TED2011
Aaron Koblin: Visualizing ourselves ... with crowd-sourced data
آرون كبلن: تصور أنفسنا... ببيانات مركزة المصادر
Filmed:
Readability: 4.2
1,731,467 views
يأخذ الفنان آرون كبلن كمية ضخمة من البيانات - وأحيانا كمية ضخمة من الناس - ويرسم بهم مجسمات مبهرة. بدء من الخطوط الأنيقة التي ترصد الرحلات الجوية الى مناظر حية لبيانات الهواتف النقالة، من فيديو لجوني كاش تم تركيبه من رسوم ذات مصادر متعددة الى فيديو "وسط البلد البرية" والذي يخصص للمستخدم، تكشف أعماله بذكاء كيف تجعلنا التكنولوجيا الحديثة أكثر إنسانية.
Aaron Koblin - Data artist
Aaron Koblin is an artist specializing in data and digital technologies. His work takes real world and community-generated data and uses it to reflect on cultural trends and the changing relationship between humans and technology. Full bio
Aaron Koblin is an artist specializing in data and digital technologies. His work takes real world and community-generated data and uses it to reflect on cultural trends and the changing relationship between humans and technology. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
So I think data can actually make us more human.
0
0
4000
اعتقد ان البيانات يمكنها حقا ان تجعلنا اكثر انسانية
00:19
We're collecting and creating all kinds of data about how we're living our lives,
1
4000
3000
اننا نجمع و نخلق كل انواع البيانات عن كيف نعيش حياتنا
00:22
and it's enabling us to tell some amazing stories.
2
7000
2000
وهي تمكننا من سرد بعض القصص الرائعة
00:24
Recently, a wise media theorist Tweeted,
3
9000
3000
مؤخرا، باحث اعلامي حكيم اعلن على تويتر
00:27
"The 19th century culture was defined by the novel,
4
12000
2000
"حضارة القرن 19 حددت بالقصة،
00:29
the 20th century culture was defined by the cinema,
5
14000
2000
و حضارة القرن 20 حددت بالسينما،
00:31
and the culture of the 21st century
6
16000
2000
و حضارة القرن 21
00:33
will be defined by the interface."
7
18000
2000
سوف تحدد بالوسائط."
00:35
And I believe this is going to prove true.
8
20000
2000
وإنني أؤمن أنه سوف يثبت صحته
00:37
Our lives are being driven by data,
9
22000
2000
فحياتنا تقودها البيانات،
00:39
and the presentation of that data is an opportunity
10
24000
2000
وعرض هذه البيانات هي فرصة
00:41
for us to make some amazing interfaces that tell great stories.
11
26000
2000
لنا لصنع بعض الوسائط الرائعة والتي تحكي قصص عظيمة.
00:43
So I'm going to show you a few of the projects
12
28000
2000
لذا سوف أريكم بعض المشاريع
00:45
that I've been working on over the last couple years
13
30000
2000
التي كنت أعمل عليها على مدار الأعوام الماضية
00:47
that reflect on our lives and our systems.
14
32000
2000
والتي تؤثر على حياتنا وأنظمتنا.
00:49
This is a project called Flight Patterns.
15
34000
2000
هذا المشروع يسمى نمط رحلات الطيران.
00:51
What you're looking at is airplane traffic
16
36000
2000
ما ترونه هو حركة مرور الطائرات
00:53
over North America for a 24-hour period.
17
38000
3000
فوق أمريكا الشمالية خلال مدة 24 ساعة.
00:56
As you see, everything starts to fade to black,
18
41000
2000
كما ترون ، كل شيء بدأ بالاختفاء في العدم،
00:58
and you see people going to sleep.
19
43000
2000
وترون الناس تذهب الى النوم.
01:00
Followed by that, you see on the West coast
20
45000
2000
بعد هذا، تشاهدون على الشاطىء الغربي
01:02
planes moving across, the red-eye flights to the East coast.
21
47000
3000
طائرات تتحرك تعبر، الرحلات الحمراء وصولا للبر الشرقي.
01:05
And you'll see everybody waking up on the East coast,
22
50000
3000
ثم ستشاهدون الناس جميعا تستيقظ في الشاطىء الشرقي،
01:08
followed by European flights coming in the upper right-hand corner.
23
53000
3000
تليها الرحلات الأوروبية قادمة من الجانب العلوي الأيمن.
01:11
Everybody's moving from the East coast to the West coast.
24
56000
3000
جميع الناس تسافر من الشاطىء الشرقي الى الشاطىء الغربي.
01:14
You see San Francisco and Los Angeles
25
59000
2000
تشاهد سان فرانسيسكو ولوس انجلوس
01:16
start to make their journeys down to Hawaii in the lower left-hand corner.
26
61000
3000
حيث تبدا رحلاتهم المتجهة الى الأسفل حيث هاواي في الجانب السفلي الأيسر.
01:19
I think it's one thing to say there's 140,000 planes
27
64000
2000
أعتقد أنه القول بأن هناك 140,000 طائرة
01:21
being monitored by the federal government at any one time,
28
66000
3000
تراقب من طرف الحكومة الفدرالية في نفس الوقت، أمر
01:24
and it's another thing to see that system as it ebbs and flows.
29
69000
3000
ورؤية هذا النظام يتدفق وينحسر هو أمر آخر.
01:29
This is a time-lapse image of that exact same data,
30
74000
2000
وهذه صورة زمنية لنفس البيانات،
01:31
but I've color-coded it by type,
31
76000
2000
ولكني أعطيتها ألوانا بحسب نوعها،
01:33
so you can see the diversity of aircraft that are in the skies above us.
32
78000
3000
حيث بامكانكم ان تروا اختلاف الطائرات في السماء من فوقنا.
01:36
And I started making these, and I put them into Google Maps
33
81000
3000
وبدأت في صنع هذه ، ثم وضعتها على خرائط جوجل
01:39
and allow you to zoom in and see individual airports
34
84000
2000
وسمحت ان تقرب الصورة لترى المطارات كل على حدى
01:41
and the patterns that are occurring there.
35
86000
2000
والأنماط التي تحدث هناك.
01:43
So here we can see the white represents low altitudes,
36
88000
3000
فهنا نرى الأبيض يمثل الارتفاعات المنخفضة،
01:46
and the blue are higher altitudes.
37
91000
2000
والأزرق يمثل الأرتفاعات الأكثر علوا.
01:48
And you can zoom in. This is taking a look at Atlanta.
38
93000
2000
ويمكنك ان تقوم بالتكبير. و هنا نلقى نظرة على اطلنطا
01:50
You can see this is a major shipping airport,
39
95000
2000
بإمكانك أن ترى أنه مطار شحن رئيسي،
01:52
and there's all kinds of activity there.
40
97000
2000
وفيه كل أنواع الأنشطة.
01:54
You can also toggle between altitude
41
99000
3000
بمكانك ايضا ان تبدل بين الارتفاعات
01:57
for model and manufacturer.
42
102000
2000
للنوع والمصنع.
01:59
See again, the diversity.
43
104000
2000
شاهد مرة أخرى، الاختلاف.
