Visualizing the world's Twitter data - Jer Thorp

تصوّر بيانات تويتر العالمية - جير ثورب

Transcriber: Andrea McDonough Reviewer: Bedirhan Cinar

المترجم: Muhammad Al-Saifi المدقّق: Anwar Dafa-Alla

A couple of years ago I started using Twitter,

قبل بضع سنوات بدأت باستخدام تويتر،

and one of the things that really charmed me about Twitter

ومن الأشياء التي فتنتني في تويتر

is that people would wake up in the morning

أن الناس سوف يستيقظون في الصباح

and they would say, "Good morning!"

وسيقولون "صباح الخير"

which I thought,

قلت لنفسي..

I'm a Canadian,

أنا كندي،

so I was a little bit,

لذا كنت نوعا ما..

I liked that politeness.

أحببت ذلك التهذّب.

And so, I'm also a giant nerd,

أنا مهووس بالتعلّم والمعرفة أيضًا،

and so I wrote a computer program

لذا كتبت برنامج حاسوبي

that would record 24 hours of everybody on Twitter

ليقوم بالتسجيل لـ24 ساعة لكل شخص على تويتر

saying, "Good morning!"

يقول "صباح الخير"

And then I asked myself my favorite question,

ثم سألت نفسي سؤالي المفضّل،

"What would that look like?"

"كيف سيبدو ذلك؟"

Well, as it turns out, I think it would look something like this.

كما تبين، أعتقد أنه سيبدو هكذا،

Right, so we'd see this wave of people

لذا نرى هذه الموجة من الناس

saying, "Good morning!" across the world as they wake up.

قائلين "صباح الخير" حول العالم بينما يستيقظون.

Now the green people, these are people that wake up

الناس بالأخضر يستيقظون

at around 8 o'clock in the morning,

حوالي الثامنة صباحًا،

Who wakes up at 8 o'clock or says, "Good morning!" at 8?

من يستيقظ أو يقول "صباح الخير" عند الثامنة ؟

And the orange people,

والناس بالبرتقالي،

they say, "Good morning!" around 9.

يقولون "صباح الخير" حوالي التاسعة.

And the red people, they say, "Good morning!" around 10.

والناس بالأحمر يقولون "صباح الخير" حوالي العاشرة.

Yeah, more at 10's than, more at 10's than 8's.

من يستيقظون في العاشرة أكثر من الذين في الثامنة.

And actually if you look at this map,

في الواقع إذا نظرتم في هذه الخريطة،

we can learn a little bit about how people wake up

بإمكاننا معرفة القليل عن كيفية استيقاظ الناس

in different parts of the world.

في كل جزء من العالم.

People on the West Coast, for example,

الناس في الساحل الغربي، مثلاً

they wake up a little bit later

يستيقظون متأخرًا بعض الشيء

than those people on the East Coast.

عن هؤلاء في الساحل الشرقي.

But that's not all that people say on Twitter, right?

ولكن ليس هذا مايقوله كل الناس في تويتر، صحيح؟

We also get these really important tweets, like,

أيضًا أخذنا بعض التغريدات المهمة مثل

"I just landed in Orlando!! [plane sign, plane sign]"

"هبطت للتو في أورلاندو!! [رمز طائرة، رمز طائرة]"

Or, or, "I just landed in Texas [exclamation point]!"

أو "هبطت للتو في تكساس [علامة تعجّب]"

Or "I just landed in Honduras!"

أو "هبطت للتو في هندوراس!"

These lists, they go on and on and on,

والقائمة تطول وتطول وتطول.

all these people, right?

كل هؤلاء الناس، صحيح؟

So, on the outside, these people are just telling us

لذا في الخارج هؤلاء الناس يخبروننا

something about how they're traveling.

شيئاً ما عن سفرهم.

But we know the truth, don't we?

ولكن نحن نعرف الحقيقة، أليس كذلك؟

These people are show-offs!

هؤلاء الناس يتباهون!

They are showing off that they're in Cape Town and I'm not.

يتباهون بأنهم في كيب تاون وأنا لا.

So I thought, how can we take this vanity

لذا قلت، كيف نغتنم هذا الغرور

and turn it into utility?

