يبدو وكأنّنا جميعا نعاني من المعلومات الزائدة أو تخمة البيانات. والخبر السار هو أنه قد يكون هناك حلّ سهل لذلك، وهو استخدام أعيننا أكثر من ذلك. وهكذا، فعرض المعلومات، بحيث يمكننا أن نرى الأنماط والعلاقات المهمّة ومن ثمّ تصميم تلك المعلومات لتكون أكثر منطقية، أو أنها تروي قصة، أو تجعلنا قادرين على التركيز فقط على المعلومات المهمّة. وإذا تعذر ذلك، فإنّ عرض المعلومات يمكن أن يكون حقا رائع.
It feels like we're all suffering from information overload or data glut. And the good news is there might be an easy solution to that, and that's using our eyes more. So, visualizing information, so that we can see the patterns and connections that matter and then designing that information so it makes more sense, or it tells a story, or allows us to focus only on the information that's important. Failing that, visualized information can just look really cool.
دعونا نرى. هذا رسم بياني للمليار دولار، ونشأت هذه الصورة وسط الإحباط الذي انتابني مع الإعلان عن مليارات الدولارات في الصحافة. وهذا يعني، انها لا معنى لها بدون سياق. 500 مليار لخط الأنابيب هذا. 20 مليار لهذه الحرب. انها لا تقدم أي معنى، ولذلك فإن السبيل الوحيد لفهمها هو بصري ونسبي. لذلك قمت بتحميل بعض الأرقام الواردة في التقارير من مختلف وكالات الأنباء وتحديد حجم الصناديق وفقا لتلك المبالغ. وتمثل الألوان هنا الدافع وراء المال. الأرجواني يرمز للقتال، والأحمر هو التبرع بالمال، والأخضر هو التربّح. وما يمكنك ان ترى على الفور تبدأ بملاحظة وجود علاقة مختلفة للأرقام. يمكنك ان تراهم حرفيا. ولكن الأهم من ذلك، تبدأ برؤية أنماط وارتباطات بين الأرقام والتي كانت ستكون متناثرة عبر تقارير اخبارية متعددة.
So, let's see. This is the $Billion Dollar o-Gram, and this image arose out of frustration I had with the reporting of billion-dollar amounts in the press. That is, they're meaningless without context: 500 billion for this pipeline, 20 billion for this war. It doesn't make any sense, so the only way to understand it is visually and relatively. So I scraped a load of reported figures from various news outlets and then scaled the boxes according to those amounts. And the colors here represent the motivation behind the money. So purple is "fighting," and red is "giving money away," and green is "profiteering." And what you can see straight away is you start to have a different relationship to the numbers. You can literally see them. But more importantly, you start to see patterns and connections between numbers that would otherwise be scattered across multiple news reports.
واسمحوا لي أن أعرض بعض التي أحبذها من بينها. هذه عائدات اوبك، في هذه الخانة الخضراء هنا -- 780 مليار في السنة. وهذه النّقطة الصغيرة في الزاوية -- ثلاثة مليارات -- هذا صندوق تغير المناخ. الأميركيون،سخيّون بشكل لا يصدق -- أكثر من 300 ملياردولار سنويا، يتمّ التبرع بها في كل عام، مقارنة مع حجم المساعدات الخارجية الذي قدمته السبعة عشر دولة الصناعية الأولى 120 مليار دولار. ومن ثم بطبيعة الحال، الحرب على العراق، متوقع أن تكلّف 60 مليار دولار فقط في عام 2003. كانت في الصدارة لبعض الوقت. أفغانستان في الصدارة الآن بمقدار 3,000 مليار دولار. حتى الآن انه لشيء رائع لأنه لدينا الآن هذا الشكل، ويمكننا أن نضيف إليه الأرقام أيضا. لذلك يمكننا أن نقول، حسنا، هذا رسم جديد يظهر... دعونا نرى الديون الأفريقية. في رأيك كم تبلغ المساحة التي يمكن أن تحتلّها في هذا الرسم التخطيطي الديون التي تدين أفريقيا إلى الغرب؟ دعونا نلقي نظرة. هو ذاك. دين أفريقيا يبلغ 227 مليار. والأزمة المالية الأخيرة -- كم تبلغ المساحة التي يمكن أن تحتلّها ؟ كم كلّف ذلك العالم؟ دعونا نلقي نظرة على ذلك. "دوووش". أعتقد أن هذا هو الصوت المناسب لذلك الكثير من المال. 11،900 مليار. لذلك، بعرض هذه المعلومات، نحوّلها إلى مناظر طبيعية يمكنك أن تستكشفها بعينيك، إنّه حقا نوع من الخرائط، نوعا من خرائط المعلومات. وعندما تضيع في كمّ المعلومات، تكون خريطة المعلومات ذات فائدة.
