Tim Berners-Lee: The next Web of open, linked data

Перекладач: Andriy Rushchak Утверджено: Oleksandr Rakovets'

Time flies.

Час летить.

It's actually almost 20 years ago

Фактично вже майже 20 років минуло відтоді,

when I wanted to reframe the way we use information,

як я, бажаючи змінити те, як ми використовуємо інформацію,

the way we work together: I invented the World Wide Web.

як ми працюємо разом — відколи я винайшов всесвітню павутину.

Now, 20 years on, at TED,

Зараз, 20 років потому, на TED,

I want to ask your help in a new reframing.

я прошу вас допомогти здійснити нову зміну.

So going back to 1989,

Отже, повертаючись до 1989 року,

I wrote a memo suggesting the global hypertext system.

коли я запропонував глобальну систему гіпертексту.

Nobody really did anything with it, pretty much.

Ніхто по суті не звернув на неї уваги.

But 18 months later -- this is how innovation happens --

Але через 18 місяців — ось як відбуваються інновації —

18 months later, my boss said I could do it on the side,

через 18 місяців мій керівник сказав, що я можу займатися цим на стороні,

as a sort of a play project,

як проектом для забави,

kick the tires of a new computer we'd got.

випробувати новий комп'ютер, який ми отримали.

And so he gave me the time to code it up.

Тож він дав мені час написати це.

So I basically roughed out what HTML should look like:

Тож я згубша накидав, як має виглядати HTML,

hypertext protocol, HTTP;

протокол гіпертексту — HTTP —

the idea of URLs, these names for things

ідею адрес URL — цих імен для всього,

which started with HTTP.

що починається із HTTP.

I wrote the code and put it out there.

Я написав код і виклав його.

Why did I do it?

Чому я це зробив?

Well, it was basically frustration.

Ну, в основному через розчарування.

I was frustrated -- I was working as a software engineer

Я був розчарований — я працював розробником програмного забезпечення

in this huge, very exciting lab,

у великій, захоплюючій лабораторії,

lots of people coming from all over the world.

багато людей приїжджали сюди з усіх куточків світу.

They brought all sorts of different computers with them.

Вони привозили з собою різноманітні комп'ютери.

They had all sorts of different data formats,

Вони використовували різноманітні формати даних.

all sorts, all kinds of documentation systems.

Різноманітні системи документування.

So that, in all that diversity,

Тому, у всій цій різноманітності,

if I wanted to figure out how to build something

якщо я хотів дізнатися, як зробити щось

out of a bit of this and a bit of this,

з частинки цього і частинки цього,

everything I looked into, I had to connect to some new machine,

все, на що я дивився, я був змушений під'єднати до якоїсь нової машини,

I had to learn to run some new program,

я був змушений навчитися запускати якусь нову програму,

I would find the information I wanted in some new data format.

і я б знайшов інформацію, яку хотів, у якомусь новому форматі даних.

And these were all incompatible.

І всі вони були несумісними.

It was just very frustrating.

Я був просто дуже розчарований.

The frustration was all this unlocked potential.

Розчарування полягало у всіх цих прихованих можливостях.

In fact, on all these discs there were documents.

Фактично, на всіх цих дисках були документи.

So if you just imagined them all

Тому, якщо уявити собі, що всі вони

being part of some big, virtual documentation system in the sky,

є частиною певної великої, віртуальної системи документування десь в небі,

say on the Internet,

чи в інтернеті,

then life would be so much easier.

тоді життя стало б настільки простішим.

Well, once you've had an idea like that it kind of gets under your skin

Що ж, якщо вже така ідея залізла тобі в голову, то вона вже там засідає надовго,

and even if people don't read your memo --

і навіть якщо люди не читають твоїх пропозицій —

actually he did, it was found after he died, his copy.

насправді він прочитав, його копія знайшлася вже після його смерті.

He had written, "Vague, but exciting," in pencil, in the corner.

Він написав «Туманно, але захоплююче», олівцем, в кутку.

(Laughter)

(Сміх)

But in general it was difficult -- it was really difficult to explain

Але загалом було складно — було складно пояснити

what the web was like.

що таке веб.

It's difficult to explain to people now that it was difficult then.

Важко поянити людям зараз, що це було важко зробити тоді.

But then -- OK, when TED started, there was no web

Але потім — добре, коли стартував TED, вебу не було

so things like "click" didn't have the same meaning.

тому такі речі як клік означали не те, що зараз.

