What we learned from 5 million books

¿Qué hemos aprendido de 5 millones de libros?

Traductor: Sebastian Betti Revisor: Mariela Rodio

Erez Lieberman Aiden: Everyone knows

Erez Lieberman Aiden: Todo el mundo sabe

that a picture is worth a thousand words.

que una imagen vale más que mil palabras.

But we at Harvard

Pero en Harvard

were wondering if this was really true.

nos preguntábamos si realmente es verdad.

(Laughter)

(Risas)

So we assembled a team of experts,

Así que reunimos a un equipo de expertos

spanning Harvard, MIT,

de Harvard, del MIT

The American Heritage Dictionary, The Encyclopedia Britannica

de "The American Heritage Dictionary", de la Enciclopedia Británica

and even our proud sponsors,

e incluso de nuestros patrocinadores:

the Google.

Google.

And we cogitated about this

Y meditamos sobre esto

for about four years.

durante unos 4 años

And we came to a startling conclusion.

hasta llegar a una conclusión sorprendente.

Ladies and gentlemen, a picture is not worth a thousand words.

Damas y caballeros: una imagen no vale más que mil palabras.

In fact, we found some pictures

De hecho, hallamos que algunas imágenes

that are worth 500 billion words.

valen 500.000 millones de palabras.

Jean-Baptiste Michel: So how did we get to this conclusion?

Jean-Baptiste Michel: ¿Cómo llegamos a esta conclusión?

So Erez and I were thinking about ways

Erez y yo estábamos pensando formas

to get a big picture of human culture

de ver el panorama general de la cultura humana

and human history: change over time.

y de la historia humana: su cambio en el tiempo.

So many books actually have been written over the years.

Se han escrito muchos libros en los últimos años.

So we were thinking, well the best way to learn from them

Así que estábamos pensando que la mejor forma de aprender de ellos

is to read all of these millions of books.

es leyendo estos millones de libros.

Now of course, if there's a scale for how awesome that is,

Por supuesto, si existe una escala de lo impresionante,

that has to rank extremely, extremely high.

ese tiene que estar posicionado muy, muy arriba.

Now the problem is there's an X-axis for that,

Pero el problema es que hay un eje X

which is the practical axis.

que es el eje de lo práctico.

This is very, very low.

Este está muy, muy abajo.

(Applause)

(Aplausos)

Now people tend to use an alternative approach,

Ahora bien, la gente suele usar un enfoque alternativo:

which is to take a few sources and read them very carefully.

tener pocas fuentes y leerlas con mucho cuidado.

This is extremely practical, but not so awesome.

Esto es muy práctico pero no tan impresionante.

What you really want to do

Lo que realmente queremos

is to get to the awesome yet practical part of this space.

es llegar a lo impresionante y práctico.

So it turns out there was a company across the river called Google

Y resulta que había una empresa del otro lado del río llamada Google

who had started a digitization project a few years back

que hace unos años había comenzado un proyecto de digitalización

that might just enable this approach.

que podría permitir este enfoque.

They have digitized millions of books.

Ellos han digitalizado millones de libros.

So what that means is, one could use computational methods

Eso significa que uno podría usar métodos computacionales

to read all of the books in a click of a button.

para leer todos los libros con el clic de un botón.

That's very practical and extremely awesome.

Eso es muy práctico y sumamente impresionante.

ELA: Let me tell you a little bit about where books come from.

ELA: Ahora les voy a contar un poco de dónde vienen los libros.

Since time immemorial, there have been authors.

Desde la noche de los tiempos existen autores.

These authors have been striving to write books.

Estos autores se han esforzado por escribir libros.

And this became considerably easier

Y eso se volvió considerablemente más fácil

with the development of the printing press some centuries ago.

con el desarrollo de la imprenta hace algunos siglos.

Since then, the authors have won

Desde entonces, los autores han tenido

on 129 million distinct occasions,

129 millones de ocasiones

publishing books.

para publicar libros.

Now if those books are not lost to history,

Y si esos libros no se perdieron en la historia

then they are somewhere in a library,

entonces están en alguna biblioteca

and many of those books have been getting retrieved from the libraries

y muchos de esos libros han sido recuperados de las bibliotecas

and digitized by Google,

y digitalizados por Google

which has scanned 15 million books to date.

que ha escaneado 15 millones de libros hasta la fecha.

Now when Google digitizes a book, they put it into a really nice format.

Pero cuando Google digitaliza un libro lo pone en un formato muy bueno.

