เอเรส ลีเบอร์แมน เอเด็น: ทุกท่านคงคุ้นๆ
กับคำกล่าวที่ว่ารูปภาพสื่อคำพูดนับพันใช่ไหมครับ
แต่สำหรับพวกเราที่ฮาร์วาร์ด
กลับสงสัยว่ามันเป็นอย่างนั้นจริงรึเปล่า
(หัวเราะ)
พวกเราเลยรวมทีมกลุ่มผู้เชี่ยวชาญ
จากฮาร์วาร์ด เอ็มไอที
พจนานุกรมอเมริกันเฮอริเทจ สารานุกรมบริตานิกา
รวมไปถึงผู้สนับสนุนที่พวกเราภูมิใจ
กูเกิล
หลังจากที่ทีมเราพินิจพิเคราะห์
มาประมาณ 4 ปี
ทุกท่านครับ พวกเราได้ข้อสรุปมาว่า
รูปภาพหนึ่งๆ ไม่ได้สื่อคำพูดออกมาแค่หลักพันหรอกครับ
เพราะพวกเราเจอบางรูป
ที่สื่อคำพูดออกมาได้เป็น 5 แสนล้านคำเลยล่ะครับ
ฌ็อง แบพติสต์ มิเชล: เพื่อแสดงให้ทุกท่านเห็นถึงที่มาของข้อสรุปนี้
อีเรสกับผมเลยได้ลองหาวิธี
ที่จะศึกษาภาพรวมของวัฒนธรรม
และประวัติศาสตร์มนุษยชาติที่เปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลา
มีหนังสือไม่น้อยที่เขียนเกี่ยวกับเรื่องนี้
พวกเราเลยเชื่อว่า วิธีที่ดีที่สุดที่จะศึกษาจากหนังสือเป็นล้านเหล่านี้
ก็คืออ่านมันทั้งหมด
ซึ่งถ้าหากมีหน่วยวัดว่าเครื่องมือนี้เจ๋งแค่ไหน
แน่นอนว่ามันคงจะต้องอยู่ในระดับที่เจ๋งมากแน่ๆ
ปัญหาอยู่ที่มันมีแกน x ถ่วงอยู่
ซึ่งเป็นแกนที่วัดการนำไปใช้จริง
จะเห็นได้ว่ามันอยู่ต่ำมากครับ
(ปรบมือ)
ผู้คนจึงมักจะใช้ตัวเลือกอื่น
เช่น คัดเฉพาะข้อมูลบางแหล่งและอ่านมันอย่างระมัดระวัง
เป็นวิธีที่อยู่ในระดับนำไปใช้ได้จริงที่สูงมาก แต่ยังไม่เจ๋งพอ
สิ่งที่คุณต้องการจริงๆคือ
ทางเลือกที่่เจ๋งและนำไปใช้ได้จริง
ซึ่งบังเอิญมากที่บริษัทตรงฝั่งแม่น้ำที่ชื่อ "กูเกิล"
ได้ริเริ่มโครงการทำหนังสือให้เป็นรูปแบบดิจิทัลเมื่อไม่กี่ปีมานี้
ถือเป็นการเปิดทางให้กับทางเลือกอย่างว่า
พวกเขาทำหนังสือให้เป็นรูปแบบดิจิทัลหลายล้านเล่มแล้ว
หมายความว่า เราสามารถใช้วิธีอย่างเดียวกับที่ใช้กับคอมพิวเตอร์
