Die Zeit vergeht wie im Flug. Es ist tatsächlich fast 20 Jahre her, als ich die Art und Weise neu ausrichten wollte, wie wir Informationen nutzen, die Art und Weise wie wir zusammenarbeiten. Ich erfand das World Wide Web. Nun, 20 Jahre später, hier bei TED möchte ich Sie um eine erneute Neuausrichtung bitten.
Time flies. It's actually almost 20 years ago when I wanted to reframe the way we use information, the way we work together: I invented the World Wide Web. Now, 20 years on, at TED, I want to ask your help in a new reframing.
Lassen Sie uns ins Jahr 1989 zurückgehen. Damals habe ich ein Memo verfasst, in dem ich das globale Hypertext-System vorschlug. Es hat eigentlich kaum jemanden interessiert. Aber 18 Monate später -- so ereignen sich Innovationen -- 18 Monate später sagte mir mein Vorgesetzter, ich könne es nebenbei machen, als eine Art Projekt zum Herumspielen. Einen neuen Computer ausprobieren, den wir bekommen hatten. Also gab er mir die Zeit, es zu programmieren. Ich habe im Wesentlichen skizziert, wie HTML aussehen sollte, Hypertext-Protokoll -- HTTP -- die Idee von URLs -- diese Namen für Dinge, die mit HTTP beginnen. Ich habe den Code geschrieben und ihn bereitgestellt.
So going back to 1989, I wrote a memo suggesting the global hypertext system. Nobody really did anything with it, pretty much. But 18 months later -- this is how innovation happens -- 18 months later, my boss said I could do it on the side, as a sort of a play project, kick the tires of a new computer we'd got. And so he gave me the time to code it up. So I basically roughed out what HTML should look like: hypertext protocol, HTTP; the idea of URLs, these names for things which started with HTTP. I wrote the code and put it out there.
Warum ich das getan habe? Nun ja, es war im Wesentlichen Frustration. Ich war frustriert. Ich arbeitete als Software-Entwickler in diesem riesigen, sehr aufregenden Labor, mit vielen Leuten aus der ganzen Welt. Sie brachten die verschiedensten Arten von Computern mit sich. Sie hatten alle möglichen verschiedenen Arten an Datenformaten. Alle möglichen Dokumentationssysteme. Wenn ich bei dieser Vielfalt herausfinden wollte, wie etwas entwickelt werden musste, mit einem bisschen von diesem und jenem, bei allem, was ich mir ansah, musste ich mich mit einer neuen Maschine verbinden, ich musste lernen, neue Programme zu starten, und die Informationen, die ich benötigte, würde ich in einem neuen Datenformat finden. Und all diese waren inkompatibel. Es war einfach sehr frustrierend. Die Frustration lag in all diesem Potenzial.
Why did I do it? Well, it was basically frustration. I was frustrated -- I was working as a software engineer in this huge, very exciting lab, lots of people coming from all over the world. They brought all sorts of different computers with them. They had all sorts of different data formats, all sorts, all kinds of documentation systems. So that, in all that diversity, if I wanted to figure out how to build something out of a bit of this and a bit of this, everything I looked into, I had to connect to some new machine, I had to learn to run some new program, I would find the information I wanted in some new data format. And these were all incompatible. It was just very frustrating. The frustration was all this unlocked potential.
Tatsächlich waren auf all diesen Platten Dokumente. Wenn Sie sich also vorstellten, dass all diese Teil eines großen, virtuellen Dokumentationssystems im Himmel, sagen wir im Internet, wären, dann wäre das Leben so viel einfacher. Wenn man einmal solch eine Idee hat, lässt es einen nicht mehr los, und selbst wenn die Leute dein Memo nicht lesen -- er hat es tatsächlich gelesen, seine Kopie wurde nach seinem Tod gefunden. Er schrieb "Unklar, aber hochinteressant", mit Bleistift in die Ecke.
In fact, on all these discs there were documents. So if you just imagined them all being part of some big, virtual documentation system in the sky, say on the Internet, then life would be so much easier. Well, once you've had an idea like that it kind of gets under your skin and even if people don't read your memo -- actually he did, it was found after he died, his copy. He had written, "Vague, but exciting," in pencil, in the corner.