Now we've got the data, plus we have metadata.

Ahora tenemos los datos y tenemos metadatos.

We have information about things like where was it published,

Tenemos información sobre cosas como el lugar de publicación

who was the author, when was it published.

el autor, fecha de publicación.

And what we do is go through all of those records

Y recorremos todos esos registros,

and exclude everything that's not the highest quality data.

excluyendo todo lo que no tenga la más alta calidad.

What we're left with

Lo que nos queda

is a collection of five million books,

es una colección de 5 millones de libros

500 billion words,

500.000 millones de palabras,

a string of characters a thousand times longer

una cadena de caracteres mil veces más larga

than the human genome --

que el genoma humano;

a text which, when written out,

un texto que, de escribirlo,

would stretch from here to the Moon and back

se extendería desde aquí hasta la luna ida y vuelta

10 times over --

10 veces más...

a veritable shard of our cultural genome.

un verdadero fragmento de nuestro genoma cultural.

Of course what we did

Por supuesto lo que hicimos

when faced with such outrageous hyperbole ...

frente a tal extravagante hipérbole...

(Laughter)

(Risas)

was what any self-respecting researchers

fue hacer lo que cualquier investigador que se respete

would have done.

habría hecho.

We took a page out of XKCD,

Tomamos una página de XKDC,

and we said, "Stand back.

y dijimos: "Háganse a un lado.

We're going to try science."

Vamos a intentar con la ciencia".

(Laughter)

(Risas)

JM: Now of course, we were thinking,

JM: Ahora, por supuesto, estábamos pensando:

well let's just first put the data out there

primero pongamos los datos allí

for people to do science to it.

para que la gente haga ciencia con eso.

Now we're thinking, what data can we release?

Ahora estamos pensando: ¿qué datos podemos liberar?

Well of course, you want to take the books

Por supuesto, uno quiere tomar los libros

and release the full text of these five million books.

y liberar el texto completo de estos 5 millones de libros.

Now Google, and Jon Orwant in particular,

Pero Google, y Jon Orwant en particular,

told us a little equation that we should learn.

nos explicaron una pequeña ecuación:

So you have five million, that is, five million authors

5 millones de autores

and five million plaintiffs is a massive lawsuit.

y 5 millones de demandantes, genera demandas masivas.

So, although that would be really, really awesome,

Por eso aunque sea muy, muy impresionante

again, that's extremely, extremely impractical.

de nuevo, es completamente impráctico.

(Laughter)

(Risas)

Now again, we kind of caved in,

Pero, de nuevo, cedimos

and we did the very practical approach, which was a bit less awesome.

y adoptamos un enfoque muy práctico, un poco menos impresionante.

We said, well instead of releasing the full text,

Dijimos: bueno, en vez de liberar todo el texto

we're going to release statistics about the books.

vamos a liberar estadísticas sobre los libros.

So take for instance "A gleam of happiness."

Tomemos, por ejemplo, "un destello de felicidad".

It's four words; we call that a four-gram.

Tiene 4 palabras; lo denominamos cuatro-grama.

We're going to tell you how many times a particular four-gram

Les vamos a contar cuántas veces aparece un cuatro-grama particular

appeared in books in 1801, 1802, 1803,

en libros en 1801, 1802, 1803,

all the way up to 2008.

en cada año hasta 2008.

That gives us a time series

Eso nos da series temporales

of how frequently this particular sentence was used over time.

de la frecuencia con que esta oración particular se usó en el tiempo.

We do that for all the words and phrases that appear in those books,

Hacemos eso para todas las palabras y frases que aparecen en esos libros

and that gives us a big table of two billion lines

y eso nos da una gran tabla de 2.000 millones de líneas

that tell us about the way culture has been changing.

que nos cuentan formas en las que fue cambiando la cultura.

ELA: So those two billion lines,

ELA: Esos dos millones de líneas

we call them two billion n-grams.

se denominan 2 millones de n-gramas.

What do they tell us?

¿Qué nos dicen?

Well the individual n-grams measure cultural trends.

Los n-gramas individuales miden las tendencias culturales.

Let me give you an example.

Les daré un ejemplo.

Let's suppose that I am thriving,

Supongamos que soy muy próspero

then tomorrow I want to tell you about how well I did.

y mañana quiero contarles lo bien que me fue.

And so I might say, "Yesterday, I throve."

Podría decir: "Ayer prosperé".

Alternatively, I could say, "Yesterday, I thrived."

