How we can find ourselves in data | Giorgia Lupi

Vertaald door: Sofie Vandenberghe Nagekeken door: Axel Saffran

This is what my last week looked like.

Zo zag mijn voorbije week eruit.

What I did,

Wat ik deed,

who I was with,

bij wie ik was,

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

de belangrijkste sensaties die ik gedurende de dag had ...

If the feeling came as I thought of my dad

Gevoelens die bij me opkwamen

toen ik dacht aan mijn vader, die onlangs overleed

who recently passed away,

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

of als ik zorgen en angst had kunnen vermijden.

And if you think I'm a little obsessive,

En als je denkt dat ik een beetje obsessief ben,

you're probably right.

heb je waarschijnlijk gelijk.

But clearly, from this visualization,

Maar je kan duidelijk via deze voorstelling

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

veel meer over mij leren dan van deze andere beelden,

which are images you're probably more familiar with

waar je waarschijnlijk meer vertrouwd mee bent

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

en die je misschien op dit moment zelfs op je telefoon hebt.

Bar charts for the steps you walked,

Staafdiagrammen voor de genomen stappen,

pie charts for the quality of your sleep --

taartdiagrammen voor je slaapkwaliteit --

the path of your morning runs.

de route van je ochtentraining.

In my day job, I work with data.

Voor mijn baan werk ik met data.

I run a data visualization design company,

Ik leid een bedrijf dat datavisualisatie ontwerpt

and we design and develop ways to make information accessible

en wij ontwerpen en ontwikkelen manieren om informatie toegankelijker te maken

through visual representations.

door middel van visuele voorstellingen.

What my job has taught me over the years

Wat mijn baan me door de jaren heen geleerd heeft,

is that to really understand data and their true potential,

is dat om data en hun echte potentieel werkelijk te begrijpen,

sometimes we actually have to forget about them

we ze soms moeten vergeten

en in plaats daarvan voorbij de data moeten kijken.

and see through them instead.

Want data zijn altijd enkel een middel om realiteit voor te stellen.

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

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

Ze worden altijd gebruikt als een aanduiding voor iets anders,

but they are never the real thing.

maar zijn zelf nooit de werkelijkheid.

But let me step back for a moment

Maar laat me een stap terug zetten

to when I first understood this personally.

naar toen ik dit voor het eerst zelf begreep.

In 1994, I was 13 years old.

In 1994 was ik 13 jaar.

I was a teenager in Italy.

Ik was een tiener in Italië.

I was too young to be interested in politics,

Ik was te jong om in politiek geïnteresseerd te zijn,

but I knew that a businessman, Silvio Berlusconi,

maar ik wist dat een zakenman, Silvio Berlusconi,

was running for president for the moderate right.

de presidentskandidaat voor gematigd rechts was.

We lived in a very liberal town,

Wij woonde in een liberale stad

and my father was a politician for the Democratic Party.

en mijn vader was een politicus van de Democratische Partij.

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

En ik herinner me dat niemand dacht dat Berlusconi verkozen kon worden --

that was totally not an option.

dat was helemaal geen optie.

But it happened.

Maar het is wel gebeurd.

And I remember the feeling very vividly.

En ik herinner me zeer levendig het gevoel.

It was a complete surprise,

Het was een complete verrassing want mijn vader had me verzekerd

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

dat hij niemand in mijn stad kende die voor hem gestemd had.

This was the first time

Dit was de eerste keer

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

dat mijn eigen data me een compleet vertekend beeld van de realiteit gaven.

My data sample was actually pretty limited and skewed,

Mijn steekproefgegevens waren eigenlijk behoorlijk beperkt en vertekend

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

en dus was het waarschijnlijk daardoor, dacht ik, dat ik in een zeepbel leefde,

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

en dat ik niet genoeg kansen had om er buiten te zien.

Now, fast-forward to November 8, 2016

Nu, laten we doorspoelen naar 8 november 2016

in the United States.

in de Verenigde Staten.

The internet polls,

De internetpeilingen,

statistical models,

statistische modellen,

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

alle experten waren het eens over de mogelijke uitkomst

van de presidentsverkiezingen.

It looked like we had enough information this time,

Het leek erop dat we deze keer genoeg informatie hadden

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

en veel meer kansen om buiten onze gesloten kring te kijken --

maar dat deden we duidelijk niet.

but we clearly didn't.

