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.
De tijd vliegt. Het is nu bijna 20 jaar geleden, dat ik zocht naar een nieuw kader voor de manier waarop wij informatie gebruiken, de manier waarop we samenwerken -- ik vond het World Wide Web uit. Nu, 20 jaar later, bij TED, wil ik jullie hulp bij nog een nieuw kader.
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.
Destijds in 1989 schreef ik een memo waarin ik het mondiale hypertextsysteem voorstelde. Maar niemand deed er echt veel mee. Maar 18 maanden later -- zo gaat dat met innovatie -- 18 maanden later zei mijn baas dat ik het naast mijn werk mocht doen, als een soort speelproject, om onze nieuwe computer wat uit te testen. Hij gaf me de tijd om de software te schrijven. Dus ik zette in grote lijnen neer hoe HTML eruit moest zien, hypertext protocol -- HTTP -- het idee van URLs -- namen voor dingen die met HTTP beginnen. Ik schreef de programma's en bracht ze naar buiten.
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.
Waarom ik dat deed? Nou, vooral uit frustratie. Ik was gefrustreerd -- ik werkte als software engineer in een enorm groot en opwindend lab, waar mensen van over de hele wereld werkten. Zij brachten allerlei verschillende computers mee. Met allerlei verschillende dataformaten. Allerlei soorten van documentatiesystemen. Als ik in die verscheidenheid wilde uitvissen hoe je iets kon opbouwen uit een beetje van het een en een beetje van het ander, moest ik telkens verbinding zoeken met een nieuwe machine, leren hoe ik een nieuw programma moest starten, en dan vond ik de informatie die ik zocht in een nieuw dataformaat. En die waren niet uitwisselbaar. Dat was gewoon erg frustrerend. De frustratie betrof al dat ontsloten potentieel.
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.
Op al die discs stonden documenten. Dus als je je kon voorstellen dat die allemaal onderdeel uit maakten van een groot, virtueel documentatiesysteem in de lucht, op het Internet, dan zou het leven zoveel eenvoudiger zijn. Als je ooit zo'n idee hebt gekregen, dan gaat het onder je huid zitten en zelfs als niemand jouw memo leest -- hij las het wel, men vond zijn exemplaar na zijn dood terug. Hij had er in een hoekje met potlood bij geschreven: "Vaag, maar opwindend"
(Laughter)
(Gelach)
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.
Maar in het algemeen was het lastig -- het was heel lastig om uit te leggen hoe het web eruit zou zien. Het is nu lastig uit te leggen aan mensen dat het toen lastig was. Maar toen -- OK, toen TED begon, bestond er nog geen web, dus termen als klikken betekenden iets anders. Ik kan iemand een stukje hypertext laten zien, een pagina met links, en we klikken op een link en boink -- daar is een andere hypertextpagina. Niet indrukwekkend. Wij kenden dat wel -- wij kenden toen hypertext op CD-ROMs. Het was moeilijk voor te stellen dat die link zou leiden naar praktisch elk document dat je je kon voorstellen. Dat was de sprong die veel mensen moeilijk konden maken. Maar sommigen wel. Het was lastig om uit te leggen, maar toch was er een beweging vanuit de basis. En dat heeft voor het meeste plezier gezorgd. Dat was het meest opwindende, niet de technologie, niet de dingen die mensen ermee konden doen, maar de gemeenschap zelf, de geest van al die mensen die samenkwamen, e-mails verstuurden. Zo was het toen.
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.
Weet je wat? Het is grappig dat het nu weer zo gaat. Ik vroeg zo'n beetje iedereen om hun documenten -- Ik vroeg: "Kun je jouw documenten op dit web-ding te zetten?" En dat deed je dan. Dank je. Het is wel een explosie geweest, hè? Ik bedoel, het is nogal interessant geweest, omdat we hebben ontdekt dat wat er met het web gebeurt ons echt verbaast. Het is veel meer dan we ons ooit hebben voorgesteld toen we de eerste website maakten waar we mee begonnen zijn. Ik wil nu dat jullie je data op het web zetten. Er blijkt nog steeds een enorm onvermoed potentieel te bestaan. Er is nog steeds veel frustratie bij mensen, omdat we de data op het web niet als data hebben.
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.
