Deb Roy: The birth of a word

410,607 views ・ 2011-03-14

TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: David Rocha Revisora: Nuno Miranda Ribeiro
00:15
Imagine if you could record your life --
0
15260
4000
Imaginem que podiam gravar a vossa vida
00:19
everything you said, everything you did,
1
19260
3000
— tudo o que diziam, tudo o que faziam —
00:22
available in a perfect memory store at your fingertips,
2
22260
3000
disponível num perfeito armazém de memória perfeito ao alcance dos vossos dedos,
00:25
so you could go back
3
25260
2000
para poderem voltar atrás,
00:27
and find memorable moments and relive them,
4
27260
3000
encontrar momentos memoráveis e revivê-los,
00:30
or sift through traces of time
5
30260
3000
ou examinar ao detalhe marcas do tempo
00:33
and discover patterns in your own life
6
33260
2000
e descobrir padrões na vossa vida
00:35
that previously had gone undiscovered.
7
35260
3000
que tinham ficado por descobrir.
00:38
Well that's exactly the journey
8
38260
2000
Essa é exatamente a jornada
00:40
that my family began
9
40260
2000
que a minha família começou há cinco anos e meio.
00:42
five and a half years ago.
10
42260
2000
00:44
This is my wife and collaborator, Rupal.
11
44260
3000
Esta é a minha mulher e colaboradora, Rupal.
00:47
And on this day, at this moment,
12
47260
2000
Neste dia, neste momento,
00:49
we walked into the house with our first child,
13
49260
2000
entrávamos em casa com o nosso primeiro filho,
00:51
our beautiful baby boy.
14
51260
2000
o nosso menino lindo.
00:53
And we walked into a house
15
53260
3000
Entrámos numa casa
00:56
with a very special home video recording system.
16
56260
4000
com um sistema de gravação de vídeo muito especial.
(Vídeo)
01:07
(Video) Man: Okay.
17
67260
2000
01:10
Deb Roy: This moment
18
70260
1000
Deb Roy: Este momento
01:11
and thousands of other moments special for us
19
71260
3000
e milhares de outros momentos especiais para nós,
01:14
were captured in our home
20
74260
2000
foram captados em nossa casa
01:16
because in every room in the house,
21
76260
2000
porque em todas as divisões da casa,
01:18
if you looked up, you'd see a camera and a microphone,
22
78260
3000
se olhassem para cima, iriam ver uma câmara e um microfone,
01:21
and if you looked down,
23
81260
2000
e se olhassem para baixo,
01:23
you'd get this bird's-eye view of the room.
24
83260
2000
teriam a perspetiva de pássaro da divisão.
01:25
Here's our living room,
25
85260
3000
Aqui é a nossa sala de estar,
01:28
the baby bedroom,
26
88260
3000
o quarto do bebé,
01:31
kitchen, dining room
27
91260
2000
a cozinha, a sala de jantar
01:33
and the rest of the house.
28
93260
2000
e o resto da casa.
01:35
And all of these fed into a disc array
29
95260
3000
Tudo gravado num conjunto de discos
01:38
that was designed for a continuous capture.
30
98260
3000
concebidos para uma gravação contínua.
01:41
So here we are flying through a day in our home
31
101260
3000
Estamos aqui a sobrevoar durante um dia, em nossa casa,
01:44
as we move from sunlit morning
32
104260
3000
enquanto nos movemos, desde o amanhecer,
01:47
through incandescent evening
33
107260
2000
pelo anoitecer incandescente
01:49
and, finally, lights out for the day.
34
109260
3000
e, finalmente, com luzes apagadas no final do dia.
01:53
Over the course of three years,
35
113260
3000
Durante três anos,
01:56
we recorded eight to 10 hours a day,
36
116260
2000
gravámos 8 a 10 horas por dia.
01:58
amassing roughly a quarter-million hours
37
118260
3000
Acumulámos, grosso modo, um quarto de milhão de horas
02:01
of multi-track audio and video.
38
121260
3000
de áudios e vídeos.
02:04
So you're looking at a piece of what is by far
39
124260
2000
Vocês estão a ver uma amostra do que foi, de longe,
02:06
the largest home video collection ever made.
40
126260
2000
a maior coleção de vídeos domésticos jamais feita.
02:08
(Laughter)
41
128260
3000
(Risos)
02:11
And what this data represents
42
131260
2000
Estes dados representam
02:13
for our family at a personal level,
43
133260
4000
para a nossa família, a nível pessoal,
02:17
the impact has already been immense,
44
137260
2000
um impacto enorme,
02:19
and we're still learning its value.
45
139260
3000
e ainda estamos a aprender o seu valor.
02:22
Countless moments
46
142260
2000
Estão ali gravados inúmeros momentos
02:24
of unsolicited natural moments, not posed moments,
47
144260
3000
de momentos naturais não-encomendados, momentos não encenados,
02:27
are captured there,
48
147260
2000
Estamos a começar a aprender como descobri-los e encontrá-los.
02:29
and we're starting to learn how to discover them and find them.
49
149260
3000
02:32
But there's also a scientific reason that drove this project,
50
152260
3000
Mas também há uma razão científica que guiou este projeto.
02:35
which was to use this natural longitudinal data
51
155260
4000
Era usar estas informações longitudinais naturais
02:39
to understand the process
52
159260
2000
para compreender o processo de como uma criança aprende a falar.
02:41
of how a child learns language --
53
161260
2000
02:43
that child being my son.
54
163260
2000
Essa criança era o meu filho.
