0:00:00.000,0:00:02.000
Erez Lieberman Aiden: Mindenki tudja,

0:00:02.000,0:00:05.000
hogy egy kép felér ezer szóval.

0:00:07.000,0:00:09.000
De mi a Harvardon

0:00:09.000,0:00:12.000
elgondolkoztunk, hogy ez tényleg így van-e.

0:00:12.000,0:00:14.000
(Nevetés)

0:00:14.000,0:00:18.000
Így összeraktunk egy szakértőkből álló csapatot,

0:00:18.000,0:00:20.000
Harvardról, MIT-ről

0:00:20.000,0:00:23.000
az American Heritage Dictionarytől, az Encyclopedia Britannicától

0:00:23.000,0:00:25.000
és még a büszke szponzorunktól is,

0:00:25.000,0:00:28.000
a Google-től.

0:00:28.000,0:00:30.000
És rágódtunk rajta

0:00:30.000,0:00:32.000
nagyjából négy évig.

0:00:32.000,0:00:37.000
És egy ijesztő megállapításra jutottunk.

0:00:37.000,0:00:40.000
Hölgyeim és uraim, egy kép nem ér fel ezer szóval.

0:00:40.000,0:00:42.000
Valójában, találtunk néhány képet

0:00:42.000,0:00:47.000
amely 500 milliárd szót ér.

0:00:47.000,0:00:49.000
Jean-Baptiste Michel: De hogyan jutottunk erre a következtetésre?

0:00:49.000,0:00:51.000
Erez és én olyan módszereket kerestünk,

0:00:51.000,0:00:53.000
amelyekből egy áttekintő képet kaphatunk az emberi kultúráról

0:00:53.000,0:00:56.000
és az emberi történelemről, időbeli változásáról.

0:00:56.000,0:00:58.000
Rengeteg könyvet írtak az évek során.

0:00:58.000,0:01:00.000
Így mi arra gondoltunk, legjobban úgy tanulhatunk belőlük,

0:01:00.000,0:01:02.000
ha ezt a több millió könyvet elolvassuk.

0:01:02.000,0:01:05.000
Természetesen, ha lenne arra egy skála, ez mennyire döbbenetes,

0:01:05.000,0:01:08.000
akkor ez extrém, extrém módon magas lenne.

0:01:08.000,0:01:10.000
A probléma viszont az, hogy van egy X tengelye is,

0:01:10.000,0:01:12.000
ami a praktikusság tengelye.

0:01:12.000,0:01:14.000
Ez nagyon, nagyon alacsony.

0:01:14.000,0:01:17.000
(Taps)

0:01:17.000,0:01:20.000
Manapság hajlamosak az emberek egy másfajta megközelítést használni:

0:01:20.000,0:01:22.000
vesznek néhány forrást és nagyon alaposan elolvassák.

0:01:22.000,0:01:24.000
Ez rendkívül hasznos, de nem annyira döbbenetes.

0:01:24.000,0:01:27.000
Amit igazán szeretnél

0:01:27.000,0:01:30.000
az az, hogy eljuss az ábra döbbenetes, mégis hasznos részére.

0:01:30.000,0:01:33.000
Kiderült, van egy vállalat, amely tudja a megoldást: a Google,

0:01:33.000,0:01:35.000
mely néhány évvel korábban elkezdett egy digitalizálási projektet,

0:01:35.000,0:01:37.000
ami lehetővé teheti ezt a megközelítést.

0:01:37.000,0:01:39.000
Könyvek millióit digitalizálták.

0:01:39.000,0:01:42.000
Mindez azt jelenti, hogy számítási metódusokkal

0:01:42.000,0:01:44.000
egy gombnyomásra elolvashatóak ezek a könyvek.

0:01:44.000,0:01:47.000
Ez nagyon hasznos és igazán döbbenetes.

0:01:48.000,0:01:50.000
ELA: Hadd beszéljek egy kicsit arról, honnan is jönnek ezek a könyvek.

