5 Milyon Kitaptan Ne Öğrendik?
-
0:00 - 0:02Erez Lieberman Aiden: Herkes bilir ki
-
0:02 - 0:05bir resim 1000 kelimeye değerdir.
-
0:07 - 0:09Ama Harvard'daki bizler
-
0:09 - 0:12bunun gerçekten doğru olup olmadığını merak ediyorduk.
-
0:12 - 0:14(Gülüşmeler)
-
0:14 - 0:18Böylece, Harvard, MIT,
-
0:18 - 0:20American Heritage Sözlüğü, Britannica Ansiklopedisi,
-
0:20 - 0:23ve gururlu sponsorlarımız Google'ın da arasında bulunduğu
-
0:23 - 0:25uzmanlardan oluşan
-
0:25 - 0:28bir ekip hazırladık.
-
0:28 - 0:30ve 4 yıl kadar
-
0:30 - 0:32bunun üzerinde düşündük.
-
0:32 - 0:37Ve şaşırtıcı bir sonuca vardık.
-
0:37 - 0:40Bayanlar baylar, bir resim 1000 kelimeye değer değil.
-
0:40 - 0:42Hatta, biz 500 milyar kelimeye değer
-
0:42 - 0:47resimler bulduk.
-
0:47 - 0:49Jean-Baptiste Michel: peki bu sonuca nasıl vardık?
-
0:49 - 0:51Erez ve ben, insan kültürünün ve insanlık tarihinin
-
0:51 - 0:53zamanla değişiminin
-
0:53 - 0:56genel bir tablosunu oluşturmak istiyorduk.
-
0:56 - 0:58Yıllar içinde o kadar çok kitap yazılmış ki.
-
0:58 - 1:00Biz de düşündük ki. onlardan öğrenmenin en iyi yolu
-
1:00 - 1:02tüm bu milyonlarca kitapları okumak.
-
1:02 - 1:05Tabiki eğer bunun ne kadar süper bir şey olduğunu gösteren bir grafik varsa,
-
1:05 - 1:08bu çok çok yüksek bir sıralamaya sahip olmalı.
-
1:08 - 1:10Problem şu ki, bir de X ekseni var,
-
1:10 - 1:12ki o da kullanışlılık ekseni.
-
1:12 - 1:14Bu da çok çok düşük bir seviyede.
-
1:14 - 1:17(Alkışlar)
-
1:17 - 1:20Şimdi insanlar alternatif bir yaklaşım kullanmaya meyilli,
-
1:20 - 1:22bu da bir kaç kaynağı almak ve onlar dikkatlice okumak.
-
1:22 - 1:24Bu inanılmaz kullanışlı, ama o kadar süper değil.
-
1:24 - 1:27Gerçekte yapmak istediğiniz şey
-
1:27 - 1:30süper ama kullanışlı olan bu alana gelmek.
-
1:30 - 1:33Öğrendik ki bir kaç sene önce bir dijitalizasyon projesi başlatan
-
1:33 - 1:35bu yaklaşımı mümkün kılabilecek
-
1:35 - 1:37nehrin ötesinde Google adında bir şirket varmış.
-
1:37 - 1:39Mİlyonlarca kitabı dijitalize hale getirdiler.
-
1:39 - 1:42Yani bu şu anlama geliyor: biri bu kitapların hepsini okumak için
-
1:42 - 1:44bir klikle bilgisayarlı methodları kullanabilir.
-
1:44 - 1:47Bu çok kullanışlı ve inanılmaz süper.
-
1:48 - 1:50ELA: Sizlere biraz kitapların nereden geldiğinden bahsedeyim.
-
1:50 - 1:53Zamanın başlangıcından beri, yazarlar vardı.
-
1:53 - 1:56Bu yazarlar kitap yazmak için çabalayıp durdular.
-
1:56 - 1:58Bir kaç yüzyıl önce matbaa makinesinin geliştirilmesiyle
-
1:58 - 2:00bu gittikçe kolaylaştı.
-
2:00 - 2:03O zamandan beri, 129 milyon farklı vesilelerle
-
2:03 - 2:05kitaplar yayınlayarak,
-
2:05 - 2:07yazarlar kazandı.
