How we're building the world's largest family tree | Yaniv Erlich

Translator: Monica Christensen Reviewer: Thomas Bedin

People use the internet for various reasons.

Folk bruker internett på forskjellige måter.

It turns out that one of the most popular categories of website

Det viser seg at en av de mest populære nettsidene,

is something that people typically consume in private.

er noe folk forbruker privat.

It involves curiosity,

Det gjelder nysgjerrighet,

non-insignificant levels of self-indulgence

et visst nivå av tilfredsstillelse,

and is centered around recording the reproductive activities

og det gjelder å registrere andre menneskers

of other people.

reproduktive aktiviteter

(Laughter)

(Latter)

Of course, I'm talking about genealogy --

Jeg snakker selvsagt om slektsforskning -

(Laughter)

(Latter)

the study of family history.

studien av slektshistorie.

When it comes to detailing family history,

Når det gjelder å beskrive slektshistorie,

in every family, we have this person that is obsessed with genealogy.

har alle familier en person som er hekta på slektsforskning.

Let's call him Uncle Bernie.

La oss kalle ham onkel Bernie.

Uncle Bernie is exactly the last person you want to sit next to

Onkel Bernie er den du helst ikke vil sitte ved siden av

in Thanksgiving dinner,

på høsttakkefesten,

because he will bore you to death with peculiar details

fordi han kjeder vettet av deg med pussige detaljer

about some ancient relatives.

om eldgamle slektninger.

But as you know,

Men som du vet,

there is a scientific side for everything,

det er en vitenskapelig side ved alt.

and we found that Uncle Bernie's stories

Vi har funnet ut at onkel Beries historier

have immense potential for biomedical research.

har et stort potensial for biologisk forskning.

We let Uncle Bernie and his fellow genealogists

Vi lar onkel Bernie og andre slektsforskere

document their family trees through a genealogy website called geni.com.

legge inn slektstreet sitt på nettsiden som heter geni.com.

When users upload their trees to the website,

Når brukere laster opp trærne sine,

it scans their relatives,

blir slektningene skannet.

and if it finds matches to existing trees,

Og hvis de får treff i andres trær,

it merges the existing and the new tree together.

slåes trærne sammen.

The result is that large family trees are created,

Resultatet blir store slektstrær,

beyond the individual level of each genealogist.

langt større enn hva en enkelt slektsforsker klarer å lage.

Now, by repeating this process with millions of people

Ved å gjenta denne prosessen med millioner av mennesker

all over the world,

over hele verden,

we can crowdsource the construction of a family tree of all humankind.

får vi en nettdugnad, og vi lager et slektstre over alle mennesker.

Using this website,

Ved å bruke denne nettsiden,

we were able to connect 125 million people

ble vi i stand til å binde 125 millioner mennesker sammen

into a single family tree.

i et stort slektstre.

I cannot draw the tree on the screens over here

Jeg kan ikke tegne treet på skjermene der borte,

because they have less pixels

de har færre piksler

than the number of people in this tree.

enn antall mennesker i dette treet.

But here is an example of a subset of 6,000 individuals.

Men her en undergruppe på 6000 personer.

Each green node is a person.

Hvert grønne punkt er en person.

The red nodes represent marriages,

De røde punktene betyr ekteskap,

and the connections represent parenthood.

og forbindelsene er foreldrene.

In the middle of this tree, you see the ancestors.

I midten av dette treet ser dere forfedrene.

And as we go to the periphery, you see the descendants.

Ute i periferien, ser vi etterkommerne.

This tree has seven generations, approximately.

Dette treet viser omtrent syv generasjoner.

Now, this is what happens when we increase the number of individuals

Dette er hva som skjer når vi øker antall individer

to 70,000 people --

til 70 000 personer –

still a tiny subset of all the data that we have.

fortsatt en liten undergruppe av all dataen vi har.

Despite that, you can already see the formation of gigantic family trees

Men til tross for dette, kan dere allerede se et gigantisk slektstre,

with many very distant relatives.

med mange svært fjerne slektninger.

Thanks to the hard work of our genealogists,

Takket være det store arbeidet til slektsforskerne våre,

we can go back in time hundreds of years ago.

kan vi gå hundrevis av år tilbake i tiden.

