Amit 5 millió könyvből tanultunk
-
0:00 - 0:02Erez Lieberman Aiden: Mindenki tudja,
-
0:02 - 0:05hogy egy kép felér ezer szóval.
-
0:07 - 0:09De mi a Harvardon
-
0:09 - 0:12elgondolkoztunk, hogy ez tényleg így van-e.
-
0:12 - 0:14(Nevetés)
-
0:14 - 0:18Így összeraktunk egy szakértőkből álló csapatot,
-
0:18 - 0:20Harvardról, MIT-ről
-
0:20 - 0:23az American Heritage Dictionarytől, az Encyclopedia Britannicától
-
0:23 - 0:25és még a büszke szponzorunktól is,
-
0:25 - 0:28a Google-től.
-
0:28 - 0:30És rágódtunk rajta
-
0:30 - 0:32nagyjából négy évig.
-
0:32 - 0:37És egy ijesztő megállapításra jutottunk.
-
0:37 - 0:40Hölgyeim és uraim, egy kép nem ér fel ezer szóval.
-
0:40 - 0:42Valójában, találtunk néhány képet
-
0:42 - 0:47amely 500 milliárd szót ér.
-
0:47 - 0:49Jean-Baptiste Michel: De hogyan jutottunk erre a következtetésre?
-
0:49 - 0:51Erez és én olyan módszereket kerestünk,
-
0:51 - 0:53amelyekből egy áttekintő képet kaphatunk az emberi kultúráról
-
0:53 - 0:56és az emberi történelemről, időbeli változásáról.
-
0:56 - 0:58Rengeteg könyvet írtak az évek során.
-
0:58 - 1:00Így mi arra gondoltunk, legjobban úgy tanulhatunk belőlük,
-
1:00 - 1:02ha ezt a több millió könyvet elolvassuk.
-
1:02 - 1:05Természetesen, ha lenne arra egy skála, ez mennyire döbbenetes,
-
1:05 - 1:08akkor ez extrém, extrém módon magas lenne.
-
1:08 - 1:10A probléma viszont az, hogy van egy X tengelye is,
-
1:10 - 1:12ami a praktikusság tengelye.
-
1:12 - 1:14Ez nagyon, nagyon alacsony.
-
1:14 - 1:17(Taps)
-
1:17 - 1:20Manapság hajlamosak az emberek egy másfajta megközelítést használni:
-
1:20 - 1:22vesznek néhány forrást és nagyon alaposan elolvassák.
-
1:22 - 1:24Ez rendkívül hasznos, de nem annyira döbbenetes.
-
1:24 - 1:27Amit igazán szeretnél
-
1:27 - 1:30az az, hogy eljuss az ábra döbbenetes, mégis hasznos részére.
-
1:30 - 1:33Kiderült, van egy vállalat, amely tudja a megoldást: a Google,
-
1:33 - 1:35mely néhány évvel korábban elkezdett egy digitalizálási projektet,
-
1:35 - 1:37ami lehetővé teheti ezt a megközelítést.
-
1:37 - 1:39Könyvek millióit digitalizálták.
-
1:39 - 1:42Mindez azt jelenti, hogy számítási metódusokkal
-
1:42 - 1:44egy gombnyomásra elolvashatóak ezek a könyvek.
-
1:44 - 1:47Ez nagyon hasznos és igazán döbbenetes.
-
1:48 - 1:50ELA: Hadd beszéljek egy kicsit arról, honnan is jönnek ezek a könyvek.
-
1:50 - 1:53Emberi emlékezet óta vannak szerzők.
-
1:53 - 1:56Ezek a szerzők arra törekedtek, hogy könyveket írjanak.
-
1:56 - 1:58És mindez nagyságrendekkel könnyebbé vált
-
1:58 - 2:00a nyomtatott sajtó néhány századdal ezelőtti fejlődésével.
-
2:00 - 2:03A szerzők azóta sikeresen,
-
2:03 - 2:05129 millió különböző alkalommal
-
2:05 - 2:07publikáltak könyvet.