-
2:07 - 2:09Şimdi ise bu kitaplar tarih arasında kaybolup gitmediyse
-
2:09 - 2:11bir kütüphanenin tekinde
-
2:11 - 2:14ve bu kitapların çoğu kütüphanelerden getirtiliyor,
-
2:14 - 2:16ve günümüze kadar 15 milyon kitabı taramış olan,
-
2:16 - 2:18Google tarafından dijitalize hale getiriliyorlar.
-
2:18 - 2:21Şimdi Google bir kitabı dijitalize hale getirdiğinde, onu çok güzel bir formatla sunuyorlar.
-
2:21 - 2:23Şimdi elimizde veri var ve meta veri var.
-
2:23 - 2:26Kitabın nerede basıldığı, yazarın kim olduğu
-
2:26 - 2:28ne zaman basıldığı gibi şeyler hakkında bilgimiz var.
-
2:28 - 2:31Yaptığımız ise bütün bu bilgileri taramak
-
2:31 - 2:35ve yüksek kaliteli olmayan tüm verileri ayıklamak.
-
2:35 - 2:37Elimizde kalan şey ise
-
2:37 - 2:405 milyon kitabın
-
2:40 - 2:43500 milyar kelimenin toplamı,
-
2:43 - 2:45kültürel genomumuzun gerçek bir parçası,
-
2:45 - 2:48açık açık yazıldığında,
-
2:48 - 2:50buradan aya kadar,
-
2:50 - 2:5210 kez gidip gelebilecek,
-
2:52 - 2:54insan genomundan 1000 kere daha uzun olan
-
2:54 - 2:58bir karakterler dizisi.
-
2:58 - 3:00Böyle aşırı abartılı bir durumla karşı karşıya kaldığımızda
-
3:00 - 3:03yaptığımız şey
-
3:03 - 3:05(Gülüşmeler)
-
3:05 - 3:08kendine saygısı olan her araştırmacının
-
3:08 - 3:11yapacağı şeydi.
-
3:11 - 3:13XKDC'den bir sayfayı aldık,
-
3:13 - 3:15ve "Sıkı durun, bilim yapmayı deneyeceğiz"
-
3:15 - 3:17dedik.
-
3:17 - 3:19(Gülüşmeler)
-
3:19 - 3:21JM: Tabii ki, şöyle düşündük,
-
3:21 - 3:23bilimle ilgilenen insanlar için
-
3:23 - 3:25elimizdeki datayı ortaya koyalım.
-
3:25 - 3:27Düşünmeye başladık, hangi datayı yayınlayabiliriz?
-
3:27 - 3:29Tabii ki, bu kitapları alıp
-
3:29 - 3:31bu 5 milyon kitabın tam metinlerini yayınlamak istiyorsunuz.
-
3:31 - 3:33Google'dakiler, özellikle Jon Orwant,
-
3:33 - 3:35bize öğrenmemiz gereken bir denklemden bahsettiler.
-
3:35 - 3:38Şimdi elinizde 5 milyon yazar var
-
3:38 - 3:41ve 5 milyon davacı devasa bir toplu dava demek.
-
3:41 - 3:43Yani bu her ne kadar çok çok süper bir şey olsa da,
-
3:43 - 3:46tekrar edelim, çok ama çok kullanışsız.
-
3:46 - 3:48(Gülüşmeler)
-
3:48 - 3:50Ve tekrardan, boyun eğdik,
-
3:50 - 3:53ve o kadar süper olmayan kullanışlı yaklaşımı kullandık.
-
3:53 - 3:55Tam metini yayınlamak yerine,
-
3:55 - 3:57kitaplar hakkında istatistikleri yayınlayalım dedik.
-
3:57 - 3:59"Bir Pırıltı Mutluluk" 'u ele alalım.
-
3:59 - 4:013 kelime; biz buna üç-gram dedik.
-
4:01 - 4:03Size bu üç-gram'ın 1801, 1802, 1803 ten baslayip
-
4:03 - 4:052008'e kadar olan kitaplarda kaç defa
-
4:05 - 4:07geçtiğini söyleyeceğiz.
-
4:07 - 4:09Bu, bize bu cümlenin zaman içinde
-
4:09 - 4:11kaç defa tekrarladığını gösteren bir zaman dizini sunacak.
