Jonathan Harris: The Web's secret stories

84,122 views ・ 2007-07-10

TED


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번역: Hahn Ryu 검토: TEDx Seoul
00:25
So I really consider myself a storyteller.
0
25000
4000
저는 스토리 텔러입니다.
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But I don't really tell stories in the usual way,
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29000
4000
하지만 보통 스토리 텔러와는 좀 다릅니다.
00:33
in the sense that I don't usually tell my own stories.
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33000
3000
제 자신의 이야기를 하지 않거든요.
00:37
Instead, I'm really interested in building tools that allow
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37000
2000
대신에 저는 전 세계에 있는 다른 사람들이
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large numbers of other people to tell their stories,
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39000
4000
자기 자신의 이야기를 할 수 있는
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people all around the world.
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43000
1000
판을 까는 데 관심이 있어요.
00:45
I do this because I think that people actually have a lot in common.
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45000
4000
사람이란 대체로 차이점보다 공통점이 많다고 믿기 때문입니다.
00:49
I think people are very similar,
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49000
1000
우리가 평소에 잘 느끼지 못하긴 해도
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but I also think that we have trouble seeing that.
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51000
2000
결국 사람은 다 사람인거죠.
00:54
You know, as I look around the world I see a lot of gaps,
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54000
3000
하지만 사람들 사이에서는 늘 공통점보다는
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and I think we all see a lot of gaps.
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57000
1000
차이점이 더 눈에 띄곤 합니다.
00:59
And we define ourselves by our gaps.
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59000
2000
바로 이 차이에 의해 정체성을 찾기 때문이죠.
01:02
There's language gaps,
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1000
언어의 차이,
01:04
there's ethnicity and racial gaps, there's age gaps,
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64000
4000
민족의 차이, 인종의 차이, 나이 차이,
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there's gender gaps, there's sexuality gaps,
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68000
5000
물리적 성별, 성정체성의 차이,
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there's wealth and money gaps, there's education gaps,
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73000
4000
빈부 격차, 교육 격차 등등에서부터
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there's also religious gaps.
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78000
2000
종교차도 있습니다.
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You know, we have all these gaps and I think we like our gaps
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80000
2000
사람들은 이런 차이를 참 좋아합니다.
01:22
because they make us feel like we identify with something,
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82000
3000
좀 더 좁은 범위 안에서 우리가 누구인지 남과 어떻게 다른지
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some smaller community.
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85000
1000
정체성을 가져다 주니까요.
01:26
But I think that actually, despite our gaps,
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86000
2000
하지만 저는, 이 모든 차이에도 불구하고,
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we really have a lot in common.
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89000
1000
사람들 사이에 공통점이 더 많다고 믿습니다.
01:30
And I think one thing we have in common is a very deep need
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90000
4000
그리고 그 공통점중 하나가 바로 스스로를 표현하고자 하는
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to express ourselves.
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95000
1000
욕구라고 생각합니다.
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I think this is a very old human desire. It's nothing new.
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96000
5000
새로울 것이 없습니다. 아주 오래되고 인간적인 욕구죠.
01:42
But the thing about self-expression
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102000
1000
하지만 늘 문제가 되는 것은
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is that there's traditionally been this imbalance
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103000
2000
스스로 뭔가를 말하고픈 욕구가 있다 하더라도
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between the desire that we have to express ourselves
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3000
옆에 앉아 그 이야기를 듣고 공감해줄 친구가
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and the number of sympathetic friends
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108000
2000
늘 곁에 있는 것은 아니라는 사실입니다.
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who are willing to stand around and listen.
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110000
2000
전통적인 불균형이죠.
01:52
(Laughter)
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112000
1000
(웃음)
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This, also, is nothing new.
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114000
2000
이 역시 새로울 게 없습니다.
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Since the dawn of human history, we've tried to rectify this imbalance
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116000
3000
인간은 오랜 세월동안 이 불균형을 해소하기 위해 애를 써왔습니다.
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by making art, writing poems, singing songs,
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119000
4000
뭔가 작품을 만들고, 시도 쓰고, 곡을 쓰기도 하고,
02:03
scripting editorials and sending them in to a newspaper,
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123000
3000
글을 써서 신문에 보내기도 했습니다.
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gossiping with friends. This is nothing new.
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126000
2000
친구와 수다를 떨기도 했죠. 새로울 게 없어요.
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What's new is that in the last several years
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128000
2000
하지만 최근 몇년들어 이런 수많은
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a lot of these very traditional physical human activities,
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130000
3000
전통적인 자기표현의 움직임들이
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these acts of self-expression, have been moving onto the Internet.
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133000
2000
인터넷으로 그 무대를 옮겨오고 있습니다.
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And as that's happened, people have been leaving behind footprints,
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136000
3000
그러자 신기하게도, 사람들이 그 과정속에서 '발자국'을 남기더군요.
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footprints that tell stories of their moments of self-expression.
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140000
3000
자기표현의 순간들이 인터넷 상에 흔적으로 남더란 것이죠.
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And so what I do is, I write computer programs
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144000
3000
그래서 제가 하는 일은 이런 겁니다.
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that study very large sets of these footprints,
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147000
3000
이런 수많은 흔적(데이터 log)들을 조사하고 이를 토대로
02:30
and then try to draw conclusions about the people who left them --
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150000
3000
그 흔적의 주인이 어떤 사람인지 알아내는 프로그램을 만드는 겁니다.
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what they feel, what they think,
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154000
1000
뭘 느끼고 뭘 생각을 하는지,
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what's different in the world today than usual,
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156000
2000
그 사람의 오늘은 어제나 내일과 어떻게 다를지
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these sorts of questions.
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159000
1000
이런 것들에 대한 답을 구하는 것입니다.
02:41
One project that explores these ideas,
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161000
1000
이 아이디어를 현실화하기 위해
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which was made about a year ago,
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163000
1000
1년 전쯤 제가 시작한 프로젝트가
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is a piece called We Feel Fine.
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164000
1000
바로 "We Feel Fine" 입니다.
