Eric Berlow and Sean Gourley: Mapping ideas worth spreading

المترجم: DAHOU Mohamed المدقّق: Ayman Mahmoud

Eric Berlow: I'm an ecologist, and Sean's a physicist,

إيريك برلو: أنا عالم بيئه وشون فيزيائي

and we both study complex networks.

و كلينا ندرس الشبكات المعقده

And we met a couple years ago when we discovered

والتقينا قبل بضع سنوات عندما اكتشفنا

that we had both given a short TED Talk

أن كلانا تكلمنا في تيد من قبل

about the ecology of war,

عن البيئة الحربية

and we realized that we were connected

وادركنا أننا كنا على صلة

by the ideas we shared before we ever met.

بالأفكار التي تشاطرناها من قبل ان نلتقي

And then we thought, you know, there are thousands

ومن ثم فكرنا أن هناك آلاف

of other talks out there, especially TEDx Talks,

المحادثات الأخرى حول الموضوع، لا سيما محادثات تيدكس،

that are popping up all over the world.

التي ظهرت في جميع أنحاء العالم.

How are they connected,

and what does that global conversation look like?

كيف ارتبط بعضهم ببعض،

وما شكل تلك المحادثة العالمية؟

So Sean's going to tell you a little bit about how we did that.

سيحدثكم شون قليلا عن كيفية قيامنا بذلك.

Sean Gourley: Exactly. So we took 24,000 TEDx Talks

شون جورليي: تماما. أخذنا 24,000 محادثة لتيدكس

from around the world, 147 different countries,

من جميع أنحاء العالم، من 147 بلد مختلف،

and we took these talks and we wanted to find

وأخذنا هذه المحادثات، وأردنا العثور على

the mathematical structures that underly

الهياكل الرياضية التي من ورائها

the ideas behind them.

الأفكار التي وراءها.

And we wanted to do that so we could see how

وكنا نريد القيام بذلك حتى يمكن أن نرى كيف

they connected with each other.

أنها مرتبطة مع بعضها البعض.

And so, of course, if you're going to do this kind of stuff,

ولذلك، بالطبع، إذا كنت تريد القيام بهذا النوع من الأشياء،

you need a lot of data.

أنت بحاجة إلى الكثير من البيانات.

So the data that you've got is a great thing called YouTube,

تلك البيانات التي تستطيع الحصول عليها من شيء عظيم يسمى يوتيوب،

and we can go down and basically pull

ويمكننا الذهاب إلى أسفل وببساطه نسحب

all the open information from YouTube,

جميع المعلومات المفتوحة من يوتيوب،

all the comments, all the views, who's watching it,

كل التعليقات، جميع الآراء، الاشخاص الذين يشاهدون.

where are they watching it, what are they saying in the comments.

من يشاهد النقاطع، ماذا يقولون في التعليقات.

But we can also pull up, using speech-to-text translation,

ولكن يمكن أيضا سحب - باستخدام ترجمة الكلام إلى نص

we can pull the entire transcript,

يمكن أن نخرج نسخة كاملة من النص

and that works even for people with kind of funny accents like myself.

وهذا يعمل حتى بالنسبة للاشخاص مع لهجات مضحكه مثل نفسي.

So we can take their transcript

لذا يمكننا أن نأخذ النص

and actually do some pretty cool things.

وفي الواقع القيام ببعض الأشياء المذهله

We can take natural language processing algorithms

يمكننا أن ناخذ طريقة ترتيب الكلام واللغه

to kind of read through with a computer, line by line,

إلى نوع من القراءة عن طريق مع جهاز كمبيوتر، سطراً سطراً،

extracting key concepts from this.

لاستخراج المفاهيم الرئيسية منه

And we take those key concepts and they sort of form

ونستعمل تلك المفاهيم الرئيسية، وتكون لنا

this mathematical structure of an idea.

هذا الهيكل الرياضي لفكرة

And we call that the meme-ome.