The feeling felt very familiar.

Het gevoel was erg bekend.

I had been there before.

Ik had dit al eens meegemaakt.

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

Ik denk dat we kunnen zeggen dat de data tekortschoten deze keer --

and pretty spectacularly.

en behoorlijk spectaculair.

We believed in data,

We geloofden in data,

but what happened,

maar wat gebeurde er?

even with the most respected newspaper,

Zelfs in de meest gerespecteerde krant

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

zag je de obsessie om alles te reduceren tot twee simpele percentages,

to make a powerful headline

voor een krachtige krantenkop.

made us focus on these two digits

Onze blikken vernauwden zich tot deze twee cijfers.

and them alone.

In an effort to simplify the message

In een poging om de boodschap te vereenvoudigen

and draw a beautiful, inevitable red and blue map,

en een mooie, onvermijdelijke rood en blauwe kaart te tekenen,

we lost the point completely.

zijn we het doel uit het oog verloren.

We somehow forgot that there were stories --

We vergaten ergens dat er verhalen waren --

stories of human beings behind these numbers.

verhalen van mensen achter deze getallen.

In a different context,

In een andere context,

but to a very similar point,

maar gelijkaardig,

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

kreeg ons team een merkwaardige uitdaging gepresenteerd door deze vrouw.

She came to us with a lot of data,

Ze kwam met heel veel data naar ons,

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

maar eigenlijk wou ze een zo menselijk mogelijk verhaal vertellen.

She's Samantha Cristoforetti.

Het is Samantha Cristoforetti,

She has been the first Italian woman astronaut,

de eerste Italiaanse vrouwelijke astronaut.

and she contacted us before being launched

Ze contacteerde ons voor aanvang

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

van een zes maanden lange expeditie naar het internationale ruimtestation.

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

Ze vertelde ons: "Ik ga naar de ruimte

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

en ik wil iets betekenisvols doen met de data van mijn missie,

to reach out to people."

om mensen erbij te betrekken."

A mission to the International Space Station

Een missie naar het internationaal ruimtestation

comes with terabytes of data

levert terabytes aan gegevens op

about anything you can possibly imagine --

over alles wat je maar kunt bedenken --

the orbits around Earth,

de banen rond de Aarde,

the speed and position of the ISS

de snelheid en positie van het ISS

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

en alle andere duizenden livestreams van zijn sensoren.

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

We hadden alle harde data die we ons konden voorstellen --

just like the pundits before the election --

net als de experten voor de verkiezingen --

but what is the point of all these numbers?

maar wat is de bedoeling van al deze getallen?

Mensen zijn niet geïnteresseerd in de data om de data zelf

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

because numbers are never the point.

want getallen zijn nooit het uiteindelijke doel.

They're always the means to an end.

Ze zijn altijd een hulpmiddel.

The story we needed to tell

Het verhaal dat we wilden vertelen,

is that there is a human being in a teeny box

was dat er een mens in een kleine doos

flying in space above your head,

rondvliegt in de ruimte boven je hoofd

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

en dat je haar op een heldere nacht met het blote oog kan zien.

So we decided to use data to create a connection

Dus besloten we de data te gebruiken om een verbinding te maken

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

tussen Samantha en alle mensen die van beneden naar haar opkijken.

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

We ontwierpen en ontwikkelden 'Vrienden in de Ruimte',

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

een webapplicatie die je eenvoudigweg 'hallo' laat zeggen aan Samantha

from where you are,

vanwaar je bent

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

en 'hallo' aan alle mensen die op datzelfde moment online zijn

from all over the world.

over de hele wereld.

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

En al deze 'hallo's' lieten een zichtbaar spoor achter op een kaart

as Samantha was flying by

terwijl Samantha voorbij vloog

and as she was actually waving back every day at us

en ze elke dag terugzwaaide naar ons

using Twitter from the ISS.

via Twitter vanuit het ISS.

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

Dit liet mensen de missiedata op een andere manier zien.

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

Het ging ineens veel meer over de menselijke natuur en onze nieuwsgierigheid

rather than technology.

dan over technologie.

So data powered the experience,

Dus data zaten achter de ervaring,

but stories of human beings were the drive.

maar menselijke verhalen waren de motor.

