Ben Wellington: How we found the worst place to park in New York City — using big data

Translator: Shobha Rana Grover Reviewer: Arvind Patil

Six thousand miles of road,

छह हजार मील की सड़क,

600 miles of subway track,

६०० मील का भूमिगत मार्ग,

400 miles of bike lanes

४०० मील लंबे मार्ग बाइकों के लिए

and a half a mile of tram track,

और आधा मील लम्बा ट्रैम का मार्ग,

if you've ever been to Roosevelt Island.

अगर आप कभी रूजवेल्ट आइलैंड गए हों।

These are the numbers that make up the infrastructure of New York City.

ये वो संख्याएँ हैं जो न्यूयाॅर्क सिटी के बुनियादी ढांचे को बनातीं हैं।

These are the statistics of our infrastructure.

ये हमारे बुनियादी ढांचे के आंकड़े हैं।

ये वो संख्याएँ हैं जो आप शहरी एजेंसियों द्वारा जारी रिपोर्टों में पा सकते हैं।

They're the kind of numbers you can find released in reports by city agencies.

For example, the Department of Transportation will probably tell you

उदाहरण के तौर पर, परिवहन विभाग शायद आपको बता देगा

कि वो कितनी मील सड़क की देखभाल करते हैं।

how many miles of road they maintain.

एमटीए भूमिगत मार्ग की लंबाई की डींग हाँकेगा।

The MTA will boast how many miles of subway track there are.

अधिकतर शहरी एजेंसियाँं आँकड़े देते हैं।

Most city agencies give us statistics.

ये इस साल की रिपोर्ट में है,

This is from a report this year

from the Taxi and Limousine Commission,

टैक्सी और लिमोजीन कमीशन की,

where we learn that there's about 13,500 taxis here in New York City.

कि यहाँ न्यूयाॅर्क सिटी में 13,500 टैक्सियाँ हैं,

Pretty interesting, right?

बहुत दिलचस्प है, है ना?

But did you ever think about where these numbers came from?

पर कभी आपने सोचा कि ये संख्याएँ आईं कहाँ से?

Because for these numbers to exist, someone at the city agency

क्योंकि इन संख्याओं के लिए, शहरी एजेंसी में किसी को

had to stop and say, hmm, here's a number that somebody might want want to know.

रुक कर कहना पड़ता, हाँ, ये संख्या शायद कोई जानना चाहता हो।

Here's a number that our citizens want to know.

ये एक संख्या है जो हमारे नागरिक जानना चाहते हों।

So they go back to their raw data,

वो अपने कच्चे आंकड़ों पर वापस आते हैं,

they count, they add, they calculate,

गिनते, जोड़ते, हिसाब लगाते हैं,

and then they put out reports,

और फिर रिपोर्ट जारी करते हैं,

and those reports will have numbers like this.

और उन रिपोर्टों में ऐसी संख्याएँ होंगी।

The problem is, how do they know all of our questions?

समस्या ये है कि उन्हें हमारे सारे सवाल पता कैसे हैं?

We have lots of questions.

हमारे बहुत सारे सवाल हैं।

In fact, in some ways there's literally an infinite number of questions

वास्तव में, कुछ मायनों में सवालों की एक अनंत संख्या है जिन्हें

that we can ask about our city.

हम अपने शहर के बारे में पूछ सकते हैं।

The agencies can never keep up.

एजेंसियाँ सभी जवाब नहीं दे सकतीं।

So the paradigm isn't exactly working, and I think our policymakers realize that,

तो प्रतिमान बिल्कुल काम नहीं कर रहा है, और शायद नीति निर्धारकों को ये एहसास है,

because in 2012, Mayor Bloomberg signed into law what he called

क्योंकि 2012 में महापौर ब्लूमबर्ग ने एक कानून पर हस्ताक्षर किए, जिसे उन्होंने

the most ambitious and comprehensive open data legislation in the country.

देश का सबसे महत्वाकांक्षी और व्यापक खुला डेटा विधान बताया।

In a lot of ways, he's right.

कई मायनों में वो सही हैं।

In the last two years, the city has released 1,000 datasets

पिछले दो वर्षों में शहर ने १,००० डेटा सेट जारी किए हैं

on our open data portal,

हमारे खुले डेटा पोर्टल पर,

and it's pretty awesome.

