How we're building the world's largest family tree | Yaniv Erlich

41,746 views ・ 2019-10-18

TED


Haga doble clic en los subtítulos en inglés para reproducir el vídeo.

Traductor: Lucía Rodríguez Revisor: Sebastian Betti
00:12
People use the internet for various reasons.
0
12817
3452
La gente usa Internet por varios motivos.
00:17
It turns out that one of the most popular categories of website
1
17765
3804
Resulta que una de las categorías más populares de páginas web
00:21
is something that people typically consume in private.
2
21593
2872
es algo que la gente consume normalmente en privado.
00:25
It involves curiosity,
3
25639
2510
Tiene que ver con la curiosidad,
00:28
non-insignificant levels of self-indulgence
4
28173
3796
con niveles significativos de autocomplacencia
00:31
and is centered around recording the reproductive activities
5
31993
3260
que giran en torno a las actividades reproductivas
00:35
of other people.
6
35277
1309
de otras personas.
00:36
(Laughter)
7
36610
1032
(Risas)
00:37
Of course, I'm talking about genealogy --
8
37666
2250
Obviamente estoy hablando de la genealogía...
00:39
(Laughter)
9
39940
1214
(Risas)
00:41
the study of family history.
10
41178
1702
el estudio de la historia familiar.
00:43
When it comes to detailing family history,
11
43353
2037
Cuando se trata de detallar la historia familiar
00:45
in every family, we have this person that is obsessed with genealogy.
12
45414
3943
en todas las familias hay una persona obsesionada con la genealogía.
00:49
Let's call him Uncle Bernie.
13
49381
1713
Llamémosle tío Bernie.
00:51
Uncle Bernie is exactly the last person you want to sit next to
14
51118
3782
El tío Bernie es justo la última persona a cuyo lado te quieres sentar
00:54
in Thanksgiving dinner,
15
54924
1599
en la cena de Acción de Gracias,
00:56
because he will bore you to death with peculiar details
16
56547
2814
porque te aburrirá soberanamente con detalles concretos
00:59
about some ancient relatives.
17
59385
1966
sobre parientes antiguos.
01:02
But as you know,
18
62462
1262
Pero como ya saben,
01:03
there is a scientific side for everything,
19
63748
2872
todo tiene un lado científico,
01:06
and we found that Uncle Bernie's stories
20
66644
2978
y hemos descubierto que las historias del tío Bernie
01:09
have immense potential for biomedical research.
21
69646
3168
tienen un potencial inmenso para la investigación biomédica.
01:13
We let Uncle Bernie and his fellow genealogists
22
73306
2714
Dejamos que el tío Bernie y sus amigos genealogistas
01:16
document their family trees through a genealogy website called geni.com.
23
76044
4668
documenten sus árboles genealógicos a través de una web llamada geni.com.
01:21
When users upload their trees to the website,
24
81198
2128
Cuando los usuarios suben sus árboles a la web
01:23
it scans their relatives,
25
83350
1690
este escanea a sus familiares
y si encuentra coincidencias con árboles existentes
01:25
and if it finds matches to existing trees,
26
85064
2075
01:27
it merges the existing and the new tree together.
27
87163
3610
combina el árbol existente con el nuevo.
01:31
The result is that large family trees are created,
28
91768
2950
El resultado es que se crean árboles genealógicos enormes,
01:34
beyond the individual level of each genealogist.
29
94742
3479
más allá del nivel individual de cada genealogista.
01:38
Now, by repeating this process with millions of people
30
98808
4129
Al repetir este proceso con millones de personas
01:42
all over the world,
31
102961
1817
de todo el mundo,
01:44
we can crowdsource the construction of a family tree of all humankind.
32
104802
5532
podemos colaborar para crear un árbol genealógico de toda la humanidad.
01:51
Using this website,
33
111292
1584
Al usar esta página,
01:52
we were able to connect 125 million people
34
112900
4813
pudimos conectar a 125 millones de personas
01:57
into a single family tree.
35
117737
2521
en un solo árbol genealógico.
