How we can find ourselves in data | Giorgia Lupi

מתרגם: Alsa Saal מבקר: Shlomo Adam

This is what my last week looked like.

כך נראה השבוע החולף שלי.

What I did,

מה עשיתי,

who I was with,

עם מי נפגשתי,

the main sensations I had for every waking hour ...

החוויות הגדולות שהיו לי בכל שעה ושעה...

If the feeling came as I thought of my dad

אם התחושה נוצרה כשחשבתי על אבי

who recently passed away,

שהלך לעולמו לאחרונה,

or if I could have just definitely avoided the worries and anxieties.

או אם הצלחתי פשוט להמנע מהדאגות ומהחרדות.

And if you think I'm a little obsessive,

ואם אתם חושבים שאני טיפה אובססיבית,

you're probably right.

אתם בוודאי צודקים.

But clearly, from this visualization,

אבל ברור שמההמחשה החזותית הזו

you can learn much more about me than from this other one,

תוכלו ללמוד עליי הרבה יותר מאשר מזו,

which are images you're probably more familiar with

שמורכבת מצורות שאתם כנראה מכירים טוב יותר

and which you possibly even have on your phone right now.

ושכנראה יש לכם אפילו בטלפון.

Bar charts for the steps you walked,

טבלת עמודות של הצעדים שהלכתם,

pie charts for the quality of your sleep --

תרשימי עוגה של איכות השינה שלכם --

the path of your morning runs.

מסלול ריצת הבוקר שלכם.

In my day job, I work with data.

במקצוע שלי, אני עובדת עם נתונים.

I run a data visualization design company,

אני מנהלת חברה לעיצוב חזותי של נתונים

and we design and develop ways to make information accessible

ואנחנו מתכננים ומפתחים דרכים להנגשת נתונים

through visual representations.

באמצעות ייצוגים חזותיים.

What my job has taught me over the years

מה שלמדתי מהעבודה שלי במהלך השנים

is that to really understand data and their true potential,

הוא שכדי באמת להבין נתונים ואת הפוטנציאל האמיתי שלהם,

sometimes we actually have to forget about them

לפעמים אנחנו צריכים ממש לשכוח אותם

and see through them instead.

ובמקום זאת - לראות דרכם.

Because data are always just a tool we use to represent reality.

כי נתונים הם רק כלי שמשמש אותנו כדי לייצג מציאות.

They're always used as a placeholder for something else,

הם משמשים תמיד כמצייני מיקום למשהו אחר,

but they are never the real thing.

אבל הם אף פעם לא הדבר האמיתי.

But let me step back for a moment

אבל תנו לי לחזור לרגע

to when I first understood this personally.

לרגע שבו אני אישית הבנתי את זה.

In 1994, I was 13 years old.

בשנת 1994 הייתי בת 13,

I was a teenager in Italy.

הייתי מתבגרת באיטליה.

I was too young to be interested in politics,

הייתי צעירה מכדי להתעניין בפוליטיקה,

but I knew that a businessman, Silvio Berlusconi,

אבל ידעתי שאיש עסקים אחד, סילביו ברלוסקוני,

was running for president for the moderate right.

רץ לנשיאות מטעם הימין המתון.

We lived in a very liberal town,

גרנו בעיירה ליברלית מאד,

and my father was a politician for the Democratic Party.

ואבי היה פוליטיקאי מטעם המפלגה הדמוקרטית.

And I remember that no one thought that Berlusconi could get elected --

אני זוכרת שאיש לא חשב שברלוסקוני יכול להיבחר --

that was totally not an option.

זו כלל לא היתה אפשרות.

But it happened.

אבל זה קרה.

And I remember the feeling very vividly.

ואני זוכרת את ההרגשה הזו בבהירות.

It was a complete surprise,

זו היתה הפתעה מוחלטת,

as my dad promised that in my town he knew nobody who voted for him.

כי אבי נשבע שהוא לא הכיר איש בעיירה שלנו שהצביע עבורו.

This was the first time

זו היתה הפעם הראשונה

when the data I had gave me a completely distorted image of reality.

שבה הנתונים שהיו ברשותי סיפקו לי תמונה מעוותת לגמרי של המציאות.

My data sample was actually pretty limited and skewed,

מדגם הנתונים שלי היה למעשה די מוגבל ומוטה,

so probably it was because of that, I thought, I lived in a bubble,

וכנראה זו הסיבה, כך חשבתי. חייתי בתוך בועה,

and I didn't have enough chances to see outside of it.

