Jonathan Harris: The Web's secret stories

84,172 views ・ 2007-07-10

TED


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

Tłumaczenie: Piotr Wiśniewski Korekta: Seweryn Jakubiec
00:25
So I really consider myself a storyteller.
0
25000
4000
W zasadzie uważam się za gawędziarza.
00:29
But I don't really tell stories in the usual way,
1
29000
4000
Ale nie opowiadam historii w zwykły sposób,
00:33
in the sense that I don't usually tell my own stories.
2
33000
3000
one nie są zwykle moje własne.
00:37
Instead, I'm really interested in building tools that allow
3
37000
2000
Interesuję się tworzeniem narzędzi, które umożliwiają
00:39
large numbers of other people to tell their stories,
4
39000
4000
innym ludziom opowiadanie ich własnych historii
00:43
people all around the world.
5
43000
1000
na całym świecie.
00:45
I do this because I think that people actually have a lot in common.
6
45000
4000
Robię to, bo uważam, że ludzie mają wiele wspólnego. Są do siebie
00:49
I think people are very similar,
7
49000
1000
bardzo podobni,
00:51
but I also think that we have trouble seeing that.
8
51000
2000
ale trudno nam to zauważyć.
00:54
You know, as I look around the world I see a lot of gaps,
9
54000
3000
Gdy rozglądam się wokół widzę świat pełen różnic,
00:57
and I think we all see a lot of gaps.
10
57000
1000
wszyscy je widzimy.
00:59
And we define ourselves by our gaps.
11
59000
2000
Te różnice nas określają.
01:02
There's language gaps,
12
62000
1000
Są różnice w zakresie języka,
01:04
there's ethnicity and racial gaps, there's age gaps,
13
64000
4000
przynależności etnicznej i rasowej, wieku
01:08
there's gender gaps, there's sexuality gaps,
14
68000
5000
płci, seksualności,
01:13
there's wealth and money gaps, there's education gaps,
15
73000
4000
zamożności i posiadania, wykształcenia
01:18
there's also religious gaps.
16
78000
2000
a także religii.
01:20
You know, we have all these gaps and I think we like our gaps
17
80000
2000
Różnimy się pod tymi względami i lubimy te różnice,
01:22
because they make us feel like we identify with something,
18
82000
3000
bo dzięki nim możemy się z czymś utożsamić, poczuć się częścią
01:25
some smaller community.
19
85000
1000
mniejszej wspólnoty.
01:26
But I think that actually, despite our gaps,
20
86000
2000
Ale myślę, że pomimo tych różnic mamy naprawdę
01:29
we really have a lot in common.
21
89000
1000
wiele wspólnego.
01:30
And I think one thing we have in common is a very deep need
22
90000
4000
I jedną z rzeczy nam wspólnych jest głęboka potrzeba
01:35
to express ourselves.
23
95000
1000
wyrażania siebie.
01:36
I think this is a very old human desire. It's nothing new.
24
96000
5000
Sądzę, że to odwieczne ludzkie pragnienie. Nic nowego. Jednak
01:42
But the thing about self-expression
25
102000
1000
z wyrażaniem siebie
01:43
is that there's traditionally been this imbalance
26
103000
2000
sprawa ma się tak, że od zawsze
01:45
between the desire that we have to express ourselves
27
105000
3000
istnieje dysproporcja między naszą potrzebą
01:48
and the number of sympathetic friends
28
108000
2000
a liczbą życzliwych przyjaciół,
01:50
who are willing to stand around and listen.
29
110000
2000
którzy chcą być obok i słuchać.
01:52
(Laughter)
30
112000
1000
(Śmiech)
01:54
This, also, is nothing new.
31
114000
2000
To również nic nowego.
01:56
Since the dawn of human history, we've tried to rectify this imbalance
32
116000
3000
Od zarania ludzkości próbujemy usunąć tę dysproporcję
01:59
by making art, writing poems, singing songs,
33
119000
4000
poprzez sztukę, pisanie wierszy, śpiewanie piosenek,
02:03
scripting editorials and sending them in to a newspaper,
34
123000
3000
wysyłanie artykułów do gazet,
02:06
gossiping with friends. This is nothing new.
35
126000
2000
plotkowanie z przyjaciółmi. Nie jest to niczym nowym.
02:08
What's new is that in the last several years
36
128000
2000
Nowością jest to, że w ciągu ostatnich lat
02:10
a lot of these very traditional physical human activities,
37
130000
3000
wiele z tych tradycyjnych fizycznych aktywności,
02:13
these acts of self-expression, have been moving onto the Internet.
38
133000
2000
tych dzieł własnej ekspresji, przeniosło się do Internetu.
02:16
And as that's happened, people have been leaving behind footprints,
39
136000
3000
Gdy to się stało, ludzie zaczęli pozostawiać tam po sobie ślady,
02:20
footprints that tell stories of their moments of self-expression.
40
140000
3000
które opowiadają historie o chwilach autoekspresji.
02:24
And so what I do is, I write computer programs
41
144000
3000
A ja piszę programy komputerowe,
02:27
that study very large sets of these footprints,
42
147000
3000
które badają ogromne zbiory tych śladów,
02:30
and then try to draw conclusions about the people who left them --
43
150000
3000
i próbują wyciągać wnioski na temat ludzi, którzy je zostawili:
02:34
what they feel, what they think,
44
154000
1000
co czują, co myślą,
02:36
what's different in the world today than usual,
45
156000
2000
co dziś na świecie jest inne niż zwykle.
02:39
these sorts of questions.
46
159000
1000
Takie stawiam pytania.
02:41
One project that explores these ideas,
47
161000
1000
Jednym z badających to projektów,
02:43
which was made about a year ago,
48
163000
1000
powstałym około roku temu,
02:44
is a piece called We Feel Fine.
