Eric Berlow and Sean Gourley: Mapping ideas worth spreading

번역: Seung Hyun Kim 검토: Gemma Lee

Eric Berlow: I'm an ecologist, and Sean's a physicist,

벌로우: 저는 생태학자이고 션은 물리학자입니다.

and we both study complex networks.

저희는 복잡계 네트워크를 연구하죠.

And we met a couple years ago when we discovered

몇 년 전 저희 둘 다 전쟁의 생태에 관하여

that we had both given a short TED Talk

짧게 TED 강연을 했던 것을 계기로

about the ecology of war,

서로 알게 되었습니다.

and we realized that we were connected

실제로 만나기 전부터 같은 생각을

by the ideas we shared before we ever met.

공유함으로써 서로 연결되어 있었다는 것을 깨달았죠.

And then we thought, you know, there are thousands

그리고 세상에 TEDx와 같은 강연이

of other talks out there, especially TEDx Talks,

수천 개씩 나오고 있는데

that are popping up all over the world.

생각이 미쳤습니다.

How are they connected,

and what does that global conversation look like?

이 강연들은 어떻게 연결되어 있으며

전세계 사람들은 어떤 대화를 하고 있을까요?

So Sean's going to tell you a little bit about how we did that.

연구 과정을 션이 설명해 드리겠습니다.

Sean Gourley: Exactly. So we took 24,000 TEDx Talks

고얼리: 그렇습니다. 저희는 전세계 147개국에서

from around the world, 147 different countries,

24,000개의 TEDx 강연을 바탕으로

and we took these talks and we wanted to find

주제들을 뒷받침하는

the mathematical structures that underly

수학적 구조를

the ideas behind them.

찾고자 했습니다.

And we wanted to do that so we could see how

그래서 각각의 아이디어들이

they connected with each other.

서로 어떻게 연결되는지 알고 싶었습니다.

And so, of course, if you're going to do this kind of stuff,

이런 연구를 하려면 먼저

you need a lot of data.

자료가 많이 필요하죠.

So the data that you've got is a great thing called YouTube,

지료는 유튜브라는 멋진 곳에서 구합니다.

and we can go down and basically pull

유튜브에서 공개된

all the open information from YouTube,

모든 정보를 모으는 거죠.

all the comments, all the views, who's watching it,

댓글, 조회 기록, 시청자층,

where are they watching it, what are they saying in the comments.

시청자의 위치와 댓글 내용 외에도

But we can also pull up, using speech-to-text translation,

음성-텍스트 변환을 이용해 대사 전문을

we can pull the entire transcript,

기록할 수도 있습니다

and that works even for people with kind of funny accents like myself.

저처럼 억양이 약간 이상해도 상관없어요

So we can take their transcript

이렇게 영상을 기록한 사본으로

and actually do some pretty cool things.

여러 가지 재미있는 작업을 할 수 있습니다

We can take natural language processing algorithms

자연어 처리 알고리즘을 통해 컴퓨터로

to kind of read through with a computer, line by line,

이 사본을 한 줄 한 줄 읽어나가며

extracting key concepts from this.

핵심이 되는 개념을 뽑아냅니다.

And we take those key concepts and they sort of form

이렇게 모인 개념들은 한 아이디어를 구성하는

this mathematical structure of an idea.

수학적 구조 같은 형태가 됩니다

And we call that the meme-ome.

우리는 이것을 문화적 유전자라고 합니다.

And the meme-ome, you know, quite simply,

문화적 유전자란 간단히 말해서

is the mathematics that underlies an idea,

어떤 개념을 뒷받침하는 수학적 속성인데

and we can do some pretty interesting analysis with it,

이것으로 여러가지 흥미로운 분석을 할 수 있습니다.

which I want to share with you now.

지금 여러분께 보여드리고 싶군요.

So each idea has its own meme-ome,

각각의 아이디어는 고유한 문화적 유전자를 갖고 있고

and each idea is unique with that,

각 아이디어는 독특합니다.

but of course, ideas, they borrow from each other,

그러나 아이디어는 다른 아이디어를 빌리기도 하고

they kind of steal sometimes,

훔쳐오기도 하며

and they certainly build on each other,

서로를 기반으로 발전하게 마련입니다.

and we can go through mathematically

수학적 분석을 통해 얻은

and take the meme-ome from one talk

강연 하나의 문화적 유전자를

and compare it to the meme-ome from every other talk,

다른 강연의 문화적 유전자와 비교했을 때

and if there's a similarity between the two of them,

유사한 부분이 있다면

we can create a link and represent that as a graph,

연결고리를 만들어 그래프로 나타낼 수 있습니다.

just like Eric and I are connected.

