Clay Shirky: Institutions vs. collaboration

116,089 views ・ 2008-07-14

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: Krisztián Pintér Lektor: Ferenc Spala
00:12
How do groups get anything done? Right?
0
12160
3000
Mitől működnek a csoportok? Hm?
00:15
How do you organize a group of individuals
1
15160
2000
Hogy szervezel meg önálló egyéneket,
00:17
so that the output of the group
2
17160
2000
hogy csoportként koherens eredményt
00:19
is something coherent and of lasting value,
3
19160
2000
legyenek képes előállítani,
00:21
instead of just being chaos?
4
21160
2000
és nem csak valami káoszt?
00:23
And the economic framing of that problem
5
23160
3000
Ennek a problémának a gazdaságtani megközelítése
00:26
is called coordination costs.
6
26160
2000
az úgynevezett koordinációs költség.
00:28
And a coordination cost is essentially all of the financial
7
28160
4000
A koordinációs költség lényegében minden anyagi
00:32
or institutional difficulties in arranging group output.
8
32160
4000
és szervezeti nehézség, ami a csoport szervezése közben felmerül.
00:36
And we've had a classic answer for coordination costs,
9
36160
3000
A klasszikus válasz a koordinációs problmémára az,
00:39
which is, if you want to coordinate the work of a group of people,
10
39160
3000
hogy ha egy bizonyos munkát akarunk végeztetni egy csoporttal,
00:42
you start an institution, right? You raise some resources.
11
42160
2000
létrehozunk egy intézményt. Szerzünk némi erőforrást,
00:44
You found something. It can be private or public.
12
44160
3000
alapítunk egy szervezetet. Köz- vagy magánintézményt.
00:47
It can be for profit or not profit. It can be large or small.
13
47160
3000
Piacit vagy nonprofitot. Kicsit vagy nagyot.
00:50
But you get these resources together.
14
50160
2000
De mindenképp össze kell szedni az erőforrásokat.
00:52
You found an institution, and you use the institution
15
52160
3000
Létrehozni a szervezetet, és aztán felhasználni arra,
00:55
to coordinate the activities of the group.
16
55160
2000
hogy a csoport tevékenységét megszervezze.
00:57
More recently, because the cost of letting groups
17
57160
4000
De legújabban, amióta a kommunikációs költségek
01:01
communicate with each other has fallen through the floor --
18
61160
3000
lezuhantak a pincébe, és mivel
01:04
and communication costs are one of the big
19
64160
2000
a kommunikációs költség egy komoly tétel,
01:06
inputs to coordination -- there has been a second answer,
20
66160
4000
született egy másik válasz is.
01:10
which is to put the cooperation into the infrastructure,
21
70160
4000
Az, hogy a kooperációt belekódoljuk a rendszerbe.
01:14
to design systems that coordinate the output
22
74160
3000
A rendszer maga koordinálja a csoport tevékenységét,
01:17
of the group as a by-product of the operating of the system,
23
77160
3000
az eredmény a rendszer üzemeltetése során jön létre,
01:20
without regard to institutional models.
24
80160
3000
intézményi modell nélkül.
01:23
So, that's what I want to talk about today.
25
83160
2000
Erről fogok most beszélni.
01:25
I'm going to illustrate it with some fairly concrete examples,
26
85160
2000
Konkrét példákon fogom bemutatni,
01:27
but always pointing to the broader themes.
27
87160
4000
de észben tartva teljes képet.
01:31
So, I'm going to start by trying to answer a question
28
91160
2000
Próbáljunk meg kezdésnek megválaszolni egy kérdést,
01:33
that I know each of you will have asked yourself at some point or other,
29
93160
2000
amit, gondolom, mindnyájan feltettek maguknak egyszer,
01:35
and which the Internet is purpose-built to answer,
30
95160
2000
és amire választ adni az internet kimondott célja:
01:37
which is, where can I get a picture of a roller-skating mermaid?
31
97160
4000
Hogy szerezhetnék egy képet görkorcsolyázó hableányról?
01:41
So, in New York City, on the first Saturday of every summer,
32
101160
4000
Minden nyár első szombatján, New Yorkban,
01:45
Coney Island, our local, charmingly run-down amusement park,
33
105160
3000
a Coney Island-on, a kissé kopott helyi vidámparkban
01:48
hosts the Mermaid Parade. It's an amateur parade;
34
108160
3000
megrendezik a Hableány Fesztivált. Ez egy amatőr felvonulás,
01:51
people come from all over the city; people get all dressed up.
35
111160
3000
az egész városból jönnek emberek, beöltözve.
01:54
Some people get less dressed up.
36
114160
2000
Néhányan kevésbé beöltözve.
01:56
Young and old, dancing in the streets.
37
116160
3000
Fiatal és öreg táncol az utcán.
01:59
Colorful characters, and a good time is had by all.
38
119160
3000
Mindenféle szines alakok, és mindenki jól érzi magát.
02:02
And what I want to call your attention to is not the Mermaid Parade itself,
39
122160
2000
Amire felhívnám a figyelmet, az nem a Hableány Fesztivál,
02:04
charming though it is, but rather to these photos.
40
124160
3000
mégoly bájos is, hanem a fényképek.
02:07
I didn't take them. How did I get them?
41
127160
3000
Nem én készítettem őket. Honnan vannak?
02:10
And the answer is: I got them from Flickr.
42
130160
2000
A válasz: a Flickr-ről.
02:12
Flickr is a photo-sharing service
43
132160
3000
A Flickr egy képmegosztó oldal,
02:15
that allows people to take photos, upload them,
44
135160
2000
ahova bárki feltöltheti a saját fényképeit,
02:17
share them over the Web and so forth.
45
137160
1000
és megoszthatja őket.
02:18
Recently, Flickr has added an additional function called tagging.
46
138160
4000
Újabban a Flickr egy új szolgáltatást vezetett be, a cimkézést.
02:22
Tagging was pioneered by Delicious and Joshua Schachter.
47
142160
3000
A cimkézést a Del.icio.us illetve Joshua Schachter kezdte.
02:25
Delicious is a social bookmarking service.
48
145160
2000
A Del.icio.us egy közösségi könyvjelző szolgáltatás.
02:27
Tagging is a cooperative infrastructure answer to classification.
49
147160
5000
A cimkézés egy kooperatív infrastruktúra, ami osztályozásra való.
02:32
Right? If I had given this talk last year,
50
152160
3000
Ha ezt a beszédet tavaly mondom el,
02:35
I couldn't do what I just did,
51
155160
2000
nem tudtam volna ezt megtenni,
02:37
because I couldn't have found those photos.