Let me point out some that I really like. This is OPEC's revenue, this green box here -- 780 billion a year. And this little pixel in the corner -- three billion -- that's their climate change fund. Americans, incredibly generous people -- over 300 billion a year, donated to charity every year, compared with the amount of foreign aid given by the top 17 industrialized nations at 120 billion. Then of course, the Iraq War, predicted to cost just 60 billion back in 2003. And it mushroomed slightly. Afghanistan and Iraq mushroomed now to 3,000 billion. So now it's great because now we have this texture, and we can add numbers to it as well. So we could say, well, a new figure comes out ... let's see African debt. How much of this diagram do you think might be taken up by the debt that Africa owes to the West? Let's take a look. So there it is: 227 billion is what Africa owes. And the recent financial crisis, how much of this diagram might that figure take up? What has that cost the world? Let's take a look at that. Dooosh -- Which I think is the appropriate sound effect for that much money: 11,900 billion. So, by visualizing this information, we turned it into a landscape that you can explore with your eyes, a kind of map really, a sort of information map. And when you're lost in information, an information map is kind of useful.
لذلك اريد ان أعرض لكم الآن مشهدا آخر . نحن بحاجة إلى تخيل كيف يبدو مشهد المخاوف التي تنتاب العالم. دعونا نلقي نظرة. هذه جبال من تلال الخلد، جدول زمني من الذعر لدى وسائل الاعلام العالمية. (ضحك) سأخبركم عن اسم هذا بعد قليل. لكن ما أريد أن أشير إليه أنّ ما نراه في الأعلى، يمثّل شدة مخاوف معينة، كما ورد في وسائل الإعلام. اسمحوا لي أن أشير إليهما. هنا انفلونزا الخنازير -- باللون الوردي. انفلونزا الطيور. السارس -- بالبني هنا. تتذكرون ذلك. علّة الألفية -- كارثة رهيبة. هذه القمم الخضراء الصغيرة اصطدام الكويكبات بالأرض. (ضحك) وفي الصيف، هنا، الدبابير القاتلة.
So I want to show you another landscape now. We need to imagine what a landscape of the world's fears might look like. Let's take a look. This is Mountains Out of Molehills, a timeline of global media panic. (Laughter) So, I'll label this for you in a second. But the height here, I want to point out, is the intensity of certain fears as reported in the media. Let me point them out. So this, swine flu -- pink. Bird flu. SARS -- brownish here. Remember that one? The millennium bug, terrible disaster. These little green peaks are asteroid collisions. (Laughter) And in summer, here, killer wasps.
(ضحك)
(Laughter)
اذا فمخاوفنا تبدو على هذا الشّكل في وسائل إعلامنا مع مرور الوقت. ولكن ما أرغب فيه -- وأنا صحفيّ -- أرغب في العثور على الأنماط الخفية، أرغب أن أكون مُخْبر بيانات. وهنالك أنماط مثيرة جدا للاهتمام وغريبة مخبأة في ثنايا هذه البيانات والتي يمكن أن تشاهدها فقط عند عرضها. واسمحوا لي أن أُجَلّيها لكم. انظر إلى هذا الخط. هذا مشهد لألعاب الفيديو العنيفة. كما ترون، هناك نوع من الأنماط، الغريبة والرّتيبة في البيانات، قمّتين اثنين كل عام. وإذا أمعنا النظر، نرى تلك القمم تنشأ في نفس الشهر من كل عام. لماذا؟ حسنا، في نوفمبر/تشرين الثاني، و بمناسبة عيد الميلاد يتم اصدار ألعاب الفيديو، وربما يكون هناك زيادة في القلق بشأن محتواها. ولكن شهر ابريل/ نيسان ليس بالشهر الذي تصدر فيه الكثير من ألعاب الفيديو. لماذا ابريل/نيسان؟ حسنا، في ابريل/نيسان من عام 1999 وقع اطلاق النار في "كولومبين"، ومنذ ذلك الحين، أصبح الخوف يُستذكر من قِبل وسائل الاعلام ويحدث صدى من خلال اللاوعي الجماعيّ تدريجيا على طول السّنة. لديك آثار رجعيّة، أعياد ميلاد، القضايا المعروضة على المحاكم، وحتى اطلاق نار "كوبي كات"، كل ذلك دفع الخوف من جديد إلى جدول الأعمال. وهناك نمط آخر هنا أيضا. يمكنك اكتشافه؟ هل ترون هذه الفجوة هنالك؟ هنالك فجوة، وهي تؤثر في كل القصص الأخرى. لماذا توجد فجوة هناك؟ هل ترون أين تبدأ؟ سبتمبر 2001 عندما كان لدينا شيء حقيقي لنخاف منه.
