Ben Wellington: How we found the worst place to park in New York City — using big data

ベン・ウェリントン: ビックデータを使ったNYCでの最悪な駐車場の見つけ方

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2015-02-26 ・ TED


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Ben Wellington: How we found the worst place to park in New York City — using big data

ベン・ウェリントン: ビックデータを使ったNYCでの最悪な駐車場の見つけ方

80,081 views ・ 2015-02-26

TED


下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。

翻訳: Masako Kigami 校正: Claire Ghyselen
00:12
Six thousand miles of road,
0
12711
2820
道路なら6千マイル
00:15
600 miles of subway track,
1
15531
2203
地下鉄なら600マイル
00:17
400 miles of bike lanes
2
17734
1644
自転車専用道路なら400マイル
00:19
and a half a mile of tram track,
3
19378
1821
トラムウェイなら0.5マイル
00:21
if you've ever been to Roosevelt Island.
4
21199
1953
ルーズベルト島に行ったらわかりますね
00:23
These are the numbers that make up the infrastructure of New York City.
5
23152
3334
これはニューヨーク市(NYC)のインフラを表す数字です
00:26
These are the statistics of our infrastructure.
6
26486
2619
インフラを統計的にまとめ
00:29
They're the kind of numbers you can find released in reports by city agencies.
7
29105
3706
市の各部局が公表した報告書の数字です
00:32
For example, the Department of Transportation will probably tell you
8
32811
3199
例えば交通課では 保守管理した道路の距離を
00:36
how many miles of road they maintain.
9
36010
1781
報告するかもしれませんし
00:37
The MTA will boast how many miles of subway track there are.
10
37791
2821
都市交通局は誇らしげに地下鉄の路線の距離を 示すでしょう
00:40
Most city agencies give us statistics.
11
40612
1807
市の部局の大半が統計を使います
00:42
This is from a report this year
12
42419
1483
今年の報告書や
00:43
from the Taxi and Limousine Commission,
13
43902
1892
タクシー・リムジン委員会(TLC)によると
00:45
where we learn that there's about 13,500 taxis here in New York City.
14
45794
3276
ここNYCには約13,500台のタクシーがいます
00:49
Pretty interesting, right?
15
49070
1290
とても面白いでしょう?
00:50
But did you ever think about where these numbers came from?
16
50360
2784
でも これらの数字はどこから来たのでしょうか?
00:53
Because for these numbers to exist, someone at the city agency
17
53144
2903
こういう数字が存在するためには 市の職員の誰かがふと
00:56
had to stop and say, hmm, here's a number that somebody might want want to know.
18
56047
3880
「これは誰かが知りたがっている数字だ」と 気づかなければなりません
00:59
Here's a number that our citizens want to know.
19
59927
2250
これが市民が知りたがっている数字なのです
01:02
So they go back to their raw data,
20
62177
1830
そのため 加工していないデータを
01:04
they count, they add, they calculate,
21
64007
1797
数えたり 足したり 計算して
01:05
and then they put out reports,
22
65804
1467
報告書を発行するので
01:07
and those reports will have numbers like this.
23
67271
2177
報告書には このような数字があるのです
01:09
The problem is, how do they know all of our questions?
24
69448
2540
問題は 私たちが聞きたい質問をどのように知るのか?
01:11
We have lots of questions.
25
71988
1243
様々な質問があるのです
01:13
In fact, in some ways there's literally an infinite number of questions
26
73231
3340
実際ある意味では 市民には文字通り
01:16
that we can ask about our city.
27
76571
1649
市に関する質問が無数にあり
01:18
The agencies can never keep up.
28
78220
1475
各部局は対応しきれません
01:19
So the paradigm isn't exactly working, and I think our policymakers realize that,
29
79695
4056
パラダイムは上手く機能しておらず 政治家もそれに気付いていると思います
01:23
because in 2012, Mayor Bloomberg signed into law what he called
30
83751
3959
2012年ブルームバーグ市長は アメリカで最も熱望され
01:27
the most ambitious and comprehensive open data legislation in the country.
