Steven Johnson: The Web and the city

19,431 views ・ 2008-10-10

TED


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번역: HyeJin Park 검토: InHyuk Song
00:18
I want to take you back basically to my hometown,
0
18330
3000
저는 여러분을 저의 고향으로 데려가려 합니다.
00:21
and to a picture of my hometown of the week
1
21330
2000
그리고 고향 사진도 하나 보여 드리겠습니다.
00:23
that "Emergence" came out.
2
23330
2000
"창발(Emergence)"가 출간되었던 주에 찍은 것입니다.
00:25
And it's a picture we've seen several times.
3
25330
3000
그리고 우리가 여러번 본 사진이기도 합니다.
00:33
Basically, "Emergence" was published on 9/11.
4
33330
3000
요컨대, "Emergence"는 9/11 때 발행되었습니다.
00:36
I live right there in the West Village,
5
36330
5000
저는 바로 West Village에 살아서
00:41
so the plume was luckily blowing west, away from us.
6
41330
5000
다행히 연기가 우리를 피해 서쪽으로 불었습니다.
00:46
We had a two-and-a-half-day-old baby in the house that was ours --
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46330
7000
집에는 저희 아기가 있었습니다.
00:53
we hadn't taken it from somebody else.
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53330
2000
남에게서 데려온 아이는 아니에요.
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(Laughter)
9
55330
2000
(웃음)
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And one of the thoughts that I had dealing with these two separate emergences
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57330
7000
그리고 책과 아이 두가지 긴급함에 대처하고
01:04
of a book and a baby, and having this event happen so close --
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64330
4000
사건을 가까이에서 겪으며
01:08
that my first thought, when I was still kind of in the apartment looking out at it all
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68330
4000
제가 여전히 아파트에서 밖을 보거나
01:12
or walking out on the street and looking out on it just in front of our building,
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72330
3000
길을 걷거나 빌딩 앞에서 바라보며 했던 첫번째 생각은
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was that I'd made a terrible miscalculation in the book that I'd just written.
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75330
5000
제가 막 끝냈던 책에서 엄청나게 잘못 판단을 했구나였습니다.
01:20
Because so much of that book was a celebration of the power
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80330
4000
왜냐하면 제 책의 많은 부분이
01:24
and creative potential of density, of largely urban density,
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84330
4000
밀도, 특히 높은 도시 인구 밀도의 발전적이고 창조적인 잠재력을 찬사하고 있는데,
01:28
of connecting people and putting them together in one place,
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88330
3000
사람들을 연결하고 한 곳에 모으고
01:31
and putting them on sidewalks together and having them share ideas
18
91330
3000
보도로 함께 모아 서로 아이디어와
01:34
and share physical space together.
19
94330
2000
실제 공간을 나누도록 하는 것입니다.
01:36
And it seemed to me looking at that -- that tower burning and then falling,
20
96330
3000
타워가 불에 타고 무너지는 것,
01:39
those towers burning and falling -- that in fact, one of the lessons
21
99330
2000
빌딩들이 무너지는 모습을 보고 배운 것은
01:41
here was that density kills.
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101330
2000
밀집은 살생도 할 수 있다는 것입니다.
01:43
And that of all the technologies that were exploited
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103330
3000
그리고 그런
01:46
to make that carnage come into being,
24
106330
4000
대학살이 가능하도록 개발된 모든 기술들,
01:51
probably the single group of technologies that cost the most lives
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111330
6000
가장 많은 생명을 희생 시킨 이런 기술들은 아마
01:57
were those that enable 50,000 people to live in two buildings
26
117330
4000
50000명의 사람들을 110층짜리 두 건물에서
02:01
110 stories above the ground.
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121330
2000
살릴 수 있는 존재였을지도 모릅니다.
02:03
If they hadn't been crowded --
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123330
2000
만약 사람만 붐비지 않았다면
02:05
you compare the loss of life at the Pentagon to the Twin Towers,
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125330
2000
여러분이 국방부와 트윈 타워에서 희생된 생명을 비교해 보면
02:08
and you can see that very powerfully.
30
128330
2000
그것이 매우 강력하다는 걸 알 수 있을 것입니다.
02:10
And so I started to think, well, you know, density, density --
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130330
3000
그래서 저는 밀집에 대해 생각하기 시작했습니다.
02:13
I'm not sure if, you know, this was the right call.
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133330
3000
이게 맞는 것인지 모르겠지만 말입니다.
02:17
And I kind of ruminated on that for a couple of days.
33
137330
3000
정말 며칠 동안 깊이 생각했습니다.
02:20
And then about two days later, the wind started to change a little bit,
34
140330
4000
그리고 이틀 쯤 뒤, 바람의 상태가 조금 바뀌었는데
02:24
and you could sense that the air was not healthy.
35
144330
3000
여러분도 공기가 나빠졌다는 것을 감지할 수 있었을 것입니다.
02:27
And so even though there were no cars still in the West Village
36
147330
4000
저희가 살던 West Village엔 여전히 차가 없었지만
02:31
where we lived, my wife sent me out to buy a, you know,
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151330
3000
아내는 저에게
02:34
a large air filter at the Bed Bath and Beyond,
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154330
4000
Bed bath and Beyond에 가서 큰 공기 여과기를 사오라고 했는데
02:38
which was located about 20 blocks away, north.
39
158330
3000
거긴 북쪽으로 20블록 정도 떨어진 곳이었죠.
02:41
And so I went out.
40
161330
2000
그래서 전 밖으로 나갔습니다.
02:43
And obviously I'm physically a very strong person, as you can tell -- (Laughter) --
41
163330
3000
보시다 시피 전 신체적으로 아주 건강합니다.
02:47
so I wasn't worried about carrying this thing 20 blocks.
