Tim Berners-Lee: The next Web of open, linked data

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TED


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

Traduttore: Andrea Fare Revisore: Raffaella Santucci
00:18
Time flies.
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18330
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Il tempo vola
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It's actually almost 20 years ago
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20330
2000
È stato quasi 20 anni fa
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when I wanted to reframe the way we use information,
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22330
4000
che ho deciso di ripensare il modo in cui usiamo le informazioni.
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the way we work together: I invented the World Wide Web.
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26330
3000
il modo in cui lavoriamo insieme -- ho inventato il World Wide Web.
00:29
Now, 20 years on, at TED,
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29330
3000
Ora, vent'anni dopo, a TED,
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I want to ask your help in a new reframing.
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32330
4000
Voglio chiedere il vostro aiuto per un nuovo cambio di prospettiva.
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So going back to 1989,
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37330
4000
Dunque, tornando al 1989,
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I wrote a memo suggesting the global hypertext system.
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41330
3000
Scrissi un memorandum in cui proponevo il sistema ipertestuale globale.
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Nobody really did anything with it, pretty much.
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44330
3000
Nessuno ci fece molto caso al momento.
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But 18 months later -- this is how innovation happens --
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47330
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Ma 18 mesi dopo -- così succede con le innovazioni --
00:51
18 months later, my boss said I could do it on the side,
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51330
4000
18 mesi dopo, il mio capo disse che potevo occuparmi di quel progetto
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as a sort of a play project,
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55330
2000
ma come progetto secondario,
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kick the tires of a new computer we'd got.
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per rodare un nuovo computer che avevamo preso.
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And so he gave me the time to code it up.
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59330
3000
E mi diede il tempo di scrivere il programma.
01:02
So I basically roughed out what HTML should look like:
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62330
5000
Così buttai giù una bozza di come doveva essere l'HTML,
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hypertext protocol, HTTP;
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67330
3000
il protocollo ipertestuale -- HTTP --
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the idea of URLs, these names for things
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70330
3000
l'idea degli URL -- questi nomi per le cose --
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which started with HTTP.
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73330
2000
che iniziavano con HTTP.
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I wrote the code and put it out there.
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75330
2000
Scrissi il programma e misi il codice a disposizione di tutti.
01:17
Why did I do it?
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2000
Perché l'ho fatto?
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Well, it was basically frustration.
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2000
Beh, è stata fondamentalmente frustrazione.
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I was frustrated -- I was working as a software engineer
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81330
4000
Ero frustrato -- lavoravo come software engineer
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in this huge, very exciting lab,
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85330
2000
in questo laboratorio enorme, davvero stimolante
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lots of people coming from all over the world.
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2000
pieno di persone che arrivavano da ogni parte del mondo.
01:29
They brought all sorts of different computers with them.
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89330
3000
Che lavoravano con ogni sorta di computer, diversi tra loro
01:32
They had all sorts of different data formats,
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92330
3000
Che utilizzavano ogni sorta di formato per i dati
01:35
all sorts, all kinds of documentation systems.
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95330
2000
Ogni sorta, ogni tipo di sistema di documentazione.
01:37
So that, in all that diversity,
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97330
3000
Perciò, con tutte queste differenze,
01:40
if I wanted to figure out how to build something
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100330
2000
se volevo trovare il modo di fare qualcosa
01:42
out of a bit of this and a bit of this,
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102330
2000
prendendo una cosa da una parte e una cosa dall'altra,
01:44
everything I looked into, I had to connect to some new machine,
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104330
4000
qualsiasi cosa volessi approfondire, dovevo connettermi a una nuova macchina,
01:48
I had to learn to run some new program,
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108330
2000
imparare a far funzionare un nuovo programma,
01:50
I would find the information I wanted in some new data format.
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110330
5000
e alla fine trovavo le informazioni che volevo in qualche nuovo formato di dati.
01:55
And these were all incompatible.
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115330
2000
Ed erano tutti incompatibili tra loro.
01:57
It was just very frustrating.
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117330
2000
Era davvero molto frustrante.
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The frustration was all this unlocked potential.
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119330
2000
La frustrazione era tutto questo potenziale inesplorato.
02:01
In fact, on all these discs there were documents.
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3000
In effetti, su tutti i dischi c'erano documenti.
02:04
So if you just imagined them all
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124330
3000
Quindi se riuscivi a immaginarli
02:07
being part of some big, virtual documentation system in the sky,
38
127330
5000
come parte di un grande, sistema virtuale di documentazione da qualche parte,
02:12
say on the Internet,
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132330
2000
magari su Internet,
02:14
then life would be so much easier.
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134330
2000
la vita sarebbe stata più semplice per tutti.
02:16
Well, once you've had an idea like that it kind of gets under your skin
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136330
4000
Beh, quando ti viene un'idea simile, è qualcosa che ti entra sotto pelle
02:20
and even if people don't read your memo --
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140330
2000
e anche se la gente non legge i tuoi memorandum --
02:22
actually he did, it was found after he died, his copy.
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142330
3000
in realtà il mio capo lo lesse, dopo la sua morte, la sua copia fu trovata.
02:25
He had written, "Vague, but exciting," in pencil, in the corner.
