Gary Flake: is Pivot a turning point for web exploration?

60,354 views ・ 2010-03-03

TED


Моля, кликнете два пъти върху английските субтитри по-долу, за да пуснете видеото.

Translator: MaYoMo com Reviewer: Kaloyana Milinova
00:16
If I can leave you with one big idea today,
0
16260
2000
Ако мога да ви оставя с една голяма идея днес,
00:18
it's that the whole of the data
1
18260
2000
това е идеята, че целостта от данни,
00:20
in which we consume
2
20260
2000
в която консумираме,
00:22
is greater that the sum of the parts,
3
22260
2000
е далеч по-голяма от сумата от частите,
00:24
and instead of thinking about information overload,
4
24260
3000
и вместо да мислим за информационно претоварване,
00:27
what I'd like you to think about is how
5
27260
2000
бих искал да мислите как
00:29
we can use information so that patterns pop
6
29260
3000
можем да използваме информацията, така че да изскочат схеми
00:32
and we can see trends that would otherwise be invisible.
7
32260
3000
и да можем да видим тенденции, които иначе биха били невидими.
00:35
So what we're looking at right here is a typical mortality chart
8
35260
3000
Онова, което разглеждаме тук, е типична графика на смъртността,
00:38
organized by age.
9
38260
2000
подредена по възраст.
00:40
This tool that I'm using here is a little experiment.
10
40260
2000
Инструментът, който използвам тук, е малък експеримент.
00:42
It's called Pivot, and with Pivot what I can do
11
42260
3000
Нарича се "Пайвът" - ето какво може да прави "Пайвът":
00:45
is I can choose to filter in one particular cause of deaths -- say, accidents.
12
45260
4000
мога да реша да филтрирам по определена причина на смъртта, например инциденти.
00:49
And, right away, I see there's a different pattern that emerges.
13
49260
3000
И веднага виждам, че се появява различна схема.
00:52
This is because, in the mid-area here,
14
52260
2000
Това е, защото, тук в средата
00:54
people are at their most active,
15
54260
2000
хората са най-активни,
00:56
and over here they're at their most frail.
16
56260
2000
а тук долу са най-крехки.
00:58
We can step back out again
17
58260
2000
Можем отново да отстъпим назад,
01:00
and then reorganize the data by cause of death,
18
60260
2000
а после да преподредим данните по причина на смърт,
01:02
seeing that circulatory diseases and cancer
19
62260
3000
и виждаме, че свързаните с циркулацията болести и ракът
01:05
are the usual suspects, but not for everyone.
20
65260
3000
са обичайните заподозрени, но не за всеки.
01:08
If we go ahead and we filter by age --
21
68260
3000
Ако продължим и филтрираме по възраст -
01:11
say 40 years or less --
22
71260
2000
да кажем, 40 години или по-малко,
01:13
we see that accidents are actually
23
73260
2000
виждаме, че инцидентите всъщност
01:15
the greatest cause that people have to be worried about.
24
75260
3000
са най-голямата причина, за която хората трябва да се притесняват.
01:18
And if you drill into that, it's especially the case for men.
25
78260
3000
А ако се задълбае в това, става дума особено за мъжете.
01:21
So you get the idea
26
81260
2000
И така, схващате идеята,
01:23
that viewing information, viewing data in this way,
27
83260
3000
че разглеждането на информацията, разглеждането на данните по този начин
01:26
is a lot like swimming
28
86260
2000
доста прилича на плуване
01:28
in a living information info-graphic.
29
88260
3000
в една жива информационна инфо-графика.
01:31
And if we can do this for raw data,
30
91260
2000
А ако можем да правим това за необработени данни,
01:33
why not do it for content as well?
31
93260
3000
защо да не го правим и за съдържанието?
01:36
So what we have right here
32
96260
2000
Ето какво имаме тук -
01:38
is the cover of every single Sports Illustrated
33
98260
3000
корицата на всеки един брой на "Спортс Илюстрейтед",
01:41
ever produced.
