Deb Roy: The birth of a word

Deb Roy: Bir kelimenin doğuşu

Çeviri: Isil Arican Gözden geçirme: Sancak Gülgen

Imagine if you could record your life --

Bir an yaşantınızı kaydedebileceğinizi düşünün --

everything you said, everything you did,

söylediğiniz her şeyi, yaptığınız her şeyi,

available in a perfect memory store at your fingertips,

hepsi elinizi uzatarak ulaşabilceğiniz kusursuz bir bellekte saklı,

so you could go back

böylece geri dönüp

and find memorable moments and relive them,

anımsamaya değer olayları bulup yeniden yaşayabilir,

or sift through traces of time

ya da zamanı eşeleyerek

and discover patterns in your own life

hayatınızla ilgili daha önce keşfetmediğiniz

that previously had gone undiscovered.

farklı kalıplar keşfedebilirsiniz.

Well that's exactly the journey

Bu, tam olarak

that my family began

benim ailemin beş buçuk yıl önce

five and a half years ago.

giriştiği yolculuğun tanımı.

This is my wife and collaborator, Rupal.

Bu benim eşim ve destekçim, Rupal.

And on this day, at this moment,

Ve bu gün, tam da bu anda,

we walked into the house with our first child,

kucağımızda ilk çocuğumuzla evimize girdik,

our beautiful baby boy.

harika bir erkek bebek.

And we walked into a house

Girdiğimiz ev

with a very special home video recording system.

özel bir video düzeneği ile donanmış bir evdi.

(Video) Man: Okay.

(Video) Adam: Tamam.

Deb Roy: This moment

Deb Roy: İşte bu an

and thousands of other moments special for us

ve biim için önemli olan binlerce diğer an

were captured in our home

evimizde kaydedildi

because in every room in the house,

çinkü evdeki her odada

if you looked up, you'd see a camera and a microphone,

eğer yukarı bakarsanız görebileceğiniz bir kamera ve mikrofon sistemi var

and if you looked down,

eğer yukarıdan bakacak olursanız,

you'd get this bird's-eye view of the room.

tüm odayı balık gözü şeklinde görebilirsiniz.

Here's our living room,

Burası bizim oturma odamız,

the baby bedroom,

burası bebek odası,

kitchen, dining room

mutfak, yemek odası

and the rest of the house.

ve evin diğer kısımları.

And all of these fed into a disc array

Bu verilerin tamamı, sürekli gorüntü alabilecek biçimde tasarlanmış

that was designed for a continuous capture.

bir dizi diske kaydedildi.

So here we are flying through a day in our home

Burada, evde geçen bir günü hızlı bir şekilde görüyoruz

as we move from sunlit morning

sabahın ilk ışıklarından başlayıp

through incandescent evening

aydınlatılmış akşama

and, finally, lights out for the day.

ve sonunda gecenin karanlığına kadar.

Over the course of three years,

Üç yıl boyunca,

we recorded eight to 10 hours a day,

günde sekiz ila on saat arası kayıt yaptık,

amassing roughly a quarter-million hours

yaklaşık 250.000 saatlik

of multi-track audio and video.

çok kanallı ses ve görüntü kaydı.

So you're looking at a piece of what is by far

Yani, eğer gelmiş geçmiş en büyük

the largest home video collection ever made.

ev videoları koleksiyonunu arıyorsanız o burada.

(Laughter)

(Gülüşmeler)

And what this data represents

Bu verinin bizim ailemiz için

for our family at a personal level,

kişisel seviyedeki anlamı zaten

the impact has already been immense,

çok yoğun oldu

and we're still learning its value.

ve ne kadar değerli olduğunu fark etmeye devam ediyoruz.

Countless moments

Sayısız an

of unsolicited natural moments, not posed moments,

poz verilmemiş, ayralanmamış doğal anlar

are captured there,

burada kayda alındı,

and we're starting to learn how to discover them and find them.

ve bizler bunları nasıl keşfedeceğimizi ve bulacağımızı yeni yeni öğreniyoruz.

But there's also a scientific reason that drove this project,

Ama bu projeye ivme veren bir bilimsel neden de var,

which was to use this natural longitudinal data

o da bu dikey veriyi kullanarak

to understand the process

bi çocuğun konuşmayı öğrenme sürecini

of how a child learns language --

nasıl anlayabiliriz --

that child being my son.

ki buradaki çocuk benim oğlum.

