ลองจินตนาการดูนะครับ ถ้าคุณถ่ายวิดีโอชีวิตตัวเอง ทุกอย่างที่คุณพูด ทุกอย่างที่คุณทำ ถูกเก็บไว้อย่างสมบูรณ์ ให้คุณเปิดดูได้เพียงปลายนิ้วสัมผัส คุณสามารถย้อนกลับไป ค้นหาช่วงเวลาที่น่าจดจำและสัมผัสมันได้ใหม่ หรือมองผ่านช่วงเวลา เพื่อค้นหาแบบแผนในชีวิตของคุณ ที่คุณไม่เคยสังเกตเห็นมาก่อน นั่นแหละครับ คือการผจญภัย ที่ครอบครัวผมเริ่มต้น เมื่อห้าปีครึ่งที่แล้ว นี่ภรรยาผม และทีมงานของผม รูพัล วันนั้น วินาทีนั้น เราเดินเข้าไปในบ้านพร้อมกับลูกคนแรกของเรา ลูกชายที่น่ารักของเรา เราเดินเข้าไปในบ้าน ที่มีระบบบันทึกวิดีโอที่พิเศษสุด
เด็บ รอย: ช่วงเวลานี้ และช่วงเวลาอีกนับพันที่พิเศษสำหรับเรา ได้ถูกบันทึกในบ้านของเรา เพราะทุกๆ ห้องในบ้านของเรา ถ้าคุณมองขึ้นไป คุณจะเห็นกล้องกับไมโครโฟน ถ้าคุณมองลงมาจากกล้องนั้น คุณจะเห็นห้องทั้งห้องจากมุมสูง นี่คือห้องรับแขกของเรา ห้องของลูก ครัว ห้องทานข้าว และส่วนอื่นๆ ของบ้าน ทั้งหมดนี้ถูกบันทึกลงในดิสก์ความจุมหาศาล ที่ถูกออกแบบมาให้บันทึกข้อมูลได้อย่างต่อเนื่อง นี่เรากำลังเดินทางผ่านเวลาวันหนึ่งในบ้านของเรา จากตอนเช้าที่พระอาทิตย์ส่อง จนค่ำที่แสงไฟเข้ามาแทนที่ จนกระทั่งแสงไฟดับไป ตลอดเวลาสามปี เราบันทึกวิดีโอแบบนี้วันละ 8-10 ชั่วโมง รวมๆ แล้วก็ประมาณ 150,000 ชั่วโมง มีทั้งเสียงและวิดีโอ
ที่คุณกำลังดูอยู่นี่ก็เลยเป็น โฮมวิดีโอที่ยาวที่สุดที่เคยมีคนทำมา (เสียงหัวเราะ) สิ่งที่ข้อมูลชิ้นนี้ถ่ายทอด สำหรับครอบครัวของเรา มีความหมายมหาศาล และเราก็กำลังเรียนรู้คุณค่าของมัน ช่วงเวลานับไม่ถ้วน ช่วงเวลาที่เป็นธรรมชาติ ไม่เสแสร้ง ได้ถูกบันทึกเอาไว้ และเราก็เริ่มเรียนรู้ที่จะค้นหา และค้นพบมัน
แต่โครงการนี้มีเหตุผลทางวิทยาศาสตร์อยู่เบื้องหลังด้วยครับ นั่นคือ เราจะใช้ข้อมูลที่เกิดขึ้นตามธรรมชาติในระยะยาว เพื่อทำความเข้าใจกระบวนการ ที่เด็กเรียนรู้ภาษา เด็กคนนั้นคือลูกชายของผมเอง และเนื่องจากมีข้อมูลส่วนตัวมากมายถูกบันทึกไว้ในนี้ เพื่อปกป้องทุกคนที่ถูกบันทึกไว้ในข้อมูลชุดนี้ เราจึงเปิดเผยข้อมูลเพียงบางส่วน กับทีมวิจัยที่ผมไว้ใจที่ MIT เท่านั้น แล้วเราก็เริ่มวิเคราะห์แยกแยะแบบแผน ที่อยู่ในข้อมูลมากมายมหาศาลนี้ เพื่อทำความเข้าใจอิทธิพลของสิ่งแวดล้อมทางสังคม ที่มีต่อการเรียนรู้ภาษา ที่เราเห็นอยู่นี่ คืออย่างแรกที่เราเริ่มทำ นี่คือผมกับภรรยากำลังทำอาหารเช้าอยู่ในครัว และเราก็เคลื่อนที่ผ่านพี้นที่และเวลา เป็นแบบแผนที่เกิดขึ้นในครัวทุกวัน