(Lachen)
(Laughter)
Aber grundsätzlich war es schwierig. Es war wirklich schwierig zu erklären, wie das Web sein würde. Es ist schwierig den Leuten heute zu erklären, dass es damals schwierig war. Aber dann -- OK, als TED startete, gab es noch kein Web. Also hatten Dinge wie ein Klick nicht dieselbe Bedeutung. Ich kann irgendwem ein Stück Hypertext zeigen, eine Seite, die Links hat, und wir klicken auf den Link und bing -- da ist eine andere Hypertext-Seite. Nicht beeindruckend. Wissen Sie, wir haben das bereits gesehen. Wir haben bereits Dinge als Hypertext auf CD-ROMs. Es war schwierig, ihnen begreiflich zu machen, also begreiflich, dass dieser Link zu praktisch jedem Dokument verweisen könnte, das man sich vorstellen kann. Das ist der Gedankensprung, der vielen Leuten schwer gefallen ist. Nun ja, einigen Leuten gelang er. Ja, es war schwierig zu erklären, aber dennoch gab es eine Graswurzelbewegung. Und genau das ist es, was am meisten Spaß gemacht hat. Das war das Aufregendste. Nicht die Technologie, nicht die Dinge, die die Leute damit gemacht haben, sondern vielmehr die Gemeinschaft, der Geist all dieser Leute. Das Zusammenkommen, das Senden von E-Mails. Das ist wie es damals war.
But in general it was difficult -- it was really difficult to explain what the web was like. It's difficult to explain to people now that it was difficult then. But then -- OK, when TED started, there was no web so things like "click" didn't have the same meaning. I can show somebody a piece of hypertext, a page which has got links, and we click on the link and bing -- there'll be another hypertext page. Not impressive. You know, we've seen that -- we've got things on hypertext on CD-ROMs. What was difficult was to get them to imagine: so, imagine that that link could have gone to virtually any document you could imagine. Alright, that is the leap that was very difficult for people to make. Well, some people did. So yeah, it was difficult to explain, but there was a grassroots movement. And that is what has made it most fun. That has been the most exciting thing, not the technology, not the things people have done with it, but actually the community, the spirit of all these people getting together, sending the emails. That's what it was like then.
Wissen Sie was? Es ist lustig, aber jetzt ist die Situation wieder sehr ähnlich. Ich habe mehr oder weniger jeden gebeten, seine Dokumente einzustellen. Ich sagte: "Könntet ihr eure Dokumente in dieses Web-Ding einstellen?" Und ihr habt es getan. Danke. Es ist wie eine Explosion gewesen, nicht? Ich meine, es ist sehr interessant gewesen, da wir herausgefunden haben, dass uns die Dinge, die im Web passieren wirklich sozusagen umhauen. Es ist viel mehr als wir ursprünglich angenommen hatten, als wir unsere erste Website zusammensetzten, mit der wir angefangen hatten. Jetzt möchte ich, dass Sie Ihre Daten ins Web stellen. Es stellt sich heraus, dass es hier immer noch riesiges Potenzial gibt. Es gibt immer noch große Frustration unter den Leuten, da wir Daten nicht als Daten im Web haben.
Do you know what? It's funny, but right now it's kind of like that again. I asked everybody, more or less, to put their documents -- I said, "Could you put your documents on this web thing?" And you did. Thanks. It's been a blast, hasn't it? I mean, it has been quite interesting because we've found out that the things that happen with the web really sort of blow us away. They're much more than we'd originally imagined when we put together the little, initial website that we started off with. Now, I want you to put your data on the web. Turns out that there is still huge unlocked potential. There is still a huge frustration that people have because we haven't got data on the web as data.
Was meinen Sie mit Daten? Was ist der Unterschied -- Dokumente, Daten? Dokumente liest man, OK? Mehr oder weniger, man liest sie, man kann Links weiterverfolgen und das war's. Mit Daten kann man alle möglichen Dinge mit einem Computer machen. Wer war hier oder hat anderweitig Hans Roslings Vortrag gesehen? Einer der großartigen -- ja, viele Leute haben ihn gesehen -- einer der großartigen TED-Vorträge. Hans hat diese Präsentation zusammengestellt, in der er verschiedene Länder in verschiedenen Farben zeigte. Er zeigte die Einkommenshöhen auf einer Achse und er zeigte die Kindersterblichkeit, und er ließ es zeitlich ablaufen. Er hat also diese Daten genommen und eine Präsentation erstellt, die viele Mythen zerschlug, an die die Leute glaubten, über die Wirtschaft in den Entwicklungsländern.
