antes de la muerte de Einstein, el científico estadounidense Warren Weaver hizo justamente este planteo. Dijo que el método científico había ido de un extremo al otro, dejando intacta una gran zona intermedia. La ciencia compleja se encuentra en esta zona intermedia; a esto me refiero cuando digo "compleja". Lamentablemente, casi todos los problemas relativos al comportamiento humano están en esta región intermedia. Einstein no tiene ni idea de cómo modelar el movimiento de una muchedumbre. Son demasiadas personas para analizar individualmente y muy pocas para analizar como un gas. Del mismo modo, la gente tiene la mala costumbre de tomar decisiones y de no querer chocarse entre sí, lo que complica muchísimo el problema. Einstein tampoco podría predecir el próximo colapso de la bolsa. Einstein no podría decirnos cómo reducir el desempleo. Ni siquiera podía decirnos si el próximo iPhone va a ser un éxito o un fracaso. Entonces, para concluir la parte uno: estamos jodidos. No tenemos cómo lidiar con esto y la vida es demasiado complicada.
But maybe there's hope, because in the last few years, we've begun to see the beginnings of a new area of science using mathematics to model our social systems. And I'm not just talking here about statistics and computer simulations. I'm talking about writing down equations about our society that will help us understand what's going on in the same way as with the snooker balls or the weather prediction. And this has come about because people have begun to realize that we can use and exploit analogies between our human systems and those of the physical world around us.
Pero tal vez haya esperanza, porque en los últimos años hemos empezado a ver el comienzo de un nuevo campo de la ciencia usando matemáticas para modelar nuestros sistemas sociales. Y no hablo solamente de estadística y simulaciones con computadoras. Hablo de escribir ecuaciones sobre nuestra sociedad que nos ayudarán a entender lo que sucede, como con las bolas de billar o el pronóstico del tiempo. Y esto se dio porque la gente ha empezado a darse cuenta de que podemos aprovechar las analogías entre nuestros sistemas humanos y los del mundo físico alrededor nuestro.
Now, to give you an example: the incredibly complex problem of migration across Europe. Actually, as it turns out, when you view all of the people together, collectively, they behave as though they're following the laws of gravity. But instead of planets being attracted to one another, it's people who are attracted to areas with better job opportunities, higher pay, better quality of life and lower unemployment. And in the same way as people are more likely to go for opportunities close to where they live already -- London to Kent, for example, as opposed to London to Melbourne -- the gravitational effect of planets far away is felt much less.
Para darles un ejemplo, el problema increíblemente complejo de la migración en Europa. En realidad, resulta que si miramos a la gente en conjunto, colectivamente, se comportan como si siguieran las leyes gravitatorias. Pero en lugar de ser planetas atrayéndose los unos a los otros, son personas siendo atraídas a zonas con mejores oportunidades laborales, salarios más altos, mejor calidad de vida y menos desempleo. Y del mismo modo que la gente es más propensa a aceptar oportunidades cerca del lugar donde viven --de Londres a Kent, por ejemplo, en lugar de ir de Londres a Melbourne-- el efecto gravitatorio de los planetas que están lejos se siente mucho menos.
So, to give you another example: in 2008, a group in UCLA were looking into the patterns of burglary hot spots in the city. Now, one thing about burglaries is this idea of repeat victimization. So if you have a group of burglars who manage to successfully rob an area, they'll tend to return to that area and carry on burgling it. So they learn the layout of the houses, the escape routes and the local security measures that are in place. And this will continue to happen until local residents and police ramp up the security, at which point, the burglars will move off elsewhere. And it's that balance between burglars and security which creates these dynamic hot spots of the city. As it turns out, this is exactly the same process as how a leopard gets its spots, except in the leopard example, it's not burglars and security, it's the chemical process that creates these patterns and something called "morphogenesis." We actually know an awful lot about the morphogenesis of leopard spots. Maybe we can use this to try and spot some of the warning signs with burglaries and perhaps, also to create better crime strategies to prevent crime. There's a group here at UCL who are working with the West Midlands police right now on this very question. I could give you plenty of examples like this, but I wanted to leave you with one from my own research on the London riots.