So these are what our fears look like over time in our media. But what I love -- and I'm a journalist -- and what I love is finding hidden patterns; I love being a data detective. And there's a very interesting and odd pattern hidden in this data that you can only see when you visualize it. Let me highlight it for you. See this line, this is a landscape for violent video games. As you can see, there's a kind of odd, regular pattern in the data, twin peaks every year. If we look closer, we see those peaks occur at the same month every year. Why? Well, November, Christmas video games come out, and there may well be an upsurge in the concern about their content. But April isn't a particularly massive month for video games. Why April? Well, in April 1999 was the Columbine shooting, and since then, that fear has been remembered by the media and echoes through the group mind gradually through the year. You have retrospectives, anniversaries, court cases, even copy-cat shootings, all pushing that fear into the agenda. And there's another pattern here as well. Can you spot it? See that gap there? There's a gap, and it affects all the other stories. Why is there a gap there? You see where it starts? September 2001, when we had something very real to be scared about.
لذلك، لقد عملت كصحفيّ بيانات لمدة عام تقريبا، وكنت أسمع باستمرار عبارة وهي : "البيانات هي النفط الجديد." والبيانات هي نوع من الموارد المُتوفّرة في كل مكان والتي يمكن أن نشكلها لتقديم ابتكارات جديدة ورؤى جديدة، وهي في كل مكان حولنا، ويمكن استخراجها بسهولة جدا. وانها ليست مجرد استعارة كبيرة لا سيما في هذه الأوقات، خاصة إذا كنت تعيش بالقرب من خليج المكسيك، ولكني أود أن، ربما، أعدّل هذه الاستعارة قليلا، وأود أن أقول إن البيانات هي تربة جديدة. لأنه بالنسبة لي، فإنها تشبه بيئة، خصبة وخلاقة. تعلمون، على مر السنين، على الانترنت، أرسينا كمية هائلة من المعلومات والبيانات، وقمنا برَيِّهَا بالشبكات والاتصال، ولقد قام بخدمتها وحرثها عمّال متطوّعون و حكومات. و، حسنا، وأنا أقوم بحلب هذه الاستعارة. لكنها بيئة خصبة حقا، ويبدو الامر وكأنه عروض، رسوم بيانية، عرض بيانات، انها تبدو مثل الزهور التي تتفتح من هذه البيئة. ولكن اذا نظرتم اليها مباشرة، انها مجرد أرقام كثيرة حقائق متفكّكة. ولكن إذا بدأت بالعمل معها واللعب معها بطريقة معينة، يمكن أن تظهر اشياء مثيرة للاهتمام، ويمكن أن يتم الكشف عن أنماط مختلفة.
So, I've been working as a data journalist for about a year, and I keep hearing a phrase all the time, which is this: "Data is the new oil." Data is the kind of ubiquitous resource that we can shape to provide new innovations and new insights, and it's all around us, and it can be mined very easily. It's not a particularly great metaphor in these times, especially if you live around the Gulf of Mexico, but I would, perhaps, adapt this metaphor slightly, and I would say that data is the new soil. Because for me, it feels like a fertile, creative medium. Over the years, online, we've laid down a huge amount of information and data, and we irrigate it with networks and connectivity, and it's been worked and tilled by unpaid workers and governments. And, all right, I'm kind of milking the metaphor a little bit. But it's a really fertile medium, and it feels like visualizations, infographics, data visualizations, they feel like flowers blooming from this medium. But if you look at it directly, it's just a lot of numbers and disconnected facts. But if you start working with it and playing with it in a certain way, interesting things can appear and different patterns can be revealed.
واسمحوا لي أن أوضح لكم هذا. هل يمكنكم تخمين فحوى هذه البيانات؟ مالذي يرتفع مرتين في السنة، مرة في عيد الفصح وبعد ذلك اسبوعين قبل عيد الميلاد، وذروة صغيرة كل يوم اثنين وتكون مسطحة بعد ذلك خلال الصيف. سآخذ الأجوبة. (الجمهور : شوكولا). دفيد : شوكولا. قد ترغب عندها في الحصول على بعض الشوكولاتة أية تخمينات الأخرى؟ (الجمهور : التسوق.) دفيد ماك كادليس : التسوق. نعم، حلّ التجزئة قد يساعد. (الجمهور : الإجازة المرضية). دفيد ماك كادليس: الإجازة المرضية. نعم، أنت بالتأكيد تريد أن تأخذ بعض الوقت. سنرى؟
Let me show you this. Can you guess what this data set is? What rises twice a year, once in Easter and then two weeks before Christmas, has a mini peak every Monday, and then flattens out over the summer? I'll take answers. (Audience: Chocolate.) David McCandless: Chocolate. You might want to get some chocolate in. Any other guesses? (Audience: Shopping.) DM: Shopping. Yeah, retail therapy might help. (Audience: Sick leave.) DM: Sick leave. Yeah, you'll definitely want to take some time off. Shall we see?
