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.
Вот так выглядела моя прошлая неделя. Что я делала, с кем я была, Мои основные ощущения за всё время... Если ко мне приходили воспоминания об отце, который недавно умер, или если я могла избежать волнений и тревог. Если вы думаете, что я немного одержима, вы наверняка правы. Тем не менее из этой визуализации вы можете узнать обо мне гораздо больше, чем из следующей, на которой, возможно, более знакомые вам изображения. Вероятно, подобные изображения сейчас есть у вас в телефоне. Графики с количеством пройденных шагов, круговые диаграммы качества вашего сна, маршрут ваших утренних пробежек.
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.
На моей основной работе я работаю с данными. Я управляю компанией по созданию визуализации данных. Мы разрабатываем способы доступного преподнесения информации с помощью визуальных изображений. Моя работа за эти годы научила меня, что чтобы действительно понимать данные и их истинный потенциал, иногда нам надо забыть о них, и посмотреть сквозь них. Данные — всегда всего лишь инструмент, которым мы изображаем реальность. Они всегда используются как заменитель чего-то, а не само что-то.
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.
Но давайте на минуту вернёмся во время, когда я сама это впервые поняла. В 1994 году мне было 13 лет. Я была подростком в Италии. Я была слишком молода, чтобы интересоваться политикой, но знала, что бизнесмен Сильвио Берлускони участвовал в выборах президента от умеренно-правых. Мы жили в очень либеральном городе. Мой отец был политиком от Демократической партии. И я помню, что никто не думал, что Берлускони может быть избран, это казалось невозможным. Но это произошло. И я помню то чувство очень отчётливо. Это было абсолютно неожиданно, потому что отец сказал, что не знал ни одного человека, голосовавшего за него.
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.
Это был первый раз, когда данные представили мне совершенно искажённую картину реальности. Доступные мне данные были достаточно ограниченными и искажёнными, и я подумала, что, возможно, поэтому я жила как будто в пузыре, без возможности выглянуть наружу.
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.
Теперь перенесёмся в 8 ноября 2016 года, в США. Опросы в интернете, статистические модели и все эксперты сходились во мнении о возможном исходе президентских выборов. Казалось, будто тогда у нас было достаточно информации и намного больше возможностей посмотреть вне замкнутого пространства, где мы жили. Очевидно, это было не так. Ощущение было очень знакомым. Я это уже испытывала. Думаю, будет правильно сказать, что данные подвели нас тогда и подвели довольно сильно. Мы доверяли данным, но произошло то, что даже самые уважаемые газеты, были одержимы желанием упростить всё до процентных чисел, чтобы написать яркий заголовок, что сосредоточило внимание на этих двух числах, и только на них. В попытке упростить иформацию и нарисовать красивую, неизбежно красно-синюю карту мы абсолютно забыли о главном. Мы почему-то забыли, что за этими числами были истории реальных людей.
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.
В другом контексте, но в схожей степени, необычный вызов бросила нам эта женщина. Она пришла к нам с больши́м количеством данных, но по сути она хотела рассказать одну из самых человечных историй. Это Саманта Кристофоретти. Она была первой женщиной-космонавтом из Италии. Она связалась с нами, перед тем как отправиться в шестимесячную экспедицию на Международную Космическую Станцию. Она сказала нам: «Я отправляюсь в космос и хочу сделать что-то важное с данными моей миссии, чтобы обратиться к людям». Миссия на Международной космической станции возвращается с терабайтами данных обо всём, что только можно представить: об орбитах Земли, о скорости и положении МКС и других данных, постоянно поступающих c датчиков МКС. У нас были достоверные данные обо всём, так же как у тех экспертов перед выборами, но зачем нужны все эти цифры? Людям не интересны данные сами по себе, потому что дело не в цифрах. Они — только средство для достижения цели. Мы должны были рассказать историю о человеке, в маленькой коробочке, летающем в космосе над нашими головами, и о том, что её можно увидеть невооружённым глазом в чистом ночном небе. Поэтому мы решили использовать эти данные для общения между Самантой и людьми, которые смотрят на неё снизу. Мы изобрели и разработали приложение «Друзья в космосе», позволяющее просто сказать «привет» Саманте оттуда, где вы находитесь, а также передать привет всем пользователям со всего мира, кто находится online. Все эти послания оставляют видимые отметки на карте, в то время как Саманта пролетает мимо и каждый день машет рукой нам в ответ, используя для этого Твиттер на МКС.
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.
