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

מתרגם: Ido Dekkers מבקר: Shaike Katz

If I can leave you with one big idea today,

אם אוכל להשאיר אתכם עם רעיון גדול אחד היום,

it's that the whole of the data

זה שהמידע בכללותו

in which we consume

שאנו צורכים

is greater that the sum of the parts,

גדול מסכום חלקיו,

and instead of thinking about information overload,

ובמקום לחשוב על עומס יתר של מידע

what I'd like you to think about is how

הייתי רוצה שתחשבו איך

we can use information so that patterns pop

אנחנו יכולים להשתמש במידע כך שתבניות יקפצו

and we can see trends that would otherwise be invisible.

ונוכל לראות טרנדים שאחרת היו בלתי נראים.

So what we're looking at right here is a typical mortality chart

אז מה שאנחנו רואים פה זו טבלת תמותה טיפוסית

organized by age.

מסודרת לפי גיל.

This tool that I'm using here is a little experiment.

הכלי שאני משתמש בו כאן הוא ניסוי קטן.

It's called Pivot, and with Pivot what I can do

הוא ניקרא Pivot, ועם Pivot מה שאני יכול לעשות

is I can choose to filter in one particular cause of deaths -- say, accidents.

זה לבחור לסנן לפי גורם מוות אחד, לדוגמה תאונות.

And, right away, I see there's a different pattern that emerges.

ומייד, אני רואה תבנית שונה צצה.

This is because, in the mid-area here,

זה מפני, שבאזור האמצעי כאן,

people are at their most active,

אנשים בשלב הכי אקטיבי שלהם,

and over here they're at their most frail.

וכאן הם בשלב הכי שברירי.

We can step back out again

אנחנו יכולים ללכת צעד אחורה שוב

and then reorganize the data by cause of death,

ואז לארגן את המידע לפי סיבת המוות,

seeing that circulatory diseases and cancer

ולראות שמחלות לב וסרטן

are the usual suspects, but not for everyone.

הם החשודים העיקריים, אבל לא לכולם.

If we go ahead and we filter by age --

אם נסנן לפי גיל,

say 40 years or less --

נגיד 40 ופחות,

we see that accidents are actually

נראה שבעצם תאונות

the greatest cause that people have to be worried about.

הן הדבר שאנשים צריכים לחשוש ממנו ביותר.

And if you drill into that, it's especially the case for men.

ואם נתמקד בזה, נראה שזה בעיקר אצל גברים.

So you get the idea

אז אתם מבינים את הרעיון

that viewing information, viewing data in this way,

שלראות את המידע, בצורה הזו,

is a lot like swimming

דומה מאוד לשחיה

in a living information info-graphic.

באוקיינוס-מידע חי.

And if we can do this for raw data,

ואם אנחנו יכולים לעשות את זה עם מידע גולמי,

why not do it for content as well?

למה לא לעשות את זה גם עם תוכן?

So what we have right here

אז מה שיש לנו פה,

is the cover of every single Sports Illustrated

זה השערים של כל גליונות ספורטס אילוסטרייטד

ever produced.

שפורסמו אי פעם.

It's all here; it's all on the web.

הכל פה. הכל ברשת.

You can go back to your rooms and try this after my talk.

אתם יכולים לחזור לחדרים שלכם ולנסות אחרי ההרצאה שלי.

With Pivot, you can drill into a decade.

עם Pivot, אפשר להתמקד בעשור מסויים.

You can drill into a particular year.

אפשר להתמקד בשנה מסויימת.

You can jump right into a specific issue.

אפשר לקפוץ ישר לגיליון מסויים.

So I'm looking at this; I see the athletes

אז אני מסתכל על זה; אני רואה את האתלטים

that have appeared in this issue, the sports.

שהופיעו בגיליון הזה, את הענפים.

I'm a Lance Armstrong fan, so I'll go ahead and I'll click on that,

אני אוהד של לאנס ארמסטרונג, אז אני אבחר בו,

which reveals, for me, all the issues

מה שמראה בשבילי, את כל הגיליונות

in which Lance Armstrong's been a part of.

שבהם לאנס ארמסטרונג הופיע.

