Tim Berners-Lee: The year open data went worldwide

Tim Berners-Lee: O ano em que os dados abertos tornaram-se mundiais

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2010-03-08 ・ TED


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Tim Berners-Lee: The year open data went worldwide

Tim Berners-Lee: O ano em que os dados abertos tornaram-se mundiais

61,289 views ・ 2010-03-08

TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Durval Castro Revisor: Christine Veras
00:15
Last year here at TED
0
15260
2000
No ano passado aqui no TED
00:17
I asked you to give me your data,
1
17260
2000
pedi que vocês me dessem seus dados,
00:19
to put your data on the web, on the basis
2
19260
2000
colocassem seus dados na internet, considerando
00:21
that if people put data onto the web --
3
21260
3000
que se as pessoas colocassem dados na rede,
00:24
government data, scientific data, community data,
4
24260
3000
dados dos governos, dados científicos, dados das comunidades,
00:27
whatever it is -- it will be used by other people
5
27260
2000
quaisquer que fossem, seriam usados por outras pessoas
00:29
to do wonderful things, in ways
6
29260
2000
para fazer coisas maravilhosas, de maneiras
00:31
that they never could have imagined.
7
31260
2000
que eles jamais poderiam imaginar.
00:33
So, today I'm back just to show you a few things,
8
33260
3000
Assim, hoje estou de volta só para mostrar a vocês algumas coisas,
00:36
to show you, in fact, there is
9
36260
2000
para mostrar, de fato, que existe
00:38
an open data movement afoot,
10
38260
5000
um movimento de dados abertos a caminho,
00:43
now, around the world.
11
43260
2000
agora ao redor do mundo.
00:45
The cry of "Raw data now!"
12
45260
2000
O grito por "dados brutos agora,"
00:47
which I made people make in the auditorium,
13
47260
2000
que eu fiz as pessoas darem no auditório,
00:49
was heard around the world.
14
49260
2000
foi ouvido ao redor do mundo.
00:51
So, let's roll the video.
15
51260
3000
Assim, vamos rodar o vídeo.
00:54
A classic story, the first one which lots of people picked up,
16
54260
3000
História clássica, a primeira que muitas pessoas pegaram
00:57
was when in March -- on March 10th in fact, soon after TED --
17
57260
3000
foi quando em Março, na verdade 10 de março, logo depois do TED,
01:00
Paul Clarke, in the U.K. government,
18
60260
3000
Paul Clarke, do governo da Inglaterra
01:03
blogged, "Oh, I've just got some raw data. Here it is,
19
63260
2000
postou em seu blog, "Oh, acabo de obter alguns dados brutos. Aqui estão eles,
01:05
it's about bicycle accidents."
20
65260
3000
são sobre acidentes de bicicletas."
01:08
Two days it took the Times Online
21
68260
3000
Levou dois dias para o Times Online
01:11
to make a map, a mashable map --
22
71260
2000
fazer um mapa, uma mapa de mixagem,
01:13
we call these things mash-ups --
23
73260
2000
chamamos essas coisas de "mashups",
01:15
a mashed-up user interface that allows you to go in there
24
75260
2000
um mashup, é uma interface de usuário que permite a vocês entrar lá
01:17
and have a look and find out whether your bicycle
25
77260
2000
dar uma olhada e descobrir se sua rota de bicicleta
01:19
route to work was affected.
26
79260
2000
para o trabalho foi afetada.
01:21
Here's more data, traffic survey data,
27
81260
2000
Existem mais dados, dados de pesquisas de tráfego,
01:23
again, put out by the U.K. government,
28
83260
2000
novamente, disponibilizados pelo governo da Inglaterra,
01:25
and because they put it up using the Linked Data standards,
29
85260
3000
e como eles os colocaram usando os padrões de dados relacionados
01:28
then a user could just make a map,
30
88260
2000
então um usuário poderia simplesmente fazer um mapa,
01:30
just by clicking.