49
164000
1000
jest „We Feel Fine”
02:45
This is a piece that every two or three minutes
50
165000
3000
("Czujemy się dobrze"). Co dwie-trzy minuty program skanuje
02:48
scans the world's newly-posted blog entries
51
168000
2000
nowo umieszczone wpisy na blogach
02:50
for occurrences of the phrases "I feel" or "I am feeling."
52
170000
5000
w poszukiwaniu wyrażeń "czuję" lub "czuję się".
02:55
And when it finds one of those phrases,
53
175000
1000
Po znalezieniu wyrażenia
02:56
it grabs the sentence up to the period,
54
176000
2000
program pobiera zdanie do najbliższej kropki
02:58
and then automatically tries to deduce the age, gender
55
178000
3000
i automatycznie stara się wnioskować o wieku, płci
03:01
and geographical location of the person that wrote that sentence.
56
181000
3000
i położeniu geograficznym osoby, która je napisała.
03:05
Then, knowing the geographical location and the time,
57
185000
2000
Po ustaleniu lokalizacji i czasu możemy stwierdzić,
03:07
we can also then figure out the weather
58
187000
1000
jaka była pogoda
03:08
when that person wrote the sentence.
59
188000
2000
kiedy to zdanie pisano.
03:11
All of this information is saved in a database
60
191000
2000
Wszystkie te informacje przechowywane są w bazie,
03:13
that collects about 20,000 feelings a day.
61
193000
2000
która gromadzi dziennie około 20 000 uczuć.
03:15
It's been running for about a year and a half.
62
195000
2000
Program działa mniej więcej od półtora roku.
03:17
It's reached about seven-and-a-half million human feelings now.
63
197000
3000
Dotarł już do siedmiu i pół miliona ludzkich uczuć.
03:20
And I'll show you a glimpse
64
200000
1000
Pokażę wam w skrócie,
03:21
of how this information is then visualized. So this is We Feel Fine.
65
201000
5000
jak te informacje są przedstawione. Tak wygląda „We Feel Fine”.
03:27
What you see here is a madly swarming mass of particles,
66
207000
4000
Widzicie tu zwariowany rój cząsteczek,
03:31
each of which represents a single human feeling
67
211000
2000
z których każda przedstawia jedno ludzkie uczucie
03:33
that was stated in the last few hours.
68
213000
2000
wyrażone w ciągu kilku ostatnich godzin.
03:36
The color of each particle corresponds to the type of feeling inside --
69
216000
3000
Kolor każdej cząsteczki odpowiada rodzajowi zawartego w niej uczucia,
03:39
so that happy, positive feelings are brightly colored.
70
219000
2000
zatem uczucia pozytywne mają kolor jasny,
03:42
And sad, negative feelings are darkly colored.
71
222000
2000
a uczucia negatywne - kolor ciemny.
03:44
The diameter of each dot
72
224000
2000
Średnica cząsteczki odzwierciedla
03:46
represents the length of the sentence inside,
73
226000
2000
długość zdania, które reprezentuje,
03:48
so that the large dots contain large sentences,
74
228000
2000
czyli duże kropki zawierają długie zdania,
03:50
and the small dots contain small sentences.
75
230000
2000
a małe kropki - krótkie zdania.
03:52
Any dot can be clicked and expanded. And we see here,
76
232000
3000
Każdą kropkę można kliknąć i powiększyć. Tu widzimy: "Czułabym się
03:56
"I would just feel so much better
77
236000
1000
o wiele lepiej,
03:57
if I could curl up in his arms right now and feel his affection for me
78
237000
3000
gdybym mogła się skulić teraz w jego ramionach i odczuć jego miłość
04:00
in the embrace of his body and the tenderness of his lips."
79
240000
3000
w tym uścisku i w pieszczotach jego warg".
04:03
So it gets pretty hot and steamy sometimes
80
243000
2000
Tak więc w świecie ludzkich emocji
04:05
in the world of human emotions.
81
245000
2000
bywa gorąco i namiętnie.
04:07
And all of these are stated by people:
82
247000
3000
Wszystkie zostały wyrażone przez jakichś ludzi:
04:10
"I know that objectively it really doesn't mean much,
83
250000
2000
"Wiem, że obiektywnie to niewiele,
04:12
but after spending so many years as a small fish in a big pond,
84
252000
3000
ale po przeżyciu tylu lat jako mała rybka w dużym stawie,
04:15
it's nice to feel bigger again."
85
255000
2000
miło jest poczuć się znów ważniejszym".
04:17
The dots exhibit human qualities. They kind of have their own physics,
86
257000
3000
Cząsteczki wykazują ludzkie przymioty. Podlegają niejako własnym
04:20
and they swarm wildly around, kind of exploring the world of life.
87
260000
4000
prawom fizyki, pędzą we wszystkie strony jak gdyby badając życie.
04:25
And then they also exhibit curiosity.
88
265000
1000
Mogą okazywać zaciekawienie.
04:26
You can see a few of them are swarming around the cursor right now.
89
266000
3000
Jak widzicie, kilka z nich krąży teraz w pobliżu kursora.
04:29
You can see some other ones
90
269000
1000
Inne skupiły się
04:31
are swarming around the bottom left corner of the screen
91
271000
1000
w lewym dolnym rogu
04:33
around six words. Those six words represent the six movements
92
273000
3000
wokół sześciu słów przedstawiających sześć sposobów prezentacji danych
04:36
of We Feel Fine. We're currently seeing Madness.
93
276000
3000
w „We Feel Fine”. To, co obecnie widzimy, to Szał.
04:39
There's also Murmurs, Montage, Mobs, Metrics and Mounds.