And so with many privacy provisions put in place

Böylece, kayıtların içinde yer alan kişilerin

to protect everyone who was recorded in the data,

özel hayatını koruyacak pekçok önlemden sonra,

we made elements of the data available

bu verinin bileşenlerini

to my trusted research team at MIT

MIT'deki güvenilir araştırma ekibimle paylaştık,

so we could start teasing apart patterns

böylece bu yoğun veri setini

in this massive data set,

inceleyerek, içindeki şablonları ayıklayarak

trying to understand the influence of social environments

dil öğrenme sürecindeki sosyal çevrenin etkisini

on language acquisition.

anlamaya başlayabildik.

So we're looking here

Burada gördüğümüz şey

at one of the first things we started to do.

ilk yapmaya başladığımız şeylerden biri.

This is my wife and I cooking breakfast in the kitchen,

Bu eşim ve mutfakta kahvaltı hazırlıyor.

and as we move through space and through time,

Zaman ve mekan içinde hareket ederken,

a very everyday pattern of life in the kitchen.

mutfakta günlük bir şablon var.

In order to convert

Bu 90.000 saatlik videoyu

this opaque, 90,000 hours of video

birşeyler görebileceğimiz hale

into something that we could start to see,

getirebilmek için

we use motion analysis to pull out,

hareket analiz noktaları yerleştirdik,

as we move through space and through time,

böylece zaman ve mekanda hareket ettikçe

what we call space-time worms.

zaman-mekan solucanı dediğimiz şeyler ortaya çıkıyor.

And this has become part of our toolkit

Bu, bizim verinin içinde

for being able to look and see

nerede aktivite olduğunu görmemize yarayan

where the activities are in the data,

bir yöntem oldu,

and with it, trace the pattern of, in particular,

bununla, özellikle de oğlumun evin içindeki

where my son moved throughout the home,

hareketinin izini çıkarıyoruz,

so that we could focus our transcription efforts,

böylece kayıt çabalarımızı

all of the speech environment around my son --

oğlumun etrafında oluşan konuşma ortamına odaklayabiliyoruz --

all of the words that he heard from myself, my wife, our nanny,

benden, eşimden ya da dadısından duyduğu tüm kelimeler,

and over time, the words he began to produce.

ve zaman içinde onun üretmeye başladığı kelimeler.

So with that technology and that data

Elimizdeki bu teknoloji, veri ve

and the ability to, with machine assistance,

makina yardımı ile konuşmayı kaydetme

transcribe speech,

yetisi aracılığı ile,

we've now transcribed

ev ortamımızdaki kelimelerden yedi milyondan fazlasını

well over seven million words of our home transcripts.

kayda almayı başardık.

And with that, let me take you now

Bu verinin içindeki ilk tura

for a first tour into the data.

sizi götürmeme izin verin.

So you've all, I'm sure,

Eminim hepiniz time-lapse videolar

seen time-lapse videos

seyretmişssinizdir,

where a flower will blossom as you accelerate time.

hani bir çiçek açarken çekilen ve hızlı oynatılan videolardan.

I'd like you to now experience

Şimdi ise sizlerin bir dilin

the blossoming of a speech form.

ortaya çımasına şahit olmanızı istiyorum.

My son, soon after his first birthday,

Oğlum, birinci yaşgününden hemen sonra

would say "gaga" to mean water.

su (water) yerine "gaga" demeye başladı.

And over the course of the next half-year,

Ve bunu takiben altı ay içinde de

he slowly learned to approximate

yavaş yavaş yetişkin formu olan

the proper adult form, "water."

"su" (water) kelimesini geçiş yaptı.

So we're going to cruise through half a year

Şimdi bu altı aylık süreyi

in about 40 seconds.

yaklaşık 40 sn içinde göreceğiz.

No video here,

Burada video yok,

so you can focus on the sound, the acoustics,

böylelikle sese ve akustiklere odaklanabilirsiniz,

of a new kind of trajectory:

gaga'dan su (water)'a

gaga to water.

yeni bir rota.

(Audio) Baby: Gagagagagaga

(Ses kaydı) Bebek: Gagagagaga

Gaga gaga gaga

Gaga gaga gaga

guga guga guga

guga guga guga

wada gaga gaga guga gaga

wada gaga gaga guga gaga

wader guga guga

wader guga guga

water water water

water water water

water water water

water water water

water water

water water

water.

water. (su)

DR: He sure nailed it, didn't he.

DR: Sonunda becerdi, değil mi?

(Applause)

(Alkışlar)

So he didn't just learn water.