What do you mean, "data"? What's the difference -- documents, data? Well, documents you read, OK? More or less, you read them, you can follow links from them, and that's it. Data -- you can do all kinds of stuff with a computer. Who was here or has otherwise seen Hans Rosling's talk? One of the great -- yes a lot of people have seen it -- one of the great TED Talks. Hans put up this presentation in which he showed, for various different countries, in various different colors -- he showed income levels on one axis and he showed infant mortality, and he shot this thing animated through time. So, he'd taken this data and made a presentation which just shattered a lot of myths that people had about the economics in the developing world.
Er hat eine Folie wie diese hier erstellt. Sie basierte auf all diesen Daten. OK, Daten sind braun, kastig und langweilig. So denken wir darüber, oder nicht? Das liegt daran, dass man Daten an sich normalerweise nicht verwenden kann. Aber tatsächlich tragen Daten ganz wesentlich dazu bei, was in unserem Leben geschieht. Und es passiert, da jemand die Daten nimmt und etwas daraus macht. In diesem Fall hat Hans die Daten zusammengestellt. Er hat sie auf allen möglichen Websites der Vereinten Nationen etc. gefunden. Er hat sie zusammengestellt, diese zu etwas Interessanterem kombiniert, und dann hat er sie in diese Software überführt, von der ich glaube, dass sie ursprünglich sein Sohn entwickelt hatte. Und er hat diese wundervolle Präsentation erstellt. Und Hans bestand darauf zu sagen: "Sehen Sie, es ist wirklich wichtig, viele Daten zu haben." Und ich war froh, dass er auf der Feier letzte Nacht immer noch mit Nachdruck sagte: "Es ist wirklich wichtig, viele Daten zu haben."
He put up a slide a little bit like this. It had underground all the data OK, data is brown and boxy and boring, and that's how we think of it, isn't it? Because data you can't naturally use by itself But in fact, data drives a huge amount of what happens in our lives and it happens because somebody takes that data and does something with it. In this case, Hans had put the data together he had found from all kinds of United Nations websites and things. He had put it together, combined it into something more interesting than the original pieces and then he'd put it into this software, which I think his son developed, originally, and produces this wonderful presentation. And Hans made a point of saying, "Look, it's really important to have a lot of data." And I was happy to see that at the party last night that he was still saying, very forcibly, "It's really important to have a lot of data."
Ich möchte nun, dass wir darüber nachdenken nicht nur zwei Datensätze miteinander zu verknüpfen, oder sechs wie er. Ich möchte eine Welt in Erwägung ziehen, in der jeder Daten ins Web gestellt hat, und somit ist praktisch alles, was man sich vorstellen kann, im Web. Und ich nenne es verknüpfte Daten (linked data). Die Technologie heißt verknüpfte Daten, und sie ist äußerst einfach. Wenn Sie etwas ins Web stellen möchten, gibt es drei Regeln. Erstens, diese HTTP-Namen -- diese Sachen, die mit http: beginnen -- werden jetzt nicht mehr nur für Dokumente verwendet, sondern wir benutzen sie für Dinge, um die es in den Dokumenten geht. Wir verwenden sie für Menschen, für Orte, für Produkte, für Ereignisse. Alle konzeptionellen Dingen haben nun Namen, die mit HTTP beginnen.
So I want us now to think about not just two pieces of data being connected, or six like he did, but I want to think about a world where everybody has put data on the web and so virtually everything you can imagine is on the web and then calling that linked data. The technology is linked data, and it's extremely simple. If you want to put something on the web there are three rules: first thing is that those HTTP names -- those things that start with "http:" -- we're using them not just for documents now, we're using them for things that the documents are about. We're using them for people, we're using them for places, we're using them for your products, we're using them for events. All kinds of conceptual things, they have names now that start with HTTP.
Zweitens, wenn ich einen dieser HTTP-Namen nehme und ihn nachschlage, und ich im Web die Daten über das HTTP-Protokoll abrufe, werde ich einige Daten in einem Standardformat erhalten, was ziemlich nützliche Daten sind, die jemand gerne über die Sache oder das Ereignis hätte. Wer ist bei diesem Ereignis? Was auch immer über diese Person, wo sie geboren wurde, Sachen wie diese. Die zweite Regel ist also, dass ich Informationen zurückerhalte.