और ये बहुत विष्मयकारी है।

So you go and look at data like this,

तो आप डेटा कुछ इस तरह देखते हैं,

and instead of just counting the number of cabs,

और टैक्सियों की गिनती की जगह,

we can start to ask different questions.

हम अलग सवाल पूछना शुरु कर सकते हैं।

So I had a question.

तो मेरा एक सवाल था,

When's rush hour in New York City?

न्यूयाॅर्क सिटी में व्यस्त समय कब होता है?

It can be pretty bothersome. When is rush hour exactly?

ये झंझटपूर्ण भी हो सकता है, व्यस्त समय असल में है क्या?

And I thought to myself, these cabs aren't just numbers,

और मैंने सोचा, टैक्सियाँ केवल संख्याएँ नहीं है,

these are GPS recorders driving around in our city streets

हमारे शहर की सड़कों पर चलते हुए जीपीएस रिकाॅर्डर हैं,

recording each and every ride they take.

जो अपनी हर सवारी दर्ज करते हैं।

There's data there, and I looked at that data,

वहाँ डेटा है, और मैंने उस डेटा की तरफ देखा,

and I made a plot of the average speed of taxis in New York City throughout the day.

और मैंने न्यूयाॅर्क सिटी में दिन भर चलती टैक्सियों की औसत गति की रूपरेखा बनाई।

You can see that from about midnight to around 5:18 in the morning,

आप देख सकते हैं कि आधी रात से सुबह लगभग ०५:१८ तक

speed increases, and at that point, things turn around,

गति बढ़ जाती है, उस बिंदु पर कायापलट हो जाता है,

and they get slower and slower and slower until about 8:35 in the morning,

और वो सुबह लगभग ०८:३५ तक बहुत धीमी हो जाती हैं,

when they end up at around 11 and a half miles per hour.

और लगभग ११.५ मील प्रति घंटे पर इनका सफर खत्म होता है।

The average taxi is going 11 and a half miles per hour on our city streets,

औसत टैक्सी ११.५ मील प्रति घंटे की गति से हमारी सड़कों पर दौड़ती है,

and it turns out it stays that way

और ये पता चला है कि ये पूरे दिन

for the entire day.

ऐसा ही रहता है।

(Laughter)

(हँसी)

So I said to myself, I guess there's no rush hour in New York City.

तो मैंने खुद से कहा, शायद न्यूयॅार्क सिटी में वयस्त समय नहीं है।

There's just a rush day.

शायद केवल एक वयस्त दिन है।

Makes sense. And this is important for a couple of reasons.

सही भी है। और ये दो कारणों से महत्वपूर्ण भी है।

If you're a transportation planner, this might be pretty interesting to know.

अगर आप परिवहन योजनाकार हैं, तो आपके लिए ये बहुत दिलचस्प हो सकता है।

But if you want to get somewhere quickly,

पर अगर आप कहीं जल्द पहुँचना चाहते हैं,

you now know to set your alarm for 4:45 in the morning and you're all set.

अब आप जानते हैं कि सुबह ०४:४५ का अलार्म लगाना है और आप तैयार हैं।

New York, right?

न्यूयॉर्क, है ना?

But there's a story behind this data.

पर इस डेटा के पीछे एक कहानी है।

This data wasn't just available, it turns out.

ये डेटा ऐसे ही उपलब्ध नहीं था, ऐसा पता चलता है।

It actually came from something called a Freedom of Information Law Request,

ये सूचना कानून अनुरोध की स्वतंत्रता नामक वस्तु से आया,

or a FOIL Request.

या "फोयल" अनुरोध।

This is a form you can find on the Taxi and Limousine Commission website.

इस प्रपत्र को आप टैक्सी और लीमोजीन निगम की वेबसाइट पर पा सकते हैं।

इस डेटा तक पहुँचने के लिए आपको ये प्रपत्र चाहिए,

In order to access this data, you need to go get this form,

इसे भर दीजिए, और वे आपको सूचित करेंगे,

fill it out, and they will notify you,

and a guy named Chris Whong did exactly that.

