هذا ما بدا عليه أسبوعي الماضي. ما قمت به مع من كنت الأحاسيس الأساسية التي واتتني في كل ساعة صحو ... إذا ما كان تملكني شعور ما حين فكرت في والدي الذي تُوفّي مؤخرًا أو إذا ما استطعت أن أتغاضي عن المخاوف والأمور المقلقة. وإذا كنت تظن أنني مهووسة قليلًا فعلى الارجح أنك على حق. لكن بالطبع، من هذا المنظور يمكن أن تتعلم أكثر بكثير عني من هذا الآخر و الذي هو عبارة عن صور أنت على الأرجح معتاد أكثر عليها والتي قد تكون لديك على هاتفك الآن. شريط الرسوم البيانية للخطوات التي مشيتها الرسوم البيانية الدائرية لجودة نومك -- المسار الذي تتخذه في ركضك الصباحي.
This is what my last week looked like. What I did, who I was with, the main sensations I had for every waking hour ... If the feeling came as I thought of my dad who recently passed away, or if I could have just definitely avoided the worries and anxieties. And if you think I'm a little obsessive, you're probably right. But clearly, from this visualization, you can learn much more about me than from this other one, which are images you're probably more familiar with and which you possibly even have on your phone right now. Bar charts for the steps you walked, pie charts for the quality of your sleep -- the path of your morning runs.
في يومي الوظيفي، أعمل مع البيانات. أنا أدير شركة تصميم تصور للبيانات ونحن نصمم ونطور وسائل لجعل المعلومات سهلة المنال من خلال تمثيلات بصرية. ما علمني إياه عملي عبر السنوات أنه لكي أفهم حقًا البيانات وقوتها الحقيقية أحيانًا ينبغي علينا فعليًا أن ننسي أمرها و نرى من خلالها بدلاً من ذلك. لأن البيانات دائمًا هي مجرد أداة نستخدمها لنعبّر عن الواقع. دائمًا ما تستخدم كعنصر نائب عن شيء آخر لكن لا تكون أبدًا الشيء الحقيقي.
In my day job, I work with data. I run a data visualization design company, and we design and develop ways to make information accessible through visual representations. What my job has taught me over the years is that to really understand data and their true potential, sometimes we actually have to forget about them and see through them instead. Because data are always just a tool we use to represent reality. They're always used as a placeholder for something else, but they are never the real thing.
لكن دعوني أرجع خطوة للوراء للحظة حينما فهمت ذلك للمرة الأولي بشكل شخصي. في عام 1994، كان عمري 13 عامًا. كنت مراهقة في إيطاليا. كنت صغيرة للغاية على أن أهتم بالسياسة لكن علمت أن رجل الأعمال، سيلفيو بيرلسكوني كان مرشحًا لمنصب رئيس الحكومة. كنا نعيش في مدينة ليبرالية جدًا و كان والدي سياسيًا تابعًا للحزب الديمقراطي. و أتذكر أنه لم يكن أحد يعتقد أنه يمكن أن يتم انتخاب بيرلسكوني -- هذا لم يكن واردًا على الإطلاق. لكنه حدث. و أتذكر الشعور بشكل واضح للغاية. كانت مفاجأة كاملة حيث أكد والدي أنه في مدينتي لا يعرف أحدًا قام بالتصويت له.
But let me step back for a moment to when I first understood this personally. In 1994, I was 13 years old. I was a teenager in Italy. I was too young to be interested in politics, but I knew that a businessman, Silvio Berlusconi, was running for president for the moderate right. We lived in a very liberal town, and my father was a politician for the Democratic Party. And I remember that no one thought that Berlusconi could get elected -- that was totally not an option. But it happened. And I remember the feeling very vividly. It was a complete surprise, as my dad promised that in my town he knew nobody who voted for him.
كانت هذه المرة الأولي التي أعطتني فيها البيانات التي لدي صورة مُشوهة كليًا للواقع. عينة بياناتي كانت بالفعل محصورة و منحرفة جدًا لذا على الأجرح كان بسبب ذلك، كما اعتقدت، أنني أعيش في فقاعة و لم يكن لدي العديد من الفرص أن أرى خارجها.
