Deb Roy: The birth of a word

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TED


Fai dobre clic nos subtítulos en inglés a continuación para reproducir o vídeo.

Translator: Marcos Lomba Reviewer: Raquel Uzal
00:15
Imagine if you could record your life --
0
15260
4000
Imaxinade que puidésedes rexistrar as vosas vidas...
00:19
everything you said, everything you did,
1
19260
3000
todo o que dixestes, todo o que fixestes,
00:22
available in a perfect memory store at your fingertips,
2
22260
3000
ó alcance da man nunha mediateca perfecta
00:25
so you could go back
3
25260
2000
para poder volver
00:27
and find memorable moments and relive them,
4
27260
3000
á procura de momentos memorables e revivilos
00:30
or sift through traces of time
5
30260
3000
ou examinar marcas do tempo
00:33
and discover patterns in your own life
6
33260
2000
e descubrir patróns nas vosas propias vidas
00:35
that previously had gone undiscovered.
7
35260
3000
previamente inadvertidos.
00:38
Well that's exactly the journey
8
38260
2000
Pois esa é exactamente a viaxe
00:40
that my family began
9
40260
2000
que emprendeu a miña familia
00:42
five and a half years ago.
10
42260
2000
fai cinco anos e medio.
00:44
This is my wife and collaborator, Rupal.
11
44260
3000
Esta é Rupal, a miña muller e colaboradora.
00:47
And on this day, at this moment,
12
47260
2000
E neste día, neste momento,
00:49
we walked into the house with our first child,
13
49260
2000
entramos na casa co noso primeiro fillo,
00:51
our beautiful baby boy.
14
51260
2000
o noso fermoso bebé.
00:53
And we walked into a house
15
53260
3000
E entramos nunha casa
00:56
with a very special home video recording system.
16
56260
4000
cun sistema de gravación de vídeo moi especial.
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(Video) Man: Okay.
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67260
2000
(Vídeo) Home: Moi ben.
01:10
Deb Roy: This moment
18
70260
1000
Deb Roy: Este momento,
01:11
and thousands of other moments special for us
19
71260
3000
e milleiros doutros momentos especiais para nós,
01:14
were captured in our home
20
74260
2000
foron capturados na casa
01:16
because in every room in the house,
21
76260
2000
porque en tódalas habitacións da casa
01:18
if you looked up, you'd see a camera and a microphone,
22
78260
3000
se mirases arriba, verías unha cámara e un micrófono
01:21
and if you looked down,
23
81260
2000
e se mirases abaixo
01:23
you'd get this bird's-eye view of the room.
24
83260
2000
terías unha vista de paxaro da habitación.
01:25
Here's our living room,
25
85260
3000
Aquí está a nosa sala de estar,
01:28
the baby bedroom,
26
88260
3000
o dormitorio do meniño,
01:31
kitchen, dining room
27
91260
2000
a cociña, o comedor
01:33
and the rest of the house.
28
93260
2000
e o resto da casa.
01:35
And all of these fed into a disc array
29
95260
3000
E todo isto alimentaba un conxunto de discos
01:38
that was designed for a continuous capture.
30
98260
3000
deseñados para estar continuamente a capturar.
01:41
So here we are flying through a day in our home
31
101260
3000
Así que aquí estamos, a voar a través dun día na nosa casa,
01:44
as we move from sunlit morning
32
104260
3000
desde o sol da mañá,
01:47
through incandescent evening
33
107260
2000
pasando pola tarde incandescente,
01:49
and, finally, lights out for the day.
34
109260
3000
e, finalmente, as luces do día se apagan.
01:53
Over the course of three years,
35
113260
3000
Durante tres anos,
01:56
we recorded eight to 10 hours a day,
36
116260
2000
rexistramos de oito a dez horas ó día,
01:58
amassing roughly a quarter-million hours
37
118260
3000
acumulando un cuarto de millón de horas
02:01
of multi-track audio and video.
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121260
3000
de audio e vídeo multi-pista.
02:04
So you're looking at a piece of what is by far
39
124260
2000
Así que estades a ver un anaco de que é, de lonxe,
02:06
the largest home video collection ever made.
40
126260
2000
a maior colección de vídeo caseiro até o momento.
02:08
(Laughter)
41
128260
3000
(Risas)
02:11
And what this data represents
42
131260
2000
E o que estes datos representan
02:13
for our family at a personal level,
43
133260
4000
para a nosa familia a nivel persoal,
02:17
the impact has already been immense,
44
137260
2000
o impacto xa foi enorme,
02:19
and we're still learning its value.
45
139260
3000
e aínda estamos a apreciar o seu valor.
02:22
Countless moments
46
142260
2000
Innumerables momentos
02:24
of unsolicited natural moments, not posed moments,
47
144260
3000
de natureza espontánea, non preparados,
02:27
are captured there,
48
147260
2000
foron capturados,
02:29
and we're starting to learn how to discover them and find them.
49
149260
3000
e aínda estamos comezando a aprender como descubrirlos e atopalos.
02:32
But there's also a scientific reason that drove this project,
50
152260
3000
Pero hai tamén un motivo científico que impulsou este proxecto,
02:35
which was to use this natural longitudinal data
51
155260
4000
que foi o uso destes datos naturais lonxitudinais
02:39
to understand the process
52
159260
2000
para entende-lo proceso
02:41
of how a child learns language --
53
161260
2000
de como un neno aprende a lingua,
02:43
that child being my son.
54
163260
2000
sendo ese neno o meu fillo.
