Deb Roy: The birth of a word

411,325 views ・ 2011-03-14

TED


Будь ласка, двічі клацніть на англійські субтитри нижче, щоб відтворити відео.

Перекладач: Marta Ryphyak Утверджено: Halyna Ryfyak
00:15
Imagine if you could record your life --
0
15260
4000
Уявіть собі, що у вас є можливість записати ваше життя --
00:19
everything you said, everything you did,
1
19260
3000
все сказане, все зроблене,
00:22
available in a perfect memory store at your fingertips,
2
22260
3000
доступне у ідеальній базі пам'яті на кінчиках ваших пальців
00:25
so you could go back
3
25260
2000
так, що ви можете повернутись,
00:27
and find memorable moments and relive them,
4
27260
3000
віднайти пам'ятні моменти й пережити їх знову,
00:30
or sift through traces of time
5
30260
3000
або ж відфільтрувати крізь сліди часу
00:33
and discover patterns in your own life
6
33260
2000
та віднайти шаблони вашого життя,
00:35
that previously had gone undiscovered.
7
35260
3000
про які раніше ви навіть і не підозрювали.
00:38
Well that's exactly the journey
8
38260
2000
Отож це саме та подорож,
00:40
that my family began
9
40260
2000
яку розпочала моя сім'я
00:42
five and a half years ago.
10
42260
2000
п'ять з половиною років тому.
00:44
This is my wife and collaborator, Rupal.
11
44260
3000
Це моя жінка та співробітник, Рупал.
00:47
And on this day, at this moment,
12
47260
2000
В цей день, у цю хвилину,
00:49
we walked into the house with our first child,
13
49260
2000
ми увійшли в будинок з нашою першою дитиною,
00:51
our beautiful baby boy.
14
51260
2000
нашим чудовим сином-малюком.
00:53
And we walked into a house
15
53260
3000
Ми увійшли в будинок,
00:56
with a very special home video recording system.
16
56260
4000
обладнаний спеціальною системою запису домашнього відео.
01:07
(Video) Man: Okay.
17
67260
2000
(Відео) Людина: Добре.
01:10
Deb Roy: This moment
18
70260
1000
Деб Рой: Цей момент
01:11
and thousands of other moments special for us
19
71260
3000
та тисячі інших, особливих для нас моментів
01:14
were captured in our home
20
74260
2000
були відзняті у нашому будинку,
01:16
because in every room in the house,
21
76260
2000
тому що у кожній кімнаті,
01:18
if you looked up, you'd see a camera and a microphone,
22
78260
3000
якщо б ви глянули вгору, то б побачили відеокамеру та мікрофон,
01:21
and if you looked down,
23
81260
2000
а якщо б поглянули вниз,
01:23
you'd get this bird's-eye view of the room.
24
83260
2000
ви б побачили всю кімнати з висоти пташиного польоту.
01:25
Here's our living room,
25
85260
3000
Ось тут наша вітальня,
01:28
the baby bedroom,
26
88260
3000
дитяча спальня,
01:31
kitchen, dining room
27
91260
2000
кухня, їдальня
01:33
and the rest of the house.
28
93260
2000
та решта будинку.
01:35
And all of these fed into a disc array
29
95260
3000
І все це помістилося на дисковому масиві,
01:38
that was designed for a continuous capture.
30
98260
3000
який було розроблено для безперервної зйомки.
01:41
So here we are flying through a day in our home
31
101260
3000
Отже, ми пролітаємо крізь день у нашому домі,
01:44
as we move from sunlit morning
32
104260
3000
ми рухаємося від світанку
01:47
through incandescent evening
33
107260
2000
до самого вечора
01:49
and, finally, lights out for the day.
34
109260
3000
і, нарешті, кінець дня.
01:53
Over the course of three years,
35
113260
3000
Упродовж трьох років
01:56
we recorded eight to 10 hours a day,
36
116260
2000
ми записували від 8 до 10 годин щоденно,
01:58
amassing roughly a quarter-million hours
37
118260
3000
накопичуючи приблизно чверть мільйона годин
02:01
of multi-track audio and video.
38
121260
3000
багатодоріжкового аудіо та відео.
02:04
So you're looking at a piece of what is by far
39
124260
2000
Отож ви бачите частину того, що на сьогоднішній день є
02:06
the largest home video collection ever made.
40
126260
2000
найбільшою колекцією коли-небудь зробленого домашнього відео.
02:08
(Laughter)
41
128260
3000
(Сміх)
02:11
And what this data represents
42
131260
2000
І те значення, що ці дані становлять
02:13
for our family at a personal level,
43
133260
4000
для нашої сім'ї на особистому рівні,
02:17
the impact has already been immense,
44
137260
2000
їхній вплив уже був колосальним.
02:19
and we're still learning its value.
45
139260
3000
І ми все ще осягаємо їхню вартість.
02:22
Countless moments
46
142260
2000
Незчисленні хвилини
02:24
of unsolicited natural moments, not posed moments,
47
144260
3000
природніх подій, без позування
02:27
are captured there,
48
147260
2000
відзнято тут
02:29
and we're starting to learn how to discover them and find them.
49
149260
3000
і ми вчимося відкривати й осягати їх.
02:32
But there's also a scientific reason that drove this project,
50
152260
3000
Але у цього проекту є й наукове завдання
02:35
which was to use this natural longitudinal data
51
155260
4000
використати ці неопрацьовані довготривалі дані,
02:39
to understand the process
52
159260
2000
щоб зрозуміти процес
02:41
of how a child learns language --
53
161260
2000
вивчення мови дитиною -
02:43
that child being my son.
54
163260
2000
і ця дитина мій син.
