Deb Roy: The birth of a word

Деб Рой: Рождение слова

401,378 views ・ 2011-03-14

TED


Пожалуйста, дважды щелкните на английские субтитры ниже, чтобы воспроизвести видео.

Переводчик: Esma Khaburzaniya Редактор: Maria Bazilevskaya
00:15
Imagine if you could record your life --
0
15260
4000
Представьте, что вы могли бы запечатлеть свою жизнь на пленке –
00:19
everything you said, everything you did,
1
19260
3000
все, что вы сказали, все, что сделали –
00:22
available in a perfect memory store at your fingertips,
2
22260
3000
все в идеальном хранилище памяти у вас под рукой,
00:25
so you could go back
3
25260
2000
чтобы вы могли бы вернуться
00:27
and find memorable moments and relive them,
4
27260
3000
в самые яркие моменты прошлого и заново пережить их,
00:30
or sift through traces of time
5
30260
3000
или поискать в следах времени
00:33
and discover patterns in your own life
6
33260
2000
и найти какие-то тенденции в собственной жизни,
00:35
that previously had gone undiscovered.
7
35260
3000
которые до этого не были замечены.
00:38
Well that's exactly the journey
8
38260
2000
Так вот именно такое путешествие
00:40
that my family began
9
40260
2000
моя семья начала
00:42
five and a half years ago.
10
42260
2000
пять с половиной лет назад.
00:44
This is my wife and collaborator, Rupal.
11
44260
3000
Это моя жена и соратница Рупал.
00:47
And on this day, at this moment,
12
47260
2000
И в тот день, в ту минуту
00:49
we walked into the house with our first child,
13
49260
2000
мы вошли в дом с нашим первым ребенком,
00:51
our beautiful baby boy.
14
51260
2000
нашим красавцем сынишкой.
00:53
And we walked into a house
15
53260
3000
Мы вошли в дом
00:56
with a very special home video recording system.
16
56260
4000
с особой системой записи домашнего видео.
01:07
(Video) Man: Okay.
17
67260
2000
(Видео) Мужчина: "Окей".
01:10
Deb Roy: This moment
18
70260
1000
Деб Рой: Этот момент,
01:11
and thousands of other moments special for us
19
71260
3000
и тысячи других моментов, дорогих для нас,
01:14
were captured in our home
20
74260
2000
записаны в нашем доме,
01:16
because in every room in the house,
21
76260
2000
потому что в каждой комнате дома,
01:18
if you looked up, you'd see a camera and a microphone,
22
78260
3000
посмотрев вверх, вы увидите камеру и микрофон,
01:21
and if you looked down,
23
81260
2000
а если посмотрите вниз,
01:23
you'd get this bird's-eye view of the room.
24
83260
2000
вы получите вид комнаты сверху.
01:25
Here's our living room,
25
85260
3000
Здесь наша гостиная,
01:28
the baby bedroom,
26
88260
3000
детская,
01:31
kitchen, dining room
27
91260
2000
кухня, столовая
01:33
and the rest of the house.
28
93260
2000
и весь остальной дом.
01:35
And all of these fed into a disc array
29
95260
3000
И все это попадает в дисковый массив,
01:38
that was designed for a continuous capture.
30
98260
3000
созданный для продолжительной видеозаписи.
01:41
So here we are flying through a day in our home
31
101260
3000
Сейчас перед нами пролетает один день из жизни моего дома:
01:44
as we move from sunlit morning
32
104260
3000
от солнечного утра
01:47
through incandescent evening
33
107260
2000
через вечер, освещенный электрическим светом,
01:49
and, finally, lights out for the day.
34
109260
3000
и, наконец, до гаснущих огней.
01:53
Over the course of three years,
35
113260
3000
На протяжение трех лет
01:56
we recorded eight to 10 hours a day,
36
116260
2000
мы записывали от 8 до 10 часов в день,
01:58
amassing roughly a quarter-million hours
37
118260
3000
накопив приблизительно четверть миллиона часов
02:01
of multi-track audio and video.
38
121260
3000
аудио и видео на нескольких дорожках.
02:04
So you're looking at a piece of what is by far
39
124260
2000
Так что вы видите часть, без сомнения,
02:06
the largest home video collection ever made.
40
126260
2000
самой большой коллекции домашнего видео, записанной когда-либо.
02:08
(Laughter)
41
128260
3000
(Смех)
02:11
And what this data represents
42
131260
2000
То значение, которое эти данные имеют
02:13
for our family at a personal level,
43
133260
4000
лично для нашей семьи,
02:17
the impact has already been immense,
44
137260
2000
и их воздействие уже стали колоссальными.
02:19
and we're still learning its value.
45
139260
3000
И мы все еще постигаем их ценность.
02:22
Countless moments
46
142260
2000
Бесчисленные моменты,
02:24
of unsolicited natural moments, not posed moments,
47
144260
3000
снятые в естественной среде, без позирования –
02:27
are captured there,
48
147260
2000
собраны здесь,
02:29
and we're starting to learn how to discover them and find them.
49
149260
3000
и мы учимся находить и постигать их.
02:32
But there's also a scientific reason that drove this project,
50
152260
3000
Но у этого проекта есть и научно-исследовательская задача –
02:35
which was to use this natural longitudinal data
51
155260
4000
использовать эти необработанные долговременные данные
02:39
to understand the process
52
159260
2000
для понимания процесса
02:41
of how a child learns language --
53
161260
2000
овладения ребенком речи –
02:43
that child being my son.
54
163260
2000
где ребенком является мой сын.