(ضحك)
(Laughter)
(تصفيق)
(Applause)
لذا، فإن المعلومات هذه، قمنا "بايرون لي" و أنا، بمسح 10,000 تحديث للمعلومات الشخصية على فايسبوك لعبارة "مُنْفصل" و "مَفْصول" وحصلنا على هذا النّمط -- يقوم الناس بالإنفصال لقضاء عطلة الربيع، (ضحك) الخروج يوم الاثنين من عطلة نهاية أسبوع سيئة للغاية، أن تكون وحيدا خلال الصيف. وبعد ذلك أقل يوم من أيام السنة، بطبيعة الحال : يوم عيد الميلاد. من الذي سيفعل ذلك؟ توجد لدينا الآن كمية هائلة من البيانات هناك، لم يسبق لها مثيل. ولكن اذا طرحت أسئلة مناسبة، أو اشتغلت عليها بطريقة ملائمة، فيمكن أن تَظْهر اشياء مثيرة للاهتمام.
So, the information guru Lee Byron and myself, we scraped 10,000 status Facebook updates for the phrase "break-up" and "broken-up" and this is the pattern we found -- people clearing out for Spring Break, (Laughter) coming out of very bad weekends on a Monday, being single over the summer, and then the lowest day of the year, of course: Christmas Day. Who would do that? So there's a titanic amount of data out there now, unprecedented. But if you ask the right kind of question, or you work it in the right kind of way, interesting things can emerge.
المعلومات جميلة. البيانات جميلة. وأتساءل عما إذا كنت أستطيع أنّ أجعل نفسي أبدو جميلا. وهذا بيان سيرتي البصري لست متأكدا تماما أنّي نجحت. مُتكتّل و ظريف . الألوان ليست جيّدة جدّا. ولكن أردت أن أنقل لكم شيئا. لقد بدأت كمبرمج، وعملت لسنوات عديدة بعد ذلك ككاتب، طوال عشرين عاما تقريبا، في الصحافة المطبوعة، في الإنترنت، ومن ثم في الإعلان، ومؤخرا فقط بدأت في التصميم. ولم أرتد من قبل مدرسة تصميم قطّ. لم أدرس الفن أو أي شيء. تمكنت من التعلّم بفضل الممارسة وعندما بدأت في تصميم، اكتشفت أمرا غريبا عن نفسي. كنت أعرف مسبقا كيفية التصميم، ولكن لم يكن هذا بقدر ما كنت، بصورة مدهشة، بارعا، ولكن أكثر بقدر ما كنت حساسا إلى أفكار الشبكات والفضاء والإنتظام والطباعة. كأن الأمر تقريبا كان أنّ التعرض إلى كلّ وسائل الإعلام هذه على مدى السنوات قد غرس فيّ مبادئ في التصميم ظلّت نائمة. وأنا لا أعتقد أنّ تجربتي فريدة من نوعها.
So information is beautiful. Data is beautiful. I wonder if I could make my life beautiful. And here's my visual C.V. I'm not quite sure I've succeeded. Pretty blocky, the colors aren't that great. But I wanted to convey something to you. I started as a programmer, and then I worked as a writer for many years, about 20 years, in print, online and then in advertising, and only recently have I started designing. And I've never been to design school. I've never studied art or anything. I just kind of learned through doing. And when I started designing, I discovered an odd thing about myself. I already knew how to design, but it wasn't like I was amazingly brilliant at it, but more like I was sensitive to the ideas of grids and space and alignment and typography. It's almost like being exposed to all this media over the years had instilled a kind of dormant design literacy in me. And I don't feel like I'm unique.
أشعر أنه في كل يوم، يكون كل واحد منا عرضة لكمّ كبير من تصميم المعلومات. يجري صبها في عيوننا من خلال شبكة الإنترنت، وجميعا حاليا مُتخيلون؛ جميعا يطالب بشكل بصري لمعلوماتنا. وهناك شيء سحري عن المعلومات البصرية. لا تستدعي منا جهدا، إنها تنصبّ عندنا تلقائيا وإذا كنت تبحر عبر غابة كثيفة من المعلومات، المستقاة من رسم جميل أو عرض جميل للبيانات، فيسكون ذلك مدعاة للارتياح، سيكون الأمر كالوصول إلى سهل خال من الأشجار في الغابة. وكنت شغوفا بذلك، وقد أدى ذلك بي إلى أعمال عالم الفيزياء الدنماركي المدعو "تور نورترندس"، وقد قام بتحويل عرض النطاق الترددي للحواس إلى مصطلحات كمبيوتر.
I feel that everyday, all of us now are being blasted by information design. It's being poured into our eyes through the Web, and we're all visualizers now; we're all demanding a visual aspect to our information. There's something almost quite magical about visual information. It's effortless, it literally pours in. And if you're navigating a dense information jungle, coming across a beautiful graphic or a lovely data visualization, it's a relief, it's like coming across a clearing in the jungle. I was curious about this, so it led me to the work of a Danish physicist called Tor Norretranders, and he converted the bandwidth of the senses into computer terms.
