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

Eric Berlow și Sean Gourley: Harta ideilor care merită răspândite

Filmed:
1,131,373 views

Cum arată 24.000 de idei? Ecologistul Eric Berlow și fizicianul Sean Gourley aplică algoritmi întregii arhive TEDx Talks, conducându-ne într-o călătorie vizuală stimulatoare pentru a evidenția maniera în care ideile sunt interconectate la nivel global.
- 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
EricEric BerlowBerlow: I'm an ecologistecologist, and Sean'sSean pe a physicistfizician,
0
562
3061
Eric Berlow: Sunt ecologist, iar Sean este fizician,
00:15
and we bothambii studystudiu complexcomplex networksrețele.
1
3623
2108
și amândoi studiem rețele complexe.
00:17
And we metîntâlnit a couplecuplu yearsani agoîn urmă when we discovereddescoperit
2
5731
1835
Ne-am cunoscut în urmă cu câțiva ani când am descoperit
00:19
that we had bothambii givendat a shortmic de statura TEDTED Talk
3
7566
2000
că amândoi ținuserăm un scurt discurs în cadrul unui eveniment TEDx
00:21
about the ecologyecologie of warrăzboi,
4
9566
2303
cu privire la ecologia războiului,
00:23
and we realizedrealizat that we were connectedconectat
5
11869
1447
și ne-am dat seama că se crease o legătură între noi
00:25
by the ideasidei we sharedimpartit before we ever metîntâlnit.
6
13316
2818
la nivelul ideilor pe care le împărtășeam înainte de a ne fi întâlnit.
00:28
And then we thought, you know, there are thousandsmii
7
16134
1556
Și apoi ne-am gândit că există mii
00:29
of other talkstratative out there, especiallyin mod deosebit TEDxTEDx TalksDiscuţii,
8
17690
2114
de alte discursuri, în special TEDx Talks,
00:31
that are poppingpopping up all over the worldlume.
9
19804
2211
care sunt difuzate în lumea întreagă.
00:34
How are they connectedconectat,
10
22015
923
Care este legătura dintre acestea
00:34
and what does that globalglobal conversationconversaţie look like?
11
22938
2010
și cum se prezintă conversația globală?
00:36
So Sean'sSean pe going to tell you a little bitpic about how we did that.
12
24948
2810
Sean vă va povesti pe scurt cum am stabilit legătura.
00:39
SeanSean GourleyGourley: ExactlyExact. So we tooka luat 24,000 TEDxTEDx TalksDiscuţii
13
27758
3767
Sean Gourley: Exact. Am luat 24.000 de discursuri publicate pe site-ul TED
00:43
from around the worldlume, 147 differentdiferit countriesțări,
14
31525
3046
din lumea întreagă, din 147 de țări,
00:46
and we tooka luat these talkstratative and we wanted to find
15
34571
2123
și cu ajutorul acestor discursuri ne-am dorit să găsim
00:48
the mathematicalmatematic structuresstructuri that underlyunderly
16
36694
2040
structurile matematice care evidențiază
00:50
the ideasidei behindin spate them.
17
38734
1722
ideile din spatele acestora.
00:52
And we wanted to do that so we could see how
18
40456
1370
Am dorit acest lucru pentru a vedea
00:53
they connectedconectat with eachfiecare other.
19
41826
2053
care este legătura dintre ele.
00:55
And so, of coursecurs, if you're going to do this kinddrăguț of stuffchestie,
20
43879
1676
Bineînțeles că, dacă îți dorești asta
00:57
you need a lot of datadate.
21
45555
956
ai nevoie de multe date.
00:58
So the datadate that you've got is a great thing calleddenumit YouTubeYouTube,
22
46511
3686
Datele pot fi găsite într-un loc minunat numit YouTube,
01:02
and we can go down and basicallype scurt pullTrage
23
50197
1768
și accesăm YouTube și extragem efectiv
01:03
all the opendeschis informationinformație from YouTubeYouTube,
24
51965
2267
toate informațiile accesibile de pe YouTube,
01:06
all the commentscomentarii, all the viewsvizualizari, who'scine watchingvizionarea it,
25
54232
2349
toate comentariile, toate vizualizările, cine vede ce,
01:08
where are they watchingvizionarea it, what are they sayingzicală in the commentscomentarii.
