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.
Wygląda to, jakbyśmy wszyscy cierpieli na przesyt informacji lub chaos danych. Dobra informacja jest taka, że można to łatwo rozwiązać poprzez zwiększenie użycia naszych oczu. Wizualizujemy informacje by zobaczyć prawidłowości i połączenia, które mają znaczenie i potem tworzymy z informacji coś co ma większy sens lub opowiada historię lub pozwala skupić się tylko na ważnych informacjach. W razie niepowodzenia, wizualizacje mogą wyglądać całkiem fajnie.
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.
Zobaczmy To jest diagram miliardów dolarów ten obraz powstał z mojej frustracji związanej z raportami o miliardowych kwotach w prasie. One są bez znaczenia bez kontekstu. 500 miliardów na rurociąg 20 miliardów na wojnę Nie ma to sensu, jedynym sposobem na zrozumienie tego jest wizualizacja i relatywizacja Zebrałem sporo wymienionych sum z różnych źródeł wiadomości i wyskalowałem bloki odpowiednio do sum. Kolory reprezentują motywację związaną z pieniędzmi. Purpurowy to walka czerwony to oddawanie pieniędzy, zielony to spekulowanie. Od razu widać, że pojawił się inny związek pomiędzy liczbami. Można je zobaczyć. Co ważniejsze, dostrzegamy prawidłowości i połączenia pomiędzy liczbami które w innym wypadku rozeszłyby się po wielu wiadomościach.
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.
Wskażę kilka, które lubię. To jest zysk OPEC'u, ten zielony blok - 780 miliardów na rok. ten mały piksel w rogu - trzy miliardy - to jest ich fundusz na zmiany klimatu. Amerykanie, niezwykle hojni ludzie - ponad 300 miliardów na rok przeznaczają na cele charytatywne, porównując z wielkością zagranicznej pomocy dawanej przez 17 najbardziej rozwiniętych krajów na poziomie 120 miliardów. Oczywiście wojna w Iraku, przewidywany koszt wynosił 60 miliardów w 2003 Trochę się powiększył. Afganistan teraz powiększył się do 3000 miliardów. Jest wspaniale, ponieważ teraz mamy teksturę, do której można dodawać kolejne liczby. Nowa liczba się pojawia... Zadłużenie Afryki Jak dużo tego diagramu zajmie dług, jaki Afryka ma wobec Zachodu? Zobaczmy Oto on. Afryka jest dłużna 227 miliardów Ostatni kryzys finansowy - jak dużo zajmie diagramu? Ile on kosztował świat? Zobaczmy. Wow. To jest odpowiedni efekt dźwiękowy na tak wielką sumę. 11900 miliardów. Poprzez wizualizowanie informacji zamieniamy je w krajobraz poznawany oczami rodzaj mapy, mapy informacji. Jeżeli jesteśmy zagubieni w informacjach mapa informacji jest użyteczna.
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.
Pokażę Wam inny krajobraz. Musimy wyobrazić sobie jak krajobraz światowych niepokojów by wyglądał. Zobaczmy. Góry z kretowisk, linia czasu globalnej medialnej paniki. (Śmiech) Oznaczę go za chwilę. Wysokość, chciałbym to zaznaczyć, jest intensywnością pewnych lęków, raportowanych w mediach. Wskażę je wam. Świńska grypa - różowy. Ptasia grypa. SARS - brązowawy tutaj. Zapamiętajcie ten. Błąd tysiąclecia - straszliwa katastrofa. Te małe zielone szczyty to kolizje asteroid. (Śmiech) W lecie, tutaj, zabójcze osy.
(Laughter)
(Śmiech)
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.
Więc tak wyglądają nasze lęki na przestrzeni czasu w mediach. Co kocham - jestem dziennikarzem - kocham znajdowanie ukrytych prawideł; lubię być detektywem danych. W tych danych ukryta jest bardzo interesująca i dziwna reguła widoczna tylko podczas wizualizacji. Podświetlę ją dla Was. Ta linia. To jest krajobraz dla brutalnych gier wideo. Widać dziwną, regułę w tych danych, dwa szczyty każdego roku. Patrząc bliżej, zauważamy, że te szczyty pojawiają się w tych samych miesiącach każdego roku. Dlaczego? Listopad, gry świąteczne są wydawane, mogą wzbudzać obawy o ich zawartość. Kwiecień nie jest specjalnie masywnym miesiącem dla gier wideo. Dlaczego kwiecień? W kwietniu 1999 była strzelanina w Columbine od wtedy, ten lęk został zapamiętany w mediach i echem stopniowo odbija się w umysłach przez cały rok. Są retrospekcje, rocznice, sprawy sądowe, nawet podobne strzelaniny, wszystko to pcha ten lęk do agendy. Jest tutaj też inna prawidłowość. Zauważacie ją? Widzicie tą lukę? Jest przerwa wpływająca na wszystkie inne historie. Dlaczego tam jest luka? Widzicie kiedy się zaczyna? Wrzesień 2001, kiedy mieliśmy coś bardzo realnego, aby się bać.
