Last year here at TED I asked you to give me your data, to put your data on the web, on the basis that if people put data onto the web -- government data, scientific data, community data, whatever it is -- it will be used by other people to do wonderful things, in ways that they never could have imagined.
Tahun lalu di TED, saya meminta Anda untuk memberikan data-data Anda kepada saya, untuk memasukkannya ke internet, dengan alasan jika orang-orang memasukkan data ke internet -- data-data pemerintahan, ilmiah, komunitas, data apapun -- data itu akan digunakan oleh orang lain untuk melakukan hal-hal mengagumkan, dengan cara yang tidak pernah mereka bayangkan sebelumnya.
So, today I'm back just to show you a few things, to show you, in fact, there is an open data movement afoot, now, around the world. The cry of "Raw data now!" which I made people make in the auditorium, was heard around the world. So, let's roll the video.
Jadi, hari ini saya kembali untuk menunjukkan beberapa hal, menunjukkan kepada Anda, bahwa sesungguhnya ada sebuah gerakan untuk membuat data bebas tersedia, sekarang, di seluruh dunia. Seruan akan "data mentah sekarang" yang saya minta kepada para hadirin di aula ini telah didengarkan di seluruh dunia. Jadi, mari kita simak videonya.
A classic story, the first one which lots of people picked up, was when in March -- on March 10th in fact, soon after TED -- Paul Clarke, in the U.K. government, blogged, "Oh, I've just got some raw data. Here it is, it's about bicycle accidents." Two days it took the Times Online to make a map, a mashable map -- we call these things mash-ups -- a mashed-up user interface that allows you to go in there and have a look and find out whether your bicycle route to work was affected.
Sebuah kisah klasik, hal pertama yang banyak diangkat, adalah ketika di bulan Maret, 10 Maret tepatnya, segera setelah TED, Paul Clarke, di pemerintahan Inggris menulis," Oh, saya baru mendapat beberapa data mentah. Ini dia ini mengenai kecelakaan sepeda." Dua hari sesudahnya hal itu diberitakan di Times Online untuk membuat peta, sebuah peta gabungan -- kita menyebutnya gabungan -- sebuah antarmuka gabungan yang memungkinkan Anda masuk dan melihat dan mencari tahu apakah jalur sepeda ke tempat kerja Anda terkena dampaknya.
Here's more data, traffic survey data, again, put out by the U.K. government, and because they put it up using the Linked Data standards, then a user could just make a map, just by clicking.
Inilah data yang lain, data survei lalu lintas sekali lagi, disediakan oleh pemerintah Inggris dan karena mereka menyediakannya menggunakan standar "Data Terhubung" seorang pengguna dapat membuat peta hanya dengan mengklik.
Does this data affect things? Well, let's get back to 2008. Look at Zanesville, Ohio. Here's a map a lawyer made. He put on it the water plant, and which houses are there, which houses have been connected to the water. And he got, from other data sources, information to show which houses are occupied by white people. Well, there was too much of a correlation, he felt, between which houses were occupied by white people and which houses had water, and the judge was not impressed either. The judge was not impressed to the tune of 10.9 million dollars. That's the power of taking one piece of data, another piece of data, putting it together, and showing the result.
Apakah data ini mempergaruhi hal-hal lainnya? Mari kita kembali ke tahun 2008. Lihat pada Zanesville, Ohio. Ini adalah peta yang dibuat oleh seorang pengacara. Dia memasukkan pabrik pengolahan air dan rumah-rumah yang ada disana, [dan menunjukkan] rumah-rumah mana yang memiliki sambungan air. Dan dia mendapat, dari sumber lainnya informasi yang menunjukkan rumah-rumah mana saja yang dihuni orang berkulit putih. Dia merasa ada terlalu banyak hubungan antara rumah-rumah yang dihuni oleh orang berkulit putih dan rumah-rumah yang memiliki sambungan air, dan sang hakim juga tidak terkesan. Hakim tidak terkesan karena nilainya mencapai 10,9 juta dolar. Itulah kekuatan dari mengambil satu bagian dari data dan mengambil satu bagian data yang lain, menggabungkannya dan menunjukkan hasilnya.