에릭과 제가 연결된 것처럼요.

So that's theory, that's great.

일단 이론은 이렇습니다.

Let's see how it works in actual practice.

실제로 적용되면 어떻게 되는지 보죠.

So what we've got here now is the global footprint

지난 4년간 전세계에서 쏟아져나온

of all the TEDx Talks over the last four years

모든 TEDx 강연의 모습입니다.

exploding out around the world

뉴욕에서

from New York all the way down to little old New Zealand in the corner.

구석에 있는 뉴질랜드에 이르기까지요.

And what we did on this is we analyzed the top 25 percent of these,

상위 25%를 분석하자

and we started to see where the connections occurred,

연결고리가 어디서 일어나서

where they connected with each other.

어디서 서로 연결되는지 보이기 시작했습니다.

Cameron Russell talking about image and beauty

카메론 러셀의 이미지와 미에 관한 강연은

connected over into Europe.

유럽으로 연결되었습니다.

We've got a bigger conversation about Israel and Palestine

이스라엘과 팔레스타인에 대해서는

radiating outwards from the Middle East.

중동에서 많은 이들이 토론했군요.

And we've got something a little broader

빅 데이터처럼 보다 광범위한

like big data with a truly global footprint

주제는 실로 전세계를 누볐습니다.

reminiscent of a conversation

마치 어딜 가도 들리는

that is happening everywhere.

대화 주제처럼 말입니다.

So from this, we kind of run up against the limits

지도로 나타낼 수 있는 것은

of what we can actually do with a geographic projection,

거의 여기까지가 한계입니다만,

but luckily, computer technology allows us to go out

컴퓨터 기술 덕에 다차원적 공간을 배경으로

into multidimensional space.

더 많은 것을 할 수 있었습니다.

So we can take in our network projection

이 네트워크 투사도에

and apply a physics engine to this,

물리적 도구을 적용하면

and the similar talks kind of smash together,

비슷한 강연들은 가까이 붙고

and the different ones fly apart,

다른 강연들은 멀어집니다.

and what we're left with is something quite beautiful.

이렇게 아름다운 구조가 형성되죠.

EB: So I want to just point out here that every node is a talk,

벌로우: 여기 있는 교점 하나하나가 모두 강연이며

they're linked if they share similar ideas,

비슷한 개념을 다루는 경우는 연결되어 있습니다.

and that comes from a machine reading

강연 전문을 컴퓨터로 읽어들여

of entire talk transcripts,

분석한 것이죠.

and then all these topics that pop out,

이렇게 나타나는 주제들은

they're not from tags and keywords.

태그나 키워드를 종합해 얻은 게 아니라

They come from the network structure

서로 연결된 아이디어로 이루어진

of interconnected ideas. Keep going.

네트워크에서 창출된 것입니다. 계속 하시죠.

SG: Absolutely. So I got a little quick on that,

고얼리: 네, 제가 좀 성급히 진행했는데

but he's going to slow me down.

에릭이 조절해 줄 테니 괜찮아요.

We've got education connected to storytelling

'교육' 은 '이야기하기' 와 연결되었고

triangulated next to social media.

'소셜미디어'와 함께 삼각형을 이룹니다.

You've got, of course, the human brain right next to healthcare,

'인간 두뇌'가 '의료' 옆에 있는 것은

which you might expect,

이상하지 않을지 모르지만

but also you've got video games, which is sort of adjacent,

'비디오 게임' 도 이 두 가지가 닿아 있는 위치에서

as those two spaces interface with each other.

멀지 않은 곳에 있습니다.

But I want to take you into one cluster

이제 집중할 곳은

that's particularly important to me, and that's the environment.

제가 매우 중요하게 생각하는 환경에 관련된 부분입니다.

And I want to kind of zoom in on that

그쪽 군락을 확대해서

and see if we can get a little more resolution.

해상도를 좀 높여 보도록 하죠.

So as we go in here, what we start to see,

가까이 다가갈수록 드러나는 것이 있습니다.

apply the physics engine again,

물리적 도구를 다시 적용하면

we see what's one conversation

하나의 토론이 실은

is actually composed of many smaller ones.

