How we can find ourselves in data | Giorgia Lupi

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TED


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Traduttore: Sara Malaguti Revisore: antonio parlato
00:12
This is what my last week looked like.
0
12580
2880
Ecco rappresentata la mia ultima settimana.
00:16
What I did,
1
16500
1696
Cosa ho fatto,
00:18
who I was with,
2
18220
1816
con chi ero,
00:20
the main sensations I had for every waking hour ...
3
20060
3120
le sensazioni che ho provato in ogni ora in cui ero sveglia...
00:23
If the feeling came as I thought of my dad
4
23900
2496
Se le sensazioni sono nate dal ricordo di mio padre
00:26
who recently passed away,
5
26420
1776
che è venuto a mancare da poco,
00:28
or if I could have just definitely avoided the worries and anxieties.
6
28220
4056
o se sono riuscita a evitare preoccupazioni e ansia.
00:32
And if you think I'm a little obsessive,
7
32300
1936
Se pensate che io sia un po' ossessiva,
00:34
you're probably right.
8
34260
1856
forse avete ragione.
00:36
But clearly, from this visualization,
9
36140
2256
Ma di certo, da questa visualizzazione,
00:38
you can learn much more about me than from this other one,
10
38420
3296
potete imparare molto più di me che da quest'altra,
00:41
which are images you're probably more familiar with
11
41740
2976
fatta di immagini che forse vi sono più familiari
00:44
and which you possibly even have on your phone right now.
12
44740
2816
e che magari avete nel vostro telefono proprio adesso.
00:47
Bar charts for the steps you walked,
13
47580
2216
Grafici a barre per i passi che avete fatto,
00:49
pie charts for the quality of your sleep --
14
49820
2376
grafici a torta per la qualità del vostro sonno,
00:52
the path of your morning runs.
15
52220
1720
il percorso delle corse mattutine.
00:55
In my day job, I work with data.
16
55100
2296
Durante il giorno, lavoro con dati.
00:57
I run a data visualization design company,
17
57420
2496
Dirigo un'azienda di data visualization design,
00:59
and we design and develop ways to make information accessible
18
59940
3336
progettiamo e sviluppiamo sistemi per rendere accessibili i dati
01:03
through visual representations.
19
63300
2096
attraverso rappresentazioni visive.
01:05
What my job has taught me over the years
20
65420
3016
Ciò che il mio lavoro mi ha insegnato durante gli anni
01:08
is that to really understand data and their true potential,
21
68460
4216
è che per capire davvero i dati e il loro vero potenziale,
01:12
sometimes we actually have to forget about them
22
72700
3096
a volte dobbiamo davvero dimenticarcene
01:15
and see through them instead.
23
75820
1760
e vedere invece attraverso di essi.
01:18
Because data are always just a tool we use to represent reality.
24
78260
3576
I dati sono sempre uno strumento che usiamo per rappresentare la realtà.
01:21
They're always used as a placeholder for something else,
25
81860
2856
Sono sempre usati come sostituto di qualcos'altro,
01:24
but they are never the real thing.
26
84740
2176
non sono mai oggetti reali.
01:26
But let me step back for a moment
27
86940
1936
Lasciate che torni indietro per un attimo
01:28
to when I first understood this personally.
28
88900
2480
a quando me ne sono resa conto.
01:32
In 1994, I was 13 years old.
29
92100
3336
Nel 1994 avevo tredici anni.
01:35
I was a teenager in Italy.
30
95460
1936
Ero un'adolescente italiana.
01:37
I was too young to be interested in politics,
31
97420
2616
Ero troppo giovane per interessarmi di politica,
01:40
but I knew that a businessman, Silvio Berlusconi,
32
100060
2496
ma sapevo che un uomo d'affari, Silvio Berlusconi,
01:42
was running for president for the moderate right.
33
102580
2560
si era candidato presidente per la destra moderata.
01:45
We lived in a very liberal town,
34
105940
2016
Noi abitavamo in una città liberale,
01:47
and my father was a politician for the Democratic Party.
35
107980
3296
e mio padre era un politico del Partito Democratico.
01:51
And I remember that no one thought that Berlusconi could get elected --
36
111300
4336
Ricordo che nessuno pensava che Berlusconi potesse essere eletto,
01:55
that was totally not an option.
37
115660
1760
che non ci fosse alcuna possibilità.