Sadece su'yu değil, başka şeyleri de öğrendi.

Over the course of the 24 months,

24 ay boyunca,

the first two years that we really focused on,

ilk iki yıl süresince, gerçekten iyi odaklandık,

this is a map of every word he learned in chronological order.

bu öğrendiği her kelimenin tarihsel sıralaması.

And because we have full transcripts,

Elimizde tüm kayıtlar olduğu için

we've identified each of the 503 words

ikinci yaşgününe dek söylemeyi öğrendiği

that he learned to produce by his second birthday.

bu 503 kelimeyi tek tek saptayabildik.

He was an early talker.

Erken konuşan bir çocuk.

And so we started to analyze why.

Biz de nedenleri araştırmaya başladık.

Why were certain words born before others?

Neden bazı kelimeler diğerlerinden önce öğreniliyor?

This is one of the first results

Bu vardığımız sonuçlardan ilki,

that came out of our study a little over a year ago

araştırmamızda bir sene kadar önce saptadık

that really surprised us.

ve bizi epey şaşırttı.

The way to interpret this apparently simple graph

Bu basit görünen grafiği anlamak için şu önemli

is, on the vertical is an indication

dikey eksende bakıcının

of how complex caregiver utterances are

konuşmasındaki karmaşıklık gösteriliyor.

based on the length of utterances.

bunu tekrarların sayısına göre işaretledik.

And the [horizontal] axis is time.

yatay eksen ise zamanı gösteriyor.

And all of the data,

Buraya yerleştirdiğimiz

we aligned based on the following idea:

tüm veriler şu fikre dayalı:

Every time my son would learn a word,

Oğlum her bir yeni kelimeyi öğrendiğinde,

we would trace back and look at all of the language he heard

zamanda geriye gidip duyduğu konuşmalar içinde

that contained that word.

o kelimeyi arıyoruz.

And we would plot the relative length of the utterances.

Ve o kelimenin kaç kere tekrarlandığını kaydediyoruz.

And what we found was this curious phenomena,

Bunun sonucunda şöyle ilginç bir şey bulduk,

that caregiver speech would systematically dip to a minimum,

bakıcının konuşması önce en aza iniyor,

making language as simple as possible,

dili olabildiğince basit hale getiriyor,

and then slowly ascend back up in complexity.

daha sonra yavaş yavaş karmaşıklığı artırıyor.

And the amazing thing was

İnanılmaz olan şey ise

that bounce, that dip,

bu çukur noktanın

lined up almost precisely

hemen hemen her bir kelimenin

with when each word was born --

doğuşu ile eş zamanlı ortaya çıkması --

word after word, systematically.

kelime kelime, düzenli bir şekilde bu oldu.

So it appears that all three primary caregivers --

Görünen o ki, oğlumun üç bakıcısı da --

myself, my wife and our nanny --

yani ben, eşim ve dadımız --

were systematically and, I would think, subconsciously

sistematik olarak, ve sanırım bilinçaltımızda

restructuring our language

konuştuğumuz dili yeniden yapılandırıyor

to meet him at the birth of a word

ve onunla bir kelimenin doğuşunda aynı seviyeye iniyor

and bring him gently into more complex language.

sonra onu daha karmaşık dil yapısına taşıyoruz.

And the implications of this -- there are many,

Bunun sonuçları ise -- ki birden fazlalar,

but one I just want to point out,

ama bir tanesini hemen göstermek istiyorum,

is that there must be amazing feedback loops.

bu sürecin içinde inanılmaz geri bildirim döngülerinin varlığı.

Of course, my son is learning

Elbette, oğlum

from his linguistic environment,

çevresindeki dilden zengin ortamdan öğreniyor,

but the environment is learning from him.

ama o ortam da ondan öğreniyor.

That environment, people, are in these tight feedback loops

Bu sıkı geri bildirim döngüsündeki çevre, çevredeki insanlar,

and creating a kind of scaffolding

ve böylesine bir yapı

that has not been noticed until now.

şimdiye dek fark edilmemişti.

But that's looking at the speech context.

Bu kısma kadar konuşmanın içeriğine baktık.

What about the visual context?

Peki ya görsel içerik?

We're not looking at --

Ona bakmıyoruz --

think of this as a dollhouse cutaway of our house.

bunun evimizim oyuncak ev kesiti olduğunu varsayın.

