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.
Het lijkt alsof we allemaal lijden aan een overdosis informatie of data-indigestie. Het goede nieuws is dat er misschien een eenvoudige oplossing voor is, namelijk onze ogen meer te gebruiken. Informatie visualiseren, zodat we zicht krijgen op de patronen en verbindingen die ertoe doen, en de informatie dan zó ontwerpen dat ze meer betekenis krijgt, of een verhaal vertelt, of ons laat focussen op alleen de belangrijke informatie. Ook zonder dat kan gevisualiseerde informatie gewoon cool zijn.
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.
Laten we eens kijken. Dit is het Miljard Dollar-Schema, en dit beeld kwam voort uit mijn frustratie over de vermelding van miljardenbedragen in de pers. Ze zijn betekenisloos zonder context. 500 miljard voor deze pijplijn. 20 miljard voor deze oorlog. Het heeft geen betekenis, dus de enige manier om het te begrijpen is visueel en relatief. Dus harkte ik een hoop gerapporteerde cijfers bijeen uit verschillende nieuwsbronnen en schaalde de vakken dan in volgens die bedragen. De kleuren vertegenwoordigen de motivatie achter het geld. Paars is vechten, rood is geld weggeven, groen is winst maken. Wat je meteen ziet is dat je een verschillende relatie met de cijfers krijgt. Je kan ze letterlijk zien. Belangrijker is dat je patronen en verbindingen begint te zien tussen de cijfers die anders verspreid zouden zijn over vele nieuwsverslagen.
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.
Laat mij er enkele tonen die ik echt leuk vind. Dit is het inkomen van de OPEC, dit groene vak hier, 780 miljard per jaar. En deze kleine pixel in de hoek -- 3 miljard -- is hun klimaatveranderingsfonds. Amerikanen, erg vrijgevige mensen -- meer dan 300 miljard ging op aan liefdadigheid per jaar, vergeleken met het bedrag aan buitenlandse hulp gegeven door de top 17 van geïndustrialiseerde naties, 120 miljard. En dan natuurlijk de oorlog in Irak, voorspelde kosten slechts 60 miljard, in 2003. Het groeide nogal explosief. Afghanistan groeide explosief tot 3.000 miljard. Dus nu is het fantastisch omdat we dit stramien hebben, en we kunnen er cijfers aan toevoegen. Er zou een nieuw cijfer kunnen verschijnen... bijvoorbeeld Afrikaanse schuld. Welk deel van dit schema denk je dat wordt ingenomen door de schuld van Afrika aan het Westen? Laten we kijken. Daar is het. De schuld van Afrika is 227 miljard. En de recente financiële crisis -- welk deel van dit schema neemt dat getal in? Wat heeft dat de wereld gekost? Laten we kijken. Dooosh. Ik denk dat dat het gepaste geluidseffect is voor zoveel geld. 11.900 miljard. Door deze informatie te visualiseren maakten we er een landschap van dat je met je ogen kan verkennen, een soort kaart, een soort informatiekaart. Als je verdwaald bent in informatie dan is een informatiekaart nogal nuttig.
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.
Ik wil jullie nu een ander landschap tonen. We moeten ons inbeelden hoe een landschap van de angsten van de wereld er zou kunnen uitzien. Laten we kijken. Dit zijn bergen van molshopen, een tijdslijn van globale mediapaniek. (Gelach) Ik zal er zo labels aan hangen voor jullie. De hoogte hier, wil ik aangeven, is de intensiteit van sommige angsten, zoals ze in de media is weergegeven. Laat ik ze aangeven. Dit is varkensgriep -- roze. Vogelgriep. SARS -- bruinachtig, hier. Ken je die nog? De millennium-bug -- vreselijke ramp. Deze kleine groene pieken zijn asteroïdenbotsingen. (Gelach) En tijdens de zomer, hier, killer wespen.
(Laughter)
(Gelach)
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.
