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.
Így nézett ki a múlt hetem. Mit csináltam, kivel voltam, az ébren töltött óráim főbb benyomásai... Ha elérzékenyülve édesapámra gondoltam, aki nemrég távozott el, vagy ha épp meg tudtam szüntetni aggodalmaimat és szorongásaimat. Ha azt hiszik, kissé megszállott vagyok, igazuk lehet. Ebből az ábrából viszont kétségtelenül többet tudhatnak meg rólam, mint ebből a másikból, ezek a képek valószínűleg sokkal ismerősebbek, a telefonjaikon épp most is lehetnek ilyenek. Oszlopdiagramok a megtett lépésekre, tortadiagramok az alvás minőségére – a reggeli futások útvonala.
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.
Napi munkámban adatokkal foglalkozom. Egy adatvizualizáció-tervező céget működtetek. Módszereket tervezünk és fejlesztünk, amikkel képi megjelenítés útján tesszük elérhetővé az információt. A munkám az évek során megtanított arra, hogy az adatok és a bennük rejlő lehetőségek megértéséhez néha el kell őket felejteni, és inkább át kell látni rajtuk. Hiszen az adat mindig csak eszköz, amivel a valóságot képezzük le. Mindig csak reprezentálnak valami mást, de ők maguk sohasem valóságos dolgok.
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.
Hadd menjek vissza arra a pillanatra, amikor ezt először személyesen megtapasztaltam. 1994-ben tizenhárom éves tinilány voltam Olaszországban. Túl fiatal voltam, hogy érdekeljen a politika, de tudtam, hogy egy üzletember, Silvio Berlusconi a mérsékelt jobb elnökjelöltje. Egy nagyon liberális városban éltünk. Apám a Demokratikus Pártban politizált. Emlékszem, senki sem gondolta, hogy Berlusconit megválasztják – ez egyáltalán fel sem merült. De mégis megtörtént. Az érzésre igen élénken emlékszem. Eszméletlen meglepetés volt, mivel apám állította, hogy nem ismert senkit a városban, aki rá szavazott volna.
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.
Ekkor történt először, hogy az adataim teljesen eltorzított képet adtak a valóságról. A vizsgált minta igen szűk és egyoldalú volt, és valószínűleg emiatt hittem, hogy buborékban élek, amiből nem igazán volt alkalmam kilépni.
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.
Most ugorjunk előre 2016. november 8-ra, az Egyesült Államokba. Az internetes felmérések, statisztikai modellek, az összes szakértő egyaránt ugyanazt tartotta esélyesnek az elnökválasztáson. Úgy festett akkor, hogy elég információnk van, és sokkal több alkalmunk, hogy kilépjünk a zárt körből, amiben éltünk – ám nyilvánvalóan nem. Az érzés nagyon ismerős volt. Már éreztem korábban is. Jogosan állíthatjuk, hogy az adatok akkor becsaptak – igen látványosan. Hittünk az adatoknak, de az történt, még a legnívósabb újságokkal is, hogy megszállottan igyekeztek mindent két százalékértékre egyszerűsíteni, hogy hangzatos főcímet írhassanak, így mi is erre a két számra koncentráltunk, semmi másra. Az üzenet egyszerűsítésére törekedve, és egy szép, szükségszerűen kék-piros térkép felrajzolásával teljesen elvesztettük a lényeget. Valahogy elfelejtettük, hogy történetek, emberi történetek vannak a számok mögött.
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.
Más összefüggésben, de ehhez kapcsolódóan, egy különös feladatot állított csapatom elé ez a nő. Rengeteg adattal jött hozzánk, de végül is a lehető legemberibb történetet akarta elmesélni. Ez a nő Samantha Cristoforetti. Ő az első olasz női űrhajós, felkeresett minket, mielőtt elindult egy hat hónapos expedícióra a Nemzetközi Űrállomásra. Azt mondta: "A világűrbe megyek, és a küldetésem adataival valami értelmeset akarok csinálni, amivel segíthetek az embereknek." Egy küldetés a Nemzetközi Űrállomáson több terabájtnyi adatot eredményez mindenről, amit csak el tudnak képzelni – Föld körüli röppályák, az űrállomás sebessége, pozíciója, és a különféle érzékelőkből folyamatosan áradó ezernyi egyéb adat. Birtokunkban volt az összes elképzelhető tényadat – mint a választás előtt a szakértőknek –, de mire jók ezek a számok? Az emberek nem magukra az adatokra kíváncsiak, mert a számok sohasem lényegesek. Azok csak eszközök a cél eléréséhez. Azt a történetet kellett elmesélnünk, hogy egy emberi lény egy parányi kabinban lebeg az űrben a fejünk felett, és akit felhőtlen éjszakán szabad szemmel láthatunk. Elhatároztuk, hogy az adatok segítségével kapcsolatot teremtünk Samantha és az őt idelentről figyelő emberek között. Megterveztük és kifejlesztettük a <i>Friends in Space</i>-t [Űrbarátok] egy webes alkalmazást, amivel köszönhetünk Samanthának, bárhol legyünk, és köszönhetünk az összes, a világ bármely pontján éppen akkor neten lévő embernek. A köszönések látható foltokat hagytak a térképen, amint Samantha elrepült felettünk, és Twitteren keresztül naponta vissza is integetett nekünk az űrállomásról.
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.