31
87710
3837
包括的なオープンデータ法案を 成立させたからです
01:31
In a lot of ways, he's right.
32
91547
1573
多くの意味で市長は正しいのです
01:33
In the last two years, the city has released 1,000 datasets
33
93120
2861
過去2年間NYCは オープンデータポータルのデータセットを
01:35
on our open data portal,
34
95981
1610
1,000件公表しました
01:37
and it's pretty awesome.
35
97591
1764
物凄いことですよね
01:39
So you go and look at data like this,
36
99355
1968
だから タクシーの数を数えなくても
01:41
and instead of just counting the number of cabs,
37
101323
2289
このようにデータを見られるので
01:43
we can start to ask different questions.
38
103612
1943
違う質問もできるのです
01:45
So I had a question.
39
105555
1200
そこで 私は質問しました
01:46
When's rush hour in New York City?
40
106755
1701
NYCのラッシュアワーはいつ?
01:48
It can be pretty bothersome. When is rush hour exactly?
41
108456
2581
厄介ですよね 正確なラッシュアワーの時間帯は?
01:51
And I thought to myself, these cabs aren't just numbers,
42
111037
2625
私はタクシーがただの数字 ではないと考えたのです
01:53
these are GPS recorders driving around in our city streets
43
113662
2711
市内の路上を走り回る GPSレコーダーであり
01:56
recording each and every ride they take.
44
116373
1913
乗客を乗せる度に記録しています
01:58
There's data there, and I looked at that data,
45
118286
2322
そこにデータがあるのです 私はそのデータを調べて
02:00
and I made a plot of the average speed of taxis in New York City throughout the day.
46
120608
3961
1日のNYCのタクシーの 平均スピードを策定しました
02:04
You can see that from about midnight to around 5:18 in the morning,
47
124569
3412
ご覧のとおり 真夜中から朝の5時18分まで
02:07
speed increases, and at that point, things turn around,
48
127981
3563
スピードは速くなり そこからスピードが落ちていきます
02:11
and they get slower and slower and slower until about 8:35 in the morning,
49
131544
3962
だんだん遅くなり 朝の8時35分には
02:15
when they end up at around 11 and a half miles per hour.
50
135506
2693
時速11.5マイルになります
02:18
The average taxi is going 11 and a half miles per hour on our city streets,
51
138199
3562
路上を走る平均的なタクシーのスピードは 時速11.5マイルです
02:21
and it turns out it stays that way
52
141761
1987
日中の時速は変わらないのです
02:23
for the entire day.
53
143748
3368
日中の時速は変わらないのです
02:27
(Laughter)
54
147116
1373
(笑)
02:28
So I said to myself, I guess there's no rush hour in New York City.
55
148489
3180
私はNYCにラッシュアワーが ないのだと思いました
02:31
There's just a rush day.
56
151669
1537
ただラッシュデイがあるのです
02:33
Makes sense. And this is important for a couple of reasons.
57
153206
2850
なるほど これは2つの理由で重要です
02:36
If you're a transportation planner, this might be pretty interesting to know.
58
156056
3637
あなたが交通プランナーなら とても知りたいかもしれませんよね
02:39
But if you want to get somewhere quickly,
59
159693
1975
どこかに早く着きたければ
02:41
you now know to set your alarm for 4:45 in the morning and you're all set.
60
161668
3468
目覚まし時計を 朝の4時45分にセットすればいいのです
02:45
New York, right?
61
165136
1044
NYのことですよ
02:46
But there's a story behind this data.
62
166180
1762
でも このデータには裏話があります
02:47
This data wasn't just available, it turns out.
63
167942
2185
こんなデータは 入手できなかったのです
02:50
It actually came from something called a Freedom of Information Law Request,
64
170127
3619
実際 出所は情報公開法による請求でした
02:53
or a FOIL Request.
65
173746
1076
実際 出所は情報公開法による請求でした
02:54
This is a form you can find on the Taxi and Limousine Commission website.