और क्रिस व्होंग नामक एक वयक्ति ने यही किया।

Chris went down, and they told him,

क्रिस वहाँ गया और उन्होंने उससे कहा,

"Just bring a brand new hard drive down to our office,

"एक बिल्कुल नई हार्ड ड्राइव हमारे कार्यालय ले कर आईए,

leave it here for five hours, we'll copy the data and you take it back."

उसे यहाँ पाँच घंटे के लिए छोड़ दीजिए हम डेटा काॅपी कर देंगे

और आप उसे वापस ले जाईए।"

And that's where this data came from.

और ये डेटा यहाँ से आया।

Now, Chris is the kind of guy who wants to make the data public,

अब क्रिस ऐसा व्यक्ति है जो डेटा सार्वजनिक करना चाहता है,

and so it ended up online for all to use, and that's where this graph came from.

तो ये सभी के उपयोग के लिए ऑनलाइन हो गया, और ये ग्राफ भी यहीं से आया।

And the fact that it exists is amazing. These GPS recorders -- really cool.

इसका अस्तित्व सच में अदभुत है। ये जीपीएस रिकाॅर्डर--सच में अच्छे हैं।

But the fact that we have citizens walking around with hard drives

पर ये सच की हमारे नागरिक हार्ड ड्राइव लिए चारों ओर घूम रहे हैं,

picking up data from city agencies to make it public --

शहर एजेंसियों से डेटा लेकर सार्वजनिक करते हुए

ये पहलेसे ही एक तरह से सार्वजनिक था

it was already kind of public, you could get to it,

आप इस तक पहुँच सकते थे

पर ये "सार्वजनिक" था,

but it was "public," it wasn't public.

ये सार्वजनिक नहीं था।

And we can do better than that as a city.

हम इससे बेहतर कर सकते हैं।

We don't need our citizens walking around with hard drives.

हमारे नागरिकों को हार्ड ड्राइव ले कर घूमने की जरुरत नहीं है।

Now, not every dataset is behind a FOIL Request.

हर डेटा सेट "फोयल" अनुरोध के पीछे नहीं है।

Here is a map I made with the most dangerous intersections in New York City

मैंने न्यूयॉर्क सिटी के सबसे खतरनाक चौराहों का एक नक्शा तैयार किया है,

based on cyclist accidents.

साइकिल चालक दुर्घटनाओं के आधार पर।

So the red areas are more dangerous.

तो ये लाल क्षेत्र अधिक खतरनाक हैं।

And what it shows is first the East side of Manhattan,

ये पहले मैनहैटन का पूर्वी क्षेत्र दिखाता है,

especially in the lower area of Manhattan, has more cyclist accidents.

मैनहैटन के निचले हिस्सों में विशेष रुप से साइकिल चालक दुर्घटनाएं होती हैं,

That might make sense

ये शायद समझ में आता है

because there are more cyclists coming off the bridges there.

क्योंकि वहाँ और साइकिल चालक पुल से नीचे आ रहे हैं।

But there's other hotspots worth studying.

पर और भी अध्ययन करने लायक जगहें हैं।

There's Williamsburg. There's Roosevelt Avenue in Queens.

विलियम्सबर्ग है। क्वींस में रूजवेल्ट एवेन्यू है।

And this is exactly the kind of data we need for Vision Zero.

ये उसी तरह का डेटा है जैसा हमें विजन जीरो के लिए चाहिए।

This is exactly what we're looking for.

ये वास्तव में वही है जैसा हमें चाहिए।

But there's a story behind this data as well.

पर इस डेटा के पीछे भी एक कहानी है।

This data didn't just appear.

ये डेटा कहीं से यूं ही प्रकट नहीं हो गया।

How many of you guys know this logo?

आप में से कितने लोग ये लोगो पहचानते हैं?

Yeah, I see some shakes.

मैं कुछ हिलना-डुलना देख रहा हूँ।

Have you ever tried to copy and paste data out of a PDF

क्या कभी आपने पीडीएफ से डेटा काॅपी और पेस्ट कर

and make sense of it?

उसे समझने की कोशिश की है?

I see more shakes.

मैं और सिर हिलते देख रहा हूँ।

More of you tried copying and pasting than knew the logo. I like that.

लोगो जानने वालों से ज़्यादा ने काॅपी पेस्ट किया है। मुझे ये पसंद है

So what happened is, the data that you just saw was actually on a PDF.