26
56581
2779
pe ce platformă sunt văzute, ce spun în comentarii.
01:11
But we can alsode asemenea pullTrage up, usingutilizând speech-to-textdiscurs în text translationtraducere,
27
59360
3292
Dar putem extrage informații și cu ajutorul traducerii discurs-text,
01:14
we can pullTrage the entireîntreg transcripttranscriere,
28
62652
2128
putem extrage întreaga transcriere,
01:16
and that workslucrări even for people with kinddrăguț of funnyamuzant accentsaccente like myselfeu insumi.
29
64780
2680
și funcționează chiar și în cazul persoanelor cu accente amuzante ca al meu.
01:19
So we can take theiral lor transcripttranscriere
30
67460
2106
Așadar, putem lua transcrierea
01:21
and actuallyde fapt do some prettyfrumos coolmisto things.
31
69566
2098
și o folosim pentru niște chestii grozave.
01:23
We can take naturalnatural languagelimba processingprelucrare algorithmsalgoritmi
32
71664
2160
Apelăm la algoritmi de prelucrare a limbii
01:25
to kinddrăguț of readcitit throughprin with a computercomputer, linelinia by linelinia,
33
73824
2629
pentru a parcurge un text cu ajutorul unui calculator, rând cu rând,
01:28
extractingextragerea keycheie conceptsconcepte from this.
34
76453
2359
extrăgând în același timp concepte cheie,
01:30
And we take those keycheie conceptsconcepte and they sortfel of formformă
35
78812
2525
Și cu ajutorul acestor concepte cheie formăm
01:33
this mathematicalmatematic structurestructura of an ideaidee.
36
81337
3565
o structură matematică a unei idei.
01:36
And we call that the meme-omememe-ome.
37
84902
1757
Numim acest lucru meme-ome.
01:38
And the meme-omememe-ome, you know, quitedestul de simplypur şi simplu,
38
86659
2151
Iar meme-ome-ul e pur și simplu
01:40
is the mathematicsmatematică that underliesstă la baza an ideaidee,
39
88810
2426
matematica de la baza unei idei,
01:43
and we can do some prettyfrumos interestinginteresant analysisanaliză with it,
40
91236
1932
și putem face o analiză interesantă cu ajutorul ei,
01:45
whichcare I want to shareacțiune with you now.
41
93168
1981
pe care doresc să v-o împărtășesc.
01:47
So eachfiecare ideaidee has its ownpropriu meme-omememe-ome,
42
95149
2190
Fiecare idee are propriul meme-ome,
01:49
and eachfiecare ideaidee is uniqueunic with that,
43
97339
1951
și, astfel, fiecare idee este unică,
01:51
but of coursecurs, ideasidei, they borrowîmprumuta from eachfiecare other,
44
99290
2488
dar, evident, ideile împrumută unele de la altele,
01:53
they kinddrăguț of stealfura sometimesuneori,
45
101778
1184
într-un fel fură uneori
01:54
and they certainlycu siguranță buildconstrui on eachfiecare other,
46
102962
1827
și sigur se construiesc bazându-se una pe cealaltă.
01:56
and we can go throughprin mathematicallymatematic
47
104789
1616
Continuăm cu algoritmul matematic
01:58
and take the meme-omememe-ome from one talk
48
106405
1840
și luăm meme-ome-ul dintr-un discurs
02:00
and comparecomparaţie it to the meme-omememe-ome from everyfiecare other talk,
49
108245
2454
și îl comparăm cu meme-ome-ul din orice alt discurs,
02:02
and if there's a similaritysimilitudine betweenîntre the two of them,
50
110699
1973
iar dacă există similitudine între cele două,
02:04
we can createcrea a linklegătură and representreprezinta that as a graphgrafic,
51
112672
3250
putem crea o legătură și reprezenta sub forma unui grafic,
02:07
just like EricEric and I are connectedconectat.
52
115922
2394
exact așa cum Eric și eu suntem conectați.
02:10
So that's theoryteorie, that's great.
53
118316
1394
Asta-i teorie, e minunat.
02:11
Let's see how it workslucrări in actualreal practicepractică.
54
119710
2526
Să vedem cum funcționează efectiv în practică.
