Frederic Kaplan: How I built an information time machine

78,548 views ・ 2014-01-09

TED


Silakan klik dua kali pada teks bahasa Inggris di bawah ini untuk memutar video.

Translator: riwayatul mahya Reviewer: Sanni Manta
00:12
This is an image of the planet Earth.
0
12285
2893
Berikut adalah gambar planet bumi.
00:15
It looks very much like the Apollo pictures
1
15178
3093
Terlihat sama persis dengan gambar dari Apollo
00:18
that are very well known.
2
18271
1611
yang sangat terkenal itu.
00:19
There is something different;
3
19882
2070
Ada satu hal yang berbeda,
00:21
you can click on it,
4
21952
1447
Anda bisa mengklik gambar tersebut,
00:23
and if you click on it,
5
23399
1198
dan jika Anda klik,
00:24
you can zoom in on almost any place on the Earth.
6
24597
3072
Anda bisa memperbesar gambar hampir semua tempat di Bumi.
00:27
For instance, this is a bird's-eye view
7
27669
1999
Sebagai contoh, berikut adalah penampakan dari atas
00:29
of the EPFL campus.
8
29668
2666
kampus EPFL.
00:32
In many cases, you can also see
9
32334
2108
Pada banyak gambar, Anda juga bisa melihat
00:34
how a building looks from a nearby street.
10
34442
3740
bagaimana penampakan gedungnya dari jalan terdekat.
00:38
This is pretty amazing.
11
38182
1422
Sungguh luar biasa.
00:39
But there's something missing in this wonderful tour:
12
39604
3427
Tetapi ada sesuatu yang hilang dari tur yang mengesankan ini
00:43
It's time.
13
43031
2188
yaitu waktu.
00:45
i'm not really sure when this picture was taken.
14
45219
3070
Saya tidak begitu yakin kapan gambar ini diambil.
00:48
I'm not even sure it was taken
15
48289
1412
Saya bahkan tidak sepenuhnya yakin gambar ini diambil
00:49
at the same moment as the bird's-eye view.
16
49701
6083
pada waktu yang sama dengan pengambilan gambar dari atas tadi.
00:55
In my lab, we develop tools
17
55784
2209
Di lab saya, kami mengembangkan sebuah perangkat
00:57
to travel not only in space
18
57993
1764
untuk melakukan perjalanan tidak hanya menempuh ruang
00:59
but also through time.
19
59757
2558
tetapi juga menempuh waktu.
01:02
The kind of question we're asking is
20
62315
1870
Pertanyaan yang kami tanyakan adalah
01:04
Is it possible to build something
21
64185
1393
Apakah mungkin untuk membangun sesuatu
01:05
like Google Maps of the past?
22
65578
2178
seperti Google Maps dari masa lampau?
01:07
Can I add a slider on top of Google Maps
23
67756
3310
Apakah saya bisa menambahkan slider di atas Google Maps
01:11
and just change the year,
24
71066
1803
dan kemudian mengubah tahunnya,
01:12
seeing how it was 100 years before,
25
72869
1791
untuk melihat rupanya 100 tahun yang lalu,
01:14
1,000 years before?
26
74660
1669
1000 tahun yang lalu?
01:16
Is that possible?
27
76329
2123
Apakah itu mungkin?
01:18
Can I reconstruct social networks of the past?
28
78452
2252
Mungkinkah saya membangun kembali jaringan sosial dari masa lalu?
01:20
Can I make a Facebook of the Middle Ages?
29
80704
3049
Mungkinkah saya membuat Facebook dari abad pertengahan?
01:23
So, can I build time machines?
30
83753
3776
Jadi, mungkinkah saya membangun mesin waktu?
01:27
Maybe we can just say, "No, it's not possible."
31
87529
2565
Mungkin kita bisa saja mengatakan, "Tidak, itu tidak mungkin."
01:30
Or, maybe, we can think of it from an information point of view.
32
90094
3810
Atau mungkin, kita bisa memikirkannya dari sudut pandang informasi.
01:33
This is what I call the information mushroom.
