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.
Il tempo vola È stato quasi 20 anni fa che ho deciso di ripensare il modo in cui usiamo le informazioni. il modo in cui lavoriamo insieme -- ho inventato il World Wide Web. Ora, vent'anni dopo, a TED, Voglio chiedere il vostro aiuto per un nuovo cambio di prospettiva.
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.
Dunque, tornando al 1989, Scrissi un memorandum in cui proponevo il sistema ipertestuale globale. Nessuno ci fece molto caso al momento. Ma 18 mesi dopo -- così succede con le innovazioni -- 18 mesi dopo, il mio capo disse che potevo occuparmi di quel progetto ma come progetto secondario, per rodare un nuovo computer che avevamo preso. E mi diede il tempo di scrivere il programma. Così buttai giù una bozza di come doveva essere l'HTML, il protocollo ipertestuale -- HTTP -- l'idea degli URL -- questi nomi per le cose -- che iniziavano con HTTP. Scrissi il programma e misi il codice a disposizione di tutti.
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.
Perché l'ho fatto? Beh, è stata fondamentalmente frustrazione. Ero frustrato -- lavoravo come software engineer in questo laboratorio enorme, davvero stimolante pieno di persone che arrivavano da ogni parte del mondo. Che lavoravano con ogni sorta di computer, diversi tra loro Che utilizzavano ogni sorta di formato per i dati Ogni sorta, ogni tipo di sistema di documentazione. Perciò, con tutte queste differenze, se volevo trovare il modo di fare qualcosa prendendo una cosa da una parte e una cosa dall'altra, qualsiasi cosa volessi approfondire, dovevo connettermi a una nuova macchina, imparare a far funzionare un nuovo programma, e alla fine trovavo le informazioni che volevo in qualche nuovo formato di dati. Ed erano tutti incompatibili tra loro. Era davvero molto frustrante. La frustrazione era tutto questo potenziale inesplorato.
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.
In effetti, su tutti i dischi c'erano documenti. Quindi se riuscivi a immaginarli come parte di un grande, sistema virtuale di documentazione da qualche parte, magari su Internet, la vita sarebbe stata più semplice per tutti. Beh, quando ti viene un'idea simile, è qualcosa che ti entra sotto pelle e anche se la gente non legge i tuoi memorandum -- in realtà il mio capo lo lesse, dopo la sua morte, la sua copia fu trovata. Aveva scritto, "Vago, ma eccitante" a matita, in un angolino.
(Laughter)
(Risata)
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.
Ma in generale, era difficile -- molto difficile spiegare come sarebbe stato il Web. Ed è difficile far capire oggi alla gente quanto era difficile spiegarlo. Ma .. -- OK, quando è nato TED, il web non esisteva quindi cose tipo "cliccare" non avevano lo stesso significato. Potevo far vedere a qualcuno un brano di ipertesto, una pagina con dei link, clicchiamo sul link e bing, ecco che appare una nuova pagina di ipertesto. Niente di speciale. Lo avevamo già visto -- avevamo documenti ipertestuali su CD-ROM. La cosa difficile era far arrivare gli altri a immaginare Quindi, immaginate che quel link avrebbe potuto farvi arrivare praticamente a qualunque documento immaginabile. Ok, questo è lo scarto che per i più era veramente difficile da fare. Beh, qualcuno ci riusciva. Ed anche se era difficile da spiegare, si creò comunque un movimento spontaneo dal basso. E questo fu ciò che lo rese più divertente. Questa è stata la cosa più eccitante, non la tecnologia, non cosa le persone ne hanno fatto, ma la comunità, lo spirito di tutte queste persone che si riunivano, si scambiavano email. Ecco com'erano le cose allora.
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.
E sapete una cosa? E' strano, ma in questo momento, le cose stanno tornando ad essere di nuovo come allora. Ho chiesto più o meno a tutti, di mettere a disposizione i propri documenti -- Ho detto, "Potreste caricare i vostri documenti su questa cosa, sul web?" E, lo avete fatto. Grazie. È stato spettacoloso, vero? Voglio dire, è stata una cosa molto interessante perché abbiamo scoperto che le cose che vengono fuori dal Web in qualche modo ci spiazzano. Vanno ben oltre quello che immaginavamo all'inizio quando abbiamo messo insieme il sito web dal quale siamo partiti. Ora, voglio che voi carichiate i vostri dati sul web. Vedrete che c'è ancora un enorme potenziale inesplorato. C'è ancora un'enorme frustrazione perché i dati al momento non sono sul web in forma di dati.
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.