02:14
So what we'vene-am got here now is the globalglobal footprinturmă
55
122236
2788
Ceea ce vedeți acum e amprenta globală
02:17
of all the TEDxTEDx TalksDiscuţii over the last fourpatru yearsani
56
125024
2293
a tuturor discursurilor TED din ultimii patru ani
02:19
explodingexplodează out around the worldlume
57
127317
1550
care au explodat în lume
02:20
from NewNoi YorkYork all the way down to little oldvechi NewNoi ZealandZeelandă in the cornercolţ.
58
128867
3329
de la New York până la micuța și vechea Noua Zeelandă din colț.
02:24
And what we did on this is we analyzedanalizate the toptop 25 percentla sută of these,
59
132196
3835
Am analizat primele 25 de procente din aceste discursuri
02:28
and we starteda început to see where the connectionsconexiuni occurreda avut loc,
60
136031
2534
și am început să vedem unde se produceau legături,
02:30
where they connectedconectat with eachfiecare other.
61
138565
1537
și dacă exista o legătură între acestea.
02:32
CameronChirila RussellRussell talkingvorbind about imageimagine and beautyfrumuseţe
62
140102
1874
Discursul lui Cameron Russel despre imagine și frumusețe
02:33
connectedconectat over into EuropeEuropa.
63
141976
1575
se asocia cu Europa.
02:35
We'veNe-am got a biggermai mare conversationconversaţie about IsraelIsrael and PalestinePalestina
64
143551
2412
A mai existat o conversație mai amplă despre Israel și Palestina
02:37
radiatingradiante outwardsspre exterior from the MiddleOrientul Mijlociu EastEst.
65
145963
2255
radiind dinspre Orientul Mijlociu.
02:40
And we'vene-am got something a little broadermai larg
66
148218
1298
Și am descoperit ceva mai amplu
02:41
like bigmare datadate with a trulycu adevărat globalglobal footprinturmă
67
149516
2156
ca big data lăsând o amprentă, cu adevărat, globală
02:43
reminiscentAminteşte of a conversationconversaţie
68
151672
2179
care amintea de o conversație
02:45
that is happeninglucru everywherepretutindeni.
69
153851
2016
existentă pretutindeni.
02:47
So from this, we kinddrăguț of runalerga up againstîmpotriva the limitslimite
70
155867
2173
De aici, ne-am cam confruntat cu limitele
02:50
of what we can actuallyde fapt do with a geographicgeografic projectionproeminență,
71
158040
2530
a ce puteam realiza efectiv cu o proiecție geografică
02:52
but luckilydin fericire, computercomputer technologytehnologie allowspermite us to go out
72
160570
2052
dar, din fericire, tehnologia IT ne permite să accesăm
02:54
into multidimensionalmultidimensionale spacespaţiu.
73
162622
1546
un spațiu multidimensional.
02:56
So we can take in our networkreţea projectionproeminență
74
164168
1875
Așadar ne putem lua proiecția de rețea
02:58
and applyaplica a physicsfizică enginemotor to this,
75
166043
1750
și îi putem aplica un motor din fizică
02:59
and the similarasemănător talkstratative kinddrăguț of smashSmash togetherîmpreună,
76
167793
1885
și am putea spune că discursurile similare se ciocnesc,
03:01
and the differentdiferit onescele flya zbura apartseparat,
77
169678
2004
în timp ce discursurile diferite zboară în direcții diferite,
03:03
and what we're left with is something quitedestul de beautifulfrumoasa.
78
171682
2072
și ceea ce ne--a rămas e ceva frumos.
03:05
EBEB: So I want to just pointpunct out here that everyfiecare nodenod is a talk,
79
173754
2957
EB: Vreau să evidențiez că fiecare nod e un discurs,
03:08
they're linkedlegat if they shareacțiune similarasemănător ideasidei,
80
176711
2589
sunt legate între ele dacă împărtășesc aceleași idei,
03:11
and that comesvine from a machinemaşină readingcitind
81
179300
2084
și acesta e rezultatul unei mașini care citește
03:13
of entireîntreg talk transcriptstranscrieri,
82
181384
2067
integral transcrierile discursurilor
03:15
and then all these topicssubiecte that poppop out,
83
183451
2231
deci, toate aceste subiecte care apar
03:17
they're not from tagsTag-uri and keywordscuvinte cheie.
84
185682
1790
nu sunt rezultatul tag-urilor și al cuvintelor cheie.
