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.
Jeigu galiu šiandien išeiti pristatęs jums vieną svarbią idėją, tai būtų, kad visi duomenys, kuriuos mes naudojame, yra didesni, nei kai kurių dalių suma ir vietoj galvojimo apie informacijos perkrovą, aš norėčiau, kad jūs galvotumėte kaip mes galime naudoti informaciją taip, kad modeliai išryškėtų ir mes galėtume pamatyti tendencijas, kurios šiaip būtų nematomos.
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.
Taigi ką mes čia matome yra tipiška mirštamumo lentelė, sugrupuota pagal amžių. Šis instrumentas, kurį dabar naudoju, yra mažas eksperimentas. Jis vadinasi Pivot ir ką aš galiu padaryti su Pivot, tai pasirinkti vienos mirties priežasties filtrą, tarkim nelaimingi atsitikimai. Ir iškarto aš matau išryškėjant kitokius modelius. Taip yra todėl, kad čia, viduryje žmonės yra aktyviausi ir čia jie labiausiai pažeidžiami. Mes galime vėl grįžti ir pergrupuoti duomenis pagal mirties priežastį ir matome, kad kraujotakos ligos ir vėžys yra dažniausios priežastys, bet ne visiems. Jeigu mes dar uždėsime amžiaus filtrą, tarkime 40 ir mažiau metų, mes matome, kad nelaimingi atsitikimai iš tiesų yra didžiausia priežastis, dėl kurios žmonės turėtų jaudintis. Ir jeigu įsigilintume į tai, pamatytume, kad tai dažniausiai nutinka vyrams.
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.
Taigi pagaunate idėją, kad informacijos ir duomenų peržiūrėjimas tokiu būdu labai primena plaukimą gyvoje informacijos info-grafikoje. Ir jeigu mes galime taip elgtis su neapdorotais duomenimis, kodėl gi to paties nepadaryti turiniui? Taigi ką mes čia turime yra viršeliai kiekvieno kadanors išleisto "Sports Illiustrated". Viskas čia. Viskas internete. Jūs galite tai išmėginti savo kambariuose po mano kalbos. Su Pivot jūs galite pasirinkti dešimtmetį. Arba tam tikrus metus. Jūs galite pereiti prie tam tikro numerio. Taigi aš žiūriu čia, aš matau sportininkus, kurie buvo paminėti šiame numeryje ir sporto rūšis. Aš esu Lance Armstrong fanas, taigi paspausiu čia ir man bus parodyti visi numeriai, kuriuose Lance Armstrong buvo paminėtas.
(Applause)
(Plojimai)
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.
Dabar, jeigu aš tiesiog noriu į juos žvilgtelti, aš galvočiau "Na, gal man pažiūrėti į dviračių sportą?" Taigi aš galiu grįžti atgal ir išplėsti tą temą. Ir dabar matau Greg Lemond. Taigi jūs pagaunate idėją, kad kai naviguojate per informaciją tokiu būdu, siauriau, plačiau, pridedant ir atimant, jūs neieškote, jūs nenaršote. Jūs darote kažką, kas yra kiek kitoniška. Tai viduriukas, ir mes manome, kad tai keičia būdą, kuriuo informacija galėtų būti naudojama.
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.
Taigi norėčiau šią idėją šiek tiek ekstrapoliuoti į kažką truputį beprotiško. Ką mes čia padarėme, tai mes pasirinkome visus Wikipedia puslapius ir sutrumpinome juos į trumpą santrauką. Santrauką sudarė tik trumpa apžvalga ir ikonėlė, kuri parodė, kuriai temai priklauso puslapis. Aš parodysiu tik top 500 šiuo metu populiariausius Wikipedia puslapius. Bet netgi šioje ribotoje peržiūroje mes vistiek galime atlikti daugybę dalykų. Iš karto, mes galime pamatyti, kurios yra aktualios sritys yra populiariausios Wikipedia. Aš dabar pasirinksiu vyriausybę. Dabar, kai pasirinkau vyriausybę, galiu pamatyti, kad Wikipedia kategorijos, kurios dažniausiai yra su tuom susijusios yra "Time žurnalas" ir "Metų žmonės". Taigi tai yra labai svarbu, nes tai įžvalga, kurios nebuvo jokiame Wikipedia puslapyje. Šią įžvalgą įmanoma matyti tik kai jūs atsitraukiate ir pažiūrite į juos visus vienu kartu.