We've taken those circular fish-eye lens cameras,

Şu dairesel balık gözü kameralardan aldık ve

and we've done some optical correction,

biraz optik düzeltme yaparak görüntüleri

and then we can bring it into three-dimensional life.

üç boyutlu hale getirdik.

So welcome to my home.

Evime hoş geldiniz.

This is a moment,

Bu gördüğünüz an,

one moment captured across multiple cameras.

birden fazla kamera tarafından kaydedilmiş bir an.

The reason we did this is to create the ultimate memory machine,

Bunu yapmamızdaki neden, en yetkin hafıza makinasını yaratmak idi,

where you can go back and interactively fly around

zamanda geri gidebileceğiniz ve interaktif olarak içinde gezinebileceğiniz

and then breathe video-life into this system.

canlı görüntüler oluşturmak istedik.

What I'm going to do

Şimdi size,

is give you an accelerated view of 30 minutes,

sadece oturma odasındaki yaşantımızdan

again, of just life in the living room.

hızlandırılmış bir 30 dk'lık kesit göstereceğim.

That's me and my son on the floor.

Bu benim, ve yerde de oğlum var.

And there's video analytics

Bunlar da hareketlerimizi izleyen

that are tracking our movements.

video analiz cihazları.

My son is leaving red ink. I am leaving green ink.

Oğlum görüntüde kırmızı iz bırakıyor, benimki ise yeşil.

We're now on the couch,

Şimdi koltuktayız,

looking out through the window at cars passing by.

camdan dışarıdan geçen arabalara bakıyoruz.

And finally, my son playing in a walking toy by himself.

Sonrasında da oğlum kendi kendine yürüyen bir oyuncakla oynuyor.

Now we freeze the action, 30 minutes,

Burada hareketi donduralım, 30 dakikalık hareket,

we turn time into the vertical axis,

ve zamanı dikey eksene çevirelim,

and we open up for a view

ve bu birbirimizle etkileşim izlerimizi

of these interaction traces we've just left behind.

incelemeye açalım.

And we see these amazing structures --

Burada müthiş bir yapı görüyoruz --

these little knots of two colors of thread

bu iki rengin birbiri ile iç içe girip

we call "social hot spots."

düğümlendiği noktalara sosyal sıcak noktalar diyoruz.

The spiral thread

Bu spiral ize ise

we call a "solo hot spot."

yalın sıcak nokta diyoruz.

And we think that these affect the way language is learned.

Bu noktaların, dil öğrenme sürecimizi etkilediği görüşündeyiz.

What we'd like to do

Yapmak istediğimiz

is start understanding

bu şablonlar arasındaki

the interaction between these patterns

iletişimi, ya da oğlumun deneyimlediği

and the language that my son is exposed to

konuşmaları anlamaya çalışmak ve

to see if we can predict

böylece kelimelerin duyulduğu zamanın

how the structure of when words are heard

öğrenildiği zamanı ne şekilde

affects when they're learned --

etkilediğini öngörebilirmiyiz anlamak.

so in other words, the relationship

bir diğer deyişle, kelimeler ve dünyada

between words and what they're about in the world.

taşıdıkları anlam arasındaki ilişkiyi gözlemek.

So here's how we're approaching this.

Bu duruma şöyle yaklaşıyoruz.

In this video,

Bu videoda,

again, my son is being traced out.

oğlumun bıraktığı izi görebiliyorsunuz.

He's leaving red ink behind.

Kırmızı bir iz bırakıyor.

And there's our nanny by the door.

Kapıda gördüğünüz dadımız.

(Video) Nanny: You want water? (Baby: Aaaa.)

(Video) Dadı: Su mu istiyorsun? (Bebek: Aaaa.)

Nanny: All right. (Baby: Aaaa.)

Dadı: Tamam. (Bebek: Aaaa.)

DR: She offers water,

DR: Ona su veriyor,

and off go the two worms

ve iki solucanın mutfağa,

over to the kitchen to get water.

su almaya yöneldiğini görüyorsunuz.

And what we've done is use the word "water"

Bizim yaptığımız "su" kelimesi ile

to tag that moment, that bit of activity.

o anı, o aktiviteyi etiketlemek.

And now we take the power of data

Şimdi verinin gücünü kullanıyoruz ve

and take every time my son

oğlumun "su" kelimesini duyduğu

ever heard the word water

her anı ve "su"yu gördüğü

and the context he saw it in,

her bir anı alıyoruz ve

and we use it to penetrate through the video

bu anları video kaydı üzerinde kesiştirerek

and find every activity trace

su ile ilgili olan eş zamanlı gerçekleşmiş

that co-occurred with an instance of water.

her tür aktivite izini bulabiliyoruz.

