ABOUT THE SPEAKER
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
TEDGlobal 2010

Eric Berlow: Simplifying complexity

Eric Berlow: Karmaşa sadeliğe nasıl öncülük eder

Filmed:
1,361,116 views

Çevrebilimci Eric Berlow karmaşık sistemlerle karşılaştığında kendini kaybetmez. Daha fazla bilginin daha iyi, daha basit çözümü getireceğini biliyor. Büyük sorunları parçalamak için ipuçlarını ve hileleri tasvir ederken, Afganistan'daki Amerikan stratejisi üzerine yorucu veri grafiğini birkaç temel noktaya ayrıştırıyor.
- 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

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

00:15
Do you ever feel completelytamamen overwhelmedboğulmuş
0
0
2000
Karmaşık bir problem ile karşılaştığınızda
00:17
when you're facedyüzlü with a complexkarmaşık problemsorun?
1
2000
3000
kendinizi hiç tamamen tükenmiş hissettiğiniz mi?
00:20
Well, I hopeumut to changedeğişiklik that in lessaz than threeüç minutesdakika.
2
5000
3000
Bunu üç dakika içinde değiştirmeyi ümit ediyorum.
00:23
So, I hopeumut to convinceikna etmek you that complexkarmaşık
3
8000
2000
Bu yüzden, karmaşıklığın her zaman çetrefilliye
00:25
doesn't always equaleşit complicatedkarmaşık.
4
10000
2000
eşit olmadığına sizi ikna etmeyi ümit ediyorum.
00:27
So for me, a well-craftediyi hazırlanmış baguettebaget, freshtaze out of the ovenfırın,
5
12000
3000
Benim için, iyi hazırlanmış bir baget, fırından çıkmış taze,
00:30
is complexkarmaşık,
6
15000
2000
karmaşıktır, fakat
00:32
but a curryköri onionsoğan greenyeşil olivezeytin poppyhaşhaş cheesepeynir breadekmek
7
17000
2000
körili soğan yeşil zeytin haşhaşlı peynirli ekmek
00:34
is complicatedkarmaşık.
8
19000
3000
karşıktır.
00:37
I'm an ecologistekolojist, and I studyders çalışma complexitykarmaşa. I love complexitykarmaşa.
9
22000
3000
Ben bir çevre bilimciyim ve karmaşıklık üzerine çalışıyorum ve onu seviyorum.
00:40
And I studyders çalışma that in the naturaldoğal worldDünya, the interconnectednessiç içe of speciesTürler.
10
25000
3000
Ve türlerin birbirleri ile olan bağlantısı, doğal dünya üzerine eğitim aldım,
00:43
So here'sburada a foodGıda web,
11
28000
2000
Buradaki bir beslenme ağı,
00:45
or a mapharita of feedingbesleme linksbağlantılar betweenarasında speciesTürler
12
30000
2000
ya da Kaliforniya dağlarındaki yükseklerdeki göllerde
00:47
that livecanlı in AlpineAlp LakesGöller in the mountainsdağlar of CaliforniaCalifornia.
13
32000
3000
yaşayan türlerin beslenme bağlarının haritasıdır.
00:50
And this is what happensolur to that foodGıda web
14
35000
2000
Ve bu daha önce yaşamamış olan o bölgeye ait olmayan balıklarla
00:52
when it's stockedstoklanan with non-nativeYerel olmayan fishbalık that never livedyaşamış there before.
15
37000
2000
doldurulduğunda besin ağına olan şeydir.
00:54
All the grayed-outgri-out speciesTürler disappearkaybolmak.
16
39000
2000
Bütün gri türler kayboluyor.
00:56
Some are actuallyaslında on the brinkkenar of extinctionsönme.
17
41000
2000
Bazıları aslında nesli tükenmenin eşiğinde.
00:58
And lakesGöller with fishbalık have more mosquitosSivrisinek, even thoughgerçi they eatyemek them.
18
43000
3000
Ve balıkların olduğu göllerde daha fazla sinek var, yemelerine rağmen.
01:01
These effectsetkileri were all unanticipatedönceden tahmin edilemeyen,
19
46000
2000
Bu etkiler tamamen tahmin edilemez, ve tahmin edilebilirliğini
01:03
and yethenüz we're discoveringkeşfetmek they're predictabletahmin edilebilir.
20
48000
2000
henüz keşfetmeye çalışıyoruz.
01:05
So I want to sharepay with you a coupleçift keyanahtar insightsanlayışlar
21
50000
2000
Size diğer problemlerede uygulanabilir olan doğa çalışmalarından
01:07
about complexitykarmaşa we're learningöğrenme from studyingders çalışıyor naturedoğa
22
52000
2000
öğrendiğimiz karmaşıklık hakkında birkaç anlayışı
01:09
that maybe are applicableuygulanabilir to other problemssorunlar.
23
54000
3000
paylaşmak istiyorum.
01:13
First is the simplebasit powergüç of good visualizationgörüntüleme toolsaraçlar
