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.
Sembra che stiamo tutti soffrendo per un sovraccarico di informazioni o una saturazione di dati. La buona notizia è che ci potrebbe essere una semplice soluzione al problema, utilizzando di più i nostri occhi. Visualizzando le informazioni, così da vedere i percorsi e le connessioni che contano e poi progettare queste informazioni perché abbiano più senso, o raccontino una storia, o ci permettano di focalizzarci solo sull'informazione importante. Altrimenti, l'informazione visualizzata potrebbe solo apparire molto bella.
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.
Allora, vediamo. Questo è il Billion Dollar Gram, e questa immagine è venuta fuori dalla frustrazione che avevo nel riportare i miliardi di dollari comunicati dalla stampa. Cioè, sono senza significato senza il contesto. 500 miliardi per questa conduttura. 20 miliardi per questa guerra Non ha senso, quindi l'unico modo per capire è visivo e relativo. Quindi ho raccolto tanti numeri che vengono riportati da varie fonti informative e poi ho proporzionato i riquadri secondo gli importi. E i colori qui rappresentano la motivazione che c'è stata dietro alla spesa. Viola è un conflitto, rosso sono donazioni, e verde è profitto. E quello che potete immediatamente notare è che iniziate ad avere una diversa relazione con i numeri. Letteralmente potete vederli. Ma, più importante ancora, cominciate a vedere percorsi e connessioni tra i numeri che altrimenti verrebbero disperse su vari mezzi informativi.
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.
Lasciate che ne sottolinei alcune che mi piaciono molto. Questi sono i fatturati dell'OPEC, questo riquadro verde qui -- 780 miliardi all'anno. E questo piccolo pixel nell'angolo -- 3 miliardi -- sono i fondi destinati ai cambiamenti climatici. Gli Americani, gente incredibilmente generosa -- più di 300 miliardi all'anno, donati ogni anno in beneficienza, confrontati con l'ammontare degli aiuti stranieri dei 17 paesi più industrializzati che totalizzano 120 miliardi. E poi, ovviamente, la guerra in Iraq, con una previsione di costo di soli 60 miliardi nel 2003. E si è praticamente moltiplicato. In Afganistan siamo arrivati ora a 3.000 miliardi. E' fantastico perché ora abbiamo questa trama, e possiamo anche aggiungere numeri. Così potremmo dire, bene, abbiamo un altro numero ... vediamo il debito Africano. Quanto di questo grafico pensate possa essere coperto dal debito che l'Africa ha nei confronti dell'Occidente? Vediamo un pò. Eccolo qui. 227 miliardi è quello che deve l'Africa. E la recente crisi finanziaria -- quando potrebbe coprire su questo diagramma? Quanto è costata al mondo? Vediamo un pò. Dooosh. Credo sia l'effetto sonoro più appropriato per tutti questi soldi. 11.900 miliardi. Quindi, visualizzando questa informazione, l'abbiamo trasformata in un panorama che potete esplorare con gli occhi, una specie di mappa, una mappa delle informazioni. E quando siete persi tra le informazioni, la mappa delle informazioni è particolarmente utile.
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.
Ora voglio mostrarvi un altro panorama. Dobbiamo immaginare a cosa potrebbe assomigliare un panorama delle paure del mondo. Guardiamo un pò. Queste sono montagne rispetto ai mucchietti delle talpe, una linea del tempo delle paure globali mediatizzate. (Risate) Allora, lo etichetterò in un attimo. Ma l'altezza qui, voglio evidenziarla, è l'intensità di certe paure, come riportato dai media. Fatemele sottolineare. Allora, questa, influenza suina -- rosa. Influenza aviaria. SARS - marrone. Ve la ricordate. Il millenium bug -- disastro terribile. Questi piccoli picchi verdi sono collisioni di asteroidi. (Risate) E in estate, qui, le vespe assassine.
(Laughter)
(Risate)
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.
