Eric Berlow and Sean Gourley: Mapping ideas worth spreading

Tradutor: Helena Sobral Revisora: Christof Pereira

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

Eric Berlow: Sou ecologista, e o Sean é físico,

and we both study complex networks.

e dedicamo-nos ambos ao estudo de sistemas complexos.

And we met a couple years ago when we discovered

Encontrámo-nos há uns anos e descobrimos

that we had both given a short TED Talk

que ambos tínhamos dado uma palestra TED

about the ecology of war,

sobre a ecologia da guerra

and we realized that we were connected

e percebemos que estávamos ligados

by the ideas we shared before we ever met.

pelas ideias que já partilhávamos antes de nos conhecermos.

And then we thought, you know, there are thousands

E depois pensámos nos milhares

of other talks out there, especially TEDx Talks,

de outras palestras, especialmente as TED,

that are popping up all over the world.

que vão aparecendo em todo o mundo.

How are they connected,

and what does that global conversation look like?

Que ligações existirão entre elas,

como será essa conversa global?

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

O Sean vai contar-vos um pouco do que fizemos.

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

Sean Gourley: Exato. Portanto, pegámos em 24 000 palestras TED

from around the world, 147 different countries,

de todo o mundo, de 147 países,

and we took these talks and we wanted to find

e o que queríamos era descobrir

the mathematical structures that underly

as estruturas matemáticas subjacentes

the ideas behind them.

às ideias nelas contidas.

And we wanted to do that so we could see how

O que queríamos era ver de que forma

they connected with each other.

elas se relacionavam entre si.

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

Claro que, para fazer isso,

you need a lot of data.

são necessários imensos dados.

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

Ora os dados estão numa coisa fantástica chamada YouTube,

and we can go down and basically pull

e basicamente pode ir-se lá e

all the open information from YouTube,

tirar toda essa informação aberta,

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

todos os comentários, os visitantes, quem vê o quê,

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

onde se encontra e o que diz nos comentários.

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

Mas também podemos usar tradução direta do discurso oral para texto

we can pull the entire transcript,

e obter a transcrição integral,

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

o que resulta bem até para pessoas com sotaques meio esquisitos como eu.

So we can take their transcript

Portanto, podemos pegar nas transcrições

and actually do some pretty cool things.

e fazer uma série de coisas giras.

We can take natural language processing algorithms

Podemos usar algoritmos de processamento de linguagem

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

para fazer uma espécie de leitura por computador, linha a linha,

extracting key concepts from this.

e extrair conceitos-chave.

And we take those key concepts and they sort of form

E depois pegamos nesses conceitos, e eles formam uma espécie

this mathematical structure of an idea.

de estrutura matemática de uma ideia.

And we call that the meme-ome.

A isso chamamos um meme-ome.

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

E sabem, o meme-ome não passa

is the mathematics that underlies an idea,

da matemática subjacente a uma ideia,

and we can do some pretty interesting analysis with it,

e com ele podemos fazer algumas análises bastante interessantes,

which I want to share with you now.

e é isso que vou partilhar convosco agora.

So each idea has its own meme-ome,

Então, cada ideia tem o seu meme-ome

and each idea is unique with that,

e nisso cada ideia é única,

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

mas claro que as ideias pedem emprestado umas às outras,

they kind of steal sometimes,

às vezes como que roubam umas às outras

and they certainly build on each other,

e sem dúvida que se constroem umas a partir das outras.

and we can go through mathematically

Assim, podemos extrair o meme-ome matematicamente

and take the meme-ome from one talk

de uma palestra

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

e compará-lo com os meme-omes de todas as outras

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

e, se houver similaridades entre eles,

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

podemos criar uma ligação e representá-la num gráfico,

just like Eric and I are connected.

tal como eu e o Eric estamos interligados.

So that's theory, that's great.

Isto é a teoria, ótimo.

Let's see how it works in actual practice.

Agora vamos ver como funciona na prática.

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

Portanto, o que temos aqui é a pegada global

of all the TEDx Talks over the last four years

de todas as palestras TED dos útimos quatro anos

exploding out around the world

a explodirem por todo o mundo

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

de Nova Iorque à pequena Nova Zelândia ali no canto.

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

O que fizemos foi analisar 25% das palestras de topo

and we started to see where the connections occurred,

e começámos a verificar onde ocorriam as ligações,

where they connected with each other.

onde é que se ligavam umas às outras.

Cameron Russell talking about image and beauty

A palestra de Cameron Russell sobre a imagem e a beleza

connected over into Europe.

tinha ligações em toda a Europa.

We've got a bigger conversation about Israel and Palestine

Depois, havia uma outra conversa bem maior acerca de Israel e da Palestina

radiating outwards from the Middle East.

que irradiava desde o Médio Oriente.