وندعو أن ميمي-أوم

And the meme-ome, you know, quite simply,

وميمي-اوم كما تعلمون، بكل بساطة،

is the mathematics that underlies an idea,

هو الرياضيات الذي يكمن وراء فكرة،

and we can do some pretty interesting analysis with it,

ويمكننا القيام ببعض التحاليل مثيرة للاهتمام جداً معها،

which I want to share with you now.

وأريد أن اشاركها معك الآن.

So each idea has its own meme-ome,

لذا قد كل فكرة ميمي-اوم الخاصة به،

and each idea is unique with that,

وكل فكرة فريدة من نوعها

but of course, ideas, they borrow from each other,

ولكن بطبيعة الحال، الأفكار، أنها تستلف من بعضها البعض،

they kind of steal sometimes,

أنها نوع من السرقة في بعض الأحيان،

and they certainly build on each other,

وأنها من المؤكد بناء على بعضها البعض،

and we can go through mathematically

ويمكننا أن نذهب من خلال الرياضيات

and take the meme-ome from one talk

وتأخذ ميمي-اوم من نقاش واحد

and compare it to the meme-ome from every other talk,

ونقارن الميمي-اوم من كل نقاش أخرى،

and if there's a similarity between the two of them,

وإذا كان هناك تشابه بين اثنين منهم،

we can create a link and represent that as a graph,

ونستطيع إنشاء ارتباط وتمثل ذلك كرسم بياني،

just like Eric and I are connected.

تماما مثل اتصالي انا و إريك

So that's theory, that's great.

تلك فقط نظرية، هذا أمر عظيم.

Let's see how it works in actual practice.

دعونا نرى كيف يطبق هذا في الممارسة الفعلية.

So what we've got here now is the global footprint

ما لدينا هنا هو حتى الآن الأثر العالمي

of all the TEDx Talks over the last four years

من جميع محادثات TEDx على مر السنوات الأربع الماضية

exploding out around the world

التي تنبع من جميع أنحاء العالم

from New York all the way down to little old New Zealand in the corner.

من نيويورك وصولاً حتى إلى نيوزيلندا

And what we did on this is we analyzed the top 25 percent of these,

وما قمنا به في هذا أننا حلل أعلى 25 في المئة من هؤلاء،

and we started to see where the connections occurred,

وبدأنا نرى المحادثات التي حدثت فيها اتصالات،

where they connected with each other.

حيث أنها مرتبطة مع بعضها البعض.

Cameron Russell talking about image and beauty

كاميرون راسل يتحدث عن الصورة والجمال

connected over into Europe.

متصل عبر أوروبا.

We've got a bigger conversation about Israel and Palestine

لقد حصلنا على محادثة أكبر حول إسرائيل وفلسطين

radiating outwards from the Middle East.

يشع من منطقة الشرق الأوسط.

And we've got something a little broader

ولقد حصلنا على شيء أوسع قليلاً

like big data with a truly global footprint

مثل البيانات الكبيرة مع بصمة عالمية حقاً

reminiscent of a conversation

يذكرنا بمحادثة

that is happening everywhere.

أن ما يحدث في كل مكان.

So from this, we kind of run up against the limits

لذا من هذا، قابلنا نوع من تصادم حدود

of what we can actually do with a geographic projection,

لما يمكن أن نفعل في توقع جغرافي،

but luckily, computer technology allows us to go out

ولكن لحسن الحظ، تكنولوجيا الحاسوب يسمح لنا بالخروج

into multidimensional space.

الى فضاء متعدد الأبعاد.

So we can take in our network projection

لذا يمكن أن نتخذها في بناء شبكة التوقع

and apply a physics engine to this,

وتطبيق محرك فيزياء لهذا،

and the similar talks kind of smash together,

و المحادثات المماثلة ممزوجه معا

and the different ones fly apart,

والمختلفة تبتعد عن بعضها البعض،

and what we're left with is something quite beautiful.

وبقينا مع شيء جميل جداً.

