Geoffrey West: The surprising math of cities and corporations

Geoffrey West: Die wundersame Mathematik von Städten und Unternehmen.

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2011-07-26 ・ TED


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Geoffrey West: Die wundersame Mathematik von Städten und Unternehmen.

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Übersetzung: Jörg Mäder Lektorat: Alex Boos
00:16
Cities are the crucible of civilization.
0
16260
3000
Städte sind die Schmelztiegel der Zivilisation.
00:19
They have been expanding,
1
19260
2000
Sie haben sich ausgebreitet,
00:21
urbanization has been expanding,
2
21260
2000
die Urbanisierung breitet sich aus
00:23
at an exponential rate in the last 200 years
3
23260
2000
mit einer exponentiell Rate
00:25
so that by the second part of this century,
4
25260
3000
in den letzten 200 Jahren, so dass in der zweiten Hälfte
00:28
the planet will be completely dominated
5
28260
2000
dieses Jahrhunderts die Erde komplett
00:30
by cities.
6
30260
3000
von Städten dominiert sein wird.
00:33
Cities are the origins of global warming,
7
33260
3000
Städte sind der Ursprung von globaler
00:36
impact on the environment,
8
36260
2000
Erwärmung, Belastungen
00:38
health, pollution, disease,
9
38260
3000
der Umwelt, Gesundheit, Verschmutzung, Seuchen.
00:41
finance,
10
41260
2000
Finanzen,
00:43
economies, energy --
11
43260
3000
Wirtschaft, Energie
00:46
they're all problems
12
46260
2000
sind alles Probleme
00:48
that are confronted by having cities.
13
48260
2000
mit denen wir konfrontiert sind,
00:50
That's where all these problems come from.
14
50260
2000
weil wir Städte haben. Von dort kommen all
00:52
And the tsunami of problems that we feel we're facing
15
52260
3000
diese Probleme. Diese Flutwelle von Problemen,
00:55
in terms of sustainability questions
16
55260
2000
denen wir gegenüberstehen, in Bezug auf
00:57
are actually a reflection
17
57260
2000
Nachhaltigkeitfragen, sind ein
00:59
of the exponential increase
18
59260
2000
Spiegelbild dieses exponentiellen
01:01
in urbanization across the planet.
19
61260
3000
Wachstums der weltweiten Verstädterung.
01:04
Here's some numbers.
20
64260
2000
Hier einige Zahlen.
01:06
Two hundred years ago, the United States
21
66260
2000
Vor 200 Jahre waren die USA
01:08
was less than a few percent urbanized.
22
68260
2000
zu weniger als ein paar Prozenten
01:10
It's now more than 82 percent.
23
70260
2000
städtisch. Jetzt sind es mehr als 82 Prozent.
01:12
The planet has crossed the halfway mark a few years ago.
24
72260
3000
Die Erde hat vor wenigen Jahren die
01:15
China's building 300 new cities
25
75260
2000
50-Prozent überschritten. China wird 300 neue
01:17
in the next 20 years.
26
77260
2000
Städte bauen in den nächsten
01:19
Now listen to this:
27
79260
2000
20 Jahren. Beachten sie folgenden:
01:21
Every week for the foreseeable future,
28
81260
3000
Jede Woche - für die nähere Zukunft
01:24
until 2050,
29
84260
2000
bis 2050 -
01:26
every week more than a million people
30
86260
2000
jede Woche werden mehr als eine
01:28
are being added to our cities.
31
88260
2000
Million Leute in die Städte
01:30
This is going to affect everything.
32
90260
2000
ziehen. Das wird
01:32
Everybody in this room, if you stay alive,
33
92260
2000
alles beeinflussen. Jeder in diesem Raum,
01:34
is going to be affected
34
94260
2000
falls er solange lebt, wird betroffen sein,
01:36
by what's happening in cities
35
96260
2000
von dem, was in den Städten
01:38
in this extraordinary phenomenon.
36
98260
2000
passiert, von diesem aussergewöhnlichem Phänomen.
01:40
However, cities,
37
100260
3000
Wie auch immer, Städte,
01:43
despite having this negative aspect to them,
38
103260
3000
abgesehen von ihren negativen Effekten,
01:46
are also the solution.
39
106260
2000
sind aber auch
01:48
Because cities are the vacuum cleaners and the magnets
40
108260
4000
deren Lösung. Denn Städte wirken wie Staubsauger
01:52
that have sucked up creative people,
41
112260
2000
oder Magnete, welche kreative Leute anziehen,
01:54
creating ideas, innovation,
42
114260
2000
Ideen produzieren,
01:56
wealth and so on.
43
116260
2000
Erfindungen, Wohlstand und so weiter.
01:58
So we have this kind of dual nature.
44
118260
2000
Wir haben also eine zweischneidige Situation.
02:00
And so there's an urgent need
45
120260
3000
Deshalb haben wir einen zwingenden Bedarf
02:03
for a scientific theory of cities.
46
123260
4000
an einer wissenschaftlichen
02:07
Now these are my comrades in arms.
47
127260
3000
Theorie zu Städten. Dies hier sind meine Mitstreiter.
02:10
This work has been done with an extraordinary group of people,
48
130260
2000
Diese Arbeit wurde durch eine ausserordentliche
02:12
and they've done all the work,
49
132260
2000
Gruppe vollbracht. Die haben all die Arbeit getan,
02:14
and I'm the great bullshitter
50
134260
2000
und ich bin der grosse Dummschwätzer,
02:16
that tries to bring it all together.
51
136260
2000
der versucht alles zusammen zu setzen.
02:18
(Laughter)
52
138260
2000
(Gelächter)
02:20
So here's the problem: This is what we all want.
