Tim Berners-Lee: The year open data went worldwide

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Luis Brissos Revisora: Orlando Figueiredo
00:15
Last year here at TED
0
15260
2000
O ano passado aqui no TED
00:17
I asked you to give me your data,
1
17260
2000
pedi-vos para me darem os vossos dados,
00:19
to put your data on the web, on the basis
2
19260
2000
para colocarem os vossos dados na Web,
00:21
that if people put data onto the web --
3
21260
3000
partindo do pressuposto que, se as pessoas colocarem dados na rede,
00:24
government data, scientific data, community data,
4
24260
3000
dados do governo, dados científicos, dados comunitários,
00:27
whatever it is -- it will be used by other people
5
27260
2000
sejam quais forem, seriam usados por outras pessoas
00:29
to do wonderful things, in ways
6
29260
2000
que fariam coisas maravilhosas,
00:31
that they never could have imagined.
7
31260
2000
com resultados que nunca teriam imaginado.
00:33
So, today I'm back just to show you a few things,
8
33260
3000
Hoje estou de volta para vos mostrar
00:36
to show you, in fact, there is
9
36260
2000
que, de facto, está em marcha
00:38
an open data movement afoot,
10
38260
5000
um movimento de dados abertos
00:43
now, around the world.
11
43260
2000
percorrendo o mundo inteiro.
00:45
The cry of "Raw data now!"
12
45260
2000
O apelo de "dados brutos agora",
00:47
which I made people make in the auditorium,
13
47260
2000
que eu fiz aos presentes no auditório,
00:49
was heard around the world.
14
49260
2000
foi ouvido pelo mundo inteiro.
00:51
So, let's roll the video.
15
51260
3000
Assim sendo, vamos ver o vídeo.
00:54
A classic story, the first one which lots of people picked up,
16
54260
3000
Uma história clássica, a primeira que muitos apanharam
00:57
was when in March -- on March 10th in fact, soon after TED --
17
57260
3000
foi quando em 10 de março, pouco depois do TED,
01:00
Paul Clarke, in the U.K. government,
18
60260
3000
Paul Clarke, do governo do Reino Unido, publicou no blogue:
01:03
blogged, "Oh, I've just got some raw data. Here it is,
19
63260
2000
"Eu tenho alguns dados brutos.
01:05
it's about bicycle accidents."
20
65260
3000
"Estão aqui. São sobre acidentes de bicicletas."
01:08
Two days it took the Times Online
21
68260
3000
O Times Online demorou dois dias
01:11
to make a map, a mashable map --
22
71260
2000
a fazer um mapa, um mapa "mashable",
01:13
we call these things mash-ups --
23
73260
2000
— nós chamamos a estas coisas mash-ups —
01:15
a mashed-up user interface that allows you to go in there
24
75260
2000
um mash-up, um interface de utilizador
01:17
and have a look and find out whether your bicycle
25
77260
2000
que nos permite entrar, dar uma olhadela
01:19
route to work was affected.
26
79260
2000
e ver se foi afetada a nossa rota de bicicleta.
01:21
Here's more data, traffic survey data,
27
81260
2000
Há mais dados de pesquisa sobre trânsito,
01:23
again, put out by the U.K. government,
28
83260
2000
disponibilizados pelo governo britânico.
01:25
and because they put it up using the Linked Data standards,
29
85260
3000
Como os colocaram usando os standards da Linked Data
01:28
then a user could just make a map,
30
88260
2000
o utilizador podia fazer um mapa, apenas com alguns cliques.
01:30
just by clicking.
31
90260
2000
01:32
Does this data affect things? Well, let's get back to 2008.
32
92260
2000
Estes dados produzem efeitos? Vamos regressar a 2008.
01:34
Look at Zanesville, Ohio.
33
94260
3000
Olhem para Zanesville, Ohio.
01:37
Here's a map a lawyer made. He put on it the water plant,
34
97260
3000
Um advogado fez este mapa com a rede de abastecimento de água,
01:40
and which houses are there,
35
100260
2000
e com as casas ali existentes.
01:42
which houses have been connected to the water.
36
102260
2000
Quais as casas que tinham ligação à água?
01:44
And he got, from other data sources,
37
104260
2000
Arranjou dados de outras fontes,
01:46
information to show
38
106260
3000
informações que mostram quais as casas habitadas por pessoas brancas.
01:49
which houses are occupied by white people.
39
109260
2000
01:51
Well, there was too much of a correlation, he felt,
40
111260
3000
Achou que existia uma correlação muito forte
01:54
between which houses were occupied by white people
41
114260
3000
entre as casas habitadas por pessoas brancas
01:57
and which houses had water, and the judge was not impressed either.