0:01:50.000,0:01:53.000
Emberi emlékezet óta vannak szerzők.

0:01:53.000,0:01:56.000
Ezek a szerzők arra törekedtek, hogy könyveket írjanak.

0:01:56.000,0:01:58.000
És mindez nagyságrendekkel könnyebbé vált

0:01:58.000,0:02:00.000
a nyomtatott sajtó néhány századdal ezelőtti fejlődésével.

0:02:00.000,0:02:03.000
A szerzők azóta sikeresen,

0:02:03.000,0:02:05.000
129 millió különböző alkalommal

0:02:05.000,0:02:07.000
publikáltak könyvet.

0:02:07.000,0:02:09.000
Ha ezek a könyvek nem tűntek el a történelemben,

0:02:09.000,0:02:11.000
akkor valahol megtalálhatóak egy könyvtárban,

0:02:11.000,0:02:14.000
és a legtöbbjüket a Google kikölcsönözte

0:02:14.000,0:02:16.000
és digitalizálta --

0:02:16.000,0:02:18.000
a mai napig 15 millió könyvet.

0:02:18.000,0:02:21.000
Amikor a Google bedigitalizál egy könyvet, egy elég szép formátumba rakja.

0:02:21.000,0:02:23.000
Szóval megvan az adat és megvan a metaadat.

0:02:23.000,0:02:26.000
Van információnk arról, hol publikálták,

0:02:26.000,0:02:28.000
ki volt a szerző, mikor publikálták.

0:02:28.000,0:02:31.000
Mi azt csináljuk, hogy átnézzük ezeket a rekordokat,

0:02:31.000,0:02:35.000
és kizárjuk azokat, amelyek nem a legjobb minőségűek.

0:02:35.000,0:02:37.000
A végén maradt egy

0:02:37.000,0:02:40.000
ötmillió könyvből álló kollekciónk,

0:02:40.000,0:02:43.000
500 milliárd szó,

0:02:43.000,0:02:45.000
egy ezerszer hosszabb karakterlánc,

0:02:45.000,0:02:48.000
mint az emberi genom --

0:02:48.000,0:02:50.000
egy szöveg, mely leírva

0:02:50.000,0:02:52.000
elérne a Holdig és vissza

0:02:52.000,0:02:54.000
10-szer --

0:02:54.000,0:02:58.000
a kulturális genom egy igazi darabja.

0:02:58.000,0:03:00.000
Természetesen, amikor

0:03:00.000,0:03:03.000
egy ilyen elképesztő túlzással találkozunk...

0:03:03.000,0:03:05.000
(Nevetés)

0:03:05.000,0:03:08.000
ugyanazt tesszük, mint bármely magára valamit is adó

0:03:08.000,0:03:11.000
kutató tenne.

0:03:11.000,0:03:13.000
Vettünk egy oldalt az XKCD-ről,

0:03:13.000,0:03:15.000
és azt mondtuk, "Egy kis helyet!

0:03:15.000,0:03:17.000
Kipróbáljuk a tudományt."

0:03:17.000,0:03:19.000
(Nevetés)

0:03:19.000,0:03:21.000
JM: Természetesen, gondoltuk mi,

0:03:21.000,0:03:23.000
elsőként adjuk oda az adatokat embereknek,

0:03:23.000,0:03:25.000
akik tanulmányozzák.

0:03:25.000,0:03:27.000
Arra gondoltunk, milyen adatot adhatunk oda?

0:03:27.000,0:03:29.000
Természetesen, veheted a könyveket

0:03:29.000,0:03:31.000
és kiadhatod mind az ötmillió könyv teljes szövegét.

0:03:31.000,0:03:33.000
Nos, a Google és különösképpen Jon Orwant

0:03:33.000,0:03:35.000
elmagyarázott nekünk egy kis egyenletet, amelyet meg kellene tanulnunk.

