Tim Berners-Lee: The year open data went worldwide

60,889 views ・ 2010-03-08

TED


Proszę kliknąć dwukrotnie na poniższe angielskie napisy, aby odtworzyć film.

Tłumaczenie: Marcin Krzaczkowski Korekta: Jakub Czaplicki
00:15
Last year here at TED
0
15260
2000
W zeszłym roku tutaj na TED
00:17
I asked you to give me your data,
1
17260
2000
prosiłem o dane, które macie:
00:19
to put your data on the web, on the basis
2
19260
2000
abyście umieścili te dane w WWW,
00:21
that if people put data onto the web --
3
21260
3000
ponieważ jeśli umieścimy dane w sieci –
00:24
government data, scientific data, community data,
4
24260
3000
dane rządowe, naukowe, społecznościowe,
00:27
whatever it is -- it will be used by other people
5
27260
2000
wszelkiego rodzaju – inni ich użyją
00:29
to do wonderful things, in ways
6
29260
2000
do wspaniałych celów, robiąc rzeczy,
00:31
that they never could have imagined.
7
31260
2000
o jakich wcześniej nawet nie marzyli.
00:33
So, today I'm back just to show you a few things,
8
33260
3000
Dziś wróciłem, aby pokazać kilka rzeczy,
00:36
to show you, in fact, there is
9
36260
2000
aby pokazać, że naprawdę
00:38
an open data movement afoot,
10
38260
5000
zwolennicy otwartych danych działają
00:43
now, around the world.
11
43260
2000
na całym świecie.
00:45
The cry of "Raw data now!"
12
45260
2000
Okrzyk „surowe dane, teraz!”,
00:47
which I made people make in the auditorium,
13
47260
2000
do którego zachęciłem widownię,
00:49
was heard around the world.
14
49260
2000
usłyszano na całym świecie.
00:51
So, let's roll the video.
15
51260
3000
Teraz obejrzyjmy wideo.
00:54
A classic story, the first one which lots of people picked up,
16
54260
3000
Znana historia, pierwsza szeroko nagłośniona:
00:57
was when in March -- on March 10th in fact, soon after TED --
17
57260
3000
w marcu, dokładnie 10 marca, krótko po TED
01:00
Paul Clarke, in the U.K. government,
18
60260
3000
Paul Clarke z brytyjskiej administracji
01:03
blogged, "Oh, I've just got some raw data. Here it is,
19
63260
2000
napisał na blogu: „Mam trochę surowych danych. Oto one.
01:05
it's about bicycle accidents."
20
65260
3000
Dotyczą wypadków rowerowych.”
01:08
Two days it took the Times Online
21
68260
3000
Dwa dni później Times Online
01:11
to make a map, a mashable map --
22
71260
2000
miał gotową mapę –
01:13
we call these things mash-ups --
23
73260
2000
nazywamy takie coś mash-up –
01:15
a mashed-up user interface that allows you to go in there
24
75260
2000
interfejs użytkownika pozwala
01:17
and have a look and find out whether your bicycle
25
77260
2000
sprawdzić, czy trasa jazdy rowerem
01:19
route to work was affected.
26
79260
2000
do pracy, jest niebezpieczna.
01:21
Here's more data, traffic survey data,
27
81260
2000
Mamy więcej danych o ruchu drogowym
01:23
again, put out by the U.K. government,
28
83260
2000
również dzięki brytyjskiej administracji.
01:25
and because they put it up using the Linked Data standards,
29
85260
3000
Ponieważ zastosowali standardy łączonych danych,
01:28
then a user could just make a map,
30
88260
2000
użytkownik może utworzyć mapę,
01:30
just by clicking.
31
90260
2000
po prostu klikając.
01:32
Does this data affect things? Well, let's get back to 2008.
32
92260
2000
Czy te dane coś dają? Cofnijmy się do 2008 roku.