33
93904
3190
Inilah yang saya sebut "jamur informasi".
01:37
Vertically, you have the time.
34
97094
1583
Sumbu vertikal adalah rentang waktu.
01:38
and horizontally, the amount of digital information available.
35
98677
2740
dan sumbu horizontal adalah jumlah informasi digital yang ada.
01:41
Obviously, in the last 10 years, we have much information.
36
101417
3482
Jelas, kita mempunyai banyak informasi dalam 10 tahun terakhir.
01:44
And obviously the more we go in the past, the less information we have.
37
104899
3548
Dan semakin ke belakang, semakin sedikit informasi yang kita punya.
01:48
If we want to build something like Google Maps of the past,
38
108447
2318
Jika kita ingin membangun sesuatu seperti Google Maps masa lampau,
01:50
or Facebook of the past,
39
110765
1494
atau Facebook masa lampau,
01:52
we need to enlarge this space,
40
112259
1574
kita perlu memperluas jamur ini,
01:53
we need to make that like a rectangle.
41
113833
1938
kita perlu membuatnya seperti persegi.
01:55
How do we do that?
42
115771
1510
Bagaimana kita bisa melakukannya?
01:57
One way is digitization.
43
117281
2098
Salah satu caranya adalah dengan digitasi.
01:59
There's a lot of material available --
44
119395
1779
Tersedia banyak sekali bahan-bahan --
02:01
newspaper, printed books, thousands of printed books.
45
121190
6270
koran, buku, ribuan buku cetak.
02:07
I can digitize all these.
46
127460
1768
Saya bisa mendigitalkan ini semua.
02:09
I can extract information from these.
47
129228
2737
Saya bisa memeras informasi dari sumber-sumber ini.
02:11
Of course, the more you go in the past, the less information you will have.
48
131965
3543
Tentu saja, semakin mundur ke masa lampau, semakin sedikit informasi yang kita miliki.
02:15
So, it might not be enough.
49
135508
2646
Jadi, mungkin ini tidak cukup.
02:18
So, I can do what historians do.
50
138154
2408
Jadi saya bisa melakukan apa yang dilakukan para ahli sejarah.
02:20
I can extrapolate.
51
140562
1524
Saya bisa memperkirakan beberapa kemungkinan.
02:22
This is what we call, in computer science, simulation.
52
142086
4470
Inilah yang dalam ilmu komputer kita sebut dengan "simulasi".
02:26
If I take a log book,
53
146556
1751
Jika saya mengambil sebuah buku catatan kapal,
02:28
I can consider, it's not just a log book
54
148307
2404
saya bisa menganggapnya sekedar sebagai buku catatan kapal
02:30
of a Venetian captain going to a particular journey.
55
150711
2972
seorang kapten dari Venesia yang menempuh perjalanan tertentu.
02:33
I can consider it is actually a log book
56
153683
1643
Saya bisa menganggapnya sebagai buku catatan kapal
02:35
which is representative of many journeys of that period.
57
155326
2582
yang cukup representatif untuk menggambarkan banyak perjalanan dalam periode tersebut.
02:37
I'm extrapolating.
58
157908
2245
Saya memperkirakan kemungkinannya.
02:40
If I have a painting of a facade,
59
160153
2038
Kalau saya punya sebuah lukisan bagian depan gedung,
02:42
I can consider it's not just that particular building,
60
162191
2751
saya bisa menganggapnya tidak hanya sebagai bagian dari bangunan tersebut,
02:44
but probably it also shares the same grammar
61
164942
3932
tapi mungkin bangunan tersebut juga memiliki susunan yang sama
02:48
of buildings where we lost any information.
62
168874
4041
dengan bangunan yang informasinya sudah hilang sama sekali.
02:52
So if we want to construct a time machine,
63
172915
2858
Jadi kalau kita ingin membangun sebuah mesin waktu,
02:55
we need two things.
64
175773
1339
kita membutuhkan dua hal.
02:57
We need very large archives,
65
177112
2234
Kita butuh arsip yang sangat banyak
02:59
and we need excellent specialists.