52
157160
2000
nem tudtam volna ezeket a képeket beszerezni.
02:39
But instead of saying,
53
159160
2000
Ahelyett, hogy
02:41
we need to hire a professional class of librarians
54
161160
2000
felvett volna egy csapat könyvtárost,
02:43
to organize these photos once they're uploaded,
55
163160
2000
akik osztályozzák a feltöltött képeket,
02:45
Flickr simply turned over to the users
56
165160
3000
a Flickr a felhasználóknak adta meg
02:48
the ability to characterize the photos.
57
168160
2000
a lehetőséget a kategorizálásra.
02:50
So, I was able to go in and draw down photos that had been tagged
58
170160
3000
Tehát le tudtam keresni azokat a képeket, amikhez megadták a
02:53
"Mermaid Parade." There were 3,100 photos taken by 118 photographers,
59
173160
6000
"Hableány Fesztivál" cimkét. 3100 ilyet találtam, 118 fotóstól,
02:59
all aggregated and then put under this nice, neat name,
60
179160
3000
csináltam belőlük egy gyűjteményt, adtam neki egy szép nevet,
03:02
shown in reverse chronological order.
61
182160
2000
és időben visszafelé rendeztem el.
03:04
And I was then able to go and retrieve them
62
184160
2000
Aztán le tudtam tölteni, hogy ezt a kis
03:06
to give you that little slideshow.
63
186160
2000
diavetítést csináljam belőle.
03:08
Now, what hard problem is being solved here?
64
188160
3000
Milyen problémát kellett itt megoldani?
03:11
And it's -- in the most schematic possible view,
65
191160
2000
Erősen leegyszerüsített ábrázolásban
03:13
it's a coordination problem, right?
66
193160
2000
ez egy koordinációs probléma.
03:15
There are a large number of people on the Internet,
67
195160
2000
Rengeteg ember van az interneten,
03:17
a very small fraction of them have photos of the Mermaid Parade.
68
197160
4000
de csak kis részüknek van fotója a Hableány Fesztiválról.
03:21
How do we get those people together to contribute that work?
69
201160
4000
Hogy tudom ezeket az embereket rávenni, hogy közreműködjenek?
03:25
The classic answer is to form an institution, right?
70
205160
3000
A klasszikus válasz szerint létrehozunk egy intézményt.
03:28
To draw those people into some prearranged structure
71
208160
4000
Bevonjuk azokat az embereket egy megtervezett struktúrába,
03:32
that has explicit goals.
72
212160
2000
amielynek kitűzött céljai vannak.
03:34
And I want to call your attention to
73
214160
2000
Azt kérem, vegyék észre
03:36
some of the side effects of going the institutional route.
74
216160
5000
az intézményes megoldás néhány mellékhatását.
03:41
First of all, when you form an institution,
75
221160
2000
Először is, amikor léthehozunk egy intézményt,
03:43
you take on a management problem, right?
76
223160
2000
szembenézünk az irányítás problémájával.
03:45
No good just hiring employees,
77
225160
2000
Nem csak dolgozókra van szükség,
03:47
you also have to hire other employees to manage those employees
78
227160
3000
hanem olyan dolgozókra is, akik más dolgozókat irányítanak,
03:50
and to enforce the goals of the institution and so forth.
79
230160
3000
hogy érvényre juttassák az intézmény célkitűzéseit.
03:53
Secondly, you have to bring structure into place.
80
233160
3000
Másodszor, struktúrákat kell létrehozni.
03:56
Right? You have to have economic structure.
81
236160
2000
Gazdasági struktúrát.
03:58
You have to have legal structure.
82
238160
2000
Jogi struktúrát.
04:00
You have to have physical structure.
83
240160
1000
Fizikai struktúrát.
04:01
And that creates additional costs.
84
241160
3000
És ez pluszköltséget okoz.
04:04
Third, forming an institution is inherently exclusionary.
85
244160
4000
Harmadszor, az intézmény szükségképpen kirekeszt.
04:08
You notice we haven't got everybody who has a photo.
86
248160
4000
Vegyék észre, hogy nem mindeki vesz részt benne.
04:12
You can't hire everyone in a company, right?
87
252160
3000
Nem vehetünk fel mindenkit, igaz?
04:15
You can't recruit everyone into a governmental organization.
88
255160
3000
Nem vehetünk fel mindenkit egy állami szervezetbe.
04:18
You have to exclude some people.
89
258160
2000
Néhányakat ki kell hagyni.
04:20
And fourth, as a result of that exclusion,
90
260160
2000
És negyedszer, a kirekesztés következtében,
04:22
you end up with a professional class. Look at the change here.
91
262160
4000
végül egy hivatásos osztályt kapunk. Most lássuk a változást.
04:26
We've gone from people with photos to photographers.
92
266160
3000
Fényképező emberekből fényképészek lettek.
04:29
Right? We've created a professional class of photographers
93
269160
4000
Létrehoztunk egy hivatásos fényképész szakmát,
04:33
whose goal is to go out and photograph the Mermaid Parade,
94
273160
2000
aminek feladata, hogy fotókat készítsen a Hableány Fesztiválról,
04:35
or whatever else they're sent out to photograph.
95
275160
5000
vagy bármi más dologról, ami éppen a téma.
04:40
When you build cooperation into the infrastructure,
96
280160
3000
Ha viszont a rendszerbe építjük bele a kooperációt,
04:43
which is the Flickr answer,
97
283160
3000
ami a Flickr megoldás,
04:46
you can leave the people where they are
98
286160
2000
az emberek helyben maradnak,
04:48
and you take the problem to the individuals, rather than
99
288160
4000
és a problémát visszük hozzájuk, ahelyett, hogy
04:52
moving the individuals to the problem.
100
292160
1000
az egyént vinnénk a problémához.
04:53
You arrange the coordination in the group, and by doing that
101
293160
7000
Megszervezzük a csoporton belüli koordinációt, és ezzel
05:00
you get the same outcome, without the institutional difficulties.
102
300160
4000
ugyanazt az eredményt érjük el az intézmények hátrányai nélkül.
05:04
You lose the institutional imperative.
103
304160
2000
Ezzel elvesztjük a kezdeményezést.
05:06
You lose the right to shape people's work when it's volunteer effort,
104
306160
3000
Nem tudjuk alakítani az emberek tevékenységét, mivel önkéntes,
05:09
but you also shed the institutional cost,
105
309160
3000
de ezzel együtt megszabadultunk a költségtől is,
05:12
which gives you greater flexibility.