02:45
And so with many privacy provisions put in place
55
165260
4000
И вот, с множеством поправок на приватность
02:49
to protect everyone who was recorded in the data,
56
169260
3000
для защиты каждого, кто был записан камерой,
02:52
we made elements of the data available
57
172260
3000
мы передали часть данных
02:55
to my trusted research team at MIT
58
175260
3000
доверенной команде исследователей из МТИ,
02:58
so we could start teasing apart patterns
59
178260
3000
чтобы мы могли начать выделять повторяющиеся элементы
03:01
in this massive data set,
60
181260
3000
из этого массива данных,
03:04
trying to understand the influence of social environments
61
184260
3000
пытаясь понять влияние социальной среды
03:07
on language acquisition.
62
187260
2000
на усвоение речи.
03:09
So we're looking here
63
189260
2000
Итак, мы сейчас смотрим
03:11
at one of the first things we started to do.
64
191260
2000
на одну из первых вещей, которую мы начали делать.
03:13
This is my wife and I cooking breakfast in the kitchen,
65
193260
4000
Это мы с женой на кухне готовим завтрак.
03:17
and as we move through space and through time,
66
197260
3000
Мы перемещаемся в пространстве и во времени
03:20
a very everyday pattern of life in the kitchen.
67
200260
3000
каждодневных событий, происходящих на кухне.
03:23
In order to convert
68
203260
2000
Чтобы адаптировать
03:25
this opaque, 90,000 hours of video
69
205260
3000
эти трудные для восприятия 90.000 часов видео
03:28
into something that we could start to see,
70
208260
2000
к просмотру,
03:30
we use motion analysis to pull out,
71
210260
2000
мы используем анализ движения, чтобы выделить,
03:32
as we move through space and through time,
72
212260
2000
по мере движения во времени и пространстве,
03:34
what we call space-time worms.
73
214260
3000
то, что мы называем пространственно-временными червями.
03:37
And this has become part of our toolkit
74
217260
3000
Этот прием стал частью нашего набора инструментов,
03:40
for being able to look and see
75
220260
3000
который позволяет различить
03:43
where the activities are in the data,
76
223260
2000
действия в этом массиве данных,
03:45
and with it, trace the pattern of, in particular,
77
225260
3000
и в том числе отследить траекторию,
03:48
where my son moved throughout the home,
78
228260
2000
по которой мой сын двигался по дому,
03:50
so that we could focus our transcription efforts,
79
230260
3000
чтобы мы сосредоточили наши усилия по фиксации
03:53
all of the speech environment around my son --
80
233260
3000
всего речевого окружения моего сына –
03:56
all of the words that he heard from myself, my wife, our nanny,
81
236260
3000
всех слов, которые он слышал от меня, моей жены и нашей няни,
03:59
and over time, the words he began to produce.
82
239260
3000
и слов, которые он сам начал впоследствии воспроизводить.
04:02
So with that technology and that data
83
242260
3000
Вот так, благодаря технологии, информации и
04:05
and the ability to, with machine assistance,
84
245260
2000
и возможности с помощью техники
04:07
transcribe speech,
85
247260
2000
записать транскрипцию устной речи,
04:09
we've now transcribed
86
249260
2000
мы зафиксировали
04:11
well over seven million words of our home transcripts.
87
251260
3000
порядка семи миллионов слов в наших домашних стенограммах.
04:14
And with that, let me take you now
88
254260
2000
А теперь позвольте мне начать вместе с вами
04:16
for a first tour into the data.
89
256260
3000
первое путешествие по записям.
04:19
So you've all, I'm sure,
90
259260
2000
Вы все, наверняка,
04:21
seen time-lapse videos
91
261260
2000
видели такую замедленную съемку,
04:23
where a flower will blossom as you accelerate time.
92
263260
3000
где цветок зацветает на ваших глазах, если ускорить время.
04:26
I'd like you to now experience
93
266260
2000
А я хочу показать вам
04:28
the blossoming of a speech form.
94
268260
2000
расцветание речевой формы.
04:30
My son, soon after his first birthday,
95
270260
2000
Мой сын вскоре после первого дня рождения
04:32
would say "gaga" to mean water.
96
272260
3000
стал говорить "гага", что значило "вода".
04:35
And over the course of the next half-year,
97
275260
3000
На протяжение последующего полугодия
04:38
he slowly learned to approximate
98
278260
2000
он медленно приближался
04:40
the proper adult form, "water."
99
280260
3000
к произношению полноценной формы слова "вода" ("уотэ").
04:43
So we're going to cruise through half a year
100
283260
2000
Сейчас полгода пролетят перед нами
04:45
in about 40 seconds.
101
285260
2000
за 40 секунд.
04:47
No video here,
102
287260
2000
Здесь нет картинки,
04:49
so you can focus on the sound, the acoustics,
103
289260
3000
так что вы можете сконцентрироваться на звуке, на акустике
04:52
of a new kind of trajectory:
104
292260
2000
движения от
04:54
gaga to water.
105
294260
2000
"гага" к "уотэ" (вода").
04:56
(Audio) Baby: Gagagagagaga
106
296260
12000
(Звук) Ребенок: "Гагагагагага
05:08
Gaga gaga gaga
107
308260
4000
Гага гага гага
05:12
guga guga guga
108
312260
5000
гуга гуга гуга
05:17
wada gaga gaga guga gaga
109
317260
5000
вада гага гага гуга гага
05:22
wader guga guga
110
322260
4000
уодэ гуга гуга
05:26
water water water
111
326260
3000
уотэ уотэ уотэ
05:29
water water water
112
329260
6000
уотэ уотэ уотэ
05:35
water water
113
335260
4000
уотэ уотэ
05:39
water.
