Eric Berlow and Sean Gourley: Mapping ideas worth spreading

Eric Berlow ve Sean Gourley: Yaymaya değer fikirleri haritalamak

Çeviri: Enis Başol Gözden geçirme: Ali Geris

Eric Berlow: I'm an ecologist, and Sean's a physicist,

Eric Berlow: Ben çevrebilimciyim, Sean da fizikçi.

and we both study complex networks.

ikimiz de karmaşık ağlar üzerine çalışıyoruz.

And we met a couple years ago when we discovered

Birkaç sene önce ikimiz de savaş ekolojisi

that we had both given a short TED Talk

üzerine kısa birer TED konuşması yaptığımız

about the ecology of war,

zaman tanıştık.

and we realized that we were connected

Tanışmadan önce paylaştığımız ortak fikirler aracılığıyla

by the ideas we shared before we ever met.

bağlantılı olduğumuzun farkına vardık.

And then we thought, you know, there are thousands

Daha sonra, sizin de bildiğiniz gibi, dünyanın her tarafında yapılan,

of other talks out there, especially TEDx Talks,

özellikle TEDx Konuşmaları başta olmak üzere binlerce

that are popping up all over the world.

konuşma var diye düşündük.

How are they connected,

and what does that global conversation look like?

Bu konuşmalar birbirleriyle nasıl bağlantılı oluyor ve

bu küresel konuşma neye benziyor?

So Sean's going to tell you a little bit about how we did that.

İşte Sean şimdi size bunu nasıl yaptığımızdan biraz bahsedecek.

Sean Gourley: Exactly. So we took 24,000 TEDx Talks

Sean Gourley: Kesinlikle. Dünyanın her yerinden 147 farklı ülkeden

from around the world, 147 different countries,

24.000 TEDx Konuşmasını aldık.

and we took these talks and we wanted to find

Bu konuşmaları ele aldık, çünkü bunların

the mathematical structures that underly

altında yatan matematiksel yapıları

the ideas behind them.

bulmak istiyorduk.

And we wanted to do that so we could see how

Bu konuşmaların birbiriyle nasıl ilintili olduğunu

they connected with each other.

görebilmek için bunu yapmak istiyorduk.

And so, of course, if you're going to do this kind of stuff,

Tabii ki bu tarz şeyler yapacaksanız

you need a lot of data.

bir sürü veriye ihtiyacınız var.

So the data that you've got is a great thing called YouTube,

Elinizdeki veri ise YouTube denen muhteşem şey.

and we can go down and basically pull

Bilgisayarın başına oturup temel olarak YouTube'daki tüm

all the open information from YouTube,

yorumlara, görüntülemelere, kimin izlediğine,

all the comments, all the views, who's watching it,

nerede izlediğine, ne yorum yaptığına dair

where are they watching it, what are they saying in the comments.

tüm açık bilgileri çekebiliyoruz.

But we can also pull up, using speech-to-text translation,

Ama tabii ki konuşmadan yazıya aktarımla çeviriyi kullanarak

we can pull the entire transcript,

tümünü yazıya dökebiliyoruz.

and that works even for people with kind of funny accents like myself.

Bu benim gibi komik aksanı olan insanlar için bile işe yarayabiliyor.

So we can take their transcript

Sonra yazı dökümünü alabiliyoruz,

and actually do some pretty cool things.

aslında baya havalı şeyler yapıyoruz.

We can take natural language processing algorithms

Doğal lisan işleme algoritmaları ile,

to kind of read through with a computer, line by line,

- baştan sona, satır satır okuma yapabilen bir tür bilgisayar -

extracting key concepts from this.

anahtar kavramları ortaya çıkarıyoruz.

And we take those key concepts and they sort of form

Aldığımız bu anahtar kavramlar

this mathematical structure of an idea.

bir fikrin matematiksel yapısını oluşturuyor.

And we call that the meme-ome.

Buna meme-ome diyoruz.

And the meme-ome, you know, quite simply,

Basitçe, bildiğiniz meme-ome

is the mathematics that underlies an idea,

bir fikrin altında yatan matematiğe denir

and we can do some pretty interesting analysis with it,

ve bunlar ile ilginç bazı çözümlemeler yapabiliyoruz.

which I want to share with you now.

Şimdi sizinle bunları paylaşmak istiyorum.