03:19
They come from the networkreţea structurestructura
85
187472
1725
Provin din structura rețelei
03:21
of interconnectedinterconectate ideasidei. Keep going.
86
189197
2168
care evidențiază ideile interconectate.
Continuă.
03:23
SGSG: AbsolutelyAbsolut. So I got a little quickrapid on that,
87
191365
2022
SG: Absolut. Eu am parcurs destul de rapid acest subiect,
03:25
but he's going to slowîncet me down.
88
193387
1475
dar el mă domolește.
03:26
We'veNe-am got educationeducaţie connectedconectat to storytellingpovestiri
89
194862
2034
Avem educația legată de relatarea de povești
03:28
triangulatedTriangulated nextUrmător → to socialsocial mediamass-media.
90
196896
1643
care formează un triunghi cu mediile sociale.
03:30
You've got, of coursecurs, the humanuman braincreier right nextUrmător → to healthcaresănătate,
91
198539
2475
Binențeles că avem creierul omenesc lângă sănătate,
03:33
whichcare you mightar putea expectaştepta,
92
201014
1386
așa cum vă așteptați,
03:34
but alsode asemenea you've got videovideo gamesjocuri, whichcare is sortfel of adjacentadiacent,
93
202400
2395
dar avem și jocuri video, care sunt oarecum adiacente,
03:36
as those two spacesspații interfaceinterfață with eachfiecare other.
94
204795
2740
deoarece aceste două spații sunt interdependente.
03:39
But I want to take you into one clustergrup
95
207535
1535
Dar vreau să vă prezint un fascicul
03:41
that's particularlyîn special importantimportant to me, and that's the environmentmediu inconjurator.
96
209070
2868
care are o importantă deosebită pentru mine, mediul.
03:43
And I want to kinddrăguț of zoomzoom in on that
97
211938
1493
Aș vrea să măresc imaginea acestuia,
03:45
and see if we can get a little more resolutionrezoluţie.
98
213431
2363
să vedem dacă putem obține o rezoluție mai bună.
03:47
So as we go in here, what we startstart to see,
99
215794
2347
Cu cât avem o rezoluție mai mare,
ceea ce vedem,
03:50
applyaplica the physicsfizică enginemotor again,
100
218141
1504
după ce am apelat din nou la motorul de fizică,
03:51
we see what's one conversationconversaţie
101
219645
1676
reprezintă o conversație,
03:53
is actuallyde fapt composedcompusă of manymulți smallermai mic onescele.
102
221321
2560
respectiv un fascicul compus din mai multe mici conversații
03:55
The structurestructura startsîncepe to emergeapărea
103
223881
1929
Structura începe să iasă în evidență
03:57
where we see a kinddrăguț of fractalfractal behaviorcomportament
104
225810
2070
acolo unde observăm un tip de comportament fractal
03:59
of the wordscuvinte and the languagelimba that we use
105
227880
1619
al cuvintelor și al limbajului pe care îl utilizăm
04:01
to describedescrie the things that are importantimportant to us
106
229499
1702
pentru a descrie lucrurile importante pentru noi
04:03
all around this worldlume.
107
231201
1433
la nivel mondial.
04:04
So you've got foodalimente economyeconomie and locallocal foodalimente at the toptop,
108
232634
2332
În vârf avem economia alimentației și alimentația locală
04:06
you've got greenhouseseră gasesGaze, solarsolar and nuclearnuclear wastedeşeuri.
109
234966
2719
avem gaze cu efect de seră, deșeuri solare și nucleare.
04:09
What you're gettingobtinerea is a rangegamă of smallermai mic conversationsconversații,
110
237685
2631
Am obținut o gamă de conversații mai mici,
04:12
eachfiecare connectedconectat to eachfiecare other throughprin the ideasidei
111
240316
2301
fiecare legate între ele prin ideile
04:14
and the languagelimba they shareacțiune,
112
242617
1301
și prin limbajul pe care îl au în comun,
04:15
creatingcrearea a broadermai larg conceptconcept of the environmentmediu inconjurator.
113
243918
2450
creând un concept mai larg privind mediul.
04:18
And of coursecurs, from here, we can go
114
246368
1532
Și, bineînțeles, de aici,
04:19
and zoomzoom in and see, well, what are youngtineri people looking at?
115
247900
3534
mărim imaginea și vedem ce îi interesează pe tineri.