Second rule, if I take one of these HTTP names and I look it up and I do the web thing with it and I fetch the data using the HTTP protocol from the web, I will get back some data in a standard format which is kind of useful data that somebody might like to know about that thing, about that event. Who's at the event? Whatever it is about that person, where they were born, things like that. So the second rule is I get important information back.
Die dritte Regel ist, dass es beim Erhalten von Informationen nicht nur um die Größe, das Gewicht und den Geburtsort von jemanden geht. Es gibt Beziehungen. Daten sind Beziehungen. Interessanterweise sind Daten Beziehungen. Diese Person wurde in Berlin geboren. Berlin liegt in Deutschland. Und wenn sie Beziehungen haben, immer wenn sie eine Beziehung ausdrücken, wird der zugehörigen Sache einer dieser Namen zugeteilt, die mit HTTP beginnen. Also kann ich hingehen und diese Sache nachschlagen. Ich schlage also eine Person nach. Ich kann den Ort nachschlagen, in dem sie geboren wurde. Ich kann die Region nachschlagen, in der er liegt sowie die zugehörige Stadt, dessen Bevölkerung, und so weiter. Ich kann also dies alles durchsuchen.
Third rule is that when I get back that information it's not just got somebody's height and weight and when they were born, it's got relationships. Data is relationships. Interestingly, data is relationships. This person was born in Berlin; Berlin is in Germany. And when it has relationships, whenever it expresses a relationship then the other thing that it's related to is given one of those names that starts HTTP. So, I can go ahead and look that thing up. So I look up a person -- I can look up then the city where they were born; then I can look up the region it's in, and the town it's in, and the population of it, and so on. So I can browse this stuff.
Das war es schon. Das sind verknüpfte Daten. Vor einigen Jahren schrieb ich einen Artikel mit dem Titel "Linked Data" ("Verknüpfte Daten") und kurz darauf haben die Dinge ihren Lauf genommen. Die Vorstellung von verknüpften Daten ist, dass wir viele, viele dieser Kästen haben, die auch Hans hatte. Und so können wir viele, viele Dinge aufkeimen lassen. Es ist nicht nur eine ganze Reihe anderer Pflanzen. Es ist nicht nur eine Wurzel, die eine Pflanze beliefert, sondern für jede dieser Pflanzen, was auch immer sie sind -- eine Präsentation, eine Analyse, jemand, der nach Mustern in den Daten sucht -- schauen sie sich alle diese Daten an und sie bekommen sie miteinander verbunden. Und das Wichtigste über Daten ist, dass je mehr Dinge miteinander verbunden sind, desto mächtiger sind sie.
So that's it, really. That is linked data. I wrote an article entitled "Linked Data" a couple of years ago and soon after that, things started to happen. The idea of linked data is that we get lots and lots and lots of these boxes that Hans had, and we get lots and lots and lots of things sprouting. It's not just a whole lot of other plants. It's not just a root supplying a plant, but for each of those plants, whatever it is -- a presentation, an analysis, somebody's looking for patterns in the data -- they get to look at all the data and they get it connected together, and the really important thing about data is the more things you have to connect together, the more powerful it is.
Also, verknüpfte Daten. Das Mem verbreitete sich. Und ziemlich bald war es Chris Bizer von der Freien Universität in Berlin, der als einer der ersten interessante Dinge eingestellt hat. Er stellte etwas in der Wikipedia fest. Sie kennen Wikipedia, die Online-Enzyklopädie mit vielen, vielen interessanten Dokumenten. In diesen Dokumenten gibt es kleine Vierecke, kleine Kästen. Und in den meisten Info-Kästen gibt es Daten. Also schrieb er ein Programm, um die Daten zu entnehmen, um sie aus der Wikipedia auszulesen, und er stellte sie als Sammlung von verknüpften Daten ins Web, die er DBpedia nannte. DBpedia wird dargestellt durch den blauen Klecks in der Mitte dieser Folie und wenn Sie wirklich hingehen und Berlin nachschlagen, werden Sie auch andere Datensammlungen finden, die ebenfalls Material über Berlin enthalten, und sie sind miteinander verknüpft. Wenn Sie also die Daten über Berlin aus DBpedia herausziehen, werden sie schließlich auch diese anderen Dinge herausziehen. Und das Aufregende ist, dass es zu wachsen beginnt. Das ist nur das Graswurzelzeug wieder, OK?
