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.
Laikas bėga. Iš tikro jau praėjo beveik 20 metų nuo tada, kai aš panorau performuoti informacijos naudojimą, darbą kartu -- aš išradau internetą. Štai dabar, po 20 metų, TED konferencijoje, aš norėčiau paprašyti jūsų pagalbos naujoje reformacijoje.
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.
Taigi, grįžtant į 1989, aš parašiau raštą siūlydamas pasaulinę hiperteksto sistemą. Niekas iš tikro nieko nedarė su ja, daugiau ar mažiau. Bet, praėjus 18 mėnesių -- štai kaip vyksta naujovės -- praėjus 18 mėnesių, mano vadovas tarė, jog aš galiu tuo užsiimti kaip papildoma veikla, kaip kokiu tai žaidimu, išbandyti naują kompiuterį, kurį gavom. Ir taip jis davė šiek tiek laiko programavimui. Taigi, iš esmės aš apmečiau kaip turėtų atrodyti HTML, hiperteksto protokolas -- HTTP -- URL idėja -- tie pavadinimai dalykų, kurie prasidėjo su HTTP. Aš parašiau kodą ir paskelbiau jį.
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.
Kodėl aš taip padariau? Na, tai buvo paprasčiausiai įniršis. Aš buvau nusivylęs -- dirbau programinės įrangos inžinieriu toje didelėje, įdomioje laboratorijoje, kur buvo daug žmonių susirinkusių iš viso pasaulio. Jie atsivežė visų tipų skirtingus kompiuterius. Jie turėjo visų tipų skirtingus duomenų formatus. Visų tipų, visų rūšių dokumentacijos sistemas. Taigi jei, tarp tos visos įvairovės, aš norėjau išsiaiškinti kaip kažką sukurti šiek tiek iš šito ir šiek tiek iš kito, viską ką aš tyrinėjau, turėjau prijungti prie kokio nors naujo kompiuterio, turėjau išmokti paleisti naują programą, kad galėčiau atrasti norimą informaciją kokiu nors nauju formatu. Ir jie visi buvo nesuderinami. Tai tiesiog labai erzino. Tas susierzinimas buvo dėl viso to užrakinto potencialo.
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.
Iš tikro, visuose šituose diskuose buvo dokumentai. Taigi, jei tik jūs įsivaizduotumėt juos esant viena dalelyte didelės, virtualios dokumentacijos, sistemos danguje, tarkim internete, gyvenimas tikrai būtų lengvesnis. Na, kartą susidūrus su tokia idėja, ji tarsi ima erzinti iš vidaus ir net jeigu žmonės neskaito tavo raštų -- iš tikro jis perskaitė, tai buvo atrasta po jo mirties, jo kopija. Pieštuku kampe jo buvo parašyta "Miglotas, bet jaudinantis".
(Laughter)
(Juokas)
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.
Bet iš tikro tai buvo sudėtinga -- tai buvo tikrai sudėtinga paaiškinti kaip iš tikro atrodo tas internetas. Sudėtinga paaiškinti žmonėms ir dabar, kad tai buvo sudėtinga tada. Bet tada -- Taip, kai prasidėjo TED, interneto nebuvo todėl tokie dalykai kaip spragtelėti neturėjo tos pačios reikšmės. Galiu parodyti kam nors gabalėlį hiperteksto, puslapį, kuris turi nuorodas, ir tada mes spragtelime ant nuorodos, spragt -- turime kitą puslapį su nuorodomis. Nieko įspūdingo. Žinote, mes jau tai matėm -- turime dalykus su nuorodomis kompaktiniuose diskuose. Kas buvo sudėtinga, tai priversti juost įsivaizduoti. Taigi, įsivaizduokite, kad jūsų nuorodos galėtų virtualiai patekti į bet kokį dokumentą kokį tik galite įsivaizduoti. Gerai, tai buvo šuolis, kurį žmonėms buvo sudėtinga pasiekti. Na, kai kuriems tai pavyko. Nors taip, tai buvo sudėtinga paaiškinti, bet tai buvo paprastų žmonių judėjimas. Ir tai buvo būtent tai, kas suteikė daugiausiai džiaugsmo. Tai buvo pats nuostabiausias dalykas: ne technologija, ne technologijos dėka žmonių sukurti dalykai, bet bendruomenė, visų žmonių dvasia susirinkus visiems drauge, siunčiant laiškus. Tai štai kaip buvo tada.