เพื่อที่จะแปลง วิดีโอ 90,000 ชั่วโมงที่ยากจะเข้าใจ ให้กลายเป็นอะไรที่เราสามารถเข้าใจได้ เราใช้การวิเคราะห์การเคลื่อนไหว (motion analysis) เพื่อสกัดการเคลื่อนที่ของเราผ่านพี้นที่และผ่านเวลา ซึ่งเราเรียกว่าตัวหนอนในพี้นที่และเวลา และนี่ก็ได้กลายเป็นส่วนหนึ่งของเครื่องมือ ที่ช่วยให้เรามองเห็น ว่ามีกิจกรรมอะไรเกิดขึ้นในวิดีโอ และใช้มันเพื่อสืบย้อนไปดูแบบแผน ว่าลูกชายของผมเคลื่อนที่ไปไหนในบ้านบ้าง เราจะได้มุ่งถอดเทป คำพูดทั้งหมดในสิ่งแวดล้อมรอบตัวลูกชายผม ทุกคำที่เขาได้ยินจากผม จากภรรยาผม จากพี่เลี้ยง และคำที่เขาเริ่มพูดเมื่อเวลาผ่านไป ด้วยเทคโนโลยีดังกล่าวกับข้อมูลที่เรามี และความสามารถของเครื่องมือ ที่ใช้ช่วยถอดเทปคำพูด ตอนนี้เราถอดเทปไปได้ มากกว่าเจ็ดล้านคำแล้ว และตอนนี้ ผมขอพาคุณ ไปชมผลจากข้อมูลของเราเป็นครั้งแรก
ผมมั่นใจว่าทุกคนคงเคยเห็น วิดีโอเร่งความเร็ว ที่คุณจะเห็นดอกไม้บานเมื่อคุณเร่งความเร็วของวิดีโอ ทีนี้ ผมอยากให้คุณได้สัมผัส การเบ่งบานของคำพูดบ้าง ลูกชายของผม ตอนอายุหนึ่งขวบ คำว่า "กากา" (gaga) ของเขาหมายถึง "น้ำ" (water) ภายในเวลาครึ่งปีต่อมา เขาค่อยๆ เรียนรู้ที่จะพูด คำว่า "น้ำ" (water) ให้เหมือนผู้ใหญ่พูด เราจะเดินทางผ่านเวลาครึ่งปี ภายในเวลา 40 วินาที ไม่มีภาพวิดีโอนะครับ คุณจะได้มุ่งความสนใจไปที่เสียง ที่เกิดขึ้นภายในช่วงเวลาเหล่านี้ กากาเปลี่ยนเป็นวอเตอร์
(เสียง) เด็ก: กา กา กา กา กา กา กากา กากา กากา กูกา กูกา กูกา วาดา กากา กากา กูกา กากา วาเดอ กูกา กูกา วอเดอ วอเดอ วอเดอ วอเดอ วอเดอ วอเดอ วอเดอ วอเดอ วอเตอร์
เด็บ รอย: เขาพูดชัดๆ เน้นๆ เลย ใช่ไหมครับ
เขาไม่ได้เรียนรู้เฉพาะคำว่าน้ำ (water) ตลอดเวลา 24 เดือน หรือสองปีแรก ซึ่งเราสนใจมากที่สุดในงานวิจัยนี้ นี่คือแผนที่ของคำทุกคำที่เขาเรียนรู้เรียงตามลำดับก่อนหลัง และเนื่องจากเรามีบทที่ถอดเทปมาทั้งหมด เราระบุคำ 503 คำที่เขาเรียนรู้ และพูดได้ภายในเวลาสองขวบปีแรก เขาเป็นเด็กที่เริ่มพูดเร็ว เราก็เลยสนใจวิเคราะห์ว่าทำไม ทำไมคำบางคำถึงเกิดก่อนคำอื่น? นี่เป็นหนึ่งในผลการวิเคราะห์ชุดแรก ที่ออกมาเมื่อสักปีกว่าที่ผ่านมา และทำให้เราแปลกใจจริงๆ วิธีตีความกราฟง่ายๆ นี้ก็คือ แกนตั้งนี่คือดัชนีแสดง ความซับซ้อนของคำพูดของผู้เลี้ยงดู วัดจากความยาวของประโยคที่พูด ส่วนแกนนอนคือเวลา
