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

번역: Soonho Kong 검토: Bumbae Kim

If I can leave you with one big idea today,

오늘 제가 여러분에게 오직 한가지 아이디어만을 전해야한다면,

it's that the whole of the data

그것은 우리가 소비하는

in which we consume

모든 데이터 전체가 그들의 부분합보다

is greater that the sum of the parts,

크다는 것을 알리고 싶습니다.

and instead of thinking about information overload,

그리고, 정보의 홍수 속에서 고민하기보다는

what I'd like you to think about is how

저는 여러분이 이러한 정보들을 어떻게 이용해,

we can use information so that patterns pop

그 안에 나타나는 패턴들을 찾아내고

and we can see trends that would otherwise be invisible.

숨겨져있는 흐름들을 볼 수 있을지에 대해서 생각하기를 바랍니다.

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

지금 여기서 보는 것은 연령대에 대한

organized by age.

일반적인 사망율표 입니다.

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

제가 사용하고 있는 이 도구는 작은 실험의 하나로,

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

"피봇(Pivot)"이라 부릅니다. 저는 이 피봇을 통해

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

특정 사망원인에 대해 살펴볼 수 있습니다. 여기서는 "사고"가 되겠죠.

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

바로, 새로운 패턴이 나타납니다.

This is because, in the mid-area here,

이곳 중간 구역은 대부분의 사람들이

people are at their most active,

가장 활발히 활동하는 연령대이기 때문이고,

and over here they're at their most frail.

이곳은 다수가 가장 노쇠한 연령대이기 때문입니다.

We can step back out again

우리는 여기서 한발 더 뒤로 물러서

and then reorganize the data by cause of death,

사망 원인에 따라 자료들을 재정리할 수도 있습니다.

seeing that circulatory diseases and cancer

순환계 질병들과 암이 가장 일반적인 사망 원인으로

are the usual suspects, but not for everyone.

나타나는군요. 하지만 모두에게 그런 것은 아닙니다.

If we go ahead and we filter by age --

우리가 연령대로 자료를 정렬하고,

say 40 years or less --

40대 이하에 대해 살펴보면,

we see that accidents are actually

우리는 '사고'가 사람들이 가장 조심해야하는

the greatest cause that people have to be worried about.

사망 원인임을 알수 있습니다.

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

그리고 조금 더 자세히 살펴보면 특히나 남성에게 해당됨을 알 수 있죠.

So you get the idea

결국 여러분들은,

that viewing information, viewing data in this way,

정보를 보거나 이런 방법으로 자료들을 볾으로써,

is a lot like swimming

마치 살아있는 정보들 즉, 인포그래픽 안에서

in a living information info-graphic.

유영하듯 유기적 아이디어를 얻을 수 있습니다.

And if we can do this for raw data,

그럼 우리가 미가공 데이터에 대해 이렇게 할 수 있다면,

why not do it for content as well?

가공된 자료, "컨텐츠"에 대해서도 못할 이유가 없겠죠?

So what we have right here

그래서 우리가 지금 여기서 보여드릴 것은

is the cover of every single Sports Illustrated

지금까지 출판되었던 스포츠 일러스트레이티드 잡지의

ever produced.

모든 첫페이지입니다.

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

모두 여기있습니다. 모두 웹상에 존재하는 것들이죠.

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

제 이야기가 끝난 후에, 여러분의 방에서도 모두 해 보실 수 있습니다.

With Pivot, you can drill into a decade.

피봇을 이용해 10년 동안의 첫페이지들이나

You can drill into a particular year.

특정 연도의 첫페이지들에 대해서 자세히 살펴볼 수 있습니다.

You can jump right into a specific issue.

특정 호에 대해서 바로 살펴볼 수도 있습니다.

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

자, 그럼 저는 이것을 살펴보기로 하죠.

that have appeared in this issue, the sports.

이번 호에 나온 운동 선수들에 대해 살펴보겠습니다.

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

저는 랜스 암스트롱의 팬입니다. 그러니 이것을 클릭해보겠습니다.

which reveals, for me, all the issues

랜스 암스트롱의 사진이 실렸던

in which Lance Armstrong's been a part of.

모든 호들이 화면에 나타납니다.

