Visualizing the world's Twitter data - Jer Thorp

Visualizando o Mundo através dos dados do Twitter - Jer Thorp

Transcriber: Andrea McDonough Reviewer: Bedirhan Cinar

A couple of years ago I started using Twitter,

Alguns anos atrás. Eu comecei a usar Twitter,

and one of the things that really charmed me about Twitter

e uma das coisas que realmente me impressionou no Twitter

is that people would wake up in the morning

é que as pessoas acordam de manhã

and they would say, "Good morning!"

e dizem "Bom Dia!"

which I thought,

o que , a meu ver,

I'm a Canadian,

sou canadense

so I was a little bit,

fui um pouco

I liked that politeness.

gostava de gentileza

And so, I'm also a giant nerd,

e assim, sou também um grande nerd,

and so I wrote a computer program

e também, escreve programas para computadores

that would record 24 hours of everybody on Twitter

e que 'twitaria' 24 horas para todos no Twitter

saying, "Good morning!"

dizendo "Bom Dia!"

And then I asked myself my favorite question,

e depois fiz essa mesma pergunta favorita a mim mesmo

"What would that look like?"

"O que isso se parece?"

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

Bem, acontece que, eu penso que pareceria algo deste tipo

Right, so we'd see this wave of people

Certo, então viriamos estas onda de pessoas

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

dizendo, "Bom Dia!" para todo mundo assim que acorda.

Now the green people, these are people that wake up

Agora as pessoas de verde. Estas são as pessoas que acorda

at around 8 o'clock in the morning,

por volta das 8 horas da manhã.

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

Quem acorada as 8 horas ou diz, "Bom Dia" as 8 ?

And the orange people,

e as pessoas de laranja.

they say, "Good morning!" around 9.

Eles dizem: "Bom dia!" em torno das 9.

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

e as pessoas de vermelho, dizem: "Bom Dia!" por volta das 10.

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

É, mais de 10 do vermelho, mais de 10 horas do que das 8 horas.

And actually if you look at this map,

E, na verdade, se você olhar para este mapa,

we can learn a little bit about how people wake up

podemos aprender um pouco sobre como as pessoas acorda

in different parts of the world.

em diferente partes do mundo.

People on the West Coast, for example,

As pessoas da Costa Oeste, por exemplo,

they wake up a little bit later

Eles acordam um pouco tarde

than those people on the East Coast.

do que essas pessoas na Costa Leste.

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

Mas isso não é tudo o que as pessoas dizem no Twitter, certo?

We also get these really important tweets, like,

Teremos esses tweets verdadeiramente importante

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

"Acabei de aterrizar em Orlando!! [placa de aeroporto, placa de aeroporto]

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

Ou, ou, "Acabei de aterrizar em Texas [Ponto de Interrogação]"

Or "I just landed in Honduras!"

Ou "Acabei de aterrisar em Honduras"

These lists, they go on and on and on,

Estas listas, continuam e assim por diante,

all these people, right?

todas essas pessoas, certo?

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

Então,no exterior, essas pessoas estão apenas a dizer-nos

something about how they're traveling.

algo sobre como estão viajando

But we know the truth, don't we?

Embora, sabemos que não é verdade, concorda?

These people are show-offs!

Estas pessoas são ostensiva!

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

Estão ostentando de modo que dizem que se encontra na Cidade do Cabo e

So I thought, how can we take this vanity

Então pensei, como podemos usar a vaidade

and turn it into utility?

e transformá-la em utilidade?

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

Então, usando abordagem similar o que que eu fiz com "Bom dia"

I mapped all those people's trips

Eu fiz o mapeamento de todas as viagens dessas pessoas

because I know where they're landing,

porque eu sei onde eles estão aterrissando,

they just told me,

Disseram-me apenas que

and I know where they live

eu sei onde eles vivem

because they share that information on their Twitter profile.

pela razão de que eles compartilham essa informação em seu perfil no Twitter.

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

Neste caso, sou capaz de fazer com 36 horas de Twitter

is create a model of how people are traveling

é criar um modelo de como as pessoas estão viajando

around the world during that 36 hours.

em todo o mundo durante esse 36 horas.

And this is kind of a prototype

E isto é um tipo de protótipo

because I think if we listen to everybody

porque penso se escutássemos a todos

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

no Twitter e Facebook e em outro rede social.

we'd actually get a pretty clear picture

Tínhamos realmente obter uma imagem muito clara

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

de como as pessoas estão viajando de um lugar para o outro,

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

que é na verdade acaba por ser uma coisa muito útil para os cientistas,

particularly those who are studying how disease is spread.

particularmente, para aqueles que estão estudando como a doença se espalha.

So, I work upstairs in the New York Times,

Bem, trabalho no andar superior do New York Times.

and for the last two years,

e desde há dois anos,

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

Temos trabalhando num projeto chamado, "Cascata"

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

que de certa forma é uma espécie semelhante a esta.

