Geoffrey West: The surprising math of cities and corporations

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TED


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Traduttore: Ana María Pérez Revisore: Daniele Buratti
00:16
Cities are the crucible of civilization.
0
16260
3000
Le città sono il crogiolo della civiltà.
00:19
They have been expanding,
1
19260
2000
Sono cresciute,
00:21
urbanization has been expanding,
2
21260
2000
l'urbanizzazione le ha fatte crescere
00:23
at an exponential rate in the last 200 years
3
23260
2000
ad un ritmo esponenziale negli ultimi 200 anni,
00:25
so that by the second part of this century,
4
25260
3000
e probabilmente entro la seconda metà di questo secolo
00:28
the planet will be completely dominated
5
28260
2000
il pianeta sarà completamente invaso
00:30
by cities.
6
30260
3000
dalle città.
00:33
Cities are the origins of global warming,
7
33260
3000
Le città stanno all'origine del riscaldamento globale,
00:36
impact on the environment,
8
36260
2000
hanno un impatto sull'ambiente,
00:38
health, pollution, disease,
9
38260
3000
sulla salute, sull'inquinamento, sulle malattie,
00:41
finance,
10
41260
2000
della finanza,
00:43
economies, energy --
11
43260
3000
dell'economia, dell'energia -
00:46
they're all problems
12
46260
2000
tutti problemi
00:48
that are confronted by having cities.
13
48260
2000
che si devono affrontare se si costruiscono città.
00:50
That's where all these problems come from.
14
50260
2000
Ecco da dove provengono tutti questi problemi.
00:52
And the tsunami of problems that we feel we're facing
15
52260
3000
E lo tsunami di problemi che abbiamo di fronte
00:55
in terms of sustainability questions
16
55260
2000
sulla questione della sostenibilità,
00:57
are actually a reflection
17
57260
2000
rispecchia in realtà
00:59
of the exponential increase
18
59260
2000
la crescita esponenziale
01:01
in urbanization across the planet.
19
61260
3000
dell'urbanizzazione in tutto il pianeta.
01:04
Here's some numbers.
20
64260
2000
Ecco alcune cifre:
01:06
Two hundred years ago, the United States
21
66260
2000
200 anni fa, il territorio degli Stati Uniti
01:08
was less than a few percent urbanized.
22
68260
2000
era urbanizzato solo in minima parte.
01:10
It's now more than 82 percent.
23
70260
2000
Oggi siamo oltre l'82%.
01:12
The planet has crossed the halfway mark a few years ago.
24
72260
3000
Qualche anno fa il pianeta ha superato la linea della metà.
01:15
China's building 300 new cities
25
75260
2000
La Cina costruirà 300 nuove città
01:17
in the next 20 years.
26
77260
2000
nei prossimi 20 anni.
01:19
Now listen to this:
27
79260
2000
Ora sentite questo:
01:21
Every week for the foreseeable future,
28
81260
3000
Ogni settimana del futuro prossimo venturo,
01:24
until 2050,
29
84260
2000
fino al 2050,
01:26
every week more than a million people
30
86260
2000
ogni settimana, più di un milione di persone
01:28
are being added to our cities.
31
88260
2000
vanno ad abitare in città.
01:30
This is going to affect everything.
32
90260
2000
Questo avrà un impatto su ogni cosa.
01:32
Everybody in this room, if you stay alive,
33
92260
2000
Ognuno di noi in questa sala, se vivremo abbastanza,
01:34
is going to be affected
34
94260
2000
sarà in qualche modo condizionato
01:36
by what's happening in cities
35
96260
2000
da ciò che sta accadendo nelle città
01:38
in this extraordinary phenomenon.
36
98260
2000
per via di questo straordinario fenomeno.
01:40
However, cities,
37
100260
3000
Tuttavia le città,
01:43
despite having this negative aspect to them,
38
103260
3000
pur presentando questo aspetto negativo,
01:46
are also the solution.
39
106260
2000
rappresentano anche la soluzione.
01:48
Because cities are the vacuum cleaners and the magnets
40
108260
4000
Perché le città sono gli aspirapolvere e le calamite
01:52
that have sucked up creative people,
41
112260
2000
che attraggono le persone creative
01:54
creating ideas, innovation,
42
114260
2000
per produrre idee, innovazione,
01:56
wealth and so on.
43
116260
2000
ricchezza e così via.
01:58
So we have this kind of dual nature.
44
118260
2000
Abbiamo questa sorta di duplice natura.
02:00
And so there's an urgent need
45
120260
3000
E quindi c'è un urgente bisogno
02:03
for a scientific theory of cities.
46
123260
4000
di una teoria scientifica delle città.
02:07
Now these are my comrades in arms.
47
127260
3000
Questi sono i miei compagni di avventura.
02:10
This work has been done with an extraordinary group of people,
48
130260
2000
Questo lavoro è stato svolto assieme a uno straordinario gruppo di persone:
02:12
and they've done all the work,
49
132260
2000
loro hanno fatto tutto il lavoro,
02:14
and I'm the great bullshitter
50
134260
2000
e io sono solo il poveraccio
02:16
that tries to bring it all together.
51
136260
2000
che cerca di mettere tutto insieme.
02:18
(Laughter)
52
138260
2000
(Risate)
02:20
So here's the problem: This is what we all want.
53
140260
2000
Quindi ecco il problema, Questo è quello che vogliamo tutti.