02:00
I cannot draw the tree on the screens over here
36
120967
2788
No puedo dibujar el árbol en estas pantallas
02:03
because they have less pixels
37
123779
2165
porque tienen menos píxeles
02:05
than the number of people in this tree.
38
125968
2513
que el número de personas en el árbol.
02:08
But here is an example of a subset of 6,000 individuals.
39
128505
5010
Pero aquí tengo un ejemplo de un subconjunto de 6000 individuos.
02:14
Each green node is a person.
40
134159
2362
Cada nodo verde es una persona.
02:17
The red nodes represent marriages,
41
137060
2849
Los nodos rojos representan matrimonios,
02:19
and the connections represent parenthood.
42
139933
2258
y las conexiones representan paternidad.
02:22
In the middle of this tree, you see the ancestors.
43
142557
2372
En el medio del árbol pueden ver los ancestros.
02:24
And as we go to the periphery, you see the descendants.
44
144953
2604
A medida que vamos hacia la periferia verán los descendientes.
02:27
This tree has seven generations, approximately.
45
147581
3102
Este árbol tiene, aproximadamente, siete generaciones.
02:31
Now, this is what happens when we increase the number of individuals
46
151692
3234
Esto es lo que pasa cuando aumentamos el número de individuos
02:34
to 70,000 people --
47
154950
1828
hasta 70 000 personas...
02:36
still a tiny subset of all the data that we have.
48
156802
4330
sigue siendo una pequeña parte de los datos que tenemos.
02:41
Despite that, you can already see the formation of gigantic family trees
49
161629
4813
Aún así, pueden ver que se forman árboles genealógicos enormes
02:46
with many very distant relatives.
50
166466
2655
con muchos parientes lejanos.
02:49
Thanks to the hard work of our genealogists,
51
169610
3134
Gracias al arduo trabajo de nuestros genealogistas,
02:52
we can go back in time hundreds of years ago.
52
172768
3103
podemos retroceder en el tiempo hasta cientos de años.
02:56
For example, here is Alexander Hamilton,
53
176418
3441
Por ejemplo, aquí tenemos a Alexander Hamilton,
02:59
who was born in 1755.
54
179883
2475
que nació en 1755.
03:02
Alexander was the first US Secretary of the Treasury,
55
182872
3764
Alexander fue el primer Secretario del Tesoro de EE.UU.
03:06
but mostly known today due to a popular Broadway musical.
56
186660
3831
pero hoy es conocido sobre todo por un musical popular de Broadway.
03:11
We found that Alexander has deeper connections in the showbiz industry.
57
191137
4922
Descubrimos que Alexander tiene buenas conexiones en el mundo del espectáculo.
03:16
In fact, he's a blood relative of ...
58
196083
2111
De hecho, es pariente de sangre de...
03:18
Kevin Bacon!
59
198781
1220
¡Kevin Bacon!
03:20
(Laughter)
60
200025
2032
(Risas)
03:22
Both of them are descendants of a lady from Scotland
61
202081
2606
Ambos son descendientes de una señora de Escocia
03:24
who lived in the 13th century.
62
204711
2314
que vivió en el siglo XIII.
03:27
So you can say that Alexander Hamilton
63
207049
3102
Así que se podría decir que Alexander Hamilton
tiene 35 grados de separación con Kevin Bacon.
03:30
is 35 degrees of Kevin Bacon genealogy.
64
210175
3188
03:33
(Laughter)
65
213387
1441
(Risas)
03:34
And our tree has millions of stories like that.
66
214852
3230
Y nuestro árbol tiene millones de historias como esa.
03:40
We invested significant efforts to validate the quality of our data.
67
220113
4890
Hemos puesto mucho esfuerzo en validar la calidad de nuestros datos.
03:45
Using DNA, we found that .3 percent of the mother-child connections in our data
68
225027
5391
Con el ADN descubrimos que 0,3 % de las conexiones madre-hijo de nuestros datos
03:50
are wrong,
69
230442
1250
son erróneas,
03:51
which could match the adoption rate in the US pre-Second World War.
