The beauty of data visualization | David McCandless

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TED


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

Traduttore: Anna Cristiana Minoli Revisore: Lela Selmo
00:15
It feels like we're all suffering
0
15260
2000
Sembra che stiamo tutti soffrendo
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from information overload or data glut.
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17260
3000
per un sovraccarico di informazioni o una saturazione di dati.
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And the good news is there might be an easy solution to that,
2
20260
2000
La buona notizia è che ci potrebbe essere una semplice soluzione al problema,
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and that's using our eyes more.
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22260
2000
utilizzando di più i nostri occhi.
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So, visualizing information, so that we can see
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24260
2000
Visualizzando le informazioni, così da vedere
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the patterns and connections that matter
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26260
3000
i percorsi e le connessioni che contano
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and then designing that information so it makes more sense,
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29260
3000
e poi progettare queste informazioni perché abbiano più senso,
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or it tells a story,
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32260
2000
o raccontino una storia,
00:34
or allows us to focus only on the information that's important.
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34260
3000
o ci permettano di focalizzarci solo sull'informazione importante.
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Failing that, visualized information can just look really cool.
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38260
3000
Altrimenti, l'informazione visualizzata potrebbe solo apparire molto bella.
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So, let's see.
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41260
2000
Allora, vediamo.
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This is the $Billion Dollar o-Gram,
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45260
2000
Questo è il Billion Dollar Gram,
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and this image arose
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e questa immagine è venuta fuori
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out of frustration I had
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49260
2000
dalla frustrazione che avevo
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with the reporting of billion-dollar amounts in the press.
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51260
2000
nel riportare i miliardi di dollari comunicati dalla stampa.
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That is, they're meaningless without context:
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3000
Cioè, sono senza significato senza il contesto.
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500 billion for this pipeline,
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2000
500 miliardi per questa conduttura.
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20 billion for this war.
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2000
20 miliardi per questa guerra
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It doesn't make any sense, so the only way to understand it
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Non ha senso, quindi l'unico modo per capire
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is visually and relatively.
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2000
è visivo e relativo.
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So I scraped a load of reported figures
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2000
Quindi ho raccolto tanti numeri che vengono riportati
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from various news outlets
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66260
2000
da varie fonti informative
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and then scaled the boxes according to those amounts.
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68260
3000
e poi ho proporzionato i riquadri secondo gli importi.
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And the colors here represent the motivation behind the money.
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71260
3000
E i colori qui rappresentano la motivazione che c'è stata dietro alla spesa.
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So purple is "fighting,"
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74260
3000
Viola è un conflitto,
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and red is "giving money away," and green is "profiteering."
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3000
rosso sono donazioni, e verde è profitto.
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And what you can see straight away
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80260
2000
E quello che potete immediatamente notare
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is you start to have a different relationship to the numbers.
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82260
2000
è che iniziate ad avere una diversa relazione con i numeri.
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You can literally see them.
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84260
2000
Letteralmente potete vederli.
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But more importantly, you start to see
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86260
2000
Ma, più importante ancora, cominciate a vedere
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patterns and connections between numbers
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88260
2000
percorsi e connessioni tra i numeri
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that would otherwise be scattered across multiple news reports.
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90260
3000
che altrimenti verrebbero disperse su vari mezzi informativi.
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Let me point out some that I really like.
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93260
3000
Lasciate che ne sottolinei alcune che mi piaciono molto.
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This is OPEC's revenue, this green box here --
33
96260
2000
Questi sono i fatturati dell'OPEC, questo riquadro verde qui --
01:38
780 billion a year.
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98260
2000
780 miliardi all'anno.
01:40
And this little pixel in the corner -- three billion --
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100260
3000
E questo piccolo pixel nell'angolo -- 3 miliardi --
01:43
that's their climate change fund.
36
103260
3000
sono i fondi destinati ai cambiamenti climatici.
01:46
Americans, incredibly generous people --
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106260
2000
Gli Americani, gente incredibilmente generosa --
01:48
over 300 billion a year, donated to charity every year,
38
108260
3000
più di 300 miliardi all'anno, donati ogni anno in beneficienza,
01:51
compared with the amount of foreign aid
39
111260
2000
confrontati con l'ammontare degli aiuti stranieri
01:53
given by the top 17 industrialized nations
40
113260
2000
dei 17 paesi più industrializzati
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at 120 billion.
41
115260
2000
che totalizzano 120 miliardi.
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Then of course,
42
117260
2000
E poi, ovviamente,
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the Iraq War, predicted to cost just 60 billion
43
119260
2000
la guerra in Iraq, con una previsione di costo di soli 60 miliardi
02:01
back in 2003.
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121260
3000
nel 2003.
02:04
And it mushroomed slightly. Afghanistan and Iraq mushroomed now
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124260
3000
E si è praticamente moltiplicato. In Afganistan siamo arrivati ora
02:07
to 3,000 billion.
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127260
3000
a 3.000 miliardi.
02:10
So now it's great
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130260
2000
E' fantastico
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because now we have this texture, and we can add numbers to it as well.
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132260
2000
perché ora abbiamo questa trama, e possiamo anche aggiungere numeri.
02:14
So we could say, well, a new figure comes out ... let's see African debt.
49
134260
3000
Così potremmo dire, bene, abbiamo un altro numero ... vediamo il debito Africano.
02:17
How much of this diagram do you think might be taken up
50
137260
2000
Quanto di questo grafico pensate possa essere coperto
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by the debt that Africa owes to the West?
51
139260
2000
dal debito che l'Africa ha nei confronti dell'Occidente?
02:21
Let's take a look.
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141260
2000
Vediamo un pò.
02:23
So there it is:
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143260
2000
Eccolo qui.
02:25
227 billion is what Africa owes.
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145260
2000
227 miliardi è quello che deve l'Africa.
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And the recent financial crisis,
55
147260
2000
E la recente crisi finanziaria --
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how much of this diagram might that figure take up?