(Applause)

(מחיאות כפיים)

Now, if I want to just kind of take a peek at these,

עכשיו, אם אני רוצה רק להביט באלה,

I might think,

אולי אני אחשוב,

"Well, what about taking a look at all of cycling?"

"מה אם אני רוצה להביט על כל המאמרים על אופניים?"

So I can step back, and expand on that.

אז אני יכול ללכת אחורה, ולהרחיב על הנושא.

And I see Greg LeMond now.

ואני רואה את גרג למונד עכשיו.

And so you get the idea that when you

אז אתם רואים את הרעיון שכשאתם

navigate over information this way --

מנווטים במידע ככה,

going narrower, broader,

נכנסים פנימה, יוצאים החוצה,

backing in, backing out --

בחזרה פנימה, ושוב החוצה,

you're not searching, you're not browsing.

אתם לא מחפשים, אתם לא גולשים.

You're doing something that's actually a little bit different.

אתם בעצם עושים משהו קצת שונה.

It's in between, and we think it changes

זה משהו באמצע, ואנחנו חושבים שזה משנה

the way information can be used.

את הדרך שבה אפשר להשתמש במידע.

So I want to extrapolate on this idea a bit

אז אני רוצה להרחיב על הנושא קצת

with something that's a little bit crazy.

משהו שהוא קצת משוגע.

What we're done here is we've taken every single Wikipedia page

מה שעשינו פה זה לקחת את כל העמודים של ויקיפדיה

and we reduced it down to a little summary.

וקיצרנו אותם לסיכום קטן.

So the summary consists of just a little synopsis

אז הסיכום הכיל רק תקציר קטן

and an icon to indicate the topical area that it comes from.

וסמליל שיראה מאיזה נושא המאמר הגיע.

I'm only showing the top 500

אני מראה כאן רק את 500

most popular Wikipedia pages right here.

העמודים הפופולריים ביותר בוויקיפדיה כאן.

But even in this limited view,

אבל אפילו בתצוגה הצרה הזו,

we can do a lot of things.

אפשר לעשות הרבה דברים.

Right away, we get a sense of what are the topical domains

מייד מבינים מהם הנושאים העיקריים

that are most popular on Wikipedia.

שהכי פופולריים בוויקיפדיה.

I'm going to go ahead and select government.

אני אבחר בממשל.

Now, having selected government,

עכשיו שבחרתי בממשל,

I can now see that the Wikipedia categories

אני יכול לראות שהקטגוריות של וויקיפדיה

that most frequently correspond to that

שהכי מתייחסות לנושא

are Time magazine People of the Year.

הן איש השנה של מגזין טיים.

So this is really important because this is an insight

אז זה ממש חשוב מפני שזו תובנה

that was not contained within any one Wikipedia page.

שלא נמצאת באף דף של וויקיפדיה.

It's only possible to see that insight

אפשר לראות את התובנה הזו רק

when you step back and look at all of them.

כשיוצאים החוצה ורואים את כולם.

Looking at one of these particular summaries,

כשמתמקדים במאמר ספציפי,

I can then drill into the concept of

אני יכול להתמקד ברעיון של

Time magazine Person of the Year,

איש השנה של מגזין טיים,

bringing up all of them.

ולהעלות את כולם.

So looking at these people,

וכשמביטים בכולם,

I can see that the majority come from government;

אני יכול לראות שרובם מגיעים מהממשל.

some have come from natural sciences;

חלק הגיעו ממדעים.

some, fewer still, have come from business --

חלק, אבל פחות, מעסקים.

there's my boss --

הנה הבוס שלי.

and one has come from music.

ואחד הגיע ממוזיקה.

And interestingly enough,

ומה שמעניין,

Bono is also a TED Prize winner.

שבונו הוא גם זוכה פרס TED.

So we can go, jump, and take a look at all the TED Prize winners.

אז אנחנו יכולים לעבור, לקפוץ, ולבחון את כל זוכי פרס TED.

So you see, we're navigating the web for the first time

אז אתם רואים, אנחנו מנווטים ברשת בפעם הראשונה

as if it's actually a web, not from page-to-page,

כאילו זו באמת רשת, ולא מדף לדף.

but at a higher level of abstraction.