-
4:11 - 4:14Bu yöntemi, bu kitaplardaki tüm kelime ve deyimlere uygularsak
-
4:14 - 4:17sonunda elimizde kültürümüzün ne şekilde değistigini gösteren
-
4:17 - 4:19iki milyar satırlık bir tablo ortaya çıkacak.
-
4:19 - 4:21ELA: Peki, bu iki milyar satır,
-
4:21 - 4:23bunlara iki milyar n-gram diyelim.
-
4:23 - 4:25Bize ne söylüyorlar?
-
4:25 - 4:27Yalın n-gramlar, kültürel trendleri ölçmeye yarıyor.
-
4:27 - 4:29Bir örnek vermeme izin verin.
-
4:29 - 4:31Diyelim ki ben çok başarılı oldum.
-
4:31 - 4:33ve ertesi gün size ne kadar başarılı olduğumu söylemek istedim.
-
4:33 - 4:36Diyebilirim ki, ben dün "başardım." (throve)
-
4:36 - 4:39Ya da diyebilirim ki "başardım". (thrived)
-
4:39 - 4:42Hangisini kullanmalıyım?
-
4:42 - 4:44Nasıl bileceğiz?
-
4:44 - 4:46Bundan yaklaşık altı ay önce
-
4:46 - 4:48bu sorunun yanıtını öğrenmek için
-
4:48 - 4:50mesela bu muhteşem saçlara sahip
-
4:50 - 4:52psikoloğa gider ve derdiniz ki,
-
4:52 - 4:54"Steve, sen düzensiz fiil çekimi konusunda
-
4:54 - 4:57tam bir uzmansın. Hangisini ( throve veya thrived)
-
4:57 - 4:59kullanmam gerekir?"
-
4:59 - 5:01O da size derdi ki "Bak insanların çoğu 'thrived' diyor,
-
5:01 - 5:04ama bazıları 'thrıve' da diyorlar."
-
5:04 - 5:06Ve şunu da biliyorsunuz ki,
-
5:06 - 5:09eğer bundan 200 yıl önceye gidebiliyor olsanız
-
5:09 - 5:12ve aynı derece müthiş saçlara sahip bu devlet adamına aynı soruyu sorsanız,
-
5:12 - 5:15(Gülüşmeler)
-
5:15 - 5:17"Tom, hangisini kullanmalıyım?" deseniz
-
5:17 - 5:19O size " Bak, benim zamanımda çoğu insan 'throve' diyordu,
-
5:19 - 5:22ama bazıları 'thrived' da der." diyecektir.
-
5:22 - 5:24Öylese şimdi sizle ham veriyi paylaşacağım.
-
5:24 - 5:28Bu tablodaki iki sıra, iki milyar kayıt demek.
-
5:28 - 5:30Burada gördüğünüz zaman içinde "thrived" ve "throve"
-
5:30 - 5:33kelimelerinin yıllık frekansı.
-
5:34 - 5:36Burada gördüğünüz, iki milyar satırdan
-
5:36 - 5:39sadece iki tanesi.
-
5:39 - 5:41Yani aslında veri setinin tamamı
-
5:41 - 5:44bu slaytta gördüşünüzden milyar kez daha müthiş.
-
5:44 - 5:46(Gülüşmeler)
-
5:46 - 5:50(Alkışlar)
-
5:50 - 5:52JM: Şimdi, 500 milyar kelime eden çok farklı başka resimler de var.
-
5:52 - 5:54mesela bu gördüğünüz.
-
5:54 - 5:56Eğer sadece grip virüsünü alırsanız,
-
5:56 - 5:58dünyada insanların ölümüne neden olan bir grip salgını
-
5:58 - 6:01olduğu zamanlarda pik yaptığını görürsünüz.
-
6:01 - 6:04ELA: Eğer hala deniz seviyesinin
-
6:04 - 6:06yükseldiğine ve atmosferik CO2 ve
-
6:06 - 6:09yerkürenin ısısının arttığına ikna olmadıysanız buna bakabilirsiniz.
-
6:09 - 6:12JM: Ya da bu diğer n-grama bakarsanız,
-
6:12 - 6:15Nietzsche'ye Tanrıinın ölmediğini söyleyebilirsiniz,
-
6:15 - 6:18ama siz de kabul edeceksiniz ki daha iyi bir halkla ilişkiler uzmanına ihtiyacı var.