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This is a piece that every two or three minutes
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165000
3000
세계 각지로부터 올라오는 모든 블로그에서
02:48
scans the world's newly-posted blog entries
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168000
2000
"I feel" 이나 "I am feeling" 이라는 문구가 들어가는 문장을
02:50
for occurrences of the phrases "I feel" or "I am feeling."
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170000
5000
매 2~3분마다 한번씩 검색하고, 그런 문장이
02:55
And when it finds one of those phrases,
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175000
1000
발견될 때마다 데이터베이스에 수집합니다.
02:56
it grabs the sentence up to the period,
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176000
2000
그리고 나서 그 글을 쓴 사람의 나이와 위치
02:58
and then automatically tries to deduce the age, gender
55
178000
3000
성별 등등의 데이터를 추론해 내도록 한 것이죠.
03:01
and geographical location of the person that wrote that sentence.
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181000
3000
한마디로 온라인에서 감정을 수집하도록 한 것입니다. (역자 의역)
03:05
Then, knowing the geographical location and the time,
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185000
2000
문장이 쓰여진 시간과 지리적 위치를 알 수 있다면
03:07
we can also then figure out the weather
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187000
1000
그 사람이 글을 쓸 당시의
03:08
when that person wrote the sentence.
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188000
2000
날씨도 알 수 있겠죠.
03:11
All of this information is saved in a database
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191000
2000
이 모든 정보들은 하루에 약 2만여개의 감정을
03:13
that collects about 20,000 feelings a day.
61
193000
2000
수집하는 데이터에이스에 저장됩니다.
03:15
It's been running for about a year and a half.
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195000
2000
지금까지 약 1년 반동안 작동해 왔습니다.
03:17
It's reached about seven-and-a-half million human feelings now.
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197000
3000
그동안 약 750만개의 감정이 수집됐습니다.
03:20
And I'll show you a glimpse
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200000
1000
이런 정보들이 어떻게
03:21
of how this information is then visualized. So this is We Feel Fine.
65
201000
5000
시각화 됐는지 잠깐 보여드릴게요. 이게 "We Feel Fine"입니다.
03:27
What you see here is a madly swarming mass of particles,
66
207000
4000
여러분이 보시는 것은 무리지어 움직이는 점들입니다.
03:31
each of which represents a single human feeling
67
211000
2000
각 점 하나 하나가 바로 몇 시간 앞에 수집된
03:33
that was stated in the last few hours.
68
213000
2000
하나 하나의 감정을 대변하고 있습니다.
03:36
The color of each particle corresponds to the type of feeling inside --
69
216000
3000
점의 색깔을 그 점이 담고 있는 감정의 종류를 말해 줍니다.
03:39
so that happy, positive feelings are brightly colored.
70
219000
2000
기분좋고 긍정적인 감정은 밝은 색이고
03:42
And sad, negative feelings are darkly colored.
71
222000
2000
부정적인 감정은 어두운 색입니다.
03:44
The diameter of each dot
72
224000
2000
점의 크기는 그 감정을 담고 있는
03:46
represents the length of the sentence inside,
73
226000
2000
문장의 길이를 반영합니다.
03:48
so that the large dots contain large sentences,
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228000
2000
점이 크면 문장도 길고
03:50
and the small dots contain small sentences.
75
230000
2000
점이 작으면 문장도 짧죠.
03:52
Any dot can be clicked and expanded. And we see here,
76
232000
3000
점을 클릭하면 보시는 것처럼 문장이 화면에 뜹니다.
03:56
"I would just feel so much better
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236000
1000
"따듯한 가슴팍. 부드러운 입술.
03:57
if I could curl up in his arms right now and feel his affection for me
78
237000
3000
그 품에 안겨 키스하고 싶어. 그러면 훨씬 기분이 나아질 것 같아."
04:00
in the embrace of his body and the tenderness of his lips."
79
240000
3000
그 품에 안겨 키스하고 싶어. 그러면 훨씬 기분이 나아질 것 같아."
04:03
So it gets pretty hot and steamy sometimes
80
243000
2000
사람의 감정은 보시는 것처럼 이렇게
04:05
in the world of human emotions.
81
245000
2000
제법 뜨거워 지기도 합니다.
04:07
And all of these are stated by people:
82
247000
3000
보시는 모든 것들은 사람들이 직접 쓴 것입니다.
04:10
"I know that objectively it really doesn't mean much,
83
250000
2000
"별거 아니지만 한동안 작은 물에서만 놀다가
04:12
but after spending so many years as a small fish in a big pond,
84
252000
3000
오랜만에 이렇게 다시 큰물에 나와 놀아보니 좋긴 좋네요."
04:15
it's nice to feel bigger again."
85
255000
2000
오랜만에 이렇게 다시 큰물에 나와 놀아보니 좋긴 좋네요."
04:17
The dots exhibit human qualities. They kind of have their own physics,
86
257000
3000
점들은 모두 사람의 성격을 반영합니다. 성격에 따라 달리 움직여요.
04:20
and they swarm wildly around, kind of exploring the world of life.
87
260000
4000
이리저리 흩어졌다 모였다 하면서 화면 속 세상을 돌아다닙니다.
04:25
And then they also exhibit curiosity.
88
265000
1000
때에 따라 호기심을 보이기도 하죠.
04:26
You can see a few of them are swarming around the cursor right now.
89
266000
3000
지금 커서 주위에 점들이 떼지어 몰려있어요.
04:29
You can see some other ones
90
269000
1000
다른 점들도 한번 볼까요?
04:31
are swarming around the bottom left corner of the screen
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271000
1000
화면 왼쪽 아래에 있는 여섯 단어 근처에서 우글거리는
04:33
around six words. Those six words represent the six movements
92
273000
3000
점들이 보입니다. 이 여섯 단어들은 "We Feel Fine"의 여섯 가지
04:36
of We Feel Fine. We're currently seeing Madness.
93
276000
3000
감정을 표현합니다. 지금 보시는 것은 "미침"이예요.
04:39
There's also Murmurs, Montage, Mobs, Metrics and Mounds.
94
279000
4000
"중얼거림" "몽타주"도 "몹" "메트릭스" "마운드"등도 있습니다.