02:45
And so with many privacy provisions put in place
55
165260
4000
І, отож забезпечивши певну конфіденційність
02:49
to protect everyone who was recorded in the data,
56
169260
3000
з метою захисту кожного, хто був записаний на відео,
02:52
we made elements of the data available
57
172260
3000
частини даних ми зробили доступними
02:55
to my trusted research team at MIT
58
175260
3000
довіреній дослідницькій групі з МІТ,
02:58
so we could start teasing apart patterns
59
178260
3000
щоб розпочати виділення повторюваних моментів
03:01
in this massive data set,
60
181260
3000
у цьому масивному наборі даних
03:04
trying to understand the influence of social environments
61
184260
3000
для вияснення впливу соціального середовища
03:07
on language acquisition.
62
187260
2000
на засвоєння мови.
03:09
So we're looking here
63
189260
2000
Ось тут ми бачимо
03:11
at one of the first things we started to do.
64
191260
2000
перше, що почали робити.
03:13
This is my wife and I cooking breakfast in the kitchen,
65
193260
4000
Тут я з жінкою готуємо сніданок на кухні.
03:17
and as we move through space and through time,
66
197260
3000
Ми подорожуємо у часі й просторі
03:20
a very everyday pattern of life in the kitchen.
67
200260
3000
щоденних подій, що відбуваються на кухні.
03:23
In order to convert
68
203260
2000
Для того, щоб конвертувати
03:25
this opaque, 90,000 hours of video
69
205260
3000
ці важкі для сприйняття 90,000 годин відео
03:28
into something that we could start to see,
70
208260
2000
до перегляду,
03:30
we use motion analysis to pull out,
71
210260
2000
ми використовуємо аналіз руху, щоб виділити
03:32
as we move through space and through time,
72
212260
2000
поки ми рухалися в часі і просторі,
03:34
what we call space-time worms.
73
214260
3000
те, що ми називаємо просторово-часовими хробаками.
03:37
And this has become part of our toolkit
74
217260
3000
Цей прийом став частиною набору інструменів
03:40
for being able to look and see
75
220260
3000
з допомогою котрого, ми виділили
03:43
where the activities are in the data,
76
223260
2000
дії у цьому масиві даних
03:45
and with it, trace the pattern of, in particular,
77
225260
3000
а також відслідкувати траєкторію
03:48
where my son moved throughout the home,
78
228260
2000
руху мого сина по будинку,
03:50
so that we could focus our transcription efforts,
79
230260
3000
з метою зосередження наших зусиль на
03:53
all of the speech environment around my son --
80
233260
3000
мовленєвому середовищі мого сина -
03:56
all of the words that he heard from myself, my wife, our nanny,
81
236260
3000
усіх слів почутих від мене, моєї жінки, нашої нянечки,
03:59
and over time, the words he began to produce.
82
239260
3000
та згодом слів, що він почав сам відтворювати.
04:02
So with that technology and that data
83
242260
3000
Завдяки цій технології, даним,
04:05
and the ability to, with machine assistance,
84
245260
2000
та можливості транскрибування мови
04:07
transcribe speech,
85
247260
2000
з допомогою техніки,
04:09
we've now transcribed
86
249260
2000
нам вдалося зафіксувати
04:11
well over seven million words of our home transcripts.
87
251260
3000
близько семи мільйонів слів у домашніх стенограмах.
04:14
And with that, let me take you now
88
254260
2000
Отож, з вашого дозволу, розпочнемо
04:16
for a first tour into the data.
89
256260
3000
першу мандрівку в дані.
04:19
So you've all, I'm sure,
90
259260
2000
Ви всі, я певен,
04:21
seen time-lapse videos
91
261260
2000
бачили уповільнене відео
04:23
where a flower will blossom as you accelerate time.
92
263260
3000
де квітка розквітає, якщо пришвидшити час.
04:26
I'd like you to now experience
93
266260
2000
Я хочу, щоб ви побачили
04:28
the blossoming of a speech form.
94
268260
2000
розквіт мовної форми.
04:30
My son, soon after his first birthday,
95
270260
2000
Мій син, після свого першого дня народження
04:32
would say "gaga" to mean water.
96
272260
3000
почав говорити "гага", що означало "вода".
04:35
And over the course of the next half-year,
97
275260
3000
І упродовж шести місяців
04:38
he slowly learned to approximate
98
278260
2000
він повільно наблизився до
04:40
the proper adult form, "water."
99
280260
3000
правильної дорослої форми - "вода".
04:43
So we're going to cruise through half a year
100
283260
2000
Зараз ми побачимо півроку
04:45
in about 40 seconds.
101
285260
2000
за 40 секунд.
04:47
No video here,
102
287260
2000
Тут немає відео,
04:49
so you can focus on the sound, the acoustics,
103
289260
3000
так що ви можете зосередитись на звуці, акустиці
04:52
of a new kind of trajectory:
104
292260
2000
нової траєкторії руху
04:54
gaga to water.
105
294260
2000
від "гага" до "вода".
04:56
(Audio) Baby: Gagagagagaga
106
296260
12000
(Аудіо) Дитина : Гaгaгaгaгaгa
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
вода гуга гуга
05:26
water water water
111
326260
3000
вода вода вода
05:29
water water water
112
329260
6000
вода вода вода
05:35
water water
113
335260
4000
вода вода
05:39
water.
114
339260
2000
вода.
05:41
DR: He sure nailed it, didn't he.
115
341260
2000
ДР: Він чудово справився з цим, чи не так?
05:43
(Applause)
116
343260
7000
(Аплодисменти)
05:50
So he didn't just learn water.
117
350260
2000
Він не тільки вивчив слово "вода".