02:45
And so with many privacy provisions put in place
55
165260
4000
Então, com muitas medidas para garantir
a privacidade de todos os que estavam a ser gravados,
02:49
to protect everyone who was recorded in the data,
56
169260
3000
02:52
we made elements of the data available
57
172260
3000
disponibilizámos estes dados à minha equipa de confiança do MIT
02:55
to my trusted research team at MIT
58
175260
3000
02:58
so we could start teasing apart patterns
59
178260
3000
para podermos separar padrões
03:01
in this massive data set,
60
181260
3000
neste conjunto enorme de informações,
03:04
trying to understand the influence of social environments
61
184260
3000
tentando perceber a influência dos ambientes sociais
03:07
on language acquisition.
62
187260
2000
na aquisição da linguagem.
03:09
So we're looking here
63
189260
2000
Estamos a olhar aqui
03:11
at one of the first things we started to do.
64
191260
2000
para uma das primeiras coisas que começámos a fazer.
03:13
This is my wife and I cooking breakfast in the kitchen,
65
193260
4000
Esta é a minha mulher e eu a fazermos o pequeno-almoço na cozinha.
03:17
and as we move through space and through time,
66
197260
3000
Enquanto avançamos no espaço e tempo,
03:20
a very everyday pattern of life in the kitchen.
67
200260
3000
um padrão diário da vida na cozinha.
03:23
In order to convert
68
203260
2000
Para converter estas 90 000 horas de vídeo
03:25
this opaque, 90,000 hours of video
69
205260
3000
03:28
into something that we could start to see,
70
208260
2000
numa coisa que pudéssemos começar a ver,
03:30
we use motion analysis to pull out,
71
210260
2000
usámos análise de movimento
03:32
as we move through space and through time,
72
212260
2000
enquanto nos movemos pelo espaço e tempo,
03:34
what we call space-time worms.
73
214260
3000
aquilo a que chamamos "vermes tempo-espaço".
03:37
And this has become part of our toolkit
74
217260
3000
Isto passou a fazer parte das ferramentas a que recorremos
03:40
for being able to look and see
75
220260
3000
para podermos olhar e ver
03:43
where the activities are in the data,
76
223260
2000
onde é que as atividades estão nos dados
03:45
and with it, trace the pattern of, in particular,
77
225260
3000
e, com isso, traçar um padrão, nomeadamente,
03:48
where my son moved throughout the home,
78
228260
2000
por onde é que o meu filho se movia pela casa,
03:50
so that we could focus our transcription efforts,
79
230260
3000
para podermos focar os nossos esforços de transcrição,
03:53
all of the speech environment around my son --
80
233260
3000
todo o ambiente linguístico à volta do meu filho
03:56
all of the words that he heard from myself, my wife, our nanny,
81
236260
3000
todas as palavras que ele ouvia de mim, da minha mulher, da ama
03:59
and over time, the words he began to produce.
82
239260
3000
e com o tempo, as palavras que ele começou a produzir.
04:02
So with that technology and that data
83
242260
3000
Então, com essa tecnologia e esses dados
04:05
and the ability to, with machine assistance,
84
245260
2000
e a possibilidade de, com recurso a máquinas,
04:07
transcribe speech,
85
247260
2000
transcrever o discurso,
04:09
we've now transcribed
86
249260
2000
transcrevemos agora
04:11
well over seven million words of our home transcripts.
87
251260
3000
mais de 7 milhões de palavras das nossas transcrições caseiras.
04:14
And with that, let me take you now
88
254260
2000
Com isso, vou levar-vos agora
04:16
for a first tour into the data.
89
256260
3000
a uma primeira viagem aos dados.
04:19
So you've all, I'm sure,
90
259260
2000
Vocês já viram, de certeza, vídeos de "time-lapse"
04:21
seen time-lapse videos
91
261260
2000
04:23
where a flower will blossom as you accelerate time.
92
263260
3000
em que uma flor desabrocha quando aceleramos o tempo.
04:26
I'd like you to now experience
93
266260
2000
Gostava que experimentassem agora
04:28
the blossoming of a speech form.
94
268260
2000
o desabrochar de uma fala.
04:30
My son, soon after his first birthday,
95
270260
2000
O meu filho, pouco depois do seu primeiro aniversário,
04:32
would say "gaga" to mean water.
96
272260
3000
dizia "gaga" para tentar dizer água.
04:35
And over the course of the next half-year,
97
275260
3000
Durante o curso do meio ano seguinte,
04:38
he slowly learned to approximate
98
278260
2000
lentamente aprendeu a aproximar-se
04:40
the proper adult form, "water."
99
280260
3000
à forma correta, "água".
04:43
So we're going to cruise through half a year
100
283260
2000
Vamos navegar através de meio ano
04:45
in about 40 seconds.
101
285260
2000
em cerca de 40 segundos.
04:47
No video here,
102
287260
2000
Não há vídeo aqui,
04:49
so you can focus on the sound, the acoustics,
103
289260
3000
para nos podermos concentrar no som, na acústica
04:52
of a new kind of trajectory:
104
292260
2000
de uma nova trajetória:
04:54
gaga to water.
105
294260
2000
de "gaga" para água.
04:56
(Audio) Baby: Gagagagagaga
106
296260
12000
(Áudio) Bebé: gagagagagaga
Gaga gaga gaga
Gaga gaga gaga
guga gaga gaga guga
05:08
Gaga gaga gaga
107
308260
4000
wada gaga gaga guga gaga
05:12
guga guga guga
108
312260
5000
guga gaga gaga guga
05:17
wada gaga gaga guga gaga
109
317260
5000
guga gaga gaga guga
auga guga guga
05:22
wader guga guga
110
322260
4000
auga guga guga
05:26
water water water
111
326260
3000
água água água
05:29
water water water
112
329260
6000
água água água
05:35
water water
113
335260
4000
água água
água água.