The very positive response of its thousands of users

De erg positieve reacties van de duizenden gebruikers

leerden me een belangrijke les --

taught me a very important lesson --

that working with data means designing ways

werken met data betekent manieren te ontwerpen

to transform the abstract and the uncountable

om het abstracte en ontelbare om te vormen

into something that can be seen, felt and directly reconnected

in iets dat je kan zien, voelen en direct kan terugkoppelen

to our lives and to our behaviors,

naar ons leven en ons gedrag.

something that is hard to achieve

Iets dat moeilijk te bereiken is

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

als we onze obsessie met getallen en de omringende technologie

lead us in the process.

ons laten leiden in het proces.

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

Maar we kunnen nog meer doen om de data te verbinden

met de verhalen die ze vertegenwoordigen.

We can remove technology completely.

We kunnen de technologie volledig weglaten.

Een paar jaar geleden ontmoette ik Stefanie Posavec,

A few years ago, I met this other woman,

Stefanie Posavec --

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

een Londense ontwerpster die mijn passie en obsessie met data deelt.

We didn't know each other,

We kenden elkaar niet,

but we decided to run a very radical experiment,

maar we besloten een erg radicaal experiment uit te voeren.

We gingen communiceren met behulp van alleen data

starting a communication using only data,

no other language,

en geen enkele andere taal

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

en we kozen ervoor geen enkele technologie te gebruiken om onze data te delen.

In fact, our only means of communication

Onze enige vorm van communicatie

would be through the old-fashioned post office.

zou via de ouderwetse post gaan.

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

Voor 'Liefste Data' gebruikten we, gedurende één jaar, wekelijks

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

onze persoonlijke data om elkaar te leren kennen --

personal data around weekly shared mundane topics,

persoonlijke data over wekelijks gedeelde, alledaagse onderwerpen

from our feelings

gaande van onze gevoelens

to the interactions with our partners,

tot de interacties met onze partners,

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

van de complimenten die we kregen tot de omgevingsgeluiden.

Personal information that we would then manually hand draw

Persoonlijke informatie die we dan met de hand zouden tekenen

on a postcard-size sheet of paper

op een blad papier ter grootte van een postkaart

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

die we dan elke week van Londen naar New York zouden sturen, waar ik woon

where I live,

and from New York to London, where she lives.

en van New York naar Londen, waar zij woont.

The front of the postcard is the data drawing,

De voorkant van de postkaart is een datatekening

and the back of the card

en de achterkant

contains the address of the other person, of course,

bevat uiteraard het adres van de andere persoon

and the legend for how to interpret our drawing.

en de legenda om de tekening te begrijpen.

The very first week into the project,

De allereerste week van het project

we actually chose a pretty cold and impersonal topic.

kozen we een behoorlijk koud en onpersoonlijk onderwerp.

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

Hoeveel keer keken we op de klok in een week?

So here is the front of my card,

Dit is de voorkant van mijn kaart

and you can see that every little symbol

en je kan zien dat elk symbool

represents all of the times that I checked the time,

een moment voorsteld dat ik op de klok keek,

positioned for days and different hours chronologically --

chronologisch georganiseerd per dag en uur --

nothing really complicated here.

niet bijzonder ingewikkeld.

But then you see in the legend

Maar in de legenda zie je

how I added anecdotal details about these moments.

dat ik anekdotische details toevoegde over deze momenten.

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

De verschillende symbolen geven aan waarom ik op de klok keek --

what was I doing?

en wat deed ik?

Was I bored? Was I hungry?

Verveelde ik me? Had ik honger?

Was I late?

Was ik te laat?

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

Keek ik bewust of juist nonchalant?

And this is the key part --

En dit is belangrijk --

representing the details of my days and my personality

ik stelde de gegevens over mijn dagen en persoonlijkheid voor

through my data collection.

door middel van datacollectie.

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

Ik gebruikte data als lens of filter om zo dingen te ontdekken,

my never-ending anxiety for being late,

mijn eindeloze angst voor te laat zijn bijvoorbeeld,

even though I'm absolutely always on time.

hoewel ik altijd op tijd ben.

Stefanie and I spent one year collecting our data manually

Stefanie en ik verzamelden handmatig onze gegevens voor meer dan een jaar

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

om ons zo te dwingen op de nuances te letten die computers niet oppikken --

or at least not yet --

nog niet, tenminste.