94
279000
4000
Są również Szepty, Montaż, Tłumy, Metryczki i Wzgórza.
04:43
And I'll walk you through a few of those now.
95
283000
2000
Teraz je wam pokaże.
04:45
Murmurs causes all of the feelings to fly to the ceiling.
96
285000
3000
„Szepty” powodują uniesienie wszystkich uczuć do góry.
04:49
And then, one by one, in reverse chronological order,
97
289000
2000
Następnie, pojedynczo i odwrotnej
04:51
they excuse themselves, entering the scrolling list of feelings.
98
291000
3000
chronologicznie kolejności wpływają one na przewijającą się listę.
04:56
"I feel a bit better now."
99
296000
1000
"Czuję się troszkę lepiej".
04:57
(Laughter)
100
297000
2000
(Śmiech)
05:00
"I feel confused and unsure of what the hell I want to do."
101
300000
2000
"Czuję zdezorientowanie i nie wiem, co, do cholery, chciałbym robić".
05:03
"I feel gypped out of something awesome here."
102
303000
2000
"Czuję, że wykluczono mnie z czegoś niesamowitego".
05:06
"I feel so free; I feel so good."
103
306000
1000
"Czuję się taki wolny; tak mi dobrze".
05:08
"I feel like I'm in this fog of depression that I can't get out of."
104
308000
3000
"W tej depresji czuję się jak we mgle, z której nie ma wyjścia".
05:11
And you can click any of these to go out and visit the blog
105
311000
2000
Każde zdanie można kliknąć i odwiedzić blog,
05:13
from which it was collected. And in that way,
106
313000
2000
z którego zostało ono zaczerpnięte.
05:15
you can connect with the authors of these statements
107
315000
2000
Dzięki temu, jeśli poczuliście sympatię do autora,
05:18
if you feel some degree of empathy.
108
318000
1000
możecie się z nim skontaktować.
05:20
The next movement is called Montage.
109
320000
2000
Następny sposób prezentacji danych nazywa się „Montaż”.
05:22
Montage causes all of the feelings that contain photographs
110
322000
3000
W Montażu wszystkie uczucia zawierające fotografie
05:25
to become extracted and display themselves in a grid.
111
325000
3000
są wyodrębnione i przedstawione w postaci tabeli.
05:29
This grid is then said to represent the picture of the world's feelings
112
329000
4000
O tej tabeli można powiedzieć, że przedstawia obraz uczuć na świecie
05:33
in the last few hours, if you will.
113
333000
1000
z ostatnich godzin.
05:34
Each of these can be clicked and we can blow it up.
114
334000
3000
Każdy element można kliknąć i powiększyć.
05:37
We see, "I just feel like I'm not going to have fun
115
337000
3000
Widzimy tu: "Czuję, że nie będę się dobrze bawić,
05:40
if it's not the both of us." That was from someone in Michigan.
116
340000
4000
jeśli nie będziemy razem". To było od kogoś z Michigan.
05:46
We see, "I feel like I have been at a computer all day."
117
346000
4000
Tutaj: "Czuję się, jakbym spędziła przed komputerem cały dzień".
05:50
(Laughter)
118
350000
1000
(Śmiech)
05:53
These are automatically constructed using the found objects:
119
353000
3000
Są one tworzone automatycznie na podstawie znalezionych obiektów.
05:56
"I think I feel a little full."
120
356000
2000
"Chyba czuję się nieco pełna".
06:00
The next movement is called mobs.
121
360000
1000
Dalej mamy „Tłumy”.
06:01
Mobs provides different statistical breakdowns
122
361000
2000
Tłumy dostarczają różnych statystycznych analiz
06:03
of the population of the world's feelings in the last few hours.
123
363000
3000
uczuć na świecie z ostatnich kilku godzin.
06:06
We see that "better" is the most frequent feeling right now,
124
366000
2000
Widzimy, że teraz najczęściej występuje słowo "lepiej",
06:08
followed by "good," "bad," "guilty," "right," "down," "sick" and so on.
125
368000
4000
za nim takie jak: dobrze, źle, winny, właściwy, chandra, dość - itd.
06:13
We can also get a gender breakdown.
126
373000
1000
Jest też podział na płeć.
06:14
And we see that women are slightly more prolific
127
374000
2000
Okazuje się, że w ciągu ostatnich godzin
06:16
talking about their emotions in the last few hours than men.
128
376000
2000
kobiety nieco chętniej opowiadały o swoich emocjach.
06:20
We can do an age breakdown, which gives us a histogram
129
380000
2000
Możemy użyć podziału na wiek, co da nam kolumnowy wykres
06:22
of the world's emotional distribution by age.
130
382000
2000
rozkładu uczuć na świecie w poszczególnych
06:25
We see people in their twenties are the most prolific,
131
385000
3000
grupach wiekowych. Najwięcej piszą ludzie po dwudziestce,
06:28
followed by teenagers, and then people in their thirties,
132
388000
2000
potem nastolatki, następnie trzydziestolatki,
06:30
and it dies out very quickly from there.
133
390000
1000
potem rozkład szybko wygasa.
06:32
In weather, the feelings assume the physical characteristics
134
392000
4000
W podziale ze względu na pogodę uczucia przejmują właściwości fizyczne
06:36
of the weather that they represent,
135
396000
1000
zjawisk atmosferycznych, z którymi się wiążą,
06:37
so that the ones collected on a sunny day
136
397000
2000
zatem uczucia zebrane w słoneczne dni
06:39
swirl around as if they're part of the sun.
137
399000
2000
krążą razem na kształt tarczy słonecznej.
06:41
The cloudy ones float along as if they're on a breeze.
138
401000
2000
Zebrane w dni pochmurne płyną jak gdyby na wietrze.