05:39
water.
114
339260
2000
05:41
DR: He sure nailed it, didn't he.
115
341260
2000
DR: Ele chegou lá, não foi?
05:43
(Applause)
116
343260
7000
(Aplausos)
05:50
So he didn't just learn water.
117
350260
2000
Ele não aprendeu só água.
05:52
Over the course of the 24 months,
118
352260
2000
Durante esses 24 meses,
05:54
the first two years that we really focused on,
119
354260
3000
os primeiros dois anos, em que realmente nos concentrámos,
05:57
this is a map of every word he learned in chronological order.
120
357260
4000
este é um mapa de todas as palavras que ele aprendeu, por ordem cronológica.
06:01
And because we have full transcripts,
121
361260
3000
Como temos transcrições completas,
06:04
we've identified each of the 503 words
122
364260
2000
identificámos cada uma das 503 palavras
06:06
that he learned to produce by his second birthday.
123
366260
2000
que ele aprendeu a produzir até aos dois anos.
06:08
He was an early talker.
124
368260
2000
Ele começou a falar cedo.
06:10
And so we started to analyze why.
125
370260
3000
E começámos a analisar porquê.
06:13
Why were certain words born before others?
126
373260
3000
Porque é que certas palavras nasceram antes de outras?
06:16
This is one of the first results
127
376260
2000
Este é um dos primeiros resultados
06:18
that came out of our study a little over a year ago
128
378260
2000
que surgiram do nosso estudo há pouco mais de um ano,
06:20
that really surprised us.
129
380260
2000
o que realmente nos surpreendeu.
06:22
The way to interpret this apparently simple graph
130
382260
3000
A maneira de interpretar este gráfico aparentemente simples
06:25
is, on the vertical is an indication
131
385260
2000
é que, na vertical, é uma indicação
06:27
of how complex caregiver utterances are
132
387260
3000
da complexidade das expressões do educador
06:30
based on the length of utterances.
133
390260
2000
baseadas no comprimento das expressões.
06:32
And the [horizontal] axis is time.
134
392260
3000
E o eixo vertical é o tempo.
06:35
And all of the data,
135
395260
2000
Alinhámos todas as informações,
06:37
we aligned based on the following idea:
136
397260
3000
com base na seguinte ideia:
06:40
Every time my son would learn a word,
137
400260
3000
Sempre que o meu filho aprendia uma palavra,
06:43
we would trace back and look at all of the language he heard
138
403260
3000
íamos aos registos procurar toda a linguagem que ele tinha ouvido
06:46
that contained that word.
139
406260
2000
que contivesse aquela palavra.
06:48
And we would plot the relative length of the utterances.
140
408260
4000
e interligávamos o comprimento relativo das expressões.
06:52
And what we found was this curious phenomena,
141
412260
3000
Encontrámos este fenómeno curioso:
06:55
that caregiver speech would systematically dip to a minimum,
142
415260
3000
o discurso do educador caía sistematicamente para um mínimo,
06:58
making language as simple as possible,
143
418260
3000
tornando a linguagem tão simples quanto possível.
07:01
and then slowly ascend back up in complexity.
144
421260
3000
A partir daí, lentamente, aumentava em complexidade.
07:04
And the amazing thing was
145
424260
2000
A coisa mais espantosa era que esse ressalto, esse declínio,
07:06
that bounce, that dip,
146
426260
2000
07:08
lined up almost precisely
147
428260
2000
alinhava-se quase exatamente
07:10
with when each word was born --
148
430260
2000
com quando cada palavra nascia
07:12
word after word, systematically.
149
432260
2000
— uma palavra atrás da outra, sistematicamente.
07:14
So it appears that all three primary caregivers --
150
434260
2000
Então parece que os três principais educadores
07:16
myself, my wife and our nanny --
151
436260
3000
— eu, a minha mulher e a nossa ama —
07:19
were systematically and, I would think, subconsciously
152
439260
3000
sistematicamente e, penso eu, subconscientemente
07:22
restructuring our language
153
442260
2000
restruturávamos a nossa linguagem
07:24
to meet him at the birth of a word
154
444260
3000
para ir ao encontro dele no nascimento de uma palavra
07:27
and bring him gently into more complex language.
155
447260
4000
e trazê-lo suavemente para a linguagem mais complexa.
07:31
And the implications of this -- there are many,
156
451260
2000
As implicações disto
07:33
but one I just want to point out,
157
453260
2000
— há muitas, mas gostava de realçar uma —
07:35
is that there must be amazing feedback loops.
158
455260
3000
é que tem de haver círculos de retorno fantásticos.
07:38
Of course, my son is learning
159
458260
2000
Claro, o meu filho está a aprender
07:40
from his linguistic environment,
160
460260
2000
com o seu ambiente linguístico,
07:42
but the environment is learning from him.
161
462260
3000
mas o ambiente está a aprender com ele.
07:45
That environment, people, are in these tight feedback loops
162
465260
3000
Este ambiente, as pessoas, estão nestes apertados círculos de retorno
07:48
and creating a kind of scaffolding
163
468260
2000
a criar uma espécie de estrutura de andaimes
07:50
that has not been noticed until now.
164
470260
3000
que não tinha sido observada até agora.
07:54
But that's looking at the speech context.
165
474260
2000
Mas isso é olhar para o contexto do discurso.
07:56
What about the visual context?
166
476260
2000
E quanto ao contexto visual?
07:58
We're not looking at --
167
478260
2000
Não estamos a olhar para ele.
08:00
think of this as a dollhouse cutaway of our house.