42
117260
3000
e as casas que tinham água.
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
Este é o poder de agarrar nalguns dados,
02:05
another piece of data, putting it together,
45
125260
3000
em mais outro pedaço de dados, juntá-los,
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 do Reino Unido.
02:12
This is U.K. government data, a completely independent site,
48
132260
2000
São dados do governo do Reino Unido, um endereço independente,
02:14
Where Does My Money Go.
49
134260
2000
Para Onde Vai o Meu Dinheiro.
02:16
It allows anybody to go there and burrow down.
50
136260
2000
Permite-nos ir lá e pesquisar,
02:18
You can burrow down by a particular type of spending,
51
138260
2000
podemos pesquisar um tipo específico de despesa
02:20
or you can go through all the different regions and compare them.
52
140260
4000
ou podemos percorrer todas as categorias e compará-las.
02:24
So, that's happening in the U.K. with U.K. government data.
53
144260
3000
Isto está a ser feito no Reino Unido, com dados do governo.
02:27
Yes, certainly you can do it over here.
54
147260
2000
Podemos fazê-lo aqui.
02:29
Here's a site which allows you to look at recovery spending
55
149260
3000
Este é um endereço que nos permite ver as despesas públicas, na Califórnia.
02:32
in California.
56
152260
2000
02:34
Take an arbitrary example, Long Beach, California,
57
154260
2000
E um exemplo arbitrário, Long Beach, Califórnia,
02:36
you can go and have a look at what recovery money they've been spending
58
156260
3000
podemos entrar e ver as despesas que têm feito
02:39
on different things such as energy.
59
159260
3000
em diversas coisas, como a energia.
02:42
In fact, this is the graph of the number of data sets
60
162260
3000
E este é o gráfico da quantidade de dados
02:45
in the repositories of data.gov,
61
165260
2000
colocados no repositório do data.gov e data.gov.uk.
02:47
and data.gov.uk.
62
167260
2000
02:49
And I'm delighted to see a great competition
63
169260
2000
Estou encantado por ver uma grande competição
02:51
between the U.K. in blue, and the U.S. in red.
64
171260
2000
entre o Reino Unido a azul, e os EUA a vermelho.
02:53
How can you use this stuff?
65
173260
2000
Como podemos usar isto?
02:55
Well, for example, if you have lots of data about places
66
175260
3000
Se tivermos montes de dados sobre locais
02:58
you can take, from a postcode --
67
178260
2000
por exemplo, dos códigos postais,
03:00
which is like a zip plus four --
68
180260
2000
— que é como um código zip mais quatro algarismos —
03:02
for a specific group of houses, you can make paper,
69
182260
3000
para um grupo especifico de casas,
03:05
print off a paper which has got very, very
70
185260
2000
podemos imprimir um relatório
que tem coisas mais específicas sobre paragens de autocarros,
03:07
specific things about the bus stops,
71
187260
2000
03:09
the things specifically near you.
72
189260
2000
coisas que estão perto de nós.
03:11
On a larger scale, this is a mash-up
73
191260
3000
Em larga escala, isto é um mash-up
03:14
of the data which was released about the Afghan elections.
74
194260
3000
de dados que foram divulgados sobre as eleições afegãs.
03:17
It allows you to set your own criteria
75
197260
2000
Permite-nos desenvolver o nosso critério sobre as coisas que queremos ver.
03:19
for what sort of things you want to look at.
76
199260
2000
03:21
The red circles are polling stations,
77
201260
2000
Os círculos vermelhos são assembleias de voto,
03:23
selected by your criteria.
78
203260
2000
selecionadas pelo nosso critério.
03:25
And then you can select also other things on the map
79
205260
2000
Depois podemos selecionar outras coisas no mapa
03:27
to see what other factors, like the threat level.
80
207260
2000
para ver outros fatores como o nível de ameaça.
03:29
So, that was government data.
81
209260
3000
Aquilo eram dados governamentais.
03:32
I also talked about community-generated data -- in fact I edited some.
82
212260
2000
Também falei sobre dados gerados por comunidades
03:34
This is the wiki map, this is the Open Street Map.
83
214260
2000
Este é o mapa wiki, o mapa aberto das ruas.
03:36
"Terrace Theater" I actually put
84
216260
2000
Coloquei lá o Terrace Theater no mapa,
03:38
on the map because it wasn't on the map before TED last year.
85
218260
3000
porque não estava lá antes do TED do ano passado.
03:41
I was not the only person editing the open street map.
86
221260
3000
Eu não era a única pessoa a editar o mapa aberto de ruas.
