ABOUT THE SPEAKER
Jean-Baptiste Michel - Data researcher
Jean-Baptiste Michel looks at how we can use large volumes of data to better understand our world.

Why you should listen

Jean-Baptiste Michel holds joint academic appointments at Harvard (FQEB Fellow) and Google (Visiting Faculty). His research focusses on using large volumes of data as tools that help better understand the world around us -- from the way diseases progress in patients over years, to the way cultures change in human societies over centuries. With his colleague Erez Lieberman Aiden, Jean-Baptiste is a Founding Director of Harvard's Cultural Observatory, where their research team pioneers the use of quantitative methods for the study of human culture, language and history. His research was featured on the covers of Science and Nature, on the front pages of the New York Times and the Boston Globe, in The Economist, Wired and many other venues. The online tool he helped create -- ngrams.googlelabs.com -- was used millions of times to browse cultural trends. Jean-Baptiste is an Engineer from Ecole Polytechnique (Paris), and holds an MS in Applied Mathematics and a PhD in Systems Biology from Harvard.

More profile about the speaker
Jean-Baptiste Michel | Speaker | TED.com
TED2012

Jean-Baptiste Michel: The mathematics of history

Jean-Baptiste Michel: Matematica istoriei

Filmed:
1,279,350 views

Ce poate matematica să spună despre istorie? După părerea lui Jean Baptiste Michel, poate spune chiar multe. De la schimbările în limbaj la numărul victimelor din războaie, el ne demonstrează cum istoria digitalizată abia începe să ne dezvăluie tiparele ascunse.
- Data researcher
Jean-Baptiste Michel looks at how we can use large volumes of data to better understand our world. Full bio