53
140260
2000
Hier die Problemstellung:
02:22
The 10 billion people on the planet in 2050
54
142260
3000
Das ist was wir alle wollen. Die 10 Milliarden Leute
02:25
want to live in places like this,
55
145260
2000
auf dem Planeten in 2050 wollen an Orten wie diesem,
02:27
having things like this,
56
147260
2000
solche Dinge besitzen,
02:29
doing things like this,
57
149260
2000
Sachen tun wie dies,
02:31
with economies that are growing like this,
58
151260
3000
mit einer Wirtschaft, die so wächst,
02:34
not realizing that entropy
59
154260
2000
ohne zu realisieren, das Entropie
02:36
produces things like this,
60
156260
2000
Dinge produziert wie
02:38
this, this
61
158260
4000
das,
02:42
and this.
62
162260
2000
das
02:44
And the question is:
63
164260
2000
und das. Die Frage ist nun:
02:46
Is that what Edinburgh and London and New York
64
166260
2000
Wird Edinburgh
02:48
are going to look like in 2050,
65
168260
2000
und London und New York
02:50
or is it going to be this?
66
170260
2000
in 2050 so aussehen?
02:52
That's the question.
67
172260
2000
Oder eher so? Das ist die Frage.
02:54
I must say, many of the indicators
68
174260
2000
Ich muss sagen,
02:56
look like this is what it's going to look like,
69
176260
3000
viele Indikatoren lassen vermuten, dass es so
02:59
but let's talk about it.
70
179260
3000
ausschauen wird. Aber lassen sie uns darüber reden.
03:02
So my provocative statement
71
182260
3000
Meine provokative Äusserung ist,
03:05
is that we desperately need a serious scientific theory of cities.
72
185260
3000
dass wir dringend eine ernsthafte, wissenschaftliche
03:08
And scientific theory means quantifiable --
73
188260
3000
Theorie zu Städten brauchen. Wissenschaftliche Theorie
03:11
relying on underlying generic principles
74
191260
3000
bedeutet quantifizierbar, abgestützt
03:14
that can be made into a predictive framework.
75
194260
2000
auf allgemeinen Prinzipien, damit wir
03:16
That's the quest.
76
196260
2000
Prognosen ableiten können.
03:18
Is that conceivable?
77
198260
2000
Das ist die Aufgabe. Ist das vorstellbar?
03:20
Are there universal laws?
78
200260
2000
Gibt es universelle Gesetze?
03:22
So here's two questions
79
202260
2000
Hier nun zwei Fragen,
03:24
that I have in my head when I think about this problem.
80
204260
2000
welche ich im Hinterkopf habe
03:26
The first is:
81
206260
2000
um darüber nachzudenken. Die erste lautet:
03:28
Are cities part of biology?
82
208260
2000
Sind Städte so eine Art Teil der Biologie?
03:30
Is London a great big whale?
83
210260
2000
Ist London ein grosser Wal?
03:32
Is Edinburgh a horse?
84
212260
2000
Ist Edinburgh ein Pferd?
03:34
Is Microsoft a great big anthill?
85
214260
2000
Ist Microsoft ein
03:36
What do we learn from that?
86
216260
2000
grosser Ameisenhügel? Was können wir daraus lernen?
03:38
We use them metaphorically --
87
218260
2000
Wir nutzen - bildlich gesprochen - die DNA einer Firma
03:40
the DNA of a company, the metabolism of a city, and so on --
88
220260
2000
den Metabolismus einer Stadt, und so fort.
03:42
is that just bullshit, metaphorical bullshit,
89
222260
3000
Ist das einfach Mumpitz,
03:45
or is there serious substance to it?
90
225260
3000
bildlicher Mumpitz, oder eine zentrale Teil davon?
03:48
And if that is the case,
91
228260
2000
Und wenn es so ist,
03:50
how come that it's very hard to kill a city?
92
230260
2000
wie kommt es, dass es schwer ist,
03:52
You could drop an atom bomb on a city,
93
232260
2000
Städte zu töten. Sie können eine Atombombe
03:54
and 30 years later it's surviving.
94
234260
2000
auf eine Stadt werfen, 30 Jahre später
03:56
Very few cities fail.
95
236260
3000
lebt sie wieder. Sehr wenig Städte fallen.
03:59
All companies die, all companies.
96
239260
3000
Alle Firmen sterben, alle Unternehmen.
04:02
And if you have a serious theory, you should be able to predict
97
242260
2000
Wenn sie eine seriöse Theorie haben,
04:04
when Google is going to go bust.
98
244260
3000
sollten sie vorhersagen können, wann Google eingehen wird.
04:07
So is that just another version
99
247260
3000
Ist dies hier
04:10
of this?
100
250260
2000
nur eine Variante von dem hier?
04:12
Well we understand this very well.
101
252260
2000
Das verstehen wir
04:14
That is, you ask any generic question about this --
102
254260
2000
ziemlich gut. Dass heisst, sie können
04:16
how many trees of a given size,
103
256260
2000
allgemeine Fragen dazu stellen: Wie viele Bäume
04:18
how many branches of a given size does a tree have,
104
258260
2000
einer gegebenen Grösse, wie viele Äste
04:20
how many leaves,
105
260260
2000
einer gegebenen Grösse hat ein Baum, wie viele Blätter,
04:22
what is the energy flowing through each branch,
106
262260
2000
welche Energie fliesst durch
04:24
what is the size of the canopy,
107
264260
2000
einzelne Äste, wie gross ist das
04:26
what is its growth, what is its mortality?
108
266260
2000
Laubdach, wie ist das Wachstum,
04:28
We have a mathematical framework
109
268260
2000
wie die Sterblichkeit? Wir haben ein
04:30
based on generic universal principles
110
270260
3000
mathematisches System, basierend auf allgemeinen, universellen
04:33
that can answer those questions.