ולא הזדמן לי הרבה לצאת ממנה.

Now, fast-forward to November 8, 2016

במעבר מהיר ל-8 בנובמבר 2016

in the United States.

בארצות הברית.

The internet polls,

הסקרים באינטרנט,

statistical models,

המודלים הסטטיסטיים,

all the pundits agreeing on a possible outcome for the presidential election.

כל המומחים הסכימו על תוצאה אפשרית בבחירות לנשיאות.

It looked like we had enough information this time,

היה נראה שהפעם יש לנו מספיק מידע,

and many more chances to see outside the closed circle we lived in --

ושביכולתנו לראות אפשרויות רבות יותר מחוץ למעגל הסגור שחיינו בו --

but we clearly didn't.

אבל ברור שלא הצלחנו.

The feeling felt very familiar.

התחושה היתה מאד מוכרת.

I had been there before.

כבר חוויתי את זה.

I think it's fair to say the data failed us this time --

אני חושבת שהוגן לומר שהנתונים הטעו אותנו הפעם --

and pretty spectacularly.

ובאופן מפואר מאד.

We believed in data,

אנחנו האמנו בנתונים,

but what happened,

אבל מה שקרה,

even with the most respected newspaper,

אפילו בעיתון המכובד ביותר,

is that the obsession to reduce everything to two simple percentage numbers

זה שהאובססיה לצמצם כל דבר לשני מספרי אחוזים פשוטים

to make a powerful headline

כדי ליצור כותרת עוצמתית

made us focus on these two digits

גרמה לנו להתמקד בשני המספרים האלו

and them alone.

ורק בהם.

In an effort to simplify the message

במאמץ לפשט את המסר

and draw a beautiful, inevitable red and blue map,

ולצייר מפה יפה ובלתי-נמנעת של כחול ואדום,

we lost the point completely.

החמצנו לגמרי את העיקר.

We somehow forgot that there were stories --

איכשהו שכחנו שישנם סיפורים --

stories of human beings behind these numbers.

סיפורים של בני אדם מאחורי המספרים האלו.

In a different context,

בהקשר אחר,

but to a very similar point,

אבל עם מסר דומה מאד,

a peculiar challenge was presented to my team by this woman.

הצוות שלי קיבל אתגר ייחודי מן האישה הזאת.

She came to us with a lot of data,

היא הגיעה אלינו עם נתונים רבים,

but ultimately she wanted to tell one of the most humane stories possible.

אבל בעצם היא רצתה לספר את אחד הסיפורים האנושיים ביותר.

She's Samantha Cristoforetti.

זוהי סמנתה כריסטופורטי.

She has been the first Italian woman astronaut,

היא היתה האסטרונאוטית האיטלקיה הראשונה,

and she contacted us before being launched

והיא יצרה אתנו קשר לפני שיגורה

on a six-month-long expedition to the International Space Station.

למסע בן ששה חודשים לתחנת החלל הבינלאומית.

She told us, "I'm going to space,

היא אמרה לנו "אני טסה לחלל,

and I want to do something meaningful with the data of my mission

"ואני רוצה לעשות משהו בעל משמעות עם הנתונים מהמשימה שלי

to reach out to people."

כדי לגעת באנשים".

A mission to the International Space Station

במסע אל תחנת החלל הבינלאומית

comes with terabytes of data

נוצרים טרה-בייטים של נתונים

about anything you can possibly imagine --

על כל דבר שרק תוכלו לדמיין --

the orbits around Earth,

המסלולים סביב כדור הארץ,

המהירות והמיקום של תחנת החלל הבינלאומית

the speed and position of the ISS

and all of the other thousands of live streams from its sensors.

וכל יתר אלפי השידורים החיים מהחיישנים שלה.

We had all of the hard data we could think of --

היו לנו את כל הנתונים המוצקים שיכולנו לחשוב עליהם --

just like the pundits before the election --

בדיוק כמו למומחים לפני הבחירות --

but what is the point of all these numbers?

אבל מה הטעם בכל המספרים האלו?

People are not interested in data for the sake of it,

אנשים אינם מעוניינים בנתונים רק לשם הנתונים,

because numbers are never the point.

כי המספרים לעולם אינם העיקר.

