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.
O tempo voa. Há quase 20 anos quando procurava mudar a forma de usarmos a informação, a forma de trabalharmos em conjunto, eu inventei a Web. Agora, 20 anos depois, aqui no TED, Eu peço ajuda a vocês em uma nova reestrutura.
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.
Vamos voltar para 1989, Eu sugeri o sistema global de hipertexto. Ninguém realmente fez algo de bom com ele. Mas, 18 anos depois. É como a inovação acontece. Meu chefe disse que eu poderia trabalhar em paralelo, com se fosse um hobby, aproveitando um novo computador que tinhamos. E então me arrumou um time para codificar. Basicamente rabisquei o que o HTML deveria ser, protocolo de hipertexto, HTTP. a idéia de URLs, nomes para as coisas que rodam com HTTP. Eu escrevi o código e coloquei ali.
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.
Por que eu fiz isso? Bem, era um frustração só. Eu era frustrado. Eu trabalhava como engenheiro de software nesse laboratório imenso, com várias pessoas de todo lugar. Trouxeram todo tipo de computador. Tinham todo tipo de dado em diferentes formatos. Toda uma forma diferente de documentar. E então, nessa diversidade toda, para descobrir como construir algo sem um pouco disso e com um pouco daquilo, com tudo que eu vi. Tive que conectar maquinas diferentes, Eu tive que aprender a rodar novos programas, Eu procurei a informação em diversos formatos. E eram todos incompatíveis. Foi muito frustrante. A frustração era por conta das infinitas possibilidades.
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.
De fato, em todos esses discos havia documentos. Então se imaginar tudo isso sendo parte de algo maior, um sistema de documentos virtuais, por exemplo, na Internet, então a vida seria mais fácil. Bem, quando você tem uma idéia dessas, ela te arrepia mesmo quando ninguém lê o que você escreve. Na realidade leu. Foi encontrada após sua morte, uma cópia. Onde escreveu "Vago, mas excitante", a lápis, no cantinho.
(Laughter)
(Risos)
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.
Mas no geral foi difícil. Foi realmente difícil explicar com era a Web. É difícil explicar às pessoas agora o que era difícil explicar. Mas então -- OK, quando começou o TED, não havia Web e coisas como clicar não tinham o mesmo significado. Eu posso mostrar a alguém um pedaço de hipertexto, uma página que tem links, e nós clicamos no link e "bing". Ta lá outra página de hipertexto. Nada impressionante. Nós temos coisas em hipertexto nos CD-ROMs. Foi difícil fazê-los imaginar. Então, imagine que o link poderia ter direcionado virtualmente para qualquer tipo de documento. Está bem, é um passo muito difícil para as pessoas. Mas algumas pessoas deram esse passo. Ainda assim, foi difícil explicar, mas houve uma popularização E isso é o que o tornou mais divertido. Tem sido a parte mais excitante, não a tecnologia, nem as coisas que as pessoas fizeram com isso, mas a comunidade, o espírito de todas essas pessoas se juntando, enviando emails. Foi o que aconteceu.
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.
Sabem o que mais? É engraçado, mas agora mesmo está se repetindo. Eu perguntei a todos, mais ou menos, para colocar seus documentos. Eu disse, "Poderiam colocar seus documentos nessa tal Web?" E, colocaram. Obrigado. Tem sido o máximo, não? Quero dizer, foi realmente interessante porque descobrimos que as coisas que acontecem na Web realmente nos levam longe. Elas são muito mais que havíamos imaginado do que quando nós juntamos o site inicial no qual começamos. Agora, Eu quero que vocês coloquem seus dados na Web. Perceba que ainda existe essa enorme possibilidade. Ainda existe uma grande frustração que as pessoas tem porque não tem os dados na Web como dados.
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.
