ABOUT THE SPEAKERS
Eric Berlow - Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more.

Why you should listen

Eric Berlow is an ecologist and network scientist who specializes in not specializing. A TED Senior Fellow, Berlow is recognized for his research on food webs and ecological networks and for creative approaches to complex problems. He was the founding director of the University of California's first environmental science center inside Yosemite National Park, where he continues to develop data-driven approaches to managing natural ecosystems. 

In 2012 Berlow founded Vibrant Data Labs, which builds tools to use data for social good. Berlow's current projects range from helping spark an egalitarian personal data economy to protecting endangered amphibians in Yosemite to crowd-sourcing novel insights about human creativity. Berlow holds a Ph.D. from Oregon State University in marine ecology.

 

 

More profile about the speaker
Eric Berlow | Speaker | TED.com
Sean Gourley - Physicist and military theorist
Sean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow.

Why you should listen

Sean Gourley's twin passions are physics (working on nanoscale blue-light lasers and self-assembled quantum nanowires) and politics (he once ran for a national elected office back home in New Zealand).

A Rhodes scholar, he's spent the past five years working at Oxford on complex adaptive systems and collective intelligent systems -- basically, using data to understand the nature of human conflict. As he puts it, "This research has taken me all over the world from the Pentagon, to the House of Lords, the United Nations and most recently to Iraq". Originally from New Zealand, he now lives in San Francisco, where he is the co-founder and CTO of Quid which is building a global intelligence platform. He's a 2009 TED Fellow.

In December 2009, Gourley and his team's research was published in the scientific journal Nature. He is co-founder and CTO of Quid.