Let's look at some data from the U.K. now. This is U.K. government data, a completely independent site, Where Does My Money Go. It allows anybody to go there and burrow down. You can burrow down by a particular type of spending, or you can go through all the different regions and compare them. So, that's happening in the U.K. with U.K. government data.
Mari kita lihat pada beberapa data dari Inggris sekarang Ini adalah data pemerintahan Inggris, sebuah situs yang bebas, "ke mana uang saya digunakan." Situs ini memberikan akses untuk menggali informasi kepada siapapun. Anda dapat menggali informasi berdasarkan jenis pengeluaran tertentu atau Anda dapat melihat pada berbagai daerah dan menbandingkannya Jadi, itulah yang terjadi di Inggris dengan data-data pemerintahannya.
Yes, certainly you can do it over here. Here's a site which allows you to look at recovery spending in California. Take an arbitrary example, Long Beach, California, you can go and have a look at what recovery money they've been spending on different things such as energy.
Ya, tentu saja Anda juga dapat melakukannya di sini. Ini adalah situs di mana Anda dapat melihat pengeluran untuk pemulihan ekonomi di California Sebagai contoh, Long Beach, California Anda dapat mengakses dan melihat di mana saja dana tersebut digunakan dalam berbagai hal seperti energi.
In fact, this is the graph of the number of data sets in the repositories of data.gov, and data.gov.uk. And I'm delighted to see a great competition between the U.K. in blue, and the U.S. in red.
Pada kenyataannya, ini adalah grafik jumlah jumlah set data di dalam tempat penyimpanan data.gov dan data.gov.uk. Dan saya sangat gembira melihat kompetisi yang hebat antara Inggris yang berwarna biru, dan Amerika, yang berwarna merah.
How can you use this stuff? Well, for example, if you have lots of data about places you can take, from a postcode -- which is like a zip plus four -- for a specific group of houses, you can make paper, print off a paper which has got very, very specific things about the bus stops, the things specifically near you.
Bagaimana Anda dapat menggunakan hal ini? Sebagai contoh, jika Anda memiliki banyak data tentang tempat misalnya, dari kode pos -- seperti kode pos ditambah angka 4 -- untuk kelompok rumah tertentu, Anda dapat membuat selembar kertas mencetak selembar kertas di mana terdapat informasi spesifik mengenai halte-halte bus, hal hal spesifik di dekat Anda.
On a larger scale, this is a mash-up of the data which was released about the Afghan elections. It allows you to set your own criteria for what sort of things you want to look at. The red circles are polling stations, selected by your criteria. And then you can select also other things on the map to see what other factors, like the threat level. So, that was government data.
Dalam skala besar, ini adalah gabungan dari data-data yang dikeluarkan mengenai pemilihan umum Afganistan. Ini memungkinkan Anda menyusun kriteria Anda sendiri tentang hal-hal apa yang ingin Anda lihat. Lingkaran merah adalah tempat-tempat pemungutan suara, yang dipilih berdasarkan kriteria Anda. dan Anda dapat memilih hal-hal lain di dalam peta untuk melihat faktor-faktor lain seperti tingkat ancaman. Jadi, itu adalah data-data pemerintah
I also talked about community-generated data -- in fact I edited some. This is the wiki map, this is the Open Street Map. "Terrace Theater" I actually put on the map because it wasn't on the map before TED last year. I was not the only person editing the open street map. Each flash on this visualization -- put together by ITO World -- shows an edit in 2009 made to the Open Street Map. Let's now spin the world during the same year. Every flash is an edit. Somebody somewhere looking at the Open Street Map, and realizing it could be better. You can see Europe is ablaze with updates. Some places, perhaps not as much as they should be.