So, linked data. The meme went out there. And, pretty soon Chris Bizer at the Freie Universitat in Berlin who was one of the first people to put interesting things up, he noticed that Wikipedia -- you know Wikipedia, the online encyclopedia with lots and lots of interesting documents in it. Well, in those documents, there are little squares, little boxes. And in most information boxes, there's data. So he wrote a program to take the data, extract it from Wikipedia, and put it into a blob of linked data on the web, which he called dbpedia. Dbpedia is represented by the blue blob in the middle of this slide and if you actually go and look up Berlin, you'll find that there are other blobs of data which also have stuff about Berlin, and they're linked together. So if you pull the data from dbpedia about Berlin, you'll end up pulling up these other things as well. And the exciting thing is it's starting to grow. This is just the grassroots stuff again, OK?
Lassen Sie uns kurz über Daten nachdenken. Daten kommen tatsächlich in vielen verschiedenen Formen daher. Denken Sie an die Vielfalt im Web. Es ist absolut wichtig, dass es das Web erlaubt, alle Arten von Daten einzustellen. So ist es mit Daten. Ich könnte über alle möglichen Arten von Daten sprechen. Wir könnten über Regierungsdaten sprechen. Unternehmensdaten sind wirklich wichtig. Es gibt wissenschaftliche Daten und persönliche Daten. Es gibt Wetterdaten, Daten über Ereignisse, über Vorträge, über Nachrichten und all diese Dinge. Ich werde nur ein paar davon erwähnen, so dass Sie eine Vorstellung von der Vielfalt und dem vorhandenen Potenzial erhalten.
Let's think about data for a bit. Data comes in fact in lots and lots of different forms. Think of the diversity of the web. It's a really important thing that the web allows you to put all kinds of data up there. So it is with data. I could talk about all kinds of data. We could talk about government data, enterprise data is really important, there's scientific data, there's personal data, there's weather data, there's data about events, there's data about talks, and there's news and there's all kinds of stuff. I'm just going to mention a few of them so that you get the idea of the diversity of it, so that you also see how much unlocked potential.
Lassen Sie uns mit Regierungsdaten beginnen. Barack Obama sagte in einer Rede, dass amerikanische Regierungsdaten im Internet verfügbar sein würden -- in zugänglichen Formaten. Und ich hoffe, dass sie diese als verknüpfte Daten einstellen werden. Das ist wichtig. Warum ist es wichtig? Nicht nur wegen der Transparenz. Ja, Transparenz innerhalb der Regierung ist wichtig. Aber diese Daten -- dies sind die Daten aller staatlichen Einrichtungen. Bedenken Sie wie viele dieser Daten über den amerikanischen Lebensstil sind. Sie sind wirklich nützlich. Sie haben einen Wert. Ich kann sie in meiner Firma verwenden. Ich könnte sie als Kind verwenden, um meine Hausaufgaben zu machen. Wir sprechen also darüber eine bessere Welt zu ermöglichen, indem diese Daten verfügbar gemacht werden.
Let's start with government data. Barack Obama said in a speech, that he -- American government data would be available on the Internet in accessible formats. And I hope that they will put it up as linked data. That's important. Why is it important? Not just for transparency, yeah transparency in government is important, but that data -- this is the data from all the government departments Think about how much of that data is about how life is lived in America. It's actual useful. It's got value. I can use it in my company. I could use it as a kid to do my homework. So we're talking about making the place, making the world run better by making this data available.
Wenn Sie verantwortlich sind -- wenn Sie von Daten in einer staatlichen Einrichtung wissen, werden sie oftmals bemerken, dass die Leute sehr versucht sind, diese für sich zu behalten. Hans nennt dies Datenbank-Umarmung ("database hugging"). Sie umarmen Ihre Datenbank. Sie möchten sie nicht gehen lassen bevor Sie eine wunderschöne Website dafür erstellt haben. Ich möchte eher nahelegen -- ja, erstellen Sie eine schöne Website. Wie könnte ich auch sagen, man solle keine schöne Website erstellen? Erstellen Sie eine schöne Website, aber zunächst -- geben Sie uns die unverfälschten Daten. Wir möchten die Daten. Wir möchten unverfälschte Daten. OK, wir müssen jetzt nach Rohdaten fragen. Und ich möchte Sie darum bitten, dies zu üben, OK? Können Sie "Roh" sagen?
