Geoffrey West: The surprising math of cities and corporations

Geoffrey West: Las sorprendentes matemáticas de las ciudades y las corporaciones

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2011-07-26 ・ TED


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Geoffrey West: Las sorprendentes matemáticas de las ciudades y las corporaciones

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Traductor: Francisco Gnecco Revisor: Veronica Martinez Starnes
00:16
Cities are the crucible of civilization.
0
16260
3000
Las ciudades son los crisoles de la civilización.
00:19
They have been expanding,
1
19260
2000
Han crecido,
00:21
urbanization has been expanding,
2
21260
2000
la urbanización las ha expandido,
00:23
at an exponential rate in the last 200 years
3
23260
2000
a una tasa exponencial en los últimos 200 años,
00:25
so that by the second part of this century,
4
25260
3000
de tal modo que en la segunda parte de este siglo
00:28
the planet will be completely dominated
5
28260
2000
el planeta estará completamente dominado
00:30
by cities.
6
30260
3000
por ciudades.
00:33
Cities are the origins of global warming,
7
33260
3000
En las ciudades se originan el calentamiento global,
00:36
impact on the environment,
8
36260
2000
la contaminación, las enfermedades,
00:38
health, pollution, disease,
9
38260
3000
el impacto en el medio ambiente,
00:41
finance,
10
41260
2000
en las finanzas,
00:43
economies, energy --
11
43260
3000
en la economía, en la energía...
00:46
they're all problems
12
46260
2000
Problemas todos
00:48
that are confronted by having cities.
13
48260
2000
que son generados por la existencia de las ciudades.
00:50
That's where all these problems come from.
14
50260
2000
De ahí viene todo eso.
00:52
And the tsunami of problems that we feel we're facing
15
52260
3000
La avalancha de problemas que enfrentamos
00:55
in terms of sustainability questions
16
55260
2000
por la sostenibilidad cuestionada,
00:57
are actually a reflection
17
57260
2000
es reflejo
00:59
of the exponential increase
18
59260
2000
del crecimiento exponencial
01:01
in urbanization across the planet.
19
61260
3000
de la urbanización, por todo el mundo.
01:04
Here's some numbers.
20
64260
2000
He aquí algunas cifras.
01:06
Two hundred years ago, the United States
21
66260
2000
Hace 200 años, los Estados Unidos
01:08
was less than a few percent urbanized.
22
68260
2000
estaban urbanizados solo en un pequeño porcentaje.
01:10
It's now more than 82 percent.
23
70260
2000
Ahora lo están en más del 82 %.
01:12
The planet has crossed the halfway mark a few years ago.
24
72260
3000
El planeta ha cruzado la línea media hace unos años.
01:15
China's building 300 new cities
25
75260
2000
China va a construir 300 ciudades nuevas
01:17
in the next 20 years.
26
77260
2000
en los próximos 20 años.
01:19
Now listen to this:
27
79260
2000
Escuchen esto:
01:21
Every week for the foreseeable future,
28
81260
3000
cada semana, en el futuro previsible
01:24
until 2050,
29
84260
2000
hasta el 2050,
01:26
every week more than a million people
30
86260
2000
cada semana, más de un millón de personas
01:28
are being added to our cities.
31
88260
2000
se va a sumar a nuestras ciudades.
01:30
This is going to affect everything.
32
90260
2000
Esto lo afecta todo.
01:32
Everybody in this room, if you stay alive,
33
92260
2000
Todos los que están en esta sala, si están vivos,
01:34
is going to be affected
34
94260
2000
van a verse afectados
01:36
by what's happening in cities
35
96260
2000
por lo que suceda en las ciudades
01:38
in this extraordinary phenomenon.
36
98260
2000
con este fenómeno extraordinario.
01:40
However, cities,
37
100260
3000
Sin embargo, las ciudades,
01:43
despite having this negative aspect to them,
38
103260
3000
a pesar de tener estos aspectos negativos,
01:46
are also the solution.
39
106260
2000
también tienen las soluciones.
01:48
Because cities are the vacuum cleaners and the magnets
40
108260
4000
Porque son las aspiradoras y los imanes
01:52
that have sucked up creative people,
41
112260
2000
que atraen a la gente creativa
01:54
creating ideas, innovation,
42
114260
2000
para generar ideas, innovaciones,
01:56
wealth and so on.
43
116260
2000
riqueza y demás.
01:58
So we have this kind of dual nature.
44
118260
2000
Tienen esta naturaleza dual.
02:00
And so there's an urgent need
45
120260
3000
Hay una necesidad urgente
02:03
for a scientific theory of cities.
46
123260
4000
de una teoría científica de las ciudades.
02:07
Now these are my comrades in arms.
47
127260
3000
Estos son mis compañeros de lucha.
02:10
This work has been done with an extraordinary group of people,
48
130260
2000
Hemos hecho este trabajo con un grupo de personas extraordinarias,
02:12
and they've done all the work,
49
132260
2000
ellas han hecho todo el trabajo;
02:14
and I'm the great bullshitter
50
134260
2000
yo soy el gran fanfarrón
02:16
that tries to bring it all together.
51
136260
2000
que lo junta todo.
02:18
(Laughter)
52
138260
2000
(Risas)
02:20
So here's the problem: This is what we all want.
53
140260
2000
He aquí el problema; esto es lo que todos queremos.