วิธีวิเคราะห์ข้อมูลของเรา เป็นอย่างนี้ครับ ทุกครั้งที่ลูกชายของผมพูดคำใหม่ได้ เราจะสืบย้อนไปดูทุกสิ่งทุกอย่างที่เขาได้ยิน ที่มีคำนั้นอยู่ด้วย แล้วเราก็จะพลอตความยาวของคำพูดที่มีคำนั้นอยู่ สิ่งที่เราพบคือปรากฏการณ์ที่น่าสนใจอย่างนี้ครับ คำพูดของผู้เลี้ยงดูจะลดความซับซ้อนลงอย่างเป็นระบบ ใช้ภาษาให้ง่ายที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ แล้วค่อยๆ เพิ่มความซับซ้อนกลับขึ้นมาช้าๆ ที่น่าทึ่งก็คือ จุดเปลี่ยนที่เส้นกราฟเด้งกลับ ตรงพอดีเป๊ะ กับเวลาเกิดของคำแต่ละคำ คำแล้วคำเล่า อย่างเป็นระบบ ดูเหมือนว่าผู้เลี้ยงดูหลักทั้งสามคน คือผม ภรรยา และพี่เลี้ยง อย่างเป็นระบบ และโดยไม่รู้ตัว ได้จัดโครงสร้างภาษาที่เราใช้ เพื่อให้เหมาะกับเขาจนเขาเริ่มพูดคำแต่ละคำได้ แล้วค่อยๆ นำเขาให้เรียนรู้ภาษาที่ซับซ้อนขึ้นอย่างช้าๆ ข้อค้นพบนี้สะท้อนอะไรที่สำคัญหลายอย่าง แต่อย่างหนึ่งที่ผมอยากชี้ให้เห็นก็คือ มันต้องมีวงจรของผลป้อนกลับ (feedback) ที่น่าทึ่ง แน่ละ ลูกชายผมเรียนรู้ จากสิ่งแวดล้อมทางภาษาของเขา แต่สิ่งแวดล้อมก็เรียนรู้จากเขาด้วยเหมือนกัน สิ่งแวดล้อมที่ว่านั่นคือผู้คน ซึ่งอยู่ในวงจรของผลป้อนกลับนี้ และสร้างสิ่งที่เปรียบเหมือนนั่งร้านทางภาษา ซึ่งเราไม่เคยสังเกตเห็นมาก่อน
เอาล่ะครับ นั่นเป็นเรื่องเสียงและการพูด มาดูเรื่องภาพกันบ้าง เราไม่ได้ดูภาพห้องต่างๆ แยกกัน คิดซะว่านี่เป็นเหมือนบ้านตุ๊กตา เราเอาภาพจากกล้องที่ใช้เลนส์มุมกว้าง มาแก้สัดส่วนของภาพ แล้วเอามาต่อกันเป็นภาพสามมิติ ยินดีต้อนรับสู่บ้านของเราครับ นี่เป็นช่วงขณะหนึ่ง ที่ถูกบันทึกด้วยกล้องหลายตัวในเวลาเดียวกัน เราทำแบบนี้เพื่อสร้างเครื่องเก็บความทรงจำ ที่คุณสามารถย้อนกลับไปและเคลื่อนที่ไปมาในนี้ได้ แล้วก็เอาสิ่งที่เกิดขึ้นในวิดีโอใส่เข้าไป สิ่งที่ผมกำลังจะทำคือ ผมจะให้คุณดูภาพเร่งความเร็วของวิดีโอยาว 30 นาที เป็นสิ่งที่เกิดขึ้นในห้องนั่งเล่น นั่นคือผมกับลูกชายของผมนั่งอยู่บนพี้น แล้วก็มีระบบวิเคราะห์วิดีโอ ที่ติดตามการเคลื่อนไหวของเรา การเคลื่อนไหวของลูกชายผมคือเส้นสีแดง ของผมสีเขียว ตอนนี้เราอยู่บนโซฟา มองผ่านหน้าต่างออกไปที่รถที่วิ่งผ่านไปมา แล้วลูกชายของผมก็เล่นกับของเล่นของเขา