-
2:07 - 2:09Ha ezek a könyvek nem tűntek el a történelemben,
-
2:09 - 2:11akkor valahol megtalálhatóak egy könyvtárban,
-
2:11 - 2:14és a legtöbbjüket a Google kikölcsönözte
-
2:14 - 2:16és digitalizálta --
-
2:16 - 2:18a mai napig 15 millió könyvet.
-
2:18 - 2:21Amikor a Google bedigitalizál egy könyvet, egy elég szép formátumba rakja.
-
2:21 - 2:23Szóval megvan az adat és megvan a metaadat.
-
2:23 - 2:26Van információnk arról, hol publikálták,
-
2:26 - 2:28ki volt a szerző, mikor publikálták.
-
2:28 - 2:31Mi azt csináljuk, hogy átnézzük ezeket a rekordokat,
-
2:31 - 2:35és kizárjuk azokat, amelyek nem a legjobb minőségűek.
-
2:35 - 2:37A végén maradt egy
-
2:37 - 2:40ötmillió könyvből álló kollekciónk,
-
2:40 - 2:43500 milliárd szó,
-
2:43 - 2:45egy ezerszer hosszabb karakterlánc,
-
2:45 - 2:48mint az emberi genom --
-
2:48 - 2:50egy szöveg, mely leírva
-
2:50 - 2:52elérne a Holdig és vissza
-
2:52 - 2:5410-szer --
-
2:54 - 2:58a kulturális genom egy igazi darabja.
-
2:58 - 3:00Természetesen, amikor
-
3:00 - 3:03egy ilyen elképesztő túlzással találkozunk...
-
3:03 - 3:05(Nevetés)
-
3:05 - 3:08ugyanazt tesszük, mint bármely magára valamit is adó
-
3:08 - 3:11kutató tenne.
-
3:11 - 3:13Vettünk egy oldalt az XKCD-ről,
-
3:13 - 3:15és azt mondtuk, "Egy kis helyet!
-
3:15 - 3:17Kipróbáljuk a tudományt."
-
3:17 - 3:19(Nevetés)
-
3:19 - 3:21JM: Természetesen, gondoltuk mi,
-
3:21 - 3:23elsőként adjuk oda az adatokat embereknek,
-
3:23 - 3:25akik tanulmányozzák.
-
3:25 - 3:27Arra gondoltunk, milyen adatot adhatunk oda?
-
3:27 - 3:29Természetesen, veheted a könyveket
-
3:29 - 3:31és kiadhatod mind az ötmillió könyv teljes szövegét.
-
3:31 - 3:33Nos, a Google és különösképpen Jon Orwant
-
3:33 - 3:35elmagyarázott nekünk egy kis egyenletet, amelyet meg kellene tanulnunk.
-
3:35 - 3:38Ha van 5 millió, azaz 5 millió szerződ
-
3:38 - 3:41és 5 millió felperes, az egy egész szép peres eljárás.
-
3:41 - 3:43Így, annak ellenére, hogy az igazán, igazán döbbenetes lenne,
-
3:43 - 3:46ismét csak, hihetetlenül, hihetetlenül haszontalan lenne.
-
3:46 - 3:48(Nevetés)
-
3:48 - 3:50Mi eléggé korlátoltak vagyunk,
-
3:50 - 3:53és vettük az elég praktikus megközelítést, amely valamivel kevésbé döbbenetes.
-
3:53 - 3:55Azt mondtuk, ahelyett, hogy kiadnánk a teljes szöveget,
-
3:55 - 3:57statisztikákat fogunk kiadni a könyvekről.
-
3:57 - 3:59Vegyünk egy példát: "A boldogság egy fénysugara."
-
3:59 - 4:01Négy szó. Négy-gramnak hívjuk.
-
4:01 - 4:03Meg fogjuk mondani, hogy egy bizonyos négy-gram hányszor
-
4:03 - 4:05bukkant fel a könyvekben 1801-ben, 1802-ben, 1803-ban,
-
4:05 - 4:07egészen 2008-ig.