02:01
And you can scroll around and see
44
106000
2000
ويمكنك ان تتنقل لترى
02:03
some of the different airports and the different patterns that they have.
45
108000
3000
بعض المطارات المختلفة و أنماطها المختلفة.
02:06
This is scrolling up the East coast.
46
111000
2000
هنا ننتقل للأعلى حيث الساحل الشرقي.
02:08
You can see some of the chaos that's happening in New York
47
113000
2000
يمكنك ان ترى القليل من الفوضى التي تحدث في نيويورك
02:10
with the air traffic controllers
48
115000
2000
مع وحدات التحكم في المرور الجوي
02:12
having to deal with all those major airports next to each other.
49
117000
4000
التي يجب عليها ان تتعامل مع كل تلك المطارات الرئيسية بجانب بعضها البعض.
02:17
So zooming back out real quick,
50
122000
2000
ونعود ونبتعد بسرعة،
02:19
we see, again, the U.S. -- you get Florida down in the right-hand corner.
51
124000
3000
نرى، مرة أخرى ، الولايات المتحدة -- و أسفل في الجانب الأيمن تجد فلوريدا.
02:22
Moving across to the West coast,
52
127000
2000
وننتقل الى الساحل الغربي،
02:24
you see San Francisco and Los Angeles --
53
129000
2000
يمكنكم رؤية سان فرانسيسكو و لوس انجلوس--
02:26
big low-traffic zones
54
131000
2000
مناطق ذات نسبة مرور منخفضة
02:28
across Nevada and Arizona.
55
133000
2000
مرورا بنيفادا واريزونا.
02:30
And that's us down there in L.A. and Long Beach on the bottom.
56
135000
4000
وها نحن في الأسفل في لوس انجلوس و لونج بيتش.
02:36
I started taking a look as well at different perimeters,
57
141000
2000
وبدأت القي نظرة أيضا على مختلف المناطق المحيطة،
02:38
because you can choose what you want to pull out from the data.
58
143000
2000
لأن بامكانك اختيار ما تريد إظهاره من البيانات.
02:40
This is looking at ascending versus descending flights.
59
145000
3000
وهنا نشاهد الرحلات الصاعدة في مقابل الرحلات الهابطة.
02:43
And you can see, over time, the ways the airports change.
60
148000
2000
وبامكانك ان ترى كيف تتغير المطارات مع مرور الوقت.
02:45
You see the holding patterns that start to develop
61
150000
2000
يمكنك أن ترى الأنماط المستقرة والتي تبدأ في النمو
02:47
in the bottom of the screen.
62
152000
2000
في أسفل الشاشة.
02:49
And you can see, eventually the airport actually flips directions.
63
154000
3000
وبامكانك ان ترى أخيرا المطار وهو يعكس اتجاهه.
02:53
So this is another project that I worked on with the Sensible Cities Lab at MIT.
64
158000
3000
والآن هذا مشروع آخر عملت عليه مع مختبر المدن الحساسة في MIT.
02:56
This is visualizing international communications.
65
161000
2000
انه يصور الاتصالات العالمية.
02:58
So it's how New York communicates
66
163000
2000
وبالتالي هو حول كيف تتواصل نيويورك
03:00
with other international cities.
67
165000
2000
مع باقي المدن العالمية.
03:02
And we set this up as a live globe in the Museum of Modern Art in New York
68
167000
3000
وقد أقمنا هذا المشورع ككرة أرضية حية في متحف الفن الحديث في نيويورك
03:05
for the Design the Elastic Mind exhibition.
69
170000
2000
كتصميم في معرض مرونة العقل.
03:07
And it had a live feed with a 24-hour offset,
70
172000
2000
وقد توفر على تغذية حية على مدار 24 ساعة،
03:09
so you could see the changing relationship
71
174000
2000
فبامكانك ان ترى العلاقة المتغيرة
03:11
and some demographic info
72
176000
2000
وبعض البيانات الديموغرافية
03:13
coming through AT&T's data and revealing itself.
73
178000
3000
آتية من خلال بيانات AT&T و مظهرة نفسها.
03:16
This is another project I worked on with Sensible Cities Lab
74
181000
2000
وهذا مشورع آخر عملنا عليه بالاشتراك مع مختبر المدن الحساسة
03:18
and CurrentCity.org.
75
183000
2000
و CurrentCity.org
03:20
And it's visualizing SMS messages being sent in the city of Amsterdam.
76
185000
3000
وهو يصور الرسائل النصية المرسلة في مدينة امستردام.
03:23
So you're seeing the daily ebb and flow
77
188000
2000
لذا فانت تشاهد الانحسار والتدفق اليومي
03:25
of people sending SMS messages from different parts of the city,
78
190000
2000
للناس وهم يرسلون الرسائل من مختلف مناطق المدينة،
03:27
until we approach New Year's Eve, where everybody says, "Happy New Year!"
79
192000
3000
حتى نقترب من ليلة رأس السنة. عندما يقول الجميع "سنة سعيدة!"
03:30
(Laughter)
80
195000
2000
(ضحك)
03:32
So this is an interactive tool
81
197000
2000
لذا فهذه أداة تفاعلية.
03:34
that you can move around and see different parts of the city.
82
199000
3000
بامكانك ان تتحرك وتشاهد مختلف المناطق من المدينة.
03:37
This is looking at another event. This is called Queen's Day.
83
202000
3000
وهنا نرى مناسبة أخرى. تسمى "يوم الملكة".
03:40
So again, you get this daily ebb and flow
84
205000
2000
ومرة أخرى، نرى التدفق والانسحاب اليومي
03:42
of people sending SMS messages from different parts of the city.
85
207000
3000
والناس ترسل الرسائل النصية من مختلف مناطق المدينة.
03:45
And then you're going to see people start to gather in the center of the city
86
210000
2000
ثم نشاهد ان الناس تبدأ في التجمع في وسط المدينة
03:47
to celebrate the night before,
87
212000
2000
لتحتفل بالليلة السابقة،
03:49
which happens right here.
88
214000
2000
وهو ما يحدث هنا.
03:51
And then you can see people celebrating the next day.
89
216000
2000
ثم ترى الناس يحتفلون في اليوم التالي.
03:53
And you can pause it and step back and forth and see different phases.
90
218000
3000
ويمكنك ان توقفها وتنتقل الى السابق والتالي لترى الفترات المختلفة.
03:56
So now on to something completely different.
91
221000
2000
والآن ننتقل الى شيء مختلف تماما.
03:58
Some of you may recognize this.
92
223000
2000
بامكان بعضكم تمييز هذا.
04:00
This is Baron Wolfgang von Kempelen's mechanical chess playing machine.
93
225000
3000
هذه هي لعبة الشطرنج الميكانيكية للبارون وولف فون كيمبلين.
04:03
And it's this amazing robot that plays chess extremely well,
94
228000
2000
وهي عبارة عن انسان آلي يلعب الشطرنج بمهارة،
04:05
except for one thing: it's not a robot at all.
95
230000
3000
ما عدا شيء واحد: انه ليس انسان آلي بأي شكل.
