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.
Laiks skrien Ir pagājuši teju 20 gadi, kopš es gribēju radīt jaunu veidu kā lietot informāciju, kā mēs strādājam kopā: es izgudroju vispasaules tīmekli. Tagad, pēc 20 gadiem, šeit, TED, es gribu jūs aicināt talkā uz jaunu iniciatīvu.
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.
Atminoties 1989. gadu, es uzrakstīju ziņojumu, kurā minēju globālo hiperteksta sistēmu. Neviens īsti ar to neko neiesāka. 18 mēnešus vēlāk — tā arī notiek inovācijas — 18 mēnešus vēlāk, mans priekšnieks teica, ka es varētu to darīt kā tādu kā blakusnodarbi, spēļu projektu, iemēģinot darbu ar jaunu datoru, ko bijām saņēmuši. Un tā, viņš deva man laiku, lai to uzprogrammētu. Tātad es būtībā uzskicēju, kā HTML vajadzētu izskatīties: hiperteksta protokols HTTP; ideja par URL adresēm, šiem resursu nosaukumiem, kas sākas ar HTTP. Es uzrakstīju programmu un izliku to lietošanai.
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.
Kāpēc es to darīju? Principā, tā bija neapmierinātība. Es biju neapmierināts. Es strādāju par programmatūras izstrādātāju šajā milzīgajā, aizraujošajā laboratorijā, kur bija milzum daudz ļaužu no visas pasaules. Viņi atnesa sev līdzi visdažādāko veidu datorus. Viņiem bija visdažādākie datu formāti, visdažādāko veidu dokumentācijas sistēmas. Un tā, visā šajā dažādībā, ja es gribēju izprātot, kā kaut ko izveidot, ņemot mazliet no šī un mazliet no tā, visur bija nepieciešams pieslēgties pie kādas jaunas mašīnas, iemācīties lietot kādu jaunu programmu, un man nepieciešamā informācija atradās kādā jaunā datu formātā. Un tie visi bija nesavietojami. Tas bija ļoti kaitinoši. Kaitinoši par visu šo neizmantoto potenciālu.
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.
Patiesībā, uz visiem šiem diskiem bija dokumenti. Ja jūs iztēlotos tos visus kā daļu no kadas lielas, virtuālas dokumentācijas sistēmas debesīs, piemēram, Internetā, tad dzīve būtu krietni vien vieglāka. Kad nu tev ir tāda ideja kā šī, tā aizrauj un no tās ir grūti tikt vaļā, un pat ja cilvēki nelasa tavu ziņojumu — Patiesībā, viņš izlasīja, tas tika atrasts pēc viņa nāves, viņa eksemplārs. Viņš stūrī ar zīmuli bija uzrakstījis "Neskaidri, taču aizraujoši,".
(Laughter)
(Smiekli)
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.
Taču kopumā tas bija sarežģīti, bija patiešām grūti aprakstīt to, kam līdzinās tīmeklis. Šodien ir grūti cilvēkiem paskaidrot, ka toreiz to bija grūti saprast. Bet tad, kad TED sākās, toreiz tīmekļa nebija, tāpēc tādam teicienam kā "uzklikšķini" nebija tāda pati nozīme. Es varu kādam parādīt gabaliņu hiperteksta, lapu, kurā ir saites, un mēs uzklikšķinām uz saites un, lūk, tur būs cita hiperteksta lapa. Ne īpaši iespaidīgi. Mēs jau bijām to redzējuši — mums bija šādi dokumenti CD-ROM diskos. Tas, kas bija grūti, bija likt viņiem iztēloties: iztēloties, ka šī saite varētu vest uz pilnīgi jebkuru dokumentu, ko varat iedomāties. Labs ir, tas ir lēciens, ko cilvēkiem veikt bija ļoti grūti. Tomēr daži to paveica. Tātad, bija grūti to izskaidrot, bet nu tā bija masu kustība. Un tas ir tas, kas to padarīja īpaši interesantu. Tā ir bijusi visaizraujošākā lieta, ne pati tehnoloģija, ne tas, ko cilvēki ir ar to paveikuši, bet tieši šī kopiena, visu šo cilvēku enerģija, satiekoties, sūtot e-pastus. Tā tas bija toreiz.
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.