I can show somebody a piece of hypertext,

Я можу показати комусь трохи гіпертексту,

a page which has got links,

сторінку із лінками на ній,

and we click on the link and bing -- there'll be another hypertext page.

і ми клікаємо по лінку і оп — ось ще одна сторінка гіпертексту.

Not impressive.

Не вражає.

You know, we've seen that -- we've got things on hypertext on CD-ROMs.

Знаєте, ми це вже бачили — ми мали гіпертестові документи на CD-ROM.

What was difficult was to get them to imagine:

Було важко змусити уявити.

so, imagine that that link could have gone

Отже, уявіть що цей лінк веде

to virtually any document you could imagine.

до будь-якого документу, який ви тільки можете уявити.

Alright, that is the leap that was very difficult for people to make.

Добре, саме цей стрибок людям зробити було важко.

Well, some people did.

Ну, дехто розумів.

So yeah, it was difficult to explain, but there was a grassroots movement.

Хоча так, пояснити це було важко, але внизу був рух.

And that is what has made it most fun.

Але саме тому це було так цікаво.

That has been the most exciting thing,

Саме це було найбільш захоплюючим,

not the technology, not the things people have done with it,

не технологія, не те, що люди зробили із нею,

but actually the community, the spirit of all these people

але сама спільнота, дух всіх цих людей,

getting together, sending the emails.

що збиралися разом, відсилали мейли.

That's what it was like then.

Так це виглядало тоді.

Do you know what? It's funny, but right now it's kind of like that again.

Знаєте що? Смішно, але зараз все виглядає приблизно так само.

I asked everybody, more or less, to put their documents --

Я просив кожного, більше чи менше, викласти їхні документи —

I said, "Could you put your documents on this web thing?"

я казав: «Чи не могли б ви викласти свої документи в цей веб?»

And you did.

І ви виклали.

Thanks.

Дякую.

It's been a blast, hasn't it?

Це був прорив, чи не так?

I mean, it has been quite interesting

Я маю на увазі, було досить цікаво

because we've found out that the things that happen with the web

тому що ми виявили, що речі, які відбуваються із вебом,

really sort of blow us away.

вони нас справді вражають.

They're much more than we'd originally imagined

Вони перевершують все, що ми колись уявляли,

when we put together the little, initial website

збираючи докупи першу веб-сторінку

that we started off with.

з якої починали.

Now, I want you to put your data on the web.

Тепер, я хочу, щоб ви виклали свої дані в веб.

Turns out that there is still huge unlocked potential.

Виявляється, що ще дуже великий потенціал є прихованим.

There is still a huge frustration

Все ще великим є розчарування

that people have because we haven't got data on the web as data.

людей через те, що вони не мають даних у вебі як даних.

What do you mean, "data"? What's the difference -- documents, data?

Що ви розумієте під даними? Яка різниця — документи, дані?

Well, documents you read, OK?

Документи ви читаєте, так?

More or less, you read them, you can follow links from them, and that's it.

Більше чи менше, ви їх читаєте, ви можете перейти з них по лінках, і це все.

Data -- you can do all kinds of stuff with a computer.

Дані — ви можете робити все що завгодно, маючи комп'ютер.

Who was here or has otherwise seen Hans Rosling's talk?

Хто був тут чи в інший спосіб бачив виступ Ханса Рослінга?

One of the great -- yes a lot of people have seen it --

Один із найкращих — так, багато людей його бачили, —

one of the great TED Talks.

один із найкращих виступів на TED.

Hans put up this presentation

Ханс зробив презентацію,

in which he showed, for various different countries, in various different colors --

у якій показав для різних країн, у різних кольорах —

he showed income levels on one axis

він поклав розмір доходів по одній осі

and he showed infant mortality, and he shot this thing animated through time.

і він показав дитячу смертність, і зробив це все як анімацію в часі.

So, he'd taken this data and made a presentation

Отож, він взяв ці дані і зробив презентацію,

which just shattered a lot of myths that people had

яка похитнула багато міфів, що були в людей

about the economics in the developing world.

про економіки у світі, що розвивається.

He put up a slide a little bit like this.

Він показав слайд, схожий на цей.

It had underground all the data

На ньому під землею лежать дані.

OK, data is brown and boxy and boring,

ОК, дані коричневі, квадратні і нудні,

and that's how we think of it, isn't it?

ми ж саме так про них думаємо, хіба ні?

