Visualizing the world's Twitter data - Jer Thorp

Transcriber: Andrea McDonough Reviewer: Bedirhan Cinar

Translator: Trinh Le Reviewer: Thuu Trimo

A couple of years ago I started using Twitter,

Vài năm trước, tôi bắt đầu sử dụng Twitter,

and one of the things that really charmed me about Twitter

và một trong những điều hấp dẫn tôi về Twitter

is that people would wake up in the morning

đó là khi mọi người thức dậy vào buổi sáng,

and they would say, "Good morning!"

họ sẽ nói "Chào buổi sáng!"

which I thought,

điều mà tôi nghĩ rằng,

I'm a Canadian,

tôi là người Canada,

so I was a little bit,

nên tôi có một chút...

I liked that politeness.

tôi thích sự lịch sự đó.

And so, I'm also a giant nerd,

Hơn nữa, tôi cũng là một kẻ siêu mọt sách,

and so I wrote a computer program

nên tôi viết một chương trình máy tính

ghi lại 24 giờ của mọi người trên Twitter

that would record 24 hours of everybody on Twitter

saying, "Good morning!"

nói "Chào buổi sáng!"

And then I asked myself my favorite question,

Sau đó tôi tự hỏi mình câu hỏi ưa thích,

"What would that look like?"

"Nó sẽ trông thế nào nhỉ?"

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

Vâng, kết quả là, tôi nghĩ nó sẽ nhìn như thế này.

Right, so we'd see this wave of people

Vâng, chúng ta nhìn thấy một làn sóng của những người nói "Chào buổi sáng!"

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

trên toàn thế giới sau khi họ thức dậy.

Now the green people, these are people that wake up

Những người (hiển thị) màu xanh, là những người thức dậy

at around 8 o'clock in the morning,

vào khoảng 8h sáng...

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

những người thức dậy lúc 8h hoặc nói "Chào buổi sáng!" lúc 8h.

And the orange people,

Và những người màu cam,

they say, "Good morning!" around 9.

họ nói "Chào buổi sáng" vào khoảng 9h.

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

Và những người màu đỏ, họ nói "Chào buổi sáng" vào khoảng 10h.

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

Vâng, nhiều người lúc 10h hơn, nhiều 10h hơn 8h.

And actually if you look at this map,

Thực ra nếu bạn nhìn tấm bản đồ này,

we can learn a little bit about how people wake up

bạn có thể hiểu một chút về cách mọi người thức dậy

ở những nơi khác nhau trên thế giới.

in different parts of the world.

People on the West Coast, for example,

Những người ở bờ Tây chẳng hạn,

they wake up a little bit later

thức dậy trễ hơn một chút

than those people on the East Coast.

so với người ở bờ Đông.

Nhưng đó không phải là tất cả những gì mọi người nói trên Twitter, phải không?

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

We also get these really important tweets, like,

Chúng ta cũng nhận được những tweets "rất quan trọng" nữa, ví dụ như

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

"Tôi vừa hạ cánh xuống Orlando!! [ký hiệu máy bay, ký hiệu máy bay]"

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

hay là, "Tôi vừa hạ cánh xuống Texas [chấm than]"

Or "I just landed in Honduras!"

hay "Tôi vừa hạ cánh xuống Honduras!"

These lists, they go on and on and on,

Danh sách này cứ dài ra mãi,

all these people, right?

những người này thiệt tình, phải không?

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

Vậy nên, bề ngoài là, họ đang nói với chúng ta

something about how they're traveling.

về việc họ đang đi du lịch ra làm sao.

But we know the truth, don't we?

Nhưng chúng ta biết sự thật mà, phải không?

These people are show-offs!

Những người này là những kẻ khoe khoang!

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

Họ đang khoe rằng họ đang ở Cape Town và tôi thì không.

So I thought, how can we take this vanity

nên tôi nghĩ, làm sao chúng ta có thể dùng sự hợm hĩnh này

and turn it into utility?

và biến nó thành tiện ích?

