How we can find ourselves in data | Giorgia Lupi

Translator: Dollaya Piumsuwan Reviewer: Rawee Ma

This is what my last week looked like.

นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นกับฉันในสัปดาห์ที่แล้ว

What I did,

สิ่งที่ฉันทำ

who I was with,

คนที่ฉันอยู่ด้วย

the main sensations I had for every waking hour ...

ความรู้สึกของฉันทุก ๆ นาทีที่ตื่น

If the feeling came as I thought of my dad

หรือเวลาที่ฉันมีความรู้สึกบางอย่าง เมื่อคิดถึงพ่อ

who recently passed away,

ที่เพิ่งเสียไป

or if I could have just definitely avoided the worries and anxieties.

หรือเวลาที่ฉันควรจะเลิกวิตกกังวล

And if you think I'm a little obsessive,

และหากคุณคิดว่าฉันหมกหมุ่นอยู่นิด ๆ ละก็

you're probably right.

คุณอาจจะถูก

But clearly, from this visualization,

แต่ชัดว่า จากภาพนี้

you can learn much more about me than from this other one,

คุณจะรู้จักฉันมากกว่าภาพนี้

which are images you're probably more familiar with

ซึ่งเป็นภาพที่คุณอาจจะคุ้นเคยมากกว่า

and which you possibly even have on your phone right now.

และคุณอาจจะมีภาพแบบนี้อยู่ในมือถือของคุณ

Bar charts for the steps you walked,

กราฟแท่งบอกจำนวนก้าวที่คุณเดิน

pie charts for the quality of your sleep --

แผนภูมิวงกลมที่บอกคุณภาพของการนอน

the path of your morning runs.

และเส้นทางการวิ่งในตอนเช้า

In my day job, I work with data.

งานประจำของฉัน ฉันทำงานกับข้อมูล

I run a data visualization design company,

ฉันมีบริษัทออกแบบภาพแสดงข้อมูล

and we design and develop ways to make information accessible

เราออกแบบและพัฒนาวิธีที่จะเข้าถึงข้อมูล

through visual representations.

ด้วยการใช้ภาพ

What my job has taught me over the years

สิ่งที่งานของฉันสอนฉันตลอดหลายปีที่ผ่านมา

is that to really understand data and their true potential,

คือการที่จะเข้าใจข้อมูลและความสามารถของมัน

sometimes we actually have to forget about them

บางครั้งเราจะต้องลืมมันไปจริง ๆ

and see through them instead.

และมองผ่านมันไปแทน

Because data are always just a tool we use to represent reality.

เพราะข้อมูลเป็นเพียงแค่ เครื่องมือที่เราใช้ตีความข้อมูลตลอดมา

They're always used as a placeholder for something else,

พวกมันถูกใช้เป็นตัวยึดสำหรับสิ่งอื่น

but they are never the real thing.

แต่พวกมันไม่เคยเป็นสิ่งที่แท้จริง

But let me step back for a moment

แต่ฉันขอย้อนกลับไป

to when I first understood this personally.

ถึงครั้งแรกที่ฉันเข้าใจเรื่องนี้

In 1994, I was 13 years old.

ในปี 1994 ตอนที่ฉันอายุ 13 ปี

I was a teenager in Italy.

ฉันเป็นวันรุ่นอาศัยอยู่ในประเทศอิตาลี

I was too young to be interested in politics,

ฉันเด็กเกินกว่าจะสนใจการเมือง

but I knew that a businessman, Silvio Berlusconi,

แต่ก็รู้ว่านักธุรกิจที่ชื่อ ซิลวิโอ แบร์ลุสโกนี

was running for president for the moderate right.

กำลังลงสมัครเลือกตั้งประธานาธิบดี ให้กับฝ่ายขวาปานกลาง

We lived in a very liberal town,

เราอาศัยอยู่ในเมืองที่เสรีนิยมมาก

and my father was a politician for the Democratic Party.

