What we learned from 5 million books

Fordító: Krisztian Lukacs Lektor: Krisztian Stancz

Erez Lieberman Aiden: Everyone knows

Erez Lieberman Aiden: Mindenki tudja,

that a picture is worth a thousand words.

hogy egy kép felér ezer szóval.

But we at Harvard

De mi a Harvardon

were wondering if this was really true.

elgondolkoztunk, hogy ez tényleg így van-e.

(Laughter)

(Nevetés)

So we assembled a team of experts,

Így összeraktunk egy szakértőkből álló csapatot,

spanning Harvard, MIT,

Harvardról, MIT-ről

The American Heritage Dictionary, The Encyclopedia Britannica

az American Heritage Dictionarytől, az Encyclopedia Britannicától

and even our proud sponsors,

és még a büszke szponzorunktól is,

the Google.

a Google-től.

And we cogitated about this

És rágódtunk rajta

for about four years.

nagyjából négy évig.

And we came to a startling conclusion.

És egy ijesztő megállapításra jutottunk.

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

Hölgyeim és uraim, egy kép nem ér fel ezer szóval.

In fact, we found some pictures

Valójában, találtunk néhány képet

that are worth 500 billion words.

amely 500 milliárd szót ér.

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

Jean-Baptiste Michel: De hogyan jutottunk erre a következtetésre?

So Erez and I were thinking about ways

Erez és én olyan módszereket kerestünk,

to get a big picture of human culture

amelyekből egy áttekintő képet kaphatunk az emberi kultúráról

and human history: change over time.

és az emberi történelemről, időbeli változásáról.

So many books actually have been written over the years.

Rengeteg könyvet írtak az évek során.

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

Így mi arra gondoltunk, legjobban úgy tanulhatunk belőlük,

is to read all of these millions of books.

ha ezt a több millió könyvet elolvassuk.

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

Természetesen, ha lenne arra egy skála, ez mennyire döbbenetes,

that has to rank extremely, extremely high.

akkor ez extrém, extrém módon magas lenne.

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

A probléma viszont az, hogy van egy X tengelye is,

which is the practical axis.

ami a praktikusság tengelye.

This is very, very low.

Ez nagyon, nagyon alacsony.

(Applause)

(Taps)

Now people tend to use an alternative approach,

Manapság hajlamosak az emberek egy másfajta megközelítést használni:

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

vesznek néhány forrást és nagyon alaposan elolvassák.

This is extremely practical, but not so awesome.

Ez rendkívül hasznos, de nem annyira döbbenetes.

What you really want to do

Amit igazán szeretnél

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

az az, hogy eljuss az ábra döbbenetes, mégis hasznos részére.

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

Kiderült, van egy vállalat, amely tudja a megoldást: a Google,

who had started a digitization project a few years back

mely néhány évvel korábban elkezdett egy digitalizálási projektet,

that might just enable this approach.

ami lehetővé teheti ezt a megközelítést.

They have digitized millions of books.

Könyvek millióit digitalizálták.

So what that means is, one could use computational methods

Mindez azt jelenti, hogy számítási metódusokkal

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

egy gombnyomásra elolvashatóak ezek a könyvek.

That's very practical and extremely awesome.

Ez nagyon hasznos és igazán döbbenetes.

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

ELA: Hadd beszéljek egy kicsit arról, honnan is jönnek ezek a könyvek.

Since time immemorial, there have been authors.

Emberi emlékezet óta vannak szerzők.

These authors have been striving to write books.

Ezek a szerzők arra törekedtek, hogy könyveket írjanak.

And this became considerably easier

És mindez nagyságrendekkel könnyebbé vált

with the development of the printing press some centuries ago.

a nyomtatott sajtó néhány századdal ezelőtti fejlődésével.

Since then, the authors have won

A szerzők azóta sikeresen,

on 129 million distinct occasions,

129 millió különböző alkalommal

publishing books.

publikáltak könyvet.

Now if those books are not lost to history,

Ha ezek a könyvek nem tűntek el a történelemben,

then they are somewhere in a library,

akkor valahol megtalálhatóak egy könyvtárban,

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

és a legtöbbjüket a Google kikölcsönözte

and digitized by Google,

és digitalizálta --

which has scanned 15 million books to date.

a mai napig 15 millió könyvet.