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149260
2000
quando potrebbe coprire su questo diagramma?
02:31
What has that cost the world? Let's take a look at that.
57
151260
3000
Quanto è costata al mondo? Vediamo un pò.
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Dooosh -- Which I think is the appropriate sound effect
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154260
3000
Dooosh. Credo sia l'effetto sonoro più appropriato
02:37
for that much money:
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157260
2000
per tutti questi soldi.
02:39
11,900 billion.
60
159260
4000
11.900 miliardi.
02:45
So, by visualizing this information,
61
165260
2000
Quindi, visualizzando questa informazione,
02:47
we turned it into a landscape
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167260
2000
l'abbiamo trasformata in un panorama
02:49
that you can explore with your eyes,
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169260
2000
che potete esplorare con gli occhi,
02:51
a kind of map really, a sort of information map.
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171260
2000
una specie di mappa, una mappa delle informazioni.
02:53
And when you're lost in information,
65
173260
2000
E quando siete persi tra le informazioni,
02:55
an information map is kind of useful.
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175260
3000
la mappa delle informazioni è particolarmente utile.
02:58
So I want to show you another landscape now.
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178260
2000
Ora voglio mostrarvi un altro panorama.
03:00
We need to imagine what a landscape
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180260
2000
Dobbiamo immaginare a cosa potrebbe assomigliare
03:02
of the world's fears might look like.
69
182260
3000
un panorama delle paure del mondo.
03:05
Let's take a look.
70
185260
2000
Guardiamo un pò.
03:07
This is Mountains Out of Molehills,
71
187260
2000
Queste sono montagne rispetto ai mucchietti delle talpe,
03:09
a timeline of global media panic.
72
189260
2000
una linea del tempo delle paure globali mediatizzate.
03:11
(Laughter)
73
191260
2000
(Risate)
03:13
So, I'll label this for you in a second.
74
193260
2000
Allora, lo etichetterò in un attimo.
03:15
But the height here, I want to point out,
75
195260
2000
Ma l'altezza qui, voglio evidenziarla,
03:17
is the intensity of certain fears
76
197260
2000
è l'intensità di certe paure,
03:19
as reported in the media.
77
199260
2000
come riportato dai media.
03:21
Let me point them out.
78
201260
2000
Fatemele sottolineare.
03:23
So this, swine flu -- pink.
79
203260
4000
Allora, questa, influenza suina -- rosa.
03:27
Bird flu.
80
207260
2000
Influenza aviaria.
03:29
SARS -- brownish here. Remember that one?
81
209260
3000
SARS - marrone. Ve la ricordate.
03:32
The millennium bug,
82
212260
3000
Il millenium bug --
03:35
terrible disaster.
83
215260
2000
disastro terribile.
03:37
These little green peaks
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217260
2000
Questi piccoli picchi verdi
03:39
are asteroid collisions.
85
219260
2000
sono collisioni di asteroidi.
03:41
(Laughter)
86
221260
2000
(Risate)
03:43
And in summer, here, killer wasps.
87
223260
2000
E in estate, qui, le vespe assassine.
03:45
(Laughter)
88
225260
8000
(Risate)
03:53
So these are what our fears look like
89
233260
2000
Quindi questo è l'aspetto che hanno le nostre paure
03:55
over time in our media.
90
235260
2000
nel tempo sui mezzi di informazione.
03:57
But what I love -- and I'm a journalist --
91
237260
2000
Ma ciò che adoro -- e sono un giornalista --
03:59
and what I love is finding hidden patterns; I love being a data detective.
92
239260
3000
e quello che mi piace è trovare percorsi nascosti; mi piace essere il detective delle informazioni.
04:02
And there's a very interesting and odd pattern hidden in this data
93
242260
3000
E c'è un percorso strano e molto interessante nascosto in questi dati
04:05
that you can only see when you visualize it.
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245260
2000
che potete vedere solo visualizzandoli.
04:07
Let me highlight it for you.
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247260
2000
Lasciate che ve li evidenzi.
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See this line, this is a landscape for violent video games.
96
249260
3000
Vedete questa linea. Questo è il panorama dei videogiochi violenti.
04:12
As you can see, there's a kind of odd, regular pattern in the data,
97
252260
3000
Come potete vedere, c'è una specie di strano percorso regolare in questi dati,
04:15
twin peaks every year.
98
255260
2000
picchi gemelli ogni anno.
04:17
If we look closer, we see those peaks occur
99
257260
2000
Se guardiamo più da vicino, vediamo che i picchi capitano
04:19
at the same month every year.
100
259260
3000
lo stesso mese ogni anno.
04:22
Why?
101
262260
2000
Perché?
04:24
Well, November, Christmas video games come out,
102
264260
2000
Bene, Novembre, a Natale escono i giochi,
04:26
and there may well be an upsurge in the concern about their content.
103
266260
3000
e potrebbe esserci un ondata di preoccupazione sul loro contenuto.
04:29
But April isn't a particularly massive month
104
269260
3000
Invece Aprile non è un mese particolarmente pesante
04:32
for video games.
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272260
2000
per i videogiochi.
04:34
Why April?
106
274260
2000
Perché Aprile?
04:36
Well, in April 1999 was the Columbine shooting,
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276260
3000
Nell'Aprile del 1999 c'è stata la sparatoria di Columbine,
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and since then, that fear
108
279260
2000
e da allora, quella paura
04:41
has been remembered by the media
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281260
2000
viene ricordata dai media
04:43
and echoes through the group mind gradually through the year.
110
283260
2000
ed echeggia nella mentalità della gente durante tutto l'anno.
04:45
You have retrospectives, anniversaries,
111
285260
3000
Ci sono retrospettive, anniversari,
04:48
court cases, even copy-cat shootings,
112
288260
3000
cause da tribunale, sparatorie ad opera di imitatori,
04:51
all pushing that fear into the agenda.
