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.
כולנו סובלים מעומס או עודף של מידע והחדשות הטובות שיתכן פתרון פשוט לזה והוא להשתמש בעיניים שלנו יותר ובכן, המחשת מידע, כך שנוכל לראות את התבניות והקשרים החשובים ואז לעצב את המידע כך שיהיה בעל יותר משמעות או שיספר סיפור או לאפשר לנו להתמקד רק באינפורמציה שחשובה גם אם ניכשל בזה, מידע מומחש יכול להראות ממש מגניב
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.
אז בואו ניראה זהו תרשים מיליארד הדולר התמונה הזאת צמחה מהתסכול שלי מדיווחים על סכומים של מיליארד דולר בתקשורת הם חסרי משמעות ללא הקשר 500 מיליארד לצינור הזה 20 מיליארד למלחמה הזאת אין לזה שום משמעות, אז הדרך היחידה להבין את זה זה להמחיש את זה בצורה יחסית אז אספתי ערמות של נתונים דיווחים ממקורות חדשות שונים ואז הגדלתי את הקופסאות בהתאם לסכומים האלה והצבעים מייצגים את המטרה של הכסף אז סגול זה לחימה ואדום זה מתן כסף, וירוק זה למטרות רווח אז ניתן לראות מיד את היחסים השונים בין המספרים אתם יכולים ממש לראות את זה אבל יותר חשוב, אתם מתחילים לראות תבניות וקשרים בין המספרים מה שאחרת היה מפוזר בין דוחות חדשות מרובים
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.
הרשו לי להצביע על כמה שאני ממש אוהב אלו הרווחים של OPEC, הקופסא הירוקה כאן 780 מיליארד בשנה והנקודה הקטנה בפינה - שלושה מיליארד היא הקרן שלהם לשינוי האקלים האמריקאים, אנשים מאד נדיבים - יותר מ-300 מיליארד בשנה, נתרמים לצדקה בכל שנה בהשוואה לסכומים של סיוע החוץ הניתן על ידי 17 הארצות המתועשות הגדולות שהוא 120 מיליארד ואז כמובן המלחמה בעיראק, שהוערך שתעלה רק 60 מיליארד אז ב-2003 והיא קצת התפשטה. המלחמה באפגניסטן כעת עלתה ל-3,000 מיליארד אז עכשיו זה מצויין כי יש לנו עכשיו את המרקם, ואנחנו יכולים להוסיף לזה מספרים אז אנחנו יכולים להגיד, כשמספר נוסף ... בואו נראה את החוב האפריקאי כמה מהתרשים הזה אתם חושבים יתפס על ידי החוב של אפריקה למערב בואו נראה אז הנה זה 227 מיליארד זהו החוב של אפריקה והמשבר הכלכלי האחרון -- כמה מהתרשים יתפס במספר הזה כמה זה עלה לעולם? בואו נראה את זה דוווש. אני חושב שזהו אפקט הקול המתאים לכל כך הרבה כסף 11,900 מיליארד אז בעזרת המחשה של המידע הזה הפכנו אותו לנוף שאנחנו יכולים לחקור בעזרת העיניים שלנו זהו סוג של מפה בעצם, סוג של מפת מידע וכאשר אתם הולכים לאיבוד במידע מפת מידע היא די שימושית
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.
אז אני רוצה להראות לכם עוד תמונת נוף עכשיו אנחנו צריכים לדמיין כיצד תמונת הנוף של הפחדים בעולם עשויה להראות בואו נראה אילו הרים מגבעות של חפרפרות ציר הזמן של פאניקה בתקשורת העולמית (צחוק) אז אני אתן תוויות בעוד רגע אבל הגובה כאן, אני רוצה להצביע לכם, הוא העוצמה של פחדים מסוימים כפי שדווחו בתקשורת תנו לי להצביע לכם אז זוהי שפעת החזירים - ורוד שפעת הציפורים סארס - חום כאן. זיכרו אותה. באג שנת אלפיים -- אסון נוראי שלושת הפסגות הירוקות הקטנות האלה הן התנגשות של אסטרואידים (צחוק) ובקיץ, כאן, צרעות קטלניות.
(Laughter)
(צחוק)
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.
