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.
Ngày nay, chúng ta bị ngập chìm trong biển thông tin dữ liệu. Tin tốt là có một giải pháp đơn giản cho vấn đề đó, và đó là dùng đôi mắt của chúng ta nhiều hơn, Phương pháp hình ảnh hóa dữ liệu cho phép thấy được những hình ảnh và liên kết có ý nghĩa và có thể thiết lập lại dữ liệu một cách dễ hiểu hơn, đến mức có thể kể được 1 câu chuyện, hay cho phép ta chỉ tập trung vào phần thông tin quan trọng nhất.
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.
Nếu không thì dữ liệu ít ra trông cũng đẹp Chúng ta hãy xem nào. Đây là $Billion Dollar o-Gram, biểu đồ này xuất phát từ sự mệt mỏi của tôi khi đọc về các tin tức với những con số hàng tỷ đô la Nó hoàn toàn vô nghĩa nếu không có bối cảnh cụ thể nào đó: ví dụ như 500 tỷ cho đường ống này, hay 20 tỷ cho cuộc chiến kia Chúng chả có ý nghĩa gì, vì thế cách duy nhất để hiểu chúng là liên kết và hình ảnh hóa chúng. Do đó tôi đã thu thập nhiều thông tin từ nhiều nguồn khác nhau và vẽ chúng lại theo đúng tỷ lệ các con số Còn màu sắc thì đại diện cho ý nghĩa của số tiền đó. Màu tím đại diện cho "chiến tranh," đỏ là "tiền viện trợ", còn xanh lục là "đầu cơ trục lợi." Và điều bạn có thể thấy ngay được là bạn bắt đầu thấy mối liên hệ giữa các con số Bạn có thể thấy chúng theo đúng nghĩa đen Quan trọng hơn, bạn bắt đầu thấy được những xu hướng và liên kết giữa các con số
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.
nằm rải rác ở những báo cáo khác nhau. Để tôi cho bạn xem điều yêu thích của tôi: Đây là doanh thu khối OPEC, hình màu xanh lục này -- 780 tỷ một năm. Và chấm bé xíu ở góc này -- 3 tỷ -- là quỹ họ bảo trợ cho việc thay đổi khí hậu Người Mỹ hào phóng một cách kinh ngạc, quyên góp từ thiện trên 300 tỷ mỗi năm, khi so với các quỹ viện trợ khác của top 17 quốc gia công nghiệp hàng đầu khác với 120 tỷ. Vì thế nên tất nhiên, cuộc chiến Iraq, dự đoán tiêu tốn chỉ 60 tỷ hồi năm 2003. Giờ đây, Afghnistan và Iraq đã tiêu tốn tới 3,000 tỷ. Giờ khi chúng ta có được cấu trúc này, chúng ta có thể thêm các con số khác vào để tạo ra những biểu đồ hình ảnh mới Hãy cùng xem mức nợ của châu Phi. Bạn hãy thử đoán tỷ lệ trong biểu đồ này khoản tiền châu Phi nợ phương Tây Hãy cùng xem. Và đây: 227 tỷ mà châu Phi nợ Và cuộc khủng hoàng tài chính gần đây, có kích cỡ ra sao? Tổn thất của thế giới là bao nhiêu? Hãy cùng xem. Đù -- tôi nghĩ đó là âm thanh phù hợp với khối lượng tiền đó, 11,900 tỷ. Bằng cách hình ảnh hóa những thông tin này biến chúng thành những hình có ý nghĩa để bạn có thể thấy chúng bằng mắt của mình nó chính là một loại bản đồ - bản đồ thông tin. Khi bạn bị lạc trong biển thông tin, thì một bản đồ như vậy khá hữu ích.
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.
