Aaron Koblin: Artfully visualizing our humanity

Aaron Koblin: İnsanlığımızı ustaca görselleştirme

145,953 views

2011-05-23 ・ TED


New videos

Aaron Koblin: Artfully visualizing our humanity

Aaron Koblin: İnsanlığımızı ustaca görselleştirme

145,953 views ・ 2011-05-23

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

Çeviri: Derya Zeynep Eser Gözden geçirme: osman oguz ahsen
00:15
So I think data can actually make us more human.
0
15260
4000
Pekala, verilerin bizi daha insancıl kılabileceğini düşünüyorum.
00:19
We're collecting and creating all kinds of data about how we're living our lives,
1
19260
3000
Biz, hayatımızı nasıl yaşadığımız hakkında her türlü veriyi topluyor ve yaratıyoruz,
00:22
and it's enabling us to tell some amazing stories.
2
22260
2000
ve bu bazı şaşırtıcı hikayeler anlatmamızı sağlıyor.
00:24
Recently, a wise media theorist Tweeted,
3
24260
3000
Son zamanlarda, akıllı bir medya teorisyeni Tweeter mesajında şöyle dedi,
00:27
"The 19th century culture was defined by the novel,
4
27260
2000
19. yüzyıl kültürünü roman tanımlamıştı,
00:29
the 20th century culture was defined by the cinema,
5
29260
2000
20. yüzyıl kültürünü sinema tanımlamıştı,
00:31
and the culture of the 21st century
6
31260
2000
ve 21. yüzyılın kültürünü de
00:33
will be defined by the interface."
7
33260
2000
arayüz tanımlayacak."
00:35
And I believe this is going to prove true.
8
35260
2000
Ve bunun doğruluğunun ortaya çıkacağına inanıyorum.
00:37
Our lives are being driven by data,
9
37260
2000
Hayatlarımıza veriler yön veriyor,
00:39
and the presentation of that data is an opportunity
10
39260
2000
ve bu verilerin sunumu büyük hikayeler anlatmak için
00:41
for us to make some amazing interfaces that tell great stories.
11
41260
2000
bazı şaşırtıcı arayüzler yapmada bizim için bir fırsattır.
00:43
So I'm going to show you a few of the projects
12
43260
2000
Ben de son birkaç yıldır üzerinde çalıştığım
00:45
that I've been working on over the last couple years
13
45260
2000
yaşamlarımızı ve sistemlerimizi derinlemesine irdeleyen
00:47
that reflect on our lives and our systems.
14
47260
2000
projelerden bazılarını göstereceğim.
00:49
This is a project called Flight Patterns.
15
49260
2000
Bu, Uçuş Modelleri adlı bir proje.
00:51
What you're looking at is airplane traffic
16
51260
2000
Baktığınız şey ise, 24 saatlik bir süre için
00:53
over North America for a 24-hour period.
17
53260
3000
Kuzey Amerika üzerindeki uçak trafiğidir.
00:56
As you see, everything starts to fade to black,
18
56260
2000
Gördüğünüz gibi, her şey koyulaşmaya başlar,
00:58
and you see people going to sleep.
19
58260
2000
ve uyumaya giden insanları görürsünüz.
01:00
Followed by that, you see on the West coast
20
60260
2000
Bunun ardından, Batı yakasında uçakların karşıya,
01:02
planes moving across, the red-eye flights to the East coast.
21
62260
3000
gece uçuşlarının Doğu yakasına hareket ettiğini görürüz.
01:05
And you'll see everybody waking up on the East coast,
22
65260
3000
Ve sağ üst köşedeki gelen Avrupa uçuşlarının ardından,
01:08
followed by European flights coming in the upper right-hand corner.
23
68260
3000
Doğu kıyısında herkesin uyandığını göreceksiniz.
01:11
Everybody's moving from the East coast to the West coast.
24
71260
3000
Herkes Doğu yakasından Batı yakasına doğru hareket ediyor.
01:14
You see San Francisco and Los Angeles
25
74260
2000
San Fransisco ve Los Angeles uçaklarının
01:16
start to make their journeys down to Hawaii in the lower left-hand corner.
26
76260
3000
sol alt köşedeki Hawaii'ye doğru seyahat etmeye başladığını görüyorsunuz.
01:19
I think it's one thing to say there's 140,000 planes
27
79260
2000
Herhangi bir zamanda federal hükümet tarafından izlenen
01:21
being monitored by the federal government at any one time,
28
81260
3000
140,000 uçak olduğunu söylemek başka şey,
01:24
and it's another thing to see that system as it ebbs and flows.
29
84260
3000
o sistemin gelgit akışını gördüğünü söylemek ise başka bir şey.
01:29
This is a time-lapse image of that exact same data,
30
89260
2000
Bu aynı verinin hızlandırılmış görüntüsü,
01:31
but I've color-coded it by type,
31
91260
2000
fakat türüne göre renkli kodlu yaptım,
01:33
so you can see the diversity of aircraft that are in the skies above us.
32
93260
3000
böylece yukarıda gökyüzünde bulunan uçak çeşitliliğini görebilirsiniz.
01:36
And I started making these, and I put them into Google Maps
33
96260
3000
Ve bunları yapmaya başladım, onları Google Maps'e koydum
01:39
and allow you to zoom in and see individual airports
34
99260
2000
ve orada ortaya çıkan tek tek havaalanları ile desenleri
01:41
and the patterns that are occurring there.
35
101260
2000
görmeniz için yakınlaştırmanıza izin verdim.
01:43
So here we can see the white represents low altitudes,
36
103260
3000
Yani burada beyazın düşük rakımı, mavinin de yüksek
01:46
and the blue are higher altitudes.
37
106260
2000
rakımı temsil ettiğini görebiliyoruz.
01:48
And you can zoom in. This is taking a look at Atlanta.
38
108260
2000
Ve yakınlaştırabiliyorsunuz. Atlanta'ya bir göz atalım.
01:50
You can see this is a major shipping airport,
39
110260
2000
Bunun büyük bir nakliye havaalanı olduğunu görebilirsiniz,
01:52
and there's all kinds of activity there.
40
112260
2000
ve orada tüm faaliyet çeşitleri mevcut.
01:54
You can also toggle between altitude
41
114260
3000
Ayrıca, model ve üretici için rakım arasında
01:57
for model and manufacturer.
42
117260
2000
geçiş yapabilirsiniz.
01:59
See again, the diversity.
43
119260
2000
Şu çeşitliliğe tekrar bakın.
02:01
And you can scroll around and see
44
121260
2000
Ve bunu, etrafında kaydırabilirsiniz ve
02:03
some of the different airports and the different patterns that they have.
45
123260
3000
sahip oldukları farklı havaalanları ile farklı desenleri bir arada görebilirsiniz.
02:06
This is scrolling up the East coast.
46
126260
2000
Doğu yakasına kadar böyle kaydırılır.
02:08
You can see some of the chaos that's happening in New York
47
128260
2000
Hava trafik kontrolörleri ile New York'ta oluşan keşmekeşin
02:10
with the air traffic controllers
48
130260
2000
birazını görebilirsiniz,
02:12
having to deal with all those major airports next to each other.