-
4:07 - 4:09Kapunk egy idősort arról, hogy
-
4:09 - 4:11milyen gyakran használták ezt a bizonyos mondatot az idők során.
-
4:11 - 4:14Megcsináljuk ezt minden szóra és kifejezésre, amely azokban a könyvekben előfordul,
-
4:14 - 4:17amely egy 2 milliárd sorból álló halmazt ad,
-
4:17 - 4:19amely elmondja, miként változott a kultúra.
-
4:19 - 4:21ELA: Ezt a kétmilliárd sort
-
4:21 - 4:232 milliárd n-gramnak hívjuk.
-
4:23 - 4:25Mit mondanak nekünk?
-
4:25 - 4:27Nos, az egyes n-gramok a kulturális trendeket mérik.
-
4:27 - 4:29Hadd mondjak egy példát!
-
4:29 - 4:31Tegyük fel, hogy jómódban élek,
-
4:31 - 4:33aztán holnap el akarom mondani, milyen jól éltem.
-
4:33 - 4:36És azt mondhatom, "Tegnap jól éltem (throve)."
-
4:36 - 4:39Másféleképpen, azt mondhatom, "Tegnap jól éltem (thrived)."
-
4:39 - 4:42Nos, melyiket kellene használnom?
-
4:42 - 4:44Honnan lehet tudni?
-
4:44 - 4:46Nagyjából 6 hónappal ezelőtt,
-
4:46 - 4:48a tudomány akkori állása szerint
-
4:48 - 4:50megtehetted volna például,
-
4:50 - 4:52hogy felkeresed az alábbi furcsa hajú pszichológust,
-
4:52 - 4:54és azt mondod,
-
4:54 - 4:57"Steve, a rendhagyó igék szakértője vagy.
-
4:57 - 4:59Mit kéne tennem?"
-
4:59 - 5:01És azt mondta volna, "Nos, a legtöbb ember a 'thrived'-ot használja,
-
5:01 - 5:04de néhányan a 'throve'-ot."
-
5:04 - 5:06És többé-kevésbé azt is tudnád,
-
5:06 - 5:09ha 200 évet visszamész az időben,
-
5:09 - 5:12és megkérdezed az alábbi, szintén furcsa hajú államférfit,
-
5:12 - 5:15(Nevetés)
-
5:15 - 5:17"Tom, melyiket kellene használnom?"
-
5:17 - 5:19Azt mondaná, "Nos, az én időmben a legtöbb ember a 'throve'-ot,
-
5:19 - 5:22de néhányan a 'thrived'-ot."
-
5:22 - 5:24Amit most meg fogok mutatni azok nyers adatok.
-
5:24 - 5:28Két sort ebből a kétmilliárdos halmazból.
-
5:28 - 5:30Az ábrán a "thrive" és a "throve"
-
5:30 - 5:33előfordulási gyakorisága látható az évek során.
-
5:34 - 5:36Nos, ez csak kettő
-
5:36 - 5:39a kétmilliárd sorból.
-
5:39 - 5:41Az egész adathalmaz
-
5:41 - 5:44kétmilliárdszor döbbenetesebb, mint ez a dia.
-
5:44 - 5:46(Nevetés)
-
5:46 - 5:50(Taps)
-
5:50 - 5:52JM: Számtalan más kép van, amely felér 500 milliárd szóval.
-
5:52 - 5:54Például ez.
-
5:54 - 5:56Ha csupán az influenzát vesszük,
-
5:56 - 5:58kiugrásokat fogunk látni azokra az időszakokra, ahol tudjuk, hogy
-
5:58 - 6:01nagy influenza fertőzésekben haltak meg az emberek világszerte.
-
6:01 - 6:04ELA: Ha még mindig nem lennének meggyőzve,
-
6:04 - 6:06a tengerszint emelkedik,
-
6:06 - 6:09akárcsak a légkör CO2 tartalma és a globális hőmérséklet.
