The beauty of data visualization | David McCandless

David McCandless: La belleza de la visualización de datos

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2010-08-23 ・ TED


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The beauty of data visualization | David McCandless

David McCandless: La belleza de la visualización de datos

391,085 views ・ 2010-08-23

TED


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Traductor: Lidia Cámara de la Fuente Revisor: Sebastian Betti
00:15
It feels like we're all suffering
0
15260
2000
Parece que todos sufrimos
00:17
from information overload or data glut.
1
17260
3000
la sobrecarga de información o el exceso de datos.
00:20
And the good news is there might be an easy solution to that,
2
20260
2000
Lo bueno es que puede que haya una solución fácil para eso,
00:22
and that's using our eyes more.
3
22260
2000
simplemente usando más los ojos.
00:24
So, visualizing information, so that we can see
4
24260
2000
Es decir, visualizando la información para que podamos ver
00:26
the patterns and connections that matter
5
26260
3000
los patrones y conexiones importantes
00:29
and then designing that information so it makes more sense,
6
29260
3000
y luego diseñando esa información para que tenga más sentido,
00:32
or it tells a story,
7
32260
2000
o para que explique una historia,
00:34
or allows us to focus only on the information that's important.
8
34260
3000
o para que nos permita centrarnos únicamente en la información relevante.
00:38
Failing that, visualized information can just look really cool.
9
38260
3000
De no ser así, la información visualizada puede ser realmente fría.
00:41
So, let's see.
10
41260
2000
Veamos.
00:45
This is the $Billion Dollar o-Gram,
11
45260
2000
Aquí tenemos el diagrama de los mil millones.
00:47
and this image arose
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2000
Y esto surgió
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out of frustration I had
13
49260
2000
de la frustración que tuve
00:51
with the reporting of billion-dollar amounts in the press.
14
51260
2000
al tener que escribir un artículo sobre cifras, sobre miles de millones de dólares.
00:53
That is, they're meaningless without context:
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53260
3000
Es decir, que carecen de cualquier significado sin contexto.
00:56
500 billion for this pipeline,
16
56260
2000
500 mil millones para el oleoducto.
00:58
20 billion for this war.
17
58260
2000
20 mil millones para esta guerra.
01:00
It doesn't make any sense, so the only way to understand it
18
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2000
Así no tiene ningún sentido, la única manera de entenderlo
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is visually and relatively.
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62260
2000
es visualizándolo y relativizándolo.
01:04
So I scraped a load of reported figures
20
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2000
Así es que, escarbé en un montón de cifras publicadas
01:06
from various news outlets
21
66260
2000
en diversos medios de comunicación
01:08
and then scaled the boxes according to those amounts.
22
68260
3000
y luego adapté las casillas a las cantidades.
01:11
And the colors here represent the motivation behind the money.
23
71260
3000
Y los colores que representan la motivación existente tras el dinero.
01:14
So purple is "fighting,"
24
74260
3000
Así púrpura significa combate,
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and red is "giving money away," and green is "profiteering."
25
77260
3000
rojo significa donaciones y verde especulación.
01:20
And what you can see straight away
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80260
2000
Y lo que se percibe de inmediato
01:22
is you start to have a different relationship to the numbers.
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82260
2000
es que se comienza a establecer una relación diferente con los números.
01:24
You can literally see them.
28
84260
2000
Literalmente se pueden ver.
01:26
But more importantly, you start to see
29
86260
2000
Pero lo más importante es que se comienzan a ver
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patterns and connections between numbers
30
88260
2000
patrones y conexiones entre los números
01:30
that would otherwise be scattered across multiple news reports.
31
90260
3000
que de otro modo encontraríamos diseminados en múltiples artículos de prensa.
01:33
Let me point out some that I really like.
32
93260
3000
Permítanme señalar algunos que me gustan.
01:36
This is OPEC's revenue, this green box here --
33
96260
2000
Estos son los ingresos de la OPEP, la caja verde de aquí,
01:38
780 billion a year.
34
98260
2000
780 mil millones al año.
01:40
And this little pixel in the corner -- three billion --
35
100260
3000
Y este pequeño pixel en la esquina de tres mil millones
01:43
that's their climate change fund.
36
103260
3000
son los fondos para el cambio climático.
01:46
Americans, incredibly generous people --
37
106260
2000
Los estadounidenses, personas increíblemente generosas,
01:48
over 300 billion a year, donated to charity every year,
38
108260
3000
donaron más de 300 mil millones de dólares a la beneficencia como cada año,
01:51
compared with the amount of foreign aid
39
111260
2000
comparado con la suma de la ayuda exterior
01:53
given by the top 17 industrialized nations
40
113260
2000
donada por los 17 países más industrializados
01:55
at 120 billion.
41
115260
2000
de 120 mil millones de dólares.
01:57
Then of course,
42
117260
2000
Y, por supuesto,
01:59
the Iraq War, predicted to cost just 60 billion
43
119260
2000
la guerra de Irak, cuyos costes previstos eran de apenas 60 mil millones
02:01
back in 2003.
44
121260
3000
en el 2003.
02:04
And it mushroomed slightly. Afghanistan and Iraq mushroomed now
45
124260
3000
Y que se ha multiplicado ligeramente. Afganistán asciende ahora a
02:07
to 3,000 billion.
46
127260
3000
a 3 billones de dólares.
02:10
So now it's great
47
130260
2000
Así que es estupendo
02:12
because now we have this texture, and we can add numbers to it as well.
48
132260
2000
porque ahora tenemos este entorno donde podemos añadir también números.
02:14
So we could say, well, a new figure comes out ... let's see African debt.
49
134260
3000
Así que podemos decir, un nuevo número sale... vamos a ver la deuda africana.
02:17
How much of this diagram do you think might be taken up
50
137260
2000
¿Cuánto de este diagrama creen que podría condonarse
02:19
by the debt that Africa owes to the West?