04:08
There's actually a legless man that sits in that box
96
233000
2000
في الحقيقة ، هناك رجل بدون أرجل يجلس في ذاك الصندوق
04:10
and controls this chess player.
97
235000
2000
ويتحكم بلاعب الشطرنج هذا.
04:12
This was the inspiration for a web service by Amazon
98
237000
2000
وهذا كان الالهام في خدمة أنترنيت من "أمازون"
04:14
called the Mechanical Turk -- named after this guy.
99
239000
3000
سميت "ترك الآلي" - سميت على اسم ذلك الرجل.
04:17
And it's based on the premise that there are certain things
100
242000
2000
وهي قائمة على افتراض أساسي بأن هناك أشياء معينة
04:19
that are easy for people, but really difficult for computers.
101
244000
2000
سهلة على الأشخاص، وصعبة حقا على الحواسيب.
04:21
So they made this web service and said,
102
246000
2000
ولذلك انشأوا هذه الخدمة وقالوا،
04:23
"Any programmer can write a piece of software
103
248000
2000
" أي مبرمج بامكانه أن يكتب جزء من البرنامج
04:25
and tap into the minds of thousands of people."
104
250000
2000
وأن يستغل عقول آلاف الناس."
04:27
The nerdy side of me thought, "Wow, this is amazing.
105
252000
2000
الجانب المهووس مني فكر، "واو، هذا رائع.
04:29
I can tap into thousands of people's minds."
106
254000
2000
بامكاني استغلال عقول آلاف الناس."
04:31
And the other nerdy side of me thought,
107
256000
2000
والجانب المهووس الآخر مني فكر،
04:33
"This is horrible. This is completely bizarre.
108
258000
3000
" هذا رهيب. هذا غريب تماما.
04:36
What does this mean for the future of mankind,
109
261000
2000
ماذا يعني هذا لمستقبل الانسانية
04:38
where we're all plugged into this borg?"
110
263000
2000
حيث كلنا متصلين بهذا البرج؟"
04:40
I was probably being a little extreme.
111
265000
2000
ربما كنت مبالغا بعض الشيء.
04:42
But what does this mean when we have no context for what it is that we're working on,
112
267000
2000
ولكن ماذا يعني هذا ونحن لا نملك سياقا لما نعمل عليه،
04:44
and we're just doing these little labors?
113
269000
2000
نبذل فقط تلك الجهود؟
04:46
So I created this drawing tool.
114
271000
2000
ولذلك صنعت أداة الرسم هاته.
04:48
I asked people to draw a sheep facing to the left.
115
273000
2000
طلبت من الناس ان ترسم خروف متجه للشمال.
04:50
And I said, "I'll pay you two cents for your contribution."
116
275000
2000
وقلت ، " سأدفع قرشين لمساهمتك."
04:52
And I started collecting sheep.
117
277000
3000
وبدأت في جمع الخرفان.
04:55
And I collected a lot, a lot of different sheep.
118
280000
3000
وجمعت الكثير والكثير من الخرفان المختلفة.
04:59
Lots of sheep.
119
284000
2000
الكثير من الخرفان.
05:01
I took the first 10,000 sheep that I collected,
120
286000
2000
أخذت 10000 خرفان الأولى التي جمعتها،
05:03
and I put them on a website called TheSheepMarket.com
121
288000
3000
ووضعتها على موقع انترنت يسمى TheSheepMarket.com
05:06
where you can actually buy collections of 20 sheep.
122
291000
3000
حيث يمكنك ان تشتري مجموعة من 20 خروفا.
05:09
You can't pick individual sheep,
123
294000
2000
لا يمكنك اختيار خروف معين،
05:11
but you can buy a single plate block of stamps as a commodity.
124
296000
4000
ولكن يمكنك أن تشتري مجموعة من العينات بالجملة.
05:15
And juxtaposed against this grid,
125
300000
2000
ووضعا جنبا الى جنب مقابل هذه الشبكة،
05:17
you see actually, by rolling over each individual one,
126
302000
2000
بإمكانك ان ترى حقا، لدى مرورك على كل منها،
05:19
the humanity behind this hugely mechanical process.
127
304000
3000
الانسانية خلف كل هذه العملية الميكانيكية الضخمة.
05:22
I think there's something really interesting
128
307000
2000
أعتقد انه أمر مثيرا حقا
05:24
to watching people as they go through this creative toil --
129
309000
3000
وأنت تشاهد الناس وهم يمرون بهذه الأداة المبدعة --
05:27
something we can all relate to,
130
312000
2000
أمر بامكاننا جميعا التواصل معه،
05:29
this creative process of trying to come up with something from nothing.
131
314000
3000
هذه العملية الابداعية وأنت تحاول خلق شيء من لاشيء.
05:32
I think it was really interesting to juxtapose this humanity
132
317000
2000
اعتقد انه كان شيقا ان نضع هذه الانسانيات بجلنب بعضها البعض
05:34
versus this massive distributed grid.
133
319000
2000
في مقابل الشبكة الضخمة من التوزيع.
05:36
Kind of amazing what some people did.
134
321000
3000
انه من الرائع ما فعله بعض الناس.
05:39
So here's a few statistics from the project.
135
324000
2000
وهذه بعض الاحصائيات من المشروع.
05:41
Approximate collection rate of 11 sheep per hour,
136
326000
2000
تقريبا نسبة التجميع كانت 11 خروف في الساعة الواحدة،
05:43
which would make a working wage of 69 cents per hour.
137
328000
3000
مما يجعل نسبة الأجور 69 سنت "قرش" في الساعة.
05:46
There were 662 rejected sheep
138
331000
2000
كان هناك 662 خروفا رفضوا
05:48
that didn't meet "sheep-like" criteria and were thrown out of the flock.
139
333000
3000
والذين لم يتلائموا مع المعايير القياسية لشكل الخروف، وطردوا من القطيع.
05:51
(Laughter)
140
336000
2000
(ضحك)
05:53
The amount of time spent drawing ranged from four seconds to 46 minutes.
141
338000
3000
الوقت المشتغرق في الرسم تراوح ما بين 4 ثوان و 46 ثانية.
05:56
That gives you an idea of the different types of motivations and dedication.
142
341000
3000
وهذا يعطيكم انطباع عن مختلف الدوافع والاهتمامات.
05:59
And there were 7,599 people that contributed to the project,
143
344000
3000
وكان هناك 7599 شخصا ساهموا في هذا المشروع،
06:02
or were unique IP addresses --
144
347000
2000
أو كانوا أجهزة مختلفة --
06:04
so about how many people contributed.
145
349000
2000
مما يدل على عدد المساهمين.
06:06
But only one of them out of the 7,599 said this.
146
351000
4000
ولكن واحد فقط من ال 7599 قال هذا.
06:10
(Laughter)
147
355000
4000
(ضحك)
06:14
Which I was pretty surprised by.
148
359000
2000
وهو ما اذهلني حقا.
06:16
I expected people to be wondering, "Why did I draw a sheep?"
149
361000
3000
توقعت ان يتسائل الناس، " لماذا رسمت خروفا؟"
06:19
And I think it's a pretty valid question.
150
364000
2000
وأعتقد انه تساؤل في محله.
