0:00:24.610,0:00:25.642
(ရယ်သံများ)

0:00:25.666,0:00:27.916
အဟုတ်ပါ၊ ဆွေစဉ်ပြကားချပ် အကြောင်းကို [br]ပြောနေတာ--

0:00:27.940,0:00:29.154
(ရယ်သံများ)

0:00:29.178,0:00:30.643
မိသားစုရဲ့ သမိုင်းလေ့လာမှုပါ။

0:10:44.203,0:10:48.839
ကျနော်တို့ဆီမှာ Uncle Bernie လို ဆွေစဉ်[br]လေ့လာရေး ပညာရှင်တွေ ရှိကြတာ ကံကောင်းတယ်၊

0:10:48.945,0:10:52.439
သူတို့ဟာ အပျော်ထမ်း မိမိရဲ့ ဝါသနာအလျောက်[br]လုပ်ကိုင်နေကြတဲ့ သူတွေ မဟုတ်ကြပါ။

0:10:52.602,0:10:59.021
ပြည်သူတို့ကြားက သိပ္ပံပညာရှင်တွေ ဖြစ်ပြီး[br]ကျုပ်တို့အကြောင်း လေးနက်စွာ လေ့လာသူတွေပါ။

0:10:59.065,0:11:03.523
ပြီးတော့ အတိတ်ကာလက အနာဂတ်အတွက်[br]သော့ကို ပေးနိုင်ကြောင်း သူတို့ ယုံကြည်တယ်။

0:11:05.314,0:11:08.783
(လက်ခုပ်သံများ)

0:00:00.817,0:00:04.269
ပြည်သူတို့ဟာ အင်တာနက်ကို အကြောင်း[br]အမျိုးမျိုးအတွက် အသုံးချကြပါတယ်။

0:00:05.765,0:00:09.568
လူကြိုက်အများဆုံး ဝဘ်ဆိုက် တစ်ခုက

0:00:09.593,0:00:13.055
လူတွေပုံမှန်အားဖြင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ[br]အတွက် အသုံးပြုကြတာ ဖြစ်လာပါတယ်။

0:00:13.639,0:00:16.149
အဲဒါဟာ စပ်စုလိုစိတ်မှ စပါတယ်၊

0:00:16.172,0:00:19.969
ပြီးတော့ မသိမသာ [br]အဲဒါကို ဝါသနာပါဖို့ လိုပါတယ်။

0:00:19.993,0:00:22.957
ပြီးတော့ တခြားသူတွေရဲ့ မျိုးပွားမှု[br]ဆိုင်ရာ အချက်အလက်တွေကို

0:00:22.957,0:00:24.586
မှတ်တမ်း တင်ပေးမှု ပါဝင်ပါတယ်။

0:00:30.643,0:00:33.194
မိသားစုသမိုင်းကို အသေးစိတ်[br]ရေးမှတ်ဖို့ ကိစ္စဲထဲကျတော့၊

0:00:33.194,0:00:36.901
မိသားစုတိုင်းထဲမှာ ဆွေစဉ်ကားချပ်ကို အထူး[br]စိတ်ဝင်စားသူဟာ အမြဲတမ်း ရှိတတ်ပါတယ်။

0:00:36.901,0:00:39.224
ဥပမာအဖြစ် သူ့ကို [br]Uncle Bernie လို့ ခေါ်ကြပါစို့။

0:00:39.224,0:00:42.900
အဲဒီ Uncle Bernie ဟာ လွန်ခဲ့တဲ့ [br]ဆုတောင်းပွဲတော်တုန်းက ခင်ဗျားနဲ့ ကပ်လျက်

0:00:42.924,0:00:44.523
ထိုင်နေခဲ့သူပါပဲ၊

0:00:44.547,0:00:47.661
သူဟာ ခင်ဗျားကို သေချင်းစော်နံချင်[br]လောက်အောင်ကို ဒုက္ခပေးမယ့်သူပါ။

0:00:47.661,0:00:50.312
ရှေးဟောင်းမျိုးစဉ် အသေးစိတ်တွေကို[br]မေးမကုန်မှာမို့လို့ပါ။

0:00:50.312,0:00:51.814
ဒါပေမဲ့ ကျုပ်တို့ သိထားသင့်တာက၊

0:00:51.814,0:00:54.620
အရာတိုင်းအတွက် သိပ္ပံနည်း[br]အဖြေဆိုတာ ရှိတတ်ပါတယ်၊

0:00:54.644,0:00:57.622
ခုနက Uncle Bernie ရဲ့ပုံပြင်တွေဟာ

0:00:57.646,0:01:00.636
ဇီဝကျန်းမာရေး သုတေသနအတွက်[br]လွန်စွာမှ အရေးပါကြလို့ပါ။

0:01:00.636,0:01:04.019
အခုတော့ အဲဒီလို Uncle Bernie နဲ့[br]ဆွေးစဉ် ကားချပ် လေ့လာရေး ပညာရှင်တို့ဟာ