กดคลิ๊กที่ปลายนิ้วเพื่ออ่านหนังสือทั้งหมด
วิธีนี้จัดว่านำใช้ได้จริงและเจ๋งมากๆด้วย
ELA: ทีนี้ขอผมเล่าหน่อยว่าหนังสือทั้งหลายมาจากไหน
กาลครั้งหนึ่งก่อนที่พวกเราจะจำความได้ ก็มีคนเป็นนักเขียนไม่น้อยเลยทีเดียว
พวกเขาใช้ความเพียรพยายามสูงมากกว่าจะเขียนหนังสือออกมาเป็นเล่มๆ
ทีนี้พอวิทยาการการพิมพ์เริ่มก้าวหน้า
ในไม่กี่ร้อยปีที่ผ่านมาก็ทำให้ขั้นตอนการทำหนังสือง่ายขึ้น
แต่นั้นมาก็ทำให้นักเขียนจากทั่วสารทิศ
สามารถเขียนหนังสือและตีพิมพ์
ในแต่ละสถานที่ทั่วทุกมุมโลกได้
จนถึงวันนี้ หากหนังสือพวกนั้นยังไม่หายไปจากประวัติศาสตร์
มันจะยังคงวางอยู่ในห้องสมุดแห่งใดแแห่งหนึ่ง
ซึ่งกูเกิลได้ดำเนินการยืมหนังสือเหล่านั้นมาจากห้องสมุด
เพื่อมาสแกนให้อยู่ในรูปแบบดิจิทัล
ซึ่งจนถึงวันนี้เสร็จไปกว่า 15 ล้านเล่มแล้ว
โดยทีมงานได้จัดทำหนังสือให้อยู่ในรูปแบบที่ดีมาก
ทำให้พวกเรามีข้อมูล รายละเอียดต่างๆ
เช่น ข้อมูลจำพวกสถานที่หรือวันเวลาที่ตีพิมพ์
ข้อมูลผู้แต่ง
จากนั้นก็ตรวจสอบมันอย่างละเอียด
ทำให้มันสมบูรณ์ที่สุด
และพวกเราก็ได้ผลงาน
หนังสือห้าล้านกว่่าเล่ม
หรือคำห้าแสนกว่าล้านคำ
ตัวอักษรที่เรียงกันเหล่านี้
ยาวกว่าจีโนมของมนุษย์เราเป็นพันๆเท่า
ตัวหนังสือเหล่านี้เมื่อเรียงกันแล้ว
อาจยาวถึงระยะทางไปกลับจากโลกถึงดวงจันทร์
ประมาณ 10 รอบได้
นี่คือเสี้ยวหนึ่งของวัฒนธรรมมนุษย์เรา
แน่นอนว่าขณะที่พวกเราเจอ
สถานการณ์ที่ดูเกินจริงขนาดนี้
(หัวเราะ)
เป็นสิ่งที่นักวิจัยที่มีความนับถือในตัวเอง
เลือกที่จะทำ
พวกเราเหมือนการ์ตูนล้อเลียน
และพูดว่า "ถอยไป
พวกเราจะใช้วิทยาศาสตร์มาพิสูจน์"
(หัวเราะ)
JM: ต่อมา พวกเราคิดกันว่า
เอาล่ะ พวกเราแยกเรื่องข้อมูล
ให้กับทีมทดลองทางวิทยาศาสตร์ดูแลไปก่อน
และพวกเราก็วางแผนว่า ข้อมูลจำพวกไหนที่เราควรจะนำออกสู่สาธารณะ?
