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.
Thời gian trôi đi. Thật sự là gần 20 năm trước khi tôi muốn hệ thống lại cách chúng ta sử dụng thông tin, cách ta làm việc cùng nhau: tôi đã phát minh ra mạng toàn cầu. Bây giờ, đã là 20 năm, tại TED, tôi muốn nhờ sự giúp đỡ từ các bạn trong việc hệ thống mới.
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.
Quay ngược về năm 1989, tôi đã viết một bản ghi nhớ về hệ thống siêu văn bản toàn cầu. Thật sự thì không có ai làm gì với nó hết. Nhưng 18 tháng sau - đây là cách sự đổi mới diễn ra - 18 tháng sau, ông chủ nói tôi có thể thực hiện nó ở bên ngoài, như là một loại dự án cho vui, khởi động loại máy tính mới. Và do đó ông ấy đã cho tôi thời gian để mã hóa nó. Vì thế về cơ bản là tôi phác thảo HTML nên trông như thế nào: giao thức siêu văn bản, HTTP; ý tưởng về URLs, những cái tên cho những thứ khác mà bắt nguồn từ HTTP. Tôi viết bảng mã và để ra chỗ khác.
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.
Tại sao tôi làm vậy? Cơ bản là thất bại. Tôi đã thất bại - tôi đã làm việc như một kĩ sư phần mềm trong phòng thí nghiệm khổng lồ và thú vị, rất nhiều người từ khắp nơi trên thế giới. Họ mang theo tất cả các loại máy tính khác nhau. Họ có tất cả các kiểu định dạng dữ liệu khác nhau, tất cả các kiểu, loại hệ thống tư liệu. Cho nên, trong sự đa dạng đó, nếu tôi muốn tìm ra cách xây dựng cái gì đó ngoài chỗ này một chút và chỗ kia một chút mọi thứ tôi nghiên cứu, tôi phải kết nối với vài thiết bị mới, tôi phải học vận hành chương trình mới, tôi sẽ tìm ra thông tin tôi cần trong định dang dữ liệu mới. Và tất cả những thứ đó không tương thích. Đó chỉ là thất bại. Thất bại là những tiềm tiềm năng chưa mở ra.
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.
Thực tế, trong tất cả những cái đĩa này đều có những tư liệu. Nên nếu bạn chỉ tưởng tượng ra tất cả chúng trở thành một cái gì đó lớn lao, hệ thống tư liệu ảo trên trời, ví như là trên Internet, thế thì cuộc sống sẽ dễ dàng hơn nhiều. Một khi bạn đã có ý tưởng thì nó như kiểu trêu ngươi bạn ngay cả nếu người ta không đọc ghi chép của bạn -- -- thật ra là, sau khi chết bản thảo của ông được tìm thấy. Ông ghi bằng bút chì ở trong góc, "không rõ ràng, nhưng thú vị"
(Laughter)
(Tiếng cười)
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.
Nhưng nói chung là khó - nó thật sự khó để giải thích mạng web trông như thế nào. Khó để giải thích rằng hồi đó đã rất khó. Nhưng sau đó - OK, khi TED bắt đầu, không hề có mạng vậy nên những thứ như "click" không hề có nghĩa tương tự. Tôi có thể cho xem một phần siêu văn bản, một trang có đường liên kết, và khi ta bấm vào đường truyền và bing - một trang siêu văn bản khác mở ra. Không ấn tượng gì. Bạn biết đó, ta có các thứ trong siêu văn bản trong CD_ROMs. Cái khó là khiến họ tưởng tượng: vậy, hãy tưởng tượng đường truyền có thể đi đến tới hầu hết các tư liệu có thể tưởng tượng. Đó là bước nhảy mà rất khó để thực hiện. Ờ thì, một số người đã làm. Vậy nên, rất khó để giải thích, nhưng có một chuyển biến cơ sở. Và đó là cái làm nó trở nên hay nhất. Đó là điều thú vị nhất, không là kỹ thuật, không là thứ người ta đã làm mà là xã hội, tinh thần của mọi người làm cùng nhau, gửi thư điện tử. Đó là cái giống như vậy.
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.