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.
Ar žinot kas? Juokinga, bet šiuo metu tai kažkas tokio panašaus vyksta ir vėl. Aš paprašiau kiekvieno, daugiau mažiau, patalpinti savo dokumentus -- Aš pasakiau, "Ar galite patalpinti savo dokumentus tame tinklo dalyke?" Ir jūs patalpinot. Dėkui. Tai buvo žybtelėjimas, negi ne? Turiu omeny, tai buvo gana įdomu, nes mes atradom, kad tie dalykai nutikę su tinklu iš tikro mus nubloškė kažkur labai toli. Tai kažkas daug daugiau nei mes iš tikro įsivaizdavom, kai kartu sulipdėm pradinį tinklapį pradėdami nuo to. Dabar, aš norėčiau, kad jūs sudėtumėt savo informaciją į tinklą. Ir pasirodo, kad dar yra daug neatvertų galimybių. Dar yra daug įtūžio, kuris kyla žmonėms, nes duomenys tinkle dar nėra pasiekiami kaip duomenys.
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.
Ką aš turiu omeny, sakydamas duomenys? Koks skirtumas -- dokumentai, duomenys? Dokumentus jūs skaitot, taip? Daugiau mažiau jūs juos skaitot, jūs galit sekti nuorodas juose, ir tiek. Duomenys -- kompiuterio pagalba su jais galite padaryti labai skirtingus dalykus. Kas buvot čia arba kas matėt Hans Rosting kalbą? Viena įspūdingiausių -- taip, daug žmonių ją matė -- viena įspūdingiausių TED kalbų. Hans paruošė pristatymą, kurioje jis parodė, kelioms skirtingoms šalims, keliomis skirtingomis spalvomis -- jis parodė pajamų lygius vienoje ašyje, ir parodė vaikų mirtingumą, ir jis tai parodė animuotai laiko eigoje. Taigi, jis paėmė šituos duomenis ir padarė pristatymą, kuris tiesiog išsklaidė daugybę mitų, kuriuos žmonės turėjo kalbėdami apie ekonomiką išsivysčiusiame pasaulyje.
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."
Jis parodė maždaug tokią skaidrę. Po savimi ji turėjo visus duomenis: taip, duomenys yra pilki ir kampuoti, ir nuobodūs, ir tai būtent taip, kaip mes ir galvojam, negi ne? Nes būtent duomenų jūs negalite natūraliai naudoti kaipo tokius. Nors iš tikro, duomenys labai plačiai parodo kas nutinka mūsų gyvenime ir taip yra dėl to, kad kažkas paima tuos duomenis ir padaro ką nors su jais. Šituo atveju, Hans sudėjo duomenis kartu, jis juos rado ir paėmė iš visokių Jungtinių Tautų puslapių. Jis juos sudėjo kartu, sukombinavo juos į kažką įdomesnio negu prieš tai ir tada jis sudėjo juos į programinę įrangą, kurią, manau, išplėtojo jo sūnus, ir sukūrė tą nuostabų pristatymą, Ir Hans pažymėjo tardamas, "Žiūrėkit, tai tikrai labai svarbu turėti daug duomenų." Ir aš buvau laimingas matydamas, kad vakar naktį vakarėlyje jis vis dar primygtinai kartojo, "Tai labai svarbu, turėti daug duomenų."
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.