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.
Žiūrint į vieną iš visų santraukų, aš galiu įsigilinti į "Times žunalo" ir "Metų žmogaus" idėją, visa tai iškeliant. Žiūrint į šiuos žmones aš galiu matyti, kad didžioji dauguma ateina iš vyriausybės. Kai kurie iš gamtos mokslų. Kaikurie, tačiau vis dar nedaug jų, atėjo iš verslo pasaulio. Štai mano bosas. Ir vienas atėjo iš muzikos industrijos. Ir gana įdomu, kad Bono yra taip pat ir TED Prize laimėtojas. Taigi mes galime nueiti ir pažiūrėti visus TED Prize laimėtojus. Matote, mes pirmą kartą naviguojame internete taip, lyg jis iš tiesų būtų tinklas, o ne iš puslapio į puslapį, bet aukštesniame išgavimo lygyje.
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.
Taigi noriu jums parodyti dar vieną dalyką, kuris galėtų jus nustebinti. Aš tiesiog rodau New York Times tinklapį. Taigi Pivot, ši programėlė -- aš nenoriu jos vadinti naršykle, nes tai nėra išties naršyklė, bet jūs galite su ja peržiūrėti puslapius -- ir mes suteikiame tą priartinimo technologiją kiekvienam tinklapiui kaip šis. Taigi galiu atsitraukti, grįžti į tam tikrą skyrių. Priežastis kodėl tai svarbu yra tai, kad dėl tinklapių naršymo šiuo būdu privalumų aš galiu peržiūrėti savo naršymo istoriją lygiai taip pat. Taigi galiu įsigilinti į tai, ką dariau per tam tikrus laiko tarpus. Čia, iš tiesų, kaip atrodo visa demonstracija, kurią šiandien parodžiau. Ir aš galiu pakartoti kai kuriuos dalykus, į kuriuos žiūrėjau anksčiau. Ir jeigu noriu atsitraukti ir pažiūrėti į viską, taip pat galiu visaip dalinti savo istoriją turbūt pagal savo paieškos istoriją. Čia aš ieškojau apie nepotizmą, ieškojau Bing, o čia Live Labs Pivot. Ir iš čia aš galiu įsigilinti į tinklapį ir tiesiog juos vėl paleisti. Tai viena metafora panaudota daugybę kartų, ir kiekvienu atveju tai padaro visumą geresne nei suma visų duomenų dalių.
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.
Taigi dabar, šiame pasaulyje, mes galvojame apie duomenis kaip apie prakeikimą. Mes kalbame apie informacijos perkrovos prakeikimą. Mes kalbame apie skendimą duomenyse. O kas, jeigu mes išties galime tai apversti aukštyn kojom ir apversti internetą aukštyn kojom, taip, kad vietoj vienų dalykų šalia kitų, mes priprastume prie įpročio galėti pereiti nuo daugybės dalykų prie daugybės dalykų ir tuomet galėti matyti modelius, kurie kitu atveju buvo paslėpti? Jeigu mes tai galime padaryti, tuomet vietoj to, kad esame įstrigę duomenyse, mes išties galėtume išgauti informaciją. Ir, vietoj tiesiog informacijos valdymo, mes galime pasiekti žinias. Ir jeigu mes gausime žinias, tai galbūt rasime ir išmintį.
So with that, I thank you.
Taigi su ta nata, sakau ačiū.
(Applause)
(Plojimai)