02:22
The 10 billion people on the planet in 2050
54
142260
3000
Los 10 000 millones de personas del planeta en el 2050
02:25
want to live in places like this,
55
145260
2000
desean vivir en lugares como este,
02:27
having things like this,
56
147260
2000
con cosas como estas,
02:29
doing things like this,
57
149260
2000
haciendo cosas como estas,
02:31
with economies that are growing like this,
58
151260
3000
con una economía creciente como esta,
02:34
not realizing that entropy
59
154260
2000
sin darse cuenta de que la entropía
02:36
produces things like this,
60
156260
2000
produce cosas así,
02:38
this, this
61
158260
4000
así, así
02:42
and this.
62
162260
2000
y así.
02:44
And the question is:
63
164260
2000
Y nos preguntamos
02:46
Is that what Edinburgh and London and New York
64
166260
2000
¿Será que Edimburgo, Londres y Nueva York
02:48
are going to look like in 2050,
65
168260
2000
se verán así en el 2050?
02:50
or is it going to be this?
66
170260
2000
o ¿se verán así?
02:52
That's the question.
67
172260
2000
Esa es la pregunta.
02:54
I must say, many of the indicators
68
174260
2000
Yo creo que, según varios indicadores,
02:56
look like this is what it's going to look like,
69
176260
3000
así es como se verán.
02:59
but let's talk about it.
70
179260
3000
Hablemos de esto.
03:02
So my provocative statement
71
182260
3000
Debo declarar
03:05
is that we desperately need a serious scientific theory of cities.
72
185260
3000
que necesitamos con urgencia una teoría científica de las ciudades.
03:08
And scientific theory means quantifiable --
73
188260
3000
Teoría científica significa cuantificable,
03:11
relying on underlying generic principles
74
191260
3000
que dependa de principios generales subyacentes
03:14
that can be made into a predictive framework.
75
194260
2000
y que lleve a hacer predicciones.
03:16
That's the quest.
76
196260
2000
Esa es la cuestión.
03:18
Is that conceivable?
77
198260
2000
¿Será posible?
03:20
Are there universal laws?
78
200260
2000
¿Existen leyes universales?
03:22
So here's two questions
79
202260
2000
Hay dos preguntas
03:24
that I have in my head when I think about this problem.
80
204260
2000
que me vienen a la mente cuando pienso en esto.
03:26
The first is:
81
206260
2000
La primera es:
03:28
Are cities part of biology?
82
208260
2000
¿Las ciudades son parte de la biología?
03:30
Is London a great big whale?
83
210260
2000
¿Será que Londres es una gran ballena?
03:32
Is Edinburgh a horse?
84
212260
2000
¿Será Edimburgo un caballo?
03:34
Is Microsoft a great big anthill?
85
214260
2000
¿Será Microsoft un enorme hormiguero?
03:36
What do we learn from that?
86
216260
2000
¿Qué se desprende de esto?
03:38
We use them metaphorically --
87
218260
2000
Hablando en metáforas,
03:40
the DNA of a company, the metabolism of a city, and so on --
88
220260
2000
¿el ADN de una empresa, el metabolismo de una ciudad, y todo eso,
03:42
is that just bullshit, metaphorical bullshit,
89
222260
3000
son simples palabrerías metafóricas?
03:45
or is there serious substance to it?
90
225260
3000
o ¿tienen contenido serio?
03:48
And if that is the case,
91
228260
2000
Y si ese es el caso,
03:50
how come that it's very hard to kill a city?
92
230260
2000
¿por qué es tan difícil matar una ciudad?
03:52
You could drop an atom bomb on a city,
93
232260
2000
Pueden lanzarle una bomba atómica
03:54
and 30 years later it's surviving.
94
234260
2000
y 30 años después estará sobreviviendo.
03:56
Very few cities fail.
95
236260
3000
Muy pocas ciudades fracasan.
03:59
All companies die, all companies.
96
239260
3000
Las empresas quiebran, todas.
04:02
And if you have a serious theory, you should be able to predict
97
242260
2000
Con una buena teoría se podría predecir
04:04
when Google is going to go bust.
98
244260
3000
cuándo va a quebrar Google.
04:07
So is that just another version
99
247260
3000
¿Será eso otra versión
04:10
of this?
100
250260
2000
de esto?
04:12
Well we understand this very well.
101
252260
2000
Esto se entiende muy bien.
04:14
That is, you ask any generic question about this --
102
254260
2000
Es decir, si hago preguntas genéricas sobre todo esto;
04:16
how many trees of a given size,
103
256260
2000
¿cuántos árboles de un determinado tamaño?
04:18
how many branches of a given size does a tree have,
104
258260
2000
¿cuántas ramas de cierto calibre tiene un árbol?
04:20
how many leaves,
105
260260
2000
¿cuántas hojas?
04:22
what is the energy flowing through each branch,
106
262260
2000
¿cuánta energía pasa por cada rama?
04:24
what is the size of the canopy,
107
264260
2000
¿qué tan grande es su manto de hojas?
04:26
what is its growth, what is its mortality?
108
266260
2000
¿cuál es su crecimiento? ¿cuál su mortalidad?
04:28
We have a mathematical framework
109
268260
2000
Tenemos un esquema matemático
04:30
based on generic universal principles
110
270260
3000
basado en principios genéricos universales
04:33
that can answer those questions.