114
339260
2000
уотэ".
05:41
DR: He sure nailed it, didn't he.
115
341260
2000
Деб Рой: Он отлично с этим справился, не так ли?
05:43
(Applause)
116
343260
7000
(Апплодисменты)
05:50
So he didn't just learn water.
117
350260
2000
Так вот, он выучил не только слово "вода".
05:52
Over the course of the 24 months,
118
352260
2000
24 месяца,
05:54
the first two years that we really focused on,
119
354260
3000
первые два года, на которых мы сфокусировались,
05:57
this is a map of every word he learned in chronological order.
120
357260
4000
представлены картой из выученных им слов в хронологическом порядке.
06:01
And because we have full transcripts,
121
361260
3000
А так как у нас есть полные стенограммы,
06:04
we've identified each of the 503 words
122
364260
2000
мы определили каждое из 503 слов,
06:06
that he learned to produce by his second birthday.
123
366260
2000
которые он научился воспроизводить ко второму дню рождения.
06:08
He was an early talker.
124
368260
2000
Он рано начал говорить.
06:10
And so we started to analyze why.
125
370260
3000
Мы решили проанализировать почему.
06:13
Why were certain words born before others?
126
373260
3000
Почему определенные слова появились у него в речи раньше других?
06:16
This is one of the first results
127
376260
2000
Вот один из первых результатов,
06:18
that came out of our study a little over a year ago
128
378260
2000
полученный нами немногим более года назад
06:20
that really surprised us.
129
380260
2000
и нас немало удививший.
06:22
The way to interpret this apparently simple graph
130
382260
3000
Этот кажущийся легким график расшифровывается следущим образом:
06:25
is, on the vertical is an indication
131
385260
2000
по вертикали отображена
06:27
of how complex caregiver utterances are
132
387260
3000
сложность фраз воспитателя
06:30
based on the length of utterances.
133
390260
2000
исходя из длины этих фраз.
06:32
And the [horizontal] axis is time.
134
392260
3000
Вертикальная ось – время.
06:35
And all of the data,
135
395260
2000
Все данные
06:37
we aligned based on the following idea:
136
397260
3000
мы организовали по следующему принципу:
06:40
Every time my son would learn a word,
137
400260
3000
каждый раз, когда сын учил слово,
06:43
we would trace back and look at all of the language he heard
138
403260
3000
мы возвращались во времени назад и отслеживали все речевые ситуации,
06:46
that contained that word.
139
406260
2000
в которых он слышал данное слово.
06:48
And we would plot the relative length of the utterances.
140
408260
4000
И мы отмечали относительную длину фраз.
06:52
And what we found was this curious phenomena,
141
412260
3000
Мы обнаружили любопытный феномен того,
06:55
that caregiver speech would systematically dip to a minimum,
142
415260
3000
что речь воспитателя систематически устремлялась к минимальной сложности,
06:58
making language as simple as possible,
143
418260
3000
как можно сильнее упрощая язык,
07:01
and then slowly ascend back up in complexity.
144
421260
3000
а потом медленно возвращалась на прежний уровень.
07:04
And the amazing thing was
145
424260
2000
Удивительным было то,
07:06
that bounce, that dip,
146
426260
2000
что каждый скачок, каждое падение
07:08
lined up almost precisely
147
428260
2000
почти в точности совпадало
07:10
with when each word was born --
148
430260
2000
с моментом "рождения" каждого слова –
07:12
word after word, systematically.
149
432260
2000
слова за словом, систематически.
07:14
So it appears that all three primary caregivers --
150
434260
2000
Получается, что все три воспитателя –
07:16
myself, my wife and our nanny --
151
436260
3000
я, моя жена и наша няня –
07:19
were systematically and, I would think, subconsciously
152
439260
3000
постоянно и, думаю, подсознательно
07:22
restructuring our language
153
442260
2000
изменяли свою речь,
07:24
to meet him at the birth of a word
154
444260
3000
чтобы "встретить" ребенка в момент "рождения" слова
07:27
and bring him gently into more complex language.
155
447260
4000
и аккуратно подвести его к более сложному языку.
07:31
And the implications of this -- there are many,
156
451260
2000
Из этого следует масса выводов,
07:33
but one I just want to point out,
157
453260
2000
но на один из них я хочу обратить особое внимание –
07:35
is that there must be amazing feedback loops.
158
455260
3000
получается, существуют удивительные циклы обратной связи.
07:38
Of course, my son is learning
159
458260
2000
Конечно, мой сын учится
07:40
from his linguistic environment,
160
460260
2000
у своей лингвистической среды,
07:42
but the environment is learning from him.
161
462260
3000
но и среда учится у него.
07:45
That environment, people, are in these tight feedback loops
162
465260
3000
Эта среда, люди, находятся в петле постоянной обратной связи,
07:48
and creating a kind of scaffolding
163
468260
2000
создавая что-то вроде строительных лесов, поддержки,
07:50
that has not been noticed until now.
164
470260
3000
что не было замечено до настоящего времени.
07:54
But that's looking at the speech context.
165
474260
2000
Но это мы рассматривали речевой контекст.
07:56
What about the visual context?
166
476260
2000
Что же с визуальным?
07:58
We're not looking at --
167
478260
2000
Мы сейчас посмотрим на то,
08:00
think of this as a dollhouse cutaway of our house.
168
480260
2000
что представляет наш дом в разрезе, как будто он кукольный.
08:02
We've taken those circular fish-eye lens cameras,
169
482260
3000
Мы взяли камеры с широкоугольными линзами "рыбий глаз",
08:05
and we've done some optical correction,
170
485260
2000
оптически подкорректировали изображение
08:07
and then we can bring it into three-dimensional life.