Это заставило людей взглянуть на данные миссии совершенно по-другому. Теперь они больше рассказывали про природу человека и любознательность, чем про технологии. Так данные служат для формирования опыта, но стимулом являются истории людей. Очень положительные отзывы тысяч пользователей преподали мне важный урок: работа с данными — это создание способов преобразования абстрактного и неисчисляемого в то, что можно видеть, чувствовать и то, что может быть напрямую связано с нашей жизнью и нашим поведением, то, чего сложно достичь, если мы позволяем одержимости цифрами и технологиями вокруг них определять нашу деятельность. Но мы можем ещё больше связать данные с историями, которые за ними стоят. Мы можем полностью исключить технологии.
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.
Недавно я познакомилась с другой женщиной — Стефани Посавек — дизайнером из Лондона, разделяющей со мной страсть к цифрам. Мы не знали друг друга, но тем не менее решились вместе провести довольно смелый эксперимент, заключавшийся в использовании для общения только данных и никакого другого языка. Мы также решили не использовать технологии для распространения этих данных. По сути, единственным средством связи была старая добрая почта. В проекте «Дорогие цифры» каждую неделю мы использовали персональные данные для того, чтобы узнать друг друга. С помощью персональных данных мы еженедельно делились событиями — от своих чувств до взаимодействия с партнёрами, от полученных комплиментов, до звуков окружающего пространства. Всю эту личную информацию мы затем записывали от руки на листе бумаги, размером с открытку, и каждую неделю отправляли их по почте из Лондона в Нью-Йорк, где я жила, и из Нью-Йорка в Лондон, где жила она. На обложке открытки располагалась инфографика, а на обратной стороне мы, конечно, писали адреса друг друга и легенду, как расшифровать инфографику. В первую неделю реализации проекта мы выбрали довольно сухую и безличностную тему. Сколько раз в неделю мы смотрим на часы? Это обложка моей открытки. Здесь вы видите, что каждый символ указывает на то, сколько раз я узнавала время. Они расположены по дням и в хронологическом порядке — в принципе, ничего сложного. Затем вы видите, что в легенде я добавила забавные детали ко всем этим моментам. То есть различные типы символов означают, почему я смотрела на время. Что я делала? Было ли мне скучно? Хотела ли есть? Опаздывала ли я? Специально ли я смотрела на часы или просто взглянула мельком? И это является ключевым моментом — представление подробностей моего дня и моей личности через собранные мной данные. Используя эти данные как лупу или фильтр, можно обнаружить, например, мой постоянный страх опоздать куда-либо, не смотря на то, что я всегда прихожу вовремя.
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.
Мы со Стефани целый год собирали данные вручную для того, чтобы сосредоточиться на нюансах, которые не соберёт компьютер, по крайней мере пока не соберёт, использовали данные для изучения особенностей мышления, используемых слов и не только этого. Например, на третьей неделе мы отмечали «спасибо», сказанные нами и нам и я поняла, что я в основном благодарю людей, которых не знаю. Оказывается, я из тех, кто чаще благодарит официанток и официантов, но недостаточно часто благодарит близких людей.
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.
В течение этого года процесс активного отслеживания своих действий вошёл в привычку. Он сильно изменил нас. Мы научились быть в гармонии с собой, стали более осознанно относиться к своему поведению и окружению. За этот год мы со Стефани очень хорошо узнали друг друга благодаря нашим дневникам с данными, но мы смогли этого добиться, потому что мы рассказывали этими цифрами о себе, добавляя к ним контекст из наших личных историй. Это был единственный способ сделать их значимыми и представляющими нас как личностей.
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.
Я не призываю вас составлять графики с личной информацией или находить друга по переписке из-за океана. Я призываю вас обратить внимание на данные. На данные разного рода, такие как начало разговора, а не его конец. Потому как данные сами по себе — это не решение проблемы. Именно поэтому цифры так нас подвели, мы не включили в них достаточно контекста для представления реальности, тонкой, сложной, запутанной реальности. Мы смотрели на эти цифры, одержимые ими, и пытались уместить весь мир в несколько символов и гонку за лидерство, пока настоящие истории, действительно значимые, не были услышаны.
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.
Мы упустили, вглядываясь в эти истории через шаблоны и алгоритмы, то, что я называю «гуманизм данных». В эпоху ренессансного гуманизма для европейских интеллигентов центром мировоззрения была человеческая природа, а не Бог. Я считаю, что нечто подобное должно произойти со вселенной данных. Сейчас к цифрам относятся, как к божеству — хранителю непогрешимой истины нашего настоящего и будущего.
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.
Опыт, которым я поделилась сегодня с вами, учит, что для создания достоверной базы данных, представляющей природу человека и не вводящей нас в заблуждение, нам необходимо создавать способы для включения эмпатии, несовершенства и человеческих качеств в процесс сбора, анализа и представления различных данных. Я вижу место, в котором в конечном счёте мы будем использовать данные не для эффективности, а для человечности.
Thank you.
Спасибо.
(Applause)
(Аплодисменты)