And what this data leaves in its wake

Bu veri, derlenmesinin sonunda

is a landscape.

bir yüzey şekli oluşturuyor.

We call these wordscapes.

Bunlara kelime-haritaları adını taktık.

This is the wordscape for the word water,

Bu gördüğünüz su kelimesinin kelime haritası,

and you can see most of the action is in the kitchen.

çoğu hareketin mutfakta olduğunu görebilirsiniz.

That's where those big peaks are over to the left.

Şu soldaki yüksek tepeler mutfakta.

And just for contrast, we can do this with any word.

Karşılaştırma için bunu herhangi bir kelime için yapabiliriz.

We can take the word "bye"

Mesela "hoşçakal" kelimesini alalım,

as in "good bye."

"hadi hoşçakal"daki gibi.

And we're now zoomed in over the entrance to the house.

Şimdi gördüğümüz yer evin giriş kapısı.

And we look, and we find, as you would expect,

Ve baktığımızda, tahmin ettiğiniz gibi

a contrast in the landscape

"hoşçakal" kelimesinin daha sıklıkla

where the word "bye" occurs much more in a structured way.

yapısal olarak kullandığı yerin farklı olduğunu görüyoruz.

So we're using these structures

Biz, bu yapıları

to start predicting

dil öğrenme basamaklarını

the order of language acquisition,

öngörmede kullanıyoruz,

and that's ongoing work now.

bu halen devam eden bir süreç.

In my lab, which we're peering into now, at MIT --

Benim laboratuvarımda, ki şu an ona bakıyoruz, MIT'de --

this is at the media lab.

burası medya laboratuvarı.

This has become my favorite way

Herhangi bir mekanın bu tip videografını çekmek

of videographing just about any space.

benim en sevdiğim yöntem haline geldi.

Three of the key people in this project,

Bu projede çalışan üç kilit isim var,

Philip DeCamp, Rony Kubat and Brandon Roy are pictured here.

Philip DeCamp, Rony Kubat ve Brandon Roy, burada resimde görüyorsunuz.

Philip has been a close collaborator

Phillip, izlediğiniz görüntülemeler konusunda

on all the visualizations you're seeing.

çok katkıda bulundu.

And Michael Fleischman

Laboratuvarımdaki bir başka

was another Ph.D. student in my lab

doktora öğrencisi olan Michael Fleishman ise

who worked with me on this home video analysis,

ev videolarının analizinde benimle çalıştı,

and he made the following observation:

ve şu gözlemini benimle paylaştı:

that "just the way that we're analyzing

"Senin evinde, konuşmanın, bir dilin oluşmasına

how language connects to events

zemin hazırlayan olaylarla bağlantısını

which provide common ground for language,

incelerken kullandığımız yöntemi

that same idea we can take out of your home, Deb,

evin dışında da kullanabiliriz Deb,

and we can apply it to the world of public media."

bunu kamusal medya ile de yapabiliriz."

And so our effort took an unexpected turn.

Böylece çalışmalarımız beklenmedik bir yöne kaydı.

Think of mass media

Medya'nın

as providing common ground

orta bir payda yarattığını ve

and you have the recipe

sizin de elinizde bu fikirleri

for taking this idea to a whole new place.

yeni bir yerlere taşıyacak bir reçete olduğunu düşünün.

We've started analyzing television content

Aynı prensipleri kullanarak

using the same principles --

televizyon programlarının içeriklerini incelemeye başladık --

analyzing event structure of a TV signal --

TV sinyalinin içindeki olayların yapısı --

episodes of shows,

dizilerin bölümleri,

commercials,

reklamlar,

all of the components that make up the event structure.

ve bir olay yapısını ortaya çıkaran tüm bileşenler.

And we're now, with satellite dishes, pulling and analyzing

Ve şu anda, uydu antenleri sayesinde, Amerika'da seyredilen

a good part of all the TV being watched in the United States.

TV programlarının büyük çoğunluğunu analiz edebiliyoruz.

And you don't have to now go and instrument living rooms with microphones

İnsanların konuşmalarınıa kaydedebilmek için oturma odalarına girip

to get people's conversations,

oralara mikrofon döşemenize gerek kalmıyor,

you just tune into publicly available social media feeds.

sadece kamuya açık olan sosyal medya verilerine ulaşmanız yeterli.

