ABOUT THE SPEAKER
Geoffrey West - Theorist
Physicist Geoffrey West believes that complex systems from organisms to cities are in many ways governed by simple laws -- laws that can be discovered and analyzed.

Why you should listen

Trained as a theoretical physicist, Geoffrey West has turned his analytical mind toward the inner workings of more concrete things, like ... animals. In a paper for Science in 1997, he and his team uncovered what he sees as a surprisingly universal law of biology — the way in which heart rate, size and energy consumption are related, consistently, across most living animals. (Though not all animals: “There are always going to be people who say, ‘What about the crayfish?’ " he says. “Well, what about it? Every fundamental law has exceptions. But you still need the law or else all you have is observations that don’t make sense.")

A past president of the multidisciplinary Santa Fe Institute (after decades working  in high-energy physics at Los Alamos and Stanford), West now studies the behavior and development of cities. In his newest work, he proposes that one simple number, population, can predict a stunning array of details about any city, from crime rate to economic activity. It's all about the plumbing, he says, the infrastructure that powers growth or dysfunction. His next target for study: corporations.

He says: "Focusing on the differences [between cities] misses the point. Sure, there are differences, but different from what? We’ve found the what."

More profile about the speaker
Geoffrey West | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Geoffrey West: The surprising math of cities and corporations

Geoffrey West: Şehirlerin ve şirketlerin şaşırtıcı matematiği

Filmed:
1,583,030 views

Fizikçi Geoffrey West basit ve matematiksel kanunların şehirleri yönettiğini keşfetti. Şehirdeki varlık, suç oranları, yürüme hızı gibi şehrin pekçok olgusu tek bir sayı ile ortaya çıkarılabilir, o da nüfustur. TEDGlobal' deki bu şaşırtıcı konuşmada, bunun nasıl işlediğini, organizma ve şirketlerin nasıl benzer kanunlara dayandığını gösteriyor.
- Theorist
Physicist Geoffrey West believes that complex systems from organisms to cities are in many ways governed by simple laws -- laws that can be discovered and analyzed. Full bio