0:01:04.044,0:01:07.878
သူတို့ရဲ့ ဆွေစဉ်ကားချပ်ကို geni.com [br]ဝဘ်ဆိုက်မှတစ်ဆင့် မှတ်တမ်းတင်နိုင်ကြပါပြီ။

0:01:07.878,0:01:11.270
အသုံးပြုသူတို့က သူတို့မျိုးစဉ်ပင်စည်ကို[br]ဝဘ်ဆိုက်ပေါ် တင်ပေးကြတဲ့ အခါမှာ၊

0:01:11.270,0:01:13.290
၎င်းဟာ သူတို့ဆွေမျိုးတွေကို စိစစ်ကြည့်တယ်၊

0:01:13.290,0:01:16.269
ရှိနှင့်နေကြတဲ့ ပင်စည်များနဲ့[br]တိုက်ဆိုင်မှုတွေကို ရှာကြည့်တယ်၊

0:01:16.269,0:01:18.773
ရှိနေဆဲဟာတွေကို ပင်စည်သစ်နဲ့[br]ပေါင်းစည်းပေးလိုက်ပါတယ်။

0:01:19.768,0:01:22.718
အဲဒါရဲ့ရလဒ်အဖြစ် လူတဦးချင်း အနေနဲ့[br]တည်ဆောက်ရနိုင်တာထက်

0:01:22.742,0:01:26.221
များစွာမှ ကြီးမားလှတဲ့ ဆွေစဉ် ပင်စည်တွေကို[br]ဖန်တီးပေးလာနိုင်ပါတယ်။

0:01:26.808,0:01:30.937
အဲဒီလို ပေါင်းစည်းမှုကို ကမ္ဘာပေါ်ရှိ[br]ပြည်သူ သန်းပေါင်းများစွာတို့အတွက်

0:01:30.961,0:01:32.778
လုပ်ပေးနိုင်လာလို့၊

0:01:32.802,0:01:38.334
ကျုပ်တို့ဟာ လူသားတစ်ရပ်လုံးရဲ့ မိသားစု[br]ပင်စည်ကြီးကို တည်ဆောက်လာနိုင်ပါမယ်။

0:01:39.292,0:01:40.876
အဲဒီ ဝဘ်ဆိုက်ကို အသုံးပြုလျက်၊

0:01:40.900,0:01:45.713
ကျုပ်တို့ဟာ အခုထိ [br]လူ ၁၂၅ သန်းတို့ကို တစ်ခုတည်းသော

0:01:45.737,0:01:48.258
မိသားစု ပင်စည်ကြီးအဖြစ် [br]ဆက်သွယ်ပေးနိုင်ခဲ့ပါပြီ။

0:01:48.407,0:01:51.269
အဲဒီအပင်ကို ကျနော်ဟာ ဒီစခရင်ပေါ်မှာ[br]ရေးဆွဲမပြနိုင်ပါဘူး၊

0:01:51.269,0:01:53.944
ဒီမှာ ရှိနေတဲ့ pixel တွေက ပင်စည်ထဲ[br]ရှိနေကြတဲ့ လူတွေထက်

0:01:53.968,0:01:56.481
နည်းနေကြလို့ပါ။

0:01:56.505,0:02:01.515
ဒါပေမဲ့ ဥပမာတစ်ခုအဖြစ် လူ ၆၀၀၀ တို့ရဲ့[br]အချက်လက်ကို ပြပေးနိုင်ပါတယ်။

0:02:02.159,0:02:04.521
ဒီမှာ မြင်ရတဲ့ အစိမ်းရောင် [br]အဖုဟာ လူ တစ်ယောက်ပါ။

0:02:05.060,0:02:07.909
အနီရောင် အဖုက လက်ထပ်ခဲ့ကြတဲ့ စုံတွဲများပါ၊

0:02:07.933,0:02:10.296
ပြီးတော့ ချိတ်ဆက်မှုတွေက[br]မိဘဖြစ်မှုကို ပြပေးပါတယ်။

0:02:10.296,0:02:13.029
အဲဒီလို ပင်စည်ကြီးရဲ့ ဗဟိုမှာ[br]ဘိုးဘေးကို မြင်နိုင်ကြပါတယ်။

0:02:13.029,0:02:15.887
အစွန်အဖျားဆီကို သွားတာနဲ့အမျှ[br]ဆင်းသက်လာသူတွေကို မြင်ကြရမယ်။

0:02:15.887,0:02:18.683
ဒီပင်စည်ထဲမှာ မျိုးဆက် ခုနစ်ခုခန့်[br]ပါဝင်တယ်လို့ ယူဆရတယ်။

0:02:19.202,0:02:22.926
အခုဆက်ပြီး ပါဝင်တဲ့ လူတွေရဲ့ ဦးရေကို[br]တိုးချဲ့ပေးရင် ဖြစ်လာပုံကို မြင်ရပါမယ်