01:58
But it happened.
38
118380
1216
Ma accadde.
01:59
And I remember the feeling very vividly.
39
119620
2536
Ricordo vividamente quello stato d'animo.
02:02
It was a complete surprise,
40
122180
1856
Fu una totale sorpresa,
02:04
as my dad promised that in my town he knew nobody who voted for him.
41
124060
5040
poiché mio padre mi assicurò che nessuno dei suoi conoscenti aveva votato per lui.
02:10
This was the first time
42
130540
1496
Fu la prima volta
02:12
when the data I had gave me a completely distorted image of reality.
43
132060
4560
in cui i dati che avevo mi avevano dato una immagine distorta della realtà.
02:17
My data sample was actually pretty limited and skewed,
44
137100
3296
Il mio campione dati era davvero troppo limitato e distorto,
02:20
so probably it was because of that, I thought, I lived in a bubble,
45
140420
3736
era questo il motivo, pensai, vivevo in una bolla,
02:24
and I didn't have enough chances to see outside of it.
46
144180
2600
e non avevo possibilità di vedere al di fuori di essa.
02:27
Now, fast-forward to November 8, 2016
47
147900
3776
Adesso facciamo un balzo avanti, all'8 novembre 2016,
02:31
in the United States.
48
151700
1200
negli Stati Uniti.
02:33
The internet polls,
49
153780
1296
I sondaggi via web,
02:35
statistical models,
50
155100
1376
i modelli statistici,
02:36
all the pundits agreeing on a possible outcome for the presidential election.
51
156500
4816
tutti gli opinionisti erano concordi sul possibile esito delle elezioni.
02:41
It looked like we had enough information this time,
52
161340
2616
Ci è sembrato di avere informazioni sufficienti,
02:43
and many more chances to see outside the closed circle we lived in --
53
163980
4096
e più possibilità di vedere al di fuori della cerchia ristretta in cui viviamo,
02:48
but we clearly didn't.
54
168100
1320
ma di certo non è andata così.
02:49
The feeling felt very familiar.
55
169860
2096
Le sensazioni erano molto familiari.
02:51
I had been there before.
56
171980
1480
Le conoscevo già.
02:54
I think it's fair to say the data failed us this time --
57
174180
2856
Penso sia giusto dire che i dati ci hanno fuorviato,
02:57
and pretty spectacularly.
58
177060
1856
e in modo clamoroso.
02:58
We believed in data,
59
178940
1696
Noi abbiamo creduto nei dati,
03:00
but what happened,
60
180660
1416
ma ciò che è accaduto,
03:02
even with the most respected newspaper,
61
182100
2696
perfino ai giornali più rispettati,
03:04
is that the obsession to reduce everything to two simple percentage numbers
62
184820
4696
è che l'ossessione di ridurre tutto a due semplici numeri percentuali
03:09
to make a powerful headline
63
189540
1976
per creare un titolo ad effetto
03:11
made us focus on these two digits
64
191540
2056
ci ha indotto a guardare le due cifre
03:13
and them alone.
65
193620
1200
e solo quelle.
03:15
In an effort to simplify the message
66
195380
2056
Nello sforzo di semplificare il messaggio
03:17
and draw a beautiful, inevitable red and blue map,
67
197460
3416
e disegnare una bella e immancabile mappa rossa e blu,
03:20
we lost the point completely.
68
200900
1880
abbiamo perso del tutto l'obiettivo.
03:23
We somehow forgot that there were stories --
69
203260
2136
Ci siamo dimenticati che c'erano storie
03:25
stories of human beings behind these numbers.
70
205420
2360
e vicende umane dietro i numeri.
03:29
In a different context,
71
209060
1576
In un contesto diverso,
03:30
but to a very similar point,
72
210660
1656
ma per una questione molto simile,
03:32
a peculiar challenge was presented to my team by this woman.
73
212340
3896
questa donna presentò al mio team una sfida particolare.
03:36
She came to us with a lot of data,
74
216260
2376
Venne da noi con un sacco di dati,
03:38
but ultimately she wanted to tell one of the most humane stories possible.
75
218660
4416
ma in ultima analisi voleva raccontarci una delle più umane fra le storie.
03:43
She's Samantha Cristoforetti.
76
223100
1696
Lei è Samantha Cristoforetti.