51
139260
2000
de la deuda que África debe a Occidente?
02:21
Let's take a look.
52
141260
2000
Echemos un vistazo.
02:23
So there it is:
53
143260
2000
Ahí está.
02:25
227 billion is what Africa owes.
54
145260
2000
227 mil millones es lo que África debe.
02:27
And the recent financial crisis,
55
147260
2000
Y la reciente crisis financiera,
02:29
how much of this diagram might that figure take up?
56
149260
2000
¿cuánto de este diagrama podría alcanzar esta cantidad?
02:31
What has that cost the world? Let's take a look at that.
57
151260
3000
¿Qué costaría esto al mundo? Vamos a ver.
02:34
Dooosh -- Which I think is the appropriate sound effect
58
154260
3000
¡Guauuuuu! Creo que es el efecto de sonido apropiado
02:37
for that much money:
59
157260
2000
para esa cantidad de dinero.
02:39
11,900 billion.
60
159260
4000
11,9 billones.
02:45
So, by visualizing this information,
61
165260
2000
Así, mediante la visualización de esta información,
02:47
we turned it into a landscape
62
167260
2000
se convierte en un escenario
02:49
that you can explore with your eyes,
63
169260
2000
explorable con los ojos,
02:51
a kind of map really, a sort of information map.
64
171260
2000
una especie de mapa en realidad, una especie de mapa de información.
02:53
And when you're lost in information,
65
173260
2000
Y cuando uno está perdido en información,
02:55
an information map is kind of useful.
66
175260
3000
el mapa de la información es una ayuda.
02:58
So I want to show you another landscape now.
67
178260
2000
Ahora quiero mostrar otro escenario.
03:00
We need to imagine what a landscape
68
180260
2000
Tenemos que imaginarnos lo que sería un escenario
03:02
of the world's fears might look like.
69
182260
3000
de los miedos del mundo.
03:05
Let's take a look.
70
185260
2000
Echemos un vistazo.
03:07
This is Mountains Out of Molehills,
71
187260
2000
Son montañas, una cordillera de colinas,
03:09
a timeline of global media panic.
72
189260
2000
un cronograma del pánico global transmitido en los medios.
03:11
(Laughter)
73
191260
2000
(Risas)
03:13
So, I'll label this for you in a second.
74
193260
2000
Lo etiquetaré para Uds en un segundo.
03:15
But the height here, I want to point out,
75
195260
2000
Quisiera señalar que la altura
03:17
is the intensity of certain fears
76
197260
2000
significa la intensidad de ciertos miedos
03:19
as reported in the media.
77
199260
2000
según se informa en los medios de comunicación.
03:21
Let me point them out.
78
201260
2000
Se los mostraré.
03:23
So this, swine flu -- pink.
79
203260
4000
Esto en rosa es la gripe porcina.
03:27
Bird flu.
80
207260
2000
La gripe aviar.
03:29
SARS -- brownish here. Remember that one?
81
209260
3000
Epidemia del SARS, la marrón. ¿Se acuerdan de esa?
03:32
The millennium bug,
82
212260
3000
El error del milenio,
03:35
terrible disaster.
83
215260
2000
desastre terrible.
03:37
These little green peaks
84
217260
2000
Estos picos pequeños verdes
03:39
are asteroid collisions.
85
219260
2000
son las colisiones de asteroides.
03:41
(Laughter)
86
221260
2000
(Risas)
03:43
And in summer, here, killer wasps.
87
223260
2000
Y en verano, aquí, avispas asesinas.
03:45
(Laughter)
88
225260
8000
(Risas)
03:53
So these are what our fears look like
89
233260
2000
Así que estos son los que parecen ser nuestros miedos
03:55
over time in our media.
90
235260
2000
en el transcurso del tiempo en nuestros medios de comunicación.
03:57
But what I love -- and I'm a journalist --
91
237260
2000
Pero lo que me encanta, soy periodista,
03:59
and what I love is finding hidden patterns; I love being a data detective.
92
239260
3000
es encontrar patrones ocultos, me encanta ser un detective de datos.
04:02
And there's a very interesting and odd pattern hidden in this data
93
242260
3000
Y existe un patrón muy interesante y extraño oculto en estos datos
04:05
that you can only see when you visualize it.
94
245260
2000
que sólo se puede ver al visualizarlos.
04:07
Let me highlight it for you.
95
247260
2000
Permítanme que los resalte.
04:09
See this line, this is a landscape for violent video games.
96
249260
3000
Observen esta línea. Es un mapa relativo a videojuegos violentos.
04:12
As you can see, there's a kind of odd, regular pattern in the data,
97
252260
3000
Como ven, hay una especie de patrón extraño, constante en los datos,
04:15
twin peaks every year.
98
255260
2000
picos idénticos cada año.
04:17
If we look closer, we see those peaks occur
99
257260
2000
Si observamos con detalle, vemos que los picos se repiten
04:19
at the same month every year.
100
259260
3000
en el mismo mes cada año.
04:22
Why?
101
262260
2000
¿Por qué?
04:24
Well, November, Christmas video games come out,
102
264260
2000
En noviembre se lanzan los videojuegos para la campaña de Navidad
04:26
and there may well be an upsurge in the concern about their content.
103
266260
3000
y puede que haya una mayor preocupación por su contenido.
04:29
But April isn't a particularly massive month
104
269260
3000
Pero abril no es un mes particularmente relevante
04:32
for video games.
105
272260
2000
para los videojuegos.
04:34
Why April?
106
274260
2000
¿Por qué abril?
04:36
Well, in April 1999 was the Columbine shooting,
107
276260
3000
En abril de 1999 fue la masacre de Columbine,
04:39
and since then, that fear
108
279260
2000
y desde entonces, aquel miedo
04:41
has been remembered by the media
109
281260
2000
ha sido recordado por los medios de comunicación
04:43
and echoes through the group mind gradually through the year.