พ่อของฉันเป็นนักการเมือง ของพรรคเสรีประชาธิปไตย

And I remember that no one thought that Berlusconi could get elected --

ฉันจำได้ว่าไม่มีใครคิดว่า แบร์ลุสโกนีจะชนะเลือกตั้ง--

that was totally not an option.

ไม่มีทางเลย

But it happened.

แต่มันเกิดขึ้น

And I remember the feeling very vividly.

และฉันจำได้ถึง ความรู้สึกที่เกิดขึ้นอย่างชัดเจน

It was a complete surprise,

มันเป็นความประหลาดใจมาก

as my dad promised that in my town he knew nobody who voted for him.

เพราะพ่อของฉันให้คำมั่นว่าในเมืองของฉัน ที่เขารู้จักไม่มีใครลงคะแนนเสียงให้กับแบร์ลุสโกนี

This was the first time

นี่เป็นครั้งแรก

when the data I had gave me a completely distorted image of reality.

ที่ข้อมูลที่ฉันได้รับ บิดเบือนภาพความเป็นจริง

My data sample was actually pretty limited and skewed,

ตัวอย่างข้อมูลของฉัน มันถูกจำกัดและถูกบิดเบือน

so probably it was because of that, I thought, I lived in a bubble,

และอาจเป็นเพราะอย่างนั้น ฉันเลยคิดว่าฉันอยู่ในฟองอากาศ

and I didn't have enough chances to see outside of it.

และฉันไม่มีโอกาสมากพอ ที่จะเห็นสิ่งที่อยู่ข้างนอก

Now, fast-forward to November 8, 2016

ที่นี้เร่งเวลามาที่ 8 พฤศจิกายน 2016

in the United States.

ในสหรัฐอเมริกา

The internet polls,

ผลสำรวจทางอินเทอร์เน็ต

statistical models,

โมเดลทางสถิติ

all the pundits agreeing on a possible outcome for the presidential election.

นักเชี่ยวชาญทุกคนเห็นพ้องกันใน ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ในการเลือกตั้งประธานาธิบดี

It looked like we had enough information this time,

ดูเหมือนว่าครั้งนี้เราจะมีข้อมูลที่เพียงพอ

and many more chances to see outside the closed circle we lived in --

และมีโอกาสมากขึ้นที่เราจะได้เห็นสิ่งต่าง ๆ นอกจากสถานที่ปิดบังที่เราอาศัยอยู่--

but we clearly didn't.

แต่เห็นได้ชัดว่าไม่เลย

The feeling felt very familiar.

มันเป็นความรู้สึกที่คุ้นเคย

I had been there before.

ฉันเคยอยู่ในสถานการณ์แบบนี้

I think it's fair to say the data failed us this time --

ฉันคิดว่ามันยุติธรรมที่จะพูดว่า ครั้งนี้ข้อมูลทำให้เราผิดหวัง--

and pretty spectacularly.

ได้อย่างน่าประทับใจ

We believed in data,

เราเชื่อในข้อมูล

but what happened,

แต่สิ่งที่เกิดขึ้น

even with the most respected newspaper,

กระทั่งกับหนังสือพิมพ์ที่น่าเชื่อถือที่สุด

is that the obsession to reduce everything to two simple percentage numbers

คือความหมกหมุ่นที่จะบีบทุกอย่าง ให้อยู่ในรูปตัวเลขเปอร์เซ็นสองตัวง่าย ๆ

to make a powerful headline

เพื่อจะได้พาดหัวข่าวที่โน้มน้าวดึงดูด

made us focus on these two digits

และให้เรามุ่งความสนใจไปที่ตัวเลขสองตัวนั่น

and them alone.

เท่านั้น

In an effort to simplify the message

ความพยายามที่จะทำให้เนื้อหาอ่านง่าย

and draw a beautiful, inevitable red and blue map,

และการใส่รูปแผนที่สีแดงน้ำเงินที่ขาดไม่ได้

we lost the point completely.