In fact if you're responsible -- if you know about some data in a government department, often you find that these people, they're very tempted to keep it -- Hans calls it database hugging. You hug your database, you don't want to let it go until you've made a beautiful website for it. Well, I'd like to suggest that rather -- yes, make a beautiful website, who am I to say don't make a beautiful website? Make a beautiful website, but first give us the unadulterated data, we want the data. We want unadulterated data. OK, we have to ask for raw data now. And I'm going to ask you to practice that, OK? Can you say "raw"?
Publikum: "Roh."
Audience: Raw.
Können Sie "Daten" sagen?
Tim Berners-Lee: Can you say "data"?
Publikum: "Daten."
Audience: Data.
Können Sie "Jetzt" sagen?
TBL: Can you say "now"?
Publikum: "Jetzt."
Audience: Now!
Genau, Rohdaten jetzt!
TBL: Alright, "raw data now"!
Publikum: "Rohdaten jetzt!"
Audience: Raw data now!
Üben Sie das. Es ist wichtig, da Sie sich nicht vorstellen können, wie viele Ausreden ich von Leuten höre, die an ihren Daten festhalten und diese nicht mit Ihnen teilen, auch wenn Sie dafür als Steuerzahler gezahlt haben. Und das gilt nicht nur für Amerika. Es betrifft die ganze Welt. Und es gilt natürlich nicht nur für Regierungen. Es betrifft auch Unternehmen.
Practice that. It's important because you have no idea the number of excuses people come up with to hang onto their data and not give it to you, even though you've paid for it as a taxpayer. And it's not just America. It's all over the world. And it's not just governments, of course -- it's enterprises as well.
Ich möchte noch ein paar weitere Gedanken über Daten loswerden. Wir sind hier bei TED und die ganze Zeit sind wir uns bewusst über die riesigen Herausforderungen der menschlichen Gesellschaft. Krebs heilen, das Gehirn für die Alzheimer-Krankheit verstehen, die Wirtschaft verstehen, um sie ein wenig stabiler zu machen, verstehen wie die Welt funktioniert. Die Menschen, die sich diesen Herausforderungen stellen sind Wissenschaftler. Sie haben erste Ideen in ihren Köpfen und versuchen diese über das Web zu kommunizieren. Aber ein großer Teil des Wissensstandes von uns Menschen befindet sich derzeit in Datenbanken, oft verborgen in unseren Computern und wird gegenwärtig nicht mit anderen geteilt.
So I'm just going to mention a few other thoughts on data. Here we are at TED, and all the time we are very conscious of the huge challenges that human society has right now -- curing cancer, understanding the brain for Alzheimer's, understanding the economy to make it a little bit more stable, understanding how the world works. The people who are going to solve those -- the scientists -- they have half-formed ideas in their head, they try to communicate those over the web. But a lot of the state of knowledge of the human race at the moment is on databases, often sitting in their computers, and actually, currently not shared.
Lassen Sie mich nur auf einen Bereich eingehen. Wenn Sie sich z.B. die Alzheimer-Krankheit ansehen, die Entwicklung neuer Medikamente -- hier kommt gerade eine Menge an verknüpften Daten zum Vorschein, da die Wissenschaftler auf diesem Gebiet feststellen, dass dies eine großartige Möglichkeit ist, um die eingeschränkte Sichtweise zu verlassen, da sie ihre Genomdaten in einer Datenbank innerhalb eines Gebäudes und die Proteindaten in einer anderen hatten. Nun verbinden sie beide miteinander -- verknüpfte Daten -- und jetzt können sie Fragen stellen, die Sie vermutlich nicht stellen würden, die ich nicht stellen würde, aber sie. Welche Proteine sind bei der Signalübertragung beteiligt und außerdem verwandt mit pyramidenförmigen Neuronen? Nun ja, man nimmt eben diesen Zungenbrecher und gibt ihn bei Google ein. Natürlich gibt es keine Seite im Web, die diese Frage beantwortet hat, da noch niemand zuvor diese Frage gestellt hat. Man erhält 223.000 Treffer, aber keine brauchbaren Ergebnisse. Nun fragen Sie die verknüpften Daten, die sie jetzt zusammengestellt haben. 32 Treffer, von denen jeder ein Protein mit diesen Eigenschaften ist und Sie können sie sich ansehen. Die Fähigkeit nun in der Lage zu sein, als Wissenschaftler solche Fragen zu stellen -- Fragen, die eine Brücke über verschiedene Fachrichtungen hinweg schlagen -- ist wirklich eine komplette Trendwende. Das ist wirklich von sehr großer Bedeutung. Die Wissenschaftler sind zurzeit völlig blockiert. Die Fähigkeit der Daten anderer Wissenschaftler ist ihnen verschlossen und wir müssen sie freigeben, so dass wir diese riesigen Probleme angehen können.
