Kenneth Cukier: Big data is better data

Kenneth Cukier: Megadados são dados melhores

Tradutor: Nadja Nathan Revisor: Romane Ferreira

America's favorite pie is?

A torta preferida dos americanos é?

Audience: Apple. Kenneth Cukier: Apple. Of course it is.

Plateia: Maçã Kenneth Cukier: Maçã. Claro que sim.

Como sabemos isso?

How do we know it?

Because of data.

Por causa dos dados.

You look at supermarket sales.

Vejam as vendas dos supermercados.

You look at supermarket sales of 30-centimeter pies

Vejam as vendas das tortas congeladas de 30 cm,

that are frozen, and apple wins, no contest.

a de maçã vence, sem dúvida.

A maioria das vendas são de maçã.

The majority of the sales are apple.

But then supermarkets started selling

Mas então os supermercados começaram a vender

smaller, 11-centimeter pies,

tortas menores, de 11 cm,

and suddenly, apple fell to fourth or fifth place.

e, de repente, a de maçã caiu para o quarto ou quinto lugar.

Why? What happened?

Por quê? O que aconteceu?

Okay, think about it.

Certo, pensem bem.

When you buy a 30-centimeter pie,

Quando você compra uma torta de 30 cm,

the whole family has to agree,

a família toda tem que aceitar,

and apple is everyone's second favorite.

e a de maçã é a segunda mais favorita de todos.

(Laughter)

(Risos)

But when you buy an individual 11-centimeter pie,

Mas quando você compra uma torta individual de 11 cm,

you can buy the one that you want.

você pode comprar a que quiser.

You can get your first choice.

Você pode comprar a sua primeira opção.

You have more data.

Você tem mais dados.

You can see something

Pode ver algo que você não via,

that you couldn't see

when you only had smaller amounts of it.

quando tinha menos informação.

Now, the point here is that more data

A questão aqui é que mais dados

doesn't just let us see more,

não nos permite apenas ver mais

more of the same thing we were looking at.

daquilo que já tínhamos antes.

More data allows us to see new.

Mais dados nos permitem ver coisas novas.

It allows us to see better.

Permitem-nos ver melhor.

It allows us to see different.

Permitem-nos ver de forma diferente.

In this case, it allows us to see

Neste caso, permitem-nos ver

what America's favorite pie is:

qual é a torta favorita dos EUA:

not apple.

não é a de maçã.

Now, you probably all have heard the term big data.

Vocês já devem ter ouvido o termo "megadados".

In fact, you're probably sick of hearing the term

Na verdade, já devem estar fartos de ouvir o termo "megadados".

big data.

É verdade, há muitos exageros associados ao termo,

It is true that there is a lot of hype around the term,

and that is very unfortunate,

e isso é lamentável,

because big data is an extremely important tool

porque os megadados são uma ferramenta extremamente importante

by which society is going to advance.

pela a qual a sociedade vai avançar.

In the past, we used to look at small data

No passado, olhávamos para os dados pequenos

e pensávamos no que significaria

and think about what it would mean

to try to understand the world,

tentar entender o mundo,

and now we have a lot more of it,

e agora nós temos muito mais dados,

more than we ever could before.

como jamais tivemos antes.

What we find is that when we have

O que vemos é que quando temos

a large body of data, we can fundamentally do things

um grande volume de dados, podemos fazer coisas

that we couldn't do when we only had smaller amounts.

que não podíamos fazer quando só havia quantidades pequenas.

Big data is important, and big data is new,

Megadados são importantes, e megadados são novidade,

and when you think about it,

e quando se pensa nisso,

the only way this planet is going to deal

o único jeito deste planeta lidar

with its global challenges —

com os desafios globais–

to feed people, supply them with medical care,

alimentar as pessoas, provê-las com cuidados médicos,

supply them with energy, electricity,

provê-las com energia, eletricidade,

and to make sure they're not burnt to a crisp

e assegurar que não ficaremos "tostados"

because of global warming —

com o aquecimento global –

is because of the effective use of data.

será com a utilização de dados de forma eficaz.