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167330
3000
그래서 그걸 집까지 가져오는 것에 대해 걱정하지 않았죠.
02:50
And I walked out, and this really miraculous thing happened to me
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170330
4000
그리고 밖으로 나갔는데 놀라운 일이
02:54
as I was walking north to buy this air filter,
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174330
3000
제가 공기 여과기를 사러 걸어가는 동안 벌어졌습니다.
02:57
which was that the streets were completely alive with people.
45
177330
4000
거리가 사람들로 완전히 붐비고 있었던 것입니다.
03:02
There was an incredible -- it was, you know, a beautiful day,
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182330
3000
놀라웠죠 -- 아름다운 날이었습니다.
03:05
as it was for about a week after,
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185330
2000
한 주 정도 지났을 때죠.
03:07
and the West Village had never seemed more lively.
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187330
3000
West Village는 정말 생기 있어 보였습니다.
03:10
I walked up along Hudson Street --
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190330
2000
저는 Hudson 거리를 따라 걸었는데
03:12
where Jane Jacobs had lived and written her great book
50
192330
2000
거기는 Jane Jacobs가 살았던 곳이자
03:14
that so influenced what I was writing in "Emergence" --
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194330
2000
그녀가 제가 "Emergence"를 쓸 때 영향을 받은 책을 쓴 곳입니다.
03:16
past the White Horse Tavern,
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196330
2000
그리고 White Horse Tavern도 지났는데
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that great old bar where Dylan Thomas drank himself to death,
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198330
3000
Dylan Thomas가 과음해서 목숨을 잃은 오래된 바입니다.
03:21
and the Bleecker Street playground was filled with kids.
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201330
3000
Bleecker Street 놀이터에서는 아이들이 놀고 있었습니다.
03:24
And all the people who lived in the neighborhood,
55
204330
2000
동네에 사는 사람들,
03:26
who owned restaurants and bars in the neighborhood,
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206330
2000
레스토랑과 술집을 운영하는 이웃 모두
03:28
were all out there -- had them all open.
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208330
2000
나와서 가게 문을 열었습니다.
03:30
People were out.
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210330
2000
사람들은 나와 있었어요.
03:32
There were no cars, so it seemed even better, in some ways.
59
212330
2000
차는 없었는데 어떤 면에선 더 나았죠.
03:34
And it was a beautiful urban day,
60
214330
3000
아름다운 도시의 풍경이었습니다.
03:37
and the incredible thing about it was that the city was working.
61
217330
4000
놀라운 점은 도시가 돌아가고 있다는 것이었습니다.
03:41
The city was there.
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221330
2000
거기 바로 도시가 있었어요.
03:43
All the things that make a great city successful
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223330
2000
모든 것들이 도시를 번영하게 하고
03:45
and all the things that make a great city stimulating --
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225330
2000
모든 것들이 도시를 자극하고 --
03:47
they were all on display there on those streets.
65
227330
2000
모든 것이 거리에 있었습니다.
03:49
And I thought, well, this is the power of a city.
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229330
4000
그리고 저는 생각했죠, 이것이 바로 도시의 힘이라고.
03:53
I mean, the power of the city --
67
233330
2000
도시의 힘 --
03:55
we talked about cities as being centralized in space,
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235330
2000
우리는 공간에 집중된 것으로 도시를 얘기 했지만
03:57
but what makes them so strong most of the time
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237330
2000
가장 그것을 강하게 만드는 것은
03:59
is they're decentralized in function.
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239330
2000
기능 면에서 그들을 분산시키는 것입니다.
04:01
They don't have a center executive branch that you can take out
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241330
2000
그들은 여러분이 끄집어 낼 수 있는 행정부가 없어서
04:03
and cause the whole thing to fail.
72
243330
2000
모든 걸 실패하게 만듭니다.
04:05
If they did, it probably was right there at Ground Zero.
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245330
3000
만약 있었다면, 아마 테러 장소에 있었겠죠.
04:08
I mean, you know, the emergency bunker was right there,
74
248330
2000
제 말은 비상 벙커가 거기 있었지만
04:10
was destroyed by the attacks,
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250330
2000
테러 공격에 의해 파괴됐고
04:12
and obviously the damage done to the building and the lives.
76
252330
2000
분명 빌딩과 생명에 피해가 갔다는 것입니다.
04:14
But nonetheless, just 20 blocks north, two days later,
77
254330
4000
하지만 그럼에도 불구하고 북쪽으로 20블록 되는 거리는
04:18
the city had never looked more alive.
78
258330
3000
더이상 생기있어 보이지 않았습니다.
04:21
If you'd gone into the minds of the people,
79
261330
2000
여러분이 만약 그 사람들의 마음 속을 들여다 봤다면,
04:23
well, you would have seen a lot of trauma,
80
263330
2000
엄청난 정신적 충격과
04:25
and you would have seen a lot of heartache,
81
265330
2000
많은 이들의 비탄,
04:27
and you would have seen a lot of things that would take a long time to recover.
82
267330
3000
그리고 그 밖에 회복하는 데 오랜 시간이 걸리는 일들을 봤을 것입니다.
04:30
But the system itself of this city was thriving.
83
270330
2000
하지만 도시는 스스로 번화하고 있었습니다.
04:33
So I took heart in seeing that.
84
273330
3000
그래서 저는 그걸 보려 마음을 다잡아 먹었습니다.
04:36
So I wanted to talk a little bit about the reasons why that works so well,
85
276330
6000
저는 그것이 잘 작동하는 이유와
04:42
and how some of those reasons kind of map
86
282330
2000
그런 이유들이 어떻게
04:44
on to where the Web is going right now.
87
284330
2000
웹이 나아가는 방향과 작용하는지 얘기해 보고 싶었습니다.