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

Amikor a Google bedigitalizál egy könyvet, egy elég szép formátumba rakja.

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

Szóval megvan az adat és megvan a metaadat.

We have information about things like where was it published,

Van információnk arról, hol publikálták,

who was the author, when was it published.

ki volt a szerző, mikor publikálták.

And what we do is go through all of those records

Mi azt csináljuk, hogy átnézzük ezeket a rekordokat,

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

és kizárjuk azokat, amelyek nem a legjobb minőségűek.

What we're left with

A végén maradt egy

is a collection of five million books,

ötmillió könyvből álló kollekciónk,

500 billion words,

500 milliárd szó,

a string of characters a thousand times longer

egy ezerszer hosszabb karakterlánc,

than the human genome --

mint az emberi genom --

a text which, when written out,

egy szöveg, mely leírva

would stretch from here to the Moon and back

elérne a Holdig és vissza

10 times over --

10-szer --

a veritable shard of our cultural genome.

a kulturális genom egy igazi darabja.

Of course what we did

Természetesen, amikor

when faced with such outrageous hyperbole ...

egy ilyen elképesztő túlzással találkozunk...

(Laughter)

(Nevetés)

was what any self-respecting researchers

ugyanazt tesszük, mint bármely magára valamit is adó

would have done.

kutató tenne.

We took a page out of XKCD,

Vettünk egy oldalt az XKCD-ről,

and we said, "Stand back.

és azt mondtuk, "Egy kis helyet!

We're going to try science."

Kipróbáljuk a tudományt."

(Laughter)

(Nevetés)

JM: Now of course, we were thinking,

JM: Természetesen, gondoltuk mi,

well let's just first put the data out there

elsőként adjuk oda az adatokat embereknek,

for people to do science to it.

akik tanulmányozzák.

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

Arra gondoltunk, milyen adatot adhatunk oda?

Well of course, you want to take the books

Természetesen, veheted a könyveket

and release the full text of these five million books.

és kiadhatod mind az ötmillió könyv teljes szövegét.

Now Google, and Jon Orwant in particular,

Nos, a Google és különösképpen Jon Orwant

told us a little equation that we should learn.

elmagyarázott nekünk egy kis egyenletet, amelyet meg kellene tanulnunk.

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

Ha van 5 millió, azaz 5 millió szerződ

and five million plaintiffs is a massive lawsuit.

és 5 millió felperes, az egy egész szép peres eljárás.

So, although that would be really, really awesome,

Így, annak ellenére, hogy az igazán, igazán döbbenetes lenne,

again, that's extremely, extremely impractical.

ismét csak, hihetetlenül, hihetetlenül haszontalan lenne.

(Laughter)

(Nevetés)

Now again, we kind of caved in,

Mi eléggé korlátoltak vagyunk,

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

és vettük az elég praktikus megközelítést, amely valamivel kevésbé döbbenetes.

We said, well instead of releasing the full text,

Azt mondtuk, ahelyett, hogy kiadnánk a teljes szöveget,

we're going to release statistics about the books.

statisztikákat fogunk kiadni a könyvekről.

So take for instance "A gleam of happiness."

Vegyünk egy példát: "A boldogság egy fénysugara."

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

Négy szó. Négy-gramnak hívjuk.

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

Meg fogjuk mondani, hogy egy bizonyos négy-gram hányszor

appeared in books in 1801, 1802, 1803,

bukkant fel a könyvekben 1801-ben, 1802-ben, 1803-ban,

all the way up to 2008.

egészen 2008-ig.

That gives us a time series

Kapunk egy idősort arról, hogy

of how frequently this particular sentence was used over time.

milyen gyakran használták ezt a bizonyos mondatot az idők során.

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

Megcsináljuk ezt minden szóra és kifejezésre, amely azokban a könyvekben előfordul,

and that gives us a big table of two billion lines

amely egy 2 milliárd sorból álló halmazt ad,

that tell us about the way culture has been changing.

amely elmondja, miként változott a kultúra.

ELA: So those two billion lines,

ELA: Ezt a kétmilliárd sort

we call them two billion n-grams.

2 milliárd n-gramnak hívjuk.

What do they tell us?

Mit mondanak nekünk?

Well the individual n-grams measure cultural trends.

Nos, az egyes n-gramok a kulturális trendeket mérik.

Let me give you an example.