Zināt ko? Neparasti, bet tagad atkal ir atgriezies jauns spars. Es lūdzu visiem, vairāk vai mazāk, uzlikt savus dokumentus — Es teicu, "vai jūs varētu savus dokumentus ievietot tajā tīmekļa padarīšanā?" Un jūs to izdarījāt. Paldies. Tas tik bija kaut kas, vai ne? Es gribēju teikt, ir bijis diezgan interesanti jo mēs sapratām, ka lietas, kas notiek ar tīmekli, patiešām ir prātam neaptveramas. Tās ir krietni vairāk par to, ko mēs sākotnēji bijām iedomājušies, kad likām kopā mazo, sākotnējo tīmekļa lapu, ar kuru viss sākās. Tagad, es vēlos, lai jūs izliktu tīmeklī savus datus. Izrādās, ka vēl ir milzīgs, neizmantots potenciāls. Joprojām ir milzīgas neērtības, jo dati mums tīmeklī nav pieejami kā 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.
Kādā nozīmē "dati"? Kāda ir atšķirība — dokumenti, dati? Tātad, dokumentus jūs lasāt, vai ne? Jūs tos lasāt, jūs varat klikšķināt uz to saitēm, un tas pamatā ir viss. Dati — jūs varat paveikt visvisādas lietas ar datoru. Kurš no jums šeit vai citur ir redzējis Hansa Roslinga runu? Viena no lieliskākajām, jā, daudz cilvēku to ir redzējuši, viena no lieliskākajām TED runām. Hans uzlika šo prezentāciju, kurā viņš parādīja, vairākām dažādām valstīm, vairākās dažādās krāsās, viņš parādīja ienākuma līmeni uz vienas ass un viņš parādīja bērnu mirstību, un viņš palaida šo modeli kustībā laikā. Tātad, viņš paņēma datus un uztaisīja prezentāciju kas vienkārši satrieca daudzus cilvēku mītus par ekonomiku jaunattīstības valstīs.
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."
Viņš parādīja slaidu, nedaudz līdzīgu šim. Tam apakšā bija visi dati. Tātad, dati ir brūni, kantaini un garlaicīgi, un tas ir kā mēs par tiem domājam, vai ne? Jo datus pašus par sevi jūs nevarat lietot dabīgā veidā. Taču, patiesībā, dati ir pamatā milzum daudz mūsu dzīves notikumiem un tā notiek, jo kāds paņem šos datus un kaut ko ar tiem izdara. Šajā gadījumā, Hanss salika kopā dažādus datus, ko bija atradis daudzās dažādās ANO mājas lapās un citur. Viņš tos salika kopā, izveidojot to kombināciju, kas bija krietni interesantāka par sākotnējiem fragmentiem, un tad viņš tos ielika šajā programmā, kuru, šķiet, sākotnēji sarakstīja viņa dēls, un pagatavoja šo brīnišķīgo prezentāciju. Un Hanss pateica svarīgu lietu, sakot, "Klau, ir ļoti svarīgi, lai ir daudz datu." Un es biju priecīgs redzēt vakardienas ballītē ka viņš joprojām turpināja teikt, ļoti stingri, "ir ļoti svarīgi, lai ir daudz datu."
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.
Tāpēc es gribu, lai mēs tagad padomātu ne tikai par divu datu kopu sasaistīšanu, vai sešu, kā izdarīja viņš, bet es gribu iztēloties pasauli, kur visi ir izlikuši datus tīmeklī un tādējādi burtiski jebkas, ko jūs varat iedomāties, ir pieejams tīmeklī un tad nosaukt to par saistītajiem datiem. Tehnoloģija ir saistītie dati, un tā ir ārkārtīgi vienkārša. Ja jūs vēlaties izlikt kaut ko tīmeklī, ir jāseko trīs noteikumiem: Pirmkārt, šīs HTTP adreses, tās, kuras sākas ar "http:", mēs tās tagad izmantojam ne vairs tikai dokumentiem, mēs tās izmantojam lietām, par ko ir šie dokumenti. mēs tās lietojam cilvēkiem, mēs tās lietojam vietām, mēs lietojam tās jūsu produktiem, mēs lietojam tās pasākumiem. Visdažādāko veidu konceptuālām lietām, tām tagad ir adreses, kas sākas ar 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.
Otrais noteikums, ja es ņemu vienu no šīm HTTP adresēm un uzmeklēju to, un es daru to tīmeklī un saņemu datus, lietojot HTTP protokolu, no tīmekļa es dabūšu šos datus standarta formātā, kas ir kādi derīgi dati, ko kāds varētu vēlēties uzzināt par šo lietu, par šo pasākumu. Kurš piedalās šajā pasākumā? Lai kas tas arī būtu par šo cilvēku, kur viņš ir dzimis, tāda veida lietas. Tātad otrais noteikums ir, ka es saņemu pretī svarīgu informāciju.
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.
