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.
Bugün size büyük bir fikir verecek olursam, o fikir, tükettiğimiz tüm verilerin, kendilerini oluşturan parçalardan büyük olduğudur, ve düşünmenizi istediğim, bunu bilgi bombardımanı olarak görmektense, normalde bu bilgiye bakarak görülemeyecek model ve akımları ortaya çıkarmak için kullanılabileceğidir.
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.
Burada gördüğümüz, yaşa göre sıralanmış tipik bir ölüm oranı tablosudur. Bu kullandığım araç ise küçük bir deney. Adı Pivot ve Pivot ile bu ölümleri atıyorum kazalar gibi tek bir sebepe göre filtreleyebilirim. Ve, anında, farklı bir şablonun ortaya çıktığını görüyorum. Çünkü, bu orta alanda, insanlar en aktif çağlarındalar, ve burada en narin dönemlerindeler. Tekrar bir adım geriye gidebilir ve verileri ölüm sebeplerine göre yeniden düzenleyebiliriz, görüyoruz ki dolaşımla ilgili hastalıklar ve kanser olağan şüphelilerdir fakat herkes için değil. Öne gidip yaşa göre filtrelersek, atıyorum 40 yaş ve altı görüyoruz ki kazalar aslında insanların en çok endişe etmesi gereken nedendir. Ve daha derine inerseniz, bu durum özellikle erkekler için geçerlidir.
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.
Bilgiyi ve verileri bu şekilde görüntülemenin tıpkı canlı bir bilgi denizinde yüzmek gibi olduğunu anladınız. Ve eğer bunu ham veriler için yapabiliyorsak, neden içerik için de yapmalıyım? Burada gördüğümüz, şimdiye kadarki tüm Sports Illustrated dergilerinin kapaklarıdır. Hepsi burda, hepsi internette. Konuşmamdan sonra eve gidip kendiniz deneyebilirsiniz. Pivot ile, on yıllık ayrıntılara inebilirsiniz. Belli bir yıla inebilirsiniz. Doğrudan bir sayıya atlayabilirsiniz. Buna bakıyorum, bu sayıda görünen atletlere bakıyorum, spor dalları. Ben Lance Armstrong'un hayranıyım, o yüzden buna tıklayacağım bu da bana Lance Armstrong'un geçtiği tüm sayıları ortaya çıkarıyor.
(Applause)
(Alkış)
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.
Eğer bunlara bir göz atmak istersem, Şöyle düşünebilirim, "Bisiklete binme ile ilgili sayılara baksam mı?" Bir adım geriye gider ve bunu açarım. Ve şimdi Greg Lemond'u görürüm. Anlıyorsunuz ki; bilgi üzerinde bu şekilde gidip gelerek, daha dar, daha genişe, daha öne, daha geriye gitmekle, bir şey aramıyorsunuz, gezinmiyorsunuz. Aslında biraz daha farklı olan bir şey yapıyorsunuz. Arada bir şeydir ve bunun bilgiyi kullanma şeklini değiştireceğini düşünüyoruz.
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.
Bu fikri bir sonuca bağlamak istiyorum biraz çılgınca bir şey. Burada yaptığımız şey, tüm Vikipedi sayfalarını aldık ve azıcık bir kısaltmaya indirgedik. Kısaltma, ufak bir özetten ve hangi konudan geldiğini belirten bir ikondan oluşuyor. Size burada sadece en popüler 500 Vikipedi sayfasını gösteriyorum. Fakat bu kısıtlı görüntüyle bile, birçok şey yapabiliriz. Anında, Vikipedi'deki en popüler konuların ne olduğununa dair bir fikir edinebiliriz. Devam edeceğim ve devlet konusunu seçeceğim. Şimdi, devlet konusunu seçerek, bu konuyla en fazla ilgili olan olan kategorilerin Time Dergisi Yılın İnsanları olduğunu görebilirim. Bu gerçekten çok önemli çünkü bu tek başına hiçbir Vikipedi sayfasında yer almayan bir kavramadır. Bu kavramayı sadece geri gidip hepsine bakınca görmek mümkündür.
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.
Bu özel özetlerin birine bakınca Time Dergisi Yılın İnsanı konseptine inebilir ve hepsini bir araya getirebilirim. Bu insanlara bakınca çoğunluğun devlet yönetiminden geldiğini görebilirim. Bazıları doğa bilimlerinden gelme. Bazıları, az da olsa, iş dünyasından geliyor. Bu benim patronum. Ve bir tanesi müzikten geliyor. İlginç ama şarkıcı Bono aynı zamanda TED Ödülü sahibidir. Bu sayede gidip, atlayıp, tüm TED Ödülü kazananlara bakabiliriz. Görüyorsunuz ki, interneti sanki ilk kez gerçekten bir ağmış gibi, sayfa sayfa değil de, daha üst seviyede bir soyutlama ile geziyoruz.
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.
Size sürpriz gelebilecek başka bir şey daha göstermek istiyorum. Burada gördüğünüz New York Times'ın sitesi. Pivot, bu uygulama, tarayıcı demek istemiyorum, gerçekten bir tarayıcı değil, fakat onunla sayfaları görüntüleyebilirsiniz -- ve bu yakınlaşma-uzaklaşma teknolojisini bunun gibi her siteye getiriyoruz. Bir adım geri gidebilirim, belli bir kısma tekrar dönebilirim. Bunun önemli olmasının sebebi şudur: Sayfaları sadece bu şekilde görünteleyerek, bütün bir tarama geçmişime aynı şekilde göz atabilirim. Belirli zaman aralıklarında ne yaptığıma bakabilirim. Bu kısım, aslında, vermiş olduğum gösteridir. Ve bu sabah bakmış olduğu şeyleri tekrar oynatabilirim. Ve geriye gidip bir şeye bakmak istiyorsam, geçmişimi belki de aramaya göre parçalara bölebilirim. Burada işimle ilgili olarak Bing ve Live Labs Pivot ile ilgili arama yapıyordum Ve bunlardan, web sayfasına gidebilir ve ve tekrar başlatabilirim. Birçok defa yeniden amaçlanan bir mecaz, ve bu durumda bütünü parçalarının toplamından daha büyük yapıyor.
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.
Şu anda, bu dünyada, veriyi bir lanet olarak görüyoruz. Aşırı enformasyon lanetinden söz ediyoruz. Veriler içinde boğulmaktan söz ediyoruz. Peki ya bunu tersine çevirirsek ve interneti tersine çevirirsek, bir şeyden bir başka şeye gitmektense, birçok şeyden başka birçok şeye gitme alışkanlığını edinirsek, ve normalde saklı olan kalıpları görebilmeye başlarsak? Eğer bunu yapabilirsek, veriler arasında hapsolmaktansa bunlardan bilgi çıkartabiliriz. Ve sadece bilgi ile uğraşmanın ötesinde bilgiyi didikleyebiliriz. Ve bilgiyi elde edersek, belki bulunmayı bekleyen bilgelik de vardır.
So with that, I thank you.
Bununla, size teşekkür ediyorum.
(Applause)
(Alkış)