How I'm using biological data to tell better stories -- and spark social change | Heidi Boisvert

52,140 views ・ 2020-01-02

TED


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

Traducător: Eniko Mirabela Molnar Corector: Mirel-Gabriel Alexa
00:13
For the past 15 years I've been trying to change your mind.
0
13458
3542
În ultimii 15 ani am încercat să vă schimb mentalitatea.
00:17
In my work I harness pop culture and emerging technology
1
17917
3851
Prin munca mea, adun cultura pop şi tehnologii noi
00:21
to shift cultural norms.
2
21792
1458
pentru a schimba norme culturale.
00:23
I've made video games to promote human rights,
3
23833
3685
Am creat jocuri video pentru promovarea drepturilor omului,
00:27
I've made animations to raise awareness about unfair immigration laws
4
27542
5059
animații pentru a sensibiliza lumea față de legile nedrepte ale imigrației
00:32
and I've even made location-based augmented reality apps
5
32625
4226
şi chiar aplicații cu realitate augmentată bazate pe localizare
00:36
to change perceptions around homelessness
6
36875
2643
pentru a schimba percepțiile despre oamenii fără adăpost
00:39
well before Pokémon Go.
7
39542
1934
cu mult înainte de Pokemon Go.
00:41
(Laughter)
8
41500
1351
(Râsete)
00:42
But then I began to wonder whether a game or an app
9
42875
4018
Dar apoi am început să mă întreb dacă un joc sau o aplicație
00:46
can really change attitudes and behaviors,
10
46917
2476
chiar poate schimba atitudini sau comportamente,
00:49
and if so, can I measure that change?
11
49417
3017
şi dacă da, pot măsura schimbările?
00:52
What's the science behind that process?
12
52458
2976
Care e ştiința din spatele procesului?
00:55
So I shifted my focus from making media and technology
13
55458
3726
Așadar, mi-am schimbat ținta de la a crea conținut digital și tehnologii
00:59
to measuring their neurobiological effects.
14
59208
3042
la a măsura efectul lor neurobiologic.
01:03
Here's what I discovered.
15
63458
1851
Iată ce am descoperit.
01:05
The web, mobile devices, virtual and augmented reality
16
65333
3893
Internetul, dispozitivele mobile, realitatea virtuală şi augmentată
01:09
were rescripting our nervous systems.
17
69250
2684
ne rescriau sistemul nervos.
01:11
And they were literally changing the structure of our brain.
18
71958
2959
Şi ne schimbau la propriu structura creierului.
01:15
The very technologies I had been using to positively influence hearts and minds
19
75875
4976
Tocmai tehnologiile pe care le foloseam pentru a influența în bine inimi şi minți
01:20
were actually eroding functions in the brain necessary for empathy
20
80875
4393
erodau funcțiile creierului necesare pentru empatie
01:25
and decision-making.
21
85292
1851
şi pentru luarea deciziilor.
01:27
In fact, our dependence upon the web and mobile devices
22
87167
4142
De fapt, dependența noastră de internet şi dispozitive mobile
01:31
might be taking over our cognitive and affective faculties,
23
91333
4101
pot deteriora facultățile cognitive şi afective,
01:35
rendering us socially and emotionally incompetent,
24
95458
3560
ne pot face incompetenți social şi emoțional,
01:39
and I felt complicit in this dehumanization.
25
99042
3291
iar eu m-am simțit un complice în această dezumanizare.
01:43
I realized that before I could continue making media about social issues,
26
103292
4642
Mi-am dat seama că înainte de a continua să creez conținut despre probleme sociale,
01:47
I needed to reverse engineer the harmful effects of technology.
27
107958
4417
trebuie să inversez efectele negative ale tehnologiei.
01:52
To tackle this I asked myself,
28
112917
2767
Pentru a realiza asta, m-am întrebat:
01:55
"How can I translate the mechanisms of empathy,
29
115708
3393
„Cum pot translata mecanismele empatiei,
01:59
the cognitive, affective and motivational aspects,
30
119125
3643
aspectele cognitive, afective şi motivaționale,
02:02
into an engine that simulates the narrative ingredients
31
122792
3226
într-un motor care simulează părțile narative
02:06
that move us to act?"