02:45
And so with many privacy provisions put in place
55
165260
4000
E con moitas provisións de privacidade
02:49
to protect everyone who was recorded in the data,
56
169260
3000
para protexer a todas as persoas rexistradas nos datos,
02:52
we made elements of the data available
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172260
3000
facilitamos elementos dos datos
02:55
to my trusted research team at MIT
58
175260
3000
ó meu equipo de investigación de confianza do MIT
02:58
so we could start teasing apart patterns
59
178260
3000
para poder comezar a identificar patróns
03:01
in this massive data set,
60
181260
3000
neste conxunto masivo de datos,
03:04
trying to understand the influence of social environments
61
184260
3000
intentando entender a influencia dos medios sociais
03:07
on language acquisition.
62
187260
2000
na adquisición da linguaxe.
03:09
So we're looking here
63
189260
2000
Así que estamos vendo
03:11
at one of the first things we started to do.
64
191260
2000
unha das primeiras cousas que comezamos a facer.
03:13
This is my wife and I cooking breakfast in the kitchen,
65
193260
4000
Estes somos a miña muller e máis eu preparando o almorzo na cociña.
03:17
and as we move through space and through time,
66
197260
3000
E mentres nos movemos no espazo en no tempo,
03:20
a very everyday pattern of life in the kitchen.
67
200260
3000
un patrón cotián da vida na cociña.
03:23
In order to convert
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203260
2000
Para converter
03:25
this opaque, 90,000 hours of video
69
205260
3000
estas 90.000 horas de vídeo opaco
03:28
into something that we could start to see,
70
208260
2000
en algo que puidésemos comezar a ver,
03:30
we use motion analysis to pull out,
71
210260
2000
usamos análise de movemento para extraer,
03:32
as we move through space and through time,
72
212260
2000
mentres nos movemos no espazo e no tempo,
03:34
what we call space-time worms.
73
214260
3000
o que chamamos vermes espazo-tempo.
03:37
And this has become part of our toolkit
74
217260
3000
E isto converteuse en parte das nosas ferramentas
03:40
for being able to look and see
75
220260
3000
para conseguir ver e mirar
03:43
where the activities are in the data,
76
223260
2000
onde é que están as actividades nos datos,
03:45
and with it, trace the pattern of, in particular,
77
225260
3000
e con isto, trazar o patrón, en particular,
03:48
where my son moved throughout the home,
78
228260
2000
de onde é que o meu fillo se move pola casa,
03:50
so that we could focus our transcription efforts,
79
230260
3000
para poder enfocar os nosos esforzos de transcrición,
03:53
all of the speech environment around my son --
80
233260
3000
no entorno da linguaxe arredor do meu fillo --
03:56
all of the words that he heard from myself, my wife, our nanny,
81
236260
3000
todas as palabras que ouviu de min, da miña muller, da nosa neneira,
03:59
and over time, the words he began to produce.
82
239260
3000
e co tempo, as palabras que comezou a producir.
04:02
So with that technology and that data
83
242260
3000
Así que con toda esa tecnoloxía e datos
04:05
and the ability to, with machine assistance,
84
245260
2000
e a posibilidade de, con asistencia técnica,
04:07
transcribe speech,
85
247260
2000
transcribir as palabras,
04:09
we've now transcribed
86
249260
2000
levamos transcritas
04:11
well over seven million words of our home transcripts.
87
251260
3000
máis de sete millóns de palabras das nosas transcricións caseiras.
04:14
And with that, let me take you now
88
254260
2000
E con iso, deixádeme levarvos agora
04:16
for a first tour into the data.
89
256260
3000
a dar unha primeira volta polos datos.
04:19
So you've all, I'm sure,
90
259260
2000
Seguramente, todos vós
04:21
seen time-lapse videos
91
261260
2000
vistes vídeos acelerados
04:23
where a flower will blossom as you accelerate time.
92
263260
3000
onde unha flor se abre de forma acelerada.
04:26
I'd like you to now experience
93
266260
2000
Gustaríame que agora experimentarades
04:28
the blossoming of a speech form.
94
268260
2000
o florecemento dunha forma de fala.
04:30
My son, soon after his first birthday,
95
270260
2000
O meu fillo, xusto despois do seu primeiro aniversario,
04:32
would say "gaga" to mean water.
96
272260
3000
dicía "gaga" no canto de auga (water).
04:35
And over the course of the next half-year,
97
275260
3000
E durante o seu seguinte medio ano,
04:38
he slowly learned to approximate
98
278260
2000
lentamente aprendeu a aproximarse
04:40
the proper adult form, "water."
99
280260
3000
á forma adulta correcta, "auga" ("water").
04:43
So we're going to cruise through half a year
100
283260
2000
Así que imos navegar por medio ano
04:45
in about 40 seconds.
101
285260
2000
nuns 40 segundos.
04:47
No video here,
102
287260
2000
Aquí sen vídeo,
04:49
so you can focus on the sound, the acoustics,
103
289260
3000
de forma que poidades enfocarvos no son, na acústica,
04:52
of a new kind of trajectory:
104
292260
2000
dun novo tipo de traxectoria:
04:54
gaga to water.
105
294260
2000
de gaga a auga (water).
04:56
(Audio) Baby: Gagagagagaga
106
296260
12000
(Audio) Bebé: Gagagagagaga
05:08
Gaga gaga gaga
107
308260
4000
Gaga gaga gaga
05:12
guga guga guga
108
312260
5000
guga guga guga
05:17
wada gaga gaga guga gaga
109
317260
5000
wada gaga gaga guga gaga
05:22
wader guga guga
110
322260
4000
wader guga guga
05:26
water water water
111
326260
3000
auga auga auga (water)
05:29
water water water
112
329260
6000
auga auga auga (water)
05:35
water water
113
335260
4000
auga auga (water)
05:39
water.