ทีนี้ เราหยุดการเคลื่อนไหว 30 นาทีที่ผ่านมา เอาเวลามาพล็อตเป็นแกนตั้ง แล้วก็มาดูภาพ ร่องรอยการปฏิสัมพันธ์ที่เราทิ้งไว้เมื่อกี้ เราพบโครงสร้างที่น่าทึ่งแบบนี้ครับ ปมเล็กๆ ที่เกิดจากเส้นด้ายสองสีเหล่านี้ เราเรียกว่าจุดศูนย์รวมกิจกรรมทางสังคม (social hot spots) ส่วนเส้นที่วนเป็นเกลียวๆ นี่ เราเรียกว่าจุดศูนย์กลางกิจกรรมเดี่ยว (solo hot spot) เราคิดว่าแบบแผนพวกนี้มีผลต่อการเรียนรู้ภาษา สิ่งที่เราอยากทำต่อไปก็คือ ทำความเข้าใจ ปฏิสัมพันธ์ระหว่างแบบแผนเหล่านี้ กับภาษาที่ลูกชายของผมได้ยินได้เห็น เพื่อดูว่าเราจะสามารถทำนายได้ไหม ว่าการที่เขาได้ยินคำนั้นที่ไหน เมื่อไหร่ มีผลกับเวลาและสถานที่ที่เขาพูดคำนั้นได้หรือเปล่า พูดอีกอย่างคือ ความสัมพันธ์ ระหว่างคำกับสถานที่ที่มันเกิด
วิธีการของเราเป็นอย่างนี้ครับ ในวิดีโอนี้ เราติดตามลูกชายของผม เขาทิ้งร่องรอยเป็นเส้นสีแดงไว้ แล้วนั่นคือพี่เลี้ยง อยู่ตรงข้างประตู
(วิดีโอ) พี่เลี่ยง: เอาน้ำ (water) ไหมจ๊ะ? (เด็ก: อาาา) พี่เลี้ยง: ได้จ้ะ (เด็ก: อาาา)
เด็บ รอย: เธอถามเขาว่าอยากได้น้ำไหม แล้วตัวหนอนสองตัวก็เคลื่อนที่ ไปทางห้องครัว เพื่อเอาน้ำ เราใช้คำว่า "น้ำ" (water) เพื่อทำเครื่องหมายช่วงเวลานั้นไว้ แล้วเราก็ใช้พลังของข้อมูลมหาศาล สกัดเอาทุกๆ ครั้งที่ลูกชายของผม ได้ยินคำว่า "น้ำ" (water) และบริบทที่เขาได้ยินมัน เราค้นหาทั่วทุกชั่วโมงในวิดีโอ เพื่อหากิจกรรมทุกอย่าง ที่เกิดขึ้นพร้อมกับคำว่า "น้ำ" (water) สิ่งที่ร่องรอยของข้อมูลทิ้งไว้ให้ คือภูมิทัศน์อันนี้ เราเรียกว่า ภูมิทัศน์ของคำ นี่คือภูมิทัศน์ของคำว่า "น้ำ" (water) คุณจะเห็นว่ากิจกรรมส่วนใหญ่ที่มีคำว่าน้ำเกิดขึ้นในครัว ตรงที่มีข้อมูลเป็นยอดเขาสูงอยู่ตรงซ้ายมือนั่น และเพื่อเปรียบเทียบ เราทำแบบนี้กับคำอะไรก็ได้ เราลองกับคำว่า "บาย" (bye) อย่างคำว่า "กู๊ดบาย" (good bye) เราซูมเข้าไปที่ประตูเข้าบ้าน แล้วก็อย่างที่คุณน่าจะคาดได้ เราพบภูมิทัศน์ของที่ที่ คำว่า "บาย" เกิดขึ้นบ่อยๆ ซึ่งแตกต่างออกไป เรากำลังใช้โครงสร้างพวกนี้ เพื่อทำนาย ลำดับขั้นตอนของการเรียนรู้ภาษา งานนี้กำลังอยู่ระหว่างดำเนินการครับ
