Gary Flake: is Pivot a turning point for web exploration?

60,357 views ・ 2010-03-03

TED


Vă rugăm să faceți dublu clic pe subtitrările în limba engleză de mai jos pentru a reda videoclipul.

Traducător: Mia Dragostin Corector: Laszlo Kereszturi
00:16
If I can leave you with one big idea today,
0
16260
2000
V-aş lăsa cu o singură idee importantă azi,
00:18
it's that the whole of the data
1
18260
2000
şi anume că întreaga cantitate de date
00:20
in which we consume
2
20260
2000
pe care o consumăm
00:22
is greater that the sum of the parts,
3
22260
2000
este mai mare decât suma părţilor,
00:24
and instead of thinking about information overload,
4
24260
3000
şi, în loc să vă gândiţi la supra-încărcare cu informaţie
00:27
what I'd like you to think about is how
5
27260
2000
aş prefera să vă gândiţi la modul în care
00:29
we can use information so that patterns pop
6
29260
3000
putem folosi informaţia astfel încât să vedem tiparele
00:32
and we can see trends that would otherwise be invisible.
7
32260
3000
şi să putem vedea tendinţe care altfel ar fi invizibile.
00:35
So what we're looking at right here is a typical mortality chart
8
35260
3000
Acum ne uităm la un grafic obişnuit al mortalităţii
00:38
organized by age.
9
38260
2000
organizat după criteriul vârstei.
00:40
This tool that I'm using here is a little experiment.
10
40260
2000
Programul pe care îl folosesc aici este experimental,
00:42
It's called Pivot, and with Pivot what I can do
11
42260
3000
se numeşte Pivot, şi ce pot să fac cu el
00:45
is I can choose to filter in one particular cause of deaths -- say, accidents.
12
45260
4000
este că pot să filtrez o anumită cauză a morţii, accidente de exemplu.
00:49
And, right away, I see there's a different pattern that emerges.
13
49260
3000
Imediat văd cum apare o altă structură, diferită.
00:52
This is because, in the mid-area here,
14
52260
2000
Asta deoarece, aici în mijloc,
00:54
people are at their most active,
15
54260
2000
oamenii sunt în perioada lor cea mai activă,
00:56
and over here they're at their most frail.
16
56260
2000
iar aici pentru că devin foarte fragili.
00:58
We can step back out again
17
58260
2000
Facem un pas înapoi iar
01:00
and then reorganize the data by cause of death,
18
60260
2000
şi aranjăm datele după cauza morţii,
01:02
seeing that circulatory diseases and cancer
19
62260
3000
vedem că bolile circulatorii şi cancerul
01:05
are the usual suspects, but not for everyone.
20
65260
3000
sunt suspecţii principali, dar nu pentru toţi.
01:08
If we go ahead and we filter by age --
21
68260
3000
Dacă continuăm şi filtrăm după vârstă,
01:11
say 40 years or less --
22
71260
2000
să zicem 40 de ani sau mai puţin,
01:13
we see that accidents are actually
23
73260
2000
vedem că accidentele sunt de fapt
01:15
the greatest cause that people have to be worried about.
24
75260
3000
cauza cea mai frecventă care să îi îngrijoreze pe oameni.
01:18
And if you drill into that, it's especially the case for men.
25
78260
3000
Şi mai departe, este mai ales cazul pentru bărbaţi.
01:21
So you get the idea
26
81260
2000
Înţelegeţi că
01:23
that viewing information, viewing data in this way,
27
83260
3000
acest mod de vizualizare a datelor,
01:26
is a lot like swimming
28
86260
2000
e ca şi cum ai înota
01:28
in a living information info-graphic.
29
88260
3000
într-un grafic de informaţii viu.
01:31
And if we can do this for raw data,
30
91260
2000
Şi dacă putem face asta cu simple date
01:33
why not do it for content as well?
31
93260
3000
de ce n-am face la fel şi cu conţinutul?
01:36
So what we have right here
32
96260
2000
Aici avem
01:38
is the cover of every single Sports Illustrated
33
98260
3000
coperta fiecărui număr din Sports Illustrated
01:41
ever produced.