168
480260
2000
Imaginem isto como um corte da vossa casa tal uma casa de bonecas.
08:02
We've taken those circular fish-eye lens cameras,
169
482260
3000
Pegámos nestas câmaras com lentes olho-de-peixe,
08:05
and we've done some optical correction,
170
485260
2000
fizemos algumas correções óticas
08:07
and then we can bring it into three-dimensional life.
171
487260
4000
e daí podemos transformá-la num modelo tridimensional.
08:11
So welcome to my home.
172
491260
2000
Então, bem-vindos a minha casa.
08:13
This is a moment,
173
493260
2000
Isto é um momento,
08:15
one moment captured across multiple cameras.
174
495260
3000
um momento gravado por múltiplas câmaras.
08:18
The reason we did this is to create the ultimate memory machine,
175
498260
3000
Fizemos isto para criar a derradeira máquina de memória,
08:21
where you can go back and interactively fly around
176
501260
3000
onde se pode voltar ao passado. voar interativamete
08:24
and then breathe video-life into this system.
177
504260
3000
e insuflar vida de vídeo neste sistema.
08:27
What I'm going to do
178
507260
2000
Vou dar-vos uma visão acelerada de 30 minutos.
08:29
is give you an accelerated view of 30 minutes,
179
509260
3000
08:32
again, of just life in the living room.
180
512260
2000
Mais uma vez, é só a vida numa sala de estar.
08:34
That's me and my son on the floor.
181
514260
3000
Sou eu e o meu filho no chão.
08:37
And there's video analytics
182
517260
2000
E os nossos movimentos estão a ser seguidos por vídeos analíticos
08:39
that are tracking our movements.
183
519260
2000
08:41
My son is leaving red ink. I am leaving green ink.
184
521260
3000
O meu filho deixa um rasto vermelho e eu um rasto verde.
08:44
We're now on the couch,
185
524260
2000
Agora estamos no sofá,
08:46
looking out through the window at cars passing by.
186
526260
3000
a olhar pela janela, vendo os carros a passar.
08:49
And finally, my son playing in a walking toy by himself.
187
529260
3000
Por fim, o meu filho a brincar sozinho com um boneco.
08:52
Now we freeze the action, 30 minutes,
188
532260
3000
Agora paramos a ação, 30 minutos,
08:55
we turn time into the vertical axis,
189
535260
2000
pomos o tempo no eixo vertical,
08:57
and we open up for a view
190
537260
2000
e abrimos para uma vista
08:59
of these interaction traces we've just left behind.
191
539260
3000
destes rastos de interação que acabámos de deixar.
09:02
And we see these amazing structures --
192
542260
3000
Vemos estas estruturas fantásticas,
09:05
these little knots of two colors of thread
193
545260
3000
estes pequenos nós de duas cores de linha
09:08
we call "social hot spots."
194
548260
2000
a que chamamos "hot spots" sociais.
09:10
The spiral thread
195
550260
2000
À linha em espiral chamamos "hot spot" individual.
09:12
we call a "solo hot spot."
196
552260
2000
09:14
And we think that these affect the way language is learned.
197
554260
3000
Pensamos que afetam a maneira como se aprende a linguagem.
09:17
What we'd like to do
198
557260
2000
Gostaríamos de começar a compreender
09:19
is start understanding
199
559260
2000
09:21
the interaction between these patterns
200
561260
2000
a interação entre estes padrões
09:23
and the language that my son is exposed to
201
563260
2000
e a linguagem a que o meu filho é exposto
09:25
to see if we can predict
202
565260
2000
para ver se podemos prever
09:27
how the structure of when words are heard
203
567260
2000
como é que a estrutura das palavras escutadas
09:29
affects when they're learned --
204
569260
2000
tem efeito sobre a aprendizagem.
09:31
so in other words, the relationship
205
571260
2000
Ou, por outras palavras, a relação
09:33
between words and what they're about in the world.
206
573260
4000
entre as palavras e o que é que elas são no ambiente.
09:37
So here's how we're approaching this.
207
577260
2000
É deste modo que estamos a analisar isto.
09:39
In this video,
208
579260
2000
Neste vídeo, mais uma vez, o meu filho está a ser seguido.
09:41
again, my son is being traced out.
209
581260
2000
09:43
He's leaving red ink behind.
210
583260
2000
Deixa um rasto vermelho.
09:45
And there's our nanny by the door.
211
585260
2000
Ali está a nossa ama, junto da porta.
09:47
(Video) Nanny: You want water? (Baby: Aaaa.)
212
587260
3000
Ama: Queres água? (Bebé: Aaaa.)
09:50
Nanny: All right. (Baby: Aaaa.)
213
590260
3000
Ama: Muito bem. (Bebé: Aaaa.)
09:53
DR: She offers water,
214
593260
2000
DR: Ela oferece-lhe água,
09:55
and off go the two worms
215
595260
2000
e lá vão os dois vermes até à cozinha buscar água.
09:57
over to the kitchen to get water.
216
597260
2000
09:59
And what we've done is use the word "water"
217
599260
2000
Usámos a palavra "água"
para etiquetar aquele momento, aquele pedaço de atividade.
10:01
to tag that moment, that bit of activity.
218
601260
2000
10:03
And now we take the power of data
219
603260
2000
Agora pegamos no poder dos dados
10:05
and take every time my son
220
605260
3000
e pegamos em todas as vezes
10:08
ever heard the word water
221
608260
2000
que o meu filho ouviu a palavra água
10:10
and the context he saw it in,
222
610260
2000
e o contexto em que ele a viu.