มาดูงานในแล็บของผมที่ MIT บ้าง นี่คือห้องปฏิบัติการด้านสื่อ เดี๋ยวนี้ผมเลยชอบ ถ่ายวิดีโอแบบนี้ไปหมดทุกที่เลย ในรูปนี่คือทีมงานหลักสามคนในโครงการนี้ ฟิลลิป เดอแคมป์ โรนี่ คูบัต และแบรนดอน รอย ฟิลลิปเป็นคนจัดเตรียม ภาพทั้งหมดที่คุณเห็นอยู่นี้ และไมเคิล ไฟล์ชแมน เป็นนักศึกษาปริญญาเอกอีกคนหนึ่งในแล็บของผม ที่ทำงานวิเคราะห์โฮมวิดีนี้กับผม เขาตั้งข้อสังเกตว่า "วิธีที่เราใช้วิเคราะห์ว่า ภาษาสัมพันธ์กับเหตุการณ์อย่างไร ซึ่งทำให้เราเข้าใจพื้นที่ส่วนกลางที่เป็นที่เกิดของภาษา แนวคิดนี้เราสามารถเอาไปใช้ที่อื่นนอกบ้านได้นะเด็บ เราเอาไปประยุกต์กับโลกของสื่อสาธารณะได้" แล้วงานของเราก็เลยพลิกมุมโดยไม่คาดคิดมาก่อน
ลองนึกถึงสื่อมวลชน ว่าเป็นพี้นที่ส่วนกลางสำหรับเนื้อหาต่างๆ และคุณก็มีสูตร สำหรับนำแนวคิดใหม่นี้ไปใช้ในบริบทใหม่ ตอนนี้เราเริ่มวิเคราะห์เนื้อหาในสื่อโทรทัศน์ โดยใช้วิธีการที่ว่านี้แล้ว เราวิเคราะห์โครงสร้างเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในทีวี รายการตอนต่างๆ โฆษณา ทุกอย่างที่ประกอบกันขึ้นเป็นโครงสร้างของเหตุการณ์ทั้งหมด ตอนนี้เราดึงข้อมูลจากจานดาวเทียมและวิเคราะห์ รายการทีวีทั้งหมดที่คนดูกันในอเมริกา คุณไม่ต้องไปติดตั้งเครื่องมือและไมโครโฟนตามห้องนั่งเล่นในบ้านชาวบ้าน เพื่อเก็บข้อมูลว่าเขาคุยอะไรกัน แค่เก็บข้อมูลตามเครือข่ายสื่อสังคมบนเว็บสาธารณะต่างๆ
ตอนนี้เราได้ข้อมูลที่ว่า ประมาณสามพันล้านข้อความต่อเดือน แล้วสิ่งมหัศจรรย์ก็เกิดขึ้น คุณมีโครงสร้างของเหตุการณ์ พี้นที่ส่วนกลางที่บรรจุเนื้อหาต่างๆ ที่มาจากโทรทัศน์ แล้วคุณก็มีบทสนทนา ที่เกี่ยวกับหัวข้อต่างๆ เหล่านั้น และจากการวิเคราะห์ความหมาย-- อ้อ ที่คุณเห็นอยู่นี่เป็นข้อมูลจริง จากการประมวลผลข้อมูลของเรานะครับ-- เส้นสีเหลืองแสดงการเชื่อมโยงระหว่าง ข้อความแสดงความเห็นในสื่อทางสังคม กับเนื้อหาในโครงสร้างเหตุการณ์ที่ออกมาจากโทรทัศน์ แนวคิดอันเดียวกัน ได้ถูกนำมาใช้ สร้างภูมิทัศน์ของถ้อยคำ แค่มันไม่ได้เกิดขึ้นในห้องนั่งเล่นของผมเท่านั้นเอง มันอยู่ในบริบทอื่น ในพี้นที่ส่วนกลางของข่าวสาร และกิจกรรมที่มาจากโทรทัศน์ที่ขับเคลื่อนบทสนทนาในสังคม ที่เราเห็นเหมือนตึกระฟ้ามากมายนั่น คือความเห็น ที่เกี่ยวกับเนื้อหาในโทรทัศน์ แนวคิดเดียวกัน แต่เอามาใช้ศึกษาพลวัตการสื่อสาร ในบริบทที่แตกต่างออกไป
