The beauty of data visualization | David McCandless

David McCandless: Die Schönheit der Visualisierung von Daten

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2010-08-23 ・ TED


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The beauty of data visualization | David McCandless

David McCandless: Die Schönheit der Visualisierung von Daten

390,731 views ・ 2010-08-23

TED


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Übersetzung: Sven Henckel Lektorat: Katja Tongucer
00:15
It feels like we're all suffering
0
15260
2000
Es scheint, als würden wir alle
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from information overload or data glut.
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3000
unter der Informations- oder Datenflut leiden.
00:20
And the good news is there might be an easy solution to that,
2
20260
2000
Und die gute Nachricht ist, dass es dafür vielleicht eine einfache Lösung gibt,
00:22
and that's using our eyes more.
3
22260
2000
indem wir unsere Augen stärker einsetzen.
00:24
So, visualizing information, so that we can see
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24260
2000
Also die Informationen zu visualisieren, so dass wir
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the patterns and connections that matter
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26260
3000
die wesentlichen Muster und Verbindungen sehen können.
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and then designing that information so it makes more sense,
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29260
3000
Und dann diese Informationen so zu gestalten, dass sie mehr Sinn ergeben
00:32
or it tells a story,
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32260
2000
oder eine Geschichte erzählen,
00:34
or allows us to focus only on the information that's important.
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34260
3000
oder wir uns auf die wichtigen Informationen konzentrieren können.
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Failing that, visualized information can just look really cool.
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38260
3000
Ohne das können visualisierte Informationen auch einfach gut aussehen.
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So, let's see.
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41260
2000
Also, schauen wir es uns an.
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This is the $Billion Dollar o-Gram,
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2000
Dies ist das Milliarden-Dollar-o-Gram
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and this image arose
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2000
und dieses Bild entstand aus
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out of frustration I had
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49260
2000
der Frustration, die ich verspürte,
00:51
with the reporting of billion-dollar amounts in the press.
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51260
2000
als über Milliarden Dollar hohe Beträge in der Presse berichtet wurde.
00:53
That is, they're meaningless without context:
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3000
Denn ohne Zusammenhang sind sie nichtssagend.
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500 billion for this pipeline,
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2000
500 Milliarden für diese Rohrleitung.
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20 billion for this war.
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2000
20 Milliarden für diesen Krieg.
01:00
It doesn't make any sense, so the only way to understand it
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Es hat überhaupt keinen Sinn. Die einzige Möglichkeit, die Zahlen zu verstehen,
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is visually and relatively.
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2000
ist visuell und relativ.
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So I scraped a load of reported figures
20
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2000
Ich habe also viele Kennzahlen
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from various news outlets
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66260
2000
aus verschiedenen Nachrichtenkanälen zusammengesucht
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and then scaled the boxes according to those amounts.
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68260
3000
und dann entsprechend zu den Werten die Boxen eingezeichnet.
01:11
And the colors here represent the motivation behind the money.
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71260
3000
Und die Farben hier stellen die Motivation hinter dem Geld dar.
01:14
So purple is "fighting,"
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74260
3000
Lila steht für Kampf,
01:17
and red is "giving money away," and green is "profiteering."
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3000
rot für Geldspenden und grün für Geschäftemacherei.
01:20
And what you can see straight away
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80260
2000
Und was Sie sofort sehen können ist,
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is you start to have a different relationship to the numbers.
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82260
2000
dass Sie anfangen, eine andere Beziehung zu den Zahlen herzustellen.
01:24
You can literally see them.
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84260
2000
Sie können sie buchstäblich sehen.
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But more importantly, you start to see
29
86260
2000
Aber viel wichtiger ist, dass Sie anfangen,
01:28
patterns and connections between numbers
30
88260
2000
Muster und Verbindungen zwischen den Zahlen zu sehen,
01:30
that would otherwise be scattered across multiple news reports.
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90260
3000
die ansonsten über verschiedene Nachrichtenmeldungen verteilt wären.
01:33
Let me point out some that I really like.
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93260
3000
Lassen Sie mich einige herausstellen, die mir sehr gefallen.
01:36
This is OPEC's revenue, this green box here --
33
96260
2000
Das hier sind die Einkünfte der OPEC. Diese grüne Box hier --
01:38
780 billion a year.
34
98260
2000
780 Milliarden pro Jahr.
01:40
And this little pixel in the corner -- three billion --
35
100260
3000
Und dieser kleine Bildpunkt in der Ecke -- drei Milliarden --
01:43
that's their climate change fund.
36
103260
3000
das ist ihr Klimaschutzfond.
01:46
Americans, incredibly generous people --
37
106260
2000
Amerikaner, unglaublich großzügige Leute --
01:48
over 300 billion a year, donated to charity every year,
38
108260
3000
über 300 Milliarden pro Jahr, gespendet für wohltätige Zwecke.
01:51
compared with the amount of foreign aid
39
111260
2000
Verglichen mit der Entwicklungshilfe
01:53
given by the top 17 industrialized nations
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113260
2000
der wichtigsten 17 Industrienationen
01:55
at 120 billion.
41
115260
2000
in Höhe von 120 Milliarden.
01:57
Then of course,
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117260
2000
Und dann natürlich
01:59
the Iraq War, predicted to cost just 60 billion
43
119260
2000
der Irak-Krieg, dessen Kosten auf 60 Milliarden
02:01
back in 2003.
44
121260
3000
im Jahr 2003 geschätzt wurden.
02:04
And it mushroomed slightly. Afghanistan and Iraq mushroomed now
45
124260
3000
Sie sind geringfügig angestiegen. Afghanistan und Irak belaufen sich nunmehr auf
02:07
to 3,000 billion.
46
127260
3000
3.000 Milliarden.
02:10
So now it's great
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130260
2000
Also, es ist großartig,
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because now we have this texture, and we can add numbers to it as well.
48
132260
2000
dass wir nun diese Struktur haben und weitere Zahlen hinzufügen können.
02:14
So we could say, well, a new figure comes out ... let's see African debt.
49
134260
3000
Wir könnten also sagen: Eine neue Kennzahl erscheint. Lassen Sie uns Afrikas Schulden betrachten.
02:17
How much of this diagram do you think might be taken up
50
137260
2000
Wie viel von diesem Diagramm glauben Sie machen
02:19
by the debt that Africa owes to the West?
51
139260
2000
die Schulden Afrikas an den Westen aus?
02:21
Let's take a look.