05:52
Over the course of the 24 months,
118
352260
2000
Впродовж 24 місяців,
05:54
the first two years that we really focused on,
119
354260
3000
перших двох років, на яких ми зосередилися,
05:57
this is a map of every word he learned in chronological order.
120
357260
4000
тут представлені у вигляді мапи вивчені ним слова у хронологічному порядку.
06:01
And because we have full transcripts,
121
361260
3000
Завдяки наявності повних стенограм,
06:04
we've identified each of the 503 words
122
364260
2000
ми визначили кожне з 503 слів,
06:06
that he learned to produce by his second birthday.
123
366260
2000
що він навчився відтворювати до його другого дня народження.
06:08
He was an early talker.
124
368260
2000
Він швидко навчився розмовляти.
06:10
And so we started to analyze why.
125
370260
3000
Ми почали аналізувати, чому.
06:13
Why were certain words born before others?
126
373260
3000
Чому деякі слова з'явились швидше за інші?
06:16
This is one of the first results
127
376260
2000
Ось один з перших результатів,
06:18
that came out of our study a little over a year ago
128
378260
2000
отриманий трохи більше року тому,
06:20
that really surprised us.
129
380260
2000
що справді здивував нас.
06:22
The way to interpret this apparently simple graph
130
382260
3000
Спосіб інтерпретувати цей, здавалося б, простий граф -
06:25
is, on the vertical is an indication
131
385260
2000
по вертикалі є показники того,
06:27
of how complex caregiver utterances are
132
387260
3000
наскільки складними є фрази вихователя
06:30
based on the length of utterances.
133
390260
2000
залежно від їхньої довжини.
06:32
And the [horizontal] axis is time.
134
392260
3000
горизонтальна вісь - час.
06:35
And all of the data,
135
395260
2000
Всі дані
06:37
we aligned based on the following idea:
136
397260
3000
ми організували за наступним принципом:
06:40
Every time my son would learn a word,
137
400260
3000
Кожного разу, коли мій син вчив слово,
06:43
we would trace back and look at all of the language he heard
138
403260
3000
ми повертались назад і відслідковували всі мовні ситуації,
06:46
that contained that word.
139
406260
2000
що містили це слово.
06:48
And we would plot the relative length of the utterances.
140
408260
4000
І ми відмічали відносну довжину висловів.
06:52
And what we found was this curious phenomena,
141
412260
3000
Ми відслідкували дивне явище,
06:55
that caregiver speech would systematically dip to a minimum,
142
415260
3000
що мова вихователя прямувала до мінімальної складності,
06:58
making language as simple as possible,
143
418260
3000
спрощуючи мову,
07:01
and then slowly ascend back up in complexity.
144
421260
3000
а потім повільно поверталась до попереднього рівня.
07:04
And the amazing thing was
145
424260
2000
І дивовижним є
07:06
that bounce, that dip,
146
426260
2000
той стрибок, те занурення,
07:08
lined up almost precisely
147
428260
2000
розташовані майже так само,
07:10
with when each word was born --
148
430260
2000
як народження кожного слова --
07:12
word after word, systematically.
149
432260
2000
слово за словом, систематично.
07:14
So it appears that all three primary caregivers --
150
434260
2000
Виходить, що всі три основних вихователя --
07:16
myself, my wife and our nanny --
151
436260
3000
я, моя дружина і наша няня --
07:19
were systematically and, I would think, subconsciously
152
439260
3000
систематично, і я вважаю, на підсвідомості
07:22
restructuring our language
153
442260
2000
реструктуризували свою мову,
07:24
to meet him at the birth of a word
154
444260
3000
щоб "зустріти" дитину при народженні слова
07:27
and bring him gently into more complex language.
155
447260
4000
і довести його до дещо "складнішої мови"
07:31
And the implications of this -- there are many,
156
451260
2000
Наслідків цього багато,
07:33
but one I just want to point out,
157
453260
2000
але на один з них хочу звернути особливу увагу -
07:35
is that there must be amazing feedback loops.
158
455260
3000
існують цикли зворотнього зв'язку.
07:38
Of course, my son is learning
159
458260
2000
Звісно, мій син черпає знання
07:40
from his linguistic environment,
160
460260
2000
з свого мовного середовища,
07:42
but the environment is learning from him.
161
462260
3000
а середовище - від нього.
07:45
That environment, people, are in these tight feedback loops
162
465260
3000
Це середовище, ці люди, перебувають у постійному зворотньому зв'язку
07:48
and creating a kind of scaffolding
163
468260
2000
і утворюють щось на зразок будівельних лісів,
07:50
that has not been noticed until now.
164
470260
3000
які не були помічені до сих пір.
07:54
But that's looking at the speech context.
165
474260
2000
Та це розгляд у мовленнєвому контексті.
07:56
What about the visual context?
166
476260
2000
А як щодо візуального контексту?
07:58
We're not looking at --
167
478260
2000
Ми не зважаємо на це --
08:00
think of this as a dollhouse cutaway of our house.
168
480260
2000
подумайте про це як про ляльковий будинок в розрізі нашого будинку.
08:02
We've taken those circular fish-eye lens cameras,
169
482260
3000
Ми взяли камери з ширококутними лінзами "риб'яче око",
08:05
and we've done some optical correction,
170
485260
2000
оптично відкоригували зображення
08:07
and then we can bring it into three-dimensional life.
171
487260
4000
і отримали тривимірне зображення нашого сімейного життя.
08:11
So welcome to my home.
172
491260
2000
Тому ласкаво просимо в мій будинок.
08:13
This is a moment,
173
493260
2000
Ось момент,
08:15
one moment captured across multiple cameras.
174
495260
3000
спійманий численними камерами.
