Tim Berners-Lee: The year open data went worldwide

Tim Berners-Lee: Das Jahr in dem freie Daten weltweit verfügbar wurden

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2010-03-08 ・ TED


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Tim Berners-Lee: Das Jahr in dem freie Daten weltweit verfügbar wurden

60,889 views ・ 2010-03-08

TED


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Übersetzung: J. Henning Buchholz Lektorat: Annegret Krueppel
00:15
Last year here at TED
0
15260
2000
Letztes Jahr hier bei TED
00:17
I asked you to give me your data,
1
17260
2000
bat ich Sie darum mir Ihre Daten zu geben,
00:19
to put your data on the web, on the basis
2
19260
2000
Ihre Daten ins Internet zu stellen, in der Annahme,
00:21
that if people put data onto the web --
3
21260
3000
dass wenn Leute ihre Daten ins Netz stellen --
00:24
government data, scientific data, community data,
4
24260
3000
Regierungsdaten, wissenschaftliche Daten, gemeinschaftliche Daten,
00:27
whatever it is -- it will be used by other people
5
27260
2000
welche auch immer -- sie von anderen Leuten genutzt werden,
00:29
to do wonderful things, in ways
6
29260
2000
in einer Art und Weise,
00:31
that they never could have imagined.
7
31260
2000
die sie sich niemals vorstellen konnten.
00:33
So, today I'm back just to show you a few things,
8
33260
3000
Also bin ich heute wieder hier, um Ihnen ein paar Beispiele zu zeigen,
00:36
to show you, in fact, there is
9
36260
2000
eigentlich um zu zeigen, dass es
00:38
an open data movement afoot,
10
38260
5000
eine freie Daten Bewegung gibt,
00:43
now, around the world.
11
43260
2000
jetzt, überall auf der Welt.
00:45
The cry of "Raw data now!"
12
45260
2000
Der Ruf nach "Rohdaten jetzt!"
00:47
which I made people make in the auditorium,
13
47260
2000
zu welchem ich die Leute im Publikum aufrief,
00:49
was heard around the world.
14
49260
2000
wurde überall in der Welt vernommen.
00:51
So, let's roll the video.
15
51260
3000
Also lassen Sie uns das Video ansehen.
00:54
A classic story, the first one which lots of people picked up,
16
54260
3000
Eine klassische Geschichte, die erste, die den Leuten auffiel,
00:57
was when in March -- on March 10th in fact, soon after TED --
17
57260
3000
war, als im März, am 10. März um genau zu sein, kurz nach TED,
01:00
Paul Clarke, in the U.K. government,
18
60260
3000
Paul Clarke, in der britischen Regierung,
01:03
blogged, "Oh, I've just got some raw data. Here it is,
19
63260
2000
in seinem Blog schrieb, "Oh, ich habe gerade ein paar Rohdaten. Hier sind sie
01:05
it's about bicycle accidents."
20
65260
3000
es geht um Fahrradunfälle."
01:08
Two days it took the Times Online
21
68260
3000
Times Online brauchte zwei Tage
01:11
to make a map, a mashable map --
22
71260
2000
um eine Karte zu erstellen, eine gemischte-Karte --
01:13
we call these things mash-ups --
23
73260
2000
wir nennen diese Dinge Gemischtes --
01:15
a mashed-up user interface that allows you to go in there
24
75260
2000
eine gemischte Benutzeroberfläche mit welcher man darauf zugreifen
01:17
and have a look and find out whether your bicycle
25
77260
2000
und gucken und herausfinden kann, ob die eigene
01:19
route to work was affected.
26
79260
2000
Route zur Arbeit betroffen ist.
01:21
Here's more data, traffic survey data,
27
81260
2000
Und hier sind noch mehr Daten, Daten von Verkehrsumfragen,
01:23
again, put out by the U.K. government,
28
83260
2000
wieder, von der britischen Regierung herausgebracht
01:25
and because they put it up using the Linked Data standards,
29
85260
3000
und weil sie die Linked Data Standards verwendet haben,
01:28
then a user could just make a map,
30
88260
2000
konnte ein Benutzer einfach eine Karte erstellen,
01:30
just by clicking.
31
90260
2000
einfach durch anklicken.
01:32
Does this data affect things? Well, let's get back to 2008.