49
132260
4000
yan yana tüm bu büyük havaalanları ile uğraşmak zorundalar.
02:17
So zooming back out real quick,
50
137260
2000
Öyleyse bunu hızlıca uzaklaştırdığımızda,
02:19
we see, again, the U.S. -- you get Florida down in the right-hand corner.
51
139260
3000
tekrar, ABD'yi görüyoruz -- sağ aşağı köşesinde Florida'yı bulursunuz.
02:22
Moving across to the West coast,
52
142260
2000
Batı yakasına ilerlediğimizde,
02:24
you see San Francisco and Los Angeles --
53
144260
2000
San Francisco ve Los Angeles'ı görüyorsunuz --
02:26
big low-traffic zones
54
146260
2000
Nevada ve Arizona'nın karşısında
02:28
across Nevada and Arizona.
55
148260
2000
trafik bölgeleri son derece az.
02:30
And that's us down there in L.A. and Long Beach on the bottom.
56
150260
4000
Ve LA ile onun altındaki Long Beach 'de işte biz bulunuyoruz.
02:36
I started taking a look as well at different perimeters,
57
156260
2000
Farklı görüş alanı sınırlarına da bakmaya başladım,
02:38
because you can choose what you want to pull out from the data.
58
158260
2000
çünkü verilerden neyi çekip almak istiyorsanız seçebilirsiniz.
02:40
This is looking at ascending versus descending flights.
59
160260
3000
Artan uçuşlara karşılık azalan uçuşlara bir bakış bu.
02:43
And you can see, over time, the ways the airports change.
60
163260
2000
Ve zaman içinde havaalanlarının değiştiği yolları görebilirsiniz.
02:45
You see the holding patterns that start to develop
61
165260
2000
Ekranın altında oluşmaya başlayan beklemedeki
02:47
in the bottom of the screen.
62
167260
2000
uçuş yollarını görüyorsunuz.
02:49
And you can see, eventually the airport actually flips directions.
63
169260
3000
Ve sonunda havaalanının gerçekten yönünü çevirdiğini görebilirsiniz.
02:53
So this is another project that I worked on with the Sensible Cities Lab at MIT.
64
173260
3000
Pekala bu, MIT'de Akıllı Şehirler Laboratuvarı ile üzerinde çalıştığım bir başka proje.
02:56
This is visualizing international communications.
65
176260
2000
Bu, uluslararası iletişimi görselleştirme oluyor.
02:58
So it's how New York communicates
66
178260
2000
Dolayısıyla New York'un diğer uluslararası
03:00
with other international cities.
67
180260
2000
şehirlerle nasıl iletişim kurduğunu gösteriyor.
03:02
And we set this up as a live globe in the Museum of Modern Art in New York
68
182260
3000
Ve bunu, New York Modern Sanat Müzesi'nde Esnek Zihini Tasarla sergisi için
03:05
for the Design the Elastic Mind exhibition.
69
185260
2000
canlı bir küre olarak kurduk.
03:07
And it had a live feed with a 24-hour offset,
70
187260
2000
Ve o, 24 saat boyunca canlı yayın yapıyordu;
03:09
so you could see the changing relationship
71
189260
2000
böylece AT&T verileri yoluyla gelen ve
03:11
and some demographic info
72
191260
2000
kendini açığa alan demografik
03:13
coming through AT&T's data and revealing itself.
73
193260
3000
bilgilerin bazılarını ve değişen ilişkiyi görebiliyordunuz.
03:16
This is another project I worked on with Sensible Cities Lab
74
196260
2000
Bu, benim Akıllı Şehirler Laboratuvarı ve CurrentCity.org ile
03:18
and CurrentCity.org.
75
198260
2000
üzerinde çalıştığım bir diğer proje.
03:20
And it's visualizing SMS messages being sent in the city of Amsterdam.
76
200260
3000
İçeriği ise, Amsterdam kentinde gönderilen SMS mesajlarının görüntülenmesi.
03:23
So you're seeing the daily ebb and flow
77
203260
2000
Yani şehrin farklı yerlerinden gelen insanların
03:25
of people sending SMS messages from different parts of the city,
78
205260
2000
gönderdiği SMS mesajlarının günlük gelgit akışını görüyoruz,
03:27
until we approach New Year's Eve, where everybody says, "Happy New Year!"
79
207260
3000
ta ki herkesin "Yeni Yılınız Kutlu Olsun!" dediği Yılbaşı'na gelene kadar.
03:30
(Laughter)
80
210260
2000
(Gülüşmeler)
03:32
So this is an interactive tool
81
212260
2000
Öyleyse şehrin etrafında
03:34
that you can move around and see different parts of the city.
82
214260
3000
hareket edip farklı yerlerini görebileceğiniz etkileşimli bir araçtır bu.
03:37
This is looking at another event. This is called Queen's Day.
83
217260
3000
Başka bir olaya bakalım. Buna, Kraliçe'nin Günü deniyor.
03:40
So again, you get this daily ebb and flow
84
220260
2000
Yani yine, şehrin farklı yerlerinden gelen insanların
03:42
of people sending SMS messages from different parts of the city.
85
222260
3000
gönderdiği SMS mesajlarının günlük gelgit akışını elde ediyorsunuz.
03:45
And then you're going to see people start to gather in the center of the city
86
225260
2000
Ve sonra, kutlamalar için bir gece önce şehir merkezinde toplanmaya başlayan
03:47
to celebrate the night before,
87
227260
2000
insanları göreceksiniz,
03:49
which happens right here.
88
229260
2000
tam da burada gerçekleşiyor.
03:51
And then you can see people celebrating the next day.
89
231260
2000
Ve sonra ertesi gün kutlama yapan insanları görebilirsiniz.
03:53
And you can pause it and step back and forth and see different phases.
90
233260
3000
Ve bunu durdurabilir ve ileri ve geri adım atarak farklı aşamalara bakabilirsiniz.
03:56
So now on to something completely different.
91
236260
2000
Şimdi tamamen farklı bir şeye dönelim.
03:58
Some of you may recognize this.
92
238260
2000
Bazılarınız bunu tanıyabilir.
04:00
This is Baron Wolfgang von Kempelen's mechanical chess playing machine.
93
240260
3000
Bu, Baron Wolfgang von Kempelen'in mekanik satranç oynama makinesi.
04:03
And it's this amazing robot that plays chess extremely well,
94
243260
2000
Ve satrancı son derece iyi oynayan ise işte bu şaşırtıcı robot,
04:05
except for one thing: it's not a robot at all.
95
245260
3000
bir şey hariç: bu aslında hiç de bir robot değil.
04:08
There's actually a legless man that sits in that box
96
248260
2000
Esasen o kutuda satranç oyuncusunu kontrol eden
04:10
and controls this chess player.
97
250260
2000
bacaksız bir adam oturuyor.
04:12
This was the inspiration for a web service by Amazon
98
252260
2000
Bu, Amazon tarafından bir web hizmeti için ilham kaynağı oldu
04:14
called the Mechanical Turk -- named after this guy.
