How we can find ourselves in data | Giorgia Lupi

Перекладач: Olena Gapak Утверджено: Hanna Leliv

This is what my last week looked like.

Ось як виглядав мій попередній тиждень.

What I did,

Що я робила,

who I was with,

з ким була,

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

основні емоції, які відчувала протягом кожної години дня...

If the feeling came as I thought of my dad

Чи це відчуття було пов'язане з моїм батьком,

who recently passed away,

якого нещодавно не стало,

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

чи я, навпаки, змогла уникнути цих хвилювань і тривог.

And if you think I'm a little obsessive,

І якщо ви думаєте, що я дещо одержима,

you're probably right.

ви, мабуть, маєте рацію.

But clearly, from this visualization,

Але очевидно, що з цієї візуалізації

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

можна зрозуміти про мене набагато більше, ніж з оцих

which are images you're probably more familiar with

інших зображень, які вам, мабуть, добре знайомі,

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

які ви, можливо, маєте у смартфоні прямо зараз.

Bar charts for the steps you walked,

Графіки кількості кроків,

pie charts for the quality of your sleep --

секторні діаграми щодо якості сну,

the path of your morning runs.

маршрут вашої ранкової пробіжки.

In my day job, I work with data.

Кожного дня я працюю з даними.

I run a data visualization design company,

Я очолюю компанію із візуалізації даних,

and we design and develop ways to make information accessible

ми створюємо й розробляємо способи зробити інформацію

through visual representations.

доступною через візуальне втілення.

What my job has taught me over the years

Протягом років моя робота навчила мене,

is that to really understand data and their true potential,

що для того, аби по-справжньому зрозуміти дані та їхній потенціал,

sometimes we actually have to forget about them

іноді нам варто забути про самі дані

and see through them instead.

і подивитися крізь них.

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

Бо дані, зазвичай, це лише інструмент, що відображає реальність.

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

Дані - лише заміна чогось іншого,

but they are never the real thing.

і справа ніколи не у самих даних.

But let me step back for a moment

Але я хочу повернутися до миті,

to when I first understood this personally.

коли особисто вперше це зрозуміла.

In 1994, I was 13 years old.

У 1994 році мені було 13.

I was a teenager in Italy.

Я була тінейджеркою і мешкала в Італії.

I was too young to be interested in politics,

Була надто молода, щоб цікавитися політикою,

but I knew that a businessman, Silvio Berlusconi,

але я знала, що бізнесмен Сільвіо Берлусконі

was running for president for the moderate right.

висуває свою кандидатуру на пост президента.

We lived in a very liberal town,

Ми жили у дуже ліберальному місті,

and my father was a politician for the Democratic Party.

і мій тато був політиком у демократичній партії.

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

Я пам'ятаю, як ніхто не вірив, що Берлусконі можуть обрати -

that was totally not an option.

це взагалі було неможливо.

But it happened.

Але це сталося.

And I remember the feeling very vividly.

І я дуже добре пам'ятаю це відчуття.

It was a complete surprise,

Це стало повною несподіванкою,

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

мій тато переконував, що в цілому місті він не знав людей, що голосували за нього.

This was the first time

Це був перший випадок,

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

коли дані, що в мене були, створили для мене викривлену реальність.

My data sample was actually pretty limited and skewed,

Власне, мої дані були досить обмежені й неточні,

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

тож справа, мабуть, у цьому, - подумала я; я жила у бульбашці

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

і просто не мала можливості побачити, що назовні.

Now, fast-forward to November 8, 2016

Тепер перенесімося у 8 листопада 2016

in the United States.

до Сполучених Штатів.

The internet polls,

Інтернет-опитування,

statistical models,

статистичні моделі,

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

усі експерти дійшли згоди щодо ймовірних результатів виборів.

It looked like we had enough information this time,

Здавалося, що цього разу ми маємо достатньо інформації

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

і набагато більше шансів поглянути за межі кола, в якому живемо, -

but we clearly didn't.

але нам не вдалося.

The feeling felt very familiar.

Відчуття було дуже схоже.

I had been there before.

