Visualizing the world's Twitter data - Jer Thorp

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TED-Ed


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

00:00
Transcriber: Andrea McDonough Reviewer: Bedirhan Cinar
0
0
7000
Tradutor: Margarida Ferreira Revisora: Mafalda Ferreira
00:14
A couple of years ago I started using Twitter,
1
14668
2110
Há uns anos comecei a usar o Twitter
00:16
and one of the things that really charmed me about Twitter
2
16778
3106
e uma das coisas que me encantou no Twitter
00:19
is that people would wake up in the morning
3
19884
2213
é que as pessoas acordavam de manhã
00:22
and they would say, "Good morning!"
4
22097
2259
e diziam: "Bom dia!"
00:24
which I thought,
5
24356
1054
o que eu achava...
00:25
I'm a Canadian,
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25410
1113
Sou canadiano, por isso ficava encantado com aquela delicadeza.
00:26
so I was a little bit,
7
26523
808
00:27
I liked that politeness.
8
27331
1769
00:29
And so, I'm also a giant nerd,
9
29100
2563
Também sou um enorme "nerd"
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and so I wrote a computer program
10
31663
1417
por isso escrevi um programa informático
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that would record 24 hours of everybody on Twitter
11
33080
3421
que registava 24 horas de toda a gente no Twitter
00:36
saying, "Good morning!"
12
36501
1324
que dizia "Bom dia!"
00:37
And then I asked myself my favorite question,
13
37825
2213
Depois, fiz a mim mesmo a minha pergunta preferida:
00:40
"What would that look like?"
14
40038
1639
"Qual seria o aspeto disso?"
00:41
Well, as it turns out, I think it would look something like this.
15
41677
3305
Acontece que teria mais ou menos este aspeto.
00:44
Right, so we'd see this wave of people
16
44982
2063
Veríamos esta onda de pessoas a dizer:
00:47
saying, "Good morning!" across the world as they wake up.
17
47045
3445
"Bom dia!" por todo o mundo, à medida que acordavam.
00:50
Now the green people, these are people that wake up
18
50490
1794
As pessoas a verde são as pessoas que acordam
00:52
at around 8 o'clock in the morning,
19
52284
2075
por volta das 8 da manhã.
00:54
Who wakes up at 8 o'clock or says, "Good morning!" at 8?
20
54359
3096
Que acorda às 8 da manhã e diz "Bom dia!" às 8 da manhã.
00:57
And the orange people,
21
57455
859
As pessoas a laranja dizem "Bom dia!" por volta das 9.
00:58
they say, "Good morning!" around 9.
22
58314
3579
01:01
And the red people, they say, "Good morning!" around 10.
23
61906
2845
As pessoas a vermelho dizem "Bom dia!" por volta das 10.
01:04
Yeah, more at 10's than, more at 10's than 8's.
24
64751
3311
Há mais às 10 horas do que às 8 horas.
01:08
And actually if you look at this map,
25
68062
1127
Observando este mapa, ficamos a saber um pouco
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we can learn a little bit about how people wake up
26
69189
1933
sobre quem acorda em diversas partes do mundo.
01:11
in different parts of the world.
27
71122
1275
01:12
People on the West Coast, for example,
28
72397
1345
As pessoas da Costa Ocidental acordam um pouco mais tarde
01:13
they wake up a little bit later
29
73742
1353
01:15
than those people on the East Coast.
30
75095
2965
do que as pessoas da Costa Oriental.
01:18
But that's not all that people say on Twitter, right?
31
78060
2358
Mas não é só isso que as pessoas dizem no Twitter.
01:20
We also get these really important tweets, like,
32
80418
2340
Também recebemos "tweets" importantes, como:
01:22
"I just landed in Orlando!! [plane sign, plane sign]"
33
82758
4869
"Acabo de aterrar em Orlando!" avião, avião.
(Risos)
01:27
Or, or, "I just landed in Texas [exclamation point]!"
34
87627
3518
Ou "Acabo de aterrar no Texas" ponto de exclamação.
01:31
Or "I just landed in Honduras!"
35
91145
2274
Ou "Acabo de aterrar nas Honduras!"
01:33
These lists, they go on and on and on,
36
93419
2140
Estas listas continuam vezes sem conta.
01:35
all these people, right?
37
95559
1873
por estas pessoas todas.
01:37
So, on the outside, these people are just telling us
38
97432
2737
Lá fora, estas pessoas estão a dizer-nos
01:40
something about how they're traveling.
39
100169
2369
como andam a viajar.
01:42
But we know the truth, don't we?
40
102538
1802
Mas nós sabemos a verdade, não é?
01:44
These people are show-offs!
41
104340
1901
Estas pessoas estão a exibir-se.
01:46
They are showing off that they're in Cape Town and I'm not.
42
106241
4194
Estão a gabar-se de que estão na Cidade do Cabo e eu não.
01:50
So I thought, how can we take this vanity
43
110435
2652
Por isso, pensei, como podemos usar esta vaidade
01:53
and turn it into utility?