So we're pulling in

Şu anda ayda yaklaşık

about three billion comments a month,

3 milyar yorum indiriyoruz.

and then the magic happens.

Sonra büyülü bir şey oluyor.

You have the event structure,

Elinizde bir olay yapısı mevcut,

the common ground that the words are about,

kelimelerin içerikleri ile ilgili ortak bir yapı,

coming out of the television feeds;

televizyon yayınlarından geliyor;

you've got the conversations

bu konularla ilgili

that are about those topics;

karşılıklı konuşmalar da var;

and through semantic analysis --

ve kelime analizleri ile --

and this is actually real data you're looking at

ki şu anda bizim gerçekten üzerinde çalıştığımız

from our data processing --

bir veriye bakıyorsunuz --

each yellow line is showing a link being made

her bir sarı çizgi ortaya yapılan bir yorum ile

between a comment in the wild

televiyon yayınlarından gelen program yapısı

and a piece of event structure coming out of the television signal.

arasındaki bağlantıyı oluşturuyor.

And the same idea now

Şimdi aynı fikri buraya da

can be built up.

uygulayabiliriz.

And we get this wordscape,

Böylece bu kelime haritasını elde ediyoruz,

except now words are not assembled in my living room.

tek farkı artık kelimelerin benim oturma odamla sınırlı olmaması.

Instead, the context, the common ground activities,

Onun yerine, içerik, ortak aktivitelerden değil

are the content on television that's driving the conversations.

televizyon programlarının içerdiklerinden ortaya çıkıyor.

And what we're seeing here, these skyscrapers now,

Burada gördüğümüz bu gökdelen benzeri yapılar

are commentary

televiyon programlarının içerikleri ile

that are linked to content on television.

bağlantısı olan yorumlar.

Same concept,

Aynı fikir,

but looking at communication dynamics

ama farklı bir boyuttan

in a very different sphere.

iletişim dinamiklerine bakıyor.

And so fundamentally, rather than, for example,

Temelde, örneğin, içeriği

measuring content based on how many people are watching,

kaç kişinin izlediğine bakarak ölçümlemek yerine,

this gives us the basic data

içeriğin ortak özelliklerine bakmak

for looking at engagement properties of content.

bize daha temel bir veri sunuyor.

And just like we can look at feedback cycles

Aynı bir ailenin içindeki geri bildirim döngülerine

and dynamics in a family,

ve dinamiklere bakmak gibi.

we can now open up the same concepts

Artık aynı kavramları açarak

and look at much larger groups of people.

çok daha büyük insan gruplarına bakabiliriz.

This is a subset of data from our database --

Bu bizim veri bankamızdan bir alıntı --

just 50,000 out of several million --

birkaç milyon veri içinden sadece 50.000 tanesi --

and the social graph that connects them

ve kamuya açık kaynaklar aracılığı ile

through publicly available sources.

elde edilen onları birbirine bağlayan sosyal grafik.

And if you put them on one plain,

Bunları bir düzleme koyarsanız,

a second plain is where the content lives.

diğer düzlem içeriklerin bulunduğu yerdir.

So we have the programs

Burada programlar,

and the sporting events

spor programları,

and the commercials,

ve reklamlar var,

and all of the link structures that tie them together

ve birbirleri ile olan bağlantıları, onları şekillendirerek

make a content graph.

bir içerik grafiği oluşturuyor.

And then the important third dimension.

ve çok önemli bu üçüncü boyutu.

Each of the links that you're seeing rendered here

Burada gördüğünüz her bir bağlantı

is an actual connection made

bir kimsenin söylediği bir şey ile

between something someone said

içerikler arasındaki gerçek

and a piece of content.

ğlantıları gösteriyor.

And there are, again, now tens of millions of these links

Burada da öyle, onlarca milyon bağlantı

that give us the connective tissue of social graphs

sosyal grafiklerin bağ dokusunu oluşturuyor ve

and how they relate to content.

içerikle olan bağlantılarını gösteriyor.

And we can now start to probe the structure

Artık bu yapıyı ilginç şekillerde

in interesting ways.

kurcalayabiliriz.

So if we, for example, trace the path

Örneğin, biri tarafından yorum yapılmış

of one piece of content

bir içeriğin bağlantısını

that drives someone to comment on it,

takip edelim ve bakalım

and then we follow where that comment goes,

o yorum nereye gidiyor,

and then look at the entire social graph that becomes activated

daha sonra aktif hale gelen tüm sosyal grafiğe bakalım

and then trace back to see the relationship

ilk içerik ile sosyal grafik arasındaki

between that social graph and content,

ilişkinin sınırlarını izleyelim,

a very interesting structure becomes visible.