111
273260
2000
Prinzipien, welches diese Fragen beantworten können.
04:35
And the idea is can we do the same for this?
112
275260
4000
Die Idee ist nun, können wir das auch für dies hier?
04:40
So the route in is recognizing
113
280260
3000
Der Zugang dazu liegt in einem
04:43
one of the most extraordinary things about life,
114
283260
2000
der aussergewöhnlichsten Dinge
04:45
is that it is scalable,
115
285260
2000
über das Leben: das es
04:47
it works over an extraordinary range.
116
287260
2000
skalierbar ist. Es funktioniert über einen
04:49
This is just a tiny range actually:
117
289260
2000
ungeheuer grossen Bereich. Dies ist nur
04:51
It's us mammals;
118
291260
2000
ein winziger Bereich. Das sind wir,
04:53
we're one of these.
119
293260
2000
Säugetiere, wir sind eines davon.
04:55
The same principles, the same dynamics,
120
295260
2000
Die gleichen Prinzipien, die gleichen Vorgänge,
04:57
the same organization is at work
121
297260
2000
die gleichen Organisationsstrukturen
04:59
in all of these, including us,
122
299260
2000
in allen davon, inklusive uns.
05:01
and it can scale over a range of 100 million in size.
123
301260
3000
Und es ist skalierbar über einen Grössenbereich von
05:04
And that is one of the main reasons
124
304260
3000
100 Millionen. Das ist einer der
05:07
life is so resilient and robust --
125
307260
2000
Hauptgründe, dass das Leben so
05:09
scalability.
126
309260
2000
belastbar und robust ist:
05:11
We're going to discuss that in a moment more.
127
311260
3000
Skalierbarkeit. Wir werden das
05:14
But you know, at a local level,
128
314260
2000
später nochmals diskutieren. Aber sie wissen, auf
05:16
you scale; everybody in this room is scaled.
129
316260
2000
lokaler Eben, jeder hier ist skaliert.
05:18
That's called growth.
130
318260
2000
Wir nennen es Wachstum.
05:20
Here's how you grew.
131
320260
2000
So wachsen sie.
05:22
Rat, that's a rat -- could have been you.
132
322260
2000
Ratten, das ist für Ratten,
05:24
We're all pretty much the same.
133
324260
3000
es könnten auch sie sein. Wir sind uns alle ziemlich ähnlich.
05:27
And you see, you're very familiar with this.
134
327260
2000
Sie sehen, das sieht vertraut aus.
05:29
You grow very quickly and then you stop.
135
329260
2000
Sie wachsen anfangs sehr schnell
05:31
And that line there
136
331260
2000
und hören dann auf. Und diese Linie
05:33
is a prediction from the same theory,
137
333260
2000
ist eine Vorhersage der
05:35
based on the same principles,
138
335260
2000
gleichen Theorie, basierend auf den
05:37
that describes that forest.
139
337260
2000
selben Prinzipien, die Wälder betrifft.
05:39
And here it is for the growth of a rat,
140
339260
2000
Hier dargestellt für das Wachstum
05:41
and those points on there are data points.
141
341260
2000
von Ratten. Und diese Punkte sind
05:43
This is just the weight versus the age.
142
343260
2000
Messungen. Einfach Gewicht
05:45
And you see, it stops growing.
143
345260
2000
versus Alter. Sie sehen, das Wachstum stoppt.
05:47
Very, very good for biology --
144
347260
2000
Sehr, sehr gut für die Biologie -
05:49
also one of the reasons for its great resilience.
145
349260
2000
einer der Gründe, für deren Belastbarkeit.
05:51
Very, very bad
146
351260
2000
Sehr, sehr schlecht
05:53
for economies and companies and cities
147
353260
2000
für Wirtschaft und Firmen und Städte
05:55
in our present paradigm.
148
355260
2000
in unserem aktuellen Paradigma.
05:57
This is what we believe.
149
357260
2000
Wir glauben an das hier.
05:59
This is what our whole economy
150
359260
2000
Wir meinen unsere ganze Wirtschaft
06:01
is thrusting upon us,
151
361260
2000
verhält sich so,
06:03
particularly illustrated in that left-hand corner:
152
363260
3000
gezeigt in der Ecke links:
06:06
hockey sticks.
153
366260
2000
Hockeyschläger.
06:08
This is a bunch of software companies --
154
368260
2000
Das ist eine Gruppe von Software-Firmen
06:10
and what it is is their revenue versus their age --
155
370260
2000
und ihre Einkünfte versus ihr Alter,
06:12
all zooming away,
156
372260
2000
alle schiessen in die Höhe
06:14
and everybody making millions and billions of dollars.
157
374260
2000
und jeder macht Millionen und Milliarden von Dollars.
06:16
Okay, so how do we understand this?
158
376260
3000
Also, wie verstehen wir das?
06:19
So let's first talk about biology.
159
379260
3000
Lassen sie uns zuerst über Biologie reden.
06:22
This is explicitly showing you
160
382260
2000
Dies hier zeigt klar,
06:24
how things scale,
161
384260
2000
wie Dinge skaliert sind.
06:26
and this is a truly remarkable graph.
162
386260
2000
Das ist eine wahrhaft bemerkenswerte Grafik.
06:28
What is plotted here is metabolic rate --
163
388260
3000
Gezeigt wird die metabolische Rate -
06:31
how much energy you need per day to stay alive --
164
391260
3000
wie viel Energie sie pro Tag zum Überleben brauchen -
06:34
versus your weight, your mass,
165
394260
2000
gegenüber ihrem Gewicht, ihrer Masse,
06:36
for all of us bunch of organisms.
166
396260
3000
für uns alle, für alle Organismen.