99
254260
3000
adına Mekanik Türk denilen -- ki adını bu adamdan aldı.
04:17
And it's based on the premise that there are certain things
100
257260
2000
Ve bu, bazı şeyler vardır ki insanlar için kolay ama
04:19
that are easy for people, but really difficult for computers.
101
259260
2000
bilgisayarlar için gerçekten de zordur fikrine dayanıyor.
04:21
So they made this web service and said,
102
261260
2000
Böylece, bu web hizmetini yaptılar ve şöyle dediler,
04:23
"Any programmer can write a piece of software
103
263260
2000
"Herhangi bir programcı bir yazılım yazabilir ve
04:25
and tap into the minds of thousands of people."
104
265260
2000
binlerce insanın zihnine dokunabilir."
04:27
The nerdy side of me thought, "Wow, this is amazing.
105
267260
2000
İnek öğrenci tarafımla şöyle düşündüm, "Vay, işte bu şaşırtıcı.
04:29
I can tap into thousands of people's minds."
106
269260
2000
binlerce insanın zihnine dokunabilirim."
04:31
And the other nerdy side of me thought,
107
271260
2000
Oysa öbür inek öğrenci tarafımla da şöyle düşündüm,
04:33
"This is horrible. This is completely bizarre.
108
273260
3000
"Bu korkunç. Bu tamamen tuhaf.
04:36
What does this mean for the future of mankind,
109
276260
2000
Bu, insanlığın geleceği açısından ne anlama geliyor,
04:38
where we're all plugged into this borg?"
110
278260
2000
hepimiz bu yapay insanımsıya takılı halde mi olacağız?"
04:40
I was probably being a little extreme.
111
280260
2000
Herhalde biraz aşırıya kaçmıştım.
04:42
But what does this mean when we have no context for what it is that we're working on,
112
282260
2000
Fakat üzerinde çalıştığımız şey için bir içerik olmadığında ve sadece bu küçük işleri
04:44
and we're just doing these little labors?
113
284260
2000
yaptığımızda bu ne anlama geliyor?
04:46
So I created this drawing tool.
114
286260
2000
O yüzden bu çizim aracını yarattım.
04:48
I asked people to draw a sheep facing to the left.
115
288260
2000
İnsanlardan sola bakan bir koyun çizmelerini istedim.
04:50
And I said, "I'll pay you two cents for your contribution."
116
290260
2000
Ben de, "Size katkılarınız için iki sent ödeyeceğim" dedim.
04:52
And I started collecting sheep.
117
292260
3000
Ve koyun toplamaya başladım.
04:55
And I collected a lot, a lot of different sheep.
118
295260
3000
Ve ben, bir sürü farklı koyun topladım.
04:59
Lots of sheep.
119
299260
2000
Bir sürü koyun.
05:01
I took the first 10,000 sheep that I collected,
120
301260
2000
Toplanan ilk 10.000 koyunu aldım,
05:03
and I put them on a website called TheSheepMarket.com
121
303260
3000
ve onları, 20 koyunluk koleksiyonlardan alabileceğiniz
05:06
where you can actually buy collections of 20 sheep.
122
306260
3000
TheSheepMarket.com adlı websitesine koydum.
05:09
You can't pick individual sheep,
123
309260
2000
Tek tek koyun seçemezsiniz,
05:11
but you can buy a single plate block of stamps as a commodity.
124
311260
4000
ama tek plaka blok halindeki pulları bir eşya gibi satın alabilirsiniz.
05:15
And juxtaposed against this grid,
125
315260
2000
Ve bu sistem karşısında yan yana
05:17
you see actually, by rolling over each individual one,
126
317260
2000
her birinin üzerine yuvarlanarak, bu kocaman mekanik
05:19
the humanity behind this hugely mechanical process.
127
319260
3000
işlemin arkasındaki insanlığı görüyorsunuz aslında.
05:22
I think there's something really interesting
128
322260
2000
İnsanları bu yaratıcı uğraştan geçerken
05:24
to watching people as they go through this creative toil --
129
324260
3000
izlemenin çok ilginç bir şey olduğunu düşünüyorum --
05:27
something we can all relate to,
130
327260
2000
hepimizin ilgili olduğu bir şey,
05:29
this creative process of trying to come up with something from nothing.
131
329260
3000
hiç yoktan birşeyler elde edilmeye çalışılan yaratıcı bir süreç bu.
05:32
I think it was really interesting to juxtapose this humanity
132
332260
2000
Bence, dağıtılmış bu büyük sistemin üzerine insaniyeti
05:34
versus this massive distributed grid.
133
334260
2000
bindirmek gerçekten ilginçti.
05:36
Kind of amazing what some people did.
134
336260
3000
Bazı insanların yaptıkları inanılmaz gibiydi.
05:39
So here's a few statistics from the project.
135
339260
2000
Öyleyse işte size projeden birkaç istatistik.
05:41
Approximate collection rate of 11 sheep per hour,
136
341260
2000
Saat başına yaklaşık 11 koyun toplama oranı,
05:43
which would make a working wage of 69 cents per hour.
137
343260
3000
ki bu saat başına 69 sentlik bir çalışma ücreti olur.
05:46
There were 662 rejected sheep
138
346260
2000
Orada koyun ölçütlerini karşılamayıp
05:48
that didn't meet "sheep-like" criteria and were thrown out of the flock.
139
348260
3000
reddedilen 662 adet koyun vardı ve sürünün dışına atıldılar.
05:51
(Laughter)
140
351260
2000
(Gülüşmeler)
05:53
The amount of time spent drawing ranged from four seconds to 46 minutes.
141
353260
3000
Çizim için harcanan zaman miktarı dört saniye ile 46 dakika arasında değişmekteydi.
05:56
That gives you an idea of the different types of motivations and dedication.
142
356260
3000
Bu, size, motivasyonlar ve adanmışlık farkları ile ilgili bir fikir verir.
05:59
And there were 7,599 people that contributed to the project,
143
359260
3000
Projeye katkıda bulunan 7.599 kişi veya tekil IP adresi vardı,
06:02
or were unique IP addresses --
144
362260
2000
böylece yaklaşık kaç kişinin
06:04
so about how many people contributed.
145
364260
2000
katkıda bulunduğunu bilmiş olduk.
06:06
But only one of them out of the 7,599 said this.
146
366260
4000
Ancak 7,599'un içinden sadece bir tanesi bunu dedi:
06:10
(Laughter)
147
370260
4000
(Neden, neden bunu yapıyorsun?) (Gülüşmeler)
06:14
Which I was pretty surprised by.
148
374260
2000
Ki bu beni baya şaşırtmıştı.
06:16
I expected people to be wondering, "Why did I draw a sheep?"
149
376260
3000
İnsanların şunu merak etmesini bekledim, "Neden bir koyun çizdim?"
06:19
And I think it's a pretty valid question.
150
379260
2000
Ve bunun çok geçerli bir soru olduğunu düşünüyorum.
06:21
And there's a lot of reasons why I chose sheep.