Para darles otro ejemplo: un grupo de la Universidad de California en Los Ángeles en 2008 estudió la distribución de las zonas con más robos en viviendas en la ciudad. Un tema con los robos en viviendas es esta idea de la victimización repetida. O sea, si un grupo de ladrones consigue robar con éxito en una zona, es muy probable que vuelvan al mismo lugar a seguir robando. Así aprenden la distribución interna de las casas, las rutas de escape y las medidas de seguridad que rigen en la zona. Y esto va a seguir sucediendo hasta que los vecinos y la policía incrementen la seguridad, y en ese momento los ladrones se van a ir a otra parte. Y es ese equilibrio entre los ladrones y la seguridad lo que crea estas "zonas calientes" de delito que van cambiando. Es exactamente el mismo proceso por el cual le salen manchas al leopardo. Solo que, en el caso del leopardo, no se trata de ladrones y seguridad sino de un proceso químico y algo llamado "morfogénesis". Sabemos muchísimo sobre la morfogénesis de las manchas del leopardo. Tal vez podamos usar esto para identificar señales que nos alerten a los robos, y tal vez también para crear mejores estrategias de prevención de delitos. Aquí en el University College de Londres, hay un grupo que trabaja con la policía de West Midlands precisamente en este tema. Hay muchos ejemplos como este, pero voy a tomar uno de mi investigación sobre los disturbios de 2011 en Londres.
Now, you probably don't need me to tell you about the events of last summer, where London and the UK saw the worst sustained period of violent looting and arson for over twenty years. It's understandable that, as a society, we want to try and understand exactly what caused these riots, but also, perhaps, to equip our police with better strategies to lead to a swifter resolution in the future. Now, I don't want to upset the sociologists here, so I absolutely cannot talk about the individual motivations for a rioter, but when you look at the rioters all together, mathematically, you can separate it into a three-stage process and draw analogies accordingly.
Creo que no hace falta que les cuente lo que pasó el verano pasado, cuando Londres y el Reino Unido vieron el peor período de saqueos e incendios constantes en más de 20 años. Como sociedad, es normal que queramos entender exactamente cuál fue la causa de los disturbios, pero tal vez también es importante tratar de equipar a la policía con mejores estrategias para resolver la situación más rápido en el futuro. Como no quiero molestar a los sociólogos, no voy a especular sobre la motivación personal de cada alborotador. Pero si los miramos a todos juntos, matemáticamente, se pueden analizar como un proceso en tres partes y hacer las analogías del caso.
So, step one: let's say you've got a group of friends. None of them are involved in the riots, but one of them walks past a Foot Locker which is being raided, and goes in and bags himself a new pair of trainers. He texts one of his friends and says, "Come on down to the riots." So his friend joins him, and then the two of them text more of their friends, who join them, and text more of their friends and more and more, and so it continues. This process is identical to the way that a virus spreads through a population. If you think about the bird flu epidemic of a couple of years ago, the more people that were infected, the more people that got infected, and the faster the virus spread before the authorities managed to get a handle on events. And it's exactly the same process here.
Paso uno: imagínense un grupo de amigos. No están involucrados en los disturbios, pero uno de ellos pasa por una tienda de deportes que está siendo saqueada, entra y se lleva unas zapatillas nuevas. Le manda un texto a uno de sus amigos y le dice: "Ven aquí a los disturbios". Entonces el amigo se le une, y los dos mandan textos a más amigos para que también se les unan, y manden textos a más amigos y más, y más, y así siguiendo. El proceso es idéntico a la propagación de un virus en una población. Si piensan en la epidemia de gripe aviar hace un par de años, cuantos más infectados había, más gente se infectaba, y más rápido se propagaba el virus hasta que las autoridades consiguieron controlar la situación. En este caso es exactamente el mismo proceso.
So let's say you've got a rioter, he's decided he's going to riot. The next thing he has to do is pick a riot site. Now, what you should know about rioters is that, um ... Oops, clicker's gone. There we go. What you should know about rioters is, they're not prepared to travel that far from where they live, unless it's a really juicy riot site.