More profile about the speaker
Sean Gourley | Speaker | TED.com
TED2013

Eric Berlow and Sean Gourley: Mapping ideas worth spreading

에릭 버로우(Eric Berlow), 션 고울리(Sean Gourley): 퍼뜨릴 가치가 있는 생각을 지도로 나타내기

Filmed:
1,131,373 views

2만4천개의 아이디어는 어떻게 보일까요? 생태학자 에릭 버로우와 물리학자 션 고울리는 전체 TEDx 강연에 알고리즘을 적용해서 아이디어가 전세계적으로 어떻게 연결되어있는지 시각적으로 보여줍니다.
- Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more. Full bio - Physicist and military theorist
Sean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
Eric에릭 BerlowBerlow: I'm an ecologist생태 학자, and Sean's a physicist물리학 자,
0
562
3061
벌로우: 저는 생태학자이고
션은 물리학자입니다.
00:15
and we both양자 모두 study연구 complex복잡한 networks네트워크.
1
3623
2108
저희는 복잡계 네트워크를 연구하죠.
00:17
And we met만난 a couple years연령 ago...전에 when we discovered발견 된
2
5731
1835
몇 년 전 저희 둘 다
전쟁의 생태에 관하여
00:19
that we had both양자 모두 given주어진 a short짧은 TED테드 Talk
3
7566
2000
짧게 TED 강연을 했던 것을 계기로
00:21
about the ecology생태학 of war전쟁,
4
9566
2303
서로 알게 되었습니다.
00:23
and we realized깨달은 that we were connected연결된
5
11869
1447
실제로 만나기 전부터 같은 생각을
00:25
by the ideas아이디어 we shared공유 된 before we ever met만난.
6
13316
2818
공유함으로써 서로
연결되어 있었다는 것을 깨달았죠.
00:28
And then we thought, you know, there are thousands수천
7
16134
1556
그리고 세상에 TEDx와 같은 강연이
00:29
of other talks회담 out there, especially특히 TEDxTEDx Talks협상,
8
17690
2114
수천 개씩 나오고 있는데
00:31
that are popping터지는 up all over the world세계.
9
19804
2211
생각이 미쳤습니다.
00:34
How are they connected연결된,
10
22015
923
이 강연들은 어떻게 연결되어 있으며
00:34
and what does that global글로벌 conversation대화 look like?
11
22938
2010
전세계 사람들은
어떤 대화를 하고 있을까요?
00:36
So Sean's going to tell you a little bit비트 about how we did that.
12
24948
2810
연구 과정을
션이 설명해 드리겠습니다.
00:39
Sean GourleyGourley: Exactly정확하게. So we took~했다 24,000 TEDxTEDx Talks협상
13
27758
3767
고얼리: 그렇습니다.
저희는 전세계 147개국에서
00:43
from around the world세계, 147 different다른 countries국가,
14
31525
3046
24,000개의 TEDx 강연을 바탕으로
00:46
and we took~했다 these talks회담 and we wanted to find
15
34571
2123
주제들을 뒷받침하는
00:48
the mathematical매우 정확한 structures구조 that underly밑바닥의
16
36694
2040
수학적 구조를
00:50
the ideas아이디어 behind뒤에 them.
17
38734
1722
찾고자 했습니다.
00:52
And we wanted to do that so we could see how
18
40456
1370
그래서 각각의 아이디어들이
00:53
they connected연결된 with each마다 other.
19
41826
2053
서로 어떻게 연결되는지
알고 싶었습니다.
00:55
And so, of course코스, if you're going to do this kind종류 of stuff물건,
20
43879
1676
이런 연구를 하려면 먼저
00:57
you need a lot of data데이터.
21
45555
956
자료가 많이 필요하죠.
00:58
So the data데이터 that you've got is a great thing called전화 한 YouTubeYouTube,
22
46511
3686
지료는 유튜브라는
멋진 곳에서 구합니다.
01:02
and we can go down and basically원래 pull손잡이
23
50197
1768
유튜브에서 공개된
01:03
all the open열다 information정보 from YouTubeYouTube,
24
51965
2267
모든 정보를 모으는 거죠.
01:06
all the comments의견, all the viewsviews, who's누가 watching보고있다 it,
25
54232
2349
댓글, 조회 기록, 시청자층,
01:08
where are they watching보고있다 it, what are they saying속담 in the comments의견.
26
56581
2779
시청자의 위치와
댓글 내용 외에도
01:11
But we can also또한 pull손잡이 up, using~을 사용하여 speech-to-text연설 - 텍스트 translation번역,
27
59360
3292
음성-텍스트 변환을 이용해
대사 전문을
01:14
we can pull손잡이 the entire완전한 transcript성적 증명서,
28
62652
2128
기록할 수도 있습니다
01:16
and that works공장 even for people with kind종류 of funny이상한 accents신문 like myself자기.
29
64780
2680
