ABOUT THE SPEAKER
Tim Berners-Lee - Inventor
Tim Berners-Lee invented the World Wide Web. He leads the World Wide Web Consortium (W3C), overseeing the Web's standards and development.

Why you should listen

In the 1980s, scientists at CERN were asking themselves how massive, complex, collaborative projects -- like the fledgling LHC -- could be orchestrated and tracked. Tim Berners-Lee, then a contractor, answered by inventing the World Wide Web. This global system of hypertext documents, linked through the Internet, brought about a massive cultural shift ushered in by the new tech and content it made possible: AOL, eBay, Wikipedia, TED.com...

Berners-Lee is now director of the World Wide Web Consortium (W3C), which maintains standards for the Web and continues to refine its design. Recently he has envisioned a "Semantic Web" -- an evolved version of the same system that recognizes the meaning of the information it carries. He's the 3Com Founders Professor of Engineering in the School of Engineering with a joint appointment in the Department of Electrical Engineering and Computer Science at the Laboratory for Computer Science and Artificial Intelligence (CSAIL) at the MIT, where he also heads the Decentralized Information Group (DIG). He is also a Professor in the Electronics and Computer Science Department at the University of Southampton, UK.

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Tim Berners-Lee | Speaker | TED.com
TED2009

Tim Berners-Lee: The next web

Tim Berners-Lee acerca de la futura Web

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Hace 20 años, Tim Berners-Lee inventó la World Wide Web. Para su próximo proyecto, está construyendo una web para datos enlazados y abiertos que pueda hacer con los números lo que la Web hizo con las palabras, las imágenes y el video: desbloquear nuestros datos y repensar la forma en que los usamos.
- Inventor
Tim Berners-Lee invented the World Wide Web. He leads the World Wide Web Consortium (W3C), overseeing the Web's standards and development. Full bio

