Cuối tuần vừa qua của tôi trông như thế này đây.
Những việc tôi đã làm,
những người tôi đã tiếp xúc,
cám giác chính của tôi qua mỗi giờ thức giấc...
Nếu cảm giác xuất hiện khi tôi nghĩ đến cha tôi
người mới qua đời gần đây,
hoặc nếu tôi đã có thể tránh được những lo lắng và bất an.
Và nếu bạn nghĩ tôi có phần ám ảnh,
có lẽ bạn đúng.
Nhưng rõ ràng, từ sự biểu diễn trực quan này,
bạn có thể biết về tôi nhiều hơn là từ phần này,
đó là các hình ảnh mà bạn có lẽ thấy quen thuộc hơn
và thậm chí bạn có thể có trên điện thoại ngay lúc này.
Các biểu đồ trụ thể hiện từng bước đi của bạn,
biểu đồ tròn thể hiện chất lượng giấc ngủ của bạn
con đường mỗi buổi sáng bạn chạy.
Công việc của tôi là làm việc với dữ liệu.
Tôi điều hành một công ty thiết kế trực quan dữ liệu,
chúng tôi thiết kế và phát triển cách thức để thông tin có thể truy cập
thông qua sự trình bày trực quan.
Qua nhiều năm làm việc công việc đã dạy tôi
là để thực sự hiểu được dữ liệu và tiểm năng thực sự của nó,
đôi khi ta phải thực sự quên nó đi
và thay vào đó là nhìn xuyên qua nó.
Bởi vì dữ liệu luôn là công cụ để chúng ta trình bày thực tế.
Chúng luôn được sử dụng như vật thay thế cho thứ gì đấy,
nhưng chúng không bao giờ là điều có thực.
Nhưng để tôi quay lại một chút
về lần đầu tiên tôi nhận ra điều này.
Vào năm 1994, lúc tôi mới 13 tuổi.
Tôi là một thiếu niên ở Italy.
Tôi còn quá trẻ nên chưa quan tâm đến chính trị,
nhưng tôi biết một doanh nhân, Silvio Berlusconi,
đang chạy đua vào ghế tổng thống cho cánh hữu ôn hòa.
Chúng tôi sống ở một thành phố rất tự do,
và cha tôi là một chính trị gia của Đảng Dân chủ.
và tôi nhớ, không ai nghĩ rằng Berlusconi có thể trúng cử --
đó không phải là một lựa chọn.
Nhưng nó đã xảy ra.
Và tôi nhớ cảm giác đó rất sống động.
Một sự ngạc nhiên hoàn toàn,
khi cha tôi đã cam đoan là ở thành phố này cha tôi biết không ai bỏ phiếu cho ông ta.
Đó là lần đầu tiên
mà dữ liệu tôi có đã cho tôi một hình ảnh thực tế bị méo mó hoàn toàn.
Mẫu dữ liệu của tôi thực sự bị giới hạn và sai lệch,
và tôi nghĩ, có lẽ chính vì điều đó, tôi đã sống trong một bong bóng,
và tôi đã không có đủ cơ hội để nhìn ra bên ngoài nó.
Giờ đây, cùng tiến nhanh đến ngày 8/11/2016
ở nước Mỹ.
Các cuộc thăm dò internet,
các mô hình thống kê,
mọi chuyên gia đều đồng ý về kết quả dự báo của cuộc bầu cử tổng thống.
Có vẻ như lúc này chúng ta đã có đủ thông tin,
và có nhiều cơ hội hơn để nhìn thấy bên ngoài cái vòng tròn bao bọc nơi ta sống--
nhưng ta không làm được.
Cái cảm giác đó rất quen thuộc.
Tôi đã từng trải qua trước đó.
Tôi nghĩ công bằng mà nói chính dữ liệu đã làm ta thất bại--
một cách khá là ngoạn mục.
Chúng ta tin vào dữ liệu,
nhưng điều đã xảy ra,
ngay cả với tờ báo đáng tin nhất,
đó là sự ám ảnh phải quy mọi thứ về hai con số phần trăm đơn giản
để tạo nên các tiêu đề mạnh mẽ
hướng chúng ta tập trung vào hai số này
và chỉ chúng thôi.
Trong nỗ lực làm đơn giản hóa thông điệp
và vẽ nên một bản đồ xanh đỏ quen thuộc, đẹp mắt,
ta đã hoàn toàn mất đi điểm mấu chốt.
Chúng ta đã quên rằng còn có những câu chuyện
câu chuyện của con người đằng sau những con số.
Trong một tình huống khác,
nhưng cũng với vấn đề tương tự,
người phụ nữ này đã trình bày với nhóm của tôi một thách thức đặc biệt.
Cô ấy đem đến cho chúng tôi rất nhiều dữ liệu,
nhưng sau cùng, cô ấy muốn kể một trong những câu chuyện nhân đạo nhất có thể.
Cô ấy là Samantha Cristoforetti.
Cô ấy là nữ phi hành gia Ý đầu tiên,
cô ấy đã liên lạc với chúng tôi trước khi được phóng đi
đến Trạm Vũ trụ Quốc tế trong một chuyến thám hiểm sáu tháng .