They're always the means to an end.

הם משמשים תמיד אמצעי.

["אני כאן"]

The story we needed to tell

הסיפור שהיה עלינו לספר הוא שיש אדם בתוך קופסת פח

is that there is a human being in a teeny box

flying in space above your head,

שמרחפת בחלל מעל לראשיכם,

and that you can actually see her with your naked eye on a clear night.

ושבלילה בהיר אפשר לראותה בעין בלתי מזויינת.

So we decided to use data to create a connection

אז החלטנו להשתמש בנתונים כדי ליצור קשר

between Samantha and all of the people looking at her from below.

בין סמנתה לבין כל האנשים שמביטים עליה מלמטה.

We designed and developed what we called "Friends in Space,"

תכננו ופיתחנו את מה שאנו מכנים: "חברים בחלל",

a web application that simply lets you say "hello" to Samantha

אפליקציית רשת שפשוט מאפשרת לכם לומר "שלום" לסמנתה

from where you are,

מהמקום בו אתם נמצאים,

and "hello" to all the people who are online at the same time

ולומר "שלום" לכל האנשים שמחוברים באותו זמן לרשת

from all over the world.

מכל העולם.

And all of these "hellos" left visible marks on the map

וכל אמירות ה"שלום" הללו השאירו סימנים חזותיים על המפה

as Samantha was flying by

כשסמנתה חלפה מעליהם

and as she was actually waving back every day at us

וכשהיא נופפה אלינו בחזרה כל יום

using Twitter from the ISS.

באמצעות טוויטר מתחנת החלל.

This made people see the mission's data from a very different perspective.

זה איפשר לראות את הנתונים מהמשימה מזווית שונה לגמרי,

It all suddenly became much more about our human nature and our curiosity,

פתאום הכל התמקד הרבה יותר בטבע האנושי ובסקרנות שלנו,

rather than technology.

במקום בטכנולוגיה.

So data powered the experience,

הנתונים העצימו את החוויה,

but stories of human beings were the drive.

אבל סיפורים של אנשים היו המניע.

The very positive response of its thousands of users

התגובה החיובית של אלפי המשתמשים

taught me a very important lesson --

לימדו אותי לקח חשוב מאד --

that working with data means designing ways

שעבודה עם נתונים משמעותה לעצב דרכים

to transform the abstract and the uncountable

להפוך דברים מופשטים ובלתי ניתנים לספירה

into something that can be seen, felt and directly reconnected

למשהו שניתן לראות, להרגיש ולקשר באופן מיידי

to our lives and to our behaviors,

לחיים שלנו ולהתנהגויות שלו,

something that is hard to achieve

משהו שקשה להשיג

if we let the obsession for the numbers and the technology around them

כאשר מניחים לכפייתיות בקשר למספרים ולטכנולוגיה סביבם

lead us in the process.

להוביל אותנו בתהליך.

But we can do even more to connect data to the stories they represent.

אבל אפשר לעשות יותר מכך

כדי לחבר את הנתונים לסיפורים שהם מייצגים.

We can remove technology completely.

אנחנו יכולים לסלק לחלוטין מהתמונה את הטכנולוגיה.

A few years ago, I met this other woman,

לפני מספר שנים פגשתי אשה אחרת,

Stefanie Posavec --

סטפני פוזאבק --

a London-based designer who shares with me the passion and obsession about data.

מעצבת שחיה בלונדון וחולקת עמי את התשוקה והאובססיה לנתונים.

We didn't know each other,

לא הכרנו זו את זו,

but we decided to run a very radical experiment,

אבל החלטנו לנהל ניסוי קיצוני מאד,

starting a communication using only data,

לקיים תקשורת תוך שימוש בנתונים בלבד,

no other language,

ללא אף שפה אחרת,

and we opted for using no technology whatsoever to share our data.

["נתונים יקרים"]

ובחרנו לא להשתמש בשום טכנולוגיה כדי לחלוק את המידע שלנו.

In fact, our only means of communication

למעשה, אמצעי התקשורת היחיד שלנו

would be through the old-fashioned post office.

יהיה דרך שירות הדואר המיושן.