แน่นอนว่า เราอยากจะทำให้ทุกๆคนเข้าถึง
เนื้อหาในหนังสือทั้งหมด
แต่กูเกิล โดยเฉพาะจอน ออร์วอนท์
ทำให้พวกเราเรียนรู้ว่า
ในหนังสือห้าล้านเล่ม หมายถึง นักเขียนห้าล้านคน
หรือก็คือโจทก์ที่สามารถฟ้องเราได้ห้าล้านคนเช่นกัน
ดังนั้นถึงแม้ว่าสิ่งนี้จะเจ๋งมากถึงมากที่สุด
แต่มันก็ไม่น่าใช้มากถึงมากที่สุดอยู่ดี
(หัวเราะ)
ด้วยเหตุนี้ พวกเราเลยกลับมาคิดทบทวน
แล้วริเริ่มโครงการที่เน้นเรื่องการใช้งาน แต่ลดความเจ๋งลงไปหน่อย
พวกเราคิดว่า แทนที่จะปล่อยตัวหนังสือทั้งหมดออกไป
ก็ปล่อยเฉพาะสถิติของเนื้อหาที่อยู่หนังสือเหล่านั้น
ตัวอย่างเช่น "ความ สุข แวว วับ"
4 คำนี้ พวกเราขอเรียกมันว่า "4 gram" นะครับ
พวกเราสามารถบอกคุณได้ว่า คำ 4 gram นี้ปรากฏในหนังสือที่ตีพิมพ์
ระหว่างปี ค.ศ. 1801, 1802, 1802 จนถึงปีค.ศ 2008
ทั้งหมดกี่ครั้ง
พวกเราสามารถทำความเข้าใจคำๆนั้น
จากความถี่ที่ถูกหยิบยกมาใช้ตั้งแต่อดีตจนถึงปัจจุบัน
พวกเราทำแบบนี้กับคำและวลีทุกๆคำที่ปรากฏอยู่ในหนังสือ
ซึ่งทำให้เราได้ตารางที่ยาวประมาณสองพันล้านบรรทัด
สิ่งเหล่านี้แสดงถึงความเปลี่ยนแปลงทางวัฒนธรรมของมนุษย์
ELA: สำหรับสองพันล้านบรรทัดเหล่านั้น
เราขอเรียกมันว่าสองพันล้าน n-gram นะครับ
มันบอกอะไรเราบ้าง?
เอาล่ะ n-gram ของวลีหนึ่งๆสามารถวัดกระแสทางวัฒนธรรมได้
ขอผมลองยกตัวอย่างให้เห็นภาพนะครับ
สมมติว่าผมกำลังประสบความสำเร็จ
ในวันต่อมาผมอยากเล่าให้่คุณฟังว่าผมทำได้ดีแค่ไหน
ผมจะต้องพูดว่า "Yesterday, I throve"
หรือพูดว่า "Yesterday, I thrived"
ทีนี้ผมควรจะใช้คำไหนดีล่ะ?
จะรู้ได้อย่างไร?
ถ้าเป็นเมื่อหกเดือนที่แล้ว
หากต้องการทราบข้อมูลเชิงลึกทางด้านนี้
คุณอาจจะต้องสอบถามผู้เชี่ยวชาญ
ซึ่งก็คือ นักจิตวิทยาที่ทรงผมสวยงามท่านนี้นี่เอง
คุณอาจถามว่า
"คุณสตีฟครับ คุณเป็นผู้เชี่ยวชาญทางด้านกริยา 3 ช่อง
บอกผมหน่อยว่าควรใช้คำไหน?"
และเขาอาจจะบอกคุณว่า "อืม คนส่วนใหญ่ใช้ thrived"
แต่บางคนก็ใช้ throve"
และคุณก็อาจรู้อยู่แล้วว่า
หากคุณย้อนกลับไปเมื่อ 200 ปีที่แล้ว
และถามรัฐบุรุษอีกท่านที่ทรงผมสวยไม่แพ้กัน
(หัวเราะ)
"คุณทอมครับ ผมควรใช้คำไหนดี?"