110
283260
2000
y resuena en las mentes de algunos durante el año.
04:45
You have retrospectives, anniversaries,
111
285260
3000
Contamos con retrospectivas, aniversarios,
04:48
court cases, even copy-cat shootings,
112
288260
3000
casos judiciales, incluso con simulaciones de tiroteos,
04:51
all pushing that fear into the agenda.
113
291260
3000
todo alimentando el miedo como tema del día.
04:54
And there's another pattern here as well. Can you spot it?
114
294260
2000
Y hay otro patrón aquí. ¿Lo ven?
04:56
See that gap there? There's a gap,
115
296260
2000
¿Ven ese vacío? Hay una espacio,
04:58
and it affects all the other stories.
116
298260
2000
y repercute en el resto de las noticias.
05:00
Why is there a gap there?
117
300260
2000
¿Por qué hay un vacío ahí?
05:02
You see where it starts? September 2001,
118
302260
3000
¿Ven cuándo empieza? Septiembre de 2001,
05:05
when we had something very real
119
305260
2000
cuando tuvimos algo muy real
05:07
to be scared about.
120
307260
2000
a lo que temer.
05:09
So, I've been working as a data journalist for about a year,
121
309260
3000
He trabajado como periodista de datos alrededor de un año,
05:12
and I keep hearing a phrase
122
312260
2000
y sigo oyendo una frase
05:14
all the time, which is this:
123
314260
3000
todo el tiempo, esto es:
05:17
"Data is the new oil."
124
317260
2000
"Los datos son el nuevo petróleo".
05:19
Data is the kind of ubiquitous resource
125
319260
3000
Y los datos son un recurso omnipresente
05:22
that we can shape to provide new innovations and new insights,
126
322260
3000
a los que podemos dar forma para innovar y generar nuevos conocimientos,
05:25
and it's all around us, and it can be mined very easily.
127
325260
3000
y todo está a nuestro alcance y puede extraerse fácilmente.
05:28
It's not a particularly great metaphor in these times,
128
328260
3000
Es una metáfora poco feliz en estos tiempos,
05:31
especially if you live around the Gulf of Mexico,
129
331260
3000
especialmente si viven en el Golfo de México,
05:34
but I would, perhaps, adapt this metaphor slightly,
130
334260
2000
Por eso adaptaría esta metáfora un poco,
05:36
and I would say that data is the new soil.
131
336260
3000
y yo diría que la información es la nueva tierra.
05:40
Because for me, it feels like a fertile, creative medium.
132
340260
3000
Porque para mí, es un medio fértil y creativo.
05:43
Over the years, online,
133
343260
2000
A lo largo de los años, en línea,
05:45
we've laid down
134
345260
3000
hemos depositado
05:48
a huge amount of information and data,
135
348260
2000
una enorme cantidad de información y datos,
05:50
and we irrigate it with networks and connectivity,
136
350260
2000
que hacemos florecer con redes y conectividad,
05:52
and it's been worked and tilled by unpaid workers and governments.
137
352260
3000
y ha sido elaborado y cultivado por trabajadores no remunerados y por gobiernos.
05:55
And, all right, I'm kind of milking the metaphor a little bit.
138
355260
3000
Y, bueno, desearía ordeñar la metáfora un poco más.
05:58
But it's a really fertile medium,
139
358260
3000
Pero se trata de un material muy fértil,
06:01
and it feels like visualizations, infographics, data visualizations,
140
361260
3000
y parece como si las visualizaciones, la infografía, las visualizaciones de datos
06:04
they feel like flowers blooming from this medium.
141
364260
3000
fuesen flores que crecen en este medio.
06:07
But if you look at it directly,
142
367260
2000
Pero si lo observamos de forma lineal
06:09
it's just a lot of numbers and disconnected facts.
143
369260
2000
se trata sólo de un montón de números y hechos inconexos.
06:11
But if you start working with it and playing with it in a certain way,
144
371260
3000
Pero si empiezas a trabajar y jugar con ellos de otra manera,
06:14
interesting things can appear and different patterns can be revealed.
145
374260
3000
surgen cosas interesantes que revelan diferentes patrones.
06:17
Let me show you this.
146
377260
2000
Ahora les mostraré esto.
06:19
Can you guess what this data set is?
147
379260
3000
¿Adivinan lo que dice esta información?
06:22
What rises twice a year,
148
382260
2000
Lo que sube dos veces al año,
06:24
once in Easter
149
384260
2000
una vez en Semana Santa
06:26
and then two weeks before Christmas,
150
386260
2000
y luego dos semanas antes de Navidad,
06:28
has a mini peak every Monday,
151
388260
2000
y que tiene un mini pico todos los lunes
06:30
and then flattens out over the summer?
152
390260
2000
y luego se aplana durante el verano.
06:32
I'll take answers.
153
392260
2000
A ver, sus respuestas,
06:34
(Audience: Chocolate.) David McCandless: Chocolate.
154
394260
2000
(Público: Chocolate) David McCandless: Chocolate.
06:36
You might want to get some chocolate in.
155
396260
3000
Puede que también desee un poco de chocolate
06:39
Any other guesses?
156
399260
2000
¿Alguna idea?
06:41
(Audience: Shopping.) DM: Shopping.
157
401260
2000
(Público: Compras) DM: Compras.
06:43
Yeah, retail therapy might help.
158
403260
3000
Sí, la terapia de ir de compras podría ayudar.
06:46
(Audience: Sick leave.)
159
406260
2000
(Público: baja por enfermedad)
06:48
DM: Sick leave. Yeah, you'll definitely want to take some time off.
160
408260
2000
DM: Baja por enfermedad. Sí, seguro que querrían unos días libres.
06:50
Shall we see?