Я вже відчувала таке.

Думаю, коректно буде сказати, що дані надурили нас цього разу -

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

and pretty spectacularly.

і досить ефектно.

We believed in data,

Ми вірили даним,

but what happened,

але от що сталося

even with the most respected newspaper,

навіть з найповажнішими виданням -

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

їхні намагання спростити усе до двох звичайних процентів,

to make a powerful headline

щоб отримати яскраві заголовки,

made us focus on these two digits

змусило нас зосередитися на двох числах, -

and them alone.

і тільки на них.

In an effort to simplify the message

У спробах спростити зміст

and draw a beautiful, inevitable red and blue map,

і намалювати красиву, однозначну червоно-синю мапу

we lost the point completely.

ми загубили головне.

We somehow forgot that there were stories --

Якимось чином ми забули, що за цими цифрами

stories of human beings behind these numbers.

ховаються історії - звичайні людські історії.

In a different context,

За обставин, які зовнішньо відрізнялися,

but to a very similar point,

але були схожі за суттю,

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

моя команда зіткнулася з особливим викликом від цієї жінки.

She came to us with a lot of data,

Вона прийшла до нас, маючи безліч даних,

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

але, зрештою, їй хотілось розповісти найлюдянішу історію з усіх можливих.

She's Samantha Cristoforetti.

Це Саманта Кристофоретті.

She has been the first Italian woman astronaut,

Вона перша італійська астронавтка,

and she contacted us before being launched

і зв'язалася з нами перед тим, як вирушити

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

у шестимісячну експедицію на Міжнародну космічну станцію.

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

Вона сказала: "Я полечу в космос

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

і хочу зробити щось значуще з даними, які отримаю під час місії,

to reach out to people."

щоб з них скористали інші".

A mission to the International Space Station

Місія на Міжнародній космічній станції

comes with terabytes of data

приносить терабайти даних

about anything you can possibly imagine --

про все, що ви тільки можете уявити:

the orbits around Earth,

орбіти навколо Землі,

the speed and position of the ISS

швидкість і положення МКС,

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

а ще тисячі потоків інформації наживо з усіх приборів.

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

Ми мали всі дані, які тільки могли уявити -

just like the pundits before the election --

як оті розумники перед виборами, -

but what is the point of all these numbers?

але в чому сенс цих цифр?

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

Люди не цікавляться даними заради самих даних,

because numbers are never the point.

бо дані - ніколи не головне.

They're always the means to an end.

Вони - лише спосіб досягти мети.

The story we needed to tell

Ми мали розповісти історію про те,

is that there is a human being in a teeny box

що он там людина у маленькій коробочці

flying in space above your head,

несеться в космосі прямо над вашою головою,

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

і ви, власне, навіть можете її побачити неозброєним оком ясної ночі.

So we decided to use data to create a connection

Тож ми вирішили використовувати дані, щоб створити зв'язок

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

між Самантою й іншими людьми, що дивляться на неї знизу.

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

Ми вигадали й розробили те, що отримало назву "Друзі у космосі",

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

веб-додаток, що дає вам змогу сказати "Привіт!" Саманті

from where you are,

з того місця, де ви зараз,

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

і "Привіт!" усім людям онлайн у цей самий час

from all over the world.

по всьому світі.

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

І всі ці "Привіт!" залишали видимі позначки на карті,

as Samantha was flying by

коли Саманта пролітала повз,

and as she was actually waving back every day at us

і вона, власне, махала нам у відповідь кожного дня,

using Twitter from the ISS.

використовуючи Твіттер з МКС.

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

Ці люди бачать дані місії з зовсім іншої точки зору.

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

Неочікувано все це стало історією про нашу людську природу й цікавість,

rather than technology.

а не про технології.

So data powered the experience,

Тож дані стали пальним цього досвіду,

but stories of human beings were the drive.

але людські історії були його двигуном.

