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.
Время летит. Уже почти 20 лет прошло с тех пор как, желая пересмотреть то, как мы пользуемся информацией, то, как мы вместе работаем, я изобрёл Всемирную паутину. Теперь, 20 лет спустя, на TED я хочу попросить вас помочь в ещё одном пересмотре.
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.
Итак, возвратимся в 1989 год, когда я написал записку, в которой предложил глобальную гипертекстовую систему. Никто толком не обратил на нее внимания. Но спустя 18 месяцев — так возникают инновации, 18 месяцев спустя мой босс сказал, что я могу развивать идею дальше как своего рода игрушечный проект — обкатать наш новый компьютер. И он дал мне время на написание кода. Я в общих чертах набросал своё видение HTML, гипертекстового протокола — HTTP, и идею об URL — всяких названиях, которые начинаются с HTTP. Я написал и выложил код.
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.
Почему я это сделал? В основном из-за неудовлетворённости. Я был разочарован — я разрабатывал программное обеспечение в этой большой, захватывающей лаборатории, куда приезжали люди со всех уголков мира, они привозили с собой всевозможные компьютеры со всевозможными форматами данных и всевозможными системами документирования. Так что если во всём этом многообразии я хотел понять, как что-то построить, из кусочков того и кусочков другого, все приходилось подключать к новой машине, разбираться, как запускать новую программу, я сталкивался с тем, что информация, которая мне нужна, сохранена в каком-то новом формате, не было никакой совместимости. Все это было очень досадно. Особенно досаждало то, что не использовался весь этот потенциал.
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.
Фактически, на всех этих дисках были документы. Если представить что они все — часть большой виртуальной системы документации, существующей, скажем, в интернете, жизнь была бы намного легче. И, когда у вас появилась идея наподобие этой, вы как бы срастаетесь с нею, и даже если никто не читает ваших записок — на самом деле он прочёл, уже после его смерти была найдена копия, он написал в углу карандашом: «неясно, но захватывающе».
(Laughter)
(Смех)
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.
Но в общем было трудно — действительно трудно объяснить, что из себя тогда представляла сеть. А теперь очень трудно объяснить, почему это было трудно объяснить тогда. Но потом, когда появился TED, сети не существовало, у таких понятий как щелкнуть были другие значения. Я могу показать кусок гипертекста, страницу со ссылками, и если щёлкнуть по ссылке — появится другая гипертекстовая страница. Не впечатляет. Вы знаете, это уже было, гипертекстовые документы на компакт-дисках. Что было сложно, так это представить, Представить, что любая ссылка могла вести к практически любому документу, который только можно представить. Перейти к этому пониманию было очень трудно. Но у некоторых получалось. Хотя это было сложно объяснить, существовало движение снизу, которое делало всё это крайне интересным. Самым захватывающим была не технология, не то, как она использовалась, а сообщество и атмосфера, в которой все эти люди оказывались и отправляли друг другу емейлы. Вот как это выглядело тогда.
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.
И знаете что? Забавно, но сейчас происходит то же самое. Тогда я попросил всех выложить свои документы — я сказал «не могли бы вы выложить свои документы в сеть?» И вы это сделали. Спасибо. Это был прорыв, не правда ли? Я имею в виду, это было довольно интересно мы увидели, что происходившее с сетью, абсолютно нас поражало. Вначале мы всё представляли существенно более примитивным, чем получалось, когда мы собирали сайт, с которым начинали работу. Теперь, я хочу, чтобы вы поместили свои данные в сеть. Оказывается, что до сих пор остаётся огромный неиспользованный потенциал. До сих пор остаётся огромное чувство досады, сохраняющееся потому, что данные в сети не представлены в виде данных.
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.
Что имеется в виду под «данными»? Чем отличаются документы от данных? Документы — это то, что мы читаем, так? Мы их читаем, переходим по ссылкам, и это всё. С данными с помощью компьютера можно делать всё, что угодно. Кто видел выступление Ганса Розлинга? Одно из выдающихся, да, многие его видели, — одно из выдающихся выступлений на TED. Ганс в своей презентации показал в различных цветах для разных стран уровень доходов по одной оси и уровень детской смертности, и он снял всё это анимированным во времени. Так вот, он взял эти данные и сделал презентацию, разрушившую многие мифы, касавшиеся экономик развивающихся стран.