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Time fliesmoscas.
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El tiempo vuela.
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It's actuallyactualmente almostcasi 20 yearsaños agohace
1
2000
2000
Fue hace casi 20 años
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when I wanted to reframereplantear the way we use informationinformación,
2
4000
4000
cuando quise reformular la forma en que usamos la información
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the way we work togetherjuntos: I inventedinventado the WorldMundo WideAmplio WebWeb.
3
8000
3000
la forma en la que trabajamos juntos -- inventé la World Wide Web
00:29
Now, 20 yearsaños on, at TEDTED,
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11000
3000
Hoy, 20 años después, aquí en TED,
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I want to askpedir your help in a newnuevo reframingreformulación.
5
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4000
quiero pedirles ayuda para una nueva reformulación.
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So going back to 1989,
6
19000
4000
Entonces, volviendo a 1989,
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I wroteescribió a memomemorándum suggestingsugerencia the globalglobal hypertexthipertexto systemsistema.
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23000
3000
escribí un memo sugiriendo el sistema global de hipertexto.
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NobodyNadie really did anything with it, prettybonita much.
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26000
3000
Nadie hizo algo con él, realmente.
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But 18 monthsmeses laterluego -- this is how innovationinnovación happenssucede --
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29000
4000
Pero 18 meses después -- así es como ocurren las innovaciones --
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18 monthsmeses laterluego, my bossjefe said I could do it on the sidelado,
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33000
4000
18 meses después, mi jefe me dijo que podía hacerlo como un extra,
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as a sortordenar of a playjugar projectproyecto,
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2000
como una especie de proyecto lúdico,
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kickpatada the tiresllantas of a newnuevo computercomputadora we'dmie got.
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39000
2000
probar una nueva computadora que teníamos.
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And so he gavedio me the time to codecódigo it up.
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41000
3000
Y me dio el tiempo para escribir el código.
01:02
So I basicallybásicamente roughedmaltratado out what HTMLHTML should look like:
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44000
5000
Así que básicamente delineé lo que debería ser el HTML,
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hypertexthipertexto protocolprotocolo, HTTPHTTP;
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49000
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el protocolo de hipertexto -- HTTP --
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the ideaidea of URLsURLs, these namesnombres for things
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la idea de los URLs -- estos nombres de cosas
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whichcual startedempezado with HTTPHTTP.
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55000
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que comienzan con HTTP.
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I wroteescribió the codecódigo and put it out there.
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57000
2000
Escribí el código y lo dejé por ahí.
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Why did I do it?
19
59000
2000
¿Por qué lo hice?
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Well, it was basicallybásicamente frustrationfrustración.
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61000
2000
Bueno, básicamente por frustración.
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I was frustratedfrustrado -- I was workingtrabajando as a softwaresoftware engineeringeniero
21
63000
4000
Estaba frustrado -- trabajaba como ingeniero de software
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in this hugeenorme, very excitingemocionante lablaboratorio,
22
67000
2000
en este laboratorio enorme y apasionante,
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lots of people comingviniendo from all over the worldmundo.
23
69000
2000
lleno de personas de todo el mundo.
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They broughttrajo all sortstipo of differentdiferente computersordenadores with them.
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71000
3000
Traían todo tipo de computadoras con ellos.
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They had all sortstipo of differentdiferente datadatos formatsformatos,
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74000
3000
Tenían todo tipo de formatos diferentes de datos.
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all sortstipo, all kindsclases of documentationdocumentación systemssistemas.
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77000
2000
Todo tipo de sistemas de documentación.
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So that, in all that diversitydiversidad,
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79000
3000
Entonces, en toda esa diversidad,
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if I wanted to figurefigura out how to buildconstruir something
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82000
2000
si quería imaginarme cómo construir algo
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out of a bitpoco of this and a bitpoco of this,
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84000
2000
con un poco de esto y algo de esto otro,
01:44
everything I lookedmirado into, I had to connectconectar to some newnuevo machinemáquina,
30
86000
4000
todo lo que veía, tenía que conectarme a alguna máquina nueva,
01:48
I had to learnaprender to runcorrer some newnuevo programprograma,
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90000
2000
tenía que aprender a ejecutar algún programa nuevo,
01:50
I would find the informationinformación I wanted in some newnuevo datadatos formatformato.
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92000
5000
en algún nuevo formato encontraría la información que quería.