Because data you can't naturally use by itself

Тому що самі по собі дані ми не можемо використати.

But in fact, data drives a huge amount of what happens in our lives

Але насправді дані визначають багато з того, що відбувається у нашому житті,

and it happens because somebody takes that data and does something with it.

і стається так тому, що хтось взяв ті дані і зробив щось із ними.

In this case, Hans had put the data together

В нашому випадку, Ханс зібрав дані докупи,

he had found from all kinds of United Nations websites and things.

він знайшов їх на веб-сторінках ООН і так далі.

He had put it together,

Він зібрав їх докупи,

combined it into something more interesting than the original pieces

об'єднав у щось цікавіше, ніж було до того,

and then he'd put it into this software,

потім ввів їх у програмне забезпечення,

which I think his son developed, originally,

написане, думаю, його сином,

and produces this wonderful presentation.

і створив цю прекрасну презентацію.

And Hans made a point

І Ханс висловив думку

of saying, "Look, it's really important to have a lot of data."

«Бачите, дуже важливо мати багато даних.»

And I was happy to see that at the party last night

І я був радий, що вчора вночі на вечірці

that he was still saying, very forcibly, "It's really important to have a lot of data."

він продовжував говорити, з притиском: «Дуже важливо мати багато даних.»

So I want us now to think about

Тому я хочу, щоб ми зараз подумали

not just two pieces of data being connected, or six like he did,

не просто про два джерела даних, чи шість, як він зробив,

but I want to think about a world where everybody has put data on the web

я хочу подумати про світ, у якому кожен виклав свої дані у веб

and so virtually everything you can imagine is on the web

і тому практично все, що ви тільки можете уявити, є у вебі.

and then calling that linked data.

І називається це пов'язаними даними.

The technology is linked data, and it's extremely simple.

Пов'язані дані є технологією, причому дуже простою.

If you want to put something on the web there are three rules:

Якщо ви хочете викласти щось в веб, то є три правила:

first thing is that those HTTP names --

то, по-перше, вам потрібні ці HTTP імена —

those things that start with "http:" --

все що починається із http: —

we're using them not just for documents now,

ми їх зараз використовуємо не лише для документів,

we're using them for things that the documents are about.

ми використовуємо їх для всього, про що у документах йдеться.

We're using them for people, we're using them for places,

Ми використовуємо їх для людей, ми використовуємо їх для місцевостей,

we're using them for your products, we're using them for events.

ми використовуємо їх для ваших товарів, ми використовуємо їх для подій.

All kinds of conceptual things, they have names now that start with HTTP.

Для всіх концептуальних речей, всі вони мають імена, що починаються із HTTP.

Second rule, if I take one of these HTTP names and I look it up

Друге правило — якщо я беру одне із цих HTTP імен, переходжу по ньому,

and I do the web thing with it and I fetch the data

отримую дані

using the HTTP protocol from the web,

з вебу з допомогою HTTP протоколу,

I will get back some data in a standard format

то я отримую дані у стандартному форматі,

which is kind of useful data that somebody might like to know

і це потрібні комусь корисні дані,

about that thing, about that event.

про річ, про подію.

Who's at the event? Whatever it is about that person,

Хто бере участь в події? Будь-що про цих осіб,

where they were born, things like that.

місце народження, все таке.

So the second rule is I get important information back.

Отже друге правило — я отримую важливу інформацію.

Third rule is that when I get back that information

Третє правило — отримана інформація

it's not just got somebody's height and weight and when they were born,

говорить не лише про чиюсь висоту чи вагу чи де хтось народився,

it's got relationships.

вона несе у собі зв'язки.

Data is relationships.

Дані — це зв'язки.

Interestingly, data is relationships.

Цікаво, дані — це зв'язки.

This person was born in Berlin; Berlin is in Germany.

Оцей народився у Берліні, Берлін це Німеччина.

And when it has relationships, whenever it expresses a relationship

І коли є зв'язки, коли дані передають зв'язки,

then the other thing that it's related to

тоді те інше, з чим у нас є зв'язок,

is given one of those names that starts HTTP.

отримує назву, яка починається із HTTP.

So, I can go ahead and look that thing up.

Тож я можу перейти і подивитися.

So I look up a person -- I can look up then the city where they were born; then

Отже, я шукаю людину — я можу подивитися, в якому місті вона народилася,

I can look up the region it's in, and the town it's in,

можу подивитися, в якому регіоні це місто знаходиться,

and the population of it, and so on.

