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

Gary Flake: Es Pivot un eje de cambio para la exploracion web?

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2010-03-03 ・ TED


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Gary Flake: Es Pivot un eje de cambio para la exploracion web?

60,354 views ・ 2010-03-03

TED


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Traductor: John Walker Revisor: Rafael Ortiz
00:16
If I can leave you with one big idea today,
0
16260
2000
Si puedo dejarlos este día con una sola gran idea,
00:18
it's that the whole of the data
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18260
2000
es que el cúmulo de datos
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in which we consume
2
20260
2000
que consumimos
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is greater that the sum of the parts,
3
22260
2000
es mayor que la suma de las partes,
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and instead of thinking about information overload,
4
24260
3000
y, en lugar de verlo como una sobrecarga de información,
00:27
what I'd like you to think about is how
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27260
2000
Lo que quiero que piensen es en cómo
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we can use information so that patterns pop
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29260
3000
podemos utilizar esa información para resaltar patrones
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and we can see trends that would otherwise be invisible.
7
32260
3000
y ver tendencias que de otro modo serian invisibles.
00:35
So what we're looking at right here is a typical mortality chart
8
35260
3000
Así que lo que estamos viendo aquí es una tabla típica de mortalidad
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organized by age.
9
38260
2000
organizada por edad.
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This tool that I'm using here is a little experiment.
10
40260
2000
Esta herramienta que uso es un pequeño experimento.
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It's called Pivot, and with Pivot what I can do
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42260
3000
Se llama Pivot, y con Pivot lo que puedo hacer
00:45
is I can choose to filter in one particular cause of deaths -- say, accidents.
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45260
4000
es filtrar una causa en particular de muertes, digamos accidentes.
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And, right away, I see there's a different pattern that emerges.
13
49260
3000
E inmediatamente vemos que se hace evidente un patrón diferente.
00:52
This is because, in the mid-area here,
14
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2000
Esto es porque, en la sección central aquí,
00:54
people are at their most active,
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54260
2000
las personas están su etapa mas activa,
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and over here they're at their most frail.
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56260
2000
y aquí están en la mas frágil.
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We can step back out again
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58260
2000
Podemos nuevamente volver atrás
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and then reorganize the data by cause of death,
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2000
y reorganizar los datos por causa de muerte,
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seeing that circulatory diseases and cancer
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viendo que las enfermedades circulatorias y el cáncer
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are the usual suspects, but not for everyone.
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65260
3000
son los sospechosos usuales, aunque no para todos.
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If we go ahead and we filter by age --
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3000
Si filtramos por edad,
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say 40 years or less --
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digamos menores de 40 años,
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we see that accidents are actually
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2000
vemos que los accidentes son realmente
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the greatest cause that people have to be worried about.
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75260
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la principal causa de la que la gente debe preocuparse.
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And if you drill into that, it's especially the case for men.
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3000
Y si te adentras mas en eso, es mas común en el caso de los hombres.
01:21
So you get the idea
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81260
2000
Así que entienden la idea
01:23
that viewing information, viewing data in this way,
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83260
3000
de que ver la información y los datos en esta manera,
01:26
is a lot like swimming
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2000
es como nadar
01:28
in a living information info-graphic.
29
88260
3000
en una infografía viviente de información.
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And if we can do this for raw data,
30
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2000
Y si podemos hacer esto con datos crudos,
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why not do it for content as well?
31
93260
3000
¿Por qué no lo hacemos también para contenido?
01:36
So what we have right here
32
96260
2000
Así que lo que tenemos aquí,
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is the cover of every single Sports Illustrated
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3000
es la portada de todas las Sports Illustrated
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ever produced.
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2000
que se han producido.
01:43
It's all here; it's all on the web.
35
103260
2000
Todo esta aquí. En la web.
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You can go back to your rooms and try this after my talk.
