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.
Час летить. Фактично вже майже 20 років минуло відтоді, як я, бажаючи змінити те, як ми використовуємо інформацію, як ми працюємо разом — відколи я винайшов всесвітню павутину. Зараз, 20 років потому, на TED, я прошу вас допомогти здійснити нову зміну.
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.
Отже, повертаючись до 1989 року, коли я запропонував глобальну систему гіпертексту. Ніхто по суті не звернув на неї уваги. Але через 18 місяців — ось як відбуваються інновації — через 18 місяців мій керівник сказав, що я можу займатися цим на стороні, як проектом для забави, випробувати новий комп'ютер, який ми отримали. Тож він дав мені час написати це. Тож я згубша накидав, як має виглядати HTML, протокол гіпертексту — HTTP — ідею адрес URL — цих імен для всього, що починається із HTTP. Я написав код і виклав його.
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.
Чому я це зробив? Ну, в основному через розчарування. Я був розчарований — я працював розробником програмного забезпечення у великій, захоплюючій лабораторії, багато людей приїжджали сюди з усіх куточків світу. Вони привозили з собою різноманітні комп'ютери. Вони використовували різноманітні формати даних. Різноманітні системи документування. Тому, у всій цій різноманітності, якщо я хотів дізнатися, як зробити щось з частинки цього і частинки цього, все, на що я дивився, я був змушений під'єднати до якоїсь нової машини, я був змушений навчитися запускати якусь нову програму, і я б знайшов інформацію, яку хотів, у якомусь новому форматі даних. І всі вони були несумісними. Я був просто дуже розчарований. Розчарування полягало у всіх цих прихованих можливостях.
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.
Фактично, на всіх цих дисках були документи. Тому, якщо уявити собі, що всі вони є частиною певної великої, віртуальної системи документування десь в небі, чи в інтернеті, тоді життя стало б настільки простішим. Що ж, якщо вже така ідея залізла тобі в голову, то вона вже там засідає надовго, і навіть якщо люди не читають твоїх пропозицій — насправді він прочитав, його копія знайшлася вже після його смерті. Він написав «Туманно, але захоплююче», олівцем, в кутку.
(Laughter)
(Сміх)
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.
Але загалом було складно — було складно пояснити що таке веб. Важко поянити людям зараз, що це було важко зробити тоді. Але потім — добре, коли стартував TED, вебу не було тому такі речі як клік означали не те, що зараз. Я можу показати комусь трохи гіпертексту, сторінку із лінками на ній, і ми клікаємо по лінку і оп — ось ще одна сторінка гіпертексту. Не вражає. Знаєте, ми це вже бачили — ми мали гіпертестові документи на CD-ROM. Було важко змусити уявити. Отже, уявіть що цей лінк веде до будь-якого документу, який ви тільки можете уявити. Добре, саме цей стрибок людям зробити було важко. Ну, дехто розумів. Хоча так, пояснити це було важко, але внизу був рух. Але саме тому це було так цікаво. Саме це було найбільш захоплюючим, не технологія, не те, що люди зробили із нею, але сама спільнота, дух всіх цих людей, що збиралися разом, відсилали мейли. Так це виглядало тоді.
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.
Знаєте що? Смішно, але зараз все виглядає приблизно так само. Я просив кожного, більше чи менше, викласти їхні документи — я казав: «Чи не могли б ви викласти свої документи в цей веб?» І ви виклали. Дякую. Це був прорив, чи не так? Я маю на увазі, було досить цікаво тому що ми виявили, що речі, які відбуваються із вебом, вони нас справді вражають. Вони перевершують все, що ми колись уявляли, збираючи докупи першу веб-сторінку з якої починали. Тепер, я хочу, щоб ви виклали свої дані в веб. Виявляється, що ще дуже великий потенціал є прихованим. Все ще великим є розчарування людей через те, що вони не мають даних у вебі як даних.
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.
Що ви розумієте під даними? Яка різниця — документи, дані? Документи ви читаєте, так? Більше чи менше, ви їх читаєте, ви можете перейти з них по лінках, і це все. Дані — ви можете робити все що завгодно, маючи комп'ютер. Хто був тут чи в інший спосіб бачив виступ Ханса Рослінга? Один із найкращих — так, багато людей його бачили, — один із найкращих виступів на TED. Ханс зробив презентацію, у якій показав для різних країн, у різних кольорах — він поклав розмір доходів по одній осі і він показав дитячу смертність, і зробив це все як анімацію в часі. Отож, він взяв ці дані і зробив презентацію, яка похитнула багато міфів, що були в людей про економіки у світі, що розвивається.