кількість його населення, і так далі.

So I can browse this stuff.

Я можу переглядати все це.

So that's it, really.

Оце й усе, власне.

That is linked data.

Це і є пов'язані дані.

I wrote an article entitled "Linked Data" a couple of years ago

Я написав статтю «Пов'язані дані» кілька років тому,

and soon after that, things started to happen.

і за деякий час почався рух.

The idea of linked data is that we get lots and lots and lots

Ідея пов'язаних даних у тому, що ми маємо дуже-дуже-дуже багато

of these boxes that Hans had,

таких коробок, як в Ханса,

and we get lots and lots and lots of things sprouting.

і у нас дуже-дуже-дуже багато рослин проростає.

It's not just a whole lot of other plants.

І це не лише просто собі рослини.

It's not just a root supplying a plant,

Це не лише корінь, який живить рослину,

but for each of those plants, whatever it is --

але кожна із цих рослин, щоб вона не означала —

a presentation, an analysis, somebody's looking for patterns in the data --

презентацію, аналіз, хтось шукає закономірності у даних —

they get to look at all the data

кожна із них опрацьовує всі дані,

and they get it connected together,

і всі вони пов'язані між собою.

and the really important thing about data

І що у даних є справді важливим, так це те,

is the more things you have to connect together, the more powerful it is.

що чим більше їх об'єднується, тим потужнішими вони стають.

So, linked data.

Отже, пов'язані дані.

The meme went out there.

Я написав пропозицію.

And, pretty soon Chris Bizer at the Freie Universitat in Berlin

І досить швидко Кріс Біцер із Фрає Універсітат у Берліні,

who was one of the first people to put interesting things up,

один із перших, хто зробив щось цікаве,

he noticed that Wikipedia --

він помітив, що Вікіпедія —

you know Wikipedia, the online encyclopedia

ви знаєте Вікіпедію, онлайн-енциклопедію,

with lots and lots of interesting documents in it.

яка має в собі багато цікавих документів.

Well, in those documents, there are little squares, little boxes.

Так-от, ці документи мають маленькі квадратики, маленькі поля.

And in most information boxes, there's data.

І у багатьох інформаційних полях є дані.

So he wrote a program to take the data, extract it from Wikipedia,

Тож він написав програму, яка бере ці дані, витягує їх із Вікіпедії,

and put it into a blob of linked data

і викладає їх у бульбашку пов'язаних даних

on the web, which he called dbpedia.

у вебі, яку назвав Дібіпедією.

Dbpedia is represented by the blue blob in the middle of this slide

Дібіпедія зображена блакитною бульбашкою в центрі слайду

and if you actually go and look up Berlin,

і якщо ви будете шукати Берлін,

you'll find that there are other blobs of data

то знайдете інші бульбашки даних,

which also have stuff about Berlin, and they're linked together.

які теж мають щось про Берлін, і вони пов'язані між собою.

So if you pull the data from dbpedia about Berlin,

Тому якщо ви витягуєте дані з Дібіпедії про Берлін,

you'll end up pulling up these other things as well.

ви витягнете також і ту іншу інформацію.

And the exciting thing is it's starting to grow.

Захоплює те, що ця річ росте.

This is just the grassroots stuff again, OK?

Це лише рух внизу, ок?

Let's think about data for a bit.

Давайте трохи подумаємо про дані.

Data comes in fact in lots and lots of different forms.

Дані надходять у різноманітних формах.

Think of the diversity of the web. It's a really important thing

Подумайте про різноманітність вебу, важливо,

that the web allows you to put all kinds of data up there.

що веб дозволяє викладати всі типи даних.

So it is with data. I could talk about all kinds of data.

Там є дані. Я можу говорити про всі типи даних.

We could talk about government data, enterprise data is really important,

Ми можемо говорити про урядові дані, корпоративні дані є дуже важливими,

there's scientific data, there's personal data,

є наукові дані, є особисті дані,

there's weather data, there's data about events,

є дані про погоду, є про події,

there's data about talks, and there's news and there's all kinds of stuff.

є дані про виступи, є новини і таке інше.

I'm just going to mention a few of them

Я зараз пройдуся по кількох із них,

so that you get the idea of the diversity of it,

щоб ви зрозуміли ідею їх різноманітності,

so that you also see how much unlocked potential.

щоб ви теж побачили цей прихований потенціал.

Let's start with government data.

