今までに撮影された写真の数は？：英語学習ノート

Hey, Vsauce.

やあ、Vsauce。

Michael here.

Michaelです。

In 1826,

1826年、

this became the very first photograph ever taken. 文法

これが史上初めて撮影された写真となりました。

And in 1992,

そして1992年、

this became the very first image ever uploaded to the web.

これがウェブにアップロードされた史上初の画像となりました。

But how many photographs have we all taken altogether

では、私たちはいったい何枚の写真を撮ってきたのでしょうか？

throughout all of history?

人類の歴史全体を通してです。

Well,

さて、

1,000 Memories investigated this very question.

1,000 Memoriesは、まさにこの疑問を調査しました。

They took a look at the number of digital cameras currently in use, フレーズ

彼らは、現在使用されているデジタルカメラの台数、

typical usage of a digital camera,

デジタルカメラの一般的な使われ方、

as well as the amount of analog film and film developing supplies フレーズ

そしてアナログフィルムや現像用品が

used by the industry ever since the 19th century. 文法

19世紀以降、業界でどれだけ使われたかを調べました。

Tabulated altogether,

すべてのデータを集計した結果、

they estimated that we have taken

これまでに撮られた写真は

3 and 1/2 trillion photographs,

3兆5,000億枚に上ると推定され、

4 billion of which were taken this year alone. 文法

そのうち40億枚は、今年だけで撮影されたものでした。

We are snapping more photographs than ever before 文法

今、私たちはかつてないほど多くの写真を撮っています。

because of the proliferation of easy-to-use, 語彙

それは、使いやすく、

affordable digital cameras.

手頃な価格のデジタルカメラが普及したからです。

In fact,

実際、

we take four times more pictures per day 文法

私たちが1日に撮る写真の数は、

than we did 10 years ago.

10年前の4倍です。

Or think of it this way. 話の流れ

こんなふうに考えることもできます。

Today,

現在、

every 2 minutes,

わずか2分ごとに、

humanity takes more pictures

人類が撮る写真の数は、

than we took altogether in the entire 1800s.

19世紀全体で撮られた写真の総数を上回ります。

Of course,

もちろん、

the 1800s were a long time ago,

19世紀はずいぶん昔ですが、

but if we take every year from the invention of photography until today,

写真の発明から今日まで、すべての年を合計すると、

10% of all of those images,

それらの画像全体の10％、

a 10th of every still image recorded of our world

つまり、私たちの世界を記録した静止画像の10分の1が、

was taken in the last 12 months.

直近の12か月間に撮影されたものです。

That's a lot.

ものすごい数です。

But even crazier is the fact that a fifth of these images, 文法

しかし、さらに驚くべきことに、これらの画像の5分の1、

20% of them,

つまり20％が、

all wind up in the same place, 句動詞

すべて同じ場所に行き着きます。

Facebook.

Facebookです。

Facebook is huge.

Facebookは巨大です。

But to put it in perspective, 慣用句

でも、規模を実感できるように比べてみると、

you Vsaucers are huge.

Vsauce視聴者のみなさんも、かなり巨大な集団です。

If all of us got together in one place and claimed independence, 解説

もし私たち全員が1か所に集まり、独立を宣言したら、

we would become the 152nd largest country on Earth,

世界で152番目に大きな国になり、

right between Guinea-Bissau and Trinidad and Tobago.

ギニアビサウとトリニダード・トバゴのちょうど間に入ります。

But Facebook,

しかしFacebookは、

with its 1 billion users,

10億人ものユーザーがいるので、

would be the third largest country on Earth.

世界で3番目に大きな国になります。

To take a quick, dark detour, 話の流れ

ここで少し、暗い話に寄り道しましょう。

of those 1 billion people on Facebook,

Facebook上のその10億人のうち、

it's estimated that 30 million of them are now dead. 文法

現在すでに亡くなっている人は3,000万人と推定されています。

And in 100 years,

そして100年後には、

it's estimated that half a billion of the people on Facebook

Facebook上の人々のうち5億人が

will be deceased. 語彙

亡くなっていると推定されています。

Facebook Stories offers a really neat tool where you can click on a country

Facebook Storiesには、国をクリックすると、

and then see what other countries most of their Facebook friends live in.

その国の人たちのFacebook上の友達の多くが、ほかのどの国に住んでいるか見られる便利なツールがあります。

It's fun to see what countries are most connected to which others,

どの国同士のつながりが強いのかを見るのは面白いですが、

but this whole thing brings up the question of degrees of separation. 解説

ここから「隔たりの次数」という疑問が浮かびます。

If you were to take two random people on Earth, 文法

地球上から2人を無作為に選ぶとしたら、

how many friend of a friend of a friend of a friend's

何人の「友達の友達の友達の友達」を介せば、

would you need to connect those two people?

その2人をつなげられるでしょうか？

Well, in the real world,

さて、現実の世界では、

it's a little difficult to figure out because we don't know who's friends with who 句動詞

誰と誰が友達なのか分からないので、これを割り出すのは少し難しく、

and there are a lot of people.