เราพลาดประเด็นสำคัญไปอย่างสิ้นเชิง

We somehow forgot that there were stories --

เราหลงลืมไปว่ายังมีเรื่องราวมากมาย --

stories of human beings behind these numbers.

เรื่องราวของคนอยู่เบื้องหลังตัวเลขเหล่านี้

In a different context,

ในบริบทที่ต่างออกไป

but to a very similar point,

แต่เป็นประเด็นที่ใกล้เคียงกัน

a peculiar challenge was presented to my team by this woman.

ผู้หญิงคนนี้ได้นำความท้าทายแปลกใหม่ มาให้กับทีมของฉัน

She came to us with a lot of data,

เธอมาหาเราพร้อมกับข้อมูลจำนวนมาก

but ultimately she wanted to tell one of the most humane stories possible.

แต่ที่สุดแล้วเธอต้องการที่จะบอกถึง เรื่องราวที่มีความเป็นมนุษยธรรมที่สุดกับเรา

She's Samantha Cristoforetti.

เธอคือซามานธา คริสโตเฟอเรตติ

She has been the first Italian woman astronaut,

เธอเป็นนักบินอวกาศชาวอิตาเลียนคนแรก

and she contacted us before being launched

เธอติดต่อเราก่อนที่เธอจะออกเดินทาง

on a six-month-long expedition to the International Space Station.

ไปยังสถานีอวกาศนานาชาติ ซึ่งใช้ระยะเวลานาน 6 เดือน

She told us, "I'm going to space,

เธอบอกกับฉันว่า "ฉันกำลังจะไปยังอวกาศ

and I want to do something meaningful with the data of my mission

และฉันอยากจะทำสิ่งที่มีความหมาย ด้วยข้อมูลจากภารกิจของฉัน

to reach out to people."

เพื่อเข้าถึงผู้คน"

A mission to the International Space Station

ภารกิจเพื่อไปยังสถานีอวกาศนานาชาติ

comes with terabytes of data

มาพร้อมกับข้อมูลหลายเทราไบท์

about anything you can possibly imagine --

เกี่ยวกับทุกอย่างที่จะจินตนาการถึงได้--

the orbits around Earth,

การโคจรรอบโลก

the speed and position of the ISS

ความเร็วและตำแหน่งของสถานีอวกาศนานาชาติ

and all of the other thousands of live streams from its sensors.

และสัญญาณภาพและเสียงอีกหลายพันชิ้น จากตัวจับสัญญาณของสถานี

We had all of the hard data we could think of --

เรามีเอกสารทุกชิ้นที่เราพอจะนึกออก

just like the pundits before the election --

เหมือนกับเหล่าผู้เชี่ยวชาญก่อนการเลือกตั้ง--

but what is the point of all these numbers?

แต่วัตถุประสงค์ของตัวเลขเหล่านี้คืออะไร

People are not interested in data for the sake of it,

คนไม่สนใจข้อมูลเพียงเพราะมันคือข้อมูล

because numbers are never the point.

เพราะตัวเลขไม่ใช่ประเด็น

They're always the means to an end.

มันเป็นเพียงแค่เครื่องมือไปสู่ข้อสรุป

The story we needed to tell

เรื่องเราที่เราต้องการจะบอกคือ

is that there is a human being in a teeny box

มีคนอยู่ในกล่องเล็ก ๆ

flying in space above your head,

ล่องลอยอยู่ในอวกาศเหนือศีรษะของเรา

and that you can actually see her with your naked eye on a clear night.

และคุณสามารถเห็นเธอ ด้วยตาเปล่าในคืนที่ฟ้าเปิด

So we decided to use data to create a connection

เราเลยตัดสินใจใช้ข้อมูล เพื่อสร้างความเชื่อมโยง

between Samantha and all of the people looking at her from below.

