How we can find ourselves in data | Giorgia Lupi

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TED


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

Tradutor: Denise Pelusch Revisor: Maricene Crus
00:12
This is what my last week looked like.
0
12580
2880
Assim foi a minha semana passada.
00:16
What I did,
1
16500
1696
O que eu fiz,
00:18
who I was with,
2
18220
1816
com quem estive,
00:20
the main sensations I had for every waking hour ...
3
20060
3120
os sentimentos principais que tive em cada hora acordada.
00:23
If the feeling came as I thought of my dad
4
23900
2496
Se o sentimento me ocorreu ao pensar em meu pai,
00:26
who recently passed away,
5
26420
1776
que faleceu recentemente,
00:28
or if I could have just definitely avoided the worries and anxieties.
6
28220
4056
ou se eu pudesse ter evitado preocupações e ansiedades.
00:32
And if you think I'm a little obsessive,
7
32300
1936
Se me acham um pouco obsessiva,
00:34
you're probably right.
8
34260
1856
provavelmente estão certos.
00:36
But clearly, from this visualization,
9
36140
2256
Claramente, nesta apresentação,
00:38
you can learn much more about me than from this other one,
10
38420
3296
vocês aprendem muito mais sobre mim do que nesta próxima,
00:41
which are images you're probably more familiar with
11
41740
2976
provavelmente com imagens mais familiares
00:44
and which you possibly even have on your phone right now.
12
44740
2816
e que possivelmente vocês têm em seus telefones.
00:47
Bar charts for the steps you walked,
13
47580
2216
Gráficos de barras para os passos andados,
00:49
pie charts for the quality of your sleep --
14
49820
2376
gráficos circulares para a qualidade de sono,
00:52
the path of your morning runs.
15
52220
1720
o caminho das corridas matinais.
00:55
In my day job, I work with data.
16
55100
2296
No meu trabalho, eu lido com dados.
00:57
I run a data visualization design company,
17
57420
2496
Eu dirijo uma empresa de design de visualização de dados
00:59
and we design and develop ways to make information accessible
18
59940
3336
e nós criamos e desenvolvemos formas de tornar os dados acessíveis
01:03
through visual representations.
19
63300
2096
através de representações visuais.
01:05
What my job has taught me over the years
20
65420
3016
O que o meu trabalho me ensinou através dos anos
01:08
is that to really understand data and their true potential,
21
68460
4216
é que para entender os dados e seu potencial verdadeiro,
01:12
sometimes we actually have to forget about them
22
72700
3096
às vezes temos que nos esquecer deles
01:15
and see through them instead.
23
75820
1760
para enxergar através deles.
01:18
Because data are always just a tool we use to represent reality.
24
78260
3576
Os dados são só uma ferramenta que usamos para representar a realidade.
01:21
They're always used as a placeholder for something else,
25
81860
2856
São sempre usados como substitutos de algo diferente,
01:24
but they are never the real thing.
26
84740
2176
mas nunca são a realidade em si.
01:26
But let me step back for a moment
27
86940
1936
Permitam-me recuar um momento para quando eu entendi isso pessoalmente.
01:28
to when I first understood this personally.
28
88900
2480
01:32
In 1994, I was 13 years old.
29
92100
3336
Em 1994, eu tinha 13 anos.
01:35
I was a teenager in Italy.
30
95460
1936
Eu era uma adolescente na Itália.
01:37
I was too young to be interested in politics,
31
97420
2616
Eu era jovem demais para me interessar por política,
01:40
but I knew that a businessman, Silvio Berlusconi,
32
100060
2496
mas eu sabia que um empresário, o Silvio Berlusconi,
01:42
was running for president for the moderate right.
33
102580
2560
tinha se candidatado à presidência pela direita moderada.
01:45
We lived in a very liberal town,
34
105940
2016
Nós morávamos numa cidade bem pequena,
01:47
and my father was a politician for the Democratic Party.
35
107980
3296
e meu pai era político pelo Partido Democrático.
01:51
And I remember that no one thought that Berlusconi could get elected --
36
111300
4336
Eu me lembro que ninguém pensava que Berlusconi poderia ser eleito;
01:55
that was totally not an option.