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145330
3000
Aveva scritto, "Vago, ma eccitante" a matita, in un angolino.
02:28
(Laughter)
45
148330
2000
(Risata)
02:30
But in general it was difficult -- it was really difficult to explain
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150330
4000
Ma in generale, era difficile -- molto difficile spiegare
02:34
what the web was like.
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154330
2000
come sarebbe stato il Web.
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It's difficult to explain to people now that it was difficult then.
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156330
2000
Ed è difficile far capire oggi alla gente quanto era difficile spiegarlo.
02:38
But then -- OK, when TED started, there was no web
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3000
Ma .. -- OK, quando è nato TED, il web non esisteva
02:41
so things like "click" didn't have the same meaning.
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161330
3000
quindi cose tipo "cliccare" non avevano lo stesso significato.
02:44
I can show somebody a piece of hypertext,
51
164330
2000
Potevo far vedere a qualcuno un brano di ipertesto,
02:46
a page which has got links,
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166330
2000
una pagina con dei link,
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and we click on the link and bing -- there'll be another hypertext page.
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168330
4000
clicchiamo sul link e bing, ecco che appare una nuova pagina di ipertesto.
02:52
Not impressive.
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172330
2000
Niente di speciale.
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You know, we've seen that -- we've got things on hypertext on CD-ROMs.
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174330
3000
Lo avevamo già visto -- avevamo documenti ipertestuali su CD-ROM.
02:57
What was difficult was to get them to imagine:
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177330
3000
La cosa difficile era far arrivare gli altri a immaginare
03:00
so, imagine that that link could have gone
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180330
4000
Quindi, immaginate che quel link avrebbe potuto farvi arrivare
03:04
to virtually any document you could imagine.
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184330
2000
praticamente a qualunque documento immaginabile.
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Alright, that is the leap that was very difficult for people to make.
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187330
4000
Ok, questo è lo scarto che per i più era veramente difficile da fare.
03:11
Well, some people did.
60
191330
2000
Beh, qualcuno ci riusciva.
03:13
So yeah, it was difficult to explain, but there was a grassroots movement.
61
193330
3000
Ed anche se era difficile da spiegare, si creò comunque un movimento spontaneo dal basso.
03:17
And that is what has made it most fun.
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197330
4000
E questo fu ciò che lo rese più divertente.
03:21
That has been the most exciting thing,
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201330
2000
Questa è stata la cosa più eccitante,
03:23
not the technology, not the things people have done with it,
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203330
2000
non la tecnologia, non cosa le persone ne hanno fatto,
03:25
but actually the community, the spirit of all these people
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205330
2000
ma la comunità, lo spirito di tutte queste persone
03:27
getting together, sending the emails.
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207330
2000
che si riunivano, si scambiavano email.
03:29
That's what it was like then.
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209330
2000
Ecco com'erano le cose allora.
03:31
Do you know what? It's funny, but right now it's kind of like that again.
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211330
3000
E sapete una cosa? E' strano, ma in questo momento, le cose stanno tornando ad essere di nuovo come allora.
03:34
I asked everybody, more or less, to put their documents --
69
214330
2000
Ho chiesto più o meno a tutti, di mettere a disposizione i propri documenti --
03:36
I said, "Could you put your documents on this web thing?"
70
216330
3000
Ho detto, "Potreste caricare i vostri documenti su questa cosa, sul web?"
03:39
And you did.
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219330
3000
E, lo avete fatto.
03:42
Thanks.
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222330
1000
Grazie.
03:43
It's been a blast, hasn't it?
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223330
2000
È stato spettacoloso, vero?
03:45
I mean, it has been quite interesting
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225330
2000
Voglio dire, è stata una cosa molto interessante
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because we've found out that the things that happen with the web
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227330
2000
perché abbiamo scoperto che le cose che vengono fuori dal Web
03:49
really sort of blow us away.
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229330
2000
in qualche modo ci spiazzano.
03:51
They're much more than we'd originally imagined
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231330
2000
Vanno ben oltre quello che immaginavamo all'inizio
03:53
when we put together the little, initial website
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233330
2000
quando abbiamo messo insieme il sito web
03:55
that we started off with.
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235330
2000
dal quale siamo partiti.
03:57
Now, I want you to put your data on the web.
80
237330
3000
Ora, voglio che voi carichiate i vostri dati sul web.
04:00
Turns out that there is still huge unlocked potential.
81
240330
4000
Vedrete che c'è ancora un enorme potenziale inesplorato.
04:04
There is still a huge frustration
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244330
2000
C'è ancora un'enorme frustrazione
04:06
that people have because we haven't got data on the web as data.
83
246330
4000
perché i dati al momento non sono sul web in forma di dati.
04:10
What do you mean, "data"? What's the difference -- documents, data?
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250330
2000
Che vuol dire dati? Dati, documenti -- che differenza c'è?
04:12
Well, documents you read, OK?
85
252330
3000
I documenti li leggiamo, OK?
04:15
More or less, you read them, you can follow links from them, and that's it.
86
255330
3000
Più o meno, i documenti si leggono, si possono seguire i link tra uno e l'altro ed è tutto.
04:18
Data -- you can do all kinds of stuff with a computer.
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258330
2000
Con i dati -- puoi fare un sacco di cose se hai un computer.
