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

60,354 views ・ 2010-03-03

TED


Fare doppio clic sui sottotitoli in inglese per riprodurre il video.

Traduttore: daniel alegi Revisore: Isabella Martini
00:16
If I can leave you with one big idea today,
0
16260
2000
Se oggi volessi farvi capire una sola grande idea
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it's that the whole of the data
1
18260
2000
sarebbe che l'insieme dei dati
00:20
in which we consume
2
20260
2000
che consumiamo
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is greater that the sum of the parts,
3
22260
2000
è più grande della somma delle sue parti,
00:24
and instead of thinking about information overload,
4
24260
3000
e che, invece di pensare alla troppa informazione,
00:27
what I'd like you to think about is how
5
27260
2000
vorrei farvi pensare a come
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we can use information so that patterns pop
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29260
3000
usare l'informazione per far emergere nuove relazioni
00:32
and we can see trends that would otherwise be invisible.
7
32260
3000
così da vedere nuovi trend, altrimenti invisibili.
00:35
So what we're looking at right here is a typical mortality chart
8
35260
3000
Qui vedete delle tipiche statistiche di mortalità
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organized by age.
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38260
2000
organizzate per età.
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This tool that I'm using here is a little experiment.
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40260
2000
Questo strumento che uso è un piccolo esperimento.
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It's called Pivot, and with Pivot what I can do
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42260
3000
Si chiama Pivot, e con Pivot posso
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is I can choose to filter in one particular cause of deaths -- say, accidents.
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45260
4000
scegliere di filtrare una sola causa di morte, diciamo gli incidenti.
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And, right away, I see there's a different pattern that emerges.
13
49260
3000
E subito vediamo emergere nuove relazioni.
00:52
This is because, in the mid-area here,
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52260
2000
Il motivo è che qui nella parte centrale
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people are at their most active,
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54260
2000
le persone sono più attive;
00:56
and over here they're at their most frail.
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56260
2000
e qui invece sono più fragili.
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We can step back out again
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58260
2000
Possiamo fare un passo indietro
01:00
and then reorganize the data by cause of death,
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60260
2000
e riorganizzare i dati per causa di morte,
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seeing that circulatory diseases and cancer
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62260
3000
vediamo che malattie circolatorie e cancro
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are the usual suspects, but not for everyone.
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65260
3000
sono i maggiori indiziati, ma non per tutti.
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If we go ahead and we filter by age --
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68260
3000
Se andiamo avanti e filtriamo per età,
01:11
say 40 years or less --
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71260
2000
diciamo sotto i 40,
01:13
we see that accidents are actually
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73260
2000
vediamo che gli incidenti sono
01:15
the greatest cause that people have to be worried about.
24
75260
3000
la causa di morte di cui preoccuparsi di più.
01:18
And if you drill into that, it's especially the case for men.
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78260
3000
Visto più da vicino, vale soprattutto per gli uomini.
01:21
So you get the idea
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81260
2000
Quindi avrete capito
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that viewing information, viewing data in this way,
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83260
3000
che visualizzare informazioni e dati in questi modo
01:26
is a lot like swimming
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86260
2000
è un po' come nuotare
01:28
in a living information info-graphic.
29
88260
3000
in un mare di informazioni grafiche.
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And if we can do this for raw data,
30
91260
2000
E se possiamo farlo con dati grezzi
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why not do it for content as well?
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93260
3000
perché non farlo anche con i contenuti?
01:36
So what we have right here
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96260
2000
Ad esempio qui abbiamo
01:38
is the cover of every single Sports Illustrated
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98260
3000
la copertina di ogni Sports Illustrated
01:41
ever produced.
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101260
2000
mai stampato.
01:43
It's all here; it's all on the web.
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103260
2000
Tutto qui. Tutto in rete.
01:45
You can go back to your rooms and try this after my talk.
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105260
3000
Potete rientrare nelle vostre stanze e provare anche voi.
01:48