In fact, I'll just go into one area -- if you're looking at Alzheimer's, for example, drug discovery -- there is a whole lot of linked data which is just coming out because scientists in that field realize this is a great way of getting out of those silos, because they had their genomics data in one database in one building, and they had their protein data in another. Now, they are sticking it onto -- linked data -- and now they can ask the sort of question, that you probably wouldn't ask, I wouldn't ask -- they would. What proteins are involved in signal transduction and also related to pyramidal neurons? Well, you take that mouthful and you put it into Google. Of course, there's no page on the web which has answered that question because nobody has asked that question before. You get 223,000 hits -- no results you can use. You ask the linked data -- which they've now put together -- 32 hits, each of which is a protein which has those properties and you can look at. The power of being able to ask those questions, as a scientist -- questions which actually bridge across different disciplines -- is really a complete sea change. It's very very important. Scientists are totally stymied at the moment -- the power of the data that other scientists have collected is locked up and we need to get it unlocked so we can tackle those huge problems.
Wenn ich nun so weitermache, werden Sie denken, dass all diese Daten aus riesigen Einrichtungen stammen und nichts mit Ihnen zu tun haben. Aber das stimmt nicht. In Wirklichkeit drehen sich Daten um unser Leben. Sie melden sich auf Ihrer bevorzugten sozialen Netzwerkseite an und sagen: "Das ist mein Freund." Bing! Beziehung. Daten. Sie sagen: "Diese Foto beschreibt diese Person." Bing! Das sind Daten. Daten, Daten, Daten. Jedes Mal wenn Sie etwas auf Ihrer sozialen Netzwerkseite tun, nimmt sich die soziale Netzwerkseite Daten und verwendet sie, wiederverwendet sie und gebraucht sie, um das Leben anderer Leute auf der Seite interessanter zu machen. Aber wenn Sie auf eine andere Website mit verknüpften Daten gehen -- sagen wir eine über Reisen -- und sie sagen "Ich möchte dieses Foto an alle Leute dieser Gruppe senden", dann kommen Sie nicht über die Mauern. Die Zeitschrift "The Economist" schrieb einen Artikel darüber und viele Leute haben darüber gebloggt. Enorme Frustration. Um diese Hürden zu überwinden benötigen wir Interoperabilität zwischen sozialen Netzwerkseiten. Wir müssen das mit verknüpften Daten tun.
Now if I go on like this, you'll think that all the data comes from huge institutions and has nothing to do with you. But, that's not true. In fact, data is about our lives. You just -- you log on to your social networking site, your favorite one, you say, "This is my friend." Bing! Relationship. Data. You say, "This photograph, it's about -- it depicts this person. " Bing! That's data. Data, data, data. Every time you do things on the social networking site, the social networking site is taking data and using it -- re-purposing it -- and using it to make other people's lives more interesting on the site. But, when you go to another linked data site -- and let's say this is one about travel, and you say, "I want to send this photo to all the people in that group," you can't get over the walls. The Economist wrote an article about it, and lots of people have blogged about it -- tremendous frustration. The way to break down the silos is to get inter-operability between social networking sites. We need to do that with linked data.