106
312160
2000
ami nagyobb rugalmasságot ad.
05:14
What Flickr does is it replaces planning with coordination.
107
314160
5000
A Flickr koordinációval helyettesíti a tervezést.
05:19
And this is a general aspect of these cooperative systems.
108
319160
3000
Ez általános jellemzője ezeknek a kooperatív rendszereknek.
05:22
Right. You'll have experienced this in your life
109
322160
3000
Egyébként önök is megtapasztalták már,
05:25
whenever you bought your first mobile phone,
110
325160
2000
amikor megvették az első mobiljukat,
05:27
and you stopped making plans.
111
327160
2000
és többé nem tervezték meg a dolgokat.
05:29
You just said, "I'll call you when I get there."
112
329160
2000
Majd hívlak, ha odaérek, mondják.
05:31
"Call me when you get off work." Right?
113
331160
2000
Csörrenj rám, ha végzel, oké?
05:33
That is a point-to-point replacement of coordination with planning.
114
333160
5000
A tervezést a személyes egyeztetés veszi át.
05:38
Right. We're now able to do that kind of thing with groups.
115
338160
4000
Tehát ma már képesek vagyunk ilyesmit csinálni egy csoportban.
05:42
To say instead of, we must make an advance plan,
116
342160
3000
Ahelyett, hogy lenne egy fejlődési tervünk,
05:45
we must have a five-year projection
117
345160
1000
hogy ötéves előrejelzést készítenénk,
05:46
of where the Wikipedia is going to be, or whatever,
118
346160
3000
hogy hol áll majd a Wikipédia vagy bármi más,
05:49
you can just say, let's coordinate the group effort,
119
349160
3000
csak annyit teszünk, hogy koordináljuk a csoport erőfeszítéseit,
05:52
and let's deal with it as we go,
120
352160
2000
és majd foglalkozunk vele, miközben alakul,
05:54
because we're now well-enough coordinated
121
354160
1000
mivel a csoport elég jól koordinált,
05:55
that we don't have to take on the problems of deciding in advance what to do.
122
355160
5000
nem szükséges az egyes problémákkal idejekorán foglalkozni.
06:00
So here's another example. This one's somewhat more somber.
123
360160
3000
Itt van egy másik példa, kissé komorabb.
06:03
These are photos on Flickr tagged "Iraq."
124
363160
2000
Ezek a képek kaptak a Flickr-en "Iraq" cimkét.
06:09
And everything that was hard about the coordination cost
125
369160
3000
Mindazok a költségek, amik a Hableány Fesztiválnál
06:12
with the Mermaid Parade is even harder here.
126
372160
3000
fennáltak, itt még erősebben jelentkeznek.
06:15
There are more pictures. There are more photographers.
127
375160
3000
Sokkal több a kép. Több a fotós.
06:18
It's taken over a wider geographic area.
128
378160
4000
Nagyobb területről van szó.
06:22
The photos are spread out over a longer period of time.
129
382160
2000
Hosszabb időszak alatt készültek a képek.
06:24
And worst of all, that figure at the bottom,
130
384160
4000
A legrosszabb az, hogy a szám alul,
06:28
approximately ten photos per photographer, is a lie.
131
388160
4000
a körülbelül tíz fotó per fotós, az nem igaz.
06:32
It's mathematically true,
132
392160
2000
Matematikailag igaz,
06:34
but it doesn't really talk about anything important --
133
394160
2000
de nem mond semmi lényegeset a valóságról,
06:36
because in these systems, the average isn't really what matters.
134
396160
5000
mivel egy ilyen rendszerben az átlag nem igazán számít.
06:41
What matters is this.
135
401160
2000
Ami számít, az a következő.
06:43
This is a graph of photographs tagged Iraq
136
403160
5000
Ez a grafikon mutatja az "Irak" cimkés fotókat,
06:48
as taken by the 529 photographers who contributed the 5,445 photos.
137
408160
6000
529 fotós munkáját, akik összesen 5445 képet készítettek.
06:54
And it's ranked in order of number of photos taken per photographer.
138
414160
5000
Sorba van rendezve aszerint, hogy hány fotót csinált az adott személy.
06:59
You can see here, over at the end,
139
419160
2000
Láthatjuk, hogy ezen a szélén
07:01
our most prolific photographer has taken around 350 photos,
140
421160
4000
a legszorgosabb fotós van 350 képpel.
07:05
and you can see there's a few people who have taken hundreds of photos.
141
425160
4000
Látható néhány ember, akik párszáz képet csináltak.
07:09
Then there's dozens of people who've taken dozens of photos.
142
429160
3000
Pár tucat ember csinált pár tucat képet.
07:12
And by the time we get around here,
143
432160
2000
És ettől a ponttól kezdve,
07:14
we get ten or fewer photos, and then there's this long, flat tail.
144
434160
4000
tíz vagy kevesebb kép, majd egy hosszú, lapos farok.
07:18
And by the time you get to the middle,
145
438160
2000
Nagyjából a felétől kezdve
07:20
you've got hundreds of people
146
440160
2000
több százan következnek,
07:22
who have contributed only one photo each.
147
442160
3000
akik egyetlen képet töltöttek fel.
07:25
This is called a power-law distribution.
148
445160
2000
Ez a hatványfüggvényeloszlás.
07:27
It appears often in unconstrained social systems
149
447160
5000
Ez látható minden kötöttség nélküli közösségi rendszerben.
07:32
where people are allowed to contribute as much or as little as they like --
150
452160
4000
Ha a tagok annyit tesznek a közösbe, amennyit akarnak,
07:36
this is often what you get. Right?
151
456160
2000
gyakran kapjuk ezt.
07:38
The math behind the power-law distribution is that whatever's in the nth position
152
458160
4000
A matematikája az a hatványfüggvényeloszlásnak, hogy az n-edik helyezett
07:42
is doing about one-nth of whatever's being measured,
153
462160
3000
körülbelül n-ned annyit ad a közösbe,
07:45
relative to the person in the first position.
154
465160
2000
mint az első helyezett.
07:47
So, we'd expect the tenth most prolific photographer
155
467160
2000
Tehát mondjuk a tizedik legtermékenyebb fotós
07:49
to have contributed about a tenth of the photos,
156
469160
3000
tizedannyi fotót tett fel,
07:52
and the hundredth most prolific photographer
157
472160
2000
és a századik legtermékenyebb pedig
07:54
to have contributed only about a hundred as many photos
158
474160
3000
századannyi fotót tett fel,
07:57
as the most prolific photographer did.
159
477160
2000
mint a legtermékenyebb.
07:59
So, the head of the curve can be sharper or flatter.
