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.
V-aş lăsa cu o singură idee importantă azi, şi anume că întreaga cantitate de date pe care o consumăm este mai mare decât suma părţilor, şi, în loc să vă gândiţi la supra-încărcare cu informaţie aş prefera să vă gândiţi la modul în care putem folosi informaţia astfel încât să vedem tiparele şi să putem vedea tendinţe care altfel ar fi invizibile.
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.
Acum ne uităm la un grafic obişnuit al mortalităţii organizat după criteriul vârstei. Programul pe care îl folosesc aici este experimental, se numeşte Pivot, şi ce pot să fac cu el este că pot să filtrez o anumită cauză a morţii, accidente de exemplu. Imediat văd cum apare o altă structură, diferită. Asta deoarece, aici în mijloc, oamenii sunt în perioada lor cea mai activă, iar aici pentru că devin foarte fragili. Facem un pas înapoi iar şi aranjăm datele după cauza morţii, vedem că bolile circulatorii şi cancerul sunt suspecţii principali, dar nu pentru toţi. Dacă continuăm şi filtrăm după vârstă, să zicem 40 de ani sau mai puţin, vedem că accidentele sunt de fapt cauza cea mai frecventă care să îi îngrijoreze pe oameni. Şi mai departe, este mai ales cazul pentru bărbaţi.
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.
Înţelegeţi că acest mod de vizualizare a datelor, e ca şi cum ai înota într-un grafic de informaţii viu. Şi dacă putem face asta cu simple date de ce n-am face la fel şi cu conţinutul? Aici avem coperta fiecărui număr din Sports Illustrated care s-a tipărit până acum. Sunt toate aici. Sunt toate pe internet. Puteţi să încercaţi asta acasă când plecaţi de aici. Cu Pivot, poţi să cauţi anumite perioade. Apoi anumiţi ani. Poţi să te duci direct la un anume subiect. Mă uit la asta - văd atleţii care au apărut în această ediţie de sport. Sunt mare fan Lance Armstrong, deci îl selectez, şi asta îmi aduce toate numerele în care a apărut Lance Armstrong.
(Applause)
(Aplauze)
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.
Dacă vreau doar să mă uit pe ele, poate că îmi trece prin minte "Ce-ar fi să văd ce au despre ciclism în general?" Mă întorc şi deschid asta. Îl văd pe Greg Lemond acum. Şi înţelegeţi că atunci când navighezi prin informaţie în felul ăsta, când specific, când mai general, mergi înainte şi înapoi, nu cauţi, nu navighezi. Faci ceva ceva puţin diferit. Este undeva la mijloc, şi credem că schimbă felul în care poate fi folosită informaţia.
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.
Vreau să merg puţin mai departe pe această idee care e puţin cam sonată. Am luat fiecare pagină din Wikipedia şi am redus-o la un rezumat. Rezumatul e doar o scurtă descriere şi o iconiţă care indică domeniul din care provine. Vă arăt doar primele 500 cele mai populare pagini chiar aici. Dar chiar şi în acestă vedere limitată, putem să facem multe lucruri. Imediat vedem care sunt subiectele principale cele mai populare pe Wikipedia. Acum o să selectez guvernare. Acum că am ales guvernare, pot să văd categoria din Wikipedia care corespunde cel mai frecvent şi anume revista Time - Personalitatea Anului. Şi asta e important pentru că este un lucru care nu era conţinut în nici o pagină Wikipedia. Poţi să descoperi lucrul ăsta doar dacă faci un pas înapoi şi te uiţi la toate simultan.
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.
Privind toate aceste rezumate particulare, pot apoi să explorez mai atent conceptul revistei Time - Personalitatea Anului, să le aduc pe toate la suprafaţă. Şi mă uit la aceşti oameni, văd că majoritatea vin din guvern. Câţiva vin din ştiinţe naturale. Câţiva, şi mai puţini, vin din afaceri. Aici e şeful meu. Şi acesta vine din muzică. Şi destul de interesant, Bono este și un câştigător al premiului TED. Aşa că mergem să ne uităm la câştigătorii premiului TED. Vedeţi, navigăm pentru prima oară web-ul ca şi cum ar fi cu adevărat o reţea, şi nu din pagină în pagină, ci la un nivel mai înalt de abstracţie.
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.
Şi vreau să vă mai arăt un lucru care poate o să vă ia prin surprindere. Vă arăt situl New York Times. Pivot, aplicaţia noastră -- nu vreau s-o numesc browser, pentru că nu este chiar un browser, dar poţi să vezi pagini de web cu ea -- şi folosim tehnologia de mărire şi micşorare în fiecare pagină. Pot să fac un pas înapoi, să mă întorc înapoi la o anumită secţiune. De ce e important, pentru că doar accesând paginile de web în acest fel, pot să îmi văd întreaga istorie de căutare în exact acelaşi fel. Pot să explorez mai în detaliu ce am făcut în diferite perioade. Aici este chiar situaţia acestui demo pe care îl facem acum. Şi pot să mă uit pe chestii pe care le-am făcut azi mai devreme. Şi dacă vreau să fac un pas înapoi şi să mă uit la tot pot să îmi disec istoricul căutării, de exemplu. Aici am căutat pentru Bing , aici pentru Live Labs Pivot. Şi de aici pot să aleg o pagină şi să o lansez din nou. Este o metaforă reutilizată de mai multe ori, şi în fiecare caz face întregul mai mare decât suma părţilor din date.
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.
Acum, în lumea noastră, credem că datele sunt un blestem pentru noi. Ne plângem de blestemul supra-încărcării cu informaţie. Spunem că ne sufocăm în date. Ce-ar fi dacă am întoarce totul invers şi am întoarce şi web-ul invers, aşa că în loc să trecem de la un lucru la următorul, ne obişnuim să mergem de la mai multe la mai multe lucruri, şi să fim în stare să găsim tipare care altfel sunt ascunse? Dacă am face asta, în loc să fim prinşi în capcana datelor, am putea de fapt să putem să extragem informaţie. Şi în loc să avem doar o relaţie primară cu informaţia, am putea chiar să extragem cunoştinţe. Şi dacă extragem cunoaştere, poate e şi înţelepciune de găsit.
So with that, I thank you.
Cu asta, vă mulţumesc.
(Applause)
(Aplauze)