06:39
And it's plotted in this funny way by going up by factors of 10,
167
399260
3000
Es ist etwas seltsam aufgetragen,
06:42
otherwise you couldn't get everything on the graph.
168
402260
2000
jeweils mit Faktor 10, ansonsten hätte nicht
06:44
And what you see if you plot it
169
404260
2000
alles Platz im Bild. Was sie sehen, wenn sie es
06:46
in this slightly curious way
170
406260
2000
auf diese etwas seltsame Art machen,
06:48
is that everybody lies on the same line.
171
408260
3000
dass alles auf der selben Linie liegt.
06:51
Despite the fact that this is the most complex and diverse system
172
411260
3000
Abgesehen davon, dass dies das komplexeste
06:54
in the universe,
173
414260
3000
und vielfältigste System des Universums ist,
06:57
there's an extraordinary simplicity
174
417260
2000
haben wir hier eine aussergewöhnliche Einfachheit,
06:59
being expressed by this.
175
419260
2000
so dargestellt.
07:01
It's particularly astonishing
176
421260
3000
Es ist äusserst erstaunlich,
07:04
because each one of these organisms,
177
424260
2000
weil jeder dieser Organismen,
07:06
each subsystem, each cell type, each gene,
178
426260
2000
jedes Untersystem, jeder Zelltyp, jedes Gen
07:08
has evolved in its own unique environmental niche
179
428260
4000
sich in seiner eigenen Nische entwickelt hat,
07:12
with its own unique history.
180
432260
3000
welche einzigartig in der Geschichte ist.
07:15
And yet, despite all of that Darwinian evolution
181
435260
3000
Und nun, trotz Darwins Evolution
07:18
and natural selection,
182
438260
2000
und natürlicher Selektion,
07:20
they've been constrained to lie on a line.
183
440260
2000
sind sie genötigt auf einer Linie zu sein.
07:22
Something else is going on.
184
442260
2000
Etwas anderes geht hier vor.
07:24
Before I talk about that,
185
444260
2000
Bevor ich darüber spreche,
07:26
I've written down at the bottom there
186
446260
2000
hab ich hier unten die Steigung
07:28
the slope of this curve, this straight line.
187
448260
2000
der Kurve, dieser Geraden notiert.
07:30
It's three-quarters, roughly,
188
450260
2000
Sie beträgt Drei-Viertel, ungefähr,
07:32
which is less than one -- and we call that sublinear.
189
452260
3000
was kleiner als Eins ist - wir nennen das sublinear.
07:35
And here's the point of that.
190
455260
2000
Hier die zentrale Aussage.
07:37
It says that, if it were linear,
191
457260
3000
Es sagt, dass wenn es linear wäre,
07:40
the steepest slope,
192
460260
2000
mit der stärksten Steigung,
07:42
then doubling the size
193
462260
2000
eine Verdoppelung der Grösse
07:44
you would require double the amount of energy.
194
464260
2000
würde eine Verdoppelung der Energie benötigen.
07:46
But it's sublinear, and what that translates into
195
466260
3000
Aber es ist sublinear, was bedeutet,
07:49
is that, if you double the size of the organism,
196
469260
2000
dass eine doppelt so grosser Organismus
07:51
you actually only need 75 percent more energy.
197
471260
3000
tatsächlich nur 75 Prozent mehr Energie benötigt.
07:54
So a wonderful thing about all of biology
198
474260
2000
Diese wundervolle Sache der Biologie
07:56
is that it expresses an extraordinary economy of scale.
199
476260
3000
beschreibt eine aussergewöhnliche
07:59
The bigger you are systematically,
200
479260
2000
Ökonomie der Skalierung. Je grösser sie sind
08:01
according to very well-defined rules,
201
481260
2000
- systematisch, nach klar definierten Regeln -
08:03
less energy per capita.
202
483260
3000
desto weniger Energie pro Kopf brauchen sie.
08:06
Now any physiological variable you can think of,
203
486260
3000
Jede physiologische Variable, die sie sich aussuchen,
08:09
any life history event you can think of,
204
489260
2000
jeder historische Vorgang, an den sie denken,
08:11
if you plot it this way, looks like this.
205
491260
3000
wenn sie ihn so darstellen, schaut so aus.
08:14
There is an extraordinary regularity.
206
494260
2000
Es ist eine aussergewöhnliche Regelmässigkeit.
08:16
So you tell me the size of a mammal,
207
496260
2000
Sagen sie mir die Grösse eines Säugers,
08:18
I can tell you at the 90 percent level everything about it
208
498260
3000
ich sage ihnen all seine 90 Prozent-Level
08:21
in terms of its physiology, life history, etc.
209
501260
4000
in Bezug auf Physiologie, Leben, Geschichte und so weiter.
08:25
And the reason for this is because of networks.
210
505260
3000
Der Grund dafür sind Netzwerke.
08:28
All of life is controlled by networks --
211
508260
3000
Alles Leben wird von Netzwerken kontrolliert,
08:31
from the intracellular through the multicellular
212
511260
2000
von interzellulären über multizellulären
08:33
through the ecosystem level.
213
513260
2000
hin zum Ökosystemlevel.
08:35
And you're very familiar with these networks.
214
515260
3000
Und sie sind vertraut mit diesen Netzwerken.
08:39
That's a little thing that lives inside an elephant.
215
519260
3000
Dies ist ein kleines Etwas, welches in Elefanten lebt.
08:42
And here's the summary of what I'm saying.
216
522260
3000
Und hier eine Zusammenfassung vom Gesagtem.