111
273260
2000
para resolver todas estas preguntas.
04:35
And the idea is can we do the same for this?
112
275260
4000
La idea es: ¿podremos hacer lo mismo con esto?
04:40
So the route in is recognizing
113
280260
3000
Se logra con el reconocimiento
04:43
one of the most extraordinary things about life,
114
283260
2000
de una de las cosas más extraordinarias de la vida;
04:45
is that it is scalable,
115
285260
2000
que su escala es ajustable
04:47
it works over an extraordinary range.
116
287260
2000
en un margen muy amplio.
04:49
This is just a tiny range actually:
117
289260
2000
Esta es una aplicación muy limitada, en realidad;
04:51
It's us mammals;
118
291260
2000
estos somos nosotros, los mamíferos,
04:53
we're one of these.
119
293260
2000
de los cuales formamos parte.
04:55
The same principles, the same dynamics,
120
295260
2000
Los mismos principios, la misma dinámica,
04:57
the same organization is at work
121
297260
2000
la misma organización funciona
04:59
in all of these, including us,
122
299260
2000
en todos los mamíferos, incluidos nosotros
05:01
and it can scale over a range of 100 million in size.
123
301260
3000
y puede ampliarse 100 millones de veces.
05:04
And that is one of the main reasons
124
304260
3000
Esta es una de las razones por las que
05:07
life is so resilient and robust --
125
307260
2000
los seres vivos tienen tanta resiliencia y son tan fuertes,
05:09
scalability.
126
309260
2000
por ser ajustables a escala.
05:11
We're going to discuss that in a moment more.
127
311260
3000
En un momento vamos a hablar de esto.
05:14
But you know, at a local level,
128
314260
2000
Sabemos que, a nivel local,
05:16
you scale; everybody in this room is scaled.
129
316260
2000
todo puede ampliarse; todos en esta sala han sido ajustados a escala.
05:18
That's called growth.
130
318260
2000
Lo llaman crecimiento.
05:20
Here's how you grew.
131
320260
2000
Miren como crecemos.
05:22
Rat, that's a rat -- could have been you.
132
322260
2000
Esta es una rata. Podría ser uno de Uds.
05:24
We're all pretty much the same.
133
324260
3000
Somos casi iguales.
05:27
And you see, you're very familiar with this.
134
327260
2000
Veamos esto que nos es muy familiar.
05:29
You grow very quickly and then you stop.
135
329260
2000
Uno crece muy rápido y en cierto momento se detiene.
05:31
And that line there
136
331260
2000
Esta curva
05:33
is a prediction from the same theory,
137
333260
2000
es una predicción, de la misma teoría,
05:35
based on the same principles,
138
335260
2000
basada en los mismos principios,
05:37
that describes that forest.
139
337260
2000
como la que describe un bosque.
05:39
And here it is for the growth of a rat,
140
339260
2000
Esta es la curva de crecimiento de una rata.
05:41
and those points on there are data points.
141
341260
2000
Los puntos señalan los datos reales.
05:43
This is just the weight versus the age.
142
343260
2000
Muestra simplemente el peso en función de la edad.
05:45
And you see, it stops growing.
143
345260
2000
Vean que el crecimiento se detiene.
05:47
Very, very good for biology --
144
347260
2000
Muy bueno para la biología,
05:49
also one of the reasons for its great resilience.
145
349260
2000
que también es una de las razones de su gran resiliencia.
05:51
Very, very bad
146
351260
2000
Pero muy malo
05:53
for economies and companies and cities
147
353260
2000
para la economía, las empresas y las ciudades
05:55
in our present paradigm.
148
355260
2000
en nuestro modelo actual.
05:57
This is what we believe.
149
357260
2000
Eso es lo que creemos.
05:59
This is what our whole economy
150
359260
2000
Esto es lo que toda la economía
06:01
is thrusting upon us,
151
361260
2000
nos impone,
06:03
particularly illustrated in that left-hand corner:
152
363260
3000
como puede verse en la esquina de la izquierda,
06:06
hockey sticks.
153
366260
2000
como palos de hockey.
06:08
This is a bunch of software companies --
154
368260
2000
Esto es sobre unas compañías de programas informáticos;
06:10
and what it is is their revenue versus their age --
155
370260
2000
se ven sus ingresos en función de la edad,
06:12
all zooming away,
156
372260
2000
progresan muy rápido
06:14
and everybody making millions and billions of dollars.
157
374260
2000
y todas hacen millones y miles de millones de dólares.
06:16
Okay, so how do we understand this?
158
376260
3000
Bien, ¿cómo se entiende esto?
06:19
So let's first talk about biology.
159
379260
3000
Hablemos primero de biología.
06:22
This is explicitly showing you
160
382260
2000
Explícitamente esto nos muestra,
06:24
how things scale,
161
384260
2000
cómo varía la escala de las cosas.
06:26
and this is a truly remarkable graph.
162
386260
2000
Una gráfica verdaderamente notable.
06:28
What is plotted here is metabolic rate --
163
388260
3000
Lo que vemos aquí es la tasa metabólica;
06:31
how much energy you need per day to stay alive --
164
391260
3000
cuánta energía se necesita para conservarse vivo un día,
06:34
versus your weight, your mass,
165
394260
2000
en función del peso o la masa,
06:36
for all of us bunch of organisms.