Cô ấy nói, "Tôi sẽ bay vào không gian,
và tôi muốn làm gì đó có ý nghĩa để dữ liệu khi mình làm nhiệm vụ
đến được với mọi người."
Nhiệm vụ bay đến Trạm Vũ trụ Quốc tế
sẽ mang về hàng TB dữ liệu
về mọi thứ bạn có thể nghĩ đến --
quỹ đạo vòng quanh Trái Đất,
tốc độ và vị trí của trạm ISS
và cả hàng ngàn luồng dữ liệu trực tuyến từ các cảm biến của nó.
Chúng ta có tất cả các dữ liệu thô mà ta có thể nghĩ đến --
giống như các chuyên viên phân tích trước kỳ bầu cử
nhưng ý nghĩa của các con số này là gì?
Mọi người không quan tâm đến dữ liệu để thu thập nó,
vì các con số không bao giờ có ý nghĩa.
Chúng luôn là phương tiện đưa đến kết quả.
Câu chuyện chúng ta cần nói đến
là có một con người trong cái hộp nhỏ
bay trong không gian trên đầu bạn,
và bạn có thể nhìn thấy cô ấy bằng mắt thường trong một đêm trời trong.
Và chúng tôi đã quyết định dùng dữ liệu để tạo ra một kết nối
giữa Samantha và tất cả những người đang nhìn cô ấy từ bên dưới.
Chúng tôi đã thiết kế, phát triển cái gọi là "Người bạn Không gian"
một ứng dụng web để bạn có thể nói "Xin chào" với Samantha
từ nơi bạn ở,
và nói "Xin chào" đến tất cả mọi người đang trực tuyến cùng bạn
từ khắp mọi nơi trên thế giới.
Và mọi câu "Xin chào" này được đánh dấu nhìn thấy được trên bản đồ
khi Samantha bay ngang qua
và khi cô ấy vẫy tay chào lại chúng ta mỗi ngày
khi sử dụng Twitter từ trạm ISS.
Điều này làm mọi người thấy dữ liệu của nhiệm vụ từ một góc nhìn rất khác.
Nó đột nhiên trở nên rất gần gũi với con người và với sự tò mò của chúng ta,
hơn là với công nghệ.
Do đó dữ liệu đã tăng cường sự trải nghiệm
nhưng các câu chuyện của con người đã dẫn dắt.
Sự hưởng ứng của hàng ngàn người dùng
đã dạy tôi một bài học rất quan trọng --
là làm việc với dữ liệu có nghĩa là tìm ra cách
để biến sự trừu tượng và không đếm được
thành thứ có thể nhìn thấy, cảm nhận và kết nối trực tiếp được
đến cuộc sống chúng ta và hành vi của chúng ta,
là thứ rất khó để đạt được
nếu chúng ta để sự ám ảnh của các con số và công nghệ bao quanh chúng
dẫn dắt ta khi xử lý.
Nhưng chúng ta có thể làm tốt hơn để kết nối dữ liệu đến câu chuyện của chúng.
Chúng ta có thể loại bỏ hoàn toàn công nghệ.
Cách đây vài năm, tôi gặp người phụ nữ này,
Stefanie Posavec --
một nhà thiết kế ở London, người chia sẻ với tôi niềm đam mê và ám ảnh về dữ liệu.
Chúng tôi không biết nhau,
nhưng chúng tôi quyết định thực hiện một thí nghiệm rất đặc biệt,
bắt đầu giao tiếp với nhau chỉ sử dụng dữ liệu,
không dùng ngôn ngữ khác,
và chúng tôi đã không sử dụng bất kỳ công nghệ gì để chia sẻ dữ liệu.
Thực ra, phương tiện giao tiếp duy nhất giữa chúng tôi
là qua hệ thống bưu chính cổ điển.
Với "Thân gửi Dữ liệu," mỗi tuần trong một năm,
chúng tôi sử dụng dữ liệu cá nhân để tìm hiểu lẫn nhau --
dữ liệu cá nhân chia sẻ hàng tuần là các nội dung đời thường,
từ cảm nhận của chúng tôi
tới các tiếp xúc với đối tác,
từ những lời khen ngợi chúng tôi nhận được đến âm thanh xung quanh.
Thông tin cá nhân đó được chúng tôi vẽ bằng tay
trên một tờ giấy bằng cỡ tấm bưu thiếp
rồi hằng tuần chúng tôi gửi từ London đến New York,
nơi tôi sống,
và từ New York đến London, nơi cô ấy sống.
Mặt trước của tấm bưu thiếp là hình vẽ dữ liệu,
và mặt sau của nó
chứa địa chỉ của người kia, hiển nhiên rồi,
và chú thích cách phiên dịch bản vẽ của chúng tôi.
Ở tuần đầu tiên của dự án,
chúng tôi chọn chủ đề khá lạnh nhạt và không liên quan cá nhân.
Chúng tôi xem giờ bao nhiêu lần trong một tuần?