-
6:09 - 6:12JM: Vagy akár megnézhetitek ezt a bizonyos n-gramot,
-
6:12 - 6:15melyben Nietzsche szerint Isten nem halott,
-
6:15 - 6:18habár azzal egyetértenének, hogy jobb publicistára lenne szüksége.
-
6:18 - 6:20(Nevetés)
-
6:20 - 6:23ELA: Egészen szép absztrakt koncepciókat kaphatsz ilyen dolgokkal.
-
6:23 - 6:25Például, hadd meséljek az 1950. év
-
6:25 - 6:27történelméről!
-
6:27 - 6:29Nagy valószínűséggel a történelem túlnyomó részében
-
6:29 - 6:31senkit sem érdekelt 1950.
-
6:31 - 6:331700-ban, 1800-ban, 1900-ban
-
6:33 - 6:36senkit sem érdekelt.
-
6:37 - 6:39A 30-as és a 40-es években
-
6:39 - 6:41senkit sem érdekelt.
-
6:41 - 6:43A 40-es évek közepén hirtelen
-
6:43 - 6:45elkezdődött a mozgolódás.
-
6:45 - 6:47Rájöttek az emberek, hogy hamarosan 1950 lesz,
-
6:47 - 6:49és nagy lehet.
-
6:49 - 6:52(Nevetés)
-
6:52 - 6:551950-ben azonban semmi más nem érdekelte úgy az embereket,
-
6:55 - 6:58mint az 1950. év.
-
6:58 - 7:01(Nevetés)
-
7:01 - 7:03Az emberek megszállottan járkáltak.
-
7:03 - 7:05Egyfolytában azokról a dolgokról beszéltek,
-
7:05 - 7:08mit csináltak 1950-ben,
-
7:08 - 7:11mit fognak csinálni 1950-ben,
-
7:11 - 7:16az álmokról, amelyeket meg szeretnének valósítani 1950-ben.
-
7:16 - 7:181950 valójában annyira szenzációs volt,
-
7:18 - 7:20hogy évekkel utána is,
-
7:20 - 7:23az emberek egyfolytában az akkor történt csodálatos dolgokról beszéltek,
-
7:23 - 7:25'51-ben, '52-ben, '53-ban.
-
7:25 - 7:27Végül 1954-ben,
-
7:27 - 7:29felébred valaki és rájött, hogy
-
7:29 - 7:331950 valahogyan... elmúlt.
-
7:33 - 7:35(Nevetés)
-
7:35 - 7:37És egy csapásra a buborék kipukkant.
-
7:37 - 7:39(Nevetés)
-
7:39 - 7:41És 1950 története
-
7:41 - 7:43megegyezik valamennyi rendelkezésünkre álló év történetével,
-
7:43 - 7:46egy kis csavarral, hiszen megvannak ezek a szép ábráink.
-
7:46 - 7:49És mivel megvannak ezek a szép ábrák, meg tudunk mérni dolgokat.
-
7:49 - 7:51Azt mondhatjuk, "Nézzük, milyen gyorsan pukkant ki a buborék?"
-
7:51 - 7:54És kiderül, ezt egészen pontosan meg tudjuk mérni.
-
7:54 - 7:57Egyenleteket írtunk, grafikonokat állítottunk fel,
-
7:57 - 7:59és a végső eredmény az, hogy
-
7:59 - 8:02a buborék egyre gyorsabban és gyorsabban pukkan ki,
-
8:02 - 8:04ahogy telnek az egyes évek.
-
8:04 - 8:09Egyre gyorsabban veszítjük el a múlttal kapcsolatos érdeklődésünket.
-
8:09 - 8:11JM: Most pedig egy kis karrier tanács.
-
8:11 - 8:13Mindazok, akik híresek akarnak lenni,
-
8:13 - 8:15tanulhatnak a 25 leghíresebb politikai szereplőtől,
-
8:15 - 8:17szerzőtől, színésztől és így tovább.