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."
Він показав слайд, схожий на цей. На ньому під землею лежать дані. ОК, дані коричневі, квадратні і нудні, ми ж саме так про них думаємо, хіба ні? Тому що самі по собі дані ми не можемо використати. Але насправді дані визначають багато з того, що відбувається у нашому житті, і стається так тому, що хтось взяв ті дані і зробив щось із ними. В нашому випадку, Ханс зібрав дані докупи, він знайшов їх на веб-сторінках ООН і так далі. Він зібрав їх докупи, об'єднав у щось цікавіше, ніж було до того, потім ввів їх у програмне забезпечення, написане, думаю, його сином, і створив цю прекрасну презентацію. І Ханс висловив думку «Бачите, дуже важливо мати багато даних.» І я був радий, що вчора вночі на вечірці він продовжував говорити, з притиском: «Дуже важливо мати багато даних.»
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.
Тому я хочу, щоб ми зараз подумали не просто про два джерела даних, чи шість, як він зробив, я хочу подумати про світ, у якому кожен виклав свої дані у веб і тому практично все, що ви тільки можете уявити, є у вебі. І називається це пов'язаними даними. Пов'язані дані є технологією, причому дуже простою. Якщо ви хочете викласти щось в веб, то є три правила: то, по-перше, вам потрібні ці HTTP імена — все що починається із http: — ми їх зараз використовуємо не лише для документів, ми використовуємо їх для всього, про що у документах йдеться. Ми використовуємо їх для людей, ми використовуємо їх для місцевостей, ми використовуємо їх для ваших товарів, ми використовуємо їх для подій. Для всіх концептуальних речей, всі вони мають імена, що починаються із 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.
Друге правило — якщо я беру одне із цих HTTP імен, переходжу по ньому, отримую дані з вебу з допомогою HTTP протоколу, то я отримую дані у стандартному форматі, і це потрібні комусь корисні дані, про річ, про подію. Хто бере участь в події? Будь-що про цих осіб, місце народження, все таке. Отже друге правило — я отримую важливу інформацію.
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.
Третє правило — отримана інформація говорить не лише про чиюсь висоту чи вагу чи де хтось народився, вона несе у собі зв'язки. Дані — це зв'язки. Цікаво, дані — це зв'язки. Оцей народився у Берліні, Берлін це Німеччина. І коли є зв'язки, коли дані передають зв'язки, тоді те інше, з чим у нас є зв'язок, отримує назву, яка починається із HTTP. Тож я можу перейти і подивитися. Отже, я шукаю людину — я можу подивитися, в якому місті вона народилася, можу подивитися, в якому регіоні це місто знаходиться, кількість його населення, і так далі. Я можу переглядати все це.
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.
Оце й усе, власне. Це і є пов'язані дані. Я написав статтю «Пов'язані дані» кілька років тому, і за деякий час почався рух. Ідея пов'язаних даних у тому, що ми маємо дуже-дуже-дуже багато таких коробок, як в Ханса, і у нас дуже-дуже-дуже багато рослин проростає. І це не лише просто собі рослини. Це не лише корінь, який живить рослину, але кожна із цих рослин, щоб вона не означала — презентацію, аналіз, хтось шукає закономірності у даних — кожна із них опрацьовує всі дані, і всі вони пов'язані між собою. І що у даних є справді важливим, так це те, що чим більше їх об'єднується, тим потужнішими вони стають.
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?
Отже, пов'язані дані. Я написав пропозицію. І досить швидко Кріс Біцер із Фрає Універсітат у Берліні, один із перших, хто зробив щось цікаве, він помітив, що Вікіпедія — ви знаєте Вікіпедію, онлайн-енциклопедію, яка має в собі багато цікавих документів. Так-от, ці документи мають маленькі квадратики, маленькі поля. І у багатьох інформаційних полях є дані. Тож він написав програму, яка бере ці дані, витягує їх із Вікіпедії, і викладає їх у бульбашку пов'язаних даних у вебі, яку назвав Дібіпедією. Дібіпедія зображена блакитною бульбашкою в центрі слайду і якщо ви будете шукати Берлін, то знайдете інші бульбашки даних, які теж мають щось про Берлін, і вони пов'язані між собою. Тому якщо ви витягуєте дані з Дібіпедії про Берлін, ви витягнете також і ту іншу інформацію. Захоплює те, що ця річ росте. Це лише рух внизу, ок?