אז כך נראים הפחדים שלנו לאורך זמן בתקשורת שלנו אבל מה שאני אוהב -- ואני עיתונאי -- ומה שאני אוהב זה למצוא תבניות נסתרות, אני אוהב להיות בלש של מידע ויש תבניות נסתרות מאד מעניינות ומוזרות במידע הזה שאתם יכולים לראות רק כאשר אתם ממחישים אותו הרשו לי להדגיש אותו עבורכם רואים את הקו הזה. זהו תרשים הנוף של אלימות של משחקי ווידאו כפי שאתם יכולים לראות, יש תבנית קבועה די מוזרה במידע פסגות תאומות בכל שנה אם נסתכל קרוב יותר, נוכל לראות שהפסגות קורות באותו חודש בכל שנה מדוע? ובכן, בנובמבר, משחקי הווידאו לחג המולד יוצאים ואז יתכן גידול בדאגה לגבי התוכן שלהם אבל אפריל הוא אינו חודש מסיבי למשחקי הווידאו מדוע אפריל? ובכן באפריל 1999 היה אירוע היריות בקולומביין ומאז הפחד הזה מוזכר על ידי התקשורת ומהדהד בהדרגה בקבוצות החשיבה לאורך השנה יש תחקירים וימי שנה תיקים בבתי המשפט ואפילו יריות של חקיינים כולם דוחפים את הפחדים שלהם לדיון הציבורי ויש פה תבנית נוספת. אתם מסוגלים להבחין בה? רואים את הפער כאן? יש כאן פער וזה משפיע על כל הסיפורים האחרים מדוע יש שם פער? אתם רואים מתי זה מתחיל? ספטמבר 2001 כאשר יש לנו משהו מאד ממשי לפחד ממנו
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.
ובכן, אני עובד כעיתונאי של מידע בערך שנה ואני שומע משפט כל הזמן, שאומר: "מידע הוא הנפט החדש" ומידע הוא מקור שקיים בכל מקום שאנחנו יכולים לעצב לספק רעיונות ואבחנות חדשות הוא מסביבנו, וניתן לכרות אותו מאד בקלות וזה לא מטאפורה כל כך גדולה בזמנים אלה בעיקר אם אתה חי באזור של מפרץ מקסיקו אבל אני אולי אתאים את המטפורה קלות ואומר שהמידע הוא האדמה החדשה בגלל שבשבילי זה כמו מקור של יצירתיות פורה אתם יודעים, במשך השנים, בעולם המקוון הנחנו כמויות עצומות של מידע והשקנו אותו בעזרת רשתות וקישוריות והוא עבר עיבוד בעזרת עובדים ללא תשלום וממשלות ובסדר, אני קצת חולב את המטפורה אבל זהו באמת מקור פורה ונראה לי שהמחשה, ציור של מידע, המחשה של מידע נראה שהם הפרחים הפורחים מהמקור הזה אבל אם מסתכלים על זה בצורה ישירה זה נראה כמו המון מספרים ועובדות שאינן קשורות אבל אם אתם מתחילים לעבוד עם זה ולשחק עם זה בצורה מסוימת דברים מעניינים מופיעים ותבניות שונות מתגלות
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?
הרשו לי להראות לכם את זה אתם יכולים לנחש מה המידע הזה אומר? מה צומח פעמיים השנה פעם בחג הפסחא ואז שבועיים לפני חג המולד ויש לו פסגה קטנה בכל יום שני ואז נהיה שטוח כל הקייץ אני מקבל תשובות (הקהל: שוקולד) שוקולד אתם אולי תרצו לקחת קצת שוקולד הצעות אחרות? (הקהל: קניות) קניות כן, טיפול קניות יכול לעזור (קהל: חופשות מחלה) חופשת מחלה. כן, אתם בודאי תרצו לקחת קצת חופש בואו נראה?
(Laughter)
(צחוק)
(Applause)
(מחיאות כפיים)
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.
אז המידע כאן, לי ביירון ואני אנחנו אספנו 10,000 עידכוני מצב בפייסבוק של המשפט "פרידה" או "נפרדנו" וזוהי התבנית שגילינו אנשים מפנים לקראת חופשת האביב (צחוק) יוצאים מסופי שבוע מאד רעים בימי שני נשארים לבד במשך הקייץ ואז היום הנמוך ביותר של השנה: יום חג המולד מי עושה את זה? אז יש כמויות עצומות של מידע שם בחוץ בצורה חסרת תקדים אבל אם שואלים את השאלה הנכונה או אם עובדים בדרך הנכונה דברים מעניינים צפים
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.