저처럼 억양이 약간 이상해도
상관없어요
01:19
So we can take their그들의 transcript성적 증명서
30
67460
2106
이렇게 영상을 기록한 사본으로
01:21
and actually사실은 do some pretty예쁜 cool시원한 things.
31
69566
2098
여러 가지 재미있는
작업을 할 수 있습니다
01:23
We can take natural자연스러운 language언어 processing가공 algorithms알고리즘
32
71664
2160
자연어 처리 알고리즘을 통해
컴퓨터로
01:25
to kind종류 of read독서 through...을 통하여 with a computer컴퓨터, line by line,
33
73824
2629
이 사본을 한 줄 한 줄 읽어나가며
01:28
extracting적출 key concepts개념들 from this.
34
76453
2359
핵심이 되는 개념을 뽑아냅니다.
01:30
And we take those key concepts개념들 and they sort종류 of form형태
35
78812
2525
이렇게 모인 개념들은
한 아이디어를 구성하는
01:33
this mathematical매우 정확한 structure구조 of an idea생각.
36
81337
3565
수학적 구조 같은 형태가 됩니다
01:36
And we call that the meme-ome밈 - 오메.
37
84902
1757
우리는 이것을
문화적 유전자라고 합니다.
01:38
And the meme-ome밈 - 오메, you know, quite아주 simply간단히,
38
86659
2151
문화적 유전자란 간단히 말해서
01:40
is the mathematics수학 that underlies기초가되는 an idea생각,
39
88810
2426
어떤 개념을 뒷받침하는
수학적 속성인데
01:43
and we can do some pretty예쁜 interesting재미있는 analysis분석 with it,
40
91236
1932
이것으로 여러가지
흥미로운 분석을 할 수 있습니다.
01:45
which어느 I want to share with you now.
41
93168
1981
지금 여러분께 보여드리고 싶군요.
01:47
So each마다 idea생각 has its own개인적인 meme-ome밈 - 오메,
42
95149
2190
각각의 아이디어는
고유한 문화적 유전자를 갖고 있고
01:49
and each마다 idea생각 is unique독특한 with that,
43
97339
1951
각 아이디어는 독특합니다.
01:51
but of course코스, ideas아이디어, they borrow빌다 from each마다 other,
44
99290
2488
그러나 아이디어는
다른 아이디어를 빌리기도 하고
01:53
they kind종류 of steal훔치다 sometimes때때로,
45
101778
1184
훔쳐오기도 하며
01:54
and they certainly확실히 build짓다 on each마다 other,
46
102962
1827
서로를 기반으로
발전하게 마련입니다.
01:56
and we can go through...을 통하여 mathematically수학적으로
47
104789
1616
수학적 분석을 통해 얻은
01:58
and take the meme-ome밈 - 오메 from one talk
48
106405
1840
강연 하나의 문화적 유전자를
02:00
and compare비교 it to the meme-ome밈 - 오메 from every...마다 other talk,
49
108245
2454
다른 강연의
문화적 유전자와 비교했을 때
02:02
and if there's a similarity유사성 between중에서 the two of them,
50
110699
1973
유사한 부분이 있다면
02:04
we can create몹시 떠들어 대다 a link링크 and represent말하다 that as a graph그래프,
51
112672
3250
연결고리를 만들어
그래프로 나타낼 수 있습니다.
02:07
just like Eric에릭 and I are connected연결된.
52
115922
2394
에릭과 제가 연결된 것처럼요.
02:10
So that's theory이론, that's great.
53
118316
1394
일단 이론은 이렇습니다.
02:11
Let's see how it works공장 in actual실제의 practice연습.
54
119710
2526
실제로 적용되면
어떻게 되는지 보죠.
02:14
So what we've우리는 got here now is the global글로벌 footprint발자국
55
122236
2788
지난 4년간 전세계에서 쏟아져나온
02:17
of all the TEDxTEDx Talks협상 over the last four years연령
56
125024
2293
모든 TEDx 강연의 모습입니다.
02:19
exploding폭발하는 out around the world세계
57
127317
1550
뉴욕에서
02:20
from New새로운 York요크 all the way down to little old늙은 New새로운 Zealand뉴질랜드 in the corner모서리.
58
128867
3329
구석에 있는
뉴질랜드에 이르기까지요.
02:24
And what we did on this is we analyzed분석 된 the top상단 25 percent퍼센트 of these,
59
132196
3835
상위 25%를 분석하자
02:28
and we started시작한 to see where the connections사이 occurred발생한,
60
136031
2534
연결고리가 어디서 일어나서
02:30
where they connected연결된 with each마다 other.
61
138565
1537
어디서 서로 연결되는지
보이기 시작했습니다.
02:32
Cameron카메론 Russell러셀 talking말하는 about image영상 and beauty아름다움
62
140102
1874
카메론 러셀의
이미지와 미에 관한 강연은
02:33
connected연결된 over into Europe유럽.
63
141976
1575
유럽으로 연결되었습니다.
02:35
We've우리는 got a bigger더 큰 conversation대화 about Israel이스라엘 and Palestine팔레스타인