52
141260
2000
Schauen wir es uns an.
02:23
So there it is:
53
143260
2000
Da ist es.
02:25
227 billion is what Africa owes.
54
145260
2000
227 Milliarden sind es, die Afrika schuldet.
02:27
And the recent financial crisis,
55
147260
2000
Und die jüngste Finanzkrise --
02:29
how much of this diagram might that figure take up?
56
149260
2000
wie viel von diesem Diagramm macht diese Zahl wohl aus?
02:31
What has that cost the world? Let's take a look at that.
57
151260
3000
Was hat sie die Welt gekostet? Schauen wir es uns an.
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Dooosh -- Which I think is the appropriate sound effect
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154260
3000
Tuschhhh. Das wäre glaube ich das passende Geräusch dazu
02:37
for that much money:
59
157260
2000
für so viel Geld.
02:39
11,900 billion.
60
159260
4000
11.900 Milliarden.
02:45
So, by visualizing this information,
61
165260
2000
Also, indem wir Informationen visualisieren,
02:47
we turned it into a landscape
62
167260
2000
haben wir sie in ein Landschaftbild überführt,
02:49
that you can explore with your eyes,
63
169260
2000
das Sie mit Ihren Augen erkunden können --
02:51
a kind of map really, a sort of information map.
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171260
2000
eine Art Karte, sozusagen eine Informationskarte.
02:53
And when you're lost in information,
65
173260
2000
Und wenn Sie sich in Informationen verlieren,
02:55
an information map is kind of useful.
66
175260
3000
ist eine Informationskarte ziemlich nützlich.
02:58
So I want to show you another landscape now.
67
178260
2000
Ich möchte Ihnen noch ein weiteres Landschaftsbild zeigen.
03:00
We need to imagine what a landscape
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180260
2000
Stellen wir uns vor wie ein Landschaftsbild
03:02
of the world's fears might look like.
69
182260
3000
der Ängste in der Welt aussehen könnte.
03:05
Let's take a look.
70
185260
2000
Schauen wir es uns an.
03:07
This is Mountains Out of Molehills,
71
187260
2000
Dies sind die Berge aus Maulwürfshügeln.
03:09
a timeline of global media panic.
72
189260
2000
Eine Zeitleiste globaler Panik in den Medien.
03:11
(Laughter)
73
191260
2000
(Gelächter)
03:13
So, I'll label this for you in a second.
74
193260
2000
Ich werde sie gleich für Sie beschriften.
03:15
But the height here, I want to point out,
75
195260
2000
Aber die Höhe hier, auf die ich hinweisen möchte,
03:17
is the intensity of certain fears
76
197260
2000
stellt die Intensität bestimmter Ängste dar,
03:19
as reported in the media.
77
199260
2000
wie sie von den Medien berichtet wurden.
03:21
Let me point them out.
78
201260
2000
Lassen Sie mich diese herausstellen.
03:23
So this, swine flu -- pink.
79
203260
4000
Diese hier, Schweinegruppe -- rosa.
03:27
Bird flu.
80
207260
2000
Vogelgrippe.
03:29
SARS -- brownish here. Remember that one?
81
209260
3000
SARS - hier in braun. Erinnern Sie sich?
03:32
The millennium bug,
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212260
3000
Das Jahr-2000-Problem --
03:35
terrible disaster.
83
215260
2000
furchtbare Katastrophe.
03:37
These little green peaks
84
217260
2000
Diese kleinen grünen Höhepunkte
03:39
are asteroid collisions.
85
219260
2000
sind Zusammenstöße mit Asteroiden.
03:41
(Laughter)
86
221260
2000
(Gelächter)
03:43
And in summer, here, killer wasps.
87
223260
2000
Und hier im Sommer -- Killer-Wespen.
03:45
(Laughter)
88
225260
8000
(Gelächter)
03:53
So these are what our fears look like
89
233260
2000
So sehen also unsere Ängste
03:55
over time in our media.
90
235260
2000
im Laufe der Zeit in unseren Medien aus.
03:57
But what I love -- and I'm a journalist --
91
237260
2000
Was ich jedoch liebe -- und ich bin Journalist --
03:59
and what I love is finding hidden patterns; I love being a data detective.
92
239260
3000
was ich liebe, sind versteckte Muster. Ich liebe es, ein Daten-Detektiv zu sein.
04:02
And there's a very interesting and odd pattern hidden in this data
93
242260
3000
Und es gibt ein sehr interessantes und sonderbares, verstecktes Muster in diesen Daten,
04:05
that you can only see when you visualize it.
94
245260
2000
das man nur sehen kann, wenn man es visualisiert.
04:07
Let me highlight it for you.
95
247260
2000
Lassen Sie es mich für Sie hervorheben.
04:09
See this line, this is a landscape for violent video games.
96
249260
3000
Sehen Sie sich diese Reihe an. Dies ist ein Landschaftsbild gewaltbetonter Videospiele.
04:12
As you can see, there's a kind of odd, regular pattern in the data,
97
252260
3000
Wie Sie sehen können, gibt es hier ein sonderbares, regelmäßiges Muster in diesen Daten.
04:15
twin peaks every year.
98
255260
2000
Zwei Höhepunkte jedes Jahr.
04:17
If we look closer, we see those peaks occur
99
257260
2000
Wenn wir es uns näher ansehen, stellen wir fest, dass diese Höhepunkte
04:19
at the same month every year.
100
259260
3000
in denselben Monaten jeden Jahres auftreten.
04:22
Why?
101
262260
2000
Warum?
04:24
Well, November, Christmas video games come out,
102
264260
2000
Nun, im November erscheinen die Weihnachts-Videospiele
04:26
and there may well be an upsurge in the concern about their content.
103
266260
3000
gibt es sicher einen steilen Anstieg der Bedenken gegenüber deren Inhalt.
04:29
But April isn't a particularly massive month
104
269260
3000
Aber der April ist nicht gerade ein besonderer Monat
04:32
for video games.
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272260
2000
für Videospiele.
04:34
Why April?
106
274260
2000
Warum April?
04:36
Well, in April 1999 was the Columbine shooting,
107
276260
3000
Nun, im April 1999 war das Schulmassaker an der Columbine High School
04:39
and since then, that fear
108
279260
2000
und seitdem wurde an diese Angst
04:41
has been remembered by the media
109
281260
2000
von den Medien erinnert
04:43
and echoes through the group mind gradually through the year.
110
283260
2000
und findet sich nach und nach in den Köpfen im Laufe des Jahres wieder.