160
479160
4000
A görbe lehet laposabb vagy meredekebb,
08:03
But that basic math accounts both for the steep slope
161
483160
2000
de ugyanaz a matematika van a felfutó rész mögött,
08:05
and for the long, flat tail.
162
485160
2000
és a hosszú farok mögött.
08:07
And curiously, in these systems, as they grow larger,
163
487160
3000
Érdekes módon ha a közösség mérete növekszik,
08:10
the systems don't converge; they diverge more.
164
490160
4000
az egyének nem közelednek egymáshoz, hanem éppen távolodnak.
08:14
In bigger systems, the head gets bigger
165
494160
1000
Nagyobb közösségben a fej is magasabb,
08:15
and the tail gets longer, so the imbalance increases.
166
495160
6000
a farok is hosszabb, az egyenlőtlenség növekszik.
08:21
You can see the curve is obviously heavily left-weighted. Here's how heavily:
167
501160
4000
Látható, hogy a görbe bal oldala túlsúlyos. Hogy mennyire?
08:25
if you take the top 10 percent of photographers contributing to this system,
168
505160
4000
Ha vesszük a fotósok felső tíz százalékát,
08:29
they account for three quarters of the photos taken --
169
509160
4000
ők töltötték fel a fotók háromnegyed részét.
08:33
just the top 10 percent most prolific photographers.
170
513160
3000
Csupán a legtermékenyebb tíz százalék.
08:36
If you go down to five percent,
171
516160
2000
Ha lemegyünk öt százalékra,
08:38
you're still accounting for 60 percent of the photos.
172
518160
3000
még mindig a képek hatvan százalékánál tartunk.
08:41
If you go down to one percent, exclude 99 percent of the group effort,
173
521160
6000
Egy százalék esetén, tehát a csoport 99%-ának kizárásával,
08:47
you're still accounting for almost a quarter of the photos.
174
527160
3000
még mindig majdnem a negyedrésze van meg a képeknek.
08:50
And because of this left weighting,
175
530160
2000
Emiatt a túlsúlyosság miatt
08:52
the average is actually here, way to the left.
176
532160
5000
az átlag itt van, messze balra.
08:57
And that sounds strange to our ears,
177
537160
2000
És ez talán furcsán hangzik,
08:59
but what ends up happening is that 80 percent of the contributors
178
539160
3000
de ez a helyzet, a tagok nyolcvan százaléka
09:02
have contributed a below-average amount.
179
542160
3000
átlag alatti mennyiséget töltött fel.
09:05
That sounds strange because we expect average and middle
180
545160
2000
Ez furcsán hangzik, mert azt várjuk, hogy az átlag és a közép
09:07
to be about the same, but they're not at all.
181
547160
3000
nagyjából ugyanaz legyen, de ez nem így van.
09:10
This is the math underlying the 80/20 rule. Right?
182
550160
4000
Ez tehát az elmélet a 80/20-as szabály mögött.
09:14
Whenever you hear anybody talking about the 80/20 rule,
183
554160
2000
Amikor valaki a 80/20-as szabályról beszél,
09:16
this is what's going on. Right?
184
556160
2000
erről van szó.
09:18
20 percent of the merchandise accounts for 80 percent of the revenue,
185
558160
4000
Az árucikkek 20 százaléka hozza a bevétel 80 százalékát,
09:22
20 percent of the users use 80 percent of the resources --
186
562160
2000
a felhasználók 20 százaléka használja az erőforrások 80 százalékát -
09:24
this is the shape people are talking about when that happens.
187
564160
5000
erről a görbéről van szó ezekben az esetekben.
09:29
Institutions only have two tools: carrots and sticks.
188
569160
3000
Az intézményeknek két eszközük van: kockacukor és ostor.
09:32
And the 80 percent zone is a no-carrot and no-stick zone.
189
572160
4000
És a 80 százalékos zóna a cukor- és ostormentes zóna.
09:36
The costs of running the institution mean that you cannot
190
576160
9000
Az intézmény futsási költsége azt eredményezi, hogy
09:45
take on the work of those people easily in an institutional frame.
191
585160
3000
ezt a 80 százalékot nem tudjuk bevonni az intézmény keretei közé.
09:48
The institutional model always pushes leftwards,
192
588160
4000
Az intézményi modell balra törekszik,
09:52
treating these people as employees.
193
592160
2000
ezeket az emberek foglalkoztatva.
09:54
The institutional response is,
194
594160
1000
Az intézményi stratégia az,
09:55
I can get 75 percent of the value for 10 percent of the hires -- great,
195
595160
5000
hogy ha megkaphatom az eredmény 75%-át a 10%-nyi embertől, szuper!
10:00
that's what I'll do.
196
600160
2000
Ezt fogom tenni.
10:02
The cooperative infrastructure model says,
197
602160
2000
A kooperatív rendszer modell pedig azt mondja,
10:04
why do you want to give up a quarter of the value?
198
604160
3000
miért hagynám veszni az eredmény egynegyedét?
10:07
If your system is designed
199
607160
2000
Ha a rendszered olyan, hogy
10:09
so that you have to give up a quarter of the value,
200
609160
3000
az érték negyedét veszni hagyja,
10:12
re-engineer the system.
201
612160
3000
ideje áttervezni a rendszert.
10:15
Don't take on the cost that prevents you
202
615160
2000
Ne bánkódj a költségen, ami miatt
10:17
from getting to the contributions of these people.
203
617160
2000
nem tudod bevonni ezen emberek munkáját.
10:19
Build the system so that anybody can contribute at any amount.
204
619160
5000
Inkább építs olyan rendszert, amibe bárki bármit beleadhat.
10:24
So the coordination response asks not,
205
624160
6000
A koordinációs stratégia nem azt kérdi,
10:30
how are these people as employees, but rather,
206
630160
3000
mennyire jók ezek az emberek alkalmazottnak,
10:33
what is their contribution like? Right?
207
633160
2000
hanem azt, hogy mi a hozzájárulásuk.
10:35
We have over here Psycho Milt, a Flickr user,
208
635160
3000
Itt látható Psycho Milt, egy Flickr felhasználó,
10:38
who has contributed one, and only one, photo titled "Iraq."
209
638160
5000
aki egyetlen képet töltött fel "Iraq" cimkével.
10:43
And here's the photo. Right. Labeled, "Bad Day at Work."
210
643160
4000
Ez az a fotó. A címe: egy pocsék nap a melóban.
10:47
Right? So the question is,
211
647160
3000
A kérdés tehát,
10:50
do you want that photo? Yes or no.