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

00:16
CitiesŞehirler are the cruciblepota of civilizationmedeniyet.
0
1000
3000
Şehirler uygarlıkların aynı potada eridiği merkezlerdir.
00:19
They have been expandinggenişleyen,
1
4000
2000
Şehirler büyümekteler,
00:21
urbanizationkentleşme has been expandinggenişleyen,
2
6000
2000
kentleşme, son 200 yıldır
00:23
at an exponentialüstel rateoran in the last 200 yearsyıl
3
8000
2000
katlanarak artıyor,
00:25
so that by the secondikinci partBölüm of this centuryyüzyıl,
4
10000
3000
böylelikle, bu yüzyılın ikinci yarısında
00:28
the planetgezegen will be completelytamamen dominatedhakim
5
13000
2000
dünyaya tamamen şehirler hakim
00:30
by citiesşehirler.
6
15000
3000
olacak.
00:33
CitiesŞehirler are the originskökenleri of globalglobal warmingısınma,
7
18000
3000
Şehirler küresel ısınmanın kaynağıdır
00:36
impactdarbe on the environmentçevre,
8
21000
2000
çevreyi, sağlığı, kirliliği,
00:38
healthsağlık, pollutionkirlilik, diseasehastalık,
9
23000
3000
hastalıkları, finans ve
00:41
financemaliye,
10
26000
2000
ekonomiyi,
00:43
economiesekonomiler, energyenerji --
11
28000
3000
enerjiyi etkiler.
00:46
they're all problemssorunlar
12
31000
2000
Bunlar şehirleşmeden
00:48
that are confrontedkarşı karşıya by havingsahip olan citiesşehirler.
13
33000
2000
dolayı karşılaşılan sorunlardır.
00:50
That's where all these problemssorunlar come from.
14
35000
2000
Bütün bu sorunların çıkış noktası budur.
00:52
And the tsunamitsunami of problemssorunlar that we feel we're facingkarşı
15
37000
3000
Ve sürdürülebilirlik ile ilgili olarak karşılaştığımız
00:55
in termsşartlar of sustainabilitySürdürülebilirlik questionssorular
16
40000
2000
büyüyerek artan problemler
00:57
are actuallyaslında a reflectionyansıma
17
42000
2000
aslında kentleşmenin
00:59
of the exponentialüstel increaseartırmak
18
44000
2000
bütün dünyada katlanarak artmasının
01:01
in urbanizationkentleşme acrosskarşısında the planetgezegen.
19
46000
3000
bir yansımasıdır.
01:04
Here'sİşte some numberssayılar.
20
49000
2000
İşte bazı rakamlar.
01:06
Two hundredyüz yearsyıl agoönce, the UnitedAmerika StatesBirleşik
21
51000
2000
200 yıl önce, ABD de
01:08
was lessaz than a fewaz percentyüzde urbanizedkentleşmiş.
22
53000
2000
şehirleşme oranı çok düşüktü.
01:10
It's now more than 82 percentyüzde.
23
55000
2000
Şimdi yüzde 82' den fazla.
01:12
The planetgezegen has crossedçarpı the halfwayyarım markişaret a fewaz yearsyıl agoönce.
24
57000
3000
Gezegenimiz, son birkaç yılda bu yolun yarısını katetti.
01:15
China'sÇin'in buildingbina 300 newyeni citiesşehirler
25
60000
2000
Gelecek 20 yıl içinde Çin
01:17
in the nextSonraki 20 yearsyıl.
26
62000
2000
300 yeni şehir kurucak.
01:19
Now listen to this:
27
64000
2000
Şimdi şunu dinleyin:
01:21
EveryHer weekhafta for the foreseeableöngörülebilir futuregelecek,
28
66000
3000
Tahminlere göre 2050 yılına kadar
01:24
untila kadar 2050,
29
69000
2000
her hafta,
01:26
everyher weekhafta more than a millionmilyon people
30
71000
2000
bir milyondan daha fazla kişi
01:28
are beingolmak addedkatma to our citiesşehirler.
31
73000
2000
şehirlerimize eklenecek.
01:30
This is going to affectetkilemek everything.
32
75000
2000
Bu her şeyi etkileyecek.
01:32
EverybodyHerkes in this roomoda, if you staykalmak alivecanlı,
33
77000
2000
Burada bulunan herkes, eğer yaşıyacak olursa,
01:34
is going to be affectedetkilenmiş
34
79000
2000
şehirlerde meydana gelen
01:36
by what's happeningolay in citiesşehirler
35
81000
2000
bu olağanüstü olaydan
01:38
in this extraordinaryolağanüstü phenomenonfenomen.
36
83000
2000
etkilenecek.
01:40
HoweverAncak, citiesşehirler,
37
85000
3000
Ancak şehirler,
01:43
despiterağmen havingsahip olan this negativenegatif aspectGörünüş to them,
38
88000
3000
sahip oldukları kötü yönlere rağmen,
01:46
are alsoAyrıca the solutionçözüm.
39
91000
2000
aynı zamanda çözümdürler.
01:48
Because citiesşehirler are the vacuumvakum cleanerstemizleyiciler and the magnetsmıknatıslar
40
93000
4000
Çünkü şehirler, adeta mıknatıs ve vakum gibi yaratıcı
01:52
that have suckedemdi up creativeyaratıcı people,
41
97000
2000
kişi ve fikirleri, yenilikleri,
01:54
creatingoluşturma ideasfikirler, innovationyenilik,
42
99000
2000
sermaye ve bunun gibileri kendine
01:56
wealthservet and so on.
43
101000
2000
kendilerine çekerler.
01:58
So we have this kindtür of dualçift naturedoğa.
44
103000
2000
Böyle ikili bir doğası vardır.
02:00
And so there's an urgentacil need
45
105000
3000
Bu da gösteriyor ki acilen
02:03
for a scientificilmi theoryteori of citiesşehirler.
46
108000
4000
bilimsel bir şehir teorisine ihtiyaç var.
02:07
Now these are my comradesYoldaşlar in armssilâh.
47
112000
3000
İşte bunlar benim yoldaşlarım.
02:10
This work has been donetamam with an extraordinaryolağanüstü groupgrup of people,
48
115000
2000
Bu çalışma, olağanüstü bir grup insan tarafından yapıldı,
02:12
and they'veonlar ettik donetamam all the work,
49
117000
2000
ve bütün çalışmayı onlar yaptılar,
02:14
and I'm the great bullshitterKahrolası
50
119000
2000
ve bende hepsini bir araya getirmeye
02:16
that triesçalışır to bringgetirmek it all togetherbirlikte.
51
121000
2000
çalışıp hazıra konan kişiyim.
02:18
(LaughterKahkaha)
52
123000
2000
(Gülüşmeler)
02:20
So here'sburada the problemsorun: This is what we all want.
53
125000
2000
Sorun şu ki: hepimiz aynı şeyi istiyoruz.
02:22
The 10 billionmilyar people on the planetgezegen in 2050
54
127000
3000
2050 yılında gezegendeki 10 milyar insan
02:25
want to livecanlı in placesyerler like this,
55
130000
2000
böyle bir yerde yaşamayı,
02:27
havingsahip olan things like this,
56
132000
2000
böyle şeylere sahip olmayı,
02:29
doing things like this,
57
134000
2000
böyle şeyler yapmayı,
02:31
with economiesekonomiler that are growingbüyüyen like this,
58
136000
3000
böyle gelişen bir ekonomiyi isteyecekler,
02:34
not realizingfark that entropyentropi
59
139000
2000
düzensizliğe sebep olan
02:36
producesüretir things like this,
60
141000
2000
bunun gibi şeyleri farketmeksizin,
02:38
this, this
61
143000
4000
ve bu,
02:42
and this.
62
147000
2000
ve bu gibi.
02:44
And the questionsoru is:
63
149000
2000
Sorumuz şu:
02:46
Is that what EdinburghEdinburgh and LondonLondra and NewYeni YorkYork
64
151000
2000
Edinburgh, Londra ve New York 2050 yılında
02:48
are going to look like in 2050,
65
153000
2000
böyle mi görünecek?
02:50
or is it going to be this?
66
155000
2000
yoksa böyle mi?
02:52
That's the questionsoru.
67
157000
2000
İşte soru bu.
02:54
I mustşart say, manyçok of the indicatorsgöstergeler
68
159000
2000
Söylemeliyim ki göstergeler
02:56
look like this is what it's going to look like,
69
161000
3000
böyle görüneceğini söylüyor,
02:59
but let's talk about it.
70
164000
3000
fakat hadi bunun üzerine konuşalım.
03:02
So my provocativekışkırtıcı statementaçıklama
71
167000
3000
Pekala, benim provakatif açıklamam
03:05
is that we desperatelyumutsuzca need a seriousciddi scientificilmi theoryteori of citiesşehirler.