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

00:15
So it turnstransformă out that mathematicsmatematică is a very powerfulputernic languagelimba.
0
0
3671
Se dovedeşte că matematica e un limbaj foarte puternic.
00:19
It has generatedgenerate considerableconsiderabile insightînțelegere in physicsfizică,
1
3671
2312
A generat revelaţii considerabile în fizică,
00:21
in biologybiologie and economicseconomie,
2
5983
2100
biologie şi economie,
00:23
but not that much in the humanitiesumanistică and in historyistorie.
3
8083
2817
dar nu multe în ştiinţele umane şi istorie.
00:26
I think there's a beliefcredință that it's just impossibleimposibil,
4
10900
2283
Există credinţa că e imposibil,
00:29
that you cannotnu poti quantifycuantifica the doingsfaptele of mankindomenirea,
5
13183
2646
că nu poţi cuantifica faptele omenirii,
00:31
that you cannotnu poti measuremăsura historyistorie.
6
15829
2519
că nu poţi măsura istoria.
00:34
But I don't think that's right.
7
18348
1527
Dar nu cred că este adevărat.
00:35
I want to showspectacol you a couplecuplu of examplesexemple why.
8
19875
2042
Să vă dau câteva exemple.
00:37
So my collaboratorcolaborator ErezErez and I were consideringavând în vedere the followingca urmare a factfapt:
9
21917
2958
Colaboratorul meu Erez şi cu mine am considerat următorul fapt:
00:40
that two kingsRegii separatedseparat by centuriessecole
10
24875
2729
doi regi separaţi de secole
00:43
will speakvorbi a very differentdiferit languagelimba.
11
27604
1767
vor vorbi o limbă foarte diferită.
00:45
That's a powerfulputernic historicalistoric forceforta.
12
29371
2304
Asta e o forţă istorică puternică.
00:47
So the kingrege of EnglandAnglia, AlfredAlfred the Great,
13
31675
1773
Aşadar regele Angliei, Alfred cel Mare,
00:49
will use a vocabularyvocabular and grammargramatica
14
33448
1640
va folosi un vocabular şi o gramatică
00:50
that is quitedestul de differentdiferit from the kingrege of hipşold hophamei, Jay-ZJay-Z.
15
35088
3700
foarte diferite de cele ale regelui hip-hop, Jay-Z.
00:54
(LaughterRâs)
16
38788
1666
(Râsete)
00:56
Now it's just the way it is.
17
40454
2171
Aşa stau lucrurile.
00:58
LanguageLimba changesschimbări over time, and it's a powerfulputernic forceforta.
18
42625
2292
Limba se schimbă de-a lungul timpului şi e o forţă puternică.
01:00
So ErezErez and I wanted to know more about that.
19
44917
2287
Erez şi cu mine am vrut să ştim mai mult despre asta.
01:03
So we paidplătit attentionAtenţie to a particularspecial grammaticalgramatical ruleregulă, past-tensetimpul trecut conjugationconjugare.
20
47204
3657
Ne-am axat pe o anumită regulă gramaticală: conjugarea la trecut.
01:06
So you just addadăuga "edEd" to a verbverb at the endSfârşit to signifysemnifica the pasttrecut.
21
50861
3264
Adaugi terminaţia "ed" la un verb pentru a indica trecutul.
01:10
"TodayAstăzi I walkmers pe jos. YesterdayIeri I walkedumblat."
22
54125
1927
"Azi mă plimb. Ieri m-am plimbat."
01:11
But some verbsVerbe are irregularneregulat.
23
56052
1344
Dar unele verbe sunt neregulate.
01:13
"YesterdayIeri I thought."
24
57396
1396
"Ieri mă gândeam."
01:14
Now what's interestinginteresant about that
25
58792
1666
Ce este interesant
01:16
is irregularneregulat verbsVerbe betweenîntre AlfredAlfred and Jay-ZJay-Z have becomedeveni more regularregulat.
26
60458
3830
e că verbele neregulate, între Alfred şi Jay-Z, au devenit mai regulate.
01:20
Like the verbverb "to wedMiercuri" that you see here has becomedeveni regularregulat.
27
64288
2735
De exemplu, verbul "a se căsători" a devenit mai regulat.
01:22
So ErezErez and I followedurmat the fatesoartă of over 100 irregularneregulat verbsVerbe
28
67023
4022
Erez şi cu mine am urmărit soarta a peste 100 de verbe neregulate
01:26
throughprin 12 centuriessecole of EnglishEngleză languagelimba,
29
71045
1919
de-a lungul a 12 secole de limbă engleză
01:28
and we saw that there's actuallyde fapt a very simplesimplu mathematicalmatematic patternmodel
30
72964
2911
şi am observat că există un tipar matematic simplu
01:31
that capturescaptures this complexcomplex historicalistoric changeSchimbare,
31
75875
2542
care ilustrează această schimbare istorică complexă:
01:34
namelyși anume, if a verbverb is 100 timesori more frequentfrecvent than anothero alta,
32
78417
3660
dacă un verb e de 100 de ori mai frecvent decât altul,
01:37
it regularizesfunctia 10 timesori slowerMai lent.
33
82077
2665
devine regulat de 10 ori mai încet.