171
487260
4000
и получили трехмерную картинку нашей семейной жизни.
08:11
So welcome to my home.
172
491260
2000
Так что добро пожаловать в мой дом.
08:13
This is a moment,
173
493260
2000
Вот момент,
08:15
one moment captured across multiple cameras.
174
495260
3000
пойманный многочисленными камерами.
08:18
The reason we did this is to create the ultimate memory machine,
175
498260
3000
Мы сделали так, потому что хотели создать исчерпывающую машину памяти,
08:21
where you can go back and interactively fly around
176
501260
3000
чтобы можно было отмотать время назад и интерактивно перемещаться,
08:24
and then breathe video-life into this system.
177
504260
3000
и вдохнуть в систему видео-жизнь.
08:27
What I'm going to do
178
507260
2000
Сейчас я хочу
08:29
is give you an accelerated view of 30 minutes,
179
509260
3000
показать вам ускоренные 30 минут
08:32
again, of just life in the living room.
180
512260
2000
обычной жизни в гостинной.
08:34
That's me and my son on the floor.
181
514260
3000
Это мы с сыном на полу.
08:37
And there's video analytics
182
517260
2000
А это системы видеоанализа,
08:39
that are tracking our movements.
183
519260
2000
отслеживающие наши движения.
08:41
My son is leaving red ink. I am leaving green ink.
184
521260
3000
Мой сын оставляет за собой следы красного цвета, а я - зеленого.
08:44
We're now on the couch,
185
524260
2000
Сейчас мы на диване,
08:46
looking out through the window at cars passing by.
186
526260
3000
смотрим через окно на проезжающие мимо машины.
08:49
And finally, my son playing in a walking toy by himself.
187
529260
3000
И наконец, мой сын играет в своих детских ходунках.
08:52
Now we freeze the action, 30 minutes,
188
532260
3000
А сейчас мы заморозим движение, эти 30 минут,
08:55
we turn time into the vertical axis,
189
535260
2000
поместим время на вертикальную ось
08:57
and we open up for a view
190
537260
2000
и получим вид
08:59
of these interaction traces we've just left behind.
191
539260
3000
этих следов взаимодействия, оставленных нами.
09:02
And we see these amazing structures --
192
542260
3000
Мы видим эти удивительные структуры –
09:05
these little knots of two colors of thread
193
545260
3000
эти узелки двух цветных нитей,
09:08
we call "social hot spots."
194
548260
2000
которые мы называем точками активного общения.
09:10
The spiral thread
195
550260
2000
Спиральную нить
09:12
we call a "solo hot spot."
196
552260
2000
мы называем точкой активной самостоятельности.
09:14
And we think that these affect the way language is learned.
197
554260
3000
Мы считаем, что они влияют на то, каким образом усваивается язык.
09:17
What we'd like to do
198
557260
2000
Что бы мы хотели сделать,
09:19
is start understanding
199
559260
2000
так это понять
09:21
the interaction between these patterns
200
561260
2000
взаимодействие между этими повторяющимися элементами
09:23
and the language that my son is exposed to
201
563260
2000
и языком, который воспринимает мой ребенок,
09:25
to see if we can predict
202
565260
2000
чтобы понять, можем ли мы предсказать,
09:27
how the structure of when words are heard
203
567260
2000
как структура того, в какой момент слова услышаны,
09:29
affects when they're learned --
204
569260
2000
влияет на то, когда они усваиваются.
09:31
so in other words, the relationship
205
571260
2000
Другими словами, отношения
09:33
between words and what they're about in the world.
206
573260
4000
между словами и их значениями в реальном мире.
09:37
So here's how we're approaching this.
207
577260
2000
Я покажу вам, как мы приближаемся к ответам на эти вопросы.
09:39
In this video,
208
579260
2000
На этом видео
09:41
again, my son is being traced out.
209
581260
2000
снова отслеживаются перемещения моего сына.
09:43
He's leaving red ink behind.
210
583260
2000
Он оставляет за собой следы красного цвета.
09:45
And there's our nanny by the door.
211
585260
2000
А вот около двери наша няня.
09:47
(Video) Nanny: You want water? (Baby: Aaaa.)
212
587260
3000
(Видео) Няня: "Ты хочешь воды?" (Ребенок: "А-а-а-а".)
09:50
Nanny: All right. (Baby: Aaaa.)
213
590260
3000
Няня: "Хорошо". (Ребенок: "А-а-а-а".)
09:53
DR: She offers water,
214
593260
2000
Деб Рой: Она предлагает ему воды,
09:55
and off go the two worms
215
595260
2000
и тут же два "червяка"
09:57
over to the kitchen to get water.
216
597260
2000
устремляются в сторону кухни за водой.
09:59
And what we've done is use the word "water"
217
599260
2000
Мы использовали слово "вода",
10:01
to tag that moment, that bit of activity.
218
601260
2000
чтобы пометить тот момент, ту единицу действия.
10:03
And now we take the power of data
219
603260
2000
А теперь мы воспользуемся возможностями наших данных
10:05
and take every time my son
220
605260
3000
и отследим каждый раз, когда мой сын
10:08
ever heard the word water
221
608260
2000
слышал слово "вода",
10:10
and the context he saw it in,
222
610260
2000
и контекст, в котором он видел воду.
10:12
and we use it to penetrate through the video
223
612260
3000
Мы погрузимся в отснятый материал
10:15
and find every activity trace
224
615260
3000
и отыщем каждый след активности,
10:18
that co-occurred with an instance of water.