37
115660
1760
não era nem uma opção.
01:58
But it happened.
38
118380
1216
Mas aconteceu.
01:59
And I remember the feeling very vividly.
39
119620
2536
Eu me lembro do sentimento bem fortemente.
02:02
It was a complete surprise,
40
122180
1856
Foi uma surpresa completa,
02:04
as my dad promised that in my town he knew nobody who voted for him.
41
124060
5040
já que meu pai jurava que ninguém na minha cidade havia votado para ele.
02:10
This was the first time
42
130540
1496
Foi a primeira vez
02:12
when the data I had gave me a completely distorted image of reality.
43
132060
4560
que a informação que eu recebi me deu uma imagem distorcida da realidade.
02:17
My data sample was actually pretty limited and skewed,
44
137100
3296
Minha informação era limitada e partidária,
02:20
so probably it was because of that, I thought, I lived in a bubble,
45
140420
3736
talvez foi por esta razão, eu pensei, que vivia numa redoma,
02:24
and I didn't have enough chances to see outside of it.
46
144180
2600
e eu não tinha oportunidades suficientes para ver fora dela.
02:27
Now, fast-forward to November 8, 2016
47
147900
3776
Avancemos para 8 de novembro de 2016
02:31
in the United States.
48
151700
1200
nos EUA.
02:33
The internet polls,
49
153780
1296
As pesquisas na internet,
02:35
statistical models,
50
155100
1376
os modelos estatísticos,
02:36
all the pundits agreeing on a possible outcome for the presidential election.
51
156500
4816
todos os especialistas de acordo sobre o resultado possível da eleição.
02:41
It looked like we had enough information this time,
52
161340
2616
Parecia que tínhamos informações suficientes desta vez,
02:43
and many more chances to see outside the closed circle we lived in --
53
163980
4096
e muito mais chances de ver fora do círculo no qual vivíamos,
02:48
but we clearly didn't.
54
168100
1320
mas claramente não tínhamos.
02:49
The feeling felt very familiar.
55
169860
2096
O sentimento me era bem familiar.
02:51
I had been there before.
56
171980
1480
Já tinha vivido aquilo antes.
02:54
I think it's fair to say the data failed us this time --
57
174180
2856
Acho justo dizer que os dados foram falhos desta vez,
02:57
and pretty spectacularly.
58
177060
1856
de forma espetacular.
02:58
We believed in data,
59
178940
1696
Nós acreditamos em dados, mas o que aconteceu,
03:00
but what happened,
60
180660
1416
03:02
even with the most respected newspaper,
61
182100
2696
até com o jornal mais respeitado,
03:04
is that the obsession to reduce everything to two simple percentage numbers
62
184820
4696
é que a obsessão de reduzir tudo em dois números percentuais simples
03:09
to make a powerful headline
63
189540
1976
para deixar as manchetes mais marcantes
03:11
made us focus on these two digits
64
191540
2056
nos fez focar os dois dígitos, e só.
03:13
and them alone.
65
193620
1200
03:15
In an effort to simplify the message
66
195380
2056
Para simplificar a mensagem
03:17
and draw a beautiful, inevitable red and blue map,
67
197460
3416
e desenhar um mapa lindo, azul e vermelho,
03:20
we lost the point completely.
68
200900
1880
perdemos o ponto completamente.
03:23
We somehow forgot that there were stories --
69
203260
2136
De alguma forma, nos esquecemos que haviam histórias
03:25
stories of human beings behind these numbers.
70
205420
2360
de seres humanos por trás daqueles números.
03:29
In a different context,
71
209060
1576
Num contexto diferente, mas para um ponto similar,
03:30
but to a very similar point,
72
210660
1656
03:32
a peculiar challenge was presented to my team by this woman.
73
212340
3896
um desafio peculiar foi apresentado para a minha equipe por esta mulher.
03:36
She came to us with a lot of data,
74
216260
2376
Ela veio a nós com muitos dados,
03:38
but ultimately she wanted to tell one of the most humane stories possible.
75
218660
4416
mas por fim ela queria nos contar uma das histórias mais humanas possíveis.
03:43
She's Samantha Cristoforetti.