04:45
You have retrospectives, anniversaries,
111
285260
3000
Es gibt Rückblicke, Jahrestage,
04:48
court cases, even copy-cat shootings,
112
288260
3000
Gerichtsverfahren, sogar Schießereien von Nachahmern.
04:51
all pushing that fear into the agenda.
113
291260
3000
All das bringt diese Angst wieder auf die Tagesordnung.
04:54
And there's another pattern here as well. Can you spot it?
114
294260
2000
Und es gibt hier noch ein anderes Muster. Können Sie es sehen?
04:56
See that gap there? There's a gap,
115
296260
2000
Sehen Sie diese Lücke? Dort ist eine Lücke
04:58
and it affects all the other stories.
116
298260
2000
und sie wirkt sich auf alle anderen Geschichten aus.
05:00
Why is there a gap there?
117
300260
2000
Warum ist dort eine Lücke?
05:02
You see where it starts? September 2001,
118
302260
3000
Sehen Sie wo sie beginnt? Im September 2001,
05:05
when we had something very real
119
305260
2000
als wir etwas sehr Reales hatten,
05:07
to be scared about.
120
307260
2000
das uns Angst machte.
05:09
So, I've been working as a data journalist for about a year,
121
309260
3000
Ich habe nun seit etwa einem Jahr als Daten-Journalist gearbeitet
05:12
and I keep hearing a phrase
122
312260
2000
und ich höre immer wieder diesen Satz,
05:14
all the time, which is this:
123
314260
3000
der so lautet:
05:17
"Data is the new oil."
124
317260
2000
"Daten sind das neue Öl."
05:19
Data is the kind of ubiquitous resource
125
319260
3000
Und Daten sind die Art allgegenwärtiger Ressource,
05:22
that we can shape to provide new innovations and new insights,
126
322260
3000
die wir ausgestalten können, um neue Innovationen und Erkenntnisse zu liefern.
05:25
and it's all around us, and it can be mined very easily.
127
325260
3000
Und sie ist überall unter uns und kann sehr einfach abgebaut werden.
05:28
It's not a particularly great metaphor in these times,
128
328260
3000
Und es ist keine besonders gute Metapher in diesen Zeiten,
05:31
especially if you live around the Gulf of Mexico,
129
331260
3000
insbesondere wenn man am Golf von Mexiko lebt.
05:34
but I would, perhaps, adapt this metaphor slightly,
130
334260
2000
Ich würde diese Metapher eher ein wenig anpassen
05:36
and I would say that data is the new soil.
131
336260
3000
und sagen, dass Daten der neue Erdboden sind.
05:40
Because for me, it feels like a fertile, creative medium.
132
340260
3000
Denn für mich fühlen sie sich wie ein fruchtbares, kreatives Medium an.
05:43
Over the years, online,
133
343260
2000
Wissen Sie, über die Jahre hinweg
05:45
we've laid down
134
345260
3000
haben wir online
05:48
a huge amount of information and data,
135
348260
2000
eine riesige Menge an Informationen und Daten abgelegt
05:50
and we irrigate it with networks and connectivity,
136
350260
2000
und wir bewässern sie mit Netzwerken und Anschlussmöglichkeiten.
05:52
and it's been worked and tilled by unpaid workers and governments.
137
352260
3000
Und sie wurden bearbeitet und beackert von unbezahlten Arbeitern und Regierungen.
05:55
And, all right, I'm kind of milking the metaphor a little bit.
138
355260
3000
In Ordnung, ich lasse mich vielleicht etwas an dieser Metapher aus.
05:58
But it's a really fertile medium,
139
358260
3000
Aber es handelt sich um ein wirklich fruchtbares Medium.
06:01
and it feels like visualizations, infographics, data visualizations,
140
361260
3000
Visualisierungen, Info-Grafiken, Visualisierungen von Daten --
06:04
they feel like flowers blooming from this medium.
141
364260
3000
sie fühlen sich wie Blumen an, die auf diesem Medium blühen.
06:07
But if you look at it directly,
142
367260
2000
Wenn man es sich jedoch genauer ansieht,
06:09
it's just a lot of numbers and disconnected facts.
143
369260
2000
handelt es sich nur um viele Zahlen und nicht zusammenhängende Fakten.
06:11
But if you start working with it and playing with it in a certain way,
144
371260
3000
Wenn man jedoch anfängt, damit zu arbeiten und gewissermaßen zu spielen,
06:14
interesting things can appear and different patterns can be revealed.
145
374260
3000
können sich interessante Dinge ergeben und unterschiedliche Muster offenbaren.
06:17
Let me show you this.
146
377260
2000
Lassen Sie mich Ihnen dies hier zeigen.
06:19
Can you guess what this data set is?
147
379260
3000
Haben Sie eine Idee, was dieser Datenbestand zeigt?
06:22
What rises twice a year,
148
382260
2000
Was steigt zweimal im Jahr an,
06:24
once in Easter
149
384260
2000
einmal zu Ostern
06:26
and then two weeks before Christmas,
150
386260
2000
und dann zwei Wochen vor Weihnachten,
06:28
has a mini peak every Monday,
151
388260
2000
hat einen kleinen Höhepunkt jeden Montag
06:30
and then flattens out over the summer?
152
390260
2000
und verflacht dann während des Sommers?
06:32
I'll take answers.
153
392260
2000
Ich nehme Antworten entgegen.
06:34
(Audience: Chocolate.) David McCandless: Chocolate.
154
394260
2000
(Publikum: Schokolade.) David McCandless: Schokolade.
06:36
You might want to get some chocolate in.
155
396260
3000
Sie möchten wohl etwas Schokolade hier unterbringen.
06:39
Any other guesses?
156
399260
2000
Irgendwelche anderen Vermutungen?
06:41
(Audience: Shopping.) DM: Shopping.
157
401260
2000
(Publikum: Einkäufe.) David McCandless: Einkäufe.
06:43
Yeah, retail therapy might help.
158
403260
3000
Klar, eine Einkaufstherapie könnte helfen.
06:46
(Audience: Sick leave.)
159
406260
2000
(Publikum: Krankenstand.)
06:48
DM: Sick leave. Yeah, you'll definitely want to take some time off.
160
408260
2000
David McCandless: Krankenstand. Klar, Sie möchten sicher erst einmal freimachen.
06:50
Shall we see?
161
410260
2000
Sollen wir es uns ansehen?