04:43
And I'll walk you through a few of those now.
95
283000
2000
지금부터 이들 중 몇가지를 보여드리죠.
04:45
Murmurs causes all of the feelings to fly to the ceiling.
96
285000
3000
"중얼거림"은 천장으로 떠오르는 감정입니다.
04:49
And then, one by one, in reverse chronological order,
97
289000
2000
하나씩 하나씩 시간 역순으로
04:51
they excuse themselves, entering the scrolling list of feelings.
98
291000
3000
감정의 리스트에 쌓여 올라가며 자신을 표현하죠.
04:56
"I feel a bit better now."
99
296000
1000
"기분이 좀 나아졌어요."
04:57
(Laughter)
100
297000
2000
(웃음)
05:00
"I feel confused and unsure of what the hell I want to do."
101
300000
2000
"내가 하고싶은게 대체 뭘까? 너무 헷깔려."
05:03
"I feel gypped out of something awesome here."
102
303000
2000
"나 지금 바가지 쓴거임?"
05:06
"I feel so free; I feel so good."
103
306000
1000
"완전 자유로움. 기분 매우 좋음."
05:08
"I feel like I'm in this fog of depression that I can't get out of."
104
308000
3000
"빠져나갈 수 없는 절망의 안개 속에 같혀버린 느낌이다."
05:11
And you can click any of these to go out and visit the blog
105
311000
2000
문장을 클릭하면 그 문장이 발견된 블로그로
05:13
from which it was collected. And in that way,
106
313000
2000
바로 이동할 수 있습니다. 다시 말해
05:15
you can connect with the authors of these statements
107
315000
2000
여러분이 그 문장에 공감을 느낀다면,
05:18
if you feel some degree of empathy.
108
318000
1000
그 사람과 연락을 취할 수도 있는 것이죠.
05:20
The next movement is called Montage.
109
320000
2000
다음은 "몽타주"입니다.
05:22
Montage causes all of the feelings that contain photographs
110
322000
3000
몽타쥬는 사진을 담고있는 모든 감정들을 모아다
05:25
to become extracted and display themselves in a grid.
111
325000
3000
격자위에 표시합니다.
05:29
This grid is then said to represent the picture of the world's feelings
112
329000
4000
최근 몇 시간이래 세계가 가졌던 감정을 표시하는 격자라
05:33
in the last few hours, if you will.
113
333000
1000
할 수도 있을 것입니다.
05:34
Each of these can be clicked and we can blow it up.
114
334000
3000
클릭할 수도 있고 그냥 날려 버릴 수도 있습니다.
05:37
We see, "I just feel like I'm not going to have fun
115
337000
3000
미시건에서 누군가 끄적인 말입니다.
05:40
if it's not the both of us." That was from someone in Michigan.
116
340000
4000
"네가 없다면 내 인생은 완전 지루할거야."
05:46
We see, "I feel like I have been at a computer all day."
117
346000
4000
"컴퓨터와 혼연일체"
05:50
(Laughter)
118
350000
1000
(웃음)
05:53
These are automatically constructed using the found objects:
119
353000
3000
이건 컴퓨터에 의해 자동으로 만들어진 것들입니다.
05:56
"I think I feel a little full."
120
356000
2000
"아 배불러~"
06:00
The next movement is called mobs.
121
360000
1000
다음은 "몹"이라고 하는 움직임입니다.
06:01
Mobs provides different statistical breakdowns
122
361000
2000
"몹"은 최근 몇 시간 이내에 수집된 세계의 감정들을
06:03
of the population of the world's feelings in the last few hours.
123
363000
3000
여러가지 다른 통계적 기준에 의해 분류해서 보여줍니다.
06:06
We see that "better" is the most frequent feeling right now,
124
366000
2000
지금은 "더 나은"이 주된 감정임을 알 수 있습니다.
06:08
followed by "good," "bad," "guilty," "right," "down," "sick" and so on.
125
368000
4000
다음으로 "좋은", "나쁜", "후회", "맞음", "침체됨", "아픔" 등등이 있네요.
06:13
We can also get a gender breakdown.
126
373000
1000
성별에 따라 정렬할 수도 있습니다.
06:14
And we see that women are slightly more prolific
127
374000
2000
보시다시피 최근 몇 시간동안
06:16
talking about their emotions in the last few hours than men.
128
376000
2000
여성이 남성보다 감정표현을 더 많이 했습니다.
06:20
We can do an age breakdown, which gives us a histogram
129
380000
2000
나이로도 분류할 수 있습니다. 이렇게 나이에 따른 감정분포를
06:22
of the world's emotional distribution by age.
130
382000
2000
히스토그램으로 나타낼 수도 있죠.
06:25
We see people in their twenties are the most prolific,
131
385000
3000
감정표현이 가장 왕성한 연령대는 20대입니다.
06:28
followed by teenagers, and then people in their thirties,
132
388000
2000
그 다음은 10대, 30대 순이네요.
06:30
and it dies out very quickly from there.
133
390000
1000
그 다음부터는 거의 없습니다.
06:32
In weather, the feelings assume the physical characteristics
134
392000
4000
날씨별 보기에서는 점들도 딱 그 날씨처럼 움직입니다.
06:36
of the weather that they represent,
135
396000
1000
날씨별 보기에서는 점들도 딱 그 날씨처럼 움직입니다.
06:37
so that the ones collected on a sunny day
136
397000
2000
예를 들어 여름을 보면
06:39
swirl around as if they're part of the sun.
137
399000
2000
점들이 해처럼 둥그렇게 뭉쳐있죠.
06:41
The cloudy ones float along as if they're on a breeze.
138
401000
2000
구름낀날 감정들은 둥둥 떠다닙니다.
06:44
The rainy ones fall down as if they're in a rainstorm,
139
404000
2000
비오는날엔 궂은날 빗방울처럼 죽죽 떨어집니다.
06:46
and the snowy ones kind of flutter to the ground.
140
406000
2000
눈오는 애들은 눈송이처럼 풀풀 내리죠.