161
410260
2000
¿Lo vemos?
06:53
(Laughter)
162
413260
8000
(Risas)
07:01
(Applause)
163
421260
3000
(Aplausos)
07:04
So, the information guru Lee Byron and myself,
164
424260
3000
Esta es la información que Byron Lee y yo
07:07
we scraped 10,000 status Facebook updates
165
427260
3000
hemos obtenido 10.000 actualizaciones de estado de Facebook
07:10
for the phrase "break-up" and "broken-up"
166
430260
2000
tras la frase "se interrumpe" e "interrumpido"
07:12
and this is the pattern we found --
167
432260
2000
y este es el patrón que encontramos.
07:14
people clearing out for Spring Break,
168
434260
2000
La gente ordena para las vacaciones de primavera
07:16
(Laughter)
169
436260
5000
(Risas)
07:21
coming out of very bad weekends on a Monday,
170
441260
2000
sale los fines de semana repercutiendo en los lunes,
07:23
being single over the summer,
171
443260
3000
es soltera en verano.
07:26
and then the lowest day of the year, of course: Christmas Day.
172
446260
3000
Y la actividad más baja del año, claro, el día de Navidad.
07:29
Who would do that?
173
449260
3000
¿Quién haría eso?
07:32
So there's a titanic amount of data out there now,
174
452260
2000
Por tanto existe una cantidad titánica de datos,
07:34
unprecedented.
175
454260
2000
sin precedentes.
07:37
But if you ask the right kind of question,
176
457260
2000
Pero si formulan el tipo de pregunta adecuada,
07:39
or you work it in the right kind of way,
177
459260
2000
o lo abordan de la forma adecuada
07:41
interesting things can emerge.
178
461260
3000
pueden surgir cosas interesantes.
07:44
So information is beautiful. Data is beautiful.
179
464260
3000
Así que la información es preciosa. Los datos son preciosos.
07:47
I wonder if I could make my life beautiful.
180
467260
3000
Me pregunto si yo podría hacer mi vida tan bonita.
07:50
And here's my visual C.V.
181
470260
2000
Aquí está mi CV visual.
07:52
I'm not quite sure I've succeeded.
182
472260
2000
No estoy muy seguro de haberlo logrado.
07:54
Pretty blocky, the colors aren't that great.
183
474260
2000
Bastante cuadriculado. Los colores tampoco son tan maravillosos.
07:56
But I wanted to convey something to you.
184
476260
3000
Pero quería transmitirles algo.
07:59
I started as a programmer,
185
479260
2000
Empecé como programador,
08:01
and then I worked as a writer for many years, about 20 years,
186
481260
2000
y luego trabajé de redactor durante muchos años, unos 20 años,
08:03
in print, online and then in advertising,
187
483260
2000
en prensa, Internet y luego en publicidad
08:05
and only recently have I started designing.
188
485260
3000
y hace poco que he comenzado a diseñar.
08:08
And I've never been to design school.
189
488260
2000
Y nunca he ido a la escuela de diseño.
08:10
I've never studied art or anything.
190
490260
3000
Nunca he estudiado arte ni nada de eso.
08:13
I just kind of learned through doing.
191
493260
2000
Soy un autodidacta que aprende mediante la práctica.
08:15
And when I started designing,
192
495260
2000
Y cuando comencé a diseñar,
08:17
I discovered an odd thing about myself.
193
497260
2000
Descubrí una cosa extraña sobre mí.
08:19
I already knew how to design,
194
499260
2000
Yo ya sabía cómo diseñar,
08:21
but it wasn't like I was amazingly brilliant at it,
195
501260
3000
pero no en el sentido de ser muy brillante,
08:24
but more like I was sensitive
196
504260
2000
sino más bien de tener la sensibilidad
08:26
to the ideas of grids and space
197
506260
2000
de los conceptos de grilla y espacio
08:28
and alignment and typography.
198
508260
2000
así como de alineación y tipografía.
08:30
It's almost like being exposed
199
510260
2000
Es como si haber estado expuesto
08:32
to all this media over the years
200
512260
2000
a todo esto en los medios de comunicación durante años
08:34
had instilled a kind of dormant design literacy in me.
201
514260
3000
me hubiese inculcado una especie de alfabetización en diseño.
08:37
And I don't feel like I'm unique.
202
517260
2000
Y no me siento único.
08:39
I feel that everyday, all of us now
203
519260
2000
Creo que todos los días, todos nosotros ahora
08:41
are being blasted by information design.
204
521260
3000
estamos tocados por el diseño de la información.
08:44
It's being poured into our eyes through the Web,
205
524260
2000
Se ha diseminado ante nuestros ojos a través de la Web,
08:46
and we're all visualizers now;
206
526260
2000
y todos somos ahora visualizadores;
08:48
we're all demanding a visual aspect
207
528260
2000
todos exigimos un rasgo visual
08:50
to our information.
208
530260
3000
a la información.
08:53
There's something almost quite magical about visual information.
209
533260
3000
Y hay algo casi mágico sobre la información visual.
08:56
It's effortless, it literally pours in.
210
536260
3000
No cuesta esfuerzo, sino que mana.
08:59
And if you're navigating a dense information jungle,
211
539260
3000
Y si se navega en una jungla densa de información,
09:02
coming across a beautiful graphic
212
542260
2000
toparse con una gráfica hermosa
09:04
or a lovely data visualization,
213
544260
2000
o una visualización hermosa de datos,
09:06
it's a relief, it's like coming across a clearing in the jungle.
214
546260
3000
alivia, es como toparse con un claro en la selva.
09:09
I was curious about this, so it led me
215
549260
2000
Y esto me despertaba curiosidad, lo que me llevó
09:11
to the work of a Danish physicist
216
551260
2000
a la obra de un físico danés,
09:13
called Tor Norretranders,
217
553260
2000
Tor Norretranders,
09:15
and he converted the bandwidth of the senses into computer terms.