06:21
And there's a lot of reasons why I chose sheep.
151
366000
2000
وهناك العديد من الأسباب وراء اختياري للخروف.
06:23
Sheep were the first animal
152
368000
2000
الخروف هو الحيوان الأول
06:25
to be raised from mechanically processed byproducts,
153
370000
2000
والذي انشأ من منتوجات معالجة ميكانيكيا،
06:27
the first to be selectively bred for production traits,
154
372000
2000
أول من تم التحكم في صفات ولادته،
06:29
the first animal to be cloned.
155
374000
2000
وأول حيوان يستنسخ.
06:31
Obviously, we think of sheep as followers.
156
376000
2000
من الواضح ، اننا نفكر في الخراف كتابعين.
06:33
And there's this reference to "Le Petit Prince"
157
378000
2000
وهناك المرجع ل"Le Petit Prince"
06:35
where the narrator asks the prince to draw a sheep.
158
380000
2000
حيث يطلب الراوي من الأمير رسم أن يرسم خروفا.
06:37
He draws sheep after sheep.
159
382000
2000
الأمير رسم خروفا تلو الآخر.
06:39
The narrator's only appeased when he draws a box.
160
384000
2000
الراوي اكتفى فقط لدى رسمه لصندوق.
06:41
And he says, "It's not about a scientific rendering of a sheep.
161
386000
2000
وقال:"لا يتعلق الموضوع بكيفية رسمك للخروف علميا.
06:43
It's about your own interpretation and doing something different."
162
388000
3000
وانما بتفسيرك وقيامك بشيء مختلف."
06:46
And I like that.
163
391000
2000
وقد احببت هذا.
06:48
So this is a clip from Charlie Chaplin's "Modern Times."
164
393000
2000
هذا مقطع من "الأزمنة الحديثة" لتشارلي شابلن
06:50
It's showing Charlie Chaplin dealing with some of the major changes
165
395000
3000
يظهر تشارلي شابلن وهو يتعاطى مع بعض أهم التغيرات
06:53
during the Industrial Revolution.
166
398000
2000
أثناء الثورة الصناعية.
06:55
So there were no longer shoe makers,
167
400000
2000
حيث لم يعد هناك صناع أحذية،
06:57
but now there are people slapping soles on people's shoes.
168
402000
2000
ولكن الآن هناك بعض الناس تبطن أحذية الناس.
06:59
And the whole idea of one's relationship to their work changed a lot.
169
404000
3000
و الفكرة العامة من علاقة الشخص بعمله تغيرت كثيرا.
07:02
So I thought this was an interesting clip
170
407000
2000
اعتقدت ان هذا المقطع مثير للاهتمام
07:04
to divide into 16 pieces
171
409000
2000
لتقسيمه الى 16 قطعة
07:06
and feed into the Mechanical Turk with a drawing tool.
172
411000
3000
وادخاله في "ترك الآلي" مع آلة الرسم.
07:09
This basically allowed -- what you see on the left side is the original frame,
173
414000
3000
وهذا سمح بشكل أساسي -- ما تشهد في الجانب الأيسر في الأطار الأصلي،
07:12
and on the right side you see that frame
174
417000
2000
وفي الجانب الأيمن تشاهد ذلك الإطار
07:14
as interpreted by 16 people
175
419000
2000
كما تخيله 16 شخصا
07:16
who have no idea what it is they're doing.
176
421000
2000
والذين لا يملكون أدنى فكرة عن ما يقومون به.
07:18
And this was the inspiration for a project
177
423000
2000
وهو ما كان ملهما للمشروع
07:20
that I worked on with my friend Takashi Kawashima.
178
425000
2000
والذي عملت فيه مع صديقي تاكاشي كواشيما.
07:22
We decided to use the Mechanical Turk for exactly what it was meant for,
179
427000
2000
قررنا استخدام ترك الآلي في ما صنع له خصيصا،
07:24
which is making money.
180
429000
2000
وهو صنع النقود.
07:26
So we took a hundred dollar bill and divided it into 10,000 teeny pieces,
181
431000
3000
لذا فقد جئنا بورقة من فئة 100 دولار و قسمناها الى 10,000 قطعة صغيرة،
07:29
and we fed those into the Mechanical Turk.
182
434000
2000
وأدخلنا القطع الصغيرة في ترك الآلي.
07:31
We asked people to draw what it was that they saw.
183
436000
2000
وطلبنا من الناس رسم ما رأوه.
07:33
But here there was no sheep-like criteria.
184
438000
2000
ولكن هنا، لم تكن هنالك مواصفات كما في الخروف.
07:35
People, if they drew a stick figure or a smiley face,
185
440000
3000
لو رسم الناس شخص من الأعواد أو وجه ضاحك،
07:38
it actually made it into the bill.
186
443000
2000
فقد تصبح فعلا جزء من الورقة.
07:40
So what you see is actually a representation of how well people did
187
445000
2000
وما تشاهدون الآن عرض لمدى جودة ما صنعه الناس
07:42
what it was they were asked to do.
188
447000
2000
ما طلب منهم فعله.
07:44
So we took these hundred dollar bills,
189
449000
2000
وهكذا أخذنا هذه الورقة من فئة المائة دولار،
07:46
and we put them on a website called TenThousandsCents.com,
190
451000
2000
ووضعناها على موقع يدعى TenThousandsCents.com
07:48
where you can browse through and see all the individual contributions.
191
453000
3000
حيث يمكنك التصفح ومشاهدة المساهمات الفردية.
07:51
And you can also trade real hundred-dollar bills for fake hundred-dollar bills
192
456000
3000
ويمكنكم مقايضة مائة دولار حقيقية بأخرى مزيفة
07:54
and make a donation to the Hundred Dollar Laptop Project,
193
459000
3000
والقيام بالتبرع لمشروع جهاز شخصي بمائة دولار،
07:57
which is now known as One Laptop Per Child.
194
462000
3000
والمعروفة حاليا بكمبيوتر شخصي لكل طفل.
08:00
This is again showing all the different contributions.
195
465000
2000
مرة أخرى هنا تظهر مختلف المساهمات.
08:02
You see some people did beautiful stipple renderings,
196
467000
2000
تشاهد بعض الناس قاموا بالرسم بالنقط بشكل رائع،
08:04
like this one on top --
197
469000
2000
كهذه التي في الأعلى --
08:06
spent a long time making realistic versions.
198
471000
3000
استغرق وقت طويل لصنع نسخ تبدو حقيقية.
08:09
And other people would draw stick figures or smiley faces.
199
474000
3000
وبعض الناس قد ترسم أشخاص بالعصي ووجوها ضاحكة.
08:12
Here on the right-hand side in the middle
200
477000
2000
هنا على الجانب الأيمن في الوسط
08:14
you see this one guy writing, "$0.01!!! Really?"
201
479000
3000
يمكنكم أن تشاهدوا شخصا يكتب، "$0.01 !!!! حقا؟؟"
08:17
That's all I'm getting paid for this?