Hoezo data? Wat is het verschil -- documenten, data? Documenten lees je, OK? Je leest ze, je kunt links erop volgen, maar dat is het wel zo'n beetje. Met data kun je allerlei dingen doen met een computer. Wie heeft hier of op een andere manier de talk van Hans Rosling gezien? Een van de beste -- ja, een hoop mensen hebben hem gezien -- één van de beste TED-talks. Hans toonde in zijn presentatie voor een aantal verschillende landen, in verschillende kleuren -- hij toonde inkomensniveaus op één as en hij toonde de kindersterfte, en hij liet zien hoe die zich in de tijd bewoog. Hij had die data en maakte een presentatie die een hoop mythes vernielde waarin mensen geloofden over de economie in de ontwikkelingslanden.
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."
Hij toonde een dia die een beetje op deze lijkt. Deze was gebaseerd op alle data. OK, data is bruin, hoekig en saai, en dat vinden wij ervan, hè? Want data kun je niet altijd afzonderlijk gebruiken. Maar toch wordt enorm veel in ons leven door data gestuurd, doordat iemand die data pakt en er iets mee doet. In dit geval had Hans data samengevoegd, die hij had gevonden op websites van de Verenigde Naties en zo. Hij had ze samen gecombineerd in iets dat veel interessanter was dan de afzonderlijke stukjes, en daarna liet hij er software op los, die zijn zoon had ontwikkeld, geloof ik, en produceerde deze schitterende presentatie. En wat Hans daarmee wilde zeggen was: "Kijk, het is heel belangrijk om veel data te hebben." En ik was blij dat hij gisteravond op het feest nog steeds heel stellig zei: "Het is echt belangrijk om veel data te hebben."
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.
Dus ik wil graag dat we nu denken aan niet slechts twee data-stromen die verbonden worden, of zes zoals hij, maar ik wil denken aan een wereld waar iedereen data op het web plaatst waardoor zowat alles wat je je kunt voorstellen, op het web staat. En dat noemen we dan gelinkte data. De technologie is gelinkte data, en het is doodeenvoudig. Als je iets op het web wilt plaatsten, gelden er drie regels: ten eerste die HTTP-namen -- wat begint met "http:" -- we gebruiken die nu niet alleen voor documenten, maar we gebruiken ze voor dingen waar de documenten over gaan. We gebruiken ze voor mensen, voor plaatsen, voor jullie producten en voor gebeurtenissen. Allerlei conceptuele zaken krijgen namen die beginnen met 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.
Ten tweede, als ik zo'n HTTP-naam neem en die opzoek op het web en de data ophaal met het HTTP-protocol van het web, krijg ik wat data terug in een standaardformaat. Dat is zinvolle data die iemand graag wil weten over dat ding, over die gebeurtenis. Wie is er aanwezig? Van alles over die persoon, waar hij geboren is, van die dingen. Dus regel twee is: ik krijg belangrijke informatie terug.
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.
De derde regel is: als ik die informatie ontvang, gaat het niet alleen over de lengte en gewicht van iemand en waar hij is geboren, het gaat om de verbanden. Data betekent verbanden. Interessant, data betekent verbanden. Deze persoon is geboren in Berlijn, Berlijn is Duitsland. En als het verbanden heeft, als die een verband weergeeft, dan is het andere ding waarmee het is verbonden weergegeven in zo'n naam die start met HTTP. Dus ik kan mijn gang gaan en dat ding opzoeken. Dus ik zoek een persoon -- ik kan zijn geboortestad erbij zoeken, dan de regio daarvan, en de gemeente waar die bij hoort, en het aantal inwoners daarvan enzovoorts. Zo kan ik door de data bladeren.
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.
Dat is het werkelijk. Dat zijn gelinkte data. Ik schreef een paar jaar geleden een artikel met de naam "Gelinkte data" en snel daarna gebeurde er al wat. Het idee achter gelinkte data is dat we een hele hoop van die vakjes krijgen die Hans had, en zo krijgen we een kiem naar een hele hoop dingen. Niet alleen een hele hoop andere planten. Het is niet alleen een wortel die een plant voortbrengt, maar voor elk van die planten, of wat dan ook -- een presentatie, een analyse, zoekt iemand naar patronen in die data -- ze kunnen alle data bekijken en met elkaar verbinden. En het belangrijkste over data is: hoe meer je ze verbindt, hoe krachtiger ze worden.
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?