EB: So I want to just point out here that every node is a talk,

لذلك أريد فقط أن أشير هنا أن كل نقطة هي عباره عن حديث،

they're linked if they share similar ideas,

مرتبطة إذا كانت تشاطر أفكار مماثلة،

and that comes from a machine reading

وهذا يأتي من قراءة الجهاز

of entire talk transcripts,

لكامل نقاش النص

and then all these topics that pop out,

وثم كل هذه المواضيع التي تخرج،

they're not from tags and keywords.

أنهم ليسوا من العلامات والكلمات الرئيسية.

They come from the network structure

أنها تأتي من هيكل الشبكة

of interconnected ideas. Keep going.

من الأفكار المترابطة. تستمر.

SG: Absolutely. So I got a little quick on that,

: على الإطلاق. لذلك أنا تعاملت سريعا مع هذا الشأن،

but he's going to slow me down.

ولكنه قال أنه سوف يقوم بإبطائي

We've got education connected to storytelling

لقد حصلنا على التعليم متصلاً بقص الحكايات

triangulated next to social media.

مستنبطة مع وسائل الإعلام الاجتماعية.

You've got, of course, the human brain right next to healthcare,

حصلت، بالطبع، على الدماغ البشري بجوار الرعاية الصحية،

which you might expect,

التي قد تتوقع،

but also you've got video games, which is sort of adjacent,

ولكن كما حصلت على ألعاب الفيديو، وهو نوع من المجاورة

as those two spaces interface with each other.

عندما تلتقي تلك المساحتين.

But I want to take you into one cluster

ولكن أريد أن تأخذهما في كتلة واحدة

that's particularly important to me, and that's the environment.

انها مسألة بالغة الأهمية بالنسبة لي، وهذا هو البيئة.

And I want to kind of zoom in on that

وأريد أن اتوسع في ذلك

and see if we can get a little more resolution.

ونرى إذا كان يمكننا الحصول على قرار أكثر قليلاً.

So as we go in here, what we start to see,

ولذلك كما نرى من هنا، نبدأ في رؤية،

apply the physics engine again,

تطبيق محرك الفيزياء مرة أخرى،

we see what's one conversation

ونحن نرى ما هو محادثة واحدة

is actually composed of many smaller ones.

هي في الواقع تتألف من العديد من الاحاديث الأصغر حجما.

The structure starts to emerge

الهيكل يبدأ في الظهور

where we see a kind of fractal behavior

حيث أننا نرى نوعا من السلوك النمطي المتكرر

of the words and the language that we use

للكلمات واللغة التي نستخدمها

to describe the things that are important to us

لوصف الأشياء المهمة بالنسبة لنا

all around this world.

من جميع أنحاء هذا العالم.

So you've got food economy and local food at the top,

حيث كنت قد حصلت على اقتصاد الأغذية والأغذية المحلية في الجزء العلوي،

you've got greenhouse gases, solar and nuclear waste.

كنت قد حصلت على غازات البيوت الخضراء، والنفايات النووية والشمسية.

What you're getting is a range of smaller conversations,

ما تحصل عليه من مجموعة الأحاديث الأصغر،

each connected to each other through the ideas

كل منهما متصلة ببعضها البعض من خلال الأفكار

and the language they share,

واللغة التي يتقاسمونها،

creating a broader concept of the environment.

خلق مفهوم أوسع للبيئة.

And of course, from here, we can go

وطبعا، من هنا، يمكننا أن ننطلق

and zoom in and see, well, what are young people looking at?

كبر وانظر، أيضا، ما الذي يبحث عنه الشباب؟

And they're looking at energy technology and nuclear fusion.

أنهم يبحثون في تكنولوجيا الطاقة والانصهار النووي.

This is their kind of resonance

وهذا هو النوع الصدى

for the conversation around the environment.

للحديث حول البيئة.

If we split along gender lines,

إذا فرقنا بين الجنسين،

we can see females resonating heavily

يمكننا أن نرى للإناث صدى بشكل كبير

with food economy, but also out there in hope and optimism.

مع اقتصاد الأغذية، ولكن هناك أيضا في الأمل والتفاؤل.

And so there's a lot of exciting stuff we can do here,

وحتى لا يكون هناك الكثير من الأشياء المثيرة يمكن أن نفعله هنا،

and I'll throw to Eric for the next part.