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

Via data verkenden we onze gedachtegang en de woorden die we gebruiken

and not only our activities.

en niet alleen onze activiteiten.

Like at week number three,

Zoals in de derde week,

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

waar we onze 'dank je wels' volgden die we zeiden en ontvingen

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

en waarbij ik me realiseerde dat ik vooral onbekenden dank.

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

Blijkbaar dank ik compulsief obers en serveersters,

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

maar dank ik de mensen die dicht bij me staan niet genoeg.

Over one year,

Gedurende één jaar

the process of actively noticing and counting these types of actions

werd het actief opmerken en tellen van dit soort activiteiten een ritueel.

became a ritual.

It actually changed ourselves.

Het veranderde ons.

We became much more in tune with ourselves,

We geraakten veel beter op onszelf afgesteld,

much more aware of our behaviors and our surroundings.

veel meer bewust van ons gedrag en onze omgeving.

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

Gedurende één jaar schiepen Stephanie en ik een diepe band

through our shared data diary,

middels ons gedeelde datadagboek,

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

maar we konden dit enkel doen omdat we onszelf in deze getallen legden

adding the contexts of our very personal stories to them.

en de context van onze heel persoonlijke verhalen toevoegden.

It was the only way to make them truly meaningful

Alleen zo konden we die werkelijk betekenisvol maken

and representative of ourselves.

en tot een afspiegeling van onszelf.

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

Ik vraag je niet om je eigen persoonlijke data te gaan tekenen

or to find a pen pal across the ocean.

of een overzeese penvriend te zoeken.

But I'm asking you to consider data --

Maar ik vraag je om data te beschouwen --

all kind of data --

alle soorten data --

as the beginning of the conversation

als het begin van een gesprek

and not the end.

en niet het einde.

Because data alone will never give us a solution.

Want data alleen zal ons nooit een oplossing bieden.

And this is why data failed us so badly --

Daarom heeft data ons zo in de steek gelaten.

because we failed to include the right amount of context

We lieten na de juiste hoeveelheid context toe te voegen

om de werkelijkheid voor te stellen --

to represent reality --

a nuanced, complicated and intricate reality.

een genuanceerde, gecompliceerde en gedetailleerde werkelijkheid.

We kept looking at these two numbers,

We bleven naar deze twee getallen kijken,

obsessing with them

erdoor geobsedeerd

and pretending that our world could be reduced

en we deden alsof onze wereld teruggebracht kon worden

to a couple digits and a horse race,

tot een paar cijfers en een paardenkoers

while the real stories,

terwijl de echte verhalen, die er echt toe deden,

the ones that really mattered,

were somewhere else.

ergens anders zaten.

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

Wat we over het hoofd zagen

toen we via modellen en algoritmes naar deze verhalen keken,

is what I call "data humanism."

is wat ik 'data-humanisme' noem.

In the Renaissance humanism,

Tijdens de Renaissance plaatsten Europese intellectuelen

European intellectuals

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

de menselijke natuur in plaats van God in het centrum van het wereldbeeld.

I believe something similar needs to happen

Ik geloof dat iets vergelijkbaars moet gebeuren

with the universe of data.

in de datawereld.

Now data are apparently treated like a God --

Nu dat data blijkbaar als een god wordt behandeld --

keeper of infallible truth for our present and our future.

hoeder van de onfeilbare waarheid van het heden en de toekomst.

The experiences that I shared with you today

De ervaringen die ik vandaag met jullie deelde,

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

leerden me dat om van data

een goede afspiegeling te maken van onze menselijke natuur

and to make sure they will not mislead us anymore,

en te zorgen dat ze ons niet meer zullen misleiden,

we manieren moeten vinden

we need to start designing ways to include empathy, imperfection

om empathie, imperfectie en menselijke kwaliteiten te stoppen

and human qualities

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

in hoe we die data verzamelen, verwerken, analyseren en weergeven.

Ik zie wel een toekomst

I do see a place where, ultimately,

waarin we uiteindelijk data niet alleen gebruiken

instead of using data only to become more efficient,

om efficiënter te worden,

we will all use data to become more humane.

maar ook om humaner te worden.

Thank you.

Dank je.

(Applause)

(Applaus)