06:49
Finally, location causes the feelings to move to their positions
141
409000
3000
각 감정은 그 점이 발견된 곳에 따라 세계지도 위에서
06:52
on a world map showing the geographical distribution of feelings.
142
412000
3000
제 자리를 찾아 갑니다.
06:57
Metrics provides more numerical views on the data.
143
417000
2000
표 보기를 통해 수치적인 데이터를 좀더 체계적으로 볼 수도 있습니다.
06:59
We see that the world is feeling "used"
144
419000
1000
보시다시피 세계는 지금
07:00
at 3.3 times the normal level right now.
145
420000
3000
평소보다 3.3배 더 "웬지 이용당한것 같다" 고 느끼고 있군요.
07:03
(Laughter)
146
423000
3000
(웃음)
07:06
They're feeling "warm" at 2.9 times the normal level, and so on.
147
426000
4000
또 2.9배 더 따듯하다고 느끼고 있기도 합니다.
07:10
Other views are also available.
148
430000
1000
다른 것들도 많아요.
07:11
Here are gender, age, weather, location.
149
431000
2000
성별, 나이, 날씨 위치에 따라 볼 수 있습니다.
07:13
The final movement is called Mounds.
150
433000
2000
마지막 보기는 "언덕보기" 입니다.
07:15
It's a bit different from the others.
151
435000
1000
이건 보는 방식이 좀 다릅니다.
07:16
Mounds visualizes the entire dataset as large, gelatinous blobs
152
436000
4000
"언덕보기"는 전체 데이타셋을 큰 젤리덩이 형태로 보여줍니다.
07:20
which kind of jiggle.
153
440000
1000
울렁울렁 하죠.
07:22
And if I hold down my cursor, they do a little dance.
154
442000
2000
이렇게 마우스로 잡아끌면 출렁거립니다.
07:25
We see "better" is the most frequent feeling, followed by "bad."
155
445000
3000
지금 가장 많은 감정은 "기분이 좋아졌어"네요. "기분 나빠"가 그 뒤를 잇고 있습니다.
07:28
And then if I go over here, the list begins to scroll,
156
448000
3000
이렇게 죽 스크롤 해보면 보시는 것처럼 수집된 감정이 수천개입니다.
07:31
and there are actually thousands of feelings that have been collected.
157
451000
2000
이렇게 죽 스크롤 해보면 보시는 것처럼 수집된 감정이 수천개입니다.
07:33
You can see the little pink cursor moving along,
158
453000
2000
지금 우리 위치를 표시해주는
07:35
representing our position.
159
455000
1000
분홍색 커서가 따라오는 것도 보입니다.
07:37
Here we see people that feel "slipping," "nauseous," "responsible."
160
457000
4000
사람들이 하는말이 보입니다. "미끄러지나봐" "울렁거려" "잘해야겠어"
07:41
There's also a search capability,
161
461000
1000
검색기능도 있습니다.
07:42
if you're interested in finding out about a certain population.
162
462000
2000
특정 집단에 대한 정보를 알고싶다면,
07:45
For instance, you could find women who feel "addicted"
163
465000
2000
예를 들어 "나 중독된거 같아"라고 느끼는
07:47
in their 20s when it was cloudy in Bangladesh.
164
467000
4000
흐린날씨 방글라데시의 20대 여성을 딱히 찝어 볼 수도 있는 거죠.
07:51
(Laughter)
165
471000
4000
(웃음)
07:55
But I'll spare you that.
166
475000
1000
직접 해보세요.
07:56
So here are some of my favorite montages that have been collected:
167
476000
3000
이건 제가 개인적으로 좋아하는 한마디들입니다.
08:00
"I feel so much of my dad alive in me that there isn't even room for me."
168
480000
3000
"내 머릿 속에 아버지가 너무 커서 진짜 내가 들어설 공간이 없는 것 같다."
08:05
"I feel very lonely."
169
485000
2000
"나 매우 외로움"
08:09
"I need to be in some backwoods redneck town
170
489000
2000
"산넘어 외딴 촌동네에 가서 살고싶다.
08:11
so that I can feel beautiful."
171
491000
2000
그러면 내가 좀 더 예쁜 것처럼 보일테니."
08:16
"I feel invisible to you."
172
496000
1000
"나 너한테 투명인간인가봐."
08:19
"I wouldn't hide it if society didn't make me feel like I needed to."
173
499000
3000
"세상이 가면을 쓰길 강요하지만 않으면 좀 내가 좀 더 나다웠을텐데."
08:25
"I feel in love with Carolyn." "I feel so naughty."
174
505000
4000
"나 캐롤린을 사랑함." "나 저질."
08:32
"I feel these weirdoes are actually an asset to college life."
175
512000
3000
"어쩜 대학생활의 꽃은 주위에 널려있는 오타쿠들일지도"
08:35
(Laughter)
176
515000
4000
(웃음)
08:39
"I love how I feel today."
177
519000
1000
"나 오늘 기분 무지 좋음"
08:42
So as you can see, We Feel Fine uses a technique
178
522000
2000
보셨다시피, "We Feel Fine"은 제가 "소극적 관찰" 기법이라 부르는
08:44
that I call "passive observation."
179
524000
1000
기술을 사용합니다.
08:45
What I mean by that is that it passively observes people
180
525000
3000
말그대로 보이지 않는 곳에 숨어서 있는 그대로의 사람들을
08:48
as they live their lives. It scans the world's blogs
181
528000
4000
소극적으로 관찰하는 거죠. 관찰 사실을 모르게요.
08:52
and looks at what people are writing,
182
532000
1000
전세계 사람들이 제 블로그에 속내를 드러내면서도
08:53
and these people don't know they're being watched or interviewed.
183
533000
3000
사실 그들이 현재 관찰되고 있음을 눈치채지 못하는 겁니다.
08:56
And because of that,
184
536000
1000
그래서 여기 보이는 결과들은
08:57
you end up getting very honest, candid, sincere responses
185
537000
3000
굉장히 솔직하고 진솔한 살아있는 표현들이라 할 수 있습니다.
09:00
that are often very moving.
186
540000
1000
심지어 감동적이기까지 하죠.
