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.
Parece que todos sufrimos la sobrecarga de información o el exceso de datos. Lo bueno es que puede que haya una solución fácil para eso, simplemente usando más los ojos. Es decir, visualizando la información para que podamos ver los patrones y conexiones importantes y luego diseñando esa información para que tenga más sentido, o para que explique una historia, o para que nos permita centrarnos únicamente en la información relevante. De no ser así, la información visualizada puede ser realmente fría.
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.
Veamos. Aquí tenemos el diagrama de los mil millones. Y esto surgió de la frustración que tuve al tener que escribir un artículo sobre cifras, sobre miles de millones de dólares. Es decir, que carecen de cualquier significado sin contexto. 500 mil millones para el oleoducto. 20 mil millones para esta guerra. Así no tiene ningún sentido, la única manera de entenderlo es visualizándolo y relativizándolo. Así es que, escarbé en un montón de cifras publicadas en diversos medios de comunicación y luego adapté las casillas a las cantidades. Y los colores que representan la motivación existente tras el dinero. Así púrpura significa combate, rojo significa donaciones y verde especulación. Y lo que se percibe de inmediato es que se comienza a establecer una relación diferente con los números. Literalmente se pueden ver. Pero lo más importante es que se comienzan a ver patrones y conexiones entre los números que de otro modo encontraríamos diseminados en múltiples artículos de prensa.
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.
Permítanme señalar algunos que me gustan. Estos son los ingresos de la OPEP, la caja verde de aquí, 780 mil millones al año. Y este pequeño pixel en la esquina de tres mil millones son los fondos para el cambio climático. Los estadounidenses, personas increíblemente generosas, donaron más de 300 mil millones de dólares a la beneficencia como cada año, comparado con la suma de la ayuda exterior donada por los 17 países más industrializados de 120 mil millones de dólares. Y, por supuesto, la guerra de Irak, cuyos costes previstos eran de apenas 60 mil millones en el 2003. Y que se ha multiplicado ligeramente. Afganistán asciende ahora a a 3 billones de dólares. Así que es estupendo porque ahora tenemos este entorno donde podemos añadir también números. Así que podemos decir, un nuevo número sale... vamos a ver la deuda africana. ¿Cuánto de este diagrama creen que podría condonarse de la deuda que África debe a Occidente? Echemos un vistazo. Ahí está. 227 mil millones es lo que África debe. Y la reciente crisis financiera, ¿cuánto de este diagrama podría alcanzar esta cantidad? ¿Qué costaría esto al mundo? Vamos a ver. ¡Guauuuuu! Creo que es el efecto de sonido apropiado para esa cantidad de dinero. 11,9 billones. Así, mediante la visualización de esta información, se convierte en un escenario explorable con los ojos, una especie de mapa en realidad, una especie de mapa de información. Y cuando uno está perdido en información, el mapa de la información es una ayuda.
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.
Ahora quiero mostrar otro escenario. Tenemos que imaginarnos lo que sería un escenario de los miedos del mundo. Echemos un vistazo. Son montañas, una cordillera de colinas, un cronograma del pánico global transmitido en los medios. (Risas) Lo etiquetaré para Uds en un segundo. Quisiera señalar que la altura significa la intensidad de ciertos miedos según se informa en los medios de comunicación. Se los mostraré. Esto en rosa es la gripe porcina. La gripe aviar. Epidemia del SARS, la marrón. ¿Se acuerdan de esa? El error del milenio, desastre terrible. Estos picos pequeños verdes son las colisiones de asteroides. (Risas) Y en verano, aquí, avispas asesinas.
(Laughter)
(Risas)
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.
Así que estos son los que parecen ser nuestros miedos en el transcurso del tiempo en nuestros medios de comunicación. Pero lo que me encanta, soy periodista, es encontrar patrones ocultos, me encanta ser un detective de datos. Y existe un patrón muy interesante y extraño oculto en estos datos que sólo se puede ver al visualizarlos. Permítanme que los resalte. Observen esta línea. Es un mapa relativo a videojuegos violentos. Como ven, hay una especie de patrón extraño, constante en los datos, picos idénticos cada año. Si observamos con detalle, vemos que los picos se repiten en el mismo mes cada año. ¿Por qué? En noviembre se lanzan los videojuegos para la campaña de Navidad y puede que haya una mayor preocupación por su contenido. Pero abril no es un mes particularmente relevante para los videojuegos. ¿Por qué abril? En abril de 1999 fue la masacre de Columbine, y desde entonces, aquel miedo ha sido recordado por los medios de comunicación y resuena en las mentes de algunos durante el año. Contamos con retrospectivas, aniversarios, casos judiciales, incluso con simulaciones de tiroteos, todo alimentando el miedo como tema del día. Y hay otro patrón aquí. ¿Lo ven? ¿Ven ese vacío? Hay una espacio, y repercute en el resto de las noticias. ¿Por qué hay un vacío ahí? ¿Ven cuándo empieza? Septiembre de 2001, cuando tuvimos algo muy real a lo que temer.