64
143551
2412
이스라엘과 팔레스타인에 대해서는
02:37
radiating방사하는 outwards밖으로 from the Middle중간 East동쪽.
65
145963
2255
중동에서 많은 이들이 토론했군요.
02:40
And we've우리는 got something a little broader더 넓은
66
148218
1298
빅 데이터처럼 보다 광범위한
02:41
like big data데이터 with a truly진실로 global글로벌 footprint발자국
67
149516
2156
주제는 실로 전세계를 누볐습니다.
02:43
reminiscent연상시키는 of a conversation대화
68
151672
2179
마치 어딜 가도 들리는
02:45
that is happening사고 everywhere어디에나.
69
153851
2016
대화 주제처럼 말입니다.
02:47
So from this, we kind종류 of run운영 up against반대 the limits제한
70
155867
2173
지도로 나타낼 수 있는 것은
02:50
of what we can actually사실은 do with a geographic지리적 인 projection투사,
71
158040
2530
거의 여기까지가 한계입니다만,
02:52
but luckily운 좋게, computer컴퓨터 technology과학 기술 allows허락하다 us to go out
72
160570
2052
컴퓨터 기술 덕에
다차원적 공간을 배경으로
02:54
into multidimensional다차원의 space공간.
73
162622
1546
더 많은 것을 할 수 있었습니다.
02:56
So we can take in our network회로망 projection투사
74
164168
1875
이 네트워크 투사도에
02:58
and apply대다 a physics물리학 engine엔진 to this,
75
166043
1750
물리적 도구을 적용하면
02:59
and the similar비슷한 talks회담 kind종류 of smash스매시 together함께,
76
167793
1885
비슷한 강연들은 가까이 붙고
03:01
and the different다른 ones그들 fly파리 apart떨어져서,
77
169678
2004
다른 강연들은 멀어집니다.
03:03
and what we're left with is something quite아주 beautiful아름다운.
78
171682
2072
이렇게 아름다운 구조가 형성되죠.
03:05
EBEB: So I want to just point포인트 out here that every...마다 node마디 is a talk,
79
173754
2957
벌로우: 여기 있는 교점 하나하나가
모두 강연이며
03:08
they're linked링크 된 if they share similar비슷한 ideas아이디어,
80
176711
2589
비슷한 개념을 다루는 경우는
연결되어 있습니다.
03:11
and that comes온다 from a machine기계 reading독서
81
179300
2084
강연 전문을 컴퓨터로 읽어들여
03:13
of entire완전한 talk transcripts성적 증명서,
82
181384
2067
분석한 것이죠.
03:15
and then all these topics주제 that pop out,
83
183451
2231
이렇게 나타나는 주제들은
03:17
they're not from tags태그들 and keywords키워드.
84
185682
1790
태그나 키워드를 종합해 얻은 게 아니라
03:19
They come from the network회로망 structure구조
85
187472
1725
서로 연결된 아이디어로 이루어진
03:21
of interconnected서로 연결된 ideas아이디어. Keep going.
86
189197
2168
네트워크에서 창출된 것입니다.
계속 하시죠.
03:23
SGSG: Absolutely전혀. So I got a little quick빨리 on that,
87
191365
2022
고얼리: 네, 제가 좀 성급히 진행했는데
03:25
but he's going to slow느린 me down.
88
193387
1475
에릭이 조절해 줄 테니 괜찮아요.
03:26
We've우리는 got education교육 connected연결된 to storytelling스토리 텔링
89
194862
2034
'교육' 은 '이야기하기' 와 연결되었고
03:28
triangulated삼각 측량 된 next다음 것 to social사회적인 media미디어.
90
196896
1643
'소셜미디어'와 함께
삼각형을 이룹니다.
03:30
You've got, of course코스, the human인간의 brain right next다음 것 to healthcare건강 관리,
91
198539
2475
'인간 두뇌'가 '의료' 옆에 있는 것은
03:33
which어느 you might expect배고 있다,
92
201014
1386
이상하지 않을지 모르지만
03:34
but also또한 you've got video비디오 games계략, which어느 is sort종류 of adjacent인접한,
93
202400
2395
'비디오 게임' 도
이 두 가지가 닿아 있는 위치에서
03:36
as those two spaces공백 interface인터페이스 with each마다 other.
94
204795
2740
멀지 않은 곳에 있습니다.
03:39
But I want to take you into one cluster클러스터
95
207535
1535
이제 집중할 곳은
03:41
that's particularly특별히 important중대한 to me, and that's the environment환경.
96
209070
2868
제가 매우 중요하게 생각하는
환경에 관련된 부분입니다.
03:43
And I want to kind종류 of zoom in on that
97
211938
1493
그쪽 군락을 확대해서
03:45
and see if we can get a little more resolution해결.
98
213431
2363
해상도를 좀 높여 보도록 하죠.
03:47
So as we go in here, what we start스타트 to see,
99
215794
2347
가까이 다가갈수록
드러나는 것이 있습니다.