212
650160
3000
kell neked ez a kép? Igen vagy nem?
10:53
The question is not, is Psycho Milt a good employee?
213
653160
4000
Nem pedig az, hogy Psycho Milt egy jó dolgozó-e.
10:57
And the tension here is between institution as enabler
214
657160
5000
A lényeges különbség aközött van, hogy az intézmény lehetővé tesz,
11:02
and institution as obstacle.
215
662160
2000
vagy akadályoz.
11:04
When you're dealing with the left-hand edge
216
664160
2000
Ha azokat az embereket nézzük,
11:06
of one of these distributions,
217
666160
2000
akik a görbe bal szélén vannak,
11:08
when you're dealing with the people who spend a lot of time
218
668160
2000
akik sok időt töltöttek azzal, hogy nagy mennyiséget
11:10
producing a lot of the material you want,
219
670160
2000
állítsanak elő a kivánt dologból,
11:12
that's an institution-as-enabler world.
220
672160
2000
akkor az intézmény lehetővé tesz.
11:14
You can hire those people as employees, you can coordinate their work
221
674160
3000
Fel tudod venni őket, meg tudod szervezni a munkájukat,
11:17
and you can get some output.
222
677160
2000
és megkapod az eredményt.
11:19
But when you're down here, where the Psycho Milts of the world
223
679160
2000
De ha ezt a részt nézzük itt lenn, ahol a Psycho Miltek vannak,
11:21
are adding one photo at a time,
224
681160
3000
akik egyetlen fotót adtak hozzá,
11:24
that's institution as obstacle.
225
684160
3000
akkor az intézmény akadályoz.
11:27
Institutions hate being told they're obstacles.
226
687160
4000
Az intézmények persze nem szeretik, ha akadálynak mondják őket.
11:31
One of the first things that happens
227
691160
2000
Amikor intézményi megoldást adsz egy problémára,
11:33
when you institutionalize a problem
228
693160
2000
az első dolog, ami történik, az az,
11:35
is that the first goal of the institution
229
695160
4000
hogy a intézmény elsődleges célja
11:39
immediately shifts from whatever the nominal goal was
230
699160
2000
az eredeti cél helyett rögtön eltolódik
11:41
to self-preservation.
231
701160
2000
az önfenntartás irányába.
11:43
And the actual goal of the institution goes to two through n.
232
703160
4000
Az igazi cél 2. vagy az n. helyre szorul vissza.
11:47
Right? So, when institutions are told they are obstacles,
233
707160
3000
Amikor szembesítesz egy intézmény azzal, hogy ő egy akadály,
11:50
and that there are other ways of coordinating the value,
234
710160
2000
és hogy másképpen is lehet értéket létrehozni,
11:52
they go through something a little bit like the Kubler-Ross stages --
235
712160
5000
a reakcióik a Kübler-Ross féle elfogadási fázisokra emlékeztetnek,
11:57
(Laughter)
236
717160
1000
(Nevetés)
11:58
-- of reaction, being told you have a fatal illness:
237
718160
2000
amik a halálos betegség elfogadását jellemzik:
12:00
denial, anger, bargaining, acceptance.
238
720160
4000
elutasítás, harag, alkudozás, beletörődés.
12:04
Most of the cooperative systems we've seen
239
724160
2000
Ezek a kooperatív rendszerek még nem elég régóta
12:06
haven't been around long enough
240
726160
1000
léteznek ahhoz, hogy az intézmények
12:07
to have gotten to the acceptance phase.
241
727160
3000
eljutottak volna az elfogadás fázisába.
12:10
Many, many institutions are still in denial,
242
730160
2000
A legtöbb intézmény még a tagadásnál tart,
12:12
but we're seeing recently a lot of both anger and bargaining.
243
732160
5000
de mostanában látni már haragot illetve alkudozást is.
12:17
There's a wonderful, small example going on right now.
244
737160
2000
Egy nagyon szép és aktuális példa:
12:19
In France, a bus company is suing people for forming a carpool,
245
739160
5000
egy francia tömegközlekedési cég pert indított autósok ellen,
12:24
right, because the fact that they have coordinated
246
744160
3000
akik együtt egy közös autóparkot hoztak létre,
12:27
themselves to create cooperative value is depriving them of revenue.
247
747160
6000
és ezzel a cég bevételtől esett el.
12:33
You can follow this in the Guardian.
248
753160
1000
Olvashatják a Guardian-ben.
12:34
It's actually quite entertaining.
249
754160
4000
Igazán szórakoztató eset.
12:38
The bigger question is,
250
758160
2000
Az igazi kérdés az,
12:40
what do you do about the value down here?
251
760160
3000
mit tehetünk az itt keletkező értékkel?
12:43
Right? How do you capture that?
252
763160
3000
Hogy lehet megfogni azt?
12:46
And institutions, as I've said, are prevented from capturing that.
253
766160
4000
Ahogy mondtam, az intézmények nem képesek rá.
12:50
Steve Ballmer, now CEO of Microsoft,
254
770160
2000
Steve Ballmer, a Microsoft jelenlegi elnöke
12:52
was criticizing Linux a couple of years ago, and he said,
255
772160
2000
pár éve kritizálta a Linuxot, mondván,
12:54
"Oh, this business of thousands of programmers
256
774160
2000
az egy legenda, hogy a Linuxnak
12:56
contributing to Linux, this is a myth.
257
776160
2000
többezer fejlesztője lenne.
12:58
We've looked at who's contributed to Linux,
258
778160
3000
Mivel megnéztük a hozzájárulásokat,
13:01
and most of the patches have been produced by programmers
259
781160
3000
és a legtöbb olyan programozóktól származott,
13:04
who've only done one thing." Right?
260
784160
4000
akik egyetlen változtatást csináltak.
13:08
You can hear this distribution under that complaint.
261
788160
4000
Szinte hallani ezt az eloszlást a panasz mögött.
13:12
And you can see why, from Ballmer's point of view,
262
792160
2000
És persze ez Ballmer szempontjából nézve
13:14
that's a bad idea, right?
263
794160
1000
nem tűnik jó ötletnek.
13:15
We hired this programmer, he came in, he drank our Cokes
264
795160
3000
Felvettük ezt az embert, issza a kólánkat,
13:18
and played Foosball for three years and he had one idea.
265
798160
2000
csocsózik három éven át, és ezalatt egyetlen ötlete van.
13:20
(Laughter)
266
800160
1000
(Nevetés)
13:21
Right? Bad hire. Right?
267
801160
3000
A fickó egy rossz választás volt.