Saya juga berbicara tentang data yang dikumpulkan oleh komunitas.-- sebenarnya beberapa telah saya ubah. ini adalah peta wiki, ini adalah peta Open Street. saya sebenarnya menambahkan "Terrace Theater" di peta karena teater ini tidak ada di dalam peta sebelum TED tahun lalu. Saya bukanlah satu satunya orang yang mengubah peta Open Street. Setiap animasi dalam visualisasi ini dibuat oleh ITO World -- menunjukkan pengubahan pada tahun 2009 yang dibuat pada peta Open Street. Mari sekarang kita melihat dunia pada tahun yang sama. setiap kedipan adalah pengubahan. Seseorang di suatu tempat sedang melihat peta Open Street, dan menyadari bahwa peta itu bisa diperbaiki. Anda dapat melihat Eropa terang benderang dengan tambahan data. Beberapa tempat, mungkin tidak sebanyak yang seharusnya.
Here focusing in on Haiti. The map of Port au-Prince at the end of 2009 was not all it could be, not as good as the map of California. Fortunately, just after the earthquake, GeoEye, a commercial company, released satellite imagery with a license, which allowed the open-source community to use it. This is January, in time lapse, of people editing ... that's the earthquake. After the earthquake, immediately, people all over the world, mappers who wanted to help, and could, looked at that imagery, built the map, quickly building it up.
Di sini kita memusatkan perhatian di Haiti Peta Port au-Prince pada akhir tahun 2009 tidaklah sebagus yang bisa dibuat tidak sebagus peta California. Untungnya, tepat setelah gempa bumi GeoEye, sebuah perusahaan komersil mengeluarkan gambar-gambar satelit dengan ijin yang membolehkan komunitas terbuka (open source) untuk menggunakannya. Ini adalah pada bulan Januari tentang orang-orang yang mengubahnya ..inilah saat gempa bumi. Setelah gempa bumi, dalam sekejap, semua orang dari seluruh dunia yang ingin membantu dan dapat membantu melihat gambar-gambar tersebut, memperbaiki, dan dengan cepat melengkapinya..
We're focusing now on Port-au-Prince. The light blue is refugee camps these volunteers had spotted from the [satellite images]. So, now we have, immediately, a real-time map showing where there are refugee camps -- rapidly became the best map to use if you're doing relief work in Port-au-Prince. Witness the fact that it's here on this Garmin device being used by rescue team in Haiti.
Sekarang kita memusatkan perhatian pada Port au-Prince. Warna biru muda adalah kemah-kemah pengungsi yang telah dikenali dari gambar gambar satelit. Sekarang kita memiliki, dalam sekejap, sebuah peta real-time menunjukkan di mana saja kemah-kemah pengungsian tersebut berada dengan cepat menjadi peta terbaik untuk digunakan jika Anda melakukan misi kemanusiaan di Port au-Prince. Saksikan kenyataan bahwa alat Garmin ini digunakan oleh tim penyelamat di lapangan.
There's the map showing, on the left-hand side, that hospital -- actually that's a hospital ship. This is a real-time map that shows blocked roads, damaged buildings, refugee camps -- it shows things that are needed [for rescue and relief work].
Ini adalah peta yang menunjukkan di sebelah kiri, rumah sakit -- sebenarnya itu adalah kapal yang digunakan untuk rumah sakit. Ini adalah peta real-time yang menunjukkan jalan-jalan yang terblokir bangunan-bangunan yang rusak dan kemah-kemah pengungsian Ini menunjukkan hal-hal yang di perlukan [untuk pertolongan dan bantuan kemanusian)
So, if you've been involved in that at all, I just wanted to say: Whatever you've been doing, whether you've just been chanting, "Raw data now!" or you've been putting government or scientific data online, I just wanted to take this opportunity to say: Thank you very much, and we have only just started! (Applause)
Jadi, jika Anda telah terlibat dalam hal ini Saya hanya ingin menyampaikan bahwa: apapun yang telah Anda lalukan apakah Anda baru saja menyerukan "Data mentah sekarang!" atau anda baru saja memasukkan data pemerintah atau ilmiah online, saya ingin mengambil kesempatan ini untuk mengucapkan terima kasih banyak dan kita baru saja mulai! (Tepuk tangan)