04:23
And they're looking at energyenergie technologytehnologie and nuclearnuclear fusionfuziune.
116
251434
2345
Vizionează discursuri de tehnologia din domeniul energetic și fuziune nucleară.
04:25
This is theiral lor kinddrăguț of resonancerezonanţă
117
253779
1674
La aceste domenii care se raportează la mediu
04:27
for the conversationconversaţie around the environmentmediu inconjurator.
118
255453
2406
rezonează tinerii.
04:29
If we splitDespică alongde-a lungul gendergen lineslinii,
119
257859
1899
Dacă facem o diferențiere în funcție de sexe,
04:31
we can see femalesfemele resonatingrezonanţă heavilyputernic
120
259758
1987
vedem că sexul feminin rezonează puternic
04:33
with foodalimente economyeconomie, but alsode asemenea out there in hopesperanţă and optimismoptimism.
121
261745
3645
la economia alimentației, dar și la speranță și optimism.
04:37
And so there's a lot of excitingemoționant stuffchestie we can do here,
122
265390
2482
Deci, aici putem jongla cu foarte multe elemente interesante.
04:39
and I'll throwarunca to EricEric for the nextUrmător → partparte.
123
267872
1762
Eric vă va prezenta următoarea parte.
04:41
EBEB: Yeah, I mean, just to pointpunct out here,
124
269634
1602
EB: Da, nu vreau decât să evidențiez
04:43
you cannotnu poti get this kinddrăguț of perspectiveperspectivă
125
271236
1538
că nu poți obține acest tip de perspectivă
04:44
from a simplesimplu tagTag-ul searchcăutare on YouTubeYouTube.
126
272774
3360
cu o simplă căutare de tag pe YouTube.
04:48
Let's now zoomzoom back out to the entireîntreg globalglobal conversationconversaţie
127
276134
4188
Să micșorăm imaginea pentru a vedea întreaga conversație globală
04:52
out of environmentmediu inconjurator, and look at all the talkstratative togetherîmpreună.
128
280322
2534
să ieșim din fasciculul privind mediul și să aruncăm o privire tuturor discursurilor per ansamblu.
04:54
Now oftende multe ori, when we're facedcu care se confruntă with this amountCantitate of contentconţinut,
129
282856
2927
Când ne confruntăm cu acest volum de conținut,
04:57
we do a couplecuplu of things to simplifysimplifica it.
130
285783
2431
facem câteva lucruri pentru a-l simplifica.
05:00
We mightar putea just say, well,
131
288214
1314
Am putea spune doar, ei bine,
05:01
what are the mostcel mai popularpopular talkstratative out there?
132
289528
2829
care sunt cele mai populare discursuri?
05:04
And a fewpuțini risecreştere to the surfacesuprafaţă.
133
292357
1397
Și ies la suprafață câteva.
05:05
There's a talk about gratituderecunoștință.
134
293754
1828
Un discurs despre recunoștință.
05:07
There's anothero alta one about personalpersonal healthsănătate and nutritionnutriție.
135
295582
3344
Mai e unul despre sănătate personală și nutriție.
05:10
And of coursecurs, there's got to be one about pornPorno, right?
136
298926
2929
Și, bineînțeles, trebuie să fie unul despre pornografie, nu-i așa?
05:13
And so then we mightar putea say, well, gratituderecunoștință, that was last yearan.
137
301855
3234
Așadar, am putea spune, recunoștință, asta era anul trecut.
05:17
What's trendingTrend now? What's the popularpopular talk now?
138
305089
2522
Ce-i la modă acum? Care e, în prezent, cel mai popular discurs?
05:19
And we can see that the newnou, emergingîn curs de dezvoltare, toptop trendingTrend topicsubiect
139
307611
3321
Observăm că noul subiect la modă
05:22
is about digitaldigital privacyConfidentialitate.
140
310932
2666
e protecția vieții private în mediul digital.
05:25
So this is great. It simplifiessimplifică things.
141
313598
1693
E minunat. Simplifică lucrurile.
05:27
But there's so much creativecreator contentconţinut
142
315291
1827
Dar există și un conținut extrem de creativ
05:29
that's just buriedîngropat at the bottomfund.
143
317118
1921
îngropat adânc.
05:31
And I hateură that. How do we bubblebalon stuffchestie up to the surfacesuprafaţă
144
319039
3318
Păcat. Cum extragem la suprafață
05:34
that's maybe really creativecreator and interestinginteresant?
