Як знайти себе в даних
-
0:01 - 0:04Ось як виглядав
мій попередній тиждень. -
0:05 - 0:06Що я робила,
-
0:06 - 0:08з ким була,
-
0:08 - 0:11основні емоції, які відчувала
протягом кожної години дня... -
0:12 - 0:15Чи це відчуття було пов'язане
з моїм батьком, -
0:15 - 0:16якого нещодавно не стало,
-
0:16 - 0:20чи я, навпаки, змогла уникнути
цих хвилювань і тривог. -
0:20 - 0:22І якщо ви думаєте,
що я дещо одержима, -
0:22 - 0:24ви, мабуть, маєте рацію.
-
0:24 - 0:27Але очевидно,
що з цієї візуалізації -
0:27 - 0:30можна зрозуміти про мене
набагато більше, ніж з оцих -
0:30 - 0:33інших зображень,
які вам, мабуть, добре знайомі, -
0:33 - 0:36які ви, можливо, маєте
у смартфоні прямо зараз. -
0:36 - 0:38Графіки кількості кроків,
-
0:38 - 0:40секторні діаграми щодо якості сну,
-
0:40 - 0:42маршрут вашої ранкової пробіжки.
-
0:43 - 0:46Кожного дня я працюю з даними.
-
0:46 - 0:48Я очолюю компанію
із візуалізації даних, -
0:48 - 0:51ми створюємо й розробляємо
способи зробити інформацію -
0:51 - 0:54доступною через візуальне втілення.
-
0:54 - 0:57Протягом років моя робота
навчила мене, -
0:57 - 1:01що для того, аби по-справжньому
зрозуміти дані та їхній потенціал, -
1:01 - 1:04іноді нам варто забути про самі дані
-
1:04 - 1:06і подивитися крізь них.
-
1:06 - 1:10Бо дані, зазвичай, це лише інструмент,
що відображає реальність. -
1:10 - 1:13Дані - лише заміна
чогось іншого, -
1:13 - 1:15і справа ніколи не у самих даних.
-
1:15 - 1:17Але я хочу повернутися до миті,
-
1:17 - 1:20коли особисто вперше
це зрозуміла. -
1:20 - 1:24У 1994 році мені було 13.
-
1:24 - 1:26Я була тінейджеркою і мешкала в Італії.
-
1:26 - 1:28Була надто молода,
щоб цікавитися політикою, -
1:28 - 1:31але я знала, що бізнесмен
Сільвіо Берлусконі -
1:31 - 1:33висуває свою кандидатуру
на пост президента. -
1:34 - 1:36Ми жили у дуже
ліберальному місті, -
1:36 - 1:39і мій тато був політиком
у демократичній партії. -
1:39 - 1:44Я пам'ятаю, як ніхто не вірив,
що Берлусконі можуть обрати - -
1:44 - 1:46це взагалі було неможливо.
-
1:47 - 1:48Але це сталося.
-
1:48 - 1:50І я дуже добре пам'ятаю це відчуття.
-
1:50 - 1:52Це стало повною несподіванкою,
-
1:52 - 1:57мій тато переконував, що в цілому місті
він не знав людей, що голосували за нього. -
1:59 - 2:00Це був перший випадок,
-
2:00 - 2:05коли дані, що в мене були,
створили для мене викривлену реальність. -
2:05 - 2:09Власне, мої дані були
досить обмежені й неточні, -
2:09 - 2:12тож справа, мабуть, у цьому, -
подумала я; я жила у бульбашці -
2:12 - 2:15і просто не мала можливості
побачити, що назовні. -
2:16 - 2:20Тепер перенесімося
у 8 листопада 2016 -
2:20 - 2:21до Сполучених Штатів.
-
2:22 - 2:23Інтернет-опитування,
-
2:23 - 2:25статистичні моделі,
-
2:25 - 2:29усі експерти дійшли згоди
щодо ймовірних результатів виборів. -
2:30 - 2:32Здавалося, що цього разу
ми маємо достатньо інформації -
2:32 - 2:36і набагато більше шансів поглянути
за межі кола, в якому живемо, - -
2:36 - 2:38але нам не вдалося.
-
2:38 - 2:40Відчуття було дуже схоже.
-
2:40 - 2:42Я вже відчувала таке.
-
2:42 - 2:45Думаю, коректно буде сказати,
що дані надурили нас цього разу - -
2:45 - 2:47і досить ефектно.