113
291260
3000
tutti che spingono quella paura nell'agenda.
04:54
And there's another pattern here as well. Can you spot it?
114
294260
2000
E c'è anche un altro percorso. Riuscite a individuarlo?
04:56
See that gap there? There's a gap,
115
296260
2000
Vedete questo salto qui? C'è uno spazio,
04:58
and it affects all the other stories.
116
298260
2000
e coinvolge tutte le altre storie.
05:00
Why is there a gap there?
117
300260
2000
Perché c'è questo vuoto qui?
05:02
You see where it starts? September 2001,
118
302260
3000
Vedete dove comincia? Settembre 2001,
05:05
when we had something very real
119
305260
2000
quando abbiamo avuto qualcosa di molto reale
05:07
to be scared about.
120
307260
2000
di cui avere paura.
05:09
So, I've been working as a data journalist for about a year,
121
309260
3000
Quindi, ho lavorato come giornalista sulle informazioni per circa un anno,
05:12
and I keep hearing a phrase
122
312260
2000
e continuo a sentire una frase
05:14
all the time, which is this:
123
314260
3000
ogni volta, che è:
05:17
"Data is the new oil."
124
317260
2000
"L'informazione è il nuovo petrolio."
05:19
Data is the kind of ubiquitous resource
125
319260
3000
E le informazioni sono il tipo di risorsa onnipresente
05:22
that we can shape to provide new innovations and new insights,
126
322260
3000
a cui possiamo dare una forma per fornire innovazione e nuove visioni,
05:25
and it's all around us, and it can be mined very easily.
127
325260
3000
ed è tutta intorno a noi, e può essere estratta molto facilmente.
05:28
It's not a particularly great metaphor in these times,
128
328260
3000
E non è una metafora particolarmente riuscita in questo periodo,
05:31
especially if you live around the Gulf of Mexico,
129
331260
3000
specialmente se vivete dalle parti del Golfo del Messico,
05:34
but I would, perhaps, adapt this metaphor slightly,
130
334260
2000
ma addatterei forse leggermente questa metafora,
05:36
and I would say that data is the new soil.
131
336260
3000
e direi che le infomazioni sono il nuovo suolo.
05:40
Because for me, it feels like a fertile, creative medium.
132
340260
3000
Perché secondo me, appare come uno strumento fertile e creativo.
05:43
Over the years, online,
133
343260
2000
Sapete, negli anni, online,
05:45
we've laid down
134
345260
3000
abbiamo seminato
05:48
a huge amount of information and data,
135
348260
2000
una grande quantità di dati e informazioni,
05:50
and we irrigate it with networks and connectivity,
136
350260
2000
e le irrighiamo con reti e connessioni,
05:52
and it's been worked and tilled by unpaid workers and governments.
137
352260
3000
e vengono arati da lavoratori non pagati e da governi.
05:55
And, all right, I'm kind of milking the metaphor a little bit.
138
355260
3000
E, va bene, sto spremendo un pochino la metafora.
05:58
But it's a really fertile medium,
139
358260
3000
Ma è veramente uno strumento molto fertile,
06:01
and it feels like visualizations, infographics, data visualizations,
140
361260
3000
e sembra che le visualizzazioni, i grafici informativi, la visualizzazione dei dati,
06:04
they feel like flowers blooming from this medium.
141
364260
3000
assomiglino a fiori che sbocciano da questo strumento.
06:07
But if you look at it directly,
142
367260
2000
Ma se li guardate direttamente,
06:09
it's just a lot of numbers and disconnected facts.
143
369260
2000
sono solo tanti numeri e fatti disconnessi.
06:11
But if you start working with it and playing with it in a certain way,
144
371260
3000
Ma se cominciate a lavorarci e giocarci in un certo modo,
06:14
interesting things can appear and different patterns can be revealed.
145
374260
3000
possono apparire cose interessanti e percorsi diversi si rivelano.
06:17
Let me show you this.
146
377260
2000
Lasciate che vi mostri.
06:19
Can you guess what this data set is?
147
379260
3000
Riuscite a indovinare cosa dicono questi dati?
06:22
What rises twice a year,
148
382260
2000
Cosa cresce due volte all'anno,
06:24
once in Easter
149
384260
2000
una volta a Pasqua
06:26
and then two weeks before Christmas,
150
386260
2000
e poi due settimane prima di Natale,
06:28
has a mini peak every Monday,
151
388260
2000
ed ha piccoli picchi ogni Lunedì
06:30
and then flattens out over the summer?
152
390260
2000
e poi si appiattisce durante l'estate?
06:32
I'll take answers.
153
392260
2000
Accetto risposte.
06:34
(Audience: Chocolate.) David McCandless: Chocolate.
154
394260
2000
(Pubblico: Cioccolato.) David McCandless: Cioccolato.
06:36
You might want to get some chocolate in.
155
396260
3000
Potreste metterci del cioccolato.
06:39
Any other guesses?
156
399260
2000
Altri tentativi?
06:41
(Audience: Shopping.) DM: Shopping.
157
401260
2000
(Pubblico: Shopping.) DM: Shopping.
06:43
Yeah, retail therapy might help.
158
403260
3000
Perché no, la terapia del negozio può aiutare.
06:46
(Audience: Sick leave.)
159
406260
2000
(Pubblico: congedo per malattia.)
06:48
DM: Sick leave. Yeah, you'll definitely want to take some time off.
160
408260
2000
DM: congedo per malattia. Certo, potreste assolutamente volere prendere un pò di tempo.
06:50
Shall we see?
161
410260
2000
Vediamo?