En inglés, prosperé ¿es 'throve' o 'thrived'?

Well which one should I use?

¿Cuál debería usar?

How to know?

¿Cómo saberlo?

As of about six months ago,

Desde hace unos 6 meses

the state of the art in this field

la vanguardia en este campo

is that you would, for instance,

dice que, por ejemplo,

go up to the following psychologist with fabulous hair,

uno tiene que ir a ese psicólogo de pelo fabuloso

and you'd say,

y decirle:

"Steve, you're an expert on the irregular verbs.

"Steve, eres experto en verbos irregulares.

What should I do?"

¿Qué debería hacer?"

And he'd tell you, "Well most people say thrived,

Y él dirá: "Bueno la mayoría de la gente dice 'thrive'

but some people say throve."

pero alguna gente dice 'throve'".

And you also knew, more or less,

Y también sabían, más o menos,

that if you were to go back in time 200 years

que si retrocedieran en el tiempo 200 años

and ask the following statesman with equally fabulous hair,

y le preguntaran a este estadista de pelo fabuloso,

(Laughter)

(Risas)

"Tom, what should I say?"

"Tom, ¿cómo debería decir?"

He'd say, "Well, in my day, most people throve,

Diría: "Bueno, en mis tiempos era 'throve'

but some thrived."

pero había 'thrived'".

So now what I'm just going to show you is raw data.

Por eso ahora voy a mostrar los datos en crudo.

Two rows from this table of two billion entries.

Dos filas de esta tabla de 2.000 millones de entradas.

What you're seeing is year by year frequency

Lo que están viendo es la frecuencia año por año

of "thrived" and "throve" over time.

de 'thrived' y 'throve' en el tiempo.

Now this is just two

Estas son sólo 2

out of two billion rows.

de 2.000 millones de filas.

So the entire data set

Así que el set de datos entero

is a billion times more awesome than this slide.

es mil millones de veces más impresionante que esta diapositiva.

(Laughter)

(Risas)

(Applause)

(Aplausos)

JM: Now there are many other pictures that are worth 500 billion words.

JM: Ahora bien, hay muchas otras imágenes que valen 500.000 millones de palabras.

For instance, this one.

Por ejemplo, ésta.

If you just take influenza,

Si uno toma el caso de la gripe,

you will see peaks at the time where you knew

verá picos en el tiempo en el que se sabía

big flu epidemics were killing people around the globe.

de la muerte por grandes epidemias de gripe en todo el mundo.

ELA: If you were not yet convinced,

ELA: Si todavía no están convencidos,

sea levels are rising,

los niveles del mar están subiendo,

so is atmospheric CO2 and global temperature.

y también el CO2 en la atmósfera y la temperatura del planeta.

JM: You might also want to have a look at this particular n-gram,

JM: Puede ser que también deseen echar un vistazo a estos n-gramas,

and that's to tell Nietzsche that God is not dead,

para decirle a Nietzsche que Dios no está muerto,

although you might agree that he might need a better publicist.

aunque, estamos de acuerdo, necesitaría un mejor publicista.

(Laughter)

(Risas)

ELA: You can get at some pretty abstract concepts with this sort of thing.

ELA: Con este tipo de cosas se puede llegar a conceptos bastante abstractos.

For instance, let me tell you the history

Por ejemplo, tenemos la historia

of the year 1950.

del año 1950.

Pretty much for the vast majority of history,

En general para la gran mayoría de la historia

no one gave a damn about 1950.

a nadie le importa un comino 1950.

In 1700, in 1800, in 1900,

En 1700, en 1800, en 1900,

no one cared.

a nadie le importa.

Through the 30s and 40s,

Entre los años 30 y 40

no one cared.

a nadie le importa.

Suddenly, in the mid-40s,

De repente, a mediados de los 40,

there started to be a buzz.

empezó a desatarse un rumor.

People realized that 1950 was going to happen,

La gente se dio cuenta que venía 1950

and it could be big.

y quizá era algo genial.

(Laughter)

(Risas)

But nothing got people interested in 1950

Pero nada cautivó el interés de la gente en 1950

like the year 1950.

tanto como el año 1950.

(Laughter)

(Risas)

People were walking around obsessed.

La gente iba por ahí obsesionada.

They couldn't stop talking

No podía parar de pensar

about all the things they did in 1950,

en todo lo que hicieron en 1950

all the things they were planning to do in 1950,

todas las cosas que planeaban hacer en 1950

all the dreams of what they wanted to accomplish in 1950.

todos los sueños que querían cumplir en 1950.