O que você quer dizer com dados? Qual a diferença? Documentos, dados? Documentos vocês podem ler, OK? Mais ou menos, vocês os lêem, vocês podem seguir os links dele, e é isso ai. Dados. Vocês podem fazer todo tipo de coisa com um computador. Quem aqui viu a palestra do Hans Rosling? Um dos melhores. Muita gente viu. uma das melhores palestras do TED. Hans os colocou nessa apresentação que ele mostrou, para vários países diferente, em várias cores. Mostrou níveis de renda em um eixo e mostrou mortalidade infantil, e tudo isso animado no tempo. Então, ele obteve os dados e fez uma apresentação que derrubou vários mitos que as pessoas tinham sobre economia no mundo em desenvolvimento.
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."
Ele colocou na tela algo como isso. tinha por baixo todos os dados OK, dado é sem graça e chato, e é assim que nós pensamos, não é? Porque vocês não podem usar os dados sozinhos Mas de fato, os dados ditam boa parte do que acontece em nossas vidas e isso acontece porque alguém os pegou e fez algo com eles. Nesse caso, o Hans juntou os dados que achou em sites que tinha a ver com as Nações Unidas. Ele juntou tudo isso, combinando em algo mais interessante que as partes originais e depois colocou dentro desse software, que eu acho que seu filho desenvolveu, originalmente, e produziu essa maravilhosa apresentação. E o Hans fez questão de dizer, "Olhem, é realmente importante ter muitos dados." E eu fui feliz em ver essa parte na noite passada na qual ele ainda dizia, enfático, "É realmente importante ter muitos dados."
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.
Eu quero que paremos para pensar não apenas em duas peças conectadas, ou seis como ele fez, mas pensem em um mundo onde todo mundo coloca dados na Web e tudo que você possa imaginar esteja na Web. e então chamem isso de dados vinculados. A tecnologia está no dado vinculado, e é extremamente simples. Se vocês quiserem colocar algo na Web por três anos a primeira coisa é que aqueles nomes HTTP. aquelas coisas que começam com http: agora nós as utilizamos não apenas para documentos, utilizamos para fazer o mesmo que os documentos fazem. utilizamos para pessoas, para lugares, utilizamos em nossos produtos, utilizamos para eventos. Todo tipo de conceito, agora tem nomes que começam com 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.
Segunda regra, se eu pegar um desses nomes HTTP colocar algo na Web com ele e buscar os dados da Web usando o protocolo HTTP, Eu receberei alguns dados em um formato padronizado que é um tipo de dado que alguém talvez saiba sobre aquilo, sobre aquele fato. Quem está no fato? Qualquer que seja ele é sobre aquele pessoa, onde nasceram, coisas desse tipo. Então a segunda regra é que eu recebo informação importante.
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.
A terceira regra é que quando eu recebo a informação não é apenas saber a altura e peso de alguém e onde nasceram, é ter seus relacionamentos. Dados são relacionamentos. Curiosamente, dados são relacionamentos. Esta pessoa nasceu em Berlim, Berlim é na Alemanha. E quando tem relacionamentos, qualquer que seja expressa uma relação. Então a outra coisa a que está relacionado é dado um desses nomes que iniciam o HTTP. Então, eu posso ir adiante e procurar aquilo. Então eu procuro por uma pessoa. Eu posso visitar a cidade onde nasceu Eu posso visitar a região dela, e a vila onde ela fica, e a população de lá, e assim por diante. Eu posso navegar por tudo isso.
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.
Na verdade, é isso ai. Isso são os dados vinculados. Eu escrevi um artigo chamado "Dados Vinculados" alguns anos atrás e logo depois, as coisas começaram a acontecer. A idéia de dados vinculados é que nós ficamos com um monte dessas caixas do Hans, e ficamos com um monte dessas coisas brotando. Não é apenas um série de outras plantas. Não é apenas uma raiz de uma planta, mas para cada uma das plantas, qualquer que seja. Uma apresentação, uma análise, a procura por padrões nos dados. Eles obtêm todos os dados e os conectam, e a coisa mais importante sobre os dados é que quanto mais você tem para conectar, mais poderosos eles são.
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?