151
381260
2000
Koyunu seçmemin de bir çok nedeni var.
06:23
Sheep were the first animal
152
383260
2000
Koyun, mekanik olarak işlenmiş
06:25
to be raised from mechanically processed byproducts,
153
385260
2000
yan ürünlerle yetiştirilen ilk hayvandı,
06:27
the first to be selectively bred for production traits,
154
387260
2000
üretim özellikleri için de seçici olarak ilk yetiştirilen,
06:29
the first animal to be cloned.
155
389260
2000
ayrıca klonlanan ilk hayvandı.
06:31
Obviously, we think of sheep as followers.
156
391260
2000
Besbelli, takipçiler olarak koyunu düşünürüz.
06:33
And there's this reference to "Le Petit Prince"
157
393260
2000
Anlatıcının prensten bir koyun çizmesini istediği
06:35
where the narrator asks the prince to draw a sheep.
158
395260
2000
"Küçük Prens" kitabına bir atıf da var.
06:37
He draws sheep after sheep.
159
397260
2000
Arka arkaya koyun çizer durur.
06:39
The narrator's only appeased when he draws a box.
160
399260
2000
Anlatıcı sadece bir kutu çizdiği zaman yatışır.
06:41
And he says, "It's not about a scientific rendering of a sheep.
161
401260
2000
Ve şöyle der, "Bunun bir koyunun bilimselleştirilmesi ile ilgisi yok.
06:43
It's about your own interpretation and doing something different."
162
403260
3000
Kendi yorumun ve farklı bir şey yapıyor olmanla ilgilidir."
06:46
And I like that.
163
406260
2000
Ve bunu sevdim.
06:48
So this is a clip from Charlie Chaplin's "Modern Times."
164
408260
2000
İşte bu Charlie Chaplin'in "Modern Zamanlar"ından bir klip.
06:50
It's showing Charlie Chaplin dealing with some of the major changes
165
410260
3000
Bu, Sanayi Devrimi sırasında önemli bazı değişiklikler ile
06:53
during the Industrial Revolution.
166
413260
2000
uğraşan Charlie Chaplin'i gösteriyor.
06:55
So there were no longer shoe makers,
167
415260
2000
Yani artık ayakkabı üreticileri yoktu,
06:57
but now there are people slapping soles on people's shoes.
168
417260
2000
insanların ayakkabılarına taban çakanlar vardı.
06:59
And the whole idea of one's relationship to their work changed a lot.
169
419260
3000
Ve birinin işi ile olan ilişkisi fikri çok değişti.
07:02
So I thought this was an interesting clip
170
422260
2000
O yüzden bunun, bir çizim aracı ile
07:04
to divide into 16 pieces
171
424260
2000
16 parçaya bölünüp
07:06
and feed into the Mechanical Turk with a drawing tool.
172
426260
3000
Mekanik Türk'ün beslenmesi için ilginç bir klip olduğunu düşündüm.
07:09
This basically allowed -- what you see on the left side is the original frame,
173
429260
3000
Bu, temelde şuna izin verdi - sol tarafta gördüğünüz orijinal karedir,
07:12
and on the right side you see that frame
174
432260
2000
sağ tarafta ise, ne yaptıkları hakkında
07:14
as interpreted by 16 people
175
434260
2000
hiçbir fikri olmayan 16 kişi
07:16
who have no idea what it is they're doing.
176
436260
2000
tarafından yorumlanmış kareyi görüyorsunuz.
07:18
And this was the inspiration for a project
177
438260
2000
Ayrıca bu, arkadaşım Takashi Kawashima ile
07:20
that I worked on with my friend Takashi Kawashima.
178
440260
2000
çalıştığım bir proje için esin kaynağı oldu.
07:22
We decided to use the Mechanical Turk for exactly what it was meant for,
179
442260
2000
Biz, Mekanik Türk tam olarak ne için tasarlandıysa onu bunun için kullanmayı kararlaştırdık,
07:24
which is making money.
180
444260
2000
ki bu da para kazanmak.
07:26
So we took a hundred dollar bill and divided it into 10,000 teeny pieces,
181
446260
3000
Dolayısıyla yüz dolarlık bir banknot aldık ve onu 10.000 ufacık parçaya ayırdık,
07:29
and we fed those into the Mechanical Turk.
182
449260
2000
ve bununla Mekanik Türk'ü besledik.
07:31
We asked people to draw what it was that they saw.
183
451260
2000
İnsanlardan ne gördülerse onu çizmelerini istedik.
07:33
But here there was no sheep-like criteria.
184
453260
2000
Ama burada hiç koyuna benzer kriterler yoktu.
07:35
People, if they drew a stick figure or a smiley face,
185
455260
3000
İnsanlar, bir çöp adam veya gülen bir yüz çizdilerse,
07:38
it actually made it into the bill.
186
458260
2000
bu, sahiden banknot haline geldi.
07:40
So what you see is actually a representation of how well people did
187
460260
2000
Yani gördüğünüz şey aslında insanlardan yapmaları istenilen şeyi
07:42
what it was they were asked to do.
188
462260
2000
ne kadar iyi yaptıklarının bir temsilidir.
07:44
So we took these hundred dollar bills,
189
464260
2000
Sonra bu yüz dolarlık banknotları aldık,
07:46
and we put them on a website called TenThousandsCents.com,
190
466260
2000
ve göz gezdirip tüm bireysel katkıları görebileceğiniz
07:48
where you can browse through and see all the individual contributions.
191
468260
3000
TenThousandsCents.com adı verilen web sitesine koyduk.
07:51
And you can also trade real hundred-dollar bills for fake hundred-dollar bills
192
471260
3000
Ayrıca gerçek yüz dolarlık banknotları sahte yüz dolarlık banknotlarla takas edebilirsiniz
07:54
and make a donation to the Hundred Dollar Laptop Project,
193
474260
3000
ve şu anda Çocuk Başına Bir Dizüstü Bilgisayar olarak bilinen
07:57
which is now known as One Laptop Per Child.
194
477260
3000
Yüz Dolarlık Dizüstü Bilgisayar Projesi için bağış yapabilirsiniz.
08:00
This is again showing all the different contributions.
195
480260
2000
Bu da yapılan tüm farklı katkıları gösteriyor.
08:02
You see some people did beautiful stipple renderings,
196
482260
2000
Bazılarının noktalarla güzel resimler yaptığını görüyorsunuz,
08:04
like this one on top --
197
484260
2000
yukarıdaki bunun gibi --
08:06
spent a long time making realistic versions.
198
486260
3000
gerçekçi sürümler yapmak için uzun zaman harcadılar.
08:09
And other people would draw stick figures or smiley faces.
199
489260
3000
Diğerleri ise çöp adamlar veya gülen yüzler çizmek istedi.
08:12
Here on the right-hand side in the middle
200
492260
2000
Burada sağ tarafta ortada, adamın birinin
08:14
you see this one guy writing, "$0.01!!! Really?"
201
494260
3000
ne yazdığını görüyorsunuz, "0,01 $! Gerçekten mi?"
08:17
That's all I'm getting paid for this?