03:44
She has been the first Italian woman astronaut,
77
224820
2576
La prima donna astronauta italiana,
03:47
and she contacted us before being launched
78
227420
2496
e ci contattò prima di partire
03:49
on a six-month-long expedition to the International Space Station.
79
229940
3896
per una spedizione di sei mesi alla Stazione Spaziale Internazionale.
03:53
She told us, "I'm going to space,
80
233860
2216
Ci disse: "Sto per partire per lo spazio,
03:56
and I want to do something meaningful with the data of my mission
81
236100
3096
e voglio usare in modo significativo i dati che raccoglierò
03:59
to reach out to people."
82
239220
1240
per raggiungere la gente."
04:01
A mission to the International Space Station
83
241420
2536
Una missione per la Stazione Spaziale Internazionale
04:03
comes with terabytes of data
84
243980
2096
comporta terabyte di dati
04:06
about anything you can possibly imagine --
85
246100
2376
su qualsiasi aspetto possiate immaginare:
04:08
the orbits around Earth,
86
248500
1496
le orbite attorno alla Terra,
04:10
the speed and position of the ISS
87
250020
2096
la velocità e posizione della SSI
04:12
and all of the other thousands of live streams from its sensors.
88
252140
3680
e i dati di ciascuno delle migliaia di sensori collegati in diretta.
04:16
We had all of the hard data we could think of --
89
256660
2896
Avevamo tutti i dati concreti possibili
04:19
just like the pundits before the election --
90
259580
2416
proprio come gli opinionisti prima delle elezioni
04:22
but what is the point of all these numbers?
91
262020
2976
ma a cosa servono tutte queste cifre?
04:25
People are not interested in data for the sake of it,
92
265020
2736
Alla gente non interessano i dati fini a se stessi,
04:27
because numbers are never the point.
93
267780
1855
perché da soli non dicono niente.
04:29
They're always the means to an end.
94
269659
1961
Sono sempre mezzi, tesi ad uno scopo.
04:32
The story we needed to tell
95
272659
1777
La storia che dovevamo raccontare
04:34
is that there is a human being in a teeny box
96
274460
2496
era che c'è un essere umano in ogni minuscola cabina
04:36
flying in space above your head,
97
276980
2256
che vola nello spazio sopra di voi,
04:39
and that you can actually see her with your naked eye on a clear night.
98
279260
4096
e che si può vedere a occhio nudo in una notte limpida.
04:43
So we decided to use data to create a connection
99
283380
3096
Così abbiamo deciso di usare i dati per creare una connessione
04:46
between Samantha and all of the people looking at her from below.
100
286500
4056
fra Samantha e tutta la gente che la guardava da giù.
04:50
We designed and developed what we called "Friends in Space,"
101
290580
3176
Abbiamo progettato e sviluppato "Amici nello Spazio",
04:53
a web application that simply lets you say "hello" to Samantha
102
293780
4656
una semplice applicazione web che permette di dire "ciao" a Samantha
04:58
from where you are,
103
298460
1256
dal punto in cui siete,
04:59
and "hello" to all the people who are online at the same time
104
299740
3536
e salutare tutte le persone collegate nello stesso momento
05:03
from all over the world.
105
303300
1520
da tutto il mondo.
05:05
And all of these "hellos" left visible marks on the map
106
305460
3456
Tutti questi "ciao" lasciavano segni visibili sulla mappa
05:08
as Samantha was flying by
107
308940
2016
mentre Samantha stava volando
05:10
and as she was actually waving back every day at us
108
310980
3376
e mentre ricambiava ogni giorno i nostri saluti
05:14
using Twitter from the ISS.
109
314380
1680
usando Twitter dalla SSI.
05:16
This made people see the mission's data from a very different perspective.
110
316700
4976
Questo permise alla gente di vedere quei dati da una prospettiva differente.
05:21
It all suddenly became much more about our human nature and our curiosity,
111
321700
4696
D'improvviso il baricentro si è spostato sulla nostra natura umana e la curiosità
05:26
rather than technology.
112
326420
1656
più che sulla tecnologia.
05:28
So data powered the experience,
113
328100
2336
Così, i dati hanno potenziato l'esperienza,
05:30
but stories of human beings were the drive.
114
330460
2400
ma le vicende umane sono state la nostra guida.
