Deb Roy: The birth of a word

411,325 views ・ 2011-03-14

TED


Vă rugăm să faceți dublu clic pe subtitrările în limba engleză de mai jos pentru a reda videoclipul.

Traducător: Traian Pop Corector: Ariana Bleau Lugo
00:15
Imagine if you could record your life --
0
15260
4000
Imaginați-vă că ați putea să vă înregistrați întreaga viață:
00:19
everything you said, everything you did,
1
19260
3000
tot ce ați spus, tot ce ați făcut vreodată
00:22
available in a perfect memory store at your fingertips,
2
22260
3000
să fie disponibil într-o memorie perfectă, la îndemână,
00:25
so you could go back
3
25260
2000
ca să vă puteți întoarce,
00:27
and find memorable moments and relive them,
4
27260
3000
să regăsiți momente memorabile și să le retrăiți
00:30
or sift through traces of time
5
30260
3000
sau să urmăriți trecerea timpului
00:33
and discover patterns in your own life
6
33260
2000
și să descoperiți structuri în propria viață
00:35
that previously had gone undiscovered.
7
35260
3000
care fuseseră nedetectate până atunci.
00:38
Well that's exactly the journey
8
38260
2000
Ei bine, aceasta e călătoria
00:40
that my family began
9
40260
2000
pe care a început-o familia mea
00:42
five and a half years ago.
10
42260
2000
acum cinci ani și jumătate.
00:44
This is my wife and collaborator, Rupal.
11
44260
3000
Iat-o pe soția și colaboratoarea mea, Rupal.
00:47
And on this day, at this moment,
12
47260
2000
Iar în această zi, la acest moment,
00:49
we walked into the house with our first child,
13
49260
2000
am pășit în casă cu primul nostru copil,
00:51
our beautiful baby boy.
14
51260
2000
frumosul nostru băiețel.
00:53
And we walked into a house
15
53260
3000
Și am pășit într-o casă
00:56
with a very special home video recording system.
16
56260
4000
cu un sistem foarte special de înregistrare video.
01:07
(Video) Man: Okay.
17
67260
2000
(Video) Bărbat: Bine.
01:10
Deb Roy: This moment
18
70260
1000
Deb Roy: Acest moment
01:11
and thousands of other moments special for us
19
71260
3000
și mii de alte momente speciale pentru noi,
01:14
were captured in our home
20
74260
2000
au fost înregistrate în casa noastră
01:16
because in every room in the house,
21
76260
2000
pentru că în fiecare încăpere din casă
01:18
if you looked up, you'd see a camera and a microphone,
22
78260
3000
dacă vă uitați sus veți observa o cameră video și un microfon,
01:21
and if you looked down,
23
81260
2000
iar dacă vă uitați în jos
01:23
you'd get this bird's-eye view of the room.
24
83260
2000
aveți o vedere aeriană a întregii încăperi.
01:25
Here's our living room,
25
85260
3000
Iată camera noastră de zi,
01:28
the baby bedroom,
26
88260
3000
dormitorul copilului,
01:31
kitchen, dining room
27
91260
2000
bucătăria, sufrageria
01:33
and the rest of the house.
28
93260
2000
și restul casei.
01:35
And all of these fed into a disc array
29
95260
3000
Toate acestea sunt stocate pe un ansamblu de discuri
01:38
that was designed for a continuous capture.
30
98260
3000
proiectat să capteze imagini fără întrerupere.
01:41
So here we are flying through a day in our home
31
101260
3000
Iată aici o zi obișnuită în casa noastră,
01:44
as we move from sunlit morning
32
104260
3000
cum trecem de la soarele dimineții
01:47
through incandescent evening
33
107260
2000
la lumina incandescentă a serii,
01:49
and, finally, lights out for the day.
34
109260
3000
iar în final stingerea.
01:53
Over the course of three years,
35
113260
3000
De-a lungul a trei ani de zile
01:56
we recorded eight to 10 hours a day,
36
116260
2000
am înregistrat 8–10 ore pe zi,
01:58
amassing roughly a quarter-million hours
37
118260
3000
acumulând în jur de un sfert de milion de ore
02:01
of multi-track audio and video.
38
121260
3000
de înregistrări paralele audio și video.
02:04
So you're looking at a piece of what is by far
39
124260
2000
Ce vedeți e de departe cea mai mare colecție video personala creată vreodată.
02:06
the largest home video collection ever made.
40
126260
2000
02:08
(Laughter)
41
128260
3000
(Râsete)
02:11
And what this data represents
42
131260
2000
Aceste date reprezintă
02:13
for our family at a personal level,
43
133260
4000
pentru familia noastră pe plan personal,
02:17
the impact has already been immense,
44
137260
2000
impactul a fost deja imens,
02:19
and we're still learning its value.
45
139260
3000
și încă nu-i știm adevărata valoare.
02:22
Countless moments
46
142260
2000
Nenumărate momente
02:24
of unsolicited natural moments, not posed moments,
47
144260
3000
de scene naturale, neregizate,
02:27
are captured there,
48
147260
2000
sunt captate acolo
02:29
and we're starting to learn how to discover them and find them.
49
149260
3000
și începem să învățăm cum să le descoperim și să le găsim.
02:32
But there's also a scientific reason that drove this project,
50
152260
3000
Există însă și un motiv științific în spatele acestui proiect,
02:35
which was to use this natural longitudinal data
51
155260
4000
și anume să folosim aceste informații naturale longitudinale
02:39
to understand the process
52
159260
2000
ca să înțelegem procesul
02:41
of how a child learns language --
53
161260
2000
prin care învață un copil să vorbească, acel copil fiind fiul meu.