32
92260
2000
Verändern diese Daten etwas? Nun lassen Sie uns mal zurück ins Jahr 2008 gehen.
01:34
Look at Zanesville, Ohio.
33
94260
3000
Schauen Sie auf Zanesville, Ohio.
01:37
Here's a map a lawyer made. He put on it the water plant,
34
97260
3000
Das ist eine Karte von einem Anwalt. Darauf hat er Wasserkraftwerke verzeichnet
01:40
and which houses are there,
35
100260
2000
und welche Häuser dort stehen,
01:42
which houses have been connected to the water.
36
102260
2000
[und zeigte] welche Häuser einen Wasser-Anschluss haben.
01:44
And he got, from other data sources,
37
104260
2000
Und aus anderen Datenquellen bekam er
01:46
information to show
38
106260
3000
Informationen die zeigen,
01:49
which houses are occupied by white people.
39
109260
2000
welche der Häuser von weißen Menschen bewohnt werden.
01:51
Well, there was too much of a correlation, he felt,
40
111260
3000
Nun ja, die Korrelation war einfach zu groß, dachte er,
01:54
between which houses were occupied by white people
41
114260
3000
zwischen Häusern,.die von weißen Menschen bewohnt wurden
01:57
and which houses had water, and the judge was not impressed either.
42
117260
3000
und Häuser die Wasser hatten und der Richter war nicht gerade beeinduckt.
02:00
The judge was not impressed to the tune of 10.9 million dollars.
43
120260
3000
Der Richter war nicht beeindruckt mit der Summe von 10,9 Millionen Dollar.
02:03
That's the power of taking one piece of data,
44
123260
2000
Das ist die Macht der Daten, man nimmt eine Menge Daten,
02:05
another piece of data, putting it together,
45
125260
3000
kombiniert sie mit anderen
02:08
and showing the result.
46
128260
2000
und Ergebnisse tauchen auf.
02:10
Let's look at some data from the U.K. now.
47
130260
2000
Lassen Sie uns nun ein paar Daten aus Großbritannien angucken.
02:12
This is U.K. government data, a completely independent site,
48
132260
2000
Dies sind britische Regierungsdaten, eine komplett unabhängige Seite,
02:14
Where Does My Money Go.
49
134260
2000
"Wohin geht mein Geld".
02:16
It allows anybody to go there and burrow down.
50
136260
2000
Jedem ist es erlaubt, sie zu besuchen und nachzuforschen.
02:18
You can burrow down by a particular type of spending,
51
138260
2000
Man kann mit bestimmten Verbrauchsarten suchen
02:20
or you can go through all the different regions and compare them.
52
140260
4000
oder man kann sich die verschiedenen Regionen ansehen und sie vergleichen.
02:24
So, that's happening in the U.K. with U.K. government data.
53
144260
3000
Das passiert also in Großbritannien mit britischen Regierungsdaten.
02:27
Yes, certainly you can do it over here.
54
147260
2000
Ja, natürlich kann man es auch hier machen.
02:29
Here's a site which allows you to look at recovery spending
55
149260
3000
Hier ist eine Seite die es einem erlaubt, Förderungen
02:32
in California.
56
152260
2000
in Kalifornien anzusehen.
02:34
Take an arbitrary example, Long Beach, California,
57
154260
2000
Um mal ein willkürliches Beispiel zu nennen, Long Beach, Kalifornien,
02:36
you can go and have a look at what recovery money they've been spending
58
156260
3000
kann man sich angucken wieviel Fördersmittel sie
02:39
on different things such as energy.
59
159260
3000
für Sachen wie Energie ausgegeben haben.
02:42
In fact, this is the graph of the number of data sets
60
162260
3000
In Wirklichkeit ist dies sogar der Graph der Anzahl von Datensets
02:45
in the repositories of data.gov,
61
165260
2000
in den Speichern von data.gov
02:47
and data.gov.uk.
62
167260
2000
und data.gov.uk.
02:49
And I'm delighted to see a great competition
63
169260
2000
Und ich freue mich so einen großen Wettkampf
02:51
between the U.K. in blue, and the U.S. in red.
64
171260
2000
zwischen Großbritannien in Blau und den Vereinigten Staaten in Rot zu sehen.