-
8:17 - 8:20Szóval ha idejekorán híres akarsz lenni, színésznek kell menned,
-
8:20 - 8:22mert a hírnév a 20-as éveid végén kezd el növekedni --
-
8:22 - 8:24még fiatal vagy, ez igazán nagyszerű.
-
8:24 - 8:26Ha tudsz egy kicsit tovább várni, szerzőnek kell menned,
-
8:26 - 8:28mivel akkor igen nagy magasságokba emelkedhetsz,
-
8:28 - 8:30mint Mark Twain például: elképesztően híres.
-
8:30 - 8:32Ha viszont a legmagasabbra akarsz jutni,
-
8:32 - 8:34késleltetned kell az önmegvalósítást, és
-
8:34 - 8:36természetesen, politikusnak kell állnod.
-
8:36 - 8:38Így az 50-es éveid végére kezdesz híres lenni,
-
8:38 - 8:40és csak aztán leszel nagyon, nagyon híres.
-
8:40 - 8:43A tudósok is akkor kezdenek híressé válni, amikor idősebbek lesznek.
-
8:43 - 8:45Mint például a biológusok és fizikusok,
-
8:45 - 8:47akik csaknem olyan híressé válhatnak, mint a színészek.
-
8:47 - 8:50Egy hibát nem szabad elkövetned: matematikusnak menned.
-
8:50 - 8:52(Nevetés)
-
8:52 - 8:54Ha így döntesz,
-
8:54 - 8:57azt gondolhatod, "Oh, remek. A legjobbat fogom teljesíteni, amikor a 20-as éveimben járok."
-
8:57 - 8:59De tudod mit? Senkit nem fog érdekelni.
-
8:59 - 9:02(Nevetés)
-
9:02 - 9:04ELA: Vannak még jobban kijózanító megjegyzések
-
9:04 - 9:06az n-gramok között.
-
9:06 - 9:08Itt van például Marc Chagall pályája,
-
9:08 - 9:10egy 1887-ben született művészé.
-
9:10 - 9:13Ez úgy néz ki, mint egy híres ember átlagos pályája.
-
9:13 - 9:17Egyre jobban és jobban híres lett,
-
9:17 - 9:19kivéve, ha Németországban nézed.
-
9:19 - 9:21Ha Németországban nézed, valami egészen bizarr dolgot láthatsz,
-
9:21 - 9:23valamit, amit szinte még sosem láttál,
-
9:23 - 9:25nevezetesen, hogy hihetetlen híres lesz,
-
9:25 - 9:27aztán egyszercsak bezuhan,
-
9:27 - 9:30egy mélypontra érve 1933 és 1945 között,
-
9:30 - 9:33mielőtt ismét visszapattanna.
-
9:33 - 9:35Természetesen, amit látunk
-
9:35 - 9:38az az a tény, hogy Marc Chagall egy zsidó művész volt
-
9:38 - 9:40a náci Németországban.
-
9:40 - 9:42Ezek a jelek
-
9:42 - 9:44igazából annyira erősek, hogy
-
9:44 - 9:47nem kell tudnunk, hogy valaki cenzorálva volt.
-
9:47 - 9:49Valójában ki tudjuk találni,
-
9:49 - 9:51egészen egyszerű jelzőrendszer segítségével.
-
9:51 - 9:53Itt egy egyszerű módszer minderre.
-
9:53 - 9:55Egy ésszerű várakozás, hogy
-
9:55 - 9:57egy adott időszakban valakinek a hírneve
-
9:57 - 9:59a korábbi és a későbbi hírnevének
-
9:59 - 10:01az átlaga.
-
10:01 - 10:03Ez az amit várnánk.
-
10:03 - 10:06És ezt összehasonlítjuk az általunk megfigyelt hírnévvel.
-
10:06 - 10:08Aztán elosztjuk egyiket a másikkal, hogy
-
10:08 - 10:10előállítsunk valamit, amit elnyomási indexnek hívunk.
-
10:10 - 10:13Ha az elnyomási index nagyon, nagyon, nagyon alacsony,
-
10:13 - 10:15akkor nagyon el lehetsz nyomva.