0:02:22.950,0:02:24.778
လူ ၇၀,၀၀၀ အထိ တိုးပေးလိုက်ရင် ---

0:02:24.802,0:02:29.132
ကျုပ်တို့ဆီမှာ ရှိတဲ့ ဒေတာထဲက သေးငယ်လှတဲ့[br]အပိုင်းမျှ ရှိနေတုန်းပါ။

0:02:29.629,0:02:34.442
ဒါတောင်မှ သိပ်ကို ဝေးလံကြတဲ့ ဆွေမျိုး[br]များရဲ့ အချက်အလက်တွေကို

0:02:34.466,0:02:37.121
ခင်ဗျားတို့ မြင်လို့ ရနိုင်ပါတယ်။

0:02:37.610,0:02:40.744
ကျုပ်တို့ရဲ့ ဆွေစဉ်ပင်စည် ပညာရှင်တွေရဲ့[br]ကြိုးပမ်းမှုကျေးဇူးကြောင့်

0:02:40.768,0:02:43.871
ကျုပ်တို့ဟာ လွန်ခဲ့တဲ့ နှစ်ရာချီဆီကို[br]ပြန်ပြီး သွားနိုင်ကြပါတယ်။

0:02:44.418,0:02:47.859
ဥပမာ အဖြစ် Alexander Hamilton[br]ကို ယူကြည့်ကြပါစို့၊

0:02:47.883,0:02:50.358
သူဟာ ၁၇၅၅ ခုနှစ်မှာ မွေးခဲ့တယ်။

0:02:50.872,0:02:54.636
အဲဒီ Alexander ဟာ အမေရိကန် ပြည်ထောင်စုရဲ့[br]ပထမဦးဆုံး ငွေတိုက်မှူး ဖြစ်ခဲ့တယ်၊

0:02:54.660,0:02:58.491
ဒါပေမဲ့ ဒီနေ့တွင် လူကြိုက်များတဲ့ Broadway[br]ဂီတဇာတ်မြူးကြောင့် လူသိများပါတယ်။

0:02:59.137,0:03:04.059
Alexander ဟာ ရှိုးပွဲတော်များနဲ့ [br]နက်ရှိုင်းစွာ ဆက်နေတာကို တွေ့ရပါတယ်။

0:03:04.083,0:03:06.194
တကယ်တော့ သူဟာ Kevin Bacon ရဲ့

0:03:06.421,0:03:08.001
သိပ်ကို နီးစပ်တဲ့ ဘိုးလေးပါ။

0:03:08.025,0:03:09.381
(ရယ်သံများ)

0:03:09.381,0:03:12.687
သူတို့နှစ်ဦးစလုံးဟာ စကော့တလန်မှ[br]အမျိုးသမီးတစ်ဦးမှ ဆင်းသက်လာခဲ့ကြတယ်

0:03:12.711,0:03:15.025
၁၃ ရာစုမှာ နေထိုင်ခဲ့တဲ့ အမျိုးသမီးပါ။

0:03:15.049,0:03:18.151
ဒါကြောင့်မို့လို့ Alexander Hamilton ဟာ

0:03:18.175,0:03:21.593
Kevin Bacon ရဲ့ ဆွေစဉ်ပင်စည်ထဲက[br]၃၅ အဆင့်မှာ ရှိနေသူပါလို့ ဆိုနိုင်ပါတယ်။

0:03:21.593,0:03:22.828
(ရယ်သံများ)

0:03:22.852,0:03:26.082
ကျုပ်တို့ရဲ့ ပင်စည်ကြီးထဲမှာ အဲဒီလို[br]ပုံပြင်တွေ သန်းနဲ့ချီ ရှိပါတယ်။

0:03:28.113,0:03:33.003
ကျုပ်တို့ဟာ ကျုပ်တို့ရဲ့ ဒေတာ အရည်အသွေး[br]ကောင်းစေဖို့ အတော့်လေး အားထုတ်ခဲ့ကြပါတယ်။

0:03:33.027,0:03:38.418
DNA ကို အသုံးပြုလျက် ကျုပ်တို့ ဒေတာထဲတွင်[br]မိခင်နဲ့ကလေး ဆက်သွယ်မှုတွေရဲ့ ၃%ဟာ

0:03:38.442,0:03:39.692
လွဲမှားနေခဲ့ကြတယ်၊

0:03:39.716,0:03:43.727
အဲဒါ ဒုတိယကမ္ဘာစစ် မတိုင်မီတုန်းက မွေးစား[br]ခဲ့ကြတဲ့ ကလေးနှုန်းနဲ့ ကိုက်ညီခဲ့တယ်။