34
101260
2000
издаван някога.
01:43
It's all here; it's all on the web.
35
103260
2000
Всичко е тук. Всичко е в мрежата.
01:45
You can go back to your rooms and try this after my talk.
36
105260
3000
Може да се върнете в стаите си и да опитате това след моя разговор.
01:48
With Pivot, you can drill into a decade.
37
108260
3000
С "Пайвът" можете да задълбаете в дадено десетилетие.
01:51
You can drill into a particular year.
38
111260
2000
Можете да задълбаете в определена година.
01:53
You can jump right into a specific issue.
39
113260
3000
Можете да скочите направо на определен брой.
01:56
So I'm looking at this; I see the athletes
40
116260
2000
Разглеждам това; виждам атлетите,
01:58
that have appeared in this issue, the sports.
41
118260
2000
които са се появили в този брой, спортовете.
02:00
I'm a Lance Armstrong fan, so I'll go ahead and I'll click on that,
42
120260
3000
Почитател съм на Ланс Армстронг, затова ще кликна върху това,
02:03
which reveals, for me, all the issues
43
123260
2000
което разкрива за мен всички броеве,
02:05
in which Lance Armstrong's been a part of.
44
125260
2000
от които е бил част Ланс Армстронг.
02:07
(Applause)
45
127260
3000
(Аплодисменти)
02:10
Now, if I want to just kind of take a peek at these,
46
130260
3000
Ако искам просто да надникна в тези,
02:13
I might think,
47
133260
2000
може да си помисля:
02:15
"Well, what about taking a look at all of cycling?"
48
135260
2000
"Ами ако искам да разгледам цялото колоездене?"
02:17
So I can step back, and expand on that.
49
137260
2000
Мога да се върна стъпка назад и да разширя това.
02:19
And I see Greg LeMond now.
50
139260
2000
И сега виждам Грег Лемонд.
02:21
And so you get the idea that when you
51
141260
2000
И така, схващате идеята, че когато
02:23
navigate over information this way --
52
143260
2000
навигирате през информацията по този начин,
02:25
going narrower, broader,
53
145260
2000
стеснявате, разширявате,
02:27
backing in, backing out --
54
147260
2000
влизате, излизате,
02:29
you're not searching, you're not browsing.
55
149260
2000
вие не търсите, не разглеждате.
02:31
You're doing something that's actually a little bit different.
56
151260
2000
Всъщност правите нещо малко по-различно.
02:33
It's in between, and we think it changes
57
153260
3000
То е помежду, и според нас променя
02:36
the way information can be used.
58
156260
2000
начина, по който може да се използва информацията.
02:38
So I want to extrapolate on this idea a bit
59
158260
2000
И така, искам да екстраполирам малко върху тази идея,
02:40
with something that's a little bit crazy.
60
160260
2000
нещо малко налудничаво.
02:42
What we're done here is we've taken every single Wikipedia page
61
162260
3000
Онова, което сме направили тук е, че сме взели всяка една страница от Уикипедия
02:45
and we reduced it down to a little summary.
62
165260
3000
и сме я намалили до кратко резюме.
02:48
So the summary consists of just a little synopsis
63
168260
3000
Резюмето се състоеше само от малък синопсис
02:51
and an icon to indicate the topical area that it comes from.
64
171260
3000
и една иконка, сочеща тематичната област, от която идва.
02:54
I'm only showing the top 500
65
174260
3000
Показвам само първите 500
02:57
most popular Wikipedia pages right here.
66
177260
2000
най-популярни страници в Уикипедия ето тук.
02:59
But even in this limited view,
67
179260
2000
Но дори при този ограничен изглед,
03:01
we can do a lot of things.
68
181260
2000
можем да правим доста неща.
03:03
Right away, we get a sense of what are the topical domains
69
183260
2000
Веднага получаваме усет за това какви са тематичните области,
03:05
that are most popular on Wikipedia.
70
185260
2000
най-популярни в Уикипедия.
03:07
I'm going to go ahead and select government.