02:53
How can you use this stuff?
65
173260
2000
Wie kann man solche Sachen benutzen?
02:55
Well, for example, if you have lots of data about places
66
175260
3000
Nunja, zum Beispiel, wenn man viele Informationen über Orte hat,
02:58
you can take, from a postcode --
67
178260
2000
kann man aus einem Postcode --
03:00
which is like a zip plus four --
68
180260
2000
was wie eine Postleitzahl plus vier ist --
03:02
for a specific group of houses, you can make paper,
69
182260
3000
kann man für eine spezielle Gruppe von Häusern Übersichten machen,
03:05
print off a paper which has got very, very
70
185260
2000
eine Übersicht ausdrucken, welche sehr sehr spezielle
03:07
specific things about the bus stops,
71
187260
2000
Informationen über Sachen wie Bushaltestellen,
03:09
the things specifically near you.
72
189260
2000
die Dinge ganz speziell in Ihrer Nähe enthält.
03:11
On a larger scale, this is a mash-up
73
191260
3000
Wenn man das etwas ausweitet, ist dies ein Mash-Up
03:14
of the data which was released about the Afghan elections.
74
194260
3000
der Daten welche über die Afghanischen Wahlen veröffentlicht wurden.
03:17
It allows you to set your own criteria
75
197260
2000
Man kann seine eigenen Kriterien anwenden,
03:19
for what sort of things you want to look at.
76
199260
2000
je nach dem was man sich ansehen will.
03:21
The red circles are polling stations,
77
201260
2000
Die roten Kreise sind Wahlbüros,
03:23
selected by your criteria.
78
203260
2000
ausgewählt nach Ihren Kriterien.
03:25
And then you can select also other things on the map
79
205260
2000
Und dann kann man auch noch andere Dinge auf der Karte auswählen,
03:27
to see what other factors, like the threat level.
80
207260
2000
um zu sehen welche anderen Faktoren es gibt - wie etwa das Gefahrenlevel.
03:29
So, that was government data.
81
209260
3000
Das waren also Regierungsinformationen.
03:32
I also talked about community-generated data -- in fact I edited some.
82
212260
2000
Ich habe auch über community-generierte Daten geredet -- ich habe sogar welche bearbeitet.
03:34
This is the wiki map, this is the Open Street Map.
83
214260
2000
Dies ist die Wiki-Karte, dies ist die Open Street Karte.
03:36
"Terrace Theater" I actually put
84
216260
2000
"Terrace Theater"? Eigentlich habe ich das
03:38
on the map because it wasn't on the map before TED last year.
85
218260
3000
auf die Karte gepackt, weil es vor TED im letzten Jahr nicht darauf war.
03:41
I was not the only person editing the open street map.
86
221260
3000
Ich war nicht die einzige Person, welche die Open Street Karte bearbeitet hat.
03:44
Each flash on this visualization --
87
224260
2000
Jeder Blitz auf dieser Visualisierung --
03:46
put together by ITO World --
88
226260
2000
zusammengestellt von ITO World --
03:48
shows an edit in 2009
89
228260
2000
zeigt eine Bearbeitung im Jahr 2009,
03:50
made to the Open Street Map.
90
230260
2000
die auf der Open Street Karte gemacht wurde.
03:52
Let's now spin the world during the same year.
91
232260
3000
Lassen Sie uns nun die Welt im gleichen Jahr drehen.
03:55
Every flash is an edit. Somebody somewhere
92
235260
2000
Jeder Blitz zeigt eine Bearbeitung. Irgendjemand irgendwo,
03:57
looking at the Open Street Map, and realizing it could be better.
93
237260
3000
der die Open Street Karte anguckt und merkt, dass sie besser sein könnte.
04:00
You can see Europe is ablaze with updates.
94
240260
3000
Man sieht das Europa lichterloh mit Bearbeitungen überzogen ist.
04:03
Some places, perhaps not as much as they should be.
95
243260
3000
Manche Orte vielleicht nicht so viel wie sie sein sollten.
04:06
Here focusing in on Haiti.
96
246260
2000
Um hier mal auf Haiti zu fokussieren.
04:08
The map of Port au-Prince at the end
97
248260
2000
Die Karte von Port au-Prince am Ende
04:10
of 2009 was not all it could be,
98
250260
2000
von 2009 war nicht so gut wie sie hätte sein können,
04:12
not as good as the map of California.