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And these were all incompatibleincompatible.
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97000
2000
Pero eran todos incompatibles.
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It was just very frustratingfrustrante.
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99000
2000
Era muy frustrante.
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The frustrationfrustración was all this unlockeddesbloqueado potentialpotencial.
35
101000
2000
La frustración por todo este potencial desaprovechado.
02:01
In facthecho, on all these discsDiscos there were documentsdocumentos.
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103000
3000
De hecho, en todos esos discos había documentos.
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So if you just imaginedimaginado them all
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106000
3000
Así que si uno los imaginaba a todos
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beingsiendo partparte of some biggrande, virtualvirtual documentationdocumentación systemsistema in the skycielo,
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109000
5000
como parte de algo más grande, de un sistema de documentación virtual en el cielo,
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say on the InternetInternet,
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114000
2000
por ejemplo en Internet,
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then life would be so much easiermás fácil.
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116000
2000
entonces la vida sería mucho más fácil.
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Well, onceuna vez you've had an ideaidea like that it kindtipo of getsse pone underdebajo your skinpiel
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118000
4000
Bien, cuando tienes una idea de esas, se te mete en la piel
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and even if people don't readleer your memomemorándum --
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122000
2000
y aún nadie leyera tu memo
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actuallyactualmente he did, it was foundencontró after he diedmurió, his copydupdo.
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124000
3000
en realidad él sí lo leyó, su copia fue encontrada después de su muerte.
02:25
He had writtenescrito, "VagueVago, but excitingemocionante," in pencillápiz, in the corneresquina.
44
127000
3000
Había escrito: “Impreciso pero apasionante”, a lápiz y en el margen.
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(LaughterRisa)
45
130000
2000
(Risas)
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But in generalgeneral it was difficultdifícil -- it was really difficultdifícil to explainexplique
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132000
4000
Pero en general era difícil, realmente muy difícil, explicar
02:34
what the webweb was like.
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136000
2000
cómo era la web.
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It's difficultdifícil to explainexplique to people now that it was difficultdifícil then.
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138000
2000
Hoy es difícil explicarle a la gente que era difícil en ese entonces.
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But then -- OK, when TEDTED startedempezado, there was no webweb
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140000
3000
Pero entonces, bueno, cuando empezó TED, la web no existía
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so things like "clickhacer clic" didn't have the samemismo meaningsentido.
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143000
3000
así que cosas como "clic" no tenían el mismo significado.
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I can showespectáculo somebodyalguien a piecepieza of hypertexthipertexto,
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146000
2000
Puedo mostrarle a alguien un hipertexto,
02:46
a pagepágina whichcual has got linkscampo de golf,
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148000
2000
una página con enlaces,
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and we clickhacer clic on the linkenlazar and bingbing -- there'llhabrá be anotherotro hypertexthipertexto pagepágina.
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150000
4000
hacemos clic en el enlace y… ahí está, habrá otra página hipertextual.
02:52
Not impressiveimpresionante.
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154000
2000
No nos impresiona.
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You know, we'venosotros tenemos seenvisto that -- we'venosotros tenemos got things on hypertexthipertexto on CD-ROMsCD-ROM.
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156000
3000
Ya saben, ya lo vimos, tenemos cosas con hipertexto en CD-ROMs.
02:57
What was difficultdifícil was to get them to imagineimagina:
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159000
3000
Lo difícil era hacer que lo imaginaran.
03:00
so, imagineimagina that that linkenlazar could have goneido
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162000
4000
Entonces, piensen que ese enlace pueda apuntar
03:04
to virtuallyvirtualmente any documentdocumento you could imagineimagina.
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166000
2000
prácticamente a cualquier documento que imaginen.
03:07
AlrightBien, that is the leapsalto that was very difficultdifícil for people to make.
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169000
4000
Bueno, ese es el salto que fue tan difícil para ellos.
03:11
Well, some people did.
60
173000
2000
Bien, algunos lo hicieron.
03:13
So yeah, it was difficultdifícil to explainexplique, but there was a grassrootsbases movementmovimiento.
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175000
3000
Aunque sí, era difícil de explicar, pero había un movimiento de bases.
03:17
And that is what has madehecho it mostmás fundivertido.
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179000
4000
Y eso lo hizo más divertido.
03:21
That has been the mostmás excitingemocionante thing,
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183000
2000
Fue lo más emocionante de todo,
03:23
not the technologytecnología, not the things people have donehecho with it,
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185000
2000
no la tecnología ni las cosas que la gente hizo con ella
03:25
but actuallyactualmente the communitycomunidad, the spiritespíritu of all these people
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187000
2000