02:22
The 10 billion people on the planet in 2050
54
142260
3000
I 10 miliardi di persone che avrà il pianeta nel 2050
02:25
want to live in places like this,
55
145260
2000
vorranno vivere in posti come questo,
02:27
having things like this,
56
147260
2000
avere cose come questa,
02:29
doing things like this,
57
149260
2000
fare cose come questa,
02:31
with economies that are growing like this,
58
151260
3000
con un'economia che cresce in questo modo,
02:34
not realizing that entropy
59
154260
2000
senza rendersi conto che l'entropia
02:36
produces things like this,
60
156260
2000
produce cose come questa,
02:38
this, this
61
158260
4000
questa, questa
02:42
and this.
62
162260
2000
e questa.
02:44
And the question is:
63
164260
2000
E la domanda è:
02:46
Is that what Edinburgh and London and New York
64
166260
2000
E' così che saranno Edimburgo, Londra e New York
02:48
are going to look like in 2050,
65
168260
2000
nel 2050,
02:50
or is it going to be this?
66
170260
2000
oppure così?
02:52
That's the question.
67
172260
2000
Questa è la domanda.
02:54
I must say, many of the indicators
68
174260
2000
Secondo molti indicatori, devo dire
02:56
look like this is what it's going to look like,
69
176260
3000
che è così che saranno,
02:59
but let's talk about it.
70
179260
3000
ma parliamone.
03:02
So my provocative statement
71
182260
3000
La mia affermazione provocatoria
03:05
is that we desperately need a serious scientific theory of cities.
72
185260
3000
è che abbiamo un disperato bisogno di una solida teoria scientifica delle città.
03:08
And scientific theory means quantifiable --
73
188260
3000
E teoria scientifica significa quantificare -
03:11
relying on underlying generic principles
74
191260
3000
basandosi su principi generici
03:14
that can be made into a predictive framework.
75
194260
2000
che possano essere incorporati in un quadro di previsione.
03:16
That's the quest.
76
196260
2000
Questa è la ricerca da fare.
03:18
Is that conceivable?
77
198260
2000
È concepibile?
03:20
Are there universal laws?
78
200260
2000
Esistono leggi universali?
03:22
So here's two questions
79
202260
2000
Ecco due domande
03:24
that I have in my head when I think about this problem.
80
204260
2000
che mi vengono in mente quando penso a questo problema.
03:26
The first is:
81
206260
2000
La prima è:
03:28
Are cities part of biology?
82
208260
2000
Le città fanno parte della biologia?
03:30
Is London a great big whale?
83
210260
2000
Londra è come una grande balena?
03:32
Is Edinburgh a horse?
84
212260
2000
Edimburgo come un cavallo?
03:34
Is Microsoft a great big anthill?
85
214260
2000
La Microsoft è un formicaio enorme?
03:36
What do we learn from that?
86
216260
2000
Che cosa impariamo da questo?
03:38
We use them metaphorically --
87
218260
2000
Li usiamo metaforicamente -
03:40
the DNA of a company, the metabolism of a city, and so on --
88
220260
2000
il DNA di una società, il metabolismo di una città, e così via -
03:42
is that just bullshit, metaphorical bullshit,
89
222260
3000
sono solo sciocchezze metaforiche,
03:45
or is there serious substance to it?
90
225260
3000
oppure c'è qualcosa di vero?
03:48
And if that is the case,
91
228260
2000
E se fosse così,
03:50
how come that it's very hard to kill a city?
92
230260
2000
perché è così difficile uccidere una città?
03:52
You could drop an atom bomb on a city,
93
232260
2000
Potete lanciare una bomba atomica su una città
03:54
and 30 years later it's surviving.
94
234260
2000
e 30 anni dopo la ritrovereste ancora vitale.
03:56
Very few cities fail.
95
236260
3000
Poche città falliscono.
03:59
All companies die, all companies.
96
239260
3000
Tutte le aziende muoiono, tutte.
04:02
And if you have a serious theory, you should be able to predict
97
242260
2000
E se disporreste di una teoria seria, dovreste essere in grado di prevedere
04:04
when Google is going to go bust.
98
244260
3000
quando fallirà Google.
04:07
So is that just another version
99
247260
3000
Dunque è solo un'altra versione
04:10
of this?
100
250260
2000
di questo?
04:12
Well we understand this very well.
101
252260
2000
Bene, noi lo sappiamo molto bene.
04:14
That is, you ask any generic question about this --
102
254260
2000
Cioè, fate qualsiasi domanda generica su questo -
04:16
how many trees of a given size,
103
256260
2000
quanti alberi di una certa dimensione,
04:18
how many branches of a given size does a tree have,
104
258260
2000
quanti rami di una certa grandezza ha un albero,
04:20
how many leaves,
105
260260
2000
quante foglie,
04:22
what is the energy flowing through each branch,
106
262260
2000
qual è l'energia che scorre attraverso ogni ramo,
04:24
what is the size of the canopy,
107
264260
2000
quali sono le dimensioni della chioma,
04:26
what is its growth, what is its mortality?
108
266260
2000
qual è la sua crescita, qual è la sua mortalità?
04:28
We have a mathematical framework
109
268260
2000
Abbiamo una struttura matematica
04:30
based on generic universal principles
110
270260
3000
basata su principi universali generici
04:33
that can answer those questions.
111
273260
2000
in grado di rispondere a queste domande.
04:35
And the idea is can we do the same for this?