04:47
The question that I found myself asking to people
88
287330
2000
제가 사람들에게
04:49
when I was talking about the book afterwards is --
89
289330
2000
이후에 대한 책 얘기를 할 때,
04:51
when you've talked about emergent behavior,
90
291330
2000
여러분이 나타나는 행동에 대해 얘기할 때,
04:53
when you've talked about collective intelligence,
91
293330
2000
여러분이 집단 지성
04:55
the best way to get people to kind of wrap their heads around that
92
295330
2000
즉, 사람들이 머리를 맞대게 하는 최고의 방법에 대해 얘기 할 때
04:57
is to ask, who builds a neighborhood?
93
297330
3000
누가 이웃을 만드는지 질문하였습니다.
05:00
Who decides that Soho should have this personality
94
300330
3000
Soho는 이런 특징을 가져야 하고
05:03
and that the Latin Quarter should have this personality?
95
303330
2000
Latin Quater는 이런 특징을 가져야 한다는 것은 누구의 결정입니까?
05:05
Well, there are some kind of executive decisions,
96
305330
2000
행적적 결정들이 있겠지만
05:07
but mostly the answer is -- everybody and nobody.
97
307330
2000
대부분 대답은 -- 모든 사람 그리고 아무도 아니다란 것입니다.
05:09
Everybody contributes a little bit.
98
309330
2000
모든 이가 조금씩은 기여합니다.
05:11
No single person is really the ultimate actor
99
311330
4000
어느 누구도
05:15
behind the personality of a neighborhood.
100
315330
2000
이웃의 특징에 숨겨진 궁극적 배우가 아닙니다.
05:17
Same thing to the question of, who was keeping the streets alive
101
317330
3000
같은 질문으로, 누가 거리를
05:20
post-9/11 in my neighborhood?
102
320330
2000
9/11 이후 살아 있도록 지켰습니까?
05:22
Well, it was the whole city.
103
322330
2000
바로 도시 전체입니다.
05:24
The whole system kind of working on it,
104
324330
2000
전체가 작용하고 있고
05:26
and everybody contributing a small little part.
105
326330
2000
모든 이가 조금씩 기여하고 있는 것입니다.
05:28
And this is increasingly what we're starting to see on the Web
106
328330
3000
그리고 바로 이 점이 점차 우리가 웹 상에서
05:31
in a bunch of interesting ways --
107
331330
2000
다양한 흥미로운 면에서 보기 시작한 것입니다.
05:33
most of which weren't around, actually,
108
333330
2000
사실 대부분은
05:35
except in very experimental things,
109
335330
2000
매우 경험적인 것들을 제외 하고는
05:37
when I was writing "Emergence" and when the book came out.
110
337330
2000
제가 "Emergence"를 쓰고 책이 출간되었을 때만해도 그런것들은 주위에서 찾아 볼 수 없었습니다.
05:39
So it's been a very optimistic time, I think,
111
339330
2000
그래서 매우 낙관적인 시간이라 생각하고
05:41
and I want to just talk about a few of those things.
112
341330
2000
이런 얘기들을 좀 해보려 합니다.
05:43
I think that there is effectively a new kind of model of interactivity
113
343330
4000
효과적인 새로운 상호작용 모델이
05:47
that's starting to emerge online right now.
114
347330
2000
지금 온라인 상에 나타나고 있습니다.
05:49
And the old one looked like this.
115
349330
3000
조금 오래된 모습은 이렇습니다. --
05:54
This is not the future King of England, although it looks like it.
116
354330
4000
장차 잉글랜드 국왕처럼 보이지만 그렇진 않습니다.
05:58
It's some guy, it's a GeoCities homepage of some guy that I found online
117
358330
3000
이 사람은 제가 GeoCities 홈페이지에서 찾았는데
06:01
who's interested, if you look at the bottom, in soccer and Jesus
118
361330
3000
아래를 보면 축구와 예수
06:04
and Garth Brooks and Clint Beckham and "my hometown" -- those are his links.
119
364330
3000
그리고 Garth Brooks와 Clint Backham에 관심있어 한다는 것을 알 수 있습니다. -- 이것들에 링크를 걸고 있으니까요.
06:07
But nothing really says
120
367330
2000
하지만 어떤 것도 정말로
06:09
this model of interactivity -- which was so exciting and captures the real,
121
369330
4000
이것이 매우 흥미롭고 현실을 잡아내는
06:13
the Web Zeitgeist of 1995 -- than
122
373330
3000
1995년 web Zeitgeist같은 상호작용 모델이라고 말하진 않습니다. --
06:16
"Click here for a picture of my dog."
123
376330
2000
"내 개 사진을 클릭하세요." 보다도 말이죠.
06:18
That is -- you know, there's no sentence
124
378330
2000
보시다시피 여기에는
06:20
that kind of conjures up that period better than that, I think,
125
380330
3000
더 좋은 시기를 생각해 내게 만들 문장이 없습니다.
06:24
which is that you suddenly have the power to put up a picture of your dog
126
384330
3000
별안간 여러분의 애완개 사진을 올리고
06:27
and link to it, and somebody reading the page
127
387330
3000
링크를 걸고, 그 페이지를 읽은 누군가가
06:30
has the power to click on that link or not click on that link.
128
390330
3000
그 링크를 클릭할 지 말지 결정할 권한을 줄 시간 말입니다.
06:33
And, you know, I don't want to belittle that. That, in a sense --
129
393330
3000
저는 어떤 점에서는
06:36
to reference what Jeff was talking about yesterday --
130
396330
3000
Jeff가 어제 언급했던 것을 과소평가 하고 싶진 않습니다. --
06:39
that was, in a sense, the kind of interface electricity that
131
399330
2000
그가 말했던
06:41
powered a lot of the explosion of interest in the Web:
132
401330
3000
웹에서 흥미를 급증시켜 줄 상호작용 전기 장치같은 것에 대해서요.