For example, here is Alexander Hamilton,

For eksempel, her er Alexander Hamilton

who was born in 1755.

som ble født i 1755.

Alexander was the first US Secretary of the Treasury,

Alexander var amerikas første finansminister,

but mostly known today due to a popular Broadway musical.

men i dag er han mest kjent pga. en populær Broadway-musikal.

We found that Alexander has deeper connections in the showbiz industry.

Vi har funnet at Alexander har dype kontakter i showbiz-bransjen.

In fact, he's a blood relative of ...

Han er faktisk i slekt med ...

Kevin Bacon!

Kevin Bacon!

(Laughter)

(Latter)

Both of them are descendants of a lady from Scotland

Begge to er etterkommere av en dame fra Skottland

who lived in the 13th century.

som levde på 1200-tallet.

So you can say that Alexander Hamilton

Du kan si at Alexander Hamilton

is 35 degrees of Kevin Bacon genealogy.

er 35 grader av Kevin Bacon-slekten.

(Laughter)

(Latter)

And our tree has millions of stories like that.

Og slektstrærne våre har millioner historier som denne.

We invested significant efforts to validate the quality of our data.

Vi har lagt ned en betydelig innsats for å validere dataene våre.

Using DNA, we found that .3 percent of the mother-child connections in our data

Ved bruk av DNA, har vi funnet at 3 % av mor-barn forbindelsene i dataene våre

are wrong,

er feil.

which could match the adoption rate in the US pre-Second World War.

Det kan stemme med adopsjonstallene i USA før andre verdenskrig.

For the father's side,

For fedrenes sin del,

the news is not as good:

er ikke nyhetene like gode.

1.9 percent of the father-child connections in our data are wrong.

1,9 % av far-barn forbindelsene i dataene våre er feil.

And I see some people smirk over here.

Jeg ser at noen smiler der borte.

It is what you think --

Det er som dere tror –

there are many milkmen out there.

det er mange melkemenn der ute.

(Laughter)

(Latter)

However, this 1.9 percent error rate in patrilineal connections

Men denne feilprosenten på 1,9 i patrikale forbindelser

is not unique to our data.

er ikke unik for våre data.

Previous studies found a similar error rate

Tidligere studier har også funnet en slik feilprosent

using clinical-grade pedigrees.

ved å bruke kliniske stamtavler.

So the quality of our data is good,

Så kvaliteten på dataene våre er god,

and that should not be a surprise.

det er ingen overraskelse.

Our genealogists have a profound, vested interest

Slektsforskerne våre har stor interesse for å dokumentere

in correctly documenting their family history.

slektshistorien på rett måte.

We can leverage this data to learn quantitative information about humanity,

Vi kan bruke disse dataene til å forstå målbar informasjon om menneskeheten,

for example, questions about demography.

for eksempel spørsmål om demografi.

Here is a look at all our profiles on the map of the world.

Her er en oversikt over alle profilene våre på verdenskartet.

Each pixel is a person that lived at some point.

Hver piksel er en person som levde på et tidspunkt.

And since we have so much data,

Og siden vi har så mye data,

you can see the contours of many countries,

ser dere konturene av mange land,

especially in the Western world.

spesielt i vesten.

In this clip, we stratified the map that I've showed you

I dette klippet har vi lagdelt kartet som jeg viste dere,

based on the year of births of individuals from 1400 to 1900,

basert på fødselsåret til mennesker fra 1400 til 1900.

and we compared it to known migration events.

Vi sammenlignet det med kjente migrasjonshendelser.

The clip is going to show you that the deepest lineages in our data

Klippet viser de største slektslinjene i dataene som går

go all the way back to the UK,

helt tilbake til Storbritannia,

where they had better record keeping,

hvor de hadde gode opptegnelser.

and then they spread along the routes of Western colonialism.

Så spredte de seg ettersom den vestlige koloniseringen tok til.

Let's watch this.

La os se på dette.