66
174822
3466
これはTLCのホームページにあるフォームです
02:58
In order to access this data, you need to go get this form,
67
178288
2826
データにアクセスするため このフォームをダウンロードして
03:01
fill it out, and they will notify you,
68
181114
1846
記入すると 情報が得られます
03:02
and a guy named Chris Whong did exactly that.
69
182960
2130
クリス・ウォンという男性が それをしました
03:05
Chris went down, and they told him,
70
185090
1890
クリスが行くと 新品のハードディスクを
03:06
"Just bring a brand new hard drive down to our office,
71
186980
2827
事務所に持って来るよう 職員から言われました
03:09
leave it here for five hours, we'll copy the data and you take it back."
72
189807
3424
「5時間後にデータをコピーしてお返しします」
03:13
And that's where this data came from.
73
193231
2032
そうやってこのデータを取得したのです
03:15
Now, Chris is the kind of guy who wants to make the data public,
74
195263
3005
さて クリスはデータを公表するタイプなので
03:18
and so it ended up online for all to use, and that's where this graph came from.
75
198268
3784
ネット上で誰でも利用できるようにしました そうやってこのグラフが作られました
03:22
And the fact that it exists is amazing. These GPS recorders -- really cool.
76
202052
3518
存在自体が驚きですね GPSレコーダーの記録 すごいです
03:25
But the fact that we have citizens walking around with hard drives
77
205570
3118
ではデータを公表するために 役所にハードディスクを持って行き
03:28
picking up data from city agencies to make it public --
78
208688
2582
データを受取る市民がいるという事実はどうでしょう
03:31
it was already kind of public, you could get to it,
79
211270
2390
もともと公的データで 得られてしかるべきものでした
03:33
but it was "public," it wasn't public.
80
213660
1812
「公」のデータでしたが 非公開でした
03:35
And we can do better than that as a city.
81
215472
1962
市として もっと上手いやり方があります
03:37
We don't need our citizens walking around with hard drives.
82
217434
2756
市民がハードディスクを 持って歩かなくてもいいのです
03:40
Now, not every dataset is behind a FOIL Request.
83
220190
2337
情報公開で得られないデータセットもあります
03:42
Here is a map I made with the most dangerous intersections in New York City
84
222527
3802
これは自転車事故に基づいて作成した
03:46
based on cyclist accidents.
85
226329
1878
NYCで最も危険な交差点の地図です
03:48
So the red areas are more dangerous.
86
228207
1939
赤のエリアはより危険です
03:50
And what it shows is first the East side of Manhattan,
87
230146
2553
地図によると まずマンハッタンの東側
03:52
especially in the lower area of Manhattan, has more cyclist accidents.
88
232699
3611
特にロワー・マンハッタン地域で 自転車事故が多発しています
03:56
That might make sense
89
236310
1019
多くのサイクリストが
03:57
because there are more cyclists coming off the bridges there.
90
237329
2896
そこで橋を渡ってくるので 納得できますよね
04:00
But there's other hotspots worth studying.
91
240225
2014
しかし他の危険地域も調査の価値ありです
04:02
There's Williamsburg. There's Roosevelt Avenue in Queens.
92
242239
2669
ウィリアムズバーグと クイーンズ州ルーズベルト・アベニューです
04:04
And this is exactly the kind of data we need for Vision Zero.
93
244908
2852
これこそが ビジョン・ゼロに求めるデータで
04:07
This is exactly what we're looking for.
94
247760
1990
まさに 私たちが探し求めているものです
04:09
But there's a story behind this data as well.
95
249750
2135
しかし このデータを入手するにも
04:11
This data didn't just appear.
96
251885
2067
工夫が必要だったのです
04:13
How many of you guys know this logo?
97
253952
2391
このロゴを知っている人は?
04:16
Yeah, I see some shakes.
98
256343
1352
何人か手を上げていますね
04:17
Have you ever tried to copy and paste data out of a PDF
99
257695
2655
PDFをコピー・ペーストして 文書を作成しようと
04:20
and make sense of it?