Почнемо із урядових даних.

Barack Obama said in a speech,

Барак Обама сказав, у промові,

that he -- American government data would be available on the Internet

що він — американські урядові дані будуть викладені в інтернеті

in accessible formats.

у доступних форматах.

And I hope that they will put it up as linked data.

І я сподіваюся, що вони викладуть їх як пов'язані дані.

That's important. Why is it important?

Це важливо. Чому це важливо?

Not just for transparency, yeah transparency in government is important,

Не лише для прозорості, так, прозорість є важливою у діяльності уряду,

but that data -- this is the data from all the government departments

але ці дані — це дані зі всіх урядових підрозділів.

Think about how much of that data is about how life is lived in America.

Подумайте, скільки серед них даних про те, як влаштоване життя у Америці.

It's actual useful. It's got value.

Ці дані справді корисні. Вони мають цінність.

I can use it in my company.

Я можу їх використати у своїй компанії.

I could use it as a kid to do my homework.

Дитиною я б міг використати їх для виконання домашнього завдання.

So we're talking about making the place, making the world run better

Тож ми говоримо, що світ стане кращим,

by making this data available.

якщо ці дані стануть доступними.

In fact if you're responsible -- if you know about some data

Фактично, якщо ви є відповідальними — якщо знаєте про якісь дані

in a government department, often you find that

в урядовому підрозділі, то часто виявляється,

these people, they're very tempted to keep it --

що ці люди дуже схильні залишити їх у себе.

Hans calls it database hugging.

Ханс називає це обніманням бази даних.

You hug your database, you don't want to let it go

Ви обнімаєте свою базу даних, ви не хочете її відпускати,

until you've made a beautiful website for it.

поки не зробите прекрасну веб-сторінку для неї.

Well, I'd like to suggest that rather --

Що ж, я хочу запропонувати —

yes, make a beautiful website,

так, зробіть гарну веб-сторінку,

who am I to say don't make a beautiful website?

чи я комусь казав не робити гарну веб-сторінку?

Make a beautiful website, but first

Зробіть гарну веб-сторінку, але спершу

give us the unadulterated data,

дайте нам чисті дані,

we want the data.

ми хочемо дані.

We want unadulterated data.

Ми хочемо чисті дані.

OK, we have to ask for raw data now.

Добре, ми змушені просити про необроблені дані зараз.

And I'm going to ask you to practice that, OK?

І я попрошу вас потренуватися у цьому, добре?

Can you say "raw"?

Скажіть «необроблені».

Audience: Raw.

Аудиторія: "Необроблені".

Tim Berners-Lee: Can you say "data"?

Тім Бернерс-Лі: Можете стазати «дані»?

Audience: Data.

Аудиторія: Дані.

TBL: Can you say "now"?

ТБЛ: Можете сказати «зараз»?

Audience: Now!

Аудиторія: Зараз!

TBL: Alright, "raw data now"!

ТБЛ: Добре, необроблені дані зараз!

Audience: Raw data now!

Аудиторія: Необроблені дані зараз!

Practice that. It's important because you have no idea the number of excuses

Тренуйтеся у цьому. Це важливо, бо ви собі не уявляєте, скільки відмовок

people come up with to hang onto their data

люди видумують, щоб далі висіти на своїх даних

and not give it to you, even though you've paid for it as a taxpayer.

і не віддавати їх вам, навіть якщо ви заплатили за них як платники податків.

And it's not just America. It's all over the world.

Таке не лише в Америці. Таке відбувається по всьому світу.

And it's not just governments, of course -- it's enterprises as well.

І не лише з урядами, звісно, — з корпораціями те саме.

So I'm just going to mention a few other thoughts on data.

Тож я згадаю тільки кілька інших думок про дані.

Here we are at TED, and all the time we are very conscious

Зараз ми на TED, і ми постійно свідомі

of the huge challenges that human society has right now --

тих серйозних викликів, які стоять перед людською спільнотою саме зараз, —

curing cancer, understanding the brain for Alzheimer's,

лікування раку, розуміня мозку для лікування хвороби Альцгеймера,

understanding the economy to make it a little bit more stable,

розуміння економіки для внесення у неї трохи більше стабільності,

understanding how the world works.

розуміння як працює світ.

The people who are going to solve those -- the scientists --

Люди, які збираються вирішити їх — науковці —

they have half-formed ideas in their head,

мають напівсформовані ідеї у голові.

they try to communicate those over the web.