08:45
If you take those networks,
217
525260
2000
Wenn sie diese Netzwerke nehmen,
08:47
this idea of networks,
218
527260
2000
die Idee der Netzwerke,
08:49
and you apply universal principles,
219
529260
2000
und sie universelle Prinzipien anwenden,
08:51
mathematizable, universal principles,
220
531260
2000
mathematische, universelle Prinzipien -
08:53
all of these scalings
221
533260
2000
als diese Skalierbarkeit -
08:55
and all of these constraints follow,
222
535260
3000
und alle Einschränkungen befolgen,
08:58
including the description of the forest,
223
538260
2000
inklusive der Beschreibung des Waldes,
09:00
the description of your circulatory system,
224
540260
2000
die Beschreibung ihres Kreislaufes,
09:02
the description within cells.
225
542260
2000
die Beschreibung des Zellinneren.
09:04
One of the things I did not stress in that introduction
226
544260
3000
Eine der Sachen, die ich Anfangs nicht betont habe,
09:07
was that, systematically, the pace of life
227
547260
3000
war, dass die Rate des Lebens systematisch
09:10
decreases as you get bigger.
228
550260
2000
sinkt, je grösser sie sind.
09:12
Heart rates are slower; you live longer;
229
552260
3000
Der Herzschlag verringert sich, sie leben länger,
09:15
diffusion of oxygen and resources
230
555260
2000
Diffusion von Sauerstof und Nährstoffen
09:17
across membranes is slower, etc.
231
557260
2000
durch die Membranen geschieht langsamer, etc.
09:19
The question is: Is any of this true
232
559260
2000
Die Frage ist: Gilt das auch für
09:21
for cities and companies?
233
561260
3000
Städte und Firmen?
09:24
So is London a scaled up Birmingham,
234
564260
3000
Ist London ein vergrössertes Birmingham,
09:27
which is a scaled up Brighton, etc., etc.?
235
567260
3000
welches ein skaliertes Brighton ist, etc. etc.?
09:30
Is New York a scaled up San Francisco,
236
570260
2000
Ist New York ein skaliertes San Francisco,
09:32
which is a scaled up Santa Fe?
237
572260
2000
welches ein grosses Santa Fe ist?
09:34
Don't know. We will discuss that.
238
574260
2000
Keine Ahnung. Wir werden das diskutieren.
09:36
But they are networks,
239
576260
2000
Aber da sind Netzwerke.
09:38
and the most important network of cities
240
578260
2000
Und das wichtigste Netzwerk
09:40
is you.
241
580260
2000
der Städte sind sie.
09:42
Cities are just a physical manifestation
242
582260
3000
Städte sind nur die physikalische
09:45
of your interactions,
243
585260
2000
Manifestation Ihrer Interaktionen,
09:47
our interactions,
244
587260
2000
unserer Interaktionen,
09:49
and the clustering and grouping of individuals.
245
589260
2000
und die Ballung und Gruppierung von Individuen.
09:51
Here's just a symbolic picture of that.
246
591260
3000
Hier ein bildhafte Darstellung davon.
09:54
And here's scaling of cities.
247
594260
2000
Hier nun die Skalierung der Städte.
09:56
This shows that in this very simple example,
248
596260
3000
Es zeigt anhand dieses einfachen Beispiels -
09:59
which happens to be a mundane example
249
599260
2000
welches ganz alltäglich ist:
10:01
of number of petrol stations
250
601260
2000
Die Anzahl der Tankstellen
10:03
as a function of size --
251
603260
2000
als Funktion der Grösse -
10:05
plotted in the same way as the biology --
252
605260
2000
auf die gleiche Art gezeigt wie die Biologie -
10:07
you see exactly the same kind of thing.
253
607260
2000
sie sehen den genau gleichen Zusammenhang.
10:09
There is a scaling.
254
609260
2000
Auch hier Skalierung.
10:11
That is that the number of petrol stations in the city
255
611260
4000
Die Anzahl der Tankstellen in Städten
10:15
is now given to you
256
615260
2000
ist für sie berrechenbar,
10:17
when you tell me its size.
257
617260
2000
wenn sie mir die Grösse der Stadt angeben.
10:19
The slope of that is less than linear.
258
619260
3000
Die Steigung ist sublinear.
10:22
There is an economy of scale.
259
622260
2000
Es ist eine ökonomische Skalierung. Weniger Tankstellen
10:24
Less petrol stations per capita the bigger you are -- not surprising.
260
624260
3000
pro Einwohner, je grösser sie ist - wenig überraschend.
10:27
But here's what's surprising.
261
627260
2000
Was aber überraschend ist,
10:29
It scales in the same way everywhere.
262
629260
2000
die Skalierung ist überall gleich.
10:31
This is just European countries,
263
631260
2000
Das sind nur Europäische Länder,
10:33
but you do it in Japan or China or Colombia,
264
633260
3000
aber das gleiche in Japan oder China oder Kolumbien.
10:36
always the same
265
636260
2000
Überall das selbe,
10:38
with the same kind of economy of scale
266
638260
2000
mit der selben Art
10:40
to the same degree.
267
640260
2000
der ökonomischen Skalierung, im selben Ausmass.
10:42
And any infrastructure you look at --
268
642260
3000
Jede Infrastruktur, die sie betrachten,
10:45
whether it's the length of roads, length of electrical lines --
269
645260
3000
ob es nun die Länge der Strassen oder Stromleitungen ist,
10:48
anything you look at
270
648260
2000
alles was sie betrachten
10:50
has the same economy of scale scaling in the same way.
271
650260
3000
hat die gleiche Ökonomie der Skalierung.
10:53
It's an integrated system
272
653260
2000
Es ist ein ganzheitliches System,
10:55
that has evolved despite all the planning and so on.
273
655260
3000
dass sich trotz allen Planungen so entwickelt hat.