08:18
The reason we did this is to create the ultimate memory machine,
175
498260
3000
Ми зробили це з метою створення вичерпної машини знань,
08:21
where you can go back and interactively fly around
176
501260
3000
щоб можна було відмотати час назад і інтерактивно переміщатися,
08:24
and then breathe video-life into this system.
177
504260
3000
й внести в систему відео-життя.
08:27
What I'm going to do
178
507260
2000
Зараз я хочу показати вам прискорені 30 хвилин звичайного життя у вітальні.
08:29
is give you an accelerated view of 30 minutes,
179
509260
3000
показати вам прискорені 30 хвилин
08:32
again, of just life in the living room.
180
512260
2000
звичайного життя у вітальні.
08:34
That's me and my son on the floor.
181
514260
3000
Це я з сином на підлозі.
08:37
And there's video analytics
182
517260
2000
А це системи відео-аналізу,
08:39
that are tracking our movements.
183
519260
2000
що відслідковують наші рухи.
08:41
My son is leaving red ink. I am leaving green ink.
184
521260
3000
Рухи мого сина позначені червоним, мої - зеленим кольором.
08:44
We're now on the couch,
185
524260
2000
Зараз ми на дивані,
08:46
looking out through the window at cars passing by.
186
526260
3000
дивимося у вікно на машини, що проїжджають повз.
08:49
And finally, my son playing in a walking toy by himself.
187
529260
3000
І нарешті, мій син грає в своїх дитячих ходунцях.
08:52
Now we freeze the action, 30 minutes,
188
532260
3000
Зараз ми заморозимо дії, ці 30 хвилин,
08:55
we turn time into the vertical axis,
189
535260
2000
помістимо час на вертикальну вісь,
08:57
and we open up for a view
190
537260
2000
і отримаємо вигляд
08:59
of these interaction traces we've just left behind.
191
539260
3000
взаємодії цих слідів, що ми щойно залишили позаду.
09:02
And we see these amazing structures --
192
542260
3000
І ми бачимо, ці дивовижні структури --
09:05
these little knots of two colors of thread
193
545260
3000
ці вузлики двох кольорових ниток,
09:08
we call "social hot spots."
194
548260
2000
що ми називаємо "точками активного спілкування".
09:10
The spiral thread
195
550260
2000
Спіральну нитку
09:12
we call a "solo hot spot."
196
552260
2000
ми називаємо "точкою активної самостійності".
09:14
And we think that these affect the way language is learned.
197
554260
3000
І ми думаємо, що це впливає на спосіб вивчення мови.
09:17
What we'd like to do
198
557260
2000
Що б ми хотіли зробити,
09:19
is start understanding
199
559260
2000
так це зрозуміти
09:21
the interaction between these patterns
200
561260
2000
взаємодію між цими повторюваними елементами
09:23
and the language that my son is exposed to
201
563260
2000
і мовою, яку сприймає моя дитина,
09:25
to see if we can predict
202
565260
2000
щоб зрозуміти, чи можемо ми передбачити,
09:27
how the structure of when words are heard
203
567260
2000
яким чином структура почутих слів
09:29
affects when they're learned --
204
569260
2000
впливає на їх засвоєння --
09:31
so in other words, the relationship
205
571260
2000
Іншими словами, зв'язки
09:33
between words and what they're about in the world.
206
573260
4000
між словами та їх значеннями в реальному світі.
09:37
So here's how we're approaching this.
207
577260
2000
Так ось, як ми наближаємося до цього.
09:39
In this video,
208
579260
2000
На цьому відео
09:41
again, my son is being traced out.
209
581260
2000
знову відслідковуються дії мого сина.
09:43
He's leaving red ink behind.
210
583260
2000
Він залишає за собою червоні сліди.
09:45
And there's our nanny by the door.
211
585260
2000
А ось наша няня біля дверей.
09:47
(Video) Nanny: You want water? (Baby: Aaaa.)
212
587260
3000
(Відео) Няня: Ти хочеш води? (Дитина: Аааа.)
09:50
Nanny: All right. (Baby: Aaaa.)
213
590260
3000
Няня: Гаразд. (Дитина: Аааа.)
09:53
DR: She offers water,
214
593260
2000
ДР: Вона пропонує йому воду,
09:55
and off go the two worms
215
595260
2000
і тут же два черв'ячка
09:57
over to the kitchen to get water.
216
597260
2000
прямують на кухню по воду.
09:59
And what we've done is use the word "water"
217
599260
2000
Ми використали слово "вода"
10:01
to tag that moment, that bit of activity.
218
601260
2000
щоб позначити той момент, ту одиницю дії.
10:03
And now we take the power of data
219
603260
2000
А тепер ми скористаємося можливостям даних
10:05
and take every time my son
220
605260
3000
і відслідкуємо кожен раз, коли мій син
10:08
ever heard the word water
221
608260
2000
чув слово "вода"
10:10
and the context he saw it in,
222
610260
2000
і контекст, в якому він бачив воду,
10:12
and we use it to penetrate through the video
223
612260
3000
і ми використаємо це для занурення у відео
10:15
and find every activity trace
224
615260
3000
і віднайдемо кожен слід активності,
10:18
that co-occurred with an instance of water.
225
618260
3000
що відбувалась в ситуації з водою.
10:21
And what this data leaves in its wake
226
621260
2000
Те, що ці дані залишають за собою,
10:23
is a landscape.
227
623260
2000
є своєрідним ландшафтом.
10:25
We call these wordscapes.
228
625260
2000
Це словесні ландшафти.
10:27
This is the wordscape for the word water,
229
627260
2000
Це словесний ландшафт слова "вода".
10:29
and you can see most of the action is in the kitchen.