114
339260
2000
auga.
05:41
DR: He sure nailed it, didn't he.
115
341260
2000
DR: Cravouna, non é?
05:43
(Applause)
116
343260
7000
(Aplauso)
05:50
So he didn't just learn water.
117
350260
2000
Pero non só aprendeu auga.
05:52
Over the course of the 24 months,
118
352260
2000
Durante os 24 meses,
05:54
the first two years that we really focused on,
119
354260
3000
os primeiros dous anos, nos que realmente nos centramos,
05:57
this is a map of every word he learned in chronological order.
120
357260
4000
este é un mapa de cada palabra que aprendeu en orde cronolóxica.
06:01
And because we have full transcripts,
121
361260
3000
E como temos todas as transcricións,
06:04
we've identified each of the 503 words
122
364260
2000
identificamos cada unha das 503 palabras
06:06
that he learned to produce by his second birthday.
123
366260
2000
que aprendeu a producir até o seu segundo aniversario.
06:08
He was an early talker.
124
368260
2000
Comezou a falar cedo.
06:10
And so we started to analyze why.
125
370260
3000
E comezamos a analizar por que.
06:13
Why were certain words born before others?
126
373260
3000
Por que certas palabras naceron antes ca outras?
06:16
This is one of the first results
127
376260
2000
Este é un dous primeiros resultados
06:18
that came out of our study a little over a year ago
128
378260
2000
que saíron do estudo fai pouco máis dun ano
06:20
that really surprised us.
129
380260
2000
que realmente nos sorprendeu.
06:22
The way to interpret this apparently simple graph
130
382260
3000
A forma de interpretar este gráfico aparentemente simple
06:25
is, on the vertical is an indication
131
385260
2000
é ver na vertical unha indicación
06:27
of how complex caregiver utterances are
132
387260
3000
do complexos que son os enunciados do coidador
06:30
based on the length of utterances.
133
390260
2000
baseada na lonxitude dos enunciados.
06:32
And the [horizontal] axis is time.
134
392260
3000
E o eixo vertical é o tempo.
06:35
And all of the data,
135
395260
2000
E tódolos datos
06:37
we aligned based on the following idea:
136
397260
3000
foron aliñados baseándonos na seguinte idea:
06:40
Every time my son would learn a word,
137
400260
3000
Cada vez que o meu fillo aprendese unha palabra,
06:43
we would trace back and look at all of the language he heard
138
403260
3000
iriamos cara a atrás e veriamos toda a linguaxe que ouviu
06:46
that contained that word.
139
406260
2000
que contiña esa palabra.
06:48
And we would plot the relative length of the utterances.
140
408260
4000
E determinariamos a lonxitude relativa dos enunciados.
06:52
And what we found was this curious phenomena,
141
412260
3000
E o que encontramos foi este curioso fenómeno,
06:55
that caregiver speech would systematically dip to a minimum,
142
415260
3000
que o discurso do coidador iría sistematicamente reducíndose ó mínimo,
06:58
making language as simple as possible,
143
418260
3000
facendo a linguaxe tan simple como fose posible,
07:01
and then slowly ascend back up in complexity.
144
421260
3000
e lentamente ascende cara atrás en complexidade.
07:04
And the amazing thing was
145
424260
2000
E o sorprendente foi
07:06
that bounce, that dip,
146
426260
2000
que ese salto, esa redución,
07:08
lined up almost precisely
147
428260
2000
aliñábase de forma moi precisa
07:10
with when each word was born --
148
430260
2000
co tempo en que naceu cada palabra --
07:12
word after word, systematically.
149
432260
2000
palabra tras palabra, sistematicamente.
07:14
So it appears that all three primary caregivers --
150
434260
2000
Así que parece que os tres coidadores primarios --
07:16
myself, my wife and our nanny --
151
436260
3000
a miña muller, a nosa neneira e máis eu,
07:19
were systematically and, I would think, subconsciously
152
439260
3000
fomos sistematicamente e, penso eu, inconscientemente
07:22
restructuring our language
153
442260
2000
restruturando a nosa linguaxe
07:24
to meet him at the birth of a word
154
444260
3000
até coincidir con el no nacemento dunha palabra
07:27
and bring him gently into more complex language.
155
447260
4000
e introducilo pouco a pouco nunha linguaxe máis complexa.
07:31
And the implications of this -- there are many,
156
451260
2000
E as implicacións disto -- hai moitas,
07:33
but one I just want to point out,
157
453260
2000
pero hai unha que quero resaltar,
07:35
is that there must be amazing feedback loops.
158
455260
3000
é que parece que hai sorprendentes bucles de resposta.
07:38
Of course, my son is learning
159
458260
2000
Por suposto, o meu fillo está a aprender
07:40
from his linguistic environment,
160
460260
2000
do seu entorno lingüístico,
07:42
but the environment is learning from him.
161
462260
3000
pero o entorno está a aprender del.
07:45
That environment, people, are in these tight feedback loops
162
465260
3000
Esa xente do entorno, están nestes apertados bucles de resposta
07:48
and creating a kind of scaffolding
163
468260
2000
e crean unha especie de estada
07:50
that has not been noticed until now.
164
470260
3000
que non fora descuberta até agora.
07:54
But that's looking at the speech context.
165
474260
2000
Pero iso é mirando o contexto da linguaxe.
07:56
What about the visual context?
166
476260
2000
Que pasa co contexto visual?
07:58
We're not looking at --
167
478260
2000
O que estamos a ver agora --
08:00
think of this as a dollhouse cutaway of our house.