-
10:15 - 10:18Ha nagyon nagy, akkor lehet, hogy propaganda áldozata vagy.
-
10:19 - 10:21Igazából meg tudod nézni
-
10:21 - 10:24az elnyomási index eloszlását a teljes populáción.
-
10:24 - 10:26Így például, itt --
-
10:26 - 10:28ez 5000 ember elnyomási indexe, melyet
-
10:28 - 10:30olyan angol nyelvű könyvekből választottunk ki, ahol nincs tudomásunk elnyomásról --
-
10:30 - 10:32így kellene kinéznie, nagyjából az egy körül csoportosulva.
-
10:32 - 10:34Amire számítasz az az általad megfigyelt.
-
10:34 - 10:36Ez a Németországban megfigyelhető eloszlás --
-
10:36 - 10:38nagyon különböző, a baloldalra tolódott.
-
10:38 - 10:41Az emberek kétszer kevesebbszer beszéltek róla, mint kellett volna.
-
10:41 - 10:43De sokkal fontosabb, hogy az eloszlás sokkal szélesebb.
-
10:43 - 10:46Sokan vannak, akik az eloszlás bal szélén helyezkednek el,
-
10:46 - 10:49akikről 10-szer kevesebbszer beszéltek, mint ahogy kellett volna.
-
10:49 - 10:51De aztán sokan vannak a jobb szélén,
-
10:51 - 10:53akik feltehetően propaganda áldozatai.
-
10:53 - 10:56Ez a kép jól illusztrálja a könyvekben megjelenő cenzúrát.
-
10:56 - 10:58ELA: Kulturonómia,
-
10:58 - 11:00így hívjuk ezt a módszert.
-
11:00 - 11:02Olyan, mint a genomika.
-
11:02 - 11:04Azt leszámítva, hogy a genomika a biológia egyik lencséje,
-
11:04 - 11:07melyen keresztül az emberi genom alapvető szekvenciáit vizsgáljuk.
-
11:07 - 11:09A kulturonómia hasonló.
-
11:09 - 11:12Egy hatalmas méretű adatgyűjtemény analizálásának eszköze,
-
11:12 - 11:14amellyel az emberi kultúrát tanulmányozhatjuk.
-
11:14 - 11:16Itt nem a genom lencséjén keresztül, hanem
-
11:16 - 11:19a történelmi emlékek digitalizált darabjain keresztül.
-
11:19 - 11:21A kulturonómia nagy előnye, hogy
-
11:21 - 11:23bárki művelheti.
-
11:23 - 11:25Miért teheti meg bárki?
-
11:25 - 11:27Azért teheti, mivel három srác,
-
11:27 - 11:30Jon Orwant, Matt Gray és Will Brockman a Google-nél
-
11:30 - 11:32meglátta az Ngram Viewer prototípusát,
-
11:32 - 11:34és azt mondta, "Ez vicces.
-
11:34 - 11:37Az emberek számára elérhetővé kell tenni."
-
11:37 - 11:39Így nagyjából 2 hét alatt -- a tanulmányunk megjelenése előtti 2 hétben --
-
11:39 - 11:42összerakták az Ngram Viewer publikus verziójának kódját.
-
11:42 - 11:45És így bármilyen szót vagy kifejezést be tudsz táplálni, ami érdekel
-
11:45 - 11:47és azonnal láthatod az n-gramját --
-
11:47 - 11:49még példákat is mutat a különféle könyvekből,
-
11:49 - 11:51melyekben az n-gramod megtalálható.
-
11:51 - 11:53JM: Az első napon több mint egymilliószor használták,
-
11:53 - 11:55és ez a legjobb az összes keresés közül.
-
11:55 - 11:58Az emberek a legjobbak akarnak lenni, a legjobban előre haladni.
-
11:58 - 12:01De kiderült, hogy a 18. században az emberek egyáltalán nem törődtek ezzel.
-
12:01 - 12:04Nem a legjobbak (best) akartak lenni, hanem a legjobbak (beft).