เขาอาจจะบอกว่า "อืม ในยุคที่ผมอยู่ ส่วนใหญ่ใช้ throve
บางคนใช้ thrived"
ทีนี้สิ่งที่ผมจะนำเสนอให้ทุกท่านเห็นก็คือข้อมูลดิบ
กราฟสองเส้นที่เป็นสถิติจากตารางสองพันล้านบรรทัด
สิ่งที่คุณเห็นก็คือความถี่ของการใช้คำว่า
"thrived" และ "throve" ที่ผ่านมาปีต่อปี
ซึ่งนี่เป็นเพียงสอง
ในสองพันล้านบรรทัด
หมายความว่าข้อมูลทั้งหมด
ก็จะเจ๋งกว่าในสไลด์นี้อีกเป็นพันล้่านเท่า
(หัวเราะ)
(ปรบมือ)
JM: ตอนนี้ก็จะมีรูปภาพหลายรูปที่สื่อคำกว่าห้าแสนล้านคำ
เช่น คำนี้
หากคุณพูดถึงไข้หวัดใหญ่
จากจุดสูงสุดในรูปนี้คุณจะสรุปได้ว่า
การระบาดได้คร่าชีวิตผู้คนทั่วทุกมุมโลก
ELA: เผื่อคุณยังไม่เชื่อนะครับ
ระดับน้ำทะเลกำลังสูงขึ้น
เช่นเดียวกับก๊่าซคาร์บอนไดออกไซต์และอุณหภูมิของโลก
JM: คุณอาจอยากดู n-gram นี้ประกอบ
เพื่อบอก "นิตเช่" ว่าพระเจ้ายังไม่ตาย
ถึงแม้คุณจะคิดว่าเขาควรมีนักประชาสัมพันธ์ที่ดีกว่านี้
(หัวเราะ)
ELA: ทุกท่านสามารถได้แนวคิดสรุปได้จากข้อมูลเหล่านี้
เช่น ขอผมเล่าประวัติศาสตร์
ของปี ค.ศ. 1950 ก่อน
ปีนี้เป็นปีประวัติศาสตร์ที่คนพูดถึงมากที่สุด
ทั้งที่ก่อนหน้านั้นไม่มีใครพูดถึงปี ค.ศ.1950 นี้เลย
ตั้งแต่ปี 1700, 1800, 1900
ไม่มีเลย
ย้อนไปยังปี 1930-1940
ก็ยังไม่เป็นที่กล่าวถึงเช่นกัน
จนกระทั่งในช่วงกลางศตวรรษ 1940
ทุกคนเริ่มเอ่ยถึงปีนี้
ผู้คนเริ่มตระหนักว่าปี 1950 กำลังจะมา
และมันจะยิ่งใหญ่มาก
(หัวเราะ)
แต่ไม่มีอะไรทำให้ผู้คนสนใจปี 1950
เหมือนปี 1950
(หัวเราะ)
ตั้งแต่นั้นมาผู้คนเริ่มหมกหมุ่น
พวกเขาไม่หยุดเอ่ยถึง
สิ่งที่เกิดขึ้นทั้งหมดในปี 1950
แผนทั้งหมดที่พวกเขาจะทำในปี 1950
ความฝันทั้งหมดที่พวกเขาอยากทำให้สำเร็จในปี 1950
จริงๆแล้ว ปี 1950 น่าสนใจมาก
หลังจากปีนั้น
ผู้คนก็พูดถึงแต่สิ่งอัศจรรย์ที่เกิดขึ้น
ในปี 51 52 53
และสุดท้ายปี 1954
อยู่ๆก็มีใครซักคนตื่นขึ้นมาและตระหนักว่า
เหตุการณ์ 1950 ได้ผ่านพ้นไปแล้ว
(หัวเราะ)
และฟองสบู่่ก็แตก ณ ปีนั้นเอง
(หัวเราะ)
และเรื่องราวของปี 1950
ก็เป็นเรื่องราวที่ได้รับการบันทึกเพิ่มเข้าไปทุกๆปี
แม้จะมีหักมุมเล็กน้อย แต่ตารางก็ดูดีทีเดียว
และเพราะพวกเรามีกราฟที่สวยแบบนี้ เราถึงสามารถคำนวนเรื่องราวได้
เราบอกได้ว่า "ฟองสบู่แตกเร็วแค่ไหน?"