0:03:44.847,0:03:46.632
ဖခင်တွေအတွက် လေ့လာကြည့်တော့၊

0:03:46.656,0:03:48.617
သတင်းဟာ သိပ်မကောင်းလှပါ-

0:03:50.149,0:03:55.313
ကျုပ်တို့ ဒေတာထဲက ဖခင်-ကလေး ချိတ်ဆက်မှုဟာ[br]၁.၉ ရာခိုင်နှုန်း လွဲမှားနေခဲ့ကြတယ်။

0:03:55.313,0:03:58.136
ဒါကို တချို့လူတွေ မျက်နှာ ရှုံ့မဲ့သွားကြတာ[br]သတိထားမိတယ်။

0:03:58.160,0:03:59.741
ဟုတ်ပါတယ်၊ ခင်ဗျားတို့ ထင်ကြသလို

0:03:59.741,0:04:01.690
ဘေးမှသွေးရောစပ်နေတဲ့ ကလေးတွေ များပါတယ်။

0:04:01.714,0:04:02.778
(ရယ်သံများ)

0:04:02.802,0:04:06.791
တကယ်ကျတော့ ဖခင်ဆိုင်ရာ ချိတ်ဆက်မှု[br]၁.၉ % လွဲမှားမှုဟာ

0:04:06.815,0:04:08.584
ကျုပ်တို့ ဒေတာအတွက် မထူးဆန်းပါဘူး။

0:04:08.608,0:04:11.677
အရင်တုန်းက ပြုလုပ်ခဲ့ဘူးတဲ့[br]ဆေးခန်းမှ လာကြတဲ့ ခွေမျိုးရိုးဆိုင်ရာ

0:04:11.701,0:04:13.722
အမှားတွေဟာလည်း အဲဒီလောက်ပဲ ရှိခဲ့ပါတယ်။

0:04:14.254,0:04:16.779
ဒီတော့ ကျုပ်တို့ဒေတာရဲ့ အရည်အသွေးဟာ[br]ကောင်းပါးတယ်၊

0:04:16.803,0:04:18.935
ခုနက အချက်ဟာ အံ့အားသင့်စရာ[br]မဟုတ်ပါဘူး။

0:04:18.959,0:04:22.736
ကျုပ်တို့ရဲ့ ဆွေစဉ်ပင်စည် ပညာရှင်များဟာ[br]မိသားစု သမိုင်းကို

0:04:22.760,0:04:26.428
မှတ်တမ်း တင်ကြရာတွင် တကယ့်ကို[br]အားထုတ်ကြိုးစားကြပါတယ်။

0:04:28.594,0:04:32.609
ကျုပ်တို့ဟာ ဒီဒေတာကို အသုံးပြုပြီး[br]လူသားတို့ဆိုင်ရာ အချက်အလက်တချို့ကို၊

0:04:32.609,0:04:35.805
ဥပမာ၊ လူဦးရေပျံ့နှံ့နေထိုင်ကြပုံ[br]အကြောင်းကို လေ့လာနိုင်ပါတယ်။

0:04:35.829,0:04:40.066
ကျုပ်တို့ရဲ့ ပရိုဖိုင်အားလုံးကို ကမ္ဘာ့[br]မြေပုံပေါ်မှာ ဒီလို မြင်နိုင်ပါတယ်။

0:04:40.250,0:04:44.495
pixel တခုချင်းစီဟာ[br]တချိန်ချိန်မှာ နေထိုင်ခဲ့တဲ့ လူပါ။

0:04:44.495,0:04:46.435
ကျုပ်တို့ဆီမှာ ဒေတာက သိပ်မများလှတော့၊

0:04:46.459,0:04:49.240
ခင်ဗျားတို့ဟာ နိုင်ငံ တော်တော်များများရဲ့[br]နယ်မြေတွေကို၊

0:04:49.264,0:04:51.763
အထူးသဖြင့် အနောက်ကမ္ဘာခြမ်းမှာ[br]မြင်နိုင်ကြပါတယ်။

0:04:51.763,0:04:54.935
အခုပြမယ့် ဗီဒီယိုထဲမှာကျတော့[br]ခင်ဗျားတို့ကို ပြောပြခဲ့တာတွေကို

0:04:54.959,0:04:59.155
အခြေခံပြီး ၁၄၀၀ ပြည့်နှစ်မှ ၁၉၀၀ အထိ[br]မွေးခဲ့ကြတဲ့ သူတွေကို ကြည့်ကြရမှာပါ။

0:04:59.155,0:05:02.821
ပြီးတော့ အဲဒါတွေကို လူမျိုးတွေ နေရာ[br]စွန့်ရွှေ့ပြောင်းခဲ့မှုနဲ့ ယှဉ်ပြထားပါတယ်။

0:05:03.012,0:05:06.001
ဒီထဲမှာ အနက်ရှိုင်းဆုံး ဒေတာတွေရဲ့[br]ချိတ်ဆက်မှုတွေဟာ ယူကေနဲ့

0:05:06.001,0:05:07.382
သက်ဆိုင်နေတာကို မြင်ကြရမှာပါ၊

0:05:07.382,0:05:10.024
သူတို့ဆီမှာ မှတ်တမ်းတွေကို[br]ထားတဲ့ စနစ်က ကောင်းခဲ့လို့ပါ။

