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TED日本語 - エリック・バーロウ: いかに複雑さが簡潔さへとつながるか
TED Talks
いかに複雑さが簡潔さへとつながるか
How complexity leads to simplicity
エリック・バーロウ
Eric Berlow
内容
生態学者エリック・バーロウは複雑なシステムに直面しても圧倒されません。より多くの情報が、簡潔で優れた解答へ導いてくれることを知っているからです。大きな問題に取り組むためのコツやトリックを披露しながら、アメリカのアフガニスタンに対する戦略を示した途方もない解説画像を、簡単な数点の要素へ集約します。
字幕
SCRIPT
Script
Do you ever feel completely overwhelmed when you're faced with a complex problem? Well, I hope to change that in less than three minutes. So, I hope to convince you that complex doesn't always equal complicated. So for me, a well-crafted baguette, fresh out of the oven, is complex, but a curry onion green olive poppy cheese bread is complicated. I'm an ecologist, and I study complexity. I love complexity. And I study that in the natural world, the interconnectedness of species.
So here's a food web, or a map of feeding links between species that live in Alpine Lakes in the mountains of California. And this is what happens to that food web when it's stocked with non-native fish that never lived there before. All the grayed-out species disappear. Some are actually on the brink of extinction. And lakes with fish have more mosquitoes, even though they eat them. These effects were all unanticipated, and yet we're discovering they're predictable.
So I want to share with you a couple key insights about complexity we're learning from studying nature that maybe are applicable to other problems. First is the simple power of good visualization tools to help untangle complexity and just encourage you to ask questions you didn't think of before. For example, you could plot the flow of carbon through corporate supply chains in a corporate ecosystem, or the interconnections of habitat patches for endangered species in Yosemite National Park. The next thing is that if you want to predict the effect of one species on another, if you focus only on that link, and then you black box the rest, it's actually less predictable than if you step back, consider the entire system -- all the species, all the links -- and from that place, hone in on the sphere of influence that matters most. And we're discovering, with our research, that's often very local to the node you care about within one or two degrees. So the more you step back, embrace complexity, the better chance you have of finding simple answers, and it's often different than the simple answer that you started with.
So let's switch gears and look at a really complex problem courtesy of the U.S. government. This is a diagram of the U.S. counterinsurgency strategy in Afghanistan. It was front page of the New York Times a couple months ago. Instantly ridiculed by the media for being so crazy complicated. And the stated goal was to increase popular support for the Afghan government. Clearly a complex problem, but is it complicated? Well, when I saw this in the front page of the Times, I thought, "Great. Finally something I can relate to. I can sink my teeth into this."
So let's do it. So here we go for the first time ever, a world premiere view of this spaghetti diagram as an ordered network. The circled node is the one we're trying to influence -- popular support for the government. And so now we can look one degrees,two degrees,three degrees away from that node and eliminate three-quarters of the diagram outside that sphere of influence. Within that sphere, most of those nodes are not actionable, like the harshness of the terrain, and a very small minority are actual military actions. Most are non-violent and they fall into two broad categories: active engagement with ethnic rivalries and religious beliefs and fair, transparent economic development and provisioning of services. I don't know about this, but this is what I can decipher from this diagram in 24 seconds.
When you see a diagram like this, I don't want you to be afraid. I want you to be excited. I want you to be relieved. Because simple answers may emerge. We're discovering in nature that simplicity often lies on the other side of complexity. So for any problem, the more you can zoom out and embrace complexity, the better chance you have of zooming in on the simple details that matter most.
Thank you.
(Applause)
複雑な問題に直面した時に 完全に圧倒されたと感じることはありますか? では 3分以内にその気持ちを変えてみたいと思います 複雑であることが分析が困難であることと 同義でないことを証明したいと思います まず私にとって 焼きての形の良いフランスパンは 複雑ですが カレーとオニオン グリーンオリーブの ポピー入りチーズパンは分析が困難です 私は生態学者で複雑性を研究しており 複雑なことが大好きです そして自然界における種の相互関連性を研究対象にしています
これは食物網です またはカリフォルニアの山中の湖に住む 種間の摂食関係を示す地図とでも言うべきでしょうか そしてこれが 外来種が放たれた時に その食物網に起こることです 灰色になった全ての種が全滅します 中には実際に絶滅寸前の種もいます 魚のいる湖には 補食されるよりも多い数の蚊が存在します これらは全て予期せぬ事態でしたが 実は予測が可能なことが分かってきています
ここで自然から学んでいる複雑性についての 重要な見識を2つ紹介しておきましょう これらはもしかしたら他の問題にも当てはまるかもしれません 1つ目は複雑性への理解を手助けをし 今まで考えつかなかった問いかけを促す 簡易で有用な視覚化ツールについてです 例えば 企業の生態系内におけるサプライチェーンから 炭素の流れを描画したり ヨセミテ国立公園の絶滅危惧種における 生息地パッチの接続点を視覚化することが可能です 2つ目は 1つの種が他の種に 与える影響を予測したい時 もしそのリンクだけに焦点を当てて 他のものを無視してしまうと 実際には予想し難くなってしまうことです 一歩下がって 全ての種やリンクといったシステムの全体象を 考慮したほうが予測し易く それによって 重要な影響範囲に焦点を合わせられるのです そして 研究でわかってきているのですが 1次か 2次のノード間では種の影響範囲は とても局所的であることがよくあります つまり 複雑性を受け入れる程 簡単な答えを得る機会が増えるのです そしてそれは 始めに用意していた答えとは大抵異なります
では対象を変えて 本当に複雑な問題を見てみましょう アメリカ政府により提供されたものです これは米軍のアフガニスタン対反乱戦略を表した図表です 数ヶ月前にニューヨーク・タイムズ紙の一面を飾ったものの 非常に複雑なので 即座にメディアに叩かれてしまいました 掲げられた目標はアフガニスタン政府への 国民の支持を増やすことです 言うまでもなく複雑な問題ですが 分析も困難な問題でしょうか? 私がこれをタイムズ紙の一面で見た時 「やった ついに私が関わることができる これは分析できるな」と思いました
ではやってみましょう このぐちゃぐちゃな図表を元にした 規則性のあるネットワーク図を世界で始めてお見せします 丸いノードが影響度を測る対象 これは政府への国民の支持を表します ここで このノードから1次 2次 3次離れた 箇所を見ていき 影響範囲外の4分の3の図表を除外します その範囲の中は ほとんどのノードは行動を行わないものであり そしてごく一部が軍事行動です ほとんどが非暴力的で大きく2つに分かれます 民族的対立と宗教的信念に対する積極的な関与や 公正かつ明白な経済発展と サービスの供給です 詳しくは分かりませんが これがこの図表から24秒で 私が分析した結果です
このような図表を見た時は怖がらないで下さい わくわくしてほしいし 安心してほしいのです なぜなら簡単な答えが浮かぶこともあるからです 自然界では簡潔さはしばしば複雑さの 反対側に存在します つまりどんな問題でも 縮小して 複雑性を受け入れるほど 最も重要で簡潔な詳細に 焦点を当てる可能性が高まるのです
ありがとうございました
(拍手)
品詞分類
- 主語
- 動詞
- 助動詞
- 準動詞
- 関係詞等
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