76
223100
1696
Ela é Samantha Crisforetti, a primeira italiana astronauta,
03:44
She has been the first Italian woman astronaut,
77
224820
2576
03:47
and she contacted us before being launched
78
227420
2496
que nos contactou antes de se lançar
03:49
on a six-month-long expedition to the International Space Station.
79
229940
3896
numa expedição de seis meses para a Estação Espacial Internacional.
03:53
She told us, "I'm going to space,
80
233860
2216
Ela nos disse: "Eu vou para o espaço,
03:56
and I want to do something meaningful with the data of my mission
81
236100
3096
e quero fazer algo significante com os dados da minha missão
03:59
to reach out to people."
82
239220
1240
para alcançar pessoas".
04:01
A mission to the International Space Station
83
241420
2536
Uma missão para a Estação Espacial Internacional
04:03
comes with terabytes of data
84
243980
2096
volta com terabytes de dados sobre tudo o que podemos imaginar:
04:06
about anything you can possibly imagine --
85
246100
2376
04:08
the orbits around Earth,
86
248500
1496
as órbitas ao redor da Terra, a velocidade e a posição da EEI
04:10
the speed and position of the ISS
87
250020
2096
04:12
and all of the other thousands of live streams from its sensors.
88
252140
3680
e outras milhões de transmissões diretas de seus sensores.
04:16
We had all of the hard data we could think of --
89
256660
2896
Tínhamos todos os dados imagináveis,
04:19
just like the pundits before the election --
90
259580
2416
assim como os especialistas antes das eleições,
04:22
but what is the point of all these numbers?
91
262020
2976
mas qual a utilidade de todos esses números?
04:25
People are not interested in data for the sake of it,
92
265020
2736
As pessoas não se interessam nos dados em si,
04:27
because numbers are never the point.
93
267780
1855
porque os números nunca são o propósito.
04:29
They're always the means to an end.
94
269659
1961
São sempre o meio para um fim.
04:32
The story we needed to tell
95
272659
1777
A história que tínhamos que contar
04:34
is that there is a human being in a teeny box
96
274460
2496
é que existe um ser humano numa caixinha pequena
04:36
flying in space above your head,
97
276980
2256
voando para o espaço em cima das nossas cabeças,
04:39
and that you can actually see her with your naked eye on a clear night.
98
279260
4096
e que podemos vê-la a olhos nus numa noite clara.
04:43
So we decided to use data to create a connection
99
283380
3096
Decidimos usar os dados para criar uma conexão
04:46
between Samantha and all of the people looking at her from below.
100
286500
4056
entre Samantha e todas as pessoas olhando para ela daqui debaixo.
04:50
We designed and developed what we called "Friends in Space,"
101
290580
3176
Criamos e desenvolvemos o que chamamos de "Friends in Space",
04:53
a web application that simply lets you say "hello" to Samantha
102
293780
4656
um aplicativo que nos permite dizer "oi" para a Samantha
04:58
from where you are,
103
298460
1256
de onde estamos,
04:59
and "hello" to all the people who are online at the same time
104
299740
3536
e "oi" para o mundo todo, on-line ao mesmo tempo.
05:03
from all over the world.
105
303300
1520
05:05
And all of these "hellos" left visible marks on the map
106
305460
3456
Todos esses "ois" deixaram marcas visíveis no mapa
05:08
as Samantha was flying by
107
308940
2016
quando Samantha sobrevoava
05:10
and as she was actually waving back every day at us
108
310980
3376
e ela acenava para nós todos os dias usando o Twitter na EEI.
05:14
using Twitter from the ISS.
109
314380
1680
05:16
This made people see the mission's data from a very different perspective.
110
316700
4976
Assim, podíamos ver os dados da missão de uma perspectiva bem diferente.
05:21
It all suddenly became much more about our human nature and our curiosity,
111
321700
4696
De repente, tudo se tratava mais da natureza humana e de nossa curiosidade,
05:26
rather than technology.
112
326420
1656
do que da tecnologia.
05:28
So data powered the experience,
113
328100
2336
Assim os dados motivaram a experiência,
05:30
but stories of human beings were the drive.
114
330460
2400
mas as histórias de seres humanos eram o ímpeto.