Tôi muốn cho các bạn xem một hình ảnh khác Chúng ta hãy tưởng tượng xem hình ảnh nỗi sợ hãi của thế giới trông ra sao. Hãy cùng xem. Đây là Mountains Out of Molehills, dòng thời gian của nỗi sợ hãi toàn cầu. (tiếng cười) Tôi sẽ chỉ bạn cách đọc ngay bây giờ Chiều cao của đồ thị là mức độ của nỗi sợ hãi được ghi lại qua các phương tiện truyền thông. Xem thử một số ví dụ. Màu hồng là cúm heo Cúm gia cầm. SARS -- màu nâu ở đây. Bạn nhớ nó chứ? Căn bệnh thế kỷ, một tai họa thật khủng khiếp. Những đỉnh màu xanh nhỏ này là những vụ va chạm thiên thạch (tiếng cười) Vào mùa hè, ở điểm này,
(Laughter)
những con ong bắp cày - (tiếng cười)
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.
Đây là những gì chúng ta thường hay sợ trong thời đại thông tin này Nhưng điều tôi thích - tôi là một nhà báo Điều tôi thích là tìm ra xu hướng ẩn giấu tôi thích làm thám tử điều tra dữ liệu Và các xu hướng kì lạ thú vị được ẩn giấu trong dữ liệu này bạn chỉ có thể nhận biết được khi hình ảnh hóa nó Để tôi cho mọi người thấy, đường này chỉ ra các trò chơi bạo lực như bạn nhìn thấy đấy, có một sự lặp lại lạ lùng và thường xuyên có hai cái đỉnh mỗi năm . Nếu nhìn kĩ, ta sẽ thấy mấy cái đỉnh này xuất hiện trong cùng một tháng hàng năm Tại sao vậy ? Vào tháng 11, khi các video game được tung ra mùa Giáng sinh có lẽ sẽ có một đợt tranh luận lớn về nội dung trò chơi Nhưng tháng 4 không phải là tháng quan trọng để tung ra sản phẩm game. Tại sao lại là tháng Tư? Có lẽ nó xuất phát từ việc nổ súng tại Columbine vào tháng 4 năm 1999 Kể từ đó, nỗi sợ hãi về súng đạn đã được giới truyền thông ghi nhớ Cứ thế nỗi sợ đó lại trỗi lên hàng năm Các lễ kỉ niệm, tưởng niệm, các vụ án được tòa thụ lý hay những vụ bạo lực giống vậy, tất cả đã đẩy nỗi sợ hãi lên đỉnh điểm. Và ở đây cũng có thêm một sự xu hướng khác Mọi người có thấy khoảng trống đó không? Nó ảnh hưởng đến các câu chuyện khác. Tại sao lại có khoảng trống chỗ này? Nó bắt đầu từ khi nào nhỉ? Tháng 9 năm 2001 Thời điểm chúng ta sợ hãi về một điều thật kinh khủng.
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.
Tôi làm công việc thu thập dữ liệu gần một năm nay và tôi luôn liên tục nghe cụm từ này Nghe hoài, "Dữ liệu là nguồn tài nguyên mới" Dữ liệu là một loại nguyên liệu phổ biến được dùng để tạo ra các phát minh hay kiến thức mới thông tin ở khắp mọi nơi và nó có thể được thu thập dễ dàng Đây không phải là cách ví von hay trong thời đại này nhất là nếu bạn sống ở gần vịnh Mêxicô nhưng có lẽ tôi sẽ giải thích ý ẩn dụ này từ từ và theo tôi, "Dữ liệu là nguồn đất mới" Với tôi, nó giống như một mảnh đất nuôi dưỡng sáng tạo. Trong các năm qua, online, chúng ta đã tạo một nguồn thông tin, dữ liệu khổng lồ, và tạo ra nhiều mạng lưới kết nối rộng rãi Các tình nguyện viên và kể cả chính phủ đã làm tốt việc này Ok, tôi đã bật mí ẩn dụ này một ít rồi đấy nhưng đây thực sự là một mảnh đất màu mỡ Các hình ảnh hóa thông tin và dữ liệu này giống như bông hoa nở rộ trên mảnh đất này Nếu mọi người nhìn trực diện, chúng đơn thuần là số liệu và dữ kiện rời rạc. Nhưng nếu bạn bắt đầu làm việc với và "chơi" với chúng đúng cách bạn sẽ khám phá ra nhiều thứ thú vị cũng như các thông tin ẩn giấu
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?