145
322357
2458
un conținut cu adevărat creativ și interesant?
05:36
Well, we can go back to the networkreţea structurestructura of ideasidei
146
324815
2931
Ei bine, pentru a acționa în acest sens,
05:39
to do that.
147
327746
1430
revenim la structura rețelei de idei.
05:41
RememberAmintiţi-vă, it's that networkreţea structurestructura
148
329176
2114
Rețineți, e acea structură a rețelei
05:43
that is creatingcrearea these emergentemergente topicssubiecte,
149
331290
2268
care creează aceste subiecte emergente.
05:45
and let's say we could take two of them,
150
333558
1515
Să presupunem că am putea lua două dintre acestea,
05:47
like citiesorase and geneticsgenetică, and say, well, are there any talkstratative
151
335073
3047
precum orașele și genetica, și să spunem, ei bine, există discursuri
05:50
that creativelycreativ bridgepod these two really differentdiferit disciplinesdiscipline.
152
338120
2569
care leagă creativ aceste două discipline total diferite.
05:52
And that's -- EssentiallyÎn esenţă, this kinddrăguț of creativecreator remixremix
153
340689
2275
Asta reprezintă, în esență, acest tip de remix creativ,
05:54
is one of the hallmarkssemnele distinctive of innovationinovaţie.
154
342964
1840
unul dintre elementele distinctive ale inovației.
05:56
Well here'saici e one by JessicaJessica GreenVerde
155
344804
1606
Ei bine, avem aici un discurs de Jessica Green
05:58
about the microbialmicrobian ecologyecologie of buildingsclădiri.
156
346410
2379
despre ecologia microbiană a clădirilor.
06:00
It's literallyliteralmente definingdefinire a newnou fieldcamp.
157
348789
2010
Definește efectiv un nou domeniu.
06:02
And we could go back to those topicssubiecte and say, well,
158
350799
2103
Am putea reveni la acele subiecte și spune, ei bine,
06:04
what talkstratative are centralcentral to those conversationsconversații?
159
352902
2768
ce discursuri aduc în prim plan aceste subiecte?
06:07
In the citiesorase clustergrup, one of the mostcel mai centralcentral
160
355670
1690
În fasciculul orașe, printre cele mai semnificative
06:09
was one by MitchMitch JoachimJoachim about ecologicalecologic citiesorase,
161
357360
3952
a fost discursul lui Mitch Joachim cu privire la orașele ecologice,
06:13
and in the geneticsgenetică clustergrup,
162
361312
1720
iar în fasciculul genetică,
06:15
we have a talk about syntheticsintetic biologybiologie by CraigCraig VenterVenter.
163
363032
3193
avem un discurs despre biologie sintetică al lui Craig Venter.
06:18
These are talkstratative that are linkingcare leagă manymulți talkstratative withinîn theiral lor disciplinedisciplina.
164
366225
3353
Acestea sunt discursuri care conectează multe discursuri din sfera disciplinei lor.
06:21
We could go the other directiondirecţie and say, well,
165
369578
1843
Am putea merge în sensul opus și spune, ei bine,
06:23
what are talkstratative that are broadlyîn linii mari synthesizingsintetizare
166
371421
2272
care sunt discursurile care sintetizează cel mai bine
06:25
a lot of differentdiferit kindstipuri of fieldscâmpuri.
167
373693
1448
o mulțime de domenii diferite.
06:27
We used a measuremăsura of ecologicalecologic diversitydiversitate to get this.
168
375141
2533
Pentru asta, am utilizat o măsură a diversității ecologice.
06:29
Like, a talk by StevenSteven PinkerPinker on the historyistorie of violenceviolenţă,
169
377674
2736
Respectiv, un discurs al lui Steven Pinker cu privire la istoria violenței,
06:32
very syntheticsintetic.
170
380410
1180
extrem de sintetic.
06:33
And then, of coursecurs, there are talkstratative that are so uniqueunic
171
381590
2078
Și apoi, bineînțeles, sunt discursurile care sunt atât de unice
06:35
they're kinddrăguț of out in the stratospherestratosferă, in theiral lor ownpropriu specialspecial placeloc,
172
383668
3090
că plutesc în stratosferă, am putea spune,
ocupând locul special care le revine,
06:38
and we call that the ColleenColleen FlanaganFlanagan indexindex.