100
260350
1357
したことがありますか?
04:21
I see more shakes.
101
261707
1060
更に手が上がりました
04:22
More of you tried copying and pasting than knew the logo. I like that.
102
262767
3345
ロゴを知らなくてもコピー・ペーストしてみる いいですね
04:26
So what happened is, the data that you just saw was actually on a PDF.
103
266112
3510
つまり お見せしたのは PDFだったのです
04:29
In fact, hundreds and hundreds and hundreds of pages of PDF
104
269622
3105
実際 物凄い数のPDFを ニューヨーク市警は公開しました
04:32
put out by our very own NYPD,
105
272727
2159
実際 物凄い数のPDFを ニューヨーク市警は公開しました
04:34
and in order to access it, you would either have to copy and paste
106
274886
3152
それにアクセスする方法は 物凄い時間をかけて
04:38
for hundreds and hundreds of hours,
107
278038
1726
コピー・ペーストするか
04:39
or you could be John Krauss.
108
279764
1344
ジョン・クラウスのようにするかです
04:41
John Krauss was like,
109
281108
1043
ジョン・クラウスは
04:42
I'm not going to copy and paste this data. I'm going to write a program.
110
282151
3413
ニューヨーク市警クラッシュデータ・バンドエイド というプログラムを書き
04:45
It's called the NYPD Crash Data Band-Aid,
111
285564
2288
コピー・ペーストを不要にしました
04:47
and it goes to the NYPD's website and it would download PDFs.
112
287852
3032
ニューヨーク市警のホームページから PDFをダウンロードします
04:50
Every day it would search; if it found a PDF, it would download it
113
290884
3126
データを収集するプログラムを実行し
04:54
and then it would run some PDF-scraping program,
114
294010
2250
PDFの保護を解除するプログラムを実行し
04:56
and out would come the text,
115
296260
1336
編集できるテキストに戻し
04:57
and it would go on the Internet, and then people could make maps like that.
116
297596
3565
ネット上に上げるのです だから誰でも地図も作れるのです
05:01
And the fact that the data's here, the fact that we have access to it --
117
301161
3429
ここにデータがあり それにアクセスできるのです
05:04
Every accident, by the way, is a row in this table.
118
304590
2450
ところで この表では 事故毎に一列になっています
05:07
You can imagine how many PDFs that is.
119
307040
1836
PDFの量はどのくらいだと思いますか
05:08
The fact that we have access to that is great,
120
308876
2207
アクセスできることは素晴らしいのですが
05:11
but let's not release it in PDF form,
121
311083
2110
PDF以外にして欲しいものです
05:13
because then we're having our citizens write PDF scrapers.
122
313193
2739
市民がデータ読み取りプログラムを 書くはめになるからです
05:15
It's not the best use of our citizens' time,
123
315932
2076
市民は時間の有効利用できませんし
05:18
and we as a city can do better than that.
124
318008
2004
市として もっと良くやれるのです
05:20
Now, the good news is that the de Blasio administration
125
320012
2736
さて 良いニュースは デブラシオの行政が数か月前に
05:22
actually recently released this data a few months ago,
126
322748
2532
このデータを公表したことで
05:25
and so now we can actually have access to it,
127
325280
2158
私たちはアクセスできるようになりました
05:27
but there's a lot of data still entombed in PDF.
128
327438
2536
しかしまだ 多くのデータがPDFのままです
05:29
For example, our crime data is still only available in PDF.
129
329974
3197
例えば 犯罪データはPDFしかありません
05:33
And not just our crime data, our own city budget.
130
333171
3755
また犯罪データだけでなく 市の予算もです
05:36
Our city budget is only readable right now in PDF form.
131
336926
3729
市の予算はPDFでしか読めません
05:40
And it's not just us that can't analyze it --
132
340655
2141
私たちがデータ分析を出来ないだけでなく
05:42
our own legislators who vote for the budget
133
342796
2955
予算に賛成票を投じる議員も
05:45
also only get it in PDF.
