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.
Geçen haftam bu şekilde göründüğü gibiydi. Ne yaptım, kiminleydim, uyanık olduğum her saat için duyduğum esas duygular Geçenlerde kaybettiğim babamı düşündüğüm gibi duygular gelseydi veya tam anlamıyla endişe ve vesveselerden kaçabilseydim ve biraz takıntılı olduğumu düşünüyorsanız muhtemelen haklısınız. Ama şüphesiz, bu canlandırmadan, benim hakkında bu diğerinden daha fazla şey öğrenebilirsiniz, bu görüntülere muhtemelen daha aşinasınız ve hatta şu an telefonunuzda olması muhtemel. Attığınız adımlara ait çubuk grafikler, uyku kaliteniz için dairesel grafikler sabah koşularınızın rotası.
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.
Benim işim verilerle çalışmak. Bir veri görselleştirme tasarım şirketi işletiyorum, bu şirkette bilginin erişilebilir olması için görsel sunumlar yardımıyla yollar geliştirip tasarlıyoruz. Yıllar sonra işimden öğrendiğim şey veriyi ve onların gerçek potansiyelini gerçekten anlayabilmek için bazen onları unutup onların içini görmemiz gerekir. Çünkü veri her zaman sadece gerçekliği göstermek için kullandığımız bir araçtır. Onları her zaman başka bir şeyin yerini tutar gibi kullanırız ama asla gerçek değiller.
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.
Şimdi bir dakikalığına bunu ilk olarak anladığım zamana geri dönelim. 1994'te 13 yaşındaydım. İtalya'da bir gençtim. Politika ile ilgilenmek için çok gençtim ama bir iş adamı olan Silvio Berlusconi'nin ılımlı sağ için başkanlığa koştuğunu biliyordum. Biz çok liberal bir şehirde yaşadık ve babam Demokrat Parti'de bir politikacıydı. Kimsenin Berlusconi'nin seçilebileceğini düşünmediğini hatırlıyorum - bir seçenek bile olamazdı. Oldu ama. O hissi çok iyi hatırlıyorum. Tam bir sürpriz oldu, babam şehirde ona oy veren kimseyi tanımadığına dair yemin ediyordu.
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.
Bu ilk kez elimdeki verinin gerçeklikten tamamen saptırılmış bir görüntü verdiği zamandı. Veri örneğim oldukça sınırlı ve çarpıktı, muhtemelen sebep buydu, düşündüm ki bir fanusta yaşadım ve yeterince dışarıyı görme şansım olmadı.
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.
Şimdi 8 Kasım 2016'ya, ABD'ye geri gidelim internet anketleri, istatistiksel modeller, başkanlık seçiminde olası bir sonuçta anlaşan tüm uzmanlar. Bu sefer yeterince veri var gibi görünüyordu ve içinde yaşadığımız kapalı dairenin dışını görmek daha kolaydı ama yine yapamadık. Çok tanıdık bir duyguydu. Önceden de yaşamıştım. sanırım bu defa verinin bizi yanılttığını söylemek doğru olur ve oldukça şaşırtıcı şekilde. Verilere güvendik ama olan şey, en saygın gazetede bile her şeyi iki basit yüzdeli sayıya indirgeme saplantısıdır, etkili bir başlık atmak amacı bizi bu iki sayıya ve yalnızca bu iki sayıya odakladı. Mesajı basitleştirmek ve umulan kırmızı ve mavi güzel bir harita çizmek amacıyla asıl noktayı tamamen kaçırdık. Hikayeler olduğunu bir şekilde unuttuk bu sayıların ardındaki insanoğlunun hikayelerini
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.