-
2:47 - 2:49Ми вірили даним,
-
2:49 - 2:50але от що сталося
-
2:50 - 2:53навіть з найповажнішими
виданням - -
2:53 - 2:58їхні намагання спростити усе
до двох звичайних процентів, -
2:58 - 3:00щоб отримати яскраві заголовки,
-
3:00 - 3:02змусило нас зосередитися
на двох числах, - -
3:02 - 3:03і тільки на них.
-
3:04 - 3:06У спробах спростити зміст
-
3:06 - 3:09і намалювати красиву,
однозначну червоно-синю мапу -
3:09 - 3:11ми загубили головне.
-
3:11 - 3:14Якимось чином ми забули,
що за цими цифрами -
3:14 - 3:16ховаються історії -
звичайні людські історії. -
3:17 - 3:19За обставин, які зовнішньо
відрізнялися, -
3:19 - 3:20але були схожі за суттю,
-
3:21 - 3:24моя команда зіткнулася
з особливим викликом від цієї жінки. -
3:24 - 3:27Вона прийшла до нас,
маючи безліч даних, -
3:27 - 3:31але, зрештою, їй хотілось розповісти
найлюдянішу історію з усіх можливих. -
3:31 - 3:33Це Саманта Кристофоретті.
-
3:33 - 3:36Вона перша італійська
астронавтка, -
3:36 - 3:38і зв'язалася з нами
перед тим, як вирушити -
3:38 - 3:42у шестимісячну експедицію
на Міжнародну космічну станцію. -
3:42 - 3:44Вона сказала: "Я полечу в космос
-
3:44 - 3:47і хочу зробити щось значуще
з даними, які отримаю під час місії, -
3:47 - 3:49щоб з них скористали інші".
-
3:50 - 3:52Місія на Міжнародній космічній станції
-
3:52 - 3:54приносить терабайти даних
-
3:54 - 3:57про все, що ви тільки
можете уявити: -
3:57 - 3:58орбіти навколо Землі,
-
3:58 - 4:00швидкість і положення МКС,
-
4:00 - 4:04а ще тисячі потоків інформації
наживо з усіх приборів. -
4:05 - 4:08Ми мали всі дані,
які тільки могли уявити - -
4:08 - 4:10як оті розумники перед виборами, -
-
4:10 - 4:13але в чому сенс
цих цифр? -
4:13 - 4:16Люди не цікавляться даними
заради самих даних, -
4:16 - 4:18бо дані - ніколи не головне.
-
4:18 - 4:20Вони - лише спосіб
досягти мети. -
4:21 - 4:23Ми мали розповісти історію про те,
-
4:23 - 4:25що он там людина
у маленькій коробочці -
4:25 - 4:27несеться в космосі
прямо над вашою головою, -
4:27 - 4:32і ви, власне, навіть можете її побачити
неозброєним оком ясної ночі. -
4:32 - 4:35Тож ми вирішили використовувати дані,
щоб створити зв'язок -
4:35 - 4:39між Самантою й іншими людьми,
що дивляться на неї знизу. -
4:39 - 4:42Ми вигадали й розробили те,
що отримало назву "Друзі у космосі", -
4:42 - 4:47веб-додаток, що дає вам змогу
сказати "Привіт!" Саманті -
4:47 - 4:48з того місця, де ви зараз,
-
4:48 - 4:51і "Привіт!" усім людям онлайн
у цей самий час -
4:51 - 4:53по всьому світі.
-
4:54 - 4:57І всі ці "Привіт!" залишали
видимі позначки на карті, -
4:57 - 4:59коли Саманта пролітала повз,
-
4:59 - 5:03і вона, власне, махала нам у відповідь
кожного дня, -
5:03 - 5:04використовуючи Твіттер з МКС.
-
5:05 - 5:10Ці люди бачать дані місії
з зовсім іншої точки зору. -
5:10 - 5:15Неочікувано все це стало історією
про нашу людську природу й цікавість, -
5:15 - 5:16а не про технології.
-
5:16 - 5:19Тож дані стали пальним
цього досвіду, -
5:19 - 5:21але людські історії
були його двигуном. -
5:23 - 5:26Позитивні відгуки від
тисяч користувачів -
5:26 - 5:28наштовхнули мене на важливий висновок:
-
5:28 - 5:31працювати з даними означає
створювати способи, як -
5:31 - 5:34переробити абстрактне
й незлічиме -
5:34 - 5:38на щось, що можна побачити,
відчути й напряму пов'язати -
5:38 - 5:40з нашим життям та поведінкою.
-
5:40 - 5:42І цього досить важко досягти,
-
5:42 - 5:46якщо ми дозволимо одержимості
цифрами й пов'язаним із цим технологіями -
5:46 - 5:47вести нас цим шляхом.