Dit is dus hoe onze angsten eruit zien door de tijd heen, in onze media. Maar waar ik van hou -- ik ben journalist -- en wat ik graag vind, zijn verborgen patronen. Ik ben graag een data-detective. Er zit een heel interessant en vreemd patroon in deze data verborgen dat je alleen kan zien als je het visualiseert. Laat het me voor jullie doen oplichten. Kijk naar deze lijn. Dit is een landschap van gewelddadige videospelletjes. Zoals je ziet is er een vreemd regelmatig patroon in de data, twee pieken per jaar. Als we nader kijken, zien we dat die pieken elk jaar in dezelfde maand voorkomen. Waarom? Wel, in november komen de videogames voor kerstmis uit, en dan kan er een opstoot zijn in de bezorgdheid om hun inhoud. Maar april is niet bepaald een topmaand voor videogames. Waarom april? In april 1999 was er de schietpartij in Columbine, en sindsdien wordt die angst herdacht door de media en weerklinkt ze door het jaar heen in ieders gedachten. Er zijn retrospectieven, verjaardagen, rechtszaken, zelfs na-aap schietpartijen die allemaal die angst op de agenda duwen. Er is hier nog een patroon. Kan je het zien? Zie je dat gat hier? Er is een gat, en het heeft impact op alle andere verhalen. Waarom is er daar een gat? Zie je waar het begint? September 2001, toen we iets heel echts hadden om bang over te zijn.
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.
Ik werk dus sinds ongeveer een jaar als datajournalist en ik blijf de hele tijd de volgende uitspraak horen: "Data is de nieuwe olie." Data is het soort alomtegenwoordige middel dat we kunnen kneden om nieuwe innovatie en inzichten te verschaffen. Het is overal en het kan gemakkelijk ontgonnen worden. In deze tijden is het niet zo'n geweldige metafoor, vooral als je rond de Golf van Mexico woont, maar ik zou die metafoor misschien licht aanpassen, en ik zou zeggen dat data de nieuwe aarde is. Voor mij voelt het als een vruchtbaar, creatief medium. Gedurende al die jaren hebben we online een grote hoeveelheid informatie en gegevens geplant en we irrigeren die met netwerken en connectiviteit en ze wordt bewerkt en verzorgd door onbetaalde arbeiders en regeringen. OK, ik melk de metafoor een beetje uit. Maar het is echt een vruchtbaar medium en het voelt alsof visualisaties van gegevens en infografieken bloemen zijn die ontspringen uit dit medium. Maar als je er rechtstreeks naar kijkt is het niet meer dan een hoop cijfers en niet-verbonden feiten. Maar als je er op een bepaalde manier mee begint te werken en spelen dan kunnen interessante dingen gebeuren en verschillende patronen verschijnen.
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?
Laat me jullie dit tonen. Kunnen jullie raden wat deze data zeggen? Wat piekt twee keer per jaar, een keer met Pasen en dan twee weken voor Kerstmis, heeft een mini-piek elke maandag en vlakt uit gedurende de zomer? Kom maar met jullie antwoorden. (Publiek: Chocolade) David McCandless: Chocolade. Je wil misschien wat chocolade binnenkrijgen. Andere pogingen? (Publiek: Shopping) DM: Shopping. Ja, winkeltherapie helpt misschien. (Publiek: Ziekteverzuim) DM: Ziekteverzuim. Ja, je zal zeker wat vrije tijd willen. Zullen we kijken?
(Laughter)
(Gelach)
(Applause)
(Applaus)
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.
Deze informatie hier -- Lee Byron en ikzelf hebben 10.000 Facebook updates nagekeken op de woorden "break-up" en "broken-up" en we vonden dit patroon -- mensen die schoon schip maken voor de lentevakantie, (Gelach) die op maandag een barslecht weekend achter de rug hebben, die alleen zijn in de zomer. En dan de allerlaagste dag van het jaar, natuurlijk: kerstdag. Wie doet zoiets? Er is dus een gigantische hoeveelheid gegevens beschikbaar, nooit gezien. Maar als je het juiste type vraag stelt of ze op de juiste manier bewerkt dan kunnen er interessante dingen uitkomen.