112
275260
4000
E l'idea è, possiamo fare lo stesso per questo?
04:40
So the route in is recognizing
113
280260
3000
Tutto sta a rendersi conto
04:43
one of the most extraordinary things about life,
114
283260
2000
di una delle cose più straordinarie della vita,
04:45
is that it is scalable,
115
285260
2000
cioè la rappresentazione in scala
04:47
it works over an extraordinary range.
116
287260
2000
si può applicare a molti concetti diversi.
04:49
This is just a tiny range actually:
117
289260
2000
Qui si tratta di una gamma molto limitata;
04:51
It's us mammals;
118
291260
2000
parliamo di noi mammiferi,
04:53
we're one of these.
119
293260
2000
noi siamo uno di questi.
04:55
The same principles, the same dynamics,
120
295260
2000
Gli stessi principi, le stesse dinamiche,
04:57
the same organization is at work
121
297260
2000
la stessa organizzazione funziona
04:59
in all of these, including us,
122
299260
2000
in tutti questi gruppi, noi compresi,
05:01
and it can scale over a range of 100 million in size.
123
301260
3000
e può funzionare per numeri dell'ordine di 100 milioni di unità.
05:04
And that is one of the main reasons
124
304260
3000
E questo è uno dei principali motivi
05:07
life is so resilient and robust --
125
307260
2000
per cui la vita è così resistente e vigorosa -
05:09
scalability.
126
309260
2000
per via della scalabilità.
05:11
We're going to discuss that in a moment more.
127
311260
3000
Approfondiremo l'argomento tra poco.
05:14
But you know, at a local level,
128
314260
2000
Ma si sa che a livello locale,
05:16
you scale; everybody in this room is scaled.
129
316260
2000
si ridimensiona, tutti in questa sala siamo in scala.
05:18
That's called growth.
130
318260
2000
Questo si chiama crescita.
05:20
Here's how you grew.
131
320260
2000
Ecco come si cresce.
05:22
Rat, that's a rat -- could have been you.
132
322260
2000
Questo è un ratto - ma potrebbe essere uno di voi.
05:24
We're all pretty much the same.
133
324260
3000
Non siamo molto diversi.
05:27
And you see, you're very familiar with this.
134
327260
2000
Guardate, questo vi sarà famigliare.
05:29
You grow very quickly and then you stop.
135
329260
2000
Si cresce molto velocemente e ad un certo punto ci si ferma.
05:31
And that line there
136
331260
2000
E questa curva
05:33
is a prediction from the same theory,
137
333260
2000
è una predizione della stessa teoria,
05:35
based on the same principles,
138
335260
2000
basata sugli stessi principi,
05:37
that describes that forest.
139
337260
2000
che descrive quella foresta.
05:39
And here it is for the growth of a rat,
140
339260
2000
Questa è la curva di crescita di un ratto.
05:41
and those points on there are data points.
141
341260
2000
E questi punti indicano i dati reali.
05:43
This is just the weight versus the age.
142
343260
2000
Mostrano semplicemente il peso relativo all'età.
05:45
And you see, it stops growing.
143
345260
2000
E vedete, smette di crescere.
05:47
Very, very good for biology --
144
347260
2000
Questo è ottimo per la biologia -
05:49
also one of the reasons for its great resilience.
145
349260
2000
ed è anche uno dei motivi della sua grande resistenza.
05:51
Very, very bad
146
351260
2000
Ma è una cosa molto negativa
05:53
for economies and companies and cities
147
353260
2000
per l'economia, le aziende e le città
05:55
in our present paradigm.
148
355260
2000
nel nostro modello attuale.
05:57
This is what we believe.
149
357260
2000
Questo è ciò in cui crediamo.
05:59
This is what our whole economy
150
359260
2000
Quello che ci impone
06:01
is thrusting upon us,
151
361260
2000
l'intera l'economia,
06:03
particularly illustrated in that left-hand corner:
152
363260
3000
come si vede a sinistra:
06:06
hockey sticks.
153
366260
2000
come mazze da hockey.
06:08
This is a bunch of software companies --
154
368260
2000
Questo è un gruppo di società di software -
06:10
and what it is is their revenue versus their age --
155
370260
2000
e il loro reddito in base all'età -
06:12
all zooming away,
156
372260
2000
estendono il loro campo d'azione
06:14
and everybody making millions and billions of dollars.
157
374260
2000
e fanno milioni, miliardi di dollari.
06:16
Okay, so how do we understand this?
158
376260
3000
Bene, ma come facciamo a capire questo concetto?
06:19
So let's first talk about biology.
159
379260
3000
Dunque, cominciamo a parlare di biologia.
06:22
This is explicitly showing you
160
382260
2000
Questo vi mostra esplicitamente
06:24
how things scale,
161
384260
2000
come le cose avvengano in scala.
06:26
and this is a truly remarkable graph.
162
386260
2000
E questo è un grafico davvero notevole.
06:28
What is plotted here is metabolic rate --
163
388260
3000
Quello che vediamo qui è il consumo metabolico -
06:31
how much energy you need per day to stay alive --
164
391260
3000
la quantità giornaliera di energia necessaria per rimanere in vita -
06:34
versus your weight, your mass,
165
394260
2000
rispetto a peso e massa
06:36
for all of us bunch of organisms.
166
396260
3000
in organismi come i nostri.
06:39
And it's plotted in this funny way by going up by factors of 10,
167
399260
3000
Viene tracciato in questo strano modo usando un fattore di incremento 10,
06:42
otherwise you couldn't get everything on the graph.