Hadd mondjak egy példát!

Let's suppose that I am thriving,

Tegyük fel, hogy jómódban élek,

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

aztán holnap el akarom mondani, milyen jól éltem.

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

És azt mondhatom, "Tegnap jól éltem (throve)."

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

Másféleképpen, azt mondhatom, "Tegnap jól éltem (thrived)."

Well which one should I use?

Nos, melyiket kellene használnom?

How to know?

Honnan lehet tudni?

As of about six months ago,

Nagyjából 6 hónappal ezelőtt,

the state of the art in this field

a tudomány akkori állása szerint

is that you would, for instance,

megtehetted volna például,

go up to the following psychologist with fabulous hair,

hogy felkeresed az alábbi furcsa hajú pszichológust,

and you'd say,

és azt mondod,

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

"Steve, a rendhagyó igék szakértője vagy.

What should I do?"

Mit kéne tennem?"

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

És azt mondta volna, "Nos, a legtöbb ember a 'thrived'-ot használja,

but some people say throve."

de néhányan a 'throve'-ot."

And you also knew, more or less,

És többé-kevésbé azt is tudnád,

that if you were to go back in time 200 years

ha 200 évet visszamész az időben,

and ask the following statesman with equally fabulous hair,

és megkérdezed az alábbi, szintén furcsa hajú államférfit,

(Laughter)

(Nevetés)

"Tom, what should I say?"

"Tom, melyiket kellene használnom?"

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

Azt mondaná, "Nos, az én időmben a legtöbb ember a 'throve'-ot,

but some thrived."

de néhányan a 'thrived'-ot."

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

Amit most meg fogok mutatni azok nyers adatok.

Two rows from this table of two billion entries.

Két sort ebből a kétmilliárdos halmazból.

What you're seeing is year by year frequency

Az ábrán a "thrive" és a "throve"

of "thrived" and "throve" over time.

előfordulási gyakorisága látható az évek során.

Now this is just two

Nos, ez csak kettő

out of two billion rows.

a kétmilliárd sorból.

So the entire data set

Az egész adathalmaz

is a billion times more awesome than this slide.

kétmilliárdszor döbbenetesebb, mint ez a dia.

(Laughter)

(Nevetés)

(Applause)

(Taps)

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

JM: Számtalan más kép van, amely felér 500 milliárd szóval.

For instance, this one.

Például ez.

If you just take influenza,

Ha csupán az influenzát vesszük,

you will see peaks at the time where you knew

kiugrásokat fogunk látni azokra az időszakokra, ahol tudjuk, hogy

big flu epidemics were killing people around the globe.

nagy influenza fertőzésekben haltak meg az emberek világszerte.

ELA: If you were not yet convinced,

ELA: Ha még mindig nem lennének meggyőzve,

sea levels are rising,

a tengerszint emelkedik,

so is atmospheric CO2 and global temperature.

akárcsak a légkör CO2 tartalma és a globális hőmérséklet.

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

JM: Vagy akár megnézhetitek ezt a bizonyos n-gramot,

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

melyben Nietzsche szerint Isten nem halott,

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

habár azzal egyetértenének, hogy jobb publicistára lenne szüksége.

(Laughter)

(Nevetés)

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

ELA: Egészen szép absztrakt koncepciókat kaphatsz ilyen dolgokkal.

For instance, let me tell you the history

Például, hadd meséljek az 1950. év

of the year 1950.

történelméről!

Pretty much for the vast majority of history,

Nagy valószínűséggel a történelem túlnyomó részében

no one gave a damn about 1950.

senkit sem érdekelt 1950.

In 1700, in 1800, in 1900,

1700-ban, 1800-ban, 1900-ban

no one cared.

senkit sem érdekelt.

Through the 30s and 40s,

A 30-as és a 40-es években

no one cared.

senkit sem érdekelt.

Suddenly, in the mid-40s,

A 40-es évek közepén hirtelen

there started to be a buzz.

elkezdődött a mozgolódás.

People realized that 1950 was going to happen,

Rájöttek az emberek, hogy hamarosan 1950 lesz,

and it could be big.

és nagy lehet.

(Laughter)

(Nevetés)

But nothing got people interested in 1950

1950-ben azonban semmi más nem érdekelte úgy az embereket,

like the year 1950.

mint az 1950. év.