09:02
And this is a technique that I usually prefer in my work
187
542000
2000
저는 이런식의 접근 방식을 아주 좋아합니다.
09:04
because people don't know they're being interviewed.
188
544000
2000
사람들이 자신이 인터뷰 되고 있음을 의식하지 않으니까요.
09:06
They're just living life, and they end up just acting like that.
189
546000
3000
평소 하던대로 할 뿐입니다. 있는 그대로의 모습을 보여주는 거죠.
09:10
Another technique is directly questioning people.
190
550000
2000
또다른 방법은 직접적으로 묻는 것입니다.
09:12
And this is a technique that I explored in a different project,
191
552000
2000
직접 묻는 방식은 제 다른 프로젝트에서 쓰는 방식인데,
09:14
the Yahoo! Time Capsule,
192
554000
1000
"야후! 타임 캡슐"이라고,
09:15
which was designed to take a fingerprint of the world in 2006.
193
555000
4000
2006년 세계의 지문을 수집하기 위해 고안된 것이었죠.
09:20
It was divided into ten very simple themes --
194
560000
2000
사랑, 분노, 슬픔 등등 열가지의
09:22
love, anger, sadness and so on --
195
562000
2000
아주 간단한 테마로 이루어져 있었습니다.
09:24
each of which contained a single, very open-ended question
196
564000
2000
각기 테마는 열린 질문을 하나씩 포함하고 있었는데
09:26
put to the world: What do you love? What makes you angry?
197
566000
3000
예를 들면 이런 거였죠. "너 뭘 좋아하니? 넌 어떨때 화나니?
09:29
What makes you sad? What do you believe in? And so on.
198
569000
2000
어떨 때 슬퍼? 넌 뭘 믿니? 등등.
09:31
The time capsule was available for one month online,
199
571000
2000
타임캡슐은 딱 한달동안 열려있고
09:33
translated into 10 languages, and this is what it looked like.
200
573000
5000
열가지 언어로 번역되었습니다. 이런 식이었죠.
09:38
It's a spinning globe,
201
578000
1000
둥그런 구가 하나 돌고 있고,
09:39
the surface of which is entirely composed of the pictures
202
579000
3000
그 표면은 사람들이 찍은 사진, 직접 쓰고 그린 글과 그림
09:42
and words and drawings of people
203
582000
2000
등등으로 도배되어 있습니다.
09:44
that submitted to the time capsule.
204
584000
1000
모두 타임캡슐에 제출한 것들이죠.
09:46
The ten themes radiate out and orbit the time capsule.
205
586000
2000
열가지 테마가 빛처럼 뿜어져 나오고 타임 캡슐 주위를 돕니다.
09:48
You can sift through this data and see what people have submitted.
206
588000
4000
구를 이리저리 돌리며 사람들이 무슨 소릴하고 뭘 그리고 찍었는지를 볼 수 있죠.
09:52
This is in response to, What's beautiful? "Miss World."
207
592000
2000
"미스 월드". 이건 뭐가 아름답냐는 질문에 대한 대답이군요.
09:54
There are two modes to the time capsule.
208
594000
2000
타임캡슐엔 두가지 모드가 있습니다.
09:56
There's One World, which presents the spinning globe,
209
596000
2000
돌고있는 구를 나타내는 "One World"와
09:58
and Many Voices, which splits the data out into film strips
210
598000
3000
필름 띠로 이루어져 하나씩 하나씩 제껴 볼 수 있는
10:02
and lets you sift through them one by one.
211
602000
1000
"Many Voices"입니다.
10:05
So this project was punctuated by a really amazing event,
212
605000
4000
이 프로젝트에서 훌륭했던 것은 무엇보다 끝내주는 마무리였습니다.
10:09
which was held in the desert outside Albuquerque in New Mexico
213
609000
5000
뉴멕시코주 앨버커크에서 이벤트를 치른 것이죠.
10:14
at the Jemez Pueblo, where for three consecutive nights,
214
614000
2000
예메즈 푸에블로라는 곳에서 사흘 밤 연속으로
10:16
the contents of the capsule were projected onto the sides
215
616000
3000
60미터 높이의 레드락 캐년의 양쪽 절벽에
10:19
of the ancient Red Rock Canyon walls,
216
619000
1000
타임캡슐에 접수된 모든 글, 그림, 사진 등등을
10:21
which stand about 200 feet tall. It was really incredible.
217
621000
2000
프로젝터로 쏜 것이죠. 정말 죽였습니다.
10:23
And we also projected the contents of the time capsule
218
623000
3000
같은 내용을 빈 하늘에다 35와트짜리 레이저를 이용해
10:26
as binary code using a 35-watt laser into outer space.
219
626000
3000
2진 코드로 쏴 올리기도 했죠.
10:29
You can see the orange line leaving the desert floor
220
629000
3000
사막 표면으로부터 쏘아올려진 주황색 레이저가
10:32
at about a 45 degree angle there. This was amazing
221
632000
2000
45도 각도로 하늘을 향해 치닫는거 보이시죠?
10:34
because the first night I looked at all this information
222
634000
4000
첫날밤 이걸 본 순간 감동을 먹지 않을수가 없었는데..
10:38
and really started seeing the gaps that I talked about earlier --
223
638000
3000
제가 앞서 말씀드렸던.. 나이라든가, 성별, 재산 등등의
10:41
the differences in age, gender and wealth and so on.
224
641000
2000
이런 격차와 차이에 대한 정보가 다 보였거든요.
10:44
But, you know, as I looked at this more and more and more,
225
644000
2000
근데 한가지 이상한건, 바위에 뿌려지는 이런 이미지를 보면 볼수록(화면: 지금 사랑하는 이 느낌을 잊지 말자")
10:46
and saw these images go across the rocks,
226
646000
2000
근데 한가지 이상한건, 바위에 뿌려지는 이런 이미지를 보면 볼수록(화면: 지금 사랑하는 이 느낌을 잊지 말자")
10:48
I realized I was seeing the same archetypal events
227
648000
2000
대부분의 사람들이 거쳐가는 삶에 있어 큰 의미를
10:50
depicted again and again and again.
