< Return to Video

Biyolojik veriyi nasıl daha iyi öyküler çıkarmada ve sosyal değişimi tetiklemede kullanıyorum

  • 0:01 - 0:05
    Son 15 yıldır fikirlerinizi
    değiştirmeye çalışıyorum.
  • 0:06 - 0:10
    İşimde popüler kültür
    ve gelişen teknolojiden yararlanarak
  • 0:10 - 0:12
    kültürel normları yükseltiyorum.
  • 0:12 - 0:16
    İnsan haklarını savunmak için
    video oyunları yaptım,
  • 0:16 - 0:21
    adil olmayan göç kanunlarıyla ilgili
    farkındalık yaratmak için animasyonlar
  • 0:21 - 0:25
    ve evsizlik algısını değiştirmek için
  • 0:25 - 0:28
    konum tabanlı artırılmış gerçeklik
    uygulamaları yaptım,
  • 0:28 - 0:29
    Pokémon Go'dan önce.
  • 0:30 - 0:31
    (Gülüşmeler)
  • 0:31 - 0:35
    Ama sonradan düşündüm ki
    bir uygulama ya da oyun
  • 0:35 - 0:37
    tutum ve davranışları
    gerçekten değiştirebiliyorsa
  • 0:37 - 0:40
    bu değişim ölçülebilir miydi?
  • 0:40 - 0:43
    Bu sürecin ardındaki bilim nasıldı?
  • 0:43 - 0:47
    Böylece odağımı
    medya ve teknoloji üretiminden
  • 0:47 - 0:50
    onların nörobiyolojik
    etkisine değiştirdim.
  • 0:51 - 0:53
    Şunu keşfettim:
  • 0:53 - 0:57
    İnternet ağı, mobil cihazlar,
    sanal ve artırılmış gerçeklik
  • 0:57 - 1:00
    sinir sistemimizi baştan yazıyordu.
  • 1:00 - 1:03
    Beynimizin yapısını
    tamı tamına değiştiriyordu.
  • 1:04 - 1:07
    Olumlu yönde kalbimize dokunması
  • 1:07 - 1:11
    ve zihnimizi etkilemesi için
    kullandığım teknolojiler
  • 1:11 - 1:15
    beynimizde empati ve karar alma için
    gerekli fonksiyonları yıpratıyordu.
  • 1:15 - 1:19
    Aslında internet
    ve mobil cihazlara bağlılığımız
  • 1:19 - 1:23
    bilişsel ve duyusal yetkinliğimizin
    yerini alarak
  • 1:23 - 1:27
    bizi sosyal ve duygusal yetersizliğe
    bırakıyor olabilirdi
  • 1:27 - 1:30
    ve ben bu yabanileşmenin
    suç ortağı olduğumu hissettim.
  • 1:31 - 1:36
    Farkına vardım ki sosyal konularla ilgili
    medya üretebilmemden önce
  • 1:36 - 1:40
    teknolojinin zararlı etkilerini
    tersine çevirmeliydim.
  • 1:41 - 1:44
    Bunu aşmak için kendime sordum:
  • 1:44 - 1:47
    "Empatinin, bilişsel, duyusal
    ve motivasyonel yönlerinin mekanizmasını
  • 1:47 - 1:51
    bizi öyküsel içeriğiyle harekete geçiren
  • 1:51 - 1:54
    bir simülasyon motoruna
  • 1:54 - 1:55
    nasıl aktarabilirim?"
  • 1:57 - 2:01
    Bunu cevaplamak için
    bir makine yapmalıydım.
  • 2:01 - 2:02
    (Gülüşmeler)
  • 2:02 - 2:05
    Bir açık kaynak biyometrik
    laboratuvarı geliştiriyorum,
  • 2:05 - 2:09
    adına "Limbic Lab" dediğim bir yapay zekâ.
  • 2:09 - 2:10
    Lab hem beynin ve bedenin
  • 2:10 - 2:14
    medya ve teknolojiye
    bilinçsiz tepkilerini topluyor
  • 2:14 - 2:17
    hem de bu biyolojik tepkilere
    içerik tabanlı adaptasyon için
  • 2:17 - 2:20
    yapay öğrenmeyi kullanıyor.
  • 2:21 - 2:24
    Amacım, sosyal adalet, kültürel
    ve eğitimsel organizasyonlarının
  • 2:24 - 2:29
    daha etkili medya yaratmasını
    sağlamak için özgün hedef topluluklara
  • 2:29 - 2:36
    ne tür bir öyküsel içerik kombinasyonunun