01:40
That's a piecebucată of historyistorie, but it comesvine in a mathematicalmatematic wrappingambalaj.
34
84742
3935
E un aspect al istoriei, dar învăluit în matematică.
01:44
Now in some casescazuri mathmatematica can even help explainexplica,
35
88677
3654
În unele cazuri matematica poate chiar explica,
01:48
or proposepropune explanationsexplicații for, historicalistoric forcesforţele.
36
92331
2879
sau propune explicaţii pentru forţe istorice.
01:51
So here SteveSteve PinkerPinker and I
37
95210
1832
Aici Steve Pinker şi cu mine
01:52
were consideringavând în vedere the magnitudemărime of warsrăzboaie duringpe parcursul the last two centuriessecole.
38
97042
3852
am studiat magnitudinea războaielor pe parcursul ultimelor două secole.
01:56
There's actuallyde fapt a well-knownbine-cunoscut regularityregularitatea to them
39
100894
2495
Apare o bine-cunoscută regularitate:
01:59
where the numbernumăr of warsrăzboaie that are 100 timesori deadliermortale
40
103389
3422
numărul războaielor de 100 de ori mai sângeroase
02:02
is 10 timesori smallermai mic.
41
106811
1952
este de 10 ori mai mic.
02:04
So there are 30 warsrăzboaie that are about as deadlymortal as the SixŞase DaysZile WarRăzboi,
42
108763
3344
Sunt 30 de războaie la fel de sângeroase ca Războiul celor Şase Zile,
02:08
but there's only fourpatru warsrăzboaie that are 100 timesori deadliermortale --
43
112107
2820
dar numai 4 războaie de 100 de ori mai sângeroase,
02:10
like WorldLumea WarRăzboi I.
44
114927
1977
ca primul război mondial.
02:12
So what kinddrăguț of historicalistoric mechanismmecanism can producelegume şi fructe that?
45
116904
2923
Ce mecanism istoric ar putea produce asta?
02:15
What's the originorigine of this?
46
119827
2000
Care e originea acestui fapt?
02:17
So SteveSteve and I, throughprin mathematicalmatematic analysisanaliză,
47
121827
2265
Steve şi cu mine, prin intermediul analizei matematice,
02:19
proposepropune that there's actuallyde fapt a very simplesimplu phenomenonfenomen at the rootrădăcină of this,
48
124092
4241
susținem că există un fenomen simplu la baza acestui aspect,
02:24
whichcare liesminciuni in our brainscreier.
49
128333
1690
care sălăşuieşte în creierele noastre.
02:25
This is a very well-knownbine-cunoscut featurecaracteristică
50
130023
2019
Există o aparență bine cunoscută
02:27
in whichcare we perceivepercep quantitiescantităţile in relativerelativ waysmoduri --
51
132042
2975
prin care percepem cantităţile în mod relativ --
02:30
quantitiescantităţile like the intensityintensitate of lightușoară or the loudnessintensitate of a soundsunet.
52
135017
3716
cantităţi precum intensitatea luminii sau a sunetului.
02:34
For instanceinstanță, committingsăvârșire 10,000 soldierssoldati to the nextUrmător → battleluptă soundssunete like a lot.
53
138733
5309
De exemplu, să trimiți în următoarea luptă 10.000 de soldaţi pare mult.
02:39
It's relativelyrelativ enormousenorm if you've alreadydeja committedcomise 1,000 soldierssoldati previouslyîn prealabil.
54
144042
3444
Este enorm dacă anterior ai avut 1.000 de soldaţi.
02:43
But it doesn't soundsunet so much,
55
147486
1827
Dar nu pare atât de mult,
02:45
it's not relativelyrelativ enoughdestul, it won'tnu va make a differencediferență
56
149313
3020
nu pare suficient, n-ar conta
02:48
if you've alreadydeja committedcomise 100,000 soldierssoldati previouslyîn prealabil.
57
152333
2952
dacă ai avut înainte 100.000 de soldaţi.
02:51
So you see that because of the way we perceivepercep quantitiescantităţile,
58
155285
3613
E din cauza modului în care percepem cantităţile.
02:54
as the warrăzboi dragsgrapa on,
59
158898
1767
Pe măsură ce înaintează războiul,
02:56
the numbernumăr of soldierssoldati committedcomise to it and the casualtiesvictime
60
160665
3085
numărul soldaţilor implicaţi şi victimele
02:59
will increasecrește not linearlyliniar --
61
163750
1683
nu vor creşte liniar --
03:01
like 10,000, 11,000, 12,000 --
62
165433
1888
ca 10.000, 11.000, 12.000 --
03:03
but exponentiallyexponențial -- 10,000, latermai tarziu 20,000, latermai tarziu 40,000.
63
167321
4275
ci exponenţial: 10.000, mai târziu 20.000, apoi 40.000.
03:07
And so that explainsexplică this patternmodel that we'vene-am seenvăzut before.
64
171596
3085
Asta explică acest tipar pe care l-am văzut înainte.
03:10
So here mathematicsmatematică is ablecapabil to linklegătură a well-knownbine-cunoscut featurecaracteristică of the individualindividual mindminte