202
482000
4000
هذا كل ما سيدفع لي؟
08:21
(Laughter)
203
486000
2000
(ضحك)
08:23
So the last Mechanical Turk project I'm going to talk to you about
204
488000
2000
وهكذا المشروع الأخير التابع ل "ترك الآلي" الذي سأتحدث عنه
08:25
is called Bicycle Built for 2000.
205
490000
2000
يدعى دراجة صنعت من أجل 2000.
08:27
This is a collaboration with my friend Daniel Massey.
206
492000
2000
هذا تعاون مع صديقي دانييل ماسي.
08:29
You may recognize these two guys.
207
494000
2000
يمكنكم التعرف على هذين الشخصين.
08:31
This is Max Mathews and John Kelly from Bell Labs in the '60s,
208
496000
3000
هذا ماكس ميثيوز و جوني كيلي من معامل بيل في السيتينيات،
08:34
where they created the song "Daisy Bell,"
209
499000
2000
حيث ابتكروا أغنية "دايسي بيل،"
08:36
which was the world's first singing computer.
210
501000
2000
وهو أول حاسوب مغني في العالم.
08:38
You may recognize it from "2001: A Space Odyssey."
211
503000
2000
يمكنك التعرف عليه من فيلم "2001: A Space Odyssey."
08:40
When HAL's dying at the end of the film he starts singing this song,
212
505000
3000
عندما كا هال يحتضر في نهاية الفيلم بدأ في غناء هذه الأغنية.
08:43
as a reference to when computers became human.
213
508000
3000
كإحالة إلى حين تصير أجهزة الكمبيوتر بشرية.
08:46
So we resynthesized this song.
214
511000
2000
فأعدنا صياغة هذه الأغنية.
08:48
This is what that sounded like.
215
513000
2000
وهذا ما بدت مثله.
08:50
We broke down all the individual notes
216
515000
2000
لقد قسمنا كل نغمة على حدا
08:52
in the singing as well as the phonemes in the singing.
217
517000
3000
في الغناء وكذلك في الصوتيات في الغناء.
08:55
Daisy Bell: ♫ Daisy, Daisy ... ♫
218
520000
4000
دايزي بل: ♫ دايزي دايزي♫
08:59
Aaron Koblin: And we took all of those individual pieces,
219
524000
2000
آرون كبلن: وأخذنا كل هذه النغمات المنفردة،
09:01
and we fed them into another Turk request.
220
526000
2000
وأعدناه الى الآلي مرة أخرى.
09:03
This is what it would look like if you went to the site.
221
528000
2000
هذا ما سيبدو لو ذهبت إلى الموقع.
09:05
You type in your code,
222
530000
2000
انت تكتب في البرنامج،
09:07
but you first test your mic.
223
532000
2000
ولكن أولا تاكد من ميكروفونك.
09:09
You'd be fed a simple audio clip.
224
534000
2000
وسوف تسمع تسجيل صوتي بسيط.
09:11
(Honk)
225
536000
2000
(بوق)
09:13
And then you'd do your best to recreate that with your own voice.
226
538000
3000
ثم تبذل قصارى جهدك للحصول على نفس التسجيل الصوتي بصوتك الخاص.
09:22
After previewing it and confirming it's what you submitted,
227
547000
3000
بعد المراجعة والتأكد أنه ما أرسلته،
09:25
you could submit it into the Mechanical Turk with no other context.
228
550000
3000
يمكنك التسجيل الآلي بدون سياق.
09:28
And this is what we first got back from the very first set of submissions.
229
553000
3000
وهذا ما حصلناه في أول دفعة من البيانات.
09:31
Recording: ♫ Daisy, Daisy ♫
230
556000
5000
تسجيل: ♫ دايزي ، دايزي♫
09:36
♫ give me your answer do ♫
231
561000
5000
♫ أعطني اجابتك ♫
09:41
♫ I'm half crazy ♫
232
566000
4000
♫ لقد شارفت على الجنون ♫
09:45
♫ all for the love of you ♫
233
570000
5000
♫ كل هذا من أجل حبك ♫
09:50
♫ It can't be a stylish marriage ♫
234
575000
5000
♫ لن يكون فرحا مبهرا ♫
09:55
♫ I can't afford a carriage ♫
235
580000
4000
♫ ليس في امكاني تحمل تكاليف عربة ♫
09:59
♫ But you'll look sweet upon the seat ♫
236
584000
5000
♫ ولكن كنت ستبدين رائعة في مقعد ♫
10:04
♫ of a bicycle built for two ♫
237
589000
5000
♫ دراجة صنعت لأثنين ♫
10:09
AK: So James Surowieki has this idea of the wisdom of crowds,
238
594000
3000
آرون: جيمس سورويكي كان له فكر حكمة الحشد،
10:12
that says that a whole bunch of people are smarter than any individual.
239
597000
3000
والتي تقول ان مجموعة من الناس أذكي من أي شخص.
10:15
We wanted to see how this applies to collaborative, distributed music making,
240
600000
3000
أردنا أن نرى كيف أن هذا ينطبق على التعاون ، والتوزيع الموسيقى،
10:18
where nobody has any idea what it is they're working on.
241
603000
3000
حيث لا يدري أي من الأشخاص ما يعمل عليه.
10:21
So if you go to the BicycleBuiltforTwoThousand.com
242
606000
2000
فاذا ذهبت الى BicycleBuiltforTwoThousand.com
10:23
you can actually hear what all this sounds like together.
243
608000
2000
يمكنك سماع كل هذا فعلا ما يبدو وكأنه معا.
10:25
I'm sorry for this.
244
610000
2000
انني آسف على هذا
10:27
(Noise)
245
612000
5000
(ضجيج)
10:32
Chorus: ♫ Daisy, Daisy ♫
246
617000
4000
المجموعة:♫ دايزي ، دايزي♫
10:36
♫ Give me your answer do ♫
247
621000
5000
♫ أعطني اجابتك ♫
10:41
♫ I'm half crazy ♫
248
626000
5000
♫ لقد شارفت على الجنون ♫
10:46
♫ all for the love of you ♫
249
631000
4000
♫ كل هذا من أجل حبك ♫
10:50
♫ It can't be a stylish marriage ♫
250
635000
5000
♫ لن يكون فرحا مبهرا ♫
10:55
♫ I can't afford a carriage ♫
251
640000
4000
♫ ليس في امكاني تحمل تكاليف عربة ♫
10:59
♫ But you'd look sweet upon the seat ♫
252
644000
5000
♫ ولكن كنت ستبدين رائعة في مقعد ♫
11:04
♫ of a bicycle built for two ♫
253
649000
6000
♫ دراجة صنعت لأثنين ♫
11:10
AK: So stepping back for a quick second,
254
655000
3000
آرون : نعود القليل الى الخلف
11:13
when I was at UCLA going to grad school,
255
658000
2000
عندما التحقت بالدراسات العليا في جامعة كاليفورنيا لوس أنجلوس،
11:15
I was also working at a place called the Center for Embedded Network Sensing.
256
660000
3000
كنت أعمل في مكان يدعى مركز استشعار الشبكات.
11:18
And I was writing software to visualize laser scanners.
257
663000
3000
وكنت أكتب البرامج لرؤية الماسحات الليزرية.
