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

Çeviri: ilker cartı Gözden geçirme: Nevaz Mescioğlu

For the past 15 years I've been trying to change your mind.

Son 15 yıldır fikirlerinizi değiştirmeye çalışıyorum.

In my work I harness pop culture and emerging technology

İşimde popüler kültür ve gelişen teknolojiden yararlanarak

to shift cultural norms.

kültürel normları yükseltiyorum.

I've made video games to promote human rights,

İnsan haklarını savunmak için video oyunları yaptım,

I've made animations to raise awareness about unfair immigration laws

adil olmayan göç kanunlarıyla ilgili farkındalık yaratmak için animasyonlar

and I've even made location-based augmented reality apps

ve evsizlik algısını değiştirmek için

to change perceptions around homelessness

konum tabanlı artırılmış gerçeklik uygulamaları yaptım,

well before Pokémon Go.

Pokémon Go'dan önce.

(Laughter)

(Gülüşmeler)

But then I began to wonder whether a game or an app

Ama sonradan düşündüm ki bir uygulama ya da oyun

can really change attitudes and behaviors,

tutum ve davranışları gerçekten değiştirebiliyorsa

and if so, can I measure that change?

bu değişim ölçülebilir miydi?

What's the science behind that process?

Bu sürecin ardındaki bilim nasıldı?

So I shifted my focus from making media and technology

Böylece odağımı medya ve teknoloji üretiminden

to measuring their neurobiological effects.

onların nörobiyolojik etkisine değiştirdim.

Here's what I discovered.

Şunu keşfettim:

The web, mobile devices, virtual and augmented reality

İnternet ağı, mobil cihazlar, sanal ve artırılmış gerçeklik

were rescripting our nervous systems.

sinir sistemimizi baştan yazıyordu.

And they were literally changing the structure of our brain.

Beynimizin yapısını tamı tamına değiştiriyordu.

The very technologies I had been using to positively influence hearts and minds

Olumlu yönde kalbimize dokunması

ve zihnimizi etkilemesi için kullandığım teknolojiler

were actually eroding functions in the brain necessary for empathy

beynimizde empati ve karar alma için gerekli fonksiyonları yıpratıyordu.

and decision-making.

In fact, our dependence upon the web and mobile devices

Aslında internet ve mobil cihazlara bağlılığımız

might be taking over our cognitive and affective faculties,

bilişsel ve duyusal yetkinliğimizin yerini alarak

rendering us socially and emotionally incompetent,

bizi sosyal ve duygusal yetersizliğe bırakıyor olabilirdi

and I felt complicit in this dehumanization.

ve ben bu yabanileşmenin suç ortağı olduğumu hissettim.

I realized that before I could continue making media about social issues,

Farkına vardım ki sosyal konularla ilgili medya üretebilmemden önce

I needed to reverse engineer the harmful effects of technology.

teknolojinin zararlı etkilerini tersine çevirmeliydim.

To tackle this I asked myself,

Bunu aşmak için kendime sordum:

"How can I translate the mechanisms of empathy,

"Empatinin, bilişsel, duyusal ve motivasyonel yönlerinin mekanizmasını

the cognitive, affective and motivational aspects,

bizi öyküsel içeriğiyle harekete geçiren

into an engine that simulates the narrative ingredients

bir simülasyon motoruna

that move us to act?"

nasıl aktarabilirim?"

To answer this, I had to build a machine.

Bunu cevaplamak için bir makine yapmalıydım.

(Laughter)

(Gülüşmeler)

I've been developing an open-source biometric lab,

Bir açık kaynak biyometrik laboratuvarı geliştiriyorum,

an AI system which I call the Limbic Lab.

adına "Limbic Lab" dediğim bir yapay zekâ.

The lab not only captures

Lab hem beynin ve bedenin

the brain and body's unconscious response to media and technology

medya ve teknolojiye bilinçsiz tepkilerini topluyor

but also uses machine learning to adapt content

hem de bu biyolojik tepkilere içerik tabanlı adaptasyon için

based on these biological responses.

yapay öğrenmeyi kullanıyor.