228
650000
2000
가지는 큰 행사들이 대부분이더군요.
10:52
You know: weddings, births, funerals, the first car, the first kiss,
229
652000
5000
결혼식이라거나 장례식. 돌. 첫차. 첫키스처럼 말이예요.
10:57
the first camel or horse -- depending on the culture.
230
657000
3000
문화에 따라서는 첫 낙타나 첫 말이 될수도 있겠죠.
11:00
And it was really moving. And this picture here was taken
231
660000
4000
감동적이지 않나요? 여기 이 사진은 마지막 날 밤에
11:04
the final night from a distant cliff about two miles away,
232
664000
3000
타임캡슐을 레이저로 쏜 곳으로부터 약 3km 떨어진
11:07
where the contents of the capsule were being beamed into space.
233
667000
3000
절벽으로부터 찍은 것입니다.
11:10
And there was something very moving
234
670000
2000
인류의 감정 표현이 밤하늘에 쏘아지는 것
11:12
about all of this human expression being shot off into the night sky.
235
672000
3000
제게 있어서는 참 소름이 돋는 경험이지 않았나 합니다.
11:15
And it started to make me think a lot about the night sky,
236
675000
3000
가만히 보고있자니 그런 생각이 들더군요. 밤하늘은
11:18
and how humans have always used the night sky
237
678000
1000
참 신기하다고. 사람은 늘 이야기를 밤하늘에
11:19
to project their great stories.
238
679000
2000
투사해 왔거든요.
11:21
You know, as a child in Vermont, on a farm where I grew up,
239
681000
3000
버몬트에 있는 농장에 살던 아주 어릴적에
11:24
I would often look up into the dark sky
240
684000
2000
밤하늘을 늘 봐오곤 했습니다.
11:26
and see the three star belt of Orion, the Hunter.
241
686000
2000
오리온의 사냥꾼 좌를 발견하기도 했죠.
11:29
And as an adult, I've been more aware
242
689000
2000
어른이 되어서는 아는게 많아져
11:31
of the great Greek myths playing out in the sky overhead every night.
243
691000
3000
매일 밤하늘에 그리스 신화가 통째로 춤을 추는 걸 보곤 합니다.
11:35
You know, Orion facing the roaring bull.
244
695000
2000
오리온 앞에 으르렁거리는 황소자리,
11:37
Perseus flying to the rescue of Andromeda.
245
697000
2000
안드로메다를 구하러 날아가는 페르세우스
11:39
Zeus battling Chronos for control of Mount Olympus.
246
699000
3000
올림푸스 산을 정복하려 크로노스와 싸우는 제우스 등등.
11:42
I mean, these are the great tales of the Greeks.
247
702000
2000
죄다 그리스 신화잖아요.
11:44
And it caused me to wonder about our world today.
248
704000
2000
이렇게 하늘을 보자면 또 오늘날 세상을 생각치 않을수가 없어요.
11:47
And it caused me to wonder specifically,
249
707000
2000
문득 이런 게 궁금해 지는 거죠.
11:49
if we could make new constellations today,
250
709000
2000
만약 별자리들이 21세기에 만들어졌다면
11:52
what would those look like? What would those be?
251
712000
2000
어떻게 생겼을까? 이름이 뭘까? 무슨 이야길 담게 될까?
11:54
If we could make new pictures in the sky, what would we draw?
252
714000
3000
하늘에 지금 새로운 별자리를 만든다면 어떨까?
11:57
What are the great stories of today?
253
717000
1000
오늘날의 신화라 부를 수 있는 건 뭘까?
11:58
And those are the questions that inspired my new project,
254
718000
4000
제 새 프로젝트가 시작된 것도 바로 이 의문에서였습니다.
12:02
which is debuting here today at TED.
255
722000
2000
지금 이자리에서 처음으로 발표하게 되네요.
12:04
Nobody's seen this yet, publicly.
256
724000
1000
아직 아무도 못봤어요.
12:06
It's called Universe: Revealing Our Modern Mythology.
257
726000
3000
이건 제가 현대의 신화를 보여주기 위해 만든 "유니버스"입니다.
12:10
And it uses this metaphor of an interactive night sky.
258
730000
3000
"인터랙티브 밤하늘"의 메타포를 사용했죠.
12:13
So, it's my great pleasure now to show this to you.
259
733000
3000
여러분에게 이걸 보여줄 수 있게 돼 기쁘네요.
12:16
So, Universe will open here.
260
736000
1000
자 "유니버스"를 공개합니다.
12:17
And you'll see that it leads with a shifting star field,
261
737000
4000
교차하는 별자리로 시작합니다.
12:22
and there's an Aurora Borealis in the background,
262
742000
2000
배경은 "Aurora Borealis"입니다.
12:24
kind of morphing with color. The color of the Aurora Borealis
263
744000
3000
색이 변합니다. "Aurora Borealis"의 색은
12:27
can be controlled using this single bar of color at the bottom,
264
747000
3000
밑에 있는 막대기로 조종할 수 있는데,
12:31
and we'll put it down here to red.
265
751000
2000
여기서는 빨간색으로 한번 해보죠.
12:33
So you see this kind of -- these stars moving along.
266
753000
2000
보시다시피 별들이 쫓아옵니다.
12:36
Now, these aren't just little points of light, little pixels.
267
756000
3000
그런데 이런 별들은 그냥 빛으로 찍힌 점이 아닙니다.
12:39
Each of those stars actually represents
268
759000
2000
사실 이 별들은 지구상에 실제로 일어났던
12:41
a specific event in the real world --
269
761000
2000
일들을 나타낸 것입니다.
12:44
a quote that was stated by somebody, an image,
270
764000
2000
누군가의 명언이라거나, 사진이라거나,
12:47
a news story, a person, a company. You know,
271
767000
3000
뉴스라거나.. 뭔가 커다란 일을 해낸 사람들
12:50
some kind of heroic personality.
272
770000
2000
회사들 등등을 표현한 것이죠.
12:53
And you might notice that as the cursor begins
273
773000
2000
보시다시피 커서를 가까이 가져가면
12:55
to touch some of these stars, that shapes begin to emerge.