173
386758
2514
și denumim asta, indexul Colleen Flanagan.
06:41
And if you don't know ColleenColleen, she's an artistartist,
174
389272
3034
Iar dacă nu o cunoașteți pe Colleen, este o artistă,
06:44
and I askedîntrebă her, "Well, what's it like out there
175
392306
1543
și am întrebat-o: „Cum e acolo
06:45
in the stratospherestratosferă of our ideaidee spacespaţiu?"
176
393849
1672
în stratosfera ideilor noastre?”
06:47
And apparentlyaparent it smellsmiroase like baconbogdan.
177
395521
3255
Aparent, miroase a bacon.
06:50
I wouldn'tnu ar fi know.
178
398776
1791
N-am de unde să știu.
06:52
So we're usingutilizând these networkreţea motifsmotive
179
400567
2248
Așadar, folosim aceste motive
06:54
to find talkstratative that are uniqueunic,
180
402815
1186
pentru a găsi discursuri unice
06:56
onescele that are creativelycreativ synthesizingsintetizare a lot of differentdiferit fieldscâmpuri,
181
404001
2710
care sintetizează creativ multe domenii diferite,
06:58
onescele that are centralcentral to theiral lor topicsubiect,
182
406711
1659
cele de o importanță semnificativă pentru subiectul lor,
07:00
and onescele that are really creativelycreativ bridgingreducerea disparatedisparat fieldscâmpuri.
183
408370
3374
și cele care construiesc creativ o punte între diferite domenii.
07:03
Okay? We never would have foundgăsite those with our obsessionobsesie
184
411744
2102
Din cauza obsesiei noastre de a descoperi ce e la modă acum
07:05
with what's trendingTrend now.
185
413846
2313
nu le-am fi găsit niciodată pe acestea.
07:08
And all of this comesvine from the architecturearhitectură of complexitycomplexitate,
186
416159
2886
Și toate vin din arhitectura complexității,
07:11
or the patternsmodele of how things are connectedconectat.
187
419045
2960
sau a tiparelor cu privire la modalitatea în care lucrurile sunt interconectate.
07:14
SGSG: So that's exactlyexact right.
188
422005
1625
SG: Corect.
07:15
We'veNe-am got ourselvesnoi insine in a worldlume
189
423630
2479
Ne aflăm într-o lume
07:18
that's massivelymasiv complexcomplex,
190
426109
2044
extrem de complicată,
07:20
and we'vene-am been usingutilizând algorithmsalgoritmi to kinddrăguț of filterfiltru it down
191
428153
2867
și am folosit algoritmi pentru a o filtra
07:23
so we can navigatenavigare throughprin it.
192
431020
1786
ca să navigăm prin ea.
07:24
And those algorithmsalgoritmi, whilstîn timp ce beingfiind kinddrăguț of usefulutil,
193
432806
2338
Și acești algoritmi, deși utili,
07:27
are alsode asemenea very, very narrowîngust, and we can do better than that,
194
435144
3476
sunt și foarte, foarte limitați.
Putem realiza mai mult de atât,
07:30
because we can realizerealiza that theiral lor complexitycomplexitate is not randomîntâmplător.
195
438620
2566
Realizăm că acestă complexitate a lor nu e aleatorie.
07:33
It has mathematicalmatematic structurestructura,
196
441186
1954
Are o structură matematică,
07:35
and we can use that mathematicalmatematic structurestructura
197
443140
1803
și putem utiliza acea structură matematică
07:36
to go and exploreexplora things like the worldlume of ideasidei
198
444943
2214
pentru a explora lucruri precum lumea ideilor
07:39
to see what's beingfiind said, to see what's not beingfiind said,
199
447157
3000
pentru a vedea ce se spune, ce nu se spune
07:42
and to be a little bitpic more humanuman
200
450157
1407
și pentru a fi un pic mai umani
07:43
and, hopefullyin speranta, a little smartermai inteligent.
201
451564
1867
și, să sperăm, un pic mai inteligenți.
07:45
Thank you.
202
453431
966
Mulțumesc.
07:46
(ApplauseAplauze)
203
454397
4220
(Aplauze)
Translated by Ana-Elena Vasile
Reviewed by Ariana Bleau Lugo

▲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