06:44
The rainy ones fall down as if they're in a rainstorm,
139
404000
2000
Zebrane w dni deszczowe spadają niczym ulewa
06:46
and the snowy ones kind of flutter to the ground.
140
406000
2000
a te z dni śnieżnych delikatnie spływają na ziemię.
06:49
Finally, location causes the feelings to move to their positions
141
409000
3000
W końcu lokalizacja przemieszcza uczucia do odpowiednich
06:52
on a world map showing the geographical distribution of feelings.
142
412000
3000
pozycji na mapie świata, pokazując geograficzny rozkład uczuć.
06:57
Metrics provides more numerical views on the data.
143
417000
2000
„Metryczki” dostarczają danych liczbowych.
06:59
We see that the world is feeling "used"
144
419000
1000
Świat czuje się wykorzystywany
07:00
at 3.3 times the normal level right now.
145
420000
3000
3,3 razy częściej niż zwykle.
07:03
(Laughter)
146
423000
3000
(Śmiech)
07:06
They're feeling "warm" at 2.9 times the normal level, and so on.
147
426000
4000
Jest serdeczny 2,9 razy częściej niż zwykle i tak dalej.
07:10
Other views are also available.
148
430000
1000
Dostępne są i inne widoki.
07:11
Here are gender, age, weather, location.
149
431000
2000
Tutaj mamy płeć, wiek, pogodę, położenie.
07:13
The final movement is called Mounds.
150
433000
2000
Ostatni sposób prezentacji to „Wzgórza”.
07:15
It's a bit different from the others.
151
435000
1000
Różni się od pozostałych.
07:16
Mounds visualizes the entire dataset as large, gelatinous blobs
152
436000
4000
Wzgórza przedstawiają cały zestaw danych jako duże, galaretowate,
07:20
which kind of jiggle.
153
440000
1000
nieco chwiejące się pagórki.
07:22
And if I hold down my cursor, they do a little dance.
154
442000
2000
A kiedy przytrzymam klawisz myszy, wykonują mały taniec.
07:25
We see "better" is the most frequent feeling, followed by "bad."
155
445000
3000
Najczęściej występującym uczuciem jest teraz "lepiej", za nim "źle".
07:28
And then if I go over here, the list begins to scroll,
156
448000
3000
A kiedy przesunę się tutaj, lista zaczyna się przewijać
07:31
and there are actually thousands of feelings that have been collected.
157
451000
2000
i odsłania tysiące zebranych uczuć.
07:33
You can see the little pink cursor moving along,
158
453000
2000
Widzicie mały różowy wskaźnik, który przestawia naszą
07:35
representing our position.
159
455000
1000
aktualną pozycję.
07:37
Here we see people that feel "slipping," "nauseous," "responsible."
160
457000
4000
Widzimy ludzi, którzy czują, że coś "umyka", czują "mdłości", czują się "odpowiedzialni".
07:41
There's also a search capability,
161
461000
1000
Obecna jest wyszukiwarka,
07:42
if you're interested in finding out about a certain population.
162
462000
2000
jeśli chcecie dowiedzieć się czegoś o konkretnej populacji.
07:45
For instance, you could find women who feel "addicted"
163
465000
2000
Możecie na przykład znaleźć 20-letnie kobiety,
07:47
in their 20s when it was cloudy in Bangladesh.
164
467000
4000
które w pochmurne dni w Bangladeszu czuły się "uzależnione".
07:51
(Laughter)
165
471000
4000
(Śmiech)
07:55
But I'll spare you that.
166
475000
1000
Tego wam oszczędzę.
07:56
So here are some of my favorite montages that have been collected:
167
476000
3000
Mam tu kilka moich ulubionych montaży.
08:00
"I feel so much of my dad alive in me that there isn't even room for me."
168
480000
3000
"Czuję w sobie tyle mojego ojca, że nie ma już miejsca dla mnie".
08:05
"I feel very lonely."
169
485000
2000
"Czuję się bardzo samotna".
08:09
"I need to be in some backwoods redneck town
170
489000
2000
"Musiałabym być w jakiejś dziurze zabitej dechami,
08:11
so that I can feel beautiful."
171
491000
2000
by móc poczuć się piękną".
08:16
"I feel invisible to you."
172
496000
1000
"Czuję się dla ciebie niewidoczna".
08:19
"I wouldn't hide it if society didn't make me feel like I needed to."
173
499000
3000
"Nie kryłabym się, gdyby społeczeństwo nie dawało mi odczuć, że muszę".
08:25
"I feel in love with Carolyn." "I feel so naughty."
174
505000
4000
"Czuję, że jestem zakochany w Carolyn". "Czuję się taka niegrzeczna".
08:32
"I feel these weirdoes are actually an asset to college life."
175
512000
3000
"Czuję, że te świry przydają się jednak w studenckim życiu".
08:35
(Laughter)
176
515000
4000
(Śmiech)
08:39
"I love how I feel today."
177
519000
1000
"Uwielbiam czuć się tak, jak dziś".
08:42
So as you can see, We Feel Fine uses a technique
178
522000
2000
Jak zatem widzicie, „We Feel Fine” wykorzystuje metodę, którą nazywam
08:44
that I call "passive observation."
179
524000
1000
"bierną obserwacją".
08:45
What I mean by that is that it passively observes people
180
525000
3000
Polega ona na pasywnym przyglądaniu się,
08:48
as they live their lives. It scans the world's blogs
181
528000
4000
jak żyją ludzie. Program skanuje blogi i przygląda się temu,
08:52
and looks at what people are writing,
182
532000
1000
co ludzie piszą,
08:53
and these people don't know they're being watched or interviewed.
183
533000
3000
ale ci ludzie nie wiedzą, że są obserwowani.