0:03:35.000,0:03:38.000
Ha van 5 millió, azaz 5 millió szerződ

0:03:38.000,0:03:41.000
és 5 millió felperes, az egy egész szép peres eljárás.

0:03:41.000,0:03:43.000
Így, annak ellenére, hogy az igazán, igazán döbbenetes lenne,

0:03:43.000,0:03:46.000
ismét csak, hihetetlenül, hihetetlenül haszontalan lenne.

0:03:46.000,0:03:48.000
(Nevetés)

0:03:48.000,0:03:50.000
Mi eléggé korlátoltak vagyunk,

0:03:50.000,0:03:53.000
és vettük az elég praktikus megközelítést, amely valamivel kevésbé döbbenetes.

0:03:53.000,0:03:55.000
Azt mondtuk, ahelyett, hogy kiadnánk a teljes szöveget,

0:03:55.000,0:03:57.000
statisztikákat fogunk kiadni a könyvekről.

0:03:57.000,0:03:59.000
Vegyünk egy példát: "A boldogság egy fénysugara."

0:03:59.000,0:04:01.000
Négy szó. Négy-gramnak hívjuk.

0:04:01.000,0:04:03.000
Meg fogjuk mondani, hogy egy bizonyos négy-gram hányszor

0:04:03.000,0:04:05.000
bukkant fel a könyvekben 1801-ben, 1802-ben, 1803-ban,

0:04:05.000,0:04:07.000
egészen 2008-ig.

0:04:07.000,0:04:09.000
Kapunk egy idősort arról, hogy

0:04:09.000,0:04:11.000
milyen gyakran használták ezt a bizonyos mondatot az idők során.

0:04:11.000,0:04:14.000
Megcsináljuk ezt minden szóra és kifejezésre, amely azokban a könyvekben előfordul,

0:04:14.000,0:04:17.000
amely egy 2 milliárd sorból álló halmazt ad,

0:04:17.000,0:04:19.000
amely elmondja, miként változott a kultúra.

0:04:19.000,0:04:21.000
ELA: Ezt a kétmilliárd sort

0:04:21.000,0:04:23.000
2 milliárd n-gramnak hívjuk.

0:04:23.000,0:04:25.000
Mit mondanak nekünk?

0:04:25.000,0:04:27.000
Nos, az egyes n-gramok a kulturális trendeket mérik.

0:04:27.000,0:04:29.000
Hadd mondjak egy példát!

0:04:29.000,0:04:31.000
Tegyük fel, hogy jómódban élek,

0:04:31.000,0:04:33.000
aztán holnap el akarom mondani, milyen jól éltem.

0:04:33.000,0:04:36.000
És azt mondhatom, "Tegnap jól éltem (throve)."

0:04:36.000,0:04:39.000
Másféleképpen, azt mondhatom, "Tegnap jól éltem (thrived)."

0:04:39.000,0:04:42.000
Nos, melyiket kellene használnom?

0:04:42.000,0:04:44.000
Honnan lehet tudni?

0:04:44.000,0:04:46.000
Nagyjából 6 hónappal ezelőtt,

0:04:46.000,0:04:48.000
a tudomány akkori állása szerint

0:04:48.000,0:04:50.000
megtehetted volna például,

0:04:50.000,0:04:52.000
hogy felkeresed az alábbi furcsa hajú pszichológust,

0:04:52.000,0:04:54.000
és azt mondod,

0:04:54.000,0:04:57.000
"Steve, a rendhagyó igék szakértője vagy.

0:04:57.000,0:04:59.000
Mit kéne tennem?"

0:04:59.000,0:05:01.000
És azt mondta volna, "Nos, a legtöbb ember a 'thrived'-ot használja,

0:05:01.000,0:05:04.000
de néhányan a 'throve'-ot."

0:05:04.000,0:05:06.000
És többé-kevésbé azt is tudnád,

0:05:06.000,0:05:09.000
ha 200 évet visszamész az időben,

0:05:09.000,0:05:12.000
és megkérdezed az alábbi, szintén furcsa hajú államférfit,

0:05:12.000,0:05:15.000
(Nevetés)

0:05:15.000,0:05:17.000
"Tom, melyiket kellene használnom?"