230
629260
2000
Велику активність можна прослідкувати на кухні.
10:31
That's where those big peaks are over to the left.
231
631260
3000
Саме там "виростають" ці великі вершини на зображенні зліва.
10:34
And just for contrast, we can do this with any word.
232
634260
3000
І так само, для контрасту, ми можемо зробити це з будь-яким словом.
10:37
We can take the word "bye"
233
637260
2000
Ми можемо взяти слово "бувай",
10:39
as in "good bye."
234
639260
2000
як у фразі "бувай, до зустрічі".
10:41
And we're now zoomed in over the entrance to the house.
235
641260
2000
Ось ми з вами наближаємо камеру і опиняємося біля входу в будинок.
10:43
And we look, and we find, as you would expect,
236
643260
3000
І ми бачимо, як і можна було очікувати,
10:46
a contrast in the landscape
237
646260
2000
відмінність в ландшафті,
10:48
where the word "bye" occurs much more in a structured way.
238
648260
3000
так як слово "бувай" проявляється тут більш явно.
10:51
So we're using these structures
239
651260
2000
Отож ми використовуємо ці структури
10:53
to start predicting
240
653260
2000
для передбачення
10:55
the order of language acquisition,
241
655260
3000
порядку засвоєння мови,
10:58
and that's ongoing work now.
242
658260
2000
і це поточна робота на даний час.
11:00
In my lab, which we're peering into now, at MIT --
243
660260
3000
Це моя лабораторія в МІТ, зараз ми в неї заглянемо --
11:03
this is at the media lab.
244
663260
2000
це медіа лабораторія.
11:05
This has become my favorite way
245
665260
2000
Це стало моїм улюбленим способом
11:07
of videographing just about any space.
246
667260
2000
відеозапису буквально будь-якого простору.
11:09
Three of the key people in this project,
247
669260
2000
Троє із ключових людей в цьому проекті,
11:11
Philip DeCamp, Rony Kubat and Brandon Roy are pictured here.
248
671260
3000
Філіп ДеКамп, Роні Кубат та Брендон Рой зображені тут.
11:14
Philip has been a close collaborator
249
674260
2000
Філіп тісно співпрацював
11:16
on all the visualizations you're seeing.
250
676260
2000
над усіма візуалізаціями, які ви тут бачите.
11:18
And Michael Fleischman
251
678260
3000
І Майкл Фляйшман
11:21
was another Ph.D. student in my lab
252
681260
2000
іще один студент докторантури в моїй лабораторії,
11:23
who worked with me on this home video analysis,
253
683260
3000
котрий працював зі мною над аналізом цього домашнього відео,
11:26
and he made the following observation:
254
686260
3000
і він зробив таке спостереження:
11:29
that "just the way that we're analyzing
255
689260
2000
"те, як ми аналізуємо,
11:31
how language connects to events
256
691260
3000
як мова пов'язана із подіями,
11:34
which provide common ground for language,
257
694260
2000
в яких закладається основа для мови,
11:36
that same idea we can take out of your home, Deb,
258
696260
4000
ту ж саму ідею ми можемо винести за рамки твого дому, Деб,
11:40
and we can apply it to the world of public media."
259
700260
3000
і застосувати її до світу ЗМІ."
11:43
And so our effort took an unexpected turn.
260
703260
3000
Таким чином у нашому експерименті відбувся несподіваний поворот.
11:46
Think of mass media
261
706260
2000
Уявіть собі ЗМІ
11:48
as providing common ground
262
708260
2000
як те, що створює підгрунтя,
11:50
and you have the recipe
263
710260
2000
а у вас є рецепт того,
11:52
for taking this idea to a whole new place.
264
712260
3000
як застосувати цю ідею у зовсім новому місці.
11:55
We've started analyzing television content
265
715260
3000
Ми почали аналізувати телевізійний контент
11:58
using the same principles --
266
718260
2000
за допомогою тих самих принципів --
12:00
analyzing event structure of a TV signal --
267
720260
3000
аналізували структуру ТБ-сигналу --
12:03
episodes of shows,
268
723260
2000
епізоди телешоу,
12:05
commercials,
269
725260
2000
реклами,
12:07
all of the components that make up the event structure.
270
727260
3000
усі ті складові частини, що створюють структуру телебачення.
12:10
And we're now, with satellite dishes, pulling and analyzing
271
730260
3000
І зараз ми з нашими сателітарними тарілками завантажуємо й аналізуємо
12:13
a good part of all the TV being watched in the United States.
272
733260
3000
добрячу частину усього ТБ, яке переглядають в Сполучених Штатах.
12:16
And you don't have to now go and instrument living rooms with microphones
273
736260
3000
І вам не треба зараз йти й обвішувати вітальні мікрофонами,
12:19
to get people's conversations,
274
739260
2000
щоб записати розмови людей,
12:21
you just tune into publicly available social media feeds.
275
741260
3000
ви просто використовуєте загальнодоступні канали ЗМІ.
12:24
So we're pulling in
276
744260
2000
Тож ми опрацьовуємо
12:26
about three billion comments a month,
277
746260
2000
приблизно 3 млрд. коментарів щомісяця,
12:28
and then the magic happens.
278
748260
2000
а потім стається диво.