36
105260
3000
Pueden regresar a sus habitaciones e intentar esto después de mi platica.
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With Pivot, you can drill into a decade.
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3000
Con Pivot pueden reducirlo a una década.
01:51
You can drill into a particular year.
38
111260
2000
O reducirlo a un año en particular.
01:53
You can jump right into a specific issue.
39
113260
3000
O puedes brincar directo a una edición en particular.
01:56
So I'm looking at this; I see the athletes
40
116260
2000
Asi que estoy viendo esto, veo atletas
01:58
that have appeared in this issue, the sports.
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118260
2000
que han aparecido en esta edición, los deportes.
02:00
I'm a Lance Armstrong fan, so I'll go ahead and I'll click on that,
42
120260
3000
Soy un fan de Lance Armstrong, así que le daré clic a eso,
02:03
which reveals, for me, all the issues
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123260
2000
que me revela, todas las ediciones
02:05
in which Lance Armstrong's been a part of.
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125260
2000
en las que está Lance Armostrong.
02:07
(Applause)
45
127260
3000
(Aplausos)
02:10
Now, if I want to just kind of take a peek at these,
46
130260
3000
Ahora si solo quieren darle un vistazo a esto,
02:13
I might think,
47
133260
2000
podríamos pensar,
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"Well, what about taking a look at all of cycling?"
48
135260
2000
"¿Qué tal si vemos todo lo relacionado con el ciclismo?"
02:17
So I can step back, and expand on that.
49
137260
2000
Así que puedo volver, y expandir eso.
02:19
And I see Greg LeMond now.
50
139260
2000
Y ahora veo a Greg Lemond.
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And so you get the idea that when you
51
141260
2000
Así tienes una idea de que cuando
02:23
navigate over information this way --
52
143260
2000
navegas la información de esta manera,
02:25
going narrower, broader,
53
145260
2000
acotando, expandiendo,
02:27
backing in, backing out --
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147260
2000
adentrándote, retirándote,
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you're not searching, you're not browsing.
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149260
2000
no estás buscando, no estás navegando.
02:31
You're doing something that's actually a little bit different.
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151260
2000
Estas haciendo algo ligeramente distinto.
02:33
It's in between, and we think it changes
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153260
3000
Es un intermedio, y pensamos que cambia
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the way information can be used.
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156260
2000
la forma en que se aprovecha la información.
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So I want to extrapolate on this idea a bit
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158260
2000
Así que quiero extrapolar un poco esta idea
02:40
with something that's a little bit crazy.
60
160260
2000
algo que es un poco loco.
02:42
What we're done here is we've taken every single Wikipedia page
61
162260
3000
Lo que hemos hecho es que hemos tomado todas las páginas de wikipedia
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and we reduced it down to a little summary.
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165260
3000
y las hemos reducido a un pequeño resumen.
02:48
So the summary consists of just a little synopsis
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168260
3000
El resumen consiste en una pequeña sinopsis
02:51
and an icon to indicate the topical area that it comes from.
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171260
3000
y un ícono que indica el área de tópicos de la que proviene.
02:54
I'm only showing the top 500
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174260
3000
Solo estoy mostrando las 500
02:57
most popular Wikipedia pages right here.
66
177260
2000
páginas mas populares de Wikipedia.
02:59
But even in this limited view,
67
179260
2000
Pero aún en esta vista limitada,
03:01
we can do a lot of things.
68
181260
2000
podemos hacer muchas cosas.
03:03
Right away, we get a sense of what are the topical domains
69
183260
2000
De inmediato, podemos tener un sentir de los topicos
03:05
that are most popular on Wikipedia.
70
185260
2000
más populares en Wikipedia.
03:07
I'm going to go ahead and select government.
71
187260
2000
Voy a aventurarme a seleccionar gobierno.
03:09
Now, having selected government,
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189260
3000
Ahora, habiendo seleccionado gobierno,
03:12
I can now see that the Wikipedia categories
73
192260
2000
puedo ver que las categorías de Wikipedia
03:14
that most frequently correspond to that
74
194260
2000
que más frecuentemente corresponden a eso
03:16
are Time magazine People of the Year.
75
196260
3000
son la revista Time Personas del Año.
03:19
So this is really important because this is an insight
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199260
3000
Esto es verdaderamente importante porque esto revela
03:22
that was not contained within any one Wikipedia page.
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202260
3000
algo que no estaba contenido en ninguna página de Wikipedia.
03:25
It's only possible to see that insight
78
205260
2000
Solo es posible dar esa mirada
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when you step back and look at all of them.
79
207260
3000
cuando das un paso atrás y lo ves todo.
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Looking at one of these particular summaries,
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210260
2000
Viendo uno de estos resúmenes en particular,
03:32
I can then drill into the concept of
81
212260
3000
Puedo entonces indagar en el concepto de
03:35
Time magazine Person of the Year,
82
215260
2000
la revista Time Personas del Año,
03:37
bringing up all of them.
83
217260
2000
y verlas todas.
03:39
So looking at these people,
84
219260
2000
Así que viendo a estas personas,
03:41
I can see that the majority come from government;
85
221260
3000
puedo ver que la mayoría de ellas viene del gobierno.
03:45