70
231716
3591
lo que coincide con las tasas de adopción en EE.UU. antes de la II Guerra Mundial.
03:56
For the father's side,
71
236847
1785
Por el lado paterno,
03:58
the news is not as good:
72
238656
1961
las noticias no son tan buenas:
04:02
1.9 percent of the father-child connections in our data are wrong.
73
242149
5600
1,9 % de las conexiones padre-hijo de nuestros datos son erróneos.
04:07
And I see some people smirk over here.
74
247773
2363
Veo que algunos se ríen.
04:10
It is what you think --
75
250160
1717
Es lo que piensan...
04:11
there are many milkmen out there.
76
251901
1789
hay muchos lecheros por ahí.
04:13
(Laughter)
77
253714
1064
(Risas)
04:14
However, this 1.9 percent error rate in patrilineal connections
78
254802
3989
Sin embargo, esta tasa de error del 1,9 % en las conexiones patrilineales
04:18
is not unique to our data.
79
258815
1769
no son únicas de nuestros datos.
04:20
Previous studies found a similar error rate
80
260608
3069
Estudios anteriores descubrieron una tasa de error similar
04:23
using clinical-grade pedigrees.
81
263701
2021
al usar genealogía clínica.
04:26
So the quality of our data is good,
82
266254
2525
Así que la calidad de nuestros datos es buena
04:28
and that should not be a surprise.
83
268803
2133
y eso no debería sorprender.
04:30
Our genealogists have a profound, vested interest
84
270960
3776
Nuestros genealogistas tienen un profundo interés
04:34
in correctly documenting their family history.
85
274760
3668
en documentar correctamente su historia familiar.
04:40
We can leverage this data to learn quantitative information about humanity,
86
280594
4591
Podemos usar estos datos para aprender información cuantitativa de la humanidad,
04:45
for example, questions about demography.
87
285209
2596
por ejemplo, cuestiones sobre demografía.
04:47
Here is a look at all our profiles on the map of the world.
88
287829
3857
Echemos un vistazo a todos los perfiles del mapa del mundo.
04:52
Each pixel is a person that lived at some point.
89
292250
4481
Cada pixel es una persona que vivió en un momento dado.
04:56
And since we have so much data,
90
296755
1680
Y dado que tenemos tantos datos,
04:58
you can see the contours of many countries,
91
298459
2781
pueden ver el contorno de muchos países,
05:01
especially in the Western world.
92
301264
2099
sobre todo el mundo occidental.
05:03
In this clip, we stratified the map that I've showed you
93
303387
3548
En este clip estratificamos el mapa que les enseñamos
05:06
based on the year of births of individuals from 1400 to 1900,
94
306959
5072
basado en el año de nacimiento de los individuos entre 1400 y 1900,
05:12
and we compared it to known migration events.
95
312055
2766
y los comparamos con movimientos migratorios conocidos.
05:15
The clip is going to show you that the deepest lineages in our data
96
315482
3165
El clip les mostrará que las líneas más profundas de nuestros datos
05:18
go all the way back to the UK,
97
318671
1627
llegan hasta el Reino Unido,
05:20
where they had better record keeping,
98
320322
1808
donde conservaban mejor los datos,
05:22
and then they spread along the routes of Western colonialism.
99
322154
3282
y luego se extendían a lo largo de las rutas del colonialismo occidental.
05:25
Let's watch this.
100
325460
1322
Veámoslo.
05:27
(Music)
101
327143
1609
(Música)
05:28
[Year of birth: ]
102
328776
2341
[Año de nacimiento:]
05:31
[1492 - Columbus sails the ocean blue]
103
331705
1836
[1492 - Colón navega por el océano]
05:35
[1620 - Mayflower lands in Massachusetts]
104
335661
2000
[1620 - El Mayflower llega a Massachusetts]
05:38
[1652 - Dutch settle in South Africa]
105
338726
1775
[1652 - Los holandeses se asientan en Sudáfrica]
[1788 - Gran Bretaña empieza a transportar presos a Australia]
05:44
[1788 - Great Britain penal transportation to Australia starts]
106
344321
3186
05:47
[1836 - First migrants use Oregon Trail]
107
347531
1927
[1836 - Los primeros emigrantes usan la Senda de Oregón]
05:50
[all activity]
108
350149
3183
[Todo es actividad]
05:55
I love this movie.