06:53
(Laughter)
162
413260
8000
(Gelächter)
07:01
(Applause)
163
421260
3000
(Applaus)
07:04
So, the information guru Lee Byron and myself,
164
424260
3000
Also, zu den Informationen hier: Lee Byron und ich
07:07
we scraped 10,000 status Facebook updates
165
427260
3000
haben 10.000 Status-Aktualisierungen von Facebook zusammengesucht,
07:10
for the phrase "break-up" and "broken-up"
166
430260
2000
die den Ausdruck "Trennung" oder "getrennt" enthalten.
07:12
and this is the pattern we found --
167
432260
2000
Und dies ist das Muster, das wir gefunden haben:
07:14
people clearing out for Spring Break,
168
434260
2000
Die Leute verschwinden zum Spring Break,
07:16
(Laughter)
169
436260
5000
(Gelächter)
07:21
coming out of very bad weekends on a Monday,
170
441260
2000
erscheinen wieder nach sehr üblen Wochenenden an einem Montag,
07:23
being single over the summer,
171
443260
3000
sind Single im Verlauf des Sommers
07:26
and then the lowest day of the year, of course: Christmas Day.
172
446260
3000
und dann der niedrigste Stand des Jahres natürlich am ersten Weihnachtstag.
07:29
Who would do that?
173
449260
3000
Wer würde das schon tun?
07:32
So there's a titanic amount of data out there now,
174
452260
2000
Es gibt also eine gigantische Fülle an Daten dort draußen --
07:34
unprecedented.
175
454260
2000
beispiellos.
07:37
But if you ask the right kind of question,
176
457260
2000
Wenn man aber die richtige Frage stellt
07:39
or you work it in the right kind of way,
177
459260
2000
oder wenn man sie in der richtigen Art und Weise bearbeitet,
07:41
interesting things can emerge.
178
461260
3000
können sich interessante Dinge herausbilden.
07:44
So information is beautiful. Data is beautiful.
179
464260
3000
Also, Informationen sind schön. Daten sind schön.
07:47
I wonder if I could make my life beautiful.
180
467260
3000
Ich frage mich, ob ich mein Leben auch schön gestalten kann.
07:50
And here's my visual C.V.
181
470260
2000
Und hier ist mein visueller Lebenslauf.
07:52
I'm not quite sure I've succeeded.
182
472260
2000
Ich bin mir nicht ganz sicher, ob es mir geglückt ist.
07:54
Pretty blocky, the colors aren't that great.
183
474260
2000
Ziemlich blockig. Die Farben sind nicht so schön.
07:56
But I wanted to convey something to you.
184
476260
3000
Aber ich wollte Ihnen etwas vermitteln.
07:59
I started as a programmer,
185
479260
2000
Ich habe als Programmierer begonnen.
08:01
and then I worked as a writer for many years, about 20 years,
186
481260
2000
Dann habe ich für viele Jahre als Autor gearbeitet, etwa 20 Jahre --
08:03
in print, online and then in advertising,
187
483260
2000
im Druckgewerbe, Online und dann in der Werbung.
08:05
and only recently have I started designing.
188
485260
3000
Und erst vor Kurzem habe ich mit dem Gestalten angefangen.
08:08
And I've never been to design school.
189
488260
2000
Und ich war niemals an einer Hochschule für Gestaltung.
08:10
I've never studied art or anything.
190
490260
3000
Ich habe niemals Kunst oder dergleichen studiert.
08:13
I just kind of learned through doing.
191
493260
2000
Ich habe es irgendwie durchs Tun gelernt.
08:15
And when I started designing,
192
495260
2000
Und als ich mit dem Gestalten anfing,
08:17
I discovered an odd thing about myself.
193
497260
2000
habe ich etwas Sonderbares über mich selbst entdeckt.
08:19
I already knew how to design,
194
499260
2000
Ich wusste bereits wie man gestaltet,
08:21
but it wasn't like I was amazingly brilliant at it,
195
501260
3000
aber es war nicht so, dass ich unglaublich großartig darin war.
08:24
but more like I was sensitive
196
504260
2000
Es war mehr so, dass ich sensibel
08:26
to the ideas of grids and space
197
506260
2000
gegenüber Konzepten wie Rastern und Flächen
08:28
and alignment and typography.
198
508260
2000
sowie Ausrichtung und Typografie war.
08:30
It's almost like being exposed
199
510260
2000
Es ist fast so, als hätte die Konfrontation
08:32
to all this media over the years
200
512260
2000
mit all diesen Medien über die Jahre
08:34
had instilled a kind of dormant design literacy in me.
201
514260
3000
eine in mir schlummernde Gestaltungsfähigkeit geweckt.
08:37
And I don't feel like I'm unique.
202
517260
2000
Und ich glaube nicht, dass es nur mir so geht.
08:39
I feel that everyday, all of us now
203
519260
2000
Ich glaube, dass jeden Tag jeder von uns
08:41
are being blasted by information design.
204
521260
3000
von Informationsdesign zugedröhnt wird.
08:44
It's being poured into our eyes through the Web,
205
524260
2000
Es strömt durch das Web in unsere Augen
08:46
and we're all visualizers now;
206
526260
2000
und wir sind nun alle grafische Ideengestalter;
08:48
we're all demanding a visual aspect
207
528260
2000
wir verlangen alle ein visuelles Erscheinungsbild
08:50
to our information.
208
530260
3000
zu unseren Informationen.
08:53
There's something almost quite magical about visual information.
209
533260
3000
Und da ist etwas beinahe Magisches in unseren visuellen Informationen.
08:56
It's effortless, it literally pours in.
210
536260
3000
Sie sind mühelos; sie strömen buchstäblich in uns ein.
08:59
And if you're navigating a dense information jungle,
211
539260
3000
Und wenn man durch einen dichten Informationsdschungel steuert
09:02
coming across a beautiful graphic
212
542260
2000
und auf eine schöne Grafik stößt
09:04
or a lovely data visualization,
213
544260
2000
oder eine hübsche Visualisierung von Daten,
09:06
it's a relief, it's like coming across a clearing in the jungle.
214
546260
3000
ist es eine Erleichterung. Wie eine Lichtung im Dschungel.
09:09
I was curious about this, so it led me
215
549260
2000
Und ich war gespannt darauf. Es führte mich also
09:11
to the work of a Danish physicist
216
551260
2000
zum Werk eines dänischen Physikers
09:13
called Tor Norretranders,
217
553260
2000
namens Tor Nørretranders.