10:12
and we use it to penetrate through the video
223
612260
3000
Usamo-lo para percorrer o vídeo
10:15
and find every activity trace
224
615260
3000
e encontrar todos os rastos de atividade
10:18
that co-occurred with an instance of water.
225
618260
3000
que correspondem a uma ocasião de água.
10:21
And what this data leaves in its wake
226
621260
2000
Essas palavras deixam no seu rasto uma paisagem.
10:23
is a landscape.
227
623260
2000
10:25
We call these wordscapes.
228
625260
2000
Chamamos-lhes "paisagens-de-palavras".
10:27
This is the wordscape for the word water,
229
627260
2000
Esta é a "paisagem-de-palavras" da palavra água.
10:29
and you can see most of the action is in the kitchen.
230
629260
2000
Vemos que a maior parte da ação é na cozinha.
10:31
That's where those big peaks are over to the left.
231
631260
3000
É lá que estão aqueles grandes picos à esquerda.
10:34
And just for contrast, we can do this with any word.
232
634260
3000
Só para contrastar, podemos fazer isto com qualquer palavra.
10:37
We can take the word "bye"
233
637260
2000
Podemos pegar na palavra "adeus"
10:39
as in "good bye."
234
639260
2000
como "adeus, até logo."
10:41
And we're now zoomed in over the entrance to the house.
235
641260
2000
Agora estamos a fazer zoom na entrada da casa.
10:43
And we look, and we find, as you would expect,
236
643260
3000
Olhamos e encontramos, como seria de esperar,
10:46
a contrast in the landscape
237
646260
2000
um contraste na paisagem
10:48
where the word "bye" occurs much more in a structured way.
238
648260
3000
onde a palavra "adeus" ocorre de modo muito mais estruturado.
10:51
So we're using these structures
239
651260
2000
Estamos a usar estas estruturas
10:53
to start predicting
240
653260
2000
para começar a prever a ordem de aquisição de linguagem.
10:55
the order of language acquisition,
241
655260
3000
10:58
and that's ongoing work now.
242
658260
2000
Isso está agora a ser trabalhado
11:00
In my lab, which we're peering into now, at MIT --
243
660260
3000
no meu laboratório, onde estamos a sondar agora, no MIT,
11:03
this is at the media lab.
244
663260
2000
ou seja, no laboratório dos media.
11:05
This has become my favorite way
245
665260
2000
Esta passou a ser a minha maneira preferida
11:07
of videographing just about any space.
246
667260
2000
de videografar praticamente qualquer espaço.
11:09
Three of the key people in this project,
247
669260
2000
Três das pessoas chave deste projeto,
11:11
Philip DeCamp, Rony Kubat and Brandon Roy are pictured here.
248
671260
3000
Philip DeCamp, Rony Kubat e Brandon Roy aqui na fotografia.
11:14
Philip has been a close collaborator
249
674260
2000
Philip tem sido um colaborador próximo
11:16
on all the visualizations you're seeing.
250
676260
2000
em todas as visualizações que vocês têm visto.
11:18
And Michael Fleischman
251
678260
3000
Michael Fleischman
11:21
was another Ph.D. student in my lab
252
681260
2000
era outro aluno de doutoramento no meu laboratório
11:23
who worked with me on this home video analysis,
253
683260
3000
que trabalhou comigo nesta análise do vídeo,
11:26
and he made the following observation:
254
686260
3000
e fez esta observação:
11:29
that "just the way that we're analyzing
255
689260
2000
"A maneira como estamos a analisar
11:31
how language connects to events
256
691260
3000
"como a língua contacta com ocorrências
11:34
which provide common ground for language,
257
694260
2000
"que fornecem um fundo comum para a linguagem,
11:36
that same idea we can take out of your home, Deb,
258
696260
4000
"a mesma ideia, podemos levá-la da tua casa, Deb,
11:40
and we can apply it to the world of public media."
259
700260
3000
"e aplicá-la no mundo da comunicação social."
11:43
And so our effort took an unexpected turn.
260
703260
3000
Então o nosso esforço teve uma reviravolta inesperada.
11:46
Think of mass media
261
706260
2000
Pensem na comunicação social
11:48
as providing common ground
262
708260
2000
como dando uma base comum
11:50
and you have the recipe
263
710260
2000
e têm a receita para levar esta ideia para um campo completamente novo.
11:52
for taking this idea to a whole new place.
264
712260
3000
11:55
We've started analyzing television content
265
715260
3000
Começámos a analisar o conteúdo televisivo
11:58
using the same principles --
266
718260
2000
usando os mesmos princípios,
12:00
analyzing event structure of a TV signal --
267
720260
3000
analisando a estrutura das ocorrências de um sinal de televisão,
12:03
episodes of shows,
268
723260
2000
episódios de programas,
12:05
commercials,
269
725260
2000
anúncios,
12:07
all of the components that make up the event structure.
270
727260
3000
todos os componentes que fazem a estrutura da ocorrência.
12:10
And we're now, with satellite dishes, pulling and analyzing
271
730260
3000
Estamos agora, com discos de satélite, a recolher e analisar
12:13
a good part of all the TV being watched in the United States.
272
733260
3000
uma boa parte de toda a televisão que é vista nos EUA.
12:16
And you don't have to now go and instrument living rooms with microphones
273
736260
3000
Já não é necessário equipar salas com microfones
12:19
to get people's conversations,
274
739260
2000
para obter conversas.
12:21
you just tune into publicly available social media feeds.
275
741260
3000
Basta ligar-se às ondas das redes sociais públicas.
12:24
So we're pulling in
276
744260
2000
Portanto estamos a pegar
12:26
about three billion comments a month,
277
746260
2000
em cerca de três mil milhões de comentários por mês.