12:30
You have the event structure,
279
750260
2000
У вас є структура подій,
12:32
the common ground that the words are about,
280
752260
2000
підгрунтя для слів,
12:34
coming out of the television feeds;
281
754260
3000
що йде із телевізійних каналів;
12:37
you've got the conversations
282
757260
2000
у вас є розмови,
12:39
that are about those topics;
283
759260
2000
об'єднані тими темами;
12:41
and through semantic analysis --
284
761260
3000
і за допомогою семантичного аналізу --
12:44
and this is actually real data you're looking at
285
764260
2000
те, що ви зараз бачите, це власне справжні дані,
12:46
from our data processing --
286
766260
2000
отримані нами шляхом аналізу інформації --
12:48
each yellow line is showing a link being made
287
768260
3000
кожна жовта лінія показує зв'язок, що утворюється
12:51
between a comment in the wild
288
771260
3000
між чиїмсь коментарем
12:54
and a piece of event structure coming out of the television signal.
289
774260
3000
і частиною структури подій, отриманої із телевізійного сигналу.
12:57
And the same idea now
290
777260
2000
І та сама ідея зараз
12:59
can be built up.
291
779260
2000
може бути розбудованою.
13:01
And we get this wordscape,
292
781260
2000
І ми отримуємо цей словесний ландшафт,
13:03
except now words are not assembled in my living room.
293
783260
3000
лише зараз слова зібрані не у моїй вітальні.
13:06
Instead, the context, the common ground activities,
294
786260
4000
Натомість контекст, те, що створило підгрунтя,
13:10
are the content on television that's driving the conversations.
295
790260
3000
це телевізійний контент, звідки йшли розмови.
13:13
And what we're seeing here, these skyscrapers now,
296
793260
3000
Те, що ми тут бачимо, ось ці хмарочоси,
13:16
are commentary
297
796260
2000
це коментарі,
13:18
that are linked to content on television.
298
798260
2000
які пов'язані із контентом з телебачення.
13:20
Same concept,
299
800260
2000
Та ж концепція,
13:22
but looking at communication dynamics
300
802260
2000
але тут ми розглядаємо динаміку спілкування
13:24
in a very different sphere.
301
804260
2000
у зовсім іншій сфері.
13:26
And so fundamentally, rather than, for example,
302
806260
2000
Отож насправді, замість того, щоб, наприклад,
13:28
measuring content based on how many people are watching,
303
808260
3000
вимірювати контент на основі того, скільки є телеглядачів,
13:31
this gives us the basic data
304
811260
2000
ми отримуємо основні дані
13:33
for looking at engagement properties of content.
305
813260
3000
для розуміння того, який рівень зацікавлення викликав контент.
13:36
And just like we can look at feedback cycles
306
816260
3000
І так само, як ми можемо взяти до уваги цикли зворотнього зв'язку
13:39
and dynamics in a family,
307
819260
3000
і динаміку в межах сім'ї,
13:42
we can now open up the same concepts
308
822260
3000
ми зараз можемо застосувати ті ж самі концепції,
13:45
and look at much larger groups of people.
309
825260
3000
але із залученням набагато більшої групи людей.
13:48
This is a subset of data from our database --
310
828260
3000
Ось частина даних із нашої бази даних --
13:51
just 50,000 out of several million --
311
831260
3000
лише 50000 із кількох мільйонів --
13:54
and the social graph that connects them
312
834260
2000
і вони з'єднані соціальним графом
13:56
through publicly available sources.
313
836260
3000
через загальнодоступні джерела інформації.
13:59
And if you put them on one plain,
314
839260
2000
Якщо розташувати їх на одній площині,
14:01
a second plain is where the content lives.
315
841260
3000
на другій площині розташується контент.
14:04
So we have the programs
316
844260
3000
Отже, в нас є передачі
14:07
and the sporting events
317
847260
2000
та спортивні події
14:09
and the commercials,
318
849260
2000
і реклами,
14:11
and all of the link structures that tie them together
319
851260
2000
й усі структурні ланки, що їх з'єднують,
14:13
make a content graph.
320
853260
2000
все це утворює граф інформаційного наповнення.
14:15
And then the important third dimension.
321
855260
4000
А тоді важливий третій вимір.
14:19
Each of the links that you're seeing rendered here
322
859260
2000
Кожна із ланок, яку ви тут бачите,
14:21
is an actual connection made
323
861260
2000
є реальним зв'язком, що утворюється
14:23
between something someone said
324
863260
3000
між тим, що хтось сказав,
14:26
and a piece of content.
325
866260
2000
та частиною контенту.
14:28
And there are, again, now tens of millions of these links
326
868260
3000
Й ось знову, зараз ми тут маємо десятки мільйонів таких зв'язків,
14:31
that give us the connective tissue of social graphs
327
871260
3000
що дають нам з'єднувальний матеріал для соціальних графів
14:34
and how they relate to content.
328
874260
3000
і того, яким чином вони пов'язані із контентом.
14:37
And we can now start to probe the structure
329
877260
2000
І зараз ми можемо розпочати випробовування структури
14:39
in interesting ways.
330
879260
2000
цікавими способами.
14:41
So if we, for example, trace the path
331
881260
3000
Наприклад, якщо ми прокладемо шлях
14:44
of one piece of content
332
884260
2000
одної із частин контенту,
14:46
that drives someone to comment on it,
333
886260
2000
що спонукає когось її прокоментувати,
14:48
and then we follow where that comment goes,
334
888260
3000
а тоді ми прослідкуємо, куди йде цей коментар,
14:51
and then look at the entire social graph that becomes activated
335
891260
3000
і поглянемо на весь соціальний граф, який став задіяний,
14:54
and then trace back to see the relationship
336
894260
3000
пройдемо назад, щоб поглянути на зв'язок
14:57
between that social graph and content,
337
897260
2000
між тим соціальним графом і контентом,
14:59
a very interesting structure becomes visible.
338
899260
2000
то побачимо дуже цікаву структуру.
15:01
We call this a co-viewing clique,
339
901260
2000
Ми називаємо це кліше спільного перегляду,
15:03
a virtual living room if you will.