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."
Он сделал слайд примерно так: Изначально у него были все данные, Хорошо, данные серые, квадратные и скучные мы так себе их и представляем, не правда ли? Потому что сами по себе данные мы использовать не можем, но на самом деле они во многом определяют то, что происходит в нашей жизни, потому что кто-то каким-то образом обрабатывает эти данные. В данном случае Ганс собрал данные, которые нашёл на сайте ООН и других. Он собрал их все вместе, объединил в нечто более интересное, нежели исходные фрагменты, и с помощью этой программы, разработанной, вроде, его сыном, сделал замечательную презентацию. Таким образом Ганс показал, что «смотрите, действительно важно иметь много данных». И я был рад увидеть, что вчера на вечеринке он повторял с большой убеждённостью, что «очень важно обладать данными».
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.
Я хочу, чтобы мы подумали о том, что произойдёт, если будут объединены не два фрагмента данных, не шесть, как сделал Ганс, но я хочу представить себе мир, в котором все разместили свои данные в сети, и практически всё, что только можно представить, находится в сети. Я называю это связанными данными. Связанные данные — это технология, она крайне проста. Если вы хотите поместить что-либо в сеть — есть три правила: во-первых, все эти HTTP имена, всё, что начинается с http, мы используем сейчас не просто для доступа к документам, а для доступа к тому, о чём говорят эти документы. Мы используем их для доступа к людям и местам, мы используем их для доступа к товарам и событиям. Концептуальные вещи самого разного рода теперь имеют названия, начинающиеся с 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.
Второе правило: если я возьму одно из HTTP имён, найду его в сети, получу с него данные, используя протокол HTTP, я получаю в ответ некие данные в стандартном формате которые могут быть полезны тем, кто захочет узнать что-либо о чем-нибудь, об этом мероприятии — кто присутствует на мероприятии, что оно из себя представляет, про этого человека, где он родился и тому подобное. Так что второе правило — я получаю важную информацию.
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.
Третье правило заключается в том, что когда я получаю эту информацию, это не просто чей-то рост, вес и дата рождения. Полученная информация обладает взаимосвязями. Данные — это взаимосвязи. Интересно, данные — это взаимосвязи. Этот человек родился в Берлине, Берлин находится в Германии. И когда существуют взаимосвязи, когда они выражаются, тогда другой объект, с которым связан исходный, получает имя, начинающееся с HTTP. Итак, я могу взять и посмотреть этот объект. К примеру, я ищу человека — я могу найти город, где он родился, я могу найти регион, к которому он относится, его население и так далее. То есть я могу всё это просматривать.
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.
Вот собственно и всё. Это и есть связанные данные. Несколько лет назад я написал статью под названием «Связанные данные», и вскоре после этого всё завертелось. Идея связанных данных заключается в том, что мы получаем множество коробочек, как у Ганса, из которых появляется множество побегов. Это не просто масса других растений. Это не просто корень, поддерживающий растение, Но для каждого из этих растений, будь то презентация или анализ, кто-то пытается обнаружить закономерности в данных, они просматривают все данные и пытаются связать их вместе. По настоящему важное свойство данных заключается в том, что чем больше фрагментов вы связываете, тем важнее становится результат.
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?
Итак, связанные данные. Этот шаблон действий распространился дальше, и вскоре, Крис Спитцер из Свободного берлинского университета, один из первых людей, создавших интересные вещи, обратил внимание, что Википедия, знаете, Википедия — это онлайн энциклопедия содержащая в себе множество интересных документов. В этих документах есть небольшие информационные блоки, в которых представлены данные. Так вот, он написал программу, извлекавшую данные из Википедии и помещавшую их в шарик связанных данных, размещённый в сети, который он назвал dbpedia. На этом слайде dbpedia представлена синим шариком в центре. И если вы попробуете найти Берлин, вы обнаружите другие шарики данных, где также упоминается Берлин, и они связаны вместе. Таким образом, когда вы вытаскиваете из dbpedia данные о Берлине, вы вытаскиваете вместе с ними и всё эти вещи. И то, что всё это начинает расти — особенно захватывает. Это снова то самое движение снизу, так?