Taigi, aš norėčiau dabar, kad mes kartu pagalvotume ne tik apie du gabalus duomenų, kurie sujungiami, ar apie šešis, kaip kad jis padarė, bet aš norėčiau pagalvoti apie pasaulį, kuriame kiekvienas sudėjo savo duomenis internete ir virtualiai viskas, ką jūs įsivaizduojate, yra internete. Ir pavadinti visa tai susietais duomenimis. Technologija yra susieti duomenys, ir tai labai paprasta. Jeigu nori ką nors patalpinti internete, yra trys taisyklės: pirmas dalykas kad tie HTTP vardai -- tie dalykai, kurie prasideda "http:" -- mes juos naudojam ne tik dokumentams dabar, mes juos naudojam tiems dalykams, kurie pasakoja apie ką yra duomenys. Mes juos naudojame žmonėms, naudojame vietoms, mes naudojam juos jūsų produktams, naudojam įvykiams. Visiems konceptualiems dalykams, kurie turi vardus prasidedančius 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.
Antra taisyklė, jei aš paimu vieną iš HTTP vardų ir jo paieškau, ir padarau su juo šiokius tokiu internetinius dalykus ir aš atveriu duomenis naudodamas HTTP protokolą iš interneto, aš grįšiu prie duomenų standartiniu formatu, kas yra kaip ir naudingi duomenys, kuriuos galbūt kažkas norėtų žinoti apie kažkokį dalyką, kažkokį įvykį. Kas dalyvauja įvykyje? Kad ir kas bebūtų apie tą žmogų, kur jis gimė, ir panašūs dalykai. Taigi, antroji taisyklė, aš galiu atgauti svarbią informaciją.
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.
Trečioji taisyklė tai, kad kai aš atgaunu tą informaciją tai ne tik gauti kažkieno ūgį ir svorį ir ne tik sužinoti kada jie gimė, tai turėti santykius. Duomenys yra santykiai. Įdomiai, duomenys yra santykiai. Tas asmuo gimė Berlyne, Berlynas yra Vokietijoje. Ir kai tik duomenys turi santykius, kai tik tai išreiškiama santykiais, tada kitas dalykas, kad tai būtų susieta su vienais iš tų vardų, kurie prasideda HTTP. Taigi, aš galiu judėti pirmyn ir vis ką nors pažiūrėti įdėmiau. Aš paieškau žmogaus -- aš tada galiu pasižiūrėti, kokiame mieste jis gimė, galiu pasižiūrėti regioną, kuriame jis yra, ir miestą, ir tada gyventojų skaičių ir t.t. Taigi aš galiu naršyti po šituos dalykus.
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.
Taigi, kaip ir viskas, tikrai. Tai yra susieti duomenys. Prieš keletą metų aš parašiau straipsnį pavadinimu "Susieti duomenys" ir gana greit po to, viskas pradėjo judėti. Susietų duomenų idėja yra ta, kad mes gaunam daugybę, daugybę ir daugybę tokių dėžučių kurias Hans turėjo, ir mes gauname dar daugiau ir daugiau atsišakojančių dalykų. Tai ne tik visuma tų kitų augalų. Tai ne tik šaknys, išlaikančios augalą, bet kiekvienam šitam augalui, kad ir kas tai yra -- pristatymas, analizė, kažkas ieško struktūrų raštų duomenyse-- jie turi peržvelgti visus tuos duomenis ir jie turi juos visus kartu apjungti, ir vienas labai svarbus dalykas apie duomenis tai kuo daugiau dalykų apjungi kartu, tuo didesnė jėga slypi tame.
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?
