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.
Afgelopen jaar hier bij TED vroeg ik jullie mij jullie data te geven, jullie data op het web te zetten, op de basis dat als mensen hun gegevens op het web zetten -- overheidsdata, wetenschappelijke gegevens, gemeenschapsgegevens, wat het ook mag zijn -- dat het door andere mensen gebruikt gaat worden om prachtige dingen te doen, op manieren die ze nooit hadden kunnen bedenken.
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.
Dus, vandaag ben ik terug om een paar dingen te laten zien, jullie te laten zien, in feite, dat er een open data beweging in aantocht is, nu, over de wereld. De roep om "ruwe data nu!" die ik mensen liet maken in dit publiek, werd over de wereld gehoord. Dus, start de video.
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.
Een klassiek verhaal, het eerste die veel mensen oppikten. was toen in maart, in feite de 10e maart, kort na TED, Paul Clarke, van de Britse overheid, blogged, "Oh, hier heb ik nog wat ruwe gegevens, het gaat over fietsongelukken." Het kostte de Times Online twee dagen om een map te maken, een compilatie map -- we noemen deze dingen mash-ups -- een mashed-up user gebruiksomgeving die je in staat stelt om erin te duiken en te kijken en uit te vinden of jouw fietsroute naar werk werd beïnvloed.
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.
Hier is meer data, verkeersonderzoeksgegevens, wederom, gegeven door de Britse overheid, en omdat zij het opzetten met gebruik van de Linked Data standaarden waardoor een gebruiker gewoon een map kan maken, door te klikken.
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.
Hebben deze gegevens effect? Laten we teruggaan tot 2008. Kijk naar Zanesville, Ohio. Hier is een kaart die een advocaat maakte. Hij plaatste er de watervoorziening op, en welke huizen er zijn, en toonde welke huizen aangesloten zijn op het water. En hij kreeg, van andere gegevensbronnen, informatie om te laten zien welke huize werden bewoond door blanke mensen. Nu, daar was te veel correlatie, vond hij, tussen welke huizen werden bewoond door blanke mensen en welke huizen water hadden, en de rechter was ook niet onder de indruk. De rechter was niet onder de indruk om de 10,9 miljoen dollars aan te wenden. Dat is de kracht van het gebruiken van een stuk data, een ander stuk data, en ze samenvoegen, en het resultaat laten zien.
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.
Laten we nu naar wat gegeven van het VK kijken. Dit is Britse overheidsdata, een compleet onafhankelijke site, Waar Blijft Mijn Geld. Het stelt iedereen in staat er heen te gaan en na te gaan Je kan inzoomen op een bijzonder type uitgave, of je kunt alle verschillende regio's doorlopen en ze vergelijken. Dus, dat gebeurd er in het VK met Britse overheidsdata.
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.
Ja, natuurlijk kun je het hier ook doen. Hier is een site die je in staat stelt te kijken naar hersteluitgaven in Californië. Om maar een willekeurig voorbeeld te nemen, Long Beach, Californië, je kunt bekijken welke herstelbetalingen zij hebben uitgegeven aan verschillende dingen zoals energie.
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.
Dit is de grafiek van het aantal data sets in de database van data.gov, en data.gov.uk. En ik ben blij om een grote competitie te zien tussen het VK in blauw, en de VS in rood.
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.
Hoe kun je dit gebruiken? Nou, bijvoorbeeld, als je heel veel gegevens hebt over plaatsen kun je, van een postcode -- wat lijkt op een postcode plus vier -- voor een specifieke groep huizen, kun je een rapport maken, een print die heel erg veel specifieke dingen heeft over de bushaltes, de dingen in jouw buurt.
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.
Op grotere schaal nu, is dit een 'mash-up' van de data die was vrijgegeven over de Afgaanse verkiezingen. Het stelt je in staat om je eigen voorwaarden te stellen voor wat voor soort dingen je wilt bekijken. De rode cirkels zijn stembureaus, geselecteerd door je criteria. En dan kun je ook andere dingen selecteren op de map om andere factoren te zien zoals het gevarenniveau. Dus, tot zover overheidsdata.
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.
Ik sprak ook over gemeenschap-gegenereerde data -- in feite bewerkte ik er wat. Dit is de wiki map, dit is de Open Straat Map. "Terrace Theater"? zette ik eigenlijk op de kaart omdat het niet op de kaart stond voor TED afgelopen jaar. Ik was de enige persoon die de open straat kaart bewerkte. Elke flits op deze visualisatie -- samengesteld door ITO wereld -- laat een bewerking zien in 2009 gemaakt op de Open Street Map. Laten we de wereld nu draaien gedurende hetzelfde jaar. Elke flits is een bewerking. Iemand ergens kijkt naar de Open Street Map, en realiseert zich dat het beter kan. Je kunt zien dat Europa gloeit van de updates. Sommige plekken, misschien niet zo erg als ze zouden moeten zijn.
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.
Hier inzoomend op Haïti. De kaart van Port au-Prince aan het einde van 2009 was niet helemaal wat het zou kunnen zijn, niet zo goed als de kaart van Californië. Gelukkig, net na de aardbeving, GeoEye, een commerciëel bedrijf, gaf sateliet foto's vrij met een licentie die de open-source gemeenschap toestond het te gebruiken. Dit is januari in een tijdsbestek, van mensen die bewerken...dat is de aardbeving. Na de aardbeving, meteen, mensen over de hele wereld, kaartenmakers die wilde helpen, en konden, keken naar de beelden, bewerkten de map, terwijl ze hem snel opbouwden.
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.
We concentreren ons nu op Port au-Prince. Het lichte blauw zijn vluchtelingen kampen die vrijwilligers hadden gezien van de [sateliet beelden]. Dus, nu hebben we, meteen, een realtime kaart die laat zien waar de vluchtelingen kampen waren, die snel de beste kaart werd om te gebruiken wanneer je eerste hulp werk deed in Port au-Prince. Getuige het feit dat het hier op dit Garmin apparaat staat gebruikt door een reddingsteam in het veld.
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].
Hier is de map die laat zien aan de linkerkant, dat ziekenhuis -- eigenlijk is het een ziekenhuisschip. Dit is een real-time kaart die gesloten wegen laat zien, beschadigde gebouwen en vluchtelingen kampen. Het laat dingen zien die nodig zijn [voor reddings- en liefdadigheidswerk].
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)
Zo, als je er al helemaal mee te maken hebt gehad, wilde ik alleen zeggen: wat je ook aan het doen bent, of je nu hebt geroepen "ruwe data nu!" of je nu overheids- of wetenschappelijke data online hebt gezet, ik wilde alleen van deze gelegenheid gebruik maken om hartelijk dank te zeggen, en we zijn slechts pas gestart! (Applaus)