168
402260
2000
altrimenti non entrerebbero tutti nel grafico.
06:44
And what you see if you plot it
169
404260
2000
E ciò che si vede se si traccia il grafico
06:46
in this slightly curious way
170
406260
2000
in questo modo un po' curioso,
06:48
is that everybody lies on the same line.
171
408260
3000
è che si trovano tutti sulla stessa linea.
06:51
Despite the fact that this is the most complex and diverse system
172
411260
3000
Nonostante che questo sia il sistema più complesso e diversificato
06:54
in the universe,
173
414260
3000
dell'universo,
06:57
there's an extraordinary simplicity
174
417260
2000
c'è una straordinaria semplicità
06:59
being expressed by this.
175
419260
2000
che emerge dal grafico.
07:01
It's particularly astonishing
176
421260
3000
E' particolarmente sorprendente
07:04
because each one of these organisms,
177
424260
2000
perché ognuno di questi organismi,
07:06
each subsystem, each cell type, each gene,
178
426260
2000
ogni sottosistema, ogni tipo di cellula, ogni gene,
07:08
has evolved in its own unique environmental niche
179
428260
4000
si è evoluto nella propria singolare nicchia ambientale
07:12
with its own unique history.
180
432260
3000
con la sua propria e unica storia.
07:15
And yet, despite all of that Darwinian evolution
181
435260
3000
E nonostante tutto l'evoluzione darwiniana
07:18
and natural selection,
182
438260
2000
e la selezione naturale,
07:20
they've been constrained to lie on a line.
183
440260
2000
si ritrovano tutti sulla stessa linea.
07:22
Something else is going on.
184
442260
2000
Ma c'è dell'altro.
07:24
Before I talk about that,
185
444260
2000
Prima di parlarvene
07:26
I've written down at the bottom there
186
446260
2000
ho tracciato qui in basso
07:28
the slope of this curve, this straight line.
187
448260
2000
la pendenza di questa curva, questa linea retta.
07:30
It's three-quarters, roughly,
188
450260
2000
E' di circa tre quarti,
07:32
which is less than one -- and we call that sublinear.
189
452260
3000
che è meno di uno - noi la chiamiamo sublineare.
07:35
And here's the point of that.
190
455260
2000
E questo è il punto.
07:37
It says that, if it were linear,
191
457260
3000
Se fosse lineare,
07:40
the steepest slope,
192
460260
2000
ossia con la pendenza più ripida,
07:42
then doubling the size
193
462260
2000
allora raddoppiando la dimensione
07:44
you would require double the amount of energy.
194
464260
2000
sarebbe necessario il doppio di energia.
07:46
But it's sublinear, and what that translates into
195
466260
3000
Ma siccome è sublineare, questo significa che
07:49
is that, if you double the size of the organism,
196
469260
2000
se si raddoppia la dimensione dell'organismo,
07:51
you actually only need 75 percent more energy.
197
471260
3000
basta in realtà solo il 75% di energia in più.
07:54
So a wonderful thing about all of biology
198
474260
2000
Quindi la cosa fantastica della biologia
07:56
is that it expresses an extraordinary economy of scale.
199
476260
3000
è che esprime una straordinaria economia di scala.
07:59
The bigger you are systematically,
200
479260
2000
Maggiore è il sistema,
08:01
according to very well-defined rules,
201
481260
2000
in base a regole ben definite,
08:03
less energy per capita.
202
483260
3000
minore l'energia pro-capite.
08:06
Now any physiological variable you can think of,
203
486260
3000
Ora, qualsiasi variabile fisiologica immaginabile,
08:09
any life history event you can think of,
204
489260
2000
qualsiasi evento della vita a cui si possa pensare,
08:11
if you plot it this way, looks like this.
205
491260
3000
se li si traccia in questo modo, avremo qualcosa del genere.
08:14
There is an extraordinary regularity.
206
494260
2000
C'è una regolarità straordinaria.
08:16
So you tell me the size of a mammal,
207
496260
2000
Se mi date le dimensioni di un mammifero
08:18
I can tell you at the 90 percent level everything about it
208
498260
3000
sono in grado di dirvi tutto su di lui, con una precisione del 90%
08:21
in terms of its physiology, life history, etc.
209
501260
4000
in termini di fisiologia, storia di vita, ecc.
08:25
And the reason for this is because of networks.
210
505260
3000
E il motivo di questo sono le reti.
08:28
All of life is controlled by networks --
211
508260
3000
Tutto nella vita è controllato da reti -
08:31
from the intracellular through the multicellular
212
511260
2000
dal livello intracellulare al pluricellulare,
08:33
through the ecosystem level.
213
513260
2000
fino al livello degli ecosistemi.
08:35
And you're very familiar with these networks.
214
515260
3000
E voi ne sapete abbastanza di queste reti.
08:39
That's a little thing that lives inside an elephant.
215
519260
3000
Questo è un piccolo organismo che vive dentro all'elefante.
08:42
And here's the summary of what I'm saying.
216
522260
3000
Ed ecco la sintesi di quello che sto dicendo.