0:05:10.024,0:05:13.856
နောက်မှာ သူတို့ဟာ အနောက်နိုင်င်ငံများရဲ့[br]ကိုလိုနီ လမ်းကြောင်းအတိုင်း သွားကြပါတယ်။

0:05:13.856,0:05:15.592
အခုတော့ ဗီဒီယိုကို ကြည့်ကြပါစို့။

0:05:15.592,0:05:16.752
(ဂီတ)

0:05:16.776,0:05:19.117
[မွေးနှစ်- ]

0:05:19.705,0:05:21.541
[၁၄၉၂- ကိုလံဘတ်က ပင်လယ်ထဲ ခရီးထွက်]

0:05:23.661,0:05:25.661
[၁၆၂၀ - မက်ဆာချူးဆက်ထဲက မေဖလားဝါးမြေများ]

0:05:26.726,0:05:29.221
[၁၆၅၂ - ဒတ်ခ်ျလူမျိုးတွေ[br]တောင်အာဖရိကမှာ ခြေချခဲ့]

0:05:31.721,0:05:34.907
[၁၇၈၈ - ဗြိတိန်နိုင်ငံက သြစတြေးလျ[br]ဘက်သို့ ခရီးဆန့်မှုကို စတင်ခဲ့]

0:05:35.031,0:05:38.078
[၁၈၃၆ - ပထမဦးဆုံး ရွှေ့ပြောင်း[br]ကြသူတို့က Oregon Trail ကိုသုံးကြ]

0:05:38.149,0:05:41.332
[လုပ်ဆောင်ချက်များ အားလုံး]

0:05:43.851,0:05:45.394
ကျနော် ဒီဗီဒီယိုကို ကြိုက်တယ်။

0:05:45.418,0:05:50.265
ဒီမှာ မြင်ခဲ့ကြရတဲ့ ရွှေ့ပြောင်းမှုတွေက[br]မိသားစုတွေရဲ့ ဇာတ်မြစ်ကို ပြသနေကြတော့၊

0:05:50.265,0:05:52.718
ကျုပ်တို့ဟာ ဒီလို မေးခွန်းတွေကို[br]မေးနိုင်ကြတယ်-

0:05:52.742,0:05:56.212
လင်နဲ့ မယားတို့ရဲ့ မွေးရပ်များ အကြားက[br]ပုံမှန် အကွာအဝေးဟာ

0:05:56.236,0:05:59.048
ဘယ်လောက်များပါလိမ့်။

0:05:59.072,0:06:02.749
လူတွေက မိသားစုကို ဖွဲ့စည်းရန် ခရီးသွား[br]ကြပုံဟာ လူဦးရေပျံ့နှံ့နေထိုင်မှုအတွက်

0:06:02.773,0:06:06.358
သိပ်ကို သော့ချက်ကျပြီး အရေးကြီးတဲ့[br]အချက် ဖြစ်နေလို့ပါ။

0:06:06.358,0:06:09.896
အဲဒီအချက်က မျိုးရိုးဗီဇတွေက ပထဝီဒေသ[br]အနှံ ပြန့်နှံ့ပုံကို ဆုံးဖြတ်ပေးလို့ပါ။

0:06:09.896,0:06:13.034
ကျုပ်တို့ရဲ့ ဒေတာကို သုံးပြီး[br]အဲဒီအချက်ကို ကျုပ်တို့ လေ့လာခဲ့ကြရာ၊

0:06:13.058,0:06:15.348
ရှေးခေတ် နှစ်များတုံးက ဒီကိစ္စဟာ

0:06:15.372,0:06:16.602
လွယ်ကူခဲ့ပုံ ရပါတယ်။

0:06:16.626,0:06:19.438
လူတွေဟာ အနီးအနား ရွာထဲက[br]တစ်ယောက်ယောက်နဲ့ လက်ထပ်ခဲ့ကြတယ်။

0:06:19.438,0:06:23.663
ဒါပေမဲ့ စက်မှုတော်လှန်ရေးဟာ ကျုပ်တို့ရဲ့[br]ဘဝကို များစွာမှ ရှုပ်ထွေးပစ်ခဲ့တယ်။

0:06:23.687,0:06:28.247
ဒီနေ့တွင်၊ လေယာဉ်နဲ့ သွာလာနိုင်ပြီး[br]အွန်လိုင်း လူမှုမီဒီယာတွေ ရှိနေကြတော့၊

0:06:28.271,0:06:33.099
လူတွေဟာ သူတို့ရဲ့ ကြင်ဖေါ်ကို ရှာဖို့အတွက်[br]ကိုယ့်မွေးရပ်မှနေပြီး