The very positive response of its thousands of users

Позитивні відгуки від тисяч користувачів

taught me a very important lesson --

наштовхнули мене на важливий висновок:

that working with data means designing ways

працювати з даними означає створювати способи, як

to transform the abstract and the uncountable

переробити абстрактне й незлічиме

into something that can be seen, felt and directly reconnected

на щось, що можна побачити, відчути й напряму пов'язати

to our lives and to our behaviors,

з нашим життям та поведінкою.

something that is hard to achieve

І цього досить важко досягти,

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

якщо ми дозволимо одержимості цифрами й пов'язаним із цим технологіями

lead us in the process.

вести нас цим шляхом.

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

Але ми можемо зробити навіть більше, щоб пов'язати дані й історії за ними.

We can remove technology completely.

Ми можемо взагалі прибрати технології.

A few years ago, I met this other woman,

Кілька років тому я зустріла іншу жінку -

Stefanie Posavec --

Стефані Позавек.

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

Вона дизайнерка в Лондоні й поділяє мою пристрасть та одержимість даними.

We didn't know each other,

Ми не знали одна одну,

but we decided to run a very radical experiment,

але вирішили зробити дуже сміливий експеримент,

starting a communication using only data,

почавши спілкуватися лише за допомогою даних,

no other language,

жодної іншої мови,

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

і ми вирішили не використовувати жодних технологій для цих даних.

In fact, our only means of communication

Власне, єдиним нашим засобом спілкування

would be through the old-fashioned post office.

стала стара-добра паперова пошта.

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

Для проекту "Люба інформаціє" щотижня протягом року

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

ми використовували наші приватні дані, щоб познайомитися одна з одною -

personal data around weekly shared mundane topics,

особисті дані стосовно спільних життєвих тем щотижня -

from our feelings

від наших почуттів

to the interactions with our partners,

до спілкування з нашими коханими,

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

від компліментів, які нам зробили, до звуків нашого оточення.

Personal information that we would then manually hand draw

Особисту інформацію ми малювали від руки

on a postcard-size sheet of paper

на картці паперу завбільшки з поштову листівку

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

і потім надсилали щотижня з Лондона до Нью-Йорка,

where I live,

де я живу,

and from New York to London, where she lives.

і з Нью-Йорка до Лондона, де живе вона.

The front of the postcard is the data drawing,

Один бік листівки містить малюнок з даними,

and the back of the card

а зворотний бік

contains the address of the other person, of course,

містить поштову адресу, звісно,

and the legend for how to interpret our drawing.

і легенду, щоб інтерпретувати малюнок.

The very first week into the project,

Для найпершого тижня цього проекту

we actually chose a pretty cold and impersonal topic.

ми обрали досить нейтральну й не особисту тему.

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

Скільки разів на тиждень ми перевіряємо, котра година?

So here is the front of my card,

Ось це лицевий бік моєї листівки,

and you can see that every little symbol

де кожна мала позначка

represents all of the times that I checked the time,

відображає кожен раз, коли я перевіряла час,

positioned for days and different hours chronologically --

вони розташовані по днях і по годинах хронологічно -

nothing really complicated here.

нічого складного.

But then you see in the legend

Але потім ви бачите легенду,

how I added anecdotal details about these moments.

де я додала кумедні деталі щодо цих митей.

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

Власне, різні типи позначок вказують, чому саме я перевіряла час -

what was I doing?

що я робила?

Was I bored? Was I hungry?

Чи мені було нудно? Хотілося їсти?

Was I late?

Чи я запізнювалася?

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

Чи я подивилася на годинник свідомо чи просто випадково зиркнула?

And this is the key part --

І в цьому весь сенс:

representing the details of my days and my personality

зображення подробиць мого дня й моєї особистості

through my data collection.

за допомогою моїх даних.

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

Використання даних як лінзи чи фільтра, щоб усвідомити та показати, наприклад,

my never-ending anxiety for being late,

мій нескінченний страх запізнитися,

even though I'm absolutely always on time.

навіть попри те, що я завжди приходжу вчасно.

Stefanie and I spent one year collecting our data manually

Ми зі Стефані провели один рік, вручну збираючи власні дані,

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

щоб змусити себе зосередитися на тому, чого комп'ютер зібрати не може,

or at least not yet --

принаймні, поки що не може, -

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

використовуючи дані для дослідження власного мислення і власних слів,

and not only our activities.