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.
He trabajado como periodista de datos alrededor de un año, y sigo oyendo una frase todo el tiempo, esto es: "Los datos son el nuevo petróleo". Y los datos son un recurso omnipresente a los que podemos dar forma para innovar y generar nuevos conocimientos, y todo está a nuestro alcance y puede extraerse fácilmente. Es una metáfora poco feliz en estos tiempos, especialmente si viven en el Golfo de México, Por eso adaptaría esta metáfora un poco, y yo diría que la información es la nueva tierra. Porque para mí, es un medio fértil y creativo. A lo largo de los años, en línea, hemos depositado una enorme cantidad de información y datos, que hacemos florecer con redes y conectividad, y ha sido elaborado y cultivado por trabajadores no remunerados y por gobiernos. Y, bueno, desearía ordeñar la metáfora un poco más. Pero se trata de un material muy fértil, y parece como si las visualizaciones, la infografía, las visualizaciones de datos fuesen flores que crecen en este medio. Pero si lo observamos de forma lineal se trata sólo de un montón de números y hechos inconexos. Pero si empiezas a trabajar y jugar con ellos de otra manera, surgen cosas interesantes que revelan diferentes patrones.
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?
Ahora les mostraré esto. ¿Adivinan lo que dice esta información? Lo que sube dos veces al año, una vez en Semana Santa y luego dos semanas antes de Navidad, y que tiene un mini pico todos los lunes y luego se aplana durante el verano. A ver, sus respuestas, (Público: Chocolate) David McCandless: Chocolate. Puede que también desee un poco de chocolate ¿Alguna idea? (Público: Compras) DM: Compras. Sí, la terapia de ir de compras podría ayudar. (Público: baja por enfermedad) DM: Baja por enfermedad. Sí, seguro que querrían unos días libres. ¿Lo vemos?
(Laughter)
(Risas)
(Applause)
(Aplausos)
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.
Esta es la información que Byron Lee y yo hemos obtenido 10.000 actualizaciones de estado de Facebook tras la frase "se interrumpe" e "interrumpido" y este es el patrón que encontramos. La gente ordena para las vacaciones de primavera (Risas) sale los fines de semana repercutiendo en los lunes, es soltera en verano. Y la actividad más baja del año, claro, el día de Navidad. ¿Quién haría eso? Por tanto existe una cantidad titánica de datos, sin precedentes. Pero si formulan el tipo de pregunta adecuada, o lo abordan de la forma adecuada pueden surgir cosas interesantes.
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.
Así que la información es preciosa. Los datos son preciosos. Me pregunto si yo podría hacer mi vida tan bonita. Aquí está mi CV visual. No estoy muy seguro de haberlo logrado. Bastante cuadriculado. Los colores tampoco son tan maravillosos. Pero quería transmitirles algo. Empecé como programador, y luego trabajé de redactor durante muchos años, unos 20 años, en prensa, Internet y luego en publicidad y hace poco que he comenzado a diseñar. Y nunca he ido a la escuela de diseño. Nunca he estudiado arte ni nada de eso. Soy un autodidacta que aprende mediante la práctica. Y cuando comencé a diseñar, Descubrí una cosa extraña sobre mí. Yo ya sabía cómo diseñar, pero no en el sentido de ser muy brillante, sino más bien de tener la sensibilidad de los conceptos de grilla y espacio así como de alineación y tipografía. Es como si haber estado expuesto a todo esto en los medios de comunicación durante años me hubiese inculcado una especie de alfabetización en diseño. Y no me siento único.
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.
Creo que todos los días, todos nosotros ahora estamos tocados por el diseño de la información. Se ha diseminado ante nuestros ojos a través de la Web, y todos somos ahora visualizadores; todos exigimos un rasgo visual a la información. Y hay algo casi mágico sobre la información visual. No cuesta esfuerzo, sino que mana. Y si se navega en una jungla densa de información, toparse con una gráfica hermosa o una visualización hermosa de datos, alivia, es como toparse con un claro en la selva. Y esto me despertaba curiosidad, lo que me llevó a la obra de un físico danés, Tor Norretranders, él renombró el ancho de banda de los sentidos en términos informáticos.
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.