13:24
(Laughter)
268
804160
2000
(Nevetés)
13:26
The Psycho Milt question is, was it a good idea?
269
806160
5000
A Psycho Milt kérdés pedig: az ötlet maga jó volt?
13:31
What if it was a security patch?
270
811160
2000
Mi van ha ez egy biztonsági rés javítása volt?
13:33
What if it was a security patch for a buffer overflow exploit,
271
813160
4000
Egy puffertúlcsordulásos betörési lehetőségé,
13:37
of which Windows has not some, [but] several?
272
817160
2000
amiből a Windowsban nem kevés van.
13:39
Do you want that patch, right?
273
819160
4000
Kell ez a javítás?
13:43
The fact that a single programmer can,
274
823160
2000
Az, hogy egy magányos programozó,
13:45
without having to move into a professional relation
275
825160
3000
anélkül, hogy bármiféle hivatalos kapcsolatban lenne
13:48
to an institution, improve Linux once
276
828160
3000
a céggel, képes javítani a Linuxon egyetlen egyszer,
13:51
and never be seen from again, should terrify Ballmer.
277
831160
4000
és eltűnni örökre, meg kéne rémítse Ballmert.
13:55
Because this kind of value is unreachable in classic
278
835160
4000
Mert ez az érték elérhetetlen a klasszikus
13:59
institutional frameworks, but is part of cooperative
279
839160
2000
intézményi keretben. Ellenben természetes része
14:01
systems of open-source software, of file sharing,
280
841160
3000
nyíltforrású szoftvereknek, a fájlmegosztásnak,
14:04
of the Wikipedia. I've used a lot of examples from Flickr,
281
844160
3000
a Wikipédiának. Én a Flickr-t hoztam fel példának,
14:07
but there are actually stories about this from all over.
282
847160
3000
de valójában rengeteg hasonló van mindenfelé.
14:10
Meetup, a service founded so that users could find people
283
850160
3000
A Meetup egy olyan szolgáltatás, amivel hasonló
14:13
in their local area who share their interests and affinities
284
853160
2000
érteklődési területű emberek egymásra találhatnak,
14:15
and actually have a real-world meeting offline in a cafe
285
855160
4000
és aztán akár személyesen is találkozhatnak egy kávézóban,
14:19
or a pub or what have you.
286
859160
2000
bárban vagy akárhol.
14:21
When Scott Heiferman founded Meetup,
287
861160
2000
Amikor Scott Heiferman létrehozta a Meetupot,
14:23
he thought it would be used for, you know,
288
863160
2000
azt gondolta, hogy a fő felhasználók
14:25
train spotters and cat fanciers -- classic affinity groups.
289
865160
2000
vonatmániások és macskabarátok, azaz a szokásos baráti körök lesznek.
14:27
The inventors don't know what the invention is.
290
867160
3000
A feltalálók nem tudják, mi is a találmány valójában.
14:30
Number one group on Meetup right now,
291
870160
2000
Mi a Meetup legnagyobb csoportja ma,
14:32
most chapters in most cities with most members, most active?
292
872160
3000
a legtöbb helyi csoporttal, legtöbb taggal és aktivitással?
14:35
Stay-at-home moms. Right?
293
875160
2000
A nem dolgozó anyukák.
14:37
In the suburbanized, dual-income United States,
294
877160
3000
A külvárosi életet élő, kétkeresős Egyesült Államokban
14:40
stay-at-home moms are actually missing
295
880160
3000
a nemdolgozó anyukáknak nem áll rendelkezésére
14:43
the social infrastructure that comes from extended family
296
883160
3000
szociális infrastruktúra, ami a távolabbi családtagoktól,
14:46
and local, small-scale neighborhoods.
297
886160
3000
vagy a szomszédságból fakadna.
14:49
So they're reinventing it, using these tools.
298
889160
3000
Ezért megteremtik maguknak.
14:52
Meetup is the platform,
299
892160
1000
A Meetup az eszköz,
14:53
but the value here is in social infrastructure.
300
893160
3000
de az érték a szociális infrastruktúra.
14:56
If you want to know what technology is going to change the world,
301
896160
3000
Ha tudni akarod, hogy mely technológia fogja megváltoztatni a világot,
14:59
don't pay attention to 13-year-old boys --
302
899160
2000
ne a 13 éves kölykökre figyelj.
15:01
pay attention to young mothers,
303
901160
2000
Figyelj a fiatal anyukákra,
15:03
because they have got not an ounce of support for technology
304
903160
3000
mert ők fikarcnyit se támogatnak olyan technológiát,
15:06
that doesn't materially make their lives better.
305
906160
3000
ami nem teszi az életüket valóban jobbá.
15:09
This is so much more important than Xbox,
306
909160
2000
Ez sokkal fontosabb, mint az Xbox,
15:11
but it's a lot less glitzy.
307
911160
2000
csak nem annyira csillivilli.
15:13
I think this is a revolution.
308
913160
2000
Úgy gondolom, ez egy forradalom.
15:15
I think that this is a really profound change
309
915160
3000
Azt hiszem, hogy ez egy mélyreható változás
15:18
in the way human affairs are arranged.
310
918160
1000
az emberi kapcsolatok alakulásában.
15:19
And I use that word advisedly.
311
919160
2000
Nem véletlenül használom ezt a kifejezést.
15:21
It's a revolution in that it's a change in equilibrium.
312
921160
3000
Ez egy forradalom abban az értelemben, hogy megváltoztatja az egyensúlyt.
15:24
It's a whole new way of doing things, which includes new downsides.
313
924160
6000
Ez egy teljesen új út, és persze megvannak az árnyoldalai.
15:30
In the United States right now, a woman named Judith Miller
314
930160
3000
Az Egyesült Államokban, e pillanatban, egy Judith Miller nevű nő
15:33
is in jail for not having given to a Federal Grand Jury her sources --
315
933160
5000
börtönben ül, amiért nem adta ki a forrásait az igazságszolgáltatásnak
15:38
she's a reporter for the New York Times --
316
938160
1000
- ő egyébként a New York Times újságírója -
15:39
her sources, in a very abstract and hard-to-follow case.
317
939160
3000
egy szövevényes és elvont ügy kapcsán.
15:42
And journalists are in the street rallying to improve the shield laws.
318
942160
3000
Az újságírók az utcára vontultak, hogy a újságírói védelmet kiterjesszék.
15:45
The shield laws are our laws -- pretty much a patchwork of state laws --
319
945160
4000
Az újságírókat jelenleg a tagállami törvények rendszertelen szövevénye
15:49
that prevent a journalist from having to betray a source.