So each idea has its own meme-ome,

Her fikir için bir meme-ome vardır ve bu

and each idea is unique with that,

her fikrin kendine özgüdür.

but of course, ideas, they borrow from each other,

Ama, tabii ki, fikirler birbirinden ödünç alırlar.

they kind of steal sometimes,

Hatta bazen çalarlar bile.

and they certainly build on each other,

Ama kesin olarak birbiri üzerine inşa edilirler

and we can go through mathematically

ve biz bunu matematiksel olarak inceleyebiliriz.

and take the meme-ome from one talk

Mesela, bir konuşmadan bir meme-ome alıp

and compare it to the meme-ome from every other talk,

onu diğer tüm konuşmalardaki meme-ome'larla karşılaştırabiliriz.

and if there's a similarity between the two of them,

Eğer ikisi arasında bir benzerlik varsa,

we can create a link and represent that as a graph,

arada bir bağlantı oluşturabilir ve bunu da bir grafik olarak gösterebiliriz.

just like Eric and I are connected.

tıpkı Eric ve benim kurduğumuz bağlantı gibi.

So that's theory, that's great.

Yani teori bu ve müthiş bir şey.

Let's see how it works in actual practice.

Pratikte nasıl işlediğine bir bakalım.

So what we've got here now is the global footprint

Burada, elimizde şuan New York'dan

of all the TEDx Talks over the last four years

ta Yeni Zellanda'ya kadar son dört yılda

exploding out around the world

dünyanın her yerinde yapılan

from New York all the way down to little old New Zealand in the corner.

TEDx Konuşmalarının iz düşümleri var.

And what we did on this is we analyzed the top 25 percent of these,

Yaptığımız şey, bunların en iyi yüzde 25'ini çözümlemek,

and we started to see where the connections occurred,

bağlantıların nerelerde olduğunu ve

where they connected with each other.

birbirleriyle nasıl ilişkilendirildiklerini anlamaya başlamak oldu.

Cameron Russell talking about image and beauty

Görüntü ve güzellik hakkında konuşan Cameron Russell

connected over into Europe.

Avrupa'dan bağlanmış.

We've got a bigger conversation about Israel and Palestine

Filistin ve İsrail hakkında Ortadoğu'dan gelen

radiating outwards from the Middle East.

daha büyük bir konuşmamız da var.

And we've got something a little broader

Elimizde biraz daha büyük,

like big data with a truly global footprint

her yerde yapılan bir konuşmanın

reminiscent of a conversation

gerçek anlamda küresel bir ayak izini anımsatmış

that is happening everywhere.

olan bir konuşma var.

So from this, we kind of run up against the limits

Yani bundan yola çıkarak, coğrafi izdüşümle

of what we can actually do with a geographic projection,

yapabileceğimiz şeylerin sınırlarını zorluyoruz.

but luckily, computer technology allows us to go out

Şansımıza, bilgisayar teknolojisi çok boyutlu boşluğa

into multidimensional space.

açılmamıza olanak sağlıyor.

So we can take in our network projection

Biz de ağ izdüşümünü alıyoruz ve

and apply a physics engine to this,

buna bir fizik motoru uyguluyoruz.

and the similar talks kind of smash together,

Bu şekilde benzer konuşmalar eşleşirken

and the different ones fly apart,

farklı olanları da ayrılıyor.

and what we're left with is something quite beautiful.

Aldığımız netice ise oldukça güzel.

EB: So I want to just point out here that every node is a talk,

EB: Burada göstermek istediğim şey, her düğüm bir konuşma.

they're linked if they share similar ideas,

Benzer fikirleri paylaşıyorlarsa, bağlanıyorlar.

and that comes from a machine reading

Bunu yapan, tüm konuşmaların

of entire talk transcripts,

yazıya dökülmüş halini okuyabilen bir makine.

and then all these topics that pop out,

Sonra, tüm bu ortaya çıkan konular,

they're not from tags and keywords.

etiketlerden veya kilit kelimelerden değiller.

They come from the network structure

Birbiriyle bağlı fikirlerin

of interconnected ideas. Keep going.

ağ yapısından geliyorlar. Sen devam et.

SG: Absolutely. So I got a little quick on that,

SG: Kesinlikle. Onu hızlı geçecektim,

but he's going to slow me down.

ama bu beni yavaşlatacak.

We've got education connected to storytelling

Sosyal medyanın hemen yanında,

triangulated next to social media.

üçgensel yapıda hikayeciliğe bağlı eğitim var.

You've got, of course, the human brain right next to healthcare,

Tabii ki, sağlık hizmetinin hemen yanında insan beyni var.

which you might expect,

Aynen beklediğiniz gibi.

but also you've got video games, which is sort of adjacent,

Ama iki boşluk birbiriyle bağlandığından

as those two spaces interface with each other.

hemen bitişikte video oyunları da var.

But I want to take you into one cluster

Ama benim için özellikle önemli olan bir kümeyi

that's particularly important to me, and that's the environment.

size göstermek istiyorum. Bu küme çevre.

And I want to kind of zoom in on that

Buraya biraz daha yakından bakmak ve

and see if we can get a little more resolution.

çözünürlüğü biraz daha netleştirmek istiyorum.