12:28
and then the magic happens.
278
748260
2000
É então que a magia acontece.
12:30
You have the event structure,
279
750260
2000
Esta é a estrutura das ocorrências,
12:32
the common ground that the words are about,
280
752260
2000
a base do que as palavras falam,
12:34
coming out of the television feeds;
281
754260
3000
extraídas das televisão.
12:37
you've got the conversations
282
757260
2000
Temos as conversas sobre esses tópicos.
12:39
that are about those topics;
283
759260
2000
12:41
and through semantic analysis --
284
761260
3000
Através da análise semântica
12:44
and this is actually real data you're looking at
285
764260
2000
— e esta informação que veem é real
12:46
from our data processing --
286
766260
2000
do nosso processamento de dados —
12:48
each yellow line is showing a link being made
287
768260
3000
cada linha amarela mostra uma ligação
12:51
between a comment in the wild
288
771260
3000
feita entre um comentário em bruto
12:54
and a piece of event structure coming out of the television signal.
289
774260
3000
e uma peça de estrutura de ocorrência vinda de um sinal de televisão.
12:57
And the same idea now
290
777260
2000
Podemos agora desenvolver a mesma ideia.
12:59
can be built up.
291
779260
2000
13:01
And we get this wordscape,
292
781260
2000
Obtemos esta paisagem-de-palavras,
13:03
except now words are not assembled in my living room.
293
783260
3000
só que agora as palavras não estão na minha sala de estar.
13:06
Instead, the context, the common ground activities,
294
786260
4000
Em vez disso, o contexto, as atividades comuns
13:10
are the content on television that's driving the conversations.
295
790260
3000
são o conteúdo na televisão que guia as conversas.
13:13
And what we're seeing here, these skyscrapers now,
296
793260
3000
O que vemos aqui, estes arranha-céus,
13:16
are commentary
297
796260
2000
são comentários ligados ao conteúdo da televisão.
13:18
that are linked to content on television.
298
798260
2000
13:20
Same concept,
299
800260
2000
O mesmo conceito, mas a olhar para a dinâmica da comunicação
13:22
but looking at communication dynamics
300
802260
2000
13:24
in a very different sphere.
301
804260
2000
numa esfera muito diferente.
13:26
And so fundamentally, rather than, for example,
302
806260
2000
Fundamentalmente, em vez de, por exemplo,
13:28
measuring content based on how many people are watching,
303
808260
3000
medir o conteúdo baseado em quantas pessoas estão a ver,
13:31
this gives us the basic data
304
811260
2000
dá-nos informação básica
13:33
for looking at engagement properties of content.
305
813260
3000
para procurar propriedades de conexão de conteúdo.
13:36
And just like we can look at feedback cycles
306
816260
3000
Tal como podemos olhar para os ciclos de retorno
13:39
and dynamics in a family,
307
819260
3000
e a dinâmica numa família,
13:42
we can now open up the same concepts
308
822260
3000
podemos agora abrir os mesmo conceitos
13:45
and look at much larger groups of people.
309
825260
3000
e ver grupos muito maiores de pessoas.
13:48
This is a subset of data from our database --
310
828260
3000
Isto é um subconjunto de dados da nossa base de dados
13:51
just 50,000 out of several million --
311
831260
3000
— só de 50 000 de entre alguns milhões —
13:54
and the social graph that connects them
312
834260
2000
e o diagrama social que os liga
13:56
through publicly available sources.
313
836260
3000
através de fontes disponíveis publicamente.
13:59
And if you put them on one plain,
314
839260
2000
Se os puserem num plano,
14:01
a second plain is where the content lives.
315
841260
3000
o conteúdo vive num segundo plano.
14:04
So we have the programs
316
844260
3000
Então temos os programas,
14:07
and the sporting events
317
847260
2000
as ocorrências desportivas e os anúncios
14:09
and the commercials,
318
849260
2000
14:11
and all of the link structures that tie them together
319
851260
2000
e todas as estruturas de ligação que os unem
14:13
make a content graph.
320
853260
2000
criando um diagrama de conteúdos.
14:15
And then the important third dimension.
321
855260
4000
Depois, a importante terceira dimensão.
14:19
Each of the links that you're seeing rendered here
322
859260
2000
Cada uma das ligações que estão a ver aqui
14:21
is an actual connection made
323
861260
2000
é na verdade uma conexão específica
14:23
between something someone said
324
863260
3000
feita entre qualquer coisa que alguém disse
14:26
and a piece of content.
325
866260
2000
e um pedaço de conteúdo.
14:28
And there are, again, now tens of millions of these links
326
868260
3000
Aí estão, mais uma vez, dezenas de milhões destas ligações
14:31
that give us the connective tissue of social graphs
327
871260
3000
que nos dão o tecido de conexão dos diagramas sociais
14:34
and how they relate to content.
328
874260
3000
e como estão relacionados com o conteúdo.
14:37
And we can now start to probe the structure
329
877260
2000
Podemos agora começar a explorar a estrutura
14:39
in interesting ways.
330
879260
2000
de maneiras interessantes.
14:41
So if we, for example, trace the path
331
881260
3000
Se, por exemplo, seguirmos o caminho
14:44
of one piece of content
332
884260
2000
de um pedaço de conteúdo
14:46
that drives someone to comment on it,
333
886260
2000
que leva alguém a comentá-lo,
14:48
and then we follow where that comment goes,
334
888260
3000
e daí seguirmos até onde vai esse comentário,
14:51
and then look at the entire social graph that becomes activated
335
891260
3000
e daí ver todo o diagrama social que é ativado
14:54
and then trace back to see the relationship
336
894260
3000
e apanhar-lhe o rasto para ver a relação
14:57
between that social graph and content,
337
897260
2000
entre o diagrama social e o conteúdo,
14:59
a very interesting structure becomes visible.