Quindi questo è l'aspetto che hanno le nostre paure nel tempo sui mezzi di informazione. Ma ciò che adoro -- e sono un giornalista -- e quello che mi piace è trovare percorsi nascosti; mi piace essere il detective delle informazioni. E c'è un percorso strano e molto interessante nascosto in questi dati che potete vedere solo visualizzandoli. Lasciate che ve li evidenzi. Vedete questa linea. Questo è il panorama dei videogiochi violenti. Come potete vedere, c'è una specie di strano percorso regolare in questi dati, picchi gemelli ogni anno. Se guardiamo più da vicino, vediamo che i picchi capitano lo stesso mese ogni anno. Perché? Bene, Novembre, a Natale escono i giochi, e potrebbe esserci un ondata di preoccupazione sul loro contenuto. Invece Aprile non è un mese particolarmente pesante per i videogiochi. Perché Aprile? Nell'Aprile del 1999 c'è stata la sparatoria di Columbine, e da allora, quella paura viene ricordata dai media ed echeggia nella mentalità della gente durante tutto l'anno. Ci sono retrospettive, anniversari, cause da tribunale, sparatorie ad opera di imitatori, tutti che spingono quella paura nell'agenda. E c'è anche un altro percorso. Riuscite a individuarlo? Vedete questo salto qui? C'è uno spazio, e coinvolge tutte le altre storie. Perché c'è questo vuoto qui? Vedete dove comincia? Settembre 2001, quando abbiamo avuto qualcosa di molto reale di cui avere paura.
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.
Quindi, ho lavorato come giornalista sulle informazioni per circa un anno, e continuo a sentire una frase ogni volta, che è: "L'informazione è il nuovo petrolio." E le informazioni sono il tipo di risorsa onnipresente a cui possiamo dare una forma per fornire innovazione e nuove visioni, ed è tutta intorno a noi, e può essere estratta molto facilmente. E non è una metafora particolarmente riuscita in questo periodo, specialmente se vivete dalle parti del Golfo del Messico, ma addatterei forse leggermente questa metafora, e direi che le infomazioni sono il nuovo suolo. Perché secondo me, appare come uno strumento fertile e creativo. Sapete, negli anni, online, abbiamo seminato una grande quantità di dati e informazioni, e le irrighiamo con reti e connessioni, e vengono arati da lavoratori non pagati e da governi. E, va bene, sto spremendo un pochino la metafora. Ma è veramente uno strumento molto fertile, e sembra che le visualizzazioni, i grafici informativi, la visualizzazione dei dati, assomiglino a fiori che sbocciano da questo strumento. Ma se li guardate direttamente, sono solo tanti numeri e fatti disconnessi. Ma se cominciate a lavorarci e giocarci in un certo modo, possono apparire cose interessanti e percorsi diversi si rivelano.
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?
Lasciate che vi mostri. Riuscite a indovinare cosa dicono questi dati? Cosa cresce due volte all'anno, una volta a Pasqua e poi due settimane prima di Natale, ed ha piccoli picchi ogni Lunedì e poi si appiattisce durante l'estate? Accetto risposte. (Pubblico: Cioccolato.) David McCandless: Cioccolato. Potreste metterci del cioccolato. Altri tentativi? (Pubblico: Shopping.) DM: Shopping. Perché no, la terapia del negozio può aiutare. (Pubblico: congedo per malattia.) DM: congedo per malattia. Certo, potreste assolutamente volere prendere un pò di tempo. Vediamo?
(Laughter)
[Picchi di rottura dei fidanzamenti] (Risate)
(Applause)
(Applausi)
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.
Quindi, le informazioni qui, io e Lee Byron, abbiamo tirato fuori 10.000 aggiornamenti di stato di Facebook per la frase "rotture" e "rotto" e questo è il percorso che abbiamo trovato -- la gente si libera a primavera, (Risate) dopo un brutto fine settimana di lunedì, diventa single durante l'estate. E poi il giorno più basso dell'anno, ovviamente: il giorno di Natale. Chi lo farebbe? C'è quindi un'immensa quantità di dati la fuori, senza precedenti. Ma se fate la domanda giusta, o ci lavorate nel modo giusto, possono emergere cose interessanti.