तो हुआ ये है कि जो डेटा आपने अभी देखा वो वास्तव में पीडीएफ पर था।

In fact, hundreds and hundreds and hundreds of pages of PDF

वास्तव में, पीडीएफ के सैकड़ों पन्ने

put out by our very own NYPD,

हमारे अपने एनवायपीडी के निकाले हुए,

and in order to access it, you would either have to copy and paste

और उस तक पहुँचने कि लिए या तो आपको काॅपी पेस्ट करना होगा,

for hundreds and hundreds of hours,

सैकड़ों और सैकड़ों घंटों के लिए,

or you could be John Krauss.

या आप जाॅन क्रॉस हो सकते हैं।

John Krauss was like,

जाॅन क्रॉस ऐसा था,

I'm not going to copy and paste this data. I'm going to write a program.

मैं ये डेटा काॅपी पेस्ट नहीं करुँगा। मैं एक प्रोग्राम लिखुंगा।

It's called the NYPD Crash Data Band-Aid,

इसे एनवायपीडी क्रैश डेटा बैंड-एड कहा जाता है,

and it goes to the NYPD's website and it would download PDFs.

ये एनवायपीडी की वेबसाईट पर जाता है, पीडीएफ डाउनलोड करने के लिए।

Every day it would search; if it found a PDF, it would download it

ये हर दिन खोजे; और अगर एक पीडीएफ मिले

तो उसे डाउनलोड कर ले और फिर कुछ

and then it would run some PDF-scraping program,

पीडीएफ स्क्रैपिंग प्रोग्राम चलाए,

and out would come the text,

और लिखा हुआ बाहर आ जाएगा,

and it would go on the Internet, and then people could make maps like that.

और ये इंटरनेट पर चला जाएगा, और फिर लोग उस तरह नक्शे तैयार करेंगे।

And the fact that the data's here, the fact that we have access to it --

और ये सच की डेटा यहाँ है, ये सच की हमारी उस तक पहुँच है--

Every accident, by the way, is a row in this table.

वैसे हर दुर्घटना इस तालिका में एक पंक्ति है।

You can imagine how many PDFs that is.

आप सोच सकते हैं कि ये कितने पीडीएफ हैं।

The fact that we have access to that is great,

हमारी उस तक पहुँच सच में बड़ी बात है,

but let's not release it in PDF form,

पर हम इसे पीडीएफ के रुप में जारी न करें,

because then we're having our citizens write PDF scrapers.

क्योंकि तब हम हमारे नागरिक पीडीएफ स्क्रैपर लिखते हैं।

It's not the best use of our citizens' time,

ये हमारे नागरिकों के समय का बेहतरीन

उपयोग नहीं है,

and we as a city can do better than that.

हम एक शहर के तौर पर इससे बेहतर कर सकते हैं।

Now, the good news is that the de Blasio administration

अबअच्छी खबर ये है कि डी ब्लासियो प्रशासन

actually recently released this data a few months ago,

ने ये डेटा कुछ महीने पहले जारी किया,

and so now we can actually have access to it,

इसलिए अब हम उस तक पहुँच सकते हैं,

but there's a lot of data still entombed in PDF.

पर अभी भी बहुत सा डेटा पीडीएफ में दफन है।

For example, our crime data is still only available in PDF.

उदाहरण के लिए, हमारा अपराध डेटा अभी पीडीएफ में ही उपलब्ध है।

And not just our crime data, our own city budget.

केवल हमारा अपराध डेटा ही नहीं, हमारे शहर का बजट भी।

Our city budget is only readable right now in PDF form.

हमारे शहर का बजट अभी केवल पीडीएफ के रुप में ही पढ़ा जा सकता है।

And it's not just us that can't analyze it --

और न केवल हम ही इसकी समीक्षा नहीं कर सकते--

our own legislators who vote for the budget

हमारे अपने विधायक जो बजट पर अपना मत देते हैं,

also only get it in PDF.

उन्हें भी ये पीडीएफ में ही मिलता है।

So our legislators cannot analyze the budget that they are voting for.

तो हमारे विधायक उस बजट की समीक्षा नहीं कर सकते जिस पर वो अपना मत देते हैं।

And I think as a city we can do a little better than that as well.