24
58000
2000
İlk olarak karmaşıklığı çözmeye yarayan görüntü araçlarının
01:15
to help untangleçözmek complexitykarmaşa
25
60000
2000
basit gücü ve daha önce düşünmediğiniz soruları
01:17
and just encourageteşvik etmek you to asksormak questionssorular you didn't think of before.
26
62000
3000
size sormaya teşvik etmedir.
01:20
For exampleörnek, you could plotarsa the flowakış of carbonkarbon
27
65000
3000
Örneğin kurumsal ekosistemdeki kurumsal tedarik zincirinden
01:23
throughvasitasiyla corporatetüzel supplyarz chainszincirler in a corporatetüzel ecosystemekosistem,
28
68000
3000
karbon çevrimini çıkartamazsınız, ya da
01:26
or the interconnectionsbağlantıları of habitatyetişme ortamı patchesyamalar
29
71000
2000
Yosemite Ulusal Park'ındaki nesli tükenmekte olan türler için
01:28
for endangerednesli tehlike altında olan speciesTürler in YosemiteYosemite NationalUlusal ParkPark.
30
73000
3000
yaşam alanlarının bağlantılarını da çıkartamazsınız.
01:31
The nextSonraki thing is that if you want to predicttahmin
31
76000
2000
Bir sonraki şey ise, bir türün diğer türe olan etkisini
01:33
the effectEfekt of one speciesTürler on anotherbir diğeri,
32
78000
2000
tahmin etmek isterseniz, eğer sadece o bağlantıya
01:35
if you focusodak only on that linkbağlantı,
33
80000
2000
odaklanırsanız ve
01:37
and then you blacksiyah boxkutu the restdinlenme,
34
82000
2000
sonra geri kalanını ayırırsanız,
01:39
it's actuallyaslında lessaz predictabletahmin edilebilir
35
84000
2000
bu aslında geri adım atıp, bütün sistemi, türleri, bütün bağlantıları
01:41
than if you stepadım back, considerdüşünmek the entiretüm systemsistem -- all the speciesTürler, all the linksbağlantılar --
36
86000
3000
ve bu yerde çoğuna konu olan
01:44
and from that placeyer,
37
89000
2000
etki alanına odaklanmaktan
01:46
honebilemek in on the sphereküre of influenceetki that mattershususlar mostçoğu.
38
91000
2000
daha az tahmin edilebilir yapar.
01:48
And we're discoveringkeşfetmek, with our researchAraştırma,
39
93000
2000
Ve araştırmalarımızda keşfettiğimiz,
01:50
that's oftensık sık very localyerel to the nodedüğüm you carebakım about
40
95000
2000
bir ya da iki derecede önemsediğiniz noktaya
01:52
withiniçinde one or two degreesderece.
41
97000
2000
sıklıkla bölgeseldir.
01:54
So the more you stepadım back, embracekucaklamak complexitykarmaşa,
42
99000
2000
Bu yüzden daha fazla geriye adım atmak, karmaşıklığı benimsemek,
01:56
the better chanceşans you have of findingbulgu simplebasit answerscevaplar,
43
101000
2000
basit cevapları bulmada daha fazla şans demektir,
01:58
and it's oftensık sık differentfarklı than the simplebasit answerCevap that you startedbaşladı with.
44
103000
3000
ve başladığınızdaki basit cevaplardan daha farklıdır.
02:02
So let's switchşalter gearsdişliler and look at a really complexkarmaşık problemsorun
45
107000
3000
Hadi şimdi konuya daha çok odaklanalım ve
02:05
courtesynezaket of the U.S. governmenthükümet.
46
110000
3000
Amerika hükümetinin gerçekten karmaşık bir problemine bakalım.
02:08
This is a diagramdiyagram of the U.S. counterinsurgencyKontrgerilla strategystrateji in AfghanistanAfganistan.
47
113000
3000
Bu Afganistandaki Amerikan karşı ayaklanmasının diyagramıdır.
02:11
It was frontön pagesayfa of the NewYeni YorkYork TimesKez a coupleçift monthsay agoönce.
48
116000
3000
Bir kaç ay önceki New York Times'ın kapak sayfasıdır --
02:14
InstantlyAnında ridiculedalay by the mediamedya
49
119000
2000
karmaşıklaştırılmak adına medya tarafından
02:16
for beingolmak so crazyçılgın complicatedkarmaşık.
50
121000
2000
anında alay konusu olmuştur.
02:18
And the statedbelirtilen goalhedef was to increaseartırmak popularpopüler supportdestek
51
123000
2000
Bahsedilen hedef Afganistan hükümeti için
02:20
for the AfghanAfgan governmenthükümet.
52
125000
2000
populist desteği arttırmaktı.
02:22
ClearlyAçıkça a complexkarmaşık problemsorun,
53
127000
2000
Net olarak karmaşık bir problem,
02:24