In fact, 1950 was so fascinating

De hecho, 1950 fue tan fascinante

that for years thereafter,

que en los años sucesivos

people just kept talking about all the amazing things that happened,

la gente siguió hablando de las cosas sorprendentes que sucedieron

in '51, '52, '53.

en el 51, 52, 53.

Finally in 1954,

Finalmente, en 1954,

someone woke up and realized

alguien despertó y se dio cuenta

that 1950 had gotten somewhat passé.

que 1950 ya estaba un poco pasado de moda.

(Laughter)

(Risas)

And just like that, the bubble burst.

Y, así porque sí, estalló la burbuja.

(Laughter)

(Risas)

And the story of 1950

Y la historia de 1950

is the story of every year that we have on record,

es la historia de cada año que tenemos registrado

with a little twist, because now we've got these nice charts.

con un pequeño giro, porque ahora contamos con estos lindos gráficos.

And because we have these nice charts, we can measure things.

Y, porque los tenemos, podemos medir cosas.

We can say, "Well how fast does the bubble burst?"

Podemos decir: "Bueno, ¿a qué velocidad estalla la burbuja?"

And it turns out that we can measure that very precisely.

Y resulta que podemos medir con mucha precisión.

Equations were derived, graphs were produced,

Se derivaron ecuaciones, se hicieron gráficos,

and the net result

y el resultado neto

is that we find that the bubble bursts faster and faster

es que hallamos que la burbuja estalla cada vez más rápidamente

with each passing year.

con cada año que pasa.

We are losing interest in the past more rapidly.

Estamos perdiendo interés por el pasado más rápidamente.

JM: Now a little piece of career advice.

JM: Ahora un pequeño consejo de carrera.

So for those of you who seek to be famous,

Para los que buscan ser famosos

we can learn from the 25 most famous political figures,

podemos aprender de los 25 personajes políticos más famosos:

authors, actors and so on.

autores, actores, etc.

So if you want to become famous early on, you should be an actor,

Si quieren llegar a ser famosos desde temprano, deberían ser actores

because then fame starts rising by the end of your 20s --

porque empiezan a tener fama al final de los ventipico...

you're still young, it's really great.

todavía son jóvenes, es genial.

Now if you can wait a little bit, you should be an author,

Ahora, si pueden esperar un poquito, deberían ser autores

because then you rise to very great heights,

porque entonces alcanzarían grandes alturas

like Mark Twain, for instance: extremely famous.

como Mark Twain, por ejemplo, que es sumamente famoso.

But if you want to reach the very top,

Pero si quieren llegar realmente a la cima

you should delay gratification

deberían demorar la gratificación

and, of course, become a politician.

y, claro, ser políticos.

So here you will become famous by the end of your 50s,

En este caso se harán famosos al final de los 50 y tantos

and become very, very famous afterward.

y se volverán muy, muy famosos en lo sucesivo.

So scientists also tend to get famous when they're much older.

Los científicos suelen hacerse famosos cuando son mucho mayores.

Like for instance, biologists and physics

Por ejemplo, los biólogos y los físicos

tend to be almost as famous as actors.

suelen ser casi tan famosos como los actores.

One mistake you should not do is become a mathematician.

Un error que no deben cometer es ser matemáticos.

(Laughter)

(Risas)

If you do that,

Si lo hacen

you might think, "Oh great. I'm going to do my best work when I'm in my 20s."

podrían pensar: "Oh, genial. Voy a hacer mi mejor trabajo a los ventipico".

But guess what, nobody will really care.

Pero adivinen qué; a nadie le importará.

(Laughter)

(Risas)

ELA: There are more sobering notes

ELA: Hay notas más preocupantes

among the n-grams.

entre los n-gramas.

For instance, here's the trajectory of Marc Chagall,

Por ejemplo, esta es la trayectoria de Marc Chagall,

an artist born in 1887.

un artista nacido en 1887.

And this looks like the normal trajectory of a famous person.

Parece la trayectoria normal de un famoso.

He gets more and more and more famous,

Se hace cada vez más y más famoso

except if you look in German.

salvo que miremos en alemán.

If you look in German, you see something completely bizarre,

Si miramos en alemán vamos a notar algo muy extraño,

something you pretty much never see,

algo casi nunca visto

which is he becomes extremely famous

y es que se vuelve sumamente famoso

and then all of a sudden plummets,

y de repente se desploma

going through a nadir between 1933 and 1945,

cayendo al punto más bajo entre 1933 y 1945,

before rebounding afterward.

y después se recupera.