202
497260
4000
Bunun için aldığım ödemenin hepsi bu mu?
08:21
(Laughter)
203
501260
2000
(Gülüşmeler)
08:23
So the last Mechanical Turk project I'm going to talk to you about
204
503260
2000
Hakkında konuşacağım son Mekanik Türk projesine ise,
08:25
is called Bicycle Built for 2000.
205
505260
2000
2000 Kişi İçin Üretilmiş Bisiklet deniyor.
08:27
This is a collaboration with my friend Daniel Massey.
206
507260
2000
Arkadaşım Daniel Massey ile yapılmış bir işbirliği bu.
08:29
You may recognize these two guys.
207
509260
2000
Bu iki adamı tanıyor olabilirsiniz.
08:31
This is Max Mathews and John Kelly from Bell Labs in the '60s,
208
511260
3000
Bunlar, 1960'larda Bell Laboratuvarları'ndan Max Mathews ile John Kelly,
08:34
where they created the song "Daisy Bell,"
209
514260
2000
burada dünyanın ilk şarkı söyleyen bilgisayarına
08:36
which was the world's first singing computer.
210
516260
2000
ithafen "Daisy Bell" (Papatya Çanı) adlı şarkıyı yaratmışlardı.
08:38
You may recognize it from "2001: A Space Odyssey."
211
518260
2000
Onu "2001: A Space Odyssey"den tanıyabilirsiniz.
08:40
When HAL's dying at the end of the film he starts singing this song,
212
520260
3000
HAL filmin sonunda ölürken o, bilgisayarların insana dönüştüğü
08:43
as a reference to when computers became human.
213
523260
3000
zamana ilişkin olarak bu şarkıyı söylemeye başlar.
08:46
So we resynthesized this song.
214
526260
2000
O yüzden bu şarkıyı yeniden sentezledik.
08:48
This is what that sounded like.
215
528260
2000
Sesi kulağa böyle geliyordu.
08:50
We broke down all the individual notes
216
530260
2000
Şarkıdaki tek tek notaların tamamının
08:52
in the singing as well as the phonemes in the singing.
217
532260
3000
yanı sıra şarkıdaki ses birimlerini de bozduk.
08:55
Daisy Bell: ♫ Daisy, Daisy ... ♫
218
535260
4000
Papatya Çanı: ♫ Papatya, Papatya ... ♫
08:59
Aaron Koblin: And we took all of those individual pieces,
219
539260
2000
Aaron Koblin: Ve hepimiz bu ayrı parçaların hepsini aldık,
09:01
and we fed them into another Turk request.
220
541260
2000
ve onları başka bir Türk isteğiyle besledik.
09:03
This is what it would look like if you went to the site.
221
543260
2000
Eğer siteye giderseniz bu, şöyle bir şeye benzeyecektir.
09:05
You type in your code,
222
545260
2000
Kodunuzu girin, ama öncelikle
09:07
but you first test your mic.
223
547260
2000
mikrofonunuzu test edin.
09:09
You'd be fed a simple audio clip.
224
549260
2000
Basit bir ses klipi ile beslenmiş olursunuz.
09:11
(Honk)
225
551260
2000
(Korna sesi)
09:13
And then you'd do your best to recreate that with your own voice.
226
553260
3000
Ve sonra kendi sesinizle onu yeniden yaratmak için elinizden geleni yaparsınız.
09:22
After previewing it and confirming it's what you submitted,
227
562260
3000
Önizlemeyi yaptıktan ve sunduğunuzun bu olduğunu onayladıktan sonra,
09:25
you could submit it into the Mechanical Turk with no other context.
228
565260
3000
başka bir içerik olmadan Mekanik Türk'ün içine gönderebilirsiniz.
09:28
And this is what we first got back from the very first set of submissions.
229
568260
3000
Ve başvuruların en önceki setinden aldığımız ilk geri dönüş budur.
09:31
Recording: ♫ Daisy, Daisy ♫
230
571260
5000
Kayıt: ♫ Papatya, Papatya ♫
09:36
♫ give me your answer do ♫
231
576260
5000
♫ Cevap ver bana ♫
09:41
♫ I'm half crazy ♫
232
581260
4000
♫ Deli divaneyim ♫
09:45
♫ all for the love of you ♫
233
585260
5000
♫ senin tüm aşkına ♫
09:50
♫ It can't be a stylish marriage ♫
234
590260
5000
♫ Bu şık bir evlilik olamaz ♫
09:55
♫ I can't afford a carriage ♫
235
595260
4000
♫ Bir arabaya param yetmez ♫
09:59
♫ But you'll look sweet upon the seat ♫
236
599260
5000
♫ Ama iki kişi için yapılmış bir bisikletin ♫
10:04
♫ of a bicycle built for two ♫
237
604260
5000
♫ oturağında tatlı görüneceksin ♫
10:09
AK: So James Surowieki has this idea of the wisdom of crowds,
238
609260
3000
AK: James Surowieki'nin kalabalıkların bilgeliği hakkında şöyle bir fikri var,
10:12
that says that a whole bunch of people are smarter than any individual.
239
612260
3000
yani, bir sürü insan herhangi bir bireyden daha akıllıdır.
10:15
We wanted to see how this applies to collaborative, distributed music making,
240
615260
3000
Üzerinde çalıştıkları şey hakkında kimsenin herhangi bir fikrinin olmadığı ortak,
10:18
where nobody has any idea what it is they're working on.
241
618260
3000
dağıtılmış müzik yapma işine bunun nasıl uygulanacağını görmek istedik.
10:21
So if you go to the BicycleBuiltforTwoThousand.com
242
621260
2000
İşte, BicycleBuiltforTwoThousand.com'a giderseniz
10:23
you can actually hear what all this sounds like together.
243
623260
2000
tüm bunların birlikte aslında nasıl duyulduğunu dinleyebilirsiniz.
10:25
I'm sorry for this.
244
625260
2000
Bunun için üzgünüm.
10:27
(Noise)
245
627260
5000
(Gürültü)
10:32
Chorus: ♫ Daisy, Daisy ♫
246
632260
4000
Nakarat: ♫ Papatya, Papatya ♫
10:36
♫ Give me your answer do ♫
247
636260
5000
♫ Cevap ver bana ♫
10:41
♫ I'm half crazy ♫
248
641260
5000
♫ Deli divaneyim ♫
10:46
♫ all for the love of you ♫
249
646260
4000
♫ senin tüm aşkına ♫
10:50
♫ It can't be a stylish marriage ♫
250
650260
5000
♫ Bu şık bir evlilik olamaz ♫
10:55
♫ I can't afford a carriage ♫
251
655260
4000
♫ Bir arabaya param yetmez ♫
10:59
♫ But you'd look sweet upon the seat ♫
252
659260
5000
♫ Ama iki kişi için yapılmış bir bisikletin ♫
11:04
♫ of a bicycle built for two ♫
253
664260
6000
♫ oturağında tatlı görüneceksin ♫
11:10
AK: So stepping back for a quick second,
254
670260
3000
AK: Bir saniyeliğine geriye dönersek,
11:13
when I was at UCLA going to grad school,
255
673260
2000
UCLA'da yüksek lisansımı yaparken,
11:15
I was also working at a place called the Center for Embedded Network Sensing.