Вони стараються обговорити їх через веб.

But a lot of the state of knowledge of the human race at the moment

Але велика кількість знань людської раси на даний момент

is on databases, often sitting in their computers,

знаходиться у базах даних, які часто знаходяться на їхніх комп'ютерах

and actually, currently not shared.

і, фактично, до них немає спільного доступу.

In fact, I'll just go into one area --

Я зупинюся тільки на одній сфері —

if you're looking at Alzheimer's, for example,

якщо подивитися на хворобу Альцгеймера, наприклад,

drug discovery -- there is a whole lot of linked data which is just coming out

пошук ліків — тут велика кількість пов'язаних даних виникає,

because scientists in that field realize

бо науковці у цій сфері зрозуміли,

this is a great way of getting out of those silos,

що це хороший спосіб подолати перепони,

because they had their genomics data in one database

бо вони мають дані про гени в одній базі даних

in one building, and they had their protein data in another.

в одній будівлі, а дані про білки — в іншій.

Now, they are sticking it onto -- linked data --

Зараз вони з'єднують ці дані — пов'язані дані —

and now they can ask the sort of question, that you probably wouldn't ask,

і зараз вони можуть задати питання, які ви б, мабуть, не задали,

I wouldn't ask -- they would.

я б не задав, — але вони б задали.

What proteins are involved in signal transduction

Які білки задіяні у передаванні сигналів

and also related to pyramidal neurons?

і також пов'язані із пірамідальними нейронами?

Well, you take that mouthful and you put it into Google.

Що ж, ви берете ці страшні слова і вводите у Google.

Of course, there's no page on the web which has answered that question

Звичайно, немає сторінки у вебі, яка відповідала б на це питання,

because nobody has asked that question before.

бо ніхто не задавав таке питання до цього.

You get 223,000 hits --

Ви отримали 223 000 результатів —

no results you can use.

і жодного, який можна використати.

You ask the linked data -- which they've now put together --

Ви шукаєте серед пов'язаних даних — які вони вже зібрали докупи —

32 hits, each of which is a protein which has those properties

32 результати, кожен із яких є білком із зазначеними властивостями,

and you can look at.

і ви можете подивитися на них.

The power of being able to ask those questions, as a scientist --

Можливість поставити такі запитання, для науковця —

questions which actually bridge across different disciplines --

питання, які фактично пов'язують різні дисципліни —

is really a complete sea change.

це справді величезна трансформація.

It's very very important.

Це дуже, дуже важливо.

Scientists are totally stymied at the moment --

Науковці в даний момент загнані в кут —

the power of the data that other scientists have collected is locked up

сила даних, зібраних іншими науковцями, є закритою

and we need to get it unlocked so we can tackle those huge problems.

і нам потрібно її відкрити для того, щоб розв'язати ці великі проблеми.

Now if I go on like this, you'll think that all the data comes from huge institutions

І якщо я продовжуватиму в цьому ж дусі, то ви подумаєте, що усі дані надходять із здоровенних інституцій,

and has nothing to do with you.

і нічого не залежить від вас.

But, that's not true.

Але це неправда.

In fact, data is about our lives.

Насправді, дані — це наше життя.

You just -- you log on to your social networking site,

Ви просто — ви заходите на сайт своєї соціальної мережі,

your favorite one, you say, "This is my friend."

своєї улюбленої, кажете: «Це мій друг.»

Bing! Relationship. Data.

Бам! Зв'язок. Дані.

You say, "This photograph, it's about -- it depicts this person. "

Ви кажете: «Ця фотографія, вона про — на ній зображена ця особа.»

Bing! That's data. Data, data, data.

Бам! Це дані. Дані, дані, дані.

Every time you do things on the social networking site,

Щоразу, коли ви робите щось у соціальній мережі,

the social networking site is taking data and using it -- re-purposing it --

сайт соцмережі бере у вас дані і використовує їх — переосмислює їх —

and using it to make other people's lives more interesting on the site.

і використовує їх, щоб зробити життя інших людей цікавішим на сайті.

But, when you go to another linked data site --

Проте, коли ви йдете на інший сайт із пов'язаними даними —

and let's say this is one about travel,

і давайте візьмемо цей про подорожі,

and you say, "I want to send this photo to all the people in that group,"

і кажете: «Я хочу відіслати це фото всім людям з цієї групи»,

you can't get over the walls.

ви не можете здолати стіни.