For "Dear Data," every week for one year,

ב"נתונים יקרים", מידי שבוע במשך שנה,

we used our personal data to get to know each other --

השתמשנו בנתונים האישיים שלנו כדי להכיר זו את זו --

personal data around weekly shared mundane topics,

נתונים אישיים בנוגע לנושאים משותפים רגילים מדי שבוע

from our feelings

החל ברגשות שלנו

to the interactions with our partners,

ועד האינטראקציות עם השותפים שלנו,

from the compliments we received to the sounds of our surroundings.

ממחמאות שקיבלנו ועד לצלילי הסביבה שלנו.

Personal information that we would then manually hand draw

מידע אישי, שאותו שרטטנו ביד

on a postcard-size sheet of paper

על פיסת נייר בגודל של גלויה

that we would every week send from London to New York,

ושלחנו מדי שבוע מלונדון לניו יורק,

where I live,

שם אני גרה,

and from New York to London, where she lives.

ומניו יורק ללונדון, שם היא גרה.

The front of the postcard is the data drawing,

חזית הגלויה היא רישום הנתונים,

and the back of the card

והצד האחורי של הגלויה

contains the address of the other person, of course,

מכיל כמובן את הכתובת של האדם האחר,

and the legend for how to interpret our drawing.

ומקרא, כיצד יש לפרש את השרטוט.

The very first week into the project,

בשבוע הראשון של הפרויקט,

we actually chose a pretty cold and impersonal topic.

בחרנו נושא קר ולא אישי.

How many times do we check the time in a week?

כמה פעמים בשבוע אנחנו בודקות מה השעה?

So here is the front of my card,

זוהי החזית של הגלויה שלי,

and you can see that every little symbol

תוכלו לראות שכל סימון קטן

represents all of the times that I checked the time,

מייצג את כל הפעמים שבהם בדקתי מה השעה,

positioned for days and different hours chronologically --

ממוקם לפי ימים ושעות באופן כרונולוגי --

nothing really complicated here.

אין כאן שום דבר מסובך.

But then you see in the legend

אבל אפשר לראות במקרא

how I added anecdotal details about these moments.

שהוספתי פרטים אנקדוטליים על אותן הפעמים.

In fact, the different types of symbols indicate why I was checking the time --

למעשה, הסימונים השונים מסמלים מדוע בדקתי מה השעה --

what was I doing?

מה עשיתי אז.

Was I bored? Was I hungry?

האם הייתי משועממת? האם הייתי רעבה?

Was I late?

האם איחרתי?

Did I check it on purpose or just casually glance at the clock?

האם בדקתי במכוון או רק העפתי מבט בשעון כלאחר יד?

And this is the key part --

וזה החלק החשוב --

representing the details of my days and my personality

ייצגתי את הפרטים אודות הימים שלי ואודות האישיות שלי

through my data collection.

באמצעות אוסף הנתונים שלי.

Using data as a lens or a filter to discover and reveal, for example,

השתמשתי בנתונים בתור עדשה או פילטר כדי לגלות או לחשוף, למשל,

my never-ending anxiety for being late,

את החרדה התמידית שלי מפני איחור,

even though I'm absolutely always on time.

למרות שאני תמיד מגיעה בזמן.

Stefanie and I spent one year collecting our data manually

סטפני ואני השקענו שנה באיסוף ידני של הנתונים שלנו

to force us to focus on the nuances that computers cannot gather --

כדי לאלץ אותנו להתמקד בדקויות שמחשבים אינם יכולים לאסוף --

or at least not yet --

או לפחות עדיין אינם יכולים --

using data also to explore our minds and the words we use,

השתמשנו בנתונים גם כדי לחקור את החשיבה ואת המילים בהן השתמשנו,

and not only our activities.

ולא רק את הפעילויות שלנו.

Like at week number three,

כמו בשבוע מספר שלוש,

where we tracked the "thank yous" we said and were received,

שבו עקבנו אחרי ה"תודות" שאמרנו ושקיבלנו,

and when I realized that I thank mostly people that I don't know.

כשהבנתי שאני מודה בעיקר לאנשים שאני לא מכירה.

Apparently I'm a compulsive thanker to waitresses and waiters,

אני כנראה מודה כפייתית למלצריות ולמלצרים,

but I definitely don't thank enough the people who are close to me.

אבל אני בהחלט לא מודה מספיק לאנשים הקרובים אליי.

Over one year,

במשך שנה שלמה,

the process of actively noticing and counting these types of actions

התהליך של תשומת לב פעילה וספירה של פעולות מסוג זה

became a ritual.