256
675260
3000
aynı zamanda Gömülü Ağ Algılama Merkezi denilen bir yerde çalışıyordum.
11:18
And I was writing software to visualize laser scanners.
257
678260
3000
Ve görsel lazer tarayıcılar için yazılım yazıyordum.
11:21
So basically motion through 3D space.
258
681260
2000
Yani temelde bu, 3 boyutlu uzayda hareket idi.
11:23
And this was seen by a director in L.A. named James Frost
259
683260
2000
Ve L.A.'de James Frost adlı bir yönetmen bunu gördü ve
11:25
who said, "Wait a minute.
260
685260
2000
şöyle dedi, "Bir dakika bekleyin.
11:27
You mean we can shoot a music video without actually using any video?"
261
687260
2000
Aslında herhangi bir görüntü kullanmadan bir müzik videosu çekebileceğimizi mi demek istiyorsunuz?"
11:29
So we did exactly that.
262
689260
2000
İşte tam da bunu yaptık.
11:31
We made a music video for one of my favorite bands, Radiohead.
263
691260
2000
En sevdiğim gruplardan biri olan Radiohead için bir müzik videosu yaptık.
11:33
And I think one of my favorite parts of this project
264
693260
2000
Ve bence, bu projenin en sevdiğim kısımlarından biri
11:35
was not just shooting a video with lasers,
265
695260
2000
sadece lazer ile bir video çekmek değildi,
11:37
but we also open sourced it,
266
697260
2000
ayrıca bunu açık kaynak kodlu yaptık,
11:39
and we made it released as a Google Code project,
267
699260
2000
ve bunu, insanların kendi sürümlerini yapmaları için
11:41
where people could download a bunch of the data and some source code
268
701260
2000
bir grup veriyi ve bazı kaynak kodları indirebilecekleri bir Google Kodu projesi
11:43
to build their own versions of it.
269
703260
2000
olarak yayımladık.
11:45
And people were making some amazing things.
270
705260
2000
Ve insanlar bazı inanılmaz şeyler yapıyorlardı.
11:47
This is actually two of my favorites:
271
707260
2000
Aslında şunlar benim favorilerimden ikisi:
11:49
the pin-board Thom Yorke and a LEGO Thom Yorke.
272
709260
2000
Thom Yorke'un not tahtasından yapılmış bir sureti ile LEGOdan yapılmışı.
11:51
A whole YouTube channel of people submitting really interesting content.
273
711260
3000
Bütün YouTube kanalı ahalisi gerçekten ilginç içerikler göndermekteydi.
11:54
More recently, somebody even 3D-printed Thom Yorke's head,
274
714260
3000
Hatta daha yakın zamanlarda birisi Thom Yorke'un başını 3 boyutlu olarak bastı,
11:57
which is a little creepy, but pretty cool.
275
717260
3000
bu biraz ürkütücü, ama oldukça hoş.
12:00
So with everybody making so much amazing stuff
276
720260
2000
Bu yüzden herkesin bu kadar şaşırtıcı şeyler yapmasıyla
12:02
and actually understanding what it was they were working on,
277
722260
3000
ve onların ne üzerinde çalıştığını gerçekten anlamakla,
12:05
I was really interested in trying to make a collaborative project
278
725260
2000
insanların bir şey inşa etmek için birlikte çalıştıkları ortak bir proje
12:07
where people were working together to build something.
279
727260
2000
yapmaya çalışma işine ilgi duydum.
12:09
And I met a music video director named Chris Milk.
280
729260
2000
Ve Chris Milk adlı bir müzik videosu yönetmeni ile bir araya geldim.
12:11
And we started bouncing around ideas
281
731260
2000
Böylece biz, ortak bir müzik videosu projesi
12:13
to make a collaborative music video project.
282
733260
2000
için bazı fikirler etrafında dönmeye başladık.
12:15
But we knew we really needed the right person
283
735260
2000
Ama, az çok arkasında toplanmak ve bir şeyler kurmak için
12:17
to kind of rally behind and build something for.
284
737260
3000
gerçekten doğru kişiye ihtiyacımız olduğunu da biliyorduk.
12:20
So we put the idea on the back burner for a few months.
285
740260
2000
Bu yüzden birkaç aylığına bu fikri rafa kaldırdık.
12:22
And he ended up talking to Rick Rubin,
286
742260
2000
O da kendini, Johnny Cash'in son albümü
12:24
who was finishing up Johnny Cash's final album
287
744260
2000
"Hiç Mezar Yok"u bitirmekte olan Rick Rubin ile
12:26
called "Ain't No Grave."
288
746260
2000
konuşurken buldu.
12:28
The lyrics to the leading track are "Ain't no grave can hold my body down."
289
748260
3000
Albümdeki en önemli parçanın sözleri "Hiçbir mezar bedenimi zaptedemez" dir.
12:31
So we thought this was the perfect
290
751260
2000
Dolayısıyla bunun, Johnny Cash için
12:33
project to build a collaborative memorial
291
753260
2000
sanal bir diriliş ve ortak bir anıt oluşturmada
12:35
and a virtual resurrection for Johnny Cash.
292
755260
2000
mükemmel bir proje olduğunu düşündüm.
12:37
So I teamed up with my good friend Ricardo Cabello, also known as Mr. doob,
293
757260
3000
Ben de benden çok daha iyi bir programcı olan aynı zamanda Bay Doob olarak
12:40
who's a much better programmer than I am,
294
760260
2000
bilinen dostum Ricardo Cabello ile bir takım oluşturdum,
12:42
and he made this amazing Flash drawing tool.
295
762260
2000
ve o, bu şaşırtıcı Flash çizim aracını yaptı.
12:44
As you know,
296
764260
2000
Bildiğiniz gibi,
12:46
an animation is a series of images.
297
766260
2000
animasyon bir görüntüler dizisidir.
12:48
So what we did was cross-cut a bunch of archival footage of Johnny Cash,
298
768260
3000
O yüzden şunu yaptık, Johnny Cash'in arşiv görüntülerinden bir demet alıp çapraz kestik,
12:51
and at eight frames a second,
299
771260
2000
ve saniyede sekiz karede,
12:53
we allowed individuals to draw a single frame
300
773260
2000
bu dinamik olarak değişen müzik videosunun
12:55
that would get woven into
301
775260
2000
içine dokunmuş olması için insanların
12:57
this dynamically changing music video.
302
777260
2000
tek bir kare çizmelerine izin verdik.
12:59
So I don't have time to play the entire thing for you,
303
779260
2000
Sizin için tüm bu şeyi oynatmaya zamanım yok,
13:01
but I want to show you two short clips.
304
781260
2000
ama iki kısa klip göstermek istiyorum.
13:03
One is the beginning of the music video.
305
783260
2000
Bir tanesi müzik videosunun başlangıcı.
13:05
And that's going to be followed by a short clip
306
785260
2000
Ve bunu, şimdiden projeye katkıda bulunan
13:07
of people who have already contributed to the project
307
787260
2000
insanların ondan kısaca bahsettiği özet bir klip
13:09
talking about it briefly.
