How we can find ourselves in data | Giorgia Lupi

翻訳: Kazunori Akashi 校正: Misaki Sato

This is what my last week looked like.

これは先週の私を表しています

What I did,

何をしたのか

who I was with,

誰といたのか

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

起きている間 感じた 主な感情…

If the feeling came as I thought of my dad

最近亡くなった父のことを考えた時の

who recently passed away,

感情なのか

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

それとも不安や心配を避けようと 思っただけなのか

And if you think I'm a little obsessive,

「こだわりが強い」と言われると

you're probably right.

その通りかもしれません

But clearly, from this visualization,

でも明らかに このように視覚化すると

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

他のやり方よりも ずっとよく 私のことがわかります

which are images you're probably more familiar with

ただ こちらの図の方が 馴染みがあるでしょうし

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

実際スマホに こういうアプリを 入れている人もいるでしょう

Bar charts for the steps you walked,

歩数を記録した棒グラフ

pie charts for the quality of your sleep --

睡眠の質を表す円グラフ

the path of your morning runs.

朝のジョギングの経路です

In my day job, I work with data.

私は仕事で データを扱っています

I run a data visualization design company,

データを視覚的にデザインする 会社を経営していて

and we design and develop ways to make information accessible

視覚的表現を通して 情報をわかりやすくする方法の

through visual representations.

設計や開発をしています

What my job has taught me over the years

長年この仕事に携わってきて わかったことは

is that to really understand data and their true potential,

データと その可能性を 本当の意味で理解するには

sometimes we actually have to forget about them

データのことは忘れて その向こう側に目を向けなければ

and see through them instead.

ならない場合があるということです

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

データとは常に 現実を表すための 手段に過ぎませんから

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

データは常に 何かを 表す入れ物として使われますが

but they are never the real thing.

決して本物にはなりません

But let me step back for a moment

ここで少しの間 一歩引いたところから

to when I first understood this personally.

私自身が初めて それに気づいた時の話をしましょう

In 1994, I was 13 years old.

1994年 13歳の時です

I was a teenager in Italy.

ティーンだった私は イタリアに住んでいました

I was too young to be interested in politics,

若かったので政治に関心は ありませんでしたが

but I knew that a businessman, Silvio Berlusconi,

シルヴィオ・ベルルスコーニという 実業家が

was running for president for the moderate right.

中道右派として大統領選に 出馬したことは知っていました

We lived in a very liberal town,

私の家族は かなりリベラルな 地域に住んでいて

and my father was a politician for the Democratic Party.

父は民主党の政治家でした

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

ベルルスコーニが選ばれるとは 誰も思っていなかったのを覚えています

that was totally not an option.

あってはならないことでした

But it happened.

でも そうなってしまったのです

And I remember the feeling very vividly.

その時の気持ちを鮮明に思い出せます

It was a complete surprise,

まさに寝耳に水でした

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

彼に投票する人など この町には 一人もいないと 父は断言していましたから

This was the first time

この時が

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

自分が見ていたデータが 現実を完全に歪めていた最初の例でした

My data sample was actually pretty limited and skewed,

実際は私のデータ・サンプルが とても少なく 偏っていて

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

多分そのせいで 世間知らずで 外の世界に目を向ける機会が

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

足りなかったのだろうと 思っていました

Now, fast-forward to November 8, 2016

時は移って 2016年11月8日

in the United States.

アメリカ合衆国

The internet polls,

インターネットの世論調査も

statistical models,

統計モデルも

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

あらゆる専門家も 大統領選の 予想では一致していました

It looked like we had enough information this time,

今回は 私たちには十分情報があり

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

小さな世界の外に目を向ける機会も はるかに多い そう思っていました

but we clearly didn't.

でも 明らかに違っていたのです

The feeling felt very familiar.

この感覚には覚えがありました

I had been there before.

私には経験がありました

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

今度は データが私たちを裏切ったと 言ってもいいでしょう

and pretty spectacularly.