134
345751
1943
PDFしか使えません
05:47
So our legislators cannot analyze the budget that they are voting for.
135
347694
3844
そのため 議員は賛成する 予算の分析できないのです
05:51
And I think as a city we can do a little better than that as well.
136
351538
3608
市の行政として 私たちはそれよりも少しましだと思うのです
05:55
Now, there's a lot of data that's not hidden in PDFs.
137
355146
2488
さて PDFではないデータもたくさんあります
05:57
This is an example of a map I made,
138
357634
1700
私の作った地図を例にとると
05:59
and this is the dirtiest waterways in New York City.
139
359334
2926
これはNYCで一番汚い河川です
06:02
Now, how do I measure dirty?
140
362260
1509
どうやって汚さを測るのか?
06:03
Well, it's kind of a little weird,
141
363769
1857
ちょっと変なんですけど
06:05
but I looked at the level of fecal coliform,
142
365626
2113
糞便性大腸菌のレベルを
06:07
which is a measurement of fecal matter in each of our waterways.
143
367739
3506
つまり 河川ごとの糞便物質の指標を調べました
06:11
The larger the circle, the dirtier the water,
144
371245
3274
円が大きいほど 水が汚れているのです
06:14
so the large circles are dirty water, the small circles are cleaner.
145
374519
3357
大きな円が汚水で 小さな円がきれいな水です
06:17
What you see is inland waterways.
146
377876
1644
ご覧のものは 陸地の河川です
06:19
This is all data that was sampled by the city over the last five years.
147
379520
3404
これは過去5年間に 市が採取した全データなのです
06:22
And inland waterways are, in general, dirtier.
148
382924
2694
陸地の河川は一般的により汚いのです
06:25
That makes sense, right?
149
385618
1218
納得ですか?
06:26
And the bigger circles are dirty. And I learned a few things from this.
150
386836
3374
より大きな円は汚いのです こんなことがわかります
06:30
Number one: Never swim in anything that ends in "creek" or "canal."
151
390210
3164
その1: 河口で泳がないこと
06:33
But number two: I also found the dirtiest waterway in New York City,
152
393374
4318
その2: NYCに一番汚い河川があること
06:37
by this measure, one measure.
153
397692
1834
が測定から判明しました
06:39
In Coney Island Creek, which is not the Coney Island you swim in, luckily.
154
399526
3648
コニー・アイランド・クリークです コニーアイランドの海水浴場ではなく
06:43
It's on the other side.
155
403174
1158
対岸です
06:44
But Coney Island Creek, 94 percent of samples taken over the last five years
156
404332
3878
しかし 5年間に渡り コニー・アイランド・クリークで採取した試料の94%では
06:48
have had fecal levels so high
157
408210
2157
糞便性大腸菌のレベルがとても高く
06:50
that it would be against state law to swim in the water.
158
410367
3093
河川で泳ぐことは州法に触れます
06:53
And this is not the kind of fact that you're going to see
159
413460
2729
市の報告書で強調されるような
06:56
boasted in a city report, right?
160
416189
1537
成果とは言えませんね
06:57
It's not going to be the front page on nyc.gov.
161
417726
2250
nyc.govのトップ・ページに載ったりもしません
06:59
You're not going to see it there,
162
419976
1580
そうやって見せようとしていなくても
07:01
but the fact that we can get to that data is awesome.
163
421556
2518
そういうデータに到達したことが凄いのです
07:04
But once again, it wasn't super easy,
164
424074
1773
でも データがオープン・データ・ポータルに
07:05
because this data was not on the open data portal.
165
425847
2358
掲載されていなかったので 超簡単とは言えませんでした
07:08
If you were to go to the open data portal,
166
428205
2013
オープン・データ・ポータルで探しても
07:10
you'd see just a snippet of it, a year or a few months.
167
430218
2613
部分的な数か月か1年分しか見つかりません
07:12
It was actually on the Department of Environmental Protection's website.
