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

Gary Flake: Pivot est-il un tournant pour l'exploration du web ?

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2010-03-03 ・ TED


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

Gary Flake: Pivot est-il un tournant pour l'exploration du web ?

60,354 views ・ 2010-03-03

TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: Stephane Varin Relecteur: Mia C.
00:16
If I can leave you with one big idea today,
0
16260
2000
Si je peux vous transmettre une grande idée aujourd'hui,
00:18
it's that the whole of the data
1
18260
2000
c'est que l'ensemble des données
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in which we consume
2
20260
2000
que nous consommons
00:22
is greater that the sum of the parts,
3
22260
2000
est plus grand que la somme des parties,
00:24
and instead of thinking about information overload,
4
24260
3000
et, plutôt que de penser à la saturation d'information,
00:27
what I'd like you to think about is how
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27260
2000
ce que j'aimerai vous montrer c'est comment
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we can use information so that patterns pop
6
29260
3000
nous pouvons utiliser l'information de sorte que les structures ressortent
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and we can see trends that would otherwise be invisible.
7
32260
3000
et nous pouvons voir émerger des tendances qui sans cela seraient invisibles.
00:35
So what we're looking at right here is a typical mortality chart
8
35260
3000
Donc ce que nous avons là est un tableau de mortalité classique
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organized by age.
9
38260
2000
organisé par âge.
00:40
This tool that I'm using here is a little experiment.
10
40260
2000
L'outil que j'utilise ici est une petite expérience.
00:42
It's called Pivot, and with Pivot what I can do
11
42260
3000
Il s'appelle Pivot, et avec Pivot je peux
00:45
is I can choose to filter in one particular cause of deaths -- say, accidents.
12
45260
4000
choisir de focaliser sur une cause de décès en particulier, disons les accidents.
00:49
And, right away, I see there's a different pattern that emerges.
13
49260
3000
Et, immédiatement, je vois une tendance différente qui émerge.
00:52
This is because, in the mid-area here,
14
52260
2000
C'est parce que, dans la zone du milieu,
00:54
people are at their most active,
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54260
2000
les gens sont les plus actifs,
00:56
and over here they're at their most frail.
16
56260
2000
et ici ils sont les plus fragiles.
00:58
We can step back out again
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58260
2000
On peut s'éloigner à nouveau
01:00
and then reorganize the data by cause of death,
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60260
2000
et réorganiser les données par causes de décès,
01:02
seeing that circulatory diseases and cancer
19
62260
3000
on voit que les maladies cardio-vasculaires et le cancer
01:05
are the usual suspects, but not for everyone.
20
65260
3000
sont les suspects habituels, mais pas pour tout le monde.
01:08
If we go ahead and we filter by age --
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68260
3000
Si on continue et qu'on filtre par âge,
01:11
say 40 years or less --
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71260
2000
disons 40 ans ou moins,
01:13
we see that accidents are actually
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73260
2000
on voit que les accidents sont en fait
01:15
the greatest cause that people have to be worried about.
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75260
3000
la plus grande cause dont les gens devraient se soucier.
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And if you drill into that, it's especially the case for men.
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78260
3000
Et si on creuse encore un peu, c'est particulièrement vrai pour les hommes.
01:21
So you get the idea
26
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2000
Bref, vous comprenez l'idée
01:23
that viewing information, viewing data in this way,
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83260
3000
que voir l'information, voir les données de cette façon,
01:26
is a lot like swimming
28
86260
2000
ressemble beaucoup à nager
01:28
in a living information info-graphic.
29
88260
3000
dans un bain vivant de données graphiques.
01:31
And if we can do this for raw data,
30
91260
2000
Et si nous pouvons faire cela avec des données brutes,
01:33
why not do it for content as well?
31
93260
3000
pourquoi ne pas le faire avec du contenu aussi ?
01:36
So what we have right here
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96260
2000
Donc ce que nous avons ici,
01:38
is the cover of every single Sports Illustrated
33
98260
3000
c'est la couverture de chaque numéro de Sports Illustrated
01:41
ever produced.