08:56
And because of that,
184
536000
1000
Z tego powodu
08:57
you end up getting very honest, candid, sincere responses
185
537000
3000
zbieramy relacje szczere, otwarte i niezafałszowane,
09:00
that are often very moving.
186
540000
1000
często bardzo poruszające.
09:02
And this is a technique that I usually prefer in my work
187
542000
2000
W swojej pracy preferuję taką technikę
09:04
because people don't know they're being interviewed.
188
544000
2000
z uwagi na jej dyskrecję.
09:06
They're just living life, and they end up just acting like that.
189
546000
3000
Ludzie żyją jak co dzień i zachowują się tak, jak tu widzimy.
09:10
Another technique is directly questioning people.
190
550000
2000
Kolejną techniką jest pytanie ludzi wprost.
09:12
And this is a technique that I explored in a different project,
191
552000
2000
Używam jej w innym projekcie,
09:14
the Yahoo! Time Capsule,
192
554000
1000
Yahoo! Kapsuła Czasu,
09:15
which was designed to take a fingerprint of the world in 2006.
193
555000
4000
stworzonym w celu pobrania "odcisku palca" świata w roku 2006.
09:20
It was divided into ten very simple themes --
194
560000
2000
Był on podzielony na dziesięć działów -
09:22
love, anger, sadness and so on --
195
562000
2000
miłość, gniew, smutek i tak dalej -
09:24
each of which contained a single, very open-ended question
196
564000
2000
z których każdy zawierał jedno otwarte pytanie:
09:26
put to the world: What do you love? What makes you angry?
197
566000
3000
Co kochasz? Co cię gniewa?
09:29
What makes you sad? What do you believe in? And so on.
198
569000
2000
Co cię smuci? W co wierzysz? I tak dalej.
09:31
The time capsule was available for one month online,
199
571000
2000
Kapsuła czasu była dostępna on-line przez miesiąc,
09:33
translated into 10 languages, and this is what it looked like.
200
573000
5000
przetłumaczono ją na 10 języków a wyglądała tak.
09:38
It's a spinning globe,
201
578000
1000
Jest to
09:39
the surface of which is entirely composed of the pictures
202
579000
3000
wirujący glob, którego powierzchnia jest w całości złożona z obrazów,
09:42
and words and drawings of people
203
582000
2000
słów i rysunków zgłoszonych przez ludzi
09:44
that submitted to the time capsule.
204
584000
1000
do kapsuły czasu.
09:46
The ten themes radiate out and orbit the time capsule.
205
586000
2000
Tematy, niczym promienie, obiegają glob.
09:48
You can sift through this data and see what people have submitted.
206
588000
4000
Można przeszukać te dane i zobaczyć, co nadesłano.
09:52
This is in response to, What's beautiful? "Miss World."
207
592000
2000
To odpowiedź na pytanie: Co jest piękne? "Miss Świata".
09:54
There are two modes to the time capsule.
208
594000
2000
Kapsuła czasu ma dwa tryby.
09:56
There's One World, which presents the spinning globe,
209
596000
2000
Jeden Świat przestawia wirujący glob,
09:58
and Many Voices, which splits the data out into film strips
210
598000
3000
zaś Wiele Głosów dzieli dane na paski kliszy filmowej
10:02
and lets you sift through them one by one.
211
602000
1000
i pozwala przeglądać je pojedynczo.
10:05
So this project was punctuated by a really amazing event,
212
605000
4000
Zaakcentowaniem tego projektu było naprawdę niezwykłe wydarzenie,
10:09
which was held in the desert outside Albuquerque in New Mexico
213
609000
5000
które miało miejsce na pustyni za Albuquerque w Nowym Meksyku,
10:14
at the Jemez Pueblo, where for three consecutive nights,
214
614000
2000
w Jemez Pueblo, gdzie przez trzy kolejne noce
10:16
the contents of the capsule were projected onto the sides
215
616000
3000
zawartość kapsuły czasu była wyświetlana na zboczach starożytnego
10:19
of the ancient Red Rock Canyon walls,
216
619000
1000
kanionu Red Rock,
10:21
which stand about 200 feet tall. It was really incredible.
217
621000
2000
który wznosi się na około 60 metrów. To było naprawdę niezwykłe.
10:23
And we also projected the contents of the time capsule
218
623000
3000
Przy użyciu 35-watowego lasera wysłaliśmy również zawartość
10:26
as binary code using a 35-watt laser into outer space.
219
626000
3000
kapsuły czasu w przestrzeń kosmiczną w postaci kodu binarnego.
10:29
You can see the orange line leaving the desert floor
220
629000
3000
To ten pomarańczowy promień opuszczający pustynię
10:32
at about a 45 degree angle there. This was amazing
221
632000
2000
pod kątem około 45 stopni. To było niesamowite,
10:34
because the first night I looked at all this information
222
634000
4000
bo gdy pierwszej nocy spojrzałem na te wszystkie dane,
10:38
and really started seeing the gaps that I talked about earlier --
223
638000
3000
zacząłem dostrzegać różnice, o których mówiłem wcześniej -
10:41
the differences in age, gender and wealth and so on.
224
641000
2000
różnice w wieku, płci, zamożności i tak dalej.
10:44
But, you know, as I looked at this more and more and more,
225
644000
2000
Ale wiecie, gdy tak patrzyłem na te obrazy
10:46
and saw these images go across the rocks,
226
646000
2000
przesuwające się po skale uświadomiłem sobie,
10:48
I realized I was seeing the same archetypal events
227
648000
2000
że widzę te same archetypowe zdarzenia
10:50
depicted again and again and again.
228
650000
2000
powtarzające się wciąż i wciąż:
10:52
You know: weddings, births, funerals, the first car, the first kiss,
229
652000
5000
śluby, narodziny, pogrzeby, pierwszy samochód, pierwszy pocałunek,
10:57
the first camel or horse -- depending on the culture.