72
170000
3000
ciddi bir bilimsel şehir teorisine çaresizce ihtiyacımız olduğudur.
03:08
And scientificilmi theoryteori meansanlamına geliyor quantifiableölçülebilir --
73
173000
3000
Bilimsel teori, ölçülebilirdir ve öngörülebilir
03:11
relyingbağlı olduğu on underlyingtemel genericgenel principlesprensipler
74
176000
3000
yapılar tarafından şekillendirilebilen,
03:14
that can be madeyapılmış into a predictiveAkıllı frameworkiskelet.
75
179000
2000
belli başlı prensiplere dayanır.
03:16
That's the questQuest.
76
181000
2000
İşte araştırma bu.
03:18
Is that conceivabledüşünülebilir?
77
183000
2000
Akla uygun mu?
03:20
Are there universalevrensel lawsyasalar?
78
185000
2000
Evrensel kanunlar var mı?
03:22
So here'sburada two questionssorular
79
187000
2000
Bu sorunu düşündüğümde
03:24
that I have in my headkafa when I think about this problemsorun.
80
189000
2000
aklıma gelen iki soru şunlar.
03:26
The first is:
81
191000
2000
İlki:
03:28
Are citiesşehirler partBölüm of biologyBiyoloji?
82
193000
2000
Şehirler biyolojinin bir parçası mı?
03:30
Is LondonLondra a great bigbüyük whalebalina?
83
195000
2000
Londra çok büyük bir balina mı?
03:32
Is EdinburghEdinburgh a horseat?
84
197000
2000
Edinburgh bir at mı?
03:34
Is MicrosoftMicrosoft a great bigbüyük anthillkarınca yuvası?
85
199000
2000
Microsoft çok büyük bir karınca yuvası mı?
03:36
What do we learnöğrenmek from that?
86
201000
2000
Bundan ne öğreniyoruz?
03:38
We use them metaphoricallymecazi olarak --
87
203000
2000
Bunları mecazi olarak kullanıyoruz
03:40
the DNADNA of a companyşirket, the metabolismmetabolizma of a cityŞehir, and so on --
88
205000
2000
bir şirketin DNA' sı, bir şehrin metabolizması, ve benzeri
03:42
is that just bullshitsaçmalık, metaphoricalMecazi bullshitsaçmalık,
89
207000
3000
Bu sadece metaforik bir saçmalık mı?
03:45
or is there seriousciddi substancemadde to it?
90
210000
3000
yoksa gerçekliği var mı?
03:48
And if that is the casedurum,
91
213000
2000
Eğer mesele buysa,
03:50
how come that it's very hardzor to killöldürmek a cityŞehir?
92
215000
2000
nasıl olur da bir şehri yok etmek bu kadar zor olur?
03:52
You could dropdüşürmek an atomatom bombbomba on a cityŞehir,
93
217000
2000
Şehre bir atom bombası bırakabilirdiniz
03:54
and 30 yearsyıl latersonra it's survivinghayatta kalan.
94
219000
2000
ve 30 yıl sonra canlanır.
03:56
Very fewaz citiesşehirler failbaşarısız.
95
221000
3000
Çok az şehir başarısız olur.
03:59
All companiesşirketler dieölmek, all companiesşirketler.
96
224000
3000
Bütün şirketler ölür, bütün şirketler.
04:02
And if you have a seriousciddi theoryteori, you should be ableyapabilmek to predicttahmin
97
227000
2000
Eğer ciddi bir teoriniz varsa, Google' in ne zaman iflas edeceğini
04:04
when GoogleGoogle is going to go bustbüst.
98
229000
3000
tahmin edebilmelisiniz.
04:07
So is that just anotherbir diğeri versionversiyon
99
232000
3000
Öyleyse bu, bunun
04:10
of this?
100
235000
2000
farklı bir versiyonu mu?
04:12
Well we understandanlama this very well.
101
237000
2000
Pekala bunu çok iyi anladık.
04:14
That is, you asksormak any genericgenel questionsoru about this --
102
239000
2000
Yani, bu konuda herhangi bir soru sorarsanız,
04:16
how manyçok treesağaçlar of a givenverilmiş sizeboyut,
103
241000
2000
belirli bir ölçüde ne kadar ağaç olduğu,
04:18
how manyçok branchesdalları of a givenverilmiş sizeboyut does a treeağaç have,
104
243000
2000
bir ağacın belirli ölçüde ne kadar dalı olduğu,
04:20
how manyçok leavesyapraklar,
105
245000
2000
ne kadar yaprağı,
04:22
what is the energyenerji flowingakan throughvasitasiyla eachher branchşube,
106
247000
2000
her bir dalın enerji akışının ne olduğu,
04:24
what is the sizeboyut of the canopygölgelik,
107
249000
2000
saçaklarının ölçüsü,
04:26
what is its growthbüyüme, what is its mortalityölüm oranı?
108
251000
2000
büyüme ve ölüm oranının ne olduğu?
04:28
We have a mathematicalmatematiksel frameworkiskelet
109
253000
2000
Elimizde bütün bu sorulara
04:30
basedmerkezli on genericgenel universalevrensel principlesprensipler
110
255000
3000
cevap verebilecek genel evrensel prensiplere
04:33
that can answerCevap those questionssorular.
111
258000
2000
dayanan bir matematiksel yapı var.
04:35
And the ideaFikir is can we do the sameaynı for this?
112
260000
4000
Düşünce şu ki, bunun içinde aynısı yapabilir miyiz?
04:40
So the routerota in is recognizingtanıyan
113
265000
3000
Bu yöntem
04:43
one of the mostçoğu extraordinaryolağanüstü things about life,
114
268000
2000
hayat hakkındaki ölçeklenebilir,
04:45
is that it is scalableölçeklenebilir,
115
270000
2000
olağanüstü çeşitliliğe
04:47
it worksEserleri over an extraordinaryolağanüstü rangemenzil.
116
272000
2000
uyarlanabilir.
04:49
This is just a tinyminik rangemenzil actuallyaslında:
117
274000
2000
Aslında bu küçük oranda bir çeşitlilik
04:51
It's us mammalsmemeliler;
118
276000
2000
biz memeliler
04:53
we're one of these.
119
278000
2000
bunlardan biriyiz.
04:55
The sameaynı principlesprensipler, the sameaynı dynamicsdinamik,
120
280000
2000
Aynı prensipler, aynı dinamikler
04:57
the sameaynı organizationorganizasyon is at work
121
282000
2000
aynı örgütlenme bütün bunlar için
04:59
in all of these, includingdahil olmak üzere us,
122
284000
2000
iş başında, biz dahil olmak üzere,
05:01
and it can scaleölçek over a rangemenzil of 100 millionmilyon in sizeboyut.
123
286000
3000
ve büyüklük olarak 100 milyon kat çeşitlilikte bile bu görülebilir.
05:04
And that is one of the mainana reasonsnedenleri
124
289000
3000
Ve bu, hayatın esnek ve güçlü olmasının
05:07
life is so resilientesnek and robustgüçlü --
125
292000
2000
önemli sebeplerinden bir tanesi --
05:09
scalabilityölçeklenebilirlik.
126
294000
2000
ölçeklenebilirlik.
05:11
We're going to discusstartışmak that in a momentan more.
127
296000
3000
Bunu az sonra biraz daha tartışacağız
05:14
But you know, at a localyerel levelseviye,
128
299000
2000
Biliyorsunuz ki, belirli oranda
05:16
you scaleölçek; everybodyherkes in this roomoda is scaledpullu.
129
301000
2000
ölçülebilirsiniz, burdaki herkes ölçülebilir.
05:18
That's calleddenilen growthbüyüme.
130
303000
2000
Buna gelişme deniyor.
05:20
Here'sİşte how you grewbüyüdü.
131
305000
2000
İşte nasıl geliştiğimize bir bakalım.
05:22
RatFare, that's a ratsıçan -- could have been you.
132
307000
2000
Fare, bu bir fare --siz olabilirdiniz.
05:24
We're all prettygüzel much the sameaynı.
133
309000
3000
Hepimiz hemen hemen aynıyız.
05:27
And you see, you're very familiartanıdık with this.
134
312000
2000
Görüyorsunuz, bununla epey benzersiniz.
05:29
You growbüyümek very quicklyhızlı bir şekilde and then you stop.
135
314000
2000
Çabuk gelişiyorsunuz sonra duruyorsunuz.
05:31
And that linehat there
136
316000
2000
Oradaki çizgi
05:33
is a predictiontahmin from the sameaynı theoryteori,
137
318000
2000
aynı prensiplere bağlı, ormanı
05:35
basedmerkezli on the sameaynı principlesprensipler,