So what is new about big data? What is the big deal?

Então, o que há de novo sobre megadados?

Well, to answer that question, let's think about

Bom, para responder isso, vamos pensar

what information looked like,

em como informação era,

physically looked like in the past.

fisicamente, no passado.

In 1908, on the island of Crete,

Em 1908, na ilha de Creta,

archaeologists discovered a clay disc.

arqueólogos descobriram um disco de argila,

They dated it from 2000 B.C., so it's 4,000 years old.

que foi datado de 2000 A.C., então são 4 mil anos de idade.

Now, there's inscriptions on this disc,

Há inscrições no disco, mas não sabemos o que significam.

but we actually don't know what it means.

It's a complete mystery, but the point is that

É um completo mistério, mas o detalhe é que

this is what information used to look like

era assim que a informação parecia

4,000 years ago.

4 mil anos atrás.

This is how society stored

Era assim que a sociedade armazenava

and transmitted information.

e transmitia informação.

Now, society hasn't advanced all that much.

Hoje, sociedades não avançaram tanto assim.

We still store information on discs,

Ainda armazenamos informação em discos,

but now we can store a lot more information,

mas hoje podemos guardar muito mais informação,

more than ever before.

mais do que podíamos antes.

Searching it is easier. Copying it easier.

Buscar é mais fácil. Copiar é mais fácil.

Sharing it is easier. Processing it is easier.

Compartilhar é mais fácil. Processar é mais fácil.

And what we can do is we can reuse this information

E podemos reutilizar essa informação

for uses that we never even imagined

para usos que não imaginávamos

when we first collected the data.

quando coletamos os dados pela primeira vez

In this respect, the data has gone

Neste contexto, os dados

from a stock to a flow,

mudaram de um estoque para um fluxo,

from something that is stationary and static

de algo estacionário e estático

to something that is fluid and dynamic.

para algo que é fluido e dinâmico.

There is, if you will, a liquidity to information.

Existe um tipo de "liquidez" na informação.

The disc that was discovered off of Crete

O disco descoberto em Creta,

that's 4,000 years old, is heavy,

de 4 mil anos de idade, é pesado,

ele não armazena muita informação,

it doesn't store a lot of information,

and that information is unchangeable.

e a informação não é modificável.

Em contraste, todos os arquivos

By contrast, all of the files

that Edward Snowden took

que Edward Snowden levou

from the National Security Agency in the United States

da Agência de Segurança Nacional dos Estados Unidos

fits on a memory stick

cabem em um pen drive

the size of a fingernail,

do tamanho de uma unha,

and it can be shared at the speed of light.

e podem ser compartilhado à velocidade da luz.

More data. More.

Mais dados. Mais.

Agora, uma explicação de termos tantos dados hoje

Now, one reason why we have so much data in the world today

is we are collecting things

é que estamos coletando coisas

that we've always collected information on,

sobre as quais sempre coletamos informação.

but another reason why is we're taking things

Mas uma outra razão é que estamos pegando coisas,

that have always been informational

que sempre foram informacionais

but have never been rendered into a data format

mas não estavam em formato de dados,

and we are putting it into data.

e agora estão sendo transformados em dados.

Think, for example, the question of location.

Vejam, por exemplo, a questão da localização.

Take, for example, Martin Luther.

Vejam, por exemplo, Martinho Lutero.

If we wanted to know in the 1500s

Se quiséssemos saber, nos anos 1500,

where Martin Luther was,

onde Martinho Lutero estava,

teríamos que segui-lo o tempo todo,

we would have to follow him at all times,

maybe with a feathery quill and an inkwell,

talvez com uma pena e um tinteiro,

and record it,

e fazer registros,

but now think about what it looks like today.

e agora veja como isso é hoje.

You know that somewhere,

Sabemos que em algum lugar,

probably in a telecommunications carrier's database,

talvez num banco de dados de operadora de telefonia,

there is a spreadsheet or at least a database entry

há uma planilha, ou ao menos um registro em banco de dados

that records your information

gravando sua informação

of where you've been at all times.

de onde você esteve, a todo momento.

