What we learned from 5 million books

Translator: Ade Indarta Reviewer: Antonius Yudi Sendjaja

Erez Lieberman Aiden: Everyone knows

Erez Lieberman Aiden: Semua orang tahu

that a picture is worth a thousand words.

sebuah gambar mengandung seribu kata.

But we at Harvard

Tapi kami di Harvard

were wondering if this was really true.

ingin tahu apakah itu memang benar.

(Laughter)

(Suara tawa)

So we assembled a team of experts,

Jadi kami mengumpulkan tim ahli,

spanning Harvard, MIT,

mulai dari Harvard, MIT,

The American Heritage Dictionary, The Encyclopedia Britannica

The American Heritage Dictionary, The Encyclopedia Britannica

and even our proud sponsors,

hingga sponsor kami,

the Google.

Google.

And we cogitated about this

Kami memikirkan hal ini

for about four years.

selama empat tahun.

And we came to a startling conclusion.

Kami sampai pada kesimpulan yang mengejutkan.

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

Hadirin yang terhormat, sebuah gambar tidak mengandung seribu kata.

In fact, we found some pictures

Bahkan, kami menemukan beberapa gambar

that are worth 500 billion words.

yang mengandung 500 miliar kata.

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

Jean-Baptiste Michel: Bagaimana kami bisa sampai pada kesimpulan ini?

So Erez and I were thinking about ways

Saya dan Erez berpikir tentang cara

to get a big picture of human culture

mendapatkan gambaran besar budaya manusia

and human history: change over time.

dan sejarah manusia: berubah seiring waktu.

So many books actually have been written over the years.

Ada banyak buku yang telah ditulis selama bertahun-tahun ini.

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

Jadi kami berpikir, cara terbaik untuk belajar

is to read all of these millions of books.

adalah dengan membaca semua jutaan buku ini.

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

Tentu saja, kalau ada ukuran seberapa keren hal ini,

that has to rank extremely, extremely high.

rankingnya pasti sangat tinggi.

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

Masalahnya ada sumbu-X untuk itu,

which is the practical axis.

yaitu sumbu kepraktisan,

This is very, very low.

yang sangat-sangat rendah.

(Applause)

(Tepuk tangan)

Now people tend to use an alternative approach,

Orang-orang cenderung menggunakan pendekatan alternatif,

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

mengambil beberapa buku dan membacanya dengan teliti.

This is extremely practical, but not so awesome.

Ini sangat praktis tapi tidak keren.

What you really want to do

Yang ingin kita lakukan adalah

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

masuk ke sisi yang keren tapi juga praktis.

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

Ternyata ada sebuah perusahaan di seberang sungai yang bernama Google

who had started a digitization project a few years back

yang memulai proyek digitalisasinya beberapa tahun lalu

that might just enable this approach.

yang mungkin bisa mewujudkan pendekatan ini.

They have digitized millions of books.

Mereka mendigitalkan jutaan buku.

So what that means is, one could use computational methods

Jadi artinya, seseorang bisa menggunakan metode komputasional

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

untuk membaca semua buku dengan satu klik.

That's very practical and extremely awesome.

Itu sangat praktis dan mengagumkan.

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

ELA: Mari kita bahas sedikit dari mana asal buku-buku itu.

Since time immemorial, there have been authors.

Sejak dulu, selalu ada yang namanya penulis.

These authors have been striving to write books.

Penulis-penulis ini berjuang menulis buku.

And this became considerably easier

Ini menjadi jauh lebih mudah

with the development of the printing press some centuries ago.

ketika mesin cetak muncul beberapa abad yang lalu.

Since then, the authors have won

Sejak itu, penulis telah melalui

on 129 million distinct occasions,

dalam 129 juta kesempatan berbeda

publishing books.

untuk menerbitkan buku.

Now if those books are not lost to history,

Kalau buku-buku itu tidak hilang ditelan waktu,

then they are somewhere in a library,

kemungkinan mereka ada di perpustakaan,

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

dan ada banyak buku itu yang diambil dari perpustakaan

and digitized by Google,

dan didigitalkan oleh Google,

which has scanned 15 million books to date.

yang telah memindai 15 juta buku sampai hari ini.

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

Saat Google mendigitalkan buku, mereka memasukkannya ke dalam format yang rapi.