ดังนั้น เราจึงเปลี่ยนแปลงอย่างสิ้นเชิง จากการวัดเนื้อหาการสื่อสารจากจำนวนคนที่ดูรายการต่างๆ มาเป็นวิธีนี้ ซึ่งให้ข้อมูลพี้นฐาน ว่าคนมีส่วนร่วมปฏิสัมพันธ์กับเนื้อหาอะไรอย่างไร และเช่นเดียวกับที่เราสามารถศึกษาวงจรของผลป้อนกลับ และพลวัตการสื่อสารที่เกิดขึ้นในครอบครัว เราสามารถใช้หลักการเดียวกันนี้ เพื่อศึกษาคนกลุ่มใหญ่ขึ้นได้ นี่เป็นส่วนหนึ่งของข้อมูลจากฐานข้อมูลของเรา เนื้อหา 50,000 จากเจ็ดล้านชิ้น กับเส้นกราฟที่เชื่อมโยงมัน เข้ากับแหล่งข้อมูลที่อยู่บนเว็บไซต์สาธารณะ ถ้าคุณเอามันมาพลอตบนระนาบ ระนาบที่สองคือตำแหน่งของเนื้อหาข่าวสาร เรามีรายการต่างๆ รายการแข่งขันกีฬา โฆษณา และโครงสร้างที่เชื่อมโยงเนื้อหาเหล่านี้เข้าด้วยกัน นั่นเป็นแผนภาพแสดงเนื้อหา แล้วเราก็มีมิติที่สามซึ่งเป็นส่วนสำคัญ การเชื่อมโยงแต่ละจุดที่คุณเห็นบนจอนี้ คือการเชื่อมโยงที่เกิดขึ้นจริง ระหว่างสิ่งที่คนพูดถึง กับเนื้อหาที่มีการเสนอในโทรทัศน์ เราพบการเชื่อมโยงแบบนี้นับสิบล้านจุด ซึ่งเป็นเส้นใยที่เชื่อมโยงอยู่ภายในสังคม และแสดงความเชื่อมโยงกับเนื้อหาในสื่อ ทีนี้เราก็เริ่มศึกษาโครงสร้างนี้ จากมุมมองที่น่าสนใจได้หลายมุม
เช่น ถ้าเราติดตามเส้นทางของ เนื้อหาข่าวสารชิ้นหนึ่ง ที่ทำให้ใครคนหนึ่งแสดงความเห็นเรื่องนี้ แล้วเราก็ติดตามดูว่าความคิดเห็นนั้นมันไปไหนต่อ เราดูแผนภาพของสังคมที่ถูกกระตุ้นด้วยเนื้อหาชิ้นนั้น แล้วสืบย้อนไปดูความสัมพันธ์ ระหว่างแผนภาพทางสังคมกับเนื้อหา เราก็พบแบบแผนโครงสร้างที่น่าสนใจขึ้นมา เราเรียกมันว่ากลุ่มผู้ชมร่วม หรือเรียกว่าเป็นห้องนั่งเล่นในโลกเสมือนจริง ซึ่งมีพลวัตที่น่าสนใจเกิดขึ้น มันไม่ใช่การสื่อสารทางเดียว ที่เนื้อหาหรือเหตุการณ์หนึ่งเป็นเหตุให้คนพูดถึงมัน แต่เมื่อคนพูดถึงเรื่องๆ หนึ่งกับคนอื่น มันก็ขับเคลื่อนพฤติกรรมให้คนเปิดรับสื่อเรื่องนั้นด้วย แล้วคุณก็จะเห็นวงจรนี้ ขับเคลื่อนพฤติกรรมโดยรวมของผู้ชม
อีกตัวอย่างหนึ่ง อีกมุมที่ต่างออกไปมากเลย เรามุ่งความสนใจไปที่บุคคลคนหนึ่งที่อยู่ในฐานข้อมูล เรามีคนทั้งหมดอย่างน้อยเป็นร้อยหรือเกือบพันคนในฐานข้อมูลนี้ เราเรียกคนคนนี้ ว่าเป็นนักวิจารณ์สื่อมือสมัครเล่นกึ่งอาชีพ ที่มีอัตราการกระจายความเห็นออกไปสูงมาก คนจำนวนมากติดตามคนคนนี้ เขามีอิทธิพลสูงมาก และเขาก็มีแนวโน้มจะคุยกันถึงเรื่องที่อยู่ในทีวี คนคนนี้จึงเป็นกุญแจสำคัญ ที่เชื่อมโยงสื่อมวลชนกับสื่อทางสังคม (Social Media) เข้าด้วยกัน