138
320000
2000
tanımlayan, aynı teoriden
05:37
that describesaçıklar that forestorman.
139
322000
2000
çıkarım yapılmış bir tahmin.
05:39
And here it is for the growthbüyüme of a ratsıçan,
140
324000
2000
Ve bu da bir farenin gelişimi için.
05:41
and those pointsmakas on there are dataveri pointsmakas.
141
326000
2000
Şu noktalar veri noktaları.
05:43
This is just the weightağırlık versuse karşı the ageyaş.
142
328000
2000
Bu sadece yaşa göre ağırlık değişimi.
05:45
And you see, it stopsdurak growingbüyüyen.
143
330000
2000
Gördüğünüz gibi gelişimi duruyor.
05:47
Very, very good for biologyBiyoloji --
144
332000
2000
Biyoloji için çok, çok iyi
05:49
alsoAyrıca one of the reasonsnedenleri for its great resilienceesneklik.
145
334000
2000
ayrıca büyük esneklik için sebeplerden biri.
05:51
Very, very badkötü
146
336000
2000
Mevcut örneğimizde
05:53
for economiesekonomiler and companiesşirketler and citiesşehirler
147
338000
2000
ekonomiler, şirketler ve şehirler için
05:55
in our presentmevcut paradigmparadigma.
148
340000
2000
çok, çok kötü.
05:57
This is what we believe.
149
342000
2000
Bu bizim inandığımız şeydir.
05:59
This is what our wholebütün economyekonomi
150
344000
2000
Bu bütün ekonomimizin
06:01
is thrustingsokmak uponüzerine us,
151
346000
2000
bizi zorladığı şeydir,
06:03
particularlyözellikle illustratedResimli in that left-handsol cornerköşe:
152
348000
3000
sol köşedeki grafikte gösterildiği şekilde;
06:06
hockeyhokey stickssopa.
153
351000
2000
hokey sopaları
06:08
This is a bunchDemet of softwareyazılım companiesşirketler --
154
353000
2000
Bu bir grup yazılım şirketi --
06:10
and what it is is theironların revenuegelir versuse karşı theironların ageyaş --
155
355000
2000
ve gördüğümüz ise yıllara göre ciroları --
06:12
all zoomingYakınlaştırma away,
156
357000
2000
hepsi devamlı olarak artış eğiliminde,
06:14
and everybodyherkes makingyapma millionsmilyonlarca and billionsmilyarlarca of dollarsdolar.
157
359000
2000
ve herkes milyonlarca ve milyarlarca dolar kazanıyor.
06:16
Okay, so how do we understandanlama this?
158
361000
3000
Tamam, peki öyleyse bunu nasıl anlayacağız?
06:19
So let's first talk about biologyBiyoloji.
159
364000
3000
Öyleyse önce biyolojiden bahsedelim.
06:22
This is explicitlyaçıkça showinggösterme you
160
367000
2000
Bu size açıkca,
06:24
how things scaleölçek,
161
369000
2000
her şeyin nasıl ölçülebildiğini gösteriyor,
06:26
and this is a trulygerçekten remarkabledikkat çekici graphgrafik.
162
371000
2000
ve bu gerçekten kayda değer bir grafik.
06:28
What is plottedçizilen here is metabolicmetabolik rateoran --
163
373000
3000
Burada çizilen metobolik oranlardır --
06:31
how much energyenerji you need perbaşına day to staykalmak alivecanlı --
164
376000
3000
Yaşamak için her gün ne kadar enerjiye ihtiyaç duyduğunuzu gösterir
06:34
versuse karşı your weightağırlık, your masskitle,
165
379000
2000
ve bunu ağırlığınızla, kütlenizle karşılaştırır,
06:36
for all of us bunchDemet of organismsorganizmalar.
166
381000
3000
hepimiz için, bütün organizmalar için.
06:39
And it's plottedçizilen in this funnykomik way by going up by factorsfaktörler of 10,
167
384000
3000
ve bu garip bir biçimde 10'un katları şeklinde artarak çizildi,
06:42
otherwiseaksi takdirde you couldn'tcould get everything on the graphgrafik.
168
387000
2000
yoksa bütün herşeyi bu grafikte göremezdiniz.
06:44
And what you see if you plotarsa it
169
389000
2000
Eğer grafiği bu şekilde
06:46
in this slightlyhafifçe curiousMeraklı way
170
391000
2000
tuhaf çizersek göreceğimiz şey,
06:48
is that everybodyherkes liesyalanlar on the sameaynı linehat.
171
393000
3000
herkesin aynı çizgi üzerinde yer aldığıdır.
06:51
DespiteRağmen the factgerçek that this is the mostçoğu complexkarmaşık and diverseçeşitli systemsistem
172
396000
3000
Bunun evrendeki en karışık ve çok türlü sistem
06:54
in the universeEvren,
173
399000
3000
olmasına rağmen
06:57
there's an extraordinaryolağanüstü simplicitybasitlik
174
402000
2000
bu grafikle ifade edildiği gibi
06:59
beingolmak expressedifade by this.
175
404000
2000
olağanüstü bir sadelik söz konusudur.
07:01
It's particularlyözellikle astonishingşaşırtıcı
176
406000
3000
Bu özellikle şaşırtıcı,
07:04
because eachher one of these organismsorganizmalar,
177
409000
2000
çünkü sistemdeki her bir organizma,
07:06
eachher subsystemalt sistemi, eachher cellhücre typetip, eachher genegen,
178
411000
2000
her bir alt sistem, her bir hücre tipi, her bir gen
07:08
has evolvedgelişti in its ownkendi uniquebenzersiz environmentalçevre nicheniş
179
413000
4000
kendine has çevresel koşullarında,
07:12
with its ownkendi uniquebenzersiz historytarih.
180
417000
3000
kendine has tarihi ile evrimleşti.
07:15
And yethenüz, despiterağmen all of that DarwinianDarwinci evolutionevrim
181
420000
3000
Ve yine de, bütün bu Darwinci evrime
07:18
and naturaldoğal selectionseçim,
182
423000
2000
ve doğal seleksiyona karşılık,
07:20
they'veonlar ettik been constrainedzoraki to lieYalan on a linehat.
183
425000
2000
bir çizgi üzerinde sıralanmaya zorlandılar.
07:22
Something elsebaşka is going on.
184
427000
2000
Burada başka bir şey söz konusu.
07:24
Before I talk about that,
185
429000
2000
Bundan bahsetmeden önce,
07:26
I've writtenyazılı down at the bottomalt there
186
431000
2000
grafiğin altına yazdığım
07:28
the slopeeğim of this curveeğri, this straightDüz linehat.
187
433000
2000
bu düz çizginin eğimidir.
07:30
It's three-quartersüç çeyrek, roughlykabaca,
188
435000
2000
Bu yaklaşık 0.75,
07:32
whichhangi is lessaz than one -- and we call that sublinearsublinear.
189
437000
3000
yani 1'den küçük -- ve buna alt doğrusal diyoruz.
07:35
And here'sburada the pointpuan of that.
190
440000
2000
Ve bunun anlamı ise,
07:37
It saysdiyor that, if it were lineardoğrusal,
191
442000
3000
eğer çizgi doğrusal olsaydı,
07:40
the steepesten dik slopeeğim,
192
445000
2000
yani dik çizginin eğimi,
07:42
then doublingikiye katlama the sizeboyut
193
447000
2000
o zaman bu değeri iki katına çıkarmak için
07:44
you would requiregerektirir doubleçift the amounttutar of energyenerji.
194
449000
2000
iki kat daha fazla enerjiye ihtiyaç duyacaktınız.
07:46
But it's sublinearsublinear, and what that translatesçevirir into
195
451000
3000
Ama bu bir alt doğrusal fonksiyon, ve bunun anlamı
07:49
is that, if you doubleçift the sizeboyut of the organismorganizma,
196
454000
2000
ise eğer organizmanın boyutunu iki katına çıkarırsanız,
07:51
you actuallyaslında only need 75 percentyüzde more energyenerji.
197
456000
3000
sadece 75% daha fazla enerjiye ihtiyaç duyacaksınız demektir.
07:54
So a wonderfulolağanüstü thing about all of biologyBiyoloji
198
459000
2000
Bütün bu biyolojinin harika tarafı,
07:56
is that it expressesanlatırken kullanılır an extraordinaryolağanüstü economyekonomi of scaleölçek.
199
461000
3000
aynı zamanda olağanüstü bir ölçek ekonomisini yansıtmasıdır.
07:59
The biggerDaha büyük you are systematicallysistematik olarak,