لنبدأ. هذه هي حَوَاسُّكَ، تتدفق إلى حواسك في كل ثانية. حاسّة النّظر هي الأسرع. لديها نفس عرض النطاق الترددي الموجود لدى شبكة الكمبيوتر. ثم لديك اللّمس، الذي تبلغ سرعته سرعة ناقل تسلسلي عام (USB). ومن ثم لدينا السمع والشم، الذي لديه مردود قرص صلب. ومن ثم لديك حاسّة الذوق المسنّة، المسكينة، التي تملك بالكاد إنتاجيّة آلة حاسبة للجيب. وذلك المربع الصغير في الزاوية، 0.7 في المئة، تلك هي الكميّة التي ندركها فعلا. لذا فان الكثير من رؤيتك -- الجزء الأكبر منه هو مرئي، وانها تتدفق نحونا. إنّها لا إراديّة. والعين حساسة بشكل رائع لاختلافات الأنماط في اللون والشكل والنمط. وهي تحبّهم، وتجدهم ذوات جمال. انها لغة العين. وإذا قمت بالجمع بين لغة العين تلك مع لغة العقل، المتمثّلة في الكلمات والأرقام والمفاهيم، فستشرع في التحدّث بلُغَتَيْنِ في وقت واحد، تثري كُلٌّ منها الأخرى. لذلك، لديك العين، ومن ثم تسقط في المفاهيم. وهذا كل شيء -- انهما لغتين يعملان في نفس الوقت.
So here we go. This is your senses, pouring into your senses every second. Your sense of sight is the fastest. It has the same bandwidth as a computer network. Then you have touch, which is about the speed of a USB key. And then you have hearing and smell, which has the throughput of a hard disk. And then you have poor old taste, which is like barely the throughput of a pocket calculator. And that little square in the corner, a naught .7 percent, that's the amount we're actually aware of. So a lot of your vision -- the bulk of it is visual, and it's pouring in. It's unconscious. The eye is exquisitely sensitive to patterns in variations in color, shape and pattern. It loves them, and it calls them beautiful. It's the language of the eye. If you combine the language of the eye with the language of the mind, which is about words and numbers and concepts, you start speaking two languages simultaneously, each enhancing the other. So, you have the eye, and then you drop in the concepts. And that whole thing -- it's two languages both working at the same time.
لذلك يمكننا استخدام هذا النوع الجديد من اللّغة، إذا أردت، لتغيير توجهاتنا أو تغيير وجهات نظرنا. واسمحوا لي ان اطرح عليكم سؤالا بسيطا مع إجابة بسيطة جدّا. من الذي يملك أكبر ميزانية عسكرية؟ إنّها أميركا، أليس كذلك؟ شيء مهول. 609 مليارت في عام 2008 -- 607، بالأحرى. شىء مهول، في الواقع، يمكنها أن تَحْوِي داخلها جميع الميزانيات العسكرية الأخرى في العالم. تلتهم التهاما.. الآن، يمكنك ان ترى كامل ديون أفريقيا هناك والعجز في الميزانية المملكة المتّحدة كمرجع. بحيث يمكن أن يتناغم بشكل جيد مع وجهة نظرك أن أميركا هي تاجر حروب، آلة عسكرية، تسعى للسيطرة على العالم مع مجمّعاتها الصناعية العسكرية الضّخمة . ولكن هل صحيح أنّ أميركا لديها أكبر ميزانية عسكرية؟ لأنه بلد غني بشكل لا يصدق. في الواقع، انها غنيّة لدرجة أنّ بإمكانها أن تحتوي اقتصادات الدول الصناعية الأربع الأولى داخلها، إنّها غنيّة إلى حد كبير. لذلك لا بد لميزانيتها العسكرية أن تكون هائلة. لذلك، لكي نكون منصفين و لنغيير وجهة نظرنا، علينا أن نأخذ في الحسبان مجموعة أخرى من البيانات، ومجموعة البيانات تلك هي الناتج المحلي الإجمالي، أو عائدات البلاد. من الذي يملك أكبر ميزانية كنسبة من الناتج المحلي الإجمالي؟ دعونا نرى. هذا يغير الصورة بشكل كبير. وهناك بلدان أخرى تظهر أمامنا والتي، ربما، لم تكونوا تضعونها في الحسبان، ويتراجع الأمريكيّون إلى المرتبة الثامنة.
So we can use this new kind of language, if you like, to alter our perspective or change our views. Let me ask you a simple question with a really simple answer: Who has the biggest military budget? It's got to be America, right? Massive. 609 billion in 2008 -- 607, rather. So massive, in fact, that it can contain all the other military budgets in the world inside itself. Gobble, gobble, gobble, gobble, gobble. Now, you can see Africa's total debt there and the U.K. budget deficit for reference. So that might well chime with your view that America is a sort of warmongering military machine, out to overpower the world with its huge industrial-military complex. But is it true that America has the biggest military budget? Because America is an incredibly rich country. In fact, it's so massively rich that it can contain the four other top industrialized nations' economies inside itself, it's so vastly rich. So its military budget is bound to be enormous. So, to be fair and to alter our perspective, we have to bring in another data set, and that data set is GDP, or the country's earnings. Who has the biggest budget as a proportion of GDP? Let's have a look. That changes the picture considerably. Other countries pop into view that you, perhaps, weren't considering, and American drops into eighth.