66
179346
2742
dan kita butuh ahli-ahli yang benar-benar pakar.
03:02
The Venice Time Machine,
67
182088
1874
Mesin Waktu Venesia,
03:03
the project I'm going to talk to you about,
68
183962
1805
proyek yang akan saya ceritakan,
03:05
is a joint project between the EPFL
69
185767
3020
adalah proyek bersama antara EPFL
03:08
and the University of Venice Ca'Foscari.
70
188787
2978
dan Universitas Ca'Foscari Venesia.
03:11
There's something very peculiar about Venice,
71
191765
2165
Ada sesuatu yang sangat istimewa tentang Venesia,
03:13
that its administration has been
72
193930
2674
yaitu sistem administrasinya
03:16
very, very bureaucratic.
73
196604
2194
sangat-sangat birokratis.
03:18
They've been keeping track of everything,
74
198798
2193
Mereka menyimpan rekaman tentang semuanya,
03:20
almost like Google today.
75
200991
2915
hampir seperti Google sekarang.
03:23
At the Archivio di Stato,
76
203906
1514
Di Archivio di Stato,
03:25
you have 80 kilometers of archives
77
205420
1764
Anda akan menemukan arsip sepanjang 80 km
03:27
documenting every aspect
78
207184
2009
yang mendokumentasikan setiap aspek
03:29
of the life of Venice over more than 1,000 years.
79
209193
2246
kehidupan di Venesia selama lebih dari 1000 tahun.
03:31
You have every boat that goes out,
80
211439
1920
Akan akan menemukan catatan setiap perahu yang keluar,
03:33
every boat that comes in.
81
213359
1076
setiap perahu yang masuk.
03:34
You have every change that was made in the city.
82
214435
2797
Anda akan mendapatkan catatan tentang setiap perubahan yang dilakukan di kota ini.
03:37
This is all there.
83
217232
3291
Semuanya ada di sana.
03:40
We are setting up a 10-year digitization program
84
220523
3908
Kami sedang membangun program digitasi 10 tahun
03:44
which has the objective of transforming
85
224431
1677
yang bertujuan untuk mengubah
03:46
this immense archive
86
226108
1384
arsip yang sangat besar ini
03:47
into a giant information system.
87
227492
2426
menjadi sebuah sistem informasi raksasa.
03:49
The type of objective we want to reach
88
229918
1857
Sasaran yang ingin kami capai
03:51
is 450 books a day that can be digitized.
89
231775
4726
adalah mendigitasi 450 buku setiap hari.
03:56
Of course, when you digitize, that's not enough,
90
236501
2247
Tentu saja, kalau kita hanya sekedar melakukan digitasi, itu tidak cukup,
03:58
because these documents,
91
238748
1287
karena dokumen-dokumen ini
04:00
most of them are in Latin, in Tuscan,
92
240035
2639
kebanyakan berbahasa Latin, Tuscani,
04:02
in Venetian dialect,
93
242689
1515
menggunakan dialek Venesia,
04:04
so you need to transcribe them,
94
244204
1675
jadi kami perlu menyalin mereka,
04:05
to translate them in some cases,
95
245879
1681
menterjemahkan untuk beberapa dokumen,
04:07
to index them,
96
247560
1120
membuat indeks,
04:08
and this is obviously not easy.
97
248680
2164
dan jelas ini tidak mudah.
04:10
In particular, traditional optical character recognition method
98
250844
3844
Terutama, metode tradisional pengenalan karakter dengan perangkat optik
04:14
that can be used for printed manuscripts,
99
254688
1424
yang bisa digunakan untuk manuskrip cetak,
04:16
they do not work well on the handwritten document.
100
256112
4004
tidak bekerja efektif pada dokumen yang ditulis dengan tulisan tangan.
04:20
So the solution is actually to take inspiration
101
260116
2130
Jadi solusinya adalah dengan menggunakan inspirasi
04:22
from another domain: speech recognition.
102
262246
2901
dari bidang studi lain, yaitu pengenalan suara.