0:06:33.123,0:06:34.827
ကီလိုမီတာ ၁၀၀ မကအထိ သွားကြပါတယ်။

0:06:35.454,0:06:37.711
ဒီတော့ ခင်ဗျားတို့ မေးချင်နိုင်ကြတာက-

0:06:37.735,0:06:42.231
ကောင်းပါပြီ၊ အဲဒီလို မိသားစုထူထောင်ဖို့[br]အဝေးမှာ ရှာကြံရတဲ့ ခက်ခဲတဲ့ အလုပ်ကို

0:06:42.255,0:06:43.524
လုပ်တာက ဘယ်သူများလဲ။

0:06:43.548,0:06:46.782
အဲဒါ ဤယောက်ျားလား မိန်းမလား။

0:06:46.782,0:06:49.907
ကျုပ်တို့ ဒေတာကို သုံးပြီး အဲဒီမေးခွန်း[br]အတွက် အဖြေကို ရှာကြည့်တော့

0:06:49.931,0:06:52.449
အနည်းဆုံးအားဖြင့် [br]နောက်ဆုံး နှစ် ၃၀၀ အတွင်းမှာ

0:06:52.449,0:06:56.432
မိသားစုကို ထူထောင်ဖို့အတွက် တနေရာမှနေပြီး[br]နောက် တနေရာကို သွားရတဲ့ မလွယ်တဲ့ အလုပ်ကို

0:06:56.456,0:06:59.452
အမျိုးသမီးတွေ ပြုလုပ်ခဲ့ကြတာကို[br]တွေ့နိုင်ပါတယ်။

0:06:59.476,0:07:02.577
အဲဒီစာရင်းအင်းတွေက[br]အတော့်ကို အရေးပါကြလို့

0:07:02.601,0:07:06.072
ယောက်ျားတွေဟာ ပျင်းရိကြတာကို[br]သိပ္ပံနည်းကျ အဖြေအဖြစ် လက်ခံကြရပါမယ်။

0:07:06.096,0:07:09.216
(ရယ်သံများ)

0:07:09.216,0:07:11.812
ကျုပ်တို့ဟာ လူဦးရေပျံ့နှံ့နေထိုင်မှု[br]မေးခွန်းတွေကနေပြီး

0:07:11.836,0:07:14.749
ရွှေ့ပြောင်းလျက် လူ့ကျန်းမာရေး အကြောင်း[br]မေးနိုင်ကြပါတယ်။

0:07:14.773,0:07:16.260
ဥပမာ၊ လူတဦးနဲ့တဦး

0:07:16.284,0:07:21.247
အသက်အရွယ်ချင်း မတူကွဲပြားမှုက[br]မျိုးရိုးဗီဇမူကွာဟချက်နဲ့

0:07:21.271,0:07:22.465
ဘယ်လို ဆက်စပ်နေပါသလဲ။

0:07:22.658,0:07:26.772
အမွှာများရဲ့ အသက်အရွယ် ကွဲပြားခဲ့ပုံကို[br]အရင်တုန်းက လေ့လာရင်း

0:07:26.772,0:07:28.984
အဲဒီမေးခွန်းကို ဖြေဖို့ အားထုတ်ခဲ့ကြတယ်။

0:07:29.411,0:07:32.078
လူတွေရဲ့ အသက်အရွယ် မတူကွဲပြားရခြင်းရဲ့

0:07:32.102,0:07:35.968
လေးပုံတပုံအတွက် ဗီဇဆိုင်ရာ ကွဲလွဲချက်တွေ[br]နဲ့ ဆိုင်ခဲ့တယ်လို့ ယူဆခဲ့ကြပါတယ်။

0:07:35.968,0:07:39.286
ဒါပေမဲ့ အမွှာတွေဆီမှာ ကျတော့ တူညီဆက်စပ်တဲ့[br]အကြောင်းအရာတွေ များလှပါတယ်၊

0:07:39.310,0:07:41.744
ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ အကျိုးသက်ရောက်မှု[br]မျိုးစုံအပါအဝင်

0:07:41.744,0:07:43.260
တအိမ်ထဲမှာ အတူနေရတာ အဆုံးပါပဲ။

0:07:43.501,0:07:46.948
ကြီးမားတဲ့ မိသားစု ပင်စည်တွေဟာ[br]အမွှာများလို နီးစပ်တဲ့ ဆွေမျိုးများ

0:07:46.948,0:07:48.429
တို့ကိုသာမက၊

0:07:48.429,0:07:51.999
စတုတ္ထဝမ်းကွဲများ အထိကိုတောင် ဝေးလံတဲ့[br]ဆွေမျိုးတွေကို လေ့လာခွင့်ပေးကြတယ်။

0:07:51.999,0:07:55.438
အဲဒီလိုနည်းဖြင့် ကျုပ်တို့ဟာ [br]ဗီဇဆိုင်ရာ ကွဲပြားချက်တွေကို