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

Kita sekarang punya data dan juga metadatanya.

We have information about things like where was it published,

Kita punya informasi seperti di mana buku itu diterbitkan,

who was the author, when was it published.

siapa penulisnya, kapan diterbitkan.

And what we do is go through all of those records

Yang kita lakukan adalah menelusuri catatan-catatan itu

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

dan mengecualikan semua yang kualitas datanya tidak baik.

What we're left with

Akhirnya yang tersisa adalah

is a collection of five million books,

sekumpulan buku sebanyak lima juta,

500 billion words,

500 miliar kata,

a string of characters a thousand times longer

serangkaian karakter yang seribu kali lebih panjang

than the human genome --

daripada genom manusia --

a text which, when written out,

teks yang jika dituliskan

would stretch from here to the Moon and back

panjangnya adalah jarak dari sini ke Bulan dan

10 times over --

kembali 10 kali --

a veritable shard of our cultural genome.

potongan penting genom budaya kita.

Of course what we did

Tentu saja itu yang kami lakukan

when faced with such outrageous hyperbole ...

ketika dihadapkan dengan hiperbola semacam itu ...

(Laughter)

(Suara tawa)

was what any self-respecting researchers

sama seperti yang akan dilakukan oleh

would have done.

peneliti sejati mana pun.

We took a page out of XKCD,

Kami ambil satu halaman dari XKCD,

and we said, "Stand back.

dan berkata, "Minggir.

We're going to try science."

Kami akan menggunakan ilmu pengetahuan."

(Laughter)

(Suara tawa)

JM: Now of course, we were thinking,

JM: Tentu saja, kami berpikir,

well let's just first put the data out there

mari pertama-tama kita gelar data ini di luar sana

for people to do science to it.

agar orang-orang bisa menerapkan ilmu pengetahuan sendiri.

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

Kami berpikir, apakah data ini boleh kami buka?

Well of course, you want to take the books

Tentu saja kita ingin mengambil semua buku itu

and release the full text of these five million books.

dan membuka seluruh teks dari lima juta buku ini.

Now Google, and Jon Orwant in particular,

Google, dan terutama Jon Orwant,

told us a little equation that we should learn.

memberi tahu kami hitungan yang harus kami ketahui.

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

Jadi ada lima juta buku, itu artinya lima juta penulis

and five million plaintiffs is a massive lawsuit.

dan lima juta pengacara dengan setumpuk tuntutan.

So, although that would be really, really awesome,

Jadi meskipun itu akan sangat keren,

again, that's extremely, extremely impractical.

kembali, itu sangat tidak praktis.

(Laughter)

(Suara tawa)

Now again, we kind of caved in,

Sekali lagi, kami terjebak,

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

dan kami mengambil pendekatan yang sangat praktis, yang kurang keren.

We said, well instead of releasing the full text,

Kami berkata, ketimbang membuka seluruh teks,

we're going to release statistics about the books.

kami akan membuka statistik tentang buku-buku itu saja.

So take for instance "A gleam of happiness."

Jadi misalnya "A gleam of happiness."

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

Terdiri dari empat kata; kita menyebutnya empat-gram.

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

Kami akan memberitahu berapa kali empat-gram tertentu

appeared in books in 1801, 1802, 1803,

muncul dalam buku di tahun 1801, 1802, 1803,

all the way up to 2008.

sampai 2008.

That gives us a time series

Itu akan menghasilkan rangkaian waktu

of how frequently this particular sentence was used over time.

seberapa sering frasa tertentu ini digunakan dalam periode tertentu.

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

Kami melakukan itu pada semua kata dan frasa yang muncul dalam buku-buku itu,

and that gives us a big table of two billion lines

dan itu menghasilkan segepok dua miliar baris

that tell us about the way culture has been changing.

yang menunjukkan bagaimana budaya berubah.

ELA: So those two billion lines,

ELA: Jadi dua miliar baris itu,

we call them two billion n-grams.

kami menyebutkan dua miliar n-gram.

What do they tell us?

Apa yang ditunjukkan?

Well the individual n-grams measure cultural trends.

Masing-masing n-gram menunjukkan perkembangan tren budaya.

Let me give you an example.

Mari saya perlihatkan contohnya.