ระหว่างซามานธาและคนที่มองดูเธอจากพื้นโลก

We designed and developed what we called "Friends in Space,"

เราออกแบบและพัฒนาสิ่งที่เรียกว่า "Friends in Space" ขึ้น

a web application that simply lets you say "hello" to Samantha

มันเป็นเว็บแอพลิเคชั่น ที่ให้คุณได้ทักทาย"เฮลโล" กับซามานธา

from where you are,

จากที่ที่คุณอยู่

and "hello" to all the people who are online at the same time

และได้ทักทายคนอื่น ๆ ที่กำลังออนไลน์ในเวลาเดียวกับคุณ

from all over the world.

จากทั่วโลก

And all of these "hellos" left visible marks on the map

และคำทักทายเหล่านั้น จะทิ้งร่องรอยบนแผนที่

as Samantha was flying by

ในขณะที่ซามานธากำลังบินผ่านไป

and as she was actually waving back every day at us

และทักทายเรากลับมาทุกวัน

using Twitter from the ISS.

โดยใช้ทวิตเตอร์ของสถานีอวกาศนานาชาติ

This made people see the mission's data from a very different perspective.

สิ่งนี้ทำให้คนได้เห็น ข้อมูลของภารกิจจากทุกแง่มุม

It all suddenly became much more about our human nature and our curiosity,

มันกลายเป็นเรื่องเกี่ยวกับธรรมชาติของมนุษย์ และความช่างสงสัยของเราในทันที

rather than technology.

แทนที่จะเป็นเรื่องเทคโนโลยี

So data powered the experience,

ข้อมูลเพิ่มประสบการณ์ให้กับเรา

but stories of human beings were the drive.

แต่เรื่องราวของมนุษย์ เป็นตัวขับเคลื่อนข้อมูล

The very positive response of its thousands of users

การตอบสนองทางบวก ของผู้ใช้งานหลายพันคน

taught me a very important lesson --

ให้บทเรียนที่สำคัญมาก ๆ กับฉันว่า--

that working with data means designing ways

การทำงานกับข้อมูลคือการออกแบบวิธี

to transform the abstract and the uncountable

ที่จะแปลงสิ่งที่เป็นนามธรรมและนับไม่ได้

into something that can be seen, felt and directly reconnected

ให้เป็นสิ่งที่สามารถมองเห็นได้ รู้สึกได้ และเชื่อมโยงได้โดยตรง

to our lives and to our behaviors,

กับชีวิตของเราและพฤติกรรมของเรา

something that is hard to achieve

บางอย่างที่ทำได้ยาก

if we let the obsession for the numbers and the technology around them

หากเราปล่อยให้ความหมกหมุ่นในตัวเลข และเทคโนโลยี

lead us in the process.

ควบคุมเราระหว่างทาง

But we can do even more to connect data to the stories they represent.

แต่เราสามารถที่จะเชื่อมโยงข้อมูล กับเรื่องราวที่มันจะสื่อ

We can remove technology completely.

เราสามารถเอาเทคโนโลยีออกไปได้เลย

A few years ago, I met this other woman,

หลายปีก่อน ฉันได้พบกับผู้หญิงอีกหนึ่งคน

Stefanie Posavec --

สเตฟานี โพซาเวค--

a London-based designer who shares with me the passion and obsession about data.

นักออกแบบในลอนดอน ซึ่งได้แบ่งปันเรื่องราว ความชื่นชอบและหลงใหลในข้อมูลกับฉัน

We didn't know each other,

เราไม่รู้จักกัน

but we decided to run a very radical experiment,

แต่เราตัดสินใจที่จะทำการทดลอง ที่สุดโต่งมาก ๆ

starting a communication using only data,

โดยเริ่มสื่อสารกันด้วยข้อมูลเพียงอย่างเดียว

no other language,

ไม่ใช้ภาษาอื่น

and we opted for using no technology whatsoever to share our data.