If you have a cell phone,

Se você tem um celular,

and that cell phone has GPS, but even if it doesn't have GPS,

com um GPS, mas mesmo que não tenha um GPS,

it can record your information.

ele pode registrar sua informação.

In this respect, location has been datafied.

Neste contexto, a localização foi transformada em dados.

Now think, for example, of the issue of posture,

Vejam, por exemplo, a questão da postura,

como vocês estão se sentando agora,

the way that you are all sitting right now,

the way that you sit,

o modo como você se senta,

the way that you sit, the way that you sit.

o modo como você se senta.

São todos diferentes, e é uma função dos comprimentos das pernas

It's all different, and it's a function of your leg length

and your back and the contours of your back,

e do contorno das suas costas,

and if I were to put sensors, maybe 100 sensors

e seu eu colocasse censores, talvez 100 censores

into all of your chairs right now,

nas cadeiras de todos aqui agora,

I could create an index that's fairly unique to you,

eu poderia criar um índice único para cada um de vocês,

sort of like a fingerprint, but it's not your finger.

como uma impressão digital, mas não é do seu dedo.

So what could we do with this?

Então, o que poderíamos fazer com isso?

Researchers in Tokyo are using it

Pesquisadores em Tóquio estão usando isso

as a potential anti-theft device in cars.

como um potencial dispositivo anti-roubo para carros.

The idea is that the carjacker sits behind the wheel,

A ideia é que o ladrão senta ao volante,

tries to stream off, but the car recognizes

tenta ligar, mas o carro reconhece

that a non-approved driver is behind the wheel,

que um motorista não autorizado está ao volante,

and maybe the engine just stops, unless you

e talvez o motor pare, a não ser

type in a password into the dashboard

que você digite uma senha no painel

to say, "Hey, I have authorization to drive." Great.

para dizer: "Ei, eu tenho autorização para dirigir". Ótimo.

What if every single car in Europe

E se todos os carros na Europa

had this technology in it?

usassem esta tecnologia?

What could we do then?

O que poderíamos fazer?

Maybe, if we aggregated the data,

Talvez, se agregássemos os dados,

maybe we could identify telltale signs

talvez pudéssemos identificar sinais

that best predict that a car accident

que indicassem se um acidente de carro

is going to take place in the next five seconds.

irá acontecer nos próximos 5 segundos.

And then what we will have datafied

E então, o que teremos transformados em dados,

is driver fatigue,

é fatiga do motorista,

and the service would be when the car senses

e o serviço seria, quando o carro sente

that the person slumps into that position,

que a pessoa assume aquela posição,

automatically knows, hey, set an internal alarm

automaticamente ativar um alarme interno

that would vibrate the steering wheel, honk inside

que faria o volante vibrar, emitir um som,

to say, "Hey, wake up,

como se dissesse: "Ei, acorda,

pay more attention to the road."

presta mais atenção na estrada."

These are the sorts of things we can do

Essas são as coisas que podemos fazer

when we datafy more aspects of our lives.

quando convertemos em dados mais aspectos das nossas vidas.

So what is the value of big data?

Então, qual o valor dos megadados?

Well, think about it.

Pensem bem.

You have more information.

Temos mais informação.

You can do things that you couldn't do before.

Podemos fazer coisas que não podíamos antes.

One of the most impressive areas

Uma das áreas mais impressionantes

where this concept is taking place

em que este conceito está ocorrendo

is in the area of machine learning.

é na área do aprendizado de máquina.

Machine learning is a branch of artificial intelligence,

O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial,

which itself is a branch of computer science.

que, por sua vez, é um ramo da ciência da computação.

The general idea is that instead of

A idéia geral é que em vez de

instructing a computer what do do,

instruir um computador sobre o que fazer,

we are going to simply throw data at the problem

nós simplesmente jogamos dados no problema

and tell the computer to figure it out for itself.

e dizemos ao computador que resolva sozinho.