08:45
If you take those networks,
217
525260
2000
Se prendete quelle reti,
08:47
this idea of networks,
218
527260
2000
il concetto di reti,
08:49
and you apply universal principles,
219
529260
2000
e le applicate ai principi universali,
08:51
mathematizable, universal principles,
220
531260
2000
quantificabili e universali,
08:53
all of these scalings
221
533260
2000
si otterranno modelli scalari
08:55
and all of these constraints follow,
222
535260
3000
con le relative regole,
08:58
including the description of the forest,
223
538260
2000
che ci consentiranno di descrivere la foresta,
09:00
the description of your circulatory system,
224
540260
2000
il sistema circolatorio,
09:02
the description within cells.
225
542260
2000
l'interazione tra le cellule.
09:04
One of the things I did not stress in that introduction
226
544260
3000
Una delle cose che non ho sottolineato nell'introduzione
09:07
was that, systematically, the pace of life
227
547260
3000
era che, sistematicamente, il ritmo della vita
09:10
decreases as you get bigger.
228
550260
2000
diminuisce con l'aumentare delle dimensioni.
09:12
Heart rates are slower; you live longer;
229
552260
3000
La frequenza cardiaca è più lenta, si vive più a lungo;
09:15
diffusion of oxygen and resources
230
555260
2000
la diffusione di ossigeno e di risorse
09:17
across membranes is slower, etc.
231
557260
2000
attraverso le membrane diventa più lenta, ecc.
09:19
The question is: Is any of this true
232
559260
2000
La domanda è: Questo funziona anche
09:21
for cities and companies?
233
561260
3000
per le città e le imprese?
09:24
So is London a scaled up Birmingham,
234
564260
3000
Ad esempio, Londra è una Birmingham più grande,
09:27
which is a scaled up Brighton, etc., etc.?
235
567260
3000
che a sua volta è una Brighton più grande, e così via?
09:30
Is New York a scaled up San Francisco,
236
570260
2000
New York è una San Francisco in scala maggiore,
09:32
which is a scaled up Santa Fe?
237
572260
2000
che lo è a sua volta di Santa Fe?
09:34
Don't know. We will discuss that.
238
574260
2000
Non lo so. Ne discuteremo dopo.
09:36
But they are networks,
239
576260
2000
Ma sono delle reti.
09:38
and the most important network of cities
240
578260
2000
E la più importante rete delle città
09:40
is you.
241
580260
2000
siete voi.
09:42
Cities are just a physical manifestation
242
582260
3000
Le città sono solo una manifestazione fisica
09:45
of your interactions,
243
585260
2000
delle vostre interazioni,
09:47
our interactions,
244
587260
2000
delle nostre interazioni,
09:49
and the clustering and grouping of individuals.
245
589260
2000
e il raggruppamento a comparti di individui.
09:51
Here's just a symbolic picture of that.
246
591260
3000
Questo è solo un grafico simbolico.
09:54
And here's scaling of cities.
247
594260
2000
Ed ecco come si analizzano le città in scala.
09:56
This shows that in this very simple example,
248
596260
3000
Questo mostra che in questo semplicissimo esempio,
09:59
which happens to be a mundane example
249
599260
2000
che banalmente prende in considerazione
10:01
of number of petrol stations
250
601260
2000
il numero di stazioni di servizio
10:03
as a function of size --
251
603260
2000
in funzione della dimensione della città -
10:05
plotted in the same way as the biology --
252
605260
2000
è un grafico simile a quello biologico -
10:07
you see exactly the same kind of thing.
253
607260
2000
si nota esattamente lo stesso tipo di fenomeni.
10:09
There is a scaling.
254
609260
2000
C'è una proporzionalità.
10:11
That is that the number of petrol stations in the city
255
611260
4000
Per cui il numero delle stazioni di servizio in città
10:15
is now given to you
256
615260
2000
si deduce
10:17
when you tell me its size.
257
617260
2000
dalla sua dimensione.
10:19
The slope of that is less than linear.
258
619260
3000
Questa pendenza è meno che lineare.
10:22
There is an economy of scale.
259
622260
2000
C'è un'economia di scala.
10:24
Less petrol stations per capita the bigger you are -- not surprising.
260
624260
3000
Più grande la città, minore il numero di stazioni di servizio pro-capite - niente di strano.
10:27
But here's what's surprising.
261
627260
2000
Ma ecco cosa è sorprendente.
10:29
It scales in the same way everywhere.
262
629260
2000
Questo rapporto è costante in tutto il mondo.
10:31
This is just European countries,
263
631260
2000
Qui abbiamo solo i paesi europei,
10:33
but you do it in Japan or China or Colombia,
264
633260
3000
ma lo si può applicare in Giappone, in Cina o in Colombia,
10:36
always the same
265
636260
2000
sempre la stessa cosa
10:38
with the same kind of economy of scale
266
638260
2000
con lo stesso tipo di economie di scala
10:40
to the same degree.
267
640260
2000
nella stessa misura.
10:42
And any infrastructure you look at --
268
642260
3000
E qualsiasi infrastruttura si guardi -
10:45
whether it's the length of roads, length of electrical lines --
269
645260
3000
che sia la lunghezza delle strade, la lunghezza delle linee elettriche -
10:48
anything you look at
270
648260
2000
qualunque cosa si consideri,
10:50
has the same economy of scale scaling in the same way.
271
650260
3000
si avrà la stessa economia di scala in proporzioni analoghe.
10:53
It's an integrated system
272
653260
2000
È un sistema integrato
10:55
that has evolved despite all the planning and so on.
273
655260
3000
che si è evoluto nonostante tutta la pianificazione e altro.