אבל בהפשטה גדולה יותר.

And so I want to show you one other thing

אז אני רוצה להראות לכם משהו נוסף.

that may catch you a little bit by surprise.

שאולי יפתיע אתכם.

I'm just showing the New York Times website here.

אני רק מראה כאן את אתר הניו יורק טיימס.

So Pivot, this application --

אז Pivot, האפליקציה הזו -

I don't want to call it a browser; it's really not a browser,

אני לא רוצה לקרוא לה דפדפן, זה באמת לא דפדפן,

but you can view web pages with it --

אבל אפשר לראות איתה דפי רשת -

and we bring that zoomable technology

ואנחנו מביאים את טכנולוגית הזום הזו

to every single web page like this.

לכל דף אינטרנט ככה.

So I can step back,

אז אני יכול ללכת אחורה,

pop right back into a specific section.

ולקפוץ בחזרה לחלק מסויים.

Now the reason why this is important is because,

והסיבה שזה חשוב היא,

by virtue of just viewing web pages in this way,

שרק על ידי צפייה בדפי אינטרנט בשיטה הזו,

I can look at my entire browsing history

אני יכול להביט בכל הסטוריית הגלישה

in the exact same way.

באותה דרך.

So I can drill into what I've done

אז אני יכול לההתמקד במה שעשיתי

over specific time frames.

בזמן מסויים.

Here, in fact, is the state

הנה, לדוגמה, כל המצב

of all the demo that I just gave.

של ההדגמה שכרגע הצגתי.

And I can sort of replay some stuff that I was looking at earlier today.

ואני בערך יכול להריץ שוב דברים שעשיתי מוקדם יותר היום.

And, if I want to step back and look at everything,

ואם אני רוצה לקחת צעד אחורה אני יכול להביט בהכל,

I can slice and dice my history,

אני יכול לבחון את כל ההסטוריה

perhaps by my search history --

אולי לפי הסטוריית החיפוש שלי.

here, I was doing some nepotistic searching,

כאן עשיתי חיפוש קצת משוחד,

looking for Bing, over here for Live Labs Pivot.

חיפשתי את Bing, וכאן את מעבדת Pivot.

And from these, I can drill into the web page

ומכאן, אני יכול להתמקד בדפי האינטרנט

and just launch them again.

ופשוט לפתוח אותם שוב.

It's one metaphor repurposed multiple times,

זו מטאפורה אחת שהשתמשנו בה פעמים רבות.

and in each case it makes the whole greater

ובכל מקרה היא הפכה את השלם לגדול

than the sum of the parts with the data.

מחלקי המידע שממנו הורכב.

So right now, in this world,

אז עכשיו, בעולם,

we think about data as being this curse.

אנחנו חושבים על מידע כעל מין קללה.

We talk about the curse of information overload.

אנחנו מדברים על הקללה של עומס יתר של מידע.

We talk about drowning in data.

אנחנו מדברים על טביעה במידע.

What if we can actually turn that upside down

מה אם נוכל בעצם להפוך את זה

and turn the web upside down,

ולהפוך את הרשת,

so that instead of navigating from one thing to the next,

כך שבמקום מדבר אחד לבא אחריו,

we get used to the habit of being able to go from many things to many things,

נתרגל לרעיון של ללכת מהרבה דברים להרבה דברים,

and then being able to see the patterns

וליכולת לראות תבניות

that were otherwise hidden?

שאחרת היו נסתרות ?

If we can do that, then instead of being trapped in data,

אם נעשה את זה, אז במקום להיות לכודים במידע,

we might actually extract information.

נוכל באמת להפיק מידע.

And, instead of dealing just with information,

ובמקום להתעסק רק במידע,

we can tease out knowledge.

נוכל לשאוב ידע.

And if we get the knowledge, then maybe even there's wisdom to be found.

ואם נקבל את הידע, אז אולי נוכל אפילו למצוא חוכמה.

So with that, I thank you.

אז עם זאת, אני מודה לכם

(Applause)

(מחיאות כפיים)