02:43
that child being my son.
54
163260
2000
02:45
And so with many privacy provisions put in place
55
165260
4000
Luând măsurile necesare pentru protejarea intimității
02:49
to protect everyone who was recorded in the data,
56
169260
3000
tuturor celor care înregistrați,
02:52
we made elements of the data available
57
172260
3000
am dat acces la o parte din date
02:55
to my trusted research team at MIT
58
175260
3000
echipei mele de cercetare de la MIT
02:58
so we could start teasing apart patterns
59
178260
3000
ca să putem începe să decelăm structuri
03:01
in this massive data set,
60
181260
3000
în acest set masiv de date,
03:04
trying to understand the influence of social environments
61
184260
3000
încercând să înțelegem influența mediului social
03:07
on language acquisition.
62
187260
2000
asupra învățării limbajului.
03:09
So we're looking here
63
189260
2000
Avem aici unul din primele lucruri pe care le-am început.
03:11
at one of the first things we started to do.
64
191260
2000
03:13
This is my wife and I cooking breakfast in the kitchen,
65
193260
4000
Iată-ne pe mine și pe soția mea pregătind micul dejun în bucătărie,
03:17
and as we move through space and through time,
66
197260
3000
în timp ce ne mișcăm prin spațiu și timp,
03:20
a very everyday pattern of life in the kitchen.
67
200260
3000
o rutina a vieții zilnice în bucătărie.
03:23
In order to convert
68
203260
2000
Pentru a putea converti
03:25
this opaque, 90,000 hours of video
69
205260
3000
aceste 90 000 de ore de înregistrări video în ceva ce putem vizualiza,
03:28
into something that we could start to see,
70
208260
2000
03:30
we use motion analysis to pull out,
71
210260
2000
am analizat mișcarea pentru a extrage,
03:32
as we move through space and through time,
72
212260
2000
mergând în spațiu și timp,
03:34
what we call space-time worms.
73
214260
3000
ceea ce denumim „viermi în spațiu-timp”.
03:37
And this has become part of our toolkit
74
217260
3000
Noțiunea a intrat în setul nostru de instrumente
03:40
for being able to look and see
75
220260
3000
pentru că ne permite să observăm
03:43
where the activities are in the data,
76
223260
2000
unde au loc activitățile în date
03:45
and with it, trace the pattern of, in particular,
77
225260
3000
și astfel să trasăm în special rutinele fiului meu în timp ce se mișcă prin casă,
03:48
where my son moved throughout the home,
78
228260
2000
03:50
so that we could focus our transcription efforts,
79
230260
3000
ca să ne concentram eforturile de transcriere,
03:53
all of the speech environment around my son --
80
233260
3000
tot mediul de vorbire din jurul fiului meu,
03:56
all of the words that he heard from myself, my wife, our nanny,
81
236260
3000
toate cuvintele auzite de la mine, de la soție sau de la doică,
03:59
and over time, the words he began to produce.
82
239260
3000
iar apoi cuvintele pe care a început să le spună el.
04:02
So with that technology and that data
83
242260
3000
Cu această tehnologie și cu aceste date
04:05
and the ability to, with machine assistance,
84
245260
2000
și cu abilitatea asistată de calculator de a transcrie vorbirea,
04:07
transcribe speech,
85
247260
2000
04:09
we've now transcribed
86
249260
2000
am transcris până acum peste 7 milioane de cuvinte vorbite în casă.
04:11
well over seven million words of our home transcripts.
87
251260
3000
04:14
And with that, let me take you now
88
254260
2000
Și cu asta vă voi conduce
04:16
for a first tour into the data.
89
256260
3000
într-o primă vizită în aceste date.
04:19
So you've all, I'm sure,
90
259260
2000
Sunt sigur că toți ați văzut până acum filmări cu repezitorul,
04:21
seen time-lapse videos
91
261260
2000
04:23
where a flower will blossom as you accelerate time.
92
263260
3000
în care o floare se deschide când accelerăm timpul.
04:26
I'd like you to now experience
93
266260
2000
Aș dori să fiți acum martori
04:28
the blossoming of a speech form.
94
268260
2000
la înflorirea unei forme de vorbire.
04:30
My son, soon after his first birthday,
95
270260
2000
Fiul meu, după ce a împlinit un an,
04:32
would say "gaga" to mean water.
96
272260
3000
spunea „gaga” când voia apă („water”).
04:35
And over the course of the next half-year,
97
275260
3000
De-a lungul următoarei jumătăți de an
04:38
he slowly learned to approximate
98
278260
2000
a învățat încet să aproximeze
04:40
the proper adult form, "water."
99
280260
3000
forma corectă și matură, „water”.
04:43
So we're going to cruise through half a year
100
283260
2000
Vom călători de-a lungul acestor 6 luni
04:45
in about 40 seconds.
101
285260
2000
în vreo 40 de secunde.
04:47
No video here,
102
287260
2000
Fără video aici,
04:49
so you can focus on the sound, the acoustics,
103
289260
3000
vă puteți concentra pe sunetul, pe acustica
04:52
of a new kind of trajectory:
104
292260
2000
unui nou tip de traiectorie:
04:54
gaga to water.
105
294260
2000
de la „gaga” la „water”.
04:56
(Audio) Baby: Gagagagagaga
106
296260
12000
(Audio) Bebe: Gagagagagaga
05:08
Gaga gaga gaga
107
308260
4000
Gaga gaga gaga
05:12
guga guga guga
108
312260
5000
guga guga guga
05:17
wada gaga gaga guga gaga
109
317260
5000
wada gaga gaga guga gaga
05:22
wader guga guga
110
322260
4000
wader guga guga
05:26
water water water
111
326260
3000
water water water
05:29
water water water
112
329260
6000
water water water
05:35
water water
113
335260
4000
water water
05:39
water.