225
618260
3000
которая происходила в ситуации с наличием воды.
10:21
And what this data leaves in its wake
226
621260
2000
Эти данные оставляют за собой
10:23
is a landscape.
227
623260
2000
своеобразный ландшафт.
10:25
We call these wordscapes.
228
625260
2000
Мы называем это словесными ландшафтами.
10:27
This is the wordscape for the word water,
229
627260
2000
Это словесный ландшафт воды.
10:29
and you can see most of the action is in the kitchen.
230
629260
2000
Как видите, активность в основном происходила на кухне.
10:31
That's where those big peaks are over to the left.
231
631260
3000
Именно там "вырастают" эти большие вершины на картинке слева.
10:34
And just for contrast, we can do this with any word.
232
634260
3000
Для сравнения, то же самое мы можем сделать с любым словом.
10:37
We can take the word "bye"
233
637260
2000
Возьмем слово "пока"
10:39
as in "good bye."
234
639260
2000
в значении "до свидания".
10:41
And we're now zoomed in over the entrance to the house.
235
641260
2000
Вот мы с вами приближаем камеру и оказываемся у входа в дом.
10:43
And we look, and we find, as you would expect,
236
643260
3000
И мы видим, как и можно было ожидать,
10:46
a contrast in the landscape
237
646260
2000
различие в ландшафте,
10:48
where the word "bye" occurs much more in a structured way.
238
648260
3000
так как слово "пока" проявляется здесь более явно.
10:51
So we're using these structures
239
651260
2000
Мы используем эти графики,
10:53
to start predicting
240
653260
2000
чтобы начать предсказывать,
10:55
the order of language acquisition,
241
655260
3000
в каком порядке происходит усвоение языка.
10:58
and that's ongoing work now.
242
658260
2000
Эта работа сейчас находится в процессе.
11:00
In my lab, which we're peering into now, at MIT --
243
660260
3000
Это моя лаборатория в МТИ, сейчас мы в нее заглянем.
11:03
this is at the media lab.
244
663260
2000
Это медиалаборатория.
11:05
This has become my favorite way
245
665260
2000
Моим любимым занятием стало
11:07
of videographing just about any space.
246
667260
2000
снимать на видео любое пространство.
11:09
Three of the key people in this project,
247
669260
2000
Три ключевых участника этого проекта –
11:11
Philip DeCamp, Rony Kubat and Brandon Roy are pictured here.
248
671260
3000
Филип ДеКамп, Рони Кубат и Брэндон Рой.
11:14
Philip has been a close collaborator
249
674260
2000
Филип помогал мне
11:16
on all the visualizations you're seeing.
250
676260
2000
с визуализацией всего, что вы сейчас видите.
11:18
And Michael Fleischman
251
678260
3000
Майкл Флайшман,
11:21
was another Ph.D. student in my lab
252
681260
2000
также студент докторантуры из моей лаборатории.
11:23
who worked with me on this home video analysis,
253
683260
3000
Вместе со мной он работал над анализом всего видео.
11:26
and he made the following observation:
254
686260
3000
Именно он заметил,
11:29
that "just the way that we're analyzing
255
689260
2000
что "тот способ, которым мы анализируем
11:31
how language connects to events
256
691260
3000
как язык соотносится с событиями,
11:34
which provide common ground for language,
257
694260
2000
которые обеспечивают для него основу,
11:36
that same idea we can take out of your home, Deb,
258
696260
4000
мы можем использовать шире, чем в рамках твоего дома, Деб.
11:40
and we can apply it to the world of public media."
259
700260
3000
Мы можем применить его в сфере СМИ".
11:43
And so our effort took an unexpected turn.
260
703260
3000
Таким образом наш эксперимент принял неожиданный характер.
11:46
Think of mass media
261
706260
2000
Представьте себе масс-медиа
11:48
as providing common ground
262
708260
2000
как нечто, что обеспечивает общую основу,
11:50
and you have the recipe
263
710260
2000
и вот вам рецепт
11:52
for taking this idea to a whole new place.
264
712260
3000
переноса этой идеи в целую новую область.
11:55
We've started analyzing television content
265
715260
3000
Мы стали анализировать телевизионный контент,
11:58
using the same principles --
266
718260
2000
применяя те же самые принципы,
12:00
analyzing event structure of a TV signal --
267
720260
3000
т.е. анализируя событийную структуру ТВ-сигнала:
12:03
episodes of shows,
268
723260
2000
эпизоды шоу,
12:05
commercials,
269
725260
2000
рекламу –
12:07
all of the components that make up the event structure.
270
727260
3000
все компоненты, составляющие событие.
12:10
And we're now, with satellite dishes, pulling and analyzing
271
730260
3000
Пользуясь спутниковыми тарелками, мы загружаем и анализируем
12:13
a good part of all the TV being watched in the United States.
272
733260
3000
значительную часть всего американского ТВ.
12:16
And you don't have to now go and instrument living rooms with microphones
273
736260
3000
И теперь не нужно обвешивать гостиную микрофонами,
12:19
to get people's conversations,
274
739260
2000
чтобы услышать разговоры.
12:21
you just tune into publicly available social media feeds.
275
741260
3000
Вы просто используете публично доступные каналы социальных медиа.
12:24
So we're pulling in
276
744260
2000
Мы обрабатываем
12:26
about three billion comments a month,
277
746260
2000
около трех миллиардов комментариев в месяц.
12:28
and then the magic happens.
278
748260
2000
И происходит волшебство.
12:30
You have the event structure,
279
750260
2000
Есть событийная структура –
12:32
the common ground that the words are about,
280
752260
2000
то общее смысловое основание слов,
12:34
coming out of the television feeds;
281
754260
3000
которые звучат на телеканалах.