(Laughter)

(Nevetés)

People were walking around obsessed.

Az emberek megszállottan járkáltak.

They couldn't stop talking

Egyfolytában azokról a dolgokról beszéltek,

about all the things they did in 1950,

mit csináltak 1950-ben,

all the things they were planning to do in 1950,

mit fognak csinálni 1950-ben,

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

az álmokról, amelyeket meg szeretnének valósítani 1950-ben.

In fact, 1950 was so fascinating

1950 valójában annyira szenzációs volt,

that for years thereafter,

hogy évekkel utána is,

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

az emberek egyfolytában az akkor történt csodálatos dolgokról beszéltek,

in '51, '52, '53.

'51-ben, '52-ben, '53-ban.

Finally in 1954,

Végül 1954-ben,

someone woke up and realized

felébred valaki és rájött, hogy

that 1950 had gotten somewhat passé.

1950 valahogyan... elmúlt.

(Laughter)

(Nevetés)

And just like that, the bubble burst.

És egy csapásra a buborék kipukkant.

(Laughter)

(Nevetés)

And the story of 1950

És 1950 története

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

megegyezik valamennyi rendelkezésünkre álló év történetével,

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

egy kis csavarral, hiszen megvannak ezek a szép ábráink.

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

És mivel megvannak ezek a szép ábrák, meg tudunk mérni dolgokat.

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

Azt mondhatjuk, "Nézzük, milyen gyorsan pukkant ki a buborék?"

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

És kiderül, ezt egészen pontosan meg tudjuk mérni.

Equations were derived, graphs were produced,

Egyenleteket írtunk, grafikonokat állítottunk fel,

and the net result

és a végső eredmény az, hogy

is that we find that the bubble bursts faster and faster

a buborék egyre gyorsabban és gyorsabban pukkan ki,

with each passing year.

ahogy telnek az egyes évek.

We are losing interest in the past more rapidly.

Egyre gyorsabban veszítjük el a múlttal kapcsolatos érdeklődésünket.

JM: Now a little piece of career advice.

JM: Most pedig egy kis karrier tanács.

So for those of you who seek to be famous,

Mindazok, akik híresek akarnak lenni,

we can learn from the 25 most famous political figures,

tanulhatnak a 25 leghíresebb politikai szereplőtől,

authors, actors and so on.

szerzőtől, színésztől és így tovább.

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

Szóval ha idejekorán híres akarsz lenni, színésznek kell menned,

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

mert a hírnév a 20-as éveid végén kezd el növekedni --

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

még fiatal vagy, ez igazán nagyszerű.

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

Ha tudsz egy kicsit tovább várni, szerzőnek kell menned,

because then you rise to very great heights,

mivel akkor igen nagy magasságokba emelkedhetsz,

like Mark Twain, for instance: extremely famous.

mint Mark Twain például: elképesztően híres.

But if you want to reach the very top,

Ha viszont a legmagasabbra akarsz jutni,

you should delay gratification

késleltetned kell az önmegvalósítást, és

and, of course, become a politician.

természetesen, politikusnak kell állnod.

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

Így az 50-es éveid végére kezdesz híres lenni,

and become very, very famous afterward.

és csak aztán leszel nagyon, nagyon híres.

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

A tudósok is akkor kezdenek híressé válni, amikor idősebbek lesznek.

Like for instance, biologists and physics

Mint például a biológusok és fizikusok,

tend to be almost as famous as actors.

akik csaknem olyan híressé válhatnak, mint a színészek.

One mistake you should not do is become a mathematician.

Egy hibát nem szabad elkövetned: matematikusnak menned.

(Laughter)

(Nevetés)

If you do that,

Ha így döntesz,

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

azt gondolhatod, "Oh, remek. A legjobbat fogom teljesíteni, amikor a 20-as éveimben járok."

But guess what, nobody will really care.

De tudod mit? Senkit nem fog érdekelni.

(Laughter)

(Nevetés)

ELA: There are more sobering notes

ELA: Vannak még jobban kijózanító megjegyzések

among the n-grams.

az n-gramok között.

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

Itt van például Marc Chagall pályája,

an artist born in 1887.

egy 1887-ben született művészé.

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

Ez úgy néz ki, mint egy híres ember átlagos pályája.

He gets more and more and more famous,

Egyre jobban és jobban híres lett,

except if you look in German.

kivéve, ha Németországban nézed.

