Tim Berners-Lee: The year open data went worldwide

Tim Berners-Lee: El año en que los datos de libre acceso se globalizaron

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2010-03-08 ・ TED


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Tim Berners-Lee: El año en que los datos de libre acceso se globalizaron

61,289 views ・ 2010-03-08

TED


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Traductor: Sebastian Betti Revisor: John Mackenzie
00:15
Last year here at TED
0
15260
2000
El año pasado aquí en TED
00:17
I asked you to give me your data,
1
17260
2000
les pedí que me dieran sus datos
00:19
to put your data on the web, on the basis
2
19260
2000
que pusieran sus datos en la web, sobre la base de
00:21
that if people put data onto the web --
3
21260
3000
que si la gente pone los datos en la web
00:24
government data, scientific data, community data,
4
24260
3000
datos gubernamentales, científicos, comunitarios,
00:27
whatever it is -- it will be used by other people
5
27260
2000
lo que sea, serán usados por otras personas
00:29
to do wonderful things, in ways
6
29260
2000
para hacer cosas maravillosas, en formas
00:31
that they never could have imagined.
7
31260
2000
que nunca pudieron haber imaginado.
00:33
So, today I'm back just to show you a few things,
8
33260
3000
Hoy, por tanto, vuelvo para mostrarles algunas cosas
00:36
to show you, in fact, there is
9
36260
2000
mostrarles, de hecho, que hay
00:38
an open data movement afoot,
10
38260
5000
un movimiento de libre acceso a datos en marcha
00:43
now, around the world.
11
43260
2000
en todo el mundo, ahora.
00:45
The cry of "Raw data now!"
12
45260
2000
La exhortación de "datos primarios ahora"
00:47
which I made people make in the auditorium,
13
47260
2000
que hicimos con los miembros del auditorio
00:49
was heard around the world.
14
49260
2000
dio la vuelta al mundo.
00:51
So, let's roll the video.
15
51260
3000
Así que rodemos el video.
00:54
A classic story, the first one which lots of people picked up,
16
54260
3000
El cuento clásico, el primero que se divulgó
00:57
was when in March -- on March 10th in fact, soon after TED --
17
57260
3000
fue cuando en marzo, el 10 de marzo, luego de TED
01:00
Paul Clarke, in the U.K. government,
18
60260
3000
Paul Clarke, del gobierno del Reino Unido
01:03
blogged, "Oh, I've just got some raw data. Here it is,
19
63260
2000
posteó: "Acabo de recibir unos datos primarios. Aquí están,
01:05
it's about bicycle accidents."
20
65260
3000
son sobre accidentes de bicicleta".
01:08
Two days it took the Times Online
21
68260
3000
Dos días le llevó al Times Online
01:11
to make a map, a mashable map --
22
71260
2000
hacer un mapa 'mashable'
01:13
we call these things mash-ups --
23
73260
2000
les llamamos "mash-ups" a estas cosas
01:15
a mashed-up user interface that allows you to go in there
24
75260
2000
una interfaz que te permite ir allí,
01:17
and have a look and find out whether your bicycle
25
77260
2000
echar un vistazo y averiguar si tu ruta
01:19
route to work was affected.
26
79260
2000
al trabajo fue afectada.
01:21
Here's more data, traffic survey data,
27
81260
2000
Hay más datos, datos de la encuesta de tráfico
01:23
again, put out by the U.K. government,
28
83260
2000
suministrados por el gobierno del R.U.
01:25
and because they put it up using the Linked Data standards,
29
85260
3000
y dado que los subieron usando estándares de datos enlazados
01:28
then a user could just make a map,
30
88260
2000
otro usuario podría hacer un mapa
01:30
just by clicking.
31
90260
2000
con sólo hacer clic.
01:32
Does this data affect things? Well, let's get back to 2008.
32
92260
2000
¿Tienen impacto estos datos? Vamos al 2008.
01:34
Look at Zanesville, Ohio.
33
94260
3000
Miremos Zanesville, Ohio.
01:37
Here's a map a lawyer made. He put on it the water plant,
34
97260
3000
Este es un mapa hecho por un abogado, puesto en la planta de agua,
01:40
and which houses are there,
35
100260
2000
viendo qué casas están ahí
01:42
which houses have been connected to the water.
36
102260
2000
¿qué casas tienen conexión de agua?
01:44
And he got, from other data sources,
37
104260
2000
Y obtuvo, de otras fuentes de datos,
01:46
information to show
38
106260
3000
información para mostrar
01:49
which houses are occupied by white people.
39
109260
2000
qué casas están ocupadas por gente blanca.
01:51
Well, there was too much of a correlation, he felt,
40
111260
3000
Bueno, había una correlación demasiado alta, pensó,
01:54
between which houses were occupied by white people
41
114260
3000
entre las casas ocupadas por gente blanca
01:57
and which houses had water, and the judge was not impressed either.
42
117260
3000
y las que tenían agua potable, y al juez tampoco la pareció bien