04:25
This is a domain of something that seems impossible,
103
265147
2055
Ini merupakan sesuatu yang tampaknya mustahil,
04:27
which can actually be done,
104
267202
2537
tetapi sebenarnya bisa dilakukan,
04:29
simply by putting additional constraints.
105
269739
2194
dengan hanya memberi pembatas tambahan.
04:31
If you have a very good model
106
271933
1586
Jika Anda mempunyai contoh yang baik
04:33
of a language which is used,
107
273519
1526
dari bahasa yang digunakan,
04:35
if you have a very good model of a document,
108
275045
2086
jika Anda mempunyai contoh dokumen yang sangat baik
04:37
how well they are structured.
109
277131
1432
dan tersusun dengan baik.
04:38
And these are administrative documents.
110
278563
1353
Dan dokumen-dokumen ini adalah dokumen administrasi.
04:39
They are well structured in many cases.
111
279931
2132
Kebanyakan memiliki susunan yang baik.
04:42
If you divide this huge archive into smaller subsets
112
282063
3308
Jika Anda membagi arsip yang sangat besar ini menjadi bagian-bagian yang lebih kecil
04:45
where a smaller subset actually shares similar features,
113
285371
2877
di mana bagian yang lebih kecil ini memiliki kesamaan ciri,
04:48
then there's a chance of success.
114
288248
4031
maka ada kemungkinan untuk sukses.
04:54
If we reach that stage, then there's something else:
115
294761
2435
Jika kita telah mencapai tahap itu, maka ada tahap lainnya:
04:57
we can extract from this document events.
116
297196
3522
yaitu kita bisa mengekstrak berbagai peristiwa dari dokumen ini.
05:00
Actually probably 10 billion events
117
300718
2298
Mungkin sampai 10 milyar peristiwa
05:03
can be extracted from this archive.
118
303016
1931
bisa diekstrak dari arsip ini.
05:04
And this giant information system
119
304947
1724
Dan sistem informasi raksasa ini
05:06
can be searched in many ways.
120
306671
1816
bisa ditelusuri dengan berbagai cara.
05:08
You can ask questions like,
121
308487
1368
Anda bisa mengajukan pertanyaan seperti,
05:09
"Who lived in this palazzo in 1323?"
122
309855
2760
"Siapa yang tinggal di istana ini pada tahun 1323?"
05:12
"How much cost a sea bream at the Realto market
123
312615
2222
"Berapa harga ikan air asin di pasar Realto
05:14
in 1434?"
124
314837
1724
pada tahun 1434?"
05:16
"What was the salary
125
316561
1460
"Berapa besar pendapatan
05:18
of a glass maker in Murano
126
318021
2045
seorang pengrajin gelas di Murano
05:20
maybe over a decade?"
127
320066
1406
mungkin selama satu dekade?"
05:21
You can ask even bigger questions
128
321472
1422
Anda bisa menanyakan bahkan pertanyaan yang lebih besar
05:22
because it will be semantically coded.
129
322894
2738
karena semuanya akan dikodekan secara semantik.
05:25
And then what you can do is put that in space,
130
325632
2140
Kemudian yang bisa Anda lakukan adalah dengan menempatkannya pada ruang,
05:27
because much of this information is spatial.
131
327772
2173
karena kebanyakan informasi ini bersifat spasial.
05:29
And from that, you can do things like
132
329945
1935
Dan dari situ Anda bisa melakukan hal-hal seperti
05:31
reconstructing this extraordinary journey
133
331880
2113
membangun kembali perjalanan luar biasa
05:33
of that city that managed to have a sustainable development
134
333993
3356
dari kota tersebut yang telah berkembang secara berkesinambungan
05:37
over a thousand years,
135
337349
2126
selama lebih dari seribu tahun,
05:39
managing to have all the time
136
339475
1620
dan selama itu mempertahankan
05:41
a form of equilibrium with its environment.
137
341095
2861
semacam keseimbangan terhadap lingkungannya.
05:43
You can reconstruct that journey,
138
343956
1248
Anda bisa membangun kembali perjalanan itu,
05:45
visualize it in many different ways.
139
345204
2896
memvisualisasikannya dalam berbagai cara.