04:20
Who was here or has otherwise seen Hans Rosling's talk?
88
260330
6000
Chi di voi era presente o ha comunque visto il talk di Hans Rosling?
04:26
One of the great -- yes a lot of people have seen it --
89
266330
4000
Uno dei più belli -- si molti di voi l'hanno visto --
04:30
one of the great TED Talks.
90
270330
2000
uno dei migliori TED Talks.
04:32
Hans put up this presentation
91
272330
2000
Hans ha fatto vedere una presentazione
04:34
in which he showed, for various different countries, in various different colors --
92
274330
5000
in cui mostrava, per vari paesi e in colori differenti --
04:39
he showed income levels on one axis
93
279330
3000
i livelli di reddito su un asse
04:42
and he showed infant mortality, and he shot this thing animated through time.
94
282330
3000
e i livelli della mortalità infantile, animando il tutto su una scala temporale.
04:45
So, he'd taken this data and made a presentation
95
285330
4000
Dunque, Hans ha preso questi dati e ha fatto una presentazione
04:49
which just shattered a lot of myths that people had
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289330
3000
che ha infranto molti dei miti che la gente ha
04:52
about the economics in the developing world.
97
292330
4000
sull'economia dei paesi in via di sviluppo.
04:56
He put up a slide a little bit like this.
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296330
2000
Ha fatto vedere una slide simile a questa.
04:58
It had underground all the data
99
298330
2000
Ad essa sottostavano tutta una serie di dati
05:00
OK, data is brown and boxy and boring,
100
300330
3000
OK, i dati sono noiose scatole marroni,
05:03
and that's how we think of it, isn't it?
101
303330
2000
ed è così che ce li immaginiamo, no?
05:05
Because data you can't naturally use by itself
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305330
3000
Perchè i dati di per sé non sono di immediata applicazione
05:08
But in fact, data drives a huge amount of what happens in our lives
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308330
4000
Ma in realtà, i dati determinano tantissime cose nelle nostre vite
05:12
and it happens because somebody takes that data and does something with it.
104
312330
3000
e ciò accade perchè c'è qualcuno che prende quei dati e ne fa qualcosa.
05:15
In this case, Hans had put the data together
105
315330
2000
In questo caso, Hans aveva messo insieme i dati
05:17
he had found from all kinds of United Nations websites and things.
106
317330
5000
che aveva raccolto da ogni sorta di sito delle Nazioni Unite.
05:22
He had put it together,
107
322330
2000
Lui aveva raccolto i dati,
05:24
combined it into something more interesting than the original pieces
108
324330
3000
li aveva combinati in una cosa più interessante delle singole parti
05:27
and then he'd put it into this software,
109
327330
5000
e li aveva poi inseriti in un software,
05:32
which I think his son developed, originally,
110
332330
2000
che credo abbia sviluppato suo figlio, originariamente,
05:34
and produces this wonderful presentation.
111
334330
3000
e ha fatto questa presentazione meravigliosa.
05:37
And Hans made a point
112
337330
2000
E Hans ha insistito
05:39
of saying, "Look, it's really important to have a lot of data."
113
339330
4000
nel dire, "Guardate, è davvero importante avere molti dati."
05:43
And I was happy to see that at the party last night
114
343330
3000
E io sono stato felice di vedere che al rinfresco l'altra sera
05:46
that he was still saying, very forcibly, "It's really important to have a lot of data."
115
346330
4000
lui lo ripeteva, con enfasi, "E' davvero importante avere molti dati."
05:50
So I want us now to think about
116
350330
2000
Quindi voglio che ora noi tutti pensiamo
05:52
not just two pieces of data being connected, or six like he did,
117
352330
4000
non a due semplici tipologie di dati messi in relazione, o a sei, come ha fatto lui,
05:56
but I want to think about a world where everybody has put data on the web
118
356330
5000
ma voglio pensare a un mondo in cui tutti abbiano caricato dati sul web
06:01
and so virtually everything you can imagine is on the web
119
361330
2000
e dunque praticamente qualunque cosa possiate immaginare sia sul web.
06:03
and then calling that linked data.
120
363330
2000
e chiamare il tutto dati linkati.
06:05
The technology is linked data, and it's extremely simple.
121
365330
2000
La tecnologia è quella dei dati linkati, ed è estremamente semplice.
06:07
If you want to put something on the web there are three rules:
122
367330
4000
Se volete mettere qualcosa sul web, ci sono tre regole
06:11
first thing is that those HTTP names --
123
371330
3000
la prima cosa sono quei nomi HTTP --
06:14
those things that start with "http:" --
124
374330
2000
quelle cose che iniziano con http: --
06:16
we're using them not just for documents now,
125
376330
4000
ora non li useremo più solo per i documenti,
06:20
we're using them for things that the documents are about.
126
380330
2000
ma li useremo per indicare anche cose di cui parlano i documenti.
06:22
We're using them for people, we're using them for places,
127
382330
2000
Li useremo per le persone, li useremo per i luoghi,
06:24
we're using them for your products, we're using them for events.
128
384330
4000
li useremo per i vostri prodotti, li useremo per gli eventi.
06:28
All kinds of conceptual things, they have names now that start with HTTP.