34
101260
2000
jamais paru.
01:43
It's all here; it's all on the web.
35
103260
2000
Tout est là. Tout est en ligne.
01:45
You can go back to your rooms and try this after my talk.
36
105260
3000
Vous pouvez rentrer chez vous et essayer après ma présentation.
01:48
With Pivot, you can drill into a decade.
37
108260
3000
Avec Pivot, vous pouvez zoomer sur une décennie.
01:51
You can drill into a particular year.
38
111260
2000
Vous pouvez zoomer sur une année particulière.
01:53
You can jump right into a specific issue.
39
113260
3000
Vous pouvez vous rendre directement sur un numéro spécifique.
01:56
So I'm looking at this; I see the athletes
40
116260
2000
Donc je regarde ça; je vois les athlètes
01:58
that have appeared in this issue, the sports.
41
118260
2000
qui sont apparus dans ce numéro, les sports.
02:00
I'm a Lance Armstrong fan, so I'll go ahead and I'll click on that,
42
120260
3000
Je suis un fan de Lance Armstrong, donc je vais cliquer là-dessus,
02:03
which reveals, for me, all the issues
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123260
2000
ce qui me révèle tous les numéros
02:05
in which Lance Armstrong's been a part of.
44
125260
2000
dans lesquels Lance Armstrong est mentionné.
02:07
(Applause)
45
127260
3000
(Applaudissements)
02:10
Now, if I want to just kind of take a peek at these,
46
130260
3000
A présent, si je veux juste y jeter un coup d'oeil,
02:13
I might think,
47
133260
2000
je pourrais me dire,
02:15
"Well, what about taking a look at all of cycling?"
48
135260
2000
"Bien, et si on regardait tout ce qui parle de cyclisme ?"
02:17
So I can step back, and expand on that.
49
137260
2000
Donc je peux prendre un peu de recul, et explorer cette idée.
02:19
And I see Greg LeMond now.
50
139260
2000
Et je vois Greg Lemond maintenant.
02:21
And so you get the idea that when you
51
141260
2000
Et vous commencez à comprendre l'idée que quand vous
02:23
navigate over information this way --
52
143260
2000
naviguez dans l'information de cette façon,
02:25
going narrower, broader,
53
145260
2000
en affinant, en élargissant
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backing in, backing out --
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147260
2000
en vous approchant, vous éloignant
02:29
you're not searching, you're not browsing.
55
149260
2000
vous ne cherchez pas, vous ne naviguez pas.
02:31
You're doing something that's actually a little bit different.
56
151260
2000
Vous faites quelque chose qui est en réalité un peu différent.
02:33
It's in between, and we think it changes
57
153260
3000
C'est entre les deux, et nous pensons que cela change
02:36
the way information can be used.
58
156260
2000
la façon dont l'information peut être utilisée.
02:38
So I want to extrapolate on this idea a bit
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158260
2000
Et je voudrais extrapoler sur cette idée un peu
02:40
with something that's a little bit crazy.
60
160260
2000
avec quelque chose qui est légèrement fou.
02:42
What we're done here is we've taken every single Wikipedia page
61
162260
3000
Ce que nous avons fait ici c'est que nous avons pris chaque page de Wikipédia
02:45
and we reduced it down to a little summary.
62
165260
3000
et les avons réduite à un petit résumé.
02:48
So the summary consists of just a little synopsis
63
168260
3000
Donc le résumé est juste constitué de petits synopsis
02:51
and an icon to indicate the topical area that it comes from.
64
171260
3000
et d'une icône pour indiquer le thème dont il provient.
02:54
I'm only showing the top 500
65
174260
3000
Je ne montre ici que les 500 premières pages
02:57
most popular Wikipedia pages right here.
66
177260
2000
les plus populaires de Wikipédia.
02:59
But even in this limited view,
67
179260
2000
Mais même dans cette vue limitée,
03:01
we can do a lot of things.
68
181260
2000
on peut faire un tas de choses.