01:34
Look at Zanesville, Ohio.
33
94260
3000
Przenieśmy się do Zanesville w stanie Ohio.
01:37
Here's a map a lawyer made. He put on it the water plant,
34
97260
3000
Mapa zrobiona przez prawnika: wodociągi,
01:40
and which houses are there,
35
100260
2000
widzimy które domy...
01:42
which houses have been connected to the water.
36
102260
2000
które domy są podłączone do wodociągów.
01:44
And he got, from other data sources,
37
104260
2000
A z innych źródeł uzyskał
01:46
information to show
38
106260
3000
informacje o tym,
01:49
which houses are occupied by white people.
39
109260
2000
w których domach mieszkają biali amerykanie.
01:51
Well, there was too much of a correlation, he felt,
40
111260
3000
Pomyślał, że jest podejrzana korelacja
01:54
between which houses were occupied by white people
41
114260
3000
między zamieszkiwaniem domu przez białych ludzi
01:57
and which houses had water, and the judge was not impressed either.
42
117260
3000
a podłączeniem domu do wodociągu – i sąd też tak uznał.
02:00
The judge was not impressed to the tune of 10.9 million dollars.
43
120260
3000
Sąd ocenił wartość tej korelacji na 10,9 miliona dolarów.
02:03
That's the power of taking one piece of data,
44
123260
2000
Takie możliwości daje nam połączenie
02:05
another piece of data, putting it together,
45
125260
3000
jednego zestawu danych z innym
02:08
and showing the result.
46
128260
2000
i przedstawienie wyniku.
02:10
Let's look at some data from the U.K. now.
47
130260
2000
Teraz o danych z Wielkiej Brytanii.
02:12
This is U.K. government data, a completely independent site,
48
132260
2000
To brytyjskie dane rządowe w niezależnej witrynie
02:14
Where Does My Money Go.
49
134260
2000
o nazwie „Na co idą moje pieniądze”,
02:16
It allows anybody to go there and burrow down.
50
136260
2000
dzięki której każdy może to przeanalizować.
02:18
You can burrow down by a particular type of spending,
51
138260
2000
Można sprawdzić według rodzaju wydatków
02:20
or you can go through all the different regions and compare them.
52
140260
4000
albo porównać różne części kraju.
02:24
So, that's happening in the U.K. with U.K. government data.
53
144260
3000
Tak jest w Wielkiej Brytanii z danymi rządowymi.
02:27
Yes, certainly you can do it over here.
54
147260
2000
Tak. Tu też macie takie możliwości.
02:29
Here's a site which allows you to look at recovery spending
55
149260
3000
To witryna prezentująca wydatki na
02:32
in California.
56
152260
2000
ożywienie gospodarki w Kalifornii.
02:34
Take an arbitrary example, Long Beach, California,
57
154260
2000
Wybierzmy jakiś przykład: Long Beach.
02:36
you can go and have a look at what recovery money they've been spending
58
156260
3000
Możemy zobaczyć, na co idą pieniądze z programu stymulacyjnego.
02:39
on different things such as energy.
59
159260
3000
Na przykład na energetykę.
02:42
In fact, this is the graph of the number of data sets
60
162260
3000
To jest wykres liczby zbiorów danych
02:45
in the repositories of data.gov,
61
165260
2000
dostępnych w data.gov
02:47
and data.gov.uk.
62
167260
2000
i data.gov.uk.
02:49
And I'm delighted to see a great competition
63
169260
2000
Bardzo cieszy mnie rywalizacja między
02:51
between the U.K. in blue, and the U.S. in red.
64
171260
2000
Wielką Brytanią (niebieski) i USA (czerwony).
02:53
How can you use this stuff?
65
173260
2000
Jak możemy to wykorzystać?