05:34
The very positive response of its thousands of users
115
334660
3336
As respostas positivas de milhares de usuários
05:38
taught me a very important lesson --
116
338020
1936
me ensinaram uma lição importante:
05:39
that working with data means designing ways
117
339980
2856
trabalhar com dados significa criar caminhos
05:42
to transform the abstract and the uncountable
118
342860
2736
para transformar o abstrato e o incontável
05:45
into something that can be seen, felt and directly reconnected
119
345620
4016
em algo que pode ser visto, sentido e reconectado diretamente
05:49
to our lives and to our behaviors,
120
349660
2296
em nossas vidas e nosso comportamento,
05:51
something that is hard to achieve
121
351980
1856
algo difícil de realizar
05:53
if we let the obsession for the numbers and the technology around them
122
353860
3896
se deixarmos a obsessão pelos números e a tecnologia que os cerca
05:57
lead us in the process.
123
357780
1280
conduzir o processo.
06:00
But we can do even more to connect data to the stories they represent.
124
360420
4896
Podemos fazer até mais para conectar dados com as histórias que representam.
06:05
We can remove technology completely.
125
365340
2656
Podemos remover a tecnologia por completo.
06:08
A few years ago, I met this other woman,
126
368020
2256
Uns anos atrás, conheci outra mulher,
06:10
Stefanie Posavec --
127
370300
1376
a Stefanie Posavec,
06:11
a London-based designer who shares with me the passion and obsession about data.
128
371700
5816
uma designer enraizada em Londres,
com a mesma paixão e obsessão que eu tenho pelos dados.
06:17
We didn't know each other,
129
377540
1336
Não nos conhecíamos, mas decidimos fazer um experimento muito radical:
06:18
but we decided to run a very radical experiment,
130
378900
3256
06:22
starting a communication using only data,
131
382180
2536
começar uma conversa usando somente dados,
06:24
no other language,
132
384740
1336
e nenhuma outra linguagem,
06:26
and we opted for using no technology whatsoever to share our data.
133
386100
4616
e optamos por não usar nenhuma tecnologia para compartilhar os dados.
06:30
In fact, our only means of communication
134
390740
2896
Nosso único meio de comunicação seria o bom e velho correio.
06:33
would be through the old-fashioned post office.
135
393660
2856
06:36
For "Dear Data," every week for one year,
136
396540
2456
Para "Queridos Dados", todas as semanas, por um ano,
06:39
we used our personal data to get to know each other --
137
399020
3456
usamos dados pessoais para conhecermos uma a outra:
06:42
personal data around weekly shared mundane topics,
138
402500
3656
dados pessoais compartilhados semanalmente sobre tópicos cotidianos,
06:46
from our feelings
139
406180
1216
desde nossos sentimentos a interações com nossos companheiros,
06:47
to the interactions with our partners,
140
407420
1856
06:49
from the compliments we received to the sounds of our surroundings.
141
409300
3160
desde elogios que recebemos, a sons ao nosso redor.
06:53
Personal information that we would then manually hand draw
142
413300
3536
Informações pessoais que desenhamos manualmente
06:56
on a postcard-size sheet of paper
143
416860
2496
numa folha do tamanho de um cartão postal
06:59
that we would every week send from London to New York,
144
419380
2936
que mandávamos semanalmente de Londres a Nova Iorque,
07:02
where I live,
145
422340
1256
onde eu moro,
07:03
and from New York to London, where she lives.
146
423620
2200
e de Nova Iorque a Londres, onde ela mora.
07:06
The front of the postcard is the data drawing,
147
426300
3696
Na frente do cartão postal ficava o desenho dos dados,
07:10
and the back of the card
148
430020
1296
e o verso do cartão continha o endereço da outra pessoa, claro,
07:11
contains the address of the other person, of course,
149
431340
2429
07:13
and the legend for how to interpret our drawing.
150
433793
2640
e a legenda de como interpretar o desenho.
07:17
The very first week into the project,
151
437460
2016
Na primeira semana do projeto,
07:19
we actually chose a pretty cold and impersonal topic.
152
439500
3056
nós escolhemos um tópico frio e impessoal.
07:22
How many times do we check the time in a week?
153
442580
3200
Quantas vezes olhamos que horas eram na semana?