06:53
(Laughter)
162
413260
8000
[Picchi di rottura dei fidanzamenti] (Risate)
07:01
(Applause)
163
421260
3000
(Applausi)
07:04
So, the information guru Lee Byron and myself,
164
424260
3000
Quindi, le informazioni qui, io e Lee Byron,
07:07
we scraped 10,000 status Facebook updates
165
427260
3000
abbiamo tirato fuori 10.000 aggiornamenti di stato di Facebook
07:10
for the phrase "break-up" and "broken-up"
166
430260
2000
per la frase "rotture" e "rotto"
07:12
and this is the pattern we found --
167
432260
2000
e questo è il percorso che abbiamo trovato --
07:14
people clearing out for Spring Break,
168
434260
2000
la gente si libera a primavera,
07:16
(Laughter)
169
436260
5000
(Risate)
07:21
coming out of very bad weekends on a Monday,
170
441260
2000
dopo un brutto fine settimana di lunedì,
07:23
being single over the summer,
171
443260
3000
diventa single durante l'estate.
07:26
and then the lowest day of the year, of course: Christmas Day.
172
446260
3000
E poi il giorno più basso dell'anno, ovviamente: il giorno di Natale.
07:29
Who would do that?
173
449260
3000
Chi lo farebbe?
07:32
So there's a titanic amount of data out there now,
174
452260
2000
C'è quindi un'immensa quantità di dati la fuori,
07:34
unprecedented.
175
454260
2000
senza precedenti.
07:37
But if you ask the right kind of question,
176
457260
2000
Ma se fate la domanda giusta,
07:39
or you work it in the right kind of way,
177
459260
2000
o ci lavorate nel modo giusto,
07:41
interesting things can emerge.
178
461260
3000
possono emergere cose interessanti.
07:44
So information is beautiful. Data is beautiful.
179
464260
3000
L'informazione è bella. I dati sono belli.
07:47
I wonder if I could make my life beautiful.
180
467260
3000
Mi domando se potrei rendere bella la mia vita.
07:50
And here's my visual C.V.
181
470260
2000
Ecco il mio visual CV
07:52
I'm not quite sure I've succeeded.
182
472260
2000
non sono sicuro di esserci riuscito.
07:54
Pretty blocky, the colors aren't that great.
183
474260
2000
Un pò un blocco. I colori non sono un granché.
07:56
But I wanted to convey something to you.
184
476260
3000
Ma voglio trasmettervi una cosa.
07:59
I started as a programmer,
185
479260
2000
Ho cominciato come programmatore,
08:01
and then I worked as a writer for many years, about 20 years,
186
481260
2000
poi ho lavorato come scrittore per tanti anni, circa 20 anni,
08:03
in print, online and then in advertising,
187
483260
2000
nella stampa, online e poi nella pubblicità.
08:05
and only recently have I started designing.
188
485260
3000
e solo di recente ho cominciato a fare design.
08:08
And I've never been to design school.
189
488260
2000
E non sono mai stato a scuola di design.
08:10
I've never studied art or anything.
190
490260
3000
Non ho mai studiato arte né niente.
08:13
I just kind of learned through doing.
191
493260
2000
Ho praticamente imparato facendo.
08:15
And when I started designing,
192
495260
2000
E quando ho cominciato a progettare,
08:17
I discovered an odd thing about myself.
193
497260
2000
ho scoperto una cosa strana su me stesso.
08:19
I already knew how to design,
194
499260
2000
Sapevo già come progettare,
08:21
but it wasn't like I was amazingly brilliant at it,
195
501260
3000
ma non è che fossi particolarmente brillante,
08:24
but more like I was sensitive
196
504260
2000
ma ero piuttosto un pò sensibile
08:26
to the ideas of grids and space
197
506260
2000
all'idea di griglie e spazi
08:28
and alignment and typography.
198
508260
2000
e allineamenti e tipografia.
08:30
It's almost like being exposed
199
510260
2000
E un pò come se essere esposti
08:32
to all this media over the years
200
512260
2000
a tutti questi media negli anni
08:34
had instilled a kind of dormant design literacy in me.
201
514260
3000
avesse instillato in me una specie di alfabetizzazione della progettazione.
08:37
And I don't feel like I'm unique.
202
517260
2000
E sento di non essere l'unico.
08:39
I feel that everyday, all of us now
203
519260
2000
Sento che ogni giorno, tutti noi
08:41
are being blasted by information design.
204
521260
3000
siamo bombardati dal design delle informazioni.
08:44
It's being poured into our eyes through the Web,
205
524260
2000
Viene riversato nei nostri occhi attraverso il web,
08:46
and we're all visualizers now;
206
526260
2000
e siamo tutti visualizzatori ora;
08:48
we're all demanding a visual aspect
207
528260
2000
chiediamo tutti un aspetto visivo
08:50
to our information.
208
530260
3000
delle informazioni.
08:53
There's something almost quite magical about visual information.
209
533260
3000
E c'è qualcosa di quasi magico nell'informazione visiva.
08:56
It's effortless, it literally pours in.
210
536260
3000
Non comporta sforzi; letteralmente sgorga.
08:59
And if you're navigating a dense information jungle,
211
539260
3000
E se state navigando in una spessa giungla di informazioni,
09:02
coming across a beautiful graphic
212
542260
2000
trasmessa tramite un bel grafico
09:04
or a lovely data visualization,
213
544260
2000
o una bella visualizzazione dei dati,
09:06
it's a relief, it's like coming across a clearing in the jungle.
214
546260
3000
è un sollievo, è come trovarsi in una radura nella giungla.
09:09
I was curious about this, so it led me
215
549260
2000
Ed ero curioso a questo proposito, e mi ha condotto
09:11
to the work of a Danish physicist
216
551260
2000
al lavoro di un fisico Danese
09:13
called Tor Norretranders,
217
553260
2000
di nome Tor Norretranders,
09:15
and he converted the bandwidth of the senses into computer terms.
218
555260
3000
che ha convertito l'ampiezza di banda dei sensi in termini informatici.
09:19
So here we go. This is your senses,
219
559260
2000
Allora eccoci qui. Questi sono i vostri sensi,
09:21
pouring into your senses every second.