03:50
apply대다 the physics물리학 engine엔진 again,
100
218141
1504
물리적 도구를 다시 적용하면
03:51
we see what's one conversation대화
101
219645
1676
하나의 토론이 실은
03:53
is actually사실은 composed구성된 of many많은 smaller더 작은 ones그들.
102
221321
2560
수많은 작은 토론으로
이루어져 있습니다.
03:55
The structure구조 starts시작하다 to emerge나타나다
103
223881
1929
구조가 드러나기 시작합니다.
03:57
where we see a kind종류 of fractal프랙탈 behavior행동
104
225810
2070
세계 각처에서
중요하다고 여기는 것들을
03:59
of the words and the language언어 that we use
105
227880
1619
묘사하는 단어와 표현들이 모여
04:01
to describe기술하다 the things that are important중대한 to us
106
229499
1702
일종의 프랙탈 양상을
04:03
all around this world세계.
107
231201
1433
띠고 있습니다.
04:04
So you've got food식품 economy경제 and local노동 조합 지부 food식품 at the top상단,
108
232634
2332
맨 위에는 '식품 경제'와 '지역 음식'이 있네요.
04:06
you've got greenhouse온실 gases가스, solar태양 and nuclear핵무기 waste낭비.
109
234966
2719
'온실 가스'와 '태양열',
'핵 폐기물'도 있습니다.
04:09
What you're getting점점 is a range범위 of smaller더 작은 conversations대화,
110
237685
2631
보다 작은 규모의 토론과 대화들이
04:12
each마다 connected연결된 to each마다 other through...을 통하여 the ideas아이디어
111
240316
2301
공통적인 개념과 언어를 통해
04:14
and the language언어 they share,
112
242617
1301
서로 연결되면서
04:15
creating창조 a broader더 넓은 concept개념 of the environment환경.
113
243918
2450
'환경'이라는 개념을
확장시키는 겁니다.
04:18
And of course코스, from here, we can go
114
246368
1532
여기서 더 세부적으로 들어가 보죠.
04:19
and zoom in and see, well, what are young어린 people looking at?
115
247900
3534
젊은이들은
무엇에 관심을 가지고 있을까요?
04:23
And they're looking at energy에너지 technology과학 기술 and nuclear핵무기 fusion퓨전.
116
251434
2345
에너지 기술과 핵융합 관련 내용을
시청했네요.
04:25
This is their그들의 kind종류 of resonance공명
117
253779
1674
젊은이들은 환경에 대한 토론에서
04:27
for the conversation대화 around the environment환경.
118
255453
2406
이러한 주제를 파생시키고 있습니다.
04:29
If we split스플릿 along...을 따라서 gender성별 lines윤곽,
119
257859
1899
성별에 따라 분류해 보자면
04:31
we can see females resonating공명하는 heavily무겁게
120
259758
1987
여성들은 식품 경제를 많이 다루었지만
04:33
with food식품 economy경제, but also또한 out there in hope기대 and optimism낙천주의.
121
261745
3645
희망과 낙관주의에 대해서도 토론했습니다.
04:37
And so there's a lot of exciting흥미 진진한 stuff물건 we can do here,
122
265390
2482
이 자료는 정말
다방면으로 쓰일 수 있어요.
04:39
and I'll throw던지다 to Eric에릭 for the next다음 것 part부품.
123
267872
1762
에릭이 계속 설명하겠습니다.
04:41
EBEB: Yeah, I mean, just to point포인트 out here,
124
269634
1602
벌로우: 네, 다시 말씀드리지만
04:43
you cannot~ 할 수 없다. get this kind종류 of perspective원근법
125
271236
1538
유튜브에서 단순히
태그 검색으로는 불가능한
04:44
from a simple단순한 tag꼬리표 search수색 on YouTubeYouTube.
126
272774
3360
폭넓은 각도에서
데이터를 보는 겁니다.
04:48
Let's now zoom back out to the entire완전한 global글로벌 conversation대화
127
276134
4188
이제 환경이라는 주제에서
다시 전세계적 시점으로
04:52
out of environment환경, and look at all the talks회담 together함께.
128
280322
2534
돌아가 강연 전체를 살펴봅시다.
04:54
Now often자주, when we're faced직면 한 with this amount of content함유량,
129
282856
2927
자료가 이렇게 많을 때는
몇 가지 작업을 통해
04:57
we do a couple of things to simplify단순화하다 it.
130
285783
2431
단순화시킵니다.
05:00
We might just say, well,
131
288214
1314
예를 들어,
05:01
what are the most가장 popular인기 있는 talks회담 out there?
132
289528
2829
제일 인기있는 강연을 찾아보면
05:04
And a few조금 rise오르기 to the surface표면.
133
292357
1397
몇 가지가 추려집니다.
05:05
There's a talk about gratitude감사.
134
293754
1828
'감사'에 대한 강연,
05:07