אז מידע הוא דבר יפיפה אני תוהה אם אוכל לעשות את החיים שלי כל כך יפים הנה קורות החיים החזותיים שלי אני לא בטוח שכל כך הצלחתי די מגושם, הצבעים לא כל כך טובים אני אני רוצה להעביר לכם מסר מסוים התחלתי כתוכניתן ואז עבדתי ככתב במשך הרבה שנים, בערך 20 שנה בדפוס, בעולם המקוון ואז בפרסום ורק לאחרונה התחלתי לעצב ומעולם לא הייתי בבית ספר לעיצוב מעולם לא למדתי אומנות או משהו אני פשוט למדתי תוך כדי עשיה וכאשר התחלתי לעצב גיליתי משהו מוזר על עצמי כל הזמן ידעתי איך לעצב אבל לא הייתי מדהים בזה הייתי פשוט רגיש לרעיונות של רשתות ומרחב של ישור וכתב זה כמעט כמו להיות חשוף לכל התקשורת הזאת במשך השנים פיתחה יכולת עיצוב רדומה בתוכי ואני לא מרגיש שאני מיוחד
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.
אני מרגיש כל יום, כולנו עכשיו מוטרדים על ידי עיצוב המידע הוא מוזרם לתוך העינים שלנו דרך הרשת וכולנו עכשיו ממחישים כולנו דורשים את הצד החזותי למידע שלנו ויש משהו כמעט קסום במידע חזותי הוא חסר מאמץ, הוא פשוט זורם פנימה ואם אתה מנווט בג'ונגל צפוף של מידע למצוא גראפיקה יפיפיה או המחשה חזותית יפה של מידע זוהי הקלה, זה כמו להגיע לקרחת יער בג'ונגל והייתי סקרן לגבי זה, אז זה הוביל אותי לעבודה של רופא דני בשם תור נורטרנדס והוא המיר את רוחב הפס של החושים למונחי מחשב
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.
אז הנה זה. אלו החושים שלכם זורמים לתוך החושים שלכם בכל שניה חוש הראיה הוא המהיר ביותר יש לו את אותו רוחב הפס כמו רשת מחשבים וכן יש חוש מישוש, שהוא בערך אותה מהירות כמו מפתח USB וכן יש חושי שמיעה וריח שיש להם תפוקה של דיסק קשיח וכן יש את חוש הטעם הישן והמסכן שהוא בקושי עם תפוקה של מחשבון כיס והריבוע הקטן בפינה עם 0.7 אחוז זוהי הכמות שאנחנו באמת מודעים לה אז הרבה מהקליטה שלכם הרוב הוא חזותי וזה זורם פנימה זה לא מודע והעיניים הן רגישות ביותר לתבניות עם שינוי של צבע, צורה ותבנית הן אוהבות אותן וקוראות להן יופי זוהי השפה של העיניים ואם מחברים את השפה של העיניים עם השפה של המוח שהיא מבוססת על מילים, מספרים ומושגים אתם מתחילים לדבר בשתי שפות בו זמנית כל אחת מחזקת את השניה אז יש לנו עיניים, ואז אתם מכניסים את המושגים וכל הדבר הזה -- זה שתי שפות שתיהן עובדות באותו הזמן
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.
אז אנחנו יכולים להשתמש בסוג של שפה חדשה, אם תרצו לשנות את נקודת המבט שלנו או את מה שאנחנו רואים הרשו לשאול אתכם שאלה פשוטה עם תשובה מאד פשוטה למי יש את התקציב הצבאי הגדול ביותר זה בודאי אמריקה, נכון? עצום, 609 ביליון ב-2008 יותר נכון, 607 כל כך עצום למעשה שהוא יכול להכיל את כל תקציבי הצבאות האחרים בעולם בתוכו גובל, גובל, גובל.... עכשיו בואו נראה את סכום החוב הכללי של אפריקה ואת הגרעון התקציבי של בריטניה לשם השוואה זה בהחלט מתאים לתפיסה שלכם של אמריקה כמחרחרת מלחמה, מכונה צבאית מנסה להשתלט על העולם בעזרת מבנה צבאי-תעשיתי עצום אבל האם זה נכון שלאמריקה יש את התקציב הצבאי הגדול ביותר? בגלל שזאת מדינה כל כך עשירה למעשה היא כל כך עשירה שהיא יכולה להכיל את ארבעת הכלכלות של המדינות המתועשות הגדולות ביותר בתוכה. היא כל כך עשירה אז בודאי שהתקציב הצבאי שלה הוא כל כך עצום אז כדי להיות הוגנים ולשנות את נקודת המבט שלנו אנחנו צריכים להכניס עוד נתונים הנתונים הללו הם של GDP, או ההכנסות של המדינה למי יש את התקציב הגדול ביותר יחסית ל-GDP? בואו נסתכל זה משנה את התמונה בצורה משמעותית מדינות אחרות מופיעות, שאולי לא חשבתם עליהן ואמריקה נושרת למקום השמיני
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.