02:55
Well, for example, if you have lots of data about places
66
175260
3000
Na przykład: jeśli macie dużo danych o miejscach,
02:58
you can take, from a postcode --
67
178260
2000
możecie na podstawie kodu pocztowego,
03:00
which is like a zip plus four --
68
180260
2000
przypominającego amerykański ZIP + 4,
03:02
for a specific group of houses, you can make paper,
69
182260
3000
wybrać okolicę i zrobić gazetę,
03:05
print off a paper which has got very, very
70
185260
2000
wydrukować gazetę z bardzo
03:07
specific things about the bus stops,
71
187260
2000
konkretnymi informacjami o przystankach
03:09
the things specifically near you.
72
189260
2000
i innych rzeczach w swojej okolicy.
03:11
On a larger scale, this is a mash-up
73
191260
3000
Coś większego: to mash-up
03:14
of the data which was released about the Afghan elections.
74
194260
3000
z danymi dotyczącymi wyborów w Afganistanie.
03:17
It allows you to set your own criteria
75
197260
2000
Możecie tu wybrać kryteria
03:19
for what sort of things you want to look at.
76
199260
2000
poszukiwanych informacji.
03:21
The red circles are polling stations,
77
201260
2000
Czerwone kółka to lokale wyborcze
03:23
selected by your criteria.
78
203260
2000
wybrane według podanych kryteriów.
03:25
And then you can select also other things on the map
79
205260
2000
Następnie możecie zobaczyć na mapie
03:27
to see what other factors, like the threat level.
80
207260
2000
inne informacje, np. poziom zagrożenia,
03:29
So, that was government data.
81
209260
3000
To były dane rządowe.
03:32
I also talked about community-generated data -- in fact I edited some.
82
212260
2000
Mówiłem też o danych społeczności – sam coś dodałem –
03:34
This is the wiki map, this is the Open Street Map.
83
214260
2000
to wiki-mapa: OpenStreetMap.
03:36
"Terrace Theater" I actually put
84
216260
2000
Terrace Theater, który umieściłem
03:38
on the map because it wasn't on the map before TED last year.
85
218260
3000
na mapie, bo nie było go tam przed zeszłorocznym TED.
03:41
I was not the only person editing the open street map.
86
221260
3000
Nie tylko ja edytowałem OpenStreetMap.
03:44
Each flash on this visualization --
87
224260
2000
Każdy błysk na tej wizualizacji
03:46
put together by ITO World --
88
226260
2000
zrobionej przez ITO World
03:48
shows an edit in 2009
89
228260
2000
pokazuje edycję jakichś danych
03:50
made to the Open Street Map.
90
230260
2000
w OpenStreetMap w 2009 r.
03:52
Let's now spin the world during the same year.
91
232260
3000
Poobracajmy kulę ziemską z tamtego roku.
03:55
Every flash is an edit. Somebody somewhere
92
235260
2000
Każdy błysk to edycja. Ktoś, gdzieś,
03:57
looking at the Open Street Map, and realizing it could be better.
93
237260
3000
patrząc na tę mapę, zauważył coś do poprawienia.
04:00
You can see Europe is ablaze with updates.
94
240260
3000
Europa jest w płomieniach nowych danych.
04:03
Some places, perhaps not as much as they should be.
95
243260
3000
Gdzie indziej aktywność jest zbyt mała.
04:06
Here focusing in on Haiti.
96
246260
2000
Przyjrzyjmy się Haiti.
04:08
The map of Port au-Prince at the end
97
248260
2000
Mapa Port au-Prince z końca 2009
04:10
of 2009 was not all it could be,
98
250260
2000
była daleka od doskonałości,
04:12
not as good as the map of California.
99
252260
2000
gorsza od mapy Kalifornii.
04:14
Fortunately, just after the earthquake,
100
254260
3000
Na szczęście tuż po trzęsieniu ziemii
04:17
GeoEye, a commercial company,
101
257260
2000
firma GeoEye
04:19
released satellite imagery
102
259260
2000
opublikowała zdjęcia satelitarne
04:21
with a license, which allowed
103
261260
2000
na licencji umożliwiającej ich użycie
04:23
the open-source community to use it.