(Music)

(Musikk)

[Year of birth: ]

[Fødselsår:]

[1492 - Columbus sails the ocean blue]

[1492 - Columbus seiler ut på havet]

[1620 - Mayflower lands in Massachusetts]

[1620 - Mayflower ankommer Massachusetts]

[1652 - Dutch settle in South Africa]

[1652 - Hollendere til Sør-Afrika]

[1788 - Great Britain penal transportation to Australia starts]

[1788 - Straffanger fra Storbritannia til Australia]

[1836 - First migrants use Oregon Trail]

[1836 - Migrasjon langs Oregon Trail]

[all activity]

[all aktivitet]

I love this movie.

Jeg elsker denne filmen.

Now, since these migration events are giving the context of families,

Når vi ser flyttemønstrene i en sammenheng med familier,

we can ask questions such as:

kan vi spørre:

What is the typical distance between the birth locations

Hva er den typiske avstanden mellom fødestedet

of husbands and wives?

til ektemenn og deres koner?

This distance plays a pivotal role in demography,

Avstand spiller en sentral rolle i demografien,

because the patterns in which people migrate to form families

fordi flyttemønsteret til folk

determine how genes spread in geographical areas.

bestemmer hvordan genene spes innen et geografisk område.

We analyzed this distance using our data,

Vi analyserte avstanden ved hjelp av dataene våre,

and we found that in the old days,

og fant at i gamle dager,

people had it easy.

hadde folk det lettvint.

They just married someone in the village nearby.

De giftet seg ganske enkelt med noen fra nabolandsbyen.

But the Industrial Revolution really complicated our love life.

Men den industrielle revolusjonen kompliserte kjærlighetslivene våre.

And today, with affordable flights and online social media,

Og i dag, med billige flybilletter og sosiale medier,

people typically migrate more than 100 kilometers from their place of birth

flytter folk mer enn 100 kilometer fra der de ble født

to find their soul mate.

for å finne sin sjelevenn.

So now you might ask:

Da kan man spørre seg:

OK, but who does the hard work of migrating from places to places

Hvem er det som foretar den slitsomme reisen fra sted til sted

to form families?

for å stifte familie?

Are these the males or the females?

Er det menn eller kvinner?

We used our data to address this question,

Vi brukte våre data for å besvare dette,

and at least in the last 300 years,

og vi fant at i de siste 300 år,

we found that the ladies do the hard work

er det kvinnene som må foreta

of migrating from places to places to form families.

reisen fra et sted til et annet for å stifte familie.

Now, these results are statistically significant,

Disse dataene er statistisk signifikante,

so you can take it as scientific fact that males are lazy.

så det er vitenskapelig bevist at menn er late.

(Laughter)

(Latter)

We can move from questions about demography

Vi forflytter oss fra spørsmålet om demografi

and ask questions about human health.

til spørsmålet om folks helse.

For example, we can ask

Vi kan for eksempel spørre

to what extent genetic variations account for differences in life span

i hvilken grad avgjør genetiske variasjoner livslengde

between individuals.

hos mennesker.

Previous studies analyzed the correlation of longevity between twins

For å svare på dette spørsmålet, har tidligere studier undersøkt

to address this question.

livslengde hos tvillinger.

They estimated that the genetic variations account for

Man beregnet at genetiske variabler

about a quarter of the differences in life span between individuals.

stod for 1/4 av forskjellig livslengde hos dem.

But twins can be correlated due to so many reasons,

Men tvillinger kan være forbudet på så mange måter,

including various environmental effects

inkludert miljømessige faktorer

or a shared household.

eller at de bor sammen.

Large family trees give us the opportunity to analyze both close relatives,

Store slektstrær gir oss mulighet til å analysere både nære slektninger,

such as twins,

slik som tvillinger,

all the way to distant relatives, even fourth cousins.

helt ned til fjerne slektninger, og til og med femmenninger.

This way we can build robust models

Slik kan vi lage robuste modeller

that can tease apart the contribution of genetic variations

som kan skille genetiske variasjoner

from environmental factors.

fra miljømessige faktorer.

We conducted this analysis using our data,

Vi gjennomførte analysen med våre data

and we found that genetic variations explain only 15 percent

og fant at genetiske variasjoner forklarer bare 15 %

of the differences in life span between individuals.

av forskjellen i livslengde hos mennesker.

That is five years, on average.

Det er gjennomsnittlig fem år.

So genes matter less than what we thought before to life span.

Så gener betyr mindre enn vi trodde når det gjelder livslengde.