166
396260
3000
para organismos como los nuestros.
06:39
And it's plotted in this funny way by going up by factors of 10,
167
399260
3000
Tiene una forma extraña, aumentando en factores de 10;
06:42
otherwise you couldn't get everything on the graph.
168
402260
2000
si no fuera así, no cabría todo en la gráfica.
06:44
And what you see if you plot it
169
404260
2000
Lo que se ve, al trazarla
06:46
in this slightly curious way
170
406260
2000
de esta forma un poco curiosa,
06:48
is that everybody lies on the same line.
171
408260
3000
es que todos caen sobre la misma recta.
06:51
Despite the fact that this is the most complex and diverse system
172
411260
3000
A pesar de que este es el sistema más complejo y más diverso
06:54
in the universe,
173
414260
3000
del universo,
06:57
there's an extraordinary simplicity
174
417260
2000
resulta extraordinariamente sencillo
06:59
being expressed by this.
175
419260
2000
al expresarlo de esta forma.
07:01
It's particularly astonishing
176
421260
3000
Es verdaderamente asombroso
07:04
because each one of these organisms,
177
424260
2000
puesto que cada uno de estos organismos,
07:06
each subsystem, each cell type, each gene,
178
426260
2000
cada subsistema, cada tipo de célula, cada gen,
07:08
has evolved in its own unique environmental niche
179
428260
4000
cada uno ha evolucionado en su propio nicho ambiental,
07:12
with its own unique history.
180
432260
3000
con su propia historia única.
07:15
And yet, despite all of that Darwinian evolution
181
435260
3000
Y, a pesar de toda esa evolución
07:18
and natural selection,
182
438260
2000
y selección natural darwinianas,
07:20
they've been constrained to lie on a line.
183
440260
2000
todos se han limitado a colocarse en una recta.
07:22
Something else is going on.
184
442260
2000
Sucede algo más.
07:24
Before I talk about that,
185
444260
2000
Antes de hablar de eso,
07:26
I've written down at the bottom there
186
446260
2000
he agregado allí, en la parte inferior,
07:28
the slope of this curve, this straight line.
187
448260
2000
la pendiente de esta recta.
07:30
It's three-quarters, roughly,
188
450260
2000
Es aproximadamente ¾,
07:32
which is less than one -- and we call that sublinear.
189
452260
3000
menor que 1. La llamamos sublineal.
07:35
And here's the point of that.
190
455260
2000
Esto tiene el siguiente significado;
07:37
It says that, if it were linear,
191
457260
3000
Nos dice que si fuera lineal,
07:40
the steepest slope,
192
460260
2000
con mayor pendiente,
07:42
then doubling the size
193
462260
2000
al duplicar el tamaño
07:44
you would require double the amount of energy.
194
464260
2000
se requeriría el doble de la energía.
07:46
But it's sublinear, and what that translates into
195
466260
3000
Pero como es sublineal, esto significa
07:49
is that, if you double the size of the organism,
196
469260
2000
que si se duplica el tamaño del organismo,
07:51
you actually only need 75 percent more energy.
197
471260
3000
solo se va a necesitar un 75 % adicional de energía.
07:54
So a wonderful thing about all of biology
198
474260
2000
Un rasgo maravilloso de toda la biología
07:56
is that it expresses an extraordinary economy of scale.
199
476260
3000
es que existe esta extraordinaria economía de escala.
07:59
The bigger you are systematically,
200
479260
2000
Cuanto mayor es el sistema,
08:01
according to very well-defined rules,
201
481260
2000
según unas reglas bien definidas,
08:03
less energy per capita.
202
483260
3000
menor será la energía por unidad.
08:06
Now any physiological variable you can think of,
203
486260
3000
Para cada variable fisiológica imaginable,
08:09
any life history event you can think of,
204
489260
2000
cualquier evento en la vida que se pueda pensar,
08:11
if you plot it this way, looks like this.
205
491260
3000
si se hace una gráfica de esta forma, se va a ver así.
08:14
There is an extraordinary regularity.
206
494260
2000
Una regularidad extraordinaria.
08:16
So you tell me the size of a mammal,
207
496260
2000
Si alguien me dice el tamaño de un mamífero,
08:18
I can tell you at the 90 percent level everything about it
208
498260
3000
le puedo decir, con un 90 % de precisión, todo sobre él
08:21
in terms of its physiology, life history, etc.
209
501260
4000
en términos de su fisiología, la historia de su vida, etc.
08:25
And the reason for this is because of networks.
210
505260
3000
La razón de esto son las redes.
08:28
All of life is controlled by networks --
211
508260
3000
Todo en la vida está controlado por redes;
08:31
from the intracellular through the multicellular
212
511260
2000
desde las intercelulares a las multicelulares,
08:33
through the ecosystem level.
213
513260
2000
hasta el nivel de ecosistemas.
08:35
And you're very familiar with these networks.
214
515260
3000
Ustedes conocen bien esas redes.
08:39
That's a little thing that lives inside an elephant.
215
519260
3000
Esto es algo muy pequeño que habita dentro de un elefante.
08:42
And here's the summary of what I'm saying.
216
522260
3000
Y aquí está el resumen de lo que estoy diciendo.