Taigi, susieti duomenys. Tas pats nutiko ir čia. Ir gana greitai Chris Bize, Berlyne, Freie Universitete, kuris buvo vienas pirmųjų žmonių iškėlęs įdomius dalykus, jis pastebėjo, kad Vikipedija -- žinote Vikipediją, internetinę enciklopediją su daugybę įdomių dokumentų. Na, tuose dokumentuose, yra maži kvadratai, mažos dėžutės. Ir didžiojoje tų informacijos dėžučių yra duomenys. Taigi jis parašė programą paimti duomenims, ištraukti juos iš Vikipedijos, ir sudėti į susietų duomenų gniužulą internete, kurį jis pavadino dbpedia. Dbpedia yra pavaizduota tuo dideliu mėlynu gniužulu šios skaidrės viduryje ir jeigu jūs iš tikro nueitumėt ir paieškotumėt Berlyno, jūs atrastumėt, kad ten yra kiti duomenų gniužulai, kurie turi tam tikrų ką nors apie Berlyną, ir jie yra sujungti tarpusavyje. Taigi, jei jūs ištrauktumėt duomenis iš dbpedia apie Berlyną, pasibaigtų taip, kad jūs taip pat ištrauktumėt ir tuos kitus dalykus. Ir labiausiai jaudinantis dalykas, kad tai pradeda augti. Tai tik paprastų žmonių darbas ir vėl, taip?
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.
Pagalvokim apie duomenis truputį. Duomenys iš tikro ateina įvairiausiomis formomis. Pagalvokit apie interneto įvairialypiškumą, tai tikrai labai svarbus dalykas, kad internetas leidžia sudėti įvairiausio plauko duomenis čia pat. Taigi tiek apie duomenis. Galėčiau kalbėti apie įvairiausio tipo duomenis. Galėtume kalbėti apie vyriausybės duomenis, įmonių duomenis, kurie tikrai labai svarbūs, yra moksliniai duomenys, asmeniniai duomenys, yra orų duomenys, apie įvykius, duomenys apie kalbas, ir yra naujienos apie įvairiausius dalykus. Aš tik paminėsiu kelis iš jų, kad pagautumėt idėją apie jų įvairovę, kad pamatytumėt kiek dar daug neišnaudoto potencialo.
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.
Taigi, pradėkim apie savivaldybės duomenis. Barack Obama teigė savo kalboje, kad -- Amerikos vyriausybės duomenys turėtų būt prieinami Internete prieinamais formatais. Ir aš tikiuosi, kad jie paskelbs tai kaip susietus duomenis. Tai labai svarbu. Kodėl tai svarbu? Ne tik dėl skaidrumo, nors taip, skaidrumas vyriausybėje yra svarbus, bet dėl duomenų -- tai duomenys iš visų vyriausybės departamentų. Pagalvokit kiek daug iš tų duomenų yra apie tai, kaip gyvenimas yra gyvenamas Amerikoje. Tai iš tikro naudinga. Tai turi vertės. Aš galiu naudoti juos savo kompanijoje. Aš galiu naudoji juos būdamas vaikas savo namų darbams atlikti. Taigi, mes kalbame kaip padaryti pasaulio veikimą geresniu, padarant šiuos duomenis prieinamus.
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"?
Iš tikro, jei jūs esate atsakingi -- jei jūs žinote apie kažkokius duomenis vyriausybės departamente, dažnai jūs atrandat, kad tie žmonės, jie labai linkę pasilikti tai sau. -- Hans vadina tai duomenų bazės spaudimu. Tu apsikabini savo duomenų bazę, tu nenori paleisti jos iki sukuri jai nuostabų tinklapį. Na, aš norėčiau pasiūlyti geriau jau -- taip, padarykit gražų tinklapį, kas aš toks, kad sakyčiau nedarykit gražaus tinklapio? Taip, padarykit gražų tinklapį, tik pirmiau pasidalinkit savo grynais duomenimis, mes norime tų duomenų. Mes norime nešlifuotų duomenų. Taip, mes turime paprašyti neapdorotų duomenų dabar. Ir aš dabar ketinu paprašyti jūsų pabandyti tai, gerai? Sakykit "neapdorotų".
Audience: Raw.
Publika: Neapdorotų.
Tim Berners-Lee: Can you say "data"?
Tim-Berners-Lee: Galite pasakyti "duomenų"?
Audience: Data.
Publika: Duomenų.
TBL: Can you say "now"?
TBL: Galite pasakyti "dabar"?
Audience: Now!
Publika: Dabar!
TBL: Alright, "raw data now"!