กลายเป็นว่าพวกเราสามารถวัดมันได้อย่างแม่นยำ
แก้ปัญหาได้ตรงจุด สร้างกราฟขึ้นมา
และผลลัพธ์ก็คือ
พวกเราเรียนรู้ว่ายิ่งนานวันฟองสบู่
ก็ยิ่งแตกเร็วขึ้น
พวกเราหยุดสนใจในประเด็นต่างๆเร็วกว่าเมื่อก่อน
JM: ต่อมา ผมขอแนะนำเรื่องการงานซักหน่อย
สำหรับคนที่อยากมีชื่อเสียงนะครับ
ผมได้แนวคิดนี้มาจากข้อมูลของนักการเมือง นักเขียน นักแสดงและอาชีพอื่นๆ
ที่มีชื่อเสียงทั้ง 25 ท่านนี้นะครับ
หากคุณอยากดังตอนอายุน้อย คุณควรจะเป็นนักแสดง
เพราะความดังจะเพิ่มขึ้นช่วงปลายอายุ 20
เพราะคุณยังหนุ่มยังสาวอยู่
หากคุณรออีกหน่อย คุณก็ยังเป็นนักเขียนได้
เพราะคุณสามารถไต่เต้าไปได้อีกเยอะ
อย่างคุณ มาร์ค ทเวน ดังมากเลยครับ
แต่่หากคุณอยากไต่เต้าไปถึงจุดสูงสุด
คุณควรจะยืดเวลานานอีกซักช่วงหนึ่ง
เพื่อก้าวไปเป็นนักการเมือง
ฉะนั้น คุณก็จะมีชื่อเสียงมากในช่วงปลายอายุ 50
และจะโด่งดังมากหลังจากนั้น
เช่นเดียวกับนักวิทยาศาสตร์ที่มีแนวโน้มจะมีชื่อเสียงตอนอายุมากแล้ว
ส่วนนักชีววิทยา นักฟิสิกส์
แนวโน้มที่จะโด่งดังเทียบเท่ากับนักแสดง
หนึ่งในอาชีพที่ไม่ควรทำก็คือ นักคณิตศาสตร์
(หัวเราะ)
คุณอาจจะมุ่งมั่น
และคิดในใจว่า "ฉันจะทำให้ดีที่สุดตอนอายุ 20 ต้นๆ"
แต่เชื่อเถอะ ไม่มีใครสนใจหรอก
(หัวเราะ)
ELA: ในข้อมูลของเรา
ยังมี n-gram ที่น่าสนใจกว่านั้น
เช่น กรณีของ มาร์ค ชาร์กาล
นักศิลปะที่เกิดในปี 1887
ดูเผินๆเขาก็เหมือนกับคนดังทั่วๆไป
เขาโด่งดังขึ้นมาเรื่อยๆเลยครับ
ยกเว้นในเยอรมัน
หากคุณดูข้อมูลในเยอรมัน คุณจะสังเกตเห็นอะไรบางอย่าง
บางอย่างที่คุณไม่เคยเห็น
นั่นคือ เขาโด่งดัังมาก
แล้วความโด่งดังก็ฮวบตกลงอย่างรวดเร็ว
โดยจุดต่ำสุดอยู่ระหว่างปี 1933 ถึง 1945
และหลังจากนั้นก็กลับขึ้นมาใหม่
และสิ่งที่พวกเราพบก็คือ
จริงๆแล้ว มาร์ค ชาร์กาล เป็นนักศิลปะชาวยิว
ในนาซีเยอรมัน
ความผิดปกติเหล่านี้
ค่อนข้างเห็นได้ชัด
พวกเราไม่จำเป็นต้องรู้มาก่อนว่าใครถูกเซ็นเซอร์
เราสามารถสรุปได้จาก
ความผิดปกติพื้นฐานเหล่านี้
ซึ่งก็เป็นวิธีที่ง่ายมาก
เอาล่ะครับ ความคาดหวังที่เป็นเหตุเป็นผล
ก็คือชื่อเสียงของใครบางคนในช่วงเวลาหนึ่งๆ
ไม่ควรจะต่างจากช่วงก่อนหน้าหรือ