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

Cho nên, tôi tiếp cận vấn đề một cách tương tự như tôi đã làm với "Chào buổi sáng",

I mapped all those people's trips

Tôi vẽ bản đồ tất cả các chuyến đi của họ

because I know where they're landing,

vì tôi biết họ sắp hạ cánh xuống đâu,

they just told me,

họ mới nói tôi biết mà,

and I know where they live

và tôi biết nơi họ sống

because they share that information on their Twitter profile.

vì họ chia sẻ thông tin đó trên trang cá nhân Twitter của họ.

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

Vậy nên, những gì tôi có thể làm với 36 giờ trên Twitter

is create a model of how people are traveling

là tạo ra một mô hình về sự di chuyển của mọi người

around the world during that 36 hours.

khắp thế giới trong 36 giờ.

And this is kind of a prototype

và điều này cũng giống như một bản thiết kế mẫu

because I think if we listen to everybody

bởi vì tôi nghĩ là nếu chúng ta lắng nghe mọi người

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

trên Twitter và Facebook và những phương tiện truyền thông xã hội khác,

we'd actually get a pretty clear picture

chúng ta sẽ có có một sự mô tả khá rõ

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

về cách mọi người đang di chuyển từ nơi này đến nơi khác,

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

điều mà trên thực tế rất hữu ích cho các nhà khoa học,

particularly those who are studying how disease is spread.

đặc biệt là những người đang nghiên cứu cách mà các bệnh dịch lây lan.

So, I work upstairs in the New York Times,

Tôi làm việc ở lầu trên cho New York thời báo,

and for the last two years,

và trong hai năm qua,

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

chúng tôi làm việc trong một dự án gọi là "Thác nước",

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

mà xét theo nhiều khía cạnh cũng tương tự như việc này.

But instead of modeling how people move,

Nhưng thay vì diễn tả sự dịch chuyển của mọi người

we're modeling how people talk.

chúng tôi làm diễn tả cách mọi người nói chuyện.

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

Chúng tôi nhìn tìm hiểu một cuộc thảo luận diễn ra như thế nào.

Well, here's an example.

Tôi lấy ví dụ.

This is a discussion around an article called,

Đây là cuộc thảo luận quanh một bài viết tựa đề

"The Island Where People Forget to Die".

"Hòn đảo nơi con người quên chết."

It's about an island in Greece where people live

Nó nói về một hòn đảo ở Hy Lạp,

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

nơi mọi người sống rất, rất, rất, rất, rất, rất lâu.

And what we're seeing here

Và chúng ta thấy ở đây,

is we're seeing a conversation that's stemming

chúng ta thấy cuộc thảo luận xuất phát từ

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

cái tweet đầu tiên ở dưới cùng, góc bên trái.

So we get to see the scope of this conversation

Và chúng ta có thể thấy phạm vi của cuộc trò chuyện

over about 9 hours right now,

qua hơn 9 tiếng đồng hồ đến lúc này,

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

và sẽ chạm mốc 12h trong giây lát.

But, we can also see what that conversation

Nhưng chúng ta cũng có thể xem cuộc trò chuyện nhìn ra sao

looks like in three dimensions.

trong không gian ba chiều.

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

Và góc nhìn ba chiều thực sự hữu ích hơn cho chúng ta.

As humans, we are really used to things

Là con người, chúng ta quen nhìn mọi thứ

được kiến trúc trong không gian ba chiều.

that are structured as three dimensions.

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

Chúng ta có thể nhìn vào những nhánh nhỏ của cuộc thảo luận,

we can find out what exactly happened.

chúng ta có thể tìm ra chính xác điều gì đã xảy ra.

And this is an interactive, exploratory tool

Và đây là một công cụ mang tính tương tác, và khám phá

so we can go through every step in the conversation.

chúng ta có thể đi qua từng phần trong cuộc thảo luận.

We can look at who the people were,

Chúng ta có thể xem những người này là ai,

what they said,

những đều họ nói,

how old they are,

họ bao nhiêu tuổi,

where they live,

họ sống ở đâu,

who follows them,

ai dõi theo họ,

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

vân vân và vân vân.