Che vuol dire dati? Dati, documenti -- che differenza c'è? I documenti li leggiamo, OK? Più o meno, i documenti si leggono, si possono seguire i link tra uno e l'altro ed è tutto. Con i dati -- puoi fare un sacco di cose se hai un computer. Chi di voi era presente o ha comunque visto il talk di Hans Rosling? Uno dei più belli -- si molti di voi l'hanno visto -- uno dei migliori TED Talks. Hans ha fatto vedere una presentazione in cui mostrava, per vari paesi e in colori differenti -- i livelli di reddito su un asse e i livelli della mortalità infantile, animando il tutto su una scala temporale. Dunque, Hans ha preso questi dati e ha fatto una presentazione che ha infranto molti dei miti che la gente ha sull'economia dei paesi in via di sviluppo.
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."
Ha fatto vedere una slide simile a questa. Ad essa sottostavano tutta una serie di dati OK, i dati sono noiose scatole marroni, ed è così che ce li immaginiamo, no? Perchè i dati di per sé non sono di immediata applicazione Ma in realtà, i dati determinano tantissime cose nelle nostre vite e ciò accade perchè c'è qualcuno che prende quei dati e ne fa qualcosa. In questo caso, Hans aveva messo insieme i dati che aveva raccolto da ogni sorta di sito delle Nazioni Unite. Lui aveva raccolto i dati, li aveva combinati in una cosa più interessante delle singole parti e li aveva poi inseriti in un software, che credo abbia sviluppato suo figlio, originariamente, e ha fatto questa presentazione meravigliosa. E Hans ha insistito nel dire, "Guardate, è davvero importante avere molti dati." E io sono stato felice di vedere che al rinfresco l'altra sera lui lo ripeteva, con enfasi, "E' davvero importante avere molti dati."
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.
Quindi voglio che ora noi tutti pensiamo non a due semplici tipologie di dati messi in relazione, o a sei, come ha fatto lui, ma voglio pensare a un mondo in cui tutti abbiano caricato dati sul web e dunque praticamente qualunque cosa possiate immaginare sia sul web. e chiamare il tutto dati linkati. La tecnologia è quella dei dati linkati, ed è estremamente semplice. Se volete mettere qualcosa sul web, ci sono tre regole la prima cosa sono quei nomi HTTP -- quelle cose che iniziano con http: -- ora non li useremo più solo per i documenti, ma li useremo per indicare anche cose di cui parlano i documenti. Li useremo per le persone, li useremo per i luoghi, li useremo per i vostri prodotti, li useremo per gli eventi. Ogni sorta di concetto, ha ora un nome che inizia con HTTP.
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.
Seconda regola, se prendo uno di questi nomi HTTP e lo cerco e vado sul web, e recupero i dati corrispondenti usando il protocollo HTTP dal web, ne ricaverò dei dati in un formato standard che potrebbero essere dati utili, che potrebbero interessare a qualcuno a proposito di questo o di quell'altro evento. Chi c'era a quell'evento? Qualunque cosa riguardi una di quelle persone, dove è nata, o cose simili. Quindi la seconda regola è che posso ricavare informazioni importanti.
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.
La terza è che quando ricavo tali informazioni non avrò solo l'altezza, il peso o la data di nascita di qualcuno, ma otterrò relazioni. I dati sono relazioni. È interessante, i dati sono relazioni. La tal persona è nata a Berlino, Berlino è in Germania. E quando ci sono delle relazioni, ogni volta che c'è una relazione l'altro dato a cui è relazionato riceve anch'esso uno di quei nomi che iniziano con HTTP. Quindi posso continuare e consultare questo nuovo dato. Così [se] cerco una persona -- posso vedere la città in cui è nata posso vedere la regione in cui si trova, in che città, quale sia la popolazione di questa città, e così via. Così posso scorrere tutte queste informazioni.
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.
È tutto qui, davvero. Questi sono i dati linkati. Ho scritto un articolo intitolato "Dati Linkati" un paio di anni fa e poco dopo, hanno cominciato a succedere un po' di cose. L'idea dei dati linkati è che si possano avere molte, moltissime di queste scatole che ha utilizzato Hans, e dunque molte, moltissime altre cose che ne germogliano. E non si tratta solo di una popolazione di nuove piante. Non è solo una radice che nutre una pianta, ma per ognuna di quelle piante, di qualunque tipo essa sia -- una presentazione, un'analisi, qualcuno che cerchi dei pattern nei dati -- [chi la fa] guarda tutti i dati e li connette tra loro, E la cosa davvero importante dei dati è che più cose devi connettere le une alle altre, più i dati diventano potenti.
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?