104
263260
2000
przez społeczność open-source.
04:25
This is January, in time lapse,
105
265260
2000
To jest styczeń:
04:27
of people editing ... that's the earthquake.
106
267260
2000
ludzie edytują, mamy trzęsienie ziemi.
04:29
After the earthquake, immediately,
107
269260
2000
Zaraz po trzęsieniu ziemii
04:31
people all over the world, mappers
108
271260
2000
ludzie z całego świata, kartografowie
04:33
who wanted to help, and could,
109
273260
2000
chcący – i potrafiący – pomóc,
04:35
looked at that imagery, built the map, quickly building it up.
110
275260
3000
oglądając te zdjęcia, tworzą mapę, szybko wzbogacają.
04:38
We're focusing now on Port-au-Prince.
111
278260
1000
Pokażmy teraz Port au-Prince.
04:39
The light blue is refugee camps these volunteers had spotted from the [satellite images].
112
279260
4000
To niebieskie to obozy, które zauważyli ci ochotnicy.
04:43
So, now we have, immediately, a real-time map
113
283260
2000
I mamy mapę aktualizowaną na bieżąco,
04:45
showing where there are refugee camps --
114
285260
2000
pokazującą, gdzie są obozy uchodźców.
04:47
rapidly became the best map
115
287260
2000
Wkrótce była to najlepsza mapa
04:49
to use if you're doing relief work in Port-au-Prince.
116
289260
3000
dla niosących pomoc w Port au-Prince.
04:52
Witness the fact that it's here on this Garmin device
117
292260
2000
Zobaczcie ją na tym urządzeniu Garmina
04:54
being used by rescue team in Haiti.
118
294260
2000
używanym przez ekipę ratunkową.
04:56
There's the map showing,
119
296260
3000
Haiti: na mapie widać
04:59
on the left-hand side,
120
299260
2000
po lewej stronie
05:01
that hospital -- actually that's a hospital ship.
121
301260
2000
szpital – statek szpitalny, mówiąc dokładnie.
05:03
This is a real-time map that shows blocked roads,
122
303260
3000
Mapa aktualizowana na bieżąco – widać zablokowane drogi,
05:06
damaged buildings, refugee camps --
123
306260
2000
uszkodzone budynki, obozy uchodźców.
05:08
it shows things that are needed [for rescue and relief work].
124
308260
2000
Informacje potrzebne do działania.
05:10
So, if you've been involved in that at all,
125
310260
2000
A więc: jeśli braliście w tym udział,
05:12
I just wanted to say: Whatever you've been doing,
126
312260
2000
chciałem powiedzieć, że cokolwiek robiliście –
05:14
whether you've just been chanting, "Raw data now!"
127
314260
2000
czy tylko krzyczeliście „surowe dane, teraz!”,
05:16
or you've been putting government or scientific data online,
128
316260
3000
czy publikowaliście dane rządowe lub naukowe w sieci.
05:19
I just wanted to take this opportunity to say: Thank you very much,
129
319260
2000
Chciałbym, korzystając z okazji, bardzo Wam podziękować.
05:21
and we have only just started!
130
321260
3000
A to dopiero początek.
05:24
(Applause)
131
324260
2000
(Brawa)
O tej stronie

Na tej stronie poznasz filmy z YouTube, które są przydatne do nauki języka angielskiego. Zobaczysz lekcje angielskiego prowadzone przez najlepszych nauczycieli z całego świata. Kliknij dwukrotnie na angielskie napisy wyświetlane na stronie każdego filmu, aby odtworzyć film od tego miejsca. Napisy przewijają się synchronicznie z odtwarzaniem filmu. Jeśli masz jakieś uwagi lub prośby, skontaktuj się z nami za pomocą formularza kontaktowego.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7