ونحوِّله إلى شيء مفيد؟

So using a similar approach that I did with "Good morning,"

لذا وباستخدام نفس النهج الذي استعملته مع "صباح الخير"،

I mapped all those people's trips

وضعت رحلات كل هؤلاء الأشخاص على الخارطة

because I know where they're landing,

لأني أعلم أين يهبطون،

they just told me,

لأنهم قاموا بإخباري،

and I know where they live

وأعلم أين يعيشون

because they share that information on their Twitter profile.

لأنهم قاموا بمشاركة تلك المعلومات في ملفهم الشخصي في تويتر.

So what I'm able to do with 36 hours of Twitter

لذا ما سأقوم به مع الـ 36 ساعة في تويتر

is create a model of how people are traveling

هو إنشاء نموذج عن كيفية سفر الناس

around the world during that 36 hours.

حول العالم خلال ألـ 36 ساعة.

And this is kind of a prototype

وهذا نوع من النمذجة

because I think if we listen to everybody

لأن باعتقادي عندما نستمع إلى كل شخص

on Twitter and Facebook and the rest of our social media,

في تويتر و فيس بوك وبقية شبكاتنا الإجتماعية

we'd actually get a pretty clear picture

سوف نحصل على صورة واضحة

of how people are traveling from one place to the other,

عن كيفية سفر الناس من مكان إلى آخر،

which is actually turns out to be a very useful thing for scientists,

من شأنها أن تكون أداة مفيدة للغاية للعلماء،

particularly those who are studying how disease is spread.

خاصة أولئك الذين يدرسون كيفية انتشار الأمراض.

So, I work upstairs in the New York Times,

لذا، أنا أعمل في الطابق العلوي في صحيفة نيويورك تايمز،

and for the last two years,

وخلال العامين الماضيين،

we've been working on a project called, "Cascade,"

ونحن نعمل على مشروع يسمى "الشلال"

which in some ways is kind of similar to this one.

الذي في بعض نواحيه مشابه لهذا.

But instead of modeling how people move,

ولكن بدلاً من وضع نموذج لكيفية انتقال الناس،

we're modeling how people talk.

وضعنا نموذج عن كيفية تحدّث الناس.

We're looking at what does a discussion look like.

نحن نبحث كيف تبدو المناقشات.

Well, here's an example.

حسنًا، هنا مثال

This is a discussion around an article called,

هذا نقاش حول مقال بعنوان،

"The Island Where People Forget to Die".

"الجزيرة حيث ينسى الناس الموت".

It's about an island in Greece where people live

إنها عن جزيرة في اليونان حيث يعيش فيها الناس

a really, really, really, really, really, really long time.

لوقتٍ طويل جدًا جدًا جدًا جدًا جدًا جدًا.

And what we're seeing here

وما نراه هنا

is we're seeing a conversation that's stemming

هي مناقشة نشأت

from that first tweet down in the bottom, left-hand corner.

من تلك التغريدة الأولى في الزاوية اليسرى في الأسفل.

So we get to see the scope of this conversation

لذا، نرى نطاق هذه المحادثة

over about 9 hours right now,

لنحو 9 ساعات حاليًّا،

we're going to creep up to 12 hours here in a second.

سنقوم بزيادته لـ 12 ساعة في ثانية.

But, we can also see what that conversation

بإمكاننا أيضًا رؤية ما تبدو عليه

looks like in three dimensions.

تلك المحادثة في عرض ثلاثي الأبعاد.

And that three-dimensional view is actually much more useful for us.

والعرض الثلاثي الأبعاد أكثر فائدة بالنسبة لنا.

As humans, we are really used to things

كبشر، تعودنا على الأشياء

that are structured as three dimensions.

التي تصمّم كأبعاد ثلاثية.

So, we can look at those little off-shoots of conversation,

بإمكاننا رؤية بعض فروع المحادثة،

we can find out what exactly happened.

يمكننا معرفة ما حدث بالضبط.

And this is an interactive, exploratory tool

وهذه أداة تفاعلية استكشافية

so we can go through every step in the conversation.

مما يسمح لنا بمتابعة كل خطوة في المحادثة.