10:58
But even more surprising
274
658260
2000
Ma è ancora più sorprendente
11:00
is if you look at socio-economic quantities,
275
660260
2000
se si guardano i parametri socio-economici,
11:02
quantities that have no analog in biology,
276
662260
3000
dati che non hanno alcuna analogia in biologia,
11:05
that have evolved when we started forming communities
277
665260
3000
che si sono evoluti quando cominciarono a formarsi le comunità umane
11:08
eight to 10,000 years ago.
278
668260
2000
8-10 mila anni fa.
11:10
The top one is wages as a function of size
279
670260
2000
In alto vediamo i salari in funzione della dimensione
11:12
plotted in the same way.
280
672260
2000
tracciati nello stesso modo.
11:14
And the bottom one is you lot --
281
674260
2000
E in basso quello che vi rappresenta -
11:16
super-creatives plotted in the same way.
282
676260
3000
i super-creativi, tracciati nello stesso modo.
11:19
And what you see
283
679260
2000
Quello che si vede
11:21
is a scaling phenomenon.
284
681260
2000
è un fenomeno di scala.
11:23
But most important in this,
285
683260
2000
Ma la cosa più importante qui
11:25
the exponent, the analog to that three-quarters
286
685260
2000
è che l'esponente, l'analogo dei tre quarti
11:27
for the metabolic rate,
287
687260
2000
per il tasso metabolico,
11:29
is bigger than one -- it's about 1.15 to 1.2.
288
689260
2000
è maggiore di uno - va da circa 1,15 a 1,2.
11:31
Here it is,
289
691260
2000
Eccolo,
11:33
which says that the bigger you are
290
693260
3000
dice che più grandi siete,
11:36
the more you have per capita, unlike biology --
291
696260
3000
più ne avrete pro-capite, a differenza della biologia -
11:39
higher wages, more super-creative people per capita as you get bigger,
292
699260
4000
salari più alti, più gente creativa con l'aumentare delle dimensioni della città,
11:43
more patents per capita, more crime per capita.
293
703260
3000
più brevetti pro capite, più criminalità.
11:46
And we've looked at everything:
294
706260
2000
Abbiamo esaminato tutto:
11:48
more AIDS cases, flu, etc.
295
708260
3000
casi di AIDS, influenza, ecc.
11:51
And here, they're all plotted together.
296
711260
2000
E qui sono tutti tracciati insieme.
11:53
Just to show you what we plotted,
297
713260
2000
Solo per mostrarvi ciò che abbiamo trovato,
11:55
here is income, GDP --
298
715260
3000
ecco il reddito, il PIL -
11:58
GDP of the city --
299
718260
2000
il PIL della città -
12:00
crime and patents all on one graph.
300
720260
2000
crimine e brevetti, tutto su un unico grafico.
12:02
And you can see, they all follow the same line.
301
722260
2000
E come vedete, tutti seguono la stessa linea.
12:04
And here's the statement.
302
724260
2000
Ed ecco la teoria.
12:06
If you double the size of a city from 100,000 to 200,000,
303
726260
3000
Se si raddoppia la dimensione di una città da 100.000 a 200.000 abitanti,
12:09
from a million to two million, 10 to 20 million,
304
729260
2000
da un milione a due milioni, da 10 a 20 milioni,
12:11
it doesn't matter,
305
731260
2000
non importa,
12:13
then systematically
306
733260
2000
sistematicamente
12:15
you get a 15 percent increase
307
735260
2000
si ottiene un aumento del 15%
12:17
in wages, wealth, number of AIDS cases,
308
737260
2000
in termine di salari, ricchezza, numero di casi di AIDS,
12:19
number of police,
309
739260
2000
numero di poliziotti,
12:21
anything you can think of.
310
741260
2000
qualsiasi cosa vi possiate immaginare.
12:23
It goes up by 15 percent,
311
743260
2000
Un aumento del 15%.
12:25
and you have a 15 percent savings
312
745260
3000
Ma anche un 15% di risparmio
12:28
on the infrastructure.
313
748260
3000
sull'infrastruttura.
12:31
This, no doubt, is the reason
314
751260
3000
Senza dubbio questa è la ragione
12:34
why a million people a week are gathering in cities.
315
754260
3000
per cui un milione di persone alla settimana va ad abitare in città.
12:37
Because they think that all those wonderful things --
316
757260
3000
Perché pensano che tutte quelle cose meravigliose,
12:40
like creative people, wealth, income --
317
760260
2000
come le persone creative, la ricchezza, il reddito,
12:42
is what attracts them,
318
762260
2000
è ciò che li attrae,
12:44
forgetting about the ugly and the bad.
319
764260
2000
dimenticando gli aspetti brutti e cattivi.
12:46
What is the reason for this?
320
766260
2000
Qual è la ragione di questo?
12:48
Well I don't have time to tell you about all the mathematics,
321
768260
3000
Beh non ho tempo di raccontarvelo in termini matematici,
12:51
but underlying this is the social networks,
322
771260
3000
ma sotto tutto questo ci sono i social network,
12:54
because this is a universal phenomenon.
323
774260
3000
perché si tratta di un fenomeno universale.
12:57
This 15 percent rule
324
777260
3000
Questa regola del 15%
13:00
is true
325
780260
2000
è vera
13:02
no matter where you are on the planet --
326
782260
2000
in qualsiasi luogo vi troviate -
13:04
Japan, Chile,
327
784260
2000
Giappone, Cile,
13:06
Portugal, Scotland, doesn't matter.