الآن يمكنك أن تفعل الشىء ذاته مع الجنود. من الذي يملك أكثر جنودا؟ انها الصين. بطبيعة الحال، 2.1 مليون جندي. مرة أخرى، يتناغم ذلك مع وجهة نظركم أن الصين تمثّل نظاما عسكريا على استعداد، كما تعلمون، لحشد قوّاتها الهائلة. ولكن بطبيعة الحال، الصين لديها عدد سكان ضخم. لذلك إذا قمنا بالشيء نفسه، فسنرى صورة مختلفة بشكل جذري. تتراجع الصين إلى المرتبة 124. انها تملك في الواقع جيشا صغيرا عندما تأخذ في الاعتبار بيانات اضافيّة. لذلك، فالأرقام المطلقة، مثل الميزانية العسكرية، في عالم متصل، لا تُمَكِّنُكَ من رؤية الصّورة بأكملها. انها ليست دقيقة بالقدر الذي يجب أن تكون عليه.
Now you can also do this with soldiers. Who has the most soldiers? It's got to be China. Of course, 2.1 million. Again, chiming with your view that China has a militarized regime ready to, you know, mobilize its enormous forces. But of course, China has an enormous population. So if we do the same, we see a radically different picture. China drops to 124th. It actually has a tiny army when you take other data into consideration. So, absolute figures, like the military budget, in a connected world, don't give you the whole picture. They're not as true as they could be.
نحن بحاجة إلى أشكال نسبيّة مرتبطة بغيرها من البيانات بحيث يمكننا أن نرى صورة كاملة، ومن ثم يمكن أن تؤدي إلى تغيير وجهة نظرنا. وكما قال "هانس روسلينج"، المُعَلِّم، مُعَلِّمِي "دَعِ البيانات تُغيّر عقليّتك." وإذا كان يمكنها فِعْل ذلك، فيمكنها ربما أيضا تغيير سلوكك.
We need relative figures that are connected to other data so that we can see a fuller picture, and then that can lead to us changing our perspective. As Hans Rosling, the master, my master, said, "Let the dataset change your mindset." And if it can do that, maybe it can also change your behavior.
ألقوا نظرة على هذه. أنا مهتمّ قليلا بالنّواحي الصحية. أحب أن أتناول المكمّلات الغذائية وأن أبقى في صحّة جيّدة، ولكن لا أستطيع أبدًا فهم ما يحدث فيم يخصّ المُسَلَّمَات. هناك دائما مُسَلَّمَاتٌ متعارضة. هل ينبغي أن أتناول الفيتامين (ج)؟ هل ينبغي أن أتناول عصير السّنابل؟ هذا عرض لجميع المُسَلَّمَاتِ للمُكَمِّلات الغذائية. ويسمى هذا النوع من الرسم البياني سباق البالون. كلّ ما كان مستوى الصورة أعلى، كان هنالك المزيد من المُسَلَّمَات لكلّ مُكمّل. وتتوافق الفقاعات مع الشعبية بالإستناد لإحصاءات جوجل. يمكن على الفور فهم العلاقة بين الفعالية والشعبية، ولكن يمكنك أيضا، إذا قمت بترتيب المسلّمات، أن ترسم خطّا يضمّ "من يستحقّ حقّا" ولذلك تكون المُكَمِّلات الموجودة في الأعلى فوق هذا الخط تستحق التثبّت، ولكن فقط للشروط المذكورة أدناه. ومن ثم المكملات تحت الخط هي، ربما، لا تستحق التثبّت.
Take a look at this one. I'm a bit of a health nut. I love taking supplements and being fit, but I can never understand what's going on in terms of evidence. There's always conflicting evidence. Should I take vitamin C? Should I be taking wheatgrass? This is a visualization of all the evidence for nutritional supplements. This kind of diagram is called a balloon race. So the higher up the image, the more evidence there is for each supplement. And the bubbles correspond to popularity as regards to Google hits. So you can immediately apprehend the relationship between efficacy and popularity, but you can also, if you grade the evidence, do a "worth it" line. So supplements above this line are worth investigating, but only for the conditions listed below, and then the supplements below the line are perhaps not worth investigating.