32
126042
1291
care ne fac să acționăm?”
02:08
To answer this, I had to build a machine.
33
128583
3935
Ca să răspund la acestă întrebare a trebuit să construiesc o maşinărie.
02:12
(Laughter)
34
132542
1726
(Râde)
02:14
I've been developing an open-source biometric lab,
35
134292
2892
Am dezvoltat un laborator biometric open-source,
02:17
an AI system which I call the Limbic Lab.
36
137208
3476
un sistem de IA pe care îl numesc Laborator Limbic.
02:20
The lab not only captures
37
140708
1435
Laboratorul nu doar captează
02:22
the brain and body's unconscious response to media and technology
38
142167
4226
reacția inconștientă a creierului
şi a corpului la conținut digital și tehnologie,
02:26
but also uses machine learning to adapt content
39
146417
2976
dar și folosește învățarea automată pentru a adapta conținutul
02:29
based on these biological responses.
40
149417
2208
pe baza acestor răspunsuri biologice.
02:32
My goal is to find out what combination of narrative ingredients
41
152667
3517
Scopul meu e de a descoperi ce combinație de ingrediente narative
02:36
are the most appealing and galvanizing
42
156208
2143
sunt cele mai atrăgătoare şi stimulante
02:38
to specific target audiences
43
158375
1809
pentru anumite grupuri de audiență
02:40
to enable social justice, cultural and educational organizations
44
160208
5018
pentru ca dreptatea socială, organizațiile culturale şi educaționale
02:45
to create more effective media.
45
165250
2643
să creeze conținut digital mai eficient.
02:47
The Limbic Lab consists of two components:
46
167917
2851
Laboratorul Limbic are două componente:
02:50
a narrative engine and a media machine.
47
170792
2541
un motor narativ şi un aparat media.
02:54
While a subject is viewing or interacting with media content,
48
174375
4226
În timp ce o persoană urmăreşte sau interacționează cu conținutul media,
02:58
the narrative engine takes in and syncs real-time data from brain waves,
49
178625
4184
motorul narativ asimilează
şi sincronizează undele cerebrale în timp real,
03:02
biophysical data like heart rate, blood flow, body temperature
50
182833
3560
informațiile fiziologice, ca pulsul, circulația sângelui, temperatura
03:06
and muscle contraction,
51
186417
1684
şi contracțiile musculare,
03:08
as well as eye-tracking and facial expressions.
52
188125
2958
plus mişcarea ochilor şi expresiile faciale.
03:12
Data is captured at key places where critical plot points,
53
192083
3726
Informațiile sunt înregistrate la momentele cheie ale intrigii,
03:15
character interaction or unusual camera angles occur.
54
195833
3417
la interacțiunea dintre personaje sau la unghiuri de filmare deosebite.
03:20
Like the final scene in "Game of Thrones, Red Wedding,"
55
200292
2726
De exemplu, scena finala din „Urzeala Tronurilor, Nunta Roşie”
03:23
when shockingly,
56
203042
2309
în care, şocant,
03:25
everybody dies.
57
205375
1559
toată lumea moare.
03:26
(Laughter)
58
206958
1250
(Râsete)
03:29
Survey data on that person's political beliefs,
59
209042
3184
Sondajele de opinie despre simpatiile politice,
03:32
along with their psychographic and demographic data,
60
212250
3143
împreună cu informațiile psihografice şi demografice,
03:35
are integrated into the system
61
215417
1767
sunt inserate în sistem
03:37
to gain a deeper understanding of the individual.
62
217208
2709
pentru a obține o cunoaştere mai profundă a individului.
03:40
Let me give you an example.
63
220833
1542
Să vă dau un exemplu.