Let's suppose that I am thriving,

Misalkan kata "thriving" dalam Bahasa Inggris

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

kalau saya ingin menggunakan bentuk lampau kata itu.

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

Saya mungkin menggunakan, "throve."

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

Selain itu saya juga bisa menggunakan, "thrived."

Well which one should I use?

Mana yang harus saya gunakan?

How to know?

Bagaimana kita bisa tahu?

As of about six months ago,

Sekitar enam bulan lalu,

the state of the art in this field

cara terbaik dalam bidang ini

is that you would, for instance,

yang bisa kita lakukan, misalnya,

go up to the following psychologist with fabulous hair,

mengunjungi psikolog dengan rambut indah ini,

and you'd say,

dan berkata,

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

"Steve, Anda ahli dalam kata kerja tidak beraturan.

What should I do?"

Apa yang harus saya gunakan?"

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

Dia akan menjawab, "Kebanyakan orang menggunakan "thrived",

but some people say throve."

tapi ada beberapa yang mengatakan "throve."

And you also knew, more or less,

Kurang lebih Anda pasti tahu

that if you were to go back in time 200 years

kalau kita kembali ke masa 200 tahun lalu

and ask the following statesman with equally fabulous hair,

dan bertanya ke pejabat yang juga punya rambut indah ini,

(Laughter)

(Suara tawa)

"Tom, what should I say?"

"Tom, apa yang harus saya gunakan?"

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

Dia akan menjawab, "Yang saya tahu, kebanyakan orang menggunakan 'throve',

but some thrived."

tapi ada beberapa yang mengatakan 'thrived".

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

Yang akan saya tunjukkan hanyalah data mentah.

Two rows from this table of two billion entries.

Dua baris dari tabel berisi dua miliar catatan ini.

What you're seeing is year by year frequency

Yang Anda lihat adalah frekuensi tahun demi tahun

of "thrived" and "throve" over time.

kata "thrived" dan "throve".

Now this is just two

Ini baru dua dari

out of two billion rows.

dua miliar baris.

So the entire data set

Jadi keseluruhan data yang ada

is a billion times more awesome than this slide.

miliaran kali lebih keren dari ini.

(Laughter)

(Suara tawa)

(Applause)

(Tepuk tangan)

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

JM: Ada banyak gambar yang bernilai lebih dari 500 miliar kata.

For instance, this one.

Yang ini misalnya.

If you just take influenza,

Kalau kita gunakan kata "influenza",

you will see peaks at the time where you knew

bisa kita lihat puncaknya di saat

big flu epidemics were killing people around the globe.

epidemi flu membunuh orang-orang dunia.

ELA: If you were not yet convinced,

ELA: Kalau Anda belum yakin bahwa

sea levels are rising,

tingkat permukaan laut meningkat,

so is atmospheric CO2 and global temperature.

begitu juga dengan CO2 di atmosfer dan suhu global.

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

JM: Anda mungkin juga ingin melihat n-gram yang ini,

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

dan ini untuk memberitahu Nietzsche bahwa Tuhan belum mati,

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

meski Anda mungkin setuju yang dia butuhkan sebenarnya penerbit yang lebih baik.

(Laughter)

(Suara tawa)

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

ELA: Anda bisa mendapatkan konsep yang sangat abstrak dengan ini.

For instance, let me tell you the history

Misalnya, mari saya ceritakan sejarah

of the year 1950.

dari tahun 1950.

Pretty much for the vast majority of history,

Seperti kebanyakan periode dalam sejarah,

no one gave a damn about 1950.

tidak ada yang peduli dengan tahun 1950.

In 1700, in 1800, in 1900,

Di tahun 1700, 1800, 1900,

no one cared.

tidak ada yang peduli.

Through the 30s and 40s,

Sepanjang tahun 30-an dan 40-an,

no one cared.

tidak ada yang peduli.

Suddenly, in the mid-40s,

Tiba-tiba, di pertengahan tahun 40-an,

there started to be a buzz.

mulai ramai.

People realized that 1950 was going to happen,

Orang-orang sadar bahwa tahun 1950 akan segera tiba,

and it could be big.

dan bisa jadi sesuatu yang besar.

(Laughter)

(Suara tawa)

But nothing got people interested in 1950

Tapi puncak ketertarikan orang-orang akan tahun 1950

like the year 1950.

adalah di tahun 1950.