but is it complicatedkarmaşık?
54
129000
2000
fakat gerçekten karışık mıydı ?
02:26
Well, when I saw this in the frontön pagesayfa of the TimesKez,
55
131000
2000
Times'ın kapağında bunu ilk gördüğümde,
02:28
I thought, "Great. FinallySon olarak something I can relateilgili to.
56
133000
2000
Dedim ki, "Harika, Sonunda ilişkilendirebileceğim birşey,
02:30
I can sinklavabo my teethdiş into this."
57
135000
2000
buna atlayabilirim."
02:32
So let's do it. So here we go for the first time ever,
58
137000
3000
Hadi yapalım. Şimdi burada ilk kez başlıyorsak,
02:35
a worldDünya premiereprömiyeri viewgörünüm of this spaghettiSpagetti diagramdiyagram as an ordereddüzenli network.
59
140000
3000
düzenlenmiş ağ gibi olan bu spagetti diyagramının dünya gösterimi.
02:38
The circledçember nodedüğüm is the one we're tryingçalışıyor to influenceetki --
60
143000
2000
Yuvarlak içine alınmış nokta etkilemeye çalıştığımız olan --
02:40
popularpopüler supportdestek for the governmenthükümet.
61
145000
2000
hükümet için popülist destektir.
02:42
And so now we can look one degreesderece, two degreesderece,
62
147000
2000
Şimdi farklı açılardan bakabiliriz
02:44
threeüç degreesderece away from that nodedüğüm
63
149000
2000
ve etki alanının dışındaki diyagramın
02:46
and eliminateelemek three-quartersüç çeyrek of the diagramdiyagram outsidedışında that sphereküre of influenceetki.
64
151000
3000
üçte dördünü eliyebiliriz.
02:49
Withinİçinde that sphereküre,
65
154000
2000
yuvarlak içinde,
02:51
mostçoğu of those nodesdüğümleri are not actionabledava, like the harshnesssertlik of the terrainarazi,
66
156000
3000
bu noktaların çoğu bölgenin kırıcılığı gibi konu olabilir değildir,
02:54
and a very smallküçük minorityazınlık are actualgerçek militaryaskeri actionseylemler.
67
159000
3000
ve küçük bir azınlık askeri dava olabilir.
02:57
MostÇoğu are non-violentşiddet and they falldüşmek into two broadgeniş categorieskategoriler:
68
162000
3000
Çoğu şiddet içermez ve iki farklı kategoriye ayrılır
03:01
activeaktif engagementnişan with ethnicetnik rivalriesrekabet and religiousdini beliefsinançlar
69
166000
3000
etnik rekabetle aktif bağlılık ve dinsel inanışlar ve adalet ile
03:04
and fairadil, transparentşeffaf economicekonomik developmentgelişme
70
169000
2000
hizmet koşulları ve
03:06
and provisioningsağlama of servicesHizmetler.
71
171000
2000
şefaf ekonomik gelişimdir.
03:08
I don't know about this, but this is what I can decipherdeşifre from this diagramdiyagram
72
173000
3000
Bunu bilmiyorum fakat bu 24 saniye içinde bu diyagramdan
03:11
in 24 secondssaniye.
73
176000
2000
çözümleyebilirim.
03:13
When you see a diagramdiyagram like this, I don't want you to be afraidkorkmuş.
74
178000
2000
Böyle bir diyagram gördüğünüzde, korkmanızı istemiyorum.
03:15
I want you to be excitedheyecanlı. I want you to be relievedrahatladım.
75
180000
3000
Heyacanlanmanızı istiyorum. İçinizin rahat etmesini istiyorum.
03:18
Because simplebasit answerscevaplar mayMayıs ayı emergeçıkmak.
76
183000
2000
Çünkü basit cevaplar gelişebilir.
03:20
We're discoveringkeşfetmek in naturedoğa that simplicitybasitlik oftensık sık liesyalanlar
77
185000
2000
karmaşanın diğer tarafında olan basitliği
03:22
on the other sideyan of complexitykarmaşa.
78
187000
2000
doğada keşfediyoruz.
03:24
So for any problemsorun, the more you can zoomyakınlaştırma out and embracekucaklamak complexitykarmaşa,
79
189000
3000
Bu yüzden herhangibir problem için, daha yukarıdan bakmak ve
03:27
the better chanceşans you have of zoomingYakınlaştırma in
80
192000
2000
karmaşayı kucaklamak, daha çok önemsenen basit detaylar üzerine
03:29
on the simplebasit detailsayrıntılar that mattermadde mostçoğu.
81
194000
2000
daha fazla yakınlaşmak demektir.
03:31
Thank you.
82
196000
2000
Teşekkür ederim.
03:33
(ApplauseAlkış)
83
198000
3000
(Alkış)
Translated by Sancak Gülgen
Reviewed by osman oguz ahsen

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
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