168
480260
2000
pensade nisto como se a nosa casa fose unha casa de bonecas.
08:02
We've taken those circular fish-eye lens cameras,
169
482260
3000
Collemos esas cámaras de lentes 'ollo de peixe' circulares
08:05
and we've done some optical correction,
170
485260
2000
e fixemos algunhas correccións ópticas
08:07
and then we can bring it into three-dimensional life.
171
487260
4000
para poder darlle unha vida tridimensional.
08:11
So welcome to my home.
172
491260
2000
Así que, benvidos á miña casa.
08:13
This is a moment,
173
493260
2000
Este é un momento,
08:15
one moment captured across multiple cameras.
174
495260
3000
un momento capturado por múltiples cámaras.
08:18
The reason we did this is to create the ultimate memory machine,
175
498260
3000
A razón pola que fixemos isto é crear a máquina de memoria definitiva,
08:21
where you can go back and interactively fly around
176
501260
3000
onde podes volver atrás interactivamente e dar voltas
08:24
and then breathe video-life into this system.
177
504260
3000
e entón darlle vida ó vídeo neste sistema.
08:27
What I'm going to do
178
507260
2000
O que vou facer
08:29
is give you an accelerated view of 30 minutes,
179
509260
3000
é darvos unha vista acelerada de 30 minutos,
08:32
again, of just life in the living room.
180
512260
2000
outra vez, só da vida na sala de estar.
08:34
That's me and my son on the floor.
181
514260
3000
Eses somos eu e o meu fillo no chan.
08:37
And there's video analytics
182
517260
2000
E a análise visual
08:39
that are tracking our movements.
183
519260
2000
que está a capturar os nosos movementos.
08:41
My son is leaving red ink. I am leaving green ink.
184
521260
3000
O meu fillo está a deixar tinta vermella, eu estou a deixar tinta verde.
08:44
We're now on the couch,
185
524260
2000
Agora estamos no sofá,
08:46
looking out through the window at cars passing by.
186
526260
3000
mirando pola fiestra como pasan os coches.
08:49
And finally, my son playing in a walking toy by himself.
187
529260
3000
E finalmente, o meu fillo xogando el só.
08:52
Now we freeze the action, 30 minutes,
188
532260
3000
Agora conxelamos a acción, 30 minutos,
08:55
we turn time into the vertical axis,
189
535260
2000
poñemos o tempo no eixo vertical,
08:57
and we open up for a view
190
537260
2000
e abrimos a vista
08:59
of these interaction traces we've just left behind.
191
539260
3000
destas marcas de interacción que fomos deixando atrás.
09:02
And we see these amazing structures --
192
542260
3000
E vemos estas sorprendentes estruturas --
09:05
these little knots of two colors of thread
193
545260
3000
estes pequenos nós de fío de dúas cores
09:08
we call "social hot spots."
194
548260
2000
chamámoslles puntos quentes sociais.
09:10
The spiral thread
195
550260
2000
Ó fío en espiral
09:12
we call a "solo hot spot."
196
552260
2000
chamámoslle punto quente individual.
09:14
And we think that these affect the way language is learned.
197
554260
3000
E cremos que afectan a como se aprende a linguaxe.
09:17
What we'd like to do
198
557260
2000
O que nos gustaría facer
09:19
is start understanding
199
559260
2000
é comezar a comprender
09:21
the interaction between these patterns
200
561260
2000
a interacción entre estes patróns
09:23
and the language that my son is exposed to
201
563260
2000
e a linguaxe á que está exposto o meu fillo
09:25
to see if we can predict
202
565260
2000
para ver se podemos predicir
09:27
how the structure of when words are heard
203
567260
2000
como a estrutura de cando se ouven as palabras
09:29
affects when they're learned --
204
569260
2000
inflúe cando son aprendidas --
09:31
so in other words, the relationship
205
571260
2000
Ou o que é o mesmo, a relación
09:33
between words and what they're about in the world.
206
573260
4000
entre palabras e sobre o que tratan no mundo.
09:37
So here's how we're approaching this.
207
577260
2000
Así é como estamos a enfocar isto.
09:39
In this video,
208
579260
2000
Neste vídeo,
09:41
again, my son is being traced out.
209
581260
2000
novamente, o meu fillo está a ser seguido.
09:43
He's leaving red ink behind.
210
583260
2000
Está a deixar un rastro de tinta vermella.
09:45
And there's our nanny by the door.
211
585260
2000
E aquí está a nosa neneira na porta.
09:47
(Video) Nanny: You want water? (Baby: Aaaa.)
212
587260
3000
(Vídeo) Neneira: Queres auga? (Bebé: Aaaa)
09:50
Nanny: All right. (Baby: Aaaa.)
213
590260
3000
Neneira: De acordo. (Bebé: Aaaa.)
09:53
DR: She offers water,
214
593260
2000
DR: Ofrécelle auga,
09:55
and off go the two worms
215
595260
2000
e aí están os dous vermes
09:57
over to the kitchen to get water.
216
597260
2000
pola cociña á procura de auga.
09:59
And what we've done is use the word "water"
217
599260
2000
E o que temos feito é usar a palabra "auga" (water)
10:01
to tag that moment, that bit of activity.
218
601260
2000
para etiquetar ese momento, ese anaco de actividade.