(Laughter)

(Suara tawa)

People were walking around obsessed.

Orang-orang semua terobsesi.

They couldn't stop talking

Mereka tidak bisa berhenti bicara

about all the things they did in 1950,

tentang hal-hal yang mereka lakukan di tahun 1950,

all the things they were planning to do in 1950,

semua yang akan mereka lakukan di tahun 1950,

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

semua mimpi yang ingin mereka capai di tahun 1950.

In fact, 1950 was so fascinating

Bahkan, tahun 1950 begitu menariknya

that for years thereafter,

hingga beberapa tahun kemudian,

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

orang-orang masih terus berbicara tentang hal-hal yang terjadi,

in '51, '52, '53.

di tahun 1951, 1952, 1953.

Finally in 1954,

Akhirnya di tahun 1954,

someone woke up and realized

seseorang bangun dan menyadari

that 1950 had gotten somewhat passé.

bahwa tahun 1950 sudah lewat.

(Laughter)

(Suara tawa)

And just like that, the bubble burst.

Seperti itu saja, gelembungnya pun meledak.

(Laughter)

(Suara tawa)

And the story of 1950

Cerita tentang tahun 1950

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

adalah cerita tahunan yang kita catat,

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

dengan sedikit variasi karena sekarang kita punya grafik yang keren ini.

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

Karena kita punya grafik keren ini, kita bisa mengukur.

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

Kita bisa berkata, "Seberapa cepat gelembung ini meledak?"

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

Ternyata kita bisa mengukurnya dengan sangat tepat.

Equations were derived, graphs were produced,

Menghasilkan persamaan, menciptakan grafik,

and the net result

dan hasil bersihnya

is that we find that the bubble bursts faster and faster

adalah kita menemukan gelembung ini meledak semakin cepat

with each passing year.

setiap tahunnya.

We are losing interest in the past more rapidly.

Kita kehilangan minat terhadap masa lalu dengan lebih cepat.

JM: Now a little piece of career advice.

JM: Sedikit nasihat karir.

So for those of you who seek to be famous,

Bagi Anda yang ingin menjadi terkenal,

we can learn from the 25 most famous political figures,

kita bisa belajar dari 25 tokoh politik yang paling terkenal,

authors, actors and so on.

penulis, aktor, dan sebagainya.

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

Kalau Anda ingin cepat terkenal, Anda harus menjadi aktor,

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

karena ketenaran mulai naik di akhir usia 20-an --

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

Anda masih muda, benar-benar bagus.

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

Kalau Anda mau menunggu, Anda harus menjadi penulis,

because then you rise to very great heights,

karena Anda bisa naik sangat tinggi,

like Mark Twain, for instance: extremely famous.

seperti Mark Twain, misalnya: sangat terkenal.

But if you want to reach the very top,

Tapi kalau Anda ingin mencapai puncak,

you should delay gratification

Anda harus mau menunggu lebih lama

and, of course, become a politician.

dan, tentu saja, menjadi politikus.

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

Di sini Anda akan menjadi terkenal di akhir usia 50-an,

and become very, very famous afterward.

dan menjadi sangat terkenal sesudahnya.

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

Ilmuwan juga cenderung menjadi terkenal di usia tua.

Like for instance, biologists and physics

Misalnya, ahli biologi dan fisika

tend to be almost as famous as actors.

cenderung hampir sama terkenalnya dengan aktor.

One mistake you should not do is become a mathematician.

Yang tidak boleh Anda lakukan adalah menjadi ahli matematika.

(Laughter)

(Suara tawa)

If you do that,

Kalau Anda melakukan itu,

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

Anda mungkin berpikir, "Baiklah. Saya akan menghasilkan karya terbaik di usia 20-an."

But guess what, nobody will really care.

Tapi coba tebak, tidak ada yang peduli.

(Laughter)

(Suara tawa)

ELA: There are more sobering notes

ELA: Ada catatan yang lebih serius

among the n-grams.

tentang n-gram.

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

Misalnya, inilah lintasan Marc Chagall,

an artist born in 1887.

seniman yang lahir di tahun 1887.

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

Ini tampak seperti lintasan normal orang terkenal.