So as we go in here, what we start to see,

Yani buraya girdiğimizde, görmeye başladığımız şey,

apply the physics engine again,

fizik motorunu bir daha uygularsak,

we see what's one conversation

herhangi bir konuşmanın aslında

is actually composed of many smaller ones.

birçok küçük konuşmadan oluştuğunu görürüz.

The structure starts to emerge

Yapı ortaya çıkmaya başladı.

where we see a kind of fractal behavior

Dünyanın her yerinde

of the words and the language that we use

bizim için önemli olan şeyleri anlatırken

to describe the things that are important to us

kullandığımız dilin ve kelimelerin bir çeşit kesirsel

all around this world.

davranışını görebiliyoruz.

So you've got food economy and local food at the top,

Zirvede gıda ekonomisi ve yerel gıda var,

you've got greenhouse gases, solar and nuclear waste.

sera gazları, güneşsel ve nükleer atıklar var.

What you're getting is a range of smaller conversations,

Elde ettiğiniz, her biri paylaştıkları dil ve

each connected to each other through the ideas

fikirler yoluyla birbirine bağlı,

and the language they share,

daha geniş bir çevre kavramı oluşturan

creating a broader concept of the environment.

çeşitli daha küçük konuşmalar.

And of course, from here, we can go

Tabiki, buradan şöyle

and zoom in and see, well, what are young people looking at?

yakınlaşabilir ve gençlerin neye baktığını görebilirsiniz.

And they're looking at energy technology and nuclear fusion.

Gençler enerji teknolojisi ve nükleer füzyona bakıyorlar.

This is their kind of resonance

Bu çevre hakkındaki konuşmalar için

for the conversation around the environment.

onların sesinin yankısı.

If we split along gender lines,

Eğer cinsiyet hatlarını bölersek,

we can see females resonating heavily

kadınların daha çok yiyecek ekonomisi,

with food economy, but also out there in hope and optimism.

umut ve iyimserlikte yankı bulduklarını görebiliriz.

And so there's a lot of exciting stuff we can do here,

Yani burada yapabileceğimiz bir sürü heyecan verici şey var.

and I'll throw to Eric for the next part.

Bir sonraki kısmı Eric'e havale ediyorum.

EB: Yeah, I mean, just to point out here,

EB: Evet, yani, söylemem gereken,

you cannot get this kind of perspective

bu tür bir bakış açısını

from a simple tag search on YouTube.

YouTube'da basit bir etiket aramasından elde edemezsiniz.

Let's now zoom back out to the entire global conversation

Şimdi çevrenin de dışına çıkıp tüm küresel konuşmalara geri

out of environment, and look at all the talks together.

dönelim ve konuşmalara birlikte bakalım.

Now often, when we're faced with this amount of content,

Sıklıkla bu miktarda içerikle karşı karşıya kaldığımızda,

we do a couple of things to simplify it.

onu basitleştirmek için birkaç şey yaparız.

We might just say, well,

Mesela, en çok tutulan konuşmalar

what are the most popular talks out there?

hangileridir diyebiliriz.

And a few rise to the surface.

Sonra birkaçı yüzeye çıkar.

There's a talk about gratitude.

Minnettarlıkla alakalı bir konuşma var.

There's another one about personal health and nutrition.

Kişisel sağlık ve beslenme ile alakalı başka bir tane var.

And of course, there's got to be one about porn, right?

Tabii ki, porno ile ilgili de bir tane olmalı, değil mi?

And so then we might say, well, gratitude, that was last year.

Sonra, minnettarlık geçen seneydi diyebiliriz.

What's trending now? What's the popular talk now?

Şimdi ne tutuluyor? Şimdi en revaçta olan konuşma ne?

And we can see that the new, emerging, top trending topic

Yeni yeni tutulmaya başlayan konuşmanın

is about digital privacy.

dijital mahremiyet hakkında olduğunu görebiliriz.

So this is great. It simplifies things.

Bu muhteşem. İşleri kolaylaştırıyor.

But there's so much creative content

Ama dipte gömülen

that's just buried at the bottom.

çok fazla orijinal içerik var.

And I hate that. How do we bubble stuff up to the surface

Bundan nefret ediyorum. Çok orijinal ve ilgi çekici şeyleri

that's maybe really creative and interesting?

nasıl su yüzüne çıkartabiliriz?

Well, we can go back to the network structure of ideas

Bunu yapmak için fikirlerin ağ yapısına geri

to do that.

dönmemiz lazım.

Remember, it's that network structure

Unutmayın, ortaya çıkan bu konuları

that is creating these emergent topics,

oluşturan bu ağ yapısı ve

and let's say we could take two of them,

diyelim ki şehirler ve genetik gibi

like cities and genetics, and say, well, are there any talks

iki tanesini alabiliyoruz ve acaba, bu iki gerçekten farklı disiplini

that creatively bridge these two really different disciplines.

orijinal bir biçimde birbirine bağlayan hiç konuşma var mı?