12:37
you've got the conversations
282
757260
2000
Есть разговоры,
12:39
that are about those topics;
283
759260
2000
объединенные конкретными темами.
12:41
and through semantic analysis --
284
761260
3000
Мы используем семантический анализ.
12:44
and this is actually real data you're looking at
285
764260
2000
То, что вы видите сейчас, – это реальные результаты,
12:46
from our data processing --
286
766260
2000
полученные путем обработки данных.
12:48
each yellow line is showing a link being made
287
768260
3000
Каждая желтая линия показывает связь
12:51
between a comment in the wild
288
771260
3000
между чьим-то комментарием
12:54
and a piece of event structure coming out of the television signal.
289
774260
3000
и элементом событийной структуры, переданной ТВ-сигналом.
12:57
And the same idea now
290
777260
2000
А теперь та самая идея
12:59
can be built up.
291
779260
2000
получает развитие.
13:01
And we get this wordscape,
292
781260
2000
Получаем словесный ландшафт,
13:03
except now words are not assembled in my living room.
293
783260
3000
правда, на этот раз слова собраны не в моей гостиной.
13:06
Instead, the context, the common ground activities,
294
786260
4000
Теперь контекст, действия, образующие основу,
13:10
are the content on television that's driving the conversations.
295
790260
3000
являются ТВ-контентом, который дает импульс разговорам.
13:13
And what we're seeing here, these skyscrapers now,
296
793260
3000
То, что мы видим здесь, эти "небоскребы"
13:16
are commentary
297
796260
2000
являются комментариями,
13:18
that are linked to content on television.
298
798260
2000
которые связаны с ТВ-контентом.
13:20
Same concept,
299
800260
2000
Итак, тот же принцип,
13:22
but looking at communication dynamics
300
802260
2000
но в приложении к динамике коммуникации
13:24
in a very different sphere.
301
804260
2000
в совершенно другой сфере.
13:26
And so fundamentally, rather than, for example,
302
806260
2000
Так вот, на самом деле, вместо того чтобы, например,
13:28
measuring content based on how many people are watching,
303
808260
3000
измерять контент по количеству телезрителей,
13:31
this gives us the basic data
304
811260
2000
мы получаем базовую информацию
13:33
for looking at engagement properties of content.
305
813260
3000
для понимания уровня вовлеченности в контент.
13:36
And just like we can look at feedback cycles
306
816260
3000
И так же, как можно увидеть циклы обратной связи
13:39
and dynamics in a family,
307
819260
3000
и динамику в рамках семьи,
13:42
we can now open up the same concepts
308
822260
3000
можно применить те же принципы
13:45
and look at much larger groups of people.
309
825260
3000
и посмотреть на гораздо большие группы людей.
13:48
This is a subset of data from our database --
310
828260
3000
Вот часть данных из нашей базы,
13:51
just 50,000 out of several million --
311
831260
3000
лишь 50,000 из нескольких миллионов.
13:54
and the social graph that connects them
312
834260
2000
Они соединены социальным графом,
13:56
through publicly available sources.
313
836260
3000
через открытые источники информации.
13:59
And if you put them on one plain,
314
839260
2000
Поместим данные на одну плоскость.
14:01
a second plain is where the content lives.
315
841260
3000
На другой плоскости находится контент.
14:04
So we have the programs
316
844260
3000
Значит, у нас есть программы,
14:07
and the sporting events
317
847260
2000
спортивные события
14:09
and the commercials,
318
849260
2000
и рекламные ролики
14:11
and all of the link structures that tie them together
319
851260
2000
вместе со всей структурой связей между ними,
14:13
make a content graph.
320
853260
2000
образующие граф содержания.
14:15
And then the important third dimension.
321
855260
4000
А вот и важный для нас третий аспект.
14:19
Each of the links that you're seeing rendered here
322
859260
2000
Каждая из связей, представленных здесь,
14:21
is an actual connection made
323
861260
2000
соединяет
14:23
between something someone said
324
863260
3000
чьи-то слова
14:26
and a piece of content.
325
866260
2000
с частью контента.
14:28
And there are, again, now tens of millions of these links
326
868260
3000
Таких связей десятки миллионов.
14:31
that give us the connective tissue of social graphs
327
871260
3000
Они дают нам соединительный материал социальных графов
14:34
and how they relate to content.
328
874260
3000
и показывают их соотношение с контентом.
14:37
And we can now start to probe the structure
329
877260
2000
Теперь мы можем исследовать эти структуры
14:39
in interesting ways.
330
879260
2000
интересными способами.
14:41
So if we, for example, trace the path
331
881260
3000
Например, если мы отследим путь
14:44
of one piece of content
332
884260
2000
какой-либо части контента,
14:46
that drives someone to comment on it,
333
886260
2000
которая вызвала чей-либо комментарий,
14:48
and then we follow where that comment goes,
334
888260
3000
а затем проследим путь этого комментария
14:51
and then look at the entire social graph that becomes activated
335
891260
3000
и посмотрим на весь социальный граф, который активизируется,
14:54
and then trace back to see the relationship
336
894260
3000
а затем проследим его истоки, чтобы увидеть взаимосвязь
14:57
between that social graph and content,
337
897260
2000
между социальным графом и контентом,
14:59
a very interesting structure becomes visible.
338
899260
2000
то мы увидим очень интересную структуру.
15:01
We call this a co-viewing clique,
339
901260
2000
Мы зовем это группой совместного просмотра.
15:03
a virtual living room if you will.
340
903260
3000
Этакая виртуальная гостиная, если хотите.