some have come from natural sciences;
86
225260
3000
Algunos vienen de ciencias naturales.
03:49
some, fewer still, have come from business --
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229260
3000
Unos cuantos, vienen del mundo de los negocios.
03:53
there's my boss --
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233260
2000
Ahí esta mi jefe.
03:55
and one has come from music.
89
235260
5000
Y uno de ellos viene de la música.
04:00
And interestingly enough,
90
240260
2000
Y de mayor interés,
04:02
Bono is also a TED Prize winner.
91
242260
3000
Bono también es un ganador del premio TED.
04:05
So we can go, jump, and take a look at all the TED Prize winners.
92
245260
3000
Así que podemos saltar y dar un vistazo a todos los ganadores del premio TED.
04:08
So you see, we're navigating the web for the first time
93
248260
3000
Como ven, estamos navegando la Web por primera vez
04:11
as if it's actually a web, not from page-to-page,
94
251260
3000
como si realmente fuera una red, no de página en página,
04:14
but at a higher level of abstraction.
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254260
2000
sino a un nivel mayor de abstracción.
04:16
And so I want to show you one other thing
96
256260
2000
Quiero mostrarles una cosa más
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that may catch you a little bit by surprise.
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258260
3000
que pueda quizá sorprenderles un poco.
04:21
I'm just showing the New York Times website here.
98
261260
3000
Solo estoy mostrando aquí el sito del New York Times.
04:24
So Pivot, this application --
99
264260
2000
Y Pivot, esta herramienta --
04:26
I don't want to call it a browser; it's really not a browser,
100
266260
2000
No quiero llamarla un navegador; realmente no es un navegador,
04:28
but you can view web pages with it --
101
268260
3000
pero puedes ver paginas Web con ella --
04:31
and we bring that zoomable technology
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271260
2000
y traemos la tecnología de acercamiento
04:33
to every single web page like this.
103
273260
3000
a cada página web como esta.
04:36
So I can step back,
104
276260
3000
Puedo regresar,
04:39
pop right back into a specific section.
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279260
2000
dar un brinco atrás a una sección especifica.
04:41
Now the reason why this is important is because,
106
281260
2000
Ahora, la razón por lo que es importante es porque,
04:43
by virtue of just viewing web pages in this way,
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283260
3000
por el hecho simple de ver páginas Web de esta manera,
04:46
I can look at my entire browsing history
108
286260
2000
puedo ver mi historial de navegación completo
04:48
in the exact same way.
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288260
2000
exactamenrte en la misma manera.
04:50
So I can drill into what I've done
110
290260
2000
Y puedo adentrarme en lo que he hecho
04:52
over specific time frames.
111
292260
2000
en periodos de tiempo específicos.
04:54
Here, in fact, is the state
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294260
2000
Aquí, de hecho, aparece el estado
04:56
of all the demo that I just gave.
113
296260
2000
de toda la demostración que acabo de dar.
04:58
And I can sort of replay some stuff that I was looking at earlier today.
114
298260
3000
Y puedo hacer una reproducción de algunas de las cosas que veía esta mañana.
05:01
And, if I want to step back and look at everything,
115
301260
3000
Y, si quiero regresar y ver todo,
05:04
I can slice and dice my history,
116
304260
2000
puedo rebanar y recortar mi historial
05:06
perhaps by my search history --
117
306260
2000
quizá por el historial de búsquedas.
05:08
here, I was doing some nepotistic searching,
118
308260
2000
Aquí, estaba haciendo un poco de búsqueda nepotista,
05:10
looking for Bing, over here for Live Labs Pivot.
119
310260
3000
buscando por Bing, por aquí los Live Labs Pivot.
05:13
And from these, I can drill into the web page
120
313260
2000
Y desde aquí puedo adentrarme a la página web
05:15
and just launch them again.
121
315260
2000
y volverlos a ejecutar.
05:17
It's one metaphor repurposed multiple times,
122
317260
3000
Es una metáfora que tiene un nuevo propósito cada vez,
05:20
and in each case it makes the whole greater
123
320260
2000
y en cada caso hace que la suma sea más grande
05:22
than the sum of the parts with the data.
124
322260
2000
que la suma de sus partes con los datos.
05:24
So right now, in this world,
125
324260
3000
Así que ahora, en este mundo,
05:27
we think about data as being this curse.
126
327260
3000
pensamos en los datos como una maldición.
05:30
We talk about the curse of information overload.
127
330260
3000
Hablamos acerca de la maldición de la sobrecarga de información.
05:33
We talk about drowning in data.
128
333260
3000
Hablamos acerca de ahogarnos en datos.
05:36
What if we can actually turn that upside down
129
336260
2000
¿Qué tal si le damos la vuelta a esto
05:38
and turn the web upside down,
130
338260
2000
y ponemos de cabeza la web,
05:40
so that instead of navigating from one thing to the next,
131
340260
3000
para que en lugar de ir de una cosa a la siguiente,
05:43
we get used to the habit of being able to go from many things to many things,
132
343260
3000
nos acostumbremos al hábito de poder ir de muchas cosas a muchas cosas,
05:46
and then being able to see the patterns
133
346260
2000
y luego poder ver los patrones
05:48
that were otherwise hidden?
134
348260
2000
que de otra manera estarían ocultos?
05:50
If we can do that, then instead of being trapped in data,
135
350260
5000
Si podemos hacer eso, entonces en vez de estar atrapados en datos,
05:55
we might actually extract information.
136
355260
3000
podremos realmente extraer información.
05:58
And, instead of dealing just with information,
137
358260
2000
Y si, en lugar de solo tratar con la información,
06:00
we can tease out knowledge.
138
360260
2000
podamos extraerle conocimiento,
06:02
And if we get the knowledge, then maybe even there's wisdom to be found.
139
362260
3000
y si tenemos el conocimiento, entonces quizá podamos encontrar sabiduría.
06:05
So with that, I thank you.
140
365260
2000
Así que con eso, les doy las gracias.
06:07
(Applause)
141
367260
8000
(Aplausos)
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