और मैं समझता हूँ कि एक शहर के तौर पर हम इससे कुछ बेहतर कर सकते हैं।

Now, there's a lot of data that's not hidden in PDFs.

अब बहुत सा डेटा है जो पीडीएफ के भीतर नहीं छुपा है।

This is an example of a map I made,

ये मेरे द्वारा बने एक नक्शे का नमूना है,

and this is the dirtiest waterways in New York City.

और ये न्यूयॉर्क सिटी के सबसे मलिन जलमार्ग हैं।

Now, how do I measure dirty?

अब मैं गंदगी का आकलन कैसे करुँ।

Well, it's kind of a little weird,

खैर, ये थोड़ा अजीब है,

but I looked at the level of fecal coliform,

पर मैंने मल कोलिफॉर्म के स्तर को देखा,

which is a measurement of fecal matter in each of our waterways.

जो हमारे हर जलमार्ग में मल पदार्थ का माप है।

The larger the circle, the dirtier the water,

जितना बड़ा वृत्त, उतना गंदा पानी,

so the large circles are dirty water, the small circles are cleaner.

तो बड़े वृत्त का अर्थ है गंदा पानी, छोटे वृत्त अपेक्षाकृत साफ हैं।

What you see is inland waterways.

आप अंतर्देशीय जलमार्ग देख रहे हैं।

This is all data that was sampled by the city over the last five years.

ये वो डेटा है जिसका शहर ने पिछले पाँच वर्षों में नमूना लिया था।

And inland waterways are, in general, dirtier.

और अंतर्देशीय जलमार्ग, सामान्यत: अधिक गंदे होते हैं।

That makes sense, right?

ये समझ में आता है, ठीक?

And the bigger circles are dirty. And I learned a few things from this.

और बड़े वृत्त गंदे हैं। और मुझे इससे कुछ बातें पता चलीं।

Number one: Never swim in anything that ends in "creek" or "canal."

पहली: कभी उसमें न तैरैं जो "छोटी नदी" या "नहर" में खत्म होती है।

But number two: I also found the dirtiest waterway in New York City,

पर दूसरी: मैंने न्यूयॉर्क सिटी का सबसे मलिन जलमार्ग भी ढूंढ़ निकाला,

by this measure, one measure.

इस आकलन से, एक आकलन से।

In Coney Island Creek, which is not the Coney Island you swim in, luckily.

कौने आइलैंड क्रीक में, ये वो कौने आइलैंड नहीं है जिसमें आप तैरते हैं, भाग्यवश।

It's on the other side.

ये दूसरी तरफ है।

But Coney Island Creek, 94 percent of samples taken over the last five years

पर कौने आइलैंड क्रीक में पिछले पाँच सालों में 94 % नमूनों में

have had fecal levels so high

मल स्तर इतने अधिक थे

that it would be against state law to swim in the water.

कि पानी में तैरना राज्य के कानून के खिलाफ होता।

And this is not the kind of fact that you're going to see

और इस तरह के तथ्य आप शहरी रिपोर्ट में शेखी

boasted in a city report, right?

बघारते हुए नहीं पाएँगे, ठीक?

It's not going to be the front page on nyc.gov.

ये nyc.gov. के पहले पन्ने पर नहीं होगा।

You're not going to see it there,

आप इसे वहाँ नहीं देख पाएँगे,

but the fact that we can get to that data is awesome.

पर ये अच्छी बात है कि हम उस डेटा तक पहुँच सकते हैं।

But once again, it wasn't super easy,

पर एक बार फिर, ये बहुत आसान नहीं था

because this data was not on the open data portal.

क्योंकि ये डेटा खुले डेटा पोर्टल पर नहीं था।

If you were to go to the open data portal,

अगर आप खुले डेटा पोर्टल पर जाते,

you'd see just a snippet of it, a year or a few months.

तो आप एक टुकड़ा ही देखते, एक साल या कुछ महीनों का।

It was actually on the Department of Environmental Protection's website.

ये असल में पर्यावरण संरक्षण विभाग की वेबसाइट पर था।

And each one of these links is an Excel sheet, and each Excel sheet is different.