15:06
And there are fascinating dynamics at play.
341
906260
2000
И тут присутствует интереснейшая динамика.
15:08
It's not one way.
342
908260
2000
Здесь тоже связь не односторонняя.
15:10
A piece of content, an event, causes someone to talk.
343
910260
3000
Элемент контента, событие сподвигает кого-либо сделать высказывание.
15:13
They talk to other people.
344
913260
2000
Люди начинают обсуждать это между собой.
15:15
That drives tune-in behavior back into mass media,
345
915260
3000
В итоге, когда многие на этой волне, она возвращается и влияет на СМИ.
15:18
and you have these cycles
346
918260
2000
Таким образом, мы получаются циклы,
15:20
that drive the overall behavior.
347
920260
2000
управляющие массовыми реакциями.
15:22
Another example -- very different --
348
922260
2000
Еще один, совершенно иной пример:
15:24
another actual person in our database --
349
924260
3000
в нашей базе данных есть информация о реальном человеке,
15:27
and we're finding at least hundreds, if not thousands, of these.
350
927260
3000
и мы находим по меньшей мере сотни, если не тысячи, таких людей.
15:30
We've given this person a name.
351
930260
2000
Мы дали этому человеку прозвище.
15:32
This is a pro-amateur, or pro-am media critic
352
932260
3000
Это хорошо подкованный любитель, медиа-критик,
15:35
who has this high fan-out rate.
353
935260
3000
имеющий высокий рейтинг, большое количество читателей.
15:38
So a lot of people are following this person -- very influential --
354
938260
3000
Итак, множество людей читают его в сети, что делает его влиятельным.
15:41
and they have a propensity to talk about what's on TV.
355
941260
2000
И эти люди проявляют склонность к обсуждению того, что показывают по ТВ.
15:43
So this person is a key link
356
943260
3000
Таким образом, этот человек является связующим элементом
15:46
in connecting mass media and social media together.
357
946260
3000
между масс-медиа и социальными медиа.
15:49
One last example from this data:
358
949260
3000
Последний пример:
15:52
Sometimes it's actually a piece of content that is special.
359
952260
3000
порой элемент контента играет особую роль.
15:55
So if we go and look at this piece of content,
360
955260
4000
Давайте посмотрим на следующий элемент –
15:59
President Obama's State of the Union address
361
959260
3000
послание президента Обамы "О положении дел в стране",
16:02
from just a few weeks ago,
362
962260
2000
прозвучавшее всего пару недель назад.
16:04
and look at what we find in this same data set,
363
964260
3000
Рассматривая ту же совокупность данных
16:07
at the same scale,
364
967260
3000
на том же уровне,
16:10
the engagement properties of this piece of content
365
970260
2000
мы видим, что уровень вовлеченности аудитории в данную часть контента
16:12
are truly remarkable.
366
972260
2000
является поистинне впечатляющим.
16:14
A nation exploding in conversation
367
974260
2000
Нация просто "взорвалась" обсуждениями
16:16
in real time
368
976260
2000
в режиме реального времени,
16:18
in response to what's on the broadcast.
369
978260
3000
откликнувшись на трансляцию.
16:21
And of course, through all of these lines
370
981260
2000
И, конечно же, сквозь все эти связи
16:23
are flowing unstructured language.
371
983260
2000
"проплывают" неупорядоченные языковые единицы.
16:25
We can X-ray
372
985260
2000
Мы можем "просветить" полученное, как на рентгене,
16:27
and get a real-time pulse of a nation,
373
987260
2000
и получить пульс нации в реальном времени
16:29
real-time sense
374
989260
2000
и оперативное восприятие
16:31
of the social reactions in the different circuits in the social graph
375
991260
3000
общественных реакций в различных звеньях социального графа,
16:34
being activated by content.
376
994260
3000
активизирующихся посредством контента.
16:37
So, to summarize, the idea is this:
377
997260
3000
Если обобщить, то идея такова:
16:40
As our world becomes increasingly instrumented
378
1000260
3000
так как мир становится технически все более оснащенным,
16:43
and we have the capabilities
379
1003260
2000
мы приобретаем возможность
16:45
to collect and connect the dots
380
1005260
2000
собирать данные и выявлять связи
16:47
between what people are saying
381
1007260
2000
между тем, что было сказано людьми,
16:49
and the context they're saying it in,
382
1009260
2000
и контекстом этих высказываний.
16:51
what's emerging is an ability
383
1011260
2000
Отсюда возникает возможность
16:53
to see new social structures and dynamics
384
1013260
3000
видеть новые социальные структуры и динамику,
16:56
that have previously not been seen.
385
1016260
2000
не наблюдавшиеся ранее.
16:58
It's like building a microscope or telescope
386
1018260
2000
Это схоже с созданием микроскопа или телескопа.
17:00
and revealing new structures
387
1020260
2000
Обнаруживаются новые структуры
17:02
about our own behavior around communication.
388
1022260
3000
нашего с вами поведения в сфере коммуникации.
17:05
And I think the implications here are profound,
389
1025260
3000
Я считаю, что эта идея имеет широкое применение –
17:08
whether it's for science,
390
1028260
2000
от науки
17:10
for commerce, for government,
391
1030260
2000
до бизнеса и государственного управления –
17:12
or perhaps most of all,
392
1032260
2000
и более того
17:14
for us as individuals.
393
1034260
3000
для нас как отдельных личностей.
17:17
And so just to return to my son,
394
1037260
3000
А теперь вернемся к моему сыну.
17:20
when I was preparing this talk, he was looking over my shoulder,
395
1040260
3000
Когда я готовил свое выступление, он подглядывал из-за моего плеча.