338
899260
2000
torna-se visível uma estrutura muito interessante.
15:01
We call this a co-viewing clique,
339
901260
2000
Chamamos-lhe um clique de co-visão,
15:03
a virtual living room if you will.
340
903260
3000
uma sala de estar virtual, se quiserem.
15:06
And there are fascinating dynamics at play.
341
906260
2000
Estão dinâmicas fascinantes em jogo
15:08
It's not one way.
342
908260
2000
não são unívocas.
15:10
A piece of content, an event, causes someone to talk.
343
910260
3000
Um pedaço de conteúdo, um evento, faz com que alguém fale.
15:13
They talk to other people.
344
913260
2000
Eles falam disso a outras pessoas.
15:15
That drives tune-in behavior back into mass media,
345
915260
3000
Isso provoca um comportamento sintonizado na comunicação social,
15:18
and you have these cycles
346
918260
2000
e ficamos com estes ciclos
15:20
that drive the overall behavior.
347
920260
2000
que guiam o comportamento geral.
15:22
Another example -- very different --
348
922260
2000
Outro exemplo, muito diferente,
15:24
another actual person in our database --
349
924260
3000
outra pessoa específica da nossa base de dados.
15:27
and we're finding at least hundreds, if not thousands, of these.
350
927260
3000
Estamos a encontrar centenas, senão milhares, como ela.
15:30
We've given this person a name.
351
930260
2000
Demos a estas pessoas um nome.
15:32
This is a pro-amateur, or pro-am media critic
352
932260
3000
São os pró-amadores, os críticos dos media,
15:35
who has this high fan-out rate.
353
935260
3000
que têm uma grande taxa de popularidade.
15:38
So a lot of people are following this person -- very influential --
354
938260
3000
Muita gente segue essas pessoas, elas são muito influente
15:41
and they have a propensity to talk about what's on TV.
355
941260
2000
e têm a propensão para falar sobre o que está a dar na televisão.
15:43
So this person is a key link
356
943260
3000
Então cada uma dessas pessoas é uma ligação chave
15:46
in connecting mass media and social media together.
357
946260
3000
em juntar os media e as redes sociais.
15:49
One last example from this data:
358
949260
3000
Um último exemplo destes dados:
15:52
Sometimes it's actually a piece of content that is special.
359
952260
3000
Às vezes é mesmo um pedaço de conteúdo que é especial.
15:55
So if we go and look at this piece of content,
360
955260
4000
Se formos procurar esse pedaço de conteúdo,
15:59
President Obama's State of the Union address
361
959260
3000
o discurso do Estado da Nação do Presidente Obama
16:02
from just a few weeks ago,
362
962260
2000
de há poucas semanas,
16:04
and look at what we find in this same data set,
363
964260
3000
e olharmos para o que encontramos neste mesmo conjunto de dados,
16:07
at the same scale,
364
967260
3000
na mesma escala,
as propriedades de ligação deste pedaço de conteúdo
16:10
the engagement properties of this piece of content
365
970260
2000
16:12
are truly remarkable.
366
972260
2000
são verdadeiramente notáveis.
16:14
A nation exploding in conversation
367
974260
2000
A nação a explodir em conversas
16:16
in real time
368
976260
2000
em tempo real,
16:18
in response to what's on the broadcast.
369
978260
3000
em resposta ao que está a ser transmitido.
16:21
And of course, through all of these lines
370
981260
2000
Claro, através de todas estas linhas
16:23
are flowing unstructured language.
371
983260
2000
está a fluir uma linguagem não estruturada.
16:25
We can X-ray
372
985260
2000
Podemos fazer um raio-X e obter o pulso da nação em tempo real,
16:27
and get a real-time pulse of a nation,
373
987260
2000
16:29
real-time sense
374
989260
2000
uma percepção em tempo real
16:31
of the social reactions in the different circuits in the social graph
375
991260
3000
das reações sociais nos diferentes circuitos no diagrama social
16:34
being activated by content.
376
994260
3000
a serem ativados pelo conteúdo.
16:37
So, to summarize, the idea is this:
377
997260
3000
Então, resumindo, a ideia é esta:
16:40
As our world becomes increasingly instrumented
378
1000260
3000
Enquanto o nosso mundo se torna cada vez mais instrumentalizado
16:43
and we have the capabilities
379
1003260
2000
e temos as capacidades de recolher e ligar os pontos
16:45
to collect and connect the dots
380
1005260
2000
16:47
between what people are saying
381
1007260
2000
entre o que as pessoas estão a dizer e o contexto em que o estão a dizer,
16:49
and the context they're saying it in,
382
1009260
2000
16:51
what's emerging is an ability
383
1011260
2000
o que ressalta é a a capacidade
16:53
to see new social structures and dynamics
384
1013260
3000
de ver novas estruturas sociais e dinâmicas
16:56
that have previously not been seen.
385
1016260
2000
que nunca tínhamos visto.
16:58
It's like building a microscope or telescope
386
1018260
2000
É como construir um microscópio ou um telescópio
17:00
and revealing new structures
387
1020260
2000
e revelar novas estruturas
17:02
about our own behavior around communication.
388
1022260
3000
sobre o nosso próprio comportamento à volta da comunicação.
17:05
And I think the implications here are profound,
389
1025260
3000
Eu acho que as implicações são profundas,
17:08
whether it's for science,
390
1028260
2000
seja para a ciência, seja para o comércio ou para o governo,
17:10
for commerce, for government,
391
1030260
2000
17:12
or perhaps most of all,
392
1032260
2000
ou talvez mais do que tudo,
17:14
for us as individuals.