הפך לטקס.

It actually changed ourselves.

זה שינה אותנו.

We became much more in tune with ourselves,

הפכנו קשובות הרבה יותר לעצמנו,

much more aware of our behaviors and our surroundings.

מודעות הרבה יותר להתנהגויות שלנו ולסביבה שלנו.

Over one year, Stefanie and I connected at a very deep level

בחלוף שנה, סטפני ואני התחברנו בצורה עמוקה מאד

through our shared data diary,

דרך יומן הנתונים המשותף שלנו,

but we could do this only because we put ourselves in these numbers,

אבל יכולנו לעשות זאת בגלל שהבאנו את עצמנו לתוך המספרים האלו,

adding the contexts of our very personal stories to them.

והוספנו את ההקשרים של הסיפורים האישיים שלנו לתוכם.

It was the only way to make them truly meaningful

זו היתה הדרך היחידה להפוך אותם למשמעותיים באמת

and representative of ourselves.

ולמייצגים אותנו.

I am not asking you to start drawing your personal data,

אינני מבקשת מכם להתחיל לצייר את הנתונים האישיים שלכם,

or to find a pen pal across the ocean.

או למצוא חבר לעט מעבר לאוקיינוס.

But I'm asking you to consider data --

אבל אני מבקשת שתראו בנתונים --

all kind of data --

כל סוגי הנתונים --

as the beginning of the conversation

את תחילת השיחה

and not the end.

ולא את סופה.

Because data alone will never give us a solution.

מפני שנתונים לבדם לעולם לא יתנו לנו פתרון.

And this is why data failed us so badly --

זו הסיבה שהנתונים הכשילו אותנו כל כך --

because we failed to include the right amount of context

כי לא הצלחנו להכניס את הכמות הנכונה של הקשר

to represent reality --

שנדרש לייצוגה של המציאות --

a nuanced, complicated and intricate reality.

מציאות רבת דקויות, מורכבת וסבוכה.

We kept looking at these two numbers,

הסתכלנו רק על שני המספרים הללו,

obsessing with them

היינו אובססיביים לגביהם

and pretending that our world could be reduced

והעמדנו פנים שאפשר לצמצם את העולם שלנו

to a couple digits and a horse race,

לשני מספרים ולמירוץ סוסים,

while the real stories,

כאשר הסיפורים האמיתיים,

the ones that really mattered,

אלו שחשובים באמת,

were somewhere else.

נמצאו במקום אחר.

What we missed looking at these stories only through models and algorithms

מה שהחמצנו כשהבטנו בסיפורים האלו רק דרך מודלים ואלגוריתמים

is what I call "data humanism."

הוא מה שאני מכנה "הומניזם של נתונים".

In the Renaissance humanism,

בהומניזם של הרנסנס,

European intellectuals

משכילים אירופאיים

placed the human nature instead of God at the center of their view of the world.

הציבו את הטבע האנושי, ולא את אלוהים,

במרכז השקפת העולם שלהם.

I believe something similar needs to happen

אני מאמינה שמשהו דומה צריך להתרחש

with the universe of data.

עם עולם הנתונים.

Now data are apparently treated like a God --

כיום נראה שמתייחסים לנתונים כמו אל אלוהים --

keeper of infallible truth for our present and our future.

שומר האמת הוודאית של ההווה והעתיד שלנו.

The experiences that I shared with you today

החוויות שחלקתי עמכם היום

taught me that to make data faithfully representative of our human nature

לימדו אותי שכדי שהנתונים ייצגו נאמנה את הטבע האנושי שלנו

and to make sure they will not mislead us anymore,

וכדי לוודא שהם לא יוליכו אותנו שולל שוב,

we need to start designing ways to include empathy, imperfection

עלינו לעצב דרכים לכלול אמפתיה, חוסר שלמות

and human qualities

ותכונות אנושיות

in how we collect, process, analyze and display them.

באופן שבו אנו אוספים, מעבדים, מנתחים ומציגים אותם.

I do see a place where, ultimately,

אני רואה מקום לכך, שבסופו של דבר,

instead of using data only to become more efficient,

במקום להשתמש בנתונים רק כדי להיות יעילים יותר,

we will all use data to become more humane.

כולנו נשתמש בנתונים כדי להיות אנושיים יותר.

Thank you.

תודה רבה.

(Applause)

(מחיאות כפיים)