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.
L'informazione è bella. I dati sono belli. Mi domando se potrei rendere bella la mia vita. Ecco il mio visual CV non sono sicuro di esserci riuscito. Un pò un blocco. I colori non sono un granché. Ma voglio trasmettervi una cosa. Ho cominciato come programmatore, poi ho lavorato come scrittore per tanti anni, circa 20 anni, nella stampa, online e poi nella pubblicità. e solo di recente ho cominciato a fare design. E non sono mai stato a scuola di design. Non ho mai studiato arte né niente. Ho praticamente imparato facendo. E quando ho cominciato a progettare, ho scoperto una cosa strana su me stesso. Sapevo già come progettare, ma non è che fossi particolarmente brillante, ma ero piuttosto un pò sensibile all'idea di griglie e spazi e allineamenti e tipografia. E un pò come se essere esposti a tutti questi media negli anni avesse instillato in me una specie di alfabetizzazione della progettazione. E sento di non essere l'unico.
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.
Sento che ogni giorno, tutti noi siamo bombardati dal design delle informazioni. Viene riversato nei nostri occhi attraverso il web, e siamo tutti visualizzatori ora; chiediamo tutti un aspetto visivo delle informazioni. E c'è qualcosa di quasi magico nell'informazione visiva. Non comporta sforzi; letteralmente sgorga. E se state navigando in una spessa giungla di informazioni, trasmessa tramite un bel grafico o una bella visualizzazione dei dati, è un sollievo, è come trovarsi in una radura nella giungla. Ed ero curioso a questo proposito, e mi ha condotto al lavoro di un fisico Danese di nome Tor Norretranders, che ha convertito l'ampiezza di banda dei sensi in termini informatici.
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.
Allora eccoci qui. Questi sono i vostri sensi, si riversano nei vostri sensi ogni secondo. La vista è la più veloce. Ha la stessa ampiezza di banda di una rete di computer. Poi c'è il tatto, che ha un pò la velocità di una chiavetta USB. Poi cè l'udito e l'odorato, che hanno la capacità di un hard disk. E poi cè il povero, vecchio tatto, che ha a malapena le capacità di una calcolatrice. E quel quadratino nell'angolo, 0,7 per cento, è l'ammontare di cui siamo effettivamente a conoscenza. Quindi molto della vostra visione -- la gran parte è visiva, e ci si riversa dentro. E' inconscio. E l'occhio è squisitamente sensibile a pattern di variazione di colori, forme e pattern. Li adora, e li trova belli. E' il linguaggio dell'occhio. E se combinate quel linguaggio dell'occhio con il linguaggio della mente, che riguarda parole e numeri e concetti, cominciate a parlare due lingue contemporaneamente, l'uno che valorizza l'altro. Quindi, c'è l'occhio, e vi inserite i concetti. E il tutto -- sono due linguaggi entrambi lavorano contemporaneamente.
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.
Possiamo quindi utilizzare questo nuovo tipo di linguaggio, se volete, per modificare la nostra prospettiva o cambiare la nostra visione. Lasciatemi fare una semplice domanda con una risposta molto semplice. Chi ha il budget militare più importante? Devono essere gli Stati Uniti, giusto? Immenso. 609 miliardi nel 2008 -- 607 piuttosto. Così importante, di fatto, che può contenere tutti gli altri budget militari del mondo messi insieme. Glu, glu, glu, glu,glu. Ora, qui vedete il debito totale dell'Africa e il deficit del Regno Unito come riferimento. Potrebbe tranquillamente suonarvi giusto che gli Stati Uniti siano guerrafondai, una macchina militare, che cerca di prendere il controllo del mondo con il suo pesante complesso industrial-militare. Ma è vero che gli Stati Uniti hanno il budget militare più alto? Perché è un paese incredibilmente ricco. Di fatto, è così pesantemente ricco che può contenere le altre quattro economie nazionali più industrializzate del mondo al suo interno, così è ricco. Quindi il suo budget militare deve necessariamente essere enorme. Quindi, per essere corretti e per alterare la nostra prospettiva, dobbiamo inserire un'altra serie di dati, e questi dati sono il PIL, o gli introiti del paese. Chi ha il budget più alto in proporzione al PIL? Vediamo un pò. Questo cambia significativamente la fotografia. Altri paesi saltano fuori che forse non avevate considerato, e gli Stati Uniti scendono all'ottavo posto.