109
355851
1543
Me encanta esta película.
05:57
Now, since these migration events are giving the context of families,
110
357418
5093
Ya que estos sucesos migratorios ponen en contexto a las familias,
06:02
we can ask questions such as:
111
362535
2183
podemos hacer preguntas tales como:
06:04
What is the typical distance between the birth locations
112
364742
3470
¿Cuál es la distancia típica entre los lugares de nacimiento
06:08
of husbands and wives?
113
368236
2812
de maridos y mujeres?
06:11
This distance plays a pivotal role in demography,
114
371072
3677
Esta distancia tiene un papel fundamental en la demografía
06:14
because the patterns in which people migrate to form families
115
374773
3681
porque los patrones en los que la gente emigra para formar familias
06:18
determine how genes spread in geographical areas.
116
378478
3713
determina cómo se expanden los genes en áreas geográficas.
06:22
We analyzed this distance using our data,
117
382706
2328
Analizamos la distancia usando nuestros datos,
06:25
and we found that in the old days,
118
385058
2290
y descubrimos que antiguamente
06:27
people had it easy.
119
387372
1230
la gente lo tenía fácil.
06:28
They just married someone in the village nearby.
120
388626
2594
Simplemente se casaban con gente del pueblo de al lado.
06:31
But the Industrial Revolution really complicated our love life.
121
391958
3705
Pero la Revolución Industrial complicó nuestra vida amorosa.
06:35
And today, with affordable flights and online social media,
122
395687
4560
Y hoy, con los vuelos asequibles y con las redes sociales,
06:40
people typically migrate more than 100 kilometers from their place of birth
123
400271
4828
la gente suele emigrar a más de 100 km de su lugar de nacimiento
06:45
to find their soul mate.
124
405123
1504
para encontrar a su alma gemela.
06:48
So now you might ask:
125
408524
1187
Puede que se pregunten:
06:49
OK, but who does the hard work of migrating from places to places
126
409735
4496
¿Quién hace el enorme trabajo de emigrar de un sitio a otro
06:54
to form families?
127
414255
1269
para formar familias?
06:55
Are these the males or the females?
128
415548
3727
¿Son los hombres o las mujeres?
06:59
We used our data to address this question,
129
419752
2155
Usamos nuestros datos para afrontar esta cuestión
07:01
and at least in the last 300 years,
130
421931
2594
y al menos en los últimos 300 años,
07:04
we found that the ladies do the hard work
131
424549
3883
descubrimos que las damas hacen el trabajo arduo
07:08
of migrating from places to places to form families.
132
428456
2996
de emigrar de unos lugares a otros para formar familias.
07:11
Now, these results are statistically significant,
133
431476
3101
Estos resultados son estadísticamente relevantes,
07:14
so you can take it as scientific fact that males are lazy.
134
434601
3471
así que pueden admitir como hecho científico que los varones son vagos.
07:18
(Laughter)
135
438096
3156
(Risas)
07:21
We can move from questions about demography
136
441276
2536
Podemos pasar de las preguntas sobre demografía
07:23
and ask questions about human health.
137
443836
2913
y hacer preguntas sobre salud humana.
07:26
For example, we can ask
138
446773
1487
Por ejemplo, podemos preguntar
07:28
to what extent genetic variations account for differences in life span
139
448284
4963
cómo las variaciones genéticas justifican las diferencias en la esperanza de vida
07:33
between individuals.
140
453271
1194
entre individuos.
07:34
Previous studies analyzed the correlation of longevity between twins
141
454988
4530
Estudios previos analizaron la correlación de la longevidad entre gemelos
07:39
to address this question.
