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.
Ось як виглядав мій попередній тиждень. Що я робила, з ким була, основні емоції, які відчувала протягом кожної години дня... Чи це відчуття було пов'язане з моїм батьком, якого нещодавно не стало, чи я, навпаки, змогла уникнути цих хвилювань і тривог. І якщо ви думаєте, що я дещо одержима, ви, мабуть, маєте рацію. Але очевидно, що з цієї візуалізації можна зрозуміти про мене набагато більше, ніж з оцих інших зображень, які вам, мабуть, добре знайомі, які ви, можливо, маєте у смартфоні прямо зараз. Графіки кількості кроків, секторні діаграми щодо якості сну, маршрут вашої ранкової пробіжки.
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.
Кожного дня я працюю з даними. Я очолюю компанію із візуалізації даних, ми створюємо й розробляємо способи зробити інформацію доступною через візуальне втілення. Протягом років моя робота навчила мене, що для того, аби по-справжньому зрозуміти дані та їхній потенціал, іноді нам варто забути про самі дані і подивитися крізь них. Бо дані, зазвичай, це лише інструмент, що відображає реальність. Дані - лише заміна чогось іншого, і справа ніколи не у самих даних.
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.
Але я хочу повернутися до миті, коли особисто вперше це зрозуміла. У 1994 році мені було 13. Я була тінейджеркою і мешкала в Італії. Була надто молода, щоб цікавитися політикою, але я знала, що бізнесмен Сільвіо Берлусконі висуває свою кандидатуру на пост президента. Ми жили у дуже ліберальному місті, і мій тато був політиком у демократичній партії. Я пам'ятаю, як ніхто не вірив, що Берлусконі можуть обрати - це взагалі було неможливо. Але це сталося. І я дуже добре пам'ятаю це відчуття. Це стало повною несподіванкою, мій тато переконував, що в цілому місті він не знав людей, що голосували за нього.
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.
Це був перший випадок, коли дані, що в мене були, створили для мене викривлену реальність. Власне, мої дані були досить обмежені й неточні, тож справа, мабуть, у цьому, - подумала я; я жила у бульбашці і просто не мала можливості побачити, що назовні.
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.
Тепер перенесімося у 8 листопада 2016 до Сполучених Штатів. Інтернет-опитування, статистичні моделі, усі експерти дійшли згоди щодо ймовірних результатів виборів. Здавалося, що цього разу ми маємо достатньо інформації і набагато більше шансів поглянути за межі кола, в якому живемо, - але нам не вдалося. Відчуття було дуже схоже. Я вже відчувала таке. Думаю, коректно буде сказати, що дані надурили нас цього разу - і досить ефектно. Ми вірили даним, але от що сталося навіть з найповажнішими виданням - їхні намагання спростити усе до двох звичайних процентів, щоб отримати яскраві заголовки, змусило нас зосередитися на двох числах, - і тільки на них. У спробах спростити зміст і намалювати красиву, однозначну червоно-синю мапу ми загубили головне. Якимось чином ми забули, що за цими цифрами ховаються історії - звичайні людські історії.
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.
За обставин, які зовнішньо відрізнялися, але були схожі за суттю, моя команда зіткнулася з особливим викликом від цієї жінки. Вона прийшла до нас, маючи безліч даних, але, зрештою, їй хотілось розповісти найлюдянішу історію з усіх можливих. Це Саманта Кристофоретті. Вона перша італійська астронавтка, і зв'язалася з нами перед тим, як вирушити у шестимісячну експедицію на Міжнародну космічну станцію. Вона сказала: "Я полечу в космос і хочу зробити щось значуще з даними, які отримаю під час місії, щоб з них скористали інші". Місія на Міжнародній космічній станції приносить терабайти даних про все, що ви тільки можете уявити: орбіти навколо Землі, швидкість і положення МКС, а ще тисячі потоків інформації наживо з усіх приборів. Ми мали всі дані, які тільки могли уявити - як оті розумники перед виборами, - але в чому сенс цих цифр? Люди не цікавляться даними заради самих даних, бо дані - ніколи не головне. Вони - лише спосіб досягти мети. Ми мали розповісти історію про те, що он там людина у маленькій коробочці несеться в космосі прямо над вашою головою, і ви, власне, навіть можете її побачити неозброєним оком ясної ночі. Тож ми вирішили використовувати дані, щоб створити зв'язок між Самантою й іншими людьми, що дивляться на неї знизу. Ми вигадали й розробили те, що отримало назву "Друзі у космосі", веб-додаток, що дає вам змогу сказати "Привіт!" Саманті з того місця, де ви зараз, і "Привіт!" усім людям онлайн у цей самий час по всьому світі. І всі ці "Привіт!" залишали видимі позначки на карті, коли Саманта пролітала повз, і вона, власне, махала нам у відповідь кожного дня, використовуючи Твіттер з 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.