We can look at who the people were,

يمكننا معرفة أين كان الناس،

what they said,

ماذا قالوا،

how old they are,

كم أعمارهم،

where they live,

أين يعيشون،

who follows them,

من يتابعهم،

and so on, and so on, and so on.

وما إلى ذلك.

So, the Times creates about 6,500 pieces of content every month,

الصحيفة تنشئ حوالي 6,500 قطعة من المحتوى كل شهر،

and we can model every single one

ويمكننا تصميم نموذج لكل محادثة

of the conversations that happen around them.

من المحادثات التي تقع حولها.

And they look somewhat different.

إنها تبدو مختلفة نوعا ما.

Depending on the story

استنادا إلى القصة

and depending on how fast people are talking about it

وبالاعتماد على سرعة تحدّث الناس حولها

and how far the conversation spreads,

وإلى مدى انتشار المحادثة،

these structures, which I call these conversational architectures,

هذه التراكيب، التي أدعوها ببنى التخاطب،

end up looking different.

في نهاية المطاف تبدو مختلفة.

So, these projects that I've shown you,

لذا، هذه المخططات التي رأيتموها،

I think they all involve the same thing:

أعتقد أنها تنطوي على الشيء نفسه:

we can take small pieces of data

يمكننا أخذ قطع صغيرة من المعلومات

and by putting them together,

وبوضعها مع بعضها البعض،

we can generate more value,

نستطيع توليد قيمة أكبر،

we can do more exciting things with them.

يمكننا فعل أشياء أكثر إثارة معها.

But so far we've only talked about Twitter, right?

لكن حتى الآن تحدثنا فقط عن تويتر، أليس كذلك؟

And Twitter isn't all the data.

وتويتر ليس كل المعلومات.

We learned a moment ago

تعلمنا منذ لحظة

that there is tons and tons,

أن هناك الكثير والكثير

tons more data out there.

الكثير من المعلومات هناك.

And specifically, I want you to think about one type of data

وعلى وجه التحديد، أريد منكم أن تفكروا في نوع واحد من المعلومات

because all of you guys,

لأن جميعكم

everybody in this audience, we,

كل شخص في هذا الجمهور، أنا

we, me as well,

أنا، أنا بالطبع،

are data-making machines.

آلة لإنتاج المعلومات(البيانات).

We are producing data all the time.

نحن ننتج المعلومات في جميع الأوقات.

Every single one of us, we're producing data.

كل واحد منا ينتج المعلومات.

Somebody else, though, is storing that data.

شخص ما، بالرغم من ذلك يخزِّن تلك المعلومات.

Usually we put our trust into companies to store that data,

عادة نضع ثقتنا في الشركات لتخزين تلك المعلومات،

but what I want to suggest here

لكن ما أريد اقتراحه هنا

is that rather than putting our trust

هو أنه بدلاً من وضع ثقتنا

in companies to store that data,

في الشركات لتخزين تلك المعلومات،

we should put the trust in ourselves

يجب علينا وضع الثقة في أنفسنا

because we actually own that data.

لإننا بالفعل نملك تلك المعلومات.

Right, that is something we should remember.

ذلك شيء يجب علينا تذكّره.

Everything that someone else measures about you,

كل شيء يقيسه أحدهم عليك،

you actually own.

أنت بالفعل تملكه.

So, it's my hope,

إنها أمنيتي،

maybe because I'm a Canadian,

ربما لأنني كندي،

that all of us can come together

جميعنا نكمّل بعضنا البعض

with this really valuable data that we've been storing,

مع هذه المعلومات القيمة التي قمنا بتخزينها،

and we can collectively launch that data

ويمكننا إطلاق هذه البيانات مجتمعة

toward some of the world's most difficulty problems

نحو بعض أصعب المشاكل في العالم

because big data can solve big problems,

لأن المعلومات الكبيرة يمكنها حل المشاكل الكبيرة،

but I think it can do it the best

لكن أعتقد أن بإمكانها فعل ذلك بشكل أفضل

if it's all of us who are in control.

إذا كنّا جميعًا من يتحكم بها.

Thank you.

شكرًا لكم.