06:44
that you could put up a link, and somebody could click on it,
133
404330
2000
여러분이 링크를 걸면 누군가가 그걸 클릭하고
06:46
and it could take you anywhere you wanted to go.
134
406330
2000
그러면 여러분을 가고 싶은 곳 어디로든 데려가 준다고 했었죠.
06:48
But it's still a very one-to-one kind of relationship.
135
408330
2000
하지만 그건 여전히 일대일 관계입니다.
06:50
There's one person putting up the link, and there's another person
136
410330
2000
링크를 올리는 사람이 있는 반면, 다른 한 편에서는
06:52
on the other end trying to decide whether to click on it or not.
137
412330
4000
그걸 클릭할지 말지 결정하는 것을 그만 두려는 사람도 있는 것입니다.
06:57
The new model is much more like this,
138
417330
2000
여기 새로운 모델이 있는데
06:59
and we've already seen a couple of references to this.
139
419330
2000
우리는 이미 이에 관한 참고자료를 보아 왔습니다.
07:01
This is what happens when you search "Steven Johnson" on Google.
140
421330
4000
보시는 것은 구글에서 "Steven Johnson"으로 검색한 결과입니다.
07:05
About two months ago, I had the great breakthrough --
141
425330
4000
두달 전 쯤, 큰 약진이 있었는데,
07:09
one of my great, kind of shining achievements --
142
429330
3000
정말 저의 빛나는 업적 중 하나였죠.
07:12
which is that my website finally became a top result for "Steven Johnson."
143
432330
3000
"Steven Johnson."으로 검색했을 때 제 웹사이트가 드디어 최상위에 노출된 것입니다.
07:15
There's some theoretical physicist at MIT named Steven Johnson
144
435330
6000
저와 같은 이름을 가진 MIT의 이론 물리학자도 있었는데
07:21
who has dropped two spots, I'm happy to say.
145
441330
3000
두 계단 떨어졌습니다. 말하게 되어 기쁘네요.
07:24
(Laughter)
146
444330
1000
(웃음)
07:25
And, you know, I mean, I'll look at a couple of things like this,
147
445330
4000
이와 같은 일들을 더 보게 되겠죠 .
07:29
but Google is obviously the greatest technology ever invented for navel gazing.
148
449330
4000
하지만 구글은 확실히 자기 명상을 위해 발명된 최고의 기술입니다.
07:33
It's just that there are so many other people in your navel when you gaze.
149
453330
3000
당신이 응시할 때 당신 중심에는 많은 다른 이들이 있는 것입니다.
07:36
Because effectively, what's happening here,
150
456330
4000
왜냐하면 여기 일어나고 있는 일과
07:41
what's creating this page, obviously -- and we all know this,
151
461330
2000
이 페이지를 생성하는 것은 -- 우리 모두 알고 있지만,
07:43
but it's worth just thinking about it --
152
463330
2000
한 번 생각해 보는 것도 좋죠 --
07:45
is not some person deciding that I am the number one answer for Steven Johnson,
153
465330
4000
제가 Steven Johnson에 대한 최고의 검색 결과라는 걸 몇몇 사람이 정하기 보단
07:49
but rather somehow the entire web of people
154
469330
4000
전체 웹 이용자들이
07:53
putting up pages and deciding to link to my page or not link to it,
155
473330
3000
페이지들을 올리고 저에게 링크를 걸지 결정하는 것입니다.
07:56
and Google just sitting there and running the numbers.
156
476330
3000
구글은 단지 그 수를 관리만 하는 거죠.
07:59
So there's this collective decision-making that's going on.
157
479330
4000
그래서 여기 계속 의사 결정이 모이고 있는 것입니다.
08:03
This page is effectively, collectively authored by the Web,
158
483330
3000
이 페이지는 효과적이고 집학적으로 웹에 의해 만들어지고 있고,
08:06
and Google is just helping us
159
486330
2000
구글은 그저 우리가
08:08
kind of to put the authorship in one kind of coherent place.
160
488330
3000
한 응집성 있는 장소에 활동하도록 도와 줍니다.
08:11
Now, they're more innovative -- well, Google's pretty innovative --
161
491330
3000
자, 이제 좀 더 혁신적인 것을 봅시다. -- 구글이 아주 혁신적이긴 하지만 --
08:14
but there are some new twists on this.
162
494330
2000
여기 새로운 게 있습니다.
08:17
There's this incredibly interesting new site -- Technorati --
163
497330
2000
바로 아주 흥미로운 새 사이트 Technorati입니다.
08:19
that's filled with lots of little widgets that are expanding on these.
164
499330
4000
이것은 범위를 확장해 나가는 작은 장치들로 가득차 있습니다.
08:23
And these are looking in the blog world and the world of weblogs.
165
503330
4000
이 장치들은 블로그와 웹로그 세계들을 둘러 봅니다.
08:27
He's analyzed basically all the weblogs out there that he's tracking.
166
507330
4000
기본적으로 그가 트랙킹 하는 모든 웹로그들을 분석하죠.
08:31
And he's tracking how many other weblogs linked to those weblogs,
167
511330
3000
그리고 다른 웹로그들이 얼마나 많이 그 웹로그들에 링크를 하고 있는지도 봅니다.
08:34
and so you have kind of an authority --
168
514330
2000
권력이 있는지 보는 거죠.
08:36
a weblog that has a lot of links to it
169
516330
2000
많은 링크를 가진 웹로그가
08:38
is more authoritative than a weblog that has few links to it.