الآن هذه الصورة تمثّل قدرا كبيرا من العمل. قمنا بتمشيط ما يقارب 1000 دراسة من "باب ميد"، قاعدة البيانات الطبية الحيوية، وجمّعناها ورتّبناها بالكامل. وكانت بالنسبة لي محبطة بشكل لا يصدق لأنه كان لدي كتاب من 250 عرض عليّ اتمامها لكتابي، وقضيت شهر وأنا أقوم بذلك، ولم أتمكّن من إتمام سوى صفحتين فقط. ولكن ما يَظْهَرُ هو أنّ المعلومات المعروضة كهذه تمثّل شكلا من أشكال ضغط المعرفة. انها وسيلة لضغط كمية هائلة من المعلومات والإدراك في مساحة صغيرة. وبمجرّد أن تقوم بتنسيق تلك البيانات، وبمجرّد أن تقوم بتنرتيب البيانات، وبمجرد أن تكون جاهزة، يمكنك أن تفعل أشياء رائعة مثل هذا.
Now this image constitutes a huge amount of work. We scraped like 1,000 studies from PubMed, the biomedical database, and we compiled them and graded them all. And it was incredibly frustrating for me because I had a book of 250 visualizations to do for my book, and I spent a month doing this, and I only filled two pages. But what it points to is that visualizing information like this is a form of knowledge compression. It's a way of squeezing an enormous amount of information and understanding into a small space. And once you've curated that data, and once you've cleaned that data, and once it's there, you can do cool stuff like this.
ولذا فقد قمت بتحويل هذا إلى برنامج حاسوب تفاعلي، وأصبح بإمكاني الآن استعمال هذا التطبيق على الأنترنت -- هذا هو العرض على الانترنت -- ويمكنني أن أقول، "نعم، ذكي". إنّها تقوم باستنساخ نفسها. ثمّ يمكنني أن أقول، "حسنا، حدّد لي فقط الأشياء التي تؤثر على صحة القلب. " لذلك دعونا نقوم بعمليّة تصفية. هكذا تمّت تصفية ما يتعلّق بالقلب، لذلك إذا كنت شغوفا بذلك. اعتقد، "لا، لا، لا أريد أن أستهلك أيّة مواد تركيبية. أريد فقط أن أرى النباتات و-- أَرِنِي الأعشاب والنباتات فقط. لقد حصلت على جميع المكونات الطبيعية. " الآن يقوم هذا التطبيق باستنساخ نفسه من البيانات. تم تخزين جميع البيانات على شكل وثائق "جوجل" وهي تقوم بتوليد نفسها من تلك البيانات. ولذلك فإن البيانات الآن على قيد الحياة، وهذه صورة حيّة، ويمكنني تحديثها في ثانية. تظهر مسلّمات جديدة -- فقط قمت بتغيير صف في جدول البيانات. "دووش"! مرة أخرى،تقوم الصورة بإعادة نفسها. هذا رائع. انها نوع من الحياة.
So I converted this into an interactive app, so I can now generate this application online -- this is the visualization online -- and I can say, "Yeah, brilliant." So it spawns itself. And then I can say, "Well, just show me the stuff that affects heart health." So let's filter that out. So heart is filtered out, so I can see if I'm curious about that. I think, "No, no. I don't want to take any synthetics, I just want to see plants and -- just show me herbs and plants. I've got all the natural ingredients." Now this app is spawning itself from the data. The data is all stored in a Google Doc, and it's literally generating itself from that data. So the data is now alive; this is a living image, and I can update it in a second. New evidence comes out. I just change a row on a spreadsheet. Doosh! Again, the image recreates itself. So it's cool. It's kind of living.
ولكن بإمكانها أن تتجاوز البيانات، وبإمكانها أن تتجاوز الأرقام. وأود أن أطبّق عرض المعلومات على الأفكار والمفاهيم. هذا هو عرض لمكوّنات الطّيف السياسي، في محاولة منّي للسّعي لفهم كيفية عمله وكيف يمكن للأفكار أن تنسحب نزولا من الحكومة إلى المجتمع والثقافة، إلى الأسر، وإلى الأفراد، وإلى معتقداتهم وعودتها مرة أخرى بشكل دوريّ. ما يعجبني في هذه الصورة هو أنّها تتكوّن من مفاهيم، إنّها تستكشف وجهات نظرنا وهي تساعدنا على -- تساعدني أن شخصيّا على أي حال -- على معرفة ما يعتقده الآخرون، لنرى من أين هم قادمون. ويعطيك القيام بذلك شعورا غاية في الرّوعة.
But it can go beyond data, and it can go beyond numbers. I like to apply information visualization to ideas and concepts. This is a visualization of the political spectrum, an attempt for me to try and understand how it works and how the ideas percolate down from government into society and culture, into families, into individuals, into their beliefs and back around again in a cycle. What I love about this image is it's made up of concepts, it explores our worldviews and it helps us -- it helps me anyway -- to see what others think, to see where they're coming from. And it feels just incredibly cool to do that.