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

Ha Németországban nézed, valami egészen bizarr dolgot láthatsz,

something you pretty much never see,

valamit, amit szinte még sosem láttál,

which is he becomes extremely famous

nevezetesen, hogy hihetetlen híres lesz,

and then all of a sudden plummets,

aztán egyszercsak bezuhan,

going through a nadir between 1933 and 1945,

egy mélypontra érve 1933 és 1945 között,

before rebounding afterward.

mielőtt ismét visszapattanna.

And of course, what we're seeing

Természetesen, amit látunk

is the fact Marc Chagall was a Jewish artist

az az a tény, hogy Marc Chagall egy zsidó művész volt

in Nazi Germany.

a náci Németországban.

Now these signals

Ezek a jelek

are actually so strong

igazából annyira erősek, hogy

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

nem kell tudnunk, hogy valaki cenzorálva volt.

We can actually figure it out

Valójában ki tudjuk találni,

using really basic signal processing.

egészen egyszerű jelzőrendszer segítségével.

Here's a simple way to do it.

Itt egy egyszerű módszer minderre.

Well, a reasonable expectation

Egy ésszerű várakozás, hogy

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

egy adott időszakban valakinek a hírneve

should be roughly the average of their fame before

a korábbi és a későbbi hírnevének

and their fame after.

az átlaga.

So that's sort of what we expect.

Ez az amit várnánk.

And we compare that to the fame that we observe.

És ezt összehasonlítjuk az általunk megfigyelt hírnévvel.

And we just divide one by the other

Aztán elosztjuk egyiket a másikkal, hogy

to produce something we call a suppression index.

előállítsunk valamit, amit elnyomási indexnek hívunk.

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

Ha az elnyomási index nagyon, nagyon, nagyon alacsony,

then you very well might be being suppressed.

akkor nagyon el lehetsz nyomva.

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

Ha nagyon nagy, akkor lehet, hogy propaganda áldozata vagy.

JM: Now you can actually look at

Igazából meg tudod nézni

the distribution of suppression indexes over whole populations.

az elnyomási index eloszlását a teljes populáción.

So for instance, here --

Így például, itt --

this suppression index is for 5,000 people

ez 5000 ember elnyomási indexe, melyet

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

olyan angol nyelvű könyvekből választottunk ki, ahol nincs tudomásunk elnyomásról --

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

így kellene kinéznie, nagyjából az egy körül csoportosulva.

What you expect is basically what you observe.

Amire számítasz az az általad megfigyelt.

This is distribution as seen in Germany --

Ez a Németországban megfigyelhető eloszlás --

very different, it's shifted to the left.

nagyon különböző, a baloldalra tolódott.

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

Az emberek kétszer kevesebbszer beszéltek róla, mint kellett volna.

But much more importantly, the distribution is much wider.

De sokkal fontosabb, hogy az eloszlás sokkal szélesebb.

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

Sokan vannak, akik az eloszlás bal szélén helyezkednek el,

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

akikről 10-szer kevesebbszer beszéltek, mint ahogy kellett volna.

But then also many people on the far right

De aztán sokan vannak a jobb szélén,

who seem to benefit from propaganda.

akik feltehetően propaganda áldozatai.

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

Ez a kép jól illusztrálja a könyvekben megjelenő cenzúrát.

ELA: So culturomics

ELA: Kulturonómia,

is what we call this method.

így hívjuk ezt a módszert.

It's kind of like genomics.

Olyan, mint a genomika.

Except genomics is a lens on biology

Azt leszámítva, hogy a genomika a biológia egyik lencséje,

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

melyen keresztül az emberi genom alapvető szekvenciáit vizsgáljuk.

Culturomics is similar.

A kulturonómia hasonló.

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

Egy hatalmas méretű adatgyűjtemény analizálásának eszköze,

to the study of human culture.

amellyel az emberi kultúrát tanulmányozhatjuk.

Here, instead of through the lens of a genome,

Itt nem a genom lencséjén keresztül, hanem

through the lens of digitized pieces of the historical record.

a történelmi emlékek digitalizált darabjain keresztül.

The great thing about culturomics

A kulturonómia nagy előnye, hogy

is that everyone can do it.

bárki művelheti.

Why can everyone do it?

Miért teheti meg bárki?