03:03
Right away, we get a sense of what are the topical domains
69
183260
2000
Immédiatement, on a une idée des domaines thématiques
03:05
that are most popular on Wikipedia.
70
185260
2000
qui sont les plus populaires sur Wikipédia.
03:07
I'm going to go ahead and select government.
71
187260
2000
Je vais me lancer et choisir gouvernement.
03:09
Now, having selected government,
72
189260
3000
Maintenant, ayant selectionné gouvernement,
03:12
I can now see that the Wikipedia categories
73
192260
2000
je peux désormais voir que les catégories de Wikipédia
03:14
that most frequently correspond to that
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194260
2000
qui correspondent le plus fréquement à cela
03:16
are Time magazine People of the Year.
75
196260
3000
sont les Personnalités de l'Année du magazine Time.
03:19
So this is really important because this is an insight
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199260
3000
Et c'est important car c'est une infromation
03:22
that was not contained within any one Wikipedia page.
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202260
3000
qui n'était contenue dans aucune des pages de Wikipédia.
03:25
It's only possible to see that insight
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205260
2000
Il n'est possible de faire cette observation
03:27
when you step back and look at all of them.
79
207260
3000
qu'en prenant du recul et en les regardant toutes.
03:30
Looking at one of these particular summaries,
80
210260
2000
En regardant l'un de ces résumés en particulier,
03:32
I can then drill into the concept of
81
212260
3000
je peux maintenant creuser le concept de
03:35
Time magazine Person of the Year,
82
215260
2000
Personnalité de l'Année du magazine Time,
03:37
bringing up all of them.
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217260
2000
en les affichant toutes.
03:39
So looking at these people,
84
219260
2000
En regardant ces personnes,
03:41
I can see that the majority come from government;
85
221260
3000
je vois que la majorité viennent du gouvernement.
03:45
some have come from natural sciences;
86
225260
3000
Certains viennent des sciences naturelles.
03:49
some, fewer still, have come from business --
87
229260
3000
D'autres, moins nombreux encore, viennent du monde des affaires.
03:53
there's my boss --
88
233260
2000
Voilà mon patron.
03:55
and one has come from music.
89
235260
5000
Et un vient du monde de la musique.
04:00
And interestingly enough,
90
240260
2000
Et de façon interessante,
04:02
Bono is also a TED Prize winner.
91
242260
3000
Bono est également un lauréat du Prix TED.
04:05
So we can go, jump, and take a look at all the TED Prize winners.
92
245260
3000
Ainsi on peut continuer, passer, et jeter un oeil à tous les lauréats du Prix TED.
04:08
So you see, we're navigating the web for the first time
93
248260
3000
Et vous voyez, nous parcourons le réseau pour la première fois
04:11
as if it's actually a web, not from page-to-page,
94
251260
3000
comme si c'était effectivement un réseau, pas de page en page,
04:14
but at a higher level of abstraction.
95
254260
2000
mais à un plus haut degré d'abstraction.
04:16
And so I want to show you one other thing
96
256260
2000
Et aussi je voudrais vous montrer une autre chose
04:18
that may catch you a little bit by surprise.
97
258260
3000
qui pourrait bien vous prendre un peu par surprise.
04:21
I'm just showing the New York Times website here.
98
261260
3000
Je vous montre juste le site web du New York Times là.
04:24
So Pivot, this application --
99
264260
2000
Donc Pivot, cette application --
04:26
I don't want to call it a browser; it's really not a browser,
100
266260
2000
je ne veux pas l'appeler un navigateur; ce n'est vraiment pas un navigateur,
04:28
but you can view web pages with it --
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268260
3000
mais vous pouvez visiter des pages web avec --
04:31
and we bring that zoomable technology
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271260
2000
et nous introduisons cette technologie de zoom
04:33
to every single web page like this.
103
273260
3000
pour chaque page web comme ceci.
04:36
So I can step back,
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276260
3000
Donc je peux m'éloigner,
04:39
pop right back into a specific section.
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279260
2000
revenir directement à une section particulière.