And we've got something a little broader

E obtivemos algo mais lato,

like big data with a truly global footprint

uma espécie de grande conjunto de dados com uma verdadeira pegada global,

reminiscent of a conversation

evocando uma conversa

that is happening everywhere.

que se está a estabelecer em todo o lado.

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

A partir daí, debatemo-nos com

of what we can actually do with a geographic projection,

o que podemos realmente fazer com uma projeção geográfica,

but luckily, computer technology allows us to go out

mas, felizmente, a tecnologia informática permite-nos

into multidimensional space.

chegar ao espaço multidimensional.

So we can take in our network projection

Assim, pegámos na nossa projeção em rede

and apply a physics engine to this,

e aplicámos-lhe um sistema de física,

and the similar talks kind of smash together,

e as palestras semelhantes agruparam-se como que em colisão,

and the different ones fly apart,

enquanto as diferentes se afastaram,

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

e chegámos a isto, que é algo bastante bonito.

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

EB: Só quero salientar que cada um dos nós é uma palestra,

they're linked if they share similar ideas,

que estão interligados se partilharem ideias semelhantes

and that comes from a machine reading

e que isto decorre da leitura mecânica

of entire talk transcripts,

das transcrições integrais de palestras;

and then all these topics that pop out,

e que os tópicos que saltam à vista

they're not from tags and keywords.

não são nem "tags" nem palavras-chaves.

They come from the network structure

Eles decorrem da estrutura em rede

of interconnected ideas. Keep going.

de ideias interligadas. Continua.

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

SG: Claro. Apressei-me um bocado,

but he's going to slow me down.

mas ele faz-me abrandar.

We've got education connected to storytelling

Temos a educação ligada à narração de histórias

triangulated next to social media.

em triangulação junto dos "media" sociais.

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

Temos, como é óbvio, o cérebro humano mesmo ao lado dos cuidados de saúde,

which you might expect,

o que seria de esperar,

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

mas também temos os jogos vídeo, que são adjacentes,

as those two spaces interface with each other.

dado que os dois espaços comunicam entre si.

But I want to take you into one cluster

Mas quero mostrar-vos um conjunto

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

que me é particularmente caro, que é o do ambiente.

And I want to kind of zoom in on that

E quero fazer uma ampliação

and see if we can get a little more resolution.

e ver se conseguimos maior resolução.

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

À medida que nos aproximamos, o que começamos a ver,

apply the physics engine again,

aplicamos de novo o sistema de física,

we see what's one conversation

vemos que há uma conversa

is actually composed of many smaller ones.

que é composta de muitas outras de menor dimensão.

The structure starts to emerge

A estrutura começa a emergir

where we see a kind of fractal behavior

e vemos como que um comportamento fractal

of the words and the language that we use

das palavras e da linguagem que usamos

to describe the things that are important to us

para descrever aquilo que achamos importantes

all around this world.

em todo o mundo.

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

Assim, no topo, temos economia alimentar e alimentação local,

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

temos gases de efeito de estufa, energia solar e resíduos nucleares.

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

O que encontramos é uma variedade de conversas de menor dimensão,

each connected to each other through the ideas

ligadas umas às outras através das ideias

and the language they share,

e da linguagem que partilham entre si

creating a broader concept of the environment.

e assim criando um conceito mais abrangente de ambiente.

And of course, from here, we can go

E a partir daqui, claro que podemos

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

ampliar para ver o que é que preocupa os jovens.

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

E ver que eles falam de tecnologia energética e de fusão nuclear.

This is their kind of resonance

É esta a sua relevância

for the conversation around the environment.

no que diz respeito à conversa sobre o ambiente.

If we split along gender lines,

Se fizermos a divisão por sexos,

we can see females resonating heavily

vemos que as mulheres dão grande importância

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

à economia alimentar, mas de uma forma otimista e esperançosa.

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

Portanto, podemos fazer muitas coisas espantosas,

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

e agora passo a palavra ao Eric.

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

EB: Bom, quero salientar que

you cannot get this kind of perspective

não podemos chegar a este tipo de perspetiva

from a simple tag search on YouTube.

a partir de uma simples busca das "tags" do YouTube.

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

Regressemos à visão anterior da conversa global

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

e olhemos para todas as palestras.

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

Bom, quando confrontados com conteúdos tão vastos, muitas vezes

we do a couple of things to simplify it.

tentamos simplificá-los.

We might just say, well,

Podemos, por exemplo, perguntarmo-nos

what are the most popular talks out there?

quais são as palestras com maior popularidade.

And a few rise to the surface.

E assim emergem algumas delas.

There's a talk about gratitude.

Há uma sobre gratidão.

There's another one about personal health and nutrition.

Há uma outra sobre nutrição e saúde pessoal.

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

E claro que tinha de haver uma sobre a pornografia, não é?

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

E podíamos dizer, bom, gratidão foi no ano passado.