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 трохи подумаємо про дані. Дані надходять у різноманітних формах. Подумайте про різноманітність вебу, важливо, що веб дозволяє викладати всі типи даних. Там є дані. Я можу говорити про всі типи даних. Ми можемо говорити про урядові дані, корпоративні дані є дуже важливими, є наукові дані, є особисті дані, є дані про погоду, є про події, є дані про виступи, є новини і таке інше. Я зараз пройдуся по кількох із них, щоб ви зрозуміли ідею їх різноманітності, щоб ви теж побачили цей прихований потенціал.
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.
Почнемо із урядових даних. Барак Обама сказав, у промові, що він — американські урядові дані будуть викладені в інтернеті у доступних форматах. І я сподіваюся, що вони викладуть їх як пов'язані дані. Це важливо. Чому це важливо? Не лише для прозорості, так, прозорість є важливою у діяльності уряду, але ці дані — це дані зі всіх урядових підрозділів. Подумайте, скільки серед них даних про те, як влаштоване життя у Америці. Ці дані справді корисні. Вони мають цінність. Я можу їх використати у своїй компанії. Дитиною я б міг використати їх для виконання домашнього завдання. Тож ми говоримо, що світ стане кращим, якщо ці дані стануть доступними.
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"?
Фактично, якщо ви є відповідальними — якщо знаєте про якісь дані в урядовому підрозділі, то часто виявляється, що ці люди дуже схильні залишити їх у себе. Ханс називає це обніманням бази даних. Ви обнімаєте свою базу даних, ви не хочете її відпускати, поки не зробите прекрасну веб-сторінку для неї. Що ж, я хочу запропонувати — так, зробіть гарну веб-сторінку, чи я комусь казав не робити гарну веб-сторінку? Зробіть гарну веб-сторінку, але спершу дайте нам чисті дані, ми хочемо дані. Ми хочемо чисті дані. Добре, ми змушені просити про необроблені дані зараз. І я попрошу вас потренуватися у цьому, добре? Скажіть «необроблені».
Audience: Raw.
Аудиторія: "Необроблені".
Tim Berners-Lee: Can you say "data"?
Тім Бернерс-Лі: Можете стазати «дані»?
Audience: Data.
Аудиторія: Дані.
TBL: Can you say "now"?
ТБЛ: Можете сказати «зараз»?
Audience: Now!
Аудиторія: Зараз!
TBL: Alright, "raw data now"!
ТБЛ: Добре, необроблені дані зараз!
Audience: Raw data now!
Аудиторія: Необроблені дані зараз!
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.
Тренуйтеся у цьому. Це важливо, бо ви собі не уявляєте, скільки відмовок люди видумують, щоб далі висіти на своїх даних і не віддавати їх вам, навіть якщо ви заплатили за них як платники податків. Таке не лише в Америці. Таке відбувається по всьому світу. І не лише з урядами, звісно, — з корпораціями те саме.
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.
Тож я згадаю тільки кілька інших думок про дані. Зараз ми на TED, і ми постійно свідомі тих серйозних викликів, які стоять перед людською спільнотою саме зараз, — лікування раку, розуміня мозку для лікування хвороби Альцгеймера, розуміння економіки для внесення у неї трохи більше стабільності, розуміння як працює світ. Люди, які збираються вирішити їх — науковці — мають напівсформовані ідеї у голові. Вони стараються обговорити їх через веб. Але велика кількість знань людської раси на даний момент знаходиться у базах даних, які часто знаходяться на їхніх комп'ютерах і, фактично, до них немає спільного доступу.
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.