08:45
If you take those networks,
217
525260
2000
Si tomo esas redes,
08:47
this idea of networks,
218
527260
2000
el concepto de las redes,
08:49
and you apply universal principles,
219
529260
2000
y les aplico unos principios
08:51
mathematizable, universal principles,
220
531260
2000
cuantificables y universales,
08:53
all of these scalings
221
533260
2000
estos cambios de escala
08:55
and all of these constraints follow,
222
535260
3000
y estas restricciones se cumplen,
08:58
including the description of the forest,
223
538260
2000
incluyendo la descripción de un bosque,
09:00
the description of your circulatory system,
224
540260
2000
la del sistema circulatorio
09:02
the description within cells.
225
542260
2000
o la del interior de la célula.
09:04
One of the things I did not stress in that introduction
226
544260
3000
Una de las cosas que no recalqué en la introducción
09:07
was that, systematically, the pace of life
227
547260
3000
es que, sistemáticamente, el ritmo de la vida
09:10
decreases as you get bigger.
228
550260
2000
disminuye a medida que uno crece.
09:12
Heart rates are slower; you live longer;
229
552260
3000
Los latidos del corazón se vuelven más lentos cuando se vive más tiempo,
09:15
diffusion of oxygen and resources
230
555260
2000
la difusión del oxígeno y los recursos
09:17
across membranes is slower, etc.
231
557260
2000
que pasan por las membranas se vuelven más lentos, etc.
09:19
The question is: Is any of this true
232
559260
2000
La pregunta es: ¿será esto cierto
09:21
for cities and companies?
233
561260
3000
para las ciudades y para las empresas?
09:24
So is London a scaled up Birmingham,
234
564260
3000
¿Será que Londres es como Birmingham ampliada?
09:27
which is a scaled up Brighton, etc., etc.?
235
567260
3000
¿Y que ésta es una ampliación de Brighton, etc.?
09:30
Is New York a scaled up San Francisco,
236
570260
2000
¿Será que Nueva York es una ampliación de San Francisco?
09:32
which is a scaled up Santa Fe?
237
572260
2000
¿Y que ésta lo es de Santa Fe?
09:34
Don't know. We will discuss that.
238
574260
2000
No lo sé. Vamos a analizarlo luego.
09:36
But they are networks,
239
576260
2000
Pero existen las redes.
09:38
and the most important network of cities
240
578260
2000
Y lo más importante en la red de una ciudad,
09:40
is you.
241
580260
2000
es la gente.
09:42
Cities are just a physical manifestation
242
582260
3000
Las ciudades son simplemente manifestaciones físicas
09:45
of your interactions,
243
585260
2000
de sus interacciones
09:47
our interactions,
244
587260
2000
y las nuestras;
09:49
and the clustering and grouping of individuals.
245
589260
2000
las acumulaciones y agrupaciones de personas.
09:51
Here's just a symbolic picture of that.
246
591260
3000
Esta es una gráfica simbólica.
09:54
And here's scaling of cities.
247
594260
2000
Aquí aparecen ciudades a diferentes escalas.
09:56
This shows that in this very simple example,
248
596260
3000
Se nota en este simple ejemplo,
09:59
which happens to be a mundane example
249
599260
2000
se trata de un caso trivial;
10:01
of number of petrol stations
250
601260
2000
el número de estaciones de servicio
10:03
as a function of size --
251
603260
2000
en función del tamaño,
10:05
plotted in the same way as the biology --
252
605260
2000
en una gráfica similar a la de la biología.
10:07
you see exactly the same kind of thing.
253
607260
2000
Se ve exactamente lo mismo.
10:09
There is a scaling.
254
609260
2000
Hay un efecto de escala.
10:11
That is that the number of petrol stations in the city
255
611260
4000
O sea que el número de estaciones de servicio
10:15
is now given to you
256
615260
2000
se puede obtener
10:17
when you tell me its size.
257
617260
2000
a partir del tamaño.
10:19
The slope of that is less than linear.
258
619260
3000
La pendiente es menos que lineal.
10:22
There is an economy of scale.
259
622260
2000
Hay una economía de escala.
10:24
Less petrol stations per capita the bigger you are -- not surprising.
260
624260
3000
Menos estaciones de servicio per cápita, para mayor tamaño. Nada sorprendente.
10:27
But here's what's surprising.
261
627260
2000
Pero ahora viene lo que sí es sorprendente.
10:29
It scales in the same way everywhere.
262
629260
2000
El cambio de escala es igual en todas partes.
10:31
This is just European countries,
263
631260
2000
Esto es para los países europeos,
10:33
but you do it in Japan or China or Colombia,
264
633260
3000
pero en Japón, China o Colombia,
10:36
always the same
265
636260
2000
da siempre igual,
10:38
with the same kind of economy of scale
266
638260
2000
con el mismo tipo de economía de escala,
10:40
to the same degree.
267
640260
2000
de igual grado.
10:42
And any infrastructure you look at --
268
642260
3000
Todo tipo de infraestructura que estudiamos,
10:45
whether it's the length of roads, length of electrical lines --
269
645260
3000
sea la longitud de las carreteras, la de las líneas eléctricas,
10:48
anything you look at
270
648260
2000
cualquier cosa que uno mire,
10:50
has the same economy of scale scaling in the same way.
271
650260
3000
tiene la misma economía de escala, siempre igual.
10:53
It's an integrated system
272
653260
2000
Es un sistema integrado
10:55
that has evolved despite all the planning and so on.