99
252260
2000
nicht so gut wie die Karte von Kalifornien.
04:14
Fortunately, just after the earthquake,
100
254260
3000
Glücklicherweise, gerade nach dem Erdbeben,
04:17
GeoEye, a commercial company,
101
257260
2000
veröffentlichte GeoEye, eine kommerzielle Firma,
04:19
released satellite imagery
102
259260
2000
Satellitenaufnahmen
04:21
with a license, which allowed
103
261260
2000
mit einer Lizens, welche der
04:23
the open-source community to use it.
104
263260
2000
Open-Source Community erlaubte, sie zu benutzen.
04:25
This is January, in time lapse,
105
265260
2000
Dies ist der Januar im Bearbeitungszeitraffer
04:27
of people editing ... that's the earthquake.
106
267260
2000
... das ist das Erdbeben.
04:29
After the earthquake, immediately,
107
269260
2000
Direkt nach dem Erdbeben
04:31
people all over the world, mappers
108
271260
2000
guckten Leute überall auf der Welt, Kartographen,
04:33
who wanted to help, and could,
109
273260
2000
die helfen wollten und konnten
04:35
looked at that imagery, built the map, quickly building it up.
110
275260
3000
auf diese Aufnahmen, bearbeiteten die Karte und bauten sie schnell auf.
04:38
We're focusing now on Port-au-Prince.
111
278260
1000
Wir fokussieren uns jetzt auf Port au-Prince.
04:39
The light blue is refugee camps these volunteers had spotted from the [satellite images].
112
279260
4000
Das Hellblaue sind Flüchtlingslager, welche die Freiwilligen von den [Satellitenaufnahmen] gesehen hatten.
04:43
So, now we have, immediately, a real-time map
113
283260
2000
Jetzt haben wir direkt eine Echtzeit-Karte,
04:45
showing where there are refugee camps --
114
285260
2000
welche zeigt wo Flüchtlingslager sind
04:47
rapidly became the best map
115
287260
2000
und schnell wurde es die beste Karte,
04:49
to use if you're doing relief work in Port-au-Prince.
116
289260
3000
die man benutzen konnte, wenn man Notstandsarbeit in Port au-Prince machte.
04:52
Witness the fact that it's here on this Garmin device
117
292260
2000
Bemerken Sie, dass sie hier auf diesem Garmin Positionierungsgerät verfügbar ist,
04:54
being used by rescue team in Haiti.
118
294260
2000
welches von Rettungsteams vor Ort benutzt wird.
04:56
There's the map showing,
119
296260
3000
Hier zeigt die Karte
04:59
on the left-hand side,
120
299260
2000
auf der linken Seite
05:01
that hospital -- actually that's a hospital ship.
121
301260
2000
ein Krankenhaus -- in Wirklichkeit ist das ein Krankenhausschiff.
05:03
This is a real-time map that shows blocked roads,
122
303260
3000
Dies ist eine Echtzeit-Karte, welche blockierte Straßen zeigt,
05:06
damaged buildings, refugee camps --
123
306260
2000
beschädigte Gebäude und Flüchtlingslager.
05:08
it shows things that are needed [for rescue and relief work].
124
308260
2000
Es zeigt Dinge die für Rettungs- und Notstandsarbeiten gebraucht werden.
05:10
So, if you've been involved in that at all,
125
310260
2000
Wenn Sie also in all dem involviert waren,
05:12
I just wanted to say: Whatever you've been doing,
126
312260
2000
ich will einfach nur sagen: Was auch immer Sie gemacht haben,
05:14
whether you've just been chanting, "Raw data now!"
127
314260
2000
egal ob Sie einfach nur "Rohe Daten jetzt!" gerufen haben
05:16
or you've been putting government or scientific data online,
128
316260
3000
oder Sie Regierungs- oder wissenschaftliche Daten online gestellt haben,
05:19
I just wanted to take this opportunity to say: Thank you very much,
129
319260
2000
wollte ich diese Gelegenheit einfach nutzen um Danke zu sagen
05:21
and we have only just started!
130
321260
3000
und wir haben gerade erst angefangen!
05:24
(Applause)
131
324260
2000
(Applaus)
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