05:34
The very positive response of its thousands of users
115
334660
3336
Il responso assai positivo delle migliaia di utenti
mi impartì una lezione molto importante:
05:38
taught me a very important lesson --
116
338020
1936
05:39
that working with data means designing ways
117
339980
2856
lavorare con i dati significa progettare sistemi
05:42
to transform the abstract and the uncountable
118
342860
2736
che trasformino l'astratto e l'indefinito
05:45
into something that can be seen, felt and directly reconnected
119
345620
4016
in qualcosa che possa essere visto, percepito, e direttamente collegato
05:49
to our lives and to our behaviors,
120
349660
2296
alle nostre vite e ai nostri comportamenti.
05:51
something that is hard to achieve
121
351980
1856
Qualcosa che è difficile ottenere
05:53
if we let the obsession for the numbers and the technology around them
122
353860
3896
se lasciamo che l'ossessione per i numeri e la tecnologia che li usa
05:57
lead us in the process.
123
357780
1280
ci guidino nel processo.
06:00
But we can do even more to connect data to the stories they represent.
124
360420
4896
Ma possiamo fare di meglio per connettere i dati alle storie che rappresentano.
06:05
We can remove technology completely.
125
365340
2656
Possiamo eliminare completamente la tecnologia.
06:08
A few years ago, I met this other woman,
126
368020
2256
Alcuni anni fa, ho incontrato un'altra donna,
06:10
Stefanie Posavec --
127
370300
1376
Stefanie Posavec
06:11
a London-based designer who shares with me the passion and obsession about data.
128
371700
5816
una designer che lavora a Londra con cui condivido la passione per i dati.
06:17
We didn't know each other,
129
377540
1336
Non ci conoscevamo,
06:18
but we decided to run a very radical experiment,
130
378900
3256
ma decidemmo di condurre un esperimento radicale,
06:22
starting a communication using only data,
131
382180
2536
iniziare una comunicazione usando solo dati,
06:24
no other language,
132
384740
1336
senza altro linguaggio.
06:26
and we opted for using no technology whatsoever to share our data.
133
386100
4616
Scegliemmo di non usare alcuna tecnologia per condividere i nostri dati.
06:30
In fact, our only means of communication
134
390740
2896
Il nostro unico mezzo di comunicazione
06:33
would be through the old-fashioned post office.
135
393660
2856
sarebbe stato il vecchio ufficio postale.
06:36
For "Dear Data," every week for one year,
136
396540
2456
Per "Cari Dati", ogni settimana per un anno,
06:39
we used our personal data to get to know each other --
137
399020
3456
usammo i nostri dati personali per conoscerci a vicenda,
06:42
personal data around weekly shared mundane topics,
138
402500
3656
dati su argomenti semplici condivisi settimanalmente,
06:46
from our feelings
139
406180
1216
dai nostri sentimenti
06:47
to the interactions with our partners,
140
407420
1856
alle interazioni con i nostri partner,
06:49
from the compliments we received to the sounds of our surroundings.
141
409300
3160
dai complimenti ricevuti ai suoni dei nostri vicinati.
06:53
Personal information that we would then manually hand draw
142
413300
3536
Informazioni personali che scrivevamo a mano
06:56
on a postcard-size sheet of paper
143
416860
2496
su un foglio di carta formato cartolina
06:59
that we would every week send from London to New York,
144
419380
2936
che avremmo spedito ogni settimana da Londra a New York,
07:02
where I live,
145
422340
1256
dove vivo io,
07:03
and from New York to London, where she lives.
146
423620
2200
e da New York a Londra, dove vive lei.
07:06
The front of the postcard is the data drawing,
147
426300
3696
Il fronte della cartolina riporta i dati personali,
07:10
and the back of the card
148
430020
1296
nel retro della cartolina
07:11
contains the address of the other person, of course,
149
431340
2429
c'è l'indirizzo dell'altra persona, ovviamente,
07:13
and the legend for how to interpret our drawing.
150
433793
2640
e la legenda per l'interpretazione dei nostri dati.
07:17
The very first week into the project,
151
437460
2016
Nella prima settimana del nostro progetto,
07:19
we actually chose a pretty cold and impersonal topic.
152
439500
3056
scegliemmo un argomento freddo e impersonale.
07:22
How many times do we check the time in a week?
153
442580
3200
Quante volte in una settimana controllavamo l'ora?