    en cazip ve teşvik edici olduğunu bulmak.
  • 2:36 - 2:39
    Limbik Lab iki bileşenden oluşuyor:
  • 2:39 - 2:41
    bir öykü motoru ve bir medya makinesi.
  • 2:42 - 2:47
    Bir kişi medya içeriğini görüntülüyor
    ya da onunla etkileşiyorken öykü motoru,
  • 2:47 - 2:51
    beyin dalgaları, kalp ritmi, kan akışı,
  • 2:51 - 2:56
    vücut sıcaklığı ve kas kasılması gibi
    biyofiziksel veriler ile
  • 2:56 - 3:00
    göz takip ve yüz ifadeleri verilerini
    senkronize ediyor.
  • 3:00 - 3:04
    Veri, karakter etkileşimi
    ya da sıra dışı kamera açıları gibi
  • 3:04 - 3:07
    kritik anahtar noktalardan okunuyor.
  • 3:08 - 3:11
    "Game of Thrones, Red Wedding" finalinde
  • 3:11 - 3:13
    şok edici biçimde
  • 3:13 - 3:15
    herkesin ölümündeki gibi.
  • 3:15 - 3:16
    (Gülüşmeler)
  • 3:17 - 3:20
    Kişinin politik görüşüyle ilgili
    anket verileri,
  • 3:20 - 3:23
    psikografik ve demografik verileriyle
    birlikte, birey hakkında
  • 3:23 - 3:25
    daha derinlemesine bilgi elde etmek için
  • 3:25 - 3:28
    sisteme dahil ediliyor.
  • 3:29 - 3:30
    Bir örnek vereyim.
  • 3:32 - 3:37
    İnsanların TV tercihleri
    ve sosyal adalet konusundaki fikirleri
  • 3:37 - 3:41
    gösteriyor ki ilk üç kaygısı
    göç alımı olan Amerikalılar
  • 3:41 - 3:44
    "The Walking Dead"
    hayranı olmaya daha yatkınlar
  • 3:45 - 3:48
    ve sıklıkla adrenalini
    yükseltmek için izliyorlar
  • 3:48 - 3:49
    ki bu ölçülebiliyor.
  • 3:50 - 3:54
    Bir insanın biyolojik imzası
    ve anket yanıtları
  • 3:54 - 3:59
    onun özgün medya izini
    yaratmak için kombine ediliyor.
  • 3:59 - 4:03
    Sonra öngörüsel modelimiz,
    medya izleri arasındaki şablonlardan
  • 4:03 - 4:05
    hangi öyküsel bileşenin
  • 4:05 - 4:09
    üzüntü ya da duyarsızlıktan çok
  • 4:09 - 4:11
    özgeci bağlanmaya götürdüğünü buluyor.
  • 4:11 - 4:14
    Televizyondan oyuna ne kadar bölüm izi
  • 4:14 - 4:17
    veri tabanına eklenirse
  • 4:17 - 4:19
    öngürüsel modeller o kadar iyi oluyor.
  • 4:20 - 4:24
    Kısaca, ben ilk medya
    genomunu haritalıyorum.
  • 4:24 - 4:32
    (Alkışlar ve tezahüratlar)
  • 4:32 - 4:35
    İnsan genomunun, insan DNA'sındaki
    dizilimindeki tüm genleri
  • 4:35 - 4:37
    tanımlaması gibi
  • 4:38 - 4:41
    büyüyen medya izi veri tabanı da sonuçta
  • 4:41 - 4:45
    her bir kişiye özgü medya DNA'sını
    tanımayı sağlayacak.
  • 4:46 - 4:50
    Limbic Lab'ı öyküsel motoru
    içerik üreticilerin öykücülüğünü
  • 4:50 - 4:53
    rafine etmeye yardım ediyor
  • 4:53 - 4:57
    böylece hedef topluluklara
    kişisel düzeyde hitap ediyor.
  • 4:59 - 5:01
    Limbic Lab'ın diğer bileşeni,
  • 5:01 - 5:03
    medya makinesi,
  • 5:03 - 5:08
    medyanın nasıl duygusal ve psikolojik
    tepki vereceğini belirleyecek
  • 5:08 - 5:10
    sonra da kişiye özgü medya DNA'sını
  • 5:10 - 5:13
    içerik kütüphanesinden seçecek.
  • 5:14 - 5:18
    Biyometrik veriye yapay zekâ uygulamak
  • 5:18 - 5:21
    tamamen kişiselleştirilmiş
    bir deneyim oluşturuyor,
  • 5:21 - 5:26
    gerçek zamanlı bilinçsiz tepkiler
