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  • Joseph Keller used to jog around the Stanford campus,

    翻訳: Kazunori Akashi 校正: Emi Kamiya

  • and he was struck by all the women jogging there as well.

    ジョセフ・ケラーはスタンフォード大学の 構内をよくジョギングしていましたが

  • Why did their ponytails swing from side to side like that?

    同じくジョギングしている女性たちに 強く興味をひかれました

  • Being a mathematician, he set out to understand why.

    なぜポニーテールは あんな風に 左右に揺れるんだろう?

  • (Laughter)

    数学者の彼は 理由を探り始めました

  • Professor Keller was curious about many things:


  • why teapots dribble

    ケラー教授の好奇心は 多岐にわたりました

  • or how earthworms wriggle.

    なぜティーポットから お茶が垂れるのか?

  • Until a few months ago, I hadn't heard of Joseph Keller.


  • I read about him in the New York Times,

    私は数か月前まで ジョセフ・ケラーを知りませんでした

  • in the obituaries.


  • The Times had half a page of editorial dedicated to him,


  • which you can imagine is premium space for a newspaper of their stature.

    NYタイムズは半ページを割いて ケラー教授に捧げる記事を載せました

  • I read the obituaries almost every day.

    一流紙でそれだけのスペースといえば ご想像の通り かなり贅沢なことです

  • My wife understandably thinks I'm rather morbid

    私は ほぼ毎日おくやみ記事を読みます

  • to begin my day with scrambled eggs and a "Let's see who died today."

    当然のごとく 妻には 病んでると思われています

  • (Laughter)


  • But if you think about it,

    「今日は誰が死んだかな?」とか 言うんですから

  • the front page of the newspaper is usually bad news,


  • and cues man's failures.

    でも 考えてみると

  • An instance where bad news cues accomplishment

    新聞の1面に載るのは たいてい悪いニュースで

  • is at the end of the paper, in the obituaries.

    伝えられるのは 誰かの失敗です

  • In my day job,

    悪いニュースだけれど 人の業績を伝えるのが

  • I run a company that focuses on future insights

    新聞の最終ページに載る おくやみ記事です

  • that marketers can derive from past data --


  • a kind of rearview-mirror analysis.

    会社経営です マーケティング担当者に過去データを提供し

  • And we began to think:


  • What if we held a rearview mirror to obituaries from the New York Times?

    バックミラーを見ながら 分析するような仕事です

  • Were there lessons on how you could get your obituary featured --

    我が社で こう考えました

  • even if you aren't around to enjoy it?

    NYタイムズのおくやみ記事を 過去データ分析にかけたらどうなるだろう?

  • (Laughter)

    記事の切り口から 何か教訓は得られないだろうか?

  • Would this go better with scrambled eggs?

    掲載された時には もう本人はいませんけど

  • (Laughter)


  • And so, we looked at the data.

    それはスクランブルエッグに合う 記事でしょうか?

  • 2,000 editorial, non-paid obituaries


  • over a 20-month period between 2015 and 2016.


  • What did these 2,000 deaths -- rather, lives -- teach us?

    2015年~16年の20か月間に 編集部が無料で書いた

  • Well, first we looked at words.


  • This here is an obituary headline.

    この2千人の死 というか人生が 教えてくれることは何でしょう?

  • This one is of the amazing Lee Kuan Yew.


  • If you remove the beginning and the end,


  • you're left with a beautifully worded descriptor

    こちらは偉大な リー・クアンユーの記事です

  • that tries to, in just a few words, capture an achievement or a lifetime.


  • Just looking at these is fascinating.


  • Here are a few famous ones, people who died in the last two years.

    この わずか数語で一生の業績を 捉えようとしているんです

  • Try and guess who they are.

    これだけでも 実に興味深いです

  • [An Artist who Defied Genre]

    この2年間で亡くなった 有名な方を何人か紹介しましょう

  • That's Prince.


  • [Titan of Boxing and the 20th Century]


  • Oh, yes.


  • [Muhammad Ali]


  • [Groundbreaking Architect]


  • Zaha Hadid.


  • So we took these descriptors


  • and did what's called natural language processing,


  • where you feed these into a program,

    私たちは こうしたキーワードを

  • it throws out the superfluous words --


  • "the," "and," -- the kind of words you can mime easily in "Charades," --


  • and leaves you with the most significant words.

    余計な言葉 例えば

  • And we did it not just for these four,

    “the”とか“and”とか 黙っていても伝わりそうな言葉を取り除き

  • but for all 2,000 descriptors.


  • And this is what it looks like.


  • Film, theatre, music, dance and of course, art, are huge.

    2千人全員のキーワードを 処理しました

  • Over 40 percent.


  • You have to wonder why in so many societies

    映画、演劇、音楽、ダンス そして当然 アートがとても多く

  • we insist that our kids pursue engineering or medicine or business or law


  • to be construed as successful.