114
339260
2000
water.
05:41
DR: He sure nailed it, didn't he.
115
341260
2000
DR: Până la urmă a reușit, nu?
05:43
(Applause)
116
343260
7000
(Aplauze)
05:50
So he didn't just learn water.
117
350260
2000
Nu a învățat să spună doar apă.
05:52
Over the course of the 24 months,
118
352260
2000
De-a lungul a 24 de luni,
05:54
the first two years that we really focused on,
119
354260
3000
primii doi ani pe care ne-am concentrat mai mult,
05:57
this is a map of every word he learned in chronological order.
120
357260
4000
iată o hartă a fiecărui cuvânt pe care l-a învățat, în ordine cronologică.
06:01
And because we have full transcripts,
121
361260
3000
Și cum avem transcrieri complete,
06:04
we've identified each of the 503 words
122
364260
2000
am identificat toate cele 503 cuvinte
06:06
that he learned to produce by his second birthday.
123
366260
2000
învățate până a făcut doi ani.
06:08
He was an early talker.
124
368260
2000
A vorbit devreme față de alții.
06:10
And so we started to analyze why.
125
370260
3000
Așa că am început să analizăm motivul.
06:13
Why were certain words born before others?
126
373260
3000
De ce apăreau unele cuvinte înaintea altora?
06:16
This is one of the first results
127
376260
2000
Iată unul din primele rezultate,
06:18
that came out of our study a little over a year ago
128
378260
2000
obținut acum un an și ceva,
06:20
that really surprised us.
129
380260
2000
care ne-a surprins mult.
06:22
The way to interpret this apparently simple graph
130
382260
3000
Pentru a înțelege acest grafic aparent simplu
06:25
is, on the vertical is an indication
131
385260
2000
pe verticală e reprezentată complexitatea expresiilor verbale folosite de adult,
06:27
of how complex caregiver utterances are
132
387260
3000
06:30
based on the length of utterances.
133
390260
2000
după lungimea expresiilor.
06:32
And the [horizontal] axis is time.
134
392260
3000
Pe axa orizontală e timpul.
06:35
And all of the data,
135
395260
2000
Toate datele
06:37
we aligned based on the following idea:
136
397260
3000
le-am aliniat după următoarea idee:
06:40
Every time my son would learn a word,
137
400260
3000
de câte ori copilul învăța un cuvânt,
06:43
we would trace back and look at all of the language he heard
138
403260
3000
ne întorceam și urmăream tot ce auzise el
06:46
that contained that word.
139
406260
2000
cu acel cuvânt.
06:48
And we would plot the relative length of the utterances.
140
408260
4000
Apoi puneam în grafic lungimea relativă a expresiilor.
06:52
And what we found was this curious phenomena,
141
412260
3000
Am descoperit un fenomen curios:
06:55
that caregiver speech would systematically dip to a minimum,
142
415260
3000
limbajul adultului se reduce la minimum,
06:58
making language as simple as possible,
143
418260
3000
făcând limbajul cât mai simplu posibil,
07:01
and then slowly ascend back up in complexity.
144
421260
3000
iar apoi crește încet din nou în complexitate.
07:04
And the amazing thing was
145
424260
2000
Uimitor este că
07:06
that bounce, that dip,
146
426260
2000
această scădere în complexitate
07:08
lined up almost precisely
147
428260
2000
se aliniază aproape perfect
07:10
with when each word was born --
148
430260
2000
cu momentul în care apărea fiecare cuvânt,
07:12
word after word, systematically.
149
432260
2000
și asta la fiecare cuvânt, sistematic.
07:14
So it appears that all three primary caregivers --
150
434260
2000
Se pare că toți cei trei care îngrijeau copilul,
07:16
myself, my wife and our nanny --
151
436260
3000
eu, soția mea și doica,
07:19
were systematically and, I would think, subconsciously
152
439260
3000
în mod sistematic și, presupun, subconștient
07:22
restructuring our language
153
442260
2000
ne restructuram limbajul
07:24
to meet him at the birth of a word
154
444260
3000
pentru a-l întâmpina la fiecare cuvânt nou,
07:27
and bring him gently into more complex language.
155
447260
4000
iar apoi îl aduceam ușor-ușor spre un limbaj mai complex.
07:31
And the implications of this -- there are many,
156
451260
2000
Între multele implicații ale fenomenului
07:33
but one I just want to point out,
157
453260
2000
aș dori să evidențiez una:
07:35
is that there must be amazing feedback loops.
158
455260
3000
trebuie să existe bucle de control uimitoare.
07:38
Of course, my son is learning
159
458260
2000
Bineînțeles, fiul meu învață
07:40
from his linguistic environment,
160
460260
2000
din mediul său lingvistic,
07:42
but the environment is learning from him.
161
462260
3000
dar și mediul învață de la el.
07:45
That environment, people, are in these tight feedback loops
162
465260
3000
Acest mediu, oamenii, se află în bucle de control strânse
07:48
and creating a kind of scaffolding
163
468260
2000
și creează un fel de schelă
07:50
that has not been noticed until now.
164
470260
3000
care nu a fost observată până acum.
07:54
But that's looking at the speech context.
165
474260
2000
Dar asta e doar contextul verbal.
07:56
What about the visual context?
166
476260
2000
Ce facem cu contextul vizual?