-
6:18 - 6:20(Gülüşmeler)
-
6:20 - 6:23ELA: Bu tip birşeyi kullanarak epey soyut kavramlara varabilirsiniz.
-
6:23 - 6:25mesela izin verin size 1950 yılının hikayesini
-
6:25 - 6:27anlatayım.
-
6:27 - 6:29Tarih boyunca 1950 yılı
-
6:29 - 6:31kimsenin pek de umrunda olmadı.
-
6:31 - 6:331700'ler, 1800'ler veya 1900'lerde
-
6:33 - 6:36kimsenin umrunda değildi.
-
6:37 - 6:3930'lar ve 40'larda da öyle.
-
6:39 - 6:41Kimse takmadı.
-
6:41 - 6:43Birden, 40'lı yılların ortasında,
-
6:43 - 6:45bir uğultu ortaya çıkmaya başladı.
-
6:45 - 6:47İnsanlar 1950'nin yaklaştığını fark ettiler,
-
6:47 - 6:49ve bu büyük bir olaydı.
-
6:49 - 6:52(Gülüşmeler)
-
6:52 - 6:55Ama 1950'lerde hiçbir şey insanları 1950 yılı
-
6:55 - 6:58kadar çok ilgilendirmedi.
-
6:58 - 7:01(Gülüşmeler)
-
7:01 - 7:03İnsanlar kafayı yemişlerdi, 1950'de yaptıkları
-
7:03 - 7:05şeykeri anlatmaktan başka hiçbir şey yapmadan
-
7:05 - 7:08ortalıkta dolanıyorladı,
-
7:08 - 7:111950'de yapmayı planladıkları şeyler,
-
7:11 - 7:161950'de kavuşmayı umdukları bütün hayalleri.
-
7:16 - 7:18Aslında, 1950 öylesine inanılmazdı ki,
-
7:18 - 7:20geçtikten yıllarca sonra bile,
-
7:20 - 7:23bu müthiş yıl ve onda olup bitenlerden bahsettiler.
-
7:23 - 7:251951, 52, 53 yıllarında.
-
7:25 - 7:27Sonunda 1954 yılında biri uyandı ve
-
7:27 - 7:29nihayet insanlar 1950'nin
-
7:29 - 7:33geçip gitmiş olduğunu fark ettiler.
-
7:33 - 7:35(Gülüşmeler)
-
7:35 - 7:37Birdenbire, patlayan bir balon gibi.
-
7:37 - 7:39(Gülüşmeler)
-
7:39 - 7:41Ve 1950 yılının hikayesi aslında
-
7:41 - 7:43yaşadığımız her yılın hikayesi.
-
7:43 - 7:46Ufak tefek farklılıklar, çünkü artık bu güzel grafiklere sahibiz.
-
7:46 - 7:49Bunlara sahip olduğumuz için bazı şeyleri ölçümleyebiliyoruz.
-
7:49 - 7:51Böylece şunu sorabiliyoruz, "Balonun patlaması ne kadar sürer?"
-
7:51 - 7:54ve görünen o ki artık bunu oldukça hassas şekilde ölçebiliyoruz.
-
7:54 - 7:57Formüller yazıyor, grafikler çiziyoruz,
-
7:57 - 7:59ve net sonuç şu ki
-
7:59 - 8:02her geçen yıl bu baloncuklar daha kolay sönüyor.
-
8:02 - 8:04Her geçen yıl geçmişe olan ilgimizi
-
8:04 - 8:09daha büyük bir hızla kaybediyoruz.
-
8:09 - 8:11JM: Siz ufak bir kariyer önerisi.
-
8:11 - 8:13Eğer aranızda ünlü olmayı planlayanlar varsa,
-
8:13 - 8:15bu 25 ünlü politik figürden, yazardan ve aktörden
-
8:15 - 8:17birşeyler öğrenebilirsiniz.
-
8:17 - 8:20Eğer genç yaşta ünlü olmak isterseniz, aktör olmalısınız,
-
8:20 - 8:22çünkü onlar 20'li yaşların sonunda ünlü olmaya başlıyorlar --
-
8:22 - 8:24hala genç bir yaş, süper.