71
187260
2000
Ще продължа с избор на правителство.
03:09
Now, having selected government,
72
189260
3000
Сега, като избрах правителство,
03:12
I can now see that the Wikipedia categories
73
192260
2000
виждам, че категориите на Уикипедия,
03:14
that most frequently correspond to that
74
194260
2000
които най-често отговарят на това,
03:16
are Time magazine People of the Year.
75
196260
3000
са "Хора на годината" на списание "Тайм".
03:19
So this is really important because this is an insight
76
199260
3000
Това е наистина важно, защото това е прозрение,
03:22
that was not contained within any one Wikipedia page.
77
202260
3000
което не се съдържа в никоя страница от "Уикипедия".
03:25
It's only possible to see that insight
78
205260
2000
Това прозрение е възможно да се случи,
03:27
when you step back and look at all of them.
79
207260
3000
като направиш стъпка назад и ги погледнеш всички.
03:30
Looking at one of these particular summaries,
80
210260
2000
Като гледам едно от тези определени резюмета,
03:32
I can then drill into the concept of
81
212260
3000
после мога да задълбая в концепцията
03:35
Time magazine Person of the Year,
82
215260
2000
на "Човек на годината" на списание "Тайм",
03:37
bringing up all of them.
83
217260
2000
като ги извадя всички.
03:39
So looking at these people,
84
219260
2000
Като гледам тези хора,
03:41
I can see that the majority come from government;
85
221260
3000
виждам, че болшинството идват от правителството.
03:45
some have come from natural sciences;
86
225260
3000
Някои идват от природните науки.
03:49
some, fewer still, have come from business --
87
229260
3000
Някои, по-малко, са дошли от бизнеса.
03:53
there's my boss --
88
233260
2000
Ето го моят шеф.
03:55
and one has come from music.
89
235260
5000
И един е дошъл от музиката.
04:00
And interestingly enough,
90
240260
2000
Доста интересно,
04:02
Bono is also a TED Prize winner.
91
242260
3000
Боно е също и лауреат на Наградата ТЕД.
04:05
So we can go, jump, and take a look at all the TED Prize winners.
92
245260
3000
Можем да отидем, да прескочим и да видим всички лауреати на Наградата ТЕД.
04:08
So you see, we're navigating the web for the first time
93
248260
3000
И така, виждате, навигираме из мрежата за пръв път,
04:11
as if it's actually a web, not from page-to-page,
94
251260
3000
като че ли наистина е мрежа - не страница по страница,
04:14
but at a higher level of abstraction.
95
254260
2000
а на едно по-високо ниво на абстракция.
04:16
And so I want to show you one other thing
96
256260
2000
Искам да ви покажа нещо друго,
04:18
that may catch you a little bit by surprise.
97
258260
3000
което може да ви изненада малко.
04:21
I'm just showing the New York Times website here.
98
261260
3000
Тук показвам просто уебсайта на "Ню Йорк Таймс".
04:24
So Pivot, this application --
99
264260
2000
И така, "Пайвът", това приложение...
04:26
I don't want to call it a browser; it's really not a browser,
100
266260
2000
не искам да го наричам браузър; всъщност не е браузър,
04:28
but you can view web pages with it --
101
268260
3000
но с него могат да се разглеждат уеб страници...
04:31
and we bring that zoomable technology
102
271260
2000
и внасяме тази приближаема технология
04:33
to every single web page like this.
103
273260
3000
във всяка една уеб страница като тази.
04:36
So I can step back,
104
276260
3000
Така че мога да направя стъпка назад
04:39
pop right back into a specific section.
105
279260
2000
и да попадна отново в определена секция.
04:41
Now the reason why this is important is because,
106
281260
2000
Причаната това да е важно е, че
04:43
by virtue of just viewing web pages in this way,
107
283260
3000
благодарение само на разглеждането на уеб страници по този начин,
04:46
I can look at my entire browsing history
108
286260
2000
мога да погледна цялата си история на браузване
04:48
in the exact same way.