There's another다른 one about personal개인적인 health건강 and nutrition영양물 섭취.
135
295582
3344
개인 건강과 영양에 대한 강연,
05:10
And of course코스, there's got to be one about porn포르노, right?
136
298926
2929
포르노에 대한 강연도
빼놓을 수 없겠죠.
05:13
And so then we might say, well, gratitude감사, that was last year.
137
301855
3234
감사에 대한 강연은
지난 해였는데
05:17
What's trending동향 now? What's the popular인기 있는 talk now?
138
305089
2522
지금은 뭐가 유행일까요?
현재 인기있는 강연은 뭘까요?
05:19
And we can see that the new새로운, emerging떠오르는, top상단 trending동향 topic이야기
139
307611
3321
새로 떠오르는 화제는
디지털 사생활이라는 것을
05:22
is about digital디지털 privacy은둔.
140
310932
2666
알 수 있습니다.
05:25
So this is great. It simplifies단순화하다 things.
141
313598
1693
좋습니다. 간단해지죠.
05:27
But there's so much creative창조적 인 content함유량
142
315291
1827
하지만 저 바닥에 창의적인 내용이
05:29
that's just buried묻힌 at the bottom바닥.
143
317118
1921
너무나 많이 묻혀 있어요.
05:31
And I hate미움 that. How do we bubble거품 stuff물건 up to the surface표면
144
319039
3318
그러면 안 되죠.
어떻게 해야 정말 창의적이고
05:34
that's maybe really creative창조적 인 and interesting재미있는?
145
322357
2458
재미있는 내용들이
수면 위로 떠오르게 할까요?
05:36
Well, we can go back to the network회로망 structure구조 of ideas아이디어
146
324815
2931
그러기 위해서는
아이디어 네트워크 구조로
05:39
to do that.
147
327746
1430
돌아가야 합니다.
05:41
Remember생각해 내다, it's that network회로망 structure구조
148
329176
2114
애초에 이런 토론 주제들이
떠오르게 된 계기가
05:43
that is creating창조 these emergent나타나는 topics주제,
149
331290
2268
네트워크라는 걸 기억하세요.
05:45
and let's say we could take two of them,
150
333558
1515
도시와 유전학이라는
05:47
like cities도시들 and genetics유전학, and say, well, are there any talks회담
151
335073
3047
판이한 두 가지 주제를
독창적으로 연결시키는
05:50
that creatively창조적으로 bridge다리 these two really different다른 disciplines분야.
152
338120
2569
강연이 있는지
알아보도록 하죠.
05:52
And that's -- Essentially본질적으로, this kind종류 of creative창조적 인 remix리믹스
153
340689
2275
이와 같은 창의적인 자료 조작은
05:54
is one of the hallmarks각인 of innovation혁신.
154
342964
1840
혁신의 특징 중 하나입니다.
05:56
Well here's여기에 one by Jessica제시카 Green녹색
155
344804
1606
제시카 그린의
05:58
about the microbial미생물의 ecology생태학 of buildings건물.
156
346410
2379
건물의 미생물 생태에 대한
강연을 찾았습니다.
06:00
It's literally말 그대로 defining정의 a new새로운 field.
157
348789
2010
새로운 분야의 개척이에요.
06:02
And we could go back to those topics주제 and say, well,
158
350799
2103
각 주제에 대한 토론의 중심에는
06:04
what talks회담 are central본부 to those conversations대화?
159
352902
2768
어떤 강연들이 있을까요?
06:07
In the cities도시들 cluster클러스터, one of the most가장 central본부
160
355670
1690
'도시' 무리 가장 중심에는
06:09
was one by Mitch미치 Joachim요아킴 about ecological생태학의 cities도시들,
161
357360
3952
미치 요아킴의
생태 도시에 대한 강연이 있고
06:13
and in the genetics유전학 cluster클러스터,
162
361312
1720
'유전학' 무리 중심에는
06:15
we have a talk about synthetic인조 biology생물학 by Craig크레이그 Venter.
163
363032
3193
크레이크 벤터의
합성 생물학 강연이 있습니다.
06:18
These are talks회담 that are linking연결 many많은 talks회담 within이내에 their그들의 discipline징계.
164
366225
3353
각 분야 내 수많은 강연들을
이어주는 연결고리입니다.
06:21
We could go the other direction방향 and say, well,
165
369578
1843
반대로 다양한 분야를
폭넓게 아우르는
06:23
what are talks회담 that are broadly대체로 synthesizing합성
166
371421
2272
강연에는 어떤 것이 있는지
06:25
a lot of different다른 kinds종류 of fields전지.
167
373693
1448
알아볼 수도 있습니다.
06:27
We used a measure법안 of ecological생태학의 diversity상이 to get this.
168
375141
2533
생태학적 다양성의
척도를 통해 얻은 결과인데
06:29