308
789260
3000
takip edecek.
13:12
(Music)
309
792260
6000
(Müzik)
13:18
(Video) Johnny Cash: ♫ There ain't no grave ♫
310
798260
2000
(Görüntü) Johnny Cash: ♫ Hiç mezar yok ♫
13:20
♫ can hold my body down ♫
311
800260
4000
♫ bedenimi zaptedebilecek ♫
13:24
♫ There ain't no grave ♫
312
804260
2000
♫ Hiç mezar yok ♫
13:26
♫ can hold body down ♫
313
806260
3000
♫ bedeni zaptedebilecek ♫
13:30
♫ When I hear the trumpet sound ♫
314
810260
4000
♫ Trompet sesini duyduğumda ♫
13:34
♫ I'm going to ride right out of the ground ♫
315
814260
2000
♫ Yerden sağ salim çıkacağım ♫
13:36
♫ Ain't no grave ♫
316
816260
3000
♫ Hiç mezar yok ♫
13:39
♫ can hold my body ... ♫
317
819260
3000
♫ bedenimi zaptede ... ♫
13:42
(Applause)
318
822260
2000
(Alkış)
13:44
AK: What better way to pay tribute to the man
319
824260
3000
AK: Bu adamı onurlandırmak için onun şarkılarından
13:47
than to make something for one of his songs.
320
827260
3000
biri için bir şeyler yapmaktan daha iyi bir yol var mı?
13:50
Collaborator: I felt really sad when he died.
321
830260
2000
Katılımcı: O öldüğünde kendimi çok üzgün hissettim.
13:52
And I just thought it'd be wonderful,
322
832260
2000
Ve ben sadece düşündüm de harika olurdu,
13:54
it'd be really nice to contribute something to his memory.
323
834260
3000
onun anısına bir şeylerle katkıda bulunmak gerçekten iyi olurdu.
13:57
Collaborator Two: It really allows
324
837260
2000
İkinci Katılımcı: Onun bu son kayıtı
13:59
this last recording of his
325
839260
3000
gerçekten yaşayan,
14:02
to be a living, breathing memorial.
326
842260
5000
nefes alan bir yadigar olmasını sağlıyor.
14:07
Collaborator Three: For all of the frames to be drawn by fans,
327
847260
3000
Üçüncü Katılımcı: Hayranları tarafından çizilecek karelerin hepsi için,
14:10
each individual frame,
328
850260
2000
her bir kare,
14:12
it's got a very powerful feeling to it.
329
852260
2000
içinde çok güçlü duygular barındırıyor.
14:14
Collaborator Four: I've seen everybody
330
854260
2000
Dördüncü Katılımcı: Herkesi gördüm
14:16
from Japan, Venezuela, to the States,
331
856260
2000
Japonya, Venezuela, Birleşik Devletler'den
14:18
to Knoxville, Tennessee.
332
858260
2000
Knoxville, Tennessee'ye kadar.
14:20
Collaborator Five: As much as is different from frame to frame,
333
860260
3000
Beşinci Katılımcı: Bir kareden diğerine her ne kadar fark varsa,
14:23
it really is personal.
334
863260
2000
bu gerçekten kişisel.
14:25
Collaborator Six: Watching the video in my room,
335
865260
2000
Altıncı Katılımcı: Odamda videoyu izlerken,
14:27
I could see me not understanding at the beginning of it.
336
867260
3000
başlangıcında kendimi onu anlamazken görebiliyordum.
14:30
And I just worked and worked through problems,
337
870260
3000
Ve ben, çalıştım ve sorunlar ile uğraştım,
14:33
until my little wee battles that I was fighting within the picture
338
873260
4000
ta ki resmin içinde mücadele ettiğim ufacık minik savaşlar
14:37
all began to resolve themselves.
339
877260
3000
kendiliğinden çözülmeye başlayana dek.
14:40
You can actually see the point when I know what I'm doing,
340
880260
2000
Yani aslında ne yaptığımı bildiğim zaman o noktayı görebilirim,
14:42
and a lot of light and dark comes into it.
341
882260
3000
ve ışık ile karanlık bolca içine dolar.
14:45
And in a weird way,
342
885260
2000
Ve garip bir şekilde,
14:47
that's what I actually like about Johnny Cash's music as well.
343
887260
2000
gerçekten de Johnny Cash'in müziğin hakkında sevdiğim şey budur.
14:49
It's the sum total of his life,
344
889260
2000
Bu, onun hayatının toplamı,
14:51
all the things that had happened --
345
891260
2000
cereyan eden şeylerin hepsinin --
14:53
the bad things, the good things.
346
893260
2000
kötü şeyler, iyi şeyler.
14:55
You're hearing a person's life.
347
895260
3000
Bir kişinin yaşamından söz ediliyor.
15:01
AK: So if you go to the website JohnnyCashProject.com,
348
901260
2000
AK: Öyleyse, JohnnyCashProject.com adlı web sitesine giderseniz,
15:03
what you'll see is the video playing above.
349
903260
2000
yukarıda oynuyan videoyu göreceksiniz.
15:05
And below it are all the individual frames
350
905260
2000
Ve altında insanların projeye teslim ettikleri
15:07
that people have been submitting to the project.
351
907260
2000
tek tek tüm kareler bulunuyor.
15:09
So this isn't finished at all,
352
909260
2000
Aslında bitmiş sayılmaz,
15:11
but it's an ongoing project where people can continue to collaborate.
353
911260
2000
ama bu, insanların işbirliğine devam edebileceği süregelen bir projedir.
15:13
If you roll over any one of those individual thumbnails,
354
913260
2000
Eğer imleci tek tek bu küçük resimlerin biri üzerine getirirseniz,
15:15
you can see the person who drew that individual thumbnail
355
915260
2000
o tek küçük resmi çizen kişiyi ve onun nerede bulunduğunu
15:17
and where they were located.
356
917260
2000
görebilirsiniz.
15:19
And if you find one that you're interested in,
357
919260
2000
Ve eğer ilgilendiğiniz birini bulursanız,
15:21
you can actually click on it and open up an information panel
358
921260
2000
sahiden üzerine tıklayabilir ve o kareyi derecelendirebileceğiniz
15:23
where you're able to rate that frame,
359
923260
2000
bir bilgi paneli açabilirsiniz, ki bu da
15:25
which helps it bubble up to the top.
360
925260
2000
onun yukarı taşınmasına yardımcı olur.
15:27
And you can also see the way that it was drawn.
361
927260
2000
Ve o karenin çizildiği yöntemi de görebilirsiniz.
15:29
Again, you can get the playback and personal contribution.
362
929260
2000
Yine, videoyu oynatabilir ve kişisel katkıları öğrenebilirsiniz.
15:31
In addition to that, it's listed, the artist's name, the location,
363
931260
3000
Buna ek olarak, sanatçının adı, konumu, bunu çizmek için
15:34
how long they spent drawing it.
364
934260
2000
ne kadar zaman harcadıkları listelenir.