03:43
Matching people's TV preferences with their views on social justice issues
64
223708
4851
Potrivirea preferințelor TV cu părerile lor
despre problemele de dreptate socială
03:48
reveals that Americans who rank immigration among their top three concerns
65
228583
4268
ne arată că americanii care au imigrația în top trei îngrijorări
03:52
are more likely to be fans of "The Walking Dead,"
66
232875
2792
sunt cel mai probabil fani ai „The Walking Dead”
03:56
and they often watch for the adrenaline boost,
67
236958
2810
şi cel mai adesea îl urmăresc pentru doza de adrenalină,
03:59
which is measurable.
68
239792
1291
care poate fi măsurată.
04:01
A person's biological signature and their survey response
69
241792
3934
Semnătura biologică şi răspunsurile unei persoane la un chestionar
04:05
combines into a database to create their unique media imprint.
70
245750
4851
sunt combinate într-o bază de date pentru a crea amprenta digitală unică.
04:10
Then our predictive model finds patterns between media imprints
71
250625
4268
Apoi modelul nostru predictiv descoperă modele în amprentele digitale
04:14
and tells me which narrative ingredients
72
254917
1976
şi ne spune care ingrediente narative
04:16
are more likely to lead to engagement in altruistic behavior
73
256917
3767
pot cel mai probabil să ducă la comportament altruist
04:20
rather than distress and apathy.
74
260708
2685
în loc de griji şi apatie.
04:23
The more imprints added to the database
75
263417
2184
Cu cât sunt mai multe amprente în baza de date
04:25
across mediums from episodic television to games,
76
265625
3226
cu conținut de la seriale la jocuri,
04:28
the better the predictive models become.
77
268875
2167
cu atât mai bune devin modelele predictive.
04:32
In short, I am mapping the first media genome.
78
272417
3851
Pe scurt, fac harta primului genom digital.
04:36
(Applause and cheers)
79
276292
3791
(Aplauze şi urale)
04:44
Whereas the human genome identifies all genes involved
80
284083
3185
În timp ce genomul uman conține toate genele implicate
04:47
in sequencing human DNA,
81
287292
1833
în ADN-ului uman,
04:49
the growing database of media imprints will eventually allow me
82
289917
3226
baza de date în creștere îmi va permite la un moment dat
04:53
to determine the media DNA for a specific person.
83
293167
4125
să determin ADN-ul digital al unei persoane.
04:58
Already the Limbic Lab's narrative engine
84
298250
2833
Deja motorul narativ al Laboratorului Limbic
05:02
helps content creators refine their storytelling,
85
302333
2601
ajută creatorii să-şi îmbunătățească nararea,
05:04
so that it resonates with their target audiences on an individual level.
86
304958
4000
astfel încât să rezoneze cu publicul țintă la nivel de individ.
05:11
The Limbic Lab's other component,
87
311042
2184
Cealaltă componentă a Laboratorului Limbic,
05:13
the media machine,
88
313250
1976
aparatul media,
05:15
will assess how media elicits an emotional and physiological response,
89
315250
4476
evaluează modul în care conținutul
generează un răspuns emoțional şi fiziologic,
05:19
then pulls scenes from a content library
90
319750
2434
apoi alege imagini din biblioteca
05:22
targeted to person-specific media DNA.
91
322208
2584
destinată unui ADN-ului digital specific acelei persoane.
05:26
Applying artificial intelligence to biometric data
92
326042
3892
Atașarea inteligenței artificiale la informațiile biometrice
05:29
creates a truly personalized experience.
93
329958
2726
creează o experiență personalizată.
05:32
One that adapts content based on real-time unconscious responses.
94
332708
5084
Una care adaptează conținutul pe baza răspunsurilor inconștiente în timp real.
05:38
Imagine if nonprofits and media makers were able to measure how audiences feel
95
338625
6059
Imaginați-vă cum ar fi dacă organizațiile non-profit
și creatorii de conținut ar putea măsura ce simte audiența
05:44
as they experience it
96
344708
1851
în timpul experienței
05:46
and alter content on the fly.
97
346583
2393
şi ar putea schimba conținutul pe loc.
05:49
I believe this is the future of media.
98
349000
3458
Cred că acesta e viitorul conținutului digital.