This was the first time when the data I had gave me a completely distorted image of reality. My data sample was actually pretty limited and skewed, so probably it was because of that, I thought, I lived in a bubble, and I didn't have enough chances to see outside of it.
الآن، لنسرع الأحداث إلى 8 نوفمبر، 2016 في الولايات المتحدة. استطلاعات الإنترنت النماذج الإحصائية كل التكهنات تتفق على نتيجة ممكنة للإنتخابات الرئاسية. بدا أننا نملك معلومات كافية هذه المرة و العديد من الفرص لنرى خارج الدائرة المغلقة التي عشنا داخلها -- لكن بوضوح لم يكن لدينا. بدا الشعور مألوفًا جدًا. مررت بذلك من قبل. أعتقد أنه من العدل القول بأن البيانات خذلتنا هذه المرة -- وبشكل مذهل للغاية. لقد آمنّا بالبيانات لكن ما حدث حتي مع أكثر الصحف المُحترمة أن الهوس باختصار كل شيء إلى رقمين بسيطين مئويين لكتابة عنوان رئيسي قوي يجعلنا نركز على هذين الرقمين وفقط عليهما. في مجهود لتبسيط الرسالة ورسم خريطة جميلة، حتمية، حمراء و زرقاء فقدنا الهدف كليًا. نسينا بشكل ما أنه كانت هناك قصص -- قصص لبشر وراء هذه الأرقام.
Now, fast-forward to November 8, 2016 in the United States. The internet polls, statistical models, all the pundits agreeing on a possible outcome for the presidential election. It looked like we had enough information this time, and many more chances to see outside the closed circle we lived in -- but we clearly didn't. The feeling felt very familiar. I had been there before. I think it's fair to say the data failed us this time -- and pretty spectacularly. We believed in data, but what happened, even with the most respected newspaper, is that the obsession to reduce everything to two simple percentage numbers to make a powerful headline made us focus on these two digits and them alone. In an effort to simplify the message and draw a beautiful, inevitable red and blue map, we lost the point completely. We somehow forgot that there were stories -- stories of human beings behind these numbers.
في سياق مختلف لكن في نقطة شبيهة للغاية تم تقديم تحدٍّ غريب لفريقي بواسطة هذه المرأة. لقد أتت إلينا بكثير من البيانات لكن في نهاية المطاف أرادت أن تسرد أحد أكثر القصص الإنسانية الممكنة. هي سامانثا كريستوفوريتي. كانت أول رائدة فضاء إيطالية وقد اتصلت بنا قبل انطلاقها في بعثة لمدة ستة أشهر إلى محطة الفضاء الدولية. أخبرتنا: "أنا ذاهبة إلى الفضاء و أريد أن أفعل شيئًا ذا معنى ببيانات مهمتي لكي يصل للناس" مهمة إلى محطة الفضاء الدولية تأتي بمليارات البيانات عن أي شيء يمكنك تخيله -- المدارات حول الأرض السرعة والموضع الخاص بمحطة الفضاء الدولية و كل الآلاف الأخرى من البث الحي من أجهزة الاستشعار. لدينا كل البيانات الصعبة التي يمكن التفكير بها -- مثل التكهنات التي تسبق الانتخابات -- لكن ما هي الفكرة وراء كل هذه الأرقام؟ الناس ليسوا مهتمين بالبيانات في حد ذاتها لأن الأرقام ليست أبدًا الهدف. هي دائمًا الوسيلة للهدف. القصة التي احتجنا إلى سردها هي أن هناك إنسانة في صندوق بالغ الصغر تحلق في الفضاء فوق رأسك و أنه يمكنك حقًا أن تراها بعينك العارية في ليلة صافية. لذا قررنا أن نستخدم البيانات لخلق اتصال بين سامانثا وكل الناس التي تحدق بها من أسفل. قمنا بتصميم وتطوير ما سميناه "أصدقاء في الفضاء" تطبيق علي الإنترنت يسمح لنا ببساطة أن نقول "مرحبًا" إلى سامانثا من مكاننا و"مرحبًا" لكل الناس المتصلين على الإنترنت في نفس الوقت من كل أنحاء العالم. و كل هذه الـ"مرحبًا" تترك وراءها علامات مرئية على الخريطة بينما كانت سامانثا تحلق و كانت بالفعل تلوح لنا كل يوم مستخدمةً تويتر من ISS.