(Applause)

(박수)

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

자, 제가 이중에서 유독 눈에 띄는 것,

I might think,

아마도 이렇게,

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

"모든 싸이클링에 대해 살펴보면 어떨까?"라 생각한다면,

So I can step back, and expand on that.

저는 한발 물러나서, 그것을 펼쳐볼 수 있습니다

And I see Greg LeMond now.

이제 그래그 레몬을 볼 수 있군요.

And so you get the idea that when you

자 이제 이것이 어떤 것인지 알 수 있겠지요.

navigate over information this way --

이런 방식으로 정보들 속을 항해해나갈 때,

going narrower, broader,

깊이 들어가기도하고, 넓게 보기도 하고,

backing in, backing out --

들어갔다가, 나왔다가 하기도 하면서

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

단순히 검색을 하거나, 웹 브라우징을 하는 것이 아닌

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

실제로는 기존과 약간 다른 무언가를 하게됩니다.

It's in between, and we think it changes

이는 검색과 웹브라우징의 중간쯤이며, 우리는

the way information can be used.

이것이 정보가 사용되는 방식을 바꿀 것이라 생각합니다.

So I want to extrapolate on this idea a bit

저는 이 아이디어를 조금 더 특이한 무언가에

with something that's a little bit crazy.

대해서 적용시켜보고자 합니다.

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

우리는 모든 위키피디아 페이지를 가지고 와서

and we reduced it down to a little summary.

그것들을 작은 요약 페이지들로 줄여두었습니다.

So the summary consists of just a little synopsis

따라서 요약 페이지들은 짧은 줄거리로 구성되어 있고

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

아이콘들은 그 페이지가 실려있는 영역을 나타내고 있습니다.

I'm only showing the top 500

저는 최상위 500개의

most popular Wikipedia pages right here.

가장 유명한 위키피디아 페이지들을 지금 보여드리고 있습니다.

But even in this limited view,

이러한 제한적인 것들으로도

we can do a lot of things.

우리는 많은 것들을 할 수 있습니다.

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

지금 당장, 우리는 위키피디아에서

that are most popular on Wikipedia.

가장 유명한 세부 항목들이 어떤 것들인지를 알 수 있죠.

I'm going to go ahead and select government.

계속해서 이제 정부를 선택해보겠습니다.

Now, having selected government,

자, 이제 정부를 선택했고,

I can now see that the Wikipedia categories

정부와 가장 빈번하게 관련되는

that most frequently correspond to that

위키피디아의 카테고리가

are Time magazine People of the Year.

타임지의 "올해의 사람들"임을 알 수 있습니다.

So this is really important because this is an insight

이러한 통찰은 위키피디아안의 어떤 페이지에도

that was not contained within any one Wikipedia page.

속해 있지 않은 것이기 때문에 굉장히 중요합니다.

It's only possible to see that insight

한걸음 뒤로 물러서서 전체를 볼 수 있을 때에만

when you step back and look at all of them.

이러한 통찰력을 가질 수 있습니다.

Looking at one of these particular summaries,

이런 특별한 요약들 중의 하나를 살펴보면서,

I can then drill into the concept of

저는 타임지의 "올해의 사람들"에 대해서

Time magazine Person of the Year,

보다 자세히 알아 볼 수 있고,

bringing up all of them.

그것들 모두를 불러올 수 있습니다.

So looking at these people,

이 사람들을 살펴보면,

I can see that the majority come from government;

저는 대부분의 사람들이 "정부"와 관련된 것임을 알 수 있습니다.

some have come from natural sciences;

몇몇은 자연과학과 관련이 있네요.

some, fewer still, have come from business --

몇몇은, 작은 숫자지만, 경영과 관련이 있습니다.

there's my boss --

여기 제 상사가 있군요.

and one has come from music.

그리고 몇몇은 음악과 관련이 있습니다.

And interestingly enough,

그리고 충분히 흥미롭게도,

Bono is also a TED Prize winner.

보노는 또한 TED Prize를 받은 사람 입니다.

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

그래서 우리는 TED Prize 를 받은 사람들을 모두 살펴볼 수 있습니다.

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

여러분이 보시는 것처럼, 우리는 웹을 페이지에서 페이지를 이동하는 것이 아닌,

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

최초로 마치 웹이 거미줄(web)인 것과 같이

but at a higher level of abstraction.