وسوف ننتقل لاريك للجزء القادم.

EB: Yeah, I mean, just to point out here,

ايريك: نعم، يعني فقط أن أشير إلى هنا،

you cannot get this kind of perspective

لا يمكنك الحصول على هذا النوع من منظور

from a simple tag search on YouTube.

من علامة بسيطة لبحث على موقع يوتيوب.

Let's now zoom back out to the entire global conversation

دعونا الآن نعود إلى المحادثة العالمية بأكملها

out of environment, and look at all the talks together.

للخروج من البيئة، وإلقاء نظرة على جميع المحادثات معا.

Now often, when we're faced with this amount of content,

الآن في كثير من الأحيان، عندما نحن نواجه هذا الكم من المحتوى،

we do a couple of things to simplify it.

ونحن نفعل بضعة أشياء لنبسطها

We might just say, well,

ونحن قد نقول فقط، حسنا،

what are the most popular talks out there?

ما هي اكثر المحادثات شعبية هناك؟

And a few rise to the surface.

اتضح لنا عدد قليل منهم إلى السطح.

There's a talk about gratitude.

هناك حديث عن الامتنان.

There's another one about personal health and nutrition.

هناك واحد آخر عن الصحة الشخصية والتغذية.

And of course, there's got to be one about porn, right?

وطبعا، هناك يجب أن يكون هناك حديث عن الإباحية، اليس كذلك؟

And so then we might say, well, gratitude, that was last year.

ولذلك يمكن أن نقول، حسنا، موضوع الامتنان، هذا تم في العام الماضي.

What's trending now? What's the popular talk now?

ما هو الاتجاه الآن؟ ما هو الحديث الاكثر شعبية الآن؟

And we can see that the new, emerging, top trending topic

ويمكننا أن نرى أن المواضيع الجديدة الناشئة التي عليها طلب كثير

is about digital privacy.

هو حول الخصوصية الرقمية.

So this is great. It simplifies things.

هذا شيء عظيم. أنه يبسط الأمور.

But there's so much creative content

ولكن هناك الكثير من المواد الإبداعية

that's just buried at the bottom.

إنها مدفونه في الجزء السفلي.

And I hate that. How do we bubble stuff up to the surface

وأنا أكره ذلك. كيف يمكننا نبرز هذه الأشياء إلى السطح

that's maybe really creative and interesting?

وهذه ربما مبتكرة ومثيرة للاهتمام حقاً؟

Well, we can go back to the network structure of ideas

حسنا، يمكننا أن نعود إلى هيكل شبكة الأفكار

to do that.

للقيام بذلك.

Remember, it's that network structure

تذكر، هو أن هيكل الشبكة

that is creating these emergent topics,

الذي ينشئ هذه المواضيع الناشئة،

and let's say we could take two of them,

ودعونا نقول أننا يمكن أن نأخذ اثنين منهم،

like cities and genetics, and say, well, are there any talks

مثل المدن وعلم الوراثة، ونقول، حسنا، هل هناك أي محادثات

that creatively bridge these two really different disciplines.

.تسد الثغرة بين هذه التخصصات بطريقة ابداعية

And that's -- Essentially, this kind of creative remix

و لهذا-أساسا، هذا النوع من الإبداع في الجمع

is one of the hallmarks of innovation.

واحدة من السمات المميزة للابتكار.

Well here's one by Jessica Green

هنا واحد من جيسيكا جرين

about the microbial ecology of buildings.

حول بيئة الميكروبات للمباني.

It's literally defining a new field.

هو حرفيا تعريف وتخصص جديد.

And we could go back to those topics and say, well,

ويمكن أن نعود إلى تلك المواضيع ونقول حسنا،

what talks are central to those conversations?

ما هي المحادثات المتمركزه حول تلك المحادثات؟

In the cities cluster, one of the most central

في المدن المتكتلة، واحدة من الأكثر مركزية

was one by Mitch Joachim about ecological cities,

كان هناك واحد من ميتش يواكيم حول المدن البيئية،

and in the genetics cluster,

وفي تكتلات علم الوراثة،

we have a talk about synthetic biology by Craig Venter.