עכשיו אתם יכולים לעשות את זה עם חיילים למי יש הכי הרבה חיילים? זה חייב להיות סין. כמובן. 2.1 מיליון. שוב, תואם את התפיסה שלכם שסין היא משטר צבאי מוכנה, אתם יודעים, לנייד את הכוח העצום שלה אבל כמובן, לסין יש גם אוכלוסיה עצומה אז אנחנו יכולים לעשות אותו דבר ואנחנו רואים תמונה שונה לחלוטין סין נושרת למקום ה-12 יש לה למעשה צבא קטנטן כאשר לוקחים נתונים נוספים בחשבון אז מספרים מוחלטים, כמו התקציב הצבאי בעולם מחובר לא נותנים תמונה כל כך מלאה הם לא אמיתיים כמו שהם יכולים להיות
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.
אנחנו צריכים מספרים יחסיים שמחברים את הנתונים האחרים כדי שנוכל לראות את התמונה היותר מלאה וזה יכול לשנות את נקודת המבט שלנו כמו שהנס רוזלינג, המאסטר, המאסטר שלי, אומר "תנו לנתונים לשנות את התפיסות שלכם" אז אם הם יכולים לעשות זאת, אולי הם יכולים גם לשנות את ההתנהגות שלכם.
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.
הביטו בזה אני קצת משוגע בריאות אני אוהב לקחת תוספי מזון להיות בריא אבל אני אף פעם לא מצליח להבין מה קורה במונחים של עדויות תמיד יש עדויות סותרות האם אני צריך לקחת ויטמין C? האם אני צריך לקחת נבט חיטה? זוהי המחשה של כל העדויות לתוספי מזון התרשים הזה נקרא מרוץ בלונים ככל שהתמונה גבוהה יותר יש יותר עדויות לכל תוסף מזון והבועות מתיחסות לפופולריות בהתאם לחיפושי גוגל אז ניתן לראות בצורה מיידית את היחסים בין היעילות והפופולריות אפשר גם, אם נדרג את העדויות נוסיף קו של "שווה את זה" אז התוספים מעל לקו הזה שווים חקירה אבל רק לתנאים המפורטים למטה ואז התוספים מתחת לקו אולי אינם שווים חקירה
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.
עכשיו התמונה הזאת דורשת המון עבודה אספנו כאלף מחקרים מ PubMed מסד הנתונים הביו-רפואי ועיבדנו אותם ודירגנו את כולם וזה היה מאד מתסכל עבורי כי היה לי ספר עם 250 המחשות לעשות בשביל הספר שלי והשקעתי חודש בלעשות את זה ורק מלאתי שני עמודים אבל מה שזה מראה שהמחשה כזאת של מידע היא צורה של דחיסת מידע זוהי דרך לדחוס כמויות עצומות של מידע והבנות לשטח קטן וכאשר עיצבנו את הנתונים, וכאשר ניקינו את הנתונים וכאשר הם שם אתם יכולים לעשות דברים מגניבים כמו זה
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.