200
464000
2000
Sistematik olarak daha fazla büyümeniz demek,
08:01
accordinggöre to very well-definediyi tanımlanmış ruleskurallar,
201
466000
2000
çok iyi tanımlanmış kurallar çerçevesinde,
08:03
lessaz energyenerji perbaşına capitadüşen.
202
468000
3000
kişi başına daha az enerji demektir.
08:06
Now any physiologicalfizyolojik variabledeğişken you can think of,
203
471000
3000
Aklınıza gelen herhangi bie fizyolojik değişken,
08:09
any life historytarih eventolay you can think of,
204
474000
2000
ya da herhangi bir tarihsel olay olsun,
08:11
if you plotarsa it this way, looksgörünüyor like this.
205
476000
3000
eğer bu şekilde grafiğe dökerseniz, bu sonucu elde edersiniz.
08:14
There is an extraordinaryolağanüstü regularitydüzenlilik.
206
479000
2000
Burada sıradışı bir düzenlilik var.
08:16
So you tell me the sizeboyut of a mammalmemeli,
207
481000
2000
Siz bana bir memelinin boyutlarını söylerseniz,
08:18
I can tell you at the 90 percentyüzde levelseviye everything about it
208
483000
3000
ben de size yüzde doksan doğruluk payı ile
08:21
in termsşartlar of its physiologyfizyoloji, life historytarih, etcvb.
209
486000
4000
fizyolojik, tarihsel gelişim vb. konularda her şeyi söyleyebilirim.
08:25
And the reasonneden for this is because of networksağlar.
210
490000
3000
Ve bunun sebebi ise ağ örgüleridir.
08:28
All of life is controlledkontrollü by networksağlar --
211
493000
3000
Bütün hayat bu ağ örgüleri ile kontrol edilir --
08:31
from the intracellularhücre içi throughvasitasiyla the multicellularçok hücreli
212
496000
2000
hücre içinden, hücre sistemlerine
08:33
throughvasitasiyla the ecosystemekosistem levelseviye.
213
498000
2000
ve ekosistem seviyelerine kadar.
08:35
And you're very familiartanıdık with these networksağlar.
214
500000
3000
Ve bu ağ örgüleri size çok aşinadır.
08:39
That's a little thing that liveshayatları insideiçeride an elephantfil.
215
504000
3000
Bu bir filin içinde yaşayan küçük varlıktır.
08:42
And here'sburada the summaryÖzeti of what I'm sayingsöz.
216
507000
3000
Ve işte söylediklerimin bir özeti.
08:45
If you take those networksağlar,
217
510000
2000
Bu ağ örgülerini alırsanız,
08:47
this ideaFikir of networksağlar,
218
512000
2000
bu ağ örgüleri düşüncesini,
08:49
and you applyuygulamak universalevrensel principlesprensipler,
219
514000
2000
ve bütün bu hesaplanabilen
08:51
mathematizablemathematizable, universalevrensel principlesprensipler,
220
516000
2000
evrensel ilkelere
08:53
all of these scalingshassas titreme, ölçeklemesi
221
518000
2000
bütün bu ölçümleri uygularsanız
08:55
and all of these constraintskısıtlamaları followtakip et,
222
520000
3000
ve bütün bu sınırlamalar
08:58
includingdahil olmak üzere the descriptionaçıklama of the forestorman,
223
523000
2000
ormanın tanımını,
09:00
the descriptionaçıklama of your circulatorydolaşım systemsistem,
224
525000
2000
dolaşım sisteminizin tanımını,
09:02
the descriptionaçıklama withiniçinde cellshücreler.
225
527000
2000
hücrelerin iç yapısının tanımını belirler.
09:04
One of the things I did not stressstres in that introductionGiriş
226
529000
3000
Bu takdimde bahsetmediğim konulardan biri de,
09:07
was that, systematicallysistematik olarak, the pacehız of life
227
532000
3000
siz büyüdükçe, sistematik olarak
09:10
decreasesazaltır as you get biggerDaha büyük.
228
535000
2000
hayatın hızı da yavaşlar.
09:12
HeartKalp ratesoranları are slowerYavaş; you livecanlı longeruzun;
229
537000
3000
Kalp atışları yavaşlar, daha uzun yaşarsınız;
09:15
diffusionyayılma of oxygenoksijen and resourceskaynaklar
230
540000
2000
hücre zarından geçen oksijen ve
09:17
acrosskarşısında membraneszarlar is slowerYavaş, etcvb.
231
542000
2000
diğer kaynakların akışı yavaşlar, vs.
09:19
The questionsoru is: Is any of this truedoğru
232
544000
2000
Sorumuz ise, bunların herhangi biri
09:21
for citiesşehirler and companiesşirketler?
233
546000
3000
şehirler ve şirketler için doğru mudur?
09:24
So is LondonLondra a scaledpullu up BirminghamBirmingham,
234
549000
3000
Londra, Birmingham'ın daha büyük ölçekli versiyonu mudur,
09:27
whichhangi is a scaledpullu up BrightonBrighton, etcvb., etcvb.?
235
552000
3000
ki o da Brighton'un daha büyük ölçekli versiyonu, vs. vs.?
09:30
Is NewYeni YorkYork a scaledpullu up SanSan FranciscoFrancisco,
236
555000
2000
New York, San Fransisco'nun daha nüyük ölçekli versiyonu mudur,
09:32
whichhangi is a scaledpullu up SantaNoel Baba FeFe?
237
557000
2000
ki o da Santa Fe'nin daha büyük ölçekli versiyonu olsun?
09:34
Don't know. We will discusstartışmak that.
238
559000
2000
Bilmiyoruz, bunu tartışacağız.
09:36
But they are networksağlar,
239
561000
2000
Ama bütün bunlar ağ örgüleridir,
09:38
and the mostçoğu importantönemli network of citiesşehirler
240
563000
2000
ve şehirlerin en önemli ağ örgüleri is
09:40
is you.
241
565000
2000
sizsiniz.
09:42
CitiesŞehirler are just a physicalfiziksel manifestationtezahürü
242
567000
3000
Şehirler yalnızca sizin etkileşimlerinizin
09:45
of your interactionsetkileşimler,
243
570000
2000
ve bizim etkileşimlerimizin,
09:47
our interactionsetkileşimler,
244
572000
2000
ve bireylerin gruplaşması ve kümeleşmesinin
09:49
and the clusteringkümeleme and groupinggruplandırma of individualsbireyler.
245
574000
2000
bir tezahürüdür.
09:51
Here'sİşte just a symbolicsembolik pictureresim of that.
246
576000
3000
İşte bu, bu tanımların sembolik bir resmidir.
09:54
And here'sburada scalingölçekleme of citiesşehirler.
247
579000
2000
Ve işte şehirlerin ölçeklemesi.
09:56
This showsgösterileri that in this very simplebasit exampleörnek,
248
581000
3000
Bu çok basit örneklemede
09:59
whichhangi happensolur to be a mundanedünyevi exampleörnek
249
584000
2000
olağan bir konuyu ele aldık.
10:01
of numbernumara of petrolbenzin stationsistasyonlar
250
586000
2000
Burada benzin istasyonlarının
10:03
as a functionfonksiyon of sizeboyut --
251
588000
2000
şehrin büyüklüğüne göre grafiği var,
10:05
plottedçizilen in the sameaynı way as the biologyBiyoloji --
252
590000
2000
biyolojik grafik ile aynı yöntem kullanıldı
10:07
you see exactlykesinlikle the sameaynı kindtür of thing.
253
592000
2000
ve tamamen aynı sonucu görebilirsiniz.
10:09
There is a scalingölçekleme.
254
594000
2000
Burada bir ölçekleme var.
10:11
That is that the numbernumara of petrolbenzin stationsistasyonlar in the cityŞehir
255
596000
4000
Siz bana şehrin büyüklüğünü söylerseniz
10:15
is now givenverilmiş to you
256
600000
2000
bu şekilde şehirdeki
10:17
when you tell me its sizeboyut.
257
602000
2000
benzin istasyonlarının sayısını bulabiliriz.
10:19
The slopeeğim of that is lessaz than lineardoğrusal.
258
604000
3000
Eğim, lineerden daha az.
10:22
There is an economyekonomi of scaleölçek.
259
607000
2000
Burada bir ölçek ekonomisi var.
10:24
LessDaha az petrolbenzin stationsistasyonlar perbaşına capitadüşen the biggerDaha büyük you are -- not surprisingşaşırtıcı.
260
609000
3000