And that's -- Essentially, this kind of creative remix

Aslında, bu çeşit orijinal karışımlar

is one of the hallmarks of innovation.

yeniliğin köşe taşlarından biridir.

Well here's one by Jessica Green

Burada binaların mikrobik ekolojisi

about the microbial ecology of buildings.

hakkında Jessica Green tarafından yapılmış bir konuşma var.

It's literally defining a new field.

Gerçekten yeni bir alanı tanımlıyor.

And we could go back to those topics and say, well,

Tabi bu konu başlıklarına geri dönüp bu küçük konuşmalara

what talks are central to those conversations?

hangi kapsamlı konuşmaların merkez teşkil ettiğini söyleyebiliriz.

In the cities cluster, one of the most central

Şehirler kümesinde en merkezde olanlardan birisi

was one by Mitch Joachim about ecological cities,

ekolojik şehirler hakkında Mitch Joachim tarafından yapılan konuşma.

and in the genetics cluster,

Genetik kümesinde ise,

we have a talk about synthetic biology by Craig Venter.

Craig Venter tarafından yapılmış sentetik biyoloji hakkında bir konuşma var.

These are talks that are linking many talks within their discipline.

Bunlar kendi disiplinlerinde birçok konuşmayı bağlayan konuşmalar.

We could go the other direction and say, well,

Bu kez diğer yöne gidip

what are talks that are broadly synthesizing

birçok farklı alanı sentezleyen konuşmaların

a lot of different kinds of fields.

hangileri olduğunu söyleyebiliriz.

We used a measure of ecological diversity to get this.

Bunu elde etmek için ekolojik çeşitlilik ölçüsünü kullandık.

Like, a talk by Steven Pinker on the history of violence,

Steven Pinker'ın şiddetin tarihi hakkındaki

very synthetic.

çok sentetik konuşması gibi.

And then, of course, there are talks that are so unique

Sonra, benzersiz, kendine özgü konuşmalar da var.

they're kind of out in the stratosphere, in their own special place,

Bunlar sanki stratosferdeki kendi özel yerlerindeler.

and we call that the Colleen Flanagan index.

Buna Colleen Flanagan endeksi diyoruz.

And if you don't know Colleen, she's an artist,

Colleen'ı tanımıyorsanız, o bir sanatçı.

and I asked her, "Well, what's it like out there

Ona bir gün sordum: "Fikir evrenimizin

in the stratosphere of our idea space?"

stratosferinde olmak nasıl bir şey?" diye

And apparently it smells like bacon.

Açıkçası pastırma gibi kokuyor.

I wouldn't know.

Bilemezdim.

So we're using these network motifs

Yani bu ağ motiflerini;

to find talks that are unique,

orjinal bir biçimde bir sürü farklı alanı sentezleyen,

ones that are creatively synthesizing a lot of different fields,

kendi alanlarında merkezi yere sahip olan ve

ones that are central to their topic,

gerçekten ayrı alanlar arasında köprü kuran

and ones that are really creatively bridging disparate fields.

benzersiz konuşmaları bulmak için kullanıyoruz.

Okay? We never would have found those with our obsession

Tamam mı? Bu aralar neyin revaçta olduğu takıntısıyla

with what's trending now.

bunları asla bulamazdık.

And all of this comes from the architecture of complexity,

Bunların tamamı karmaşıklık mimarisinden

or the patterns of how things are connected.

ya da nesnelerin bağlanış modelinden gelir.

SG: So that's exactly right.

SG: Kesinlikle doğru.

We've got ourselves in a world

Müthiş karmaşık

that's massively complex,

bir dünyada bulunuyoruz ve

and we've been using algorithms to kind of filter it down

bunu bir çeşit filtrelemek için algoritmaları kullanıyoruz.

so we can navigate through it.

Böylece bazı şeyleri daha iyi anlayabiliyoruz.

And those algorithms, whilst being kind of useful,

Bu algoritmalar çok kullanışlı olmalarına rağmen,

are also very, very narrow, and we can do better than that,

aynı zamanda çok ama çok dardırlar ve bundan daha iyisini yapabiliriz.

because we can realize that their complexity is not random.

Çünkü karmaşıklıklarının rastgele olmadığını fark edebiliyoruz.

It has mathematical structure,

Matematiksel bir yapısı var ve

and we can use that mathematical structure

bu matematiksel yapıyı;

to go and explore things like the world of ideas

fikirlerin dünyası gibi şeyleri keşfetmek,

to see what's being said, to see what's not being said,

nelerin söylenip nelerin söylenmediğini görmek,

and to be a little bit more human

biraz daha fazla insan ve

and, hopefully, a little smarter.

biraz daha akıllı olmak için kullanabiliriz.

Thank you.

Teşekkürler.

(Applause)

(Alkış)