10:03
And now we take the power of data
219
603260
2000
E agora collemos o poder dos datos
10:05
and take every time my son
220
605260
3000
e collemos cada momento no que o meu fillo
10:08
ever heard the word water
221
608260
2000
algunha vez ouviu a palabra auga (water)
10:10
and the context he saw it in,
222
610260
2000
e o contexto no que a viu,
10:12
and we use it to penetrate through the video
223
612260
3000
e o usamos para penetrar no vídeo
10:15
and find every activity trace
224
615260
3000
e atopar cada traza de actividade
10:18
that co-occurred with an instance of water.
225
618260
3000
que aconteceu no mesmo tempo da instancia de "auga"
10:21
And what this data leaves in its wake
226
621260
2000
E o que estes datos deixan
10:23
is a landscape.
227
623260
2000
é unha paisaxe
10:25
We call these wordscapes.
228
625260
2000
Nos chamámoslles palabraxes (wordscapes)
10:27
This is the wordscape for the word water,
229
627260
2000
Esta é a palabraxe da palabra auga,
10:29
and you can see most of the action is in the kitchen.
230
629260
2000
e poden ver que a maioría da acción está na cociña
10:31
That's where those big peaks are over to the left.
231
631260
3000
Que é onde están eses picos grandes da esquerda
10:34
And just for contrast, we can do this with any word.
232
634260
3000
E só para contrastar, podemos facer isto con calquera palabra.
10:37
We can take the word "bye"
233
637260
2000
Podemos coller a palabra "adeus" (bye)
10:39
as in "good bye."
234
639260
2000
como na frase de despedida (good bye)
10:41
And we're now zoomed in over the entrance to the house.
235
641260
2000
E estamos agora facendo zoom na entrada da casa.
10:43
And we look, and we find, as you would expect,
236
643260
3000
E miramos, e atopamos, como poderiades esperar,
10:46
a contrast in the landscape
237
646260
2000
un contraste na paisaxe
10:48
where the word "bye" occurs much more in a structured way.
238
648260
3000
onde a palabra "adeus" aparece dunha forma moito máis estruturada.
10:51
So we're using these structures
239
651260
2000
Así que usamos estas estruturas
10:53
to start predicting
240
653260
2000
para comezar a predicir
10:55
the order of language acquisition,
241
655260
3000
a orde de adquisición da linguaxe,
10:58
and that's ongoing work now.
242
658260
2000
e iso é no que estamos a traballar agora.
11:00
In my lab, which we're peering into now, at MIT --
243
660260
3000
No meu laboratorio, que estamos a ver agora, no MIT --
11:03
this is at the media lab.
244
663260
2000
este é o laboratorio de medios.
11:05
This has become my favorite way
245
665260
2000
Esta é a miña forma favorita
11:07
of videographing just about any space.
246
667260
2000
de videografar sobre calquera espazo.
11:09
Three of the key people in this project,
247
669260
2000
Tres das persoas clave neste proxecto,
11:11
Philip DeCamp, Rony Kubat and Brandon Roy are pictured here.
248
671260
3000
Philip DeCamp, Rony Kubat y Brandon Roy están nesta foto.
11:14
Philip has been a close collaborator
249
674260
2000
Philip foi un colaborador próximo
11:16
on all the visualizations you're seeing.
250
676260
2000
en tódalas visualizacións que estades a ver.
11:18
And Michael Fleischman
251
678260
3000
E Michael Fleischman
11:21
was another Ph.D. student in my lab
252
681260
2000
foi outro estudante de doutorado no meu laboratorio
11:23
who worked with me on this home video analysis,
253
683260
3000
que traballou comigo nesta análise do vídeo doméstico
11:26
and he made the following observation:
254
686260
3000
e fixo a seguinte observación:
11:29
that "just the way that we're analyzing
255
689260
2000
que "a forma na que estamos analizando
11:31
how language connects to events
256
691260
3000
como a linguaxe conecta cos eventos
11:34
which provide common ground for language,
257
694260
2000
que proporcionan un marco común para a linguaxe,
11:36
that same idea we can take out of your home, Deb,
258
696260
4000
a mesma idea pode ser sacada da túa casa, Deb,
11:40
and we can apply it to the world of public media."
259
700260
3000
e podemos aplicala ó mundo dos medios de comunicación."
11:43
And so our effort took an unexpected turn.
260
703260
3000
E entón, o noso esforzo deu un xiro inesperado.
11:46
Think of mass media
261
706260
2000
Pensade nos medios de comunicación de masas
11:48
as providing common ground
262
708260
2000
como provedores dun marco común
11:50
and you have the recipe
263
710260
2000
e teredes a receita
11:52
for taking this idea to a whole new place.
264
712260
3000
para levar esta idea a un lugar completamente novo.
11:55
We've started analyzing television content
265
715260
3000
Comezamos a analizar contido televisivo
11:58
using the same principles --
266
718260
2000
usando os mesmos principios --
12:00
analyzing event structure of a TV signal --
267
720260
3000
analizando a estrutura dos eventos do sinal da tele --
12:03
episodes of shows,
268
723260
2000
capítulos de series,
12:05
commercials,
269
725260
2000
publicidade,
12:07
all of the components that make up the event structure.
270
727260
3000
tódolos compoñentes que conforman a estrutura dos eventos.
12:10
And we're now, with satellite dishes, pulling and analyzing
271
730260
3000
E estamos agora, con antenas parabólicas, extraendo e analizando
12:13
a good part of all the TV being watched in the United States.
272
733260
3000
unha boa parte de toda a tele que se ve nos Estados Unidos.
12:16
And you don't have to now go and instrument living rooms with microphones
273
736260
3000
E non tes que instrumentar salas de estar con micrófonos
12:19
to get people's conversations,
274
739260
2000
para conseguir as conversacións das persoas,
12:21
you just tune into publicly available social media feeds.