168
432831
3390
実際 環境保護課のホームページにありました
07:16
And each one of these links is an Excel sheet, and each Excel sheet is different.
169
436221
3878
リンクは全てエクセルで 全て違う形式でした
07:20
Every heading is different: you copy, paste, reorganize.
170
440099
2630
見出しも全て違うので コピー・ペーストして 編集します
07:22
When you do you can make maps and that's great, but once again,
171
442729
2952
それでようやく 地図が作れます 素晴らしいことですが ここでもまた
07:25
we can do better than that as a city, we can normalize things.
172
445681
2969
市としてはもっと上手なやり方があり 標準化できるのです
07:28
And we're getting there, because there's this website that Socrata makes
173
448650
3384
Socrata のオープンデータポータルNYC というホームページで
07:32
called the Open Data Portal NYC.
174
452034
1541
目的を果たせそうです
07:33
This is where 1,100 data sets that don't suffer
175
453575
2257
ここにある1100個のデータセットは 今話したような問題がなく
07:35
from the things I just told you live,
176
455832
1781
ここにある1100個のデータセットは 今話したような問題がなく
07:37
and that number is growing, and that's great.
177
457613
2148
その数が増えていくのは 素晴らしいことです
07:39
You can download data in any format, be it CSV or PDF or Excel document.
178
459761
3412
CSV、PDF、エクセルなどに データをダウンロードできるのです
07:43
Whatever you want, you can download the data that way.
179
463173
2547
どんなデータであれ ダウンロードできるのです
07:45
The problem is, once you do,
180
465720
1352
問題は ダウンロードする時
07:47
you will find that each agency codes their addresses differently.
181
467072
3686
部署ごとに住所の切れ目がバラバラなことです
07:50
So one is street name, intersection street,
182
470758
2141
街路名、交差点の通り、通り、区
07:52
street, borough, address, building, building address.
183
472899
2491
住所、建物、建物の住所などです
07:55
So once again, you're spending time, even when we have this portal,
184
475390
3180
だから このポータルを使ってもまだ 時間がかかるのです
07:58
you're spending time normalizing our address fields.
185
478570
2606
住所のフィールドを標準化するのに 時間をかけるので
08:01
And that's not the best use of our citizens' time.
186
481176
2423
市民の時間の 有効活用になりません
08:03
We can do better than that as a city.
187
483599
1796
私たちは市として上手にできるのです
08:05
We can standardize our addresses,
188
485395
1645
私たちは住所を標準化できます
08:07
and if we do, we can get more maps like this.
189
487040
2185
そうすれば こんな地図がもっと増えます
08:09
This is a map of fire hydrants in New York City,
190
489225
2285
これはNYCの消火栓の地図ですが
08:11
but not just any fire hydrants.
191
491510
1531
ただの消火栓ではないのです
08:13
These are the top 250 grossing fire hydrants in terms of parking tickets.
192
493041
4726
駐車違反切符に関して トップ250の消火栓なのです
08:17
(Laughter)
193
497767
1986
(笑)
08:19
So I learned a few things from this map, and I really like this map.
194
499753
3358
この地図には学べることがあったので 私のお気に入りです
08:23
Number one, just don't park on the Upper East Side.
195
503111
2402
その1 アッパー・イースト・サイドに駐車しないこと
08:25
Just don't. It doesn't matter where you park, you will get a hydrant ticket.
196
505513
3587
だめですよ どこに駐車しても 消火栓の違反切符をもらいますよ
08:29
Number two, I found the two highest grossing hydrants in all of New York City,
197
509100
4153
その2 NYCの中で上位2位の消火栓を特定しました
08:33
and they're on the Lower East Side,
198
513253
1886
ロワー・イースト・サイドにあり
08:35
and they were bringing in over 55,000 dollars a year in parking tickets.