And it will help you understand it

Conhecer as origens disso ajudará vocês a entenderem.

by seeing its origins.

Por volta de 1950, um cientista da computação

In the 1950s, a computer scientist

at IBM named Arthur Samuel liked to play checkers,

da IBM, Arthur Samuel, gostava de jogar damas,

so he wrote a computer program

ele então criou um programa

so he could play against the computer.

para que pudesse jogar contra o computador.

He played. He won.

Ele jogou. Ele ganhou.

He played. He won.

Ele jogou. Ele ganhou.

He played. He won,

Ele jogou. Ele ganhou,

because the computer only knew

porque o computador só sabia

what a legal move was.

o que era uma jogada legal.

Arthur Samuel knew something else.

Arthur Samuel sabia algo mais.

Arthur Samuel knew strategy.

Arthur Samuel sabia sobre estratégia.

So he wrote a small sub-program alongside it

Ele então criou um pequeno sub-programa,

operating in the background, and all it did

operando em segundo plano, e tudo que ele fazia

was score the probability

era calcular a probabilidade

that a given board configuration would likely lead

que uma dada configuração do tabuleiro pudesse levar

to a winning board versus a losing board

a um jogo vencedor contra um perdedor,

after every move.

após cada movimento.

He plays the computer. He wins.

Ele joga contra o computador. Ele ganha.

He plays the computer. He wins.

Ele joga contra o computador. Ele ganha.

He plays the computer. He wins.

Ele joga contra o computador. Ele ganha.

And then Arthur Samuel leaves the computer

Então Arthur Samuel deixou o computador

to play itself.

jogar contra ele mesmo.

It plays itself. It collects more data.

Ele joga com ele mesmo. Coleta mais dados.

It collects more data. It increases the accuracy of its prediction.

Coleta mais dados. A precisão de sua predição aumenta.

And then Arthur Samuel goes back to the computer

Arthur Samuel volta ao computador

and he plays it, and he loses,

ele joga, e ele perde,

and he plays it, and he loses,

ele joga, e ele perde,

and he plays it, and he loses,

ele joga, e ele perde,

and Arthur Samuel has created a machine

e Arthur Samuel criou uma máquina

that surpasses his ability in a task that he taught it.

que supera sua habilidade em uma tarefa que ele mesmo ensinou.

And this idea of machine learning

Essa ideia de aprendizagem de máquina

is going everywhere.

estará em todas as partes.

How do you think we have self-driving cars?

Como vocês acham que funcionam os carros auto-dirigidos?

Are we any better off as a society

Será que estamos melhores como uma sociedade,

enshrining all the rules of the road into software?

colocando todas as regras de trânsito em um software?

No. Memory is cheaper. No.

Não. A memória está mais barata. Não.

Algorithms are faster. No. Processors are better. No.

Os algoritmos são mais rápidos. Não. Os processadores são melhores. Não.

All of those things matter, but that's not why.

Tudo isso é importante, mas não é o principal.

It's because we changed the nature of the problem.

O essencial é que modificamos a natureza do problema.

We changed the nature of the problem from one

Mudamos o problema de um em que tentávamos aberta e explicitamente,

in which we tried to overtly and explicitly

explain to the computer how to drive

explicar ao computador como dirigir,

to one in which we say,

para um em que dizemos:

"Here's a lot of data around the vehicle.

"Aqui temos um monte de dados sobre o veículo. Resolva.

You figure it out.

You figure it out that that is a traffic light,

Descubra se aquilo é um semáforo,

that that traffic light is red and not green,

se a luz é vermelha e não verde,

that that means that you need to stop

que isso significa que você tem que parar

and not go forward."

e não ir adiante."

Machine learning is at the basis

A aprendizagem de máquina é a base

of many of the things that we do online:

de muita coisa que fazemos online:

search engines,

Motores de busca,

Amazon's personalization algorithm,

algoritmos de personalização da Amazon,

computer translation,

tradução automática,

voice recognition systems.

sistemas de reconhecimento de voz.