और इसमें से हर लिंक एक एक्सेल शीट है, और हर एक्सेल शीट अलग है।

हर शीर्षक अलग है: आप काॅपी, पेस्ट और फिर ठीक करते हैं।

Every heading is different: you copy, paste, reorganize.

When you do you can make maps and that's great, but once again,

जब आप करते हैं तो नक्शे बना सकते हैं और ये अच्छा है, पर

we can do better than that as a city, we can normalize things.

हम बेहतर कर सकते हैं, चीजें सामान्य कर सकते हैं।

And we're getting there, because there's this website that Socrata makes

और हम वहाँ पहुँच रहे हैं क्योंकि यहाँ ये वेबसाइट है जो सोक्रेटा बनाता है

जिसे ओपन डेटा पोर्टल एनवाईसी कहते हैं।

called the Open Data Portal NYC.

यहाँ १,१०० डेटा सेट उनसे ग्रस्त नहीं है

This is where 1,100 data sets that don't suffer

जिनके बारे में मैंने अभी आपको बताया

from the things I just told you live,

और ये संख्या बढ़ रही है, और ये काफी अच्छा है।

and that number is growing, and that's great.

आप किसी भी प्रारूप में डेटा डाउनलोड कर सकते हैं, सीएसवी, पीडीएफ या एक्सेल।

You can download data in any format, be it CSV or PDF or Excel document.

जिस तरह चाहें आप डाउनलोड कर सकते हैं।

Whatever you want, you can download the data that way.

The problem is, once you do,

समस्या ये है कि जब आप ने कर लिया,

you will find that each agency codes their addresses differently.

आप पाएँगे कि हर एजेंसी अपना पता अलग तरह से संकेत करती है।

So one is street name, intersection street,

तो एक सड़का का नाम है, चौराहा,

street, borough, address, building, building address.

सड़क, नगर, पता, इमारत, इमारत का पता।

So once again, you're spending time, even when we have this portal,

तो एक बार फिर आप समय व्यय कर रहे हैं, जबकि हमारे पास ये पोर्टल है,

you're spending time normalizing our address fields.

आप पते की जगहों को सामान्य बनाने में समय व्यय कर रहे हैं।

And that's not the best use of our citizens' time.

और ये हमारे नागरिकों के समय का बेहतरीन उपयोग नहीं है।

We can do better than that as a city.

हम एक शहर के तौर पर बेहतर कर सकते है।

We can standardize our addresses,

हम अपने पते मानकीकृत कर सकते है,

और अगर हम करे, तो हमें ऐसे और नक्शे मिल सकते है।

and if we do, we can get more maps like this.

This is a map of fire hydrants in New York City,

ये न्यूयाॅर्क सिटी के अग्नि हाईड्रेंट का एक नक्शा है,

but not just any fire hydrants.

पर किसी भी अग्नि हाईड्रेंट का नहीं।

These are the top 250 grossing fire hydrants in terms of parking tickets.

ये २५० सबसे ज्यादा कमाई करने वाले अग्नि हाईड्रेंट हैं, पार्किंग टिकट के मामले में।

(Laughter)

(हँसी)

So I learned a few things from this map, and I really like this map.

तो मैंने इस नक्शे से कई चीज़ें सीखीं, और मुझे ये नक्शा सचमुच पसंद है।

Number one, just don't park on the Upper East Side.

पहली, अपर ईस्ट साईड में पार्क न करें।

Just don't. It doesn't matter where you park, you will get a hydrant ticket.

बिल्कुल भी नहीं, जहाँ भी पार्क करेंगे, आपको हाईड्रेंट टिकट मिल जाएगा।

Number two, I found the two highest grossing hydrants in all of New York City,

दूसरी, मुझे पूरी न्यूयाॅर्क सिटी में सबसे ज्यादा कमाई करने वाले दो हाईड्रेंट मिले,

and they're on the Lower East Side,

और वो लोअर ईस्ट साईड में मिले,

and they were bringing in over 55,000 dollars a year in parking tickets.