05:48
But of course, you cannot understand Venice if you just look at the city.
140
348100
2699
Tetapi tentu saja, Anda tidak bisa memahami Venesia jika hanya melihat Venesia saja.
05:50
You have to put it in a larger European context.
141
350799
2396
Anda harus menempatkan Venesia dalam konteks Eropa yang lebih luas.
05:53
So the idea is also to document all the things
142
353195
2821
Jadi idenya adalah juga mendokumentasikan segala hal
05:56
that worked at the European level.
143
356016
2423
yang terjadi di tingkat Eropa.
05:58
We can reconstruct also the journey
144
358439
1964
Kita juga bisa merekonstruksi perjalanan
06:00
of the Venetian maritime empire,
145
360403
1990
kerajaan maritim Venesia,
06:02
how it progressively controlled the Adriatic Sea,
146
362393
3166
bagaimana kerajaan ini secara progresif mengontrol perairan Laut Adriatik,
06:05
how it became the most powerful medieval empire
147
365559
3746
bagaimana kerajaan ini berkembang menjadi kerajaan yang paling berkuasa di abad pertengahan
06:09
of its time,
148
369305
1561
pada masa itu,
06:10
controlling most of the sea routes
149
370866
2172
mengontrol sebagian besar jalur laut
06:13
from the east to the south.
150
373038
2933
dari timur sampai selatan.
06:17
But you can even do other things,
151
377305
2316
Tapi Anda bahkan dapat melakukan berbagai hal lain,
06:19
because in these maritime routes,
152
379621
2277
karena pada jalur perairan ini,
06:21
there are regular patterns.
153
381898
1975
ada pola-pola umum.
06:23
You can go one step beyond
154
383889
2493
Anda bisa naik satu tingkat lebih tinggi
06:26
and actually create a simulation system,
155
386382
2120
dan membuat sebuah sistem simulasi,
06:28
create a Mediterranean simulator
156
388502
2815
membuat sistem simulasi dari Mediterania
06:31
which is capable actually of reconstructing
157
391317
2593
yang secara benar-benar mampu merekonstruksi
06:33
even the information we are missing,
158
393910
2202
bahkan informasi yang kita tidak miliki,
06:36
which would enable us to have questions you could ask
159
396112
2988
yang memungkinkan kita untuk bertanya
06:39
like if you were using a route planner.
160
399100
2988
seperti ketika Anda menggunakan pengarah jalan.
06:42
"If I am in Corfu in June 1323
161
402088
3071
"Jika saya sedang berada di Corfu pada Juni 1323
06:45
and want to go to Constantinople,
162
405159
2526
dan ingin pergi ke Konstantinopel,
06:47
where can I take a boat?"
163
407685
2143
saya bisa naik kapal dari mana?"
06:49
Probably we can answer this question
164
409828
1367
Mungkin kita bisa menjawab pertanyaan ini
06:51
with one or two or three days' precision.
165
411195
4473
dengan tingkat presisi satu, dua, atau tiga hari .
06:55
"How much will it cost?"
166
415668
1607
"Berapa besar biayanya?"
06:57
"What are the chance of encountering pirates?"
167
417275
3592
"Berapa besar kemungkinannya bertemu dengan bajak laut?"
07:00
Of course, you understand,
168
420867
1811
Tentu saja Anda mengerti,
07:02
the central scientific challenge of a project like this one
169
422678
2609
tantangan ilmiah utama dari proyek seperti ini
07:05
is qualifying, quantifying and representing
170
425287
3729
adalah melakukan kualifikasi, kuantifikasi, dan mewakili
07:09
uncertainty and inconsistency at each step of this process.
171
429016
3330
ketidakpastian dan inkonsistensi dari setiap tahap dari proses ini.
07:12
There are errors everywhere,
172
432346
2712
Ada banyak kesalahan di mana-mana,
07:15
errors in the document, it's the wrong name of the captain,
173
435058
2489
kesalahan di dokumen, kesalahan nama kapten,
07:17
some of the boats never actually took to sea.