Để tôi chỉ cho các bạn cái này Mọi người đoán được hình ảnh này là gì không? Nó tăng cao hai lần mỗi năm, một là vào Lễ Phục Sinh và một là vào hai tuần trước Giáng sinh tạo ra các đỉnh nhỏ thứ hai hàng tuần và im ắng suốt mùa hè? Mọi người đoán thử đi. (Khán giả: Sôcola) DM: sô cô la? Có lẽ bạn thích thanh sô cô la, Còn ai muốn đoán nữa không? (Khán giả: mua sắm) DM: Mua sắm Vâng, ý tưởng mua sắm cũng hay (khán giả: nghỉ ốm) DM: Nghỉ ốm. Hay đó. Chắn chắn là ai cũng muốn vài ngày nghỉ rồi. Đây là câu trả lời:~
(Laughter)
"Mùa cao điểm chia tay"
(Applause)
(Tiếng vỗ tay)
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.
Đây là thông tin mà Lee Bryon và tôi đã lọc ra từ 10 ngàn trạng thái trên Facebook cho cụm từ "chia tay" và "tan vỡ" và đây là quy luật chúng tôi đã tìm ra-- mọi người chia tay để đú đởn kì nghỉ xuân (Cười) Chia tay vào thứ hai - kết quả của một cuối tuần tồi tệ, cô đơn suốt mùa hè, theo sau là thời điểm chia tay thấp nhất trong năm: Giáng Sinh Ai mà chia tay trong Giáng sinh chứ? Vậy nên, hiện tại, ta có một lượng lớn thông tin mà chưa từng có trước đó. Nếu các bạn hỏi đúng câu hỏi, hay làm đúng cách, những điều thú vị sẽ lộ diện.
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.
Đó, thông tin rất tuyệt vời, dữ liệu cũng tuyệt vời Tôi băn khoăn liệu tôi có thể làm cho cuộc sống tôi trở nên tuyệt vời Và đây là đơn xin việc hình ảnh của tôi Tôi không nghĩ là tôi thành công Khá cứng nhắc, màu sắc cũng không bắt mắt. Nhưng tôi muốn nói rằng Khởi đầu tôi làm lập trình viên sau đó tôi viết văn khoảng 20 năm trong lĩnh vực xuất bản, báo mạng và quảng cáo và tôi chỉ mới bắt đầu thiết kế dạo gần đây. Dĩ nhiên là tôi chưa bao giờ được đào tạo ở trường cả. Tôi chưa bao giờ học nghệ thuật hay các môn như vậy Tôi chỉ học nó trong lúc làm việc này. Nhưng khi tôi bắt đầu thiết kế, Tôi phát hiện ra một điều kỳ lạ: Tôi đã biết thiết kế như thế nào nhưng nó không giống như tài năng thiên bẩm mà là tôi nhạy cảm hơn với những ý tưởng về đường thẳng và khối không gian, kĩ thuật cân chỉnh, ghép chữ. Nó giống như do làm quen với truyền thông nhiều năm qua đã tự bồi đắp kĩ năng thiết kế trong tôi Và tôi không nghĩ mình là độc nhất.
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.
Tôi nhận thấy mỗi ngày, tất cả chúng ta bị choáng ngợp trước hàng loạt thông tin. Các thông tin này đập vào mắt thông qua các trang mạng và đa phần chúng ta tiếp nhận thông tin qua thị giác nhiều hơn. Chúng ta luôn yêu cầu hình ảnh trong việc tiếp thu dữ liệu. Thông tin được hình ảnh hóa có điểm khá giống ảo thuật nó tự nhiên chảy vào trong đầu chúng ta. Nếu như đang đứng giữa một rừng thông tin, hãy nghĩ đến một bức đồ họa sinh động hay một mô hình dữ liệu dễ nhìn chúng sẽ là cứu cánh, bạn sẽ có cảm giác như đã thoát khỏi mê cung. Khi tìm hiểu sâu hơn, chúng dẫn tôi đến công việc của một nhà vật lý Đan Mạch tên Tor Norretranders, ông ta đã chuyển hóa các giác quan theo ngôn ngữ máy tính.