Bạn biết không? Nó buồn cười, nhưng giờ thì nó lại giống vậy. Tôi yêu cầu, nhiều hay ít, hãy đưa tư liệu Tôi nói, "Bạn có thể đưa các tư liệu lên trang web này không?" Và họ đã làm. Cảm ơn. Đó là một cú huých, đúng không? Ý tôi là, điều đó khá là thú vị vì ta khám phá các thứ trên trang web thật sự quá tuyệt vời. Hơn rất nhiều so với tưởng tượng ban đầu khi đặt địa chỉ web nhỏ ban đầu với nhau mà chúng ta bắt đầu với. Bây giờ, tôi muốn bạn đưa dữ liệu của bạn lên trang mạng. Hóa ra rằng vẫn có những tiềm năng khổng lồ chưa được mở khóa. Vẫn còn là sự thất bại lớn bởi vì ta không có dữ liệu trên trang mạng như là dữ liệu.
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.
Ý là sao, "dữ liệu"? Khác gì nhau - tư liệu, dữ liệu? Tư liệu bạn đọc, đúng không? Nhiều hay ít, bạn đọc nó, bạn có thể theo đường dẫn, thế thôi. Dữ liệu-bạn có thể làm tất cả với máy tính Ai đã ở đây hoặc cách khác xem bài nói của Hans Rosling? Một trong những người tuyệt với - vâng nhiều người đã xem nó - một trong những bài nói tuyệt với của TED. Hans đưa ra bài thuyết trình trong đó ông đã chỉ ra, cho những đất nước khác nhau, trong màu sắc khác nhau - ông cho thấy mức độ thu nhập trên một trục ông cho thấy số tử vong trẻ sơ sinh, và biến đổi theo thời gian Do đó, ông đã lấy dữ liệu này và làm bài thuyết trình mà đã phá hủy rất nhiều chuyện hoang đường về kinh tế trong thế giới đang phát triển.
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."
Ông thiết lập một trình chiếu nhỏ như vậy. Nó có chứa ngầm tất cả các dữ liệu Dữ liệu là màu nâu, hình hộp và nhàm chán và đó là thứ ta nghĩ về nó, đúng không? Vì dữ liệu không thể tự dùng một cách tự nhiên nhưng thực tế, dữ liệu chứa một lượng lớn những gì xảy ra trong cuộc sống chúng ta và nó như thế là vì ai đó lấy dữ liệu và làm cái gì đó với nó. Trường hợp này, Hans đặt dữ liệu với nhau ông đã tìm từ tất cả trang mạng và các thứ của nước Mỹ. Ông đã đặt chúng với nhau, kết hợp nó với vài thứ thú vị hơn bản gốc và sau đó ông đưa nó vào phần mềm này, mà tôi nghĩ con trai ông đã phát triển nó, và tạo ra bài thuyết trình tuyệt vời này. Và Hans đã tạo một điểm nhấn khi nói, "Nhìn xem, có nhiều dữ liệu thật sự rất quan trọng". Và tôi hạnh phúc khi thấy điều đó tại bữa tiệc tối qua khi ông ấy vẫn nói, rất mạnh mẽ, "Có nhiều dữ liệu thật sự rất quan trọng".
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.
Vậy tôi muốn bây giờ chúng ta hãy nghĩ không chỉ hai mảnh dữ liệu được kết nối, hay sáu giống như ông ấy đã làm, nhưng tôi muốn nghĩ về một thế giới mà ở đó mọi người đều đưa dữ liệu lên mạng mọi thứ tưởng tượng ban đầu đều trên mạng và sau đó gọi là dữ liệu liên kết. Kỹ thuật là dữ liệu liên kết, rất đơn giản. Nếu bạn muốn đưa cái gì lên mạng thì có ba quy tắc: đầu tiên là tên HTTP - những thứ này bắt đầu với "http:" - bây giờ chúng tôi dùng chúng không chỉ cho tư liệu, chúng tôi dùng cho các thứ tư liệu đề cập. Chúng tôi dùng cho con người, địa điểm, chúng tôi dùng nó cho sản phẩm của bạn, dùng cho các sự kiện. Tất cả loại khái niệm, họ có tên bắt đầu với 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.
Quy tắc thứ hai, nếu bạn lấy một trong số các tên HTTP và bạn tra cứu nó và tôi làm về mạng với nó và lấy dữ liệu sử dụng giao thức HTTP từ mạng, tôi sẽ lấy về một vài dữ liệu với định dạng chuẩn là loại dữ liệu có ích mà vài người muốn biết về điều đó, về sự kiện đó. Ai ở sự kiện? Bất cứ gì về người đó, họ sinh ra ở đâu, những thứ như thế. Quy tắc hai tôi lấy về thông tin quan trọng
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.