And of course, what we're seeing

Por supuesto, lo que vemos

is the fact Marc Chagall was a Jewish artist

es que, de hecho, Marc Chagall era un artista judío

in Nazi Germany.

en la Alemania nazi.

Now these signals

Estas señales

are actually so strong

son tan fuertes, en realidad,

that we don't need to know that someone was censored.

que no hace falta saber que alguien fue censurado.

We can actually figure it out

Podemos averiguarlo

using really basic signal processing.

mediante procesamiento básico de señales.

Here's a simple way to do it.

Esta es una manera simple de hacerlo.

Well, a reasonable expectation

Una expectativa razonable

is that somebody's fame in a given period of time

es que la fama de alguien en un período dado de tiempo

should be roughly the average of their fame before

debería ser aproximadamente el promedio de su fama antes

and their fame after.

y su fama después de eso.

So that's sort of what we expect.

Es más o menos lo que esperamos.

And we compare that to the fame that we observe.

Comparamos eso con la fama que observamos

And we just divide one by the other

y dividimos una por otra

to produce something we call a suppression index.

para producir algo que llamamos «índice de represión».

If the suppression index is very, very, very small,

Si el índice de represión es muy, muy, muy pequeño

then you very well might be being suppressed.

podrían estar reprimiéndote.

If it's very large, maybe you're benefiting from propaganda.

Si es muy grande, quizá uno se está beneficiando de la propaganda.

JM: Now you can actually look at

JM: Ahora bien, podemos mirar

the distribution of suppression indexes over whole populations.

la distribución de los índices de represión en poblaciones enteras.

So for instance, here --

Así, por ejemplo, aquí...

this suppression index is for 5,000 people

este índice de represión es para 5.000 personas

picked in English books where there's no known suppression --

calculado sobre libros de inglés, donde no hay represión conocida,

it would be like this, basically tightly centered on one.

sería algo así, bastante centrado en el uno.

What you expect is basically what you observe.

Lo que uno espera es básicamente lo que observa.

This is distribution as seen in Germany --

Esta es la distribución como se ve en Alemania...

very different, it's shifted to the left.

muy diferente, está desplazada a la izquierda.

People talked about it twice less as it should have been.

Se habla de la gente 2 veces menos de lo que se debería.

But much more importantly, the distribution is much wider.

Pero aún más importante, la distribución es mucho más amplia.

There are many people who end up on the far left on this distribution

Hay muchas personas que terminan en el extremo izquierdo de esta distribución;

who are talked about 10 times fewer than they should have been.

gente de la que se habla unas 10 veces menos de lo que se debería.

But then also many people on the far right

Pero también mucha gente en el extremo derecho

who seem to benefit from propaganda.

que parece beneficiarse de la propaganda.

This picture is the hallmark of censorship in the book record.

Esta imagen muestra el sello de la censura en el libro registrado.

ELA: So culturomics

ELA: «Culturomía»,

is what we call this method.

así denominamos al método.

It's kind of like genomics.

Es una especie de genómica,

Except genomics is a lens on biology

salvo que la genómica hace foco en la biología

through the window of the sequence of bases in the human genome.

mediante la ventana de la secuencia de bases del genoma humano.

Culturomics is similar.

La «culturomía» es similar.

It's the application of massive-scale data collection analysis

Es la aplicación del análisis de grandes volúmenes de datos

to the study of human culture.

al estudio de la cultura humana.

Here, instead of through the lens of a genome,

Aquí, en vez de mirar bajo la lente del genoma,

through the lens of digitized pieces of the historical record.

lo hacemos mediante la digitalización de registros históricos.

The great thing about culturomics

Lo genial de la «culturomía»

is that everyone can do it.

es que todos podemos practicarla.

Why can everyone do it?

¿Por qué podemos todos?

Everyone can do it because three guys,

Todo el mundo puede hacerlo porque tres muchachos

Jon Orwant, Matt Gray and Will Brockman over at Google,

Jon Orwant, Matt Gray y Will Brockman en Google,

saw the prototype of the Ngram Viewer,

vieron el prototipo del visor de n-gramas

and they said, "This is so fun.

y dijeron: "Es algo muy divertido.

We have to make this available for people."

Tenemos que dejarlo disponible para la gente".