ตัวอย่างสุดท้ายจากข้อมูลนี้ บางครั้ง มันก็อยู่ที่ความพิเศษของเนื้อหาข่าวสารบางชิ้น เราก็เลยไปดูเนื้อหาข่าวอันหนึ่ง การแถลงผลงานของประธานาธิบดีโอบามา เมื่อสองสามสัปดาห์ก่อน ลองดูสิครับว่าเราพบอะไรในฐานข้อมูลนี้ ด้วยหลักการวัดแบบเดิม การมีส่วนร่วมปฏิสัมพันธ์กับเนื้อหาข่าวสารชิ้นนี้ มากมายมหาศาลจนน่าทึ่ง คนอเมริกันทั้งประเทศพูดถึงเรื่องนี้ ในเวลาเดียวกัน กับที่สื่อนำเสนอเนื้อหาชิ้นนี้ และแน่นอน เส้นที่เชื่อมโยงกันเหล่านี้ คือการถ่ายเทของคำพูดที่ไม่มีการจัดโครงสร้างไว้ก่อน เราสามารถถ่ายภาพเอ็กซเรย์ วัดการเคลื่อนไหวของประเทศทั้งประเทศ และปฏิกิริยาตอบสนองทางสังคม ที่เกิดขึ้นในแผนภาพทางสังคม ทันทีที่ถูกกระตุ้นโดยข่าวดังกล่าว
ดังนั้น โดยสรุป แนวคิดเรื่องนี้ก็คือ เมื่อโลกของเรามีความก้าวหน้าทางเครื่องไม้เครื่องมือมากขึ้น เราก็สามารถที่จะ เก็บข้อมูลและเชื่อมโยงข้อมูล ระหว่างสิ่งที่ผู้คนพูดคุยกัน กับบริบทหรือสถานที่ที่เขาพูดถึงมัน ทำให้เรามีสามารถ ที่จะมองเห็นโครงสร้างและพลวัตทางสังคมแบบใหม่ ที่เราไม่เคยเห็นมาก่อน เหมือนกับการสร้างกล้องจุลทรรศน์หรือกล้องโทรทรรศน์ ที่เผยให้เราเห็นโครงสร้าง พฤติกรรมการสื่อสารของเรา และผมคิดว่ามันมีความหมายลึกซึ้งมาก ไม่ว่าจะในเชิงวิทยาศาสตร์ เชิงพาณิชย์ ต่อรัฐบาล หรือที่สำคัญที่สุด ต่อเราในฐานะบุคคล
ผมอยากย้อนกลับมาที่ลูกชายของผมหน่อย ระหว่างที่ผมเตรียมการพูดครั้งนี้ เขามายืนมองอยู่ข้างหลังผม ผมเลยให้เขาดูวิดีโอที่ผมกำลังจะฉายให้คุณดูวันนี้ แล้วผมก็ขออนุญาตเขา ซึ่งเขาก็อนุญาต แล้วผมก็พูดขึ้นมาว่า "มันน่าทึ่งไหม วันหนึ่ง ข้อมูลทั้งหมด วิดีโอทั้งหมดที่ถูกบันทึกไว้นี่ พ่อจะส่งต่อให้ลูกและน้องสาวของลูก" ซึ่งเกิดหลังจากเขาสองปี "แล้วลูกก็จะสามารถย้อนกลับไปสัมผัสช่วงเวลาเหล่านั้น ที่ตอนนั้นลูกไม่สามารถจดจำได้ เพราะข้อจำกัดทางชีวภาพ" เขาเงียบไปพักหนึ่ง ผมนึกในใจว่า "นี่ผมคิดอะไรอยู่เนี่ย? เขาอายุแค่ห้าขวบ เขาคงไม่เข้าใจสิ่งที่ผมพูดหรอก" ขณะที่ผมกำลังคิดอยู่นั่นเอง เขาก็มองผมแล้วพูดว่า "งั้นตอนผมโตขึ้น ผมก็เอาวิดีโอนี่ให้ลูกผมดูได้ใช่ไหมฮะ?" ผมคิดในใจว่า "ว้าว สิ่งนี้มันมีพลังจริงๆ เลย"
ฉะนั้น ผมเลยอยากทิ้งท้ายไว้ ด้วยภาพช่วงเวลาที่น่าจดจำ จากครอบครัวของเรา นี่คือครั้งแรกที่ลูกชายของเรา เดินได้มากกว่าสองก้าว ซึ่งถูกบันทึกไว้ในวิดีโอ ผมอยากให้คุณสังเกตดีๆ ระหว่างที่ผมให้คุณดูวิดีโอนี้ ในบ้านก็วุ่นๆ ตามธรรมชาติน่ะครับ แม่ผมทำกับข้าวอยู่ในครัว และผมก็อยู่ตรงนั้น ตรงทางเดิน ผมรู้ว่าเขากำลังจะเดิน