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.
Informatie is mooi. Gegevens zijn mooi. Ik vroeg mij af of ik mijn leven mooi kon maken. Hier is mijn visuele CV. Ik ben niet zeker of het gelukt is. Nogal geblokt. De kleuren zijn niet geweldig. Maar ik wilde iets op jullie overbrengen. Ik begon als programmeur, en werkte daarna vele jaren als schrijver, ongeveer twintig jaar, in druk, online en daarna in reclame, en ik ben pas recent begonnen met ontwerpen. Ik heb nooit een designopleiding gevolgd, ik heb geen kunst gestudeerd of zo. Ik heb al doende geleerd. En toen ik begon met ontwerpen ontdekte ik iets geks over mijzelf. Ik wist al hoe ik moest ontwerpen, maar ik was er niet bepaald briljant in, ik was eerder gevoelig voor de concepten van rasters en ruimte en uitlijning en typografie; Het was alsof de blootstelling aan al deze media door de jaren heen een soort slapende designvaardigheid in mij had ingeprent. En ik heb niet het gevoel dat ik uniek ben.
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.
Ik heb het gevoel dat we vandaag allemaal elke dag door informatiedesign overstelpt worden. Het wordt in onze ogen gegoten door het web, en we zijn vandaag allemaal visualiseerders, we vragen allemaal een visueel aspect bij onze informatie. En er is iets bijna magisch aan visuele informatie. Het kost geen moeite, het stroomt letterlijk binnen. En als je door een dichte informatiejungle laveert en een mooie grafiek tegenkomt, of een knappe datavisualisatie, dan is dat een opluchting, alsof je een open plek in de jungle vindt. Ik was hier nieuwsgierig naar, en dat leidde mij naar het werk van een Deense fysicus, Tor Norretranders, die de bandbreedte van de zintuigen in computertermen vertaalde.
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.
Daar gaan we. Dit zijn je zintuigen, elke seconde stromen daar zaken binnen. Je zicht is het snelste. Het heeft dezelfde bandbreedte als een computernetwerk. Dan heb je de tast, die ongeveer zo snel is als een USB-stick. Dan heb je het gehoor en de reukzin, die zoveel als een harde schijf omzetten; En dan heb je die arme oude smaak, die nauwelijks de omzet van een zakrekenmachine haalt. En dat kleine vierkantje in de hoek, 0,7 procent, dat is de hoeveelheid waarvan we ons bewust zijn. Dus een groot deel van je zicht -- het grootste deel is visueel, en het komt vanzelf binnen. Het is onbewust. Het oog is ongemeen gevoelig voor patronen in de variatie in kleur, vorm en patroon. Het oog houdt ervan en noemt ze mooi. Dat is de taal van het oog. En als je die taal van het oog met de taal van de geest combineert, die gaat over woorden en getallen en concepten, dan begin je simultaan twee talen te spreken die elkaar versterken. Je hebt dus het oog, en dan gooi je de begrippen erbij. En dat hele ding zijn twee talen die op hetzelfde moment aan de slag zijn.
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.
We kunnen dus deze nieuwe soort taal gebruiken, als je wil, om ons perspectief of onze zienswijzen te wijzigen. Laat me jullie een simpele vraag stellen met een echt simpel antwoord. Wie heeft het grootste militair budget? Dat moet wel Amerika zijn, toch? Reusachtig: 609 miljard in 2008 -- of liever 607. Zo reusachtig dat het alle andere militaire budgetten ter wereld kan omvatten. Schrok, schrok, schrok, schrok, schrok. Hier zie je Afrika's totale schuld en, ter vergelijking, het begrotingstekort van het V.K. Dat kan wel kloppen met je beeld dat Amerika een soort oorlogszuchtige militaire machine is die de wereld wil onderwerpen met zijn grote militair-industriële complex. Maar is het waar dat Amerika het grootste militaire budget heeft? Want het is een ongelooflijk rijk land. Eigenlijk is het zo tomeloos rijk dat het de economie van de vier andere grootste geïndustrialiseerde naties kan omvatten, zo bodemloos rijk is het. Zijn militaire budget moet dus wel enorm zijn. Dus, om fair te zijn en ons perspectief te veranderen moeten we een andere set gegevens op tafel leggen, namelijk het BNP, of het inkomen van het land. Wie heeft het grootste budget in verhouding tot het BNP? Laten we kijken. Dat verandert het beeld sterk. Andere landen komen in beeld, die je misschien niet in overweging nam, en Amerika wordt achtste.