Farklı bir durumda fakat çok benzer bir noktada, bu kadın tarafından takımıma tuhaf bir sorun sunuldu. Bir çok veriyle bize geldi fakat en sonunda olası en insancıl hikayelerden birini açıklamak istedi. Bu kadın Samantha Cristoforetti. İlk İtalyan kadın astronottu ve Uluslararası Uzay İstasyonuna altı ay süren bir sefer öncesi bizimle görüştü. Bize dedi ki: "Ben uzaya gidiyorum ve edineceğim veriyle insanlara ulaşmak için anlamlı bir şeyler yapmak istiyorum'' Uluslararası Uzay İstasyonu'na bir görev terabaytlarca veri ile sonuçlanır, hayal edebileceğiniz her şey hakkında; Dünya etrafında yörüngeler, ISS'in hızı ve konumu ve sensörlerinden gelen binlerce canlı yayının tümü. Düşünebileceğimiz tüm somut veriye sahiptik, seçimden önce tıpkı uzmanlarda olduğu gibi, o halde tüm bu sayıların anlamı nedir? İnsanlar sayıların hatrına, veriyle ilgilenmez çünkü sayılar asla asıl nokta değildir. Onlar daima bir sonu ifade ederler. Açıklamamız gereken hikaye şu, minik bir kutuda bir insan var, başınızın üstünde, uzayda uçan ve aslında onu, açık bir gecede çıplak gözle görebilirsiniz. Böylece bir bağlantı kurmak için verileri kullanmaya karar verdik Samantha ve onu aşağıdan izleyen tüm insanlar arasında "Uzayda Arkadaşlar" adıyla tasarladığımız Samantha'ya "merhaba" diyebileceğiniz basit bir web uygulaması geliştirdik bulunduğunuz yerden ve aynı anda çevrimiçi olan tüm insanlara "merhaba" dünyanın her yanından Tüm bu "merhabalar" haritada görünen izler bıraktı. Samantha uçarken ISS'ten Twitter kullanarak her gün herkese el sallıyordu.
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.
Bu olay insanların görev verilerini çok farklı bir açıdan görmelerini sağladı. Bütün bunlar teknolojiden daha çok insan doğası ve merakımızla ilgili oldu. Yani veri deneyimi güçlendirdi, insanoğlunun hikayeleri ise yön vericiydi. Binlerce kuıllanıcının çok olumlu yanıtları bana çok önemli bir ders verdi: Verilerle çalışma, soyutu ve sayılamazı, görülebilen, hissedilebilen ve hayatlarımızla ve davranışlarımızla doğrudan yeniden bağlanabilen bir şeye dönüştürme yollarını tasarlamak demektir. Ancak bu süreçte sayılar ve teknoloji takıntısının bizi yönlendirmesine izin verirsek elde edilmesi zor olan bir şeye dönüşür. Ama verileri, ifade ettikleri hikayelere bağlamak için daha fazlasını yapabiliriz. Teknolojiyi tamamen kaldırabiliriz.
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.
Birkaç yıl önce bu diğer kadınla karşılaştım, Stefanie Posavec -- veri hakkındaki tutku ve saplantısını benimle paylaşan Londralı bir tasarımcı. Birbirimizi tanımıyorduk ama çok radikal bir deney yapmaya karar verdik, sadece veri kullanarak iletişim kurmak, başka bir dil yok ve verimizi paylaşmak için hiç teknoloji kullanmamayı seçtik. Aslında tek iletişim yolumuz eski moda postane kanalıyla olacaktı. "Sevgili Veri" için bir yılda her hafta, birbirimizi tanımak için kişisel verimizi kullandık; haftalık paylaşılan olağan başlıklar çerçevesinde kişisel veriler, hislerimizden, partnerlerimizle ilişkilerimize, yapılan iltifatlardan çevremizdeki seslere. Daha sonra bir kartpostal boyutunda bir kağıda elle çizeceğimiz, her hafta Londra'dan benim yaşadığım şehre, New York'a ve New York'tan onun yaşadığı şehre, Londra'ya göndereceğimiz kişisel bilgilerimiz. Kartpostalın ön yüzünde veri görselimiz var ve arka yüzünde tabii ki diğer kişinin adresi ve görseli anlamada gerekli açıklayıcı işaretler var. Projenin ilk haftasında gerçekten çok sıkıcı ve kişisel olmayan bir başlık seçtik. Bir haftada zamanı kaç kere kontrol ederiz? İşte benim kartın ön yüzü: Her küçük sembolün, zamanı kontrol ettiğim tüm zamanları gösterdiğini görebilirsiniz, günler ve farklı saatler için kronolojik olarak yerleştirilmiş -- gerçekten karmaşık hiçbir şey yok. Fakat zaten bu anlarla ilgili anekdotsal detayları nasıl eklediğimi işaretlerde görüyorsunuz. Aslında farklı sembol türleri neden o zamanı işaretlediğimi -- ne yaptığımı gösteriyor. Sıkıldım mı? Acıktım mı? Geciktim mi? Saate öylesine mi baktım yoksa bilerek mi kontrol ettim? İşte işin püf noktası -- verilerimi kullanarak günlerimi ve kişiliğimi gösterme. Örneğin, asla bitmeyen geç kalma endişemi keşfetmek ve açığa çıkarmak için verileri bir mercek veya bir süzgeç olarak kullanma, mutlaka her zaman dakik olsam da.