174
437547
3213
beberapa perahu yang disebut ternyata tidak pernah melaut.
07:20
There are errors in translation, interpretative biases,
175
440760
4857
Ada juga kesalahan penerjemahan, interpretasi yang bias,
07:25
and on top of that, if you add algorithmic processes,
176
445624
3466
dan di atas semua itu, jika Anda menambahkan proses-proses algoritma`
07:29
you're going to have errors in recognition,
177
449090
2949
Anda akan menemui kesalahan pengenalan,
07:32
errors in extraction,
178
452039
1961
kesalahan ekstraksi,
07:34
so you have very, very uncertain data.
179
454000
4481
jadi Anda memiliki data yang sangat, sangat tidak pasti.
07:38
So how can we detect and correct these inconsistencies?
180
458481
3757
Lalu bagaimana kita bisa mengetahui dan memperbaiki inkonsistensi data ini?
07:42
How can we represent that form of uncertainty?
181
462238
3660
Bagaimana kita merepresentasikan ketidak-pastian seperti itu?
07:45
It's difficult. One thing you can do
182
465898
2097
Ini sulit. Satu hal yang dapat dilakukan
07:47
is document each step of the process,
183
467995
2226
adalah mendokumentasikan setiap langkah dalam proses ini,
07:50
not only coding the historical information
184
470221
2448
tidak hanya mengkodekan informasi sejarahnya
07:52
but what we call the meta-historical information,
185
472669
2679
tetapi juga apa yang kami sebut informasi meta-sejarah,
07:55
how is historical knowledge constructed,
186
475348
2663
bagaimana pengetahuan mengenai sejarah ini terbentuk,
07:58
documenting each step.
187
478011
1998
mendokumentasikan setiap langkahnya.
08:00
That will not guarantee that we actually converge
188
480009
1645
Ini pun tidak akan menjamin bahwa kita akan mendapatkan
08:01
toward a single story of Venice,
189
481654
2450
satu cerita utuh tentang Venesia,
08:04
but probably we can actually reconstruct
190
484104
2138
tapi mungkin kita bisa merekonstruksi
08:06
a fully documented potential story of Venice.
191
486242
3048
sebuah dokumentasi lengkap yang mungkin tentang Venesia.
08:09
Maybe there's not a single map.
192
489290
1459
Mungkin tidak hanya ada satu peta.
08:10
Maybe there are several maps.
193
490749
2120
Mungkin ada beberapa peta.
08:12
The system should allow for that,
194
492869
2216
Sistem ini harus mengizinkan hal tersebut,
08:15
because we have to deal with a new form of uncertainty,
195
495085
2859
karena kita harus menghadapi ketidak-pastian yang baru,
08:17
which is really new for this type of giant databases.
196
497944
4641
yang benar-benar baru untuk database raksasa seperti ini.
08:22
And how should we communicate
197
502585
2190
Dan bagaimana seharusnya kita menceritakan
08:24
this new research to a large audience?
198
504790
3979
penelitian baru ini ke khalayak ramai?
08:28
Again, Venice is extraordinary for that.
199
508769
2663
Sekali lagi, Venesia luar biasa untuk hal itu.
08:31
With the millions of visitors that come every year,
200
511432
2171
Dengan jutaan orang yang mengunjungi Venesia setiap tahun,
08:33
it's actually one of the best places
201
513603
1763
ini adalah salah satu tempat terbaik
08:35
to try to invent the museum of the future.
202
515366
2988
untuk mencoba menciptakan museum masa depan.
08:38
Imagine, horizontally you see the reconstructed map
203
518354
3304
Bayangkan, Anda dapat melihat peta yang direkonstruksi ulang secara horizontal,
08:41
of a given year,
204
521658
1286
untuk setiap tahun yang ada,
08:42
and vertically, you see the document
205
522944
2958
dan secara vertikal, Anda dapat melihat dokumen
08:45
that served the reconstruction,
206
525902
1511
mengenai rekonstruksi itu,
08:47
paintings, for instance.
207
527413
3400
lukisan, misalnya.