142
459542
1442
para afrontar esta cuestión.
07:41
They estimated that the genetic variations account for
143
461411
2667
Estimaron que las variaciones genéticas justifican
07:44
about a quarter of the differences in life span between individuals.
144
464102
4040
alrededor de un cuarto de las diferencias en la esperanza de vida entre individuos.
07:48
But twins can be correlated due to so many reasons,
145
468688
2598
Pero los gemelos pueden correlacionarse por diversas razones,
07:51
including various environmental effects
146
471310
2304
incluyendo distintos efectos medioambientales
07:53
or a shared household.
147
473638
1622
o compartir casa.
07:56
Large family trees give us the opportunity to analyze both close relatives,
148
476411
3753
Los árboles genealógicos extensos nos permiten analizar parientes próximos,
08:00
such as twins,
149
480188
1207
como los gemelos,
08:01
all the way to distant relatives, even fourth cousins.
150
481419
2917
hasta los parientes lejanos, incluso primos cuartos.
08:04
This way we can build robust models
151
484749
2689
De esta manera podemos construir modelos robustos
08:07
that can tease apart the contribution of genetic variations
152
487462
3708
que pueden separar la contribución de variaciones genéticas
08:11
from environmental factors.
153
491194
1717
de los factores medioambientales.
08:13
We conducted this analysis using our data,
154
493379
2899
Llevamos a cabo este análisis usando nuestros datos,
08:16
and we found that genetic variations explain only 15 percent
155
496302
5791
y descubrimos que las variaciones genéticas solo explican solo el 15 %
08:22
of the differences in life span between individuals.
156
502117
2806
de las diferencias de esperanza de vida entre individuos.
08:26
That is five years, on average.
157
506760
2756
De media son cinco años.
08:30
So genes matter less than what we thought before to life span.
158
510316
4708
Así que los genes importan menos de lo que pensábamos.
08:35
And I find it great news,
159
515675
2136
Y me parece una noticia estupenda,
08:38
because it means that our actions can matter more.
160
518438
3293
porque significa que nuestras acciones pueden importar más.
08:42
Smoking, for example, determines 10 years of our life expectancy --
161
522533
4274
Fumar, por ejemplo, determina 10 años de nuestra esperanza de vida,
08:46
twice as much as what genetics determines.
162
526831
2646
el doble de lo que determina la genética.
Incluso podemos tener más descubrimientos sorprendentes
08:50
We can even have more surprising findings
163
530236
2289
08:52
as we move from family trees
164
532549
1492
si nos movemos de los árboles
08:54
and we let our genealogists document and crowdsource DNA information.
165
534065
4732
y dejamos que los genealogistas documenten y recopilen información sobre el ADN.
08:58
And the results can be amazing.
166
538821
2024
Y el resultado puede ser increíble.
09:01
It might be hard to imagine, but Uncle Bernie and his friends
167
541255
3915
Puede costar imaginarlo, pero el tío Bernie y sus amigos
09:05
can create DNA forensic capabilities
168
545194
2646
pueden crear competencias forenses de ADN
09:07
that even exceed what the FBI currently has.
169
547864
3559
que incluso superan a las que tiene actualmente el FBI.
09:12
When you place the DNA on a large family tree,
170
552862
2404
Al colocar el ADN en un árbol genealógico grande,
09:15
you effectively create a beacon
171
555290
2117
se crea un modelo efectivo
09:17
that illuminates the hundreds of distant relatives
172
557431
2634
que ilumina cientos de parientes lejanos
09:20
that are all connected to the person that originated the DNA.
173
560089
3490
conectados a la persona que originó el ADN.
09:24
By placing multiple beacons on a large family tree,
174
564505
2913
Al situar múltiples modelos en un árbol genealógico grande,
09:27
you can now triangulate the DNA of an unknown person,
175
567442
3720
se puede triangular el ADN de una persona desconocida,
09:31
the same way that the GPS system uses multiple satellites
176
571186
3938
igual que los sistemas de GPS usan múltiples satélites
09:35
to find a location.