และเราก็ไม่ใช้เทคโนโลยีใด ๆ เลย ในการส่งข้อมูลให้กัน

In fact, our only means of communication

ความจริงแล้ว ช่องทางการสื่อสารเดียวของเรา

would be through the old-fashioned post office.

คือการส่งไปรษณีย์

For "Dear Data," every week for one year,

เราเขียน "ข้อมูลที่รัก" ทุกอาทิตย์เป็นเวลาหนึ่งปี

we used our personal data to get to know each other --

เราใช้ข้อมูลส่วนตัว เพื่อเรียนรู้ซึ่งกันและกัน --

personal data around weekly shared mundane topics,

ข้อมูลส่วนตัวที่บอกเล่ากัน เป็นเรื่องราวธรรมดา ๆ ทุกสัปดาห์

from our feelings

ตั้งแต่ความรู้สึกของเรา

to the interactions with our partners,

จนถึงการมีปฏิสัมพันธ์กับคู่ของเรา

from the compliments we received to the sounds of our surroundings.

ตั้งแต่คำชมที่เราได้รับ จนถึงเสียงรอบตัวที่เราได้ยิน

Personal information that we would then manually hand draw

ข้อมูลส่วนตัวที่เราจะวาดด้วยมือ

on a postcard-size sheet of paper

ลงในกระดาษขนาดโปสการ์ด

that we would every week send from London to New York,

และส่งจากลอนดอนมายังนิวยอร์กทุกสัปดาห์

where I live,

มายังที่ที่ฉันอยู่

and from New York to London, where she lives.

และจากนิวยอร์กไปยังลอนดอนสถานที่อยู่ของเธอ

The front of the postcard is the data drawing,

ด้านหน้าของโปสการ์ดคือภาพข้อมูล

and the back of the card

ส่วนด้านหลัง

contains the address of the other person, of course,

แน่นอนว่ามีที่อยู่ของผู้รับ

and the legend for how to interpret our drawing.

และคำอธิบายการตีความภาพวาดของเรา

The very first week into the project,

อาทิตย์แรกของโครงการนี้

we actually chose a pretty cold and impersonal topic.

เราต่างเลือกหัวข้อที่ค่อนข้างเย็นชา และไม่เป็นส่วนตัว

How many times do we check the time in a week?

เราดูเวลากี่ครั้งในสัปดาห์

So here is the front of my card,

นี่คือด้านหน้าของโปสการ์ด

and you can see that every little symbol

คุณจะเห็นว่าสัญลักษณ์เล็ก ๆ ทุกอัน

represents all of the times that I checked the time,

บ่งบอกทุกครั้งที่ฉันดูเวลา

positioned for days and different hours chronologically --

ในแต่ละวันและในแต่ละช่วงเวลา--

nothing really complicated here.

ตรงนี้ไม่มีอะไรสลับซับซ้อน

But then you see in the legend

แต่คุณจะเห็นคำอธิบาย

how I added anecdotal details about these moments.

ว่าฉันได้เขียนรายละเอียดเรื่องราว ของเหตุการณ์เหล่านั้น

In fact, the different types of symbols indicate why I was checking the time --

ความจริงแล้ว สัญลักษณ์ต่าง ๆ บ่งบอกว่าทำไมฉันถึงดูเวลา--

what was I doing?

ฉันกำลังทำอะไรอยู่

Was I bored? Was I hungry?

ฉันเบื่อหรือไม่ ฉันหิวรึเปล่า

Was I late?

ฉันสายหรือไม่

Did I check it on purpose or just casually glance at the clock?

ฉันตั้งใจดูเวลาหรือแค่มองไปที่นาฬิกา

And this is the key part --

และนี่คือส่วนที่สำคัญ

representing the details of my days and my personality

มันบอกรายละเอียด ของวันและบุคลิกภาพของฉัน

through my data collection.