-
12:04 - 12:07Természetesen ami történt az csak egy hiba.
-
12:07 - 12:09Nem egy szándékos középszerűség,
-
12:09 - 12:12hanem csak az, hogy az S betűt régen másképp írták, kicsit hasonlóan, mint az F-et.
-
12:12 - 12:15A Google természetesen nem jött rá időben,
-
12:15 - 12:18így ezt jeleztük is az általunk írt tudományos cikkünkben.
-
12:18 - 12:20De igazából ez csak egy figyelmeztetés, hogy
-
12:20 - 12:22habár igen szórakoztató amikor ezeket
-
12:22 - 12:24a grafikonokat értelmezed, nagyon óvatosnak kell lenned,
-
12:24 - 12:27és el kell fogadnod a tudomány alapfeltételeit.
-
12:27 - 12:30ELA: Az emberek a legkülönfélébb célokra használják.
-
12:30 - 12:37(Nevetés)
-
12:37 - 12:39Igazából, nem is kell beszélnünk,
-
12:39 - 12:42csak megmutatjuk az összes diát és csendben maradunk.
-
12:42 - 12:45Ez a személy a frusztráció történelmére volt kíváncsi.
-
12:45 - 12:48Különféle frusztrációk vannak.
-
12:48 - 12:51Ha levágod a lábujjad, az egy A-s "argh".
-
12:51 - 12:53Ha a Földet elpusztítják a Vogonok,
-
12:53 - 12:55hogy helyet adjanak egy csillagközi kerülőútnak,
-
12:55 - 12:57az egy 8 A-s "aaaaaaaargh".
-
12:57 - 12:59Ez a személy valamennyi "argh"-ot tanulmányozza,
-
12:59 - 13:01egytől nyolc A-ig.
-
13:01 - 13:03És kiderül, hogy
-
13:03 - 13:05a legkevésbé gyakori "argh"
-
13:05 - 13:08természetesen a legjobban frusztráló dolgokhoz kapcsolódik --
-
13:08 - 13:11leszámítva, furcsán, a 80-as évek elejét.
-
13:11 - 13:13Szerintünk ez valahogy összefügg Reagennel.
-
13:13 - 13:15(Nevetés)
-
13:15 - 13:18JM: Sokféle felhasználási módja van ezeknek az adatoknak,
-
13:18 - 13:21de a lényeg, hogy a történelmi emlékek digitalizálva lettek.
-
13:21 - 13:23A Google elkezdett 15 millió könyvet bedigitalizálni.
-
13:23 - 13:25Ez 12 százaléka a valaha megjelent összes könyvnek.
-
13:25 - 13:28Az emberi kultúra egy méretes darabja.
-
13:28 - 13:31Sokkal több van a kultúrában: kéziratok, újságok,
-
13:31 - 13:33vannak dolgok, amelyek nem szövegek, mint a műalkotások és festmények.
-
13:33 - 13:35Hamarosan mindezek a számítógépünkön lesznek,
-
13:35 - 13:37számítógépeken világszerte.
-
13:37 - 13:40És amikor ez megtörténik, megváltozik a módszer,
-
13:40 - 13:42ahogy korábban a múltunkat, a jelenünket és emberi kultúránkat vizsgáltuk.
-
13:42 - 13:44Köszönjük szépen.
-
13:44 - 13:47(Taps)
- Title:
- Amit 5 millió könyvből tanultunk
- Speaker:
- Jean-Baptiste Michel + Erez Lieberman Aiden
- Description:
-
Játszottál már a Google Labs Ngram Viewerével? Ez egy olyan addiktív eszköz, melynek segítségével szavakra és ötletekre kereshetsz rá az elmúlt évszázad 5 millió könyvét tartalmazó adatbázisban. Erez Lieberman Aiden és Jean-Baptiste Michel bemutatja nekünk, hogyan működik, valamint mutat néhány érdekes példát arra, mit tanulhatunk 500 milliárd szóból.
- Video Language:
- English
- Team:
closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 13:48