ولدينا حديث عن البيولوجيا التركيبية من كريغ فينتر.

These are talks that are linking many talks within their discipline.

هذه هي المحادثات التي تقوم بربط العديد من المحادثات داخل تخصصاتهم.

We could go the other direction and say, well,

يمكن أن نذهب اتجاه الأخرى وأقول، حسنا،

what are talks that are broadly synthesizing

ما هي المحادثات التي تم تحليلها على نطاق واسع

a lot of different kinds of fields.

هناك أنواع مختلفة من الحقول.

We used a measure of ecological diversity to get this.

استخدمنا قدرا من التنوع البيئي للحصول على هذا.

Like, a talk by Steven Pinker on the history of violence,

مثل، حديث من ستيفن بينكر في تاريخ العنف،

very synthetic.

اصطناعية جداً.

And then, of course, there are talks that are so unique

وبعد ذلك، بطبيعة الحال، هناك محادثات فريدة من نوعها

they're kind of out in the stratosphere, in their own special place,

أنهم في اعلى طبقات الغلاف الجوي ، في مكان خاص بهم،

and we call that the Colleen Flanagan index.

ونحن ندعو ذلك بمؤشر كولين فلاناغان

And if you don't know Colleen, she's an artist,

وإذا كنت لا تعرف كولين، انها فنانة،

and I asked her, "Well, what's it like out there

وسألتها، "حسنا، كيف تبدو

in the stratosphere of our idea space?"

في الطبقات العليا لدينا في فضاء الأفكار؟ "

And apparently it smells like bacon.

وعلى ما يبدو أنها تنبعث منه رائحة لحم الخنزير المقدد.

I wouldn't know.

لم أكن أعرف ذلك

So we're using these network motifs

لذلك نحن نستخدم هذه الزخارف الشبكية

to find talks that are unique,

للعثور على المحادثات الفريدة من نوعها،

ones that are creatively synthesizing a lot of different fields,

تلك التي تجمع الكثير من التخصصات المختلفة،

ones that are central to their topic,

تلك التي تتمحور حول موضوعهم،

and ones that are really creatively bridging disparate fields.

وتلك التي هي حقاً تقوم بتوصيل التخصصات المتباينة.

Okay? We never would have found those with our obsession

حسنا؟ نبدأ مع من لديهم نفس هاجسنا

with what's trending now.

مع الاتجاه الحالي

And all of this comes from the architecture of complexity,

وكل هذا يأتي من الهندسة المعمارية لمعقدات الامور،

or the patterns of how things are connected.

أو أنماط التي تصف كيف ترتبط الأشياء.

SG: So that's exactly right.

هذا صحيح تماما

We've got ourselves in a world

هنا نجد أنفسنا في عالم

that's massively complex,

له نطاق واسع ومعقد،

and we've been using algorithms to kind of filter it down

ولقد تم استخدام طرق لتصفيتها

so we can navigate through it.

حتى يمكننا التنقل خلالها

And those algorithms, whilst being kind of useful,

وهذه الطرق، نوعا ما مفيده

are also very, very narrow, and we can do better than that,

أيضا محدودة النطاق جداً، ويمكننا أن نفعل أفضل من ذلك،

because we can realize that their complexity is not random.

لأننا يمكن أن ندرك أن تعقيداتها ليست عشوائية.

It has mathematical structure,

لها بنية رياضية،

and we can use that mathematical structure

ويمكن أن نستخدم هذا الهيكل الرياضي

to go and explore things like the world of ideas

لاستكشاف أشياء مثل عالم الأفكار

to see what's being said, to see what's not being said,

لمعرفة ما يقال، لمعرفة ما لا يقال،

and to be a little bit more human

وأن نكون أكثر إنسانية

and, hopefully, a little smarter.

ونأمل ايضا، أذكى قليلاً.

Thank you.

شكرا.

(Applause)

(تصفيق)