177
575148
1324
para encontrar una ubicación.
09:37
The prime example of the power of this technique
178
577226
3624
Un gran ejemplo del poder de esta técnica
09:40
is capturing the Golden State Killer,
179
580874
2675
es la captura del asesino del Golden State,
09:44
one of the most notorious criminals in the history of the US.
180
584612
4528
uno de los criminales más famosos de la historia de EE.UU.
09:49
The FBI had been searching for this person for over 40 years.
181
589164
5892
El FBI llevaba 40 años buscando a esta persona.
09:55
They had his DNA,
182
595588
1835
Tenían su ADN,
09:57
but he never showed up in any police database.
183
597447
3350
pero nunca aparecía en las bases de datos policiales.
10:01
About a year ago, the FBI consulted a genetic genealogist,
184
601447
4712
Hace un año, el FBI consultó a una genealogista genética
10:06
and she suggested that they submit his DNA to a genealogy service
185
606183
3950
y esta sugirió que llevaran su ADN a un servicio de genealogía
10:10
that can locate distant relatives.
186
610157
2398
que puede localizar a parientes lejanos.
10:13
They did that,
187
613117
1156
Lo hicieron,
10:14
and they found a third cousin of the Golden State Killer.
188
614297
3692
y encontraron a un primo tercero del asesino de Golden State.
10:18
They built a large family tree,
189
618013
2344
Construyeron un árbol genealógico enorme,
10:20
scanned the different branches of that tree,
190
620381
2102
escanearon las diferentes ramas del árbol,
10:22
until they found a profile that exactly matched
191
622507
2565
hasta que encontraron un perfil que coincidía exactamente
10:25
what they knew about the Golden State Killer.
192
625096
2581
con lo que sabían del asesino de Golden State.
10:27
They obtained DNA from this person and found a perfect match
193
627701
3592
Consiguieron el ADN de esta persona y obtuvieron una coincidencia perfecta
10:31
to the DNA they had in hand.
194
631317
2025
con el ADN que tenían a mano.
10:33
They arrested him and brought him to justice
195
633366
2350
Lo arrestaron y lo llevaron ante la justicia
10:35
after all these years.
196
635740
1424
después de tantos años.
10:38
Since then, genetic genealogists have started working with
197
638172
3241
Desde entonces, los genealogistas genéticos han estado trabajando
10:41
local US law enforcement agencies
198
641437
2668
con las fuerzas del orden locales de EE.UU.
10:44
to use this technique in order to capture criminals.
199
644129
3362
para que usen esta técnica para detener criminales.
10:47
And only in the past six months,
200
647521
2681
Y solo en los últimos seis meses
10:50
they were able to solve over 20 cold cases with this technique.
201
650226
4296
pudieron cerrar con esta técnica 20 casos sin resolver.
10:56
Luckily, we have people like Uncle Bernie and his fellow genealogists
202
656203
4636
Afortunadamente, tenemos a gente como el tío Bernie y sus colegas genealogistas.
11:01
These are not amateurs with a self-serving hobby.
203
661045
2994
No son aficionados que tienen una afición egoísta.
11:04
These are citizen scientists with a deep passion to tell us who we are.
204
664602
6419
Son ciudadanos científicos con la gran pasión de decirnos quiénes somos.
11:11
And they know that the past can hold a key to the future.
205
671065
4458
Y saben que el pasado puede ser la clave del futuro.
11:16
Thank you very much.
206
676067
1183
Muchísimas gracias.
11:17
(Applause)
207
677314
3469
(Aplausos)
Acerca de este sitio web

Este sitio le presentará vídeos de YouTube útiles para aprender inglés. Verá lecciones de inglés impartidas por profesores de primera categoría de todo el mundo. Haz doble clic en los subtítulos en inglés que aparecen en cada página de vídeo para reproducir el vídeo desde allí. Los subtítulos se desplazan en sincronía con la reproducción del vídeo. Si tiene algún comentario o petición, póngase en contacto con nosotros mediante este formulario de contacto.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7