Dus, gelinkte data. De meme kwam naar buiten. En al vrij snel merkte Chris Bizer van de Freie Universität in Berlijn, een van de eersten die interessante data aanbracht, dat Wikipedia -- je kent Wikipedia, de online encyclopedie met een hele hoop interessante documenten er in. In die documenten staan kleine vierkantjes, kleine vakjes. En in de meeste informatievakjes staan data. Hij schreef een programma om de data uit Wikipedia te filteren, en ze in een blob van gelinkte data op het web te verzamelen, die hij dbpedia noemde. Dbpedia is vertegenwoordigd door de blauwe blob middenin deze dia en als je daarin Berlijn opzoekt, ontdek je dat er andere datablobs bestaan die ook wat over Berlijn hebben, en ze zijn onderling gelinkt. Dus als je de data van dbpedia betrekt over Berlijn, kom je ook op die anderen dingen terecht. En het boeiende is dat ze beginnen te groeien. Dit is weer die beweging vanuit de basis, OK?
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.
Laten we even aan de data denken. Data verschijnen in heel veel verschillende vormen. Denk aan de verscheidenheid van het web, het is erg belangrijk dat je op het web allerlei data kunt plaatsen. Zo gaat het met data. Ik zou allerlei soorten data kunnen noemen. Je hebt data van de overheid, belangrijke bedrijfsdata, er bestaan wetenschappelijke data, persoonlijke data, weerkundige data, en over gebeurtenissen, data over gesprekken, nieuws, van alles. Ik noem er maar een paar zodat je een idee krijgt van de verscheidenheid, en inziet hoeveel wat er mogelijk is.
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.
Laten we beginnen met overheidsgegevens. Barack Obama zei in een speech, dat hij -- Amerikaanse overheidsdata horen op internet te staan in toegankelijke formaten. En ik hoop dat ze ze erop zetten als linked data. Dat is belangrijk. Waarom? Niet alleen voor transparantie, de overheid moet transparant zijn, maar die data -- de data van alle overheidsinstellingen. Denk eraan hoeveel data handelen over het dagelijks leven in Amerika. Het is handig. Het heeft waarde. Ik kan ze in mijn bedrijf gebruiken. Een kind zou ze bij het huiswerk kunnen gebruiken. Dus door deze data te ontsluiten, maken we het leven makkelijker.
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"?
Als je verantwoordelijk bent -- als je kennis hebt van wat data in een overheidsinstelling, merk je vaak dat deze mensen in de verleiding komen om ze voor zich te houden -- Hans noemt dat databaseknuffelen. Je knuffelt je database, want je wilt ze niet afstaan tot je er een mooie website voor gemaakt hebt. Maar ik stel voor dat je beter -- ja, maak een mooie website, wie ben ik om je af te raden een mooie website te maken? Maak gerust een mooie website, maar geef ons eerst de onbewerkte data, wij willen de data. Wij willen onbewerkte data. Oké, we moeten nu vragen om ruwe data. En ik ga jullie vragen om dat te oefenen, oké? Zeg "ruwe".
Audience: Raw.
Publiek: Ruwe.
Tim Berners-Lee: Can you say "data"?
Tim Berners-Lee: Kunnen jullie "data" zeggen?
Audience: Data.
Publiek: Data.
TBL: Can you say "now"?
TBL: Kunnen jullie "nu" zeggen?
Audience: Now!
Publiek: Nu!
TBL: Alright, "raw data now"!
TBL: Goed, ruwe data nu!
Audience: Raw data now!
Publiek: Ruwe data nu!
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.
Oefen dat. Dat is belangrijk want je weet niet wat voor smoesjes mensen bedenken om hun data vast te houden en niet aan jou te geven, hoewel je er als belastingbetaler voor betaald hebt. En niet alleen in Amerika. Over de hele wereld. En niet alleen overheden, natuurlijk -- voor bedrijven geldt hetzelfde.
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.
Hier zijn nog een paar gedachten over data. We zijn hier bij TED, en we zijn ons continue bewust van de enorme uitdagingen voor de mensheid tegenwoordig -- kanker genezen, begrijpen wat er in de hersenen gebeurt bij Alzheimer, begrijpen hoe we de economie wat stabieler kunnen maken, begrijpen hoe de wereld werkt. De mensen die ze gaan oplossen -- de wetenschappers -- hebben onvoltooide ideeën in hun hoofd, die ze via het web proberen te delen. Maar tegenwoordig zit veel van de kennis van de mensheid in databases op hun computers, en wordt ze op dit moment niet gedeeld met anderen.
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.