والأكثر إثارة بالنسبة لي أثناء تصميم هذا، كان،عندما كنت بصدد تصميم هذه الصورة، كنت أرغب بشدة في أن يكون هذا الجانب، الجانب الأيسر، أفضل من الجانب الأيمن -- أن تكون صحفيّا، شخصا ذو توجّهات يسارية -- لكني لم أستطع، لأنّ من شأن هذا أن يخلق رسما تخطيطيا مُتحيّزا، غير متوازن . لذلك، من أجل إنشاء صورة كاملة حقا، كان علّي أن أعيد الإعتبار إلى وجهات النظر على الجانب الأيمن وفي الوقت نفسه، أكتشف على مضض كم كنت أملك من تلك الصّفات، كان ذلك الأمر، مزعجا جدا وغير مريح. (ضحك) ولكن لم يكن هذا غير مريح إلى تلك الدّرجة، لأنه يوجد شيء لا يشكّل تهديدا حول رؤية وجهة نظر سياسية، مقابل أن تكون مطالبا أو مجبرا على الاستماع إلى إحداها. في الواقع -- أنت قادر على السّيطرة على وجهات النظر المتضاربة بكل متعة ، حين يكون بإمكانك أن تراها. بل إن مشاركتهم أمر ممتع لأنه بصريّ. هذا ما كان مثيرا بالنسبة لي، رؤية كيف يمكن للبيانات تغيير وجهة نظري وتغيير رأيي في منتصف الطّريق-- جميلة، وفاتنة هي البيانات.
What was most exciting for me designing this was that, when I was designing this image, I desperately wanted this side, the left side, to be better than the right side -- being a journalist, a Left-leaning person -- but I couldn't, because I would have created a lopsided, biased diagram. So, in order to really create a full image, I had to honor the perspectives on the right-hand side and at the same time, uncomfortably recognize how many of those qualities were actually in me, which was very, very annoying and uncomfortable. (Laughter) But not too uncomfortable, because there's something unthreatening about seeing a political perspective, versus being told or forced to listen to one. You're capable of holding conflicting viewpoints joyously when you can see them. It's even fun to engage with them because it's visual. So that's what's exciting to me, seeing how data can change my perspective and change my mind midstream -- beautiful, lovely data.
لذلك، فقط لأختم، أردت أن أقول أنني أشعر أنّ التصميم يرمي إلى حلّ المشاكل وتوفير حلول أنيقة. أمّا تصميم المعلومات فيرمي إلى حل مشاكل المعلومات. ويبدو أنّ لدينا الكثير من مشاكل المعلومات في مجتمعنا في الوقت الحالي، بسبب الكثرة والتخمة إلى انهيار الثقة والمصداقيّة واستفحال الرِّيبة وانعدام الشفافية، أو حتى مجرد غياب الإهتمام. أعني، لقد وجدت أنّ المعلومات مثيرة للاهتمام للغاية. انها تشدّني إليها كالمغناطيس
So, just to wrap up, I wanted to say that it feels to me that design is about solving problems and providing elegant solutions, and information design is about solving information problems. It feels like we have a lot of information problems in our society at the moment, from the overload and the saturation to the breakdown of trust and reliability and runaway skepticism and lack of transparency, or even just interestingness. I mean, I find information just too interesting. It has a magnetic quality that draws me in.
وهكذا، فعرض المعلومات يمكن أن يقدم لنا حلا سريعا للغاية لهذا النوع من المشاكل. وحتى عندما تكون المعلومات سيّئة، ويمكن أن يكون عرضها البصري جميلا جدا. وكثيرا ما يمكننا الحصول على الوضوح أو الإجابة على سؤال بسيط بسرعة كبيرة، مثل هذا السّؤال، ثورة بركان ايسلندا الأخيرة . مالذي كان ينبعث منه أكثر كميّة من ثاني أكسيد الكربون؟ هل كانت الطائرات أم البركان، الطائرات الموجودة على الأرض أم بركان؟ دعونا نلقي نظرة. ننظر إلى البيانات ونرى، نعم، ينبعث من البركان 150,000 طن ؛ كان سينبعث من الطائرات الموجودة على الأرض 345,000 طنّا لو لم يمنعها البركان من التحليق. لذلك، أصبح لدينا أول بركان خال من الكربون.
So, visualizing information can give us a very quick solution to those kinds of problems. Even when the information is terrible, the visual can be quite beautiful. Often we can get clarity or the answer to a simple question very quickly, like this one, the recent Icelandic volcano. Which was emitting the most CO2? Was it the planes or the volcano, the grounded planes or the volcano? So we can have a look. We look at the data and we see: Yep, the volcano emitted 150,000 tons; the grounded planes would have emitted 345,000 if they were in the sky. So essentially, we had our first carbon-neutral volcano.
(ضحك)
(Laughter)
(تصفيق)
(Applause)
وهذا أمر جميل. شكرا لكم.
And that is beautiful. Thank you.
(تصفيق)
(Applause)