220
561260
2000
si riversano nei vostri sensi ogni secondo.
09:23
Your sense of sight is the fastest.
221
563260
3000
La vista è la più veloce.
09:26
It has the same bandwidth as a computer network.
222
566260
3000
Ha la stessa ampiezza di banda di una rete di computer.
09:29
Then you have touch, which is about the speed of a USB key.
223
569260
3000
Poi c'è il tatto, che ha un pò la velocità di una chiavetta USB.
09:32
And then you have hearing and smell,
224
572260
2000
Poi cè l'udito e l'odorato,
09:34
which has the throughput of a hard disk.
225
574260
2000
che hanno la capacità di un hard disk.
09:36
And then you have poor old taste,
226
576260
2000
E poi cè il povero, vecchio tatto,
09:38
which is like barely the throughput of a pocket calculator.
227
578260
3000
che ha a malapena le capacità di una calcolatrice.
09:41
And that little square in the corner, a naught .7 percent,
228
581260
3000
E quel quadratino nell'angolo, 0,7 per cento,
09:44
that's the amount we're actually aware of.
229
584260
3000
è l'ammontare di cui siamo effettivamente a conoscenza.
09:47
So a lot of your vision --
230
587260
2000
Quindi molto della vostra visione --
09:49
the bulk of it is visual, and it's pouring in.
231
589260
2000
la gran parte è visiva, e ci si riversa dentro.
09:51
It's unconscious.
232
591260
2000
E' inconscio.
09:53
The eye is exquisitely sensitive
233
593260
3000
E l'occhio è squisitamente sensibile
09:56
to patterns in variations in color, shape and pattern.
234
596260
3000
a pattern di variazione di colori, forme e pattern.
09:59
It loves them, and it calls them beautiful.
235
599260
2000
Li adora, e li trova belli.
10:01
It's the language of the eye.
236
601260
2000
E' il linguaggio dell'occhio.
10:03
If you combine the language of the eye with the language of the mind,
237
603260
2000
E se combinate quel linguaggio dell'occhio con il linguaggio della mente,
10:05
which is about words and numbers and concepts,
238
605260
3000
che riguarda parole e numeri e concetti,
10:08
you start speaking two languages simultaneously,
239
608260
3000
cominciate a parlare due lingue contemporaneamente,
10:11
each enhancing the other.
240
611260
3000
l'uno che valorizza l'altro.
10:14
So, you have the eye, and then you drop in the concepts.
241
614260
3000
Quindi, c'è l'occhio, e vi inserite i concetti.
10:17
And that whole thing -- it's two languages
242
617260
2000
E il tutto -- sono due linguaggi
10:19
both working at the same time.
243
619260
2000
entrambi lavorano contemporaneamente.
10:21
So we can use this new kind of language, if you like,
244
621260
2000
Possiamo quindi utilizzare questo nuovo tipo di linguaggio, se volete,
10:23
to alter our perspective or change our views.
245
623260
3000
per modificare la nostra prospettiva o cambiare la nostra visione.
10:26
Let me ask you a simple question
246
626260
2000
Lasciatemi fare una semplice domanda
10:28
with a really simple answer:
247
628260
2000
con una risposta molto semplice.
10:30
Who has the biggest military budget?
248
630260
2000
Chi ha il budget militare più importante?
10:32
It's got to be America, right?
249
632260
2000
Devono essere gli Stati Uniti, giusto?
10:34
Massive. 609 billion in 2008 --
250
634260
2000
Immenso. 609 miliardi nel 2008 --
10:36
607, rather.
251
636260
2000
607 piuttosto.
10:38
So massive, in fact, that it can contain
252
638260
2000
Così importante, di fatto, che può contenere
10:40
all the other military budgets in the world inside itself.
253
640260
3000
tutti gli altri budget militari del mondo messi insieme.
10:43
Gobble, gobble, gobble, gobble, gobble.
254
643260
2000
Glu, glu, glu, glu,glu.
10:45
Now, you can see Africa's total debt there
255
645260
2000
Ora, qui vedete il debito totale dell'Africa
10:47
and the U.K. budget deficit for reference.
256
647260
2000
e il deficit del Regno Unito come riferimento.
10:49
So that might well chime
257
649260
2000
Potrebbe tranquillamente suonarvi giusto
10:51
with your view that America
258
651260
2000
che gli Stati Uniti
10:53
is a sort of warmongering military machine,
259
653260
3000
siano guerrafondai, una macchina militare,
10:56
out to overpower the world
260
656260
2000
che cerca di prendere il controllo del mondo
10:58
with its huge industrial-military complex.
261
658260
3000
con il suo pesante complesso industrial-militare.
11:01
But is it true that America has the biggest military budget?
262
661260
3000
Ma è vero che gli Stati Uniti hanno il budget militare più alto?
11:04
Because America is an incredibly rich country.
263
664260
2000
Perché è un paese incredibilmente ricco.
11:06
In fact, it's so massively rich
264
666260
2000
Di fatto, è così pesantemente ricco
11:08
that it can contain the four other
265
668260
2000
che può contenere le altre quattro
11:10
top industrialized nations' economies
266
670260
2000
economie nazionali più industrializzate del mondo
11:12
inside itself, it's so vastly rich.
267
672260
3000
al suo interno, così è ricco.
11:15
So its military budget is bound to be enormous.
268
675260
3000
Quindi il suo budget militare deve necessariamente essere enorme.
11:18
So, to be fair and to alter our perspective,
269
678260
2000
Quindi, per essere corretti e per alterare la nostra prospettiva,
11:20
we have to bring in another data set,
270
680260
2000
dobbiamo inserire un'altra serie di dati,
11:22
and that data set is GDP, or the country's earnings.
271
682260
2000
e questi dati sono il PIL, o gli introiti del paese.
11:24
Who has the biggest budget as a proportion of GDP?