09:15
and he converted the bandwidth of the senses into computer terms.
218
555260
3000
Er überführte die Bandbreite der Sinne in Computerbegriffe.
09:19
So here we go. This is your senses,
219
559260
2000
Los geht's. Dies sind Ihre Sinne.
09:21
pouring into your senses every second.
220
561260
2000
Es strömt jede Sekunde in Ihre Sinne.
09:23
Your sense of sight is the fastest.
221
563260
3000
Ihr Sehvermögen ist am schnellsten.
09:26
It has the same bandwidth as a computer network.
222
566260
3000
Es hat die gleiche Bandbreite wie ein Computernetzwerk.
09:29
Then you have touch, which is about the speed of a USB key.
223
569260
3000
Dann gibt es den Tastsinn, der etwa die Geschwindigkeit eines USB-Sticks hat.
09:32
And then you have hearing and smell,
224
572260
2000
Dann sind da noch der Gehör- und Geruchssinn,
09:34
which has the throughput of a hard disk.
225
574260
2000
die den Durchsatz einer Festplatte haben.
09:36
And then you have poor old taste,
226
576260
2000
Und dann gibt es noch den armen, alten Geschmackssinn,
09:38
which is like barely the throughput of a pocket calculator.
227
578260
3000
der nicht ganz den Durchsatz eines Taschenrechners hat.
09:41
And that little square in the corner, a naught .7 percent,
228
581260
3000
Und dieses kleine Quadrat in der Ecke -- 0,7 Prozent,
09:44
that's the amount we're actually aware of.
229
584260
3000
das ist die Menge, der wir uns tatsächlich bewusst sind.
09:47
So a lot of your vision --
230
587260
2000
Eine Menge Ihrer Sehkraft also --
09:49
the bulk of it is visual, and it's pouring in.
231
589260
2000
der Großteil davon ist visuell, strömt hinein
09:51
It's unconscious.
232
591260
2000
und ist uns nicht bewusst.
09:53
The eye is exquisitely sensitive
233
593260
3000
Und das Auge reagiert höchst sensibel
09:56
to patterns in variations in color, shape and pattern.
234
596260
3000
auf Muster in wechselnder Farbe, Form und Struktur.
09:59
It loves them, and it calls them beautiful.
235
599260
2000
Es liebt sie und es bezeichnet sie als schön.
10:01
It's the language of the eye.
236
601260
2000
Es ist die Sprache des Auges.
10:03
If you combine the language of the eye with the language of the mind,
237
603260
2000
Und wenn man diese Sprache des Auges mit der Sprache des Verstandes kombiniert,
10:05
which is about words and numbers and concepts,
238
605260
3000
die von Worten, Zahlen und Konzepten handelt,
10:08
you start speaking two languages simultaneously,
239
608260
3000
beginnt man, zwei Sprachen gleichzeitig zu sprechen,
10:11
each enhancing the other.
240
611260
3000
die sich gegenseitig ergänzen.
10:14
So, you have the eye, and then you drop in the concepts.
241
614260
3000
Sie haben also das Auge und dann kommen die Konzepte dazu.
10:17
And that whole thing -- it's two languages
242
617260
2000
Und diese ganze Sache -- es sind zwei Sprachen,
10:19
both working at the same time.
243
619260
2000
die gleichzeitig funktionieren.
10:21
So we can use this new kind of language, if you like,
244
621260
2000
Wir können diese neue Art von Sprache also verwenden,
10:23
to alter our perspective or change our views.
245
623260
3000
um unseren Blickwinkel oder unsere Ansichten zu ändern.
10:26
Let me ask you a simple question
246
626260
2000
Lassen Sie mich Ihnen eine einfache Frage
10:28
with a really simple answer:
247
628260
2000
mit einer wirklich einfachen Antwort stellen.
10:30
Who has the biggest military budget?
248
630260
2000
Wer hat den größten Militäretat?
10:32
It's got to be America, right?
249
632260
2000
Das muss Amerika sein, oder?
10:34
Massive. 609 billion in 2008 --
250
634260
2000
Gewaltig. 609 Milliarden im Jahr 2008 --
10:36
607, rather.
251
636260
2000
607, um genau zu sein.
10:38
So massive, in fact, that it can contain
252
638260
2000
So gewaltig in der Tat, dass es
10:40
all the other military budgets in the world inside itself.
253
640260
3000
alle anderen Militäretats auf der Welt umfassen kann.
10:43
Gobble, gobble, gobble, gobble, gobble.
254
643260
2000
Mjam, mjam, mjam, mjam, mjam.
10:45
Now, you can see Africa's total debt there
255
645260
2000
Zum Vergleich können Sie nun Afrikas Gesamtschulden sehen
10:47
and the U.K. budget deficit for reference.
256
647260
2000
sowie das Haushaltsdefizit Großbritanniens.
10:49
So that might well chime
257
649260
2000
Das könnte nun wohl
10:51
with your view that America
258
651260
2000
mit Ihrem Bild von Amerika übereinstimmen,
10:53
is a sort of warmongering military machine,
259
653260
3000
dass es eine Art von kriegstreibender Militärmaschinerie ist,
10:56
out to overpower the world
260
656260
2000
welche darauf aus ist, die Welt
10:58
with its huge industrial-military complex.
261
658260
3000
mit ihrem riesigen industriell-militärischen Komplex zu überwältigen.
11:01
But is it true that America has the biggest military budget?
262
661260
3000
Aber ist es wirklich so, dass Amerika den größten Militäretat hat?
11:04
Because America is an incredibly rich country.
263
664260
2000
Weil Amerika ein unglaublich reiches Land ist.
11:06
In fact, it's so massively rich
264
666260
2000
Tatsächlich ist es so gewaltig reich,
11:08
that it can contain the four other
265
668260
2000
dass es die Wirtschaftssysteme der vier anderen
11:10
top industrialized nations' economies
266
670260
2000
größten Industrienationen
11:12
inside itself, it's so vastly rich.
267
672260
3000
umfasst. Es ist so enorm reich.
11:15
So its military budget is bound to be enormous.
268
675260
3000
Sein Militäretat muss also enorm sein.
11:18
So, to be fair and to alter our perspective,
269
678260
2000
Um also gerecht zu sein und um unseren Blickwinkel zu ändern,
11:20
we have to bring in another data set,
270
680260
2000
müssen wir weiteres Datenmaterial heranziehen
11:22
and that data set is GDP, or the country's earnings.