230
657000
3000
pierwszy wielbłąd albo koń - w zależności od kultury.
11:00
And it was really moving. And this picture here was taken
231
660000
4000
To było rzeczywiście poruszające. A to zdjęcie zostało zrobione
11:04
the final night from a distant cliff about two miles away,
232
664000
3000
ostatniej nocy ze stoku odległego o około 3 kilometry
11:07
where the contents of the capsule were being beamed into space.
233
667000
3000
i pokazuje, jak zawartość kapsuły czasu zostaje wypromieniowana
11:10
And there was something very moving
234
670000
2000
w kosmos. Było coś wzruszającego w tym,
11:12
about all of this human expression being shot off into the night sky.
235
672000
3000
jak ludzkie emocje wystrzelono wprost w nocne niebo.
11:15
And it started to make me think a lot about the night sky,
236
675000
3000
Od tego czasu wiele myślałem o nocnym niebie i o tym, jak ludzie od zawsze
11:18
and how humans have always used the night sky
237
678000
1000
rzutowali na nie
11:19
to project their great stories.
238
679000
2000
swoje wielkie historie.
11:21
You know, as a child in Vermont, on a farm where I grew up,
239
681000
3000
Jeszcze jako dziecko, na farmie w Vermont, gdzie dorastałem,
11:24
I would often look up into the dark sky
240
684000
2000
często patrzyłem w granatowe niebo
11:26
and see the three star belt of Orion, the Hunter.
241
686000
2000
i widziałem trójgwiezdny pas Oriona, Łowcy.
11:29
And as an adult, I've been more aware
242
689000
2000
A jako dorosły byłem bardziej świadom
11:31
of the great Greek myths playing out in the sky overhead every night.
243
691000
3000
wielkich greckich mitów rozgrywających się co noc nad naszymi głowami.
11:35
You know, Orion facing the roaring bull.
244
695000
2000
Orion staje wobec rozjuszonego byka.
11:37
Perseus flying to the rescue of Andromeda.
245
697000
2000
Perseusz spieszy Andromedzie na ratunek.
11:39
Zeus battling Chronos for control of Mount Olympus.
246
699000
3000
Zeus zmaga się z Chronosem o kontrolę nad górą Olimp.
11:42
I mean, these are the great tales of the Greeks.
247
702000
2000
To są wielkie historie starożytnych Greków.
11:44
And it caused me to wonder about our world today.
248
704000
2000
Zacząłem się zastanawiać nad dzisiejszym światem.
11:47
And it caused me to wonder specifically,
249
707000
2000
Szczególnie nad tym:
11:49
if we could make new constellations today,
250
709000
2000
gdybyśmy dzisiaj mieli opisać nowe konstelacje,
11:52
what would those look like? What would those be?
251
712000
2000
jak by wyglądały? Czym by były?
11:54
If we could make new pictures in the sky, what would we draw?
252
714000
3000
Gdybyśmy mogli narysować na niebie nowe obrazy, co byśmy stworzyli?
11:57
What are the great stories of today?
253
717000
1000
Jakie wielkie historie mamy dzisiaj?
11:58
And those are the questions that inspired my new project,
254
718000
4000
Te pytania zainspirowały mnie do stworzenia nowego projektu,
12:02
which is debuting here today at TED.
255
722000
2000
o którym pierwszy raz opowiem dziś na TED.
12:04
Nobody's seen this yet, publicly.
256
724000
1000
Nie był pokazywany publicznie.
12:06
It's called Universe: Revealing Our Modern Mythology.
257
726000
3000
Nazywa się „Uniwersum” i odsłania naszą
12:10
And it uses this metaphor of an interactive night sky.
258
730000
3000
nowoczesną mitologię, przy użyciu metafory nocnego nieba.
12:13
So, it's my great pleasure now to show this to you.
259
733000
3000
Z wielką przyjemnością go wam teraz zaprezentuję.
12:16
So, Universe will open here.
260
736000
1000
Uniwersum otworzy się tutaj.
12:17
And you'll see that it leads with a shifting star field,
261
737000
4000
Z przodu mamy pole migoczących gwiazd,
12:22
and there's an Aurora Borealis in the background,
262
742000
2000
z tyłu zorzę polarną
12:24
kind of morphing with color. The color of the Aurora Borealis
263
744000
3000
o zmiennej barwie. Kolor zorzy
12:27
can be controlled using this single bar of color at the bottom,
264
747000
3000
kontroluje się tym suwakiem u dołu,
12:31
and we'll put it down here to red.
265
751000
2000
ustawię go na czerwony.
12:33
So you see this kind of -- these stars moving along.
266
753000
2000
Widzicie więc przesuwające się gwiazdy.
12:36
Now, these aren't just little points of light, little pixels.
267
756000
3000
Ale to nie są tylko małe świetliste piksele.
12:39
Each of those stars actually represents
268
759000
2000
Każda z tych gwiazd przedstawia
12:41
a specific event in the real world --
269
761000
2000
konkretne zdarzenie z prawdziwego świata -
12:44
a quote that was stated by somebody, an image,
270
764000
2000
czyjś cytat, jakiś obrazek,
12:47
a news story, a person, a company. You know,
271
767000
3000
wiadomość, osobę, firmę.
12:50
some kind of heroic personality.
272
770000
2000
Jakiś rodzaj bohaterskiej osobowości.
12:53
And you might notice that as the cursor begins
273
773000
2000
Jak mogliście zauważyć,
12:55
to touch some of these stars, that shapes begin to emerge.
274
775000
4000
kiedy kursor dotyka gwiazd, pojawiają się kształty.
