إذا كنت أستطيع أن أترككم اليوم مع فكرة كبيرة واحدة، فهي أن مجمل البيانات التي نستعملها هي أكبر من مجموع الأجزاء ، وبدلا من التفكير في زيادة حجم المعلومات ، ما أود أن تفكروا فيه هو كيف يمكننا استخدام المعلومات بحيث تطابق أنماط الاكداس وتمكننا من أن نرى اتجاهات لم تكن لتكون مرئية لولاها.
If I can leave you with one big idea today, it's that the whole of the data in which we consume is greater that the sum of the parts, and instead of thinking about information overload, what I'd like you to think about is how we can use information so that patterns pop and we can see trends that would otherwise be invisible.
ما نراه الى اليمين هنا هو رسم بياني نموذجي للوفيات مرتبة حسب العمر. هذا البرنامج الذي أستخدمه هنا هو تجربة صغيرة. يحمل اسم المحور ،ما استطيع ان افعله باستعمال المحور هو أني أستطيع اختيار سببا معينا للوفيات ، لنختر الحوادث. وعلى الفور ، أرى أن هناك نمطا مختلفا ينشأ. هذا لأن، في منتصف المنطقة هنا ، الناس في حالاتهم الأكثر نشاطا ، ومن هنا فانهم في حالاتهم الأكثر ضعفا. يمكننا العودة إلى الوراء مجددا ومن ثم إعادة تنظيم البيانات حسب سبب الوفاة ، نرى أن أمراض الدورة الدموية والسرطان هم الأكثر توقعا، ولكن ليس للجميع. إذا مضينا قدما و قمنا بالاختيار حسب السن ، ولنقل 40 سنة أو أقل ، نرى ان الحوادث هي في الواقع السبب الأكبر الذي يجب ان يكون الناس قلقين بشأنه. وإذا ذهبنا أعمق من ذلك ، سنرى أن الرجال هم الاكثر عرضة.
So what we're looking at right here is a typical mortality chart organized by age. This tool that I'm using here is a little experiment. It's called Pivot, and with Pivot what I can do is I can choose to filter in one particular cause of deaths -- say, accidents. And, right away, I see there's a different pattern that emerges. This is because, in the mid-area here, people are at their most active, and over here they're at their most frail. We can step back out again and then reorganize the data by cause of death, seeing that circulatory diseases and cancer are the usual suspects, but not for everyone. If we go ahead and we filter by age -- say 40 years or less -- we see that accidents are actually the greatest cause that people have to be worried about. And if you drill into that, it's especially the case for men.
لذلك يترسخ في أذهاننا عرض تلك المعلومات ، وعرض البيانات بهذه الطريقة ، يشبه الى حد كبير السباحة في معلومات بيانية فعالة. وإذا كان يمكننا أن نفعل هذا مع بيانات خام، لماذا لا نفعل هذا للمحتوى كذلك؟ ما لدينا هنا، هو الغلاف الخارجي لكل مجلات الرياضة التي أنتجت على الإطلاق. جميعها لدينا هنا. جميعها على شبكة الإنترنت. يمكنك العودة إلى غرفتك واجراء هذه التجربة بعد كلامي هذا. باستعمال المحور ، يمكنك العودة الى عقد من الزمان. يمكنك العودة الى سنة معينة. يمكنك القفز نحو قضية محددة. أنا أبحث في هذا ، وأرى الرياضيين الذين ظهروا في هذه المسألة ، والرياضات. انا من المعجبين بلانس ارمسترونغ ، لذلك أمضي قدما وانقر فوقه، و هذا ما يكشف، بالنسبة لي ، جميع المسائل التي كان لانس ارمسترونغ جزءا منها.
So you get the idea that viewing information, viewing data in this way, is a lot like swimming in a living information info-graphic. And if we can do this for raw data, why not do it for content as well? So what we have right here is the cover of every single Sports Illustrated ever produced. It's all here; it's all on the web. You can go back to your rooms and try this after my talk. With Pivot, you can drill into a decade. You can drill into a particular year. You can jump right into a specific issue. So I'm looking at this; I see the athletes that have appeared in this issue, the sports. I'm a Lance Armstrong fan, so I'll go ahead and I'll click on that, which reveals, for me, all the issues in which Lance Armstrong's been a part of.
(تصفيق).