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.
Давайте немного подумаем о данных. В действительности данные существуют в самых разных формах. Подумайте о разнообразии сети, по-настоящему важно, что сеть позволяет размещать в себе любые типы данных. Так происходит с данными. Я мог бы говорить о всевозможных типах данных. Мы могли бы говорить о правительственных данных, корпоративных данных — они очень важны, есть научные данные, личные данные, метеорологические данные, данные о мероприятиях, о выступлениях, также есть новости и много чего другого. Я упомяну лишь небольшую их часть, чтобы вы смогли представить себе их разнообразие, могли увидеть, какой там потенциал .
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.
Давайте начнём с правительственных данных. Барак Обама в своей речи сказал, что данные американского правительства будут общедоступны в интернете в удобных форматах. И я надеюсь, что эти данные будут размещены в формате связанных данных. Это важно. Почему? Не только из-за прозрачности, да, прозрачность в действиях правительства важна, но сами данные – это данные из всех министерств. Подумайте, какое количество данных относится к американской жизни. Они по-настоящему полезны, у них есть ценность. Я могу воспользоваться ими в своей компании, если бы я был школьником, я мог бы воспользоваться ими, делая домашнюю работу. Мы говорим о том, что делаем мир лучше, делая эти данные доступными.
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"?
На самом деле, если вы знаете о каких-либо данных в министерстве, то зачастую вы обнаруживаете, что эти люди поддаются сильному искушению оставить данные себе, Ганс называет это обниманием базы данных. Ты обнимаешь свою базу данных, ты не хочешь отпускать её, пока не сделаешь для неё красивый сайт. Я бы скорее предложил, что да, делайте красивый сайт, кто я такой, чтобы запрещать вам это делать? Делайте красивый сайт, но сначала дайте нам необработанные данные, они нам нужны. Нам нужны необработанные данные. Хорошо, теперь мы должны потребовать необработанные данные. Я попрошу вас потренироваться в этом, хорошо? Скажите «необработанные».
Audience: Raw.
Зал: Необработанные
Tim Berners-Lee: Can you say "data"?
Тим: можете сказать «данные»?
Audience: Data.
Зал: Данные
TBL: Can you say "now"?
Тим: Можете сказать «сейчас»?
Audience: Now!
Зал: Сейчас!
TBL: Alright, "raw data now"!
Тим: Идёт. Необработанные данные сейчас!
Audience: Raw data now!
Зал: Необработанные данные сейчас!
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.
Попрактикуйтесь. Это важно, потому что вы себе даже не представляете, сколько оправданий люди выдумывают, чтобы продолжать держаться за свои данные и не отдавать их вам, даже несмотря на то что вы как налогоплательщик за них заплатили. И так не только в Америке. Так во всём мире. И, конечно, не только в правительствах, но и в бизнесах.
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.
Ещё несколько мыслей о данных. Здесь на TED, мы хорошо осознаём огромные вызовы, стоящие в настоящее время перед человечеством — лечение раковых заболеваний, понимание механизмов болезни Альцгеймера, понимание экономики, чтобы сделать её чуть более стабильной, понимание того, как устроен мир. Люди, которые найдут ответы на эти вопросы, учёные, имеют наполовину сформировавшиеся идеи, пытаются сообщать их через сеть. Но значительная часть знаний человеческой расы в настоящий момент хранится в базах данных, зачастую на локальных компьютерах, они недоступны для совместного использования.
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.