12:59
We see here there's a little man walking along, or maybe a woman.
275
779000
3000
Tu mamy małego idącego człowieczka, mężczyznę albo kobietę.
13:02
And we see here a photograph with a head.
276
782000
4000
A tu - zdjęcie głowy.
13:07
You can start to see words emerging here.
277
787000
2000
Możecie zauważyć wyłaniające się słowa.
13:10
And those are
278
790000
1000
To są
13:12
the constellations of today.
279
792000
1000
konstelacje dzisiejszego świata.
13:14
And I can turn them all on,
280
794000
1000
Włączę je
13:15
and you can see them moving across the sky now.
281
795000
2000
i zobaczycie, jak przepływają po niebie.
13:18
This is the universe of 2007, the last two months.
282
798000
2000
To jest uniwersum roku 2007, minionych dwóch miesięcy.
13:21
The data from this is global news coverage
283
801000
2000
Dane w nim zebrane pochodzą z artykułów medialnych
13:23
from thousands of news sources around the world.
284
803000
2000
tysięcy źródeł wiadomości na całym świecie.
13:25
It's using the API of a really great company that I work with
285
805000
4000
Użyto tu API naprawdę świetnej firmy, z którą współpracuję
13:29
in New York, actually, called Daylife.
286
809000
1000
w Nowym Jorku: Daylife.
13:31
And it's kind of the zeitgeist view at this level
287
811000
3000
Jest to niejako widok ducha epoki,
13:34
of the world's current mythology over the last couple of months.
288
814000
4000
współczesnej światowej mitologii pisanej przez ostatnie miesiące.
13:38
So we can see where it's emerging here, like President Ford,
289
818000
3000
Jak widać, wyłania się tu Prezydent Ford,
13:42
Iraq, Bush. And we can actually isolate just the words --
290
822000
3000
Irak, Bush. Możemy wyodrębnić te słowa -
13:45
I call them secrets -- and we can cause them to form
291
825000
2000
nazywam je "tajemnicami" - i ułożyć je alfabetycznie.
13:47
an alphabetical list. And we see Anna Nicole Smith
292
827000
3000
Widzimy, że ostatnio dużą rolę odegrała
13:51
playing a big role recently.
293
831000
2000
Anna Nicole Smith.
13:53
President Ford -- this is Gerald Ford's funeral.
294
833000
3000
Prezydent Ford - bo to pogrzeb Geralda Forda.
13:56
We can actually click anything in Universe
295
836000
3000
Możemy kliknąć dowolny element a on stanie się środkiem uniwersum
13:59
and have it become the center of the universe,
296
839000
1000
wszystko inne zaś
14:00
and everything else will enter its orbit.
297
840000
2000
zostanie umieszczone na jego orbicie.
14:02
So, we'll click Ford, and now that becomes the center.
298
842000
3000
Klikamy więc Forda i teraz on jest w centrum.
14:05
And the things that relate to Ford enter its orbit
299
845000
3000
Wszystkie rzeczy z nim związane krążą
14:08
and swirl around it.
300
848000
1000
wokół niego.
14:10
We can isolate just the photographs, and we now see those.
301
850000
2000
Możemy również wyodrębnić same zdjęcia. Teraz widzimy te.
14:13
We can click on one of those
302
853000
1000
Możemy kliknąć
14:14
and have the photograph be the center of the universe.
303
854000
2000
każde z nich i uczynić je środkiem uniwersum.
14:17
Now the things that relate to it are swirling around.
304
857000
3000
Odnoszące się do niego elementy wirują dookoła.
14:20
We can click on this and we see this iconic image
305
860000
3000
Możemy kliknąć ten i widzimy słynne zdjęcie
14:23
of Betty Ford kissing her husband's coffin.
306
863000
3000
Betty Ford całującej trumnę jej męża.
14:26
In Universe, there's kind of no end. It just goes infinitely,
307
866000
5000
W Uniwersum właściwie nie ma końca. Tematy rozwijają się w nieskończoność
14:32
and you can just kind of click on stuff.
308
872000
1000
a każdy z nich jest klikalny.
14:34
This is a photographic representation, called Snapshots.
309
874000
4000
To jest reprezentacja fotograficzna, nazywa się „Migawki”.
14:38
But we can actually be more specific in defining our universe.
310
878000
4000
Możemy mieć bardziej konkretne żądania w definiowaniu swojego uniwersum.
14:42
So, if we want to,
311
882000
1000
Powiedzmy, że
14:43
let's check out what Bill Clinton's universe looks like.
312
883000
3000
chcemy zobaczyć, jak wygląda uniwersum Billa Clintona.
14:46
And let's see, in the past week, what he's been up to.
313
886000
4000
A teraz zobaczmy, co robił w ostatnim tygodniu.
14:50
So now, we have a new universe, which is just constrained
314
890000
3000
Oto mamy uniwersum ograniczone tylko do spraw związanych
14:53
to all things Bill Clinton.
315
893000
1000
z Billem Clintonem.
14:55
We can have his constellations emerge here.
316
895000
2000
Jego konstelacje pojawiają się tutaj. Możemy wyciągnąć
14:58
We can pull out his secrets,
317
898000
1000
jego tajemnice
14:59
and we see that it has a lot to do with candidates,
318
899000
3000
i widzimy, że wiążą się ze słowami: kandydaci,
15:02
Hillary, presidential, Barack Obama.
319
902000
3000
Hillary, prezydenckie, Barack Obama.
15:06
We can see the stories
320
906000
1000
Są tu artykuły
15:07
that Bill Clinton is taking part in right now.
321
907000
3000
o tym, w co angażował się teraz Bill Clinton.
15:10
Any of those can be opened up.
322
910000
2000
Każdy z nich można otworzyć.