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

E agora? O que é que está mais na berra?

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

E assim chegamos à conclusão de que o tema mais popular agora

is about digital privacy.

tem a ver com a privacidade digital.

So this is great. It simplifies things.

É ótimo. Simplifica as coisas.

But there's so much creative content

Mas há tanto material criativo

that's just buried at the bottom.

enterrado no fundo.

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

O que eu detesto. Como é que podemos trazer à superfície

that's maybe really creative and interesting?

aquilo que talvez seja realmente criativo e interessante?

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

Bom, podemos voltar à estrutura em rede das ideias

to do that.

para o fazermos.

Remember, it's that network structure

Lembrem-se, é essa estrutura em rede

that is creating these emergent topics,

que cria estes tópicos emergentes.

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

Digamos que pegamos em dois deles,

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

por exemplo cidades e genética, e vemos se existem palestras

that creatively bridge these two really different disciplines.

que façam, de uma forma criativa, a ponte entre estas duas disciplinas tão diferentes.

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

Bom — essencialmente este tipo de "remix" criativo

is one of the hallmarks of innovation.

é uma das marcas da inovação.

Well here's one by Jessica Green

Aqui está uma palestra de Jessica Green

about the microbial ecology of buildings.

acerca da ecologia microbiana dos edifícios,

It's literally defining a new field.

que define literalmente um novo campo.

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

E podíamos voltar àqueles tópicos e, por exemplo, ver

what talks are central to those conversations?

quais são as palestras que são essenciais para aquelas conversas.

In the cities cluster, one of the most central

No grupo das cidades, uma das mais importantes

was one by Mitch Joachim about ecological cities,

foi a de Mitch Joachim acerca das cidades ecológicas

and in the genetics cluster,

e, no grupo sobre genética,

we have a talk about synthetic biology by Craig Venter.

temos uma palestra sobre biologia sintética de Craig Venter.

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

Ambas são palestras que ligam muitas outras dentro da sua área disciplinar.

We could go the other direction and say, well,

Podíamos ir noutra direção e, por exemplo, ver

what are talks that are broadly synthesizing

quais são as palestras que sintetizam, de uma forma geral,

a lot of different kinds of fields.

muitos tipos diferentes de áreas.

We used a measure of ecological diversity to get this.

Para isto usámos uma medida de diversidade ecológica.

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

Por exemplo, uma palestra de Steven Pinker sobre a história da violência,

very synthetic.

muito sucinta.

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

E, claro, depois há umas que são tão únicas e especiais

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

que estão numa espécie de estratosfera, num local especial que lhes é próprio,

and we call that the Colleen Flanagan index.

a que chamamos o índice Colleen Flanagan.

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

E para quem não sabe quem ela é, a Colleen é uma artista.

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

Perguntei-lhe: "Como é que é estares

in the stratosphere of our idea space?"

"na estratosfera do nosso espaço de ideias?"

And apparently it smells like bacon.

E, aparentemente, cheira a bacon.

I wouldn't know.

Não faço ideia.

So we're using these network motifs

Portanto, usamos estes temas centrais em rede

to find talks that are unique,

para descobrirmos palestras únicas,

ones that are creatively synthesizing a lot of different fields,

as que sintetizam criativamente muitos campos diferentes,

ones that are central to their topic,

as que são essencias para o seu tema,

and ones that are really creatively bridging disparate fields.

e as que são realmente criativas a fazer a ponte entre campos díspares.

Okay? We never would have found those with our obsession

Ok? Nunca as teríamos encontrado com a nossa obsessão

with what's trending now.

com o que está mais na berra.

And all of this comes from the architecture of complexity,

E tudo isto advém da arquitetura da complexidade

or the patterns of how things are connected.

ou dos modelos de como as coisas se ligam entre si.

SG: So that's exactly right.

SG: É isso mesmo.

We've got ourselves in a world

Encontramo-nos num mundo

that's massively complex,

que é de uma complexidade monumental

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

e temos estado a usar algoritmos para o filtrar

so we can navigate through it.

e assim podermos navegar através dele.

And those algorithms, whilst being kind of useful,

E esses algoritmos, se bem que úteis,

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

são também muito, muito estreitos, e podemos fazer melhor,

because we can realize that their complexity is not random.

porque nos apercebemos de que a sua complexidade não é aleatória.

It has mathematical structure,

Tem uma estrutura matemática,

and we can use that mathematical structure

e podemos utilizar essa estrutura

to go and explore things like the world of ideas

para explorarmos coisas como o mundo das ideias

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

para ver o que anda a ser dito, o que não anda a ser dito,

and to be a little bit more human

e a sermos um pouco mais humanos

and, hopefully, a little smarter.

e, com sorte, um pouco mais inteligentes.

Thank you.

Muito obrigado.

(Applause)

(Aplausos)