199
515139
5098
駐車違反切符で年間55,000ドルを超える 収益を上げていました
08:40
And that seemed a little strange to me when I noticed it,
200
520237
2738
そのことに気付いた時 私はちょっと変な感じがしました
08:42
so I did a little digging and it turns out what you had is a hydrant
201
522975
3269
ちょっと調べて分かったのですが 消火栓があって
08:46
and then something called a curb extension,
202
526244
1996
脇に縁石に囲まれた路側帯があります
08:48
which is like a seven-foot space to walk on,
203
528240
2059
幅7フィートで歩ける場所です
08:50
and then a parking spot.
204
530299
1156
駐車する場所はその隣です
08:51
And so these cars came along, and the hydrant --
205
531455
2254
だから 駐車する車が現れても 消火栓がずっと
08:53
"It's all the way over there, I'm fine,"
206
533709
1911
向こうにあるので 大丈夫と思うのです
08:55
and there was actually a parking spot painted there beautifully for them.
207
535620
3474
実際 駐車スペースはきれいに塗ってあります
08:59
They would park there, and the NYPD disagreed with this designation
208
539094
3155
そこに駐車すると ニューヨーク市警はこれは困ると
09:02
and would ticket them.
209
542249
1058
違反切符を貼るのです
09:03
And it wasn't just me who found a parking ticket.
210
543307
2344
駐車違反切符を見つけたのは 私だけではありません
09:05
This is the Google Street View car driving by
211
545651
2146
Googleストリート・ビューカーも
09:07
finding the same parking ticket.
212
547797
1617
駐車違反切符を撮影していたのです
09:09
So I wrote about this on my blog, on I Quant NY, and the DOT responded,
213
549414
4504
私が I Quant NYというブログに このことを書くと 交通課が
09:13
and they said,
214
553918
1020
回答を寄せました
09:14
"While the DOT has not received any complaints about this location,
215
554938
3410
「この場所について 交通課は 苦情を言われたことはありませんが
09:18
we will review the roadway markings and make any appropriate alterations."
216
558348
4542
道路標示を検討し 適切なものに変更します」
09:22
And I thought to myself, typical government response,
217
562890
2959
定型的な行政の反応だと 私は内心思いました
09:25
all right, moved on with my life.
218
565849
1881
半ば諦めてもいたのです
09:27
But then, a few weeks later, something incredible happened.
219
567730
3970
数週間後 信じられないようなことが 起こりました
09:31
They repainted the spot,
220
571700
2520
交通課はその場所を塗り直しました
09:34
and for a second I thought I saw the future of open data,
221
574220
2690
一瞬 私はオープンデータの 未来を見たと思いました
09:36
because think about what happened here.
222
576910
2000
ここで起きたことを考えてみてください
09:38
For five years, this spot was being ticketed, and it was confusing,
223
578910
5100
5年間 この場所は 駐車違反切符でだらけでした
09:44
and then a citizen found something, they told the city, and within a few weeks
224
584010
4306
市民が何かを見つけ 市に話すと 数週間以内に
09:48
the problem was fixed.
225
588316
1294
問題が解決したのです
09:49
It's amazing. And a lot of people see open data as being a watchdog.
226
589610
3200
素晴らしい 多くの人がオープンデータが番犬になると考えますが
09:52
It's not, it's about being a partner.
227
592810
1772
むしろパートナーと見るべきなのです
09:54
We can empower our citizens to be better partners for government,
228
594582
3138
市民に行政のより良いパートナーになる 力を与えます
09:57
and it's not that hard.
229
597720
1881
そんなに難しいことではありません
09:59
All we need are a few changes.
230
599601
1459
必要なのは 少しの変化です
10:01
If you're FOILing data,
231
601060
1107
公開要請のデータがあり
10:02
if you're seeing your data being FOILed over and over again,
232
602167
2867
何度となく公開を求められるなら
10:05
let's release it to the public, that's a sign that it should be made public.
233
605034
3574
データを公開しましょう それは公開すべきという合図なのです
10:08
And if you're a government agency releasing a PDF,
234
608608
2482
そして PDFを公開する部局のみなさん
10:11
let's pass legislation that requires you to post it with the underlying data,
235
611090
3649
基礎資料をデータと一緒に掲載する 規則にしてください
10:14
because that data is coming from somewhere.