Trešais noteikums ir, ka tad, kad es saņemu šo informāciju, tajā nav tikai kāda garums un svars, un kad viņš piedzimis, tajā ir arī saiknes. Dati ir saiknes. Interesanti, ka dati ir saiknes. Šis cilvēks ir dzimis Berlīnē; Berlīne ir Vācijā. Un, kad datos ir saiknes, vienmēr, kad tie pauž attiecības lietu starpā, tad tai otrai lietai, ar ko tie ir saistīti, tiek piešķirta viena no tām adresēm, kas sākas ar HTTP. Tātad, es varu turpināt un uzmeklēt to lietu. Tātad, es uzmeklēju kādu cilvēku, es tad varu uzmeklēt pilsētu, kur viņš ir dzimis; tad es varu uzmeklēt reģionu, kur tā atrodas, un apdzīvotu vietu, un tās iedzīvotāju skaitu, un tā tālāk. Tātad es varu pārlūkot šo datu kopu.
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.
Un tas ir viss, patiešām. Tie ir saistītie dati. Pirms dažiem gadiem es uzrakstīju rakstu ar nosaukumu "Saistītie dati" un drīz vien pēc tam sāka notikt dažādas lietas. Saistīto datu idejas pamatā ir tas, ka mums ir daudz, daudz, daudz šo kastīšu, kādas bija Hansam, un tās dzen daudz, daudz, daudz jaunu asnu. Tas nav vienkārši lērums jaunu augu. Tā nav tikai sakne, kas baro augu, katram no šiem augiem, lai kas tas arī būtu — prezentācija, analīze, kāds, kurš meklē datos kopsakarības — viņiem ir iespēja aplūkot visus datus un viņi redz tos sasaistītus kopā, un īpaši svarīga lieta attiecībā uz datiem ir tas, ka, jo vairāk lietu ir sasaistītas kopā, jo jaudīgāki šie dati ir.
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?
Tātad, saistītie dati. Šis mēms izplatījās. Un drīz vien Kriss Bizē no Berlīnes Brīvās universitātes, kurš bija viens no pirmajiem cilvēkiem, kas ievietoja ko interesantu, viņš ievēroja, ka Vikipēdija, jūs taču pazīstat Vikipēdiju, tiešsaistes enciklopēdiju ar daudz dažādiem interesantiem dokumentiem. Šajos dokumentos, tur ir tādi mazi rāmīši, kastītes. Un šajās informācijas kastītēs, tur lielākoties ir dati. Un tā viņš uzrakstīja programmu, kas paņem šos datus, izvelk tos no Vikipēdijas un ieliek tos saistīto datu pikā tīmeklī, ko viņš nosauca par DBpēdiju. DBpēdija ir atainota kā zils aplītis šī slaida vidū un, ja jūs tiešām dodaties un sameklējat tur Berlīni, tad jūs atklāsit, ka ir arī citi datu avoti, kuros arī ir informācija par Berlīni, un tie ir saistīti savā starpā. Tātad, ja jūs izvelkat no DBpēdijas datus par Berlīni, jūs nonāksit arī pie šīm pārējām lietām. Un tā aizraujošā lieta ir tā, ka tas aug plašumā. Tā atkal ir masu kustība, vai ne?
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.
Padomāsim uz mirkli par datiem. Patiesībā dati nāk daudz dažādos formātos. Padomājiet par dažādību tīmeklī. Tā ir patiešām svarīga lieta, ka tīmeklis ļauj jums tur izvietot visdažādākā veida datus. Tāpat ir ar datiem. Es varētu runāt par daudziem datu veidiem. Mēs varētu runāt par valdības datiem, uzņēmumu dati ir ļoti svarīgi, ir arī zinātniskie dati, personīgie dati, laikapstākļu dati, dati par pasākumiem, dati par runām, un tad ir ziņas un vispār visdažādākā veida lietas. Es pieminēšu tikai dažas no tām, lai jūs apjaustu šo datu dažādību, lai arī jūs ievērotu to lielo apslēpto potenciālu.
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.
Sāksim ar valdības datiem. Baraks Obama savā runā teica, ka ASV valdības datiem vajadzētu būt pieejamiem Internetā ērti apstrādājamos formātos. Un es ceru, ka viņi izliks tos pieejamus kā saistītos datus. Tas ir svarīgi. Kāpēc tas ir svarīgi? Ne tikai caurskatāmības dēļ, jā, caurskatāmība valdībā ir svarīga, taču šie dati, šie ir dati no visām valsts iestādēm Padomājat, cik no šiem datiem ir par to, kā dzīvo Amerikā. Tas ir patiesi noderīgi. Tam ir vērtība. Es varu to izmantot savā uzņēmumā. Es varētu to izmantot kā bērns, pildot mājas darbu. Tātad mēs runājam par to, kā šo vietu, šo pasauli pārvaldīt labāk, padarot šos datus pieejamus.