หลังจากนั้นมาก
และนั่นเป็นสิ่งที่พวกเราหวังไว้
และเราได้ลองเปรียบเทียบคนที่พวกเราเฝ้าสังเกตการณ์
ลองแยกแยะข้อมูลอย่างละเอียด
เพื่อยกประเด็นที่เราเรียกว่า "ดัชนีความต่าง"
เมื่อไหร่ที่ดัชนีตัวนั้นอยู่ต่ำมากๆ
หมายความว่าคุณอาจถูกเซ็นเซอร์ไว้
และเมื่อไหร่ที่มันสูงเกิน หมายถึงคุณอาจได้รับการประชาสัมพันธ์
JM: จนถึงขณะนี้เชื่อว่่าคุณอาจรู้แล้ว
การกระจายอยู่ของดัชนีความต่างของประชากร
ตัวอย่างเช่น ในนี้
ดัชนีนี้เป็นความต่างของผู้คน 5,000 คน
ที่หยิบยกมาจากหนังสืออังกฤษที่ไม่ได้ถูกเซ็นเซอร์ใดๆ
จะอยู่ในแบบที่เกาะกลุ่มเหนียวแน่นตรงกลาง
สิ่งที่ึคุณคาดหวังไว้จะเป็นสิ่งที่คุณสังเกตการณ์
นี่เป็นการกระจายตัวในหนังสือเยอรมัน
ต่างกันมาก มันโอนเอียงไปทางซ้าย
ผู้คนเอ่ยถึงมันน้้อยกว่าที่เป็นอยู่ประมาณ 2 เท่า
แต่ที่สำคัญกว่านั้นคือ การกระจายออกเป็นวงกว้าง
มีผู้คนจำนวนไม่น้อยที่ประจำอยู่ฝั่งซ้ายมือ
ถูกพูดถึงน้อยกว่าที่ควรจะเป็นกว่าสิบเท่า
แต่ผู้คนทางฝั่งขวามือ
มีแนวโน้มจะได้ประโยชน์จากการประชาสัมพันธ์
ภาพนี้เป็นรูปแบบเซ็นเซอร์มาตรฐานในสถิติเรา
ELA: ฉะนั้นวัฒนธรรมศาสตร์
ก็คือชื่อที่เราใช้เรียกวิธีนี้
คล้ายๆกับจีโนมศาสตร์
ต่างกันแค่จีโนมศาสตร์เป็นมุมมองของศาสตร์ชีววิทยา
ในโลกที่เป็นผลจากพื้นฐานของจีโนมมนุษย์
วัฒนธรรมศาสตร์ก็คล้ายๆกัน
มันเป็นโปรแกรมวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่
ที่ใช้ศึกษาวัฒนธรรมมนุษย์
แทนที่จะเป็นมุมมองทางฝั่งจีโนม
แต่เป็นมุมมองจากข้อมูลบันทึกประวัติศาสตร์ดิจิทัล
วัฒนธรรมศาสตร์ดีตรงที่
ทุกๆคนสามารถลงมือทำได้เอง
ทำไมทุกคนถึงทำได้น่ะหรือ?
ก็เพราะชายสามคนนี้
"จอน ออร์วอนท์" "แมต เกรย์" และ "วิลล์ บร๊อคแมน" จากกูเกิล
ได้เล็งเห็นประโยชน์ของตัวช่วย Ngram Viewer
และพวกเขาเห็นตรงกันว่า "มันสนุกสุดยอด
พวกเราต้องทำให้ทุกคนได้ลองใช้บ้าง"
จากนั้นมาสองอาทิตย์ ก่อนที่จะทำรายงานเสร็จ
พวกเขาเขียนเว็ป Ngram Viewer ในแบบที่ใครก็เข้าใช้ได้
ฉะนั้นคุณสามารถพิมพ์คำหรือวลีใดๆก็ได้ที่คุณสนใจ
และสำรวจ N-gram ของมันได้ทันที
และสามารถเปิดตัวอย่างของหนังสือทั้งหลาย
ที่มี n-gram ปรากฏอยู่