Và đây là mặt trước của tấm bưu thiếp,
và bạn có thể thấy mỗi ký hiệu nhỏ
đại diện cho một lần chúng tôi xem giờ,
được sắp xếp theo ngày và giờ khác nhau theo thứ tự thời gian --
không có gì phức tạp ở đây cả.
Nhưng bạn thấy ở phần chú thích
cách tôi thêm các chi tiết giả định về những thời điểm này,
Thực ra, các kiểu ký hiệu khác nhau biểu thị lý do tôi xem giờ--
tôi đang làm gì?
Tôi đang chán nản? Tôi đang đói?
Tôi trễ à?
Có phải tôi xem giờ có mục đích hay chỉ tình cờ liếc đồng hồ?
Và đây là phần then chốt --
trình bày chi tiết hàng ngày của tôi và tính cách của tôi
thông qua tập dữ liệu.
Ví dụ, sử dụng dữ liệu như một ống kính hoặc bộ lọc để khám phá ra,
nỗi lo lắng bị trễ thường trực trong tôi,
ngay cả khi tôi luôn tuyệt đối đúng giờ.
Stefanie và tôi đã bỏ ra một năm để thu thập dữ liệu thủ công
để buộc chúng tôi tập trung vào các chi tiết mà máy tính không thể tập hợp
hoặc it ra là chưa được --
sử dụng dữ liệu để khám phá suy nghĩ của mình và ngôn ngữ mình sử dụng,
và không chỉ các hoạt động của mình.
Tương tự ở tuần thứ 3,
chúng tôi theo dõi những lời "cám ơn" mà chúng tôi nói và nhận được,
và khi tôi nhận ra rằng tôi hầu như nói cám ơn với những người tôi không biết.
Rõ ràng tôi là người bị buộc cám ơn tới những người phục vụ,
nhưng chắc chắn tôi không cám ơn hết những người ở gần tôi.
Qua một năm,
công việc phát hiện và đếm các loại hành động
trở nên thường xuyên.
Nó đã thực sự thay đổi chính chúng tôi.
Chúng tôi trở nên đồng điệu với chính mình hơn rất nhiều,
hiểu biết hơn hành vi của mình và những thứ xung quanh.
Sau một năm, Stefanie và tôi đã kết nối ở mức độ rất sâu
thông qua nhật ký dữ liệu chia sẽ,
nhưng chúng tôi chỉ có thể làm điều này vì đã đặt mình vào những con số này,
thêm phần ngữ cảnh của những câu chuyện rất cá nhân vào chúng.
Đó là cách duy nhất làm cho chúng thực sự có ý nghĩa
và đại diện cho chính chúng tôi.
Tôi không yêu cầu bạn bắt đầu vẽ dữ liệu cá nhân của mình,
hoặc tìm kiếm một người bạn qua thư từ bên kia đại dương.
Nhưng tôi đang đề nghị các bạn xem xét dữ liệu--
mọi loại dữ liệu--
khi bắt đầu một buổi nói chuyện
và không kết thúc.
Bởi vì bản thân dữ liệu sẽ không bao giờ cho ta một giải pháp.
Và đây là lý do, dữ liệu đã làm chúng ta thất bại tệ hại-
bởi vì chúng ta đã không đưa vào được lượng ngữ cảnh phù hợp
để biểu diễn thực tế--
một thực tế rắc rối, phức tạp và sâu sắc.
Chúng ta cứ tập trung vào hai con số này,
ám ảnh với chúng
và giả vờ rằng thế giới này có thể được tóm gọn lại
trong một vài con số và một cuộc đua ngựa,
trong khi các câu chuyện,
mới thực sự quan trọng,
thì lại đang ở đâu đó.
Cái mà ta bỏ nhỡ khi nhìn vào câu chuyện chỉ bằng các mô hình và thuật toán
là cái mà ta gọi là "chủ nghĩa nhân văn dữ liệu."
Trong chủ nghĩa nhân văn Phục hưng,
các trí thức châu Âu
đã đặt con người, không phải Chúa, ở trung tâm trong quan điểm của họ về thế giới.
Tôi tin điều tương tự cần diễn ra
với vũ trụ dữ liệu.
Bây giờ dữ liệu rõ ràng đang được đối xử như Chúa --
người giữ sự thật không sai sót cho hiện tại và tương lai chúng ta.
Những trải nghiệm mà tôi chia sẻ với các bạn hôm nay
đã dạy tôi rằng để khiến dữ liệu mô tả một cách chính xác bản ngã con người
và đảm bảo chúng không lừa dối chúng ta nữa,
ta cần bắt đầu đưa ra các cách để bao hàm sự đồng cảm, khuyết điểm
và các thuộc tính con người
vào cách ta thu thập, xử lý, phân tích và hiển thị chúng.
Sau cùng, tôi thấy một nơi,
thay vì chỉ sử dụng dữ liệu để trở nên hiệu quả hơn,
chúng ta sẽ sử dụng dữ liệu để trở nên nhân đạo hơn.
Cám ơn.
(Vỗ tay)