15:12
So we see Obama and the Clintons meet in Alabama.
323
912000
2000
Widzimy, że Obama i Clintonowie spotkali się w Alabamie.
15:15
You can see that this is an important story;
324
915000
1000
To ważna historia,
15:16
there are a lot of things in its orbit. If we open this up,
325
916000
4000
a wiemy o tym, bo wiele innych skupia się wokół niej. Jeśli ją otworzymy,
15:20
we get different perspectives on this story.
326
920000
3000
zobaczymy inne relacje z tego samego zdarzenia.
15:23
You can click any of those to go out and read the article
327
923000
2000
Po kliknięciu możemy się przenieść na stronę źródłową
15:25
at the source. This one's from Al Jazeera.
328
925000
2000
artykułu, by go przeczytać. Ten pochodzi z Al Jazeery.
15:28
We can also see the superstars. These would be the people
329
928000
4000
Możemy również zobaczyć supergwiazdy.
15:32
that are kind of the looming heroes and heroines
330
932000
3000
To bohaterowie wyłaniający się
15:35
in the universe of Bill Clinton. So there's Bill Clinton, Hillary,
331
935000
3000
z uniwersum Billa Clintona. Są to: Bill Clinton, Hillary,
15:38
Iraq, George Bush, Barack Obama, Scooter Libby --
332
938000
4000
Irak, George Bush, Barack Obama, Scooter Libby -
15:42
these are kind of the people of Bill Clinton.
333
942000
2000
ludzie Billa Clintona.
15:45
We can also see a world map, so this shows us the geographic reach
334
945000
4000
Widzimy również mapę świata, pokazującą zasięg działań Billa Clintona
15:49
of Bill Clinton in the last week or so.
335
949000
1000
w ostatnim tygodniu.
15:50
We can see he's been focused in America
336
950000
2000
Jego działania skoncentrowane były w Ameryce,
15:52
because he's been campaigning, probably,
337
952000
2000
prawdopodobnie z powodu kampanii,
15:54
but a little bit of action over here in the Middle East.
338
954000
2000
ale nieco aktywności było też
15:56
And then we can also see a timeline.
339
956000
2000
na Środkowym Wschodzie. Jest tu też oś czasu,
15:58
So we see that he was a bit quiet on Saturday,
340
958000
3000
możemy zobaczyć, że w sobotę było spokojnie
16:01
but he was back to work on Sunday morning,
341
961000
2000
ale wrócił do pracy w niedzielę rano,
16:03
and actually been tapering off since then this week.
342
963000
3000
lecz od tego czasu jego aktywność słabła.
16:06
And it's not limited to just people or dates,
343
966000
2000
Nie jest to ograniczone do ludzi czy dat,
16:08
but we can actually put in concepts also.
344
968000
2000
możemy tu również wpisać pojęcia.
16:10
So if I put in climate change for all of 2006,
345
970000
3000
Jeśli więc wpiszę zmiany klimatyczne dla roku 2006,
16:14
we'll see what that universe looks like.
346
974000
2000
zobaczymy, jak wygląda to uniwersum.
16:16
Here we have our star field. Here we have our shapes.
347
976000
3000
Mamy nasze pole gwiazd, kształty,
16:19
Here we have our secrets.
348
979000
2000
tajemnice.
16:22
So we see again, climate change is large:
349
982000
2000
Jak widzimy, zmiany klimatyczne to duży temat.
16:24
Nairobi, global conference, environmental.
350
984000
3000
Nairobi, światowa konferencja, środowiskowy.
16:27
And there are also quotes that you can see,
351
987000
2000
Są również cytaty, które możecie przejrzeć,
16:29
if you're interested in reading about quotes on climate change.
352
989000
2000
jeśli jesteście zainteresowani.
16:31
You know, this is really an infinite thing.
353
991000
1000
Naprawdę nie ma końca.
16:33
The superstars of climate change in 2006:
354
993000
2000
Supergwiazdy dla zmian klimatycznych 2006:
16:35
United States, Britain, China. You know,
355
995000
3000
Stany Zjednoczone, Wielka Brytania, Chiny.
16:38
these are the towering countries that kind of define this concept.
356
998000
3000
Te państwa wybijają się przy określaniu tego zjawiska.
16:41
So this is a piece that demands exploration.
357
1001000
3000
I to jest obszar wymagający badania.
16:44
This will be online in several days, probably next Tuesday.
358
1004000
4000
Projekt pojawi się on-line w ciągu kilku dni, prawdopodobnie w przyszły wtorek.
16:49
And you'll all be able to use it and kind of explore
359
1009000
4000
Będziecie mogli go używać i sprawdzić,
16:53
what your own personal mythology might be.
360
1013000
2000
co mogłoby być waszą osobistą mitologią.
16:55
You'll notice that in Daylife -- rather, in Universe --
361
1015000
3000
Zauważycie, że Daylife, a właściwie Uniwersum,
16:58
it supports both the notion of a global mythology,
362
1018000
2000
buduje zarówno mitologię globalną,
17:00
which is represented by something as broad as, say, 2007,
363
1020000
3000
reprezentowaną przez pojęcia tak szerokie jak, powiedzmy, 2007,
17:03
and also a personal mythology.
364
1023000
2000
jak również mitologię osobistą.
17:05
As you search for the things that are important to you in your world,
365
1025000
4000
Możecie poszukać spraw istotnych dla was w waszym świecie
17:09
and then see what the constellations of those might look like.
366
1029000
3000
i przekonać się, jak mogłyby wyglądać ich konstelacje.
17:13
So it's been a pleasure. Thank you very much.
367
1033000
3000
Było mi niezmiernie miło. Dziękuję wam bardzo.
17:16
(Applause)
368
1036000
3000
(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