17:23
and I showed him the clips I was going to show to you today,
396
1043260
2000
Я показал ему видео, которое подготовил для вашего просмотра,
17:25
and I asked him for permission -- granted.
397
1045260
3000
и попросил его разрешения на показ – он его дал.
17:28
And then I went on to reflect,
398
1048260
2000
А затем я сказал:
17:30
"Isn't it amazing,
399
1050260
3000
"Разве не потрясающе –
17:33
this entire database, all these recordings,
400
1053260
3000
вся эта база данных, все эти записи.
17:36
I'm going to hand off to you and to your sister" --
401
1056260
2000
Я передам все это тебе и твоей сестре".
17:38
who arrived two years later --
402
1058260
3000
Она родилась двумя годами позже.
17:41
"and you guys are going to be able to go back and re-experience moments
403
1061260
3000
"Вы сможете заглянуть в прошлое и заново пережить моменты,
17:44
that you could never, with your biological memory,
404
1064260
3000
которые ваша биологическая память,
17:47
possibly remember the way you can now?"
405
1067260
2000
возможно, никогда бы не сохранила в таком виде".
17:49
And he was quiet for a moment.
406
1069260
2000
Сын затих на мгновение.
17:51
And I thought, "What am I thinking?
407
1071260
2000
Я подумал: "Да что это со мной?
17:53
He's five years old. He's not going to understand this."
408
1073260
2000
Ему всего пять лет, он этого не поймет".
17:55
And just as I was having that thought, he looked up at me and said,
409
1075260
3000
И только я это подумал, как он посмотрел на меня снизу вверх и спросил:
17:58
"So that when I grow up,
410
1078260
2000
"То есть когда я вырасту,
18:00
I can show this to my kids?"
411
1080260
2000
я смогу показать это своим детям?"
18:02
And I thought, "Wow, this is powerful stuff."
412
1082260
3000
Я подумал: "Вот это да! Какая волшебная эта вещь".
18:05
So I want to leave you
413
1085260
2000
Я хочу закончить
18:07
with one last memorable moment
414
1087260
2000
одним из памятных моментов
18:09
from our family.
415
1089260
3000
нашей семьи.
18:12
This is the first time our son
416
1092260
2000
Первый раз, когда сын
18:14
took more than two steps at once --
417
1094260
2000
сделал больше двух шагов за раз,
18:16
captured on film.
418
1096260
2000
пойман видеокамерой.
18:18
And I really want you to focus on something
419
1098260
3000
Я хочу кое на чем сосредоточить ваше внимание,
18:21
as I take you through.
420
1101260
2000
пока я буду показывать видео.
18:23
It's a cluttered environment; it's natural life.
421
1103260
2000
Суматошная среда, естественная жизнь.
18:25
My mother's in the kitchen, cooking,
422
1105260
2000
Моя мама готовит на кухне.
18:27
and, of all places, in the hallway,
423
1107260
2000
И именно в коридоре
18:29
I realize he's about to do it, about to take more than two steps.
424
1109260
3000
я понимаю, что он сейчас сделает более двух шагов.
18:32
And so you hear me encouraging him,
425
1112260
2000
Вы услышите, как я подбадриваю его,
18:34
realizing what's happening,
426
1114260
2000
понимая, что сейчас произойдет.
18:36
and then the magic happens.
427
1116260
2000
И происходит волшебство.
18:38
Listen very carefully.
428
1118260
2000
Слушайте внимательно.
18:40
About three steps in,
429
1120260
2000
Через три шага
18:42
he realizes something magic is happening,
430
1122260
2000
он тоже начинает понимать, что происходит что-то волшебное.
18:44
and the most amazing feedback loop of all kicks in,
431
1124260
3000
И тут проявляется изумительная ответная реакция.
18:47
and he takes a breath in,
432
1127260
2000
Он делает вдох
18:49
and he whispers "wow"
433
1129260
2000
и шепчет "уау",
18:51
and instinctively I echo back the same.
434
1131260
4000
а я инстинктивно отвечаю ему эхом.
18:56
And so let's fly back in time
435
1136260
3000
Теперь давайте перенесемся назад
18:59
to that memorable moment.
436
1139260
2000
к тому памятному моменту.
19:05
(Video) DR: Hey.
437
1145260
2000
(Видео) Деб Рой: "Эй,
19:07
Come here.
438
1147260
2000
иди ко мне.
19:09
Can you do it?
439
1149260
3000
Можешь?
19:13
Oh, boy.
440
1153260
2000
Ух ты!
19:15
Can you do it?
441
1155260
3000
Ты так можешь?"
19:18
Baby: Yeah.
442
1158260
2000
Ребенок: "Аа" (да).
19:20
DR: Ma, he's walking.
443
1160260
3000
Деб Рой: "Мама, он идет!"
19:24
(Laughter)
444
1164260
2000
(Смех)
19:26
(Applause)
445
1166260
2000
(Апплодисменты)
19:28
DR: Thank you.
446
1168260
2000
Деб Рой: "Спасибо!"
19:30
(Applause)
447
1170260
15000
(Апплодисменты)
Об этом сайте

Этот сайт познакомит вас с видеороликами YouTube, полезными для изучения английского языка. Вы увидите уроки английского языка, преподаваемые высококлассными учителями со всего мира. Дважды щелкните по английским субтитрам, отображаемым на каждой странице видео, чтобы воспроизвести видео оттуда. Субтитры прокручиваются синхронно с воспроизведением видео. Если у вас есть какие-либо комментарии или пожелания, пожалуйста, свяжитесь с нами, используя эту контактную форму.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7