Ці люди бачать дані місії з зовсім іншої точки зору. Неочікувано все це стало історією про нашу людську природу й цікавість, а не про технології. Тож дані стали пальним цього досвіду, але людські історії були його двигуном. Позитивні відгуки від тисяч користувачів наштовхнули мене на важливий висновок: працювати з даними означає створювати способи, як переробити абстрактне й незлічиме на щось, що можна побачити, відчути й напряму пов'язати з нашим життям та поведінкою. І цього досить важко досягти, якщо ми дозволимо одержимості цифрами й пов'язаним із цим технологіями вести нас цим шляхом. Але ми можемо зробити навіть більше, щоб пов'язати дані й історії за ними. Ми можемо взагалі прибрати технології.
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.
Кілька років тому я зустріла іншу жінку - Стефані Позавек. Вона дизайнерка в Лондоні й поділяє мою пристрасть та одержимість даними. Ми не знали одна одну, але вирішили зробити дуже сміливий експеримент, почавши спілкуватися лише за допомогою даних, жодної іншої мови, і ми вирішили не використовувати жодних технологій для цих даних. Власне, єдиним нашим засобом спілкування стала стара-добра паперова пошта. Для проекту "Люба інформаціє" щотижня протягом року ми використовували наші приватні дані, щоб познайомитися одна з одною - особисті дані стосовно спільних життєвих тем щотижня - від наших почуттів до спілкування з нашими коханими, від компліментів, які нам зробили, до звуків нашого оточення. Особисту інформацію ми малювали від руки на картці паперу завбільшки з поштову листівку і потім надсилали щотижня з Лондона до Нью-Йорка, де я живу, і з Нью-Йорка до Лондона, де живе вона. Один бік листівки містить малюнок з даними, а зворотний бік містить поштову адресу, звісно, і легенду, щоб інтерпретувати малюнок. Для найпершого тижня цього проекту ми обрали досить нейтральну й не особисту тему. Скільки разів на тиждень ми перевіряємо, котра година? Ось це лицевий бік моєї листівки, де кожна мала позначка відображає кожен раз, коли я перевіряла час, вони розташовані по днях і по годинах хронологічно - нічого складного. Але потім ви бачите легенду, де я додала кумедні деталі щодо цих митей. Власне, різні типи позначок вказують, чому саме я перевіряла час - що я робила? Чи мені було нудно? Хотілося їсти? Чи я запізнювалася? Чи я подивилася на годинник свідомо чи просто випадково зиркнула? І в цьому весь сенс: зображення подробиць мого дня й моєї особистості за допомогою моїх даних. Використання даних як лінзи чи фільтра, щоб усвідомити та показати, наприклад, мій нескінченний страх запізнитися, навіть попри те, що я завжди приходжу вчасно.
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.
Ми зі Стефані провели один рік, вручну збираючи власні дані, щоб змусити себе зосередитися на тому, чого комп'ютер зібрати не може, принаймні, поки що не може, - використовуючи дані для дослідження власного мислення і власних слів, не тільки наших справ. Ось на третьому тижні ми фіксували всі "дякую" - які сказали самі й які сказали нам. І тоді я зрозуміла, що я найчастіше дякую людям, яких не знаю. Виявилося, що я так і сиплю "дякую" і "спасибі" офіціанткам і офіціантам, але очевидно, що не дякую достатньо тим, хто мені близький.
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.
Завдяки цьому року процес активного занотовування й підрахунку такого типу вчинків став ритуалом. Власне, це нас змінило. Ми набагато краще розуміли себе, краще усвідомлювали власну поведінку й оточення. Після цього року ми зі Стефані стали дуже близькі завдяки обміну нашими щоденниками даних, але це стало можливо лише тому, що ми вклали себе у ці цифри, додали контекст наших дуже особистих історій. Це єдиний спосіб наповнити все це змістом, зробити відображенням нас самих.
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 прошу вас почати малювати власні дані чи знайти собі друга по листуванню з-за океану. Але я прошу вас ставитися до даних - до будь-якого типу даних - як до початку бесіди, а не як до її кінця. Бо дані самі собою ніколи не дадуть розв'язання. І ось чому дані так сильно нас підводять, - бо нам не вдається додати правильну кількість контексту, щоб вони відображали реальність - складну, заплутану, повну нюансів реальність. Ми далі дивимося на ці два числа, ми одержимі ними, ми прикидаємося, що наш світ можна спростити до пари цифр і перегонів, тоді як справжні історії, ті, що дійсно мають значення, губляться деінде.
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.
Коли ми дивимося на ці історії тільки крізь моделі та алгоритми, нам бракує того, що я зву "гуманізмом даних". За часів гуманізму епохи Відродження європейські інтелектуали помістили людську природу на місце Бога, у центр їхнього світогляду. На мою думку, щось подібне має статися із всесвітом даних. Сьогодні дані, здається, сприймають як божество - як охоронця безпомилкової істини щодо нашого минулого та майбутнього.
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.
Досвід, про який я розповіла сьогодні, навчив мене, що для того, аби наші дані відображали нашу людську сутність, аби переконатися, що вони не обдурять нас знов, ми маємо працювати над способами долучити емпатію, недосконалість і людські риси у процес збирання, обробки, аналізу та зображення даних. Я чітко бачу ту мить, коли нарешті замість використовувати дані тільки для того, щоб стати ефективнішими, ми всі використовуватимемо дані, щоб стати людянішими.
Thank you.
Дякую.
(Applause)
(Оплески)