07:26
So here is the front of my card,
154
446540
1936
Qui vedete il fronte della mia cartolina
07:28
and you can see that every little symbol
155
448500
1976
e vedete che ogni piccolo simbolo
07:30
represents all of the times that I checked the time,
156
450500
3416
rappresenta tutte le volte in cui ho controllato l'ora,
07:33
positioned for days and different hours chronologically --
157
453940
3376
posizionate in ordine cronologico per giorni e ore diversi,
07:37
nothing really complicated here.
158
457340
2040
niente di complicato.
07:40
But then you see in the legend
159
460020
1576
Ma poi vedete nella legenda
07:41
how I added anecdotal details about these moments.
160
461620
3456
come ho aggiunto dettagli aneddotici relativi a quei momenti.
07:45
In fact, the different types of symbols indicate why I was checking the time --
161
465100
4576
Di fatto, i simboli differenti indicano perché stavo controllando l'ora,
07:49
what was I doing?
162
469700
1216
cosa stavo facendo,
07:50
Was I bored? Was I hungry?
163
470940
1696
ero annoiata? Avevo fame?
07:52
Was I late?
164
472660
1216
07:53
Did I check it on purpose or just casually glance at the clock?
165
473900
3216
Ero in ritardo?
L'ho controllata di proposito oppure per caso?
07:57
And this is the key part --
166
477140
2256
Ed eccoci al punto:
07:59
representing the details of my days and my personality
167
479420
3696
rappresentare i dettagli delle mie giornate e della mia personalità
08:03
through my data collection.
168
483140
1936
attraverso la mia raccolta di dati.
08:05
Using data as a lens or a filter to discover and reveal, for example,
169
485100
4696
Usando i dati come una lente o un filtro per scoprire e rivelare, per esempio,
08:09
my never-ending anxiety for being late,
170
489820
2176
la mia infinita ansietà per i ritardi,
08:12
even though I'm absolutely always on time.
171
492020
2200
per quanto io sia sempre puntuale.
08:16
Stefanie and I spent one year collecting our data manually
172
496020
4096
Stefanie ed io abbiamo trascorso un anno raccogliendo dati manualmente
08:20
to force us to focus on the nuances that computers cannot gather --
173
500140
4496
per costringerci a focalizzarci sulle sfumature che i pc non colgono,
08:24
or at least not yet --
174
504660
1536
o almeno non ancora,
08:26
using data also to explore our minds and the words we use,
175
506220
3496
usando dati per esplorare le nostre menti e le parole che usiamo,
08:29
and not only our activities.
176
509740
1936
e non solo le nostre attività.
08:31
Like at week number three,
177
511700
1416
Come nella terza settimana,
08:33
where we tracked the "thank yous" we said and were received,
178
513140
3816
quando registrammo i "grazie" dati e ricevuti,
08:36
and when I realized that I thank mostly people that I don't know.
179
516980
4656
e quando mi resi conto che ringrazio di più le persone che non conosco.
08:41
Apparently I'm a compulsive thanker to waitresses and waiters,
180
521660
4336
A quanto pare sono una ringraziatrice compulsiva di camerieri e cameriere,
08:46
but I definitely don't thank enough the people who are close to me.
181
526020
3160
ma non ringrazio abbastanza le persone che mi sono più vicine.
08:50
Over one year,
182
530820
1256
Durante un anno,
08:52
the process of actively noticing and counting these types of actions
183
532100
4496
il procedimento di annotare e contare queste azioni
08:56
became a ritual.
184
536620
1296
divenne un rituale.
08:57
It actually changed ourselves.
185
537940
2056
Cambiò la nostra persona.
09:00
We became much more in tune with ourselves,
186
540020
2696
Diventammo molto più sintonizzate con noi stesse,
09:02
much more aware of our behaviors and our surroundings.
187
542740
3120
più consapevoli dei nostri comportamenti e dei nostri contesti.
09:06
Over one year, Stefanie and I connected at a very deep level
188
546500
2976
Nel corso di un anno, Stefanie ed io ci legammo profondamente
09:09
through our shared data diary,
189
549500
2016
attraverso i nostri diari condivisi,
09:11
but we could do this only because we put ourselves in these numbers,
190
551540
4296
ma riuscimmo a fare questo solo mettendo noi stesse in quei numeri,
09:15
adding the contexts of our very personal stories to them.