TBL: Gerai, neapdorotų duomenų dabar!
Audience: Raw data now!
Publika: Neapdorotų duomenų dabar!
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.
Praktikuokite tai. Tai svarbu, jūs net neįsivaizduojate kiek daug priežasčių žmonės suranda, kad galėtų likti apsikabinę savo duomenis ir jais nepasidalinti su jumis, net jeigu jūs sumokėjote už juos kaip mokesčių mokėtojas. Ir tai ne tik Amerika. Tai visame pasaulyje. Ir tai ne tik vyriausybės, žinoma -- tai taip pat ir įmonės.
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.
Taigi aš tik ketinu pasidalinti tik keliomis kitomis mintimis apie duomenis. Štai mes esam čia, TED, ir visą šį laiką mes suvokiam apie didžiulius iššūkius, su kuriais žmonija susiduria šiuo metu -- vėžio gydymas, smegenų darbo suvokimas dėl Alzhaimerio, ekonomikos suvokimas siekiant ją padaryti labiau stabilesne, pasaulio suvokimas, kaip jis veikia. Žmonės, kurie bando tai išspręsti -- mokslininkai -- jie turi pusiau suformuotas idėjas savo galvose, jie bando perduoti tai internetu. Bet dauguma žmonijos žinių būvis šiuo metu yra duomenų bazėse, dažnai esantys tiesiog kompiuteriuose, ir dažnai, dabartiniu metu neskirtas dalintis.
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.
Iš tikro, aš dabar tiesiog įlįsiu į vieną sritį -- jei jūs žvelgiate į Alzheimerį, pavyzdžiui, vaistų atradimas -- yra daugybė susietų duomenų, kurie dar tik ateina, nes šios krypties mokslininkai dar tik suvokia, kad tai nuostabus būdas išlįsti iš siloso, nes jie turėjo savo genomikos duomenis vienoje duomenų bazėje, viename pastate, ir jie turėjo savo baltymų duomenis kitoje. Dabar, jie tiesiog lipdo juos vienus ant kitų -- susieti duomenys -- ir jie dabar gali paklausti tokių klausimų, kurių jūs turbūt neklaustumėt, Aš irgi neklausčiau - jie paklaustų. Kokie baltymai yra įtraukti į signalų perdavimą ir tai pat yra susieti su piramidiniais neuronais? Taigi, tu paimti tai ir įvedi Google paieškos lauką. Žinoma, nėra jokio puslapio internete, kuris atsakytų į šį klausimą, nes niekas dar nepaklausė tokio klausimo prieš tai. Gauni 223 000 paieškų -- jokių rezultatų, kuriuos galėtum panaudoti. Tu paklausi susietų duomenų -- kuriuos jie dabar susiejo kartu -- 32 paieškos, kiekviena apie proteiną, kuris turi tas savybes ir tu gali pasižiūrėti į jas. Galia, turėti galimybę paklausti tokius klausimus, kaip mokslininkui -- klausimus kurie iš tikro jungia kelias skirtingas disciplinas -- tai tikrai visapusiškas pasikeitimas iš didžiosios raidės. Tai labai labai svarbu. Mokslininkai yra tikrai trukdomi šiuo metu -- duomenų, kuriuos surinko kiti mokslininkai, galia yra užrakinta ir mums reikia juos gauti atrakintus, kad galėtume išspręsti tas didžiules problemas.
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.