340
903260
3000
віртуальна вітальня, якщо вам так більше до вподоби.
15:06
And there are fascinating dynamics at play.
341
906260
2000
І тут задіяна дивовижна динаміка.
15:08
It's not one way.
342
908260
2000
Вона не спрямована лише в один бік.
15:10
A piece of content, an event, causes someone to talk.
343
910260
3000
Частина контенту, подія, спонукає когось говорити.
15:13
They talk to other people.
344
913260
2000
Вони звертаються до інших людей.
15:15
That drives tune-in behavior back into mass media,
345
915260
3000
Це приводить поведінку залучення у розмову назад у ЗМІ,
15:18
and you have these cycles
346
918260
2000
а ось ці цикли
15:20
that drive the overall behavior.
347
920260
2000
керують загальною поведінкою.
15:22
Another example -- very different --
348
922260
2000
Іще один приклад -- зовсім інакший --
15:24
another actual person in our database --
349
924260
3000
інша реальна людина у нашій базі даних --
15:27
and we're finding at least hundreds, if not thousands, of these.
350
927260
3000
і ми знаходимо принаймні сотні, якщо не тисячі, таких.
15:30
We've given this person a name.
351
930260
2000
Ми дали цій особі ім'я.
15:32
This is a pro-amateur, or pro-am media critic
352
932260
3000
Це професійний аматор чи про-ам ЗМІ критик,
15:35
who has this high fan-out rate.
353
935260
3000
який має високий рейтинг серед фанатів.
15:38
So a lot of people are following this person -- very influential --
354
938260
3000
Багато людей наслідують його -- він дуже впливовий --
15:41
and they have a propensity to talk about what's on TV.
355
941260
2000
і вони схильні обговорювати те, що показують по ТБ.
15:43
So this person is a key link
356
943260
3000
Ця людина є ключовою ланкою
15:46
in connecting mass media and social media together.
357
946260
3000
у зв'язку між ЗМІ та соціальними медіа.
15:49
One last example from this data:
358
949260
3000
І останній приклад із цих даних:
15:52
Sometimes it's actually a piece of content that is special.
359
952260
3000
Часом це насправді особлива частина контенту.
15:55
So if we go and look at this piece of content,
360
955260
4000
Якщо ми поглянемо на цю частину контенту,
15:59
President Obama's State of the Union address
361
959260
3000
звернення президента Обами про становище у країні
16:02
from just a few weeks ago,
362
962260
2000
кількатижневої давності,
16:04
and look at what we find in this same data set,
363
964260
3000
і поглянемо на те, що в нас є у тому ж наборі даних,
16:07
at the same scale,
364
967260
3000
на тому ж рівні,
16:10
the engagement properties of this piece of content
365
970260
2000
рівень зацікавлення цією часткою контенту
16:12
are truly remarkable.
366
972260
2000
справді дивовижні.
16:14
A nation exploding in conversation
367
974260
2000
Нація буквально вибухнула в обговоренні
16:16
in real time
368
976260
2000
у реальному часі
16:18
in response to what's on the broadcast.
369
978260
3000
у відповідь на те, що транслювалося по ТБ.
16:21
And of course, through all of these lines
370
981260
2000
І звичайно ж, крізь усі ці лінії
16:23
are flowing unstructured language.
371
983260
2000
проходить потік неструктурованої мови.
16:25
We can X-ray
372
985260
2000
Ми можемо просканувати настрої
16:27
and get a real-time pulse of a nation,
373
987260
2000
та тримати руку на пульсі нації,
16:29
real-time sense
374
989260
2000
оперативне відчуття
16:31
of the social reactions in the different circuits in the social graph
375
991260
3000
соціальних реакцій у різних ділянках соціального графу,
16:34
being activated by content.
376
994260
3000
що активується контентом.
16:37
So, to summarize, the idea is this:
377
997260
3000
Тож, щоб підсумувати, ідея звучить так:
16:40
As our world becomes increasingly instrumented
378
1000260
3000
В той час, як наш світ все більше й більше заповнюється різними приладами
16:43
and we have the capabilities
379
1003260
2000
і в нас є змога
16:45
to collect and connect the dots
380
1005260
2000
збирати та з'єднувати точки
16:47
between what people are saying
381
1007260
2000
між тим, що люди кажуть,
16:49
and the context they're saying it in,
382
1009260
2000
так контекстом, в якому вони це кажуть,
16:51
what's emerging is an ability
383
1011260
2000
в нас з'являється можливість
16:53
to see new social structures and dynamics
384
1013260
3000
побачити нові соціальні структури та динаміку,
16:56
that have previously not been seen.
385
1016260
2000
яку раніше не бачили.
16:58
It's like building a microscope or telescope
386
1018260
2000
Це як побудувати мікроскоп чи телескоп
17:00
and revealing new structures
387
1020260
2000
й виявити нові структури
17:02
about our own behavior around communication.
388
1022260
3000
нашої власної поведінки у процесі спілкування.
17:05
And I think the implications here are profound,
389
1025260
3000
І я вважаю, що це має глибокий вплив,
17:08
whether it's for science,
390
1028260
2000
як на науку,
17:10
for commerce, for government,
391
1030260
2000
так і на торгівлю, уряд,
17:12
or perhaps most of all,
392
1032260
2000
чи, можливо, більш за все
17:14
for us as individuals.
393
1034260
3000
на нас, як особистостей.
17:17
And so just to return to my son,
394
1037260
3000
Отож повернемося до мого сина,
17:20
when I was preparing this talk, he was looking over my shoulder,
395
1040260
3000
коли я готував цю доповідь, він дивився мені через плече
17:23
and I showed him the clips I was going to show to you today,
396
1043260
2000
і я показав йому відеокліпи, які збирався показати вам сьогодні,
17:25
and I asked him for permission -- granted.