With Pivot, you can drill into a decade.
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108260
3000
Con Pivot si può osservare un decennio.
01:51
You can drill into a particular year.
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111260
2000
Oppure un anno specifico.
01:53
You can jump right into a specific issue.
39
113260
3000
Si può isolare un numero in particolare.
01:56
So I'm looking at this; I see the athletes
40
116260
2000
Ad esempio prendiamo gli atleti
01:58
that have appeared in this issue, the sports.
41
118260
2000
che appaiono in questo numero, i loro sport.
02:00
I'm a Lance Armstrong fan, so I'll go ahead and I'll click on that,
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120260
3000
Sono un fan di Lance Armstrong, quindi clicco qui
02:03
which reveals, for me, all the issues
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123260
2000
e vedo tutti i numeri
02:05
in which Lance Armstrong's been a part of.
44
125260
2000
in cui appare Lance Armstrong.
02:07
(Applause)
45
127260
3000
(Applausi)
02:10
Now, if I want to just kind of take a peek at these,
46
130260
3000
Ora, se voglio darci un'occhiata,
02:13
I might think,
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133260
2000
potrei pensare
02:15
"Well, what about taking a look at all of cycling?"
48
135260
2000
"Perché non dare uno sguardo a tutto il ciclismo?"
02:17
So I can step back, and expand on that.
49
137260
2000
Faccio un passo indietro e allargo la visuale.
02:19
And I see Greg LeMond now.
50
139260
2000
E ora vedo Greg Lemond.
02:21
And so you get the idea that when you
51
141260
2000
Insomma avrete capito che quando
02:23
navigate over information this way --
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143260
2000
navigate tra le informazioni in questo modo
02:25
going narrower, broader,
53
145260
2000
più da vicino o più da lontano
02:27
backing in, backing out --
54
147260
2000
andando avanti e indietro
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you're not searching, you're not browsing.
55
149260
2000
non è solo una ricerca, non è il solito browser.
02:31
You're doing something that's actually a little bit different.
56
151260
2000
Ma fate qualcosa di leggermente diverso.
02:33
It's in between, and we think it changes
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153260
3000
E' una via di mezzo che secondo noi cambierà
02:36
the way information can be used.
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156260
2000
come potremo usare le informazioni.
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So I want to extrapolate on this idea a bit
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158260
2000
Approfondiamo ancora questa idea
02:40
with something that's a little bit crazy.
60
160260
2000
che può sembrare un po' folle.
02:42
What we're done here is we've taken every single Wikipedia page
61
162260
3000
Abbiamo preso ogni singola pagina di Wikipedia
02:45
and we reduced it down to a little summary.
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165260
3000
e l'abbiamo ridotta a un breve riassunto
02:48
So the summary consists of just a little synopsis
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168260
3000
che consiste in una piccola sinossi
02:51
and an icon to indicate the topical area that it comes from.
64
171260
3000
e un'icona che ne indica l'area tematica.
02:54
I'm only showing the top 500
65
174260
3000
Vi mostro solo le prime 500
02:57
most popular Wikipedia pages right here.
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177260
2000
tra le più visitate su Wikipedia.
02:59
But even in this limited view,
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179260
2000
Anche in questa schermata limitata
03:01
we can do a lot of things.
68
181260
2000
possiamo fare molto.
03:03
Right away, we get a sense of what are the topical domains
69
183260
2000
Si capisce subito quali aree tematiche
03:05
that are most popular on Wikipedia.
70
185260
2000
sono le più visitate su Wikipedia.
03:07
I'm going to go ahead and select government.
71
187260
2000
A questo punto seleziono gli enti governativi.
03:09
Now, having selected government,
72
189260
3000
Scelta questa opzione
03:12
I can now see that the Wikipedia categories
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192260
2000
vediamo che le categorie di Wikipedia
03:14
that most frequently correspond to that
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194260
2000
più spesso associate a questa voce
03:16
are Time magazine People of the Year.
75
196260
3000
sono i "Personaggi dell'Anno" di Time Magazine.
03:19
So this is really important because this is an insight
76
199260
3000
Questo è significativo perché fa emergere
03:22
that was not contained within any one Wikipedia page.
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202260
3000
qualcosa che nelle pagine di Wikipedia non c'era.
03:25
It's only possible to see that insight
78
205260
2000
E lo si vede soltanto
03:27
when you step back and look at all of them.
79
207260
3000
facendo un passo indietro per vedere l'insieme.
03:30
Looking at one of these particular summaries,
80
210260
2000
Se prendo uno di questi riassunti
03:32
I can then drill into the concept of
81
212260
3000
posso poi zoomare sulla categoria
03:35
Time magazine Person of the Year,
82
215260
2000
"Personaggi dell'Anno" di Time Magazine.
03:37
bringing up all of them.
83
217260
2000
e vederli tutti.
03:39
So looking at these people,
84
219260
2000
A questo punto
03:41
I can see that the majority come from government;
85
221260
3000
vedo che la maggior parte proviene da enti governativi
03:45
some have come from natural sciences;
86
225260
3000
Alcuni dal mondo della scienza
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some, fewer still, have come from business --
87
229260
3000
Un numero minore dal mondo degli affari.