05:53
To date, most media and social-change strategies
99
353333
2601
Până acum, majoritatea conținutului digital și a mișcărilor sociale
05:55
have attempted to appeal to mass audiences,
100
355958
2851
au încercat să apeleze la mase,
05:58
but the future is media customized for each person.
101
358833
3500
dar viitorul e conținutul digital adaptat fiecărei persoane.
06:03
As real-time measurement of media consumption
102
363458
2685
În timp ce măsurarea consumului de conținut digital
06:06
and automated media production becomes the norm,
103
366167
2851
şi producția automatizată de conținut devine norma,
06:09
we will soon be consuming media tailored directly to our cravings
104
369042
4059
vom consuma conținut digital personalizat nevoilor noastre,
06:13
using a blend of psychographics, biometrics and AI.
105
373125
4208
folosind un amestec de fiziografie, biometrie şi IA.
06:18
It's like personalized medicine based on our DNA.
106
378250
3559
E ca medicamentele personalizate pe baza ADN-ului nostru.
06:21
I call it "biomedia."
107
381833
2167
O voi numi „Biomedia”.
06:25
I am currently testing the Limbic Lab in a pilot study
108
385042
3267
Acum testez Laboratorul Limbic într-un studiu pilot
06:28
with the Norman Lear Center,
109
388333
2018
la Centrul Norman Lear,
06:30
which looks at the top 50 episodic television shows.
110
390375
3726
unde se urmăresc topul 50 al serialelor.
06:34
But I am grappling with an ethical dilemma.
111
394125
3018
Dar am probleme cu o dilemă etică.
06:37
If I design a tool that can be turned into a weapon,
112
397167
3851
Daca creez o unealtă care poate fi transformată într-o armă,
06:41
should I build it?
113
401042
1291
ar trebui să o mai creez?
06:43
By open-sourcing the lab to encourage access and inclusivity,
114
403750
3643
Prin a lăsa laboratorul open-source pentru a încuraja accesul şi incluziunea,
06:47
I also run the risk of enabling powerful governments
115
407417
3434
risc să dau liber guvernelor puternice
06:50
and profit-driven companies to appropriate the platform
116
410875
2934
şi companiilor conduse de profit să îşi asume platforma
06:53
for fake news, marketing or other forms of mass persuasion.
117
413833
4084
pentru fake news, marketing sau alte mijloace de manipulare în masă.
06:59
For me, therefore, it is critical to make my research
118
419375
3351
De asta, pentru mine e crucial ca cercetările mele să fie
07:02
as transparent to lay audiences as GMO labels.
119
422750
3583
atât de clare pentru oamenii de rând precum sunt etichetele OMG.
07:07
However, this is not enough.
120
427333
2542
Totuşi, aceasta nu e de ajuns.
07:11
As creative technologists,
121
431208
1643
În calitate de creatori de tehnologii,
07:12
we have a responsibility
122
432875
2226
avem responsabilitatea
07:15
not only to reflect upon how present technology shapes our cultural values
123
435125
4768
nu doar de a reflecta la cum tehnologiile de azi
modelează valorile culturale
07:19
and social behavior,
124
439917
2017
şi comportamentul social,
07:21
but also to actively challenge the trajectory of future technology.
125
441958
4935
dar şi de a ridica întrebări în mod activ asupra direcției tehnologiilor viitoare.
07:26
It is my hope that we make an ethical commitment
126
446917
4059
Sper că ne vom lua angajamentul etic
07:31
to harvesting the body's intelligence
127
451000
2351
de a folosi informațiile corpul omenesc
07:33
for the creation of authentic and just stories
128
453375
3434
pentru a crea poveşti autentice şi juste
07:36
that transform media and technology
129
456833
2393
care să transforme conținutul digital şi tehnologia
07:39
from harmful weapons into narrative medicine.
130
459250
3476
din arme dăunătoare în narațiuni medicinale.
07:42
Thank you.
131
462750
1268
Vă mulțumesc!
07:44
(Applause and cheers)
132
464042
2208
(Aplauze şi urale)
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