31
90260
2000
só clicando.
01:32
Does this data affect things? Well, let's get back to 2008.
32
92260
2000
Será que esses dados influenciam as coisas? Bem, então vamos voltar para 2008.
01:34
Look at Zanesville, Ohio.
33
94260
3000
Vejam Zanesville, Ohio.
01:37
Here's a map a lawyer made. He put on it the water plant,
34
97260
3000
Aqui está um mapa feito por um advogado, disponibilizado pela concessionária de água,
01:40
and which houses are there,
35
100260
2000
vendo que casas estão lá,
01:42
which houses have been connected to the water.
36
102260
2000
quais casas foram ligadas à água?
01:44
And he got, from other data sources,
37
104260
2000
E ele conseguiu, de outras fontes de dados,
01:46
information to show
38
106260
3000
informações para mostrar
01:49
which houses are occupied by white people.
39
109260
2000
quais casas são ocupadas por pessoas brancas.
01:51
Well, there was too much of a correlation, he felt,
40
111260
3000
Bem, havia uma correlação muito evidente, ele percebeu,
01:54
between which houses were occupied by white people
41
114260
3000
entre quais casas eram ocupadas por brancos
01:57
and which houses had water, and the judge was not impressed either.
42
117260
3000
e quais casas tinham água, e o juiz não ficou impressionado também.
02:00
The judge was not impressed to the tune of 10.9 million dollars.
43
120260
3000
O juiz não ficou impressionado com a quantia de 10,9 milhões de dólares.
02:03
That's the power of taking one piece of data,
44
123260
2000
Esse é o poder de pegar um pacote de dados,
02:05
another piece of data, putting it together,
45
125260
3000
outro pacote de dados, juntar os dois,
02:08
and showing the result.
46
128260
2000
e mostrar o resultado.
02:10
Let's look at some data from the U.K. now.
47
130260
2000
Vamos ver alguns dados da Inglaterra agora.
02:12
This is U.K. government data, a completely independent site,
48
132260
2000
Estes são dados do governo da Inglaterra, um site completamente independente,
02:14
Where Does My Money Go.
49
134260
2000
Para Onde Vai Meu Dinheiro,
02:16
It allows anybody to go there and burrow down.
50
136260
2000
permite a qualquer um entrar lá e pesquisar.
02:18
You can burrow down by a particular type of spending,
51
138260
2000
Vocês podem pesquisar por um tipo particular de gasto
02:20
or you can go through all the different regions and compare them.
52
140260
4000
ou vocês poder passar por todas as diversas regiões e compará-las.
02:24
So, that's happening in the U.K. with U.K. government data.
53
144260
3000
Então, isso está acontecendo na Inglaterra, com os dados do governo inglês.
02:27
Yes, certainly you can do it over here.
54
147260
2000
Sim, vocês certamente podem fazer isso por aqui.
02:29
Here's a site which allows you to look at recovery spending
55
149260
3000
Aqui está um site que permite a vocês observar os gastos em recuperação
02:32
in California.
56
152260
2000
na California.
02:34
Take an arbitrary example, Long Beach, California,
57
154260
2000
E peguem um exemplo arbitrário, Long Beach, na Califórnia,
02:36
you can go and have a look at what recovery money they've been spending
58
156260
3000
vocês podem ir lá e ver o dinheiro de recuperação que eles andaram gastando
02:39
on different things such as energy.
59
159260
3000
em várias coisas, como energia.
02:42
In fact, this is the graph of the number of data sets
60
162260
3000
De fato, este é o gráfico do número de conjuntos de dados
02:45
in the repositories of data.gov,
61
165260
2000
nos repositórios de data.gov,
02:47
and data.gov.uk.
62
167260
2000
e data.gov.uk.
02:49
And I'm delighted to see a great competition
63
169260
2000
E tenho a satisfação de ver uma grande competição
02:51
between the U.K. in blue, and the U.S. in red.