15:36
And you can pick a style. So this one was tagged "Abstract."
365
936260
3000
Ve bir stil seçebilirsiniz. Mesela bu, "Soyut" diye etiketlenmiş.
15:39
But there's a bunch of different styles.
366
939260
2000
Ama bir sürü farklı stiller de var.
15:41
And you can sort the video a number of different ways.
367
941260
2000
Ve videoyu birkaç farklı yoldan sıralayabilirsiniz.
15:43
You can say, "I want to see the pointillist version
368
943260
2000
"Noktacı sürümünü veya kabataslak sürümünü
15:45
or the sketchy version or the realistic version.
369
945260
2000
veya gerçekçi halini görmek istiyorum ", diyebilirsiniz.
15:47
And then this is, again, the abstract version,
370
947260
2000
Ve bu, yine soyut bir versiyonu,
15:49
which ends up getting a little bit crazy.
371
949260
3000
biraz çılgınlaşırken son buluyor.
15:54
So the last project I want to talk to you about is another collaboration with Chris Milk.
372
954260
3000
Pekala, sizinle hakkında konuşmak istediğim son proje Chris Milk ile yapılan başka bir işbirliği.
15:57
And this is called "The Wilderness Downtown."
373
957260
2000
Ve buna "El Değmemiş Şehir Merkezi" deniyor.
15:59
It's an online music video for the Arcade Fire.
374
959260
3000
Arcade Fire için çevrimiçi bir müzik videosu bu.
16:02
Chris and I were really amazed
375
962260
2000
Chris ve ben gerçekten
16:04
by the potential now with modern web browsers,
376
964260
2000
HTML5 ses ve video ile bunları inanılmaz hızlı işlemek için
16:06
where you have HTML5 audio and video
377
966260
2000
JavaScript gücüne sahip modern web tarayıcıları ile
16:08
and the power of JavaScript to render amazingly fast.
378
968260
3000
sağlanan şimdiki potansiyele çok şaşırdık.
16:11
And we wanted to push the idea of the music video that was meant for the Web
379
971260
3000
Ve biz, 4:3 ya da 16:9 ekran oranlarının ötesinde Web için yapılmış olan
16:14
beyond the four-by-three or sixteen-by-nine window
380
974260
3000
müzik videosu fikrini zorlamak istedik
16:17
and try to make it play out and choreograph throughout the screen.
381
977260
3000
ve bunu ekran boyunca sonuna kadar oynatıp koreografisini yapmaya çalıştık.
16:20
But most importantly, I think,
382
980260
2000
Ama bence en önemlisi,
16:22
we really wanted to make an experience that was unlike the Johnny Cash Project,
383
982260
3000
Johnny Cash Projesi'nin aksine, herkes için bir şeylere katkıda bulunan
16:25
where you had a small group of people spending a lot of time
384
985260
3000
küçük bir grup insanın çok fazla zaman harcadığı bir deneyimi
16:28
to contribute something for everyone.
385
988260
2000
gerçekten yapmak istedik.
16:30
What if we had a very low commitment,
386
990260
3000
Ya taahhütte bulunanlar sınırlı olsaydı,
16:33
but delivered something individually unique to each person who contributed?
387
993260
3000
ama katkıda bulunan ayrı ayrı her kişi onlara özel bir şeyler teslim etseydi?
16:36
So the project starts off by asking you to enter the address
388
996260
2000
Böylece proje, büyüdüğünüz ev adresini girmenizi
16:38
of the home where you grew up.
389
998260
2000
sorarak başlamaktadır.
16:40
And you type in the address --
390
1000260
2000
Ve adresi yazarsınız --
16:42
it actually creates a music video specifically for you,
391
1002260
2000
aslında deneyim, kendi içine Google Maps ve
16:44
pulling in Google maps and Streetview images
392
1004260
2000
Streetview görüntülerini çekerek, özellikle sizin için
16:46
into the experience itself.
393
1006260
2000
bir müzik videosu oluşturur.
16:48
So this should really be seen at home with you typing in your own address,
394
1008260
3000
Yani, kendi adresinizi yazmanızla gerçekten bunun evden görülmesi gerekiyor,
16:51
but I'm going to give you a little preview of what you can expect.
395
1011260
3000
ama ne ummanız gerektiğine dair size küçük bir önizleme vereceğim.
16:54
(Video) Win Butler: ♫ Now our lives are changing fast ♫
396
1014260
4000
(Görüntü) Win Butler: ♫ Şimdi hayatlarımız hızla değişiyor ♫
16:58
♫ Now our lives are changing fast ♫
397
1018260
4000
♫ Şimdi hayatlarımız hızla değişiyor ♫
17:02
♫ Hope that something pure can last ♫
398
1022260
3000
♫ Umarım saf bir şey dayanabilir ♫
17:06
♫ Hope that something pure can last ♫
399
1026260
4000
♫ Umarım saf bir şey dayanabilir ♫
17:13
♫ Ooh we used to wait ♫
400
1033260
4000
♫ Ooh biz beklerdik ♫
17:17
♫ Ooh we used to wait ♫
401
1037260
4000
♫ Ooh biz beklerdik ♫
17:21
♫ Ooh we used to wait ♫
402
1041260
3000
♫ Ooh biz beklerdik ♫
17:24
♫ Sometimes it never came ♫
403
1044260
3000
♫ Bazen o hiç gelmedi ♫
17:27
♫ Sometimes it never came ♫
404
1047260
4000
♫ Bazen o hiç gelmedi ♫
17:31
♫ Still moving through the pain ♫
405
1051260
3000
♫ Yine acı ile hareket ediyoruz ♫
17:34
♫ We used to wait for it ♫
406
1054260
4000
♫ Bunun için beklerdik ♫
17:38
♫ We used to wait for it ♫
407
1058260
4000
♫ Bunun için beklerdik ♫
17:42
♫ We used to wait for it ♫
408
1062260
4000
♫ Bunun için beklerdik ♫
17:50
AK: So I think, if there's one thing to take away from my talk today,
409
1070260
3000
AK: Bu yüzden düşünüyorum da , bugün beni konuşmamdan alıkoyacak
17:53
it's that an interface can be a powerful narrative device.
410
1073260
2000
bir şey varsa, o da, bir arayüzün güçlü bir anlatı cihazı olabilmesidir.
17:55
And as we collect more and more personally and socially relevant data,
411
1075260
4000
Ve biz daha kişisel ve sosyal olarak alakalı verileri topladıkça,
17:59
we have an opportunity, and maybe even an obligation,
412
1079260
2000
birlikte keşfettiğimiz ve işbirliği yaptığımız müddetçe,
18:01
to maintain the humanity and tell some amazing stories
413
1081260
2000
insanlığı korumak ve bazı şaşırtıcı hikayeler anlatmak gibi
18:03
as we explore and collaborate together.
414
1083260
2000
bir fırsatımız, belki de bir zorunluluğumuz olacaktır.
18:05
Thanks a lot.
415
1085260
2000
Çok teşekkürler.
18:07
(Applause)
416
1087260
4000
(Alkış)
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7