しかも人の数は膨大です。

But luckily,

でも幸い、

mathematics has come to our rescue. 慣用句

数学が助けてくれます。

Watts and Strogatz showed that you could calculate

WattsとStrogatzは、

the average path between any two random people

無作為に選んだ任意の2人の間の平均経路を

quite easily.

かなり簡単に計算できると示しました。

In this equation,

この方程式では、

the N stands for the total number of people in the population フレーズ

Nは母集団の総人数を表し、

and K stands for the number of friends each person has.

Kは1人あたりの友達の数を表します。

If we assume that each person has,

誰にでも、

say, 30 friends 語彙

たとえば30人の友達がいると仮定し、

and we assume that 10% of our population is too young to have actual friends,

さらに、人口の10％は幼すぎて本当の友達がいないと仮定すると、

it turns out that you can connect any two people on Earth with only 6.6 connections, フレーズ

地球上のどの2人も、わずか6.6段階のつながりで結べることになります。

theoretically.

少なくとも理論上は。

Of course,

もちろん、

in the real world,

現実の世界では、

we don't all have the same number of friends,

誰もが同じ数の友達を持つわけではなく、

we don't all have 30 friends,

全員に30人の友達がいるわけでもなく、

and isolated groups make the average much, much higher.

孤立した集団が平均値をはるかに押し上げます。

Of course,

もちろん、

there are non-real world places where these connections are easier to follow.

現実ではない場所なら、こうしたつながりをもっと簡単に追えます。

For instance,

たとえば、

Facebook.

Facebookです。

Last year,

昨年、

Facebook's data team released two papers showing

Facebookのデータチームは2本の論文を発表し、

that amongst all Facebook users at the time, 語彙

当時のFacebookの全ユーザーでは、

the average distance between any two random users was only 4.74 friends.

無作為に選んだ2人の平均距離が、わずか4.74人分だったと示しました。

Twitter is even tighter. 慣用句

Twitterはさらに密につながっています。

It's been shown that any two random users of Twitter are connected by only 4.67 friends,

Twitterでは、無作為に選んだどの2人のユーザーも、わずか4.67人の友達を介してつながっていることが示されています。

though some studies have shown it to be as low as 3 and 1/2. フレーズ

研究によっては、その数が3.5人にまで下がります。

Numbers like that can make impersonal crowds seem quite intimate. 文法

こうした数字を見ると、よそよそしい群衆もかなり身近に感じられます。

But one of my favorite things about crowds is how smart they are. 文法

でも、群衆について僕が特に好きなのは、その賢さです。

Wisdom of the crowds is a fascinating phenomenon where the collective knowledge or guesses or estimations of a big group of people, 文化背景

「群衆の知恵」とは、大勢の人々が持つ知識や予想、推定を集め、

when averaged, 文法

その平均を取ると、

are better than one individual person working alone.

1人で考えた結果よりも優れた答えになるという、興味深い現象です。

A good example of this is trying to guess how many jelly beans are in a jar.

よい例は、瓶の中にジェリービーンズがいくつ入っているかを当てることです。

Some people will overestimate, 語彙

多めに見積もる人もいれば、

while others will underestimate.

少なめに見積もる人もいます。

But collectively,

しかし全体としては、

each member cancels out the errors of the other 句動詞

一人ひとりの誤差がほかの人の誤差を打ち消し、

and the group average estimation winds up being smarter than the sum of its parts. 解説

集団の平均予想は、個々の合計以上に賢い結果となります。

The BBC's demonstration of this is fantastic.

BBCによる実演は見事です。

I've linked it down in the description.

説明欄にリンクを載せておきました。

It's worth watching. 文法

見る価値があります。

They had 160 people guess the number of jelly beans in a jar. 文法

彼らは160人に、瓶の中のジェリービーンズの数を予想してもらいました。

The guesses ranged from a few hundred to tens of thousands, フレーズ

予想は数百個から数万個まで幅がありましたが、

but the average of all 160 guesses was 4,515.

160人全員の予想の平均は4,515個でした。

Only five beans away from the exact answer. フレーズ

正解との差は、たった5個です。

It's amazing to think that in a large enough group, 文法

十分に大きな集団では、驚くべきことに、

the errors and shortcomings of everyone else,

ほかの全員の間違いや欠点が、

no matter how annoying they are individually, 文法

個別にはどれほど厄介でも、

actually can balance and correct our own shortcomings.

実際に自分自身の欠点を補い、正してくれるのです。

It feels good,

なんだかうれしい話です。

though a little bit strange to think that in a group,

ただ、集団の中では、少し不思議なことに、

it's possible for nobody to be correct, 話の流れ

誰一人正解していなくても、

but for everybody to be right.

全員としては正しいことがあり得ます。

And as always,

そして、いつものように、

thanks for watching.

ご視聴ありがとうございました。