03:44
Each flash on this visualization --
87
224260
2000
Cada flash nesta visualização colocada pelo ITO Mundial
03:46
put together by ITO World --
88
226260
2000
03:48
shows an edit in 2009
89
228260
2000
mostra uma alteração feita em 2009
03:50
made to the Open Street Map.
90
230260
2000
realizada no mapa aberto das ruas.
03:52
Let's now spin the world during the same year.
91
232260
3000
Vamos agora fazer girar o mundo durante esse mesmo ano.
03:55
Every flash is an edit. Somebody somewhere
92
235260
2000
Cada flash é uma alteração.
03:57
looking at the Open Street Map, and realizing it could be better.
93
237260
3000
Alguém, algures, olhou para o mapa aberto e achou que podia ser melhor.
04:00
You can see Europe is ablaze with updates.
94
240260
3000
Vemos a Europa em chamas com tantas atualizações.
04:03
Some places, perhaps not as much as they should be.
95
243260
3000
Noutros locais, talvez nem tantas como deviam ser.
04:06
Here focusing in on Haiti.
96
246260
2000
Aqui focamos o Haiti.
04:08
The map of Port au-Prince at the end
97
248260
2000
O mapa de Port-au-Price no fim de 2009
04:10
of 2009 was not all it could be,
98
250260
2000
não era tudo o que poderia ser,
04:12
not as good as the map of California.
99
252260
2000
não era tão bom como o mapa da Califórnia.
04:14
Fortunately, just after the earthquake,
100
254260
3000
Felizmente, pouco depois do terramoto,
04:17
GeoEye, a commercial company,
101
257260
2000
GeoEye, uma empresa comercial,
04:19
released satellite imagery
102
259260
2000
disponibilizou 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 o usasse.
04:25
This is January, in time lapse,
105
265260
2000
Este é o período de janeiro,
04:27
of people editing ... that's the earthquake.
106
267260
2000
as pessoas a editarem, isto é o terramoto.
04:29
After the earthquake, immediately,
107
269260
2000
Imediatamente depois do terramoto
04:31
people all over the world, mappers
108
271260
2000
pessoas de todo o mundo, utilizadores que quiseram ajudar, e podiam,
04:33
who wanted to help, and could,
109
273260
2000
04:35
looked at that imagery, built the map, quickly building it up.
110
275260
3000
olharam para as imagens, e construíram rapidamente um mapa.
04:38
We're focusing now on Port-au-Prince.
111
278260
1000
Estamos agora a focar Port-au-Prince.
04:39
The light blue is refugee camps these volunteers had spotted from the [satellite images].
112
279260
4000
A azul temos os campos de refugiados que os voluntários viram do ar.
04:43
So, now we have, immediately, a real-time map
113
283260
2000
Assim, temos, imediatamente, um mapa em tempo real
04:45
showing where there are refugee camps --
114
285260
2000
que mostra o local destes campos de refugiados.
04:47
rapidly became the best map
115
287260
2000
Tornou-se no melhor mapa a usar,
04:49
to use if you're doing relief work in Port-au-Prince.
116
289260
3000
para quem prestava auxílio em Port-au-Prince.
04:52
Witness the fact that it's here on this Garmin device
117
292260
2000
Vejam que ele está neste dispositivo
04:54
being used by rescue team in Haiti.
118
294260
2000
que está a ser usado pelas equipas de salvamento.
04:56
There's the map showing,
119
296260
3000
(Aplausos)
Este é o mapa de Haiti, que mostra, do lado esquerdo,
04:59
on the left-hand side,
120
299260
2000
05:01
that hospital -- actually that's a hospital ship.
121
301260
2000
o hospital, ou melhor, um navio hospital.
05:03
This is a real-time map that shows blocked roads,
122
303260
3000
Este é um mapa em tempo real que mostra estradas bloqueadas,
05:06
damaged buildings, refugee camps --
123
306260
2000
edifícios danificados, campos de refugiados.
05:08
it shows things that are needed [for rescue and relief work].
124
308260
2000
Mostra as coisas necessárias.
05:10
So, if you've been involved in that at all,
125
310260
2000
Se estiveram envolvidos nestas coisas,
05:12
I just wanted to say: Whatever you've been doing,
126
312260
2000
só quero dizer que, seja o que estão a fazer,
05:14
whether you've just been chanting, "Raw data now!"
127
314260
2000
seja fazendo gráficos de dados brutos,
05:16
or you've been putting government or scientific data online,
128
316260
3000
ou a colocar dados governamentais ou científicos na rede,
05:19
I just wanted to take this opportunity to say: Thank you very much,
129
319260
2000
queria agradecer esta oportunidade para dizer muito obrigado,
05:21
and we have only just started!
130
321260
3000
e ainda agora começámos.
05:24
(Applause)
131
324260
2000
(Aplausos)
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