11:21
So basically motion through 3D space.
258
666000
2000
بشكل أساسي الحركة في الفضائ الثلاثي الأبعاد.
11:23
And this was seen by a director in L.A. named James Frost
259
668000
2000
وهذا ما شاهده مخرج من لوس انجلوس يدعى جيمس فروست
11:25
who said, "Wait a minute.
260
670000
2000
والذي قال، "انتظر لحظة.
11:27
You mean we can shoot a music video without actually using any video?"
261
672000
2000
انت تقصد ان بامكانك تصوير فيديو موسيقى دون استخدام اي فيديو؟"
11:29
So we did exactly that.
262
674000
2000
وهذا ما فعلناه تماما.
11:31
We made a music video for one of my favorite bands, Radiohead.
263
676000
2000
صنعنا فيديو موسيقي لواحدة من الفرق المفضلة لدي ، راديوهيد.
11:33
And I think one of my favorite parts of this project
264
678000
2000
وأعتقد أن واحد من الأجزاء المفضلة لدي في هذا المشروع
11:35
was not just shooting a video with lasers,
265
680000
2000
ليس فقط تصوير الفيديو بالليزر،
11:37
but we also open sourced it,
266
682000
2000
ولكننا أيضا جعله مفتوح المصدر،
11:39
and we made it released as a Google Code project,
267
684000
2000
وأصدرناه كمشروع Google Code،
11:41
where people could download a bunch of the data and some source code
268
686000
2000
حيث يمكن للناس تحميل حفنة من البيانات وبعض الشيفرات المصدرية
11:43
to build their own versions of it.
269
688000
2000
لصنع نسختهم الخاصة منه.
11:45
And people were making some amazing things.
270
690000
2000
وكانوا يصنعون أمورا في غاية الروعة.
11:47
This is actually two of my favorites:
271
692000
2000
هذه في الواقع اثنتان من المفضلة لدي:
11:49
the pin-board Thom Yorke and a LEGO Thom Yorke.
272
694000
2000
لوحة دبابيس توم يورك وليغو توم يورك.
11:51
A whole YouTube channel of people submitting really interesting content.
273
696000
3000
قناة يوتيوب كاملة من الناس تقدم محتوى مثيرا للاهتمام حقا.
11:54
More recently, somebody even 3D-printed Thom Yorke's head,
274
699000
3000
في الآونة الأخيرة، شخص طبع رأس توم يورك ثلاثي الأبعاد،
11:57
which is a little creepy, but pretty cool.
275
702000
3000
وهو مخيف قليلا، ولكن جميل جدا.
12:00
So with everybody making so much amazing stuff
276
705000
2000
في حين أن الجميع يفعل الكثير من الاشياء المدهشة
12:02
and actually understanding what it was they were working on,
277
707000
3000
و في الواقع فهم ما كانوا يعملون عليه،
12:05
I was really interested in trying to make a collaborative project
278
710000
2000
كنت مهتم حقا بمحاولة القيام بمشروع تعاوني
12:07
where people were working together to build something.
279
712000
2000
حيث يعمل الناس معا لبناء شيء ما.
12:09
And I met a music video director named Chris Milk.
280
714000
2000
وقابلت مخرج فيديو موسيقي يدعى كريس ميلك.
12:11
And we started bouncing around ideas
281
716000
2000
وبدأنا بتجاذب الأفكار
12:13
to make a collaborative music video project.
282
718000
2000
لعمل مشروع فيديو موسيقي تعاوني.
12:15
But we knew we really needed the right person
283
720000
2000
ولكن كنا نعرف أننا بحاجة فعلا للشخص المناسب
12:17
to kind of rally behind and build something for.
284
722000
3000
إلى نوع من الاحتشاد وراءه، وبناء شيء ما.
12:20
So we put the idea on the back burner for a few months.
285
725000
2000
لذلك وضعنا الفكرة على الموقد الخلفي لبضعة أشهر.
12:22
And he ended up talking to Rick Rubin,
286
727000
2000
وانتهى بنا المطاف الى التحدث لريك روبن،
12:24
who was finishing up Johnny Cash's final album
287
729000
2000
والذي كان ينهي الألبوم الأخير لجوني كاش
12:26
called "Ain't No Grave."
288
731000
2000
يدعى "ليس هنالك قبر".
12:28
The lyrics to the leading track are "Ain't no grave can hold my body down."
289
733000
3000
كلمات الأغنية الرئيسية تقول" ليس هنالك قبر يمكنه الامساك بجسدي بالأسفل".
12:31
So we thought this was the perfect
290
736000
2000
كنا نتصور هذا هو المشروع
12:33
project to build a collaborative memorial
291
738000
2000
الكامل لبناء تذكار تشاركي
12:35
and a virtual resurrection for Johnny Cash.
292
740000
2000
وبعث افتراضي لجوني كاش.
12:37
So I teamed up with my good friend Ricardo Cabello, also known as Mr. doob,
293
742000
3000
وكونا فريق مع صديقي المخلص ريكاردو كابللو والمعروف بالسيد دوب،
12:40
who's a much better programmer than I am,
294
745000
2000
وهو مبرمج أفضل مني بكثير،
12:42
and he made this amazing Flash drawing tool.
295
747000
2000
وقد صنع اداة رسم مبهرة بالفلاش.
12:44
As you know,
296
749000
2000
وكما تعرفون،
12:46
an animation is a series of images.
297
751000
2000
الرسوم المتحركة هي عبارة عن سلسلة من الصور.
12:48
So what we did was cross-cut a bunch of archival footage of Johnny Cash,
298
753000
3000
ما فعلناه كان قطع حفنة من لقطات أرشيفية لجوني كاش،
12:51
and at eight frames a second,
299
756000
2000
وبسرعة ثمانية لقطات في الثانية،
12:53
we allowed individuals to draw a single frame
300
758000
2000
سمحنا للأفراد برسم إطار واحد
12:55
that would get woven into
301
760000
2000
والتي ستنسج داخل
12:57
this dynamically changing music video.
302
762000
2000
الفيديو الموسيقي المتغير ديناميكيا.
12:59
So I don't have time to play the entire thing for you,
303
764000
2000
ليس لدي الوقت لأريكم الفيديو كاملا،
13:01
but I want to show you two short clips.
304
766000
2000
ولكنني أريد أن أريكم مقطعين قصيرين.
13:03
One is the beginning of the music video.
305
768000
2000
أحدهما بداية الفيديو.
13:05
And that's going to be followed by a short clip
306
770000
2000
وهذا سيليه مقطع قصير
13:07
of people who have already contributed to the project
307
772000
2000
لأشخاص ساهموا في هذا المشروع
13:09
talking about it briefly.
308
774000
3000
تتحدث عنه اختصار.