07:26
So here is the front of my card,
154
446540
1936
Aqui está a frente do meu cartão, e vemos todos os símbolos
07:28
and you can see that every little symbol
155
448500
1976
07:30
represents all of the times that I checked the time,
156
450500
3416
que representam todas as vezes que eu olhei as horas,
07:33
positioned for days and different hours chronologically --
157
453940
3376
marcando os dias e as horas, cronologicamente,
07:37
nothing really complicated here.
158
457340
2040
nada muito complicado.
07:40
But then you see in the legend
159
460020
1576
Mas aí vemos na legenda
07:41
how I added anecdotal details about these moments.
160
461620
3456
como eu adicionei detalhes informais sobre os momentos.
07:45
In fact, the different types of symbols indicate why I was checking the time --
161
465100
4576
De fato, os símbolos diferentes indicam a razão de eu consultar as horas,
07:49
what was I doing?
162
469700
1216
o que eu estava fazendo.
07:50
Was I bored? Was I hungry?
163
470940
1696
Estava entediada? Com fome? Atrasada?
07:52
Was I late?
164
472660
1216
07:53
Did I check it on purpose or just casually glance at the clock?
165
473900
3216
Consultei de propósito ou olhei o relógio de relance casualmente?
07:57
And this is the key part --
166
477140
2256
Esta parte é a chave:
07:59
representing the details of my days and my personality
167
479420
3696
representar os detalhes dos meus dias e a minha personalidade
08:03
through my data collection.
168
483140
1936
através da coleta de dados.
08:05
Using data as a lens or a filter to discover and reveal, for example,
169
485100
4696
Usar dados como uma lente ou filtro para descobrir e revelar, por exemplo,
08:09
my never-ending anxiety for being late,
170
489820
2176
a minha ansiedade contínua de não me atrasar,
08:12
even though I'm absolutely always on time.
171
492020
2200
apesar de eu chegar sempre na hora.
08:16
Stefanie and I spent one year collecting our data manually
172
496020
4096
Stefanie e eu passamos um ano coletando nossos dados manualmente
08:20
to force us to focus on the nuances that computers cannot gather --
173
500140
4496
para nos forçar a concentrar em nuances que os computadores não recolhem,
08:24
or at least not yet --
174
504660
1536
pelo menos, por enquanto,
08:26
using data also to explore our minds and the words we use,
175
506220
3496
usando dados para explorar nossas mentes e as palavras que usamos,
08:29
and not only our activities.
176
509740
1936
e não só nossas atividades.
08:31
Like at week number three,
177
511700
1416
Na terceira semana,
08:33
where we tracked the "thank yous" we said and were received,
178
513140
3816
monitoramos os "obrigados" que dissemos e recebemos,
08:36
and when I realized that I thank mostly people that I don't know.
179
516980
4656
e então percebi que agradeço principalmente às pessoas que não conheço.
08:41
Apparently I'm a compulsive thanker to waitresses and waiters,
180
521660
4336
Aparentemente, sou uma agradecedora compulsiva de garçons,
08:46
but I definitely don't thank enough the people who are close to me.
181
526020
3160
mas não agradeço às pessoas chegadas a mim o suficiente.
08:50
Over one year,
182
530820
1256
Por um ano,
08:52
the process of actively noticing and counting these types of actions
183
532100
4496
o processo de ativamente observar e computar nossas ações
08:56
became a ritual.
184
536620
1296
se tornou um ritual, nos modificou.
08:57
It actually changed ourselves.
185
537940
2056
09:00
We became much more in tune with ourselves,
186
540020
2696
Nos tornamos mais ligadas a nós mesmas,
09:02
much more aware of our behaviors and our surroundings.
187
542740
3120
muito mais conscientes do nosso comportamento e arredores.
09:06
Over one year, Stefanie and I connected at a very deep level
188
546500
2976
Por um ano, Stefanie e eu nos conectamos de forma profunda
09:09
through our shared data diary,
189
549500
2016
pelos diários de dados que compartilhamos
09:11
but we could do this only because we put ourselves in these numbers,
190
551540
4296
mas só pudemos fazer isso porque nos colocamos nos números,
09:15
adding the contexts of our very personal stories to them.