170
518330
4000
링크를 별로 갖지 못한 웹로그 보다 더 권위적인 것입니다.
08:43
And so at any given time, on any given page on the Web, actually,
171
523330
2000
그리고 언제든지 어떤 페이지든지
08:45
you can say, what does the weblog community think about this page?
172
525330
3000
당신은 웹로그 커뮤니티가 이 페이지에 대해 어떻게 생각하는지 말 할 수 있을 것입니다.
08:48
And you can get a list.
173
528330
2000
리스트를 가질 수도 있죠.
08:50
This is what they think about my site; it's ranked by blog authority.
174
530330
3000
이것이 바로 그들이 제 사이트에 대해 생각하는 것입니다. -- 블로그 권위에 의해 순위가 매겨진 거죠.
08:53
You can also rank it by the latest posts.
175
533330
2000
여러분은 또한 가장 최근의 포스트를 보고 순위를 정할 수도 있습니다.
08:55
So when I was talking in "Emergence,"
176
535330
3000
제가 "Emergence,"를 얘기하고 있을 때
08:58
I talked about the limitations of the one-way linking architecture
177
538330
2000
전 단방향 링킹 구조의 한계점에 대해 말했습니다.
09:00
that, basically, you could link to somebody else
178
540330
2000
그것은 여러분이 다른 누군가를 링크 하더라도
09:02
but they wouldn't necessarily know that you were pointing to them.
179
542330
2000
그들이 그 사실을 반드시 아는 것은 아니란 얘기였습니다.
09:04
And that was one of the reasons why the web
180
544330
3000
그건 웹이 왜
09:07
wasn't quite as emergent as it could be
181
547330
2000
생각만큼 주목을 끌지 않았는지에 대한 이유였습니다.
09:09
because you needed two-way linking, you needed that kind of feedback mechanism
182
549330
2000
왜냐하면 여러분은 쌍방향 링크와
09:11
to be able to really do interesting things.
183
551330
2000
정말 흥미로운 일들을 할 수 있는 피드백 메커니즘을 필요로 했기 때문입니다.
09:13
Well, something like Technorati is supplying that.
184
553330
3000
Technorati같은 것들은 그걸 제공해 줍니다.
09:16
Now what's interesting here is that this is a quote from Dave Weinberger,
185
556330
3000
자, 여기 보시면 재미있는 게 있는데, Dave Weinberger 말을 인용한 겁니다.
09:19
where he talks about everything being purposive in the Web --
186
559330
4000
그가 웹에서는 모든 것이 목적을 가진다고 얘기한 건데 --
09:23
there's nothing artificial.
187
563330
2000
인위적인 것은 없다는 것입니다.
09:25
He has this line where he says, you know, you're going to put up a link there,
188
565330
2000
여기에서 여러분이 링크를 걸려고하는 라인이 있다고 합시다.
09:27
if you see a link, somebody decided to put it there.
189
567330
3000
보시면, 누군가가 링크를 걸려 했습니다.
09:30
And he says, the link to one site didn't just grow on the other page "like a tree fungus."
190
570330
5000
그는 한 사이트로 연결된 링크는 나무 진균처럼 다른 페이지로 자라지는 않는다고 말합니다.
09:35
And in fact, I think that's not entirely true anymore.
191
575330
3000
사실 전 이것에 더이상 완전히 맞다고는 생각하지 않습니다.
09:38
I could put up a feed of all those links generated by Technorati
192
578330
4000
저는 Technorati에서 생성된 링크들을
09:42
on the right-hand side of my page,
193
582330
2000
제 페이지의 오른편에 놓을 수도 있고
09:44
and they would change as the overall ecology of the Web changes.
194
584330
3000
또한 그것들은 웹의 전반적 생태가 변함에 따라 함께 변화할 것입니다.
09:47
That little list there would change.
195
587330
2000
적은 리스트라도 변하게 됩니다.
09:49
I wouldn't really be directly in control of it.
196
589330
2000
제가 직접적으로 그것을 통제하진 않습니다.
09:51
So it's much closer, in a way, to a data fungus, in a sense,
197
591330
3000
따라서 어떤 점에서는
09:54
wrapped around that page, than it is to a deliberate link that I've placed there.
198
594330
4000
제가 의도적으로 놓은 링크보다 페이지를 둘러싼 데이터 균들에 더 가깝게 됩니다.
10:00
Now, what you're having here is basically a global brain
199
600330
3000
이제, 여러분은
10:03
that you're able to do lots of kind of experiments on to see what it's thinking.
200
603330
3000
생각을 보는 다양한 실험을 할 수 있는 글로벌 두뇌가 있습니다.
10:06
And there are all these interesting tools.
201
606330
2000
그리고 여기 재미있는 툴들도 있습니다.
10:08
Google does the Google Zeitgeist,
202
608330
2000
구글은 Google Zeitgeist를 이용하여
10:10
which looks at search requests to test what's going on, what people are interested in,
203
610330
5000
검색 요청들을 보고, 사람들이 무엇을 관심있어 하고 어떤 일이 일어나는지 조사합니다.
10:15
and they publish it with lots of fun graphs.
204
615330
2000
그리고는 여러 재미있는 그래프와 함께 공개하죠.
10:17
And I'm saying a lot of nice things about Google,
205
617330
2000
구글에 대해 재미있는 사실들을 얘기 했는데요
10:19
so I'll be I'll be saying one little critical thing.
206
619330
1000
조금 비판적인 얘기를 해 보겠습니다.
10:20
There's a problem with the Google Zeitgeist,
207
620330
2000
Google Zeitgeist에는 문제가 하나 있습니다.
10:22
which is it often comes back with news that a lot of people are searching
208
622330
4000
많은 사람들이 검색하는
10:26
for Britney Spears pictures, which is not necessarily news.