0:05:17.000,0:05:19.000
Azt mondaná, "Nos, az én időmben a legtöbb ember a 'throve'-ot,

0:05:19.000,0:05:22.000
de néhányan a 'thrived'-ot."

0:05:22.000,0:05:24.000
Amit most meg fogok mutatni azok nyers adatok.

0:05:24.000,0:05:28.000
Két sort ebből a kétmilliárdos halmazból.

0:05:28.000,0:05:30.000
Az ábrán a "thrive" és a "throve"

0:05:30.000,0:05:33.000
előfordulási gyakorisága látható az évek során.

0:05:34.000,0:05:36.000
Nos, ez csak kettő

0:05:36.000,0:05:39.000
a kétmilliárd sorból.

0:05:39.000,0:05:41.000
Az egész adathalmaz

0:05:41.000,0:05:44.000
kétmilliárdszor döbbenetesebb, mint ez a dia.

0:05:44.000,0:05:46.000
(Nevetés)

0:05:46.000,0:05:50.000
(Taps)

0:05:50.000,0:05:52.000
JM: Számtalan más kép van, amely felér 500 milliárd szóval.

0:05:52.000,0:05:54.000
Például ez.

0:05:54.000,0:05:56.000
Ha csupán az influenzát vesszük,

0:05:56.000,0:05:58.000
kiugrásokat fogunk látni azokra az időszakokra, ahol tudjuk, hogy

0:05:58.000,0:06:01.000
nagy influenza fertőzésekben haltak meg az emberek világszerte.

0:06:01.000,0:06:04.000
ELA: Ha még mindig nem lennének meggyőzve,

0:06:04.000,0:06:06.000
a tengerszint emelkedik,

0:06:06.000,0:06:09.000
akárcsak a légkör CO2 tartalma és a globális hőmérséklet.

0:06:09.000,0:06:12.000
JM: Vagy akár megnézhetitek ezt a bizonyos n-gramot,

0:06:12.000,0:06:15.000
melyben Nietzsche szerint Isten nem halott,

0:06:15.000,0:06:18.000
habár azzal egyetértenének, hogy jobb publicistára lenne szüksége.

0:06:18.000,0:06:20.000
(Nevetés)

0:06:20.000,0:06:23.000
ELA: Egészen szép absztrakt koncepciókat kaphatsz ilyen dolgokkal.

0:06:23.000,0:06:25.000
Például, hadd meséljek az 1950. év

0:06:25.000,0:06:27.000
történelméről!

0:06:27.000,0:06:29.000
Nagy valószínűséggel a történelem túlnyomó részében

0:06:29.000,0:06:31.000
senkit sem érdekelt 1950.

0:06:31.000,0:06:33.000
1700-ban, 1800-ban, 1900-ban

0:06:33.000,0:06:36.000
senkit sem érdekelt.

0:06:37.000,0:06:39.000
A 30-as és a 40-es években

0:06:39.000,0:06:41.000
senkit sem érdekelt.

0:06:41.000,0:06:43.000
A 40-es évek közepén hirtelen

0:06:43.000,0:06:45.000
elkezdődött a mozgolódás.

0:06:45.000,0:06:47.000
Rájöttek az emberek, hogy hamarosan 1950 lesz,

0:06:47.000,0:06:49.000
és nagy lehet.

0:06:49.000,0:06:52.000
(Nevetés)

0:06:52.000,0:06:55.000
1950-ben azonban semmi más nem érdekelte úgy az embereket,

0:06:55.000,0:06:58.000
mint az 1950. év.

0:06:58.000,0:07:01.000
(Nevetés)

0:07:01.000,0:07:03.000
Az emberek megszállottan járkáltak.