Quy tắc ba là khi tôi lấy lại thông tin đó nó không chỉ là chiều cao và cân nặng và nơi sinh của ai đó, nó có cả những mối quan hệ. Dữ liệu là những nối quan hệ. Thú vị là, dữ liệu là các mối quan hệ. Người này sinh ở Berlin; Berlin ở Đức. Khi có các mối quan hệ, bất cứ khi nào diễn tả một mối quan hệ khi đó những thứ khác có liên quan được đưa ra là một trong các tên bắt đầu với HTTP Do đó, tôi có thể tiếp tục tra cứu cái đó. Vậy tôi tìm một người - sau đó tôi có thể tìm thành phố sinh ra sau đó tôi có thể tìm nó thuộc vùng nào, trong thị trấn nào, dân số của nó, vân vân. Do đó tôi có thể duyệt những thứ đó.
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.
Vậy nó thật sự là như thế. Đó là dữ liệu kết nối. Một vài năm trước tôi viết một bài báo tựa đề "Dữ liệu liên kết" và sớm sau đó, vài thứ bắt đầu xuất hiện. Ý tưởng về dữ liệu liên kết mà chúng tôi có rất rất nhiều về những cái hộp của Hans và có rất rất nhiều những thứ được nảy mầm. Nó không chỉ là toàn bộ nhiều cái cây khác. Nó không chỉ là rễ nuôi lớn cái cây, nhưng với mỗi cái cây, bất kể là gì - bài thuyết trình, phân tích, ai đó tìm các mẫu trong dữ liệu - họ sẽ thấy tất cả các dữ liệu và họ sẽ thấy nó liên kết với nhau, và điều thật sự quan trọng về dữ liệu là càng kết nối nhiều thứ, nó càng mạnh hơn.
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?
Vậy, dữ liệu liên kết. Sự lan truyền đã vươn ra ngoài. Và, cũng khá sớm Chris Bizer tại trường Đại học Freie ở Berlin trong số người đầu tiên đưa lên thứ thú vị, ông để ý rằng Wikipedia - các bạn biết Wikipedia, bách khoa trực tuyến duy nhất với rất rất nhiều tư liệu thú vị trong đó. Trong tư liệu, có hình vuông, hình hộp nhỏ. Và trong hầu hết các hộp thông tin, là dữ liệu. Nên ông ấy viết chương trình lấy dữ liệu, trích nó từ Wikipedia, và bỏ vào một phần nhỏ dữ liệu liên kết trên trang mạng, mà ông gọi là dbpedia. Dbpedia thể hiện bằng khung màu xanh ở giữa trình chiếu này và nếu bạn thật sự tìm kiếm về Berlin, bạn sẽ thấy rằng có các vùng thông tin khác mà cũng có những thứ về Berlin, và chúng được liên kết với nhau. Vậy nếu bạn kéo dữ liệu về Berlin từ Dbpedia, bạn kết thúc bằng việc kéo cả các thứ khác Và thứ đang tồn tại bắt đầu phát triển. Đó cũng lại là cấp cơ sở.
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.
Hãy nghĩ một chút về dữ liệu. Dữ liệu đến từ thực tế dưới rất rất nhiều hình thức khác nhau. Nghĩ về sự đa dạng của trang mạng. Nó thật sự rất quan trọng rằng trang mạng cho phép bạn đưa tất cả loại dữ liệu lên đó. Nó với dữ liệu, Tôi có thể nói về mọi loại. Ta có thể nói về dữ liệu chính phủ, dữ liệu doanh nghiệp rất quan trọng, có dữ liệu khoa học, có dữ liệu cá nhân, có dữ liệu thời tiết, dữ liệu về sự kiện, có dữ liệu về các bài nói, và có tin tức và có tất cả các thứ. Tôi chỉ định đề cập một vài trong số đó để bạn hiểu được sự đa dạng của nó, cũng để bạn thấy tiềm năng chưa mở khóa nhiều như thế nào.
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.
Bắt đầu với dữ liệu chính phủ. Barack Obama đã nói trong bài diễn văn, rằng ông ấy - dữ liệu về chính phủ Mỹ sẽ có trên mạng dưới định dạng có thể tiếp cận. Hy vọng họ đưa nó lên như dữ liệu liên kết Điều đó là quan trọng. Tại sao quan trọng? Không chỉ vì minh bạch, minh bạch trong chính phủ là quan trọng nhưng dữ liệu này - đây là dữ liêu từ tất cả cơ quan chính phủ Nghĩ xem dữ liệu đó có giá bao nhiêu, nghĩ về cuộc sống ở Mỹ như thế nào. Nó thật ra rất hũu dụng. Nó có giá trị. Tôi có thể dùng nó trong công ty tôi. Tôi có thể dùng nó như đứa trẻ làm bài tập Vậy ta đang nói về việc tạo ra địa điểm, cho thế giới tốt hơn bằng cách tạo ra dữ liệu có sẵn.