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.
Je kan dit ook doen met soldaten. Wie heeft de meeste soldaten? Dat moet China zijn. Natuurlijk, 2,1 miljoen. Alweer, dit klopt met jullie beeld dat China een gemilitariseerd regime is, bereid om zijn enorme troepenmacht te mobiliseren. Maar China heeft natuurlijk een enorme bevolking. Dus als we hetzelfde doen, zien we een radicaal verschillend beeld. China zakt naar plaats 124. Het heeft eigenlijk een klein leger als je andere gegevens in overweging neemt. Absolute getallen, zoals het militaire budget, geven je in een verbonden wereld niet het hele beeld. Ze zijn niet zo waar als ze zouden kunnen zijn.
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.
We hebben relatieve cijfers nodig die verbonden zijn met andere gegevens zodat we een vollediger beeld krijgen. Dat kan ertoe leiden dat we ons perspectief veranderen. Zoals Hans Rosling, de meester, mijn meester, zei: "Laat de dataset je mindset veranderen." Als het dat kan doen, kan het misschien ook je gedrag veranderen.
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.
Kijk naar deze. Ik ben een beetje een gezondheidsfreak. Ik neem graag supplementen en ben graag fit, maar ik begrijp nooit wat er aan de hand is met het bewijs. Er zijn altijd conflicterende bewijzen. Moet ik vitamine C nemen? Moet ik tarwegras nemen? Dit is een visualisering van al het bewijs voor voedingssupplementen. Dit soort diagram heet een ballonrace. Hoe hoger in beeld, hoe meer bewijs er is voor elk supplement. De bubbels stemmen overeen met de populariteit in Google-hits. Je kan onmiddellijk de relatie vatten tussen effectiviteit en populariteit, maar je kan, als je het bewijs punten geeft, ook een soort van "de moeite waard"-lijn trekken. Supplementen boven deze lijn zijn het onderzoeken waard, maar alleen voor de ziektebeelden eronder. De supplementen onder de lijn zijn misschien het onderzoeken niet waard.
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.
Dit beeld vertegenwoordigt een hoop werk. We hebben zowat 1.000 studies van PubMed bijeengeschraapt, de biomedische database, en we hebben ze samengevoegd en punten gegeven. Het was erg frustrerend voor mij omdat ik 250 visualisaties moest doen voor mijn boek, en ik hier een maand aan besteedde, om maar twee pagina's te vullen. Maar wat het aangeeft is dat het visualiseren van informatie als deze een vorm van kenniscompressie is. Het is een manier om een enorme hoeveelheid informatie en kennis in een kleine ruimte te proppen. Als je die gegevens eenmaal hebt verzameld en gezuiverd, als het er eenmaal is, kan je leuke dingen als deze doen.
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.
Ik heb dit omgevormd tot een interactieve applicatie, zodat ik deze applicatie nu online kan genereren -- dit is de visualisatie online -- en ik kan zeggen: "Jep, briljant". Het vermenigvuldigt zichzelf. En dan kan ik zeggen: "Toon me enkel de dingen die impact hebben op de gezondheid van het hart." Laten we dat eruit filteren. Het hart is eruit gefilterd, dus daar ben ik nieuwsgierig naar. Ik denk: "Nee, ik wil geen synthetische spullen nemen. Ik wil alleen planten zien en -- toon mij alleen kruiden en planten. Ik heb alle natuurlijke ingrediënten." Deze applicatie vermenigvuldigt zichzelf vanuit de data. De gegevens staan in een Google-document, en het brengt zichzelf letterlijk voort uit die data. Dus nu leven de gegevens, dit is een levend beeld, en ik kan het in een seconde updaten. Er komen nieuwe bewijzen uit -- ik verander gewoon een rij in een spreadsheet. Doosh! Het beeld bouwt zichzelf opnieuw op. Dat is dus cool. Het is alsof het leeft.