04:41
Now the reason why this is important is because,
106
281260
2000
Et la raison pour laquelle c'est important c'est que,
04:43
by virtue of just viewing web pages in this way,
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283260
3000
étant capable de consulter des pages web de cette façon
04:46
I can look at my entire browsing history
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286260
2000
je peux regarder tout l'historique de ma navigation
04:48
in the exact same way.
109
288260
2000
exactement de la même manière.
04:50
So I can drill into what I've done
110
290260
2000
Donc je peux creuser dans ce que j'ai fait
04:52
over specific time frames.
111
292260
2000
au cours de certains laps de temps.
04:54
Here, in fact, is the state
112
294260
2000
La, en fait, c'est l'état
04:56
of all the demo that I just gave.
113
296260
2000
de toute la démo que je viens de donner.
04:58
And I can sort of replay some stuff that I was looking at earlier today.
114
298260
3000
Et je peux rejouer certains trucs que j'ai consulté plus tôt aujourd'hui.
05:01
And, if I want to step back and look at everything,
115
301260
3000
Et, si je veux m'éloigner et tout regarder
05:04
I can slice and dice my history,
116
304260
2000
je peux décortiquer mon historique
05:06
perhaps by my search history --
117
306260
2000
peut-être mon historique de recherche.
05:08
here, I was doing some nepotistic searching,
118
308260
2000
Là, je faisais des recherches népotiques,
05:10
looking for Bing, over here for Live Labs Pivot.
119
310260
3000
faisant des recherches pour Bing, ici pour le Live Labs Pivot.
05:13
And from these, I can drill into the web page
120
313260
2000
Et à partir de ça, je peux plonger dans la page web
05:15
and just launch them again.
121
315260
2000
et simplement les lancer à nouveau.
05:17
It's one metaphor repurposed multiple times,
122
317260
3000
C'est une métaphore réutilisée de multiples fois,
05:20
and in each case it makes the whole greater
123
320260
2000
et à chaque fois ça rend le tout plus grand
05:22
than the sum of the parts with the data.
124
322260
2000
que la somme des parties avec les données.
05:24
So right now, in this world,
125
324260
3000
Et à cet instant, dans ce monde,
05:27
we think about data as being this curse.
126
327260
3000
on pense que les données sont cette malédiction.
05:30
We talk about the curse of information overload.
127
330260
3000
On parle du problème de la surcharge d'information.
05:33
We talk about drowning in data.
128
333260
3000
On parle d'être noyé sous les données.
05:36
What if we can actually turn that upside down
129
336260
2000
Et si on pouvait en fait retourner la situation
05:38
and turn the web upside down,
130
338260
2000
et renverser le web,
05:40
so that instead of navigating from one thing to the next,
131
340260
3000
de sorte que au lieu d'une chose à l'autre,
05:43
we get used to the habit of being able to go from many things to many things,
132
343260
3000
on prenne l'habitude d'aller d'un ensemble de choses à un autre ensemble de choses,
05:46
and then being able to see the patterns
133
346260
2000
et ce faisant d'être capable de discerner les tendances
05:48
that were otherwise hidden?
134
348260
2000
qui sans cela auraient été cachées?
05:50
If we can do that, then instead of being trapped in data,
135
350260
5000
Si nous pouvons faire ça, alors, plutôt que d'être prisonnier des données,
05:55
we might actually extract information.
136
355260
3000
nous pourrions en fait extraire de l'information.
05:58
And, instead of dealing just with information,
137
358260
2000
Et, plutôt que seulement gérer l'information,
06:00
we can tease out knowledge.
138
360260
2000
nous pouvons en extraire de la connaissance.
06:02
And if we get the knowledge, then maybe even there's wisdom to be found.
139
362260
3000
Et si nous avons la connaissance, alors il y a peut-être même de la sagesse à en tirer.
06:05
So with that, I thank you.
140
365260
2000
Et avec ça, je vous remercie.
06:07
(Applause)
141
367260
8000
(Applaudissements)
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