328
786260
3000
Portogallo, Scozia, non importa!
13:09
Always, all the data shows it's the same,
329
789260
3000
Tutti i dati mostrano sempre la stessa cosa,
13:12
despite the fact that these cities have evolved independently.
330
792260
3000
nonostante l'evoluzione indipendente delle città.
13:15
Something universal is going on.
331
795260
2000
Sta accadendo qualcosa a livello universale.
13:17
The universality, to repeat, is us --
332
797260
3000
Ripeto, l'universalità siamo noi -
13:20
that we are the city.
333
800260
2000
le città siamo noi.
13:22
And it is our interactions and the clustering of those interactions.
334
802260
3000
Sono le nostre interazioni e le associazioni di queste interazioni.
13:25
So there it is, I've said it again.
335
805260
2000
E' così, ancora una volta.
13:27
So if it is those networks and their mathematical structure,
336
807260
3000
Quindi, se queste reti e la loro struttura matematica
13:30
unlike biology, which had sublinear scaling,
337
810260
3000
si comportassero come in biologia, col suo andamento sublineare,
13:33
economies of scale,
338
813260
2000
per ottenere economie di scala,
13:35
you had the slowing of the pace of life
339
815260
2000
si avrebbe un rallentamento del ritmo della vita
13:37
as you get bigger.
340
817260
2000
con l'aumentare delle dimensioni.
13:39
If it's social networks with super-linear scaling --
341
819260
2000
Ma per i social network e la loro scalabilità super-lineare -
13:41
more per capita --
342
821260
2000
di più pro capite -
13:43
then the theory says
343
823260
2000
la teoria dice
13:45
that you increase the pace of life.
344
825260
2000
che si aumenta il ritmo della vita.
13:47
The bigger you are, life gets faster.
345
827260
2000
Più grandi si è, più la vita diventa veloce.
13:49
On the left is the heart rate showing biology.
346
829260
2000
Quella a sinistra è la frequenza cardiaca.
13:51
On the right is the speed of walking
347
831260
2000
Quella a destra è la velocità pedonale
13:53
in a bunch of European cities,
348
833260
2000
in alcune città europee,
13:55
showing that increase.
349
835260
2000
che indicano questo aumento.
13:57
Lastly, I want to talk about growth.
350
837260
3000
Per finire, voglio parlarvi della crescita.
14:00
This is what we had in biology, just to repeat.
351
840260
3000
Ripeto, questo è ciò che avevamo in biologia.
14:03
Economies of scale
352
843260
3000
Le economie di scala
14:06
gave rise to this sigmoidal behavior.
353
846260
3000
hanno dato origine a questo comportamento sigmoidale.
14:09
You grow fast and then stop --
354
849260
3000
Si cresce rapidamente e poi si ci ferma -
14:12
part of our resilience.
355
852260
2000
parte della nostra resistenza.
14:14
That would be bad for economies and cities.
356
854260
3000
Che sarebbe un male per le economie e le città.
14:17
And indeed, one of the wonderful things about the theory
357
857260
2000
E in effetti, una delle cose meravigliose di questa teoria
14:19
is that if you have super-linear scaling
358
859260
3000
è che se si dispone di una scala super-lineare
14:22
from wealth creation and innovation,
359
862260
2000
per creare ricchezza e innovazione,
14:24
then indeed you get, from the same theory,
360
864260
3000
allora si ottiene, dalla stessa teoria,
14:27
a beautiful rising exponential curve -- lovely.
361
867260
2000
una bella curva di crescita esponenziale - affascinante.
14:29
And in fact, if you compare it to data,
362
869260
2000
E in effetti, se si paragona ai dati,
14:31
it fits very well
363
871260
2000
corrisponde perfettamente
14:33
with the development of cities and economies.
364
873260
2000
allo sviluppo delle città e delle economie.
14:35
But it has a terrible catch,
365
875260
2000
Ma c'è un rovescio della medaglia.
14:37
and the catch
366
877260
2000
Ossia che
14:39
is that this system is destined to collapse.
367
879260
3000
questo sistema è destinato a crollare.
14:42
And it's destined to collapse for many reasons --
368
882260
2000
Ed è così per diversi motivi -
14:44
kind of Malthusian reasons -- that you run out of resources.
369
884260
3000
motivi di tipo malthusiano - cioè, che si esauriscono le risorse.
14:47
And how do you avoid that? Well we've done it before.
370
887260
3000
E come si fa ad evitarlo? Beh, l'abbiamo già fatto nel passato.
14:50
What we do is,
371
890260
2000
Quello che facciamo è che
14:52
as we grow and we approach the collapse,
372
892260
3000
man mano che si cresce e ci si avvicina al collasso,
14:55
a major innovation takes place
373
895260
3000
avviene una grande innovazione
14:58
and we start over again,
374
898260
2000
e si inizia da capo.
15:00
and we start over again as we approach the next one, and so on.
375
900260
3000
E così via, collasso dopo collasso.
15:03
So there's this continuous cycle of innovation
376
903260
2000
Quindi, questo ciclo continuo di innovazione
15:05
that is necessary
377
905260
2000
è necessario
15:07
in order to sustain growth and avoid collapse.
378
907260
3000
per sostenere la crescita ed evitare il collasso.
15:10
The catch, however, to this
379
910260
2000
Tuttavia, il problema che rimane
15:12
is that you have to innovate
380
912260
2000
è che bisogna innovare
15:14
faster and faster and faster.