ผ่านชุดข้อมูลของฉัน

Using data as a lens or a filter to discover and reveal, for example,

การใช้ข้อมูลเป็นเลนส์หรือม่าน เพื่อค้นพบและแสดงให้เห็นบางอย่าง

my never-ending anxiety for being late,

เช่น ความกังวลเรื่องสายที่ไม่สิ้นสุดของฉัน

even though I'm absolutely always on time.

ถึงแม้ว่าฉันตรงต่อเวลาเสมอ

Stefanie and I spent one year collecting our data manually

สเตฟานีและฉันใช้เวลา 1 ปี เพื่อเก็บข้อมูลด้วยมือ

to force us to focus on the nuances that computers cannot gather --

เพื่อบังคับให้เราสนใจความแตกต่างเล็กน้อย ที่คอมพิวเตอร์รวบรวมไม่ได้--

or at least not yet --

หรืออย่างน้อยก็ยังไม่ได้ในตอนนี้--

using data also to explore our minds and the words we use,

เราใช้ข้อมูลเพื่อสำรวจความคิดของเรา และคำที่เราใช้

and not only our activities.

ไม่ใช่เพียงแค่กิจกรรมที่เราทำ

Like at week number three,

เหมือนกับในสัปดาห์ที่สาม

where we tracked the "thank yous" we said and were received,

ซึ่งเราจดบันทึกทุกคำ "ขอบคุณ" ที่เรากล่าวและได้รับ

and when I realized that I thank mostly people that I don't know.

และเวลาที่ฉันตระหนักได้ว่า ส่วนใหญ่ฉันขอบคุณคนที่ไม่รู้จัก

Apparently I'm a compulsive thanker to waitresses and waiters,

เห็นได้ชัดว่าฉันเป็นพวก ขอบคุณซ้ำแล้วซ้ำอีกกับพนักงานบริการ

but I definitely don't thank enough the people who are close to me.

แต่แน่นอนว่าฉันไม่ได้ขอบคุณ คนที่ใกล้ชิดกับฉันเท่าที่ควร

Over one year,

มากกว่าเวลา 1 ปี

the process of actively noticing and counting these types of actions

การสังเกตและนับพฤติกรรมแบบนี้อย่างจริงจัง

became a ritual.

กลายเป็นพิธีกรรม

It actually changed ourselves.

มันเปลี่ยนตัวเราไปจริง ๆ

We became much more in tune with ourselves,

เราเข้าใจตัวเราเองมากขึ้น

much more aware of our behaviors and our surroundings.

ตระหนักถึงพฤติกรรมของตัวเอง และสิ่งที่อยู่รอบตัวมากขึ้น

Over one year, Stefanie and I connected at a very deep level

ตลอด 1 ปี สเตฟานีและฉัน เชื่อมโยงกันในระดับที่ลึกลงไป

through our shared data diary,

ผ่านการบันทึกข้อมูลที่เราแบ่งปันกัน

but we could do this only because we put ourselves in these numbers,

แต่เราทำแบบนี้ได้เพราะ เราใส่ตัวเองเข้าไปในตัวเลขเหล่านี้

adding the contexts of our very personal stories to them.

และเพิ่มบริบทของ เรื่องราวส่วนตัวของเราเข้าไป

It was the only way to make them truly meaningful

มันเป็นทางเดียวที่จะทำให้มันมีความหมาย

and representative of ourselves.

และเป็นสิ่งแทนตัวเรา

I am not asking you to start drawing your personal data,

ฉันไม่ได้ขอให้คุณเริ่มวาดภาพข้อมูล ขีวิตส่วนตัวของคุณ

or to find a pen pal across the ocean.

หรือหาเพื่อนทางจดหมายต่างชาติ

But I'm asking you to consider data --

แต่ฉันอยากให้คุณเริ่มมองหาข้อมูล--

all kind of data --

ทุกประเภท--

as the beginning of the conversation

ให้เป็นจุดเริ่มต้นของบทสนทนา

and not the end.