Ik ga in op één gebied -- als je bijvoorbeeld op zoek bent naar medicijnen tegen Alzheimer -- er is net veel gelinkte data daarover gepubliceerd, omdat wetenschappers op dat terrein zich realiseren dat dit een geweldige manier is om uit die silo's te komen, want ze hadden hun erfelijkheidsdata in de ene database in het ene gebouw, en de data over eiwitten stond in een andere. Nu plakken ze deze aan elkaar -- gelinkte data -- en nu kunnen ze de vragen stellen, die jullie waarschijnlijk niet zouden stellen, ik alvast niet -- maar zij wel. Welke eiwitten spelen een rol bij de signaaloverdracht die ook verband houden met piramidecellen? Met zo'n mond vol kun je op Google zoeken. Natuurlijk is er geen pagina op het web die zo'n vraag beantwoordt omdat nog niemand die vraag gesteld heeft. Je vindt 223.000 hits -- maar geen bruikbare resultaten. Stel je hem aan gelinkte data -- die ze nu samengevoegd hebben -- 32 hits, allemaal eiwitten met die kenmerken die je kunt bekijken. De kracht om als wetenschapper dat soort vragen te kunnen stellen -- vragen die meerdere disciplines overspannen -- is echt een doorbraak. Het is heel belangrijk. Wetenschappers worden zwaar belemmerd op dit moment -- de kracht van de data die andere wetenschappers hebben verzameld, zit opgesloten en we moeten die ontsluiten zodat we die enorme problemen kunnen aanpakken.
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.
Als ik zo doorga, denken jullie dat alle data afkomstig is van enorme instellingen en dat jullie er niets mee te maken hebben. Maar dat is niet zo. In feite gaan data over onze levens. Gewoon -- je logt aan op de sociale netwerksite van je voorkeur en je zegt: "Dit is mijn vriend." Bing! Een relatie. Data. Je zegt: "Deze foto is over -- het stelt deze persoon voor." Bing! Dat is data. Data, data data. Elke keer dat je iets doet op een sociale netwerksite, ontvangt deze site data en gebruikt die -- herbenut die -- en gebruikt die om het leven van anderen interessanter te maken op de site. Maar als je naar een andere site met gelinkte data gaat -- latten we zeggen eentje over reizen, en je zegt: "Ik wil deze foto naar alle mensen in die groep sturen," dan loop je tegen muren aan. The Economist schreef er een artikel over, en heel veel mensen hebben erover geblogd -- enorme frustratie. De manier om de silo's af te breken, is om sociale netwerksites onderling te laten samenwerken. Dat moeten we doen met gelinkte data.
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.
Een laatste type data waar ik het over zal hebben, is misschien het boeiendste. De weg hiernaar toe, heb ik opgezocht op OpenStreetMap. OpenStreetMap is een kaart, maar ook een Wiki. Zoom in en dat vierkantje is een theater -- waar we nu zijn -- The Terrace Theater. Er stond nog geen naam op. Ik kon in de wijzigmodus het theater selecteren, de naam eraan toevoegen en dan opslaan. En als je nu terug gaat naar OpenStreetMap.org, en deze plek opzoekt, zul je zien dat The Terrace Theater nu een naam heeft. Ik deed dat. Ik! Ik deed dat op de kaart. Ik deed dat gewoon! Ik heb het erop gezet. Hé, weet je wat? Als ik -- het gaat erom dat iedereen zijn steentje bijdraagt en zo vormt zich een onvoorstelbare bron, want iedereen doet wat. En dit is waar gelinkte data om gaat. Het gaat om mensen die op hun manier een klein beetje doen, en losse eindjes aan elkaar knopen. Zo werkt gelinkte data. Jij doet wat. Iedereen doet wat. Jij hebt dan misschien niet veel data om erop te zetten maar je weet het op te eisen. En dat hebben we geoefend.
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.
Dus gelinkte data -- het is groots. Ik heb je maar een paar dingen verteld. Er zit data in elk onderdeel van ons leven, elk onderdeel van het werk en plezier, en het gaat niet om de hoeveelheid plekken waar de de data vandaan komt, het gaat om het verbinden. En als je data onderling verbindt, ontstaat kracht op een manier die niet ontstaat met het web, met documenten. Er ontstaat een enorme kracht uit. Dus ik sta nu op het podium waar we dit moeten doen -- mensen vinden dit een geweldig idee. En alle mensen -- en ik denk dat er veel mensen op TED zijn die daarom wat doen -- zelfs zonder onmiddellijke return on investment, want het levert pas wat op als iedereen mee doet -- ze zullen het doen omdat ze het type mens zijn dat gewoon die dingen doet, die goed zouden zijn als verder iedereen ze deed. OK, dus het heet gelinkte data. Ik wil graag dat jullie het maken. Ik wil graag dat jullie het vereisen. En ik denk dat het idee de moeite waard is.
Thanks.
Dank u.
(Applause)
(Applaus)