-
8:24 - 8:26Eğer biraz daha bekleyecek olursanız, o zaman yazar olmalısınız,
-
8:26 - 8:28çünkü o zaman çok ama çok ünlü olabilirsiniz.
-
8:28 - 8:30Mark Twain gibi mesela: çok çok ünlü.
-
8:30 - 8:32Ama en tepeye ulaşmak istiyorsanız,
-
8:32 - 8:34o zaman ünlü olmak için daha beklemeli ve
-
8:34 - 8:36elbette ki poitikacı olmalısınız.
-
8:36 - 8:38Böylece 50 yaş civarında ünlü olabilir, ve hayatınızın
-
8:38 - 8:40sonrasını çok ama çok ünlü geçirebilirsiniz.
-
8:40 - 8:43Bilimadamlar çok daha geç yaşlarda ünlü oluyorlar.
-
8:43 - 8:45Mesela biyologlar ve fizikçiler neredeyse
-
8:45 - 8:47aktörler kadar ünlü olabilirler.
-
8:47 - 8:50Ama yapacağınız en büyük hata Matematikçi olmak olacaktır.
-
8:50 - 8:52(Gülüşmeler)
-
8:52 - 8:54Eğer bunu yaparsanız,
-
8:54 - 8:57şöyle düşünebilirsiniz, " Şahane, 20'li yaşlarda en önemli çalışmalarımı yapacağım."
-
8:57 - 8:59Ama bilin bakalım ne olacak: kimse sizi umursamayacak.
-
8:59 - 9:02(Gülüşmeler)
-
9:02 - 9:04ELA: n-gramlardan elde edebileceğiniz
-
9:04 - 9:06daha fena veriler de var.
-
9:06 - 9:08Mesela, Marc Chagall'ın trajedisini ele alalım.
-
9:08 - 9:101887 yılında doğmuş bir sanatçı.
-
9:10 - 9:13Bu gördüğünüz ünlü bir insanın normal grafiğini gösteriyor.
-
9:13 - 9:17her geçen gün daha ünlü oluyor,
-
9:17 - 9:19ama eğer Almanca kayıtlara bakarsanız,
-
9:19 - 9:21Almanca kayıtlarda çok acaip birşey göreceksiniz,
-
9:21 - 9:23daha önce pek görmediğiniz birşey.
-
9:23 - 9:25Çok çok ünlü olurken, birden bire
-
9:25 - 9:27adeta yok oluyor.
-
9:27 - 9:301933-1945 yılları arasında birden bire düşüyor,
-
9:30 - 9:33daha sonra da tekrar yükseliyor.
-
9:33 - 9:35Ve burada gördüğümz şeyin açıklaması da
-
9:35 - 9:38Marc Chagall'ın Nazi Almanyası'nda Yahudi bir
-
9:38 - 9:40sanatçı olmaından kaynaklanıyor.
-
9:40 - 9:42Bu işaretler
-
9:42 - 9:44öylesine güçlü ki
-
9:44 - 9:47birinin sansürlendiğini önceden bilmenize gerek yok.
-
9:47 - 9:49Bunu basit veri işleme yolu ile
-
9:49 - 9:51kendiniz bulabilirsiniz.
-
9:51 - 9:53İşte bunu yapmanın basit bir yolu.
-
9:53 - 9:55Bir kimsenin herhangi bir zamandaki
-
9:55 - 9:57ün miktarı, kabaca ünlü olmadan önceki ve
-
9:57 - 9:59ünlü olduktan sonraki ün miktarlarının
-
9:59 - 10:01ortalaması olmalıdır.
-
10:01 - 10:03Görmeyi beklediğimiz şey budur.
-
10:03 - 10:06Ve bu veriyi gözlemlediğimiz ünle karşılaştırırız.
-
10:06 - 10:08Sonra bunları birbirine bölerek
-
10:08 - 10:10baskılama indeksi dediğimiz bir rakam buluruz.
-
10:10 - 10:13Eğer baskılama indeksi çok çok küçük bir rakamsa,
-
10:13 - 10:15baskılanmış olma ihtimaliniz çok yüksektir.