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.
Pracuję jako dziennikarz danych przez rok, ciągle słyszę frazę cały czas, że: "Dane to nowa ropa naftowa." Dane to nowy rodzaj wszechobecnego zasobu, który można kształtować by dostarczać innowacje i nowe spojrzenia i jest wokół nas, może być wydobywany bardzo łatwo. Nie jest to dobra metafora w dzisiejszych czasach, specjalnie jeżeli żyjesz w okolicy Zatoki Meksykańskiej zmienię trochę tą metaforę i powiem, że dane to nowa gleba. Dla mnie jest to żyzne i kreatywne medium. Poprzez lata, online, pozostawiliśmy pokaźną ilość informacji i danych nawadnialiśmy je przez sieci i łączność, pracowali nad nimi i uprawiali je nieopłacani pracownicy i rządy. Trochę rozpływam się nad tą metaforą. Jest to bardzo żyzne medium. wygląda na to, że wizualizacje, infografiki, wizualizacje danych, są kwiatami powstającymi z owego medium. Spoglądając na nie bezpośrednio jest to tylko masa liczb i niepołączonych faktów. Jeżeli zacznie się pracować z nimi, bawić nimi w odpowiedni sposób, pojawiają się interesujące rzeczy i odkrywają się różne reguły.
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?
Pokażę Wam to. Zgadnijcie, co pokazują te dane? Co wzrasta dwukrotnie w roku, raz na Wielkanoc i potem dwa tygodnie przed Bożym Narodzeniem, ma mały szczyt w każdy poniedziałek i wyrównuje się podczas lata. Przyjmuję odpowiedzi. (Widownia: Czekolada.) David McCandless: Chekolada. Czasami warto mieć trochę czekolady. Inne sugestie? (Widownia: Zakupy.) DM: Zakupy. Jasne, terapia zakupowa może pomóc. (Widownia: Chorobowe.) DM: Chorobowe. Warto wziąć trochę czasu wolnego. Zobaczymy?
(Laughter)
(Śmiech)
(Applause)
(Aplauz)
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.
Informacje tutaj, Lee Byron i ja zebraliśmy 10000 zmian statusów z Facebook'a dla frazy "rozstanie" i "zerwać" odnaleźliśmy tą regułę - ludzie rozstają się na przerwę wiosenną (Śmiech) wychodzą z bardzo złych weekendów w poniedziałek, są samotni przez lato. W najgorszy dzień w roku, oczywiście: Boże Narodzenie. Kto by to zrobił? Jest tam ogromna ilość danych bezprecedensowo. Jeżeli zadamy odpowiednie pytanie, lub jeżeli wypracujemy odpowiedni sposób, ciekawe rzeczy mogą się pojawić.
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.
Informacja jest piękna. Dane są piękne. Zastanawiam się, czy mógłbym zrobić własne tak pięknie. To jest moje wizualne C.V. Nie wiem, czy mi się udało. Całkiem blokowe. Kolory nie są wspaniałe. Chciałem Wam coś przekazać. Zaczynałem jako programista, i pracowałem jako pisarz przez wiele lat, około 20 lat, w prasie, online i potem w reklamie ostatnio zająłem się projektowaniem. Nigdy nie uczęszczałem do szkoły projektowania. Nie studiowałem sztuki. Nauczyłem się poprzez wykonywanie. Kiedy zacząłem projektować, odkryłem dziwną rzecz o sobie. Już wiedziałem jak projektować, nie byłem niesamowicie błyskotliwy w tym bardziej byłem czuły na idee sieci i przestrzeni dostosowywania i typografii. Prawie, jak bycie wyeksponowanym na te wszystkie media przez lata zaszczepiło we mnie uśpione umiejętności projetowania. Nie czuję, że jestem wyjątkowy.
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.
Czuję to codziennie, każdy z nas jest torpedowany projektowaniem informacji. Za pośrednictwem Internetu dostaje się to nam do oczu i teraz wszyscy jesteśmy wzrokowcami; domagamy się wizualnego aspektu naszych informacji. Jest coś magicznego o informacji wizualnej. Jest bez wysiłkowa, dosłownie wlewa się. Nawigując przez gęstą dżunglę informacji, natrafienie na piękną grafikę lub czarowną wizualizację danych jest ulgą, przejściem przez polanę w dżungli. Byłem tego ciekaw, więc zaprowadziło mnie to do pracy duńskiego fizyka Tora Norretrandersa, który skonwertował przepustowość zmysłów na terminy komputerowe.