He gets more and more and more famous,

Dia menjadi semakin terkenal,

except if you look in German.

kecuali kalau Anda melihat dalam data bahasa Jerman.

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

Dalam bahasa Jerman, ada sesuatu yang sangat aneh,

something you pretty much never see,

sesuatu yang jarang Anda lihat,

which is he becomes extremely famous

dia menjadi sangat terkenal

and then all of a sudden plummets,

dan tiba-tiba anjlok,

going through a nadir between 1933 and 1945,

mencapai titik dasar antara 1933 dan 1945,

before rebounding afterward.

sebelum naik lagi setelahnya.

And of course, what we're seeing

Tentu saja, yang kita lihat adalah

is the fact Marc Chagall was a Jewish artist

kenyataan bahwa Marc Chagall adalah artis Yahudi

in Nazi Germany.

di negara Nazi Jerman.

Now these signals

Sinyal ini

are actually so strong

sangat kuat

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

kita tidak perlu tahu bahwa seseorang disensor.

We can actually figure it out

Kita bisa melihatnya

using really basic signal processing.

menggunakan pengolahan sinyal yang paling dasar.

Here's a simple way to do it.

Inilah cara sederhana untuk melakukannya.

Well, a reasonable expectation

Harapan yang masuk akal

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

seseorang terkenal dalam periode waktu tertentu

should be roughly the average of their fame before

seharusnya kurang lebih sama dengan ketenaran mereka

and their fame after.

sebelum dan sesudahnya.

So that's sort of what we expect.

Jadi itulah yang kita harapkan.

And we compare that to the fame that we observe.

Kita membandingkan itu dengan ketenaran yang kita amati.

And we just divide one by the other

Kita cukup membagi satu hal dengan yang lainnya

to produce something we call a suppression index.

untuk mendapatkan apa yang kita sebut indeks tekanan.

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

Kalau indeks tekanan sangat kecil,

then you very well might be being suppressed.

kemungkinan Anda sedang ditekan.

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

Kalau sangat besar, mungkin Anda diuntungkan oleh propaganda.

JM: Now you can actually look at

JM: Anda bisa melihat

the distribution of suppression indexes over whole populations.

distribusi indeks tekanan di seluruh populasi.

So for instance, here --

Misalnya, di sini --

this suppression index is for 5,000 people

indeks tekanan untuk 5000 orang

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

dipilih dalam buku bahasa Inggris yang diketahui tidak ada tekanan --

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

akan seperti ini, intinya berpusat pada satu titik.

What you expect is basically what you observe.

Yang Anda harapkan adalah yang Anda lihat.

This is distribution as seen in Germany --

Ini distribusi seperti yang tampak di Jerman --

very different, it's shifted to the left.

sangat berbeda, bergeser ke kiri.

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

Orang-orang membicarakannya dua kali lebih sedikit dari yang seharusnya.

But much more importantly, the distribution is much wider.

Tapi yang jauh lebih penting, distribusinya sangat lebar.

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

Ada banyak orang yang akhirnya ada di pojok kiri distribusi ini

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

yang berbicara sekitar 10 kali lebih sedikit dari yang seharusnya.

But then also many people on the far right

Tapi ada banyak juga orang di pojok kanan

who seem to benefit from propaganda.

yang diuntungkan oleh propaganda ini.

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

Gambar ini adalah rekaman penyensoran dalam sejarah buku.

ELA: So culturomics

ELA: Jadi kulturomika

is what we call this method.

itulah sebutan untuk metode ini.

It's kind of like genomics.

Seperti genomika.

Except genomics is a lens on biology

Hanya saja genomika menggunakan kacamata biologi

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

melalui jendela rangkaian basa dalam genom manusia.

Culturomics is similar.

Kulturomika hampir mirip.

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

Ini adalah aplikasi analisis pengumpulan data skala besar

to the study of human culture.

untuk penelitian budaya manusia.

Here, instead of through the lens of a genome,

Di sini, alih-alih melalui kacamata genom,

through the lens of digitized pieces of the historical record.

kami melalui kacamata potongan digital catatan sejarah.

The great thing about culturomics

Yang menarik tentang kulturomika ini

is that everyone can do it.

semua orang bisa melakukannya.

Why can everyone do it?

Mengapa semua orang bisa melakukannya?