218
555260
3000
él renombró el ancho de banda de los sentidos en términos informáticos.
09:19
So here we go. This is your senses,
219
559260
2000
Así que allá vamos. Estos son los sentidos
09:21
pouring into your senses every second.
220
561260
2000
invirtiendo más en ellos cada segundo.
09:23
Your sense of sight is the fastest.
221
563260
3000
El sentido de la vista es el más rápido.
09:26
It has the same bandwidth as a computer network.
222
566260
3000
Tiene el mismo ancho de banda que una red informática.
09:29
Then you have touch, which is about the speed of a USB key.
223
569260
3000
Además contamos con el tacto, con la velocidad aproximada de una llave USB.
09:32
And then you have hearing and smell,
224
572260
2000
En cuanto al oído y el olfato,
09:34
which has the throughput of a hard disk.
225
574260
2000
éstos tiene el rendimiento de un disco duro.
09:36
And then you have poor old taste,
226
576260
2000
Y por último el gusto, pobre y antiguo,
09:38
which is like barely the throughput of a pocket calculator.
227
578260
3000
cuyo rendimiento apenas equivale al de una calculadora.
09:41
And that little square in the corner, a naught .7 percent,
228
581260
3000
Y este cuadrado pequeño en la esquina, un 0,7%,
09:44
that's the amount we're actually aware of.
229
584260
3000
esa es la cantidad de la que en realidad somos conscientes.
09:47
So a lot of your vision --
230
587260
2000
Así que una gran parte de la percepción
09:49
the bulk of it is visual, and it's pouring in.
231
589260
2000
la mayor parte de ella es visual y sigue aumentando.
09:51
It's unconscious.
232
591260
2000
Es inconsciente.
09:53
The eye is exquisitely sensitive
233
593260
3000
El ojo es muy sensible
09:56
to patterns in variations in color, shape and pattern.
234
596260
3000
a los patrones de variaciones de color, forma y patrón.
09:59
It loves them, and it calls them beautiful.
235
599260
2000
Al ojo le encantan y los considera hermosos.
10:01
It's the language of the eye.
236
601260
2000
Es el lenguaje visual.
10:03
If you combine the language of the eye with the language of the mind,
237
603260
2000
Y si se combina ese lenguaje visual con el lenguaje mental,
10:05
which is about words and numbers and concepts,
238
605260
3000
que versa sobre palabras, números y conceptos,
10:08
you start speaking two languages simultaneously,
239
608260
3000
se empieza a hablar dos idiomas simultáneamente,
10:11
each enhancing the other.
240
611260
3000
uno mejorando al otro.
10:14
So, you have the eye, and then you drop in the concepts.
241
614260
3000
Así, primero es el ojo y luego ocurren los conceptos
10:17
And that whole thing -- it's two languages
242
617260
2000
Y todo esto son dos lenguas
10:19
both working at the same time.
243
619260
2000
trabajando al mismo tiempo.
10:21
So we can use this new kind of language, if you like,
244
621260
2000
Así que podríamos usar este nuevo tipo de lenguaje, si se quiere,
10:23
to alter our perspective or change our views.
245
623260
3000
para modificar nuestra perspectiva o cambiar nuestras opiniones
10:26
Let me ask you a simple question
246
626260
2000
Déjenme hacerles una pregunta sencilla
10:28
with a really simple answer:
247
628260
2000
con una respuesta muy simple.
10:30
Who has the biggest military budget?
248
630260
2000
¿Quién tiene el mayor presupuesto militar?
10:32
It's got to be America, right?
249
632260
2000
Seguro que EEUU ¿no?
10:34
Massive. 609 billion in 2008 --
250
634260
2000
Enorme. 609 mil millones en 2008,
10:36
607, rather.
251
636260
2000
607 mil, más bien.
10:38
So massive, in fact, that it can contain
252
638260
2000
Tan enorme, que puede abarcar
10:40
all the other military budgets in the world inside itself.
253
640260
3000
la suma de todo el resto de los presupuestos militares del mundo.
10:43
Gobble, gobble, gobble, gobble, gobble.
254
643260
2000
Engullir, engullir, engullir.
10:45
Now, you can see Africa's total debt there
255
645260
2000
Ahora, podemos ver la deuda total de África
10:47
and the U.K. budget deficit for reference.
256
647260
2000
y el déficit presupuestario del Reino Unido para comparar.
10:49
So that might well chime
257
649260
2000
De modo que bien podría sintonizar
10:51
with your view that America
258
651260
2000
con su opinión de que los EEUU
10:53
is a sort of warmongering military machine,
259
653260
3000
es una especie de maquinaria militar bélica
10:56
out to overpower the world
260
656260
2000
preparada para dominar el mundo
10:58
with its huge industrial-military complex.
261
658260
3000
con su enorme aparato industrial y militar.
11:01
But is it true that America has the biggest military budget?
262
661260
3000
Pero ¿es cierto que EEUU tiene el mayor presupuesto militar?
11:04
Because America is an incredibly rich country.
263
664260
2000
Porque sí que es un país increíblemente rico.
11:06
In fact, it's so massively rich
264
666260
2000
De hecho, es tan sumamente rico
11:08
that it can contain the four other
265
668260
2000
que puede contener las cuatro
11:10
top industrialized nations' economies
266
670260
2000
economías de las naciones más industrializadas.
11:12
inside itself, it's so vastly rich.
267
672260
3000
Así es de inmensamente rico.
11:15
So its military budget is bound to be enormous.
268
675260
3000
Por ello está obligado a tener un presupuesto militar enorme.
11:18
So, to be fair and to alter our perspective,
269
678260
2000
Así que, para ser justos y modificar nuestra perspectiva,
11:20
we have to bring in another data set,
270
680260
2000
tenemos que compararlo con otro conjunto de datos,
11:22
and that data set is GDP, or the country's earnings.