381
914260
3000
in modo sempre più veloce.
15:17
So the image
382
917260
2000
Per dirlo con le immagini,
15:19
is that we're not only on a treadmill that's going faster,
383
919260
3000
non stiamo solo correndo su un tapis roulant che accelera,
15:22
but we have to change the treadmill faster and faster.
384
922260
3000
ma dobbiamo cambiare lo stesso tapis roulant sempre più di frequente.
15:25
We have to accelerate on a continuous basis.
385
925260
3000
Dobbiamo accelerare continuamente.
15:28
And the question is: Can we, as socio-economic beings,
386
928260
3000
E la domanda è: sarà possibile, in quanto esseri socio-economici,
15:31
avoid a heart attack?
387
931260
3000
evitare un attacco cardiaco?
15:34
So lastly, I'm going to finish up in this last minute or two
388
934260
3000
Quindi, in questo paio di minuti che ci restano concluderò
15:37
asking about companies.
389
937260
2000
parlando delle aziende.
15:39
See companies, they scale.
390
939260
2000
Vedete, la scalabilità si applica anche alle aziende.
15:41
The top one, in fact, is Walmart on the right.
391
941260
2000
Infatti la più grossa è Walmart, a destra.
15:43
It's the same plot.
392
943260
2000
Segue lo stesso tracciato.
15:45
This happens to be income and assets
393
945260
2000
Questo indica reddito e patrimonio
15:47
versus the size of the company as denoted by its number of employees.
394
947260
2000
rispetto alla dimensione della società, determinata dal numero di dipendenti.
15:49
We could use sales, anything you like.
395
949260
3000
Potremmo usare il numero di vendite, quello che preferite.
15:52
There it is: after some little fluctuations at the beginning,
396
952260
3000
Eccolo: dopo alcune piccole fluttuazioni all'inizio,
15:55
when companies are innovating,
397
955260
2000
quando le aziende fanno innovazione,
15:57
they scale beautifully.
398
957260
2000
poi si ha una magnifica scala.
15:59
And we've looked at 23,000 companies
399
959260
3000
Abbiamo analizzato 23.000 aziende
16:02
in the United States, may I say.
400
962260
2000
negli Stati Uniti.
16:04
And I'm only showing you a little bit of this.
401
964260
3000
E ne state vedendo solo una piccola parte.
16:07
What is astonishing about companies
402
967260
2000
La cosa sorprendente sulle aziende
16:09
is that they scale sublinearly
403
969260
3000
è che seguono la scala sublineare
16:12
like biology,
404
972260
2000
come la biologia,
16:14
indicating that they're dominated,
405
974260
2000
indicando che sono regolate
16:16
not by super-linear
406
976260
2000
non dalla super-linearità,
16:18
innovation and ideas;
407
978260
3000
dall'innovazione e dalle idee;
16:21
they become dominated
408
981260
2000
ma sono regolate
16:23
by economies of scale.
409
983260
2000
dalle economie di scala.
16:25
In that interpretation,
410
985260
2000
In questa interpretazione,
16:27
by bureaucracy and administration,
411
987260
2000
dalla burocrazia e dall'amministrazione,
16:29
and they do it beautifully, may I say.
412
989260
2000
e lo fanno in modo egregio, direi.
16:31
So if you tell me the size of some company, some small company,
413
991260
3000
Quindi, se mi si danno le dimensioni di un'azienda, una piccola,
16:34
I could have predicted the size of Walmart.
414
994260
3000
posso prevederne le dimensioni di crescita.
16:37
If it has this sublinear scaling,
415
997260
2000
Se si ha questa scala sublineare,
16:39
the theory says
416
999260
2000
la teoria dice che
16:41
we should have sigmoidal growth.
417
1001260
3000
dovremmo avere una crescita sigmoidale.
16:44
There's Walmart. Doesn't look very sigmoidal.
418
1004260
2000
Ecco Walmart. Non sembra molto sigmoidale.
16:46
That's what we like, hockey sticks.
419
1006260
3000
Un grafico che ci piace, a forma di mazza da hockey.
16:49
But you notice, I've cheated,
420
1009260
2000
Ma è solo una parte della crescita,
16:51
because I've only gone up to '94.
421
1011260
2000
perché arriva fino al '94.
16:53
Let's go up to 2008.
422
1013260
2000
Andiamo fino al 2008.
16:55
That red line is from the theory.
423
1015260
3000
La linea rossa segue la teoria.
16:58
So if I'd have done this in 1994,
424
1018260
2000
Quindi se avessi disegnato questo grafico nel '94
17:00
I could have predicted what Walmart would be now.
425
1020260
3000
avrei potuto prevedere come sarebbe stata Walmart oggi.
17:03
And then this is repeated
426
1023260
2000
E questo paradigma si ripete
17:05
across the entire spectrum of companies.
427
1025260
2000
per tutto lo spettro delle aziende.
17:07
There they are. That's 23,000 companies.
428
1027260
3000
Eccole. Ecco le 23.000 aziende.
17:10
They all start looking like hockey sticks,
429
1030260
2000
All'inizio hanno una curva a forma di mazza da hockey,
17:12
they all bend over,
430
1032260
2000
poi si piegano
17:14
and they all die like you and me.
431
1034260
2000
e infine muoiono, come tutti noi.
17:16
Thank you.
432
1036260
2000
Grazie.
17:18
(Applause)
433
1038260
9000
(Applausi)
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