44
113087
1796
e transformá-la numa coisa útil?
01:54
So using a similar approach that I did with "Good morning,"
45
114883
3421
Usando uma abordagem semelhante à que usei em "Bom dia!"
01:58
I mapped all those people's trips
46
118304
2259
mapeei todas as viagens dessas pessoas
02:00
because I know where they're landing,
47
120563
2092
porque sei onde elas aterraram, foram elas que mo disseram.
02:02
they just told me,
48
122655
1070
02:03
and I know where they live
49
123725
1231
e eu sei onde é que elas vivem.
02:04
because they share that information on their Twitter profile.
50
124956
4012
porque partilham essa informação no perfil do Twitter.
02:08
So what I'm able to do with 36 hours of Twitter
51
128968
3332
Por isso, a partir de 36 horas do Twitter
02:12
is create a model of how people are traveling
52
132300
2921
pude criar um modelo de como as pessoas andam a viajar
02:15
around the world during that 36 hours.
53
135221
3018
à volta do mundo, durante essas 36 horas.
02:18
And this is kind of a prototype
54
138239
1486
Isto é uma espécie de protótipo
02:19
because I think if we listen to everybody
55
139725
2906
porque penso que, se ouvirmos toda a gente
02:22
on Twitter and Facebook and the rest of our social media,
56
142631
2758
no Twitter, no Facebook e no resto das redes sociais,
02:25
we'd actually get a pretty clear picture
57
145389
1889
obteríamos uma imagem muito nítida
02:27
of how people are traveling from one place to the other,
58
147278
3240
de como as pessoas viajam de um lado para o outro,
02:30
which is actually turns out to be a very useful thing for scientists,
59
150518
3170
o que é uma coisa muito útil para os cientistas,
02:33
particularly those who are studying how disease is spread.
60
153688
3738
em especial, para os que estudam como se espalham as doenças.
02:37
So, I work upstairs in the New York Times,
61
157426
2187
Eu trabalho no New York Times
02:39
and for the last two years,
62
159613
1109
e, nos últimos dois anos,
02:40
we've been working on a project called, "Cascade,"
63
160722
2101
temos trabalhado num projeto chamado "Cascade",
02:42
which in some ways is kind of similar to this one.
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162823
2649
que, de certa forma, é semelhante a este.
02:45
But instead of modeling how people move,
65
165472
2222
Mas, em vez de um modelo de como as pessoas se movem,
02:47
we're modeling how people talk.
66
167694
2168
estamos a criar um modelo de como as pessoas falam.
02:49
We're looking at what does a discussion look like.
67
169862
3178
Estamos a ver qual é o aspeto de uma conversa.
02:53
Well, here's an example.
68
173040
1853
Isto é um exemplo.
02:54
This is a discussion around an article called,
69
174893
2815
Isto é um debate sobre um artigo chamado
02:57
"The Island Where People Forget to Die".
70
177708
2009
"A ilha onde as pessoas se esquecem de morrer".
02:59
It's about an island in Greece where people live
71
179717
1642
É uma ilha da Grécia onde as pessoas vivem muito, muito, muito, muito tempo
03:01
a really, really, really, really, really, really long time.
72
181359
3070
03:04
And what we're seeing here
73
184429
1063
Estamos a ver uma conversa,
03:05
is we're seeing a conversation that's stemming
74
185492
1922
com origem no primeiro "tweet",
03:07
from that first tweet down in the bottom, left-hand corner.
75
187414
3038
em baixo, no canto esquerdo.
03:10
So we get to see the scope of this conversation
76
190452
2513
Conseguimos ver o âmbito desta conversa
03:12
over about 9 hours right now,
77
192965
2168
durante cerca de nove horas, neste momento.
03:15
we're going to creep up to 12 hours here in a second.
78
195133
2350
Vamos vê-lo aumentar para 12 horas, dentro de instantes.
03:17
But, we can also see what that conversation
79
197483
2319
Mas também podemos ver o aspeto desta conversa
03:19
looks like in three dimensions.
80
199802
1802
a três dimensões.
03:21
And that three-dimensional view is actually much more useful for us.
81
201604
3304
A visão a três dimensões é-nos muito mais útil.
03:24
As humans, we are really used to things
82
204908
1289
Enquanto humanos, estamos habituados a coisas
03:26
that are structured as three dimensions.
83
206197
1902
estruturadas em três dimensões.
03:28
So, we can look at those little off-shoots of conversation,
84
208099
2679
Podemos ver aqueles pequenos subprodutos de conversa,
03:30
we can find out what exactly happened.
85
210778
2562
podemos descobrir o que aconteceu exatamente.
03:33
And this is an interactive, exploratory tool
86
213340
1903
É uma ferramenta exploratória interativa
03:35
so we can go through every step in the conversation.
87
215243
2534
Podemos acompanhar cada passo da conversa.