Siz büyüdükçe birim başına düşen daha az benzin istasyonu -- hiç de şaşırtıcı değil.
10:27
But here'sburada what's surprisingşaşırtıcı.
261
612000
2000
İşte şaşırtıcı olan şey.
10:29
It scalesterazi in the sameaynı way everywhereher yerde.
262
614000
2000
Aynı şekilde heryerde bu ölçekleme geçerlidir.
10:31
This is just EuropeanAvrupa countriesülkeler,
263
616000
2000
Bu sadece Avrupa ülekeleri içindi,
10:33
but you do it in JapanJaponya or ChinaÇin or ColombiaKolombiya,
264
618000
3000
ama bunun Japonya, Çin yada Kolombiya'ya uygularsanız,
10:36
always the sameaynı
265
621000
2000
aynı ölçek ekonomsi ile
10:38
with the sameaynı kindtür of economyekonomi of scaleölçek
266
623000
2000
aynı derecede
10:40
to the sameaynı degreederece.
267
625000
2000
yine aynı sonucu alırsınız.
10:42
And any infrastructurealtyapı you look at --
268
627000
3000
Ve göreceğiniz herhangi bir yapı --
10:45
whetherolup olmadığını it's the lengthuzunluk of roadsyollar, lengthuzunluk of electricalelektrik lineshatlar --
269
630000
3000
ister yolların uzunluğu olsun, isterse elektrik hatlarının uzunluğu --
10:48
anything you look at
270
633000
2000
göreceğiniz her şeyde
10:50
has the sameaynı economyekonomi of scaleölçek scalingölçekleme in the sameaynı way.
271
635000
3000
aynı ölçek ekonomisini aynı şekilde görebilirsiniz.
10:53
It's an integratedentegre systemsistem
272
638000
2000
Bu bütün planlamaya rağmen
10:55
that has evolvedgelişti despiterağmen all the planningplanlama and so on.
273
640000
3000
evrimleşmiş bütünleşik bir sistem.
10:58
But even more surprisingşaşırtıcı
274
643000
2000
Fakat daha şaşırtıcı olanı ise
11:00
is if you look at socio-economicsosyo-ekonomik quantitiesmiktarları,
275
645000
2000
eğer sosyo ekonomik verilere bakarsanız
11:02
quantitiesmiktarları that have no analoganalog in biologyBiyoloji,
276
647000
3000
ki bunların biyolojide herhangi bir karşılığı yoktur,
11:05
that have evolvedgelişti when we startedbaşladı formingşekillendirme communitiestopluluklar
277
650000
3000
bunlar 8 ile 10 bin yıl önce biz
11:08
eightsekiz to 10,000 yearsyıl agoönce.
278
653000
2000
ilk toplumları oluşturduğumuzda gelişmeye başlamıştı.
11:10
The topüst one is wagesücret as a functionfonksiyon of sizeboyut
279
655000
2000
Üstteki grafik, maaşın büyüklüğe göre fonksiyonu,
11:12
plottedçizilen in the sameaynı way.
280
657000
2000
ve aynı şekilde çizilmiş.
11:14
And the bottomalt one is you lot --
281
659000
2000
Alttaki grafik ise
11:16
super-creativesSüper reklam plottedçizilen in the sameaynı way.
282
661000
3000
süper yaratıcı insanların sayısının fonksiyonu yine aynı şekilde çizilmiş.
11:19
And what you see
283
664000
2000
Ve burada gördüğümüz ise,
11:21
is a scalingölçekleme phenomenonfenomen.
284
666000
2000
bir ölçekleme olgusu.
11:23
But mostçoğu importantönemli in this,
285
668000
2000
Ama daha da önemlisi,
11:25
the exponentÜs, the analoganalog to that three-quartersüç çeyrek
286
670000
2000
buradaki metabolik oran olan
11:27
for the metabolicmetabolik rateoran,
287
672000
2000
0,75 oranına benzer katsayı
11:29
is biggerDaha büyük than one -- it's about 1.15 to 1.2.
288
674000
2000
"1" den fazla ve yaklaşık 1.15 - 1.2 arasında.
11:31
Here it is,
289
676000
2000
İşte böylece, biyolojinin tersi olarak
11:33
whichhangi saysdiyor that the biggerDaha büyük you are
290
678000
3000
daha çok büyüdkçe,
11:36
the more you have perbaşına capitadüşen, unlikeaksine biologyBiyoloji --
291
681000
3000
birim başına daha fazla elde edersiniz,
11:39
higherdaha yüksek wagesücret, more super-creativeSüper yaratıcı people perbaşına capitadüşen as you get biggerDaha büyük,
292
684000
4000
büyüdükçe daha fazla maaş, daha fazla yaratıcı insan,
11:43
more patentspatent perbaşına capitadüşen, more crimesuç perbaşına capitadüşen.
293
688000
3000
daha fazla patent, daha fazla suç.
11:46
And we'vebiz ettik lookedbaktı at everything:
294
691000
2000
Ve her şeye bakmamız gerekiyor:
11:48
more AIDSAIDS casesvakalar, flugrip, etcvb.
295
693000
3000
Daha fazla AIDS vakası, grip vb.
11:51
And here, they're all plottedçizilen togetherbirlikte.
296
696000
2000
Ve işte burada hepsi beraber çizildi.
11:53
Just to showgöstermek you what we plottedçizilen,
297
698000
2000
Ne çizdiğimizi gösterirsek eğer,
11:55
here is incomegelir, GDPGSYİH --
298
700000
3000
burada göreceğiniz, GSMH --
11:58
GDPGSYİH of the cityŞehir --
299
703000
2000
şehrin GSMH'sı
12:00
crimesuç and patentspatent all on one graphgrafik.
300
705000
2000
suç ve patentler hepsi aynı grafikte gösterilmiştir.
12:02
And you can see, they all followtakip et the sameaynı linehat.
301
707000
2000
Ve göreceğiniz gibi, hepsi aynı çizgiyi takip etmekte.
12:04
And here'sburada the statementaçıklama.
302
709000
2000
Ve işte bunun açıklaması.
12:06
If you doubleçift the sizeboyut of a cityŞehir from 100,000 to 200,000,
303
711000
3000
Eğer bir şehrin büyüklüğünü iki katlayıp, 100 milyondan 200 milyona çıkarırsanız
12:09
from a millionmilyon to two millionmilyon, 10 to 20 millionmilyon,
304
714000
2000
yada 1 milyondan 2 milyona, veya 10 milyondan 20 milyona,
12:11
it doesn't mattermadde,
305
716000
2000
hiç fark etmez.
12:13
then systematicallysistematik olarak
306
718000
2000
Sistematik olarak
12:15
you get a 15 percentyüzde increaseartırmak
307
720000
2000
maaşlarda, mal varlığında,
12:17
in wagesücret, wealthservet, numbernumara of AIDSAIDS casesvakalar,
308
722000
2000
AIDS vakalarında,
12:19
numbernumara of policepolis,
309
724000
2000
polis sayısında, düşünebileceğiniz her şeyde
12:21
anything you can think of.
310
726000
2000
yüzde 15 artış olur.
12:23
It goesgider up by 15 percentyüzde,
311
728000
2000
Yüzde 15 artış
12:25
and you have a 15 percentyüzde savingstasarruf
312
730000
3000
ve yapılarda
12:28
on the infrastructurealtyapı.
313
733000
3000
yüzde 15 tasarrufunuz olur.
12:31
This, no doubtşüphe, is the reasonneden
314
736000
3000
Bu sonuç, kesinlikle neden her hafta
12:34
why a millionmilyon people a weekhafta are gatheringtoplama in citiesşehirler.
315
739000
3000
1 milyon insanın daha şehirlerde toplandığının nedenidir.
12:37
Because they think that all those wonderfulolağanüstü things --
316
742000
3000
Çünkü onlar, bütün bu güzel şeyleri düşünür;
12:40
like creativeyaratıcı people, wealthservet, incomegelir --
317
745000
2000
yaratıcı insanlar, mal varlığı, gelir artışı --
12:42
is what attractsçekiyor them,
318
747000
2000
onları bunlar çeker,
12:44
forgettingunutma about the uglyçirkin and the badkötü.
319
749000
2000
ama kötü ve çirkin şeyleri görmezden gelirler.
12:46
What is the reasonneden for this?
320
751000
2000
Peki bunun nedeni nedir?
12:48
Well I don't have time to tell you about all the mathematicsmatematik,
321
753000
3000
Açıkcası işin bütün matematiğini anlatacak kadar vaktim yok,
12:51
but underlyingtemel this is the socialsosyal networksağlar,
322
756000
3000
ama bunun altında yatan sosyal ağ örgüleridir,
12:54
because this is a universalevrensel phenomenonfenomen.
323
759000
3000
çünkü bu bir evrensel olgudur.