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"?
Patiesībā, ja jūs esat atbildīgs, ja jūs zināt par kādiem datiem kādā valsts iestādē, bieži vien jūs atklāsit, ka šiem cilvēkiem ir vēlme tos paturēt pie sevis. Hanss sauc to par datu bāzu apkampšanu. Tu apkamp savu datu bāzi, Tu negribi to laist vaļā, līdz neesi izveidojis tai brīnumjauku mājas lapu. Tā vietā es gribētu ieteikt labāk, jā, pagatavojiet brīnumjauku mājas lapu, kas gan es tāds esmu, lai teiktu: "nedariet to"? Pagatavojiet brīnumjauku mājas lapu, taču vispirms dodiet mums neapstrādātus datus, mēs gribam datus. Mēs gribam neapstrādātus datus. Jā, mums tūlīt pat ir jāpieprasa nepastrādāti dati. Es lūgšu jūs pavingrināties, labi? Vai varat pateikt "dodiet"?
Audience: Raw.
Klausītāji: Dodiet.
Tim Berners-Lee: Can you say "data"?
Tims Berners-Lī: Vai varat pateikt "mums"?
Audience: Data.
Klausītāji: Mums.
TBL: Can you say "now"?
TBL: Vai varat pateikt "neapstrādātus datus"?
Audience: Now!
Klausītāji: Neapstrādātus datus!
TBL: Alright, "raw data now"!
TBL: Un tā, "dodiet mums neapstrādātus datus"!
Audience: Raw data now!
Klausītāji: Dodiet mums neapstrādātus datus!
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.
Pavingrinieties šo. Tas ir svarīgi, jo jūs pat iedomāties nevarat, kādus aizbildinājumus cilvēki sadomā, lai paturētu savus datus un nedotu tos jums, lai gan jūs jau esat par tiem samaksājis kā nodokļu maksātājs. Un tā nav tikai Amerikā. Tā ir visā pasaulē. Tās, protams, nav tikai valdības, tie ir arī uzņēmumi.
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.
Es izteikšu vēl dažas pārdomas par datiem. Te nu mēs esam TED, un visu laiku mēs labi apzināmies šos milzīgos izaicinājumus, kas stāv cilvēcei priekšā — izārstēt vēzi, izprast smadzenes, lai ārstētu Alcheimera slimību, saprast ekonomiku, lai padarītu to mazliet stabilāku, saprastu, kā darbojas pasaule. Cilvēki, kuri šīs problēmas atrisinās — zinātnieki — viņiem galvā ir pus-noformulētas idejas, viņi cenšas tās pastāstīt caur tīmekli. Taču šai brīdī milzīgs daudzums cilvēces zināšanu atrodas datubāzēs, kas bieži atrodas vien viņu datoros, un, patiesībā, nav pieejamas citiem.
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.
Es minēšu tikai vienu jomu, ja apskatām, piemēram, Alcheimera slimību zāļu meklējumi — nu ir parādījies varen daudz saistīto datu, jo zinātnieki šajā jomā saprot, ka tas ir lielisks veids, kā izlīst no šiem datu bunkuriem, jo viņiem genoma dati bija vienā datu bāzē vienā ēkā, un viņiem bija olbaltumvielu dati citā. Tagad, viņi tos sasaista — saistītajos datos — un tagad viņi var uzdot tāda veida jautājumu, kādu jūs, šķiet, neuzdotu, es neuzdotu — bet viņi uzdotu. Kādas olbaltumvielas ir iesaistītas signālu pārraidē un ir saistītas arī ar piramidālajiem neironiem? Paņemiet sauju šo un ielieciet Googlē. Protams, tīmeklī nav tādas lapas, kur būtu atbilde uz šo jautājumu, jo neviens šo jautājumu nav iepriekš uzdevis. Jūs saņemat 223'000 rezultātus, nevienu no tiem jūs nevarat pielietot. Jūs pajautājat saistītajiem datiem, ko viņi ir sasaistījuši kopā, 32 rezultāti, katrs no tiem ir olbaltumviela, kam ir šīs īpašības, un jūs varat to apskatīties. Iespēja uzdot šādus jautājumus, kā zinātniekam, jautājumus, kas patiešām sniedzas pāri dažādu jomu robežām ir patiešām pilnīga noteikumu maiņa. Tas ir ļoti, ļoti svarīgi. Zinātniekus šobrīd ļoti kavē tas, ka citu zinātnieku savākto datu potenciāls ir nepieejams, un mums ir nepieciešams to padarīt pieejamu, lai varētu risināt tos milzīgos uzdevumus.