320
949160
3000
védi meg attól, hogy fel keljen fedniük a forrásaikat.
15:52
This is happening, however, against the background
321
952160
3000
Mindezen események szintere az egyre inkább
15:55
of the rise of Web logging.
322
955160
2000
tért hódító blogolás.
15:57
Web logging is a classic example of mass amateurization.
323
957160
4000
A blogolás egy klasszikus példája a tömeges amatörizációnak.
16:01
It has de-professionalized publishing.
324
961160
2000
De-professzionalizálta a publikálást.
16:03
Want to publish globally anything you think today?
325
963160
3000
Szeretnél valamit világgá kürtölni?
16:06
It is a one-button operation that you can do for free.
326
966160
4000
Egyetlen gombnyomásra van szükség, és ingyen van.
16:10
That has sent the professional class of publishing down
327
970160
4000
Ez a folyamat a professzionális publikálást
16:14
into the ranks of mass amateurization.
328
974160
3000
levitte az amatőr tömegek szintjére.
16:17
And so the shield law, as much as we want it --
329
977160
4000
Az újságírói védelem, akármennyire is kívánatos,
16:21
we want a professional class of truth-tellers --
330
981160
2000
a hivatásos igazság-megmondók miatt,
16:23
it is becoming increasingly incoherent, because
331
983160
3000
egyre inkább inkoherenssé válik, mert
16:26
the institution is becoming incoherent.
332
986160
2000
maga a folyamat vált inkoherenssé.
16:28
There are people in the States right now
333
988160
2000
Pár ember az Egyesült Államokban
16:30
tying themselves into knots, trying to figure out
334
990160
3000
megfeszülve próbálja kitalálni,
16:33
whether or not bloggers are journalists.
335
993160
2000
hogy a bloggerek újságírók-e.
16:35
And the answer to that question is,
336
995160
2000
A válasz a kérdésre pedig az,
16:37
it doesn't matter, because that's not the right question.
337
997160
3000
hogy teljesen mindegy, mert ez nem a jó kérdés.
16:40
Journalism was an answer to an even more important question,
338
1000160
4000
Az újságírás maga egy válasz, egy még fontosabb kérdésre,
16:44
which is, how will society be informed?
339
1004160
2000
mégpedig, hogy hogyan lesz a társadalom jólinformált,
16:46
How will they share ideas and opinions?
340
1006160
3000
hogy lehet ötleteket és véleményeket megosztani.
16:49
And if there is an answer to that that happens outside
341
1009160
3000
És ha van erre a kérdésre egy olyan válasz, ami
16:52
the professional framework of journalism,
342
1012160
2000
kívül esik a hivatásos újságírás keretein,
16:54
it makes no sense to take a professional metaphor
343
1014160
4000
semmi értelme nincs a szakma elveit
16:58
and apply it to this distributed class.
344
1018160
4000
erre az elosztott formációra alkalmazni.
17:02
So as much as we want the shield laws,
345
1022160
2000
Tehát hiába akarjuk az újságírói védelmet,
17:04
the background -- the institution to which they were attached --
346
1024160
4000
a háttér, az intézmény, amihez kapcsolódik,
17:08
is becoming incoherent.
347
1028160
2000
inkoherenssé válik.
17:10
Here's another example.
348
1030160
2000
Egy másik példa.
17:12
Pro-ana, the pro-ana groups.
349
1032160
2000
Pro-ana csoportok.
17:14
These are groups of teenage girls
350
1034160
2000
Ezek tinilányok csoportjai,
17:16
who have taken on Web logs, bulletin boards,
351
1036160
3000
akik blogokat írnak, faliújságokon jelennek meg,
17:19
other kinds of cooperative infrastructure,
352
1039160
2000
mindenféle kooperatív infrastruktúrát használnak
17:21
and have used it to set up support groups for
353
1041160
2000
arra, hogy egymást segítsék abban,
17:23
remaining anorexic by choice.
354
1043160
2000
hogy anorexiásak maradjanak.
17:25
They post pictures of thin models, which they call "thinspiration."
355
1045160
3000
Képeket raknak fel vékony modellekről, ezt "fogyihletnek" nevezik.
17:28
They have little slogans, like "Salvation through Starvation."
356
1048160
3000
Vannak szlogenjeik, mint "megváltás éhezés által",
17:31
They even have Lance Armstrong-style bracelets,
357
1051160
2000
még Lance Armstrong-féle karkötőjük is van,
17:33
these red bracelets, which signify, in the small group,
358
1053160
3000
kis piros karkötő, amivel jelzik, hogy ők tagok,
17:36
I am trying to maintain my eating disorder.
359
1056160
3000
és ragaszkodnak a betegségükhöz.
17:39
They trade tips, like, if you feel like eating something,
360
1059160
2000
Ötleteket adnak egymásnak, például ha éhes vagy,
17:41
clean a toilet or the litter box. The feeling will pass.
361
1061160
5000
pucold ki a wc-t, vagy a szemetest. El fog múlni.
17:46
We're used to support groups being beneficial.
362
1066160
3000
Ahhoz vagyunk szokva, hogy az ilyen csoportok hasznosak.
17:49
We have an attitude that support groups are inherently beneficial.
363
1069160
3000
Úgy hisszül, hogy a terápiás csoportok automatikusan hasznot hoznak.
17:52
But it turns out that the logic of the support group is value neutral.
364
1072160
4000
De úgy tűnik, a csoport, mint eszköz értéksemleges.
17:56
A support group is simply a small group that wants to maintain
365
1076160
4000
A terápiás csoport nem más, mint egy kis csoport, ami a saját életmódját
18:00
a way of living in the context of a larger group.
366
1080160
3000
akarja fenntartani egy nagyobb csoporton belül.
18:03
Now, when the larger group is a bunch of drunks,
367
1083160
2000
És ha a nagyobb csoport egy rakás részeges alak,
18:05
and the small group wants to stay sober, then we think,
368
1085160
2000
a kisebb pedig megpróbál józan maradni, akkor úgy véljük,
18:07
that's a great support group.
369
1087160
2000
ez egy jó csoport.
18:09
But when the small group is teenage girls
370
1089160
2000
De ha a kis csoport olyan serdülő lányokból áll,
18:11
who want to stay anorexic by choice, then we're horrified.
371
1091160
4000
akik szándékosan anorexiásak akarnak maradni, megrémülünk.
18:15
What's happened is that the normative goals
372
1095160
3000
Az történt, hogy azokat a terápiás csoportokat,
18:18
of the support groups that we're used to,
373
1098160
2000
amiket eddig láttunk, intézmények hozták létre,
18:20
came from the institutions that were framing them,
374
1100160
3000
és az intézmények adták nekik a célokat,
18:23
and not from the infrastructure.