34
101260
2000
care s-a tipărit până acum.
01:43
It's all here; it's all on the web.
35
103260
2000
Sunt toate aici. Sunt toate pe internet.
01:45
You can go back to your rooms and try this after my talk.
36
105260
3000
Puteţi să încercaţi asta acasă când plecaţi de aici.
01:48
With Pivot, you can drill into a decade.
37
108260
3000
Cu Pivot, poţi să cauţi anumite perioade.
01:51
You can drill into a particular year.
38
111260
2000
Apoi anumiţi ani.
01:53
You can jump right into a specific issue.
39
113260
3000
Poţi să te duci direct la un anume subiect.
01:56
So I'm looking at this; I see the athletes
40
116260
2000
Mă uit la asta - văd atleţii
01:58
that have appeared in this issue, the sports.
41
118260
2000
care au apărut în această ediţie de sport.
02:00
I'm a Lance Armstrong fan, so I'll go ahead and I'll click on that,
42
120260
3000
Sunt mare fan Lance Armstrong, deci îl selectez,
02:03
which reveals, for me, all the issues
43
123260
2000
şi asta îmi aduce toate numerele
02:05
in which Lance Armstrong's been a part of.
44
125260
2000
în care a apărut Lance Armstrong.
02:07
(Applause)
45
127260
3000
(Aplauze)
02:10
Now, if I want to just kind of take a peek at these,
46
130260
3000
Dacă vreau doar să mă uit pe ele,
02:13
I might think,
47
133260
2000
poate că îmi trece prin minte
02:15
"Well, what about taking a look at all of cycling?"
48
135260
2000
"Ce-ar fi să văd ce au despre ciclism în general?"
02:17
So I can step back, and expand on that.
49
137260
2000
Mă întorc şi deschid asta.
02:19
And I see Greg LeMond now.
50
139260
2000
Îl văd pe Greg Lemond acum.
02:21
And so you get the idea that when you
51
141260
2000
Şi înţelegeţi că atunci când navighezi
02:23
navigate over information this way --
52
143260
2000
prin informaţie în felul ăsta,
02:25
going narrower, broader,
53
145260
2000
când specific, când mai general,
02:27
backing in, backing out --
54
147260
2000
mergi înainte şi înapoi,
02:29
you're not searching, you're not browsing.
55
149260
2000
nu cauţi, nu navighezi.
02:31
You're doing something that's actually a little bit different.
56
151260
2000
Faci ceva ceva puţin diferit.
02:33
It's in between, and we think it changes
57
153260
3000
Este undeva la mijloc, şi credem că schimbă
02:36
the way information can be used.
58
156260
2000
felul în care poate fi folosită informaţia.
02:38
So I want to extrapolate on this idea a bit
59
158260
2000
Vreau să merg puţin mai departe pe această idee
02:40
with something that's a little bit crazy.
60
160260
2000
care e puţin cam sonată.
02:42
What we're done here is we've taken every single Wikipedia page
61
162260
3000
Am luat fiecare pagină din Wikipedia
02:45
and we reduced it down to a little summary.
62
165260
3000
şi am redus-o la un rezumat.
02:48
So the summary consists of just a little synopsis
63
168260
3000
Rezumatul e doar o scurtă descriere
02:51
and an icon to indicate the topical area that it comes from.
64
171260
3000
şi o iconiţă care indică domeniul din care provine.
02:54
I'm only showing the top 500
65
174260
3000
Vă arăt doar primele 500
02:57
most popular Wikipedia pages right here.
66
177260
2000
cele mai populare pagini chiar aici.
02:59
But even in this limited view,
67
179260
2000
Dar chiar şi în acestă vedere limitată,
03:01
we can do a lot of things.
68
181260
2000
putem să facem multe lucruri.
03:03
Right away, we get a sense of what are the topical domains
69
183260
2000
Imediat vedem care sunt subiectele principale
03:05
that are most popular on Wikipedia.
70
185260
2000
cele mai populare pe Wikipedia.
03:07
I'm going to go ahead and select government.