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.
Ja es te tā turpināšu, jūs vēl padomāsit, ka visi dati nāk no milzīgām iestādēm un tam nav nekāda sakara ar jums. Taču tā nav tiesa. Patiesībā, dati ir mūsu dzīve. Jūs vienkārši pieslēdzaties savam iecienītajam sociālajam tīklam, jūs sakat, "Šis ir mans draugs." Bums! Attiecības. Dati. Jūs sakāt, "Šī fotogrāfija, tā ir par… tajā ir attēlots šis cilvēks." Bums! Tie ir dati. Dati, dati, dati. Katru reizi, kad jūs veiciet darbības sociālajā tīklā, šis sociālais tīkls ņem šos datus un pielieto tos, pielāgojot mērķim, un izmanto tos, lai padarītu citu cilvēku dzīves šai vietnē interesantākas. Bet, kad jūs dodaties uz citu saistīto datu mājas lapu, teiksim, šī ir par ceļošanu, un jūs sakāt, "es vēlos nosūtīt šo fotoattēlu visiem cilvēkiem tajā grupā," jūs nevarat pārvarēt sienas. Žurnālā The Economist bija raksts par to, un daudzi cilvēki par to ir rakstījuši blogos — milzīgas neērtības. Veids, kā nojaukt bunkurus ir nonākt pie savstarpējas sadarbošanās starp sociālo tīklu lapām. Mums nepieciešams to paveikt ar saistītajiem datiem.
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.
Pēdējais datu tips, par ko runāšu, iespējams, ir visaizraujošākais. Pirms es devos uz šejieni, es uzmeklēju šo vietu OpenStreetMap. OpenStreetMap ir karte, bet tā ir arī Viki. Palielini, un šis kvadrāts ir teātris, kurā mēs pašlaik atrodamies, The Terrace Theater. Uz tā nebija rakstīts nosaukums. Es varu ieiet rediģēšanas režīmā, es varu iezīmēt teātri, es varu pievienot te apakšā nosaukumu un varu to saglabāt. Un tagad, ja jūs dodaties uz OpenStreetMap.org un uzmeklējat šo vietu, jūs atklāsit, ka The Terrace Theater nu ir piešķirts nosaukums. Es to izdarīju. Es! Es to izdarīju uz šīs kartes. Es nupat to izdarīju! Es to tur uzliku. Un jūs zināt, ko? Ja es… Tā ielu karte rodas, ikvienam sniedzot savu ieguldījumu, un tas rada neiedomājamu resursu, jo ikviens cits arī sniedz savu ieguldījumu. Lūk, ko nozīmē saistītie dati. Tie ir cilvēki, kas katrs sniedz savu ieguldījumu, kaut ko mazliet rada un tad to visu apvieno. Tā darbojas saistītie dati. Jūs paveicat savu daļu. Pārējie paveic savu. Jums varbūt nav milzums datu, ko tur izlikt, taču jūs zināt, kā tos pieprasīt. Un mēs jau to izmēģinājām.
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.
Tātad, saistītie dati — tas ir grandiozi. Esmu jums pastāstījis tikai par nelielu skaitu piemēru. Katrā mūsu dzīves aspektā ir kādi dati, katrā darba un izklaides aspektā, un nav runa tikai par avotu skaitu, no kurienes dati rodas, runa ir par to sasaistīšanu. Un kad jūs sasaistāt kopā datus, jūs iegūstat tādu spēku, kas nav iegūstams, izmantojot vienkārši tīmekli, ar dokumentiem. Jūs iegūstat šo patiešām milzīgo spēku. Šobrīd mēs esam tādā posmā, kad mums tas ir jādara, cilvēkiem, kuriem tā šķiet lieliska doma. Visi cilvēki… Manuprāt, daudzi no TED ir tādi, kas kaut ko dara tāpēc, ka, lai gan ieguldījums nesniedz tūlītēju atdevi, jo tas patiešām atmaksāsies vien tad, kad iesaistīsies arī citi, viņi darīs to tāpēc, ka ir tādas dabas cilvēki, kas vienkārši dara lietas, kuras būs labas, ja ikviens cits darīs tāpat. Labi, tātad tos sauc par saistītajiem datiem. Es gribu, lai jūs tos veidotu. Es gribu, lai jus tos pieprasītu. Un es uzskatu, ka tā ir ideja, kura ir daudzināšanas vērta.
Thanks.
Paldies.
(Applause)
(Aplausi)