13:12
(Music)
309
777000
6000
(موسيقى)
13:18
(Video) Johnny Cash: ♫ There ain't no grave ♫
310
783000
2000
جوني كاش :♫ ليس هناك قبر ♫
13:20
♫ can hold my body down ♫
311
785000
4000
♫ يمكنه الاحتفاظ بجسدي ♫
13:24
♫ There ain't no grave ♫
312
789000
2000
♫ ليس هناك قبر ♫
13:26
♫ can hold body down ♫
313
791000
3000
♫ يمكنه الاحتفاظ بجسدي ♫
13:30
♫ When I hear the trumpet sound ♫
314
795000
4000
♫ عند سماعي صوت النفير ♫
13:34
♫ I'm going to ride right out of the ground ♫
315
799000
2000
♫ سوف انطلق خارجا من الأرض ♫
13:36
♫ Ain't no grave ♫
316
801000
3000
♫ ليس هناك قبر ♫
13:39
♫ can hold my body ... ♫
317
804000
3000
♫ يمكنه الاحتفاظ بجسدي ♫
13:42
(Applause)
318
807000
2000
(تصفيق)
13:44
AK: What better way to pay tribute to the man
319
809000
3000
آرون: ما هي أفضل طريقة لتكريم لرجل
13:47
than to make something for one of his songs.
320
812000
3000
سوى تقديم شيء لإحدى أغانيه.
13:50
Collaborator: I felt really sad when he died.
321
815000
2000
مساهم 1: شعرت بالأسى الحقيقي حين مات.
13:52
And I just thought it'd be wonderful,
322
817000
2000
وأعتقد انه سيكون من الرائع،
13:54
it'd be really nice to contribute something to his memory.
323
819000
3000
أنه سيكون جميلا حقا أن نسهم بشيء لذكراه.
13:57
Collaborator Two: It really allows
324
822000
2000
مساهم 2: إنه يسمح فعلا
13:59
this last recording of his
325
824000
3000
لهذا التسجيل الأخير له
14:02
to be a living, breathing memorial.
326
827000
5000
ان يكون ذكراه الخالدة.
14:07
Collaborator Three: For all of the frames to be drawn by fans,
327
832000
3000
مساهم 3: لجميع اللقطات التي يمكن استخلاصها من قبل المشجعين،
14:10
each individual frame,
328
835000
2000
كل لقطة على حدى،
14:12
it's got a very powerful feeling to it.
329
837000
2000
لها احساسها القوي.
14:14
Collaborator Four: I've seen everybody
330
839000
2000
مساهم 4: لقد شاهدت الجميع
14:16
from Japan, Venezuela, to the States,
331
841000
2000
من اليابان، فنزويلا، الى الولايات المتحدة،
14:18
to Knoxville, Tennessee.
332
843000
2000
الى كنوكسفيل، تينيسي.
14:20
Collaborator Five: As much as is different from frame to frame,
333
845000
3000
مساهم 5: على الرغم من الاختلاف من لقطة الى لقطة
14:23
it really is personal.
334
848000
2000
ولكنه شخصي جدا.
14:25
Collaborator Six: Watching the video in my room,
335
850000
2000
مساهم 6: عند مشاهدتي للفيديو في غرفتي
14:27
I could see me not understanding at the beginning of it.
336
852000
3000
كنت أراني غير قادر على الاستيعاب في بدايته.
14:30
And I just worked and worked through problems,
337
855000
3000
وعملت وعملت على حل المشاكل
14:33
until my little wee battles that I was fighting within the picture
338
858000
4000
حتى المعارك الاولى التي كنت اقاتلها داخل الصورة
14:37
all began to resolve themselves.
339
862000
3000
بدأت في الحل من تلقاء نفسها
14:40
You can actually see the point when I know what I'm doing,
340
865000
2000
يمكنك ان ترى حقا النقطة حيث بدأت ادراك ما أفعله
14:42
and a lot of light and dark comes into it.
341
867000
3000
والكثير من النور والظلام تداخل فيه.
14:45
And in a weird way,
342
870000
2000
وبطريقة عجيبة،
14:47
that's what I actually like about Johnny Cash's music as well.
343
872000
2000
كذلك، هذا ما أحبه فعلا في موسيقى جوني كاش.
14:49
It's the sum total of his life,
344
874000
2000
إنه نتاج حياته،
14:51
all the things that had happened --
345
876000
2000
كل الأشياء التي حدثت --
14:53
the bad things, the good things.
346
878000
2000
الأشياء السيئة والأشياء الطيبة.
14:55
You're hearing a person's life.
347
880000
3000
فأنت تستمع الى حياة شخص.
15:01
AK: So if you go to the website JohnnyCashProject.com,
348
886000
2000
آرون: أذا تصفحت موقع JohnnyCashProject.com،
15:03
what you'll see is the video playing above.
349
888000
2000
ستشاهد الفيديو يتحرك في الأعلى.
15:05
And below it are all the individual frames
350
890000
2000
وأسفله اللقطات المفردة
15:07
that people have been submitting to the project.
351
892000
2000
والتي قدمها الأفراد للمشروع.
15:09
So this isn't finished at all,
352
894000
2000
وبالتالي فانه غير منته تماما،
15:11
but it's an ongoing project where people can continue to collaborate.
353
896000
2000
ولكنه مشروع ممتد حيث يستمر الناس في التعاون.
15:13
If you roll over any one of those individual thumbnails,
354
898000
2000
اذا مررت على اي من هذه الصور المصغرة،
15:15
you can see the person who drew that individual thumbnail
355
900000
2000
بامكانك رؤية الشخص الذي رسم هذه الصورة المصغرة
15:17
and where they were located.
356
902000
2000
ومكان تواجده.
15:19
And if you find one that you're interested in,
357
904000
2000
واذا وجدت صورة منهم قد لفتت اهتمامك،
15:21
you can actually click on it and open up an information panel
358
906000
2000
فبإمكانك النقر عليها حيث تظهر لوحة معلومات
15:23
where you're able to rate that frame,
359
908000
2000
حيث بإمكانك تقييم هذه اللقطة،
15:25
which helps it bubble up to the top.
360
910000
2000
وهو ما يساعدها للوصول إلى أعلى القائمة.
15:27
And you can also see the way that it was drawn.
361
912000
2000
كما بإمكانك رؤية كيف تم رسمها.
15:29
Again, you can get the playback and personal contribution.
362
914000
2000
مرة أخرى، يمكنك أن تشاهد المساهمات.
15:31
In addition to that, it's listed, the artist's name, the location,
363
916000
3000
بالإضافة الى ذلك، فإن إسم الفنان ومكان تواجده مسجلان،
15:34
how long they spent drawing it.
364
919000
2000
وكم من الوقت استغرق في رسمها.
15:36
And you can pick a style. So this one was tagged "Abstract."
365
921000
3000
ويمكنك اختيار الاسلوب. لذلك كان هذا يدعى "الملخص".
15:39
But there's a bunch of different styles.
366
924000
2000
ولكن هناك مجموعة من أنماط مختلفة.
15:41
And you can sort the video a number of different ways.
367
926000
2000
ويمكنك فرز الفيديو بعدد من الطرق المختلفة.
15:43
You can say, "I want to see the pointillist version
368
928000
2000
يمكنك أن تقول، "أريد أن أرى إصدار بدون نقاط
15:45
or the sketchy version or the realistic version.
369
930000
2000
أو إصدار مرسوم أو إصدار واقعي.