The Economist wrote an article about it, and lots of people have blogged about it --

The Economist написав статтю про це, багато людей написали про це у своїх блогах —

tremendous frustration.

жахливе розчарування.

The way to break down the silos is to get inter-operability

Розбити стіни можна, лише внісши взаємосумісність

between social networking sites.

у сайти соціальних мереж.

We need to do that with linked data.

Нам треба це зробити з допомогою пов'язаних даних.

One last type of data I'll talk about, maybe it's the most exciting.

Ще один вид даних, про які я хочу поговорити, можливо найбільш захоплюючий.

Before I came down here, I looked it up on OpenStreetMap

Перед тим, як прийти сюди, я заглянув на OpenStreetMap.

The OpenStreetMap's a map, but it's also a Wiki.

OpenStreetMap — це карта, але це також і вікі.

Zoom in and that square thing is a theater -- which we're in right now --

Наблизіть і ви побачите, що отой квадрат — це театр, в якому ми зараз —

The Terrace Theater. It didn't have a name on it.

The Terrace Theater. Він без назви.

So I could go into edit mode, I could select the theater,

Тож я можу перейти в режим редагування, можу вибрати театр,

I could add down at the bottom the name, and I could save it back.

я можу додати внизу назву, і можу зберегти її.

And now if you go back to the OpenStreetMap. org,

І зараз, якщо ви зайдете на OpenStreetMap.org,

and you find this place, you will find that The Terrace Theater has got a name.

і знайдете це місце, то побачите, що The Terrace Theater отримав назву.

I did that. Me!

Я зробив це. Я!

I did that to the map. I just did that!

Я зробив це на карті. Я щойно це зробив!

I put that up on there. Hey, you know what?

Я виклав це туди. Гей, знаєте що?

If I -- that street map is all about everybody doing their bit

Якщо я — суть цієї карти у тому, що кожен робить свій внесок,

and it creates an incredible resource

і вона є надзвичайним ресурсом,

because everybody else does theirs.

тому що інші роблять так само.

And that is what linked data is all about.

І в цьому суть пов'язаних даних.

It's about people doing their bit

У людях, що роблять свій внесок,

to produce a little bit, and it all connecting.

і все це є пов'язаним.

That's how linked data works.

Так пов'язані дані працюють.

You do your bit. Everybody else does theirs.

Зробіть свій внесок. Кожен інший зробить свій.

You may not have lots of data which you have yourself to put on there

Ви можете не мати багато даних, які можете викласти,

but you know to demand it.

але ви пам'ятаєте їх вимагати.

And we've practiced that.

Ми тренувалися в цьому.

So, linked data -- it's huge.

Отже, пов'язані дані — величезна тема.

I've only told you a very small number of things

Я розказав тільки малу частину.

There are data in every aspect of our lives,

Дані є у кожному аспекті нашого життя,

every aspect of work and pleasure,

кожному аспекті праці і задоволення,

and it's not just about the number of places where data comes,

і суть не просто в кількості джерел походження цих даних,

it's about connecting it together.

суть у поєднанні їх докупи.

And when you connect data together, you get power

І коли ви поєднуєте дані докупи, ви отримуєте силу,

in a way that doesn't happen just with the web, with documents.

якої не було тоді, коли був лише веб, лише документи.

You get this really huge power out of it.

Ви отримуєте могутню силу із цього.

So, we're at the stage now

Отже, ми зараз є на етапі,

where we have to do this -- the people who think it's a great idea.

коли нам потрібно це зробити — людям, які вважають, що це велика ідея.

And all the people -- and I think there's a lot of people at TED who do things because --

І всі люди — а я думаю тут на TED є багато людей, які роблять щось тому, що —

even though there's not an immediate return on the investment

навіть якщо немає миттєвого повернення інвестицій,

because it will only really pay off when everybody else has done it --

бо це насправді окупиться тільки тоді, коли всі це зроблять, —

they'll do it because they're the sort of person who just does things

вони це роблять тому, що вони є такими людьми, які просто роблять щось,

which would be good if everybody else did them.

що принесе користь за умови, що всі це зроблять.

OK, so it's called linked data.

Тож це пов'язані дані.

I want you to make it.

Я хочу це зробити.

I want you to demand it.

Я хочу це вимагати.

And I think it's an idea worth spreading.

І я думаю, що це ідея, варта поширення.

Thanks.

Дякую.

(Applause)

(Оплески)