02:00
The judge was not impressed to the tune of 10.9 million dollars.
43
120260
3000
tan poco bien que los multó 10,9 millones de dólares
02:03
That's the power of taking one piece of data,
44
123260
2000
Ese es el poder de tomar unos datos
02:05
another piece of data, putting it together,
45
125260
3000
tomar otros datos, ponerlos juntos,
02:08
and showing the result.
46
128260
2000
y mostrar el resultado.
02:10
Let's look at some data from the U.K. now.
47
130260
2000
Ahora miremos algunos datos del R.U.
02:12
This is U.K. government data, a completely independent site,
48
132260
2000
Son datos del gobierno del R.U., un sitio independiente,
02:14
Where Does My Money Go.
49
134260
2000
A Dónde Va Mi Dinero,
02:16
It allows anybody to go there and burrow down.
50
136260
2000
permite que cualquiera vaya y averigüe.
02:18
You can burrow down by a particular type of spending,
51
138260
2000
Uno puede hurgar en busca de un tipo de gasto particular
02:20
or you can go through all the different regions and compare them.
52
140260
4000
o se puede pasar por las diferentes regiones y compararlas.
02:24
So, that's happening in the U.K. with U.K. government data.
53
144260
3000
Eso está sucediendo en el R.U. con datos del gobierno del R.U.
02:27
Yes, certainly you can do it over here.
54
147260
2000
Sí, por cierto, uno puede hacerlo aquí.
02:29
Here's a site which allows you to look at recovery spending
55
149260
3000
Aquí hay un sitio que permite mirar los costos de recuperación
02:32
in California.
56
152260
2000
en California.
02:34
Take an arbitrary example, Long Beach, California,
57
154260
2000
Tomemos un ejemplo cualquiera, Long Beach, California,
02:36
you can go and have a look at what recovery money they've been spending
58
156260
3000
uno puede ir y mirar cuánto dinero de recuperación han estado gastando
02:39
on different things such as energy.
59
159260
3000
en cosas como energía.
02:42
In fact, this is the graph of the number of data sets
60
162260
3000
De hecho, este es el gráfico de cantidad de sets de datos
02:45
in the repositories of data.gov,
61
165260
2000
en los repositorios de data.gov
02:47
and data.gov.uk.
62
167260
2000
y data.gov.uk.
02:49
And I'm delighted to see a great competition
63
169260
2000
Y estoy encantado de ver una gran competencia
02:51
between the U.K. in blue, and the U.S. in red.
64
171260
2000
entre el R.U. en azul y los EE.UU. en rojo.
02:53
How can you use this stuff?
65
173260
2000
¿Cómo puede usarse esto?
02:55
Well, for example, if you have lots of data about places
66
175260
3000
Bueno, por ejemplo, si uno tiene muchos datos de lugares
02:58
you can take, from a postcode --
67
178260
2000
uno puede tomar un código postal
03:00
which is like a zip plus four --
68
180260
2000
que es como un código zip extendido,
03:02
for a specific group of houses, you can make paper,
69
182260
3000
para un grupo específico de casas, uno puede
03:05
print off a paper which has got very, very
70
185260
2000
imprimir un papel con información muy, muy
03:07
specific things about the bus stops,
71
187260
2000
específica sobre paradas de bus
03:09
the things specifically near you.
72
189260
2000
y cosas específicas cercanas.
03:11
On a larger scale, this is a mash-up
73
191260
3000
A mayor escala, este es un 'mash-up'
03:14
of the data which was released about the Afghan elections.
74
194260
3000
de los datos publicados sobre las elecciones afganas.
03:17
It allows you to set your own criteria
75
197260
2000
Te permite definir criterios propios
03:19
for what sort of things you want to look at.
76
199260
2000
para la clase de cosas que te interese examinar.
03:21
The red circles are polling stations,
77
201260
2000
Los círculos rojos son centros de votación
03:23
selected by your criteria.
78
203260
2000
seleccionados por tus criterios.
03:25
And then you can select also other things on the map
79
205260
2000
Y luego uno puede seleccionar otras cosas en el mapa
03:27
to see what other factors, like the threat level.
80
207260
2000
para ver otros factores como el nivel de amenaza.
03:29
So, that was government data.
81
209260
3000
Esos eran datos del gobierno.
03:32
I also talked about community-generated data -- in fact I edited some.
82
212260
2000
También hablé de datos comunitarios, de hecho yo editaba,
03:34
This is the wiki map, this is the Open Street Map.
83
214260
2000
este es el mapa wiki, el mapa abierto de calles
03:36
"Terrace Theater" I actually put
84
216260
2000
El Teatro Terrace, de hecho lo puse
03:38
on the map because it wasn't on the map before TED last year.
85
218260
3000
en el mapa porque no estaba antes de las TED del año pasado.
03:41
I was not the only person editing the open street map.
86
221260
3000