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.
Maar het kan verder gaan dan gegevens, en het kan verder gaan dan getallen. Ik hou ervan om datavisualisatie toe te passen op ideeën en concepten. Dit is een visualisatie van het politieke spectrum, in een poging van mij om te proberen te begrijpen hoe het werkt en hoe de ideeën doorsijpelen van de regering naar maatschappij en cultuur, naar families, individuen, naar hun overtuigingen en terug, in een cyclus. Wat ik sterk vind aan dit beeld is dat het gemaakt is van concepten. Het verkent onze wereldbeelden en het helpt ons -- het helpt mij in elk geval -- om te zien wat anderen denken, om te zien waar ze vandaan komen. En het voelt ongelooflijk cool om dat te doen.
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.
En dat was het meest opwindende voor mij, toen ik dit ontwierp, was dat terwijl ik dit beeld ontwierp, ik erg graag wilde dat deze kant, de linkerkant, het beter deed dan de rechterkant -- ik ben nu eenmaal een journalist, een linksneigende persoon -- maar dat kon ik niet, omdat ik dan een scheef, bevooroordeeld beeld zou hebben gemaakt. Dus om echt een volledig beeld te krijgen moest ik de perspectieven aan de rechterkant respecteren en tegelijkertijd oncomfortabel erkennen hoeveel van die kwaliteiten in mij zaten, wat erg, erg vervelend en oncomfortabel was. (Gelach) Maar niet te oncomfortabel, omdat het niet bedreigend is om een politiek perspectief te bekijken veeleer dan er verplicht of gedwongen naar te luisteren. Het is eigenlijk -- je kan conflicterende visies hebben met plezier, als je ze kan zien. Het is zelfs leuk om ermee aan de slag te gaan omdat het visueel is. Dat is wat ik opwindend vind, te zien hoe gegevens mijn perspectief kunnen veranderen en mijn gedachten -- mooie, heerlijke gegevens.
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.
Dus, om samen te vatten, ik wilde zeggen dat ik het gevoel heb dat design gaat over het oplossen van problemen en het bedenken van elegante oplossingen. Informatiedesign gaat over het oplossen van informatieproblemen. Het lijkt me dat we veel informatieproblemen hebben in onze maatschappij vandaag, vanuit de overdaad en de verzadiging en het ineenstorten van het vertrouwen en de betrouwbaarheid, en op hol geslagen scepticisme en gebrek aan transparantie of zelfs gewoon interessantheid. Ik bedoel, ik vind informatie gewoon veel te interessant. Het heeft een magnetische werking op mij.
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.
Informatie visualiseren kan een snelle oplossing bieden voor dat soort problemen. En zelfs als de informatie zeer slecht is kan het visuele heel mooi zijn. Vaak kunnen we helderheid, of het antwoord op een simpele vraag, heel snel krijgen, zoals deze, de recente IJslandse vulkaan. Wat stootte het meeste CO2 uit? De vliegtuigen of de vulkaan? De vliegtuigen aan de grond of de vulkaan? Laten we kijken. We kijken naar de gegevens en we zien, ja hoor, de vulkaan stootte 150.000 ton uit, en de vliegtuigen aan de grond zouden er 345.000 hebben uitgestoten als ze in de lucht waren; Eigenlijk hadden we dus onze eerste koolstofneutrale vulkaan.
(Laughter)
(Gelach)
(Applause)
(Applaus)
And that is beautiful. Thank you.
En dat is mooi. Dank u.
(Applause)
(Applaus)