çok ilginç bir yapı ortaya çıkıyor.

We call this a co-viewing clique,

Biz buna eş-zamanlı izlem grubu diyoruz,

a virtual living room if you will.

bir nevi sanal oturma odası.

And there are fascinating dynamics at play.

Ve burada inanılmaz dinamikler iş başında.

It's not one way.

Tek yönlü değil.

A piece of content, an event, causes someone to talk.

Bir içerik, bir olay, birilerinin konuşmasına neden oluyor.

They talk to other people.

Onlar da başka insanlarla konuşuyorlar.

That drives tune-in behavior back into mass media,

Bu durum, kitle iletişim araçlarında belirli bir davranışa neden oluyor

and you have these cycles

ve toplu davranışları yöneten

that drive the overall behavior.

döngüleri görebiliyorsunuz.

Another example -- very different --

Bir başka örnek -- oldukça farklı --

another actual person in our database --

bizim veri tabanımızdaki gerçek bir insan --

and we're finding at least hundreds, if not thousands, of these.

ve bunlardan yüzlerce hatta balki de binlercesini buluyoruz.

We've given this person a name.

Bu kişiye bir isim verdik.

This is a pro-amateur, or pro-am media critic

Bu yarı profesyonel amatör, bir medya eleştirmeni

who has this high fan-out rate.

ve gittikçe yayılan bir popülerliği var.

So a lot of people are following this person -- very influential --

Bu nedenle pek çok kişi bu kişiyi takip ediyor -- çok etkili birisi--

and they have a propensity to talk about what's on TV.

ve genelde de TV'de olan şeyler hakkında konuşmaya eğilimliler.

So this person is a key link

Bu kişi, anahtar kitle iletişim araçları ile

in connecting mass media and social media together.

sosyal iletişim araçlarını birlşetiren kilit bir konumda.

One last example from this data:

Bu verilerden son bir örnek daha vermek istiyorum.

Sometimes it's actually a piece of content that is special.

Bazen, içeriğin bir parçası gerçekten de çok özel ve önemlidir.

So if we go and look at this piece of content,

O zaman gidip bu bileşeni aramaya koyuluruz.

President Obama's State of the Union address

Başkan Obama'nın birkaç hafta önce yaptığı

from just a few weeks ago,

Ulusa Sesleniş konuşması,

and look at what we find in this same data set,

bakın bu veri dizisinde ne bulduk,

at the same scale,

aynı oranda,

the engagement properties of this piece of content

bu içeriğin birleştirici özelliği gerçekten de

are truly remarkable.

takdire değerdi.

A nation exploding in conversation

Gerçek zamanlı olarak bir ulus

in real time

yapılan yayına cevap olarak

in response to what's on the broadcast.

inanılmaz bir şekilde iletişime geçti.

And of course, through all of these lines

Ve tüm bu satırlar içinde

are flowing unstructured language.

yapılanmamış bir dil akışı var.

We can X-ray

Bir röntgen çeker gibi

and get a real-time pulse of a nation,

bir ulusun gerçek zamanlı nabzını

real-time sense

sosyal grafikteki farklı devreler içinde

of the social reactions in the different circuits in the social graph

içerikle aktive olan farklı sosyal tepkilere bakarak

being activated by content.

gerçek zamanlı olarak ölçebiliriz.

So, to summarize, the idea is this:

Özetleyecek olursak, ana fikir şu:

As our world becomes increasingly instrumented

Dünyamız gittikçe artan bir şekilde cihazlarla donanırken,

and we have the capabilities

bizler insanların söylediği şeyleri

to collect and connect the dots

ve bunları hangi içerikte söylediklerini

between what people are saying

toplayacak ve noktaları birleştirecek

and the context they're saying it in,

imkana sahibiz.

what's emerging is an ability

Şu anda gelişmekte olan şey ise

to see new social structures and dynamics

daha önce görülmemiş, yeni

that have previously not been seen.

sosyal yapılar ve dinamikler görmek.

It's like building a microscope or telescope

Bu bir mikroskop ya da teleskop yapmak gibi birşey

and revealing new structures

kendi davranışlarımız ve aramızdaki iletişimimiz

about our own behavior around communication.

hakkında yeni yapılar ortaya çıkarmak.