But instead of modeling how people move,

Mas ao invés de modelagem, como as pessoas se deslocam,

we're modeling how people talk.

estamos modelando como as pessoas falam.

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

Estamos analisando o tipo de discussão.

Well, here's an example.

Bem, aqui está um exemplo.

This is a discussion around an article called,

Esta é uma discussão em torno de um artigo chamado,

"The Island Where People Forget to Die".

"A ilha em que as pessoas esquecem de morrer".

It's about an island in Greece where people live

Trata-se de uma ilha na Grécia, onde as pessoas vivem

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

em muito, muito, muito, muito, muito, muito tempo

And what we're seeing here

E o que estamos vendo aqui

is we're seeing a conversation that's stemming

é estamos vendo uma conversa isso é resultante

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

desde aquele primeiro Tweet no canto inferior esquerdo.

So we get to see the scope of this conversation

Então, chegarmos a ver o alcance desta conversa

over about 9 hours right now,

durante cerca de nove horas, agora,

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

vamos rastejar até 12 horas aqui em um segundo

But, we can also see what that conversation

Mas, também podemos ver o que essa conversa

looks like in three dimensions.

que aparece em três dimensões.

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

E essa visão tridimensional é realmente muito mais útil para nós.

As humans, we are really used to things

Como seres humanos, estamos realmente acostumado.

that are structured as three dimensions.

que são estruturados como três dimensões.

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

Então, a gente pode olhar para essas pequenas ramificações de conversa,

we can find out what exactly happened.

podemos descobrir o que exatamente aconteceu.

And this is an interactive, exploratory tool

E esta é uma ferramenta interativa, exploratória

so we can go through every step in the conversation.

para que possamos ir a cada passo na conversa.

We can look at who the people were,

Podemos obeservar quem eram as pessoas.

what they said,

o que eles dizem

how old they are,

a idade que têm,

where they live,

onde vivem,

who follows them,

quem os seguem,

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

etc, etc, etc

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

Assim, o Times cria cerca de 6.500 peças de conteúdo a cada mês,

and we can model every single one

e podemos modelar cada um

of the conversations that happen around them.

das conversas que acontecem ao seu redor.

And they look somewhat different.

E eles parecem um pouco diferente.

Depending on the story

Dependendo da história

and depending on how fast people are talking about it

e dependendo da rapidez da qual a pessoas estão dizendo sobre isso.

and how far the conversation spreads,

e em que medida a conversa se propaga,

these structures, which I call these conversational architectures,

estas estruturas,no qual eu chamo de arquiteturas de conversação,

end up looking different.

terminam de outra forma.

So, these projects that I've shown you,

Assim, esses projetos que eu mostrei,

I think they all involve the same thing:

Acredito que abrangem todas as mesmas coisas:

we can take small pieces of data

podemos obter pequenos pedaços de informações

and by putting them together,

e colocando-os em conjunto,

we can generate more value,

podemos gerar mais valor,

we can do more exciting things with them.

podemos fazer as coisas mais interessantes com eles.

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

Mas até agora nós só falamos sobre o Twitter, certo?

And Twitter isn't all the data.

e Twitter não são todas as informações

We learned a moment ago

Acabámos de tomar conhecimento, um pouco atrás,

that there is tons and tons,

que há toneladas e toneladas,

tons more data out there.

toneladas de dados lá fora.

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

E, especificamente, quero que você pense sobre um tipo de dados

because all of you guys,

porque todos vocês,

everybody in this audience, we,

todos neste auditório, nós,

we, me as well,

nós, assim como , para mim também

are data-making machines.

são máquina de fazer dados.

We are producing data all the time.

Produzimos dados a todo momento.

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

Cada um de nós, estamos produzindo dados.

Somebody else, though, is storing that data.

No entanto, alguém tem que amarzenar esses dados.

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

Geralmente depositamos a nossa confiaça em empresa de armazenamento de dados

but what I want to suggest here

mas o que eu quero sugerir aqui

is that rather than putting our trust

é que em vez de depositar a nossa confiança

in companies to store that data,

em empresa de armazenamento de dados.

we should put the trust in ourselves

devemos depositar a confiança em nós mesmos

because we actually own that data.

porque realmente, essas informações nos pertence.

Right, that is something we should remember.

Certo, isso é algo que deveríamos lembrar.

Everything that someone else measures about you,

Tudo o que alguém menciona sobre seu respeito,

you actually own.

você realmente possui.

So, it's my hope,

Então, a minha esperança é,

maybe because I'm a Canadian,

talvez porque eu sou um canadense,

that all of us can come together

que todos podemos chegar juntos

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

com esses dados realmente valiosas que seja armazenada

and we can collectively launch that data

e podemos agrupar os dados coletivamente

toward some of the world's most difficulty problems

para alguns dos problemas mundiais mais difícil.

because big data can solve big problems,

Porque grandes volumes de dados pode resolver grandes problemas,

but I think it can do it the best

mas eu penso que pode fazer isso da melhor forma.

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

Se é todos nós que estamos no controle.

Thank you.

Obrigado