236
614739
2028
そのデータは どこかから来ているからです
10:16
I don't know where, but it's coming from somewhere,
237
616767
2482
どこかは分かりませんが どこかから来ているのです
10:19
and you can release it with the PDF.
238
619249
1725
それをPDFと共に公開できるのです
10:20
And let's adopt and share some open data standards.
239
620974
2411
そしてオープンデータの基準を 採用し共有しましょう
10:23
Let's start with our addresses here in New York City.
240
623385
2481
ここNYCの住所から始めましょう
10:25
Let's just start normalizing our addresses.
241
625866
2074
まず住所を標準化することから 始めるのです
10:27
Because New York is a leader in open data.
242
627940
2062
NYはオープンデータのリーダーだからです
10:30
Despite all this, we are absolutely a leader in open data,
243
630002
2789
問題があっても オープンデータの 絶対的なリーダーです
10:32
and if we start normalizing things, and set an open data standard,
244
632791
3121
標準化に着手し オープンデータの基準を作るなら
10:35
others will follow. The state will follow, and maybe the federal government,
245
635912
3634
自治体も州も おそらく連邦政府も倣うでしょう
10:39
Other countries could follow,
246
639546
1445
他国も倣うかもしれません
10:40
and we're not that far off from a time where you could write one program
247
640991
3411
プログラムや100か国の地図情報を 書いた時から
10:44
and map information from 100 countries.
248
644402
1890
そんなに時間が経っていないのです
10:46
It's not science fiction. We're actually quite close.
249
646292
2487
SFではありません 実際つい最近のことです
10:48
And by the way, who are we empowering with this?
250
648779
2240
ところで これにより得するのは誰でしょう?
10:51
Because it's not just John Krauss and it's not just Chris Whong.
251
651019
3005
ジョン・クラウスや クリス・ウォンだけではありません
10:54
There are hundreds of meetups going on in New York City right now,
252
654024
3095
NYCでは現在 何百もの
10:57
active meetups.
253
657119
1025
活発な会合があります
10:58
There are thousands of people attending these meetups.
254
658144
2572
それらの会合に何千人が出席します
11:00
These people are going after work and on weekends,
255
660716
2368
彼らは仕事の後や週末に集まります
11:03
and they're attending these meetups to look at open data
256
663084
2636
オープンデータを調べ 都市をより住みやすくするために
11:05
and make our city a better place.
257
665720
1640
会合に参加するのです
11:07
Groups like BetaNYC, who just last week released something called citygram.nyc
258
667360
4073
BetaNYCのような団体は先週 citygram.nycを公表し
11:11
that allows you to subscribe to 311 complaints
259
671433
2147
自宅や職場に関する311への苦情の
11:13
around your own home, or around your office.
260
673580
2068
定期購読を可能にしました
11:15
You put in your address, you get local complaints.
261
675648
2427
住所を入力し 地元の苦情を検索します
11:18
And it's not just the tech community that are after these things.
262
678075
3374
これらの情報を求めているのは 技術者コミュニティーだけではありません
11:21
It's urban planners like the students I teach at Pratt.
263
681449
2622
私がプラットで教えている学生の 都市プランナーも
11:24
It's policy advocates, it's everyone,
264
684071
1919
政策支持者も 皆もです
11:25
it's citizens from a diverse set of backgrounds.
265
685990
2563
様々な背景の市民もです
11:28
And with some small, incremental changes,
266
688553
2786
小さな変化の積み重ねで
11:31
we can unlock the passion and the ability of our citizens
267
691339
3225
オープンデータを利用し より良い都市を作るため
11:34
to harness open data and make our city even better,
268
694564
3156
市民の情熱や能力を解き放つのです
11:37
whether it's one dataset, or one parking spot at a time.
269
697720
3626
変化は1つのデータセットや1か所の駐車場からです
11:41
Thank you.
270
701346
2322
ありがとう
11:43
(Applause)
271
703668
3305
(拍手)
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