10:58
But even more surprising
274
658260
2000
Aber noch überraschender
11:00
is if you look at socio-economic quantities,
275
660260
2000
ist die Betrachtung der sozio-ökonomischen Grössen,
11:02
quantities that have no analog in biology,
276
662260
3000
Grössen die kein Pendant in der Biologie haben,
11:05
that have evolved when we started forming communities
277
665260
3000
die sich entwickelten, als wir begannen
11:08
eight to 10,000 years ago.
278
668260
2000
Gesellschaften zu gründen, vor rund 8 bis 10tausend Jahren.
11:10
The top one is wages as a function of size
279
670260
2000
Das obere ist der Lohn als Funktion der Grösse
11:12
plotted in the same way.
280
672260
2000
auf die selbe Art dargestellt.
11:14
And the bottom one is you lot --
281
674260
2000
Der untere Teil sind sie -
11:16
super-creatives plotted in the same way.
282
676260
3000
die Hochkreativen - auf die gleiche Art dargestellt.
11:19
And what you see
283
679260
2000
Was sie sehen
11:21
is a scaling phenomenon.
284
681260
2000
ist ein Skalierungs-Phänomen.
11:23
But most important in this,
285
683260
2000
Das aller wichtigste ist aber,
11:25
the exponent, the analog to that three-quarters
286
685260
2000
dass der Exponent, das Pendant
11:27
for the metabolic rate,
287
687260
2000
zur Drei-Viertel-Rate beim Metabolismus,
11:29
is bigger than one -- it's about 1.15 to 1.2.
288
689260
2000
grösser als eins ist - so ungefähr
11:31
Here it is,
289
691260
2000
1.15 bis 1.2. Hier ist er.
11:33
which says that the bigger you are
290
693260
3000
Es sagt aus, dass je grösser sie sind,
11:36
the more you have per capita, unlike biology --
291
696260
3000
desto mehr haben sie pro Kopf, anders als in der Biologie.
11:39
higher wages, more super-creative people per capita as you get bigger,
292
699260
4000
Höhere Löhne, mehr hochkreative Leute pro Kopf,
11:43
more patents per capita, more crime per capita.
293
703260
3000
je grösser sie werden. Mehr Patente pro Einwohner,
11:46
And we've looked at everything:
294
706260
2000
mehr Kriminalität. Wir haben alles betrachtet,
11:48
more AIDS cases, flu, etc.
295
708260
3000
AIDS-Infizierungen, Grippe etc.
11:51
And here, they're all plotted together.
296
711260
2000
Hier sind nun alle zusammen gezeichnet.
11:53
Just to show you what we plotted,
297
713260
2000
Nur um zu sagen was wir dargestellt haben,
11:55
here is income, GDP --
298
715260
3000
hier das Einkommen, das BIP (GDP) -
11:58
GDP of the city --
299
718260
2000
das BIP der Stadt -
12:00
crime and patents all on one graph.
300
720260
2000
Kriminalität und Patente, alles in einer Grafik.
12:02
And you can see, they all follow the same line.
301
722260
2000
Und sie erkennen, dass sie alle einer Linie folgen.
12:04
And here's the statement.
302
724260
2000
Und hier die Kernaussage:
12:06
If you double the size of a city from 100,000 to 200,000,
303
726260
3000
Wenn sie die Bevölkerung einer Stadt von 100'000 auf
12:09
from a million to two million, 10 to 20 million,
304
729260
2000
200'000 verdoppeln, von einer auf zwei Millionen,
12:11
it doesn't matter,
305
731260
2000
von 10 auf 20 Millionen, es hat keinen Einfluss.
12:13
then systematically
306
733260
2000
Die Systematik, die sie erhalten
12:15
you get a 15 percent increase
307
735260
2000
ist ein 15 Prozent Anstieg
12:17
in wages, wealth, number of AIDS cases,
308
737260
2000
in Löhnen, Wohlstand,
12:19
number of police,
309
739260
2000
Anzahl AIDS-Erkrankungen, Anzahl Polizisten,
12:21
anything you can think of.
310
741260
2000
alles, was denkbar ist,
12:23
It goes up by 15 percent,
311
743260
2000
steigt um 15 Prozent.
12:25
and you have a 15 percent savings
312
745260
3000
Und sie haben 15 Prozent
12:28
on the infrastructure.
313
748260
3000
Einsparungen bei der Infrastruktur.
12:31
This, no doubt, is the reason
314
751260
3000
Das ist zweifellos der Grund
12:34
why a million people a week are gathering in cities.
315
754260
3000
warum Millionen Menschen jede Woche in Städte pilgern.
12:37
Because they think that all those wonderful things --
316
757260
3000
Sie denken an all die wundervollen Dinge,
12:40
like creative people, wealth, income --
317
760260
2000
wie kreative Menschen, Wohlstand, Einkommen.
12:42
is what attracts them,
318
762260
2000
Das zieht sie an,
12:44
forgetting about the ugly and the bad.
319
764260
2000
all die schlechten und hässlichen Dinge vergessend.
12:46
What is the reason for this?
320
766260
2000
Was ist der Grund dafür?
12:48
Well I don't have time to tell you about all the mathematics,
321
768260
3000
Nun, ich habe nicht genügend Zeit für all die Mathematik,
12:51
but underlying this is the social networks,
322
771260
3000
aber die Grundlagen sind die sozialen Netzwerke.
12:54
because this is a universal phenomenon.
323
774260
3000
Denn das ist ein universelles Phänomen.
12:57
This 15 percent rule
324
777260
3000
Die 15-Prozent-Regel
13:00
is true
325
780260
2000
ist korrekt,
13:02
no matter where you are on the planet --
326
782260
2000
egal wo auf dem Planeten sie sind:
13:04
Japan, Chile,
327
784260
2000
Japan, Chile,
13:06
Portugal, Scotland, doesn't matter.