274
775000
4000
이렇게 별들 가까이 가져가면 형태가 떠오릅니다.
12:59
We see here there's a little man walking along, or maybe a woman.
275
779000
3000
사람 한 명이 걸어가고 있는 게 보입니다.
13:02
And we see here a photograph with a head.
276
782000
4000
누군가의 머리 모양이 나오네요.
13:07
You can start to see words emerging here.
277
787000
2000
단어가 떠오르는 것도 보입니다.
13:10
And those are
278
790000
1000
얘네들은 별자리예요.
13:12
the constellations of today.
279
792000
1000
오늘의 별자리죠.
13:14
And I can turn them all on,
280
794000
1000
이렇게 모든 기능을 다 켜면
13:15
and you can see them moving across the sky now.
281
795000
2000
하늘에 전부다 떠돌아 다니는걸 볼 수 있습니다.
13:18
This is the universe of 2007, the last two months.
282
798000
2000
이게 바로 2007년 지난 두달 간 우주의 모습입니다.
13:21
The data from this is global news coverage
283
801000
2000
전세계의 신문, 잡지 등등으로부터 수집된
13:23
from thousands of news sources around the world.
284
803000
2000
뉴스가 이렇게 우주를 이루고 있는 것이죠.
13:25
It's using the API of a really great company that I work with
285
805000
4000
Daylife라고 하는 뉴욕에 있는 한 회사에서 API를 받아
13:29
in New York, actually, called Daylife.
286
809000
1000
이런 일이 가능해 졌습니다.
13:31
And it's kind of the zeitgeist view at this level
287
811000
3000
이 레벨은 "시대정신"이라고 해도
13:34
of the world's current mythology over the last couple of months.
288
814000
4000
과언이 아닙니다. 지난 몇달간 세계가 만들어낸 신화를 보여주니까요.
13:38
So we can see where it's emerging here, like President Ford,
289
818000
3000
포드 대통령이 뜨는게 보입니다.
13:42
Iraq, Bush. And we can actually isolate just the words --
290
822000
3000
부시와 이라크. 이렇게 단어만 떼어 놓을 수도 있어요.
13:45
I call them secrets -- and we can cause them to form
291
825000
2000
저는 이걸 "secrets"라고 부르는데, 이렇게
13:47
an alphabetical list. And we see Anna Nicole Smith
292
827000
3000
알파벳 순으로 정렬할 수도 있습니다. 안나 니콜 스미스도
13:51
playing a big role recently.
293
831000
2000
최근 제법 큰 이슈였나보군요.
13:53
President Ford -- this is Gerald Ford's funeral.
294
833000
3000
전 미 대통령이었던 제라드 포드의 장례식입니다.
13:56
We can actually click anything in Universe
295
836000
3000
보이는건 다 클릭할 수 있어요.
13:59
and have it become the center of the universe,
296
839000
1000
클릭하면 바로 중심에 뜹니다.
14:00
and everything else will enter its orbit.
297
840000
2000
다른건 다 그 주위를 멤돌고요.
14:02
So, we'll click Ford, and now that becomes the center.
298
842000
3000
포드를 클릭해볼까요. 자 중심이 됐습니다.
14:05
And the things that relate to Ford enter its orbit
299
845000
3000
포드외 관련된건들도 다 그 주위로 몰려왔어요.
14:08
and swirl around it.
300
848000
1000
주위를 뱅글뱅글 돕니다.
14:10
We can isolate just the photographs, and we now see those.
301
850000
2000
이렇게 사진만 따로 배서 볼 수도 있죠.
14:13
We can click on one of those
302
853000
1000
사진 역시 마찬가지로
14:14
and have the photograph be the center of the universe.
303
854000
2000
클릭하면 화면 가운데로 맞춰집니다.
14:17
Now the things that relate to it are swirling around.
304
857000
3000
역시 똑같이 관련된 내용이 주위로 몰려들죠.
14:20
We can click on this and we see this iconic image
305
860000
3000
이걸 클릭하면 영부인이었던 베티가
14:23
of Betty Ford kissing her husband's coffin.
306
863000
3000
포드의 관에 입맞춤을 하는 장면도 보입니다.
14:26
In Universe, there's kind of no end. It just goes infinitely,
307
866000
5000
이렇게 "Universe"는 끝이 없어요.
14:32
and you can just kind of click on stuff.
308
872000
1000
영원히 클릭을 해도 끝이 없어요.
14:34
This is a photographic representation, called Snapshots.
309
874000
4000
이건 사진으로 표시되는 스냅샷이라고 합니다.
14:38
But we can actually be more specific in defining our universe.
310
878000
4000
이걸 통해 좀 더 세부적인 키워드를 집중적으로 볼 수도 있죠.
14:42
So, if we want to,
311
882000
1000
예를 들어
14:43
let's check out what Bill Clinton's universe looks like.
312
883000
3000
빌 클린턴의 "Universe"를 한번 볼까요.
14:46
And let's see, in the past week, what he's been up to.
313
886000
4000
그가 지난 한주동안 뭘하고 지냈는지를 볼 수 있습니다.
14:50
So now, we have a new universe, which is just constrained
314
890000
3000
자 이렇게 빌 클린턴에게 관련된 내용들로만 채워진
14:53
to all things Bill Clinton.
315
893000
1000
새 "Universe"가 만들어졌습니다.
14:55
We can have his constellations emerge here.
316
895000
2000
여기에서부터 빌의 별자리를 나타나게 할 수 있습니다.
14:58
We can pull out his secrets,
317
898000
1000
빌의 비밀들을 들춰내보면,
14:59
and we see that it has a lot to do with candidates,
318
899000
3000
다 다른 후보들과 관련있는 것들이네요.
15:02
Hillary, presidential, Barack Obama.
319
902000
3000
힐러리도 그렇고 오바마도 그렇고.
15:06
We can see the stories
320
906000
1000
빌 클린턴이 등장하는
15:07
that Bill Clinton is taking part in right now.
321
907000
3000
이야기들을 다 볼 수 있습니다.