08:50
Imagine an immersive system that permits
208
530813
2580
Bayangkan sebuah sistem yang bisa
08:53
to go and dive and reconstruct the Venice of a given year,
209
533393
3502
menyelami dan merekonstruksi gambaran Venesia dari tahun tertentu,
08:56
some experience you could share within a group.
210
536895
2715
sebuah pengalaman yang bisa Anda rasakan bersama.
08:59
On the contrary, imagine actually that you start
211
539610
2246
Sebaliknya, bayangkan sebenarnya Anda mulai
09:01
from a document, a Venetian manuscript,
212
541856
2207
dari sebuah dokumen, sebuah manuskrip Venesia,
09:04
and you show, actually, what you can construct out of it,
213
544063
3049
dan Anda menunjukkan, apa yang bisa Anda bangun kembali darinya,
09:07
how it is decoded,
214
547112
1772
bagaimana ia diterjemahkan,
09:08
how the context of that document can be recreated.
215
548884
2415
bagaimana konteks dari dokumen tersebut dapat dibangun kembali.
09:11
This is an image from an exhibit
216
551299
1885
Ini adalah gambar dari sebuah pameran
09:13
which is currently conducted in Geneva
217
553184
2276
yang sedang diselenggarakan di Jenewa saat ini
09:15
with that type of system.
218
555460
2354
dengan sistem seperti itu.
09:17
So to conclude, we can say that
219
557814
2175
Jadi kesimpulannya, kita bisa mengatakan bahwa
09:19
research in the humanities is about to undergo
220
559989
3079
penelitian di bidang humaniora ada di ambang
09:23
an evolution which is maybe similar
221
563068
1802
evolusi yang mungkin mirip dengan
09:24
to what happened to life sciences 30 years ago.
222
564870
4582
apa yang terjadi pada ilmu kehidupan 30 tahun lalu.
09:29
It's really a question of scale.
223
569452
4676
Ini sebenarnya adalah masalah skalanya.
09:34
We see projects which are
224
574130
3303
Kita melihat proyek-proyek yang
09:37
much beyond any single research team can do,
225
577433
3843
melampaui apa yang bisa dilakukan oleh satu tim peneliti,
09:41
and this is really new for the humanities,
226
581276
2243
dan ini benar-benar merupakan hal baru bagi umat manusia,
09:43
which very often take the habit of working
227
583519
3869
yang seringkali terbiasa bekerja
09:47
in small groups or only with a couple of researchers.
228
587388
4008
dalam kelompok kecil, atau hanya dengan beberapa orang peneliti.
09:51
When you visit the Archivio di Stato,
229
591396
2118
Jika Anda mengunjugi Archivio di Stato,
09:53
you feel this is beyond what any single team can do,
230
593514
2822
Anda akan merasa bahwa ini melampaui apa yang bisa dikerjakan oleh satu tim,
09:56
and that should be a joint and common effort.
231
596336
3834
dan seharusnya dikerjakan secara bersama-sama.
10:00
So what we must do for this paradigm shift
232
600170
3106
Jadi apa yang harus kita lakukan untuk menggeser paradigma ini
10:03
is actually foster a new generation
233
603276
1902
adalah mengembangkan sebuah generasi baru
10:05
of "digital humanists"
234
605178
1537
"budayawan digital"
10:06
that are going to be ready for this shift.
235
606715
2090
yang akan siap menghadapi perubahan ini.
10:08
I thank you very much.
236
608805
1959
Terima kasih banyak.
10:10
(Applause)
237
610764
4000
Tepuk tangan.
Tentang situs web ini

Situs ini akan memperkenalkan Anda pada video YouTube yang berguna untuk belajar bahasa Inggris. Anda akan melihat pelajaran bahasa Inggris yang diajarkan oleh guru-guru terbaik dari seluruh dunia. Klik dua kali pada subtitle bahasa Inggris yang ditampilkan di setiap halaman video untuk memutar video dari sana. Subtitle bergulir selaras dengan pemutaran video. Jika Anda memiliki komentar atau permintaan, silakan hubungi kami menggunakan formulir kontak ini.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7