272
684260
2000
Chi ha il budget più alto in proporzione al PIL?
11:26
Let's have a look.
273
686260
2000
Vediamo un pò.
11:28
That changes the picture considerably.
274
688260
3000
Questo cambia significativamente la fotografia.
11:31
Other countries pop into view that you, perhaps, weren't considering,
275
691260
3000
Altri paesi saltano fuori che forse non avevate considerato,
11:34
and American drops into eighth.
276
694260
2000
e gli Stati Uniti scendono all'ottavo posto.
11:36
Now you can also do this with soldiers.
277
696260
2000
Potete fare la stessa cosa con le forze armate.
11:38
Who has the most soldiers? It's got to be China.
278
698260
2000
Chi ha più militari? Deve essere la Cina.
11:40
Of course, 2.1 million.
279
700260
2000
Certo, 2,1 milioni.
11:42
Again, chiming with your view
280
702260
2000
Ancora una volta, contrariamente alla vostra visione
11:44
that China has a militarized regime
281
704260
2000
della Cina come un regime militarizzato
11:46
ready to, you know, mobilize its enormous forces.
282
706260
2000
pronto a mobilizzare le sue enormi forze.
11:48
But of course, China has an enormous population.
283
708260
3000
Ma ovviamente, la Cina ha una popolazione enorme.
11:51
So if we do the same,
284
711260
2000
Quindi se facciamo lo stesso,
11:53
we see a radically different picture.
285
713260
2000
vediamo una fotografia completamente diversa.
11:55
China drops to 124th.
286
715260
2000
La Cina precipita al 124esimo posto.
11:57
It actually has a tiny army
287
717260
2000
Di fatto ha un piccolissimo esercito
11:59
when you take other data into consideration.
288
719260
3000
quando prendete in considerazione altri dati.
12:02
So, absolute figures, like the military budget,
289
722260
2000
Quindi, i numeri assoluti, come il budget militare,
12:04
in a connected world,
290
724260
2000
in un mondo connesso,
12:06
don't give you the whole picture.
291
726260
2000
in un certo senso non vi danno una fotografia completa.
12:08
They're not as true as they could be.
292
728260
2000
Non sono veri come potrebbero sembrare.
12:10
We need relative figures that are connected to other data
293
730260
3000
Abbiamo bisogno di numeri relativi connessi ad altri dati
12:13
so that we can see a fuller picture,
294
733260
2000
così da poter vedere una fotografia completa,
12:15
and then that can lead to us changing our perspective.
295
735260
2000
e che possa portarci a cambiare la nostra prospettiva.
12:17
As Hans Rosling, the master,
296
737260
2000
Come Hans Rosling, il maestro,
12:19
my master, said,
297
739260
3000
il mio maestro, ha detto,
12:22
"Let the dataset change your mindset."
298
742260
3000
"Lascia che la serie di dati cambi la tua mentalità"
12:26
And if it can do that, maybe it can also change your behavior.
299
746260
3000
E se riuscite a farlo, forse può cambiare anche il vostro comportamento.
12:29
Take a look at this one.
300
749260
2000
Date un'occhiata a questo.
12:31
I'm a bit of a health nut.
301
751260
2000
Sono un pò fanatico della salute.
12:33
I love taking supplements and being fit,
302
753260
3000
Mi piace prendere integratori ed essere in forma,
12:36
but I can never understand what's going on in terms of evidence.
303
756260
3000
ma non riesco mai a capire cosa succede in termini di efficacia.
12:39
There's always conflicting evidence.
304
759260
2000
Ci sono sempre prove di efficacia conflittuali.
12:41
Should I take vitamin C? Should I be taking wheatgrass?
305
761260
2000
Dovrei prendere vitamina C? Dovrei prendere erba di grano?
12:43
This is a visualization of all the evidence
306
763260
2000
Questa è una visualizzazione di tutte le prove di efficacia
12:45
for nutritional supplements.
307
765260
2000
degli integratori alimentari.
12:47
This kind of diagram is called a balloon race.
308
767260
3000
Questo tipo di diagramma si chiama gara di palloncini.
12:50
So the higher up the image,
309
770260
2000
Più l'immagine è in alto,
12:52
the more evidence there is for each supplement.
310
772260
3000
più ci sono prove dei risultati per ogni integratore.
12:55
And the bubbles correspond to popularity as regards to Google hits.
311
775260
3000
E le bolle corrispondono alla popolarità tra i risultati di Google.
12:58
So you can immediately apprehend
312
778260
3000
Potete quindi recepire immediatamente
13:01
the relationship between efficacy and popularity,
313
781260
3000
la relazione tra efficacia e popolarità,
13:04
but you can also, if you grade the evidence,
314
784260
3000
ma potete anche, se ordinate le prove,
13:07
do a "worth it" line.
315
787260
2000
fare una specie di linea "vale la pena".
13:09
So supplements above this line are worth investigating,
316
789260
3000
E gli integratori sopra questa riga sono degni di approfondimento,
13:12
but only for the conditions listed below,
317
792260
3000
ma solo per le condizioni elencate sotto.
13:15
and then the supplements below the line
318
795260
3000
E poi gli integratori sotto la riga
13:18
are perhaps not worth investigating.
319
798260
2000
forse non valgono un approfondimento.
13:20
Now this image constitutes a huge amount of work.
320
800260
3000
Questa immagine rappresenta un'immensa quantità di lavoro.
13:23
We scraped like 1,000 studies from PubMed,
321
803260
3000
Abbiamo rovistato tra 1000 ricerche da PubMed,
13:26
the biomedical database,
322
806260
2000
il database di biomedica,
13:28
and we compiled them and graded them all.
323
808260
3000
e li abbiamo analizzati e classificati tutti.