(Applause)
الآن ، إذا ما أردت أخذ القمة فى هذه ، يمكن أن أفكر فيها هكذا, "حسنا ، ماذا عن القاء نظرة على كل سباقات الدراجات؟" أستطيع أن أخطو خطوة الى الوراء ، والتوسع في هذا الشأن. وأرى جريج ليمون الآن. وتحصل على فكرة أنه عندما تنتقل بين المعلومات بهذه الطريقة ، بالذهاب في نطاق أضيق، أوسع، في الولوج الى والولوج من ، فأنت لست بصدد البحث ، أنت بصدد التصفح. أنت في الواقع بصدد فعل شيئ مختلف قليلا. انه ما بين ذلك ، ونعتقد أنه يغير الطريقة التي نستخدم فيها المعلومات.
Now, if I want to just kind of take a peek at these, I might think, "Well, what about taking a look at all of cycling?" So I can step back, and expand on that. And I see Greg LeMond now. And so you get the idea that when you navigate over information this way -- going narrower, broader, backing in, backing out -- you're not searching, you're not browsing. You're doing something that's actually a little bit different. It's in between, and we think it changes the way information can be used.
لذا اريد ان امضي بهذه الفكرة الى الامام قليلا مع شىء من الجنون. ما نحن بصدد القيام به هنا هو اننا اخذنا كل صفحات ويكيبيديا واختصرناها إلى ملخص صغير. و كل ملخص يتألف فقط من موجز ورمزا للدلالة على الموضوع الذي اشتق منه. سأظهر فقط الخمسمائة الاوائل من صفحات ويكيبيديا الأكثر شعبية هنا. ولكن حتى في هذه النظرة المحدودة ، يمكننا أن نفعل الكثير من الاشياء. في الحال، ندرك ماهية ميادين المواضيع التي هي الأكثر شعبية على ويكيبيديا. سأمضي قدما واختار الحكومة. الآن ، بعد أن اخترت الحكومة ، يمكنني الآن ان أرى فئات ويكيبيديا التي تتوافق في معظم الأحيان مع اختيار مجلة تايم لأبرز شخصيات العام. لذلك هذا أمر مهم حقا لأن هذه نظرة ثاقبة لم تكن موجودة في أي صفحة من صفحات ويكيبيديا. بامكاننا أن نرى ذلك فقط عندما تقوم بخطوة إلى الوراء وننظر اليها جميعا.
So I want to extrapolate on this idea a bit with something that's a little bit crazy. What we're done here is we've taken every single Wikipedia page and we reduced it down to a little summary. So the summary consists of just a little synopsis and an icon to indicate the topical area that it comes from. I'm only showing the top 500 most popular Wikipedia pages right here. But even in this limited view, we can do a lot of things. Right away, we get a sense of what are the topical domains that are most popular on Wikipedia. I'm going to go ahead and select government. Now, having selected government, I can now see that the Wikipedia categories that most frequently correspond to that are Time magazine People of the Year. So this is really important because this is an insight that was not contained within any one Wikipedia page. It's only possible to see that insight when you step back and look at all of them.
بالنظر الى واحدة من هذه الملخصات على وجه الخصوص ، يمكنني أن أصل الى مفهوم شخصية العام لمجلة تايم ، و رصهم جميعا. و بالنظر الى هؤلاء الناس ، أستطيع أن أرى أن الغالبية تأتي من الحكومة. البعض يأتي من العلوم الطبيعية. البعض ، لا تزال قلة، تأتي الأعمال. هذا رئيسي في العمل. وواحدا أتى من عالم الموسيقى. والمثير للاهتمام ، بونو هو أيضا حاصل على جائزة تد. اذن يمكننا العودة ، والقفز ، والقاء نظرة على كل الفائزين بجائزة تد. كما ترون، و للمرة الاولى نحن نتصفح شبكة الإنترنت كما لو انها في الواقع شبكة انترنت واحدة ، وليس من صفحة إلى صفحة ، ولكن على مستوى أعلى من التجريد.
Looking at one of these particular summaries, I can then drill into the concept of Time magazine Person of the Year, bringing up all of them. So looking at these people, I can see that the majority come from government; some have come from natural sciences; some, fewer still, have come from business -- there's my boss -- and one has come from music. And interestingly enough, Bono is also a TED Prize winner. So we can go, jump, and take a look at all the TED Prize winners. So you see, we're navigating the web for the first time as if it's actually a web, not from page-to-page, but at a higher level of abstraction.