07:58
We're not looking at --
167
478260
2000
Nu ne uităm la...
imaginați-vă casa noastră în secțiune, ca de jucărie.
08:00
think of this as a dollhouse cutaway of our house.
168
480260
2000
08:02
We've taken those circular fish-eye lens cameras,
169
482260
3000
Am luat camerele cu obiective superangulare
08:05
and we've done some optical correction,
170
485260
2000
și am aplicat corecții optice,
08:07
and then we can bring it into three-dimensional life.
171
487260
4000
după care putem aduce totul la viață în 3D.
08:11
So welcome to my home.
172
491260
2000
Bine ați venit la mine acasă.
08:13
This is a moment,
173
493260
2000
Acesta e un moment,
08:15
one moment captured across multiple cameras.
174
495260
3000
un moment captat pe mai multe camere video.
08:18
The reason we did this is to create the ultimate memory machine,
175
498260
3000
Am procedat așa ca să creăm o mașină extremă a memoriei,
08:21
where you can go back and interactively fly around
176
501260
3000
cu care te poți întoarce și zbura interactiv
08:24
and then breathe video-life into this system.
177
504260
3000
ca apoi să dai viață acestui sistem.
08:27
What I'm going to do
178
507260
2000
Acum urmează
08:29
is give you an accelerated view of 30 minutes,
179
509260
3000
să vă prezint o secvență accelerată de 30 de minute,
08:32
again, of just life in the living room.
180
512260
2000
din nou, din viața simplă din sufragerie.
08:34
That's me and my son on the floor.
181
514260
3000
Iată-ne pe mine și pe fiul meu jos pe parchet.
08:37
And there's video analytics
182
517260
2000
Și iată analiza video
08:39
that are tracking our movements.
183
519260
2000
care ne urmărește mișcările.
08:41
My son is leaving red ink. I am leaving green ink.
184
521260
3000
Fiul meu lasă urme în roșu, iar eu în verde.
08:44
We're now on the couch,
185
524260
2000
Acum suntem pe canapea,
08:46
looking out through the window at cars passing by.
186
526260
3000
ne uităm pe fereastră la mașinile care trec pe stradă.
08:49
And finally, my son playing in a walking toy by himself.
187
529260
3000
În final fiul meu se joacă singur într-un scăunel premergător.
08:52
Now we freeze the action, 30 minutes,
188
532260
3000
Acum înghețăm acțiunea, 30 de minute,
08:55
we turn time into the vertical axis,
189
535260
2000
punem timpul pe axa verticală
08:57
and we open up for a view
190
537260
2000
și deschidem o imagine
08:59
of these interaction traces we've just left behind.
191
539260
3000
a acestor trasee de interacțiune lăsate în urmă.
09:02
And we see these amazing structures --
192
542260
3000
Vedem niște structuri uimitoare,
09:05
these little knots of two colors of thread
193
545260
3000
niște ghemotoace din fire de două culori
09:08
we call "social hot spots."
194
548260
2000
pe care le numim „focare sociale”.
09:10
The spiral thread
195
550260
2000
Traseul în spirală
09:12
we call a "solo hot spot."
196
552260
2000
îl numim „focar solo”.
09:14
And we think that these affect the way language is learned.
197
554260
3000
Credem că acestea afectează modul în care se deprinde vorbirea.
09:17
What we'd like to do
198
557260
2000
Ceea ce am dori să facem
09:19
is start understanding
199
559260
2000
e să începem să înțelegem interacțiunea dintre aceste trasee
09:21
the interaction between these patterns
200
561260
2000
09:23
and the language that my son is exposed to
201
563260
2000
și limbajul la care e expus fiul meu
09:25
to see if we can predict
202
565260
2000
ca să vedem dacă putem prezice
09:27
how the structure of when words are heard
203
567260
2000
influența structurii din timpul auzirii cuvintelor
09:29
affects when they're learned --
204
569260
2000
asupra momentului când sunt învățate,
09:31
so in other words, the relationship
205
571260
2000
cu alte cuvinte relația
09:33
between words and what they're about in the world.
206
573260
4000
dintre cuvinte și ce reprezintă ele.
09:37
So here's how we're approaching this.
207
577260
2000
Iată cum am abordat problema.
09:39
In this video,
208
579260
2000
În acest video iată din nou traiectoria fiului meu.
09:41
again, my son is being traced out.
209
581260
2000
09:43
He's leaving red ink behind.
210
583260
2000
Lasă în urmă o dâră roșie.
09:45
And there's our nanny by the door.
211
585260
2000
Iat-o pe doica noastră lângă ușă.
09:47
(Video) Nanny: You want water? (Baby: Aaaa.)
212
587260
3000
(Video) Doica: Vrei apă? (Bebe: Aaaa.)
09:50
Nanny: All right. (Baby: Aaaa.)
213
590260
3000
Doica: Bine. (Baby: Aaaa)
09:53
DR: She offers water,
214
593260
2000
DR: Îi oferă apă,
09:55
and off go the two worms
215
595260
2000
iar cele doua râme pornesc
09:57
over to the kitchen to get water.
216
597260
2000
spre bucătărie să ia apă.
09:59
And what we've done is use the word "water"
217
599260
2000
Am folosit cuvântul „apă”
10:01
to tag that moment, that bit of activity.
218
601260
2000
pentru a eticheta momentul, activitatea.
10:03
And now we take the power of data
219
603260
2000
Iar acum ne folosim de puterea informației
10:05
and take every time my son
220
605260
3000
și luăm fiecare moment în care fiul meu
10:08
ever heard the word water
221
608260
2000
a auzit cuvântul „apă”
10:10
and the context he saw it in,
222
610260
2000
precum și contextul lui,
10:12
and we use it to penetrate through the video
223
612260
3000
și îl folosim să străbatem secvențele video
10:15
and find every activity trace
224
615260
3000
și să găsim fiecare urmă de activitate
10:18
that co-occurred with an instance of water.