129
388330
4000
Ogni sorta di concetto, ha ora un nome che inizia con HTTP.
06:32
Second rule, if I take one of these HTTP names and I look it up
130
392330
5000
Seconda regola, se prendo uno di questi nomi HTTP e lo cerco
06:37
and I do the web thing with it and I fetch the data
131
397330
2000
e vado sul web, e recupero i dati corrispondenti
06:39
using the HTTP protocol from the web,
132
399330
2000
usando il protocollo HTTP dal web,
06:41
I will get back some data in a standard format
133
401330
3000
ne ricaverò dei dati in un formato standard
06:44
which is kind of useful data that somebody might like to know
134
404330
5000
che potrebbero essere dati utili, che potrebbero interessare a qualcuno
06:49
about that thing, about that event.
135
409330
2000
a proposito di questo o di quell'altro evento.
06:51
Who's at the event? Whatever it is about that person,
136
411330
2000
Chi c'era a quell'evento? Qualunque cosa riguardi una di quelle persone,
06:53
where they were born, things like that.
137
413330
2000
dove è nata, o cose simili.
06:55
So the second rule is I get important information back.
138
415330
2000
Quindi la seconda regola è che posso ricavare informazioni importanti.
06:57
Third rule is that when I get back that information
139
417330
4000
La terza è che quando ricavo tali informazioni
07:01
it's not just got somebody's height and weight and when they were born,
140
421330
3000
non avrò solo l'altezza, il peso o la data di nascita di qualcuno,
07:04
it's got relationships.
141
424330
2000
ma otterrò relazioni.
07:06
Data is relationships.
142
426330
2000
I dati sono relazioni.
07:08
Interestingly, data is relationships.
143
428330
2000
È interessante, i dati sono relazioni.
07:10
This person was born in Berlin; Berlin is in Germany.
144
430330
4000
La tal persona è nata a Berlino, Berlino è in Germania.
07:14
And when it has relationships, whenever it expresses a relationship
145
434330
3000
E quando ci sono delle relazioni, ogni volta che c'è una relazione
07:17
then the other thing that it's related to
146
437330
3000
l'altro dato a cui è relazionato
07:20
is given one of those names that starts HTTP.
147
440330
4000
riceve anch'esso uno di quei nomi che iniziano con HTTP.
07:24
So, I can go ahead and look that thing up.
148
444330
2000
Quindi posso continuare e consultare questo nuovo dato.
07:26
So I look up a person -- I can look up then the city where they were born; then
149
446330
3000
Così [se] cerco una persona -- posso vedere la città in cui è nata
07:29
I can look up the region it's in, and the town it's in,
150
449330
3000
posso vedere la regione in cui si trova, in che città,
07:32
and the population of it, and so on.
151
452330
3000
quale sia la popolazione di questa città, e così via.
07:35
So I can browse this stuff.
152
455330
2000
Così posso scorrere tutte queste informazioni.
07:37
So that's it, really.
153
457330
2000
È tutto qui, davvero.
07:39
That is linked data.
154
459330
2000
Questi sono i dati linkati.
07:41
I wrote an article entitled "Linked Data" a couple of years ago
155
461330
3000
Ho scritto un articolo intitolato "Dati Linkati" un paio di anni fa
07:44
and soon after that, things started to happen.
156
464330
4000
e poco dopo, hanno cominciato a succedere un po' di cose.
07:48
The idea of linked data is that we get lots and lots and lots
157
468330
4000
L'idea dei dati linkati è che si possano avere molte, moltissime
07:52
of these boxes that Hans had,
158
472330
2000
di queste scatole che ha utilizzato Hans,
07:54
and we get lots and lots and lots of things sprouting.
159
474330
2000
e dunque molte, moltissime altre cose che ne germogliano.
07:56
It's not just a whole lot of other plants.
160
476330
3000
E non si tratta solo di una popolazione di nuove piante.
07:59
It's not just a root supplying a plant,
161
479330
2000
Non è solo una radice che nutre una pianta,
08:01
but for each of those plants, whatever it is --
162
481330
3000
ma per ognuna di quelle piante, di qualunque tipo essa sia --
08:04
a presentation, an analysis, somebody's looking for patterns in the data --
163
484330
3000
una presentazione, un'analisi, qualcuno che cerchi dei pattern nei dati --
08:07
they get to look at all the data
164
487330
3000
[chi la fa] guarda tutti i dati
08:10
and they get it connected together,
165
490330
2000
e li connette tra loro,
08:12
and the really important thing about data
166
492330
2000
E la cosa davvero importante dei dati
08:14
is the more things you have to connect together, the more powerful it is.
167
494330
2000
è che più cose devi connettere le une alle altre, più i dati diventano potenti.
08:16
So, linked data.
168
496330
2000
Quindi, dati linkati.
08:18
The meme went out there.
169
498330
2000
Il meme si è diffuso là fuori.
08:20
And, pretty soon Chris Bizer at the Freie Universitat in Berlin
170
500330
4000
E, abbastanza presto, Chris Bizer alla Freie Universitat di Berlino
08:24
who was one of the first people to put interesting things up,
171
504330
2000
che è stato uno dei primi a mettere insieme qualcosa d'interessante,
08:26
he noticed that Wikipedia --
172
506330
2000
ha notato che Wikipedia --
08:28
you know Wikipedia, the online encyclopedia
173
508330
3000
sapete, Wikipedia, l'enciclopedia online
08:31
with lots and lots of interesting documents in it.