-
5:49 - 5:53Але ми можемо зробити навіть більше,
щоб пов'язати дані й історії за ними. -
5:54 - 5:56Ми можемо взагалі
прибрати технології. -
5:56 - 5:58Кілька років тому я зустріла іншу жінку -
-
5:58 - 6:00Стефані Позавек.
-
6:00 - 6:06Вона дизайнерка в Лондоні й поділяє
мою пристрасть та одержимість даними. -
6:06 - 6:07Ми не знали одна одну,
-
6:07 - 6:10але вирішили зробити
дуже сміливий експеримент, -
6:10 - 6:13почавши спілкуватися
лише за допомогою даних, -
6:13 - 6:14жодної іншої мови,
-
6:14 - 6:19і ми вирішили не використовувати
жодних технологій для цих даних. -
6:19 - 6:22Власне, єдиним нашим засобом спілкування
-
6:22 - 6:25стала стара-добра паперова пошта.
-
6:25 - 6:27Для проекту "Люба інформаціє"
щотижня протягом року -
6:27 - 6:31ми використовували наші приватні дані,
щоб познайомитися одна з одною - -
6:31 - 6:34особисті дані стосовно
спільних життєвих тем щотижня - -
6:34 - 6:36від наших почуттів
-
6:36 - 6:37до спілкування з нашими коханими,
-
6:37 - 6:41від компліментів, які нам зробили,
до звуків нашого оточення. -
6:41 - 6:45Особисту інформацію
ми малювали від руки -
6:45 - 6:48на картці паперу завбільшки
з поштову листівку -
6:48 - 6:50і потім надсилали щотижня
з Лондона до Нью-Йорка, -
6:51 - 6:52де я живу,
-
6:52 - 6:54і з Нью-Йорка до Лондона,
де живе вона. -
6:54 - 6:58Один бік листівки
містить малюнок з даними, -
6:58 - 6:59а зворотний бік
-
7:00 - 7:02містить поштову адресу,
звісно, -
7:02 - 7:05і легенду, щоб інтерпретувати малюнок.
-
7:06 - 7:08Для найпершого тижня цього проекту
-
7:08 - 7:11ми обрали досить нейтральну
й не особисту тему. -
7:11 - 7:14Скільки разів на тиждень ми перевіряємо,
котра година? -
7:15 - 7:17Ось це лицевий бік моєї листівки,
-
7:17 - 7:19де кожна мала позначка
-
7:19 - 7:22відображає кожен раз,
коли я перевіряла час, -
7:22 - 7:25вони розташовані по днях
і по годинах хронологічно - -
7:26 - 7:28нічого складного.
-
7:28 - 7:30Але потім ви бачите легенду,
-
7:30 - 7:33де я додала кумедні деталі
щодо цих митей. -
7:33 - 7:38Власне, різні типи позначок
вказують, чому саме я перевіряла час - -
7:38 - 7:39що я робила?
-
7:39 - 7:41Чи мені було нудно? Хотілося їсти?
-
7:41 - 7:42Чи я запізнювалася?
-
7:42 - 7:45Чи я подивилася на годинник
свідомо чи просто випадково зиркнула? -
7:45 - 7:48І в цьому весь сенс:
-
7:48 - 7:51зображення подробиць
мого дня й моєї особистості -
7:51 - 7:53за допомогою моїх даних.
-
7:53 - 7:58Використання даних як лінзи чи фільтра,
щоб усвідомити та показати, наприклад, -
7:58 - 8:00мій нескінченний страх запізнитися,
-
8:00 - 8:02навіть попри те,
що я завжди приходжу вчасно. -
8:04 - 8:08Ми зі Стефані провели один рік,
вручну збираючи власні дані, -
8:08 - 8:13щоб змусити себе зосередитися на тому,
чого комп'ютер зібрати не може, -
8:13 - 8:14принаймні, поки що не може, -
-
8:14 - 8:18використовуючи дані для дослідження
власного мислення і власних слів, -
8:18 - 8:20не тільки наших справ.
-
8:20 - 8:21Ось на третьому тижні
-
8:21 - 8:25ми фіксували всі "дякую" -
які сказали самі й які сказали нам. -
8:25 - 8:30І тоді я зрозуміла, що я найчастіше
дякую людям, яких не знаю. -
8:30 - 8:34Виявилося, що я так і сиплю "дякую" і "спасибі"
офіціанткам і офіціантам, -
8:34 - 8:37але очевидно, що не дякую достатньо
тим, хто мені близький. -
8:39 - 8:40Завдяки цьому року
-
8:40 - 8:45процес активного занотовування
й підрахунку такого типу вчинків -
8:45 - 8:46став ритуалом.