それも ものの見事にです

We believed in data,

私たちはデータを信頼していましたが

but what happened,

実際に起こったことは

even with the most respected newspaper,

最も権威のある新聞でさえ

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

パーセントを示す２つの数字に すべてをまとめようと腐心し

to make a powerful headline

インパクトのある見出しを書いて

made us focus on these two digits

誰もがその２つの数字だけに 注目するように

and them alone.

仕向けたのです

In an effort to simplify the message

メッセージを単純化して その必然的な結果である

and draw a beautiful, inevitable red and blue map,

美しい赤と青の地図を 描くことに力を入れたせいで

we lost the point completely.

私たちは重要な点を見失いました

We somehow forgot that there were stories --

なぜか私たちは この２つの数字の裏に

stories of human beings behind these numbers.

人間の物語があることを 忘れてしまっていたのです

In a different context,

その後 状況は違いましたが

but to a very similar point,

よく似た切り口で

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

この女性が私のチームに ユニークな難問を出してきました

She came to us with a lot of data,

彼女は大量のデータを持ってきましたが

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

最終的に 考えつく限り最も人間的な ストーリーを伝えようとしていました

She's Samantha Cristoforetti.

彼女の名はサマンサ・クリストフォレッティ

She has been the first Italian woman astronaut,

初のイタリア人女性宇宙飛行士で

and she contacted us before being launched

彼女が連絡してきたのは

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

国際宇宙ステーション(ISS)での 半年間の滞在に飛び立つ前のことでした

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

彼女は こう言いました 「私は宇宙に行くけれど

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

ミッションのデータを使って 意味のあることをして

to reach out to people."

人々に訴えたいの」

A mission to the International Space Station

ISSのミッションでは

comes with terabytes of data

思いつく限りあらゆることに関する

about anything you can possibly imagine --

何テラバイトにも及ぶ データが集まります

the orbits around Earth,

地球の周回軌道データ

the speed and position of the ISS

ISSの速度と位置

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

備え付けのセンサーからライブで送られる 何千ものデータ

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

私たちが思いつく あらゆる 信頼性の高いデータがありました

just like the pundits before the election --

ちょうど選挙前の 専門家たちと同じでした

but what is the point of all these numbers?

ただ そんな数字の どこが重要なのでしょう？

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

データ自体に 人々は 関心を持ちません

because numbers are never the point.

数字は論点にならないからです

They're always the means to an end.

数字は常に ある目的に至る手段です

The story we needed to tell

私たちが語るべきストーリーとは

is that there is a human being in a teeny box

頭上の宇宙空間を飛ぶ小さな箱の中に

flying in space above your head,

一人の人間がいること

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

そして夜空が澄んでいれば 実際に肉眼でも見えるということでした

So we decided to use data to create a connection

そこで私たちは サマンサと 地上から見上げるすべての人々を

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

結ぶためにデータを 使うことにしたのです

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

私たちは『Friends in Space（宇宙の友達）』の デザインと開発を手がけました

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

これはウェブ・アプリケーションで 自分がいる場所から

from where you are,

サマンサや その時オンラインにいる

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

世界中の人々 全員に 「ハロー」と言うための

from all over the world.

仕組みでした

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

そして みんなの「ハロー」は サマンサが上空を飛び

as Samantha was flying by

ISSからTwitterで

and as she was actually waving back every day at us

毎日 実際に返事をするたびに

using Twitter from the ISS.

地図上に印として残ります

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

これにより人々はミッションのデータを まったく別の視点から見ることになります

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

すべてが急に テクノロジーから 人間性や好奇心に関するものへと

rather than technology.

変化したのです

So data powered the experience,

つまりデータは経験に力を与えますが

but stories of human beings were the drive.