109
288260
2000
по точно същия начин.
04:50
So I can drill into what I've done
110
290260
2000
Така че мога да дълбая в онова, което съм правил
04:52
over specific time frames.
111
292260
2000
в определени периоди от време.
04:54
Here, in fact, is the state
112
294260
2000
Всъщност, тук е състоянието
04:56
of all the demo that I just gave.
113
296260
2000
на цялата демонстрация, която току-що направих.
04:58
And I can sort of replay some stuff that I was looking at earlier today.
114
298260
3000
И мога да повторя някои неща, които разглеждах по-рано днес.
05:01
And, if I want to step back and look at everything,
115
301260
3000
А ако искам да се върна стъпка назад и да разгледам всичко,
05:04
I can slice and dice my history,
116
304260
2000
мога да разгледам парче по парче историята си
05:06
perhaps by my search history --
117
306260
2000
вероятно чрез историята на търсенето си.
05:08
here, I was doing some nepotistic searching,
118
308260
2000
Тук правех малко пристрастно търсене,
05:10
looking for Bing, over here for Live Labs Pivot.
119
310260
3000
търсех "Бинг", а тук - "Лайв Лабс Пайвът".
05:13
And from these, I can drill into the web page
120
313260
2000
А от тях мога да задълбая в уеб страницата
05:15
and just launch them again.
121
315260
2000
и просто да ги пусна отново.
05:17
It's one metaphor repurposed multiple times,
122
317260
3000
Това е една метафора, чието предназначение се променя множество пъти
05:20
and in each case it makes the whole greater
123
320260
2000
и във всеки случай прави цялото много по-голямо
05:22
than the sum of the parts with the data.
124
322260
2000
от сумата от частите с данните.
05:24
So right now, in this world,
125
324260
3000
И така, сега в този свят
05:27
we think about data as being this curse.
126
327260
3000
мислим за данните като за проклятие.
05:30
We talk about the curse of information overload.
127
330260
3000
Говорим за проклятието на информационното претоварване.
05:33
We talk about drowning in data.
128
333260
3000
Говорим за давене в данни.
05:36
What if we can actually turn that upside down
129
336260
2000
Ами ако всъщност можем да обърнем това с главата надолу,
05:38
and turn the web upside down,
130
338260
2000
да обърнем мрежата с главата надолу,
05:40
so that instead of navigating from one thing to the next,
131
340260
3000
така че вместо от едното към следващото
05:43
we get used to the habit of being able to go from many things to many things,
132
343260
3000
да свикнем с навика да можем да минаваме от много неща към много неща
05:46
and then being able to see the patterns
133
346260
2000
и тогава да можем да видим схемите,
05:48
that were otherwise hidden?
134
348260
2000
които иначе са били скрити?
05:50
If we can do that, then instead of being trapped in data,
135
350260
5000
Ако можем да правим това, тогава, вместо да бъдем хванати в капана на данните,
05:55
we might actually extract information.
136
355260
3000
може би наистина ще извличаме информация.
05:58
And, instead of dealing just with information,
137
358260
2000
И вместо да се занимаваме само с информация,
06:00
we can tease out knowledge.
138
360260
2000
можем да измъкваме знание.
06:02
And if we get the knowledge, then maybe even there's wisdom to be found.
139
362260
3000
А ако получаваме знанието, тогава може би дори има мъдрост за откриване.
06:05
So with that, I thank you.
140
365260
2000
С това, благодаря.
06:07
(Applause)
141
367260
8000
(Аплодисменти)
Относно този уебсайт

Този сайт ще ви запознае с видеоклипове в YouTube, които са полезни за изучаване на английски език. Ще видите уроци по английски език, преподавани от първокласни учители от цял свят. Кликнете два пъти върху английските субтитри, показани на всяка страница с видеоклипове, за да възпроизведете видеото оттам. Субтитрите се превъртат в синхрон с възпроизвеждането на видеото. Ако имате някакви коментари или искания, моля, свържете се с нас, като използвате тази форма за контакт.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7