Everyone can do it because three guys,

Azért teheti, mivel három srác,

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

Jon Orwant, Matt Gray és Will Brockman a Google-nél

saw the prototype of the Ngram Viewer,

meglátta az Ngram Viewer prototípusát,

and they said, "This is so fun.

és azt mondta, "Ez vicces.

We have to make this available for people."

Az emberek számára elérhetővé kell tenni."

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

Így nagyjából 2 hét alatt -- a tanulmányunk megjelenése előtti 2 hétben --

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

összerakták az Ngram Viewer publikus verziójának kódját.

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

És így bármilyen szót vagy kifejezést be tudsz táplálni, ami érdekel

and see its n-gram immediately --

és azonnal láthatod az n-gramját --

also browse examples of all the various books

még példákat is mutat a különféle könyvekből,

in which your n-gram appears.

melyekben az n-gramod megtalálható.

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

JM: Az első napon több mint egymilliószor használták,

and this is really the best of all the queries.

és ez a legjobb az összes keresés közül.

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

Az emberek a legjobbak akarnak lenni, a legjobban előre haladni.

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

De kiderült, hogy a 18. században az emberek egyáltalán nem törődtek ezzel.

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

Nem a legjobbak (best) akartak lenni, hanem a legjobbak (beft).

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

Természetesen ami történt az csak egy hiba.

It's not that strove for mediocrity,

Nem egy szándékos középszerűség,

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

hanem csak az, hogy az S betűt régen másképp írták, kicsit hasonlóan, mint az F-et.

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

A Google természetesen nem jött rá időben,

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

így ezt jeleztük is az általunk írt tudományos cikkünkben.

But it turns out this is just a reminder

De igazából ez csak egy figyelmeztetés, hogy

that, although this is a lot of fun,

habár igen szórakoztató amikor ezeket

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

a grafikonokat értelmezed, nagyon óvatosnak kell lenned,

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

és el kell fogadnod a tudomány alapfeltételeit.

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

ELA: Az emberek a legkülönfélébb célokra használják.

(Laughter)

(Nevetés)

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

Igazából, nem is kell beszélnünk,

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

csak megmutatjuk az összes diát és csendben maradunk.

This person was interested in the history of frustration.

Ez a személy a frusztráció történelmére volt kíváncsi.

There's various types of frustration.

Különféle frusztrációk vannak.

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

Ha levágod a lábujjad, az egy A-s "argh".

If the planet Earth is annihilated by the Vogons

Ha a Földet elpusztítják a Vogonok,

to make room for an interstellar bypass,

hogy helyet adjanak egy csillagközi kerülőútnak,

that's an eight A "aaaaaaaargh."

az egy 8 A-s "aaaaaaaargh".

This person studies all the "arghs,"

Ez a személy valamennyi "argh"-ot tanulmányozza,

from one through eight A's.

egytől nyolc A-ig.

And it turns out

És kiderül, hogy

that the less-frequent "arghs"

a legkevésbé gyakori "argh"

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

természetesen a legjobban frusztráló dolgokhoz kapcsolódik --

except, oddly, in the early 80s.

leszámítva, furcsán, a 80-as évek elejét.

We think that might have something to do with Reagan.

Szerintünk ez valahogy összefügg Reagennel.

(Laughter)

(Nevetés)

JM: There are many usages of this data,

JM: Sokféle felhasználási módja van ezeknek az adatoknak,

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

de a lényeg, hogy a történelmi emlékek digitalizálva lettek.

Google has started to digitize 15 million books.

A Google elkezdett 15 millió könyvet bedigitalizálni.

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

Ez 12 százaléka a valaha megjelent összes könyvnek.

It's a sizable chunk of human culture.

Az emberi kultúra egy méretes darabja.

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

Sokkal több van a kultúrában: kéziratok, újságok,

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

vannak dolgok, amelyek nem szövegek, mint a műalkotások és festmények.

These all happen to be on our computers,

Hamarosan mindezek a számítógépünkön lesznek,

on computers across the world.

számítógépeken világszerte.

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

És amikor ez megtörténik, megváltozik a módszer,

to understand our past, our present and human culture.

ahogy korábban a múltunkat, a jelenünket és emberi kultúránkat vizsgáltuk.

Thank you very much.

Köszönjük szépen.

(Applause)

(Taps)