    baz alınarak içerik ayarlanıyor.
  • 5:27 - 5:30
    Düşünün ki kâr amaçlı olmayanlar
    ve medya üreticileri
  • 5:30 - 5:35
    izleyicilerin bunu deneyimlerken
    nasıl hissettiklerini ölçebiliyor
  • 5:35 - 5:37
    ve aynı anda uyarlayabiliyorlar.
  • 5:37 - 5:40
    Bunun medyanın geleceği
    olduğuna inanıyorum.
  • 5:41 - 5:44
    Günümüze kadar çoğu medya
    ve sosyal dönüşüm stratejileri,
  • 5:44 - 5:47
    kitlesel topluluğu cezbetmeyi hedeflediler
  • 5:47 - 5:50
    ancak medyanın geleceği,
    her bir bireye uyarlanması.
  • 5:51 - 5:54
    Gerçek zamanlı medya tüketimi ölçümü
  • 5:54 - 5:57
    ve otomatikleşmiş
    medya üretimi norm olunca
  • 5:57 - 6:01
    psikografiklerimizin, biyometriklerimizin
    ve yapay zekânın karışımını kullanarak
  • 6:01 - 6:05
    canımızın çektiğine uyarlanmış
    medyayı tüketiyor olacağız.
  • 6:06 - 6:10
    DNA'ya göre kişiselleştirilmiş ilaç gibi.
  • 6:10 - 6:12
    Ben buna "biyomedya" diyorum.
  • 6:13 - 6:16
    Bugünlerde Limbic Lab'ı,
    Norman Lear Center'da
  • 6:16 - 6:22
    en iyi 50 bölümlü televizyon yayınını
    inceleyen bir pilot çalışmasını yapıyoruz.
  • 6:22 - 6:25
    Ancak etik bir ikilemdeyim.
  • 6:25 - 6:29
    Bir silaha dönüşebilecek
    bir araç tasarlasam
  • 6:29 - 6:30
    onu yaratmalı mıyım?
  • 6:32 - 6:35
    Laboratuvarı erişim ve kapsamlılık için
    açık kaynaklı yaparak
  • 6:35 - 6:39
    aynı zamanda güçlü hükûmetlerin
  • 6:39 - 6:42
    ve kâr amaçlı şirketlerin,
    sahte haber, pazarlama
  • 6:42 - 6:47
    ya da diğer kitlesel ikna yapılanmalarına
    açık hâle getirme riskini alıyorum.
  • 6:47 - 6:51
    Benim açımdan araştırmamın
    topluluklara ulaşacak
  • 6:51 - 6:54
    GDO etiketi kadar şeffaf olması kritik.
  • 6:55 - 6:58
    Yine de bu yeterli değil.
  • 6:59 - 7:01
    Yaratıcı teknologlar olarak
  • 7:01 - 7:03
    günümüz teknolojisinin
  • 7:03 - 7:08
    sadece kültürel değeri ve sosyal davranışı
    şekillendirmesini yansıtmakla kalmayıp
  • 7:08 - 7:10
    aktif olarak geleceğin teknolojisine
  • 7:10 - 7:15
    yol çizmede meydan okuması
    sorumluluğumuz var.
  • 7:15 - 7:19
    Umudum şu ki
  • 7:19 - 7:25
    medya ve teknolojiyi zararlı silahlardan
    anlatısal tıbba dönüştüren
  • 7:25 - 7:27
    gerçek ve dürüst öyküler yaratmada
  • 7:27 - 7:31
    bedensel zekâmızın ürünlerini
    kullanacağımıza etik bir söz verelim.
  • 7:31 - 7:32
    Teşekkürler.
  • 7:32 - 7:34
    (Alkışlar ve tezahüratlar)
Title:
Biyolojik veriyi nasıl daha iyi öyküler çıkarmada ve sosyal değişimi tetiklemede kullanıyorum
Speaker:
Heidi Boisvert
Description:

Ne tür öyküler bizi harekete geçirir? Bu soruyu cevaplamak için, yaratıcı teknolog Heidi Boisvert insanların beyninin ve bedeninin farklı medyaya nasıl bilinçsiz tepki verdiğini ölçüyor. Bu veriyi empati ve adaleti esinleyen özgün öyküsel bileşenleri saptamak ve büyük çaplı sosyal değişimi tetiklemek için nasıl kullandığını gösteriyor.
more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
07:49

Turkish subtitles

Revisions

Our website uses cookies for analysis purposes.