My goal is to find out what combination of narrative ingredients

Amacım, sosyal adalet, kültürel ve eğitimsel organizasyonlarının

are the most appealing and galvanizing

daha etkili medya yaratmasını sağlamak için özgün hedef topluluklara

to specific target audiences

to enable social justice, cultural and educational organizations

ne tür bir öyküsel içerik kombinasyonunun en cazip ve teşvik edici olduğunu bulmak.

to create more effective media.

The Limbic Lab consists of two components:

Limbik Lab iki bileşenden oluşuyor:

a narrative engine and a media machine.

bir öykü motoru ve bir medya makinesi.

While a subject is viewing or interacting with media content,

Bir kişi medya içeriğini görüntülüyor ya da onunla etkileşiyorken öykü motoru,

the narrative engine takes in and syncs real-time data from brain waves,

beyin dalgaları, kalp ritmi, kan akışı,

biophysical data like heart rate, blood flow, body temperature

vücut sıcaklığı ve kas kasılması gibi biyofiziksel veriler ile

and muscle contraction,

as well as eye-tracking and facial expressions.

göz takip ve yüz ifadeleri verilerini senkronize ediyor.

Veri, karakter etkileşimi ya da sıra dışı kamera açıları gibi

Data is captured at key places where critical plot points,

character interaction or unusual camera angles occur.

kritik anahtar noktalardan okunuyor.

Like the final scene in "Game of Thrones, Red Wedding,"

"Game of Thrones, Red Wedding" finalinde

when shockingly,

şok edici biçimde

everybody dies.

herkesin ölümündeki gibi.

(Laughter)

(Gülüşmeler)

Survey data on that person's political beliefs,

Kişinin politik görüşüyle ilgili anket verileri,

along with their psychographic and demographic data,

psikografik ve demografik verileriyle birlikte, birey hakkında

are integrated into the system

daha derinlemesine bilgi elde etmek için

to gain a deeper understanding of the individual.

sisteme dahil ediliyor.

Let me give you an example.

Bir örnek vereyim.

Matching people's TV preferences with their views on social justice issues

İnsanların TV tercihleri ve sosyal adalet konusundaki fikirleri

reveals that Americans who rank immigration among their top three concerns

gösteriyor ki ilk üç kaygısı göç alımı olan Amerikalılar

are more likely to be fans of "The Walking Dead,"

"The Walking Dead" hayranı olmaya daha yatkınlar

and they often watch for the adrenaline boost,

ve sıklıkla adrenalini yükseltmek için izliyorlar

which is measurable.

ki bu ölçülebiliyor.

A person's biological signature and their survey response

Bir insanın biyolojik imzası ve anket yanıtları

combines into a database to create their unique media imprint.

onun özgün medya izini yaratmak için kombine ediliyor.

Then our predictive model finds patterns between media imprints

Sonra öngörüsel modelimiz, medya izleri arasındaki şablonlardan

and tells me which narrative ingredients

hangi öyküsel bileşenin

are more likely to lead to engagement in altruistic behavior

üzüntü ya da duyarsızlıktan çok

rather than distress and apathy.

özgeci bağlanmaya götürdüğünü buluyor.

The more imprints added to the database

Televizyondan oyuna ne kadar bölüm izi

across mediums from episodic television to games,

veri tabanına eklenirse

the better the predictive models become.

öngürüsel modeller o kadar iyi oluyor.

In short, I am mapping the first media genome.

Kısaca, ben ilk medya genomunu haritalıyorum.

(Applause and cheers)

(Alkışlar ve tezahüratlar)

Whereas the human genome identifies all genes involved

İnsan genomunun, insan DNA'sındaki dizilimindeki tüm genleri

in sequencing human DNA,

tanımlaması gibi

the growing database of media imprints will eventually allow me

büyüyen medya izi veri tabanı da sonuçta

to determine the media DNA for a specific person.

her bir kişiye özgü medya DNA'sını tanımayı sağlayacak.

Already the Limbic Lab's narrative engine

Limbic Lab'ı öyküsel motoru içerik üreticilerin öykücülüğünü

helps content creators refine their storytelling,

rafine etmeye yardım ediyor

so that it resonates with their target audiences on an individual level.

böylece hedef topluluklara kişisel düzeyde hitap ediyor.