393
1034260
3000
para nós como indivíduos.
17:17
And so just to return to my son,
394
1037260
3000
Então, só para voltar ao meu filho,
quando estava a preparar esta conversa, ele estava a olhar por cima do meu ombro,
17:20
when I was preparing this talk, he was looking over my shoulder,
395
1040260
3000
17:23
and I showed him the clips I was going to show to you today,
396
1043260
2000
e mostrei-lhe os vídeos que ia mostrar-vos hoje,
17:25
and I asked him for permission -- granted.
397
1045260
3000
e pedi-lhe autorização — concedida.
17:28
And then I went on to reflect,
398
1048260
2000
Então pus-me a refletir:
17:30
"Isn't it amazing,
399
1050260
3000
"Não é incrível?
17:33
this entire database, all these recordings,
400
1053260
3000
"Toda esta base de dados, todas estas gravações,
17:36
I'm going to hand off to you and to your sister" --
401
1056260
2000
"que vou dar-te, a ti e à tua irmã,
17:38
who arrived two years later --
402
1058260
3000
"que chegou dois anos depois.
17:41
"and you guys are going to be able to go back and re-experience moments
403
1061260
3000
"Vocês vão poder voltar atrás e reviver momentos
17:44
that you could never, with your biological memory,
404
1064260
3000
"que nunca recordariam, com a vossa memória biológica,
17:47
possibly remember the way you can now?"
405
1067260
2000
"como podem fazer hoje".
17:49
And he was quiet for a moment.
406
1069260
2000
Ele ficou calado, um instante.
17:51
And I thought, "What am I thinking?
407
1071260
2000
E pensei: "O que é que eu estou a fazer?
17:53
He's five years old. He's not going to understand this."
408
1073260
2000
"Ele só tem cinco anos. Não vai perceber."
17:55
And just as I was having that thought, he looked up at me and said,
409
1075260
3000
Mas, enquanto eu pensava nisto, ele olhou para cima e disse:
17:58
"So that when I grow up,
410
1078260
2000
"Então, quando eu crescer, vou poder mostrar isto aos meus filhos?"
18:00
I can show this to my kids?"
411
1080260
2000
18:02
And I thought, "Wow, this is powerful stuff."
412
1082260
3000
E eu pensei: "Uau, isto é poderoso."
18:05
So I want to leave you
413
1085260
2000
18:07
with one last memorable moment
414
1087260
2000
Quero deixar-vos este último momento memorável da nossa família.
18:09
from our family.
415
1089260
3000
18:12
This is the first time our son
416
1092260
2000
Esta é a primeira vez que o nosso filho
18:14
took more than two steps at once --
417
1094260
2000
deu mais do que dois passos de uma vez
18:16
captured on film.
418
1096260
2000
gravada em filme.
18:18
And I really want you to focus on something
419
1098260
3000
Quero que vocês reparem numa coisa
18:21
as I take you through.
420
1101260
2000
quanto vos mostrar isso.
18:23
It's a cluttered environment; it's natural life.
421
1103260
2000
É um ambiente desarrumado, é a vida real.
18:25
My mother's in the kitchen, cooking,
422
1105260
2000
A minha mãe está na cozinha, a cozinhar.
18:27
and, of all places, in the hallway,
423
1107260
2000
Com tanto lugar, foi no corredor.
18:29
I realize he's about to do it, about to take more than two steps.
424
1109260
3000
Apercebo-me que ele está quase a fazê-lo, vai dar mais de dois passos.
18:32
And so you hear me encouraging him,
425
1112260
2000
Veem-me a encorajá-lo,
18:34
realizing what's happening,
426
1114260
2000
ao aperceber-me do que está a acontecer.
18:36
and then the magic happens.
427
1116260
2000
Então, a magia acontece.
18:38
Listen very carefully.
428
1118260
2000
Oiçam com atenção.
Depois de três passos,
18:40
About three steps in,
429
1120260
2000
ele percebe que está a acontecer uma coisa mágica.
18:42
he realizes something magic is happening,
430
1122260
2000
18:44
and the most amazing feedback loop of all kicks in,
431
1124260
3000
E acontece o mais fascinante ciclo de retorno.
18:47
and he takes a breath in,
432
1127260
2000
Ele inspira e sussurra: "Uau!"
18:49
and he whispers "wow"
433
1129260
2000
18:51
and instinctively I echo back the same.
434
1131260
4000
Instintivamente, eu repito o mesmo.
18:56
And so let's fly back in time
435
1136260
3000
Vamos recuar no tempo
18:59
to that memorable moment.
436
1139260
2000
até esse momento memorável.
19:05
(Video) DR: Hey.
437
1145260
2000
(Vídeo) DR: Ei! Anda cá.
19:07
Come here.
438
1147260
2000
19:09
Can you do it?
439
1149260
3000
Consegues?
19:13
Oh, boy.
440
1153260
2000
Oh, meu deus.
19:15
Can you do it?
441
1155260
3000
Consegues?
19:18
Baby: Yeah.
442
1158260
2000
Bebé: Sim.
19:20
DR: Ma, he's walking.
443
1160260
3000
- Uau! - Uau!
DR: Mãe, ele está a andar
19:24
(Laughter)
444
1164260
2000
(Risos)
19:26
(Applause)
445
1166260
2000
(Aplausos)
19:28
DR: Thank you.
446
1168260
2000
DR: Obrigado.
19:30
(Applause)
447
1170260
15000
(Aplausos)

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