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.
Stefania ve ben bir yılı 'şimdilik' bilgisayarların bir araya getiremeyeceği nüanslara odaklanmaya bizi zorlaması için verilerimizi elle toplayarak sadece aktivitelerimizi değil, kullandığımız kelimeleri ve fikirlerimizi de incelemek için verileri kullanarak harcadık. Söylediğimiz ve bize söylenen "Teşekkür" sözlerini izlediğimiz ve çoğunlukla tanımadığım insanlara teşekkür ettiğimi fark ettiğim üç sayılı haftada olduğu gibi. Görünen o ki garsonlara karşı aşırı teşekkür ediciyim ama kesinlikle bana yakın olanlara yeterince teşekkür etmiyorum.
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.
Bir yıl boyunca bu tür hareketlere bilfiil dikkat edip onları sayma işlemi bir ritüel halini aldı. Gerçekten bizi değiştirdi. Kendimizle daha uyumlu hale geldik, davranışlarımız ve çevremiz konusundaki farkındalığımız arttı. Bir yıl boyunca Stefanie ve ben ortak veri günlüğümüz sayesinde her an temas halindeydik, ama sadece kendimizi bu sayıların içine koyduğumuz için bunu yapabiliyorduk, en kişisel hikayelerimizi onlara ekleyerek. Bu sayıların gerçekten anlamlı olması ve bizi temsil etmesi için tek yol buydu.
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.
Kişisel verilerinizi görselleştirmeye başlamanızı veya yabancı bir mektup arkadaşı bulmanızı istemiyorum. Fakat her tür veriyi görüşmenin başlangıcı olarak düşünmenizi istiyorum, sonu olarak değil. Çünkü veri tek başına asla bir çözüm olmayacaktır. Veriler nedenle bizi çok kötü yanılttı çünkü gerçeği yansıtacak doğru miktarda içerik bulundurmada başarısız olduk, incelikli, karmaşık ve girift bir gerçeklik. Bu iki sayıya bakmaya devam ettik, onları saplantı yaptık, dünyamız bir çift rakama ve bir at yarışına dönüşebilirmiş gibi davranarak, gerçek hikayeler, gerçekten önem arz edenler, başka yerdelermiş gibi.
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.
Bu hikayelere sadece modellerle ve algoritmalarla bakarak kaçırdığımız şey "veri insanlığı" adını verdiğim şeydir. Rönesans insanlığında, Avrupa aydınları kendi dünya görüşlerinin merkezine Tanrı yerine insan doğasını koydular. Veri evreninde de benzer şeylerin olması gerektiğine inanıyorum. Günümüzde açıkça veri, Tanrı gibi kabul görüyor -- şu anımız ve geleceğimiz için mutlak doğrunun koruyucusu.
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.
Bugün sizinle paylaştığım deneyimler veriyi içtenlikle insan doğamızın temsilcisi yapmak ve artık bizi yanıltmayacaklarını garantilemek için onları toplama, işleme, analiz etme ve gösterme konusunda empati, hata ve insani vasıflar içeren yollar tasarlamaya başlamak gerektiğini öğretti. Sonunda, yalnızca daha verimli olmak için veriyi kullanma yerine, hepimizin daha insani olmak için veriyi kullanacağı bir anı görüyorum.
Thank you.
Teşekkür ederim.
(Applause)
(Alkışlar)