और वो हर साल पार्किंग टिकट के रुप में ५५,००० डाॅलर ला रहे हैं।

और मुझे ये थोड़ा अजीब लगा जब मैंने इसकी ओर ध्यान दिया,

And that seemed a little strange to me when I noticed it,

so I did a little digging and it turns out what you had is a hydrant

तो मैंने थोड़ी खोजबीन की और पता चला कि ये तो हाईड्रेंट है।

and then something called a curb extension,

और फिर ऐसा जिसे कर्ब एक्सटेंशन कहा जाता है,

which is like a seven-foot space to walk on,

जो चलने के लिए एक सात फुट की जगह की तरह है

and then a parking spot.

और फिर पार्किंग की एक जगह।

And so these cars came along, and the hydrant --

और इसलिए ये कारें साथ आईं, और हाईड्रेन्ट --

"It's all the way over there, I'm fine,"

"ये पूरा वहाँ तक है, मै ठीक हूँ,"

and there was actually a parking spot painted there beautifully for them.

और वहाँ सच में उनके लिए खूबसूरती से रंगा एक पार्किंग स्थल था।

वो वहाँ पार्क करते, और एनवायपीडी इस प्रयोजन से सहमत नहीं था

They would park there, and the NYPD disagreed with this designation

और उन्हें टिकट थमा देता।

and would ticket them.

और सिर्फ मुझे ही पार्किंग टिकट नहीं मिला,

And it wasn't just me who found a parking ticket.

This is the Google Street View car driving by

ये गूगल स्ट्रीट व्यू कार चल रही है

finding the same parking ticket.

जिसे वही पार्किंग टिकट मिला है।

So I wrote about this on my blog, on I Quant NY, and the DOT responded,

तो मैंने इस बारे में अपने ब्लॉग पर लिखा, आई क्वांट एनवाय पर, और डीओटी ने जवाब दिया,

and they said,

और उन्होंने कहा,

"While the DOT has not received any complaints about this location,

"हालांकि डीओटी को इस स्थान के बारे में कोई शिकायत नहीं मिली है,

we will review the roadway markings and make any appropriate alterations."

हम सड़क चिह्नों की समीक्षा करेंगे और उचित परिवर्तन करेंगे।"

And I thought to myself, typical government response,

और मैंने सोचा, ठेठ सरकारी प्रतिक्रिया,

all right, moved on with my life.

ठीक है, मैं आगे बढ़ा।

But then, a few weeks later, something incredible happened.

पर फिर, कुछ सप्ताह बाद, कुछ अविश्वसनीय हुआ।

They repainted the spot,

उन्होंने उस स्थान को फिर रंग दिया,

and for a second I thought I saw the future of open data,

और मैंने सोचा कि मैंने खुले डेटा का भविष्य देखा है,

because think about what happened here.

क्योंकि जरा सोचिए कि यहाँ क्या हुआ है।

For five years, this spot was being ticketed, and it was confusing,

पाँच साल से यहाँ टिकट जारी किए जा रहे थे, और ये भ्रामक था,

and then a citizen found something, they told the city, and within a few weeks

और फिर एक नागरिक को कुछ मिला, उसने शहर को बता दिया, और कुछ ही सप्ताह में

the problem was fixed.

समस्या सुलझा ली गई।

It's amazing. And a lot of people see open data as being a watchdog.

ये आश्चर्यजनक है। और बहुत लोग खुले डेटा को एक प्रहरी की तरह देखते हैं।

It's not, it's about being a partner.

ऐसा नहीं है, ये सहभागी होने की बात है।

We can empower our citizens to be better partners for government,

हम अपने नागरिकों को सरकार का बेहतर भागीदार बनाने के लिए सशक्त

and it's not that hard.

कर सकते हैं, ये उतना मुश्किल नहीं है।

All we need are a few changes.

हमें कुछ चाहिए तो बस बदलाव।

If you're FOILing data,

अगर आप डेटा "फोयल" कर रहे हैं,

if you're seeing your data being FOILed over and over again,

अगर आप अपना डेटा बार-बार "फोयल" होता देख रहे है,

let's release it to the public, that's a sign that it should be made public.

इसे लोगों के लिए जारी कर दें, ये संकेत है कि इसे सार्वजनिक कर दिया जाए।

And if you're a government agency releasing a PDF,

अगर आप पीडीएफ जारी करती एक सरकारी एजेंसी हैं,

let's pass legislation that requires you to post it with the underlying data,

तो ऐसा कानून पारित करें जिससे आप इसे अंतर्निहित डेटा के साथ जारी कर सकें,

because that data is coming from somewhere.