In a different context, but to a very similar point, a peculiar challenge was presented to my team by this woman. She came to us with a lot of data, but ultimately she wanted to tell one of the most humane stories possible. She's Samantha Cristoforetti. She has been the first Italian woman astronaut, and she contacted us before being launched on a six-month-long expedition to the International Space Station. She told us, "I'm going to space, and I want to do something meaningful with the data of my mission to reach out to people." A mission to the International Space Station comes with terabytes of data about anything you can possibly imagine -- the orbits around Earth, the speed and position of the ISS and all of the other thousands of live streams from its sensors. We had all of the hard data we could think of -- just like the pundits before the election -- but what is the point of all these numbers? People are not interested in data for the sake of it, because numbers are never the point. They're always the means to an end. The story we needed to tell is that there is a human being in a teeny box flying in space above your head, and that you can actually see her with your naked eye on a clear night. So we decided to use data to create a connection between Samantha and all of the people looking at her from below. We designed and developed what we called "Friends in Space," a web application that simply lets you say "hello" to Samantha from where you are, and "hello" to all the people who are online at the same time from all over the world. And all of these "hellos" left visible marks on the map as Samantha was flying by and as she was actually waving back every day at us using Twitter from the ISS.
هذا جعل الناس ترى بيانات المهمة من منظور مختلف تمامًا. أصبح كل هذا فجأةً يدور أكثر عن طبيعتنا البشرية وفضولنا بدلاً من التكنولوجيا. إذن لقد قوّت البيانات التجربة لكن قصص البشر كانت الدافع. الاستجابة الإيجابية للغاية لآلاف المستخدمين علمتني درسًا هامًا جدًا -- أن العمل مع البيانات يعني تصميم طرق لتحويل الفكرة المجردة والتي لا يمكن قياسها إلى شيء يمكن رؤيته، محسوس ومتصل مباشرةً بحياتنا وسلوكنا شيء يصعب تحقيقه إذا سمحنا لهوس الأرقام والتكنولوجيا من حولنا أن تقودنا خلال العملية. لكن نستطيع أن نفعل أكثر لنوصّل البيانات بالقصص التي تمثلها. نستطيع أن نمحي التكنولوجيا كليًا.
This made people see the mission's data from a very different perspective. It all suddenly became much more about our human nature and our curiosity, rather than technology. So data powered the experience, but stories of human beings were the drive. The very positive response of its thousands of users taught me a very important lesson -- that working with data means designing ways to transform the abstract and the uncountable into something that can be seen, felt and directly reconnected to our lives and to our behaviors, something that is hard to achieve if we let the obsession for the numbers and the technology around them lead us in the process. But we can do even more to connect data to the stories they represent. We can remove technology completely.
منذ سنين قليلة مضت، قابلت هذه المرأة الأم ستيفاني بوسافيك -- مصممة نشأت في لندن وشاركتني الشغف والهوس بالبيانات. لم نكن نعرف بعضنا البعض لكن قررنا أن نُجري تجربةً جذريةً بدأنا اتصالاً باستخدام فقط البيانات لا لغةً أخرى و اخترنا ألا نستخدم تكنولوجيا مهما يكن لمشاركة بياناتنا. في الحقيقة، وسيلتنا الوحيدة للتواصل ستكون من خلال مكتب البريد قديم الطراز. "عزيزتي البيانات،" كل أسبوع لمدة سنة قمنا باستخدام بياناتنا الشخصية لنصل إلى معرفة بعضنا البعض -- البيانات الشخصية حولنا شاركت أسبوعيًا مواضيع دنيوية بداية بمشاعرنا وحتى التفاعلات مع شركائنا من المديح الذي تلقيناه حتى الأصوات المحيطة بنا. المعلومات الشخصية التي كنا نرسمها يدويًا لاحقًا على ورقة في حجم بطاقة بريدية التي نرسلها كل أسبوع من لندن إلى نيويورك حيث أعيش و من نيويورك إلى لندن، حيث تعيش هي. وجه البطاقة البريدية هي رسم البيانات وظهر البطاقة تحتوي على العنوان الخاص بالشخص اللآخر بالطبع و عنوان تفسيري لكيفية ترجمة الرسم. الأسبوع الأول في المشروع قمنا بالفعل باختيار موضوع بارد جدًا وغير شخصي. كم عدد المرات التي نتحقق فيها من الوقت خلال أسبوع؟ إذًا ها هو وجه بطاقتي وتستطيع أن ترى أن كل رمز صغير يمثل كل المرات التي قمت فيها بالتحقق من الوقت موضوعة لأيام و ساعات مختلفة مرتبة زمنيًّا -- لا شيء حقًا معقد هنا. لكن بعدها ترى في العنوان التفسيري كيف أنني أضفت تفاصيل قصصية عن هذه اللحظات. في الحقيقة، الأنواع المختلفة من الرموز تشير إلى سبب التحقق من الوقت -- ما كنت أفعل؟ هل كنت ضجرة؟ هل كنت جائعة؟ هل كنت متأخرة؟ هل قمت بالتحقق منها عن عمد أو فقط كانت نظرة عرضية على الساعة؟ و هذا هو الجزء الرئيسي -- الذي يعرض تفاصيل أيامي وشخصيتي خلال مجموعة بياناتي. باستخدام البيانات كعدسة أو مُرشح لاكتشاف وإظهار، على سبيل المثال قلقي الذي لا ينتهي حيال كوني متأخرة على الرغم من كوني دائمًا في الموعد.
A few years ago, I met this other woman, Stefanie Posavec -- a London-based designer who shares with me the passion and obsession about data. We didn't know each other, but we decided to run a very radical experiment, starting a communication using only data, no other language, and we opted for using no technology whatsoever to share our data. In fact, our only means of communication would be through the old-fashioned post office. For "Dear Data," every week for one year, we used our personal data to get to know each other -- personal data around weekly shared mundane topics, from our feelings to the interactions with our partners, from the compliments we received to the sounds of our surroundings. Personal information that we would then manually hand draw on a postcard-size sheet of paper that we would every week send from London to New York, where I live, and from New York to London, where she lives. The front of the postcard is the data drawing, and the back of the card contains the address of the other person, of course, and the legend for how to interpret our drawing. The very first week into the project, we actually chose a pretty cold and impersonal topic. How many times do we check the time in a week? So here is the front of my card, and you can see that every little symbol represents all of the times that I checked the time, positioned for days and different hours chronologically -- nothing really complicated here. But then you see in the legend how I added anecdotal details about these moments. In fact, the different types of symbols indicate why I was checking the time -- what was I doing? Was I bored? Was I hungry? Was I late? Did I check it on purpose or just casually glance at the clock? And this is the key part -- representing the details of my days and my personality through my data collection. Using data as a lens or a filter to discover and reveal, for example, my never-ending anxiety for being late, even though I'm absolutely always on time.
ستيفاني وأنا أمضينا سنة واحدة نجمع بياناتنا يدويًّا لنجبر أنفسنا على التركيز على الفروق الدقيقة التي تعجز أجهزة الحاسوب عن جمعها-- على الأقل حتى الآن -- مستخدمين البيانات أيضًا لكي نستكشف عقولنا والكلمات التي نستخدمها و ليس فقط نشاطاتنا. مثل ما حدث في الأسبوع الثالث حيث تعقبنا كلمات "شكرًا لك" التي قلناها والتي تلقيناها و عندما أدركت أنّني شكرت في الغالب أناس لا أعرفهم. من الواضح أنني شاكرة قهرية للنادلات والنوادل لكن بالتأكيد لا أشكر بالقدر الكافي الناس القريبة مني.
Stefanie and I spent one year collecting our data manually to force us to focus on the nuances that computers cannot gather -- or at least not yet -- using data also to explore our minds and the words we use, and not only our activities. Like at week number three, where we tracked the "thank yous" we said and were received, and when I realized that I thank mostly people that I don't know. Apparently I'm a compulsive thanker to waitresses and waiters, but I definitely don't thank enough the people who are close to me.