225
618260
3000
concomitentă cu apariția lui „apă”.
10:21
And what this data leaves in its wake
226
621260
2000
Ce rămâne din această informație
10:23
is a landscape.
227
623260
2000
este un peisaj.
10:25
We call these wordscapes.
228
625260
2000
Le numim „peisaje lexicale”.
10:27
This is the wordscape for the word water,
229
627260
2000
Iată peisajul pentru cuvântul „apă”.
10:29
and you can see most of the action is in the kitchen.
230
629260
2000
Acțiunea e preponderent în bucătărie.
10:31
That's where those big peaks are over to the left.
231
631260
3000
Acolo se află vârfurile înalte, în partea stânga.
10:34
And just for contrast, we can do this with any word.
232
634260
3000
Pentru comparație putem face asta cu orice cuvânt.
10:37
We can take the word "bye"
233
637260
2000
Putem lua cuvântul „pa”
10:39
as in "good bye."
234
639260
2000
în sens de „la revedere”.
10:41
And we're now zoomed in over the entrance to the house.
235
641260
2000
Ne concentrăm pe intrarea în casă.
10:43
And we look, and we find, as you would expect,
236
643260
3000
Ne uităm și găsim, așa cum ne așteptam,
10:46
a contrast in the landscape
237
646260
2000
o diferență în peisaj:
10:48
where the word "bye" occurs much more in a structured way.
238
648260
3000
cuvântul „pa” apare mai des într-o formă structurată.
10:51
So we're using these structures
239
651260
2000
Așa că folosim aceste structuri
10:53
to start predicting
240
653260
2000
ca să începem să prezicem
10:55
the order of language acquisition,
241
655260
3000
ordinea în care se învață limba,
10:58
and that's ongoing work now.
242
658260
2000
iar această cercetare se derulează acum.
11:00
In my lab, which we're peering into now, at MIT --
243
660260
3000
În laboratorul meu, la care ne uităm acum, la MIT,
11:03
this is at the media lab.
244
663260
2000
iată laboratorul media.
11:05
This has become my favorite way
245
665260
2000
Acesta e modul meu favorit de a face înregistrări video cam în orice spațiu.
11:07
of videographing just about any space.
246
667260
2000
11:09
Three of the key people in this project,
247
669260
2000
Trei persoane cheie din acest proiect: Philip DeCamp, Rony Kubat și Brandon Roy.
11:11
Philip DeCamp, Rony Kubat and Brandon Roy are pictured here.
248
671260
3000
11:14
Philip has been a close collaborator
249
674260
2000
Philip e un colaborator apropiat în aceste vizualizări pe care le vedeți.
11:16
on all the visualizations you're seeing.
250
676260
2000
11:18
And Michael Fleischman
251
678260
3000
Iar Michael Fleischman
11:21
was another Ph.D. student in my lab
252
681260
2000
a fost alt doctorand din laboratorul meu
11:23
who worked with me on this home video analysis,
253
683260
3000
care a lucrat cu mine la această analiză video a casei,
11:26
and he made the following observation:
254
686260
3000
iar el a făcut observația următoare:
11:29
that "just the way that we're analyzing
255
689260
2000
„Așa cum analizăm
11:31
how language connects to events
256
691260
3000
legătura dintre limbaj și evenimentele
11:34
which provide common ground for language,
257
694260
2000
care oferă un context comun pentru limbaj,
11:36
that same idea we can take out of your home, Deb,
258
696260
4000
aceeași idee o putem scoate din casa ta, Deb,
11:40
and we can apply it to the world of public media."
259
700260
3000
și o putem aplica pe tărâmul mediei publice.”
11:43
And so our effort took an unexpected turn.
260
703260
3000
Atunci efortul nostru a luat o întorsătură neașteptată.
11:46
Think of mass media
261
706260
2000
Gândiți-vă la mass media
11:48
as providing common ground
262
708260
2000
ca oferind acel ambient comun,
11:50
and you have the recipe
263
710260
2000
iar voi dețineți rețeta
11:52
for taking this idea to a whole new place.
264
712260
3000
pentru a duce această idee către un nou nivel.
11:55
We've started analyzing television content
265
715260
3000
Am început să analizăm conținutul programelor TV
11:58
using the same principles --
266
718260
2000
folosind aceleași principii,
12:00
analyzing event structure of a TV signal --
267
720260
3000
analizând structura evenimentelor unui semnal TV,
12:03
episodes of shows,
268
723260
2000
episoade din seriale,
12:05
commercials,
269
725260
2000
reclame,
12:07
all of the components that make up the event structure.
270
727260
3000
toate părțile din structura evenimentelor.
12:10
And we're now, with satellite dishes, pulling and analyzing
271
730260
3000
Iar acum, cu antene de satelit, extragem și analizăm
12:13
a good part of all the TV being watched in the United States.
272
733260
3000
o bună parte din întreaga televiziune vizionată în SUA.
12:16
And you don't have to now go and instrument living rooms with microphones
273
736260
3000
Iar azi nu mai ai nevoie să instalezi microfoane în case
12:19
to get people's conversations,
274
739260
2000
ca să asculți conversațiile oamenilor,
12:21
you just tune into publicly available social media feeds.
275
741260
3000
ajunge să te conectezi la rețelele sociale existente.