12:57
This 15 percentyüzde rulekural
324
762000
3000
Bu yüzde 15 kuralı,
13:00
is truedoğru
325
765000
2000
doğrudur.
13:02
no mattermadde where you are on the planetgezegen --
326
767000
2000
Gezegende nereye giderseniz gidin,
13:04
JapanJaponya, ChileŞili,
327
769000
2000
ister Japonya, ister Şili,
13:06
PortugalPortekiz, Scotlandİskoçya, doesn't mattermadde.
328
771000
3000
ister Portekiz yada İskoçya hiç farketmez.
13:09
Always, all the dataveri showsgösterileri it's the sameaynı,
329
774000
3000
Şehirlerin biribirinden bağımsız geliştiğini düşünsek de
13:12
despiterağmen the factgerçek that these citiesşehirler have evolvedgelişti independentlybağımsız olarak.
330
777000
3000
her zaman bütün datalar aynı sonucu gösterir.
13:15
Something universalevrensel is going on.
331
780000
2000
Burada evrensel bir şeyler var.
13:17
The universalitygenellik, to repeattekrar et, is us --
332
782000
3000
Tekrar edecek olursak bu evrensellik bizleriz,
13:20
that we are the cityŞehir.
333
785000
2000
bizlerin şehiri oluşturması.
13:22
And it is our interactionsetkileşimler and the clusteringkümeleme of those interactionsetkileşimler.
334
787000
3000
Ve bizlerin etkileşimleri ve bu etkileşimlerin kümeleşmeleri.
13:25
So there it is, I've said it again.
335
790000
2000
İşte yeniden söylüyorum.
13:27
So if it is those networksağlar and theironların mathematicalmatematiksel structureyapı,
336
792000
3000
ALt lineer eğimi olan biyolojik grafiğin tersine
13:30
unlikeaksine biologyBiyoloji, whichhangi had sublinearsublinear scalingölçekleme,
337
795000
3000
ölçek ekonomisinin ağ örgüsü
13:33
economiesekonomiler of scaleölçek,
338
798000
2000
ve matematiksel yapısına göre,
13:35
you had the slowingyavaşlatma of the pacehız of life
339
800000
2000
siz büyüdükçe,
13:37
as you get biggerDaha büyük.
340
802000
2000
hayatın hızı da yavaşlıyor.
13:39
If it's socialsosyal networksağlar with super-linearSüper doğrusal scalingölçekleme --
341
804000
2000
Eğer sosyal ağların üst lineer eğimi üzerinden konuşursak,
13:41
more perbaşına capitadüşen --
342
806000
2000
birim başına daha fazla demektir,
13:43
then the theoryteori saysdiyor
343
808000
2000
teori der ki;
13:45
that you increaseartırmak the pacehız of life.
344
810000
2000
hayatın hızı artar.
13:47
The biggerDaha büyük you are, life getsalır fasterDaha hızlı.
345
812000
2000
Siz büyüdükçe yaşam da hızlanır.
13:49
On the left is the heartkalp rateoran showinggösterme biologyBiyoloji.
346
814000
2000
Soldaki grafik biyolojiye örnek ve kal atış fonksiyonu.
13:51
On the right is the speedhız of walkingyürüme
347
816000
2000
Sağdaki artan grafik ise
13:53
in a bunchDemet of EuropeanAvrupa citiesşehirler,
348
818000
2000
bir grup Avrupa şehrinde ölçülen
13:55
showinggösterme that increaseartırmak.
349
820000
2000
yürüyüş hızı.
13:57
LastlySon olarak, I want to talk about growthbüyüme.
350
822000
3000
Son olarak, büyümeden bahsetmek istiyorum.
14:00
This is what we had in biologyBiyoloji, just to repeattekrar et.
351
825000
3000
Tekrar edecek olursak, bu bizim biyolojiden sahip olduğumuz şeydir.
14:03
EconomiesEkonomileri of scaleölçek
352
828000
3000
Ölçek ekonomisi
14:06
gaveverdi riseyükselmek to this sigmoidalsigmoidal behaviordavranış.
353
831000
3000
bu sigmoidal davranışa artış sağlamaktadır.
14:09
You growbüyümek fasthızlı and then stop --
354
834000
3000
Hızlı büyüyüoruz ve sonra duraklıyoruz --
14:12
partBölüm of our resilienceesneklik.
355
837000
2000
bu bizim esnekliğimizin bir parçasıdır.
14:14
That would be badkötü for economiesekonomiler and citiesşehirler.
356
839000
3000
Bu ekonomiler ve şehirler için kötü olurdu.
14:17
And indeedaslında, one of the wonderfulolağanüstü things about the theoryteori
357
842000
2000
Ama tabi ki bu teorinin en güzel taraflarından bir tanesi de
14:19
is that if you have super-linearSüper doğrusal scalingölçekleme
358
844000
3000
üst-lineer bir eğime sahip olması
14:22
from wealthservet creationoluşturma and innovationyenilik,
359
847000
2000
Mal varlığından, yeniliklere,
14:24
then indeedaslında you get, from the sameaynı theoryteori,
360
849000
3000
bu teori ile artan bir grafik
14:27
a beautifulgüzel risingyükselen exponentialüstel curveeğri -- lovelygüzel.
361
852000
2000
elde ederiz, gerçekten çok güzel.
14:29
And in factgerçek, if you comparekarşılaştırmak it to dataveri,
362
854000
2000
Ve gerçete, eğer datayı
14:31
it fitsnöbetleri very well
363
856000
2000
şehirlerin ve ekonomilerin gelişimi ile karşılaştırırsanız
14:33
with the developmentgelişme of citiesşehirler and economiesekonomiler.
364
858000
2000
çok iyi uyum sağladığını görürsünüz.
14:35
But it has a terriblekorkunç catchyakalamak,
365
860000
2000
Ama burada bir bit yeniği var,
14:37
and the catchyakalamak
366
862000
2000
ve buna göre,
14:39
is that this systemsistem is destinedkaderinde to collapseçöküş.
367
864000
3000
sistemin kaderinde çöküş var.
14:42
And it's destinedkaderinde to collapseçöküş for manyçok reasonsnedenleri --
368
867000
2000
Ve çok sayıda nedenden dolayı bu çöküş yaşanacak --
14:44
kindtür of MalthusianMalthus reasonsnedenleri -- that you runkoş out of resourceskaynaklar.
369
869000
3000
Malthusvari yaklaşımlar gibi, kaynakların tükenmesi.
14:47
And how do you avoidönlemek that? Well we'vebiz ettik donetamam it before.
370
872000
3000
Peki bundan nasıl kaçınacağız? Aslında bunu daha önce yapmıştık.
14:50
What we do is,
371
875000
2000
Yaptığımız şey,
14:52
as we growbüyümek and we approachyaklaşım the collapseçöküş,
372
877000
3000
büyüyoruz ve çöküşe ulaşıyoruz,
14:55
a majormajör innovationyenilik takes placeyer
373
880000
3000
çok önemli bir yenilik ortaya çıkıyor
14:58
and we startbaşlama over again,
374
883000
2000
ve yeni baştan başlıyoruz,
15:00
and we startbaşlama over again as we approachyaklaşım the nextSonraki one, and so on.
375
885000
3000
bir sonrakine ulaşana kadar yeni baştan başlıyoruz ve bu böyle gidiyor.
15:03
So there's this continuoussürekli cycledevir of innovationyenilik
376
888000
2000
Öyleyse burada büyümeyi sağlayan
15:05
that is necessarygerekli
377
890000
2000
ve çöküşü önlemek için gerekli
15:07
in ordersipariş to sustainsürdürmek growthbüyüme and avoidönlemek collapseçöküş.
378
892000
3000
sonsuz bir yenilik silsilesi var.
15:10
The catchyakalamak, howeverancak, to this
379
895000
2000
Buradaki bit yeniği ise
15:12
is that you have to innovateyenilik yapmak
380
897000
2000
her seferinde daha fazla ve daha fazla
15:14
fasterDaha hızlı and fasterDaha hızlı and fasterDaha hızlı.
381
899000
3000
yenilik yapmanız gerekir.
15:17
So the imagegörüntü
382
902000
2000
Görünen o ki,
15:19
is that we're not only on a treadmillkoşu bandı that's going fasterDaha hızlı,
383
904000
3000
biz sadece devamlı hızlanan bir koşu bandı üzerinde değiliz,
15:22
but we have to changedeğişiklik the treadmillkoşu bandı fasterDaha hızlı and fasterDaha hızlı.
384
907000
3000
aynı zamanda koşu bandını da her seferinde daha hızlı değiştirmemiz gerekir.