271
682260
2000
y ese conjunto de datos es el PBI, o los ingresos del país.
11:24
Who has the biggest budget as a proportion of GDP?
272
684260
2000
¿Quién tiene el mayor presupuesto en proporción al PBI?
11:26
Let's have a look.
273
686260
2000
Veamos.
11:28
That changes the picture considerably.
274
688260
3000
Esto cambia considerablemente el panorama.
11:31
Other countries pop into view that you, perhaps, weren't considering,
275
691260
3000
Otros países que, tal vez, no se consideraban, saltan a la vista
11:34
and American drops into eighth.
276
694260
2000
y EEUU desciende al octavo puesto.
11:36
Now you can also do this with soldiers.
277
696260
2000
Ahora también lo hacemos con los soldados.
11:38
Who has the most soldiers? It's got to be China.
278
698260
2000
¿Quién tiene el mayor número de soldados? Seguro que China.
11:40
Of course, 2.1 million.
279
700260
2000
Por supuesto, 2,1 millones.
11:42
Again, chiming with your view
280
702260
2000
Una vez más, coincide con su opinión de
11:44
that China has a militarized regime
281
704260
2000
que China es un régimen militarizado
11:46
ready to, you know, mobilize its enormous forces.
282
706260
2000
listo para movilizar cuantiosas fuerzas armadas.
11:48
But of course, China has an enormous population.
283
708260
3000
Pero, China tiene una población enorme.
11:51
So if we do the same,
284
711260
2000
Así que si hacemos lo mismo,
11:53
we see a radically different picture.
285
713260
2000
vemos una imagen radicalmente distinta.
11:55
China drops to 124th.
286
715260
2000
China desciende al puesto 124.
11:57
It actually has a tiny army
287
717260
2000
En realidad, tiene un pequeño ejército
11:59
when you take other data into consideration.
288
719260
3000
cuando se toma en cuenta otros datos.
12:02
So, absolute figures, like the military budget,
289
722260
2000
Por lo tanto, las cifras absolutas, al igual que el presupuesto militar,
12:04
in a connected world,
290
724260
2000
en un mundo conectado,
12:06
don't give you the whole picture.
291
726260
2000
no proporciona la visión completa.
12:08
They're not as true as they could be.
292
728260
2000
No es pues tan cierto como podría ser.
12:10
We need relative figures that are connected to other data
293
730260
3000
Necesitamos cifras relativas que se conecten con otros datos
12:13
so that we can see a fuller picture,
294
733260
2000
para que podamos ver un panorama más completo,
12:15
and then that can lead to us changing our perspective.
295
735260
2000
y que nos lleve a cambiar nuestra perspectiva.
12:17
As Hans Rosling, the master,
296
737260
2000
Como Hans Rosling, el maestro,
12:19
my master, said,
297
739260
3000
mi maestro, decía:
12:22
"Let the dataset change your mindset."
298
742260
3000
"Dejemos que los datos cambien la forma de pensar".
12:26
And if it can do that, maybe it can also change your behavior.
299
746260
3000
Y si se puede hacer, tal vez también se puede cambiar la conducta.
12:29
Take a look at this one.
300
749260
2000
Veamos este.
12:31
I'm a bit of a health nut.
301
751260
2000
Soy un poco fanático de la salud.
12:33
I love taking supplements and being fit,
302
753260
3000
Me gusta tomar suplementos vitamínicos y estar en forma,
12:36
but I can never understand what's going on in terms of evidence.
303
756260
3000
pero no entiendo lo que pasa en cuestiones de evidencia.
12:39
There's always conflicting evidence.
304
759260
2000
Siempre hay pruebas contradictorias.
12:41
Should I take vitamin C? Should I be taking wheatgrass?
305
761260
2000
¿Debo tomar vitamina C? ¿Debería comer trigo candeal?
12:43
This is a visualization of all the evidence
306
763260
2000
Esta es una visualización de las pruebas
12:45
for nutritional supplements.
307
765260
2000
relacionadas con los suplementos nutricionales.
12:47
This kind of diagram is called a balloon race.
308
767260
3000
Este tipo de diagrama que se denomina carrera de globos.
12:50
So the higher up the image,
309
770260
2000
Así que cuanto más alta esté la imagen,
12:52
the more evidence there is for each supplement.
310
772260
3000
mayor son las pruebas existentes para cada suplemento.
12:55
And the bubbles correspond to popularity as regards to Google hits.
311
775260
3000
Y las burbujas corresponden a la popularidad en relación a los hits en Google.
12:58
So you can immediately apprehend
312
778260
3000
¿Así que se puede aprehender de forma inmediata
13:01
the relationship between efficacy and popularity,
313
781260
3000
la relación entre eficacia y popularidad,
13:04
but you can also, if you grade the evidence,
314
784260
3000
pero también puede, si se clasifican las pruebas,
13:07
do a "worth it" line.
315
787260
2000
evaluarlas en línea en función de si valen la pena.
13:09
So supplements above this line are worth investigating,
316
789260
3000
Y así, los suplementos por encima de esta línea merecen ser investigados,
13:12
but only for the conditions listed below,
317
792260
3000
pero sólo según las condiciones listadas a continuación.
13:15
and then the supplements below the line
318
795260
3000
Y a continuación, los suplementos por debajo del umbral
13:18
are perhaps not worth investigating.
319
798260
2000
quizás, no vale la pena que se investiguen.
13:20
Now this image constitutes a huge amount of work.
320
800260
3000
Ahora bien, esto supone una enorme cantidad de trabajo.
13:23
We scraped like 1,000 studies from PubMed,
321
803260
3000
Hemos rastreado unos 1.000 estudios de PubMed,
13:26
the biomedical database,
322
806260
2000
la base de datos biomédicas,
13:28
and we compiled them and graded them all.
