StudyEnglishWords

3#

Составляем карту самых популярных идей. Эрик Берлоу и Шон Горли - видеоролик

Изучайте английский язык с помощью параллельных субтитров ролика " Составляем карту самых популярных идей". Метод интервальных повторений для пополнения словарного запаса английских слов. Встроенный словарь. Всего 298 книг и 1682 познавательных видеоролика в бесплатном доступе.

страница 2 из 5  ←предыдущая следующая→ ...

00:01:51
So each idea has its own meme-ome,
У каждой идеи есть свой собственный мем-ом,
and each idea is unique with that,
и поэтому каждая идея уникальна,
but of course, ideas, they borrow from each other,
но, конечно, идеи друг у друга что-то заимствуют,
they kind of steal sometimes,
иногда даже крадут,
and they certainly build on each other,
и они, безусловно, друг на друге построены.
00:02:00
and we can go through mathematically
Мы можем рассмотреть этот процесс с точки зрения математики:
and take the meme-ome from one talk
берём мем-ом из одного выступления
and compare it to the meme-ome from every other talk,
и сравниваем его с мем-омом из другого выступления.
and if there's a similarity between the two of them,
Если между ними двумя есть что-то общее,
we can create a link and represent that as a graph,
можно создать связь и изобразить её в диаграмме;
00:02:11
just like Eric and I are connected.
такая же диаграмма показывает связь между мной и Эриком.
So that's theory, that's great.
Это теория звучит замечательно.
Let's see how it works in actual practice.
Давайте посмотрим, как это работает на практике.
So what we've got here now is the global footprint
Здесь мы видим глобальные отпечатки
of all the TEDx Talks over the last four years
всех выступлений на конференциях TEDx за последние четыре года,
00:02:23
exploding out around the world
вспыхнувших по всему миру,
from New York all the way down to little old New Zealand in the corner.
от Нью-Йорка до маленькой старой Новой Зеландии в углу.
And what we did on this is we analyzed the top 25 percent of these,
Мы проанализировали первые 25% этой информации,
and we started to see where the connections occurred,
и это помогло нам увидеть, где связь только начинала появляться,
where they connected with each other.
а где она возникла.
00:02:36
Cameron Russell talking about image and beauty
Вот выступление Кэмерона Рассела на тему имиджа и красоты,
connected over into Europe.
связанное с Европой.
We've got a bigger conversation about Israel and Palestine
А вот выступление побольше на тему отношений между Израилем и Палестиной,
radiating outwards from the Middle East.
и к нему связи протягиваются, как лучи, от Ближнего Востока.
And we've got something a little broader
И есть нечто более всеохватывающее,
00:02:45
like big data with a truly global footprint
большие данные с действительно глобальными отпечатками,
reminiscent of a conversation
напоминающие разговор,
that is happening everywhere.
это можно увидеть повсюду на проекции.
So from this, we kind of run up against the limits
Однако здесь мы сталкиваемся с ограничениями,
of what we can actually do with a geographic projection,
которые нам даёт использование географической проекции,
00:02:56
but luckily, computer technology allows us to go out
но, к счастью, компьютерные технологии позволяют нам справиться с этой проблемой
into multidimensional space.
и выйти в многомерное пространство.
So we can take in our network projection
Мы берём нашу сетевую проекцию
and apply a physics engine to this,
и применяем к ней физический движок,
and the similar talks kind of smash together,
в результате похожие выступления разбиваются,
00:03:05
and the different ones fly apart,
а непохожие расходятся в стороны,
and what we're left with is something quite beautiful.
и то, что мы получаем в результате, напоминает красивую картинку.
EB: So I want to just point out here that every node is a talk,
ЭБ: Я хочу просто подчеркнуть, что каждая узловая точка — это выступление,
they're linked if they share similar ideas,
точки связаны, если разделяют похожие идеи.
and that comes from a machine reading
Мы смогли получить такой результат, используя машинное чтение
00:03:17
of entire talk transcripts,
записей всех выступлений;
and then all these topics that pop out,
тэги и ключевые слова
they're not from tags and keywords.
не выдадут вам эти темы.
They come from the network structure
Мы смогли получить эти данные только благодаря сетевой структуре
скачать в HTML/PDF
share