271
682260
2000
und dieses Datenmaterial ist das BIP (Bruttoinlandsprodukt) oder auch die Einnahmen eines Landes.
11:24
Who has the biggest budget as a proportion of GDP?
272
684260
2000
Wer hat den größten Militäretat im Verhältnis zum BIP?
11:26
Let's have a look.
273
686260
2000
Schauen wir mal.
11:28
That changes the picture considerably.
274
688260
3000
Dies ändert das Bild beträchtlich.
11:31
Other countries pop into view that you, perhaps, weren't considering,
275
691260
3000
Es erscheinen nun Länder, an die Sie vermutlich nicht gedacht hatten
11:34
and American drops into eighth.
276
694260
2000
und Amerika fällt auf den achten Platz.
11:36
Now you can also do this with soldiers.
277
696260
2000
Dies können Sie auch mit Soldaten machen.
11:38
Who has the most soldiers? It's got to be China.
278
698260
2000
Wer hat die meisten Soldaten? Das muss doch China sein.
11:40
Of course, 2.1 million.
279
700260
2000
Natürlich, 2,1 Millionen.
11:42
Again, chiming with your view
280
702260
2000
Und wieder stimmt es mit Ihrem Bild überein,
11:44
that China has a militarized regime
281
704260
2000
dass China eine militarisierte Regierung hat,
11:46
ready to, you know, mobilize its enormous forces.
282
706260
2000
die bekanntlich bereit ist, ihre riesigen Truppen zu mobilisieren.
11:48
But of course, China has an enormous population.
283
708260
3000
Aber natürlich hat China auch eine gewaltige Einwohnerzahl.
11:51
So if we do the same,
284
711260
2000
Wenn wir also das Gleiche tun,
11:53
we see a radically different picture.
285
713260
2000
sehen wir ein völlig anderes Bild.
11:55
China drops to 124th.
286
715260
2000
China fällt auf Platz 124.
11:57
It actually has a tiny army
287
717260
2000
Es hat tatsächlich eine winzige Armee,
11:59
when you take other data into consideration.
288
719260
3000
wenn man andere Daten ebenfalls berücksichtigt.
12:02
So, absolute figures, like the military budget,
289
722260
2000
Absolute Zahlen also, wie der Militäretat,
12:04
in a connected world,
290
724260
2000
zeigen in einer vernetzten Welt
12:06
don't give you the whole picture.
291
726260
2000
nicht das gesamte Bild.
12:08
They're not as true as they could be.
292
728260
2000
Sie sind nicht so genau wie sie sein könnten.
12:10
We need relative figures that are connected to other data
293
730260
3000
Wir benötigen relative Zahlen, die mit anderen Daten verbunden sind,
12:13
so that we can see a fuller picture,
294
733260
2000
so dass wir ein umfassenderes Bild sehen können,
12:15
and then that can lead to us changing our perspective.
295
735260
2000
welches uns dann dazu bewegt, unseren Blickwinkel zu ändern.
12:17
As Hans Rosling, the master,
296
737260
2000
Wie Hans Rosling, der Meister,
12:19
my master, said,
297
739260
3000
mein Meister, sagte:
12:22
"Let the dataset change your mindset."
298
742260
3000
"Lasst die Daten eure Denkweise ändern."
12:26
And if it can do that, maybe it can also change your behavior.
299
746260
3000
Und wenn sie das schaffen, können sie vielleicht auch Ihr Verhalten ändern.
12:29
Take a look at this one.
300
749260
2000
Schauen Sie sich das hier an.
12:31
I'm a bit of a health nut.
301
751260
2000
Ich bin ein kleiner Gesundheitsfanatiker.
12:33
I love taking supplements and being fit,
302
753260
3000
Ich liebe es, Nahrungsergänzungsmittel zu nehmen und fit zu sein.
12:36
but I can never understand what's going on in terms of evidence.
303
756260
3000
Aber ich es kann es einfach nicht verstehen, wie es mit wissenschaftlichen Nachweisen aussieht.
12:39
There's always conflicting evidence.
304
759260
2000
Es gibt immer widersprüchliche Nachweise.
12:41
Should I take vitamin C? Should I be taking wheatgrass?
305
761260
2000
Soll ich Vitamin C nehmen? Soll ich Weizengras nehmen?
12:43
This is a visualization of all the evidence
306
763260
2000
Dies ist eine Visualisierung all dieser wissenschaftlichen Nachweise
12:45
for nutritional supplements.
307
765260
2000
für Nahrungsergänzungsmittel.
12:47
This kind of diagram is called a balloon race.
308
767260
3000
Diese Art von Diagramm wird als Ballon-Rennen bezeichnet.
12:50
So the higher up the image,
309
770260
2000
Je höher man sich also im Bild befindet,
12:52
the more evidence there is for each supplement.
310
772260
3000
desto mehr Beweise gibt es für die jeweiligen Ergänzungsmittel.
12:55
And the bubbles correspond to popularity as regards to Google hits.
311
775260
3000
Und die Blasen entsprechen der Beliebtheit in Bezug auf die Anzahl an Suchergebnissen in Google.
12:58
So you can immediately apprehend
312
778260
3000
Sie können also quasi sofort erkennen,
13:01
the relationship between efficacy and popularity,
313
781260
3000
wie das Verhältnis zwischen Wirksamkeit und Beliebtheit ist.
13:04
but you can also, if you grade the evidence,
314
784260
3000
Aber Sie können außerdem -- wenn Sie die Beweise klassifizieren --
13:07
do a "worth it" line.
315
787260
2000
sozusagen eine "lohnt sich"-Grenze ziehen.
13:09
So supplements above this line are worth investigating,
316
789260
3000
Somit lohnt es sich, die Ergänzungsmittel oberhalb dieser Grenze zu betrachten,
13:12
but only for the conditions listed below,
317
792260
3000
jedoch nur zu den unten aufgeführten Bedingungen.
13:15
and then the supplements below the line
318
795260
3000
Und die Ergänzungsmittel unterhalb dieser Grenze
13:18
are perhaps not worth investigating.
319
798260
2000
sind es vermutlich nicht wert, in Betracht gezogen zu werden.
13:20
Now this image constitutes a huge amount of work.
320
800260
3000
Dieses Bild stellt eine riesige Menge an Arbeit dar.
13:23
We scraped like 1,000 studies from PubMed,
321
803260
3000
Wir haben etwa 1.000 Studien aus dem PubMed zusammengesucht,
13:26
the biomedical database,
322
806260
2000
der biomedizinischen Datenbank.