Ich möchte noch über eine letzte Art von Daten sprechen, möglicherweise die interessanteste. Bevor ich hierher kam, habe ich einen Blick auf OpenStreetMap geworfen. OpenStreetMap ist eine Karte, aber es ist auch ein Wiki. Zoomen Sie es heran und dieses Rechteck ist ein Theater, in dem wir uns jetzt befinden. Das Terrace Theater. Es hatte auf der Karte noch keinen Namen. Also konnte ich in den Bearbeiten-Modus gehen, es auswählen, unten den Namen hinzufügen und das Ganze speichern. Und wenn Sie jetzt auf OpenStreetMap.org zurück zu diesem Platz gehen, werden Sie sehen, dass das Terrace Theater einen Namen hat. Ich habe das gemacht. Ich! Ich habe das auf die Karte gemacht. Ich habe das gerade noch gemacht! Ich habe das dorthin gesetzt. Und wissen Sie was? Bei diesem Straßenplan geht es darum, dass jeder seinen Teil dazu beiträgt und so wird es zu einer wunderbaren Quelle, da jeder seinen Teil bearbeitet. Und darum geht es bei verknüpften Daten. Es geht um Leute, die ihren Teil dazu beitragen, um ein bisschen zu erstellen, so dass alles miteinander verbunden wird. So funktionieren verknüpfte Daten. Sie leisten Ihren Teil. Die anderen leisten ihren eigenen. Sie haben vielleicht nicht viele Daten, die Sie dort einstellen könnten, aber Sie wissen, sie einzufordern. Und wir haben das geübt.
One last type of data I'll talk about, maybe it's the most exciting. Before I came down here, I looked it up on OpenStreetMap The OpenStreetMap's a map, but it's also a Wiki. Zoom in and that square thing is a theater -- which we're in right now -- The Terrace Theater. It didn't have a name on it. So I could go into edit mode, I could select the theater, I could add down at the bottom the name, and I could save it back. And now if you go back to the OpenStreetMap. org, and you find this place, you will find that The Terrace Theater has got a name. I did that. Me! I did that to the map. I just did that! I put that up on there. Hey, you know what? If I -- that street map is all about everybody doing their bit and it creates an incredible resource because everybody else does theirs. And that is what linked data is all about. It's about people doing their bit to produce a little bit, and it all connecting. That's how linked data works. You do your bit. Everybody else does theirs. You may not have lots of data which you have yourself to put on there but you know to demand it. And we've practiced that.
Also, verknüpfte Daten -- sie sind riesig. Ich habe Ihnen nur einen sehr kleinen Teil erzählt. Es gibt Daten zu jedem Aspekt in unserem Leben. Jeder Aspekt hinsichtlich Arbeit und Vergnügen. Und es geht nicht nur um die Anzahl an Orten, von denen Daten stammen. Es geht darum, diese miteinander zu verbinden. Und wenn man Daten miteinander verbindet, profitiert man davon in einer Weise wie es mit dem Web bzw. Dokumenten alleine nicht möglich wäre. Sie können diese wirklich riesige Leistungsfähigkeit herausholen. Wir befinden uns zurzeit in einem Stadium, in dem wir das tun müssen -- die Menschen, die daran glauben, dass es eine großartige Idee ist. Und ich glaube, dass es viele Mensch bei TED gibt, die Dinge tun, obwohl es keine unmittelbare Rendite gibt, da es sich nur dann auszahlen wird, wenn jeder sich beteiligt hat. Sie werden es tun, da sie Menschen sind, die einfach Dinge tun, die jeder besser tun sollte. OK, es heißt verknüpfte Daten. Ich möchte, dass Sie sie erstellen. Ich möchte, dass Sie sie einfordern. Und ich glaube, dass diese Idee es wert ist, verbreitet zu werden.
So, linked data -- it's huge. I've only told you a very small number of things There are data in every aspect of our lives, every aspect of work and pleasure, and it's not just about the number of places where data comes, it's about connecting it together. And when you connect data together, you get power in a way that doesn't happen just with the web, with documents. You get this really huge power out of it. So, we're at the stage now where we have to do this -- the people who think it's a great idea. And all the people -- and I think there's a lot of people at TED who do things because -- even though there's not an immediate return on the investment because it will only really pay off when everybody else has done it -- they'll do it because they're the sort of person who just does things which would be good if everybody else did them. OK, so it's called linked data. I want you to make it. I want you to demand it. And I think it's an idea worth spreading.
Dankeschön.
Thanks.
(Applaus)
(Applause)