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there's my boss --
88
233260
2000
Ecco il mio capo.
03:55
and one has come from music.
89
235260
5000
Uno viene dalla musica.
04:00
And interestingly enough,
90
240260
2000
E, cosa piuttosto interessante,
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Bono is also a TED Prize winner.
91
242260
3000
Bono ha anche vinto un premio TED.
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So we can go, jump, and take a look at all the TED Prize winners.
92
245260
3000
Allora saltiamo a vedere tutti i vincitori del premio TED.
04:08
So you see, we're navigating the web for the first time
93
248260
3000
Per la prima volta stiamo davvero navigando in rete
04:11
as if it's actually a web, not from page-to-page,
94
251260
3000
come se fosse una rete, non da pagina a pagina
04:14
but at a higher level of abstraction.
95
254260
2000
ma ad un livello di astrazione superiore.
04:16
And so I want to show you one other thing
96
256260
2000
Vi voglio mostrare un'altra cosa
04:18
that may catch you a little bit by surprise.
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258260
3000
che vi potrebbe sorprendere.
04:21
I'm just showing the New York Times website here.
98
261260
3000
Questo è il sito del New York Times.
04:24
So Pivot, this application --
99
264260
2000
Pivot, questa applicazione -
04:26
I don't want to call it a browser; it's really not a browser,
100
266260
2000
non la chiamo browser, perché non è un browser,
04:28
but you can view web pages with it --
101
268260
3000
ma serve comunque a vedere pagine web -
04:31
and we bring that zoomable technology
102
271260
2000
noi aggiungiamo questa tecnologia per lo zoom
04:33
to every single web page like this.
103
273260
3000
ad ogni pagina web, come questa.
04:36
So I can step back,
104
276260
3000
Posso fare un passo indietro
04:39
pop right back into a specific section.
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279260
2000
e subito tornare ad una sezione specifica
04:41
Now the reason why this is important is because,
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281260
2000
Questo è importante perché
04:43
by virtue of just viewing web pages in this way,
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283260
3000
il solo vedere le pagine web così
04:46
I can look at my entire browsing history
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286260
2000
mi fa vedere tutta la mia navigazione in internet
04:48
in the exact same way.
109
288260
2000
allo stesso identico modo.
04:50
So I can drill into what I've done
110
290260
2000
Posso zoomare su quello che ho fatto
04:52
over specific time frames.
111
292260
2000
in momenti specifici.
04:54
Here, in fact, is the state
112
294260
2000
Qui infatti si vede lo stato
04:56
of all the demo that I just gave.
113
296260
2000
della demo che ho appena presentato.
04:58
And I can sort of replay some stuff that I was looking at earlier today.
114
298260
3000
Posso in un certo senso rivedere altre cose che ho visto in giornata.
05:01
And, if I want to step back and look at everything,
115
301260
3000
Se voglio fare una passo indietro e vedere tutto
05:04
I can slice and dice my history,
116
304260
2000
posso fare a pezzettini il mio storico
05:06
perhaps by my search history --
117
306260
2000
o la storico delle mie ricerche.
05:08
here, I was doing some nepotistic searching,
118
308260
2000
Qui cercavo in modo nepotistico,
05:10
looking for Bing, over here for Live Labs Pivot.
119
310260
3000
cercavo il motore Bing, qui per Live Labs Pivot.
05:13
And from these, I can drill into the web page
120
313260
2000
E da qui posso zoomare sulla mia pagina web
05:15
and just launch them again.
121
315260
2000
e semplicemente rilanciare da qui.
05:17
It's one metaphor repurposed multiple times,
122
317260
3000
Una metafora riutilizzata molte volte,
05:20
and in each case it makes the whole greater
123
320260
2000
e in ogni caso il risultato è maggiore
05:22
than the sum of the parts with the data.
124
322260
2000
della somma delle parti, dei dati di partenza.
05:24
So right now, in this world,
125
324260
3000
Oggigiorno, al mondo,
05:27
we think about data as being this curse.
126
327260
3000
i dati sono visti come una sorta di maledizione.
05:30
We talk about the curse of information overload.
127
330260
3000
Si parla di sovraccarico di informazioni.
05:33
We talk about drowning in data.
128
333260
3000
Si parla di annegare nei dati.
05:36
What if we can actually turn that upside down
129
336260
2000
E se mettessimo tutto sottosopra
05:38
and turn the web upside down,
130
338260
2000
se mettessimo il web sottosopra
05:40
so that instead of navigating from one thing to the next,
131
340260
3000
invece di passare da una cosa all'altra,
05:43
we get used to the habit of being able to go from many things to many things,
132
343260
3000
ci abitueremmo a passare da molte cose a molte altre
05:46
and then being able to see the patterns
133
346260
2000
per poi poter vedere quelle strutture
05:48
that were otherwise hidden?
134
348260
2000
che altrimenti rimarrebbero nascoste?
05:50
If we can do that, then instead of being trapped in data,
135
350260
5000
E allora invece di sentirci intrappolati nei dati
05:55
we might actually extract information.
136
355260
3000
potremmo davvero estrarre informazioni.
05:58
And, instead of dealing just with information,
137
358260
2000
Invece di occuparci solo di informazioni,
06:00
we can tease out knowledge.
138
360260
2000
possiamo tirarne fuori della conoscenza.
06:02
And if we get the knowledge, then maybe even there's wisdom to be found.
139
362260
3000
E dalla conoscenza magari si arriva anche alla saggezza.
06:05
So with that, I thank you.
140
365260
2000
E con questo vi ringrazio.
06:07
(Applause)
141
367260
8000
(Applausi)
A proposito di questo sito web

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