191
555860
3976
inserindo os contextos das nossas histórias a eles.
09:19
It was the only way to make them truly meaningful
192
559860
2456
Foi a única forma de fazê-los ter significado e nos representar.
09:22
and representative of ourselves.
193
562340
2200
09:26
I am not asking you to start drawing your personal data,
194
566300
3096
Eu não estou lhes pedindo para começar a escrever seus dados,
09:29
or to find a pen pal across the ocean.
195
569420
2856
ou achar um amigo de correspondência do outro lado do oceano.
09:32
But I'm asking you to consider data --
196
572300
2576
Mas estou lhes pedindo para considerarem os dados,
09:34
all kind of data --
197
574900
1456
de todos os tipos,
09:36
as the beginning of the conversation
198
576380
1776
o começo de uma conversa e não o fim.
09:38
and not the end.
199
578180
1200
09:39
Because data alone will never give us a solution.
200
579900
3176
Porque dados em si nunca nos darão uma solução.
09:43
And this is why data failed us so badly --
201
583100
2696
É por isso que os dados falharam,
09:45
because we failed to include the right amount of context
202
585820
3376
porque nós falhamos em incluir a quantia certa de contexto
09:49
to represent reality --
203
589220
1456
que representasse a realidade,
09:50
a nuanced, complicated and intricate reality.
204
590700
3200
uma realidade com nuances e complicada.
09:54
We kept looking at these two numbers,
205
594780
2456
Ficamos olhando para os números,
09:57
obsessing with them
206
597260
1496
obcecados por eles
09:58
and pretending that our world could be reduced
207
598780
2496
e fingindo que o mundo pudesse ser reduzido
10:01
to a couple digits and a horse race,
208
601300
2336
a um par de dígitos e uma corrida de cavalos,
10:03
while the real stories,
209
603660
1256
enquanto que histórias reais, as que realmente importam,
10:04
the ones that really mattered,
210
604940
1456
10:06
were somewhere else.
211
606420
1416
estavam em outro lugar.
10:07
What we missed looking at these stories only through models and algorithms
212
607860
4416
O que não vimos ao olhar nessas histórias por modelos e algoritmos
10:12
is what I call "data humanism."
213
612300
2520
é o que chamo de "humanismo dos dados".
10:15
In the Renaissance humanism,
214
615380
2016
No humanismo da renascença, intelectuais europeus trouxeram
10:17
European intellectuals
215
617420
1616
10:19
placed the human nature instead of God at the center of their view of the world.
216
619060
4920
a natureza humana em vez de Deus no centro da sua visão do mundo.
10:24
I believe something similar needs to happen
217
624620
2216
Eu acredito que algo parecido precisa acontecer
10:26
with the universe of data.
218
626860
1776
com o o universo dos dados.
10:28
Now data are apparently treated like a God --
219
628660
2976
Agora, dados são tratados como deuses,
10:31
keeper of infallible truth for our present and our future.
220
631660
3280
guardiões da verdade infalível do nosso presente e futuro.
10:35
The experiences that I shared with you today
221
635660
2896
As experiências que eu compartilhei hoje
10:38
taught me that to make data faithfully representative of our human nature
222
638580
5016
me ensinaram que, para que os dados representem
nossa natureza humana fielmente e não nos enganem de novo,
10:43
and to make sure they will not mislead us anymore,
223
643620
3416
10:47
we need to start designing ways to include empathy, imperfection
224
647060
3696
precisamos começar a criar formas de incluir empatia, imperfeição
10:50
and human qualities
225
650780
1576
e qualidades humanas
10:52
in how we collect, process, analyze and display them.
226
652380
3720
na forma de coletar, processar, analisar e demonstrar os dados.
10:57
I do see a place where, ultimately,
227
657100
2976
Eu imagino um lugar onde, por fim,
11:00
instead of using data only to become more efficient,
228
660100
3336
ao invés de usar dados só para sermos mais eficientes,
11:03
we will all use data to become more humane.
229
663460
2800
usaremos os dados para nos tornarmos mais humanos.
11:06
Thank you.
230
666700
1216
Obrigada.
11:07
(Applause)
231
667940
4441
(Aplausos)
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