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.
Đây là các giác quan, đang đổ vào các giác quan mỗi giây. Thị giác hoạt động nhanh nhất. Nó có tốc độ tương tự mạng máy tính Sau đó là xúc giác, giống như tốc độ của USB. Tiếp nữa là thính giác và khứu giác có cảm giác giống ổ cắm đĩa cứng. Vị giác xếp cuối cùng Vị giác có tốc độ giống máy tính bỏ túi Và cái ô vuông nhỏ góc dưới, 0.7% là số lượng mà chúng ta thực sự nhận thức được. Vâng, rất nhiều nhận thức của bạn liên quan đến thị giác. Nó xảy ra một cách vô thức. Đôi mắt rất là nhạy cảm với các thay đổi trong màu sắc, hình dạng và xu hướng. Mắt ta thích điều đó, cho rằng đó là xinh đẹp. Đó là ngôn ngữ của mắt. Nếu bạn kết hợp ngôn ngữ mắt với ngôn ngữ tư duy, tư duy về từ ngữ, con số và các ý tưởng, là lúc bạn sử dụng song ngữ cùng một lúc, cái này bổ trợ cho cái còn lại. Bạn nhìn trước rồi mới để ý đến nội dung Và đó là tất cả - hai ngôn ngữ cùng xuất hiện một thời điểm.
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.
Vậy là bạn có thể dùng ngôn ngữ mới này để thay đổi quan điểm hoặc suy nghĩ Tôi muốn hỏi mọi người một câu đơn giản, bạn chỉ cần trả lời ngắn gọn thôi: Nước nào có ngân sách quốc phòng lớn nhất? Hẳn là Mỹ rồi, đúng không? Con số rất khủng. 609 tỉ năm 2008 hình như là 607 tỉ. Con số này lớn đến nổi nó bằng tất cả ngân sách quân sự trên thế giới cộng lại. Bây giờ, bạn có thể lấy tổng nợ của châu Phi và thâm hụt ngân quỹ của Anh để tham khảo Điều này có lẽ đánh lên hồi chuông khiến bạn nghĩ rằng quân đội Mỹ là một cỗ máy hiếu chiến, chế ngự thế giới với ngành công nghiệp quốc phòng khổng lồ. Nhưng liệu Mỹ có thật là nước có ngân sách lớn nhất? Bởi vì Mỹ là một đất nước giàu có, nền kinh tế Mỹ to đến nổi nó bằng tổng nền kinh tế của top bốn quốc gia công nghiệp khác cộng lại Với sự giàu có như vậy thì ngân sách cho quân sự lớn là bình thường. Để so sánh công bằng hơn, chúng ta thử xem xét một số dữ liệu khác, ví dụ như GDP, hay tổng thu nhập quốc gia Nước nào có tỷ lệ ngân sách/GDP lớn nhất? Cùng xem nhé. Mọi thứ thay đổi rõ rệt Đập vào mắt bạn sẽ là những nước khác Trong khi Mỹ chỉ còn đứng thứ tám.
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.
Bạn có thể so sánh tương tự với binh sĩ. Nước nào có nhiều lính nhất? Trung Quốc. Dĩ nhiên rồi, 2.1 triệu quân. Lần nữa, vang lên trong đầu bạn sẽ là Trung Quốc có chế độ quân đội hóa trong tư thế sẵn sàng tổng động viên. Nhưng mà Trung Quốc cũng là một nước đông dân Nên nếu chúng ta so sánh tỷ lệ tương tự, chúng ta sẽ thấy một điều khác hoàn toàn, Trung Quốc đứng thứ 124. Nó chỉ có một đội quân nhỏ, khi ta đem so với những dữ liệu khác. Cho nên, những con số tuyệt đối, ví dụ như ngân sách quốc phòng, trong thế giới phẳng ngày nay, không cho bạn những nhận định đúng đắn.