人間の物語が その原動力に なったのです

The very positive response of its thousands of users

数千人のユーザーの とても前向きな反応を見て

taught me a very important lesson --

私はとても大切な教訓を得ました

that working with data means designing ways

データを扱うということは

to transform the abstract and the uncountable

抽象的なものや数えられないものを

into something that can be seen, felt and directly reconnected

可視化し 感じられるものにし 私たちの暮らしや行動に

to our lives and to our behaviors,

直接 結びつける方法を デザインすることであり

something that is hard to achieve

その過程で私たちが

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

数字やそれに関わるテクノロジーに こだわってしまうと そういうものは

lead us in the process.

見えにくくなるのです

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

一方 データと その物語を 結ぶためにできることがたくさんあります

We can remove technology completely.

テクノロジーを全部 取り払えるのです

A few years ago, I met this other woman,

数年前 もう一人の女性に 出会いました

Stefanie Posavec --

ステファニー・ポサヴェクです

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

ロンドンを拠点とするデザイナーで 私と同様 データへの情熱とこだわりがあります

We didn't know each other,

私たちは見知らぬ同士でしたが

but we decided to run a very radical experiment,

すごく先進的な実験を することにしました

starting a communication using only data,

言葉を使わず データだけで

no other language,

やりとりを始めたのです

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

また データを共有する時は 一切テクノロジーを使わないことにしました

In fact, our only means of communication

実は私たちにとって 唯一の伝達手段は

would be through the old-fashioned post office.

昔ながらの郵便局を通じたものでした

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

書籍『Dear Data』のために １年間に渡って毎週

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

お互いを知るために 個人データを利用しました

personal data around weekly shared mundane topics,

ほぼ毎週 共有したのは 平凡な日常に関する個人データです

from our feelings

自分の感情や

to the interactions with our partners,

パートナーとのやりとり

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

褒められたことや 周囲の音です

Personal information that we would then manually hand draw

次に その個人情報を

on a postcard-size sheet of paper

ハガキ大の紙に手描きして

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

毎週 ロンドンから 私の住むニューヨークへ

where I live,

そして ニューヨークから

and from New York to London, where she lives.

彼女の住むロンドンへと 送り合いました

The front of the postcard is the data drawing,

ハガキの表には データを描いたもの

and the back of the card

そして裏面には

contains the address of the other person, of course,

当然 相手の住所と

and the legend for how to interpret our drawing.

図を解釈するための 説明を書きました

The very first week into the project,

このプロジェクトを始めて 最初の１週間は

we actually chose a pretty cold and impersonal topic.

ごく淡々とした感情を交えないトピックを 選んでいました

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

１週間に何度 時間を確認すると思いますか？

So here is the front of my card,

これは私のカードの表側ですが

and you can see that every little symbol

小さな印一つ一つが

represents all of the times that I checked the time,

私が時間を確認した場面を全部 表しているのがわかるでしょう

positioned for days and different hours chronologically --

印は日ごと 時間ごとに 順番に並んでいます

nothing really complicated here.

何も複雑なところはありません

But then you see in the legend

一方 説明の中には

how I added anecdotal details about these moments.

それぞれの瞬間にまつわる 細かいエピソードを どう含めたかを書きました

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

マークの種類が示しているのは なぜ時間を確認していたのか

what was I doing?

私が何をしていたか

Was I bored? Was I hungry?

退屈していたか お腹が空いていたか

Was I late?

遅刻しそうだったか

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

意識して時間を確認したのか ただ何となく時計を見たのか

And this is the key part --

そして ここで核心になるのは

representing the details of my days and my personality

自分のデータを集めることで 私の日常や人となりの細部を

through my data collection.

表現することなのです

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

データをレンズやフィルターとして 使うことで 例えば

my never-ending anxiety for being late,

私につきまとう 遅刻への不安が 明らかになります

even though I'm absolutely always on time.