0:07:03.000,0:07:05.000
Egyfolytában azokról a dolgokról beszéltek,

0:07:05.000,0:07:08.000
mit csináltak 1950-ben,

0:07:08.000,0:07:11.000
mit fognak csinálni 1950-ben,

0:07:11.000,0:07:16.000
az álmokról, amelyeket meg szeretnének valósítani 1950-ben.

0:07:16.000,0:07:18.000
1950 valójában annyira szenzációs volt,

0:07:18.000,0:07:20.000
hogy évekkel utána is,

0:07:20.000,0:07:23.000
az emberek egyfolytában az akkor történt csodálatos dolgokról beszéltek,

0:07:23.000,0:07:25.000
'51-ben, '52-ben, '53-ban.

0:07:25.000,0:07:27.000
Végül 1954-ben,

0:07:27.000,0:07:29.000
felébred valaki és rájött, hogy

0:07:29.000,0:07:33.000
1950 valahogyan... elmúlt.

0:07:33.000,0:07:35.000
(Nevetés)

0:07:35.000,0:07:37.000
És egy csapásra a buborék kipukkant.

0:07:37.000,0:07:39.000
(Nevetés)

0:07:39.000,0:07:41.000
És 1950 története

0:07:41.000,0:07:43.000
megegyezik valamennyi rendelkezésünkre álló év történetével,

0:07:43.000,0:07:46.000
egy kis csavarral, hiszen megvannak ezek a szép ábráink.

0:07:46.000,0:07:49.000
És mivel megvannak ezek a szép ábrák, meg tudunk mérni dolgokat.

0:07:49.000,0:07:51.000
Azt mondhatjuk, "Nézzük, milyen gyorsan pukkant ki a buborék?"

0:07:51.000,0:07:54.000
És kiderül, ezt egészen pontosan meg tudjuk mérni.

0:07:54.000,0:07:57.000
Egyenleteket írtunk, grafikonokat állítottunk fel,

0:07:57.000,0:07:59.000
és a végső eredmény az, hogy

0:07:59.000,0:08:02.000
a buborék egyre gyorsabban és gyorsabban pukkan ki,

0:08:02.000,0:08:04.000
ahogy telnek az egyes évek.

0:08:04.000,0:08:09.000
Egyre gyorsabban veszítjük el a múlttal kapcsolatos érdeklődésünket.

0:08:09.000,0:08:11.000
JM: Most pedig egy kis karrier tanács.

0:08:11.000,0:08:13.000
Mindazok, akik híresek akarnak lenni,

0:08:13.000,0:08:15.000
tanulhatnak a 25 leghíresebb politikai szereplőtől,

0:08:15.000,0:08:17.000
szerzőtől, színésztől és így tovább.

0:08:17.000,0:08:20.000
Szóval ha idejekorán híres akarsz lenni, színésznek kell menned,

0:08:20.000,0:08:22.000
mert a hírnév a 20-as éveid végén kezd el növekedni --

0:08:22.000,0:08:24.000
még fiatal vagy, ez igazán nagyszerű.

0:08:24.000,0:08:26.000
Ha tudsz egy kicsit tovább várni, szerzőnek kell menned,

0:08:26.000,0:08:28.000
mivel akkor igen nagy magasságokba emelkedhetsz,

0:08:28.000,0:08:30.000
mint Mark Twain például: elképesztően híres.

0:08:30.000,0:08:32.000
Ha viszont a legmagasabbra akarsz jutni,

0:08:32.000,0:08:34.000
késleltetned kell az önmegvalósítást, és

0:08:34.000,0:08:36.000
természetesen, politikusnak kell állnod.

0:08:36.000,0:08:38.000
Így az 50-es éveid végére kezdesz híres lenni,

0:08:38.000,0:08:40.000
és csak aztán leszel nagyon, nagyon híres.

0:08:40.000,0:08:43.000
A tudósok is akkor kezdenek híressé válni, amikor idősebbek lesznek.

0:08:43.000,0:08:45.000
Mint például a biológusok és fizikusok,

0:08:45.000,0:08:47.000
akik csaknem olyan híressé válhatnak, mint a színészek.