So in two weeks flat -- the two weeks before our paper came out --

Así que en dos semanas -dos semanas antes de que salga nuestro artículo-

they coded up a version of the Ngram Viewer for the general public.

programaron una versión del visor de n-gramas para el público en general.

And so you too can type in any word or phrase that you're interested in

De ese modo, Uds también pueden escribir la palabra o frase que les interese

and see its n-gram immediately --

y ver su n-grama de inmediato;

also browse examples of all the various books

también explorar ejemplos de los distintos libros

in which your n-gram appears.

en los que aparece el n-grama.

JM: Now this was used over a million times on the first day,

JM: El primer día lo usaron más de un millón de veces

and this is really the best of all the queries.

y esta es realmente la mejor de todas las consultas.

So people want to be their best, put their best foot forward.

La gente quiere dar lo mejor de sí, en inglés se dice 'best'.

But it turns out in the 18th century, people didn't really care about that at all.

Pero resulta que en el siglo XVIII esto no importaba para nada.

They didn't want to be their best, they wanted to be their beft.

En inglés, no decían "dar lo mejor de sí" usando 'best' sino 'beft'.

So what happened is, of course, this is just a mistake.

Por supuesto, se debe a un error.

It's not that strove for mediocrity,

No es que se esforzaran en ser mediocres,

it's just that the S used to be written differently, kind of like an F.

sino que la S se solía escribir como una F.

Now of course, Google didn't pick this up at the time,

Pero claro, Google no advirtió esto en ese momento

so we reported this in the science article that we wrote.

por eso lo informamos en el artículo científico que escribimos.

But it turns out this is just a reminder

Pero resulta que esto nos recuerda

that, although this is a lot of fun,

que, aunque es muy divertido,

when you interpret these graphs, you have to be very careful,

al interpretar estos gráficos hay que tener mucho cuidado

and you have to adopt the base standards in the sciences.

y adoptar las normas básicas de la ciencia.

ELA: People have been using this for all kinds of fun purposes.

ELA: La gente ha estado usando esto para todo tipo de cosas.

(Laughter)

(Risas)

Actually, we're not going to have to talk,

En realidad no vamos a hablar

we're just going to show you all the slides and remain silent.

sino a mostrarles diapositivas y quedarnos en silencio.

This person was interested in the history of frustration.

Esta persona estaba interesada en la historia de la frustración.

There's various types of frustration.

Hay varios tipos de frustración.

If you stub your toe, that's a one A "argh."

Si nos damos con el pie en algo, es con 1A: "Ay".

If the planet Earth is annihilated by the Vogons

Si la Tierra es aniquilada por la Vogons

to make room for an interstellar bypass,

para hacer espacio para una autopista interestelar

that's an eight A "aaaaaaaargh."

eso es con 8A: "Aaaaaaaay".

This person studies all the "arghs,"

Esta persona estudia todos los "Ay"

from one through eight A's.

que tienen de 1 a 8 aes.

And it turns out

Y resulta que

that the less-frequent "arghs"

los "ay" menos frecuentes

are, of course, the ones that correspond to things that are more frustrating --

son, por supuesto, los correspondientes a las cosas más frustrantes

except, oddly, in the early 80s.

salvo, curiosamente, en los años 80.

We think that might have something to do with Reagan.

Pensamos que podría tener algo que ver con Reagan.

(Laughter)

(Risas)

JM: There are many usages of this data,

JM: Hay muchos usos para estos datos

but the bottom line is that the historical record is being digitized.

pero la conclusión es que el registro histórico se está digitalizando.

Google has started to digitize 15 million books.

Google ha empezado a digitalizar 15 millones de libros.

That's 12 percent of all the books that have ever been published.

Eso representa el 12% de todos los libros publicados en la historia.

It's a sizable chunk of human culture.

Es un fragmento considerable de la cultura humana.

There's much more in culture: there's manuscripts, there newspapers,

La cultura tiene más cosas: hay manuscritos, hay periódicos,

there's things that are not text, like art and paintings.

hay cosas que no tienen texto, como el arte y las pinturas.

These all happen to be on our computers,

Todo está en nuestras computadoras,

on computers across the world.

en las computadores del mundo.

And when that happens, that will transform the way we have

Y cuando eso suceda va a transformar nuestra manera

to understand our past, our present and human culture.

de entender nuestro pasado, nuestro presente y la cultura humana.

Thank you very much.

Muchas gracias.

(Applause)

(Aplausos)