191
555860
3976
aggiungendo ad essi i contesti delle nostre vite personali.
09:19
It was the only way to make them truly meaningful
192
559860
2456
Era l'unico modo per renderli davvero significativi
09:22
and representative of ourselves.
193
562340
2200
e rappresentativi di noi stesse.
09:26
I am not asking you to start drawing your personal data,
194
566300
3096
Non vi sto chiedendo di scrivere i vostri dati personali,
09:29
or to find a pen pal across the ocean.
195
569420
2856
o trovare un amico di penna oltreoceano.
09:32
But I'm asking you to consider data --
196
572300
2576
Vi sto suggerendo di considerare i vostri dati
09:34
all kind of data --
197
574900
1456
tutti i tipi di dati
09:36
as the beginning of the conversation
198
576380
1776
come l'inizio di una conversazione
09:38
and not the end.
199
578180
1200
e non la fine.
09:39
Because data alone will never give us a solution.
200
579900
3176
I dati da soli non ci daranno mai la soluzione.
09:43
And this is why data failed us so badly --
201
583100
2696
Questo è il motivo per cui i dati ci hanno ingannato
09:45
because we failed to include the right amount of context
202
585820
3376
perché non abbiamo aggiunto la giusta parte di contesto
09:49
to represent reality --
203
589220
1456
per rappresentare la realtà.
09:50
a nuanced, complicated and intricate reality.
204
590700
3200
Una realtà sfaccettata e complessa.
09:54
We kept looking at these two numbers,
205
594780
2456
Continuavamo ad osservare questi due numeri,
09:57
obsessing with them
206
597260
1496
ossessionati da essi
09:58
and pretending that our world could be reduced
207
598780
2496
fingendo che i nostri mondi potessero ridursi
10:01
to a couple digits and a horse race,
208
601300
2336
a una coppia di cifre e una corsa di cavalli,
10:03
while the real stories,
209
603660
1256
mentre le storie vere,
10:04
the ones that really mattered,
210
604940
1456
quelle davvero importanti,
10:06
were somewhere else.
211
606420
1416
10:07
What we missed looking at these stories only through models and algorithms
212
607860
4416
si trovavano altrove.
Ciò che abbiamo perso osservando queste storie solo attraverso modelli e algoritmi
10:12
is what I call "data humanism."
213
612300
2520
è ciò che che chiamo "umanesimo dei dati".
10:15
In the Renaissance humanism,
214
615380
2016
Durante il Rinascimento
10:17
European intellectuals
215
617420
1616
gli intellettuali europei
10:19
placed the human nature instead of God at the center of their view of the world.
216
619060
4920
misero al centro del mondo la natura umana anziché Dio.
10:24
I believe something similar needs to happen
217
624620
2216
Credo che debba avvenire qualcosa di simile
10:26
with the universe of data.
218
626860
1776
con l'universo dei dati.
10:28
Now data are apparently treated like a God --
219
628660
2976
Ora i dati sono apparentemente trattati come un Dio,
10:31
keeper of infallible truth for our present and our future.
220
631660
3280
custode di una verità infallibile sul nostro presente e futuro.
10:35
The experiences that I shared with you today
221
635660
2896
Le esperienze che oggi ho condiviso con voi
10:38
taught me that to make data faithfully representative of our human nature
222
638580
5016
mi hanno insegnato che per rendere i dati rappresentativi della natura umana
10:43
and to make sure they will not mislead us anymore,
223
643620
3416
ed essere certi che non possano più fuorviarci,
10:47
we need to start designing ways to include empathy, imperfection
224
647060
3696
dobbiamo progettare sistemi che includano empatia, imperfezione
10:50
and human qualities
225
650780
1576
e qualità umane
10:52
in how we collect, process, analyze and display them.
226
652380
3720
nel modo in cui li raccogliamo, processiamo analizziamo e mostriamo.
10:57
I do see a place where, ultimately,
227
657100
2976
Vedo un luogo, infine, in cui
11:00
instead of using data only to become more efficient,
228
660100
3336
invece di usare dati solo per diventare più efficienti,
11:03
we will all use data to become more humane.
229
663460
2800
useremo i dati per diventare più umani.
11:06
Thank you.
230
666700
1216
Grazie.
11:07
(Applause)
231
667940
4441
(Applausi)
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