0:08:47.000,0:08:50.000
Egy hibát nem szabad elkövetned: matematikusnak menned.

0:08:50.000,0:08:52.000
(Nevetés)

0:08:52.000,0:08:54.000
Ha így döntesz,

0:08:54.000,0:08:57.000
azt gondolhatod, "Oh, remek. A legjobbat fogom teljesíteni, amikor a 20-as éveimben járok."

0:08:57.000,0:08:59.000
De tudod mit? Senkit nem fog érdekelni.

0:08:59.000,0:09:02.000
(Nevetés)

0:09:02.000,0:09:04.000
ELA: Vannak még jobban kijózanító megjegyzések

0:09:04.000,0:09:06.000
az n-gramok között.

0:09:06.000,0:09:08.000
Itt van például Marc Chagall pályája,

0:09:08.000,0:09:10.000
egy 1887-ben született művészé.

0:09:10.000,0:09:13.000
Ez úgy néz ki, mint egy híres ember átlagos pályája.

0:09:13.000,0:09:17.000
Egyre jobban és jobban híres lett,

0:09:17.000,0:09:19.000
kivéve, ha Németországban nézed.

0:09:19.000,0:09:21.000
Ha Németországban nézed, valami egészen bizarr dolgot láthatsz,

0:09:21.000,0:09:23.000
valamit, amit szinte még sosem láttál,

0:09:23.000,0:09:25.000
nevezetesen, hogy hihetetlen híres lesz,

0:09:25.000,0:09:27.000
aztán egyszercsak bezuhan,

0:09:27.000,0:09:30.000
egy mélypontra érve 1933 és 1945 között,

0:09:30.000,0:09:33.000
mielőtt ismét visszapattanna.

0:09:33.000,0:09:35.000
Természetesen, amit látunk

0:09:35.000,0:09:38.000
az az a tény, hogy Marc Chagall egy zsidó művész volt

0:09:38.000,0:09:40.000
a náci Németországban.

0:09:40.000,0:09:42.000
Ezek a jelek

0:09:42.000,0:09:44.000
igazából annyira erősek, hogy

0:09:44.000,0:09:47.000
nem kell tudnunk, hogy valaki cenzorálva volt.

0:09:47.000,0:09:49.000
Valójában ki tudjuk találni,

0:09:49.000,0:09:51.000
egészen egyszerű jelzőrendszer segítségével.

0:09:51.000,0:09:53.000
Itt egy egyszerű módszer minderre.

0:09:53.000,0:09:55.000
Egy ésszerű várakozás, hogy

0:09:55.000,0:09:57.000
egy adott időszakban valakinek a hírneve

0:09:57.000,0:09:59.000
a korábbi és a későbbi hírnevének

0:09:59.000,0:10:01.000
az átlaga.

0:10:01.000,0:10:03.000
Ez az amit várnánk.

0:10:03.000,0:10:06.000
És ezt összehasonlítjuk az általunk megfigyelt hírnévvel.

0:10:06.000,0:10:08.000
Aztán elosztjuk egyiket a másikkal, hogy

0:10:08.000,0:10:10.000
előállítsunk valamit, amit elnyomási indexnek hívunk.

0:10:10.000,0:10:13.000
Ha az elnyomási index nagyon, nagyon, nagyon alacsony,

0:10:13.000,0:10:15.000
akkor nagyon el lehetsz nyomva.

0:10:15.000,0:10:18.000
Ha nagyon nagy, akkor lehet, hogy propaganda áldozata vagy.

0:10:19.000,0:10:21.000
Igazából meg tudod nézni

0:10:21.000,0:10:24.000
az elnyomási index eloszlását a teljes populáción.

0:10:24.000,0:10:26.000
Így például, itt --

0:10:26.000,0:10:28.000
ez 5000 ember elnyomási indexe, melyet

0:10:28.000,0:10:30.000
olyan angol nyelvű könyvekből választottunk ki, ahol nincs tudomásunk elnyomásról --

0:10:30.000,0:10:32.000
így kellene kinéznie, nagyjából az egy körül csoportosulva.