15:47
And then this is, again, the abstract version,
370
932000
2000
وهذا مرة أخرى ، إصدار مجرد،
15:49
which ends up getting a little bit crazy.
371
934000
3000
والتي تصل في النهاية الى بعض الجنون.
15:54
So the last project I want to talk to you about is another collaboration with Chris Milk.
372
939000
3000
المشروع الأخير الذي أريد التحدث عنه هو تعاون آخر مع كريس ميلك.
15:57
And this is called "The Wilderness Downtown."
373
942000
2000
ويسمى "وسط البلد البرية ".
15:59
It's an online music video for the Arcade Fire.
374
944000
3000
هو فيديو موسيقي لفرقة The Arcade Fire.
16:02
Chris and I were really amazed
375
947000
2000
انا وكريس كنا منبهرين حقا
16:04
by the potential now with modern web browsers,
376
949000
2000
بامكانيات المتصفحات الشبكية،
16:06
where you have HTML5 audio and video
377
951000
2000
حيث لديك HTML5 صوت وصورة
16:08
and the power of JavaScript to render amazingly fast.
378
953000
3000
وقوة ال JavaScript على التصيير بسرعة مبهرة.
16:11
And we wanted to push the idea of the music video that was meant for the Web
379
956000
3000
وأردنا أن نشجع فكرة الفيديو الموسيقي المقصود من الشبكة
16:14
beyond the four-by-three or sixteen-by-nine window
380
959000
3000
غير شاشة مقاس اربعة الى ثلاثة أو 16/9
16:17
and try to make it play out and choreograph throughout the screen.
381
962000
3000
ومحاولة جعله يخرج تصميم الرقصة من الشاشة.
16:20
But most importantly, I think,
382
965000
2000
ولكن الأهم ، في اعتقادي
16:22
we really wanted to make an experience that was unlike the Johnny Cash Project,
383
967000
3000
أننا اردنا حقا صنع خبرة مختلفة عن مشروع جوني كاش،
16:25
where you had a small group of people spending a lot of time
384
970000
3000
حيث قام عدد صغير من الناس بامضاء الكثير من الوقت
16:28
to contribute something for everyone.
385
973000
2000
لتسهم بشيء لكل الناس.
16:30
What if we had a very low commitment,
386
975000
3000
ماذا لو كان لدينا التزام ضعيف،
16:33
but delivered something individually unique to each person who contributed?
387
978000
3000
ولكن قدمنا شيء منفردا لكل من ساهم؟
16:36
So the project starts off by asking you to enter the address
388
981000
2000
يبدأ المشروع بأن يطلب منك عنوان
16:38
of the home where you grew up.
389
983000
2000
المنزل الذي نشأت فيه.
16:40
And you type in the address --
390
985000
2000
وتسجل العنوان --
16:42
it actually creates a music video specifically for you,
391
987000
2000
ويقوم في الواقع بابتكار فيديو موسيقي خاص بك،
16:44
pulling in Google maps and Streetview images
392
989000
2000
مستخدما خرائط جوجل وصور للشارع
16:46
into the experience itself.
393
991000
2000
في التجربة نفسها.
16:48
So this should really be seen at home with you typing in your own address,
394
993000
3000
وهو ما يجب ان تشاهده في منزلك وانت تسجل عنوانك الخاص،
16:51
but I'm going to give you a little preview of what you can expect.
395
996000
3000
ولكني سأعطيكم فكرة عامة عما يمكنكم توقعه.
16:54
(Video) Win Butler: ♫ Now our lives are changing fast ♫
396
999000
4000
(فيديو) ون باتلر : ♫ الآن حياتنا تختلف سريعا ♫
16:58
♫ Now our lives are changing fast ♫
397
1003000
4000
♫ الآن حياتنا تختلف سريعا ♫
17:02
♫ Hope that something pure can last ♫
398
1007000
3000
♫ نتمنى أن يبقى شيئا نقيا ♫
17:06
♫ Hope that something pure can last ♫
399
1011000
4000
♫ نتمنى أن يبقى شيئا نقيا ♫
17:13
♫ Ooh we used to wait ♫
400
1018000
4000
♫ اعتدنا الإنتظار ♫
17:17
♫ Ooh we used to wait ♫
401
1022000
4000
♫ اعتدنا الإنتظار ♫
17:21
♫ Ooh we used to wait ♫
402
1026000
3000
♫ اعتدنا الإنتظار ♫
17:24
♫ Sometimes it never came ♫
403
1029000
3000
♫ أحيانا لا تأتي أبدا ♫
17:27
♫ Sometimes it never came ♫
404
1032000
4000
♫ أحيانا لا تأتي أبدا ♫
17:31
♫ Still moving through the pain ♫
405
1036000
3000
♫ ما زلنا نجتاز آلامنا ♫
17:34
♫ We used to wait for it ♫
406
1039000
4000
♫ اعتدنا إنتظاره ♫
17:38
♫ We used to wait for it ♫
407
1043000
4000
♫ اعتدنا إنتظاره ♫
17:42
♫ We used to wait for it ♫
408
1047000
4000
♫ اعتدنا إنتظاره ♫
17:50
AK: So I think, if there's one thing to take away from my talk today,
409
1055000
3000
لذا أعتقد أنه إن كانت هناك نتيجة من حديثي اليوم،
17:53
it's that an interface can be a powerful narrative device.
410
1058000
2000
فهي أن الوسيط بامكانه أن يكون جهاز سرد قوي.
17:55
And as we collect more and more personally and socially relevant data,
411
1060000
4000
وبينما نجمع بيانات المزيد والمزيد من البيانات الشخصية والاجتماعية،
17:59
we have an opportunity, and maybe even an obligation,
412
1064000
2000
فإن لدينا الفرصة، أو ربما حتي من الواجب،
18:01
to maintain the humanity and tell some amazing stories
413
1066000
2000
أن نحافظ على الإنسانية وأن نسرد بعض القصص الرائعة
18:03
as we explore and collaborate together.
414
1068000
2000
في أثناء بحثنا ومساعدتنا بعضنا البعض.
18:05
Thanks a lot.
415
1070000
2000
شكرا جزيلا
18:07
(Applause)
416
1072000
4000
(تصفيق)
ABOUT THE SPEAKER
Aaron Koblin - Data artistAaron Koblin is an artist specializing in data and digital technologies. His work takes real world and community-generated data and uses it to reflect on cultural trends and the changing relationship between humans and technology.
Why you should listen
Aaron Koblin finds art through the unlikely confluence of massive data sets and personal intimacy. His work ranges from animating the paths of every North American airline flight, to using Amazon’s Mechanical Turk crowdsourcing platform to pay workers to “draw a sheep facing left,” which were then placed in "The Sheep Market."
Koblin was creative director for Johnny Cash's final music video, "Ain't No Grave," and worked on Radiohead’s video “House of Cards,” both of which received a Grammy nomination. He is now the Creative Director of the Data Arts team in Google's Creative Lab. His team collaborated with Arcade Fire to produce an online music video that allows viewers to incorporate images of their home neighborhood into the experience using Google Street View.
Aaron Koblin | Speaker | TED.com