64
171260
2000
entre a Inglaterra -- em azul -- e os Estados Unidos -- em vermelho.
02:53
How can you use this stuff?
65
173260
2000
Como vocês podem usar essa coisa?
02:55
Well, for example, if you have lots of data about places
66
175260
3000
Bem, por exemplo, se vocês tiverem um bocado de dados sobre lugares
02:58
you can take, from a postcode --
67
178260
2000
vocês podem, pegar, a partir de um código postal,
03:00
which is like a zip plus four --
68
180260
2000
que é como um CEP,
03:02
for a specific group of houses, you can make paper,
69
182260
3000
para um determinado grupo de casas, vocês podem produzir relatórios,
03:05
print off a paper which has got very, very
70
185260
2000
imprimir um relatório que tem coisas muito, muito
03:07
specific things about the bus stops,
71
187260
2000
específicas sobre as paradas de ônibus,
03:09
the things specifically near you.
72
189260
2000
as coisas especificamente perto de vocês.
03:11
On a larger scale, this is a mash-up
73
191260
3000
Numa escala maior, este é um mashup
03:14
of the data which was released about the Afghan elections.
74
194260
3000
dos dados que foram disponibilizados sobre as eleições Afegãs.
03:17
It allows you to set your own criteria
75
197260
2000
Permitem que vocês estabeleçam seus próprios critérios
03:19
for what sort of things you want to look at.
76
199260
2000
para os tipos de coisas que vocês querem observar.
03:21
The red circles are polling stations,
77
201260
2000
Os círculos vermelhos são locais de votação,
03:23
selected by your criteria.
78
203260
2000
selecionados pelos seus critérios.
03:25
And then you can select also other things on the map
79
205260
2000
E então vocês podem selecionar outras coisas no mapa
03:27
to see what other factors, like the threat level.
80
207260
2000
para ver quais outros fatores, como o nível de ameaças.
03:29
So, that was government data.
81
209260
3000
Assim, esses foram os dados do governo.
03:32
I also talked about community-generated data -- in fact I edited some.
82
212260
2000
Falei também sobre dados produzidos por comunidades -- de fato eu editei --
03:34
This is the wiki map, this is the Open Street Map.
83
214260
2000
este é o mapa wiki, este é o mapa aberto das ruas.
03:36
"Terrace Theater" I actually put
84
216260
2000
O Teatro Terrace, eu efetivamente coloquei
03:38
on the map because it wasn't on the map before TED last year.
85
218260
3000
no mapa porque ele não estava no mapa antes do TED do ano passado.
03:41
I was not the only person editing the open street map.
86
221260
3000
Eu não fui a única pessoa editando o mapa aberto das ruas.
03:44
Each flash on this visualization --
87
224260
2000
Cada piscada nesta visualização
03:46
put together by ITO World --
88
226260
2000
montada pela ITO World
03:48
shows an edit in 2009
89
228260
2000
mostra uma edição em 2009
03:50
made to the Open Street Map.
90
230260
2000
feita ao mapa aberto das ruas.
03:52
Let's now spin the world during the same year.
91
232260
3000
Vamos agora girar o mundo durante o mesmo ano.
03:55
Every flash is an edit. Somebody somewhere
92
235260
2000
Cada piscada é uma edição. Alguém, em algum lugar
03:57
looking at the Open Street Map, and realizing it could be better.
93
237260
3000
olhando para o mapa aberto das ruas, e percebendo que ele poderia ser melhorado.
04:00
You can see Europe is ablaze with updates.
94
240260
3000
Vocês podem ver a Europa fervendo com as atualizaçãoes.
04:03
Some places, perhaps not as much as they should be.
95
243260
3000
Alguns lugares, talvez não tanto quanto deveriam.
04:06
Here focusing in on Haiti.
96
246260
2000
Aqui focalizando o Haiti.