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.
Chúng ta cần những số liệu tương quan để có thể nhìn tổng thể bức tranh và làm chúng ta thay đổi lối suy nghĩ. Giống như bậc thầy Hans Rosling , bậc thầy của tôi, từng nói: "Hãy để dữ liệu thay đổi suy nghĩ của bạn" Có lẽ nó cũng thay đổi thái độ của bạn.
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.
Hãy nhìn vào hình ảnh này Tôi khá là khỏe mạnh. Tôi sử dụng thực phẩm chức năng và tập thể dục nhưng tôi chưa bao giờ hiểu các chứng cứ được đưa ra Luôn có những chứng cứ mâu thuẫn nhau. Tôi có nên uống vitamin C không? Tôi có nên uống thảo dược? Đây là dẫn chứng bằng hình ảnh của thực phẩm chức năng. Kiểu đồ thị này gọi là đồ thị bong bóng. Bong bóng càng ở trên cao, thì càng nhiều bằng chứng cho mỗi loại thực phẩm chức năng Các bong bóng thể hiện sự phổ biến khi tìm kiếm trên Google. Các bạn có thể lập tức hiểu mối quan hệ giữa tính hiệu quả và sự phổ quát. Bạn có thể chấm điểm cho các chứng cứ này bằng cách tạo một đường "giá trị" Thuốc ở phía trên đường kẻ thì đáng để tìm hiểu nhưng chỉ dành cho những điều kiện nhất định, và những thuốc bổ nằm phía dưới cái đường kẻ có lẽ không đáng để quan tâm.
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.
Hình ảnh này có được từ một lượng lớn công việc. Chúng tôi đã loại ra 1000 nghiên cứu từ PubMed, dữ liệu y sinh, chúng tôi đã gom chúng lại và chấm điểm. Có một điều làm tôi nản lòng là vì tôi phải làm một quyển sách chứa 250 hình ảnh hóa dữ liệu, tôi đã dành cả 1 tháng để làm việc này, và chỉ làm được có hai trang thôi. Nhưng nó chỉ ra rằng Dữ liệu hình ảnh như thế này là một dạng kiến thức tổng hợp. Đây là cách tóm tắt lượng lớn thông tin và hiểu biết vào trong một không gian nhỏ hơn. Một khi bạn đã lựa chọn dữ liệu, và rồi thanh lọc chúng bạn làm được những thứ thú vị như vầy
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.
Tôi đã biến nó thành một ứng dụng mang tính tương tác, giờ tôi có thể tạo đơn đăng kí online Đây là hình ảnh hóa online và tôi có thể nói "Tuyệt vời" nó tự động làm phần việc của mình. Vậy nên khi cần, "chỉ cho tao thứ gì ảnh hưởng đến sức khỏe tim mạch." Hãy cùng lọc lại thông tin nào, Lọc bỏ đi tim mạch, và kết quả hiện ra dễ dàng. Tôi nghĩ: "Không. Tôi không muốn sợi tổng hợp, Tôi muốn thực vật, cho tôi xem thảo dược." Vậy là tôi có thành phần hoàn toàn tự nhiên. Ứng dụng này tự làm việc của nó từ bộ dữ liệu. Toàn bộ dữ liệu được lưu trong Google Doc, và nó tự tạo ra từ những dữ liệu đó. Giờ thì có dữ liệu rồi; đây là một hình ảnh sống động, và tôi có thể cập nhật nó trong tích tắc. Bằng chứng mới hiện ra. Tôi chỉ đổi một dòng trên bộ dữ liệu. Một lần nữa, hình ảnh tự biến đổi. Thú vị nhỉ! Nó giống như một dạng thực thể sống.