-
10:15 - 10:18Eğer çok büyükse o zaman da propogandayla pomplanmış olma ihtimaliniz vardır.
-
10:19 - 10:21JM: Şimdi, eğer toplumların genel baskılanma indekslerinin
-
10:21 - 10:24dağılımına bakacak olursanız,
-
10:24 - 10:26mesela burada --
-
10:26 - 10:285000 kişinin baskılama indeksleri var,
-
10:28 - 10:30bilinen bir baskılama olmayan İngilizce kitaplar bunlar --
-
10:30 - 10:32buna benzer birşey olacaktır, ortada yoğunlaşıyor.
-
10:32 - 10:34Kısaca görmeyi beklediğiniz şey ile gördüşünüz aynıdır.
-
10:34 - 10:36Almanya'da gördüğümüz dağılım ise bu --
-
10:36 - 10:38çok farklı, sola doğru kaymış durumda.
-
10:38 - 10:41İnsanlar bunlar hakkında konuşmuş olmaları gerekenin yarısı kadar konuşmuşlar,
-
10:41 - 10:43daha da önemlisi, dağılım çok daha geniş.
-
10:43 - 10:46Dağılımın en solunda yer alan pek çok insan var,
-
10:46 - 10:49bunlar haklarında beklenenden 10 kat daha az konuşulmuş olan insanlar.
-
10:49 - 10:51Ama en sağda da başkaları var.
-
10:51 - 10:53Bunlar da propoganda'dan faydalanmış kimseler.
-
10:53 - 10:56Bu şekil, kitaplardaki sansürün fotoğrafı.
-
10:56 - 10:58ELA: Biz bu yönteme Kültüromik
-
10:58 - 11:00adını verdik.
-
11:00 - 11:02Biraz Genomik gibi.
-
11:02 - 11:04Ancak genomik insan genomundaki baz dizilimi
-
11:04 - 11:07aracılığı ile biyoloji bilimine bir pencere açıyor.
-
11:07 - 11:09Kültüromik de buna benziyor.
-
11:09 - 11:12İnsan kültrünü incelemek için yapılan çok yoğun bir
-
11:12 - 11:14veri toplama analizi uygulaması.
-
11:14 - 11:16Burada, genomdaki pencere yerine
-
11:16 - 11:19dijital hale getirilmiş tarihsel verilerin penceresinden bakıyoruz.
-
11:19 - 11:21Kültüromik ile ilgili müthiş olan şey
-
11:21 - 11:23bunu herkesin yapabiliyor olması.
-
11:23 - 11:25Nasıl herkes yapabilir?
-
11:25 - 11:27herkes yapabilir, çünkü üç kişi
-
11:27 - 11:30Google'da çalışan Jon Orwant, Matt Gray ve Wıll Brockman,
-
11:30 - 11:32Ngram prototipine baktılar ve dediler ki,
-
11:32 - 11:34" Bu çok eğlenceli birşey.
-
11:34 - 11:37Bunu herkesin ulaşabileceği hale getirmemiz lazım."
-
11:37 - 11:39Ve iki hafta içinde -- bizim makalemiz yayınlanmadan iki hafta önce --
-
11:39 - 11:42herkesin kullanımına açık bir Ngram versiyonu programladılar.
-
11:42 - 11:45ve artık siz de ilginizi çeken bir kelime ya da deyim yazarak
-
11:45 - 11:47ona ait n-gramı hemen görebilirsiniz --
-
11:47 - 11:49ve sizin n-gramınızın yer aldığı kitapları
-
11:49 - 11:51tarayabilirsiniz.
-
11:51 - 11:53JM: Bu uygulama, hayata geçtiği ilk gün ir milyonda defadan fazla kullanıldı,
-
11:53 - 11:55ve bu bence en güzel sorgulardan biri.
-
11:55 - 11:58İnsanlar iyi bir şey yapmak istediklerinde "ellerinden geleni yaptılar"
-
11:58 - 12:01ama görünen o ki, 18. yüzyılda bunu pek umursamıyorlardı.
-
12:01 - 12:04O zaman "ellerinden geleni" değil, "evlerinden geleni" yapmak istediler.
-
12:04 - 12:07Aslında olan şu, be elbette bir hata.