-
8:46 - 8:48Власне, це нас змінило.
-
8:48 - 8:51Ми набагато краще розуміли себе,
-
8:51 - 8:54краще усвідомлювали
власну поведінку й оточення. -
8:55 - 8:58Після цього року ми зі Стефані
стали дуже близькі -
8:58 - 9:00завдяки обміну нашими
щоденниками даних, -
9:00 - 9:04але це стало можливо лише тому,
що ми вклали себе у ці цифри, -
9:04 - 9:08додали контекст
наших дуже особистих історій. -
9:08 - 9:10Це єдиний спосіб
наповнити все це змістом, -
9:11 - 9:13зробити відображенням нас самих.
-
9:14 - 9:18Я не прошу вас
почати малювати власні дані -
9:18 - 9:20чи знайти собі друга по листуванню
з-за океану. -
9:20 - 9:23Але я прошу вас ставитися до даних -
-
9:23 - 9:25до будь-якого типу даних -
-
9:25 - 9:26як до початку бесіди,
-
9:26 - 9:28а не як до її кінця.
-
9:28 - 9:31Бо дані самі собою ніколи не дадуть
розв'язання. -
9:31 - 9:34І ось чому дані
так сильно нас підводять, - -
9:34 - 9:37бо нам не вдається додати
правильну кількість контексту, -
9:37 - 9:39щоб вони
відображали реальність - -
9:39 - 9:42складну, заплутану,
повну нюансів реальність. -
9:43 - 9:45Ми далі дивимося
на ці два числа, -
9:45 - 9:47ми одержимі ними,
-
9:47 - 9:49ми прикидаємося, що наш світ
можна спростити -
9:49 - 9:52до пари цифр і перегонів,
-
9:52 - 9:53тоді як справжні історії,
-
9:53 - 9:55ті, що дійсно мають значення,
-
9:55 - 9:56губляться деінде.
-
9:56 - 10:00Коли ми дивимося на ці історії
тільки крізь моделі та алгоритми, -
10:00 - 10:03нам бракує того,
що я зву "гуманізмом даних". -
10:04 - 10:06За часів гуманізму епохи Відродження
-
10:06 - 10:07європейські інтелектуали
-
10:07 - 10:12помістили людську природу на місце Бога,
у центр їхнього світогляду. -
10:13 - 10:15На мою думку, щось подібне має статися
-
10:15 - 10:17із всесвітом даних.
-
10:17 - 10:20Сьогодні дані, здається, сприймають
як божество - -
10:20 - 10:23як охоронця безпомилкової істини
щодо нашого минулого та майбутнього. -
10:24 - 10:27Досвід, про який я розповіла сьогодні,
-
10:27 - 10:32навчив мене, що для того, аби наші дані
відображали нашу людську сутність, -
10:32 - 10:35аби переконатися, що вони не обдурять
нас знов, -
10:35 - 10:39ми маємо працювати над способами
долучити емпатію, недосконалість -
10:39 - 10:41і людські риси
-
10:41 - 10:44у процес збирання, обробки,
аналізу та зображення даних. -
10:45 - 10:48Я чітко бачу ту мить, коли нарешті
-
10:48 - 10:52замість використовувати дані
тільки для того, щоб стати ефективнішими, -
10:52 - 10:54ми всі використовуватимемо дані,
щоб стати людянішими. -
10:55 - 10:56Дякую.
-
10:56 - 11:01(Оплески)
- Title:
- Як знайти себе в даних
- Speaker:
- Джорджіа Лупі
- Description:
-
Джорджіа Лупі використовує дані, щоб розповідати історії людей, додаючи до цифр деталі. У цій чарівній промові вона говорить про те, як долучити до даних особистість, унаочнюючи навіть найзаплутаніші подробиці нашого повсякденного життя й перетворюючи абстрактне та незлічиме на те, що можна побачити, відчути й безпосередньо пов'язати з собою.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 11:13
Hanna Leliv approved Ukrainian subtitles for How we can find ourselves in data | ||
Hanna Leliv accepted Ukrainian subtitles for How we can find ourselves in data | ||
Hanna Leliv edited Ukrainian subtitles for How we can find ourselves in data | ||
Hanna Leliv edited Ukrainian subtitles for How we can find ourselves in data | ||
Olena Gapak edited Ukrainian subtitles for How we can find ourselves in data | ||
Olena Gapak edited Ukrainian subtitles for How we can find ourselves in data | ||
Olena Gapak edited Ukrainian subtitles for How we can find ourselves in data | ||
Olena Gapak edited Ukrainian subtitles for How we can find ourselves in data |