323
808260
3000
y los hemos compilado y clasificado.
13:31
And it was incredibly frustrating for me
324
811260
2000
Y fue muy frustrante para mí
13:33
because I had a book of 250 visualizations to do for my book,
325
813260
3000
porque tenía 250 visualizaciones pendientes para mi libro,
13:36
and I spent a month doing this,
326
816260
2000
me pasé un mes haciendo esto,
13:38
and I only filled two pages.
327
818260
2000
y sólo escribí dos páginas.
13:40
But what it points to
328
820260
2000
Pero a lo que apunta
13:42
is that visualizing information like this
329
822260
2000
es que la información visualizada así
13:44
is a form of knowledge compression.
330
824260
2000
es una forma de compresión de conocimiento.
13:46
It's a way of squeezing an enormous amount
331
826260
2000
Es una manera de exprimir una cantidad enorme
13:48
of information and understanding
332
828260
2000
de información y comprensión
13:50
into a small space.
333
830260
2000
en un espacio pequeño.
13:52
And once you've curated that data, and once you've cleaned that data,
334
832260
2000
Y una vez seleccionados los datos y una vez limpios esos datos,
13:54
and once it's there,
335
834260
2000
y una vez que están listos,
13:56
you can do cool stuff like this.
336
836260
2000
se pueden hacer cosas interesantes.
13:58
So I converted this into an interactive app,
337
838260
2000
Así que convertí esto en una aplicación interactiva,
14:00
so I can now generate this application online --
338
840260
2000
de manera que ahora puede generar estas solicitudes por Internet;
14:02
this is the visualization online --
339
842260
2000
esta es la visualización en línea.
14:04
and I can say, "Yeah, brilliant."
340
844260
2000
Y puedo decir: "Sí, fantástico".
14:06
So it spawns itself.
341
846260
2000
Ya que ella misma produce.
14:08
And then I can say, "Well, just show me the stuff
342
848260
2000
Y puedo pedir: "Muéstrame las cosas
14:10
that affects heart health."
343
850260
2000
que afectan la salud del corazón".
14:12
So let's filter that out.
344
852260
2000
Así que vamos a filtrar.
14:14
So heart is filtered out, so I can see if I'm curious about that.
345
854260
3000
Así que selecciono el corazón, si es eso lo que me interesa.
14:17
I think, "No, no. I don't want to take any synthetics,
346
857260
2000
Creo que, "No, no. No quiero tomar nada sintético.
14:19
I just want to see plants and --
347
859260
3000
Sólo quiero ver las plantas y
14:22
just show me herbs and plants. I've got all the natural ingredients."
348
862260
3000
sólo quiero ver las hierbas y plantas. Quiero todos los ingredientes naturales".
14:25
Now this app is spawning itself
349
865260
2000
Y esta aplicación es la genera la respuesta
14:27
from the data.
350
867260
2000
a partir de los datos.
14:29
The data is all stored in a Google Doc,
351
869260
2000
Los datos se almacenan en un documento de Google,
14:31
and it's literally generating itself from that data.
352
871260
3000
que se genera a partir de esos datos.
14:34
So the data is now alive; this is a living image,
353
874260
2000
Así, la información ahora está viva, es una imagen viva,
14:36
and I can update it in a second.
354
876260
2000
y puedo actualizarla en un segundo.
14:38
New evidence comes out. I just change a row on a spreadsheet.
355
878260
2000
Se genera nueva evidencia. Sólo he cambiado una fila en una hoja de cálculo.
14:40
Doosh! Again, the image recreates itself.
356
880260
4000
¡Guau! Una vez más, la imagen se auto-genera.
14:44
So it's cool.
357
884260
2000
Esto es genial.
14:46
It's kind of living.
358
886260
3000
Es una especie de vida.
14:49
But it can go beyond data,
359
889260
2000
Una especie con la que se puede ir más allá,
14:51
and it can go beyond numbers.
360
891260
2000
y puede ir más allá de los números.
14:53
I like to apply information visualization
361
893260
2000
Y me gusta aplicar la información de visualización
14:55
to ideas and concepts.
362
895260
3000
a las ideas y conceptos.
14:58
This is a visualization
363
898260
2000
Esta es una visualización
15:00
of the political spectrum,
364
900260
2000
del espectro político,
15:02
an attempt for me to try
365
902260
2000
en un intento para intentar
15:04
and understand how it works
366
904260
2000
comprender cómo funciona
15:06
and how the ideas percolate down
367
906260
2000
y cómo las ideas se infiltran
15:08
from government into society and culture,
368
908260
2000
desde el gobierno en la sociedad y la cultura,
15:10
into families, into individuals, into their beliefs
369
910260
3000
en las familias, en los individuos, en sus creencias
15:13
and back around again in a cycle.
370
913260
3000
y de nuevo en torno a un ciclo.
15:16
What I love about this image
371
916260
2000
Lo que me gusta de esta imagen
15:18
is it's made up of concepts,
372
918260
2000
es que está formada por conceptos,
15:20
it explores our worldviews
373
920260
2000
explora nuestra visión del mundo
15:22
and it helps us -- it helps me anyway --
374
922260
2000
y nos ayuda, a mí me ayuda en cualquier caso,
15:24
to see what others think,
375
924260
2000
a ver lo que otros piensan,
15:26
to see where they're coming from.
376
926260
2000
para ver de dónde vienen.
15:28
And it feels just incredibly cool to do that.
377
928260
3000
Sintiéndose uno increíblemente genial al hacerlo.