-
12:07 - 12:09Gayret etmeyi bırakmadılar, sadece
-
12:09 - 12:12o dönemde L harfi daha farklı yazılıyordu, V'ye beziyordu biraz.
-
12:12 - 12:15Elbette, Google bunu o zaman yakalayamadı,
-
12:15 - 12:18bu nedenle bunu yazdığımız makaleye ekledik.
-
12:18 - 12:20Ama görünen o ki, bu her ne kadar eğlenceli birşey
-
12:20 - 12:22olsa da, bize şunu anımsattı
-
12:22 - 12:24bu grafikleri anlamlandırırken çok dikkatli olmanız gerekiyor.
-
12:24 - 12:27ve mutlaka bilimsel yöntemdeki temel standartları gözetmelisiniz.
-
12:27 - 12:30ELA: İnsanlar bunu her türlü eğlenceli şey için kullanıyorlar.
-
12:30 - 12:37(Gülüşmeler)
-
12:37 - 12:39Aslında bundan sonra konuşmamız gereksiz,
-
12:39 - 12:42size sadece bazı slaytları üzerinde konuşmaksızın göstereceğiz.
-
12:42 - 12:45Bu kişi, düşkırıklığının, sıkıntının tarihçesi ile ilgileniyormuş.
-
12:45 - 12:48Düşkırıklığının birkaç çeşidi vardır.
-
12:48 - 12:51Eğer ayak parmağınızı bir yere çarpacak olursanız bu tek A harfli bir "Ah" demek.
-
12:51 - 12:53Eğer gezegenimiz dünya gezegenler arası otoyol yapmak isteyen
-
12:53 - 12:55Vogonlar tarafından işgal edilecek olursa,
-
12:55 - 12:57bu sekiz A değerinde bir "Aaaaaaaah" eder.
-
12:57 - 12:59Bu kişi bütün "Ahéları incelemiş.
-
12:59 - 13:01Tek A'lıdan sekiz A'lısına dek.
-
13:01 - 13:03Ve görmüş ki,
-
13:03 - 13:05daha can sıkıcı şeylere ait "Ah"lar
-
13:05 - 13:08daha az sıklıkla ortaya çıkıyor,
-
13:08 - 13:11ama 80'li yılların başları hariç.
-
13:11 - 13:13Biz bu durumun Reagan ile ilgili olduğunu düşünüyoruz.
-
13:13 - 13:15(Gülüşmeler(
-
13:15 - 13:18JM: Bu verilerin pek çok kullanım alanı var
-
13:18 - 13:21ama nihayetinde, bunlar tarihsel kayıtların dijital veriler hakine çevrilmesi.
-
13:21 - 13:23Google, 15 milyon kitabı dijital hale getirdi.
-
13:23 - 13:25Bu, bugüne dek basılmış kitapların %12'si demek.
-
13:25 - 13:28İnsanlığa ait kültür birikimin kayda değer bir kısmı.
-
13:28 - 13:31Kültüre ait daha pek çok veri var: yazmalar, gazeteler,
-
13:31 - 13:33yazılı olmayan şeyler, sanat ve tablolar gibi.
-
13:33 - 13:35Bunların hepsi dünyanın dört bir yanındaki
-
13:35 - 13:37bilgisayarlarımıza geçebilir.
-
13:37 - 13:40Ve bu olduğunda, insanlığın geçmişi, bu günü ve
-
13:40 - 13:42tüm yarattığı kültüre bakış açımız tamamen değişecek.
-
13:42 - 13:44Çok teşekkürler.
-
13:44 - 13:47(Alkışlar)
- Title:
- 5 Milyon Kitaptan Ne Öğrendik?
- Speaker:
- Jean-Baptiste Michel + Erez Lieberman Aiden
- Description:
-
Google Labs'ın Ngram Görüntüleyicisini hiç denediniz mi? Size yüzyıllara yayılmış 5 milyon kitabın arasından kelimeleri ve fikirleri aramanızı sağlayan bağımlılık yaratan bir araç. Erez Lieberman Aiden ve Jean-Baptiste Michel bizlere nasıl çalıştığını ve 500 milyar kelimeden öğrenebileceğimiz bazı ilginç şeyleri gösteriyorlar.
- Video Language:
- English
- Team:
closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 13:48