174
511330
2000
che contiene un sacco di documenti interessanti.
08:33
Well, in those documents, there are little squares, little boxes.
175
513330
4000
Ebbene, in quei documenti, ci sono delle piccole scatole, dei piccoli riquadri.
08:37
And in most information boxes, there's data.
176
517330
3000
E nella maggior parte di quei riquadri informativi, ci sono dei dati.
08:40
So he wrote a program to take the data, extract it from Wikipedia,
177
520330
4000
Così lui ha scritto un programma che estrapola quei dati da Wikipedia,
08:44
and put it into a blob of linked data
178
524330
2000
E li mette in un insieme di dati linkati sul web,
08:46
on the web, which he called dbpedia.
179
526330
3000
che ha chiamato Dbpedia.
08:49
Dbpedia is represented by the blue blob in the middle of this slide
180
529330
4000
Dbpedia è rappresentata dall'insieme blu nel mezzo di questa slide
08:53
and if you actually go and look up Berlin,
181
533330
2000
e se voi andate a cercare "Berlino",
08:55
you'll find that there are other blobs of data
182
535330
2000
scoprirete che vi sono altri insiemi di dati
08:57
which also have stuff about Berlin, and they're linked together.
183
537330
3000
i quali a loro volta contengono informazioni su Berlino, e sono interconnessi.
09:00
So if you pull the data from dbpedia about Berlin,
184
540330
3000
Così se recuperate alcuni dati di Dbpedia su Berlino,
09:03
you'll end up pulling up these other things as well.
185
543330
2000
finirete per recuperare anche tutte queste altre informazioni.
09:05
And the exciting thing is it's starting to grow.
186
545330
3000
E ciò che è eccitante è che la cosa sta iniziando a crescere:
09:08
This is just the grassroots stuff again, OK?
187
548330
2000
è di nuovo l'inizio di un movimento spontaneo, dal basso.
09:10
Let's think about data for a bit.
188
550330
3000
Fermiamoci a riflettere sui dati per un attimo.
09:13
Data comes in fact in lots and lots of different forms.
189
553330
3000
I dati si presentano in un sacco di forme differenti
09:16
Think of the diversity of the web. It's a really important thing
190
556330
3000
Riflettete sulla varietà del web, è una cosa davvero importante:
09:19
that the web allows you to put all kinds of data up there.
191
559330
3000
il web vi permette di caricare qualunque tipo di informazione.
09:22
So it is with data. I could talk about all kinds of data.
192
562330
2000
Così succede con i dati. Potrei riferirmi a qualunque tipo di dati.
09:25
We could talk about government data, enterprise data is really important,
193
565330
4000
Pensiamo ai dati governativi, anche i dati delle aziende sono molto importanti,
09:29
there's scientific data, there's personal data,
194
569330
3000
ci sono dati scientifici, dati personali,
09:32
there's weather data, there's data about events,
195
572330
2000
ci sono dati meteorologici, dati su eventi,
09:34
there's data about talks, and there's news and there's all kinds of stuff.
196
574330
4000
ci sono dati sulle conferenze, sulla cronaca e su ogni tipo di cose.
09:38
I'm just going to mention a few of them
197
578330
3000
Nominerò solo di alcuni di questi
09:41
so that you get the idea of the diversity of it,
198
581330
2000
per darvi un'idea della varietà,
09:43
so that you also see how much unlocked potential.
199
583330
4000
perchè anche voi possiate vedere quale sia il potenziale dietro tutto questo.
09:47
Let's start with government data.
200
587330
2000
Iniziamo coi dati governativi.
09:49
Barack Obama said in a speech,
201
589330
2000
Barack Obama, in un discorso, ha dichiarato,
09:51
that he -- American government data would be available on the Internet
202
591330
5000
che i dati del governo americano sarebbero stati resi disponibili su Internet
09:56
in accessible formats.
203
596330
2000
in formati accessibili.
09:58
And I hope that they will put it up as linked data.
204
598330
2000
E io spero proprio che li rendano disponibili come dati linkati.
10:00
That's important. Why is it important?
205
600330
2000
Questo è importante. Perchè è importante?
10:02
Not just for transparency, yeah transparency in government is important,
206
602330
3000
Non solo per questioni di trasparenza, certo, la trasparenza dei governi è importante,
10:05
but that data -- this is the data from all the government departments
207
605330
3000
ma quei dati -- sono i dati di tutti i dipartimenti del governo
10:08
Think about how much of that data is about how life is lived in America.
208
608330
5000
Pensate a quanti di quei dati sono legati a come si vive in America.
10:13
It's actual useful. It's got value.
209
613330
2000
Sono veramente utili. Hanno valore.
10:15
I can use it in my company.
210
615330
2000
Posso utilizzarli nella mia azienda.
10:17
I could use it as a kid to do my homework.
211
617330
2000
Se fossi un ragazzino, potrei utilizzarli per i miei compiti a casa.