65
174681
5498
Iată că matematica poate lega o bine-cunoscută caracteristică a minţii umane
03:16
with a long-termtermen lung historicalistoric patternmodel
66
180179
2989
cu un tipar istoric pe termen lung
03:19
that unfoldsse desfasoara over centuriessecole and acrosspeste continentscontinente.
67
183168
2857
care se desfăşoară de secole pe toate continentele.
03:21
So these typestipuri of examplesexemple, todayastăzi there are just a fewpuțini of them,
68
186025
4017
Astfel de exemple, în prezent avem doar câteva,
03:25
but I think in the nextUrmător → decadedeceniu they will becomedeveni commonplacebanal.
69
190042
2689
cred că în următoarii 10 ani vor deveni obișnuite.
03:28
The reasonmotiv for that is that the historicalistoric recordrecord
70
192731
2392
Motivul este că anuarele istorice
03:31
is becomingdevenire digitizeddigitalizate at a very fastrapid paceritm.
71
195123
2460
sunt digitalizate foarte rapid.
03:33
So there's about 130 millionmilion bookscărți
72
197583
2610
Există aprox. 130 de milioane de cărţi
03:36
that have been writtenscris sincede cand the dawnzori de zi of time.
73
200193
2311
care s-au scris de la începuturile timpului.
03:38
CompaniesCompanii like GoogleGoogle have digitizeddigitalizate manymulți of them --
74
202504
2454
Companii precum Google au digitalizat multe dintre ele --
03:40
abovede mai sus 20 millionmilion actuallyde fapt.
75
204958
1584
peste 20 de milioane.
03:42
And when the stuffchestie of historyistorie is availabledisponibil in digitaldigital formformă,
76
206542
3578
Iar când faptele istorice sunt accesibile în formă digitală,
03:46
it makesmărci it possibleposibil for a mathematicalmatematic analysisanaliză
77
210120
2380
devine posibil ca analiza matematică,
03:48
to very quicklyrepede and very convenientlyconvenabil
78
212500
2375
foarte rapid şi convenabil,
03:50
reviewrevizuire trendstendințe in our historyistorie and our culturecultură.
79
214875
2725
să revizuiască tendinţele istorice şi culturale.
03:53
So I think in the nextUrmător → decadedeceniu,
80
217600
2721
Cred că, în următoarea decadă,
03:56
the sciencesștiințe and the humanitiesumanistică will come closermai aproape togetherîmpreună
81
220321
2750
științele exacte și cele umaniste se vor apropia
03:58
to be ablecapabil to answerRăspuns deepadâncime questionsîntrebări about mankindomenirea.
82
223071
3329
ca să răspundă întrebărilor profunde despre umanitate.
04:02
And I think that mathematicsmatematică will be a very powerfulputernic languagelimba to do that.
83
226400
4121
Şi cred că matematica va fi un instrument crucial pentru asta.
04:06
It will be ablecapabil to revealdezvălui newnou trendstendințe in our historyistorie,
84
230521
3146
Va putea dezvălui noi tendinţe în istorie,
04:09
sometimesuneori to explainexplica them,
85
233667
1750
uneori pentru a le explica,
04:11
and maybe even in the futureviitor to predictprezice what's going to happenîntâmpla.
86
235417
3306
şi, poate în viitor, a prezice ce se va întâmpla.
04:14
Thank you very much.
87
238723
1491
Vă mulţumesc foarte mult.
04:16
(ApplauseAplauze)
88
240214
3678
(Aplauze)
Translated by Delia Bogdan
Reviewed by Ariana Bleau Lugo

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Jean-Baptiste Michel - Data researcher
Jean-Baptiste Michel looks at how we can use large volumes of data to better understand our world.

Why you should listen

Jean-Baptiste Michel holds joint academic appointments at Harvard (FQEB Fellow) and Google (Visiting Faculty). His research focusses on using large volumes of data as tools that help better understand the world around us -- from the way diseases progress in patients over years, to the way cultures change in human societies over centuries. With his colleague Erez Lieberman Aiden, Jean-Baptiste is a Founding Director of Harvard's Cultural Observatory, where their research team pioneers the use of quantitative methods for the study of human culture, language and history. His research was featured on the covers of Science and Nature, on the front pages of the New York Times and the Boston Globe, in The Economist, Wired and many other venues. The online tool he helped create -- ngrams.googlelabs.com -- was used millions of times to browse cultural trends. Jean-Baptiste is an Engineer from Ecole Polytechnique (Paris), and holds an MS in Applied Mathematics and a PhD in Systems Biology from Harvard.

More profile about the speaker
Jean-Baptiste Michel | Speaker | TED.com