אז הסבתי את זה למערכת אינטראקטיבית אז עכשיו אני יכול ליצר את המערכת המקוונת זוהי ההמחשה המקוונת ואני יכול להגיד "כן, מבריק" אז זה מתרבה בעצמו ואז אני יכול להגיד "ובכן, פשוט תראה לי דברים שמשפיעים על בריאות הלב" אז בואו נסנן את זה החוצה אז הלב מסונן החוצה, אז אם אני סקרן לגבי זה אני חושב "לא. לא. אני לא רוצה לכלול שום דבר סינטטי אני רק רוצה לראות צמחים ו-- פשוט תראה לי תבלינים וצמחים. יש לי את כל המרכיבים הטבעיים" עכשיו המערכת מתרבה בעצמה מתוך הנתונים כל הנתונים אגורים במסמך של גוגל וזה פשוט מייצר את עצמו מתוך הנתונים אז עכשיו הנתונים הללו חיים, זוהי תמונה חיה ואני יכול לעדכן אותה ברגע עכשיו עדות נוספת מגיעה -- אני פשוט משנה שורה בגיליון האלקטרוני דווש! שוב התמונה נוצרת בעצמה זה כל כך מגניב זה כמו יצור חי
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.
אבל זה גם יכול להתפתח מעבר לנתונים וזה יכול להתפתח מעבר למספרים ואני יכול להפעיל המחשות של מידע לרעיונות ולמושגים זוהי המחשה למנעד הפוליטי מתוך נסיון שלי לנסות ולהבין איך זה עובד ואיך הרעיונות יורדים מהממשלה לתוך החברה והתרבות למשפחות, ליחידים, לתוך האמונות שלהם ואז חזרה במעגל מה שאני אוהב לגבי התמונה הזאת שהיא מורכבת ממושגים היא חוקרת את תפיסות העולם שלנו והיא עוזרת לנו - לפחות עוזרת לי -- לראות מה אחרים חושבים לראות מאיפה הם מגיעים וזה מרגיש ממש מגניב לעשות את זה
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.
מה שהיה הכי מרגש עבורי לתכנן את זה היה כאשר תכננתי את התמונה הזאת מאד רציתי שהצד הזה, הצד השמאלי להיות יותר טוב מהצד הימני להיות סוג של עיתונאי, אדם הנוטה שמאלה אבל לא יכולתי, בגלל שהייתי יוצר תרשים מוטה, חד צדדי אז כדי ליצר באמת תמונה מלאה הייתי צריך לכבד את נקודת המבט של הצד הימני ובאותו הזמן, בצורה לא נוחה להכיר כמה מהתכונות הללו באמת נמצאות בתוכי מה שהיה מאד מאד מעצבן ולא נוח (צחוק) אבל לא יותר מדי לא נוח בגלל שיש משהו מרגיע בלראות נקודת מבט פוליטית לעומת להיות מוכרח להקשיב לאחת זה באמת -- אתם מסוגלים להחזיק נקודות מבט סותרות בקלות, כאשר אתם מסוגלים לראות אותם זה אפילו מהנה לנסות אותם בגלל שזה חזותי אז זה מה שמרגש אותי לראות איך הנתונים משנים את נקודת המבט שלי ומשנים את החשיבה שלי נתונים יפיפייים
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.
אז כסיכום אני רציתי לומר אני מרגיש שעיצוב הוא פתרון בעיות ולתת פתרונות אלגנטיים ועיצוב מידע הוא פתרון לבעיות מידע ואני מרגיש שיש לנו הרבה בעיות מידע בחברה שלנו כרגע מעומס והצפה למשבר של אמון ואמינות להטלת ספק וחוסר בשקיפות ואפילו פשוט עניין אני מתכוון שאני מוצא את המידע פשוט יותר מדי מעניין יש לו משיכה מגנטית עבורי
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.
אז להמחיש מידע יכול לתת לנו פתרונות מאד מהירים לסוג זה של בעיות ואפילו אם המידע הוא נוראי ההמחשה יכולה להיות די יפה בדרך כלל אני יכולים לראות בבהירות את הפתרון לבעיה פשוטה מאד מהר כמו זאת התפרצות הר הגעש האיסלנדי האחרונה ששיחרה הכי הרבה CO2? האם אילו המטוסים או הר הגעש המטוסים המקורקעים או הר הגעש אז אנחנו יכולים להסתכל להביט בנתונים ולראות כן, הר הגעש שיחרר 150,000 טון המטוסים המקורקעים היו משחררים 345,000 אם הם היו טסים בשמיים אז בעקרון, היתה לנו התפרצות הר געש ראשונה שהורידה את כמות הפחמן
(Laughter)
(צחוק)
(Applause)
(מחיאות כפיים)
And that is beautiful. Thank you.
וזה יפיפה. תודה רבה.
(Applause)
(מחיאות כפיים)