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.
Nhưng nó có ý nghĩa sâu xa hơn việc đơn thuần là những con số Tôi hay áp dụng việc hình ảnh hóa dữ liệu để xây dựng ý tưởng và nội dung. Đây là hình ảnh của tình hình chính trị, Một thử nghiệm đáng để thử và hiểu hơn cách làm việc của nó và làm cách nào ý tưởng được truyền đạt từ chính phủ vào trong xã hội và văn hóa, vào gia đình, cá nhân, và tôn giáo. và quay ngược trở lại chính phủ. Cái tôi thích trong hình ảnh này là nó cho thấy vấn đề, nó khai phá thế giới quan của chúng ta và nó giúp chúng ta thấy những người khác nghĩ gì, cho ta thấy họ đến từ đâu. Bạn sẽ cảm thấy hứng thú khi làm điều này
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.
Điều làm tôi hứng thú nhất để thiết kế cái này là khi tôi thiết kế hình ảnh này, tối rất muốn hình phía bên trái nhìn tốt hơn phía bên phải Là một nhà báo, cũng là người thuận bên trái nhưng tôi không thể, vì tôi sẽ tạo nên một biểu đồ khập khiễng. Để tạo nên một bức tranh toàn diện mọi mặt, Tôi phải tôn lên những thứ phía bên phải đồng thời nhận ra, chả thoải mái gì, bao nhiêu tính đó thật sự có trong tôi cái mà làm tôi rất, rất phiền và không thoải mái. (Cười) Nhưng không phải là quá bất tiện, vì có những thứ không đáng đắn đo nhiều Về việc đánh giá bối cảnh chính trị, với việc bị buộc phải nghe từ một phía. các bạn có thể có các quan điểm mâu thuẫn một cách vui vẻ khi bạn hiểu chúng. Thậm chí còn vui hơn khi tập trung vào vì đó là hình ảnh. Đó là những gì làm tôi hào hứng, nhìn những dữ liệu này thay đổi quan điểm của tôi và cắt đoạn lối suy nghĩ của tôi. Những dữ liệu này hay kinh khủng!
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.
Vậy nên, tóm lại là, Điều tôi muốn nói là hình ảnh hóa là chìa khóa cho vấn đề và cung cấp những giải pháp thiết thực, Hình ảnh hóa thông tin được tạo ra để giải quyết các vấn đề về thông tin. Chúng ta có vẻ có nhiều vấn đề thông tin trong xã hội hiện nay từ việc quá tải và bão hòa cho đến phá vỡ niềm tin tràn đầy nghi ngờ và thiếu sự minh bạch, hay thậm chí là thiếu hứng thú. Ý tôi là, tôi thấy thông tin quá thú vị. Từ tính của nó quá mạnh đã thu hút tôi.
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.
Vậy nên dữ liệu hình ảnh cho chúng ta một giải pháp nhanh chóng cho những vấn đề đó. Thậm chí khi có những dữ liệu rất tệ, hình ảnh hóa có thể sẽ dễ tiếp thu hơn. Thường thì chúng ta làm rõ hoặc trả lời một câu hỏi đơn giản rất nhanh, ví dụ như như câu hỏi, có một vụ phun trào núi lửa gần đây ở Iceland, Cái nào thải nhiều khí CO2 nhất? Máy bay hay núi lửa? Chuyên cơ hay núi lửa? Hãy nhìn vào hình ảnh. Nhìn vào hình ảnh ta thấy: Núi lửa thải ra 150 nghìn tấn CO2; còn các chuyên cơ này có lẽ đã thải 345 nghìn tấn nếu nó bay trên trời Nên, cơ bản là, chúng ta đã có vụ núi lửa nhân tạo đầu tiên.
(Laughter)
(Cười)
(Applause)
(Vỗ tay)
And that is beautiful. Thank you.
Cảm ơn mọi người.
(Applause)
(Vỗ tay)