275
741260
3000
só tes que sintonizar os sinais dispoñibles dos medios sociais.
12:24
So we're pulling in
276
744260
2000
Así que estamos a extraer
12:26
about three billion comments a month,
277
746260
2000
cerca de 3.000 millóns de comentarios ó mes.
12:28
and then the magic happens.
278
748260
2000
E entón comeza a maxia.
12:30
You have the event structure,
279
750260
2000
Tes a estrutura do evento,
12:32
the common ground that the words are about,
280
752260
2000
o marco común do que tratan as palabras,
12:34
coming out of the television feeds;
281
754260
3000
saíndo dos sinais da televisión;
12:37
you've got the conversations
282
757260
2000
tes as conversas
12:39
that are about those topics;
283
759260
2000
que tratan sobre eses temas;
12:41
and through semantic analysis --
284
761260
3000
e a través de análise semántica --
12:44
and this is actually real data you're looking at
285
764260
2000
e isto que estades a ver son de verdade datos reais
12:46
from our data processing --
286
766260
2000
do noso procesamento de datos --
12:48
each yellow line is showing a link being made
287
768260
3000
cada liña amarela mostra un enlace feito
12:51
between a comment in the wild
288
771260
3000
entre un comentario
12:54
and a piece of event structure coming out of the television signal.
289
774260
3000
e unha peza da estrutura de evento saíndo do sinal da televisión.
12:57
And the same idea now
290
777260
2000
E a mesma idea
12:59
can be built up.
291
779260
2000
pódese construír.
13:01
And we get this wordscape,
292
781260
2000
E obtemos esta palabraxe,
13:03
except now words are not assembled in my living room.
293
783260
3000
só que agora as palabras non son ensambladas na miña sala de estar.
13:06
Instead, the context, the common ground activities,
294
786260
4000
No canto, o contexto, as actividades do marco común,
13:10
are the content on television that's driving the conversations.
295
790260
3000
son o contido da televisión que está a conducir as conversacións.
13:13
And what we're seeing here, these skyscrapers now,
296
793260
3000
E o que estamos a ver aquí, estes rañaceos,
13:16
are commentary
297
796260
2000
son comentarios
13:18
that are linked to content on television.
298
798260
2000
enlazados ó contido da televisión.
13:20
Same concept,
299
800260
2000
O mesmo concepto,
13:22
but looking at communication dynamics
300
802260
2000
pero aplicado á dinámica da comunicación
13:24
in a very different sphere.
301
804260
2000
nunha esfera moi diferente.
13:26
And so fundamentally, rather than, for example,
302
806260
2000
E de forma tan fundamental, en lugar de, por exemplo,
13:28
measuring content based on how many people are watching,
303
808260
3000
medir o contido baseándonos en canta xente o está a ver,
13:31
this gives us the basic data
304
811260
2000
isto proporciónanos datos básicos
13:33
for looking at engagement properties of content.
305
813260
3000
para ver a capacidade de atracción do contido.
13:36
And just like we can look at feedback cycles
306
816260
3000
E da mesma forma que podemos ver os ciclos de resposta
13:39
and dynamics in a family,
307
819260
3000
e dinámicas nunha familia,
13:42
we can now open up the same concepts
308
822260
3000
podemos expandir os mesmos conceptos
13:45
and look at much larger groups of people.
309
825260
3000
e observar grupos de xente moito máis grandes.
13:48
This is a subset of data from our database --
310
828260
3000
Este é un subconxunto de datos da nosa base de datos --
13:51
just 50,000 out of several million --
311
831260
3000
só 50.000 dos varios millóns --
13:54
and the social graph that connects them
312
834260
2000
e o grafo social que os conecta
13:56
through publicly available sources.
313
836260
3000
a través de fontes dispoñibles publicamente.
13:59
And if you put them on one plain,
314
839260
2000
E se os poñemos nun único plano,
14:01
a second plain is where the content lives.
315
841260
3000
o segundo plano é onde vive o contido.
14:04
So we have the programs
316
844260
3000
Así que temos os programas
14:07
and the sporting events
317
847260
2000
e os eventos deportivos
14:09
and the commercials,
318
849260
2000
e os anuncios,
14:11
and all of the link structures that tie them together
319
851260
2000
e tódalas estruturas de enlaces que os manteñen xuntos
14:13
make a content graph.
320
853260
2000
que fan unha gráfica de contido.
14:15
And then the important third dimension.
321
855260
4000
E entón temos a importante terceira dimensión.
14:19
Each of the links that you're seeing rendered here
322
859260
2000
Cada un dos enlaces que vedes xerados aquí
14:21
is an actual connection made
323
861260
2000
son unha conexión feita
14:23
between something someone said
324
863260
3000
entre algo que alguén dixo
14:26
and a piece of content.
325
866260
2000
e unha peza de contido.
14:28
And there are, again, now tens of millions of these links
326
868260
3000
E aquí están de novo, decenas de millóns destes enlaces
14:31
that give us the connective tissue of social graphs
327
871260
3000
que nos dan o material conectivo das gráficas sociais
14:34
and how they relate to content.
328
874260
3000
e como se relacionan co contido.
14:37
And we can now start to probe the structure
329
877260
2000
E podemos comezar a probar a estrutura
14:39
in interesting ways.
330
879260
2000
de forma interesante.