    なぜ 多くの社会で 「成功者になるためには

  • And while we're talking profession,

    子どもに工学、医療、ビジネス、法律を」 と言われるのか

  • let's look at age --


  • the average age at which they achieved things.


  • That number is 37.


  • What that means is, you've got to wait 37 years ...

    成果をあげた時の 平均年齢を見てみましょう

  • before your first significant achievement that you're remembered for --


  • on average --

    つまり 37年間 待って 初めて

  • 44 years later, when you die at the age of 81 --

    人々の記憶に残る 重要な成果に到達するのが

  • on average.


  • (Laughter)

    そして その44年後に 81歳で亡くなります

  • Talk about having to be patient.


  • (Laughter)


  • Of course, it varies by profession.


  • If you're a sports star,


  • you'll probably hit your stride in your 20s.


  • And if you're in your 40s like me,


  • you can join the fun world of politics.

    頭角を現しはじめるのは 20代でしょう

  • (Laughter)


  • Politicians do their first and sometimes only commendable act in their mid-40s.

    楽しい政治の世界で 花を咲かせられます

  • (Laughter)


  • If you're wondering what "others" are,

    政治家は40代の半ばに 最初で ともすると唯一の 立派な業績を残します

  • here are some examples.


  • Isn't it fascinating, the things people do


  • and the things they're remembered for?

    例をいくつかあげます [科学界からブードゥーの司祭に]

  • (Laughter)

    業績とか 記憶に残ることって [大統領9人の服を仕立てる]

  • Our curiosity was in overdrive,

    面白いじゃないですか? [トップレス業界の先駆者]

  • and we desired to analyze more than just a descriptor.


  • So, we ingested the entire first paragraph of all 2,000 obituaries,


  • but we did this separately for two groups of people:

    キーワード以外も 分析したくなりました

  • people that are famous and people that are not famous.

    そこで2千本の記事すべての 第一段落を丸ごとプログラムにかけました

  • Famous people -- Prince, Ali, Zaha Hadid --


  • people who are not famous are people like Jocelyn Cooper,


  • Reverend Curry

    プリンスやアリ ザハ・ハディドといった有名人と

  • or Lorna Kelly.

    無名の人々 例えば ジョスリン・クーパーや

  • I'm willing to bet you haven't heard of most of their names.

    カリー牧師 ―

  • Amazing people, fantastic achievements, but they're not famous.


  • So what if we analyze these two groups separately --

    きっと ほとんど聞いたことのない 名前ばかりでしょう

  • the famous and the non-famous?

    素晴らしい業績を残した 偉大な人々ですが 有名ではありません

  • What might that tell us?

    さて 有名人と無名人の 2グループに分けて

  • Take a look.


  • Two things leap out at me.


  • First:


  • "John."


  • (Laughter)


  • Anyone here named John should thank your parents --


  • (Laughter)


  • and remind your kids to cut out your obituary when you're gone.

    ジョンという名前の人がいたら 親に感謝すべきだし ―

  • And second:


  • "help."

    子どもには 自分のおくやみ記事を 切り抜くよう言っておくべきです

  • We uncovered, many lessons from lives well-led,


  • and what those people immortalized in print could teach us.


  • The exercise was a fascinating testament to the kaleidoscope that is life,

    私たちは「いい人生」から得た 多くの教訓や

  • and even more fascinating

    記事に足跡を残した人々の 教えを掘り起こしました

  • was the fact that the overwhelming majority of obituaries

    おくやみ記事は 万華鏡のような人生が 存在した 魅力あふれる証拠ですが

  • featured people famous and non-famous,


  • who did seemingly extraordinary things.

    おくやみ記事のほぼすべてが 有名か無名かに関わらず

  • They made a positive dent in the fabric of life.

    類まれなことを 成し遂げた人々を

  • They helped.


  • So ask yourselves as you go back to your daily lives:

    みんな社会に ポジティブな影響を残しました

  • How am I using my talents to help society?


  • Because the most powerful lesson here is,

    みなさんも日常生活に戻った時 考えてみてください

  • if more people lived their lives trying to be famous in death,

    自分は才能を どんな形で 社会に役立てているだろうか?

  • the world would be a much better place.

    というのも ここから得た 最も大きな教訓によると

  • Thank you.

    死んだ時に有名でありたいと 努力して生きる人が増えれば

  • (Applause)

    世界は まだまだ良くなるからです

Joseph Keller used to jog around the Stanford campus,

翻訳: Kazunori Akashi 校正: Emi Kamiya


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TED】Lux Narayan: 2,000人の死亡記事から学んだこと (2,000人の死亡記事から学んだこと|Lux Narayan) (【TED】Lux Narayan: What I learned from 2,000 obituaries (What I learned from 2,000 obituaries | Lux Narayan))

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    Zenn に公開 2021 年 01 月 14 日