273
655260
3000
que ha evolucionado, a pesar de todo el planeamiento.
10:58
But even more surprising
274
658260
2000
Pero algo aún más sorprendente
11:00
is if you look at socio-economic quantities,
275
660260
2000
aparece cuando se estudian parámetros socioeconómicos,
11:02
quantities that have no analog in biology,
276
662260
3000
datos que no tienen ninguna analogía en biología,
11:05
that have evolved when we started forming communities
277
665260
3000
que han evolucionado desde que se empezaron a formar comunidades
11:08
eight to 10,000 years ago.
278
668260
2000
8 000 a 10 000 años atrás.
11:10
The top one is wages as a function of size
279
670260
2000
El primero es el de sueldos en función del tamaño,
11:12
plotted in the same way.
280
672260
2000
en la misma gráfica.
11:14
And the bottom one is you lot --
281
674260
2000
Y el último es el de todos Uds.,
11:16
super-creatives plotted in the same way.
282
676260
3000
personas supercreativas.
11:19
And what you see
283
679260
2000
Lo que se nota
11:21
is a scaling phenomenon.
284
681260
2000
es un fenómeno de escala.
11:23
But most important in this,
285
683260
2000
Lo más importante aquí es
11:25
the exponent, the analog to that three-quarters
286
685260
2000
que el exponente análogo a los 3/4
11:27
for the metabolic rate,
287
687260
2000
para la tasa metabólica,
11:29
is bigger than one -- it's about 1.15 to 1.2.
288
689260
2000
es mayor que uno; aproximadamente de 1.15 a 1.2.
11:31
Here it is,
289
691260
2000
Aquí está
11:33
which says that the bigger you are
290
693260
3000
y dice que cuanto mayor se es,
11:36
the more you have per capita, unlike biology --
291
696260
3000
se tiene más per cápita, a diferencia de la biología,
11:39
higher wages, more super-creative people per capita as you get bigger,
292
699260
4000
mayores son los salarios, más gente supercreativa habrá,
11:43
more patents per capita, more crime per capita.
293
703260
3000
más patentes per cápita, mayor criminalidad.
11:46
And we've looked at everything:
294
706260
2000
Hemos examinado todo:
11:48
more AIDS cases, flu, etc.
295
708260
3000
casos de sida, gripe, etc.
11:51
And here, they're all plotted together.
296
711260
2000
Y aquí están todos reunidos en una sola gráfica.
11:53
Just to show you what we plotted,
297
713260
2000
Hemos incluido aquí
11:55
here is income, GDP --
298
715260
3000
el ingreso, el PIB,
11:58
GDP of the city --
299
718260
2000
el PIB de la ciudad,
12:00
crime and patents all on one graph.
300
720260
2000
la criminalidad, las patentes, todo en una gráfica.
12:02
And you can see, they all follow the same line.
301
722260
2000
Y como se ve, todos caen en la misma recta.
12:04
And here's the statement.
302
724260
2000
Esta es la declaración.
12:06
If you double the size of a city from 100,000 to 200,000,
303
726260
3000
Al duplicar el tamaño de la ciudad, de 100 000 a 200 000,
12:09
from a million to two million, 10 to 20 million,
304
729260
2000
de un millón a dos millones, de 10 millones a 20 millones,
12:11
it doesn't matter,
305
731260
2000
no importa,
12:13
then systematically
306
733260
2000
sistemáticamente
12:15
you get a 15 percent increase
307
735260
2000
se obtiene un 15 % de aumento
12:17
in wages, wealth, number of AIDS cases,
308
737260
2000
en salarios, riqueza, número de casos de sida,
12:19
number of police,
309
739260
2000
número de policías,
12:21
anything you can think of.
310
741260
2000
lo que uno se imagine.
12:23
It goes up by 15 percent,
311
743260
2000
Sube en un 15 %.
12:25
and you have a 15 percent savings
312
745260
3000
Se tiene un 15 % de ahorro
12:28
on the infrastructure.
313
748260
3000
en infraestructura.
12:31
This, no doubt, is the reason
314
751260
3000
Sin duda esta es la razón
12:34
why a million people a week are gathering in cities.
315
754260
3000
por la que cada semana las ciudades se acrecientan en un millón de personas,
12:37
Because they think that all those wonderful things --
316
757260
3000
Todas esas maravillas…
12:40
like creative people, wealth, income --
317
760260
2000
la gente creativa, la riqueza, el ingreso,
12:42
is what attracts them,
318
762260
2000
resultan atractivas
12:44
forgetting about the ugly and the bad.
319
764260
2000
y hacen olvidar lo malo y lo feo.
12:46
What is the reason for this?
320
766260
2000
¿Y cuál es la razón?
12:48
Well I don't have time to tell you about all the mathematics,
321
768260
3000
No tengo tiempo para hablar en términos matemáticos,
12:51
but underlying this is the social networks,
322
771260
3000
pero bajo todo esto están las redes sociales,
12:54
because this is a universal phenomenon.
323
774260
3000
que son un fenómeno universal.
12:57
This 15 percent rule
324
777260
3000
Esta regla del 15 %
13:00
is true
325
780260
2000
es válida
13:02
no matter where you are on the planet --
326
782260
2000
sin importar en qué parte del planeta estemos;
13:04
Japan, Chile,
327
784260
2000
Japón, Chile,
13:06
Portugal, Scotland, doesn't matter.