Like, a talk by Steven스티븐 Pinker핑커 on the history역사 of violence폭력,
169
377674
2736
예를 들어 폭력의 역사에 관한
스티븐 핑커의 강연은
06:32
very synthetic인조.
170
380410
1180
매우 종합적이죠.
06:33
And then, of course코스, there are talks회담 that are so unique독특한
171
381590
2078
한편으로는 너무나 독특해서
06:35
they're kind종류 of out in the stratosphere천장, in their그들의 own개인적인 special특별한 place장소,
172
383668
3090
연결점 없이 혼자 떨어져 있는
강연도 있습니다.
06:38
and we call that the Colleen소녀 Flanagan플라나간 index색인.
173
386758
2514
저희는 이를 '콜린 플래내건 지수'라고 부릅니다.
06:41
And if you don't know Colleen소녀, she's an artist예술가,
174
389272
3034
모르실까봐 말씀드리자면
콜린은 예술가입니다.
06:44
and I asked물었다 her, "Well, what's it like out there
175
392306
1543
우리가 만든 아이디어의 우주에서
06:45
in the stratosphere천장 of our idea생각 space공간?"
176
393849
1672
성층권에 혼자 떨어져 있는 기분이
어떠냐고 물었더니
06:47
And apparently분명히 it smells냄새가 난다. like bacon베이컨.
177
395521
3255
베이컨 냄새가 난다고 하더군요.
06:50
I wouldn't~ 않을거야. know.
178
398776
1791
저야 모를 일입니다.
06:52
So we're using~을 사용하여 these network회로망 motifs모티프
179
400567
2248
이렇게 네트워크 주제를 이용해
06:54
to find talks회담 that are unique독특한,
180
402815
1186
독특한 강연과
06:56
ones그들 that are creatively창조적으로 synthesizing합성 a lot of different다른 fields전지,
181
404001
2710
여러 분야를 통합하는 강연 및
06:58
ones그들 that are central본부 to their그들의 topic이야기,
182
406711
1659
강연 주제의 중심이 되는 강연과
07:00
and ones그들 that are really creatively창조적으로 bridging가교 disparate다른 fields전지.
183
408370
3374
상이한 분야를 이어 주는
강연들을 찾아보았습니다.
07:03
Okay? We never would have found녹이다 those with our obsession강박 관념
184
411744
2102
지금 이 순간의 동향에 대한
집착을 버리지 않고서는
07:05
with what's trending동향 now.
185
413846
2313
알아낼 수 없었을 겁니다.
07:08
And all of this comes온다 from the architecture건축물 of complexity복잡성,
186
416159
2886
이 모든 것의 근원은
복잡성의 구조,
07:11
or the patterns패턴들 of how things are connected연결된.
187
419045
2960
즉 만물이 서로 연결되는
무늬를 바탕으로 합니다.
07:14
SGSG: So that's exactly정확하게 right.
188
422005
1625
고얼리: 바로 그렇습니다
07:15
We've우리는 got ourselves우리 스스로 in a world세계
189
423630
2479
우리가 사는 세상은
07:18
that's massively거대한 complex복잡한,
190
426109
2044
엄청나게 복잡해서
07:20
and we've우리는 been using~을 사용하여 algorithms알고리즘 to kind종류 of filter필터 it down
191
428153
2867
그 안에서 방향을 찾을 수 있도록
다양한 알고리즘을 통해
07:23
so we can navigate항해하다 through...을 통하여 it.
192
431020
1786
정보를 여과했습니다.
07:24
And those algorithms알고리즘, whilst...하는 동안 being존재 kind종류 of useful유능한,
193
432806
2338
이런 알고리즘은 유용하긴 하지만
07:27
are also또한 very, very narrow제한된, and we can do better than that,
194
435144
3476
굉장히 폭이 좁아
개선의 여지가 있습니다.
07:30
because we can realize깨닫다 that their그들의 complexity복잡성 is not random무작위의.
195
438620
2566
세상은 복잡하나
사실 수학적 구조가
07:33
It has mathematical매우 정확한 structure구조,
196
441186
1954
뒷받침하고 있으며
07:35
and we can use that mathematical매우 정확한 structure구조
197
443140
1803
이 수학적 구조를 활용하면
07:36
to go and explore탐험하다 things like the world세계 of ideas아이디어
198
444943
2214
방대한 아이디어의 세계를
탐험할 수 있기 때문이죠.
07:39
to see what's being존재 said, to see what's not being존재 said,
199
447157
3000
무엇을 말하고
무엇을 말하지 않는지를 찾고
07:42
and to be a little bit비트 more human인간의
200
450157
1407
보다 인간적이고
07:43
and, hopefully희망을 갖고, a little smarter똑똑한.
201
451564
1867
영리해질 수 있도록 말입니다
07:45
Thank you.
202
453431
966
감사합니다
07:46
(Applause박수 갈채)
203
454397
4220
(박수)
Translated by Seung Hyun Kim
Reviewed by Gemma Lee