397
1045260
3000
і я запитався у нього дозволу на це.
17:28
And then I went on to reflect,
398
1048260
2000
А тоді я поділився із ним своїми роздумами:
17:30
"Isn't it amazing,
399
1050260
3000
"Правда ж, це дивовижно,
17:33
this entire database, all these recordings,
400
1053260
3000
що уся ця база даних, усі ці записи,
17:36
I'm going to hand off to you and to your sister" --
401
1056260
2000
я передам тобі та твоїй сестрі" --
17:38
who arrived two years later --
402
1058260
3000
вона народилася на два роки пізніше --
17:41
"and you guys are going to be able to go back and re-experience moments
403
1061260
3000
"і ви зможете повернутися й знову пережити ці миті,
17:44
that you could never, with your biological memory,
404
1064260
3000
які ви б ніколи не змогли, зі своєю біологічною пам'яттю,
17:47
possibly remember the way you can now?"
405
1067260
2000
пам'ятати так, як зараз?"
17:49
And he was quiet for a moment.
406
1069260
2000
Він мовчав певний час.
17:51
And I thought, "What am I thinking?
407
1071260
2000
А я думав: "Що я роблю?
17:53
He's five years old. He's not going to understand this."
408
1073260
2000
Йому п'ять років. Він цього не зрозуміє."
17:55
And just as I was having that thought, he looked up at me and said,
409
1075260
3000
І саме в той час, коли я це подумав, він поглянув на мене і сказав:
17:58
"So that when I grow up,
410
1078260
2000
"Значить, коли я виросту,
18:00
I can show this to my kids?"
411
1080260
2000
то зможу показати це своїм дітям?"
18:02
And I thought, "Wow, this is powerful stuff."
412
1082260
3000
І я подумав: "Ухти, це дивовижна річ."
18:05
So I want to leave you
413
1085260
2000
На завершення я хочу поділитися із вами
18:07
with one last memorable moment
414
1087260
2000
іще однією пам'ятною миттю
18:09
from our family.
415
1089260
3000
для нашої сім'ї.
18:12
This is the first time our son
416
1092260
2000
Це вперше, коли наш син
18:14
took more than two steps at once --
417
1094260
2000
зробив більше двох кроків підряд --
18:16
captured on film.
418
1096260
2000
зафіксовано на відео.
18:18
And I really want you to focus on something
419
1098260
3000
І я б дуже хотів, щоб ви зосередилися на чомусь,
18:21
as I take you through.
420
1101260
2000
поки я проведу вас крізь цю мить.
18:23
It's a cluttered environment; it's natural life.
421
1103260
2000
Це захаращене середовище; це природнє життя.
18:25
My mother's in the kitchen, cooking,
422
1105260
2000
Моя мама на кухні, готує їжу,
18:27
and, of all places, in the hallway,
423
1107260
2000
і з усіх можливих місць, саме в коридорі,
18:29
I realize he's about to do it, about to take more than two steps.
424
1109260
3000
я зрозумів, що зараз це станеться, він пройде більше двох кроків.
18:32
And so you hear me encouraging him,
425
1112260
2000
Ось ви чуєте, як я його підбадьорюю,
18:34
realizing what's happening,
426
1114260
2000
усвідомлюючи, що відбувається,
18:36
and then the magic happens.
427
1116260
2000
а тоді стається диво.
18:38
Listen very carefully.
428
1118260
2000
Слухайте уважно.
18:40
About three steps in,
429
1120260
2000
Три кроки вперед,
18:42
he realizes something magic is happening,
430
1122260
2000
він розуміє, що стається диво,
18:44
and the most amazing feedback loop of all kicks in,
431
1124260
3000
це найдивовижніше з усіх
18:47
and he takes a breath in,
432
1127260
2000
і він переводить подих,
18:49
and he whispers "wow"
433
1129260
2000
і шепоче "ухти",
18:51
and instinctively I echo back the same.
434
1131260
4000
а я інстинктивно повторюю за ним.
18:56
And so let's fly back in time
435
1136260
3000
Отож, повернемося в часі
18:59
to that memorable moment.
436
1139260
2000
до того пам'ятного моменту.
19:05
(Video) DR: Hey.
437
1145260
2000
(Відео) ДР: Агов.
19:07
Come here.
438
1147260
2000
Іди сюди.
19:09
Can you do it?
439
1149260
3000
Ти можеш це зробити?
19:13
Oh, boy.
440
1153260
2000
О, хлопче.
19:15
Can you do it?
441
1155260
3000
Ти можеш це зробити?
19:18
Baby: Yeah.
442
1158260
2000
Дитина: Та.
19:20
DR: Ma, he's walking.
443
1160260
3000
ДР: Ма, він ходить.
19:24
(Laughter)
444
1164260
2000
(Сміх)
19:26
(Applause)
445
1166260
2000
(Аплодисменти)
19:28
DR: Thank you.
446
1168260
2000
ДР: Дякую.
19:30
(Applause)
447
1170260
15000
(Аплодисменти)

Original video on YouTube.com
Про цей сайт

Цей сайт познайомить вас з відеороликами YouTube, корисними для вивчення англійської мови. Ви побачите уроки англійської мови, які проводять першокласні викладачі з усього світу. Двічі клацніть на англійських субтитрах, що відображаються на кожній сторінці відео, щоб відтворити відео з цієї сторінки. Субтитри прокручуються синхронно з відтворенням відео. Якщо у вас є коментарі або побажання, будь ласка, зв'яжіться з нами за допомогою цієї контактної форми.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7