209
626330
4000
Britney Spears 사진에 관한 뉴스는 진짜 중요한 뉴스는 아니죠.
10:30
The Columbia blows up, suddenly there are a lot of searches on Columbia.
210
630330
4000
갑자기 Columbia에 대한 검색수가 늘어났던 적도 있었죠.
10:34
Well, you know, we should expect to see that.
211
634330
2000
우리는 이 점을 볼 필요가 있습니다.
10:36
That's not necessarily something we didn't know already.
212
636330
2000
우리가 몰랐던 점은 아닙니다.
10:38
So the key thing in terms of these new tools
213
638330
2000
따라서 이런 새로운 툴들, 즉,
10:40
that are kind of plumbing the depths of the global brain,
214
640330
3000
글로벌 브레인의 깊이를 재고
10:43
that are sending kind of trace dyes through that whole bloodstream --
215
643330
4000
전체 흐름을 통해 염료 추적을 보내는 툴들에 대한
10:47
the question is, are you finding out something new?
216
647330
2000
주요 질문은, "여러분은 새로운 것을 찾고 있습니까?" 입니다.
10:49
And one of the things that I experimented with is this thing called Google Share
217
649330
3000
제가 실험한 것 중 하나는 Google Share라고 불리는 것인데요
10:52
which is basically, you take an abstract term,
218
652330
4000
추상적으로 들리지만
10:56
and you search Google for that term,
219
656330
3000
구글에서 그 단어를 찾을 수 있습니다.
10:59
and then you search the results that you get back for somebody's name.
220
659330
3000
다시 누군가의 이름에 대한 검색 결과를 찾아 봅시다.
11:02
So basically, the number of pages that mention this term,
221
662330
4000
이 단어를 언급하는 페이지 수,
11:06
that also mention this page, the percentage of those pages
222
666330
3000
그리고 이 페이지를 언급하는 수, 이런 페이지의 비율은
11:09
is that person's Google Share of that term.
223
669330
2000
그 단어에 대한 그 사람의 Google Share입니다.
11:11
So you can do kind of interesting contests.
224
671330
2000
따라서 흥미로운 콘테스트도 해 볼 수 있습니다.
11:13
Like for instance, this is a Google Share of the TED Conference.
225
673330
4000
예를 들어, 이것은 TED Conference의 Google Share인데요
11:17
So Richard Saul Wurman
226
677330
3000
Richard Saul Wurman은
11:20
has about a 15 percent Google Share of the TED conference.
227
680330
4000
15 퍼센트를 차지했고,
11:24
Our good friend Chris has about a six percent -- but with a bullet, I might add.
228
684330
5000
Christ는 약 6 퍼센트 차지했네요. -- 빠른 상승세죠.
11:29
(Laughter)
229
689330
2000
(웃음)
11:31
But the interesting thing is, you can broaden the search a little bit.
230
691330
3000
그런데 재미있는 것은 검색 범위를 약간 넓힐 수 있다는 겁니다.
11:34
And it turns out, actually, that 42 percent is the Mola mola fish.
231
694330
3000
자, 개복치(Mola mola fish)가 42 퍼센트를 차지했네요.
11:37
I had no idea.
232
697330
2000
저도 모르겠습니다.
11:39
No, that's not true.
233
699330
1000
아뇨, 농담이에요.
11:40
(Laughter)
234
700330
3000
(웃음)
11:43
I made that up because I just wanted to put up a slide
235
703330
2000
제가 그냥
11:45
of the Mola mola fish.
236
705330
2000
개복치 슬라이드를 넣고 싶어서 비율을 높였어요.
11:47
(Laughter)
237
707330
2000
(웃음)
11:49
I also did -- and I don't want to start a little fight in the next panel --
238
709330
3000
다음 분과 논쟁하고 싶진 않지만
11:52
but I did a Google Share analysis of evolution and natural selection.
239
712330
3000
제가 진화와 자연 선택에 대한 Google Share 분석을 해 봤는데
11:55
So right here -- now this is a big category, you have smaller percentages,
240
715330
5000
여기 있네요 -- 이건 큰 범주고요, 더 적은 비율이 보입니다.
12:00
so this is 0.7 percent -- Dan Dennett, who'll be speaking shortly.
241
720330
5000
0.7 퍼센트로 곧 연설할 Dan Dennett이 차지했습니다.
12:05
Right below him, 0.5 percent, Steven Pinker.
242
725330
4000
바로 다음은 Steven Pinker로 0.5 퍼센트네요.
12:10
So Dennett's in the lead a little bit there.
243
730330
2000
Dennett가 조금 앞서 가는군요.
12:12
But what's interesting is you can then broaden the search
244
732330
2000
그런데 검색을 확장해 보면
12:14
and actually see interesting things and get a sense of what else is out there.
245
734330
4000
재미있는 것을 볼 수 있습니다.
12:18
So Gary Bauer is not too far behind --
246
738330
3000
Gary Bauer가 바로 뒤에 있습니다. --
12:21
has slightly different theories about evolution and natural selection.
247
741330
5000
진화와 자연 선택과는 조금 다른 이론을 주장하는 분이죠.
12:26
And right behind him is L. Ron Hubbard. So --
248
746330
3000
그리고 바로 뒤에 L. Ron Hubbard가 있네요.
12:29
(Laughter)
249
749330
2000
(웃음)
12:31
you can see we're in the ascot, which is always good.
250
751330
2000
괜찮은 경마장에 있는 것 같네요.
12:33
And by the way, Chris, that would've been a really good panel,
251
753330
2000
Chris가 저기 있었다면
12:35
I think, right there.
252
755330
1000
정말 좋았을 텐데요.