15:25
We have to acceleratehızlandırmak on a continuoussürekli basistemel.
385
910000
3000
Sürekli olarak hızlanmamız gerekir.
15:28
And the questionsoru is: Can we, as socio-economicsosyo-ekonomik beingsvarlıklar,
386
913000
3000
Ve şu soruyu sormamız gerekir: Biz, bir sosyo-ekeonomik varlık olarak
15:31
avoidönlemek a heartkalp attacksaldırı?
387
916000
3000
nasıl kalp krizinden sakınabiliriz?
15:34
So lastlyson olarak, I'm going to finishbitiş up in this last minutedakika or two
388
919000
3000
Son olarak, bu konuyu son 1-2 dakika içinde
15:37
askingsormak about companiesşirketler.
389
922000
2000
şirketler açısından değerlendirerek kapatacağız.
15:39
See companiesşirketler, they scaleölçek.
390
924000
2000
İşte şirketler, ölçekleniyor.
15:41
The topüst one, in factgerçek, is WalmartWalmart on the right.
391
926000
2000
Üst sağdaki aslında Walmart.
15:43
It's the sameaynı plotarsa.
392
928000
2000
Aynı çizim.
15:45
This happensolur to be incomegelir and assetsvarlıklar
393
930000
2000
Burada gösterilen gelirler ve varlıkların,
15:47
versuse karşı the sizeboyut of the companyşirket as denotedile belirtilen by its numbernumara of employeesçalışanlar.
394
932000
2000
şirketin büyüklüğüne göre göstergesi, ki burada şirket çalışan sayısı alınmıştır.
15:49
We could use salessatış, anything you like.
395
934000
3000
Satışları yada istediğiniz herhangi birşeyi kullanabilirdik.
15:52
There it is: after some little fluctuationsdalgalanmalar at the beginningbaşlangıç,
396
937000
3000
İşte burada görüleceği gibi, başta bazı dalgalanmalardan sonra,
15:55
when companiesşirketler are innovatingyenilikler,
397
940000
2000
şirketler yenilikçi yaklaşımlardan sonra
15:57
they scaleölçek beautifullygüzel.
398
942000
2000
güzel bir şekilde ölçeklenirler.
15:59
And we'vebiz ettik lookedbaktı at 23,000 companiesşirketler
399
944000
3000
Ve söyleyebilirm ki
16:02
in the UnitedAmerika StatesBirleşik, mayMayıs ayı I say.
400
947000
2000
Birleşik Devletlerde 23.000 şirketi inceledik.
16:04
And I'm only showinggösterme you a little bitbit of this.
401
949000
3000
Ve size sadece bunun küçük bir kısmını gösteriyorum.
16:07
What is astonishingşaşırtıcı about companiesşirketler
402
952000
2000
Şirketler hakkında şaşırtıcı olan ise,
16:09
is that they scaleölçek sublinearlysublinearly
403
954000
3000
biyoloji gibi
16:12
like biologyBiyoloji,
404
957000
2000
alt-lineer bir eğime sahip olmaları.
16:14
indicatingbelirten that they're dominatedhakim,
405
959000
2000
Şirketlerin yenilik ve fikirler gibi
16:16
not by super-linearSüper doğrusal
406
961000
2000
üst-lineer eğime
16:18
innovationyenilik and ideasfikirler;
407
963000
3000
bağlı olmadığını belirtirsek
16:21
they becomeolmak dominatedhakim
408
966000
2000
ölçek ekonomisine
16:23
by economiesekonomiler of scaleölçek.
409
968000
2000
bağlı olduğunu görürüz.
16:25
In that interpretationyorumu,
410
970000
2000
Bu yorumu
16:27
by bureaucracybürokrasi and administrationyönetim,
411
972000
2000
bürokrasi ve idare ile yaptıklarını
16:29
and they do it beautifullygüzel, mayMayıs ayı I say.
412
974000
2000
ve çok güzel başardıklarını söyleyebilirim.
16:31
So if you tell me the sizeboyut of some companyşirket, some smallküçük companyşirket,
413
976000
3000
Öyleyse, bana bir şirketin, küçük bir şirketin, büyüklüğünü söylerseniz,
16:34
I could have predictedtahmin the sizeboyut of WalmartWalmart.
414
979000
3000
Walmart'ın büyüklüğünü tahmin edebilirim.
16:37
If it has this sublinearsublinear scalingölçekleme,
415
982000
2000
Teori diyor ki,
16:39
the theoryteori saysdiyor
416
984000
2000
eğer alt-lineer eğime sahipse
16:41
we should have sigmoidalsigmoidal growthbüyüme.
417
986000
3000
o zaman sigmoidal bir büyümeye sahip oluruz.
16:44
There's WalmartWalmart. Doesn't look very sigmoidalsigmoidal.
418
989000
2000
İşte bu Walmart. Pekte sigmoidal görünmüyor.
16:46
That's what we like, hockeyhokey stickssopa.
419
991000
3000
Bu daha çok hokey sopalarına benziyor.
16:49
But you noticeihbar, I've cheatedhile,
420
994000
2000
Ama farketmişsinizdir, burada hile yaptım,
16:51
because I've only gonegitmiş up to '94.
421
996000
2000
çünkü sadece 1994 yılına kadar gittim.
16:53
Let's go up to 2008.
422
998000
2000
Hadi 2008 yılına bakalım.
16:55
That redkırmızı linehat is from the theoryteori.
423
1000000
3000
Buradaki kırmızı çizgi teoriden gelmekte.
16:58
So if I'd have donetamam this in 1994,
424
1003000
2000
Öyleyse, bunu 1994'te yapsaydım,
17:00
I could have predictedtahmin what WalmartWalmart would be now.
425
1005000
3000
şuan Walmart'ın ne durumda olacağını tahmin edebilirdim.
17:03
And then this is repeatedtekrarlanan
426
1008000
2000
Ve bu bütün şirketler için
17:05
acrosskarşısında the entiretüm spectrumspektrum of companiesşirketler.
427
1010000
2000
tekrarlanıyor.
17:07
There they are. That's 23,000 companiesşirketler.
428
1012000
3000
İşte burada. Bu 23.000 şirket.
17:10
They all startbaşlama looking like hockeyhokey stickssopa,
429
1015000
2000
Hepsi başlarken hokey sopaları gibiydiler,
17:12
they all bendviraj over,
430
1017000
2000
daha sonra hepsi eğilmeye başladılar,
17:14
and they all dieölmek like you and me.
431
1019000
2000
ve hepsi ölürler sizin ve benim gibi.
17:16
Thank you.
432
1021000
2000
Teşekkür ederim.
17:18
(ApplauseAlkış)
433
1023000
9000
(Alkış)
Translated by Burak Ozdemir
Reviewed by osman oguz ahsen

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Geoffrey West - Theorist
Physicist Geoffrey West believes that complex systems from organisms to cities are in many ways governed by simple laws -- laws that can be discovered and analyzed.

Why you should listen

Trained as a theoretical physicist, Geoffrey West has turned his analytical mind toward the inner workings of more concrete things, like ... animals. In a paper for Science in 1997, he and his team uncovered what he sees as a surprisingly universal law of biology — the way in which heart rate, size and energy consumption are related, consistently, across most living animals. (Though not all animals: “There are always going to be people who say, ‘What about the crayfish?’ " he says. “Well, what about it? Every fundamental law has exceptions. But you still need the law or else all you have is observations that don’t make sense.")

A past president of the multidisciplinary Santa Fe Institute (after decades working  in high-energy physics at Los Alamos and Stanford), West now studies the behavior and development of cities. In his newest work, he proposes that one simple number, population, can predict a stunning array of details about any city, from crime rate to economic activity. It's all about the plumbing, he says, the infrastructure that powers growth or dysfunction. His next target for study: corporations.

He says: "Focusing on the differences [between cities] misses the point. Sure, there are differences, but different from what? We’ve found the what."

More profile about the speaker
Geoffrey West | Speaker | TED.com