14:41
So if we, for example, trace the path
331
881260
3000
Así que, se, por exemplo, rastrexamos o camiño
14:44
of one piece of content
332
884260
2000
dunha peza de contido
14:46
that drives someone to comment on it,
333
886260
2000
que leva a alguén a comentalo,
14:48
and then we follow where that comment goes,
334
888260
3000
e entón seguimos onde é que vai ese comentario,
14:51
and then look at the entire social graph that becomes activated
335
891260
3000
e despois observamos a gráfica social completa que se activa
14:54
and then trace back to see the relationship
336
894260
3000
e logo volvemos a rastrexar para ver a relación
14:57
between that social graph and content,
337
897260
2000
entre a gráfica social e o contido,
14:59
a very interesting structure becomes visible.
338
899260
2000
aparece unha estrutura moi interesante.
15:01
We call this a co-viewing clique,
339
901260
2000
Chamámoslle un "círculo de co-expectación"
15:03
a virtual living room if you will.
340
903260
3000
se queredes, unha sala de estar virtual.
15:06
And there are fascinating dynamics at play.
341
906260
2000
E hai dinámicas fascinantes en xogo.
15:08
It's not one way.
342
908260
2000
Non é só nun sentido.
15:10
A piece of content, an event, causes someone to talk.
343
910260
3000
Unha peza de contido, un evento, causa que alguén fale.
15:13
They talk to other people.
344
913260
2000
Falan con outra xente.
15:15
That drives tune-in behavior back into mass media,
345
915260
3000
Que conduce o comportamento nos medios de comunicación,
15:18
and you have these cycles
346
918260
2000
e se obteñen estes ciclos
15:20
that drive the overall behavior.
347
920260
2000
que conducen o comportamento en conxunto.
15:22
Another example -- very different --
348
922260
2000
Outro exemplo -- moi diferente --
15:24
another actual person in our database --
349
924260
3000
outra persoa real na nosa base de datos --
15:27
and we're finding at least hundreds, if not thousands, of these.
350
927260
3000
e estamos a atopar, como mínimo, centos, se non miles como estes.
15:30
We've given this person a name.
351
930260
2000
Démoslle un nome a esta persoa.
15:32
This is a pro-amateur, or pro-am media critic
352
932260
3000
Este é un crítico de medios pro-amater, ou pro-am,
15:35
who has this high fan-out rate.
353
935260
3000
que ten unha gran cantidade de seguidores.
15:38
So a lot of people are following this person -- very influential --
354
938260
3000
Así que un montón de xente segue a esta persoa -- moi influente --
15:41
and they have a propensity to talk about what's on TV.
355
941260
2000
e teñen propensión a falar sobre o que botan na tele.
15:43
So this person is a key link
356
943260
3000
Así que esta persoa é un enlace clave
15:46
in connecting mass media and social media together.
357
946260
3000
na conexión dos medios de masas e dos medios sociais.
15:49
One last example from this data:
358
949260
3000
Un último exemplo destes datos:
15:52
Sometimes it's actually a piece of content that is special.
359
952260
3000
algunhas veces, é un anaco do contido o que é especial.
15:55
So if we go and look at this piece of content,
360
955260
4000
Así que se observamos este anaco de contido,
15:59
President Obama's State of the Union address
361
959260
3000
o discurso sobre Estado da Unión do presidente Obama
16:02
from just a few weeks ago,
362
962260
2000
de hai só unhas semanas,
16:04
and look at what we find in this same data set,
363
964260
3000
e vemos que atopamos no mesmo conxunto de datos,
16:07
at the same scale,
364
967260
3000
na mesma escala,
16:10
the engagement properties of this piece of content
365
970260
2000
as propiedades de xeración de participación de este anaco de contido
16:12
are truly remarkable.
366
972260
2000
son moi notables.
16:14
A nation exploding in conversation
367
974260
2000
Unha nación explotando en conversación
16:16
in real time
368
976260
2000
en tempo real
16:18
in response to what's on the broadcast.
369
978260
3000
en resposta ó que está a ser retransmitido.
16:21
And of course, through all of these lines
370
981260
2000
E, por suposto, a través de todas estas liñas
16:23
are flowing unstructured language.
371
983260
2000
flúe linguaxe non estruturada.
16:25
We can X-ray
372
985260
2000
Podemos radiografar
16:27
and get a real-time pulse of a nation,
373
987260
2000
e conseguir o pulso dun país en tempo real,
16:29
real-time sense
374
989260
2000
o senso en tempo real
16:31
of the social reactions in the different circuits in the social graph
375
991260
3000
das reaccións sociais nos diferentes circuítos da gráfica social
16:34
being activated by content.
376
994260
3000
que son activados polo contido.
16:37
So, to summarize, the idea is this:
377
997260
3000
Así que, para resumir, a idea é esta:
16:40
As our world becomes increasingly instrumented
378
1000260
3000
como o noso mundo se fai máis e máis instrumentado
16:43
and we have the capabilities
379
1003260
2000
e temos as capacidades
16:45
to collect and connect the dots
380
1005260
2000
para recoller e conectar os puntos
16:47
between what people are saying
381
1007260
2000
entre o que a xente di
16:49
and the context they're saying it in,
382
1009260
2000
e o contexto no que o din,
16:51
what's emerging is an ability
383
1011260
2000
o que emerxe é unha habilidade
16:53
to see new social structures and dynamics
384
1013260
3000
para ver novas estruturas sociais e dinámicas
16:56
that have previously not been seen.
385
1016260
2000
que non foran vistas previamente.
16:58
It's like building a microscope or telescope
386
1018260
2000
É como construír un microscopio ou telescopio
17:00
and revealing new structures
387
1020260
2000
e revelar novas estruturas
17:02
about our own behavior around communication.
388
1022260
3000
sobre o noso comportamento ó redor da comunicación.