Researchers recently have looked at

Pesquisadores recentemente examinaram

the question of biopsies,

a questão das biópsias,

cancerous biopsies,

biópsias de câncer,

and they've asked the computer to identify

e pediram para o computador para identificar,

by looking at the data and survival rates

olhando os dados e taxas de sobrevivência

to determine whether cells are actually

para determinar se as células

cancerous or not,

são cancerosas ou não,

and sure enough, when you throw the data at it,

e, certamente, alimentando os dados

through a machine-learning algorithm,

em um algoritmo de aprendizagem de máquina,

the machine was able to identify

a máquina foi capaz de identificar

the 12 telltale signs that best predict

os 12 sinais que melhor predizem

that this biopsy of the breast cancer cells

que nesta biópsia, as células da mama

are indeed cancerous.

são realmente cancerosas.

The problem: The medical literature

O problema: a literatura médica

only knew nine of them.

só conhecia nove deles.

Three of the traits were ones

Três das características eram traços

that people didn't need to look for,

que as pessoas não tinham necessidade de procurar,

but that the machine spotted.

mas o computador detectou.

Now, there are dark sides to big data as well.

Mas também há o lado sombrio dos megadados.

It will improve our lives, but there are problems

Eles vão melhorar nossas vidas, mas há problemas

that we need to be conscious of,

dos quais devemos estar cientes.

and the first one is the idea

O primeiro é que

possamos ser punidos por causa das previsões;

that we may be punished for predictions,

that the police may use big data for their purposes,

que a polícia poderá usar megadados para seus propósitos,

a little bit like "Minority Report."

um pouco como "Minority Report".

Atualmente, é um termo chamado "policiamento preditivo",

Now, it's a term called predictive policing,

or algorithmic criminology,

ou criminologia algorítmica.

and the idea is that if we take a lot of data,

A ideia é que, se tivermos muitos dados,

for example where past crimes have been,

digamos, onde um crime ocorreu no passado,

we know where to send the patrols.

sabemos para onde enviar as patrulhas.

That makes sense, but the problem, of course,

Isso faz sentido, mas o problema, claro,

is that it's not simply going to stop on location data,

é que isso não vai parar só nos dados de localização,

it's going to go down to the level of the individual.

vai chegar ao nível do indivíduo.

Why don't we use data about the person's

Por que não usar os dados

high school transcript?

do histórico escolar das pessoas?

Maybe we should use the fact that

Talvez usar o fato de estarem desempregadas, ou não,

they're unemployed or not, their credit score,

usar sua pontuação de crédito,

their web-surfing behavior,

sua conduta na Internet, se ficam acordadas de noite.

whether they're up late at night.

Their Fitbit, when it's able to identify biochemistries,

Seus Fitbits, quando puderem identificar dados bioquímicos,

will show that they have aggressive thoughts.

mostrarão se têm pensamentos agressivos.

We may have algorithms that are likely to predict

Poderemos ter algoritmos que poderão prever

what we are about to do,

o que estamos prestes a fazer.

and we may be held accountable

e poderemos ser incriminados

before we've actually acted.

mesmo antes de agirmos.

Privacy was the central challenge

A privacidade era o desafio principal

in a small data era.

na era dos pequenos dados.

In the big data age,

Na fase dos megadados,

the challenge will be safeguarding free will,

o desafio será salvaguardar nosso livre arbítrio,

moral choice, human volition,

escolha moral, volição humana,

human agency.

e atuação humana.

There is another problem:

Há um outro problema:

Big data is going to steal our jobs.

Os megadados vão roubar nossos empregos.

Big data and algorithms are going to challenge

Megadados e algoritmos desafiarão

white collar, professional knowledge work

o conhecimento profissional dos funcionários

in the 21st century

do século 21,

in the same way that factory automation

da mesma forma que a automação das fábricas

and the assembly line

e as linhas de produção

challenged blue collar labor in the 20th century.

desafiaram o trabalho dos operários no século 20.