ไม่ใช่จุดสิ้นสุด

Because data alone will never give us a solution.

เพราะข้อมูลเพียงอย่างเดียว ไม่สามารถให้ทางออกกับเรา

And this is why data failed us so badly --

และนั่นคือเหตุผลที่ข้อมูลทำให้เราผิดหวัง--

because we failed to include the right amount of context

เพราะเราไม่ได้ใส่บริบทเข้าไปให้มากพอ

to represent reality --

เพื่อที่จะตีความความจริง--

a nuanced, complicated and intricate reality.

ความจริงที่ยุ่งเหยิง ซับซ้อน และมีความแตกต่างแม้เพียงเล็กน้อย

We kept looking at these two numbers,

เราเฝ้าดูตัวเลขสองตัวนี้

obsessing with them

หมกหมุ่นอยู่กับมัน

and pretending that our world could be reduced

และแสร้งทำเป็นว่าเราสามารถ แปลงโลกของเรา

to a couple digits and a horse race,

ให้เป็นเพียงตัวเลขไม่กี่ตัว หรือการชิงเก้าอี้ผู้นำ

while the real stories,

ในขณะที่เรื่องราวที่แท้จริง

the ones that really mattered,

ที่สำคัญจริง ๆ

were somewhere else.

อยู่ที่อื่น

What we missed looking at these stories only through models and algorithms

สิ่งที่เราพลาดขณะที่มองดูเรื่องราวเหล่านี้ ผ่านโมเดลและสูตรคำนวน

is what I call "data humanism."

คือสิ่งที่ฉันเรียกว่า "มนุษยนิยมข้อมูล"

In the Renaissance humanism,

มนุษยนิยมในยุคฟื้นฟูศิลปวิทยาการ

European intellectuals

นักปราชญ์ชาวยุโรป

placed the human nature instead of God at the center of their view of the world.

ยึดเอาธรรมชาติของมนุษย์เป็นศูนย์กลาง การมองโลกของพวกเขาแทนพระเจ้า

I believe something similar needs to happen

ฉันเชื่อสิ่งที่คล้าย ๆ กันนี้ควรจะเกิดขึ้น

with the universe of data.

กับจักรวาลของข้อมูล

Now data are apparently treated like a God --

ตอนนี้ข้อมูลได้รับการปฏิบัติเหมือนพระเจ้า

keeper of infallible truth for our present and our future.

ผู้รักษาความจริงที่แม่นยำ สำหรับปัจจุบันและอนาคตของพวกเรา

The experiences that I shared with you today

ประสบการณ์ที่ฉันเล่าให้ฟังในวันนี้

taught me that to make data faithfully representative of our human nature

สอนฉันว่า การจะทำให้ข้อมูล เป็นตัวแทนธรรมชาติของมนุษย์ที่แท้จริง

and to make sure they will not mislead us anymore,

และให้มั่นใจว่า มันจะไม่ได้ทำให้เราเข้าใจผิดอีก

we need to start designing ways to include empathy, imperfection

เราจะต้องเริ่มออกแบบวิธีการ ที่จะใส่ความเอาใจใส่ ความไม่สมบูรณ์แบบ

and human qualities

และคุณลักษณะของมนุษย์

in how we collect, process, analyze and display them.

เข้าไปในการเก็บ ประมวลผล วิเคราะห์ และแสดงข้อมูลเหล่านั้น

I do see a place where, ultimately,

ฉันมองเห็นที่ที่ ในที่สุดแล้ว

instead of using data only to become more efficient,

แทนที่จะใช้ข้อมูล เพียงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ

we will all use data to become more humane.

เราจะใช้ข้อมูล เพื่อให้มีความเป็นมนุษย์มากขึ้น

Thank you.

ขอบคุณค่ะ

(Applause)

(เสียงปรบมือ)