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"?
Thực tế nếu bạn có trách nhiệm - nếu bạn biết về vài dữ liệu trong cơ quan chính phủ, bạn thường thấy những người đó, họ rất muốn giữ kín nó - Hans gọi đó là ôm chặt cơ sở dữ liệu. Bạn ôm cơ sở dữ liệu, bạn không muốn bỏ ra tới khi bạn tạo một trang mạng đẹp cho nó. Ừ thì, tôi muốn đề nghị thay vào đó - vâng, làm một trang mạng đẹp, tôi là ai mà nói là đừng làm một trang đẹp? Hãy làm một trang mạng đẹp, nhưng đầu tiên hãy cho chúng tôi dữ liệu không giả tạo, chúng tôi muốn dữ liệu. Chúng tôi muốn dữ liệu không giả tạo. Bây giờ, chúng ta phải yêu cầu dữ liệu thô. Và tôi sẽ yêu cầu bạn thực hành, được chứ? Hãy nói từ "thô"?
Audience: Raw.
Khán giả: Thô.
Tim Berners-Lee: Can you say "data"?
Hãy nói "dữ liệu"
Audience: Data.
Khán giả: Dữ liệu.
TBL: Can you say "now"?
L: Hãy nói "bây giờ"
Audience: Now!
Khán giả: Bây giờ!
TBL: Alright, "raw data now"!
Được rồi, "dữ liệu thô ngay bây giờ"!
Audience: Raw data now!
Khán giả: Dữ liệu thô ngay bây giờ!
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.
Thực hiện như vậy. Điều đó là quan trọng vì bạn không biết có bao nhiêu lý do đâu. Mọi người tìm cách để giữ dữ liệu của họ và không đưa nó cho bạn, cho dù bạn trả tiền cho nó như một người đóng thuế. Và đó không chỉ ở Mỹ. Mà toàn thế giới. Và dĩ nhiên không chỉ chính phủ- mà cũng có cả các doanh nghiệp.
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.
Vì vậy tôi chỉ đề cập một vài suy nghĩ về dữ liệu. Bầy giờ chúng ta ở tại TED, và ta lúc nào cũng tỉnh táo với những thử thách khổng lồ trong xã hội loài nguời ngày nay chữa trị ung thư, hiểu bộ não cho bệnh Alzheimer, Hiểu nền kinh tế để làm cho nó ổn định hơn, Hiểu cách thế giới hoạt động. Giải quyết việc này là nhà khoa học Họ có nửa ý tưởng trong đầu, Họ cố giao tiếp những thứ đó qua mạng. Nhưng bây giờ có rất nhiều loại tri thức về loài người trong các cơ sở dữ liệu, thường nằm trong máy tính, và thật ra, là không được chia sẻ.
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.
Thực tế, tôi sẽ chỉ đi vào một chuyện, ví dụ, bệnh Alzhelmer. Sự phát minh ra thuốc - toàn bộ dữ liệu liên kết sẽ xuất hiện vì nhà khoa học lĩnh vực này nhận ra rằng đây là cách tuyệt vời để ra khỏi những kho chứa, vì họ có dữ liệu gen trong một cơ sở dữ liệu trong một tòa nhà, và họ có dữ liệu về chất hữu cơ ở chỗ khác. Ngày nay, họ đang gắn bó với - dữ liệu liên kết - và bây giờ họ có thể hỏi những câu, mà bạn có thể sẽ không hỏi, tôi không hỏi - họ hỏi. Loại protein nào tham gia vào việc truyền tín hiệu và cũng liên quan với tế bào thần kinh hình tháp? Bạn tiếp nhận thật nhiều và bạn đưa nó lên Google. Dĩ nhiên, không có trang mạng nào trả lời câu hỏi đó vì không có ai đã trả lời nó trước đây. Bạn có 223,000 kết quả - không kết quả nào dùng được Bạn hỏi dữ liệu liên kết - đang được đặt cùng nhau 32 kết quả, mỗi một đó là một chất đạm có các thuộc tính và bạn có thể nhìn thấy nó. Sức mạnh để hỏi những câu hỏi đó như một nhà khoa học - câu hỏi vượt qua các quy tắc khác nhau đó thật sự là sự thay đổi hoàn toàn. Điều đó rất rất quan trọng. Lúc này, nhà khoa học hoàn toàn lúng túng - sức mạnh của dữ liệu mà các nhà khoa học khác thu thập đc đã bị khóa và ta cần mở khóa nó để giải quyết những vấn đề khổng lồ.