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.
Potete fare la stessa cosa con le forze armate. Chi ha più militari? Deve essere la Cina. Certo, 2,1 milioni. Ancora una volta, contrariamente alla vostra visione della Cina come un regime militarizzato pronto a mobilizzare le sue enormi forze. Ma ovviamente, la Cina ha una popolazione enorme. Quindi se facciamo lo stesso, vediamo una fotografia completamente diversa. La Cina precipita al 124esimo posto. Di fatto ha un piccolissimo esercito quando prendete in considerazione altri dati. Quindi, i numeri assoluti, come il budget militare, in un mondo connesso, in un certo senso non vi danno una fotografia completa. Non sono veri come potrebbero sembrare.
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.
Abbiamo bisogno di numeri relativi connessi ad altri dati così da poter vedere una fotografia completa, e che possa portarci a cambiare la nostra prospettiva. Come Hans Rosling, il maestro, il mio maestro, ha detto, "Lascia che la serie di dati cambi la tua mentalità" E se riuscite a farlo, forse può cambiare anche il vostro comportamento.
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.
Date un'occhiata a questo. Sono un pò fanatico della salute. Mi piace prendere integratori ed essere in forma, ma non riesco mai a capire cosa succede in termini di efficacia. Ci sono sempre prove di efficacia conflittuali. Dovrei prendere vitamina C? Dovrei prendere erba di grano? Questa è una visualizzazione di tutte le prove di efficacia degli integratori alimentari. Questo tipo di diagramma si chiama gara di palloncini. Più l'immagine è in alto, più ci sono prove dei risultati per ogni integratore. E le bolle corrispondono alla popolarità tra i risultati di Google. Potete quindi recepire immediatamente la relazione tra efficacia e popolarità, ma potete anche, se ordinate le prove, fare una specie di linea "vale la pena". E gli integratori sopra questa riga sono degni di approfondimento, ma solo per le condizioni elencate sotto. E poi gli integratori sotto la riga forse non valgono un approfondimento.
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.
Questa immagine rappresenta un'immensa quantità di lavoro. Abbiamo rovistato tra 1000 ricerche da PubMed, il database di biomedica, e li abbiamo analizzati e classificati tutti. Ed è stato incredibilmente frustrante per me perché avevo un elenco di 250 visualizzazioni da fare per il mio libro, e mi ci è voluto un mese per farlo, ed ho riempito solo due pagine. Ma ciò che dimostra è che la visualizzazione delle informazioni di questo tipo è una forma di comprensione della conoscenza. E' un modo di spremere un enorme ammontare di informazioni e apprendimento in uno spazio limitato. E una volta che avete curato i dati, e una volta che avete pulito quei dati, e una volta che sono lì, potete farci un sacco di cose fantastiche.
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.