На самом деле, я каснусь только одной области — если вы посмотрите, например, как разрабатываются лекарства для лечения болезни Альцгеймера, то там сейчас появляется масса связанных данных, потому что учёные из данной области понимают, что это прекрасное решение проблемы, их данные по геному находились в одной базе в одном здании, а данные по протеинам — в другой. Теперь они соединяют эти данные — связанные данные, и могут задать такой вопрос, который вы вряд ли зададите, я не задам. Какие протеины участвуют в сигнальной трансдукции, а также имеют отношение к пирамидальным нейронам? Итак, запомните эту фразу и поищите в Google. Само собой, страницы с ответом на этот вопрос в сети не существует, потому что никто не задавал этот вопрос раньше. Вы получите 223,000 результатов, но ни одного, которым вы сможете воспользоваться. Если адресовать тот же вопрос связанным данным, то получится 32 результата, каждый из которых — протеин с искомыми свойствами, и на каждый можно посмотреть. Для ученого умение формулировать эти вопросы, вопросы, связывающие различные дисциплины, это полнейшай трансформация. Это очень, очень важно. В настоящее время учёные загнаны в тупик, мощь данных, собранных другими учёными, недоступна, и чтобы справиться с этими проблемами, мы должны разблокировать данные.
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.
Если продолжу, вы подумаете, что все данные производятся большими институтами, и это не имеет никакого отношения к вам. Но это не так. На самом деле, данные составляют нашу жизнь. Вы авторизуетесь на сайте своей любимой социальной сети, вы говорите «Это мой друг». И вот, связь. Данные. Вы говорите «эта фотография такого-то человека». И вот, данные. Данные, данные, данные. Каждый раз, когда вы что-либо делаете в социальной сети, сайт собирает данные, использует и обрабатывает, чтобы сделать пребывание других людей на сайте более интересным. Но когда вы заходите на другой сайт со связанными данными, скажем, сайт о путешествиях, и говорите «я хочу послать эту фотографию всем членам такой-то группы», вы не можете этого сделать. В журнале Economist была статья на эту тему, многие люди писали об этом в своих блогах, огромное разочарование. Пробить брешь в закрытых хранилищах данных можно, создав совместимость между социальными сетями. Нам нужно это сделать с помощью связанных данных.
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.
Я скажу об ещё одном типе данных, возможно, наиболее впечатляющем. Прежде чем приехать сюда, я нашёл это место на OpenStreetMap. Это карта, но также и Вики. Приблизьте, и этот квадрат окажется театром, в котором мы сейчас находимся, The Terrace Theater. Но это имя не было обозначено на карте. Так что у меня была возможность перейти в режим редактирования, выбрать театр, добавить внизу его название и сохранить. И теперь, если вы зайдёте на OpenStreetMap.org, и найдёте это место, вы обнаружите, что у The Terrace Theater теперь есть название. Я сделал это. Я! Я проделал это с картой. Я только что это сделал! Я отметил имя на карте. И вы знаете что? Суть этой карты заключается в том, что каждый вносит свою лепту, а в итоге создаётся невероятный ресурс, потому что все остальные поступают так же. В этом и заключается смысл связанных данных. Смысл заключается в том, что каждый что-то делает, и всё это связывается. Так работают связанные данные. Вы вносите свой вклад, все остальные вносят свой. Возможно, у вас не найдется большого количества данных, чтобы разместить их там, но вы сможете их запросить. Мы практиковали это.
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.
Итак, связанные данные — это огромная тема. Я рассказал вам только малую часть. Данные присутствуют в каждом аспекте нашей жизни, каждом аспекте работы и отдыха. И дело не только в числе источников данных, но в связывании этих данных. Когда вы связываете данные, вы получаете могущество, которое недоступно лишь сети или документам. Вы получаете по-настоящему огромную силу. Итак, мы находимся на этапе, когда мы должны сделать это — люди, считающие, что это отличная идея. И все эти люди, а я думаю на TED много людей, которые что-то делают, даже несмотря на отсутствие возможности вернуть инвестиции быстро, потому что затея окупится только когда все остальные поступят так же, они сделают это потому, что они относятся к той категории людей, которые просто делают то, что принесёт результат, если все остальные сделают то же. Итак, это — связанные данные. Я хочу, чтобы вы это сделали. Я хочу, чтобы вы этого потребовали. И я думаю, эта идея достойна распространения.
Thanks.
Спасибо.
(Applause)
(Аплодисменты)