328
786260
3000
Portugal, Escocia, no importa.
13:09
Always, all the data shows it's the same,
329
789260
3000
Siempre, todos los datos muestran lo mismo,
13:12
despite the fact that these cities have evolved independently.
330
792260
3000
a pesar de la evolución independiente de esas ciudades.
13:15
Something universal is going on.
331
795260
2000
Algo universal sucede.
13:17
The universality, to repeat, is us --
332
797260
3000
Lo que es universal, somos nosotros, lo repito,
13:20
that we are the city.
333
800260
2000
nosotros somos la ciudad.
13:22
And it is our interactions and the clustering of those interactions.
334
802260
3000
Son nuestras interacciones y los agrupamientos de esas interacciones.
13:25
So there it is, I've said it again.
335
805260
2000
Aquí está, una vez más.
13:27
So if it is those networks and their mathematical structure,
336
807260
3000
Son todas esas redes y su estructura matemática.
13:30
unlike biology, which had sublinear scaling,
337
810260
3000
Por una parte la biología con su escala sublineal,
13:33
economies of scale,
338
813260
2000
su economía de escala,
13:35
you had the slowing of the pace of life
339
815260
2000
y el menor ritmo en el paso de la vida
13:37
as you get bigger.
340
817260
2000
a medida que crecemos.
13:39
If it's social networks with super-linear scaling --
341
819260
2000
Por otra parte, las redes sociales con su escala superlineal;
13:41
more per capita --
342
821260
2000
más per cápita;
13:43
then the theory says
343
823260
2000
la teoría dice
13:45
that you increase the pace of life.
344
825260
2000
que se incrementa el ritmo vital.
13:47
The bigger you are, life gets faster.
345
827260
2000
Con el crecimiento, la vida va más rápido.
13:49
On the left is the heart rate showing biology.
346
829260
2000
A la izquierda se muestra el ritmo cardíaco.
13:51
On the right is the speed of walking
347
831260
2000
Y a la derecha, la velocidad al caminar
13:53
in a bunch of European cities,
348
833260
2000
en algunas ciudades europeas,
13:55
showing that increase.
349
835260
2000
y se ve el aumento.
13:57
Lastly, I want to talk about growth.
350
837260
3000
Por último, quiero hablar del crecimiento.
14:00
This is what we had in biology, just to repeat.
351
840260
3000
Repito; esto es lo que se ve en biología.
14:03
Economies of scale
352
843260
3000
Las economías de escala
14:06
gave rise to this sigmoidal behavior.
353
846260
3000
generan este comportamiento sigmoideo.
14:09
You grow fast and then stop --
354
849260
3000
Crecemos rápidamente y luego nos detenemos;
14:12
part of our resilience.
355
852260
2000
es parte de nuestra resiliencia.
14:14
That would be bad for economies and cities.
356
854260
3000
Eso sería malo para la economía y para las ciudades.
14:17
And indeed, one of the wonderful things about the theory
357
857260
2000
Pero uno de los mejores aspectos de esta teoría
14:19
is that if you have super-linear scaling
358
859260
3000
es que si uno tiene una escala superlineal
14:22
from wealth creation and innovation,
359
862260
2000
para la creación de riqueza y para la innovación,
14:24
then indeed you get, from the same theory,
360
864260
3000
entonces se obtiene, por la misma teoría,
14:27
a beautiful rising exponential curve -- lovely.
361
867260
2000
una hermosa curva exponencial ascendente, encantadora.
14:29
And in fact, if you compare it to data,
362
869260
2000
Y si se compara con los datos,
14:31
it fits very well
363
871260
2000
se ajusta muy bien
14:33
with the development of cities and economies.
364
873260
2000
con el desarrollo de las ciudades y la economía.
14:35
But it has a terrible catch,
365
875260
2000
Pero hay un problema,
14:37
and the catch
366
877260
2000
y es que
14:39
is that this system is destined to collapse.
367
879260
3000
el sistema está destinado a colapsar.
14:42
And it's destined to collapse for many reasons --
368
882260
2000
Y se debe a muchas razones;
14:44
kind of Malthusian reasons -- that you run out of resources.
369
884260
3000
razones de tipo Malthus; o sea, que se agotan los recursos.
14:47
And how do you avoid that? Well we've done it before.
370
887260
3000
¿Y cómo se puede evitar? Bueno, se ha hecho en el pasado.
14:50
What we do is,
371
890260
2000
Lo que se ha hecho es
14:52
as we grow and we approach the collapse,
372
892260
3000
que a medida que crecemos y nos acercamos al colapso,
14:55
a major innovation takes place
373
895260
3000
surge una innovación importante
14:58
and we start over again,
374
898260
2000
y volvemos a empezar.
15:00
and we start over again as we approach the next one, and so on.
375
900260
3000
Y al acercarnos a la siguiente, volvemos a empezar, y así sucesivamente.
15:03
So there's this continuous cycle of innovation
376
903260
2000
Esta serie continua de innovaciones
15:05
that is necessary
377
905260
2000
es necesaria
15:07
in order to sustain growth and avoid collapse.
378
907260
3000
a fin de sostener el crecimiento y evitar el colapso.