не тільки наших справ.

Like at week number three,

Ось на третьому тижні

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

ми фіксували всі "дякую" - які сказали самі й які сказали нам.

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

І тоді я зрозуміла, що я найчастіше дякую людям, яких не знаю.

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

Виявилося, що я так і сиплю "дякую" і "спасибі" офіціанткам і офіціантам,

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

але очевидно, що не дякую достатньо тим, хто мені близький.

Over one year,

Завдяки цьому року

the process of actively noticing and counting these types of actions

процес активного занотовування й підрахунку такого типу вчинків

became a ritual.

став ритуалом.

It actually changed ourselves.

Власне, це нас змінило.

We became much more in tune with ourselves,

Ми набагато краще розуміли себе,

much more aware of our behaviors and our surroundings.

краще усвідомлювали власну поведінку й оточення.

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

Після цього року ми зі Стефані стали дуже близькі

through our shared data diary,

завдяки обміну нашими щоденниками даних,

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

але це стало можливо лише тому, що ми вклали себе у ці цифри,

adding the contexts of our very personal stories to them.

додали контекст наших дуже особистих історій.

It was the only way to make them truly meaningful

Це єдиний спосіб наповнити все це змістом,

and representative of ourselves.

зробити відображенням нас самих.

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

Я не прошу вас почати малювати власні дані

or to find a pen pal across the ocean.

чи знайти собі друга по листуванню з-за океану.

But I'm asking you to consider data --

Але я прошу вас ставитися до даних -

all kind of data --

до будь-якого типу даних -

as the beginning of the conversation

як до початку бесіди,

and not the end.

а не як до її кінця.

Because data alone will never give us a solution.

Бо дані самі собою ніколи не дадуть розв'язання.

And this is why data failed us so badly --

І ось чому дані так сильно нас підводять, -

because we failed to include the right amount of context

бо нам не вдається додати правильну кількість контексту,

to represent reality --

щоб вони відображали реальність -

a nuanced, complicated and intricate reality.

складну, заплутану, повну нюансів реальність.

We kept looking at these two numbers,

Ми далі дивимося на ці два числа,

obsessing with them

ми одержимі ними,

and pretending that our world could be reduced

ми прикидаємося, що наш світ можна спростити

to a couple digits and a horse race,

до пари цифр і перегонів,

while the real stories,

тоді як справжні історії,

the ones that really mattered,

ті, що дійсно мають значення,

were somewhere else.

губляться деінде.

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

Коли ми дивимося на ці історії тільки крізь моделі та алгоритми,

is what I call "data humanism."

нам бракує того, що я зву "гуманізмом даних".

In the Renaissance humanism,

За часів гуманізму епохи Відродження

European intellectuals

європейські інтелектуали

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

помістили людську природу на місце Бога, у центр їхнього світогляду.

I believe something similar needs to happen

На мою думку, щось подібне має статися

with the universe of data.

із всесвітом даних.

Now data are apparently treated like a God --

Сьогодні дані, здається, сприймають як божество -

keeper of infallible truth for our present and our future.

як охоронця безпомилкової істини щодо нашого минулого та майбутнього.

The experiences that I shared with you today

Досвід, про який я розповіла сьогодні,

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

навчив мене, що для того, аби наші дані відображали нашу людську сутність,

and to make sure they will not mislead us anymore,

аби переконатися, що вони не обдурять нас знов,

we need to start designing ways to include empathy, imperfection

ми маємо працювати над способами долучити емпатію, недосконалість

and human qualities

і людські риси

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

у процес збирання, обробки, аналізу та зображення даних.

I do see a place where, ultimately,

Я чітко бачу ту мить, коли нарешті

instead of using data only to become more efficient,

замість використовувати дані тільки для того, щоб стати ефективнішими,

we will all use data to become more humane.

ми всі використовуватимемо дані, щоб стати людянішими.

Thank you.

Дякую.

(Applause)

(Оплески)