Así que allá vamos. Estos son los sentidos invirtiendo más en ellos cada segundo. El sentido de la vista es el más rápido. Tiene el mismo ancho de banda que una red informática. Además contamos con el tacto, con la velocidad aproximada de una llave USB. En cuanto al oído y el olfato, éstos tiene el rendimiento de un disco duro. Y por último el gusto, pobre y antiguo, cuyo rendimiento apenas equivale al de una calculadora. Y este cuadrado pequeño en la esquina, un 0,7%, esa es la cantidad de la que en realidad somos conscientes. Así que una gran parte de la percepción la mayor parte de ella es visual y sigue aumentando. Es inconsciente. El ojo es muy sensible a los patrones de variaciones de color, forma y patrón. Al ojo le encantan y los considera hermosos. Es el lenguaje visual. Y si se combina ese lenguaje visual con el lenguaje mental, que versa sobre palabras, números y conceptos, se empieza a hablar dos idiomas simultáneamente, uno mejorando al otro. Así, primero es el ojo y luego ocurren los conceptos Y todo esto son dos lenguas trabajando al mismo tiempo.
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.
Así que podríamos usar este nuevo tipo de lenguaje, si se quiere, para modificar nuestra perspectiva o cambiar nuestras opiniones Déjenme hacerles una pregunta sencilla con una respuesta muy simple. ¿Quién tiene el mayor presupuesto militar? Seguro que EEUU ¿no? Enorme. 609 mil millones en 2008, 607 mil, más bien. Tan enorme, que puede abarcar la suma de todo el resto de los presupuestos militares del mundo. Engullir, engullir, engullir. Ahora, podemos ver la deuda total de África y el déficit presupuestario del Reino Unido para comparar. De modo que bien podría sintonizar con su opinión de que los EEUU es una especie de maquinaria militar bélica preparada para dominar el mundo con su enorme aparato industrial y militar. Pero ¿es cierto que EEUU tiene el mayor presupuesto militar? Porque sí que es un país increíblemente rico. De hecho, es tan sumamente rico que puede contener las cuatro economías de las naciones más industrializadas. Así es de inmensamente rico. Por ello está obligado a tener un presupuesto militar enorme. Así que, para ser justos y modificar nuestra perspectiva, tenemos que compararlo con otro conjunto de datos, y ese conjunto de datos es el PBI, o los ingresos del país. ¿Quién tiene el mayor presupuesto en proporción al PBI? Veamos. Esto cambia considerablemente el panorama. Otros países que, tal vez, no se consideraban, saltan a la vista y EEUU desciende al octavo puesto.
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.
Ahora también lo hacemos con los soldados. ¿Quién tiene el mayor número de soldados? Seguro que China. Por supuesto, 2,1 millones. Una vez más, coincide con su opinión de que China es un régimen militarizado listo para movilizar cuantiosas fuerzas armadas. Pero, China tiene una población enorme. Así que si hacemos lo mismo, vemos una imagen radicalmente distinta. China desciende al puesto 124. En realidad, tiene un pequeño ejército cuando se toma en cuenta otros datos. Por lo tanto, las cifras absolutas, al igual que el presupuesto militar, en un mundo conectado, no proporciona la visión completa. No es pues tan cierto como podría ser.
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.
Necesitamos cifras relativas que se conecten con otros datos para que podamos ver un panorama más completo, y que nos lleve a cambiar nuestra perspectiva. Como Hans Rosling, el maestro, mi maestro, decía: "Dejemos que los datos cambien la forma de pensar". Y si se puede hacer, tal vez también se puede cambiar la conducta.
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.
Veamos este. Soy un poco fanático de la salud. Me gusta tomar suplementos vitamínicos y estar en forma, pero no entiendo lo que pasa en cuestiones de evidencia. Siempre hay pruebas contradictorias. ¿Debo tomar vitamina C? ¿Debería comer trigo candeal? Esta es una visualización de las pruebas relacionadas con los suplementos nutricionales. Este tipo de diagrama que se denomina carrera de globos. Así que cuanto más alta esté la imagen, mayor son las pruebas existentes para cada suplemento. Y las burbujas corresponden a la popularidad en relación a los hits en Google. ¿Así que se puede aprehender de forma inmediata la relación entre eficacia y popularidad, pero también puede, si se clasifican las pruebas, evaluarlas en línea en función de si valen la pena. Y así, los suplementos por encima de esta línea merecen ser investigados, pero sólo según las condiciones listadas a continuación. Y a continuación, los suplementos por debajo del umbral quizás, no vale la pena que se investiguen.
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.