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.
Zaczynamy. To są odczucia, docierające do zmysłów każdej sekundy. Zmysł wzroku jest najszybszy. Ma taką samą przepustowość jak sieć komputerowa. Potem dotyk, który ma prędkość zbliżoną do USB. Następnie słuch i zapach, o przepustowości dysku twardego. Potem stary dobry smak, o przepustowości zaledwie kalkulatora. Ten mały prostokąt w rogu, 0.7 procenta, jest ilością, której jesteśmy świadomi. Wiele jest wzrokiem - większość jest wizualna, wlewa się do niego. Nieświadomie. Oko jest znakomicie wrażliwe na prawidłowości w zmianach kolorów, kształtów i wzorów. Kocha je i nazywa je pięknymi. To jest język oka. Łącząc język oka z językiem umysłu, który opiera się na słowach, liczbach i konceptach, zaczynasz mówić dwoma językami naraz, jeden wzmacnia drugi. Mając oko następnie giniemy w konceptach. Cała rzecz - te dwa języki oba pracujące w tym samym czasie.
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.
Możemy używać nowego języka, jeśli chcemy, do zmiany punktu widzenia lub zmiany poglądów. Zadam proste pytanie z prostą odpowiedzią. Kto ma największy budżet wojskowy? Musi to być Ameryka. Masywne, 609 miliardów w 2008 - raczej 607. Tak wielkie, że mogłoby zawierać wszystkie inne wojskowe budżety świata w nim. Gulgot, gulgot, gulgot. Tutaj jest całkowite zadłużenie Afryki i deficyt budżetowy Wielkiej Brytanii dla odniesienia. To może wtórować naszemu poglądowi, że Ameryka jest nawołującą do wojny, maszyną militarną chcącą zawładnąć światem z ogromnym kompleksem przemysłowo-wojskowym. Czy jest prawdą, że Ameryka ma największy budżet militarny? Jest to niesamowicie bogaty kraj. Tak ogromnie bogaty, że mógłby zawierać cztery inne najbardziej uprzemysłowione narodowe ekonomie w sobie, tak szeroko jest bogata. Budżet militarny musi być ogromny. By być sprawiedliwym i by zmienić perspektywę należy wziąć inny zestaw danych, jest nim PKB lub dochód kraju. Kto ma największy budżet w proporcji do PKB? Zobaczmy. To znacznie zmienia obraz. Inne kraje pojawiają się, a nie były rozważane Ameryka spada na ósme miejsce.
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.
Tak samo można zrobić z żołnierzami. Kto ma ich najwięcej? Muszą to być Chiny. Oczywiście, 2.1 miliona. Znów, wtóruje to poglądowi, że Chiny są zmilitaryzowanym reżimem gotowym zmobilizować ogromne jego siły. Chiny mają olbrzymią populację. Robiąc to samo, zobaczmy radykalnie zmieniony obraz. Chiny spadają na 124 miejsce. Właściwie mają małą armię biorąc pod uwagę inne dane. Liczby absolutne, jak budżet na wojsko, w świecie z połączeniami, nie dają pełnego obrazu. Nie są tak prawdziwe, jak mogłyby być.
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.
Potrzebujemy relatywnych liczb połączonych z innymi danymy by zobaczyć pełniejszy obraz prowadzący nas do zmiany perspektywy. Hans Rosling, mój mistrz, powiedział "Pozwólmy danym zmienić nasze myślenie." Jeżeli to się uda, może uda się także zmienić zachowania.
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.
Spójrzmy na ten. Mam bzika na punkcie zdrowia. Kocham brać suplementy i być w dobrej formie, ale nigdy nie rozumiem, o co chodzi z ich zawartością. Zawsze są konflikty dotyczące ich składu. Powinienem brać witaminę C? Czy może pędy przenicy? To jest wizualizacja wszystkich składników suplementów żywieniowych. Ten rodzaj diagramu nazywany jest wyścigiem balonów. Im wyżej na obrazku, tym wyższa zawartość danego składnika w suplemencie. Bańki związane są z popularnością wyszukiwań w Google. Od razu widać związek pomiędzy wydajnością i popularnością, można również, stopniując zawartości wykonać jakby linię "wartych zachodu". Suplementy powyżej tej linii są warte zbadania, jednak tylko dla warunków wymienionych poniżej. Suplementy poniżej tej linii nie są warte badania.
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.