No era el único que edita los mapas libres.
03:44
Each flash on this visualization --
87
224260
2000
Cada destello de esta visualización
03:46
put together by ITO World --
88
226260
2000
elaborado por ITO World
03:48
shows an edit in 2009
89
228260
2000
muestra una edición de 2009
03:50
made to the Open Street Map.
90
230260
2000
realizada en el mapa abierto de calles.
03:52
Let's now spin the world during the same year.
91
232260
3000
Veamos ahora al mundo durante ese mismo año.
03:55
Every flash is an edit. Somebody somewhere
92
235260
2000
Cada destello es una edición. Alguien que
03:57
looking at the Open Street Map, and realizing it could be better.
93
237260
3000
mira el mapa abierto y se da cuenta que podría mejorarse.
04:00
You can see Europe is ablaze with updates.
94
240260
3000
Pueden ver que Europa está llena de actualizaciones.
04:03
Some places, perhaps not as much as they should be.
95
243260
3000
En algunos lugares, quizá no tantas como debería haber.
04:06
Here focusing in on Haiti.
96
246260
2000
Y aquí, enfocándonos en Haiti
04:08
The map of Port au-Prince at the end
97
248260
2000
El mapa de Puerto Príncipe a finales
04:10
of 2009 was not all it could be,
98
250260
2000
de 2009 no era todo lo que podría ser
04:12
not as good as the map of California.
99
252260
2000
no tan bueno como el mapa de California.
04:14
Fortunately, just after the earthquake,
100
254260
3000
Por suerte, luego del terremoto
04:17
GeoEye, a commercial company,
101
257260
2000
GeoEye, una compañía comercial,
04:19
released satellite imagery
102
259260
2000
lanzó imágenes satelitales
04:21
with a license, which allowed
103
261260
2000
con una licencia que le permite
04:23
the open-source community to use it.
104
263260
2000
su uso a la comunidad de código abierto.
04:25
This is January, in time lapse,
105
265260
2000
Este es el período de enero
04:27
of people editing ... that's the earthquake.
106
267260
2000
personas editando, ese es el terremoto
04:29
After the earthquake, immediately,
107
269260
2000
Inmediatamente después del terremoto
04:31
people all over the world, mappers
108
271260
2000
la gente de todo el mundo, los cartógrafos,
04:33
who wanted to help, and could,
109
273260
2000
que querían y podían ayudar
04:35
looked at that imagery, built the map, quickly building it up.
110
275260
3000
miraron las imágenes, construyeron el mapa rápidamente.
04:38
We're focusing now on Port-au-Prince.
111
278260
1000
Ahora estamos sobre Puerto Príncipe.
04:39
The light blue is refugee camps these volunteers had spotted from the [satellite images].
112
279260
4000
En azul los campos de refugiados que los voluntarios observaron desde el aire.
04:43
So, now we have, immediately, a real-time map
113
283260
2000
Así que ahora tenemos de inmediato un mapa en tiempo real
04:45
showing where there are refugee camps --
114
285260
2000
indicando dónde están los campos de refugiados
04:47
rapidly became the best map
115
287260
2000
pronto se volvió el mejor mapa
04:49
to use if you're doing relief work in Port-au-Prince.
116
289260
3000
para usar en trabajos de socorro en Puerto Príncipe.
04:52
Witness the fact that it's here on this Garmin device
117
292260
2000
Vean que está ahí en ese aparato Garmín
04:54
being used by rescue team in Haiti.
118
294260
2000
siendo usado por un equipo de rescate.
04:56
There's the map showing,
119
296260
3000
Y Haití... ahí está el mapa que muestra
04:59
on the left-hand side,
120
299260
2000
a la izquierda,
05:01
that hospital -- actually that's a hospital ship.
121
301260
2000
el hospital, en realidad es un buque hospital.
05:03
This is a real-time map that shows blocked roads,
122
303260
3000
Es un mapa en tiempo real que muestra caminos bloqueados
05:06
damaged buildings, refugee camps --
123
306260
2000
edificios dañados, campos de refugiados.
05:08
it shows things that are needed [for rescue and relief work].
124
308260
2000
Muestra las cosas que se necesitan.
05:10
So, if you've been involved in that at all,
125
310260
2000
Así que si han estado involucrados en ésto
05:12
I just wanted to say: Whatever you've been doing,
126
312260
2000
sólo quería decirles, sea cual fuere la tarea realizada,
05:14
whether you've just been chanting, "Raw data now!"
127
314260
2000
ya sea que hayan estado graficando datos primarios
05:16
or you've been putting government or scientific data online,
128
316260
3000
o subiendo datos gubernamentales o científicos
05:19
I just wanted to take this opportunity to say: Thank you very much,
129
319260
2000
sólo quería aprovechar esta oportunidad para agradecerles mucho
05:21
and we have only just started!
130
321260
3000
y recién hemos comenzado.
05:24
(Applause)
131
324260
2000
(Aplausos)
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