Ahora bien, esto supone una enorme cantidad de trabajo. Hemos rastreado unos 1.000 estudios de PubMed, la base de datos biomédicas, y los hemos compilado y clasificado. Y fue muy frustrante para mí porque tenía 250 visualizaciones pendientes para mi libro, me pasé un mes haciendo esto, y sólo escribí dos páginas. Pero a lo que apunta es que la información visualizada así es una forma de compresión de conocimiento. Es una manera de exprimir una cantidad enorme de información y comprensión en un espacio pequeño. Y una vez seleccionados los datos y una vez limpios esos datos, y una vez que están listos, se pueden hacer cosas interesantes.
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.
Así que convertí esto en una aplicación interactiva, de manera que ahora puede generar estas solicitudes por Internet; esta es la visualización en línea. Y puedo decir: "Sí, fantástico". Ya que ella misma produce. Y puedo pedir: "Muéstrame las cosas que afectan la salud del corazón". Así que vamos a filtrar. Así que selecciono el corazón, si es eso lo que me interesa. Creo que, "No, no. No quiero tomar nada sintético. Sólo quiero ver las plantas y sólo quiero ver las hierbas y plantas. Quiero todos los ingredientes naturales". Y esta aplicación es la genera la respuesta a partir de los datos. Los datos se almacenan en un documento de Google, que se genera a partir de esos datos. Así, la información ahora está viva, es una imagen viva, y puedo actualizarla en un segundo. Se genera nueva evidencia. Sólo he cambiado una fila en una hoja de cálculo. ¡Guau! Una vez más, la imagen se auto-genera. Esto es genial. Es una especie de vida.
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.
Una especie con la que se puede ir más allá, y puede ir más allá de los números. Y me gusta aplicar la información de visualización a las ideas y conceptos. Esta es una visualización del espectro político, en un intento para intentar comprender cómo funciona y cómo las ideas se infiltran desde el gobierno en la sociedad y la cultura, en las familias, en los individuos, en sus creencias y de nuevo en torno a un ciclo. Lo que me gusta de esta imagen es que está formada por conceptos, explora nuestra visión del mundo y nos ayuda, a mí me ayuda en cualquier caso, a ver lo que otros piensan, para ver de dónde vienen. Sintiéndose uno increíblemente genial al hacerlo.
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.
Y lo más emocionante para mí al diseñarlo, fue que, cuando estaba diseñando esta imagen, quería desesperadamente que este lado, el lado izquierdo, fuera mejor que el derecho, al ser un periodista con orientaciones de izquierdas, pero no era posible, porque habría creado un diagrama desequilibrado y tendencioso. Así, con el fin de crear realmente una imagen completa, tuve que aceptar los puntos de vista del lado derecho y al mismo tiempo fue incómodo reconocer cuántas de esas cualidades eran también realmente mías, lo que resultó ser muy molesto e incómodo. (Risas) Pero no demasiado incómodo, porque no representa una amenaza el ver una perspectiva política, en contra de forzarle a decir o a escuchar a uno. En realidad, se es capaz de sostener puntos de vista conflictivos con alegría, cuando se pueden ver. Es incluso divertido involucrarse en ellos porque es visual. Y eso es lo que me entusiasma, ver cómo los datos pueden cambiar mi punto de vista y modificar mi forma de pensar, datos hermosos y preciosos.
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.
Así es que para recapitular, quería decir que para mí el diseño se dedica a solucionar problemas y ofrecer soluciones elegantes. Y el diseño de la información trata de resolver problemas de información. Y parece que tenemos un montón de problemas de información actualmente en nuestra sociedad, desde la sobrecarga y saturación hasta la ruptura de la confianza y la fiabilidad así como el escepticismo galopante y la falta de transparencia, o incluso sólo la "interesancia". Esto es, puedo encontrar información demasiado interesante. Esta tiene una calidad magnética que me atrae.
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.
Por lo tanto, visualizar información nos puede dar una solución muy rápida a este tipo de problemas. Y aun cuando la información sea terrible, lo visual puede ser muy hermoso. Y a menudo logramos una mayor claridad o la respuesta a una pregunta simple muy rápidamente, como ésta, el reciente volcán islandés... ¿Cuál emitió más CO2? ¿Los aviones o el volcán, los aviones en tierra o el volcán? Veamos. Nos fijamos en los datos y vemos que sí, el volcán emitió 150.000 toneladas; los aviones podrían haber emitido 345.000 si hubieran despegado. Así que, en principio, fue nuestro primer volcán neutral de carbono.
(Laughter)
(Risas)
(Applause)
(Aplausos)
And that is beautiful. Thank you.
Y esto es bello. Gracias.
(Applause)
(Aplausos)