12:24
So we're pulling in
276
744260
2000
Așa că extragem
12:26
about three billion comments a month,
277
746260
2000
vreo 3 miliarde de comentarii lunar.
12:28
and then the magic happens.
278
748260
2000
Iar apoi se produce minunea.
12:30
You have the event structure,
279
750260
2000
Avem structura evenimentelor,
12:32
the common ground that the words are about,
280
752260
2000
terenul comun pentru toate cuvintele,
12:34
coming out of the television feeds;
281
754260
3000
direct din programele TV;
12:37
you've got the conversations
282
757260
2000
avem conversațiile
12:39
that are about those topics;
283
759260
2000
pe tema acestor subiecte;
12:41
and through semantic analysis --
284
761260
3000
iar prin analiză semantică
12:44
and this is actually real data you're looking at
285
764260
2000
– ce vedeți sunt date reale din prelucrarea noastră de date –
12:46
from our data processing --
286
766260
2000
12:48
each yellow line is showing a link being made
287
768260
3000
fiecare linie galbenă arată o conexiune
12:51
between a comment in the wild
288
771260
3000
între un comentariu făcut de public
12:54
and a piece of event structure coming out of the television signal.
289
774260
3000
și o parte din structura evenimentului luată din semnalul TV.
12:57
And the same idea now
290
777260
2000
Acum se poate construi aceeași idee.
12:59
can be built up.
291
779260
2000
13:01
And we get this wordscape,
292
781260
2000
Obținem iar un „peisaj lexical”,
13:03
except now words are not assembled in my living room.
293
783260
3000
doar că acum nu asamblăm cuvintele în sufrageria mea.
13:06
Instead, the context, the common ground activities,
294
786260
4000
În acest caz, contextul, terenul comun al activităților,
13:10
are the content on television that's driving the conversations.
295
790260
3000
e conținutul emisiunilor; el dirijează conversațiile.
13:13
And what we're seeing here, these skyscrapers now,
296
793260
3000
Ce vedem aici, cu acești zgârie-nori,
13:16
are commentary
297
796260
2000
sunt comentarii
13:18
that are linked to content on television.
298
798260
2000
legate de conținutul emisiunilor.
13:20
Same concept,
299
800260
2000
Același concept,
13:22
but looking at communication dynamics
300
802260
2000
dar vedem dinamică în comunicații
13:24
in a very different sphere.
301
804260
2000
într-o sferă total diferită.
13:26
And so fundamentally, rather than, for example,
302
806260
2000
O diferență fundamentală, de exemplu,
13:28
measuring content based on how many people are watching,
303
808260
3000
e că în loc să măsurăm conținutul după numărul de spectatori,
13:31
this gives us the basic data
304
811260
2000
acum avem datele de pornire
13:33
for looking at engagement properties of content.
305
813260
3000
pentru a vedea puterea de implicare a conținutului.
13:36
And just like we can look at feedback cycles
306
816260
3000
Așa cum ne putem uita la buclele de reacție
13:39
and dynamics in a family,
307
819260
3000
și la dinamica dintr-o familie,
13:42
we can now open up the same concepts
308
822260
3000
acum putem aplica aceleași concepte
13:45
and look at much larger groups of people.
309
825260
3000
pentru a ne uita la grupuri mult mai mari de oameni.
13:48
This is a subset of data from our database --
310
828260
3000
Aici e o parte din baza noastră de date,
13:51
just 50,000 out of several million --
311
831260
3000
doar 50 000 din câteva milioane,
13:54
and the social graph that connects them
312
834260
2000
și graful social care le conectează,
13:56
through publicly available sources.
313
836260
3000
din surse accesibile public.
13:59
And if you put them on one plain,
314
839260
2000
Dacă le punem pe toate într-un plan,
14:01
a second plain is where the content lives.
315
841260
3000
pe un al doilea plan e conținutul media.
14:04
So we have the programs
316
844260
3000
Avem emisiunile,
14:07
and the sporting events
317
847260
2000
evenimentele sportive,
14:09
and the commercials,
318
849260
2000
reclamele,
14:11
and all of the link structures that tie them together
319
851260
2000
iar toată structura de legături dintre ele
14:13
make a content graph.
320
853260
2000
creează un graf de conținut.
14:15
And then the important third dimension.
321
855260
4000
Apoi a treia dimensiune importantă.
14:19
Each of the links that you're seeing rendered here
322
859260
2000
Fiecare din legăturile desenate aici
14:21
is an actual connection made
323
861260
2000
este o conexiune făcută
14:23
between something someone said
324
863260
3000
între ce a spus cineva
14:26
and a piece of content.
325
866260
2000
și un fragment de conținut.
14:28
And there are, again, now tens of millions of these links
326
868260
3000
Acum avem zeci de milioane de astfel de legături
14:31
that give us the connective tissue of social graphs
327
871260
3000
care ne oferă țesutul conectiv al grafurilor sociale
14:34
and how they relate to content.
328
874260
3000
și relația lor cu conținutul.
14:37
And we can now start to probe the structure
329
877260
2000
Iar acum putem sonda structura
14:39
in interesting ways.
330
879260
2000
în moduri interesante.
14:41
So if we, for example, trace the path
331
881260
3000
De exemplu, dacă urmărim traseul
14:44
of one piece of content
332
884260
2000
unei bucăți de conținut
14:46
that drives someone to comment on it,
333
886260
2000
care face un telespectator să comenteze,
14:48
and then we follow where that comment goes,
334
888260
3000
iar apoi urmărim unde ajunge acel comentariu,
14:51
and then look at the entire social graph that becomes activated
335
891260
3000
și ne uităm la întregul graf social care se activează,
14:54
and then trace back to see the relationship
336
894260
3000
iar apoi urmărim să vedem relația
14:57
between that social graph and content,
337
897260
2000
dintre acel graf social și conținut,
14:59
a very interesting structure becomes visible.