수많은 작은 토론으로 이루어져 있습니다.

The structure starts to emerge

구조가 드러나기 시작합니다.

where we see a kind of fractal behavior

세계 각처에서 중요하다고 여기는 것들을

of the words and the language that we use

묘사하는 단어와 표현들이 모여

to describe the things that are important to us

일종의 프랙탈 양상을

all around this world.

띠고 있습니다.

So you've got food economy and local food at the top,

맨 위에는 '식품 경제'와 '지역 음식'이 있네요.

you've got greenhouse gases, solar and nuclear waste.

'온실 가스'와 '태양열', '핵 폐기물'도 있습니다.

What you're getting is a range of smaller conversations,

보다 작은 규모의 토론과 대화들이

each connected to each other through the ideas

공통적인 개념과 언어를 통해

and the language they share,

서로 연결되면서

creating a broader concept of the environment.

'환경'이라는 개념을 확장시키는 겁니다.

And of course, from here, we can go

여기서 더 세부적으로 들어가 보죠.

and zoom in and see, well, what are young people looking at?

젊은이들은 무엇에 관심을 가지고 있을까요?

And they're looking at energy technology and nuclear fusion.

에너지 기술과 핵융합 관련 내용을 시청했네요.

This is their kind of resonance

젊은이들은 환경에 대한 토론에서

for the conversation around the environment.

이러한 주제를 파생시키고 있습니다.

If we split along gender lines,

성별에 따라 분류해 보자면

we can see females resonating heavily

여성들은 식품 경제를 많이 다루었지만

with food economy, but also out there in hope and optimism.

희망과 낙관주의에 대해서도 토론했습니다.

And so there's a lot of exciting stuff we can do here,

이 자료는 정말 다방면으로 쓰일 수 있어요.

and I'll throw to Eric for the next part.

에릭이 계속 설명하겠습니다.

EB: Yeah, I mean, just to point out here,

벌로우: 네, 다시 말씀드리지만

you cannot get this kind of perspective

유튜브에서 단순히 태그 검색으로는 불가능한

from a simple tag search on YouTube.

폭넓은 각도에서 데이터를 보는 겁니다.

Let's now zoom back out to the entire global conversation

이제 환경이라는 주제에서 다시 전세계적 시점으로

out of environment, and look at all the talks together.

돌아가 강연 전체를 살펴봅시다.

Now often, when we're faced with this amount of content,

자료가 이렇게 많을 때는 몇 가지 작업을 통해

we do a couple of things to simplify it.

단순화시킵니다.

We might just say, well,

예를 들어,

what are the most popular talks out there?

제일 인기있는 강연을 찾아보면

And a few rise to the surface.

몇 가지가 추려집니다.

There's a talk about gratitude.

'감사'에 대한 강연,

There's another one about personal health and nutrition.

개인 건강과 영양에 대한 강연,

And of course, there's got to be one about porn, right?

포르노에 대한 강연도 빼놓을 수 없겠죠.

And so then we might say, well, gratitude, that was last year.

감사에 대한 강연은 지난 해였는데

What's trending now? What's the popular talk now?

지금은 뭐가 유행일까요? 현재 인기있는 강연은 뭘까요?

And we can see that the new, emerging, top trending topic

새로 떠오르는 화제는 디지털 사생활이라는 것을

is about digital privacy.

알 수 있습니다.

So this is great. It simplifies things.

좋습니다. 간단해지죠.

But there's so much creative content

하지만 저 바닥에 창의적인 내용이

that's just buried at the bottom.

너무나 많이 묻혀 있어요.

And I hate that. How do we bubble stuff up to the surface

그러면 안 되죠. 어떻게 해야 정말 창의적이고

that's maybe really creative and interesting?

재미있는 내용들이 수면 위로 떠오르게 할까요?

Well, we can go back to the network structure of ideas

그러기 위해서는 아이디어 네트워크 구조로

to do that.

돌아가야 합니다.

Remember, it's that network structure

애초에 이런 토론 주제들이 떠오르게 된 계기가

that is creating these emergent topics,

네트워크라는 걸 기억하세요.

and let's say we could take two of them,

도시와 유전학이라는

like cities and genetics, and say, well, are there any talks

판이한 두 가지 주제를 독창적으로 연결시키는

that creatively bridge these two really different disciplines.