03:37
We can look at who the people were,
88
217777
1366
Podemos ver quem eram as pessoas, o que disseram,
03:39
what they said,
89
219143
1060
03:40
how old they are,
90
220203
1109
a idade que têm, onde vivem,
03:41
where they live,
91
221312
1167
03:42
who follows them,
92
222479
992
quem são os seus seguidores, etc., etc., etc.
03:43
and so on, and so on, and so on.
93
223471
2479
03:45
So, the Times creates about 6,500 pieces of content every month,
94
225950
4882
Assim, o Times cria cerca de 6500 conteúdos por mês
03:50
and we can model every single one
95
230832
1658
e podemos modelar cada uma das conversas à roda deles.
03:52
of the conversations that happen around them.
96
232490
1732
03:54
And they look somewhat different.
97
234222
1448
Têm um aspeto um pouco diferente.
03:55
Depending on the story
98
235670
1167
Consoante a história
03:56
and depending on how fast people are talking about it
99
236837
2727
e consoante a velocidade com que as pessoas falam nela,
03:59
and how far the conversation spreads,
100
239564
1835
e a distância a que alastra a conversa,
04:01
these structures, which I call these conversational architectures,
101
241399
4218
estas estruturas, a que eu chamo arquiteturas conversacionais,
04:05
end up looking different.
102
245617
2455
acabam com aspetos diferentes.
04:08
So, these projects that I've shown you,
103
248072
2102
Penso que estes projetos que vos mostrei
04:10
I think they all involve the same thing:
104
250174
2364
envolvem todos eles a mesma coisa,
04:12
we can take small pieces of data
105
252538
2075
Podemos agarrar em pequenos bocados de dados
04:14
and by putting them together,
106
254613
1565
e, juntando-os a todos, podemos gerar uma mais valia,
04:16
we can generate more value,
107
256178
2236
04:18
we can do more exciting things with them.
108
258414
2103
podemos fazer coisas mais excitantes com eles.
04:20
But so far we've only talked about Twitter, right?
109
260517
2204
Mas até agora só falámos do Twitter,
04:22
And Twitter isn't all the data.
110
262721
1965
E o Twitter não são todos os dados.
04:24
We learned a moment ago
111
264686
1202
Aprendemos há bocado
04:25
that there is tons and tons,
112
265888
1248
que há toneladas e toneladas de mais dados, por aí algures.
04:27
tons more data out there.
113
267136
2224
04:29
And specifically, I want you to think about one type of data
114
269360
3089
Especificamente, gostava que pensassem num tipo de dados
04:32
because all of you guys,
115
272449
1942
porque todos vocês,
04:34
everybody in this audience, we,
116
274391
1597
toda a gente nesta plateia, todos nós, eu inclusive,
04:35
we, me as well,
117
275988
1640
04:37
are data-making machines.
118
277629
2545
somos máquinas de fazer dados.
04:40
We are producing data all the time.
119
280174
2534
Estamos sempre a produzir dados.
04:42
Every single one of us, we're producing data.
120
282708
2205
Cada um de nós está a produzir dados.
04:44
Somebody else, though, is storing that data.
121
284913
2307
Mas há alguém que guarda esses dados.
04:47
Usually we put our trust into companies to store that data,
122
287220
5538
Habitualmente, confiamos nas empresas que guardam esses dados.
04:52
but what I want to suggest here
123
292758
2532
Mas quero sugerir aqui
04:55
is that rather than putting our trust
124
295290
1774
que, em vez de confiarmos nas empresas que guardam esses dados,
04:57
in companies to store that data,
125
297064
1735
04:58
we should put the trust in ourselves
126
298799
1688
devíamos confiar em nós mesmos
05:00
because we actually own that data.
127
300487
1919
porque esses dados pertencem-nos.
05:02
Right, that is something we should remember.
128
302406
1867
É uma coisa que não devemos esquecer.
05:04
Everything that someone else measures about you,
129
304273
2927
Tudo aquilo que alguém mede sobre nós
05:07
you actually own.
130
307200
2111
é uma coisa que nos pertence.
05:09
So, it's my hope,
131
309311
1167
Por isso, tenho a esperança,
05:10
maybe because I'm a Canadian,
132
310478
2190
talvez por ser canadiano,
05:12
that all of us can come together
133
312668
1731
de que nos juntemos todos
05:14
with this really valuable data that we've been storing,
134
314399
3786
com estes dados valiosos que temos vindo a guardar
05:18
and we can collectively launch that data
135
318185
2878
e possamos coletivamente dirigir esses dados
05:21
toward some of the world's most difficulty problems
136
321063
2841
para alguns dos problemas mais difíceis do mundo
05:23
because big data can solve big problems,
137
323904
3115
porque os "big data" podem resolver grandes problemas,
05:27
but I think it can do it the best
138
327019
1635
mas penso que seria ainda melhor
05:28
if it's all of us who are in control.
139
328654
2870
se fôssemos todos nós a controlá-los.
05:31
Thank you.
140
331524
1502
Obrigado.
(Aplausos)
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