338
899260
2000
devine vizibilă o structură interesantă.
15:01
We call this a co-viewing clique,
339
901260
2000
Numim asta „grup de co-vizionare”,
15:03
a virtual living room if you will.
340
903260
3000
o sufragerie virtuală, dacă vreți.
15:06
And there are fascinating dynamics at play.
341
906260
2000
Se produc dinamici fascinante.
15:08
It's not one way.
342
908260
2000
Nu exista un sens unic.
15:10
A piece of content, an event, causes someone to talk.
343
910260
3000
Un conținut, un eveniment, face pe cineva să vorbească.
15:13
They talk to other people.
344
913260
2000
El vorbește cu alții.
15:15
That drives tune-in behavior back into mass media,
345
915260
3000
Asta produce efecte înapoi în mass media
15:18
and you have these cycles
346
918260
2000
și obținem niște cicluri
15:20
that drive the overall behavior.
347
920260
2000
care conduc întregul comportament.
15:22
Another example -- very different --
348
922260
2000
Alt exemplu, foarte diferit,
15:24
another actual person in our database --
349
924260
3000
o altă persoană din baza noastră de date,
15:27
and we're finding at least hundreds, if not thousands, of these.
350
927260
3000
căci găsim sute, dacă nu mii, de astfel de cazuri.
15:30
We've given this person a name.
351
930260
2000
Am dat un titlu acestei persoane.
15:32
This is a pro-amateur, or pro-am media critic
352
932260
3000
E un critic de media pro-amator, sau pro-am,
15:35
who has this high fan-out rate.
353
935260
3000
care are multe conexiuni.
15:38
So a lot of people are following this person -- very influential --
354
938260
3000
Mulți oameni urmăresc această persoană foarte influentă
15:41
and they have a propensity to talk about what's on TV.
355
941260
2000
și vorbesc adesea despre ce e la TV.
15:43
So this person is a key link
356
943260
3000
Deci această persoană e o legătură cheie
15:46
in connecting mass media and social media together.
357
946260
3000
între mass media și media socială.
15:49
One last example from this data:
358
949260
3000
Un ultim exemplu din aceste date.
15:52
Sometimes it's actually a piece of content that is special.
359
952260
3000
Uneori un anumit conținut e elementul deosebit.
15:55
So if we go and look at this piece of content,
360
955260
4000
Dacă ne uităm la acest conținut,
15:59
President Obama's State of the Union address
361
959260
3000
discursul președintelui Obama privind starea națiunii
16:02
from just a few weeks ago,
362
962260
2000
de acum câteva săptămâni,
16:04
and look at what we find in this same data set,
363
964260
3000
și ne uităm la ce găsim în exact același set de date,
16:07
at the same scale,
364
967260
3000
pe aceeași scară,
16:10
the engagement properties of this piece of content
365
970260
2000
implicarea publicului în acest material
16:12
are truly remarkable.
366
972260
2000
e pur și simplu remarcabilă.
16:14
A nation exploding in conversation
367
974260
2000
Națiunea explodează în conversații
16:16
in real time
368
976260
2000
în timp real
16:18
in response to what's on the broadcast.
369
978260
3000
ca reacție la ce se transmite la TV.
16:21
And of course, through all of these lines
370
981260
2000
Desigur, prin toate aceste linii
16:23
are flowing unstructured language.
371
983260
2000
circulă limbaj nestructurat.
16:25
We can X-ray
372
985260
2000
Putem face o radiografie
16:27
and get a real-time pulse of a nation,
373
987260
2000
și obține pulsul țării în timp real,
16:29
real-time sense
374
989260
2000
o idee în timp real
16:31
of the social reactions in the different circuits in the social graph
375
991260
3000
despre reacțiile sociale din diversele circuite ale grafului,
16:34
being activated by content.
376
994260
3000
activate de conținut.
16:37
So, to summarize, the idea is this:
377
997260
3000
Recapitulând, ideea este următoarea:
16:40
As our world becomes increasingly instrumented
378
1000260
3000
pe măsura ce lumea devine tot mai echipată tehnologic
16:43
and we have the capabilities
379
1003260
2000
și avem capacitatea
16:45
to collect and connect the dots
380
1005260
2000
de a colecta date și stabili legături
16:47
between what people are saying
381
1007260
2000
între ce spun oamenii
16:49
and the context they're saying it in,
382
1009260
2000
și contextul în care vorbesc,
16:51
what's emerging is an ability
383
1011260
2000
obținem treptat o putere
16:53
to see new social structures and dynamics
384
1013260
3000
de a descoperi noi structuri și dinamici sociale
16:56
that have previously not been seen.
385
1016260
2000
care nu au fost observate anterior.
16:58
It's like building a microscope or telescope
386
1018260
2000
E ca un microscop sau un telescop
17:00
and revealing new structures
387
1020260
2000
cu care descoperim noi structuri
17:02
about our own behavior around communication.
388
1022260
3000
ale comportamentului nostru legate de comunicare.
17:05
And I think the implications here are profound,
389
1025260
3000
Cred că urmările sunt profunde,
17:08
whether it's for science,
390
1028260
2000
fie că e vorba de știință,
17:10
for commerce, for government,
391
1030260
2000
de comerț, de guvernare,
17:12
or perhaps most of all,
392
1032260
2000
sau poate în primul rând
17:14
for us as individuals.
393
1034260
3000
de noi ca indivizi.