Think about a lab technician

Imagine um técnico de laboratório

who is looking through a microscope

examinando ao microscópio

at a cancer biopsy

uma biópsia do câncer,

and determining whether it's cancerous or not.

decidindo se é maligno ou não.

The person went to university.

Esta pessoa frequentou faculdade.

The person buys property.

Ela compra um imóvel.

He or she votes.

Vota.

He or she is a stakeholder in society.

É parte interessada da sociedade.

And that person's job,

E o seu emprego,

as well as an entire fleet

assim como o de toda uma frota

of professionals like that person,

de profissionais,

is going to find that their jobs are radically changed

vão ver que seus empregos mudarão radicalmente

or actually completely eliminated.

ou, de fato, serão completamente extintos.

Now, we like to think

Agora, gostamos de pensar

that technology creates jobs over a period of time

que a tecnologia cria empregos durante um período tempo

after a short, temporary period of dislocation,

após um período de transição curto, temporário.

Isso é verdade para o quadro de referência

and that is true for the frame of reference

with which we all live, the Industrial Revolution,

com o qual vivemos, a Revolução Industrial,

because that's precisely what happened.

porque foi exatamente o que ocorreu.

But we forget something in that analysis:

Mas esquecemos algo nessa análise:

There are some categories of jobs

Há certas categorias de empregos

that simply get eliminated and never come back.

que simplesmente são eliminados e não voltam nunca.

A Revolução Industrial não foi muito boa

The Industrial Revolution wasn't very good

if you were a horse.

para os cavalos.

Portanto precisamos ser cautelosos,

So we're going to need to be careful

and take big data and adjust it for our needs,

e pegar os megadados e ajustá-los às nossas necessidades,

our very human needs.

às nossas necessidades humanas.

We have to be the master of this technology,

Temos que ser os mestres desta tecnologia,

not its servant.

e não seus criados.

We are just at the outset of the big data era,

Estamos apenas no início da era dos megadados,

and honestly, we are not very good

e, honestamente, não somos muito bons

at handling all the data that we can now collect.

em manejar todos dados que agora podemos coletar.

It's not just a problem for the National Security Agency.

O problema não é só para a Agência Segurança Nacional dos EUA.

Businesses collect lots of data, and they misuse it too,

Empresas coletam muitos dados e também fazem mal uso deles,

and we need to get better at this, and this will take time.

e precisamos melhorar nisso, o que levará tempo

It's a little bit like the challenge that was faced

É um pouco como o desafio

by primitive man and fire.

que os homens primitivos enfrentaram com o fogo.

This is a tool, but this is a tool that,

É uma ferramenta, mas é uma ferramenta

unless we're careful, will burn us.

que, se não tivermos cuidado, vai nos queimar.

Megadados vão transformar o modo como vivemos,

Big data is going to transform how we live,

como trabalhamos e como pensamos.

how we work and how we think.

It is going to help us manage our careers

Vão ajudar no gerenciamento de nossas carreiras,

and lead lives of satisfaction and hope

e viver satisfeitos, com esperança,

and happiness and health,

felizes e saudáveis,

but in the past, we've often looked at information technology

mas no passado muitas vezes olhávamos para a Tecnologia da Informação

and our eyes have only seen the T,

mas nossos olhos só viam o 'T',

the technology, the hardware,

a tecnologia, o hardware,

because that's what was physical.

porque era a parte física.

We now need to recast our gaze at the I,

Agora precisamos colocar nossa atenção no 'I',

the information,

de informação,

which is less apparent,

que é menos tangível.

but in some ways a lot more important.

mas em certos aspectos muito mais importante.

Humanity can finally learn from the information

A humanidade pode finalmente aprender a partir da informação

that it can collect,

que ela pode coletar,

as part of our timeless quest

como parte da nossa eterna busca

to understand the world and our place in it,

pelo entendimento do mundo e do nosso lugar nele,

and that's why big data is a big deal.

e é por isso que os megadados são importantes.

(Applause)

(Aplausos)