Quindi, dati linkati. Il meme si è diffuso là fuori. E, abbastanza presto, Chris Bizer alla Freie Universitat di Berlino che è stato uno dei primi a mettere insieme qualcosa d'interessante, ha notato che Wikipedia -- sapete, Wikipedia, l'enciclopedia online che contiene un sacco di documenti interessanti. Ebbene, in quei documenti, ci sono delle piccole scatole, dei piccoli riquadri. E nella maggior parte di quei riquadri informativi, ci sono dei dati. Così lui ha scritto un programma che estrapola quei dati da Wikipedia, E li mette in un insieme di dati linkati sul web, che ha chiamato Dbpedia. Dbpedia è rappresentata dall'insieme blu nel mezzo di questa slide e se voi andate a cercare "Berlino", scoprirete che vi sono altri insiemi di dati i quali a loro volta contengono informazioni su Berlino, e sono interconnessi. Così se recuperate alcuni dati di Dbpedia su Berlino, finirete per recuperare anche tutte queste altre informazioni. E ciò che è eccitante è che la cosa sta iniziando a crescere: è di nuovo l'inizio di un movimento spontaneo, dal basso.
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.
Fermiamoci a riflettere sui dati per un attimo. I dati si presentano in un sacco di forme differenti Riflettete sulla varietà del web, è una cosa davvero importante: il web vi permette di caricare qualunque tipo di informazione. Così succede con i dati. Potrei riferirmi a qualunque tipo di dati. Pensiamo ai dati governativi, anche i dati delle aziende sono molto importanti, ci sono dati scientifici, dati personali, ci sono dati meteorologici, dati su eventi, ci sono dati sulle conferenze, sulla cronaca e su ogni tipo di cose. Nominerò solo di alcuni di questi per darvi un'idea della varietà, perchè anche voi possiate vedere quale sia il potenziale dietro tutto questo.
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.
Iniziamo coi dati governativi. Barack Obama, in un discorso, ha dichiarato, che i dati del governo americano sarebbero stati resi disponibili su Internet in formati accessibili. E io spero proprio che li rendano disponibili come dati linkati. Questo è importante. Perchè è importante? Non solo per questioni di trasparenza, certo, la trasparenza dei governi è importante, ma quei dati -- sono i dati di tutti i dipartimenti del governo Pensate a quanti di quei dati sono legati a come si vive in America. Sono veramente utili. Hanno valore. Posso utilizzarli nella mia azienda. Se fossi un ragazzino, potrei utilizzarli per i miei compiti a casa. Stiamo parlando di come far girare meglio il mondo rendendo accessibili questi dati.
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"?
Di fatto se voi stessi siete responsabili -- se siete a conoscenza di dati in un particolare dipartimento governativo, spesso scoprite che queste persone, sono molto tentate di tenerseli -- Hans lo chiama "Tenersi stretto il database". Ci si tiene stretto il proprio database, non lo si lascia andare finchè non è stato fatto un bel sito web per l'accesso. Beh, io vorrei suggerire invece -- si, fate un bel sito web, chi sono io per dirvi di non fare un bel sito web? Fate un bel sito, ma prima dateci i dati non adulterati, vogliamo i dati. Vogliamo dati non adulterati. Ok, dobbiamo richiedere i dati nudi e crudi adesso. E io vi chiederò di allenarvi a chiederli, OK? Dite "nudi e crudi."
Audience: Raw.
Audience: Nudi e crudi
Tim Berners-Lee: Can you say "data"?
Tim Berners-Lee: Potete dire "dati"?
Audience: Data.
Audience: Dati.
TBL: Can you say "now"?
TBL: Potete dire "ora"?
Audience: Now!
L'audience: "Ora!"
TBL: Alright, "raw data now"!
TBL: Bene, dati nudi e crudi ora!
Audience: Raw data now!
L'audience: Dati nudi e crudi ora!
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.
Ripetetelo: è importante perchè non avete idea della quantità di scuse che la gente si inventa per tenersi stretti i propri dati e non darveli, anche se li avete già pagati con le vostre tasse. E non è solo in America. È così in tutto il mondo. E non sono solo i governi, certo -- [ma] anche le aziende.
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.
Vi parlerò solo di un altro paio di riflessioni sui dati. Siamo qui al TED, e abbiamo ben presenti le grandi sfide che la società umana deve affrontare in questo momento -- curare il cancro, capire il funzionamento del cervello per [curare] l'Alzheimer, capire l'economia per renderla un pochino più stabile, capire come funziona il mondo. Le persone che risolveranno questi problemi -- gli scienziati -- hanno in mente idee sviluppate solo in parte, e cercano di comunicarsele attraverso il web. Ma molto del sapere umano in questo momento è nei database, che spesso risiedono nei loro computer, e in realtà, al momento, non è condiviso.
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.