0:10:32.000,0:10:34.000
Amire számítasz az az általad megfigyelt.

0:10:34.000,0:10:36.000
Ez a Németországban megfigyelhető eloszlás --

0:10:36.000,0:10:38.000
nagyon különböző, a baloldalra tolódott.

0:10:38.000,0:10:41.000
Az emberek kétszer kevesebbszer beszéltek róla, mint kellett volna.

0:10:41.000,0:10:43.000
De sokkal fontosabb, hogy az eloszlás sokkal szélesebb.

0:10:43.000,0:10:46.000
Sokan vannak, akik az eloszlás bal szélén helyezkednek el,

0:10:46.000,0:10:49.000
akikről 10-szer kevesebbszer beszéltek, mint ahogy kellett volna.

0:10:49.000,0:10:51.000
De aztán sokan vannak a jobb szélén,

0:10:51.000,0:10:53.000
akik feltehetően propaganda áldozatai.

0:10:53.000,0:10:56.000
Ez a kép jól illusztrálja a könyvekben megjelenő cenzúrát.

0:10:56.000,0:10:58.000
ELA: Kulturonómia,

0:10:58.000,0:11:00.000
így hívjuk ezt a módszert.

0:11:00.000,0:11:02.000
Olyan, mint a genomika.

0:11:02.000,0:11:04.000
Azt leszámítva, hogy a genomika a biológia egyik lencséje,

0:11:04.000,0:11:07.000
melyen keresztül az emberi genom alapvető szekvenciáit vizsgáljuk.

0:11:07.000,0:11:09.000
A kulturonómia hasonló.

0:11:09.000,0:11:12.000
Egy hatalmas méretű adatgyűjtemény analizálásának eszköze,

0:11:12.000,0:11:14.000
amellyel az emberi kultúrát tanulmányozhatjuk.

0:11:14.000,0:11:16.000
Itt nem a genom lencséjén keresztül, hanem

0:11:16.000,0:11:19.000
a történelmi emlékek digitalizált darabjain keresztül.

0:11:19.000,0:11:21.000
A kulturonómia nagy előnye, hogy

0:11:21.000,0:11:23.000
bárki művelheti.

0:11:23.000,0:11:25.000
Miért teheti meg bárki?

0:11:25.000,0:11:27.000
Azért teheti, mivel három srác,

0:11:27.000,0:11:30.000
Jon Orwant, Matt Gray és Will Brockman a Google-nél

0:11:30.000,0:11:32.000
meglátta az Ngram Viewer prototípusát,

0:11:32.000,0:11:34.000
és azt mondta, "Ez vicces.

0:11:34.000,0:11:37.000
Az emberek számára elérhetővé kell tenni."

0:11:37.000,0:11:39.000
Így nagyjából 2 hét alatt -- a tanulmányunk megjelenése előtti 2 hétben --

0:11:39.000,0:11:42.000
összerakták az Ngram Viewer publikus verziójának kódját.

0:11:42.000,0:11:45.000
És így bármilyen szót vagy kifejezést be tudsz táplálni, ami érdekel

0:11:45.000,0:11:47.000
és azonnal láthatod az n-gramját --

0:11:47.000,0:11:49.000
még példákat is mutat a különféle könyvekből,

0:11:49.000,0:11:51.000
melyekben az n-gramod megtalálható.

0:11:51.000,0:11:53.000
JM: Az első napon több mint egymilliószor használták,

0:11:53.000,0:11:55.000
és ez a legjobb az összes keresés közül.

0:11:55.000,0:11:58.000
Az emberek a legjobbak akarnak lenni, a legjobban előre haladni.

0:11:58.000,0:12:01.000
De kiderült, hogy a 18. században az emberek egyáltalán nem törődtek ezzel.