15:10
Any of those can be opened up.
322
910000
2000
클릭하면 자세한 내용 다 나옵니다.
15:12
So we see Obama and the Clintons meet in Alabama.
323
912000
2000
오바마와 클린턴 부부가 알라바마에서 만났나보군요.
15:15
You can see that this is an important story;
324
915000
1000
주위에 뭐가 많은 것을 보니
15:16
there are a lot of things in its orbit. If we open this up,
325
916000
4000
중요한 이야기인것 같습니다. 열어볼까요.
15:20
we get different perspectives on this story.
326
920000
3000
여러 다른 관점에서 묘사된 이야기들이 보입니다.
15:23
You can click any of those to go out and read the article
327
923000
2000
그중 하나를 이렇게 클릭해 보면
15:25
at the source. This one's from Al Jazeera.
328
925000
2000
링크를 타고 출처인 알자지라로 왔네요.
15:28
We can also see the superstars. These would be the people
329
928000
4000
"superstar"도 있습니다. 이 경우엔 빌 클린턴의 "Universe"에서
15:32
that are kind of the looming heroes and heroines
330
932000
3000
중요한 인물들로 부각된 사람들이죠.
15:35
in the universe of Bill Clinton. So there's Bill Clinton, Hillary,
331
935000
3000
빌 클린턴, 힐러리 여사에서부터
15:38
Iraq, George Bush, Barack Obama, Scooter Libby --
332
938000
4000
이라크, 부시, 오바마, 스쿠터 리비(딕 체니의 보좌) 까지
15:42
these are kind of the people of Bill Clinton.
333
942000
2000
이런 것들이 빌 클린턴의 "superstar'인 것이죠.
15:45
We can also see a world map, so this shows us the geographic reach
334
945000
4000
세계 지도를 보면, 지난 한주동안 빌게이츠의 이름이 세계적으로
15:49
of Bill Clinton in the last week or so.
335
949000
1000
어디에서 거론됐는지도 볼 수 있습니다.
15:50
We can see he's been focused in America
336
950000
2000
주로는 미국에서 많이 다뤄졌네요.
15:52
because he's been campaigning, probably,
337
952000
2000
아마 선거운동을 벌이고 있었기 때문이겠죠.
15:54
but a little bit of action over here in the Middle East.
338
954000
2000
그 외에 중동에서도 조금은 언급이 있었습니다.
15:56
And then we can also see a timeline.
339
956000
2000
시간축 위에서도 볼 수 있습니다.
15:58
So we see that he was a bit quiet on Saturday,
340
958000
3000
토요일엔 비교적 잠잠했다가
16:01
but he was back to work on Sunday morning,
341
961000
2000
일요일 아침부터 다시 등장하기 시작하고
16:03
and actually been tapering off since then this week.
342
963000
3000
그 이후로는 한주동안 점차 잠잠해집니다.
16:06
And it's not limited to just people or dates,
343
966000
2000
사람과 특정 날짜 외에도 할 수 있는게 더 있습니다.
16:08
but we can actually put in concepts also.
344
968000
2000
어떤 개념에 대해서도 똑같이 할 수 있죠.
16:10
So if I put in climate change for all of 2006,
345
970000
3000
2006년의 기후변화를 쳐보면
16:14
we'll see what that universe looks like.
346
974000
2000
그에 해당하는 "universe"가 보입니다.
16:16
Here we have our star field. Here we have our shapes.
347
976000
3000
'star field"도 있고 "shapes"도 있고
16:19
Here we have our secrets.
348
979000
2000
"secrets"도 있습니다.
16:22
So we see again, climate change is large:
349
982000
2000
다시 이리 와보면, 기후변화는 크네요.
16:24
Nairobi, global conference, environmental.
350
984000
3000
나이로비, 국제 컨퍼런스, 친환경 등등.
16:27
And there are also quotes that you can see,
351
987000
2000
만일 기후변화에 대해 사람들이 뭐라고 하는지
16:29
if you're interested in reading about quotes on climate change.
352
989000
2000
이렇게 인용구만 골라서 볼 수도 있습니다.
16:31
You know, this is really an infinite thing.
353
991000
1000
보시다시피 끝이 없습니다.
16:33
The superstars of climate change in 2006:
354
993000
2000
2006년 기후변화의 "superstar"는
16:35
United States, Britain, China. You know,
355
995000
3000
보시다시피 미국, 영국, 중국 등등이네요.
16:38
these are the towering countries that kind of define this concept.
356
998000
3000
이들이 "기후변화"라는 키워드에서 큰 비중을 차지한다는 것이겠죠.
16:41
So this is a piece that demands exploration.
357
1001000
3000
한마디로 "Universe"는 탐사의 대상입니다.
16:44
This will be online in several days, probably next Tuesday.
358
1004000
4000
조만간 공개 될거예요. 아마 담주 수요일쯤에.
16:49
And you'll all be able to use it and kind of explore
359
1009000
4000
직접 써보시면 아마도 여러분은 각자 자신만의
16:53
what your own personal mythology might be.
360
1013000
2000
신화가 무엇인지 곧 알게 되실 겁니다.
16:55
You'll notice that in Daylife -- rather, in Universe --
361
1015000
3000
"Universe"에 비해 "Daylife"에서 여러분은
16:58
it supports both the notion of a global mythology,
362
1018000
2000
"2007년"등과 같은 커다란 키워드로 나타나는
17:00
which is represented by something as broad as, say, 2007,
363
1020000
3000
큰 범주의 주제들 뿐만 아니라 개인적인 이야기들도
17:03
and also a personal mythology.
364
1023000
2000
같이 다뤄 볼 수 있습니다.
17:05
As you search for the things that are important to you in your world,
365
1025000
4000
여러분이 세상에 중요하게 여기는 것이 있다면,
17:09
and then see what the constellations of those might look like.
366
1029000
3000
그것이 별자리로 그려졌을 때 어떻게 보일지 보시기 바랍니다.
17:13
So it's been a pleasure. Thank you very much.
367
1033000
3000
감사합니다. 감사합니다.
17:16
(Applause)
368
1036000
3000
(박수)
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