71
187260
2000
Acum o să selectez guvernare.
03:09
Now, having selected government,
72
189260
3000
Acum că am ales guvernare,
03:12
I can now see that the Wikipedia categories
73
192260
2000
pot să văd categoria din Wikipedia
03:14
that most frequently correspond to that
74
194260
2000
care corespunde cel mai frecvent
03:16
are Time magazine People of the Year.
75
196260
3000
şi anume revista Time - Personalitatea Anului.
03:19
So this is really important because this is an insight
76
199260
3000
Şi asta e important pentru că este un lucru
03:22
that was not contained within any one Wikipedia page.
77
202260
3000
care nu era conţinut în nici o pagină Wikipedia.
03:25
It's only possible to see that insight
78
205260
2000
Poţi să descoperi lucrul ăsta
03:27
when you step back and look at all of them.
79
207260
3000
doar dacă faci un pas înapoi şi te uiţi la toate simultan.
03:30
Looking at one of these particular summaries,
80
210260
2000
Privind toate aceste rezumate particulare,
03:32
I can then drill into the concept of
81
212260
3000
pot apoi să explorez mai atent conceptul
03:35
Time magazine Person of the Year,
82
215260
2000
revistei Time - Personalitatea Anului,
03:37
bringing up all of them.
83
217260
2000
să le aduc pe toate la suprafaţă.
03:39
So looking at these people,
84
219260
2000
Şi mă uit la aceşti oameni,
03:41
I can see that the majority come from government;
85
221260
3000
văd că majoritatea vin din guvern.
03:45
some have come from natural sciences;
86
225260
3000
Câţiva vin din ştiinţe naturale.
03:49
some, fewer still, have come from business --
87
229260
3000
Câţiva, şi mai puţini, vin din afaceri.
03:53
there's my boss --
88
233260
2000
Aici e şeful meu.
03:55
and one has come from music.
89
235260
5000
Şi acesta vine din muzică.
04:00
And interestingly enough,
90
240260
2000
Şi destul de interesant,
04:02
Bono is also a TED Prize winner.
91
242260
3000
Bono este și un câştigător al premiului TED.
04:05
So we can go, jump, and take a look at all the TED Prize winners.
92
245260
3000
Aşa că mergem să ne uităm la câştigătorii premiului TED.
04:08
So you see, we're navigating the web for the first time
93
248260
3000
Vedeţi, navigăm pentru prima oară web-ul
04:11
as if it's actually a web, not from page-to-page,
94
251260
3000
ca şi cum ar fi cu adevărat o reţea, şi nu din pagină în pagină,
04:14
but at a higher level of abstraction.
95
254260
2000
ci la un nivel mai înalt de abstracţie.
04:16
And so I want to show you one other thing
96
256260
2000
Şi vreau să vă mai arăt un lucru
04:18
that may catch you a little bit by surprise.
97
258260
3000
care poate o să vă ia prin surprindere.
04:21
I'm just showing the New York Times website here.
98
261260
3000
Vă arăt situl New York Times.
04:24
So Pivot, this application --
99
264260
2000
Pivot, aplicaţia noastră --
04:26
I don't want to call it a browser; it's really not a browser,
100
266260
2000
nu vreau s-o numesc browser, pentru că nu este chiar un browser,
04:28
but you can view web pages with it --
101
268260
3000
dar poţi să vezi pagini de web cu ea --
04:31
and we bring that zoomable technology
102
271260
2000
şi folosim tehnologia de mărire şi micşorare
04:33
to every single web page like this.
103
273260
3000
în fiecare pagină.
04:36
So I can step back,
104
276260
3000
Pot să fac un pas înapoi,
04:39
pop right back into a specific section.
105
279260
2000
să mă întorc înapoi la o anumită secţiune.
04:41
Now the reason why this is important is because,
106
281260
2000
De ce e important,
04:43
by virtue of just viewing web pages in this way,
107
283260
3000
pentru că doar accesând paginile de web în acest fel,
04:46
I can look at my entire browsing history
108
286260
2000
pot să îmi văd întreaga istorie de căutare
04:48
in the exact same way.