13:28
and we compiled them and graded them all.
323
808260
3000
Und wir haben sie alle zusammengestellt und bewertet.
13:31
And it was incredibly frustrating for me
324
811260
2000
Und es war unglaublich frustrierend für mich,
13:33
because I had a book of 250 visualizations to do for my book,
325
813260
3000
da ich ein Buch mit 250 Grafiken bestücken musste, mein Buch,
13:36
and I spent a month doing this,
326
816260
2000
und ich habe damit einen Monat verbracht
13:38
and I only filled two pages.
327
818260
2000
und nur zwei Seiten gefüllt.
13:40
But what it points to
328
820260
2000
Was das jedoch zeigt, ist,
13:42
is that visualizing information like this
329
822260
2000
dass diese Art der Visualisierung von Informationen
13:44
is a form of knowledge compression.
330
824260
2000
eine Form der Wissenskomprimierung ist.
13:46
It's a way of squeezing an enormous amount
331
826260
2000
Es ist eine Möglichkeit, eine gewaltige Menge
13:48
of information and understanding
332
828260
2000
an Informationen und Erkenntnissen
13:50
into a small space.
333
830260
2000
auf kleinen Raum zusammenzupressen.
13:52
And once you've curated that data, and once you've cleaned that data,
334
832260
2000
Sobald man die Daten organisiert hat und sobald man sie gesäubert hat,
13:54
and once it's there,
335
834260
2000
und sobald sie da sind,
13:56
you can do cool stuff like this.
336
836260
2000
können Sie coole Sachen wie das hier tun.
13:58
So I converted this into an interactive app,
337
838260
2000
Ich habe dies in eine interaktive Anwendung überführt.
14:00
so I can now generate this application online --
338
840260
2000
Ich kann diese Anwendung nun also online benutzen.
14:02
this is the visualization online --
339
842260
2000
Dies ist die Visualisierung online --
14:04
and I can say, "Yeah, brilliant."
340
844260
2000
und ich kann sagen: "Ja, genial!"
14:06
So it spawns itself.
341
846260
2000
Es erzeugt sich also von selbst.
14:08
And then I can say, "Well, just show me the stuff
342
848260
2000
Und dann kann ich sagen: "Nun, zeige mir das Zeug,
14:10
that affects heart health."
343
850260
2000
das gut fürs Herz ist."
14:12
So let's filter that out.
344
852260
2000
Lassen Sie es uns also herausfiltern.
14:14
So heart is filtered out, so I can see if I'm curious about that.
345
854260
3000
Das Herz ist also herausgefiltert, wenn ich das wissen möchte.
14:17
I think, "No, no. I don't want to take any synthetics,
346
857260
2000
Ich denke: "Nein, nein. Ich möchte keine synthetischen Stoffe nehmen.
14:19
I just want to see plants and --
347
859260
3000
Ich möchte nur Pflanzen sehen und --
14:22
just show me herbs and plants. I've got all the natural ingredients."
348
862260
3000
zeig mir nur Kräuter und Pflanzen. Ich habe all diese natürlichen Bestandteile."
14:25
Now this app is spawning itself
349
865260
2000
Diese Anwendung erzeugt sich nun von selbst
14:27
from the data.
350
867260
2000
aus den Daten.
14:29
The data is all stored in a Google Doc,
351
869260
2000
Die Daten sind alle in einem Google-Dokument gespeichert
14:31
and it's literally generating itself from that data.
352
871260
3000
und sie erzeugt sich buchstäblich von selbst aus den Daten.
14:34
So the data is now alive; this is a living image,
353
874260
2000
Die Daten sind also nun lebendig; dies ist ein lebendiges Bild
14:36
and I can update it in a second.
354
876260
2000
und ich kann es in einer Sekunde aktualisieren.
14:38
New evidence comes out. I just change a row on a spreadsheet.
355
878260
2000
Neue Beweise erscheinen -- ich ändere einfach eine Zeile in einer Tabelle.
14:40
Doosh! Again, the image recreates itself.
356
880260
4000
Tusch! Noch einmal. Das Bild erzeugt sich wieder selbst.
14:44
So it's cool.
357
884260
2000
Das ist cool.
14:46
It's kind of living.
358
886260
3000
Es ist irgendwie lebendig.
14:49
But it can go beyond data,
359
889260
2000
Aber es kann auch gewissermaßen über Daten hinaus gehen
14:51
and it can go beyond numbers.
360
891260
2000
und es kann über Zahlen hinaus gehen.
14:53
I like to apply information visualization
361
893260
2000
Und ich möchte die Visualisierung von Informationen
14:55
to ideas and concepts.
362
895260
3000
auf Ideen und Konzepte anwenden.
14:58
This is a visualization
363
898260
2000
Dies ist die Visualisierung
15:00
of the political spectrum,
364
900260
2000
des politischen Spektrums
15:02
an attempt for me to try
365
902260
2000
als Bestrebung von mir zu versuchen
15:04
and understand how it works
366
904260
2000
und zu verstehen wie es funktioniert
15:06
and how the ideas percolate down
367
906260
2000
und wie die Ideen durchsickern --
15:08
from government into society and culture,
368
908260
2000
von der Regierung in die Gesellschaft und Kultur,
15:10
into families, into individuals, into their beliefs
369
910260
3000
in Familien, in Individuen, in ihre Überzeugungen
15:13
and back around again in a cycle.
370
913260
3000
und wieder ganz zurück in einem Kreislauf.
15:16
What I love about this image
371
916260
2000
Was ich an diesem Bild liebe, ist,
15:18
is it's made up of concepts,
372
918260
2000
dass es aus Konzepten besteht.
15:20
it explores our worldviews
373
920260
2000
Es erkundet unsere Weltanschauungen
15:22
and it helps us -- it helps me anyway --
374
922260
2000
und es hilft uns -- es hilft mir zumindest --
15:24
to see what others think,
375
924260
2000
zu sehen, was andere denken,
15:26
to see where they're coming from.
376
926260
2000
zu sehen, wo sie herkommen.
15:28
And it feels just incredibly cool to do that.
377
928260
3000
Und es fühlt sich einfach unglaublich gut an, das zu tun.