JM: ฟังค์ชั่นนี้ถูกใช้เป็นล้านครั้งในวันเปิดตัว
และตัวอย่างนี้ถือเป็นหนึ่งในจำนวนคำค้นที่ดีที่สุด
ผู้คนอยากทำตัวเองให้ดีที่สุด เริ่มต้นจากสิ่งดีที่สุด
แต่สำหรับศตวรรษที่ 18 กลับไม่มีใครสนใจคำๆนี้เท่าไหร่
พวกเขาไม่ได้อยาก "Best" ที่สุด พวกเขาอยาก "Beft" ที่สุด
สิ่งที่เกิดขึ้นก็คือ แน่นอนว่ามันเป็นเพียงแค่ความผิดเล็กๆน้อยๆ
ไม่ใช่ความอยากโดดเด่น
เป็นแค่การเขียนตัว S อีกแบบที่คล้ายกับตัว F
แต่สำหรับตอนนี้ กูเกิลยังไม่หยิบยกตัวนี้ขึ้นมาจริงจัง
แต่พวกเราได้รายงานเรื่องนี้ในบทความที่พวกเราเขียนขึ้น
เพื่อเตือนตัวเองเท่านั้น
ถึงแม้ว่ามันจะสนุกมากก็ตาม
แต่ตอนที่คุณแปลกราฟเหล่านี้ออกมา คุณต้องระวังให้มาก
และใช้วิทยาศาสตร์เป็นพื้นฐาน
ELA: ผู้คนใช้สิ่งนี้เล่นสนุกในรูปแบบต่างๆ
(หัวเราะ)
จริงๆแล้วพวกเราแทบไม่ต้องพูดเลย
แค่โชว์สไลด์เหล่านี้แล้วอยู่กันเงียบๆ
คนๆนี้สนใจเรื่องประวัติศาสตร์ของความไม่พอใจ
ความไม่พอใจมีหลากหลายประเภท
หากคุณเดินสะดุด จะอุทานออกมาเป็น "อา" สระ "า" ตัวเดียว
แต่ถ้าโลกกำลังจะถูกเอเลี่ยนโวกอนทำลาย
เพื่อเว้นความห่างระหว่างดวงดาว
คุณจะอุทานเป็น "อาาาาาาาา" สระ "า" 8 ตัว
คนๆนี้ศึกษาเกี่ยวกับ "อา" ทั้งหลาย
ตั้งแต่ "า" หนึ่งตัวจนถึงแปดตัว
ได้ความว่า
"อา" ที่ความถี่ที่น้อยกว่า
จะเป็นเหตุการณ์ที่กดดันกว่า
ยกเว้นในช่วงต้นศตวรรษ 1980
พวกเราคิดว่าเรแกนจะต้องมีเอี่ยวกับข้อมูลนี้แน่ๆ
(หัวเราะ)
JM: มีการใช้ข้อมูลนี้ไม่น้อยทีเดียว
สรุปแล้วตอนนี้ประวัติศาสตร์ได้บันทึกอยู่ในโลกดิจิทัลแล้ว
กูเกิลได้เริ่มทำหนังสือเป็นดิจิทัลประมาณ 15 ล้านเล่ม
ซึ่งเป็นเพียง 12 เปอร์เซนต์ของหนังสือทั้งหมดที่เคยตีพิมพ์
เป็นเพียงเสี้ยวหนึ่งของวัฒนธรรมมนุษย์เท่านั้น
ในวัฒนธรรมเรายังมีอีกมากมายกว่านี้ ไหนจะมีหนังสือที่เขียนด้วยลายมืออีก ไหนจะหนังสือพิมพ์
หรือพวกที่ไม่ได้อยู่ในรูปแบบตัวหนังสือ เช่น ศิลปะและรูปภาพต่างๆ
สิ่งเหล่านี้จะเกิดขึ้นบนคอมพิวเตอร์ของพวกเรา
คอมพิวเตอร์จากทั่วทุกมุมโลก
และเมื่อมันเกิดขึ้นแล้ว มันจะเปลี่ยนแปลงรูปแบบที่เราเคย
ทำความเข้าใจวัฒนธรรมมนุษย์ในอดีต ปัจจุบัน และอนาคต
ขอบคุณมากครับ
(ปรบมือ)