Я зупинюся тільки на одній сфері — якщо подивитися на хворобу Альцгеймера, наприклад, пошук ліків — тут велика кількість пов'язаних даних виникає, бо науковці у цій сфері зрозуміли, що це хороший спосіб подолати перепони, бо вони мають дані про гени в одній базі даних в одній будівлі, а дані про білки — в іншій. Зараз вони з'єднують ці дані — пов'язані дані — і зараз вони можуть задати питання, які ви б, мабуть, не задали, я б не задав, — але вони б задали. Які білки задіяні у передаванні сигналів і також пов'язані із пірамідальними нейронами? Що ж, ви берете ці страшні слова і вводите у Google. Звичайно, немає сторінки у вебі, яка відповідала б на це питання, бо ніхто не задавав таке питання до цього. Ви отримали 223 000 результатів — і жодного, який можна використати. Ви шукаєте серед пов'язаних даних — які вони вже зібрали докупи — 32 результати, кожен із яких є білком із зазначеними властивостями, і ви можете подивитися на них. Можливість поставити такі запитання, для науковця — питання, які фактично пов'язують різні дисципліни — це справді величезна трансформація. Це дуже, дуже важливо. Науковці в даний момент загнані в кут — сила даних, зібраних іншими науковцями, є закритою і нам потрібно її відкрити для того, щоб розв'язати ці великі проблеми.
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.
І якщо я продовжуватиму в цьому ж дусі, то ви подумаєте, що усі дані надходять із здоровенних інституцій, і нічого не залежить від вас. Але це неправда. Насправді, дані — це наше життя. Ви просто — ви заходите на сайт своєї соціальної мережі, своєї улюбленої, кажете: «Це мій друг.» Бам! Зв'язок. Дані. Ви кажете: «Ця фотографія, вона про — на ній зображена ця особа.» Бам! Це дані. Дані, дані, дані. Щоразу, коли ви робите щось у соціальній мережі, сайт соцмережі бере у вас дані і використовує їх — переосмислює їх — і використовує їх, щоб зробити життя інших людей цікавішим на сайті. Проте, коли ви йдете на інший сайт із пов'язаними даними — і давайте візьмемо цей про подорожі, і кажете: «Я хочу відіслати це фото всім людям з цієї групи», ви не можете здолати стіни. The Economist написав статтю про це, багато людей написали про це у своїх блогах — жахливе розчарування. Розбити стіни можна, лише внісши взаємосумісність у сайти соціальних мереж. Нам треба це зробити з допомогою пов'язаних даних.
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.
Ще один вид даних, про які я хочу поговорити, можливо найбільш захоплюючий. Перед тим, як прийти сюди, я заглянув на OpenStreetMap. OpenStreetMap — це карта, але це також і вікі. Наблизіть і ви побачите, що отой квадрат — це театр, в якому ми зараз — The Terrace Theater. Він без назви. Тож я можу перейти в режим редагування, можу вибрати театр, я можу додати внизу назву, і можу зберегти її. І зараз, якщо ви зайдете на OpenStreetMap.org, і знайдете це місце, то побачите, що The Terrace Theater отримав назву. Я зробив це. Я! Я зробив це на карті. Я щойно це зробив! Я виклав це туди. Гей, знаєте що? Якщо я — суть цієї карти у тому, що кожен робить свій внесок, і вона є надзвичайним ресурсом, тому що інші роблять так само. І в цьому суть пов'язаних даних. У людях, що роблять свій внесок, і все це є пов'язаним. Так пов'язані дані працюють. Зробіть свій внесок. Кожен інший зробить свій. Ви можете не мати багато даних, які можете викласти, але ви пам'ятаєте їх вимагати. Ми тренувалися в цьому.
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.
Отже, пов'язані дані — величезна тема. Я розказав тільки малу частину. Дані є у кожному аспекті нашого життя, кожному аспекті праці і задоволення, і суть не просто в кількості джерел походження цих даних, суть у поєднанні їх докупи. І коли ви поєднуєте дані докупи, ви отримуєте силу, якої не було тоді, коли був лише веб, лише документи. Ви отримуєте могутню силу із цього. Отже, ми зараз є на етапі, коли нам потрібно це зробити — людям, які вважають, що це велика ідея. І всі люди — а я думаю тут на TED є багато людей, які роблять щось тому, що — навіть якщо немає миттєвого повернення інвестицій, бо це насправді окупиться тільки тоді, коли всі це зроблять, — вони це роблять тому, що вони є такими людьми, які просто роблять щось, що принесе користь за умови, що всі це зроблять. Тож це пов'язані дані. Я хочу це зробити. Я хочу це вимагати. І я думаю, що це ідея, варта поширення.
Thanks.
Дякую.
(Applause)
(Оплески)