보다 상위의 개념에서 탐색하고 있습니다.

And so I want to show you one other thing

저는 이제 여러분이 조금 놀라실만한

that may catch you a little bit by surprise.

다른 것들을 보여드리고자 합니다.

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

저는 지금 뉴욕 타임지의 웹사이트를 보고 있습니다.

So Pivot, this application --

이제 이 응용프로그램, 즉 피봇을 이용하면 -

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

저는 이것을 브라우져라고 부르고 싶지 않습니다; 사실 이것은 브라우져가 아닙니다.

but you can view web pages with it --

하지만 여러분은 이것을 이용해서 웹 페이지들을 볼 수 있고

and we bring that zoomable technology

우리는 확대/축소 기술을

to every single web page like this.

이와 같은 각각의 웹페이지에 적용할 수 있습니다.

So I can step back,

한 걸음 뒤로 물러났다가

pop right back into a specific section.

다시 특정 위치로 돌아갈 수 있습니다.

Now the reason why this is important is because,

이것이 중요한 이유는

by virtue of just viewing web pages in this way,

웹페이지들을 이렇게 볾으로써

I can look at my entire browsing history

나의 웹브라우징 히스토리들 역시 동일하게

in the exact same way.

볼 수 있기 때문입니다.

So I can drill into what I've done

즉, 제가 특정 시간 간격동안

over specific time frames.

무엇을 했는지를 자세히 살펴볼 수 있습니다

Here, in fact, is the state

여기에, 사실, 제가 그동안 했던

of all the demo that I just gave.

모든 데모들이 들어 있군요.

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

그리고 저는 제가 오늘 일찍이 했던 것들을 되풀이해볼 수 있습니다.

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

그리고 만약 한걸음 물러서서 모든 것을 보고자 한다면

I can slice and dice my history,

저는 저의 기록들, 아마도 저의 검색 기록들을

perhaps by my search history --

샅샅히 찾아볼 수 있습니다.

here, I was doing some nepotistic searching,

여기, 저는 저와 친밀한 것들을 검색했습니다

looking for Bing, over here for Live Labs Pivot.

Bing 검색엔진에서, 라이브랩 피봇에 관해서 검색했습니다.

And from these, I can drill into the web page

이것들을 통해서 저는 웹페이지를 살펴볼 수 있고

and just launch them again.

다시 그 페이지들을 열어볼 수도 있습니다.

It's one metaphor repurposed multiple times,

이것이 하나의 메타포가 목적에 따라 여러번 재생산된 것이고,

and in each case it makes the whole greater

각각의 경우에 대해 데이터 부분합보다

than the sum of the parts with the data.

전체 데이터가 더 큰 것임을 보여준 것입니다

So right now, in this world,

지금, 이 세계에서

we think about data as being this curse.

우리는 데이터를 골치거리로 생각합니다.

We talk about the curse of information overload.

우리는 정보 과다의 골치거리에 대해서 이야기하고

We talk about drowning in data.

너무도 많은 데이터에 허우적거리는 것을 이야기합니다.

What if we can actually turn that upside down

하지만 우리가 이를 뒤짚을 수 있다면, 그러니까

and turn the web upside down,

웹 자체를 뒤짚을 수 있다 생각한다면 어떨까요?

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

하나에서 그 다음으로 가는 것이 아니라

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

여러개들로부터 또다른 여러개로 이동하는 것에 익숙해지고,

and then being able to see the patterns

기존에는 숨겨져 있던 특정 패턴들을

that were otherwise hidden?

볼 수 있다면 어떨까요?

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

만약 우리가 그것을 할 수 있다면, 우리는 자료들에 갖혀 있는 것이 아니라

we might actually extract information.

실제로 그 자료들로부터 정보를 끄집어 낼 수 있을 것 입니다.

And, instead of dealing just with information,

그리고, 단순히 정보를 다루는데에 그치는 것이 아니라,

we can tease out knowledge.

지식을 알아내려고 애쓸 수 있습니다.

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

우리가 만약 그 지식들을 알 수 있다면, 우리는 아마도 지혜를 찾아낼 수 있을 것 입니다.

So with that, I thank you.

감사합니다.

(Applause)

(박수)