10:19
So we're talking about making the place, making the world run better
212
619330
3000
Stiamo parlando di come far girare meglio il mondo
10:22
by making this data available.
213
622330
2000
rendendo accessibili questi dati.
10:24
In fact if you're responsible -- if you know about some data
214
624330
4000
Di fatto se voi stessi siete responsabili -- se siete a conoscenza di dati
10:28
in a government department, often you find that
215
628330
2000
in un particolare dipartimento governativo, spesso scoprite
10:30
these people, they're very tempted to keep it --
216
630330
3000
che queste persone, sono molto tentate di tenerseli --
10:33
Hans calls it database hugging.
217
633330
3000
Hans lo chiama "Tenersi stretto il database".
10:36
You hug your database, you don't want to let it go
218
636330
2000
Ci si tiene stretto il proprio database, non lo si lascia andare
10:38
until you've made a beautiful website for it.
219
638330
2000
finchè non è stato fatto un bel sito web per l'accesso.
10:40
Well, I'd like to suggest that rather --
220
640330
2000
Beh, io vorrei suggerire invece --
10:42
yes, make a beautiful website,
221
642330
2000
si, fate un bel sito web,
10:44
who am I to say don't make a beautiful website?
222
644330
2000
chi sono io per dirvi di non fare un bel sito web?
10:46
Make a beautiful website, but first
223
646330
3000
Fate un bel sito, ma prima
10:49
give us the unadulterated data,
224
649330
3000
dateci i dati non adulterati,
10:52
we want the data.
225
652330
2000
vogliamo i dati.
10:54
We want unadulterated data.
226
654330
2000
Vogliamo dati non adulterati.
10:56
OK, we have to ask for raw data now.
227
656330
3000
Ok, dobbiamo richiedere i dati nudi e crudi adesso.
10:59
And I'm going to ask you to practice that, OK?
228
659330
2000
E io vi chiederò di allenarvi a chiederli, OK?
11:01
Can you say "raw"?
229
661330
1000
Dite "nudi e crudi."
11:02
Audience: Raw.
230
662330
1000
Audience: Nudi e crudi
11:03
Tim Berners-Lee: Can you say "data"?
231
663330
1000
Tim Berners-Lee: Potete dire "dati"?
11:04
Audience: Data.
232
664330
1000
Audience: Dati.
11:05
TBL: Can you say "now"?
233
665330
1000
TBL: Potete dire "ora"?
11:06
Audience: Now!
234
666330
1000
L'audience: "Ora!"
11:07
TBL: Alright, "raw data now"!
235
667330
2000
TBL: Bene, dati nudi e crudi ora!
11:09
Audience: Raw data now!
236
669330
2000
L'audience: Dati nudi e crudi ora!
11:11
Practice that. It's important because you have no idea the number of excuses
237
671330
4000
Ripetetelo: è importante perchè non avete idea della quantità di scuse
11:15
people come up with to hang onto their data
238
675330
2000
che la gente si inventa per tenersi stretti i propri dati
11:17
and not give it to you, even though you've paid for it as a taxpayer.
239
677330
4000
e non darveli, anche se li avete già pagati con le vostre tasse.
11:21
And it's not just America. It's all over the world.
240
681330
2000
E non è solo in America. È così in tutto il mondo.
11:23
And it's not just governments, of course -- it's enterprises as well.
241
683330
3000
E non sono solo i governi, certo -- [ma] anche le aziende.
11:26
So I'm just going to mention a few other thoughts on data.
242
686330
3000
Vi parlerò solo di un altro paio di riflessioni sui dati.
11:29
Here we are at TED, and all the time we are very conscious
243
689330
5000
Siamo qui al TED, e abbiamo ben presenti
11:34
of the huge challenges that human society has right now --
244
694330
5000
le grandi sfide che la società umana deve affrontare in questo momento --
11:39
curing cancer, understanding the brain for Alzheimer's,
245
699330
3000
curare il cancro, capire il funzionamento del cervello per [curare] l'Alzheimer,
11:42
understanding the economy to make it a little bit more stable,
246
702330
3000
capire l'economia per renderla un pochino più stabile,
11:45
understanding how the world works.
247
705330
2000
capire come funziona il mondo.
11:47
The people who are going to solve those -- the scientists --
248
707330
2000
Le persone che risolveranno questi problemi -- gli scienziati --
11:49
they have half-formed ideas in their head,
249
709330
2000
hanno in mente idee sviluppate solo in parte,
11:51
they try to communicate those over the web.
250
711330
3000
e cercano di comunicarsele attraverso il web.
11:54
But a lot of the state of knowledge of the human race at the moment
251
714330
3000
Ma molto del sapere umano in questo momento
11:57
is on databases, often sitting in their computers,
252
717330
3000
è nei database, che spesso risiedono nei loro computer,
12:00
and actually, currently not shared.
253
720330
3000
e in realtà, al momento, non è condiviso.