The Limbic Lab's other component,

Limbic Lab'ın diğer bileşeni,

the media machine,

medya makinesi,

will assess how media elicits an emotional and physiological response,

medyanın nasıl duygusal ve psikolojik tepki vereceğini belirleyecek

then pulls scenes from a content library

sonra da kişiye özgü medya DNA'sını

targeted to person-specific media DNA.

içerik kütüphanesinden seçecek.

Applying artificial intelligence to biometric data

Biyometrik veriye yapay zekâ uygulamak

creates a truly personalized experience.

tamamen kişiselleştirilmiş bir deneyim oluşturuyor,

One that adapts content based on real-time unconscious responses.

gerçek zamanlı bilinçsiz tepkiler baz alınarak içerik ayarlanıyor.

Imagine if nonprofits and media makers were able to measure how audiences feel

Düşünün ki kâr amaçlı olmayanlar ve medya üreticileri

izleyicilerin bunu deneyimlerken nasıl hissettiklerini ölçebiliyor

as they experience it

and alter content on the fly.

ve aynı anda uyarlayabiliyorlar.

I believe this is the future of media.

Bunun medyanın geleceği olduğuna inanıyorum.

To date, most media and social-change strategies

Günümüze kadar çoğu medya ve sosyal dönüşüm stratejileri,

have attempted to appeal to mass audiences,

kitlesel topluluğu cezbetmeyi hedeflediler

but the future is media customized for each person.

ancak medyanın geleceği, her bir bireye uyarlanması.

As real-time measurement of media consumption

Gerçek zamanlı medya tüketimi ölçümü

and automated media production becomes the norm,

ve otomatikleşmiş medya üretimi norm olunca

we will soon be consuming media tailored directly to our cravings

psikografiklerimizin, biyometriklerimizin ve yapay zekânın karışımını kullanarak

using a blend of psychographics, biometrics and AI.

canımızın çektiğine uyarlanmış medyayı tüketiyor olacağız.

It's like personalized medicine based on our DNA.

DNA'ya göre kişiselleştirilmiş ilaç gibi.

I call it "biomedia."

Ben buna "biyomedya" diyorum.

I am currently testing the Limbic Lab in a pilot study

Bugünlerde Limbic Lab'ı, Norman Lear Center'da

with the Norman Lear Center,

en iyi 50 bölümlü televizyon yayınını inceleyen bir pilot çalışmasını yapıyoruz.

which looks at the top 50 episodic television shows.

But I am grappling with an ethical dilemma.

Ancak etik bir ikilemdeyim.

If I design a tool that can be turned into a weapon,

Bir silaha dönüşebilecek bir araç tasarlasam

should I build it?

onu yaratmalı mıyım?

By open-sourcing the lab to encourage access and inclusivity,

Laboratuvarı erişim ve kapsamlılık için açık kaynaklı yaparak

I also run the risk of enabling powerful governments

aynı zamanda güçlü hükûmetlerin

and profit-driven companies to appropriate the platform

ve kâr amaçlı şirketlerin, sahte haber, pazarlama

for fake news, marketing or other forms of mass persuasion.

ya da diğer kitlesel ikna yapılanmalarına açık hâle getirme riskini alıyorum.

For me, therefore, it is critical to make my research

Benim açımdan araştırmamın topluluklara ulaşacak

as transparent to lay audiences as GMO labels.

GDO etiketi kadar şeffaf olması kritik.

However, this is not enough.

Yine de bu yeterli değil.

As creative technologists,

Yaratıcı teknologlar olarak

we have a responsibility

günümüz teknolojisinin

not only to reflect upon how present technology shapes our cultural values

sadece kültürel değeri ve sosyal davranışı şekillendirmesini yansıtmakla kalmayıp

and social behavior,

aktif olarak geleceğin teknolojisine

but also to actively challenge the trajectory of future technology.

yol çizmede meydan okuması sorumluluğumuz var.

It is my hope that we make an ethical commitment

Umudum şu ki

medya ve teknolojiyi zararlı silahlardan anlatısal tıbba dönüştüren

to harvesting the body's intelligence

for the creation of authentic and just stories

that transform media and technology

gerçek ve dürüst öyküler yaratmada

from harmful weapons into narrative medicine.

bedensel zekâmızın ürünlerini kullanacağımıza etik bir söz verelim.

Thank you.

Teşekkürler.

(Applause and cheers)

(Alkışlar ve tezahüratlar)