375
1103160
1000
nem maga a módszer.
18:24
Once the infrastructure becomes generically available,
376
1104160
4000
Amint a módszer elérhetővé válik mindenki számára,
18:28
the logic of the support group has been revealed to be
377
1108160
2000
bárki létrehozhat akármilyen csoportot,
18:30
accessible to anyone, including people pursuing these kinds of goals.
378
1110160
5000
akár ilyenfajta célok érdekében is.
18:35
So, there are significant downsides to these changes
379
1115160
2000
Tehát mindennek megvan az árnyoldala is
18:37
as well as upsides. And of course, in the current environment,
380
1117160
3000
a haszna mellett. És elkerülhetetlen, hogy a jelen helyzetben
18:40
one need allude only lightly to the work of non-state actors
381
1120160
5000
utaljunk azokra az államoktól független tényezőkre,
18:45
trying to influence global affairs, and taking advantage of these.
382
1125160
3000
akik globális ügyeket akarnak befolyásolni ilyen módon.
18:48
This is a social map of the hijackers and their associates
383
1128160
3000
Ez a WTC elleni terrortámadás résztvevőinek és kitervezőinek
18:51
who perpetrated the 9/11 attack.
384
1131160
4000
szociális kapcsolati hálója.
18:55
It was produced by analyzing their communications patterns
385
1135160
4000
A kommunikációs szokásaik vizsgálata alapján készült,
18:59
using a lot of these tools. And doubtless the intelligence communities of the world
386
1139160
3000
sok ilyen eszközt használtak. Kétségtelenül egy hasonlót készítenek most is
19:02
are doing the same work today for the attacks of last week.
387
1142160
4000
a múlt heti támadásokkal összefüggésben.
19:06
Now, this is the part of the talk where I tell you
388
1146160
2000
Most jön a beszédemnek az a része, amiben
19:08
what's going to come as a result of all of this,
389
1148160
2000
bemutatom, milyenné válik a világ mindemiatt,
19:10
but I'm running out of time, which is good,
390
1150160
3000
de erősen fogy az időm. Ami nagyon jó,
19:13
because I don't know.
391
1153160
2000
mert fogalmam sincs.
19:15
(Laughter)
392
1155160
2000
(Nevetés)
19:17
Right. As with the printing press, if it's really a revolution,
393
1157160
4000
Akárcsak a nyomtatott sajtó megjelenése, ez egy forradalom,
19:21
it doesn't take us from Point A to Point B.
394
1161160
2000
ami nem visz minket A pontból B pontba.
19:23
It takes us from Point A to chaos.
395
1163160
3000
Hanem A pontból a káoszba visz.
19:26
The printing press precipitated 200 years of chaos,
396
1166160
5000
A nyomtatott sajtó 200 éves káoszba taszított minket,
19:31
moving from a world where the Catholic Church
397
1171160
2000
abból a helyzetből, amikor a Katolikus Egyház
19:33
was the sort of organizing political force to the Treaty of Westphalia,
398
1173160
4000
volt a szervező erő a vesztfáliai béke után,
19:37
when we finally knew what the new unit was: the nation state.
399
1177160
3000
míg végül kialakult az új rend: a nemzetállamok.
19:40
Now, I'm not predicting 200 years of chaos as a result of this. 50.
400
1180160
5000
Nem állítom, hogy most is kétszáz évnyi káosz lesz. Ötven.
19:45
50 years in which loosely coordinated groups
401
1185160
4000
Ötven év, minek során lazán szervezett csoportok
19:49
are going to be given increasingly high leverage,
402
1189160
3000
egyre nagyobb befolyást nyernek,
19:52
and the more those groups forego traditional institutional imperatives --
403
1192160
4000
és minél jobban meghaladják az intézményi módszereket,
19:56
like deciding in advance what's going to happen,
404
1196160
3000
például azt, hogy előre eldöntsék, mit akarnak elérni,
19:59
or the profit motive -- the more leverage they'll get.
405
1199160
3000
vagy a profit elvét, annál nagyobb lesz a befolyásuk.
20:02
And institutions are going to come under
406
1202160
2000
Az intézményekre pedig egyre nagyobb
20:04
an increasing degree of pressure,
407
1204160
2000
nyomás fog nehezedni,
20:06
and the more rigidly managed, and the more they rely
408
1206160
2000
és minél merevebbek, minél jobban támaszkodnak
20:08
on information monopolies, the greater the pressure is going to be.
409
1208160
4000
információs monopóliumokra, annál nagyobb lesz a nyomás.
20:12
And that's going to happen one arena at a time,
410
1212160
2000
Ez szép sorjában meg fog történni az összes területen,
20:14
one institution at a time. The forces are general,
411
1214160
3000
az összes intézményi formával. A hatás ugyanaz,
20:17
but the results are going to be specific.
412
1217160
2000
az eredmény mindenütt más és más lesz.
20:19
And so the point here is not,
413
1219160
2000
Azt mondom, hogy nem lesz olyan sima,
20:21
"This is wonderful," or "We're going to see a transition
414
1221160
3000
hogy "ez csodálatos" vagy "láthatjuk az átmenetet
20:24
from only institutions to only cooperative framework."
415
1224160
3000
az intézményektől a tisztán kooperatív rendszerbe".
20:27
It's going to be much more complicated than that.
416
1227160
2000
Sokkal bonyolultabb lesz ennél.
20:29
But the point is that it's going to be a massive readjustment.
417
1229160
3000
A lényeg az, hogy hatalmas súlyponteltolódás lesz.
20:32
And since we can see it in advance and know it's coming,
418
1232160
2000
És mivel látjuk előre, hogy mi fog történni,
20:34
my argument is essentially: we might as well get good at it.
419
1234160
3000
azt mondom, hogy fel tudunk készülni rá.
20:37
Thank you very much.
420
1237160
2000
Köszönöm a figyelmet.
20:39
(Applause)
421
1239160
2000
(Taps)
Erről a weboldalról

Ez az oldal olyan YouTube-videókat mutat be, amelyek hasznosak az angol nyelvtanuláshoz. A világ minden tájáról származó, kiváló tanárok által tartott angol leckéket láthatsz. Az egyes videók oldalán megjelenő angol feliratokra duplán kattintva onnan játszhatja le a videót. A feliratok a videó lejátszásával szinkronban gördülnek. Ha bármilyen észrevétele vagy kérése van, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk ezen a kapcsolatfelvételi űrlapon.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7