0:07:55.462,0:07:59.170
ပတ်ဝန်းကျင်လို သက်ရောက်မှုများမှ[br]ခွဲခြားပစ်လို့ ရနိုင်တဲ့ ခိုင်ခံ့တဲ့

0:07:59.194,0:08:01.069
မော်ဒယ်တွေကို တည်ဆောက်ခွင့် ရလာပါတယ်။

0:08:01.069,0:08:04.278
ကျုပ်တို့ရဲ့ ဒေတာကို သုံးပြီး ကျုပ်တို့က[br]အဲဒါကို ဆန်းစစ်ကြည့်ခဲ့ကြရာ

0:08:04.302,0:08:10.093
လူအမျိုးမျိုးအကြားက [br]အသက်အရွယ် ကွဲပြားရမှုကသာ

0:08:10.117,0:08:12.923
ဗီဇဆိုင်ရာ ကွဲလွဲချက်များကြောင့်[br]ဖြစ်တယ်လို့ တွေ့ခဲ့ကြတယ်။

0:08:14.760,0:08:17.516
အဲဒါဟာ ပျမ်းမျှအားဖြင့်[br]ငါးနှစ်ခန့်ဖြစ်ပါတယ်။

0:08:18.316,0:08:23.024
ဒီတော့ အသက်အရွယ်နဲ့ ပတ်သက်ရင် ဗီဇရဲ့[br]သက်ရောက်မှုဟာ ထင်ခဲ့ကြတာထက် နည်းပါတယ်။

0:08:23.675,0:08:25.811
ကျနော့်အတွက် အဲဒါဟာ[br]တကယ့် သတင်းကောင်းပါ၊

0:08:26.438,0:08:29.731
ကျုပ်တို့ရဲ့ လုပ်ဆောင်ချက်တွေက[br]ပိုအရေးပါတယ်လို့ အဓိပ္ပါယ်ရလို့ပါ။

0:08:30.533,0:08:34.807
ဥပမာ၊ ဆေးလိပ်သောက်ခြင်းက မျိုးရိုးဗီဇအရ[br]ရှိရမယ့် အသက်ကို

0:08:34.831,0:08:36.616
ဆယ်နှစ်ခန့် လျှော့ချ ပစ်နိုင်တယ်။

0:08:36.616,0:08:38.919
ကျုပ်တို့ဟာ မိသားစုပင်စည်များမှ[br]ရွှေ့ပြောင်းလျက်

0:08:38.919,0:08:42.341
ဆွေစဉ်ကားချပ်ကို လေ့လာကြသူတို့အား[br]DNA အချက်အလက်တွေကို စုစည်းခွင့်ပြုရင်

0:08:42.341,0:08:46.797
ပိုလို့ကို အံ့အားသင့်စရာ ရလဒ်တွေကို[br]ကျုပ်တို့ ရရှိကြလာမှာပါ။

0:08:46.821,0:08:49.335
အဲဒီရလဒ်တွေကို ယုံကြည့်ဖို့တောင်[br]လွယ်မှာ မဟုတ်ပါဘူး။

0:08:49.335,0:08:52.384
စိတ်ကူးဖို့ မလွယ်ပေမဲ့ [br]Uncle Bernie နဲ့ သူ့မိတ်ဆွေတွေဟာ

0:08:52.384,0:08:55.840
လက်ရှိ အချိန်မှာ FBI ထံမှာ ရှိနေတဲ့[br]DNA အခြေပြု ပြစ်မှုစူးစမ်းရှာဖွေရေး

0:08:55.864,0:08:59.423
အလားအလာတွေထက်တောင် များစွာ သာလွန်မှာပါ။

0:08:59.502,0:09:02.750
ကျုပ်တို့က DNA ကို ကြီးမားတဲ့ မိသားစု[br]ပင်စည် ပေါ်ကို တင်ပေးလိုက်ရင်၊

0:09:02.750,0:09:05.081
အလင်းတန်းလေးကို တီထွင်ပေးတာနဲ့ တူပါတယ်၊

0:09:05.081,0:09:08.065
၎င်းဟာ ဝေးလံတဲ့ ဆွေမျိုးသားချင်း[br]ရာချီတို့ကို လင်းလက်လာစေပါမယ်။

0:09:08.089,0:09:11.579
ခုနက DNA မှ အစပြုလာခဲ့ကြတဲ့[br]လူတွေကို ဆက်စပ်ပြသပေးပါမယ်။

0:09:11.635,0:09:15.418
အဲဒီလို အလင်းတန်း အများကြီးကို ကြီးမားတဲ့[br]မိသားစုပင်စည် ပေါ်ကို တင်ပေးလိုက်ရင်၊

0:09:15.442,0:09:19.162
ကိုယ် လုံးဝမသိရသေးသူရဲ့ DNA ကို[br]တြိဂံပုံဖွဲ့ တိုင်းနိုင်ပါတယ်။