Az emberek így nagyon más szemszögből tekinthették meg a küldetés adatait. Hirtelen inkább az emberi természetről és a kíváncsiságról kezdett szólni, nem a technológiáról. Az adatok utat nyitottak az élménynek, amelyen emberi történetek haladtak végig. A több ezer felhasználó nagyon pozitív visszajelzése megtanított egy fontos dologra: adatokkal foglalkozni annyit jelent, hogy módszereket tervezünk a megszámlálhatatlannak és elvontnak az életünkhöz és viselkedésünkhöz közvetlenül kapcsolódó, látható és érzékelhető dolgokká alakítására. És ezt igencsak nehéz elérni, ha hagyjuk, hogy a számok és az őket övező technológia elvakítsanak bennünket. De jobban is összeköthetjük az adatokat az általuk képviselt történetekkel. A technológiát végképp kihagyhatjuk.
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.
Pár éve találkoztam ezzel a másik nővel, Stefanie Posaveccel – londoni székhelyű dizájner, aki beavat az adatok iránti mániákus szenvedélyébe. Nem ismerve egymást elhatároztuk, hogy elvégzünk egy rendkívüli kísérletet: elkezdünk csak adatokkal kommunikálni. Semmi egyéb nyelv. Semmi technológiát nem használtunk adataink megosztására. Egyetlen kommunikációs csatornánk egy régimódi postahivatal volt. A <i>Dear Data</i>-hoz [Dárag adatok] egy évig minden héten személyes adatainkat használtuk, hogy megismerjük egymást – személyes adatok hetente megosztott köznapi témákról, érzéseinktől kezdve a párunkkal való kapcsolatunkig, a kapott dicséretektől környezetünk zajáig. A személyes információkat kézzel rajzoltuk egy képeslap méretű papírra, amit aztán hetente küldtünk el Londonból New Yorkba, ahol lakom, és New Yorkból Londonba, ahol ő lakik. A képeslap előlapján az adatok láthatók, hátlapján pedig természetesen a címzés áll, és a magyarázat rajzaink értelmezéséhez. A projekt első heteiben még rideg, személytelen témákat választottunk. Hetente hányszor nézünk az órára? Itt a képeslapom előlapja. Láthatják, hogy minden kis jel azokat az időpontokat mutatja, amikor megnéztem az időt. Napok szerint rendezve, és az egyes órák időrendben – egyáltalán nem bonyolult. Majd a magyarázatban láthatják, hogyan szúrtam személyes megjegyzéseket e pillanatokhoz. Az eltérő jelek azt mutatják, miért néztem meg az időt: mit csináltam éppen? Unatkoztam? Éhes voltam? Késésben voltam? Volt oka, vagy csak úgy rápillantottam az órára? Ez a kulcsa az egésznek: napjaim és személyiségem darabjainak bemutatása adatgyűjteményemen keresztül. Lencseként vagy szűrőként használni az adatokat, például az elkésés miatti örök szorongásom felismerésére és kimutatására, holott mindig pontos vagyok.
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.
Stefanie és én egy évig gyűjtöttük adatainkat kézzel, arra késztetve magunkat, hogy a számítógépek által - legalábbis ma még - nem érzékelhető finom részletekre koncentráljunk, és hogy az adatok révén nemcsak cselekedeteinket, hanem elménket és szóhasználatunkat is feltérképezzük. Például a harmadik héten nyomon követtük a kimondott és meghallott "köszönöm"-öket, amikor is rájöttem, legtöbbször az ismeretleneknek vagyok hálás. Pincéreknek és pincérnőknek megrögzötten "köszönömözgetek", akik közel állnak hozzám, azoknak viszont alig.
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.
Egy év alatt az ilyen tevékenységek tudatos megfigyelése és számolása szertartássá vált. Mindketten megváltoztunk. Sokkal inkább összhangba kerültünk önmagunkkal, jobban tudatára ébredtünk viselkedésünknek és környezetünknek. Egy év alatt nagyon elmélyült kapcsolatunk a megosztott adatnaplóinkon keresztül, de csak azért, mert beleéreztük magunkat e számokba, és legszemélyesebb történeteink környezetébe helyeztük őket. Egyedül így kaphattak valódi értelmet, és testesíthettek meg minket.
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.
Nem kérem, hogy kezdjék el összeszedni személyes adataikat, vagy találjanak egy óceánon túli levelezőpartnert. Azt kérem, hogy úgy tekintsenek az adatokra – mindenféle adatra – mint a párbeszéd kezdetére, és ne mint a végére. Hiszen az adatok önmagukban nem vezetnek megoldásra. És azért csaptak be minket az adatok annyira cefetül, mert nem használtuk a megfelelő kontextust az árnyalt, összetett és kusza valóság bemutatásához. Nem vettük le szemünket erről a két számról, megszállottjaik lettünk, úgy tettünk, mintha világunk leegyszerűsíthető lenne néhány számjegyre, egy versenyre, miközben a valódi történetek, melyek valóban számítanak, valahol máshol voltak.
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.
Az algoritmusokon és modelleken keresztül megfigyelt történetekből kimaradt az, amit úgy hívok, "adathumanizmus". A reneszánsz humanizmusban az európai gondolkodók Isten helyett az emberi természetet állították világnézetük középpontjába. Hiszem, hogy valami hasonlónak kell történnie az adatuniverzumban is. Mostanság az adatot Istenként kezelik: jövőnk és jelenünk abszolút igazságának birtokosaként.
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.
A ma elmesélt élményeim megtanították: ahhoz, hogy az adatokat az emberi természet hű megtestesítőjévé formáljuk, és hogy többé ne vezethessenek félre bennünket, olyan módszereket kell kidolgoznunk, melyekben az empátia, a tökéletlenség és az emberi tulajdonságok is helyet kapnak mind az összegyűjtés, feldolgozás és a megjelenítés során. Látom a pontot, ahol végül az adatokat nemcsak a hatékonyság fokozására, hanem emberi mivoltunk fejlesztésére is használjuk.
Thank you.
Köszönöm.
(Applause)
(Taps)