Ten obraz pochłonął wiele pracy. Zebraliśmy 1000 badań z PubMed, biomedycznej bazy danych skompilowaliśmy je i oceniliśmy je wszystkie. Było to bardzo frustrujące dla mnie ponieważ miałem do wykonania 250 wizualizacji do mojej książki, a spędziłem miesiąc robiąc ten, wypełniając tylko dwie strony. Wskazuje to na to, że taka wizualizacja informacji jest formą kompresji wiedzy. Metodą ściśnięcia ogromnych ilości informacji i zrozumienia na małej przestrzeni. Kiedy raz zdobędziesz, oczyścisz dane, raz umieścisz możesz robić fajnie rzeczy, jak to.
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.
Skonwertowałem to do interaktywnej aplikacji, którą można generować online - to jest wizualizacja online - mogę powiedzieć, "Tak, świetnie." Mnoży się samo. Mogę powiedzieć, "Pokaż mi tylko to, co jest związane ze zdrowiem serca." Przefiltrujmy to. Serce jest przefiltrowane, jeżeli jestem tym zaciekawiony. Myślę, "Nie, nie chcę brać żadnych syntetyków. Chcę zobaczyć rośliny - pokaż mi tylko zioła i rośliny. Mam wszystkie naturalne składniki." Teraz aplikacja tworzy się sama z danych. Wszystkie dane są zapamiętane w dokumencie na Google, a aplikacja generuje się sama z tych danych. Dane są teraz żywe, to jest żywy obraz, mogę ją zaktualizować w sekundę. Nowe składniki wychodzą - tylko zmieniam wiersz w arkuszu. Ciach! Obraz tworzy się sam. To jest fajne. Tak jakby żyło.
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.
Może pójść ponad dane, ponad liczby. Lubię aplikować wizualizację informacji do idei i konceptów. To jest wizualizacja spektrum politycznego, jako próba spróbowania i zrozumienia jak to działa i jak pomysły przenikają w dół od rządu do społeczeństwa i kultury, do rodzin, jednostek, do ich wierzeń i z powrotem w cykl. Kocham w tym obrazku jego wykonanie z konceptów, on eksploruje nasze poglądy na świat i pomaga nam - pomaga mnie - zobaczyć, jak inni myślą, by zobaczyć skąd się bierze ich myślenie. Czujesz się niesamowicie fajnie wykonując to.
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.
Najbardziej ekscytujące dla mnie projektując to była chęć, kiedy projektowałem ten obrazek, aby ta strona, lewa strona, była lepsza od prawej - będąc dziennikarzem, lewicującą osobą - jednak nie mogłem, ponieważ stworzyłbym koślawy, tendencyjny diagram. By stworzyć pełen obraz, musiałem uszanować perspektywę tego po prawej stronie w tym samym czasie, niewygodnie przyznawać jak wiele wartości było we mnie, co było bardzo wkurzające i niewygodne. (Śmiech) Lecz nie za niewygodnie, ponieważ jest coś niestrasznego w widzeniu politycznej perspektywy, w porównaniu do słuchania lub zmuszania do słuchania tylko jednej. Właściwie - jesteśmy zdolni utrzymywać sprzeczne punkty widzenia na wesoło, kiedy można je dostrzec. Nawet zabawnie jest przyjmować, ponieważ są widoczne. To jest to, co mnie ekscytuje, widzenie jak dane mogą zmieniać moja perspektywę zmieniać nurt myślenia - piękne, kochane dane.
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.
By podsumować chciałbym powiedzieć, że projektowanie to rozwiązywanie problemów i dostarczanie eleganckich rozwiązań. Projektowanie informacji to rozwiązywanie problemów informacyjnych. Wygląda na to, że mamy wiele problemów z informacjami w naszym społeczeństwie aktualnie od przeładowania i nasycenia do załamania zaufania i wiarygodności i uciekającego sceptycyzmu i braku przejrzystości lub nawet poziomu zainteresowania. To znaczy sądzić, że informacja jest zbyt interesująca. To ma magnetyczną jakość, która mnie przyciąga.
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.
Wizualizowanie informacji może dać szybkie rozwiązanie tego typu problemów. Nawet kiedy informacja jest okropna, wizualizacja może być całkiem piękna. Często otrzymamy klarowność lub odpowiedź na proste pytanie bardzo szybko, jak to, wulkan na Islandii. Co emitowało najwięcej CO2? Był to wulkan, czy samoloty, uziemione samoloty, czy wulkan? Zobaczmy. Patrzymy na dane i widzimy, tak, wulkan wyemitował 150000 ton; uziemione samoloty wyemitowałyby 345000 jeżeli byłyby w powietrzu. W istocie, mieliśmy pierwszy neutralizujący dwutlenek węgla wulkan.
(Laughter)
(Śmiech)
(Applause)
(Aplauz)
And that is beautiful. Thank you.
To jest piękne. Dziękuję.
(Applause)
(Aplauz)