เขากำลังจะก้าวเดินได้มากกว่าสองก้าว คุณจะได้ยินผมเชียร์ให้เขาเดิน เฝ้ามองสิ่งที่กำลังเกิดขึ้น แล้วสิ่งมหัศจรรย์ก็เกิดขึ้น ฟังดีๆ นะครับ ตอนเขาเดินก้าวที่สาม เขารู้ว่าสิ่งมหัศจรรย์บางอย่างได้เกิดขึ้นแล้ว แล้ววงจรปฏิกิริยาตอบสนองที่น่าทึ่งระหว่างผมกับลูกก็เริ่มขึ้น เขาหายใจเข้า แล้วกระซิบเบาๆ ว่า "ว้าว" แล้วผมก็ตอบสนองกลับไปแบบเดียวกันโดยอัตโนมัติ ตามสัญชาตญาณ เรามาย้อนเวลากลับไปยัง ช่วงเวลาที่น่าจดจำนั้นกันครับ
(วิดีโอ) เด็บ: เฮ้ มานี่ซิ ทำได้ไหม? ว่าไงลูก ทำได้ไหม? เด็ก: เย้ เด็บ: แม่ครับ เขาเดินแล้ว
You can share this video by copying this HTML to your clipboard and pasting into your blog or web page. This video will play with subtitles.
You either have JavaScript turned off or have an old version of the Adobe Flash Player. To view this rating widget you
need to get the latest Flash player.
If your browser allows only "trusted sites" to execute Javascript, you should add the "googleapis.com" domain to your whitelist to allow our Flash detection to work properly.
Got an idea, question, or debate inspired by this talk? Start a TED Conversation.
นักวิจัยจากมหาวิทยาลัย MIT อยากรู้ว่าลูกชายตัวน้อยของเขาเรียนรู้ภาษาอย่างไร เขาติดตั้งกล้องวิดีโอทั่วบ้านเพื่อบันทึกทุกวินาที (ยกเว้นบางเวลา) ในชีวิตของลูกชายของเขา แล้ววิเคราะห์วิดีโอ 90,000 ชั่วโมงเพื่อศึกษาว่า "gaaaa" (กาาาา) ค่อยๆ กลายเป็น "water" (น้ำ). งานวิจัยที่เพียบไปด้วยข้อมูลชิ้นนี้บอกอะไรหลายอย่างที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับการเรียนรู้ของคนเรา
Deb Roy studies how children learn language, and designs machines that learn to communicate in human-like ways. On sabbatical from MIT Media Lab, he's working with the AI company Bluefin Labs. Full bio »
Translated into Thai by Thipnapa Huansuriya
Reviewed by Phatra Sae-ting
Comments? Please email the translators above.
10:17 Posted: Feb 2011
Views 1,331,654 | Comments 265
22:42 Posted: Sep 2008
Views 499,270 | Comments 95
Just follow the guidelines outlined under our Creative Commons license.
This comment will be attributed to . Not ? Sign Out.