12:03
In fact, I'll just go into one area --
254
723330
3000
Per spiegarmi, approfondirò un tema --
12:06
if you're looking at Alzheimer's, for example,
255
726330
2000
se pensate al morbo di Alzheimer, per esempio,
12:08
drug discovery -- there is a whole lot of linked data which is just coming out
256
728330
3000
la scoperta dei medicinali -- c'è una gran quantità di dati linkati che stanno venendo a galla
12:11
because scientists in that field realize
257
731330
2000
perché gli scenziati in quel campo si sono resi conto
12:13
this is a great way of getting out of those silos,
258
733330
3000
che è un buon modo per uscire da questi silos,
12:16
because they had their genomics data in one database
259
736330
4000
perché hanno i loro dati sui genomi in un certo database
12:20
in one building, and they had their protein data in another.
260
740330
3000
in un certo palazzo, e hanno i dati sulle proteine in un altro
12:23
Now, they are sticking it onto -- linked data --
261
743330
3000
E ora, li stanno appiccicando gli uni agli altri -- dati linkati --
12:26
and now they can ask the sort of question, that you probably wouldn't ask,
262
746330
3000
e possono porre il tipo di domanda, che voi probabilmente non fareste,
12:29
I wouldn't ask -- they would.
263
749330
2000
che io non la farei -- [ma] loro si.
12:31
What proteins are involved in signal transduction
264
751330
2000
Quali proteine sono coinvolte nella trasduzione dei segnali
12:33
and also related to pyramidal neurons?
265
753330
2000
e sono anche collegate ai neuroni piramidali?
12:35
Well, you take that mouthful and you put it into Google.
266
755330
3000
Beh, se prendete queste quattro parole e le inserite in Google
12:38
Of course, there's no page on the web which has answered that question
267
758330
3000
Di certo non trovate una pagina che risponda a questa domanda
12:41
because nobody has asked that question before.
268
761330
2000
perché nessuno ha mai fatto questa domanda.
12:43
You get 223,000 hits --
269
763330
2000
Ottenete 223000 risultati --
12:45
no results you can use.
270
765330
2000
ma nessuno che sia di una qualche utilità.
12:47
You ask the linked data -- which they've now put together --
271
767330
3000
Se fate la stessa domanda ai dati linkati -- che ora loro hanno assemblato --
12:50
32 hits, each of which is a protein which has those properties
272
770330
4000
ottenete 32 risultati, ognuno delle quali è una proteina con quelle proprietà
12:54
and you can look at.
273
774330
2000
e che potete andare a vedere.
12:56
The power of being able to ask those questions, as a scientist --
274
776330
3000
Poter porre domande di questo genere, come scienziato --
12:59
questions which actually bridge across different disciplines --
275
779330
2000
domande che coinvolgono discipline differenti --
13:01
is really a complete sea change.
276
781330
3000
è un vero cambiamento con la C maiuscola.
13:04
It's very very important.
277
784330
2000
È molto, molto importante.
13:06
Scientists are totally stymied at the moment --
278
786330
2000
Gli scienziati hanno le mani legate al momento --
13:08
the power of the data that other scientists have collected is locked up
279
788330
5000
la potenzialità dei dati che altri scienziati hanno raccolto è inaccessibile
13:13
and we need to get it unlocked so we can tackle those huge problems.
280
793330
3000
e noi dobbiamo rendere i dati accessibili per poter affrontare questi enormi problemi.
13:16
Now if I go on like this, you'll think that all the data comes from huge institutions
281
796330
4000
Ora, se continuo così, penserete che tutti i dati provengano da grosse istituzioni
13:20
and has nothing to do with you.
282
800330
3000
e non abbiano nulla a che fare con voi.
13:23
But, that's not true.
283
803330
2000
Ma questo non è vero
13:25
In fact, data is about our lives.
284
805330
2000
Infatti, i dati riguardano le nostre vite
13:27
You just -- you log on to your social networking site,
285
807330
3000
Quando fate log-in nel vostro sito di social networking,
13:30
your favorite one, you say, "This is my friend."
286
810330
2000
nel vostro preferito, e dite, "Questo è mio amico".
13:32
Bing! Relationship. Data.
287
812330
3000
Bing! Relazione. Dato.
13:35
You say, "This photograph, it's about -- it depicts this person. "
288
815330
3000
Dite, "questa fotografia ritrae questa persona."
13:38
Bing! That's data. Data, data, data.
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818330
3000
Bing! Quello è un dato. Dati, dati, dati.
13:41
Every time you do things on the social networking site,
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2000
Ogni volta che fate qualcosa sul vostro social network,
13:43
the social networking site is taking data and using it -- re-purposing it --
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823330
4000
il sito sta ricavando dei dati e li sta usando -- li sta riutilizzando --
13:47
and using it to make other people's lives more interesting on the site.
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827330
4000
e li sta usando per rendere più interessanti le vite delle altre persone sul sito.
13:51
But, when you go to another linked data site --
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2000
Ma quando andate su un altro sito di dati linkati --
13:53
and let's say this is one about travel,
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3000
e diciamo che si tratta di un sito di viaggi,
13:56
and you say, "I want to send this photo to all the people in that group,"
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3000
e dite: "Voglio inviare questa foto a tutte le persone di quel gruppo,"
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you can't get over the walls.
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2000
non riuscite a superare i muri virtuali.
14:01
The Economist wrote an article about it, and lots of people have blogged about it --
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2000
L'Economist ne ha parlato in un articolo, e molte persone hanno scritto nei propri blog sull'argomento --
14:03
tremendous frustration.