Per spiegarmi, approfondirò un tema -- se pensate al morbo di Alzheimer, per esempio, la scoperta dei medicinali -- c'è una gran quantità di dati linkati che stanno venendo a galla perché gli scenziati in quel campo si sono resi conto che è un buon modo per uscire da questi silos, perché hanno i loro dati sui genomi in un certo database in un certo palazzo, e hanno i dati sulle proteine in un altro E ora, li stanno appiccicando gli uni agli altri -- dati linkati -- e possono porre il tipo di domanda, che voi probabilmente non fareste, che io non la farei -- [ma] loro si. Quali proteine sono coinvolte nella trasduzione dei segnali e sono anche collegate ai neuroni piramidali? Beh, se prendete queste quattro parole e le inserite in Google Di certo non trovate una pagina che risponda a questa domanda perché nessuno ha mai fatto questa domanda. Ottenete 223000 risultati -- ma nessuno che sia di una qualche utilità. Se fate la stessa domanda ai dati linkati -- che ora loro hanno assemblato -- ottenete 32 risultati, ognuno delle quali è una proteina con quelle proprietà e che potete andare a vedere. Poter porre domande di questo genere, come scienziato -- domande che coinvolgono discipline differenti -- è un vero cambiamento con la C maiuscola. È molto, molto importante. Gli scienziati hanno le mani legate al momento -- la potenzialità dei dati che altri scienziati hanno raccolto è inaccessibile e noi dobbiamo rendere i dati accessibili per poter affrontare questi enormi problemi.
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.
Ora, se continuo così, penserete che tutti i dati provengano da grosse istituzioni e non abbiano nulla a che fare con voi. Ma questo non è vero Infatti, i dati riguardano le nostre vite Quando fate log-in nel vostro sito di social networking, nel vostro preferito, e dite, "Questo è mio amico". Bing! Relazione. Dato. Dite, "questa fotografia ritrae questa persona." Bing! Quello è un dato. Dati, dati, dati. Ogni volta che fate qualcosa sul vostro social network, il sito sta ricavando dei dati e li sta usando -- li sta riutilizzando -- e li sta usando per rendere più interessanti le vite delle altre persone sul sito. Ma quando andate su un altro sito di dati linkati -- e diciamo che si tratta di un sito di viaggi, e dite: "Voglio inviare questa foto a tutte le persone di quel gruppo," non riuscite a superare i muri virtuali. L'Economist ne ha parlato in un articolo, e molte persone hanno scritto nei propri blog sull'argomento -- una frustrazione tremenda. Il modo per distruggere i silos è ottenere l'interoperabilità tra i siti di social networking. Dobbiamo farlo attraverso i dati linkati.
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.
Parlerò di un ultimo tipo di dati, forse è il più eccitante. Prima di arrivare qui, ho fatto una ricerca su OpenStreetMap OpenStreetMap è una mappa, ma è anche una Wiki. Zoomate e quel quadrato è un teatro -- quello in cui ci troviamo ora -- Il Terrace Theater. Non aveva un nome sulla mappa. Così sono entrato in modalità di editing, ho selezionato il teatro, ho aggiunto il nome in basso, e l'ho salvato. E ora se tornate su OpenStreetMap.org e trovate questo posto, scoprirete che il Terrace Theater ha un nome. L'ho fatto proprio io! L'ho fatto sulla mappa. L'ho appena fatto! Ce l'ho messo io. Ehi, sapete una cosa? Se io -- quella mappa è tutta fatta di singoli contributi e crea una risorsa incredibile perché ognuno fa la propria parte. E i dati linkati consistono proprio in questo. Stiamo parlando di persone che fanno la propria parte per aggiungere una piccola porzione, e connettere il tutto. Così funzionano i dati linkati. Tu fai la tua parte. Tutti gli altri fanno la loro. Magari non avete non molti dati vostri da inserire ma sapete come chiederli. Abbiamo fatto pratica prima.
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.
Quindi, dati linkati -- sono una cosa di enorme portata. Vi ho raccontato solo pochissime cose I dati sono in ogni aspetto della nostra esistenza, in ogni aspetto del lavoro e del tempo libero, e non stiamo parlando solo del numero di posti da cui arrivano i dati, stiamo parlando di connetterli gli uni agli altri. E quando connetti i dati, ottieni un potere in un modo che non succede semplicemente con il web, coi documenti. Fai venir fuori questa immensa potenzialità. Così, siamo arrivati al punto in cui è è necessario agire --- le persone che pensano sia una grande idea E tutte le persone -- e credo che ve ne siano molte al TED che agiscono per una ragione -- anche se non vi è un immediato ritorno sull'investimento perché il ritorno arriverà quando ognuno avrà fatto la propria parte -- ci saranno persone che lo faranno perchè sono il tipo di persone che fanno le cose che rendono se tutti le fanno. Ok, quindi si chiamano dati linkati. Voglio che voi li produciate. Voglio che voi li esigiate. E credo che sia un'idea che meriti di essere diffusa.
Thanks.
Grazie
(Applause)
(Applausi)