15:10
The catch, however, to this
379
910260
2000
Sin embargo, el problema es que
15:12
is that you have to innovate
380
912260
2000
es necesario innovar
15:14
faster and faster and faster.
381
914260
3000
más rápido, cada vez más rápido.
15:17
So the image
382
917260
2000
Usando una imagen,
15:19
is that we're not only on a treadmill that's going faster,
383
919260
3000
no solo estamos en una máquina trotadora que se acelera,
15:22
but we have to change the treadmill faster and faster.
384
922260
3000
sino que tenemos que cambiarla, con más y más frecuencia.
15:25
We have to accelerate on a continuous basis.
385
925260
3000
Tenemos que acelerar continuamente.
15:28
And the question is: Can we, as socio-economic beings,
386
928260
3000
La gran pregunta es: ¿Será posible, como seres socioeconómicos,
15:31
avoid a heart attack?
387
931260
3000
evitar el ataque al corazón?
15:34
So lastly, I'm going to finish up in this last minute or two
388
934260
3000
Para terminar, en este par de minutos que quedan,
15:37
asking about companies.
389
937260
2000
pregunto sobre las empresas.
15:39
See companies, they scale.
390
939260
2000
Las empresas se ajustan a escala.
15:41
The top one, in fact, is Walmart on the right.
391
941260
2000
Esta empresa, bien conocida, es Walmart.
15:43
It's the same plot.
392
943260
2000
La misma gráfica
15:45
This happens to be income and assets
393
945260
2000
muestra ingresos y activos
15:47
versus the size of the company as denoted by its number of employees.
394
947260
2000
en función del tamaño de la compañía, por el número de empleados.
15:49
We could use sales, anything you like.
395
949260
3000
Podría usarse volumen de ventas, o lo que quiera.
15:52
There it is: after some little fluctuations at the beginning,
396
952260
3000
Ahí está; luego de unas pequeñas fluctuaciones al principio,
15:55
when companies are innovating,
397
955260
2000
cuando las empresas hacen innovaciones,
15:57
they scale beautifully.
398
957260
2000
siguen después la escala de manera estupenda.
15:59
And we've looked at 23,000 companies
399
959260
3000
Hemos estudiado 23 000 compañías
16:02
in the United States, may I say.
400
962260
2000
en los Estados Unidos, si puedo decirlo.
16:04
And I'm only showing you a little bit of this.
401
964260
3000
Y solo estoy mostrando una pequeña parte.
16:07
What is astonishing about companies
402
967260
2000
Lo sorprendente de esto
16:09
is that they scale sublinearly
403
969260
3000
es que siguen la escala sublineal,
16:12
like biology,
404
972260
2000
como en biología,
16:14
indicating that they're dominated,
405
974260
2000
lo cual indica que están regidas,
16:16
not by super-linear
406
976260
2000
no por lo superlineal,
16:18
innovation and ideas;
407
978260
3000
innovación e ideas;
16:21
they become dominated
408
981260
2000
sino que están dominadas
16:23
by economies of scale.
409
983260
2000
por economías de escala.
16:25
In that interpretation,
410
985260
2000
En esta interpretación,
16:27
by bureaucracy and administration,
411
987260
2000
por burocracia y administración,
16:29
and they do it beautifully, may I say.
412
989260
2000
funcionan de manera estupenda.
16:31
So if you tell me the size of some company, some small company,
413
991260
3000
De modo que si me dicen el tamaño de una compañía pequeña,
16:34
I could have predicted the size of Walmart.
414
994260
3000
podría haber predicho el tamaño de Walmart.
16:37
If it has this sublinear scaling,
415
997260
2000
Si se tiene esta escala sublineal,
16:39
the theory says
416
999260
2000
según la teoría,
16:41
we should have sigmoidal growth.
417
1001260
3000
tendríamos crecimiento sigmoideo.
16:44
There's Walmart. Doesn't look very sigmoidal.
418
1004260
2000
Ahí está Walmart. No parece muy sigmoidea,
16:46
That's what we like, hockey sticks.
419
1006260
3000
como nos gusta, como un palo de hockey.
16:49
But you notice, I've cheated,
420
1009260
2000
Pero habrán notado que hice trampa,
16:51
because I've only gone up to '94.
421
1011260
2000
pues solo fui hasta el 94.
16:53
Let's go up to 2008.
422
1013260
2000
Vayamos hasta el 2008.
16:55
That red line is from the theory.
423
1015260
3000
La línea roja sigue la teoría.
16:58
So if I'd have done this in 1994,
424
1018260
2000
Si lo hubiera hecho así en 1994,
17:00
I could have predicted what Walmart would be now.
425
1020260
3000
habría podido predecir cómo estaría Walmart ahora.
17:03
And then this is repeated
426
1023260
2000
Y esto se repite
17:05
across the entire spectrum of companies.
427
1025260
2000
en todas las empresas del sector.
17:07
There they are. That's 23,000 companies.
428
1027260
3000
Ahí están. Las 23 000 compañías.
17:10
They all start looking like hockey sticks,
429
1030260
2000
Al principio todas parecen palos de hockey,
17:12
they all bend over,
430
1032260
2000
todas se pliegan,
17:14
and they all die like you and me.
431
1034260
2000
y todas mueren, como ustedes y como yo.
17:16
Thank you.
432
1036260
2000
Gracias.
17:18
(Applause)
433
1038260
9000
(Aplausos)
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