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.
Bây giờ, nếu tiếp tục thế này, bạn sẽ nghĩ tất cả dữ liệu đến từ tổ chức khổng lồ và không có gì liên quan tới bạn. Nhưng điều đó không đúng. Thực tế, dữ liệu là về cuộc sống. Bạn chỉ - đăng nhập vào địa chỉ mạng xã hội, cái bạn thích, nói, "Đây là bạn tôi" Bing! Mối quan hệ. Dữ liệu. Bạn nói, "Tấm ảnh này, nó mô tả người này". Bìng! Đó là dữ liệu. Dữ liệu, dữ liệu, dữ liệu. Mỗi lần bạn làm gì đó với mạng xã hội, trang mạng xã hội lấy dữ liệu và dùng nó - tái tạo nó và dùng nó để làm cho cuộc sống con người thú vị hơn. Nhưng, khi tới vị trí dữ liệu kết nối khác và lần này hãy nói về du lịch, và nói, "Tôi muốn gửi tấm ảnh này đến mọi người trong nhóm" bạn không thể vượt qua bức tường, Nhà Kinh tế viết về nó, nhiều người bàn tán sự thất bại to lớn. Cách đạp đổ các kho chứa là để đạt đồng bộ giữa các địa chỉ mạng xã hội. Ta cần làm vậy với dữ liệu liên kết.
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.
Loại dữ liệu cuối cùng tôi nói đến, có lẽ thú vị nhất. Trước khi tôi xuống đây, tôi đã tìm trên OpenStreetMap OpenStreetMap là bản đồ, cũng là Wiki. Phóng to và cái hình vuông đó là nhà hát mà ta đang ngồi Nhà hát Terrace. Không có tên trên đó. Tôi vào phần biên tập, chọn nhà hát, Tôi có thể thêm cái tên vào bên dưới, và lưu nó lại. Và bây giờ nếu bạn vào OpenStreetMap.org, Khi tìm nơi này, bạn sẽ thấy Nhà hát Terrace có tên ở đó Tôi đã làm điều đó. Là tôi! Tôi làm thế với bản đồ. Vừa làm đó! Tôi đưa nó lên đó. Bạn biết gì không? Nếu bản đồ phố xá là về mọi nguời làm bổn phận của họ và nó tạo ra một nguồn không thể tin được vì mọi người khác làm việc của họ. Và đó là những gì về dữ liệu liên kết. Nó nói về mọi người đang làm phần của họ để làm ra một ít, và tất cả chúng đều kết nối với nhau. Đó là cách dữ liệu liên kết làm việc. Bạn làm bổn phận của mình. Những người khác làm của họ. Bạn có thể không tự có nhiều dữ liệu để đưa lên đây nhưng bạn biết yêu cầu nó. Và chúng ta sẽ tập luyện điều đó.
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.
Vậy, dữ liệu liên kết - nó khổng lồ. Tôi chỉ nói một số ít rất nhỏ trong các thứ Có dữ liệu ở mỗi khía cạnh cuộc sống, mỗi khía cạnh của công việc và sở thích, và nó không chỉ là con số của nơi có dữ liệu, mà nó kết nối với nhau. Và khi bạn kết nối dữ liệu với nhau, bạn có sức mạnh theo cách không chỉ xảy ra với trang mạng, mà còn với tư liệu. Bạn sẽ có sức mạnh khổng lồ nhờ nó. Vậy, bây giờ chúng ta đang ở tại sân khấu nơi mà ta phải làm điều đó - những nguời nghĩ đó là ý hay. Tất cả mọi người - tôi nghĩ rất nhiều người ở TED làm nhiều thứ mặc dù không có sự hoàn vốn ngay tức khắc vì nó sẽ chỉ thật sự chi trả khi mọi người khác hoàn thành nó - họ sẽ làm bởi vì họ là kiểu người làm những thứ mà chỉ tốt nếu người khác đã làm nó. Nên nó được gọi là dữ liệu liên kết Tôi muốn bạn làm điều đó Tôi muốn bạn yêu cầu nó. Và tôi nghĩ nó là ý tường toàn cầu
Thanks.
Cảm ơn.
(Applause)
(Vỗ tay)