Everyone can do it because three guys,

Semua orang bisa melakukannya berkat tiga orang ini,

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

Jon Orwant, Matt Gray, dan Will Brockman di Google,

saw the prototype of the Ngram Viewer,

melihat prototip Ngram Viewer,

and they said, "This is so fun.

dan berkata, "Ini asyik.

We have to make this available for people."

Kita harus membuatnya untuk umum."

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

Jadi tepat dalam dua minggu - sebelum makalah kami terbit --

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

mereka membuat versi Ngram Viewer untuk khalayak umum.

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

Jadi Anda bisa mengetikkan kata atau frasa yang menarik minat Anda

and see its n-gram immediately --

dan langsung melihat n-gramnya --

also browse examples of all the various books

juga menelusuri contoh-contoh berbagai buku

in which your n-gram appears.

yang memuat n-gram Anda tadi.

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

JM: Perangkat ini digunakan lebih dari satu juta kali dalam hari pertama,

and this is really the best of all the queries.

dan ini yang terbaik dari semua permintaan yang ada.

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

orang-orang selalu ingin melakukan yang terbaik.

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

Tapi ternyata di abad ke-18, orang-orang tidak peduli dengan hal itu.

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

Mereka tidak ingin melakukan yang terbaik, "best", tapi "beft".

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

Tentu saja, ini hanya kesalahan.

It's not that strove for mediocrity,

Bukan orang-orang saat itu ingin menjadi biasa saja,

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

tapi karena saat itu huruf S ditulis berbeda, seperti huruf F.

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

Google tidak mengetahui ini saat itu,

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

jadi kami melaporkan ini dalam artikel ilmiah yang kami tulis.

But it turns out this is just a reminder

Tapi ini ternyata menjadi sebuah peringatan

that, although this is a lot of fun,

bahwa meskipun menyenangkan,

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

saat menginterpretasikan grafik ini, Anda harus hati-hati,

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

dan Anda harus mengadopsi standar dasar dalam ilmu pengetahuan.

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

ELA: Orang-orang menggunakannya untuk bermain-main.

(Laughter)

(Suara tawa)

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

Sebenarnya, kami bahkan tidak perlu bicara,

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

hanya perlu menunjukkan semua slide yang ada dan diam.

This person was interested in the history of frustration.

Orang ini tertarik pada sejarah frustrasi.

There's various types of frustration.

Ada banyak jenis frustrasi.

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

Kalau Anda tersandung, itu "argh" dengan satu A.

If the planet Earth is annihilated by the Vogons

Kalau planet Bumi dimusnahkan oleh Vogon

to make room for an interstellar bypass,

yang datang melalui jalan pintas antargalaksi,

that's an eight A "aaaaaaaargh."

itu "aaaaaaaargh" dengan delapan A.

This person studies all the "arghs,"

Orang ini menyelidiki semua "argh,"

from one through eight A's.

mulai dari satu sampai delapan A.

And it turns out

Ternyata

that the less-frequent "arghs"

semakin sedikit "argh"

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

tentu saja menyatakan hal-hal yang lebih membuat frustrasi --

except, oddly, in the early 80s.

kecuali, anehnya, di awal tahun 80-an.

We think that might have something to do with Reagan.

Kami pikir ini berhubungan dengan Reagan.

(Laughter)

(Suara tawa)

JM: There are many usages of this data,

JM: Ada banyak kegunaan data ini,

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

tapi pada dasarnya catatan sejarah sedang didigitalkan.

Google has started to digitize 15 million books.

Google sudah mulai mendigitalkan 15 juta buku.

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

Itu 12 persen dari semua buku yang pernah diterbitkan.

It's a sizable chunk of human culture.

Itu bagian yang cukup besar dari budaya manusia.

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

Ada banyak budaya: naskah, koran,

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

ada yang bukan berupa teks, seperti seni dan lukisan.

These all happen to be on our computers,

Semua ini ada dalam komputer kita,

on computers across the world.

komputer di seluruh dunia.

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

Dan ketika itu terjadi, itu akan mengubah cara kita

to understand our past, our present and human culture.

memahami masa lalu, masa kini, dan budaya manusia.

Thank you very much.

Terima kasih banyak.

(Applause)

(Tepuk tangan)