Então, dados vinculados. O significado veio de lá. E, tão logo Chis Spitzer* da Universidade Freie em Berlim que foi uma das primeiras pessoas a colocar coisas interessantes, ele notou que a Wikipedia. A Wikipedia, aquela enciclopédia online que tem um monte de documentos interessantes. Bem, nesses documentos, tem pequenos quadrados, pequenas caixas. E na maioria das caixas, existem dados. Ele então escreveu um programa obter os dados, extrair da Wikipedia, e colocar em forma de dados vinculados na web, que ele chamou de DBpedia. DBpedia é representada por esse balão azul no meio desse slide e se vocês realmente procurarem Berlim, irão ver que existem outros dados que também tem a ver com Berlim, e eles estão conectados. Assim se você puxar dados de Berlim do DBpedia, irá acabar puxando essas outras coisas também. E a parte excitante é que está começando a crescer. Isso novamente é apenas o começo, 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.
Deixe-me pensar sobre os dados por um momento. Dados vem, de fato, em um monte de formas diferentes Pense na diversidade da web, é importante que a web deixe você colocar todo tipo de dado lá. Por isso, com os dados. Eu diria todo tipo de dados. Diríamos dados do governo, de empresas é realmente importante, tem dados científicos, os dados pessoais, dados de meterologia, tem dados sobre acontecimentos, dados sobre palestras, notícias e todo tipo de coisa. Estou apenas mencionando alguns deles para que você tenham idéia da diversidade, para que vejam quantas possibilidades.
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.
Vamos começar com dados do governo. Barack Obama disse, em um discurso, que os dados do governo americano estariam disponíveis na internet em formatos acessíveis. E eu espero que eles coloquem em forma de dados vinculados. É importante. Por que é importante? Não só pela transparência, pois transparência no governo é importante, mas os dados de todos os departamentos do governo Imagine quanto desses dados falam do modo de vida na América. É útil. Tem valor. Eu posso usar na minha empresa. Uma criança poderia usar na sua lição de casa. Estamos falando de fazer um mundo melhor ao deixar esse dados disponíveis.
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"?
De fato se for responsável. Se você encontrar dados no governo, quase sempre irá achar essas pessoas, elas são tentadas a retê-los. O Hans chama isso de abraço no banco de dados. Você abraça seu banco, você não quer que vá embora até que você faça um belo site para ele. Bem, eu sugiro que ao invés disso, quero dizer, sim, faça um site lindo. Quem sou eu pra dizer para não fazer um belo site? Faça um belo site, mas primeiro nos dê os dados inalterados, nós queremos os dados. Nós queremos os dados inalterados. OK, nós vamos pedir os dados agora. e estou pedindo para vocês praticarem, OK? Digam "puros".
Audience: Raw.
Platéia: Puros.
Tim Berners-Lee: Can you say "data"?
Tim: Podem dizer "dados"?
Audience: Data.
Platéia: Dados.
TBL: Can you say "now"?
Tim: Podem dizer "agora"?
Audience: Now!
Platéia: Agora!
TBL: Alright, "raw data now"!
Tim: Vamos lá, dados puros agora!
Audience: Raw data now!
Platéia: Dados puros agora!
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.
Pratique isso. É importante porque vocês não têm idéia das desculpas que as pessoas inventam para não liberarem os dados e não fornecem, mesmo que você já tenha pago o imposto para tê-las. e isso não é só na América. Acontece no mundo todo. e não é apenas no governo, é claro. Em empresas também.
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.
Eu vou mencionar algums pensamentos sobre os dados. Estamos aqui no TED, e todo o tempo muito conscientes do grande desafio que a sociedade tem agora. Cura do câncer, entendimento da doença de Alzheimer, compreensão de como ter uma economia mais estável, saber como o mundo funciona. As pessoas que resolvem isso, os cientistas, tem apenas parte das idéias na cabeça, eles tentam comunicá-las pela internet. Mas boa parte do conhecimento da humanidade nesse momento está nos bancos de dados, nos computadores deles, e realmente, não está compartilhado.
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.
