Cách ta tìm thấy chính mình trong dữ liệu

Giorgia Lupi sử dụng dữ liệu để kể các câu chuyện về con người, thêm sắc thái vào các con số. Trong bài nói chuyện lôi cuốn này, cô chia sẻ cách chúng ta đưa nhân cách vào dữ liệu, trực quan hóa ngay cả những chi tiết đời thường trong cuộc sống hằng ngày và biến cái trừu tượng và không đếm được thành cái có thể nhìn thấy, cảm nhận và kết nối trực tiếp lại vào cuộc sống chúng ta.

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)