15:31
What was most exciting for me
378
931260
3000
Y lo más emocionante para mí
15:34
designing this
379
934260
2000
al diseñarlo,
15:36
was that, when I was designing this image,
380
936260
2000
fue que, cuando estaba diseñando esta imagen,
15:38
I desperately wanted this side, the left side,
381
938260
3000
quería desesperadamente que este lado, el lado izquierdo,
15:41
to be better than the right side --
382
941260
2000
fuera mejor que el derecho,
15:43
being a journalist, a Left-leaning person --
383
943260
3000
al ser un periodista con orientaciones de izquierdas,
15:46
but I couldn't, because I would have created
384
946260
2000
pero no era posible, porque habría creado
15:48
a lopsided, biased diagram.
385
948260
3000
un diagrama desequilibrado y tendencioso.
15:51
So, in order to really create a full image,
386
951260
3000
Así, con el fin de crear realmente una imagen completa,
15:54
I had to honor the perspectives on the right-hand side
387
954260
3000
tuve que aceptar los puntos de vista del lado derecho
15:57
and at the same time, uncomfortably recognize
388
957260
3000
y al mismo tiempo fue incómodo reconocer
16:00
how many of those qualities were actually in me,
389
960260
3000
cuántas de esas cualidades eran también realmente mías,
16:03
which was very, very annoying and uncomfortable.
390
963260
2000
lo que resultó ser muy molesto e incómodo.
16:05
(Laughter)
391
965260
4000
(Risas)
16:09
But not too uncomfortable,
392
969260
2000
Pero no demasiado incómodo,
16:11
because there's something unthreatening
393
971260
3000
porque no representa una amenaza
16:14
about seeing a political perspective,
394
974260
2000
el ver una perspectiva política,
16:16
versus being told or forced to listen to one.
395
976260
3000
en contra de forzarle a decir o a escuchar a uno.
16:19
You're capable of holding conflicting viewpoints
396
979260
3000
En realidad, se es capaz de sostener puntos de vista conflictivos
16:22
joyously when you can see them.
397
982260
2000
con alegría, cuando se pueden ver.
16:24
It's even fun to engage with them
398
984260
2000
Es incluso divertido involucrarse en ellos
16:26
because it's visual.
399
986260
2000
porque es visual.
16:28
So that's what's exciting to me,
400
988260
2000
Y eso es lo que me entusiasma,
16:30
seeing how data can change my perspective
401
990260
2000
ver cómo los datos pueden cambiar mi punto de vista
16:32
and change my mind midstream --
402
992260
2000
y modificar mi forma de pensar,
16:34
beautiful, lovely data.
403
994260
3000
datos hermosos y preciosos.
16:38
So, just to wrap up,
404
998260
2000
Así es que para recapitular,
16:40
I wanted to say
405
1000260
2000
quería decir
16:42
that it feels to me that design is about solving problems
406
1002260
2000
que para mí el diseño se dedica a solucionar problemas
16:44
and providing elegant solutions,
407
1004260
3000
y ofrecer soluciones elegantes.
16:47
and information design is about
408
1007260
2000
Y el diseño de la información trata de
16:49
solving information problems.
409
1009260
2000
resolver problemas de información.
16:51
It feels like we have a lot of information problems
410
1011260
2000
Y parece que tenemos un montón de problemas de información
16:53
in our society at the moment,
411
1013260
2000
actualmente en nuestra sociedad,
16:55
from the overload and the saturation
412
1015260
2000
desde la sobrecarga y saturación
16:57
to the breakdown of trust and reliability
413
1017260
2000
hasta la ruptura de la confianza y la fiabilidad
16:59
and runaway skepticism and lack of transparency,
414
1019260
2000
así como el escepticismo galopante y la falta de transparencia,
17:01
or even just interestingness.
415
1021260
2000
o incluso sólo la "interesancia".
17:03
I mean, I find information just too interesting.
416
1023260
2000
Esto es, puedo encontrar información demasiado interesante.
17:05
It has a magnetic quality that draws me in.
417
1025260
3000
Esta tiene una calidad magnética que me atrae.
17:09
So, visualizing information
418
1029260
2000
Por lo tanto, visualizar información
17:11
can give us a very quick solution to those kinds of problems.
419
1031260
3000
nos puede dar una solución muy rápida a este tipo de problemas.
17:14
Even when the information is terrible,
420
1034260
2000
Y aun cuando la información sea terrible,
17:16
the visual can be quite beautiful.
421
1036260
3000
lo visual puede ser muy hermoso.
17:19
Often we can get clarity
422
1039260
3000
Y a menudo logramos una mayor claridad
17:22
or the answer to a simple question very quickly,
423
1042260
2000
o la respuesta a una pregunta simple muy rápidamente,
17:24
like this one,
424
1044260
2000
como ésta,
17:26
the recent Icelandic volcano.
425
1046260
3000
el reciente volcán islandés...
17:29
Which was emitting the most CO2?
426
1049260
2000
¿Cuál emitió más CO2?
17:31
Was it the planes or the volcano,
427
1051260
2000
¿Los aviones o el volcán,
17:33
the grounded planes or the volcano?
428
1053260
2000
los aviones en tierra o el volcán?
17:35
So we can have a look.
429
1055260
2000
Veamos.
17:37
We look at the data and we see:
430
1057260
2000
Nos fijamos en los datos y vemos
17:39
Yep, the volcano emitted 150,000 tons;
431
1059260
2000
que sí, el volcán emitió 150.000 toneladas;
17:41
the grounded planes would have emitted
432
1061260
2000
los aviones podrían haber emitido
17:43
345,000 if they were in the sky.
433
1063260
3000
345.000 si hubieran despegado.
17:46
So essentially, we had our first carbon-neutral volcano.
434
1066260
3000
Así que, en principio, fue nuestro primer volcán neutral de carbono.
17:49
(Laughter)
435
1069260
2000
(Risas)
17:51
(Applause)
436
1071260
9000
(Aplausos)
18:00
And that is beautiful. Thank you.
437
1080260
3000
Y esto es bello. Gracias.
18:03
(Applause)
438
1083260
8000
(Aplausos)
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