109
288260
2000
în exact acelaşi fel.
04:50
So I can drill into what I've done
110
290260
2000
Pot să explorez mai în detaliu ce am făcut
04:52
over specific time frames.
111
292260
2000
în diferite perioade.
04:54
Here, in fact, is the state
112
294260
2000
Aici este chiar situaţia
04:56
of all the demo that I just gave.
113
296260
2000
acestui demo pe care îl facem acum.
04:58
And I can sort of replay some stuff that I was looking at earlier today.
114
298260
3000
Şi pot să mă uit pe chestii pe care le-am făcut azi mai devreme.
05:01
And, if I want to step back and look at everything,
115
301260
3000
Şi dacă vreau să fac un pas înapoi şi să mă uit la tot
05:04
I can slice and dice my history,
116
304260
2000
pot să îmi disec
05:06
perhaps by my search history --
117
306260
2000
istoricul căutării, de exemplu.
05:08
here, I was doing some nepotistic searching,
118
308260
2000
Aici am căutat
05:10
looking for Bing, over here for Live Labs Pivot.
119
310260
3000
pentru Bing , aici pentru Live Labs Pivot.
05:13
And from these, I can drill into the web page
120
313260
2000
Şi de aici pot să aleg o pagină
05:15
and just launch them again.
121
315260
2000
şi să o lansez din nou.
05:17
It's one metaphor repurposed multiple times,
122
317260
3000
Este o metaforă reutilizată de mai multe ori,
05:20
and in each case it makes the whole greater
123
320260
2000
şi în fiecare caz face întregul mai mare
05:22
than the sum of the parts with the data.
124
322260
2000
decât suma părţilor din date.
05:24
So right now, in this world,
125
324260
3000
Acum, în lumea noastră,
05:27
we think about data as being this curse.
126
327260
3000
credem că datele sunt un blestem pentru noi.
05:30
We talk about the curse of information overload.
127
330260
3000
Ne plângem de blestemul supra-încărcării cu informaţie.
05:33
We talk about drowning in data.
128
333260
3000
Spunem că ne sufocăm în date.
05:36
What if we can actually turn that upside down
129
336260
2000
Ce-ar fi dacă am întoarce totul invers
05:38
and turn the web upside down,
130
338260
2000
şi am întoarce şi web-ul invers,
05:40
so that instead of navigating from one thing to the next,
131
340260
3000
aşa că în loc să trecem de la un lucru la următorul,
05:43
we get used to the habit of being able to go from many things to many things,
132
343260
3000
ne obişnuim să mergem de la mai multe la mai multe lucruri,
05:46
and then being able to see the patterns
133
346260
2000
şi să fim în stare să găsim tipare
05:48
that were otherwise hidden?
134
348260
2000
care altfel sunt ascunse?
05:50
If we can do that, then instead of being trapped in data,
135
350260
5000
Dacă am face asta, în loc să fim prinşi în capcana datelor,
05:55
we might actually extract information.
136
355260
3000
am putea de fapt să putem să extragem informaţie.
05:58
And, instead of dealing just with information,
137
358260
2000
Şi în loc să avem doar o relaţie primară cu informaţia,
06:00
we can tease out knowledge.
138
360260
2000
am putea chiar să extragem cunoştinţe.
06:02
And if we get the knowledge, then maybe even there's wisdom to be found.
139
362260
3000
Şi dacă extragem cunoaştere, poate e şi înţelepciune de găsit.
06:05
So with that, I thank you.
140
365260
2000
Cu asta, vă mulţumesc.
06:07
(Applause)
141
367260
8000
(Aplauze)
Despre acest site

Acest site vă va prezenta videoclipuri de pe YouTube care sunt utile pentru a învăța limba engleză. Veți vedea lecții de engleză predate de profesori de top din întreaga lume. Faceți dublu clic pe subtitrările în limba engleză afișate pe fiecare pagină video pentru a reda videoclipul de acolo. Subtitrările se derulează în sincron cu redarea videoclipului. Dacă aveți comentarii sau solicitări, vă rugăm să ne contactați folosind acest formular de contact.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7