たとえ私が絶対 時間を守るとしてもです

Stefanie and I spent one year collecting our data manually

ステファニーと私は１年間かけて 手書きでデータを集め続け

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

今のところはコンピュータでは 捉えられない

or at least not yet --

ニュアンスに焦点を当て

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

データを使って 自分たちの活動だけでなく

and not only our activities.

心の中や使っている言葉を調べました

Like at week number three,

例えば 第３週には

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

自分が言ったり 言われたりした 「ありがとう」をたどったところ

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

私が知らない人にばかり 「ありがとう」と言うことがわかりました

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

ウェイトレスやウェイターには 言わずにいられないのに

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

身近な人には 明らかに あまり言っていません

Over one year,

１年に渡って

the process of actively noticing and counting these types of actions

こういった行為に 意識的に目を向け 回数を数えることが

became a ritual.

儀式のようになりました

It actually changed ourselves.

この儀式は 私たちを実際に変えました

We became much more in tune with ourselves,

自分に統制が とれるようになりましたし

much more aware of our behaviors and our surroundings.

自分の行動や周囲の環境に よく気づくようになりました

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

１年に渡ってステファニーと私は データの交換日記を通して

through our shared data diary,

とても深い部分でつながっていましたが

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

続けられたのは数字の中に とても個人的な背景を加えることで

adding the contexts of our very personal stories to them.

自分自身を数字に込めていたからです

It was the only way to make them truly meaningful

それが 数字を真に意味あるもの

and representative of ourselves.

自分を表すものにする唯一の方法でした

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

私はみなさんに 個人のデータを描いてみてはとか

or to find a pen pal across the ocean.

海の向こうに文通相手を見つけるべきと 言うつもりはありません

But I'm asking you to consider data --

ただ みなさんがデータを—

all kind of data --

あらゆる形のデータを

as the beginning of the conversation

対話の終わりではなく始まりとして

and not the end.

捉えて欲しいのです

Because data alone will never give us a solution.

データだけで解決策が 見えてくることはないからです

And this is why data failed us so badly --

だからこそ私たちは データに失望するのです

because we failed to include the right amount of context

データに十分な背景を 込められなかったせいで

to represent reality --

現実の繊細で 複雑で

a nuanced, complicated and intricate reality.

緻密な面を表せなかったからです

We kept looking at these two numbers,

私たちは この２つの数字を見続け

obsessing with them

それにこだわり

and pretending that our world could be reduced

まるで この世界が ２つの数字や競争へと

to a couple digits and a horse race,

単純化できると 自分を偽りました

while the real stories,

でも一方で本物の物語—

the ones that really mattered,

本当に重要な物語は

were somewhere else.

ここにはありません

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

モデルやアルゴリズムだけを通して 物語を見ていると見逃してしまうものを

is what I call "data humanism."

私は「データ人文主義」と呼んでいます

In the Renaissance humanism,

ルネサンスの人文主義では

European intellectuals

ヨーロッパの知識人たちが

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

神ではなく人間性を 世界観の中心に据えました

I believe something similar needs to happen

私はデータの世界でも 同じことが

with the universe of data.

起こるべきだと考えています

Now data are apparently treated like a God --

今 データは 明らかに 神のように扱われています

keeper of infallible truth for our present and our future.

現在と未来の 絶対確実な真理の守護神のようにです

The experiences that I shared with you today

今日みなさんに お話しした 経験から学んだのは

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

データが人間性を正しく表し

and to make sure they will not mislead us anymore,

これ以上 人を惑わせないようにするには

we need to start designing ways to include empathy, imperfection

共感や不完全さや人間の性質を データ収集や

and human qualities

処理、分析、提示の方法に

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

取り込んでデザインする 必要があるということです

I do see a place where, ultimately,

そして究極的には 将来

instead of using data only to become more efficient,

効率を高めるためだけに データを使うのではなく

we will all use data to become more humane.

誰もが 人間性を高めるために データを使うようになるでしょう

Thank you.

ありがとう

(Applause)

（拍手）