12:36
(Laughter)
253
756330
5000
(웃음)
12:41
Hubbard apparently started to reach, but besides that,
254
761330
2000
Hubbard가 확실히 올라가기 시작했지만, 그것 빼고는
12:43
I think it would be good next year.
255
763330
2000
내년이 더 좋을 듯 하네요.
12:45
Another quick thing -- this is a slightly different thing,
256
765330
2000
다른 하나는 - 조금 다른 것이긴 하지만
12:47
but this analysis some of you may have seen.
257
767330
2000
몇몇 분은 보신 분석일 겁니다.
12:49
It just came out. This is bursty words,
258
769330
2000
이것은 막 나타나기 시작한 것인데, 버스티 단어들로
12:51
looking at the historical record of State of the Union Addresses.
259
771330
4000
일반 교서의 역사적 기록을 살펴 봅니다.
12:56
So these are words that suddenly start to appear out of nowhere,
260
776330
4000
이 단어들은 갑자기 난데없이 나타나기 시작해서
13:00
so they're kind of, you know, memes that start taking off,
261
780330
2000
제쳐놓기 시작하는 문화 구성 요소같은 것으로써
13:02
that didn't have a lot of historical precedent before.
262
782330
2000
역사적인 전례가 없습니다.
13:05
So the first one is -- these are the bursty words around 1860s --
263
785330
3000
먼저, 1860년대 버스티 단어들입니다.
13:08
slaves, emancipation, slavery, rebellion, Kansas.
264
788330
2000
노예, 해방, 노예 제도, 폭동, 캔자스.
13:11
That's Britney Spears. I mean, you know, OK, interesting.
265
791330
2000
Briteny Spears군요. 그러니까 흥미롭다구요.
13:13
They're talking about slavery in 1860.
266
793330
2000
1860년대는 노예 제도에 대해 얘기하고 있습니다.
13:15
1935 -- relief, depression, recovery banks.
267
795330
3000
1935 -- 구제, 불경기, 경기 회복 은행.
13:18
And OK, I didn't learn anything new there as well -- that's pretty obvious.
268
798330
3000
여기에서도 새로운 게 없군요.
13:21
1985, right at the center of the Reagan years --
269
801330
3000
1985년, 레이건 행정부 시절에는 --
13:25
that's, we're, there's, we've, it's.
270
805330
3000
that's, we're, there's, we've, its네요.
13:28
(Laughter)
271
808330
2000
(웃음)
13:30
Now, there's one way to interpret this, which is to say that
272
810330
3000
이걸 해석한 방법이 하나 있는데요
13:33
"emancipation" and "depression" and "recovery" all have a lot of syllables.
273
813330
3000
"해방", "불경기", "경기 회복"은 모두 여러 음절을 갖고 있습니다.
13:36
So you know, you can actually download -- it's hard to remember those.
274
816330
3000
다운로드 할 수 있습니다. - 모두 외우기는 힘드니까요.
13:41
But seriously, actually, what you can see there,
275
821330
2000
하지만 분명히 여러분이 볼 수 있는 것은,
13:43
in a way that would be very hard to detect otherwise,
276
823330
2000
다른 찾아내기 어려운 방법으로 말이죠,
13:45
is Reagan reinventing the political language of the country
277
825330
3000
레이건이 국가의 정치적 언어를 새로 개혁하고,
13:48
and shifting to a much more intimate, much more folksy, much more telegenic --
278
828330
4000
더 정통하고, 더 서민적이고, 방송에 더 알맞은 것으로 바꾼다는 것입니다.
13:52
contracting all those verbs.
279
832330
2000
동사들을 생략하면서 말입니다.
13:54
You know, 20 years before it was still, "Ask not what you can do,"
280
834330
2000
20년 전에는 "Ask not what you can do,"라고 말했다면,
13:56
but with Reagan, it's, "that's where, there's Nancy and I," that kind of language.
281
836330
5000
레이건은 "tha'ts where, there's Nancy and I,"와 같은 말들을 하는 거죠.
14:01
And so something we kind of knew,
282
841330
3000
우리가 다소 아는 것이지만
14:04
but you didn't actually notice syntactically what he was doing.
283
844330
2000
그가 무얼 하고 있었는지 구문론적으로 확실히 알진 못했습니다.
14:06
I'll go very quickly.
284
846330
2000
빨리 지나가도록 하죠.
14:08
The question now -- and this is the really interesting question --
285
848330
2000
이제 질문은 -- 정말 재미 있습니다. --
14:10
is, what kind of higher-level shape is emerging right now
286
850330
4000
어떤 형태의 더 고차원적인 것이 나타나고 있냐는 것입니다.
14:14
in the overall Web ecosystem -- and particularly in the ecosystem of the blogs
287
854330
4000
웹 생태계에서 말이죠. 특히 블로그 생태계에서요.
14:18
because they are really kind of at the cutting edge.
288
858330
3000
왜냐하면 그것들을 정말 최첨단의 것들입니다.
14:21
And I think what happens there will also happen in the wider system.
289
861330
2000
그리고 저는 그 곳에서 일어나고 있는 일들이 더 넓은 시스템에도 일어날 것으로 봅니다.
14:23
Now there was a very interesting article by Clay Shirky
290
863330
3000
Clay Shirky의 흥미로운 기사가 있었는데
14:26
that got a lot of attention about a month ago,
291
866330
2000
한 달 전쯤 많은 주목을 받았었죠.
14:28
and this is basically the distribution of links
292
868330
2000
보시는 것은
14:30
on the web to all these various different blogs.
293
870330
3000
여러 다른 블로그들에 연결된 링크의 분포도입니다.
14:35
It follows a power law, so that there are a few extremely well-linked to, popular blogs,
294
875330
5000
이것은 멱함수 법칙을 따르는데, 링크를 아주 많이 받는 인기 블로그들이 조금 있고
14:40
and a long tail of blogs with very few links.