And I think the implications here are profound,

Ve bence bunun sonuçları da çok yoğun,

whether it's for science,

ister bilim için olsun,

for commerce, for government,

ister ticaret ya da devlet için,

or perhaps most of all,

ya da en önemlisi,

for us as individuals.

bizler, bireyler için olsun.

And so just to return to my son,

Tekrar oğluma dönecek olursak,

when I was preparing this talk, he was looking over my shoulder,

ben bu konuşmayı yaparken, omuzumun üzerinden bakıyordu,

and I showed him the clips I was going to show to you today,

ben de ona, size bugün göstereceğim klibi gösterdim.

and I asked him for permission -- granted.

ve ondan iznini istedim -- ve aldım da.

And then I went on to reflect,

Daha sonra da ona dedim ki,

"Isn't it amazing,

"Bu müthiş bir şey değil mi?

this entire database, all these recordings,

bu verinin tamamı, tüm bu kayıtlar,

I'm going to hand off to you and to your sister" --

bunları sana ve kızkardeşine vereceğim,"

who arrived two years later --

kızkardeşi iki yıl sonra doğdu.

"and you guys are going to be able to go back and re-experience moments

"Ve sizler de zamanda geri gidip, biyolojik hafızanızla asla

that you could never, with your biological memory,

anımsayamayacağınız, ya da şimdiki gibi anımsayamayacağınız

possibly remember the way you can now?"

özel anları yeniden deneyimleyebileceksiniz."

And he was quiet for a moment.

Bir an sessizce durdu.

And I thought, "What am I thinking?

Ben de kendi kendime "Ne düşünüyordum ki?

He's five years old. He's not going to understand this."

O sadece beş yaşında. Bunun ne anlama geldiğini anlayamaz." dedim.

And just as I was having that thought, he looked up at me and said,

Tam ben bunları düşünürken, bana baktı ve dedi ki,

"So that when I grow up,

"Yani ben büyüdüğümde,

I can show this to my kids?"

bunu çocuklarıma gösterebilir miyim?"

And I thought, "Wow, this is powerful stuff."

O zaman "Bu gerçekten de çok güçlü bir şey" diye düşündüm.

So I want to leave you

Bu nedenle sizi bizim ailemizin

with one last memorable moment

en öenmli anılarından sonuncusu ile

from our family.

başbaşa bırakıyorum.

This is the first time our son

Bu, oğlumuzun iki adımdan

took more than two steps at once --

uzun yürümeyi becerdiği anın

captured on film.

kaydı.

And I really want you to focus on something

Ve bunu izlerken bir şeye dikkat

as I take you through.

etmenizi istiyorum.

It's a cluttered environment; it's natural life.

Bu gördüğünüz karmaşık bir ortam; doğal bir hayat.

My mother's in the kitchen, cooking,

Annem mutfakte, yemek pişiriyor,

and, of all places, in the hallway,

ve bütün ev dururken, koridorda

I realize he's about to do it, about to take more than two steps.

oğlumun iki adımdan fazla atacağını fark ediyorum.

And so you hear me encouraging him,

Beni, onu yüreklendirmeye çalışırken duyacaksınız,

realizing what's happening,

ne olduğunu farketmiş durumdayım,

and then the magic happens.

derken büyülü bir şey oluyor.

Listen very carefully.

Dikkatli dinleyin.

About three steps in,

Hemen hemen üçüncü adımda,

he realizes something magic is happening,

oğlum da büyülü bir şey olduğunu fark ediyor.

and the most amazing feedback loop of all kicks in,

ve en inanılmaz geri bildirim döngülerinden biri devreye giriyor,

and he takes a breath in,

derin bir nefes alıyor ve

and he whispers "wow"

fısıldıyor "Vay be!"

and instinctively I echo back the same.

ben de dürtüsel olarak aynı şeyi tekrarlıyorum.

And so let's fly back in time

Şimdi zamanda geri gidelim

to that memorable moment.

ve bu unutulmaz anı görelim.

(Video) DR: Hey.

(Video) DR: Hey.

Come here.

Buraya gel.

Can you do it?

Becerebilir misin?

Oh, boy.

Hadi oğlum.

Can you do it?

Becerebilir misin?

Baby: Yeah.

Bebek: Evet.

DR: Ma, he's walking.

DR: Anne, yürüyor.

(Laughter)

(Gülüşmeler)

(Applause)

(Alkışlar)

DR: Thank you.

DR: Teşekkür ederim.

(Applause)

(Alkışlar)