13:31
And it was incredibly frustrating for me
324
811260
2000
Ed è stato incredibilmente frustrante per me
13:33
because I had a book of 250 visualizations to do for my book,
325
813260
3000
perché avevo un elenco di 250 visualizzazioni da fare per il mio libro,
13:36
and I spent a month doing this,
326
816260
2000
e mi ci è voluto un mese per farlo,
13:38
and I only filled two pages.
327
818260
2000
ed ho riempito solo due pagine.
13:40
But what it points to
328
820260
2000
Ma ciò che dimostra
13:42
is that visualizing information like this
329
822260
2000
è che la visualizzazione delle informazioni di questo tipo
13:44
is a form of knowledge compression.
330
824260
2000
è una forma di comprensione della conoscenza.
13:46
It's a way of squeezing an enormous amount
331
826260
2000
E' un modo di spremere un enorme ammontare
13:48
of information and understanding
332
828260
2000
di informazioni e apprendimento
13:50
into a small space.
333
830260
2000
in uno spazio limitato.
13:52
And once you've curated that data, and once you've cleaned that data,
334
832260
2000
E una volta che avete curato i dati, e una volta che avete pulito quei dati,
13:54
and once it's there,
335
834260
2000
e una volta che sono lì,
13:56
you can do cool stuff like this.
336
836260
2000
potete farci un sacco di cose fantastiche.
13:58
So I converted this into an interactive app,
337
838260
2000
Quindi ho convertito tutto questo in una mappa interattiva,
14:00
so I can now generate this application online --
338
840260
2000
ora posso generare questa applicazione online --
14:02
this is the visualization online --
339
842260
2000
questa è la visualizzazione online --
14:04
and I can say, "Yeah, brilliant."
340
844260
2000
e posso dire, "Brillante."
14:06
So it spawns itself.
341
846260
2000
Si autogenera.
14:08
And then I can say, "Well, just show me the stuff
342
848260
2000
E poi posso dire, "Fammi solo vedere la roba che
14:10
that affects heart health."
343
850260
2000
riguarda la salute del cuore."
14:12
So let's filter that out.
344
852260
2000
Vediamo di filtrare un pò.
14:14
So heart is filtered out, so I can see if I'm curious about that.
345
854260
3000
Il cuore viene filtrato, se sono curioso.
14:17
I think, "No, no. I don't want to take any synthetics,
346
857260
2000
Penso, "No, no. Non voglio prendere niente di artificiale.
14:19
I just want to see plants and --
347
859260
3000
Voglio vedere solo le piante e --
14:22
just show me herbs and plants. I've got all the natural ingredients."
348
862260
3000
fammi vedere solo erbe e piante. Qua ho solo ingredienti naturali."
14:25
Now this app is spawning itself
349
865260
2000
Questa app si genera da sola
14:27
from the data.
350
867260
2000
a partire dai dati.
14:29
The data is all stored in a Google Doc,
351
869260
2000
Tutti i dati sono memorizzati in un Google doc,
14:31
and it's literally generating itself from that data.
352
871260
3000
e letteralmente si genera da sola da quei dati.
14:34
So the data is now alive; this is a living image,
353
874260
2000
Ora i dati sono vivi; questa immagine è viva,
14:36
and I can update it in a second.
354
876260
2000
e posso aggiornarla in un attimo.
14:38
New evidence comes out. I just change a row on a spreadsheet.
355
878260
2000
Vengono fuori nuove prove -- cambio semplicemente una riga in un foglio di calcolo.
14:40
Doosh! Again, the image recreates itself.
356
880260
4000
Doosh! Ancora una volta, l'immagine si ricrea da sola.
14:44
So it's cool.
357
884260
2000
E' fantastico.
14:46
It's kind of living.
358
886260
3000
E' una specie di creatura vivente.
14:49
But it can go beyond data,
359
889260
2000
Ma in un certo senso può andare oltre i dati,
14:51
and it can go beyond numbers.
360
891260
2000
e può andare oltre i numeri.
14:53
I like to apply information visualization
361
893260
2000
E mi piace applicare la visualizzazione delle informazioni
14:55
to ideas and concepts.
362
895260
3000
a idee e concetti.
14:58
This is a visualization
363
898260
2000
Questa è una visualizzazione
15:00
of the political spectrum,
364
900260
2000
dello spettro politico,
15:02
an attempt for me to try
365
902260
2000
in un tentativo da parte mia
15:04
and understand how it works
366
904260
2000
di capire come funziona
15:06
and how the ideas percolate down
367
906260
2000
e come le idee si infiltrano
15:08
from government into society and culture,
368
908260
2000
dal governo verso la società e la cultura,
15:10
into families, into individuals, into their beliefs
369
910260
3000
verso le famiglie, gli individui, nelle loro credenze
15:13
and back around again in a cycle.
370
913260
3000
e tornano indietro di nuovo in circolo.
15:16
What I love about this image
371
916260
2000
Quello che mi piace di questa immagine
15:18
is it's made up of concepts,
372
918260
2000
è che è fatta di concetti,
15:20
it explores our worldviews
373
920260
2000
esplora le nostre visione del mondo
15:22
and it helps us -- it helps me anyway --
374
922260
2000
e ci aiuta -- almeno aiuta me --
15:24
to see what others think,
375
924260
2000
a vedere ciò che pensano gli altri,
15:26
to see where they're coming from.
376
926260
2000
a conoscerne le motivazioni.
15:28
And it feels just incredibly cool to do that.
377
928260
3000
E fa sentire meravigliosamente bene poterlo fare.
15:31
What was most exciting for me
378
931260
3000
E quello che è stato più emozionante per me
15:34
designing this
379
934260
2000
nel progettarlo,
15:36
was that, when I was designing this image,
380
936260
2000
è stato che, mentre progettavo questa immagine,
15:38
I desperately wanted this side, the left side,
381
938260
3000
volevo disperatamente che questa parte, la parte sinistra,
15:41
to be better than the right side --
382
941260
2000
fosse migliore della parte destra --
15:43
being a journalist, a Left-leaning person --
383
943260
3000
essendo quel tipo di giornalista, una persona che tende a sinistra --
15:46
but I couldn't, because I would have created
384
946260
2000
ma non ci sono riuscito, perché avrei creato
15:48
a lopsided, biased diagram.