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKERS
Eric Berlow - Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more.

Why you should listen

Eric Berlow is an ecologist and network scientist who specializes in not specializing. A TED Senior Fellow, Berlow is recognized for his research on food webs and ecological networks and for creative approaches to complex problems. He was the founding director of the University of California's first environmental science center inside Yosemite National Park, where he continues to develop data-driven approaches to managing natural ecosystems. 

In 2012 Berlow founded Vibrant Data Labs, which builds tools to use data for social good. Berlow's current projects range from helping spark an egalitarian personal data economy to protecting endangered amphibians in Yosemite to crowd-sourcing novel insights about human creativity. Berlow holds a Ph.D. from Oregon State University in marine ecology.

 

 

More profile about the speaker
Eric Berlow | Speaker | TED.com
Sean Gourley - Physicist and military theorist
Sean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow.

Why you should listen

Sean Gourley's twin passions are physics (working on nanoscale blue-light lasers and self-assembled quantum nanowires) and politics (he once ran for a national elected office back home in New Zealand).

A Rhodes scholar, he's spent the past five years working at Oxford on complex adaptive systems and collective intelligent systems -- basically, using data to understand the nature of human conflict. As he puts it, "This research has taken me all over the world from the Pentagon, to the House of Lords, the United Nations and most recently to Iraq". Originally from New Zealand, he now lives in San Francisco, where he is the co-founder and CTO of Quid which is building a global intelligence platform. He's a 2009 TED Fellow.

In December 2009, Gourley and his team's research was published in the scientific journal Nature. He is co-founder and CTO of Quid.

More profile about the speaker
Sean Gourley | Speaker | TED.com