0:09:19.186,0:09:23.124
GPS စနစ်က ဂြိုဟ်တုအများအပြားကို သုံးပြီး

0:09:23.148,0:09:24.472
တည်နေရာကို ရှာဖွေသလိုပါပဲ။

0:09:25.226,0:09:28.850
ဒီနည်းပညာ စွမ်းဖက်ပုံ အထင်ရှားဆုံး အဓိကက

0:09:28.874,0:09:31.549
Golden State Killer လို့ နာမည်ပေးခံခဲ့ရတဲ့

0:09:32.612,0:09:37.140
အမေရိက သမိုင်းထဲက နာမည်အဆိုးဆုံး[br]လူသတ်သမားကို ဖမ်းနိုင်ခဲ့ခြင်းပါပဲ။

0:09:37.164,0:09:42.948
FBI ဟာ အဲဒီလူကို ဖမ်းဖို့ ရှာကြံနေခဲ့တာ[br]နှစ်ပေါင်း 40 ကျော်ခဲ့တယ်။

0:09:42.948,0:09:45.583
သူတို့ဆီမှာ အဲဒီလူရဲ့ [br]DNA တောင် သူတို့ဆီမှာ ရှိခဲ့တယ်၊

0:09:45.583,0:09:48.797
ဒါပေမဲ့ သူ့ကို ဘယ်လိုမှ ခြေရာခံ မရခဲ့ပါ။

0:09:49.447,0:09:54.159
လွန်ခဲ့တဲ့တစ်နှစ်လောက်က၊ FBI က [br]မျိုးရိုးဗီဇပညာရှင်နဲ့

0:09:54.183,0:09:58.047
လာတိုင်ပင်ခဲ့လို့ သူတို့ရဲ့ DNA ကို [br]ဆွေစဉ်ကားချပ် ဝန်ဆောင်မှုသို့

0:09:58.047,0:10:01.055
တင်ပေးပြီး ဝေးလံတဲ့ ဆွေမျိုးတွေကို[br]ရှာကြည့်ရန် အကြံပေးခဲ့ကြတယ်။

0:10:01.117,0:10:02.693
သူတို့ အဲဒီလို ပြုလုပ်ခဲ့ကြလို့၊

0:10:02.693,0:10:05.989
Golden State Killer နဲ့ တတိယဝမ်းကွဲ[br]တော်သူကို ရှာတွေ့ခဲ့တယ်။

0:10:06.013,0:10:08.517
သူတို့ဟာ ကြီးမားတဲ့မိသားစု ပင်စည်ကို[br]ရေးဆွဲခဲ့ကြတယ်၊

0:10:08.517,0:10:10.953
ပင်စည်ရဲ့ အကိုင်းမျိုးစုံကို[br]ဆန်းစစ် လေ့လာခဲ့ကြတယ်၊

0:10:10.953,0:10:13.072
နောက်ဆုံးမှာတော့ သူတို့ အတိအကျ သိခဲ့ကြတဲ့

0:10:13.096,0:10:15.677
Golden State Killer ကို[br]တွေ့ခဲ့ကြတဲ့ အထိပါပဲ။

0:10:15.701,0:10:19.293
သူတို့ဟာ အဲဒီလူဆီကနေပြီး DNA ကို[br]ရယူခဲ့ကြရာ သူတို့လက်ထဲမှာ ရှိနေခဲ့တဲ့

0:10:19.317,0:10:20.886
DNA နဲ့ ကွက်တိကိုက်နေခဲ့တယ်။

0:10:20.886,0:10:24.576
အဲဒါနဲ့ သူတို့ဟာ သူ့ကို ဖမ်းနိုင်ခဲ့ပြီး[br]နှစ်ပေါင်း များစွာကြာပြီးတဲ့ နောက်မှာ

0:10:24.576,0:10:26.204
တရားစီရင်နိုင်ခဲ့ကြတယ်။

0:10:26.204,0:10:29.413
အဲဒီအချိန်ကစလျက် မျိုးရိုးဗီဇ [br]ဆွေစဉ်ကားချပ် ပညာရှင်များဟာ

0:10:29.437,0:10:32.105
ဒေသခံ အမေရိကန်ဥပဒေ[br]စိုးမိုးရေးအေဂျင်စီများနဲ့

0:10:32.129,0:10:35.491
လက်တွဲလျက် ရာဇဝတ်ကောင်တွေကို ဖမ်းနိုင်ရန်[br]အဲဒီနည်းပညာကို သုံးနေကြပါပြီ။

0:10:35.521,0:10:38.202
လွန်ခဲ့တဲ့ ခြောက်လ ကာလအတွင်းမှာကို

0:10:38.226,0:10:42.522
သူတို့ရဲ့ နည်းကို သုံးပြီး နှစ်များစွာကြာ[br]အမှုဟေင်း ၂၀ ကို ဖြေရှင်းပေးနိုင်ခဲ့ကြတယ်။

0:11:03.647,0:11:05.250
ကျေးဇူးအများကြီးတင်ပါတယ်။