على مدار عام العملية الخاصة بملاحظة وإحصاء هذه الأنواع من الأفعال بنشاط أصبحت طقسًا. لقد غيرت بالفعل من أنفسنا. أصبحنا أكثر تناغمًا مع أنفسنا. أكثر وعيًا بسلوكياتنا وما يحيط بنا. على مدار عام ستيفاني وأنا تواصلنا على مستوى عميق جدًا خلال مذكرات بياناتنا المشاركة لكن استطعنا أن نفعل ذلك فقط لأننا وضعنا أنفسنا في هذه الأرقام مضيفين سياق الكلام عن قصصنا الشخصية للغاية إليها. كانت هذه الطريقة الوحيدة لجعلها ذات معنى بحق و معبرة عن أنفسنا.
Over one year, the process of actively noticing and counting these types of actions became a ritual. It actually changed ourselves. We became much more in tune with ourselves, much more aware of our behaviors and our surroundings. Over one year, Stefanie and I connected at a very deep level through our shared data diary, but we could do this only because we put ourselves in these numbers, adding the contexts of our very personal stories to them. It was the only way to make them truly meaningful and representative of ourselves.
أنا لا أطلب منكم أن تبدأوا في رسم بياناتكم الشخصية أو أن تجدوا صديق مراسلة عبر المحيط. لكن أطلب منكم أن تأخذوا البيانات بعين الاعتبار -- كل أنواع البيانات -- كبداية للمحادثة و ليس نهايتها. لأن البيانات وحدها لن تعطينا حلًا أبدًا. و هذا هو سبب خذل البيانات لنا بشكل سيئ جدًا -- لأننا فشلنا أن نتضمن القدر الصحيح من السياق لنعبر عن واقعنا -- واقع دقيق ومعقد. استمرينا في النظر إلى هذين الرقمين جعلناهما هوسنا و تظاهرنا أن عالمنا يمكن أن يُختصر في رقمين وسباق أحصنة بينما القصص الحقيقية القصص التي تهم فعلًا كانت في مكانٍ ما آخر.
I am not asking you to start drawing your personal data, or to find a pen pal across the ocean. But I'm asking you to consider data -- all kind of data -- as the beginning of the conversation and not the end. Because data alone will never give us a solution. And this is why data failed us so badly -- because we failed to include the right amount of context to represent reality -- a nuanced, complicated and intricate reality. We kept looking at these two numbers, obsessing with them and pretending that our world could be reduced to a couple digits and a horse race, while the real stories, the ones that really mattered, were somewhere else.
ما فقدناه بالنظر إلي هذه القصص فقط من خلال النماذج والخوارزميات هو ما أسميه "إنسانية البيانات." في عصر النهضة الإنسانية المُثقفون الأوروبيون وضعوا الطبيعة البشرية بدلًا من الرب في مركز نظرتهم إلى العالم. أنا أعتقد أنّ شيئًا مشابهًا في حاجة للحدوث مع عالم البيانات. الآن البيانات تُعامل ظاهريًا مثل الرب -- حارسة الحقيقة المعصومة لحاضرنا ومستقبلنا.
What we missed looking at these stories only through models and algorithms is what I call "data humanism." In the Renaissance humanism, European intellectuals placed the human nature instead of God at the center of their view of the world. I believe something similar needs to happen with the universe of data. Now data are apparently treated like a God -- keeper of infallible truth for our present and our future.
التجارب التي شاركتها معكم اليوم علمتني أنّه لكي تجعل البيانات بأمانةٍ معبرةً عن طبيعتنا البشرية و لكي تتأكد أنّها لن تضللنا مجددًا نحن في حاجة إلى أن نبدأ تصميم طرق تتضمن العطف والخلل وخواص الإنسان في كيفية تجميعها ومعالجتها و تحليلها وعرضها. أنا أرى مكانًا حيث، في نهاية المطاف، بدلًا من استخدام البيانات فقط لكي تصبح أكثر فعالية سوف نستخدم البيانات لكي تصبح أكثر إنسانية.
The experiences that I shared with you today taught me that to make data faithfully representative of our human nature and to make sure they will not mislead us anymore, we need to start designing ways to include empathy, imperfection and human qualities in how we collect, process, analyze and display them. I do see a place where, ultimately, instead of using data only to become more efficient, we will all use data to become more humane.
شكرًا لكم. (تصفيق)
Thank you. (Applause)