328
786260
3000
Portugal, Schottland - es ist egal.
13:09
Always, all the data shows it's the same,
329
789260
3000
Überall zeigen die Daten das selbe.
13:12
despite the fact that these cities have evolved independently.
330
792260
3000
Obwohl sich dies Städte unabhängig voneinander
13:15
Something universal is going on.
331
795260
2000
entwickelt haben, geschieht hier etwas universelles.
13:17
The universality, to repeat, is us --
332
797260
3000
Die Allgemeingültigkeit, um es zu wiederholen, sind wir -
13:20
that we are the city.
333
800260
2000
wir sind die Stadt.
13:22
And it is our interactions and the clustering of those interactions.
334
802260
3000
Unsere Zusammenspiel und die Gruppierung dieser
13:25
So there it is, I've said it again.
335
805260
2000
Interaktionen. Hier gezeigt, wie schon erwähnt.
13:27
So if it is those networks and their mathematical structure,
336
807260
3000
Wenn diese Netzwerke und ihre mathematische Struktur,
13:30
unlike biology, which had sublinear scaling,
337
810260
3000
anders als die Biologie, welche sublinear skaliert,
13:33
economies of scale,
338
813260
2000
- Ökonomie der Skalierung,
13:35
you had the slowing of the pace of life
339
815260
2000
sie haben die Verzögerung des Tempos des Lebens,
13:37
as you get bigger.
340
817260
2000
wenn sie grösser werden.
13:39
If it's social networks with super-linear scaling --
341
819260
2000
In sozialen Netzwerken haben sie eine superlineare
13:41
more per capita --
342
821260
2000
Skalierung - mehr pro Kopf.
13:43
then the theory says
343
823260
2000
Dann sagt die Theorie,
13:45
that you increase the pace of life.
344
825260
2000
dass sie das Leben beschleunigen.
13:47
The bigger you are, life gets faster.
345
827260
2000
Je grösser sie sind, desto schneller wird es.
13:49
On the left is the heart rate showing biology.
346
829260
2000
Links haben sie die Herzschlagraten
13:51
On the right is the speed of walking
347
831260
2000
der Biologie, rechts die
13:53
in a bunch of European cities,
348
833260
2000
Schrittgeschwindigkeit von zahlreichen
13:55
showing that increase.
349
835260
2000
europäischen Städten, die den Anstieg aufzeigen.
13:57
Lastly, I want to talk about growth.
350
837260
3000
Zuletzt möchte ich über Wachstum sprechen.
14:00
This is what we had in biology, just to repeat.
351
840260
3000
Das ist - nochmals erwähnt - was wir in der Biologie haben.
14:03
Economies of scale
352
843260
3000
Die Ökonomie der Skalierung
14:06
gave rise to this sigmoidal behavior.
353
846260
3000
ergibt eine S-förmiges Verhalten.
14:09
You grow fast and then stop --
354
849260
3000
Sie wachsen rasch und stoppen,
14:12
part of our resilience.
355
852260
2000
Teil unser Wiederstandsfähigkeit.
14:14
That would be bad for economies and cities.
356
854260
3000
Das wäre schlecht für Wirtschaft und Städte.
14:17
And indeed, one of the wonderful things about the theory
357
857260
2000
In der Tat, eine der wunderbaren Sachen dieser Theorie ist,
14:19
is that if you have super-linear scaling
358
859260
3000
dass wenn sie superlineares Wachstum haben
14:22
from wealth creation and innovation,
359
862260
2000
bezüglich Wohlstand und Innovation,
14:24
then indeed you get, from the same theory,
360
864260
3000
dann bekommen sie tatsächlich - von der selben Theorie -
14:27
a beautiful rising exponential curve -- lovely.
361
867260
2000
eine wunderschön exponentiell wachsende Kurve.
14:29
And in fact, if you compare it to data,
362
869260
2000
Und tatsächlich, wenn sie mit Daten vergleichen,
14:31
it fits very well
363
871260
2000
passt es sehr gut
14:33
with the development of cities and economies.
364
873260
2000
mit der Entwicklung von Städten und Wirtschaft.
14:35
But it has a terrible catch,
365
875260
2000
Es gibt aber einen grässlichen Haken.
14:37
and the catch
366
877260
2000
Der Haken besteht darin,
14:39
is that this system is destined to collapse.
367
879260
3000
dass dieses System zum Kollaps verurteilt sind.
14:42
And it's destined to collapse for many reasons --
368
882260
2000
Sie sind aus zahlreichen Gründen zum Kollaps verdammt,
14:44
kind of Malthusian reasons -- that you run out of resources.
369
884260
3000
ein Art Gesetz nach Malthus: Ihnen gehen die Rohstoffe aus.
14:47
And how do you avoid that? Well we've done it before.
370
887260
3000
Wie kann man das vermeiden? Nun,
14:50
What we do is,
371
890260
2000
wir haben dies bereits getan. Wenn wir
14:52
as we grow and we approach the collapse,
372
892260
3000
wachsen und uns dem Kollaps nähern,
14:55
a major innovation takes place
373
895260
3000
geschehen grundlegende Neuerungen,
14:58
and we start over again,
374
898260
2000
und wir starten wieder von vorne.
15:00
and we start over again as we approach the next one, and so on.
375
900260
3000
Wir starten immer wieder, bis wir uns dem nächsten nähern.
15:03
So there's this continuous cycle of innovation
376
903260
2000
Das ist der stetige Zyklus der Innovation,
15:05
that is necessary
377
905260
2000
welcher notwendig ist für
15:07
in order to sustain growth and avoid collapse.
378
907260
3000
das Wachstum und um und Zusammenbrüche zu meiden.