295
880330
4000
링크를 적게 받는 긴 꼬리 부분 블로그들이 많습니다.
14:44
So 20 percent of the blogs get 80 percent of the links.
296
884330
3000
즉, 20 퍼센트의 블로그들이 80 퍼센트의 링크를 받는 것입니다.
14:47
Now this is a very interesting thing.
297
887330
2000
아주 흥미롭죠.
14:49
It's caused a lot of controversy
298
889330
2000
이것은 많은 논쟁을 불러 일으켰는데요
14:51
because people thought that this was the ultimate kind of one man,
299
891330
2000
왜냐하면 사람들은 이것이 궁극적인 한 사람,
14:53
one modem democracy, where anybody can get out there and get their voice heard.
300
893330
4000
누구나 나가서 자신의 목소리를 들을 수 있는 모뎀 민주주의라고 생각했기 때문이죠.
14:57
And so the question is, "Why is this happening?"
301
897330
2000
"왜 이런 일이 일어날까요?"
14:59
It's not being imposed by fiat from above.
302
899330
4000
그것은 하늘의 명령이 아닙니다.
15:03
It's an emergent property of the blogosphere right now.
303
903330
3000
그것은 현재 나타나고 있는 블로고스피어의 특징입니다.
15:06
Now, what's great about it is that people are working on --
304
906330
3000
놀라운 것은 사람들이 움직이고 있는 것입니다. --
15:09
within seconds of Clay publishing this piece, people started working on changing
305
909330
5000
Clay가 기사를 내놓자 마자, 사람들은
15:14
the underlying rules of the system so that a different shape would start appearing.
306
914330
3000
시스템의 기본 규칙을 바꿔 다른 형태가 나타나기 시작 할 것입니다.
15:17
And basically, the shape appears
307
917330
2000
사실, 그 형태는
15:19
largely because of a kind of a first-mover advantage.
308
919330
2000
첫 사람의 우세로 주로 나타납니다.
15:21
if you're the first site there, everybody links to you.
309
921330
2000
만약 여러분 사이트가 첫번째라면, 모두가 여러분을 링크할 것입니다.
15:23
If you're the second site there, most people link to you.
310
923330
2000
두번째라면, 대부분이 링크할 것입니다.
15:25
And so very quickly you can accumulate a bunch of links,
311
925330
3000
그리고 여러분은 아주 빨리 링크를 축적하고
15:28
and it makes it more likely for newcomers to link to you in the future,
312
928330
2000
새로운 사람들이 여러분에게 링크를 걸도록 할 것이고,
15:30
and then you get this kind of shape.
313
930330
2000
그러면 이런 형태가 되는 것입니다.
15:32
And so what Dave Sifry at Technorati started working on,
314
932330
3000
Technorati의 Dave Sifry가 시작한 일은
15:35
literally as Shirky started -- after he published his piece --
315
935330
3000
Shirky가 기사를 발행한 후에 시작했듯이
15:38
was something that basically just gave a new kind of priority to newcomers.
316
938330
4000
그것은 새로운 사람들에게 새로운 권위를 준 것이었습니다.
15:42
And he started looking at interesting newcomers that don't have a lot of links,
317
942330
3000
그는 링크를 많이 가지지 않은 새로운 이들이
15:45
that suddenly get a bunch of links in the last 24 hours.
318
945330
4000
24시간 안에 갑자기 엄청난 링크를 받는 것을 보기 시작했습니다.
15:49
So in a sense, bursty weblogs coming from new voices.
319
949330
3000
어떤 점에서, 버스티 웹로그들은 새 목소리에서 오는 거죠.
15:52
So he's working on a tool right there that can actually change the overall system.
320
952330
5000
그는 전반적 체계를 바꾸는 툴을 연구하고 있습니다.
15:57
And it creates a kind of planned emergence.
321
957330
2000
그리고 그것은 계획된 출현을 창조합니다.
15:59
You're not totally in control,
322
959330
2000
여러분은 완전히 통제 하에 있는 것은 아닙니다.
16:01
but you're changing the underlying rules in interesting ways
323
961330
2000
하지만 흥미로운 방법으로 근본적 규칙을 변화시키기고 있는데
16:03
because you have an end result which is
324
963330
2000
왜냐하면 여러분이
16:05
maybe a more democratic spread of voices.
325
965330
2000
더욱 민주적인 목소리의 전파가 될 지도 모르는 최종 결과를 쥐고 있기 때문이죠.
16:07
So the most amazing thing about this -- and I'll end on this note --
326
967330
2000
따라서 가장 놀라운 사실은
16:09
is, most emergent systems, most self-organizing systems
327
969330
3000
가장 신생 시스템과 가장 자기조직화된 시스템들이
16:12
are not made up of component parts that are capable of looking at the overall pattern
328
972330
5000
전반적 패턴을 보고 그것들을
16:17
and changing their behavior based on whether they like the pattern or not.
329
977330
3000
좋아하는지 아닌지에 기초한 행동을 변화시킬 수 있는 요소들로 구성되지 않는다는 점입니다.
16:21
So the most wonderful thing, I think, about this whole debate
330
981330
2000
따라서 저는
16:23
about power laws and software that could change it
331
983330
2000
멱함수 법칙과 소프트웨어에 관한 이 전반적 논의에 대해 가장 멋진 사실은
16:25
is the fact that we're having the conversation.
332
985330
3000
우리가 계속해서 대화를 하고 있다는 것이라 생각합니다.
16:28
I hope it continues here.
333
988330
2000
여기서도 계속되길 바랍니다.
16:30
Thanks a lot.
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990330
1000
감사합니다.
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