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

Tờ báo Times tạo ra khoảng 6,500 bản mỗi tháng,

and we can model every single one

và chúng tôi có thể mô tả từng

of the conversations that happen around them.

cuộc thảo luận diễn ra xung quanh chúng.

And they look somewhat different.

Và chúng nhìn khá khác nhau

Depending on the story

tuỳ vào câu chuyện

and depending on how fast people are talking about it

và tuỳ vào tốc độ mọi người nói về chúng

and how far the conversation spreads,

và độ xa mà các câu chuyện này lan toả,

these structures, which I call these conversational architectures,

những cấu trúc này, cái mà tôi gọi là kiến trúc hội thoại,

end up looking different.

kết thúc nhìn khác nhau.

So, these projects that I've shown you,

Những dự án mà tôi đã cho các bạn xem,

I think they all involve the same thing:

tôi nghĩ tất cả đều liên quan đến một điều:

we can take small pieces of data

chúng ta có thể lấy các mẩu dữ liệu nhỏ

and by putting them together,

và khi ta ghép chúng lại với nhau,

we can generate more value,

ta có thể tạo ra nhiều giá trị hơn,

we can do more exciting things with them.

ta có thể tạo ra nhiều điều thú vị hơn.

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

Nhưng cho đến giờ chúng ta chỉ nói về Twitter nhỉ?

And Twitter isn't all the data.

Mà Twitter đâu phải là tất cả dữ liệu.

We learned a moment ago

Chúng ta biết rằng

that there is tons and tons,

có hàng tấn hàng tấn

tons more data out there.

hàng tấn nhiều dữ liệu hơn ngoài kia.

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

Và đặc biệt, tôi muốn các bạn nghĩ về một loại dữ liệu

because all of you guys,

bởi vì tất cả các bạn,

everybody in this audience, we,

tất cả mọi người ở đây, chúng ta

we, me as well,

vâng, chúng ta, cả tôi nữa,

are data-making machines.

là những cỗ máy tạo ra dữ liệu.

We are producing data all the time.

Chúng ta tạo ra dữ liệu mọi lúc.

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

Mỗi người trong chúng ta, chúng ta đều đang tạo ra dữ liệu.

Somebody else, though, is storing that data.

Tuy nhiên, đó là người khác, đang lưu trữ các dữ liệu đó.

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

Thường thì chúng ta tin tưởng các công ty để lưu trữ dữ liệu,

but what I want to suggest here

nhưng tôi muốn gợi ý rằng

is that rather than putting our trust

thay vì đặt niềm tin

in companies to store that data,

vào các công ty để lưu trữ dữ liệu đó,

we should put the trust in ourselves

chúng ta nên đặt niềm tin vào chính mình

because we actually own that data.

bởi vì trên thực tế chúng ta sở hữu những dữ liệu đó.

Right, that is something we should remember.

Vâng, đó là điều chúng ta nên nhớ.

Everything that someone else measures about you,

Tất cả mọi thứ người khác đo đạc được về bạn,

you actually own.

bạn thực ra sở hữu chúng.

So, it's my hope,

Tôi hy vọng rằng,

maybe because I'm a Canadian,

có thể là vì tôi là người Canada,

that all of us can come together

rằng tất cả chúng ta có thể cùng nhau

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

cùng với những dữ liệu đáng giá mà chúng ta vẫn đang lưu trữ,

and we can collectively launch that data

chúng ta có thể kết hợp cùng nhau hướng những dữ liệu này

toward some of the world's most difficulty problems

đến "việc giải quyết" những vấn đề khó khăn nhất thế giới.

because big data can solve big problems,

bởi vì dữ liệu lớn (big data) có thể giải quyết những vấn đề lớn,

but I think it can do it the best

nhưng tôi nghĩ nó sẽ làm việc tốt nhất

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

nếu đó là tất cả chúng ta nắm giữ quyền kiểm soát.

Thank you.

Xin cảm ơn.