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

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TED


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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)
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