17:17
And so just to return to my son,
394
1037260
3000
Și ca să revin la fiul meu,
17:20
when I was preparing this talk, he was looking over my shoulder,
395
1040260
3000
când pregăteam această prezentare el se uita peste umărul meu
17:23
and I showed him the clips I was going to show to you today,
396
1043260
2000
și i-am arătat ce clipuri am pregătit pentru azi.
17:25
and I asked him for permission -- granted.
397
1045260
3000
I-am cerut permisiunea – mi-a dat-o.
17:28
And then I went on to reflect,
398
1048260
2000
Iar apoi am continuat:
17:30
"Isn't it amazing,
399
1050260
3000
„Ce interesant!
Toată baza de date, toate aceste înregistrări,
17:33
this entire database, all these recordings,
400
1053260
3000
17:36
I'm going to hand off to you and to your sister" --
401
1056260
2000
o să vi le dau vouă, ție și surorii tale,”
17:38
who arrived two years later --
402
1058260
3000
– ea a venit pe lume după doi ani –
17:41
"and you guys are going to be able to go back and re-experience moments
403
1061260
3000
„Iar voi o să puteți merge înapoi în timp și să retrăiți clipe
17:44
that you could never, with your biological memory,
404
1064260
3000
pe care cu memoria biologică
17:47
possibly remember the way you can now?"
405
1067260
2000
nu vi le-ați fi putut aminti așa.”
17:49
And he was quiet for a moment.
406
1069260
2000
El a tăcut o vreme și mi-am zis: „Ce-o fi în mintea mea?
17:51
And I thought, "What am I thinking?
407
1071260
2000
Are doar 5 ani, n-are cum să înțeleagă.”
17:53
He's five years old. He's not going to understand this."
408
1073260
2000
17:55
And just as I was having that thought, he looked up at me and said,
409
1075260
3000
Și chiar când mă gândeam așa, s-a uitat la mine și mi-a zis:
17:58
"So that when I grow up,
410
1078260
2000
„Pentru ca atunci când cresc mare să le pot arăta copiilor mei?”
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
M-am gândit: „Asta e tare!”
18:05
So I want to leave you
413
1085260
2000
Aș vrea să vă las
18:07
with one last memorable moment
414
1087260
2000
cu un ultim moment memorabil
18:09
from our family.
415
1089260
3000
din familia noastră.
18:12
This is the first time our son
416
1092260
2000
E prima dată când fiul nostru
18:14
took more than two steps at once --
417
1094260
2000
a făcut mai mult de doi pași,
18:16
captured on film.
418
1096260
2000
filmat.
18:18
And I really want you to focus on something
419
1098260
3000
Aș dori să vă concentrați pe ceva anume
18:21
as I take you through.
420
1101260
2000
în timp ce vă arăt filmul.
18:23
It's a cluttered environment; it's natural life.
421
1103260
2000
E un mediu dezordonat, e viață naturală.
18:25
My mother's in the kitchen, cooking,
422
1105260
2000
Mama mea gătește în bucătărie,
18:27
and, of all places, in the hallway,
423
1107260
2000
și tocmai în hol
18:29
I realize he's about to do it, about to take more than two steps.
424
1109260
3000
îmi dau seama că urmează să facă mai mult de doi pași.
18:32
And so you hear me encouraging him,
425
1112260
2000
Așa că mă auziți încurajându-l, când am înțeles ce se întâmplă,
18:34
realizing what's happening,
426
1114260
2000
18:36
and then the magic happens.
427
1116260
2000
iar apoi se întâmplă minunea.
18:38
Listen very carefully.
428
1118260
2000
Ascultați cu mare atenție.
După trei pași
18:40
About three steps in,
429
1120260
2000
își dă și el seama că se întâmplă ceva magic
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
și apare cea mai uimitoare buclă de reacție,
18:47
and he takes a breath in,
432
1127260
2000
iar el trage aer în piept
18:49
and he whispers "wow"
433
1129260
2000
și șoptește „wow”.
18:51
and instinctively I echo back the same.
434
1131260
4000
Iar eu, instinctiv, spun același lucru.
18:56
And so let's fly back in time
435
1136260
3000
Hai să zburăm înapoi în timp
18:59
to that memorable moment.
436
1139260
2000
la acel moment memorabil.
19:05
(Video) DR: Hey.
437
1145260
2000
(Video) DR: Hei.
19:07
Come here.
438
1147260
2000
Vino încoace.
19:09
Can you do it?
439
1149260
3000
Poți să mergi?
19:13
Oh, boy.
440
1153260
2000
Ooo.
19:15
Can you do it?
441
1155260
3000
Poți să mergi?
19:18
Baby: Yeah.
442
1158260
2000
Bebe: Da.
19:20
DR: Ma, he's walking.
443
1160260
3000
DR: Mami, merge!
19:24
(Laughter)
444
1164260
2000
(Râsete)
19:26
(Applause)
445
1166260
2000
(Aplauze)
19:28
DR: Thank you.
446
1168260
2000
DR: Vă mulțumesc.
19:30
(Applause)
447
1170260
15000
(Aplauze)

Original video on YouTube.com
Despre acest site

Acest site vă va prezenta videoclipuri de pe YouTube care sunt utile pentru a învăța limba engleză. Veți vedea lecții de engleză predate de profesori de top din întreaga lume. Faceți dublu clic pe subtitrările în limba engleză afișate pe fiecare pagină video pentru a reda videoclipul de acolo. Subtitrările se derulează în sincron cu redarea videoclipului. Dacă aveți comentarii sau solicitări, vă rugăm să ne contactați folosind acest formular de contact.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7