17:05
And I think the implications here are profound,
389
1025260
3000
E eu penso que as implicacións son profundas,
17:08
whether it's for science,
390
1028260
2000
para a ciencia,
17:10
for commerce, for government,
391
1030260
2000
para o comercio, o goberno,
17:12
or perhaps most of all,
392
1032260
2000
ou quizais, no que máis
17:14
for us as individuals.
393
1034260
3000
para nós como individuos.
17:17
And so just to return to my son,
394
1037260
3000
E volvendo ó meu fillo,
17:20
when I was preparing this talk, he was looking over my shoulder,
395
1040260
3000
cando estaba a preparar esta charla, el estaba a mirar por encima do meu ombro,
17:23
and I showed him the clips I was going to show to you today,
396
1043260
2000
e mostreille os vídeos que ía mostrar hoxe aquí,
17:25
and I asked him for permission -- granted.
397
1045260
3000
e pedinlle permiso -- concedido.
17:28
And then I went on to reflect,
398
1048260
2000
E entón seguín a reflexionar,
17:30
"Isn't it amazing,
399
1050260
3000
"Non é marabilloso?
17:33
this entire database, all these recordings,
400
1053260
3000
Toda esta base de datos, todas estas gravacións,
17:36
I'm going to hand off to you and to your sister" --
401
1056260
2000
vouchas dar a ti e máis a túa irmá,"
17:38
who arrived two years later --
402
1058260
3000
que chegou dous anos despois.
17:41
"and you guys are going to be able to go back and re-experience moments
403
1061260
3000
"E vós seredes capaces de volver e revivir momentos
17:44
that you could never, with your biological memory,
404
1064260
3000
que nunca poderiades recordar coa vosa memoria biolóxica,
17:47
possibly remember the way you can now?"
405
1067260
2000
como o podedes facer agora."
17:49
And he was quiet for a moment.
406
1069260
2000
E el ficou quedo un momento.
17:51
And I thought, "What am I thinking?
407
1071260
2000
E pensei. "Que estou a pensar?
17:53
He's five years old. He's not going to understand this."
408
1073260
2000
Ten cinco anos. Non vai entender isto."
17:55
And just as I was having that thought, he looked up at me and said,
409
1075260
3000
E xusto cando estaba a pensar nisto, el miroume e dixo,
17:58
"So that when I grow up,
410
1078260
2000
"Así que cando medre,
18:00
I can show this to my kids?"
411
1080260
2000
podo amosarlle isto ós meus fillos?"
18:02
And I thought, "Wow, this is powerful stuff."
412
1082260
3000
E pensei, "Vaia, isto é material potente".
18:05
So I want to leave you
413
1085260
2000
Así que, quero deixarvos
18:07
with one last memorable moment
414
1087260
2000
cun último momento memorable
18:09
from our family.
415
1089260
3000
da nosa familia.
18:12
This is the first time our son
416
1092260
2000
Esta é a primeira vez que noso fillo
18:14
took more than two steps at once --
417
1094260
2000
deu máis de dous pasos seguidos --
18:16
captured on film.
418
1096260
2000
capturado en vídeo.
18:18
And I really want you to focus on something
419
1098260
3000
E quero que vos centredes en algo
18:21
as I take you through.
420
1101260
2000
mentres vos levo.
18:23
It's a cluttered environment; it's natural life.
421
1103260
2000
E un entorno desordenado; é a vida natural.
18:25
My mother's in the kitchen, cooking,
422
1105260
2000
Miña nai está na cociña, cociñando,
18:27
and, of all places, in the hallway,
423
1107260
2000
e, de todos os sitios, no corredor,
18:29
I realize he's about to do it, about to take more than two steps.
424
1109260
3000
decátome de que vai facelo, vai a dar máis de dous pasos.
18:32
And so you hear me encouraging him,
425
1112260
2000
E aquí estou animándoo,
18:34
realizing what's happening,
426
1114260
2000
asimilando o que está a pasar
18:36
and then the magic happens.
427
1116260
2000
e entón ocorre a maxia.
18:38
Listen very carefully.
428
1118260
2000
Escoitade con atención.
18:40
About three steps in,
429
1120260
2000
Uns tres pasos,
18:42
he realizes something magic is happening,
430
1122260
2000
e el se decata de que algo máxico está a ocorrer.
18:44
and the most amazing feedback loop of all kicks in,
431
1124260
3000
E aparece o lazo de resposta máis incrible,
18:47
and he takes a breath in,
432
1127260
2000
e el toma aire,
18:49
and he whispers "wow"
433
1129260
2000
e murmura "vaia"
18:51
and instinctively I echo back the same.
434
1131260
4000
e instintivamente eu contesto o mesmo.
18:56
And so let's fly back in time
435
1136260
3000
Así pois, volvamos atrás no tempo
18:59
to that memorable moment.
436
1139260
2000
até ese momento memorable.
19:05
(Video) DR: Hey.
437
1145260
2000
(Vídeo) DR: Ei.
19:07
Come here.
438
1147260
2000
Ven acó.
19:09
Can you do it?
439
1149260
3000
Podes facelo?
19:13
Oh, boy.
440
1153260
2000
Vaites!
19:15
Can you do it?
441
1155260
3000
Podes facelo?
19:18
Baby: Yeah.
442
1158260
2000
Bebé: Si.
19:20
DR: Ma, he's walking.
443
1160260
3000
DR: Mamá, está andando.
19:24
(Laughter)
444
1164260
2000
(Risas)
19:26
(Applause)
445
1166260
2000
(Aplauso)
19:28
DR: Thank you.
446
1168260
2000
DR: Grazas.
19:30
(Applause)
447
1170260
15000
(Aplauso)

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