Taigi, jei aš ir toliau tęsiu, kaip dabar, jūs pagalvosit, kad visi duomenys ateina iš didžiųjų institucijų ir neturi nieko bendra su jumis. Bet tai netiesa. Iš tikro, duomenys yra apie mūsų gyvenimus. Jūs tik -- jūs prisijungiate prie socialinio tinklo tinklapio, jūsų mėgstamiausio, jūs tariate, "Tai mano draugas." Bam! Santykis. Duomenys. Jūs tariate, "Tai fotografija, tai apie -- tai vaizduoja šį asmenį." Bam! Tai duomenys. Duomenys, duomenys, duomenys. Kiekvieną kartą jūs darote kažką socialiniame tinklapyje, socialinis tinklapis ima jūsų duomenis ir juos vartoja -- priskiria kitus tikslus -- ir naudoja juos kitų žmonių gyvenimus padaryti įdomesniais tame puslapyje. Bet kai jūs nueinate į kitą susietų duomenų puslapį -- ir tarkim tai apie keliones, ir jūs sakote, "Aš noriu nusiųsti šitą fotografiją visai tai žmonių grupei," jūs negalite pereiti sienų. The Economist parašė straipsnį apie tai, ir daug žmonių paskelbė tai savo tinklaraščiuose -- milžiniškas įtūžis. Būdas sulaužyti tą silosą yra sukurti visapusišką bendradarbiavimą tarp socialinių tinklapių. Mums reikia tai padaryti su susietais duomenimis.
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.
Vienas paskutinių duomenų tipų apie kuriuos aš norėčiau pakalbėt, galbūt vienas labiausiai jaudinančių. Prieš atvykdamas čia, aš žvilgtelėjau į OpenStreetMap. OpenStreetMap yra žemėlapis, bet taip pat ir Wiki. Priartinkime ir tas kvadratinis dalykas yra teatras -- kuriame mes dabar ir esame -- Terasos Teatras. Jis neturėjo pavadinimo. Taigi, aš galėjau įeiti į redagavimo būseną, galėjau pasirinkti teatrą. Aš galėjau pridėti prie pabaigos vardą ir aš galėjau išsaugoti. Ir dabar jei jūs nueinate į OpenStreetMap.org, ir jūs surandate šią vietą, jūs pamatysite, kad Terasos Teatras turi pavadinimą. Aš padariau tai. Aš! Aš padariau tai žemėlapyje. Aš tiesiog tai padariau! Aš uždėjau jį ten. Ei, ar žinot ką? Jeigu aš -- tas žemėlapis yra kuriamas visiems prisidedant po truputį ir tai sukuria nepakartojamą šaltinį, nes kiekvienas daro savo. Ir tai yra tai, kas yra susieti duomenys. Tai apie žmones, kurie daro savo dalelę, kad padarytų šiek tiek, ir visa tai sujungiama. Štai kaip veikia susieti duomenys. Jūs padarote savo dalį. Kiekvienas padaro savo dalį. Jūs nebūtinai turite turėti daugybę duomenų, kuriuos padėtumėt ten, bet jūs žinote, kaip to pareikalauti. Ir mes jau šiek tiek repetavom.
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.
Taigi, susieti duomenys -- tai milžiniška. Aš jums pasakiau tik labai mažą dalelę. Duomenys yra kiekviename jūsų gyvenimo aspekte, kiekviename darbo ir malonumo aspekte, ir tai ne tik apie vietų skaičių, iš kur duomenys ateina, tai apie sujungimą kartu. Ir kai jūs sujungiate duomenis kartu, jūs gaunate jėgos būdu, kurios nesukurtumėt tik internetu, su dokumentais. Jūs gaunate tikrai milžiniškos galios iš to. Taigi, mes dabar esame tokiam etape, kur mes turime padaryti tai -- žmonės, kurie galvojate, kad tai nuostabi idėja. Ir visi žmonės -- ir man atrodo, kad TED yra žmonių, kurie daro dalykus, nes -- net jeigu nėra skubių įplaukų, nes visa tai atsipirks kai tik visi kiti tai bus padarę -- jie visi daro tai, nes jie toks tipas žmonių, kurie tiesiog daro dalykus, kurie būtų geri, jei visi tai būtų padarę. Gerai, taigi tai vadinama susieti duomenys. Aš norėčiau, kad jūs tai padarytumėt. Aš norėčiau, kad jūs jų pareikalautumėt. Ir aš manau, kad tai idėja, kurią verta skleisti.
Thanks.
Dėkui.
(Applause)
(Plojimai)