Na verdade, vou entrar em uma área. Se você procurar por Alzheimer, por exemplo, buscar por drogas. Há um volume completo de dados sendo disponibilizados porque os cientistas dessa área entendem que é uma ótima forma de tirar daqueles prédios, porque eles tinham dados de genoma em um banco em um prédio, e tinham os dados de proteínas em outro. Agora, estão colocando eles como dados vinculados. E agora eles podem fazer algumas perguntas que vocês não fariam, Eu não ia perguntar. Eles deveriam. Quais proteínas fazem parte da transdução de sinal. e quais estão relacionadas aos neurônios piramidais? Bem, você pega tudo isso e coloca no Google. É claro, não existe uma página que irá responder a isso porque ninguém perguntou isso antes. O resultado é 223.000 páginas. Nenhuma delas pode ser usada. Ao perguntar aos dados vinculados, que agora estão conectados, 32 resultados. Cada um deles uma proteína com essas propriedades e você pode observá-las. O poder de fazer esse tipo de perguntar, como um cientista. Questões que passam por diferentes disciplinas. É realmente uma mudança completa. É extremamente importante. Os cientistas estão travados nesse momento. O poder dos dados que outros cientistas coletaram está bloqueado e precisamos liberá-los para que possamos lidar com esses 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.
Se continuar assim, pensarão que todos os dados vêm de grandes instituições e não tem nada que possa ser feito. Mas, não é verdade. Na verdade, os dados são sobre nossas vidas. Apenas logue no seu site de rede social, no seu favorito, e diga, "Esse é meu amigo." Bing! Relacionamento. Dados. Diz, "Essa foto tem a ver com essa pessoa." Bing! São os dados. Dados, dados, dados. Cada vez que você mexe no site da rede social, o site da rede social está usando os dados e dando outro propósito a eles para que a vida das outras pessoas no site fique mais interessante. Mas, quando você vai até outro site através de um link. Digamos para um site de turismo, e você diz, "Eu quero enviar essa foto para todos do grupo". Você não consegue. Na revista The Economist tem um artigo sobre isso, varias pessoas dizendo que é uma frustração terrível. A forma de passar por isso seria a interoperabilidade entre os sites das redes sociais. Precisamos fazer isso com dados vinculados.
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.
O último tipo de dado que vou falar, talvez seja o mais excitante. Antes de chegar lá, eu procurei no OpenStreetMap É um mapa do OpenStreetMap, mas também é um Wiki. Aumentando naquele quadrado que é um teatro. Vamos lá. É o teatro "O Terraço". Aqui não tem um nome. Vou para modo de edição, eu posso selecionar o teatro, Eu posso adicionar logo abaixo do nome, e eu posso voltar atrás. e agora se vocês forem no OpenStreetMap.org e encontrar esse lugar, verão que o teatro "O Terraço" tem um nome. Eu fiz isso! Fiz isso no mapa. Apenas isso! Eu coloquei ali. Sabe uma coisa? Aquele mapa mostra cada um fazendo a sua parte e cria algo inacreditável pois cada um faz sua parte. É isso que são os dados vinculados. É sobre as pessoas fazendo sua parte para produzir uma pequena parte, e tudo conecta. É assim que os dados vinculados funcionam. Faça sua parte. Cada um faz a sua parte. Você não deve ter muitos dados pra colocar lá mas você sabe como exigir por eles. E nós praticamos isso.
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.
Dados vinculados são ótimos! Eu disse poucas coisas a vocês que existem dados em tudo na nossa vida, em cada parte do trabalho e no prazer, e não tem a ver com o número de lugares de onde vem os dados, tem a ver com conectá-los. E quando vocês conectam os dados, tem o poder de um jeito que não é só na Web, com os documentos. Vocês tem realmente um grande poder com eles. Estamos em um estágio onde temos que fazer isso. As pessoas que acreditam nessa idéia. E todos vocês. E acho que tem muita gente no TED que faz acontecer. Embora não haja um retorno imediato do investimento porque só haverá retorno quando todos tiverem feito sua parte. Farão isso porque são pessoas que fazem acontecer e como seria bom se todos fizessem. OK, esses são os dados vinculados. Eu quero vocês envolvidos. Eu quero que vocês exijam eles. Acho que essa idéia que vai pegar.
Thanks.
Obrigado.
(Applause)
(Aplausos)