Quindi ho convertito tutto questo in una mappa interattiva, ora posso generare questa applicazione online -- questa è la visualizzazione online -- e posso dire, "Brillante." Si autogenera. E poi posso dire, "Fammi solo vedere la roba che riguarda la salute del cuore." Vediamo di filtrare un pò. Il cuore viene filtrato, se sono curioso. Penso, "No, no. Non voglio prendere niente di artificiale. Voglio vedere solo le piante e -- fammi vedere solo erbe e piante. Qua ho solo ingredienti naturali." Questa app si genera da sola a partire dai dati. Tutti i dati sono memorizzati in un Google doc, e letteralmente si genera da sola da quei dati. Ora i dati sono vivi; questa immagine è viva, e posso aggiornarla in un attimo. Vengono fuori nuove prove -- cambio semplicemente una riga in un foglio di calcolo. Doosh! Ancora una volta, l'immagine si ricrea da sola. E' fantastico. E' una specie di creatura vivente.
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.
Ma in un certo senso può andare oltre i dati, e può andare oltre i numeri. E mi piace applicare la visualizzazione delle informazioni a idee e concetti. Questa è una visualizzazione dello spettro politico, in un tentativo da parte mia di capire come funziona e come le idee si infiltrano dal governo verso la società e la cultura, verso le famiglie, gli individui, nelle loro credenze e tornano indietro di nuovo in circolo. Quello che mi piace di questa immagine è che è fatta di concetti, esplora le nostre visione del mondo e ci aiuta -- almeno aiuta me -- a vedere ciò che pensano gli altri, a conoscerne le motivazioni. E fa sentire meravigliosamente bene poterlo fare.
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.
E quello che è stato più emozionante per me nel progettarlo, è stato che, mentre progettavo questa immagine, volevo disperatamente che questa parte, la parte sinistra, fosse migliore della parte destra -- essendo quel tipo di giornalista, una persona che tende a sinistra -- ma non ci sono riuscito, perché avrei creato un diagramma parziale e sbilenco. Quindi, per poter creare un'immagine completa, ho dovuto rispettare il punto di vista della destra e nello stesso tempo, con un pò di disagio riconoscere quanto tutte queste qualità fossero presenti in me, il che è stato molto, molto fastidioso e scomodo. (Risate) Ma senza poi così tanto disagio, perché c'è un aspetto così poco minaccioso nel vedere una prospettiva politica, rispetto a sentirsela raccontare o essere costretti ad ascoltarla. Di fatto -- siete capaci di tenere sotto controllo punti di vista in conflitto felicemente, quando si riescono a vedere. E' addirittura divertente affrontarli perché è visuale. Quindi ecco cos'è stato emozionante per me, vedere come i dati possono cambiare i miei punti di vista e cambiare la mia corrente di pensiero -- bellissimo, fantastici dati.
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.
Quindi solo per riassumere, volevo dire che ho l'impressione che la progettazione abbia a che fare con la risoluzione di problemi e col fornire soluzioni eleganti. E la progettazione dell'informazione riguarda la risoluzione di problemi informativi. E sembra che abbiamo un sacco di problemi informativi nella nostra società in questo momento, a partire dal sovraccarico e saturazione alla perdita della verità e dell'affidabilità e al crescente scetticismo e alla mancanza di trasparenza, o anche solo l'interesse. Voglio dire, trovo le informazioni troppo interessanti. hanno una qualità magnetica che mi coinvolge.
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.
Quindi, visualizzare le informazioni può darci una soluzione molto veloce a questo tipo di problemi. E anche quando le informazioni sono terribili, la visualizzazione può essere molto bella. E spesso riusciamo a fare chiarezza o a trovare la risposta ad una domanda semplice molto rapidamente, come questa, il recente vulcano Islandese. Chi stava emettendo più CO2? Erano gli aerei o il vulcano, gli aerei costretti a terra o il vulcano? Possiamo dare un'occhiata. Guardiamo i dati e vediamo, sì, il vulcano ha emesso 150.000 tonnellate; gli aerei a terra avrebbero emesso 345.000 se fossero stati in cielo. Quindi in sostanza, abbiamo avuto il nostro primo vulcano ad emissione zero.
(Laughter)
(Risate)
(Applause)
(Applausi)
And that is beautiful. Thank you.
Ed è fantastico. Grazie.
(Applause)
(Applausi)