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1000
una frustrazione tremenda.
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The way to break down the silos is to get inter-operability
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2000
Il modo per distruggere i silos è ottenere l'interoperabilità
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between social networking sites.
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tra i siti di social networking.
14:08
We need to do that with linked data.
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848330
2000
Dobbiamo farlo attraverso i dati linkati.
14:10
One last type of data I'll talk about, maybe it's the most exciting.
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850330
3000
Parlerò di un ultimo tipo di dati, forse è il più eccitante.
14:13
Before I came down here, I looked it up on OpenStreetMap
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3000
Prima di arrivare qui, ho fatto una ricerca su OpenStreetMap
14:16
The OpenStreetMap's a map, but it's also a Wiki.
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2000
OpenStreetMap è una mappa, ma è anche una Wiki.
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Zoom in and that square thing is a theater -- which we're in right now --
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3000
Zoomate e quel quadrato è un teatro -- quello in cui ci troviamo ora --
14:21
The Terrace Theater. It didn't have a name on it.
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2000
Il Terrace Theater. Non aveva un nome sulla mappa.
14:23
So I could go into edit mode, I could select the theater,
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2000
Così sono entrato in modalità di editing, ho selezionato il teatro,
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I could add down at the bottom the name, and I could save it back.
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5000
ho aggiunto il nome in basso, e l'ho salvato.
14:30
And now if you go back to the OpenStreetMap. org,
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3000
E ora se tornate su OpenStreetMap.org
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and you find this place, you will find that The Terrace Theater has got a name.
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3000
e trovate questo posto, scoprirete che il Terrace Theater ha un nome.
14:36
I did that. Me!
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2000
L'ho fatto proprio io!
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I did that to the map. I just did that!
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2000
L'ho fatto sulla mappa. L'ho appena fatto!
14:40
I put that up on there. Hey, you know what?
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2000
Ce l'ho messo io. Ehi, sapete una cosa?
14:42
If I -- that street map is all about everybody doing their bit
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3000
Se io -- quella mappa è tutta fatta di singoli contributi
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and it creates an incredible resource
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3000
e crea una risorsa incredibile
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because everybody else does theirs.
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3000
perché ognuno fa la propria parte.
14:51
And that is what linked data is all about.
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3000
E i dati linkati consistono proprio in questo.
14:54
It's about people doing their bit
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3000
Stiamo parlando di persone che fanno la propria parte
14:57
to produce a little bit, and it all connecting.
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3000
per aggiungere una piccola porzione, e connettere il tutto.
15:00
That's how linked data works.
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3000
Così funzionano i dati linkati.
15:03
You do your bit. Everybody else does theirs.
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903330
4000
Tu fai la tua parte. Tutti gli altri fanno la loro.
15:07
You may not have lots of data which you have yourself to put on there
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4000
Magari non avete non molti dati vostri da inserire
15:11
but you know to demand it.
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3000
ma sapete come chiederli.
15:14
And we've practiced that.
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2000
Abbiamo fatto pratica prima.
15:16
So, linked data -- it's huge.
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4000
Quindi, dati linkati -- sono una cosa di enorme portata.
15:20
I've only told you a very small number of things
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Vi ho raccontato solo pochissime cose
15:23
There are data in every aspect of our lives,
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2000
I dati sono in ogni aspetto della nostra esistenza,
15:25
every aspect of work and pleasure,
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3000
in ogni aspetto del lavoro e del tempo libero,
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and it's not just about the number of places where data comes,
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e non stiamo parlando solo del numero di posti da cui arrivano i dati,
15:31
it's about connecting it together.
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3000
stiamo parlando di connetterli gli uni agli altri.
15:34
And when you connect data together, you get power
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3000
E quando connetti i dati, ottieni un potere
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in a way that doesn't happen just with the web, with documents.
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in un modo che non succede semplicemente con il web, coi documenti.
15:40
You get this really huge power out of it.
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4000
Fai venir fuori questa immensa potenzialità.
15:44
So, we're at the stage now
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Così, siamo arrivati al punto
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where we have to do this -- the people who think it's a great idea.
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4000
in cui è è necessario agire --- le persone che pensano sia una grande idea
15:51
And all the people -- and I think there's a lot of people at TED who do things because --
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3000
E tutte le persone -- e credo che ve ne siano molte al TED che agiscono per una ragione --
15:54
even though there's not an immediate return on the investment
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2000
anche se non vi è un immediato ritorno sull'investimento
15:56
because it will only really pay off when everybody else has done it --
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perché il ritorno arriverà quando ognuno avrà fatto la propria parte --
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they'll do it because they're the sort of person who just does things
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4000
ci saranno persone che lo faranno perchè sono il tipo di persone che fanno le cose
16:03
which would be good if everybody else did them.
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3000
che rendono se tutti le fanno.
16:06
OK, so it's called linked data.
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2000
Ok, quindi si chiamano dati linkati.
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I want you to make it.
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Voglio che voi li produciate.
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I want you to demand it.
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Voglio che voi li esigiate.
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And I think it's an idea worth spreading.
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E credo che sia un'idea che meriti di essere diffusa.
16:14
Thanks.
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Grazie
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(Applause)
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3000
(Applausi)
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