أريد أيضا أن أبين لكم شيئا آخر الذي قد يفاجئكم بعض الشىء. أنا بصدد عرض موقع جريدة نيويورك تايمز على شبكة الانترنت. المحور ، هذا البرنامج -- أنا لا أريد أن أسميه المتصفح ؛ انه حقا ليس متصفحا ، ولكن يمكنك استعماله لعرض صفحات الويب -- ونقدم هذه التكنولوجيا القابلة للتكبير لكل صفحة ويب مثل هذه. أستطيع أن أخطو خطوة الى الوراء ، نحو قسم معين. الآن ما يجعل هذا مهما هو ان ، بمجرد عرض صفحات الويب بهذه الطريقة ، أستطيع أن أعرض كامل تاريخ التصفح بالطريقة نفسها. أستطيع أن انزل الى ما قمت به خلال أطر زمنية محددة. هنا ، في الواقع ، لدينا من جميع الإستعراضات التي قمت بها. وأستطيع تكرار بعض الاشياء التي قمت بها في وقت سابق اليوم. وإذا أردت أن أخطو خطوة الى الوراء وألقي نظرة الى كل شيء ، استطيع ان اعرض تاريخ التصفح عبر شريحة كالنرد ربما من خلال سجل البحث الخاص بي. هنا ، كنت أقوم ببحث عن الاقرباء المفضلين، أبحث عن بينغ, هنا فى مختبرات لايف المحور. و من هذه ، ويمكنني أن الحفر في صفحة الويب و الاكتفاء باطلاقها مرة أخرى. انها استعارة أعيد إستخدامها لأغراض متعددة عدة مرات ، في كل حال ، يجعل الكل أكبر من مجموع الأجزاء مع البيانات.
And so I want to show you one other thing that may catch you a little bit by surprise. I'm just showing the New York Times website here. So Pivot, this application -- I don't want to call it a browser; it's really not a browser, but you can view web pages with it -- and we bring that zoomable technology to every single web page like this. So I can step back, pop right back into a specific section. Now the reason why this is important is because, by virtue of just viewing web pages in this way, I can look at my entire browsing history in the exact same way. So I can drill into what I've done over specific time frames. Here, in fact, is the state of all the demo that I just gave. And I can sort of replay some stuff that I was looking at earlier today. And, if I want to step back and look at everything, I can slice and dice my history, perhaps by my search history -- here, I was doing some nepotistic searching, looking for Bing, over here for Live Labs Pivot. And from these, I can drill into the web page and just launch them again. It's one metaphor repurposed multiple times, and in each case it makes the whole greater than the sum of the parts with the data.
حتى الآن ، في هذا العالم ، نحن نفكر في هذه البيانات بأنها لعنة. نحن نتحدث عن لعنة المعلومات الزائد. نحن نتحدث عن الغرق في البيانات. ماذا لو كنا نستطيع أن نقلب هذا رأسا على عقب ونقلب شبكة الانترنت رأسا على عقب ، ذلك أنه بدلا من التحول من شيء واحد إلى آخر ، تصبح لدينا العادة أن نكون قادرين على الانتقال من أشياء كثيرة لأشياء لأكثر ، ومن ثم التمكن من الاطلاع على الأنماط التي كانت من قبل مخفية؟ إذا كنا نستطيع أن نفعل ذلك ، إذن ، وبدلا من الوقوع في البيانات ، سوف يكون بامكاننا استخلاص المعلومات. وبدلا من الكتفاء بالتعامل مع المعلومات، يمكننا استخلاص المعرفة. وإذا حصلنا على المعرفة ، ربما يكون امكاننا بعد ذلك العثور على الحكمة.
So right now, in this world, we think about data as being this curse. We talk about the curse of information overload. We talk about drowning in data. What if we can actually turn that upside down and turn the web upside down, so that instead of navigating from one thing to the next, we get used to the habit of being able to go from many things to many things, and then being able to see the patterns that were otherwise hidden? If we can do that, then instead of being trapped in data, we might actually extract information. And, instead of dealing just with information, we can tease out knowledge. And if we get the knowledge, then maybe even there's wisdom to be found.
الى هذا الحد، وأشكركم.
So with that, I thank you.
(تصفيق).
(Applause)