강연이 있는지 알아보도록 하죠.

And that's -- Essentially, this kind of creative remix

이와 같은 창의적인 자료 조작은

is one of the hallmarks of innovation.

혁신의 특징 중 하나입니다.

Well here's one by Jessica Green

제시카 그린의

about the microbial ecology of buildings.

건물의 미생물 생태에 대한 강연을 찾았습니다.

It's literally defining a new field.

새로운 분야의 개척이에요.

And we could go back to those topics and say, well,

각 주제에 대한 토론의 중심에는

what talks are central to those conversations?

어떤 강연들이 있을까요?

In the cities cluster, one of the most central

'도시' 무리 가장 중심에는

was one by Mitch Joachim about ecological cities,

미치 요아킴의 생태 도시에 대한 강연이 있고

and in the genetics cluster,

'유전학' 무리 중심에는

we have a talk about synthetic biology by Craig Venter.

크레이크 벤터의 합성 생물학 강연이 있습니다.

These are talks that are linking many talks within their discipline.

각 분야 내 수많은 강연들을 이어주는 연결고리입니다.

We could go the other direction and say, well,

반대로 다양한 분야를 폭넓게 아우르는

what are talks that are broadly synthesizing

강연에는 어떤 것이 있는지

a lot of different kinds of fields.

알아볼 수도 있습니다.

We used a measure of ecological diversity to get this.

생태학적 다양성의 척도를 통해 얻은 결과인데

Like, a talk by Steven Pinker on the history of violence,

예를 들어 폭력의 역사에 관한 스티븐 핑커의 강연은

very synthetic.

매우 종합적이죠.

And then, of course, there are talks that are so unique

한편으로는 너무나 독특해서

they're kind of out in the stratosphere, in their own special place,

연결점 없이 혼자 떨어져 있는 강연도 있습니다.

and we call that the Colleen Flanagan index.

저희는 이를 '콜린 플래내건 지수'라고 부릅니다.

And if you don't know Colleen, she's an artist,

모르실까봐 말씀드리자면 콜린은 예술가입니다.

and I asked her, "Well, what's it like out there

우리가 만든 아이디어의 우주에서

in the stratosphere of our idea space?"

성층권에 혼자 떨어져 있는 기분이 어떠냐고 물었더니

And apparently it smells like bacon.

베이컨 냄새가 난다고 하더군요.

I wouldn't know.

저야 모를 일입니다.

So we're using these network motifs

이렇게 네트워크 주제를 이용해

to find talks that are unique,

독특한 강연과

ones that are creatively synthesizing a lot of different fields,

여러 분야를 통합하는 강연 및

ones that are central to their topic,

강연 주제의 중심이 되는 강연과

and ones that are really creatively bridging disparate fields.

상이한 분야를 이어 주는 강연들을 찾아보았습니다.

Okay? We never would have found those with our obsession

지금 이 순간의 동향에 대한 집착을 버리지 않고서는

with what's trending now.

알아낼 수 없었을 겁니다.

And all of this comes from the architecture of complexity,

이 모든 것의 근원은 복잡성의 구조,

or the patterns of how things are connected.

즉 만물이 서로 연결되는 무늬를 바탕으로 합니다.

SG: So that's exactly right.

고얼리: 바로 그렇습니다

We've got ourselves in a world

우리가 사는 세상은

that's massively complex,

엄청나게 복잡해서

and we've been using algorithms to kind of filter it down

그 안에서 방향을 찾을 수 있도록 다양한 알고리즘을 통해

so we can navigate through it.

정보를 여과했습니다.

And those algorithms, whilst being kind of useful,

이런 알고리즘은 유용하긴 하지만

are also very, very narrow, and we can do better than that,

굉장히 폭이 좁아 개선의 여지가 있습니다.

because we can realize that their complexity is not random.

세상은 복잡하나 사실 수학적 구조가

It has mathematical structure,

뒷받침하고 있으며

and we can use that mathematical structure

이 수학적 구조를 활용하면

to go and explore things like the world of ideas

방대한 아이디어의 세계를 탐험할 수 있기 때문이죠.

to see what's being said, to see what's not being said,

무엇을 말하고 무엇을 말하지 않는지를 찾고

and to be a little bit more human

보다 인간적이고

and, hopefully, a little smarter.

영리해질 수 있도록 말입니다

Thank you.

감사합니다

(Applause)

(박수)