15:31
What was most exciting for me
378
931260
3000
Und was für mich am spannendsten
15:34
designing this
379
934260
2000
beim Gestalten war,
15:36
was that, when I was designing this image,
380
936260
2000
war, dass ich währenddessen
15:38
I desperately wanted this side, the left side,
381
938260
3000
verzweifelt versucht habe, diese Seite, die linke Seite
15:41
to be better than the right side --
382
941260
2000
besser zu machen als die rechte Seite --
15:43
being a journalist, a Left-leaning person --
383
943260
3000
als Journalist, als linksorientierte Person --
15:46
but I couldn't, because I would have created
384
946260
2000
Aber ich konnte nicht, da ich ansonsten ein
15:48
a lopsided, biased diagram.
385
948260
3000
einseitiges, verzerrtes Diagramm erstellt hätte.
15:51
So, in order to really create a full image,
386
951260
3000
Um also wirklich ein vollständiges Bild zu erstellen,
15:54
I had to honor the perspectives on the right-hand side
387
954260
3000
musste ich auch die Ansichten der rechten Seite würdigen
15:57
and at the same time, uncomfortably recognize
388
957260
3000
und gleichzeitig, gewissermaßen unbehaglich feststellen,
16:00
how many of those qualities were actually in me,
389
960260
3000
wie viele jener Eigenschaften tatsächlich in mir sind,
16:03
which was very, very annoying and uncomfortable.
390
963260
2000
was sehr, sehr ärgerlich und unbehaglich war.
16:05
(Laughter)
391
965260
4000
(Gelächter)
16:09
But not too uncomfortable,
392
969260
2000
Aber nicht zu unbehaglich,
16:11
because there's something unthreatening
393
971260
3000
weil es etwas nicht Bedrohliches hat,
16:14
about seeing a political perspective,
394
974260
2000
wenn man eine politische Ansicht sieht
16:16
versus being told or forced to listen to one.
395
976260
3000
als dass man sie sich anhören muss.
16:19
You're capable of holding conflicting viewpoints
396
979260
3000
Es ist wirklich so -- Sie können widersprüchliche Standpunkte
16:22
joyously when you can see them.
397
982260
2000
freudig vertreten, wenn Sie sie sehen können.
16:24
It's even fun to engage with them
398
984260
2000
Es ist sogar ein Vergnügen sich mit ihnen zu beschäftigen,
16:26
because it's visual.
399
986260
2000
da sie visuell sind.
16:28
So that's what's exciting to me,
400
988260
2000
Das ist es also, was für mich aufregend ist --
16:30
seeing how data can change my perspective
401
990260
2000
zu sehen, wie Daten meinen Blickwinkel ändern können
16:32
and change my mind midstream --
402
992260
2000
und meine Meinung währenddessen beeinflussen können.
16:34
beautiful, lovely data.
403
994260
3000
Schöne, wunderbare Daten.
16:38
So, just to wrap up,
404
998260
2000
Um es also zusammenzufassen:
16:40
I wanted to say
405
1000260
2000
Ich wollte sagen,
16:42
that it feels to me that design is about solving problems
406
1002260
2000
dass ich glaube, dass es bei der Gestaltung um das Lösen von Problemen geht
16:44
and providing elegant solutions,
407
1004260
3000
und die Bereitstellung eleganter Lösungen.
16:47
and information design is about
408
1007260
2000
Und beim Informationsdesign geht es um
16:49
solving information problems.
409
1009260
2000
das Lösen von Informationsproblemen.
16:51
It feels like we have a lot of information problems
410
1011260
2000
Und ich glaube, dass wir viele Informationsprobleme
16:53
in our society at the moment,
411
1013260
2000
derzeit in unserer Gesellschaft haben --
16:55
from the overload and the saturation
412
1015260
2000
von der Informationsflut und -sättigung
16:57
to the breakdown of trust and reliability
413
1017260
2000
bis zur Störung von Vertrauen und Zuverlässigkeit
16:59
and runaway skepticism and lack of transparency,
414
1019260
2000
sowie unkontrollierter Skepsis und dem Mangel an Transparenz
17:01
or even just interestingness.
415
1021260
2000
oder sogar einfach Interesse.
17:03
I mean, I find information just too interesting.
416
1023260
2000
Ich glaube, ich finde Informationen einfach zu interessant.
17:05
It has a magnetic quality that draws me in.
417
1025260
3000
Sie haben etwas, das mich anzieht.
17:09
So, visualizing information
418
1029260
2000
Die Visualisierung von Informationen
17:11
can give us a very quick solution to those kinds of problems.
419
1031260
3000
kann uns also eine sehr schnelle Lösung für all jene Arten von Problemen bescheren.
17:14
Even when the information is terrible,
420
1034260
2000
Und sogar wenn die Informationen schrecklich sind,
17:16
the visual can be quite beautiful.
421
1036260
3000
kann die Visualisierung ganz schön sein.
17:19
Often we can get clarity
422
1039260
3000
Und oftmals können wir Klarheit schaffen
17:22
or the answer to a simple question very quickly,
423
1042260
2000
oder eine Antwort auf eine einfache Frage sehr schnell erhalten,
17:24
like this one,
424
1044260
2000
wie diese hier --
17:26
the recent Icelandic volcano.
425
1046260
3000
der jüngste isländische Vulkan.
17:29
Which was emitting the most CO2?
426
1049260
2000
Was hat das meiste CO2 ausgestoßen?
17:31
Was it the planes or the volcano,
427
1051260
2000
Waren es die Flugzeuge oder der Vulkan,
17:33
the grounded planes or the volcano?
428
1053260
2000
die Flugzeuge am Boden oder der Vulkan?
17:35
So we can have a look.
429
1055260
2000
Schauen wir es uns an.
17:37
We look at the data and we see:
430
1057260
2000
Wir schauen uns die Daten an und wir sehen --
17:39
Yep, the volcano emitted 150,000 tons;
431
1059260
2000
ja, der Vulkan hat 150.000 Tonnen ausgestoßen;
17:41
the grounded planes would have emitted
432
1061260
2000
die Flugzeuge am Boden hätten
17:43
345,000 if they were in the sky.
433
1063260
3000
345.000 Tonnen ausgestoßen, wenn sie in der Luft gewesen wären.
17:46
So essentially, we had our first carbon-neutral volcano.
434
1066260
3000
Wir hatten also tatsächlich unseren ersten klimaneutralen Vulkan.
17:49
(Laughter)
435
1069260
2000
(Gelächter)
17:51
(Applause)
436
1071260
9000
(Applaus)
18:00
And that is beautiful. Thank you.
437
1080260
3000
Und das ist schön. Vielen Dank.
18:03
(Applause)
438
1083260
8000
(Applaus)
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