04:08
The map of Port au-Prince at the end
97
248260
2000
O mapa de Port-au-Prince no final
04:10
of 2009 was not all it could be,
98
250260
2000
de 2009 não era tudo que poderia ser,
04:12
not as good as the map of California.
99
252260
2000
não tão bom como o mapa da Califórnia.
04:14
Fortunately, just after the earthquake,
100
254260
3000
Felizmente, logo depois do terremoto,
04:17
GeoEye, a commercial company,
101
257260
2000
GeoEye, uma empresa comercial,
04:19
released satellite imagery
102
259260
2000
liberou imagens de satélite
04:21
with a license, which allowed
103
261260
2000
com uma licença que permitiu
04:23
the open-source community to use it.
104
263260
2000
que a comunidade de fonte-aberta as usasse.
04:25
This is January, in time lapse,
105
265260
2000
Isto é o período de Janeiro,
04:27
of people editing ... that's the earthquake.
106
267260
2000
pessoas editando, isso é o terremoto.
04:29
After the earthquake, immediately,
107
269260
2000
Depois do terremoto, imediatamente
04:31
people all over the world, mappers
108
271260
2000
pessoas em todo o mundo, mapeadores
04:33
who wanted to help, and could,
109
273260
2000
que queriam ajudar, e podiam,
04:35
looked at that imagery, built the map, quickly building it up.
110
275260
3000
observaram as imagens, fizeram o mapa, construindo rapidamente.
04:38
We're focusing now on Port-au-Prince.
111
278260
1000
Agora focalizamos Port-au-Prince.
04:39
The light blue is refugee camps these volunteers had spotted from the [satellite images].
112
279260
4000
O azul são os campos de refugiados que esses voluntários identificaram de cima.
04:43
So, now we have, immediately, a real-time map
113
283260
2000
Assim, agora temos, imediatamente, um mapa em tempo real
04:45
showing where there are refugee camps --
114
285260
2000
mostrando onde existem campos de refugiados,
04:47
rapidly became the best map
115
287260
2000
logo tornou-se o melhor mapa
04:49
to use if you're doing relief work in Port-au-Prince.
116
289260
3000
para ser usado se vocês estão fazendo serviços de ajuda em Port-au-Prince.
04:52
Witness the fact that it's here on this Garmin device
117
292260
2000
Reparem no fato de que está aqui neste dispositivo GPS da Garmin
04:54
being used by rescue team in Haiti.
118
294260
2000
sendo usado pela equipe de resgate.
04:56
There's the map showing,
119
296260
3000
E Haiti, aí está o mapa mostrando
04:59
on the left-hand side,
120
299260
2000
ali do lado esquerdo,
05:01
that hospital -- actually that's a hospital ship.
121
301260
2000
aquele hospital, na verdade é um navio hospital.
05:03
This is a real-time map that shows blocked roads,
122
303260
3000
Esse é um mapa em tempo real que mostra estradas bloqueadas
05:06
damaged buildings, refugee camps --
123
306260
2000
prédios danificados, campos de refugiados.
05:08
it shows things that are needed [for rescue and relief work].
124
308260
2000
Ele mostra as coisas que são necessárias.
05:10
So, if you've been involved in that at all,
125
310260
2000
Assim, se vocês estiveram envolvidos nisso de algum modo,
05:12
I just wanted to say: Whatever you've been doing,
126
312260
2000
Gostaria simplesmente de dizer, qualquer coisa que vocês tenham feito,
05:14
whether you've just been chanting, "Raw data now!"
127
314260
2000
caso vocês tenham feito mapeamento de dados brutos agora,
05:16
or you've been putting government or scientific data online,
128
316260
3000
ou caso vocês tenham colocado dados governamentais ou científicos online,
05:19
I just wanted to take this opportunity to say: Thank you very much,
129
319260
2000
só quero aproveitar esta oportunidade para dizer-lhe, muito obrigado,
05:21
and we have only just started!
130
321260
3000
e nós só estamos começando.
05:24
(Applause)
131
324260
2000
(Aplausos)
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