0:12:01.000,0:12:04.000
Nem a legjobbak (best) akartak lenni, hanem a legjobbak (beft).

0:12:04.000,0:12:07.000
Természetesen ami történt az csak egy hiba.

0:12:07.000,0:12:09.000
Nem egy szándékos középszerűség,

0:12:09.000,0:12:12.000
hanem csak az, hogy az S betűt régen másképp írták, kicsit hasonlóan, mint az F-et.

0:12:12.000,0:12:15.000
A Google természetesen nem jött rá időben,

0:12:15.000,0:12:18.000
így ezt jeleztük is az általunk írt tudományos cikkünkben.

0:12:18.000,0:12:20.000
De igazából ez csak egy figyelmeztetés, hogy

0:12:20.000,0:12:22.000
habár igen szórakoztató amikor ezeket

0:12:22.000,0:12:24.000
a grafikonokat értelmezed, nagyon óvatosnak kell lenned,

0:12:24.000,0:12:27.000
és el kell fogadnod a tudomány alapfeltételeit.

0:12:27.000,0:12:30.000
ELA: Az emberek a legkülönfélébb célokra használják.

0:12:30.000,0:12:37.000
(Nevetés)

0:12:37.000,0:12:39.000
Igazából, nem is kell beszélnünk,

0:12:39.000,0:12:42.000
csak megmutatjuk az összes diát és csendben maradunk.

0:12:42.000,0:12:45.000
Ez a személy a frusztráció történelmére volt kíváncsi.

0:12:45.000,0:12:48.000
Különféle frusztrációk vannak.

0:12:48.000,0:12:51.000
Ha levágod a lábujjad, az egy A-s "argh".

0:12:51.000,0:12:53.000
Ha a Földet elpusztítják a Vogonok,

0:12:53.000,0:12:55.000
hogy helyet adjanak egy csillagközi kerülőútnak,

0:12:55.000,0:12:57.000
az egy 8 A-s "aaaaaaaargh".

0:12:57.000,0:12:59.000
Ez a személy valamennyi "argh"-ot tanulmányozza,

0:12:59.000,0:13:01.000
egytől nyolc A-ig.

0:13:01.000,0:13:03.000
És kiderül, hogy

0:13:03.000,0:13:05.000
a legkevésbé gyakori "argh"

0:13:05.000,0:13:08.000
természetesen a legjobban frusztráló dolgokhoz kapcsolódik --

0:13:08.000,0:13:11.000
leszámítva, furcsán, a 80-as évek elejét.

0:13:11.000,0:13:13.000
Szerintünk ez valahogy összefügg Reagennel.

0:13:13.000,0:13:15.000
(Nevetés)

0:13:15.000,0:13:18.000
JM: Sokféle felhasználási módja van ezeknek az adatoknak,

0:13:18.000,0:13:21.000
de a lényeg, hogy a történelmi emlékek digitalizálva lettek.

0:13:21.000,0:13:23.000
A Google elkezdett 15 millió könyvet bedigitalizálni.

0:13:23.000,0:13:25.000
Ez 12 százaléka a valaha megjelent összes könyvnek.

0:13:25.000,0:13:28.000
Az emberi kultúra egy méretes darabja.

0:13:28.000,0:13:31.000
Sokkal több van a kultúrában: kéziratok, újságok,

0:13:31.000,0:13:33.000
vannak dolgok, amelyek nem szövegek, mint a műalkotások és festmények.

0:13:33.000,0:13:35.000
Hamarosan mindezek a számítógépünkön lesznek,

0:13:35.000,0:13:37.000
számítógépeken világszerte.

0:13:37.000,0:13:40.000
És amikor ez megtörténik, megváltozik a módszer,

0:13:40.000,0:13:42.000
ahogy korábban a múltunkat, a jelenünket és emberi kultúránkat vizsgáltuk.

0:13:42.000,0:13:44.000
Köszönjük szépen.

0:13:44.000,0:13:47.000
(Taps)