Digamos que un alborotador decide armar una revuelta. El paso dos es elegir el lugar. Les cuento que los alborotadores... ¡No funciona el puntero! Ahí va. Les cuento que los alborotadores no están dispuestos a desplazarse muy lejos de donde viven, a menos que sea un sitio muy jugoso.
(Laughter)
(Risas)
So you can see that here from this graph, with an awful lot of rioters having traveled less than a kilometer to the site that they went to. Now, this pattern is seen in consumer models of retail spending, i.e., where we choose to go shopping. So, of course, people like to go to local shops, but you'd be prepared to go a little bit further if it was a really good retail site. And this analogy, actually, was already picked up by some of the papers, with some tabloid press calling the events "Shopping with violence," which probably sums it up in terms of our research. Oh! -- we're going backwards.
Lo pueden ver aquí en este gráfico, donde la mayoría de los alborotadores se desplazó menos de un kilómetro para ir al sitio de la revuelta. Este patrón se ve en los modelos de conducta del consumidor, o sea: dónde elegimos ir de compras. Es claro que a la gente prefiere comprar en comercios locales, pero estaría dispuesta a ir un poquito más lejos si se tratara de un muy buen lugar. De hecho en algunos casos la prensa identificó esta analogía y algunos diarios sensacionalistas usaron la frase "compras con violencia", lo que probablemente es un buen resumen de los hechos. ¡Oh! ¡Vamos para atrás!
OK, step three. Finally, the rioter is at his site, and he wants to avoid getting caught by the police. The rioters will avoid the police at all times, but there is some safety in numbers. And on the flip side, the police, with their limited resources, are trying to protect as much of the city as possible, arrest rioters wherever possible and to create a deterrent effect. And actually, as it turns out, this mechanism between the two species, so to speak, of rioters and police, is identical to predators and prey in the wild. So if you can imagine rabbits and foxes, rabbits are trying to avoid foxes at all costs, while foxes are patrolling the space, trying to look for rabbits. We actually know an awful lot about the dynamics of predators and prey. We also know a lot about consumer spending flows. And we know a lot about how viruses spread through a population.
Bien, paso tres. Finalmente, el alborotador está en el lugar elegido y quiere evitar que lo atrape la policía. Los alborotadores siempre evaden a la policía, pero están más seguros si están en grupo. Por otro lado la policía, con sus limitados recursos, trata de proteger la mayor parte de la ciudad posible, arrestar alborotadores cuando sea posible y crear un efecto disuasorio. Y en realidad, resulta que este mecanismo entre las dos especies los alborotadores y la policía, digamos, es idéntico al sistema depredador-presa. Si nos imaginamos conejos y zorros, los conejos tratan de evitar a los zorros a toda costa, mientras los zorros patrullan la zona, buscando a los conejos. Sabemos muchísimo sobre la dinámica entre depredador y presa. También sabemos mucho sobre el flujo del gasto de los consumidores. Y sabemos mucho sobre cómo se propagan los virus en una población.
So if you take these three analogies together and exploit them, you can come up with a mathematical model of what actually happened, that's capable of replicating the general patterns of the riots themselves. Now, once we've got this, we can almost use this as a petri dish and start having conversations about which areas of the city were more susceptible than others and what police tactics could be used if this were ever to happen again in the future. Even twenty years ago, modeling of this sort was completely unheard of. But I think that these analogies are an incredibly important tool in tackling problems with our society, and perhaps, ultimately improving our society overall.
Entonces, aprovechando estas tres analogías, podemos crear un modelo matemático de lo que pasó realmente, y podemos reproducir los patrones generales de los disturbios. Una vez que tenemos esto, podemos ponerlo "bajo el microscopio" y empezar a analizar las zonas que fueron más susceptibles y las tácticas que la policía podría usar si esto volviera a suceder en el futuro. Este tipo de modelos eran totalmente inauditos hace 20 años. Pero creo que estas analogías son una herramienta increíblemente importante para abordar problemas sociales, y tal vez, en última instancia, para mejorar la sociedad en su conjunto.
So, to conclude: life is complex, but perhaps understanding it need not necessarily be that complicated.
Entonces, para concluir: la vida es compleja pero tal vez entenderla no tenga por qué serlo.
Thank you.
Gracias.
(Applause)
(Aplausos)