And I find it great news,

Jeg synes dette er gode nyheter,

because it means that our actions can matter more.

fordi det betyr at våre handlinger betyr mest.

Smoking, for example, determines 10 years of our life expectancy --

Røyking, for eksempel, utgjør 10 år av forventet levetid –

twice as much as what genetics determines.

dobbelt så mye som genene gjør.

We can even have more surprising findings

Vi kan også gjøre flere overraskende funn

as we move from family trees

når vi går fra slektstrær

and we let our genealogists document and crowdsource DNA information.

til slektsforskerne som dokumenterer og samler inn DNA-informasjon.

And the results can be amazing.

Og resultatet er forbløffende.

It might be hard to imagine, but Uncle Bernie and his friends

Det er kanskje vanskelig å forestille seg, men onkel Bernie og vennene hans

can create DNA forensic capabilities

kan skape rettsmedisinske DNA-muligheter

that even exceed what the FBI currently has.

som overgår hva FBI har til rådighet.

When you place the DNA on a large family tree,

Når du legger DNA inn i et stort slektstre,

you effectively create a beacon

skaper du i praksis et fyrtårn

that illuminates the hundreds of distant relatives

som finner hundrevis av fjerne slektninger

that are all connected to the person that originated the DNA.

som er forbundet med den personen som er opphavet til DNA-et.

By placing multiple beacons on a large family tree,

Ved å plassere mange fyrtårn i store slektstrær,

you can now triangulate the DNA of an unknown person,

kan du triangulere DNA-et til en ukjent person,

the same way that the GPS system uses multiple satellites

på samme måte som et GPS-system bruker mange satellitter

to find a location.

for å finne et sted.

The prime example of the power of this technique

Det beste eksemplet på styrken i denne teknikken

is capturing the Golden State Killer,

er avsløringen av Golden State-morderen,

one of the most notorious criminals in the history of the US.

en av de mest beryktede kriminelle i USAs historie.

The FBI had been searching for this person for over 40 years.

FBI hadde lett etter denne personen i over 40 år.

They had his DNA,

De hadde hans DNA,

but he never showed up in any police database.

men han dukket aldri opp i politiets database.

About a year ago, the FBI consulted a genetic genealogist,

For omtrent et år siden rådførte FBI seg med en genetisk slektsforsker.

and she suggested that they submit his DNA to a genealogy service

Hun forslo at de kunne overføre hans DNA til en slektsforsknings-tjeneste,

that can locate distant relatives.

for å finne fjerne slektninger.

They did that,

Det gjorde de,

and they found a third cousin of the Golden State Killer.

og de fant en tremenning til Golden State morderen.

De laget et stort slektstre,

They built a large family tree,

scanned the different branches of that tree,

gikk gjennom de ulike grenene på treet,

until they found a profile that exactly matched

til de fant en profil som passet perfekt

what they knew about the Golden State Killer.

med hva de visste om Golden State-morderen.

They obtained DNA from this person and found a perfect match

De fikk tatt DNA av denne personen, og fant en perfekt match

to the DNA they had in hand.

til DNA-et de hadde fra før.

They arrested him and brought him to justice

Etter alle disse årene, fikk de endelig

after all these years.

stilt ham for retten.

Since then, genetic genealogists have started working with

Siden den gang har genetiske slektsforskere

local US law enforcement agencies

jobbet sammen med amerikanske politimyndigheter,

to use this technique in order to capture criminals.

og benytter denne teknikken for å fange kriminelle.

And only in the past six months,

I løpet av det siste halvåret,

they were able to solve over 20 cold cases with this technique.

har de løst 20 cold cases med denne teknikken.

Luckily, we have people like Uncle Bernie and his fellow genealogists

Heldigvis har vi folk som onkel Bernie og andre slektsforskere.

De er ikke amatører med en egennyttig hobby.

These are not amateurs with a self-serving hobby.

These are citizen scientists with a deep passion to tell us who we are.

De er lidenskapelige slektsforskere som forteller oss hvem vi er.

And they know that the past can hold a key to the future.

De vet at fortiden kan være nøkkelen til å forstå fremtiden.

Tusen takk.

Thank you very much.

(Applause)

(Applaus)