15:10
The catch, however, to this
379
910260
2000
Der Haken besteht darin,
15:12
is that you have to innovate
380
912260
2000
dass sie erneuern müssen,
15:14
faster and faster and faster.
381
914260
3000
immer schneller und schneller.
15:17
So the image
382
917260
2000
Bildlich gesprochen
15:19
is that we're not only on a treadmill that's going faster,
383
919260
3000
haben wir nicht nur eine Tretmühle, die immer schneller wird,
15:22
but we have to change the treadmill faster and faster.
384
922260
3000
wir müssen die Tretmühle auch immer schneller auswechseln.
15:25
We have to accelerate on a continuous basis.
385
925260
3000
Wir müssen unaufhörlich beschleunigen.
15:28
And the question is: Can we, as socio-economic beings,
386
928260
3000
Die Frage ist daher: Können wir als sozio-ökonomische
15:31
avoid a heart attack?
387
931260
3000
Wesen den Herzinfarkt vermeiden?
15:34
So lastly, I'm going to finish up in this last minute or two
388
934260
3000
Zum Schluss - ich bin in ein zwei Minuten am Ende -
15:37
asking about companies.
389
937260
2000
noch zu den Firmen.
15:39
See companies, they scale.
390
939260
2000
Nun, Firmen skalieren.
15:41
The top one, in fact, is Walmart on the right.
391
941260
2000
Die obere ist tatsächlich Walmart (Detailhandelskonzern).
15:43
It's the same plot.
392
943260
2000
Die gleiche Grafik.
15:45
This happens to be income and assets
393
945260
2000
Dies sind Einkommen und Gütern
15:47
versus the size of the company as denoted by its number of employees.
394
947260
2000
versus Firmengrösse, angegeben in Anzahl Angestellter.
15:49
We could use sales, anything you like.
395
949260
3000
Wir könnten Verkäufe nehmen, was sie wollen.
15:52
There it is: after some little fluctuations at the beginning,
396
952260
3000
Nach einigen Fluktuationen am Anfang,
15:55
when companies are innovating,
397
955260
2000
sobald Firmen entwickeln,
15:57
they scale beautifully.
398
957260
2000
skalieren sie wunderbar.
15:59
And we've looked at 23,000 companies
399
959260
3000
Wir haben 23'000 Firmen angeschaut,
16:02
in the United States, may I say.
400
962260
2000
in den USA, muss ich erwähnen.
16:04
And I'm only showing you a little bit of this.
401
964260
3000
Und ich zeige ihnen nur einen kleinen Teil davon.
16:07
What is astonishing about companies
402
967260
2000
Erstaunlich ist bei Firmen,
16:09
is that they scale sublinearly
403
969260
3000
dass sie sublinear skalieren,
16:12
like biology,
404
972260
2000
wie in der Biologie.
16:14
indicating that they're dominated,
405
974260
2000
aufzeigend, dass sie nicht dominiert sind
16:16
not by super-linear
406
976260
2000
von superlinearen
16:18
innovation and ideas;
407
978260
3000
Erfindungen und Ideen.
16:21
they become dominated
408
981260
2000
Sie werden dominiert
16:23
by economies of scale.
409
983260
2000
von der Ökonomie des Wachstums.
16:25
In that interpretation,
410
985260
2000
Bei diese Interpretation,
16:27
by bureaucracy and administration,
411
987260
2000
verursacht durch Bürokratie und Administration.
16:29
and they do it beautifully, may I say.
412
989260
2000
Und das geschieht wunderschön, muss ich anfügen.
16:31
So if you tell me the size of some company, some small company,
413
991260
3000
Wenn sie mir nun die Grösse einer Firma sagen, ein kleine Firma,
16:34
I could have predicted the size of Walmart.
414
994260
3000
kann ich die Grösse von Walmart vorhersagen.
16:37
If it has this sublinear scaling,
415
997260
2000
Wenn es sublinear skaliert,
16:39
the theory says
416
999260
2000
sagt die Theorie,
16:41
we should have sigmoidal growth.
417
1001260
3000
dass wir ein S-förmiges Wachstum haben.
16:44
There's Walmart. Doesn't look very sigmoidal.
418
1004260
2000
Hier ist Walmart, schaut aber nicht sehr S-förmig aus.
16:46
That's what we like, hockey sticks.
419
1006260
3000
Sieht eher aus wie ein Hockeyschläger.
16:49
But you notice, I've cheated,
420
1009260
2000
Aber sie haben bemerkt, dass ich gemogelt habe,
16:51
because I've only gone up to '94.
421
1011260
2000
da ich nur bis 1994 gegangen bin.
16:53
Let's go up to 2008.
422
1013260
2000
Gehen wir nun bis 2008.
16:55
That red line is from the theory.
423
1015260
3000
Die rote Linie ist die Theorie.
16:58
So if I'd have done this in 1994,
424
1018260
2000
Wenn ich das nun 1994 gemacht hätte,
17:00
I could have predicted what Walmart would be now.
425
1020260
3000
hätte ich vorhersagen können wo Walmart heute steht.
17:03
And then this is repeated
426
1023260
2000
Dies nun ist die Anwendung davon
17:05
across the entire spectrum of companies.
427
1025260
2000
auf das ganze Spektrum von Firmen.
17:07
There they are. That's 23,000 companies.
428
1027260
3000
Hier sind 23'000 Firmen gezeigt.
17:10
They all start looking like hockey sticks,
429
1030260
2000
Zu Beginn starte alle im Hockeyschläger-Stil,
17:12
they all bend over,
430
1032260
2000
die Kurven biegen sich durch,
17:14
and they all die like you and me.
431
1034260
2000
und sie alle sterben wie sie und ich.
17:16
Thank you.
432
1036260
2000
Herzlichen Dank.
17:18
(Applause)
433
1038260
9000
(Applaus)
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