क्योंकि ये डेटा कहीं से आ रहा है।

I don't know where, but it's coming from somewhere,

मैं नहीं जानता कहाँ से, पर कहीं से आ रहा है

आप इसे पीडीएफ में जारी कर सकते हैं।

and you can release it with the PDF.

And let's adopt and share some open data standards.

और चलो कुछ खुले डेटा मानकों को अपनाएँ और साझा करें।

Let's start with our addresses here in New York City.

यहाँ न्यूयाॅर्क सिटी के पतों से शुरु करें।

Let's just start normalizing our addresses.

अपने पतों को सामान्य बनाना शुरु करें।

Because New York is a leader in open data.

क्योंकि न्यूयाॅर्क खुले डेटा में अग्रणी है।

इस सब के बावजूद, हम खुले डेटा में पूर्ण रुप से अग्रणी हैं,

Despite all this, we are absolutely a leader in open data,

and if we start normalizing things, and set an open data standard,

और यदि हम चीजें सामान्य करना शुरु करें, और खुला डेटा

मानक निर्धारित करें,

others will follow. The state will follow, and maybe the federal government,

दूसरे पीछे आएँगे। राज्य और शायद संघीय सरकार भी,

Other countries could follow,

दूसरे देश अनुसरण कर सकते हैं,

and we're not that far off from a time where you could write one program

और वो समय दूर नहीं जब हम एक प्रोग्राम और नक्शे की जानकारी

and map information from 100 countries.

१०० देशों से लिख सकें।

It's not science fiction. We're actually quite close.

ये काल्पनिक विज्ञान नहीं है। हम असल में बहुत करीब है।

And by the way, who are we empowering with this?

और हाँ, इससे हम किसे सशक्त बना रहे हैें?

Because it's not just John Krauss and it's not just Chris Whong.

क्योंकि ये सिर्फ जाॅन क्रोस या क्रिस व्होंग नहीं है।

There are hundreds of meetups going on in New York City right now,

न्यूयाॅर्क सि़टी में इस वक्त सैकड़ों समागम चल रहे हैं,

सक्रिय समागम।

active meetups.

There are thousands of people attending these meetups.

हजारों लोग इन समागमों में भाग ले रहे हैं।

These people are going after work and on weekends,

ये लोग काम के बाद और सप्ताहांत में जाते हैं,

and they're attending these meetups to look at open data

ये इन समागमों में खुले डेटा को समझने के लिए भाग लेते हैं

and make our city a better place.

ताकि हमारा शहर एक बेहतर स्थान बने।

Groups like BetaNYC, who just last week released something called citygram.nyc

बीटा एनवायसी जैसे समूह, जिसने पिछले हफ्ते citygram.nyc जारी किया

that allows you to subscribe to 311 complaints

जो आपको ३११ शिकायतों का अनुमोदन करने देता है,

around your own home, or around your office.

आपके घर या कार्यालय के आसपास।

You put in your address, you get local complaints.

आप अपना पता लिखते है, आपको स्थानीय शिकायतें मिलतीं है।

And it's not just the tech community that are after these things.

और सिर्फ तकनीकी समुदाय ही इन सब चीजों के पीछे नहीं है।

It's urban planners like the students I teach at Pratt.

शहरी योजनाकार भी हैं जिन्हें मैं प्रैट में पढ़ाता हूँ।

It's policy advocates, it's everyone,

नीति अधिवक्ता भी हैं, सभी हैं,

it's citizens from a diverse set of backgrounds.

अलग-अलग पृष्ठभूमि के नागरिक हैं।

And with some small, incremental changes,

और कुछ छोटे, वृद्धिशील परिवर्तनों के साथ

we can unlock the passion and the ability of our citizens

हम अपने नागरिकों के उत्साह और क्षमता का ताला खोल सकते हैं

to harness open data and make our city even better,

खुले डेटा के उपयोग के लिए जिससे हमारा शहर और बेहतर हो सके,

whether it's one dataset, or one parking spot at a time.

चाहे वो एक बार में एक डेटा सेट या एक पार्किंग स्थल हो।

Thank you.

धन्यवाद।

(Applause)

(तालियाँ)