385
948260
3000
un diagramma parziale e sbilenco.
15:51
So, in order to really create a full image,
386
951260
3000
Quindi, per poter creare un'immagine completa,
15:54
I had to honor the perspectives on the right-hand side
387
954260
3000
ho dovuto rispettare il punto di vista della destra
15:57
and at the same time, uncomfortably recognize
388
957260
3000
e nello stesso tempo, con un pò di disagio riconoscere
16:00
how many of those qualities were actually in me,
389
960260
3000
quanto tutte queste qualità fossero presenti in me,
16:03
which was very, very annoying and uncomfortable.
390
963260
2000
il che è stato molto, molto fastidioso e scomodo.
16:05
(Laughter)
391
965260
4000
(Risate)
16:09
But not too uncomfortable,
392
969260
2000
Ma senza poi così tanto disagio,
16:11
because there's something unthreatening
393
971260
3000
perché c'è un aspetto così poco minaccioso
16:14
about seeing a political perspective,
394
974260
2000
nel vedere una prospettiva politica,
16:16
versus being told or forced to listen to one.
395
976260
3000
rispetto a sentirsela raccontare o essere costretti ad ascoltarla.
16:19
You're capable of holding conflicting viewpoints
396
979260
3000
Di fatto -- siete capaci di tenere sotto controllo punti di vista in conflitto
16:22
joyously when you can see them.
397
982260
2000
felicemente, quando si riescono a vedere.
16:24
It's even fun to engage with them
398
984260
2000
E' addirittura divertente affrontarli
16:26
because it's visual.
399
986260
2000
perché è visuale.
16:28
So that's what's exciting to me,
400
988260
2000
Quindi ecco cos'è stato emozionante per me,
16:30
seeing how data can change my perspective
401
990260
2000
vedere come i dati possono cambiare i miei punti di vista
16:32
and change my mind midstream --
402
992260
2000
e cambiare la mia corrente di pensiero --
16:34
beautiful, lovely data.
403
994260
3000
bellissimo, fantastici dati.
16:38
So, just to wrap up,
404
998260
2000
Quindi solo per riassumere,
16:40
I wanted to say
405
1000260
2000
volevo dire
16:42
that it feels to me that design is about solving problems
406
1002260
2000
che ho l'impressione che la progettazione abbia a che fare con la risoluzione di problemi
16:44
and providing elegant solutions,
407
1004260
3000
e col fornire soluzioni eleganti.
16:47
and information design is about
408
1007260
2000
E la progettazione dell'informazione riguarda
16:49
solving information problems.
409
1009260
2000
la risoluzione di problemi informativi.
16:51
It feels like we have a lot of information problems
410
1011260
2000
E sembra che abbiamo un sacco di problemi informativi
16:53
in our society at the moment,
411
1013260
2000
nella nostra società in questo momento,
16:55
from the overload and the saturation
412
1015260
2000
a partire dal sovraccarico e saturazione
16:57
to the breakdown of trust and reliability
413
1017260
2000
alla perdita della verità e dell'affidabilità
16:59
and runaway skepticism and lack of transparency,
414
1019260
2000
e al crescente scetticismo e alla mancanza di trasparenza,
17:01
or even just interestingness.
415
1021260
2000
o anche solo l'interesse.
17:03
I mean, I find information just too interesting.
416
1023260
2000
Voglio dire, trovo le informazioni troppo interessanti.
17:05
It has a magnetic quality that draws me in.
417
1025260
3000
hanno una qualità magnetica che mi coinvolge.
17:09
So, visualizing information
418
1029260
2000
Quindi, visualizzare le informazioni
17:11
can give us a very quick solution to those kinds of problems.
419
1031260
3000
può darci una soluzione molto veloce a questo tipo di problemi.
17:14
Even when the information is terrible,
420
1034260
2000
E anche quando le informazioni sono terribili,
17:16
the visual can be quite beautiful.
421
1036260
3000
la visualizzazione può essere molto bella.
17:19
Often we can get clarity
422
1039260
3000
E spesso riusciamo a fare chiarezza
17:22
or the answer to a simple question very quickly,
423
1042260
2000
o a trovare la risposta ad una domanda semplice molto rapidamente,
17:24
like this one,
424
1044260
2000
come questa,
17:26
the recent Icelandic volcano.
425
1046260
3000
il recente vulcano Islandese.
17:29
Which was emitting the most CO2?
426
1049260
2000
Chi stava emettendo più CO2?
17:31
Was it the planes or the volcano,
427
1051260
2000
Erano gli aerei o il vulcano,
17:33
the grounded planes or the volcano?
428
1053260
2000
gli aerei costretti a terra o il vulcano?
17:35
So we can have a look.
429
1055260
2000
Possiamo dare un'occhiata.
17:37
We look at the data and we see:
430
1057260
2000
Guardiamo i dati e vediamo,
17:39
Yep, the volcano emitted 150,000 tons;
431
1059260
2000
sì, il vulcano ha emesso 150.000 tonnellate;
17:41
the grounded planes would have emitted
432
1061260
2000
gli aerei a terra avrebbero emesso
17:43
345,000 if they were in the sky.
433
1063260
3000
345.000 se fossero stati in cielo.
17:46
So essentially, we had our first carbon-neutral volcano.
434
1066260
3000
Quindi in sostanza, abbiamo avuto il nostro primo vulcano ad emissione zero.
17:49
(Laughter)
435
1069260
2000
(Risate)
17:51
(Applause)
436
1071260
9000
(Applausi)
18:00
And that is beautiful. Thank you.
437
1080260
3000
Ed è fantastico. Grazie.
18:03
(Applause)
438
1083260
8000
(Applausi)
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