sino la comunidad y el espíritu de todas esas personas
03:27
gettingconsiguiendo togetherjuntos, sendingenviando the emailscorreos electrónicos.
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189000
2000
juntas enviando correos electrónicos.
03:29
That's what it was like then.
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191000
2000
Así era en ese tiempo.
03:31
Do you know what? It's funnygracioso, but right now it's kindtipo of like that again.
68
193000
3000
¿Saben qué? Es gracioso, pero el momento actual es casi igual.
03:34
I askedpreguntó everybodytodos, more or lessMenos, to put theirsu documentsdocumentos --
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196000
2000
Le pedí a todo el mundo, más o menos, que pusiera sus documentos.
03:36
I said, "Could you put your documentsdocumentos on this webweb thing?"
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198000
3000
Les dije: “¿Pueden poner sus documentos en esta web?”
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And you did.
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201000
3000
y ustedes lo hicieron.
03:42
ThanksGracias.
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204000
1000
Gracias.
03:43
It's been a blastexplosión, hasn'tno tiene it?
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205000
2000
Fue un estallido, ¿no es cierto?
03:45
I mean, it has been quitebastante interestinginteresante
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207000
2000
Quiero decir, fue muy interesante
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because we'venosotros tenemos foundencontró out that the things that happenocurrir with the webweb
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209000
2000
porque nos dimos cuenta de que las cosas que pasaban con la web
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really sortordenar of blowsoplar us away.
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211000
2000
realmente nos sacudían.
03:51
They're much more than we'dmie originallyoriginalmente imaginedimaginado
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213000
2000
Mucho más de lo que imaginamos al principio
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when we put togetherjuntos the little, initialinicial websitesitio web
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215000
2000
cuando elaboramos el primer sitio web
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that we startedempezado off with.
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217000
2000
con el que empezamos.
03:57
Now, I want you to put your datadatos on the webweb.
80
219000
3000
Ahora, quiero que pongan datos en la web.
04:00
TurnsVueltas out that there is still hugeenorme unlockeddesbloqueado potentialpotencial.
81
222000
4000
Resulta que todavía hay un gran potencial por delante.
04:04
There is still a hugeenorme frustrationfrustración
82
226000
2000
Todavía hay una gran frustración
04:06
that people have because we haven'tno tiene got datadatos on the webweb as datadatos.
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228000
4000
en la gente porque no tenemos datos en la web como tales.
04:10
What do you mean, "datadatos"? What's the differencediferencia -- documentsdocumentos, datadatos?
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232000
2000
¿Qué quiero decir con datos? ¿Cuál es la diferencia entre documentos y datos?
04:12
Well, documentsdocumentos you readleer, OK?
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234000
3000
Ustedes leen documentos, ¿verdad?
04:15
More or lessMenos, you readleer them, you can followseguir linkscampo de golf from them, and that's it.
86
237000
3000
Más o menos, los leen, pueden seguir enlaces desde ellos, y eso es todo.
04:18
DataDatos -- you can do all kindsclases of stuffcosas with a computercomputadora.
87
240000
2000
Datos -- se puede hacer cualquier cosa con una computadora.
04:20
Who was here or has otherwisede otra manera seenvisto HansHans Rosling'sRosling talk?
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242000
6000
¿Quién pudo ver la presentación de Hans Rosling?
04:26
One of the great -- yes a lot of people have seenvisto it --
89
248000
4000
Una de las mejores. Mucha gente la ha visto
04:30
one of the great TEDTED TalksNegociaciones.
90
252000
2000
una de las mejores TED Talks.
04:32
HansHans put up this presentationpresentación
91
254000
2000
Hans hizo esta presentación
04:34
in whichcual he showedmostró, for variousvarios differentdiferente countriespaíses, in variousvarios differentdiferente colorscolores --
92
256000
5000
en la que mostró, para diferentes países y en varios colores,
04:39
he showedmostró incomeingresos levelsniveles on one axiseje
93
261000
3000
mostró los niveles de ingresos en un eje
04:42
and he showedmostró infantinfantil mortalitymortalidad, and he shotDisparo this thing animatedanimado throughmediante time.
94
264000
3000
y la mortalidad infantil, en una animación a lo largo del tiempo.
04:45
So, he'del habria takentomado this datadatos and madehecho a presentationpresentación
95
267000
4000
Tomó estos datos e hizo una presentación
04:49
whichcual just shattereddestrozada a lot of mythsmitos that people had
96
271000
3000
que destruyó muchos mitos que la gente tenía
04:52
about the economicsciencias económicas in the developingdesarrollando worldmundo.
97
274000
4000
sobre la economía de los países en desarrollo.
04:56
He put up a slidediapositiva a little bitpoco like this.
98
278000
2000
Presentó una diapositiva como ésta.
04:58
It had undergroundsubterráneo all the datadatos
99
280000
2000
Subyacentemente tenía todos los datos.
05:00
OK, datadatos is brownmarrón and boxycuadrado and boringaburrido,
100
282000
3000
Sí, los datos son oscuros, cuadrados y aburridos.
05:03
and that's how we think of it, isn't it?
101
285000
2000
Eso pensamos de los datos, ¿no?
05:05
Because datadatos you can't naturallynaturalmente use by itselfsí mismo
102
287000
3000
Porque los datos en sí no se pueden usar en forma natural.
05:08
But in facthecho, datadatos drivesunidades a hugeenorme amountcantidad of what happenssucede in our livesvive
103
290000
4000
Pero, de hecho, los datos gobiernan gran parte de nuestras vidas
05:12
and it happenssucede because somebodyalguien takes that datadatos and does something with it.
104
294000
3000
y eso pasa porque alguien toma esos datos y hace algo con ellos.
05:15
In this casecaso, HansHans had put the datadatos togetherjuntos
105
297000
2000
En este caso, Hans juntó un montón de datos
05:17
he had foundencontró from all kindsclases of UnitedUnido NationsNaciones websitessitios web and things.
106
299000
5000
los tomó de todo tipo de sitios web de Naciones Unidas o parecidos.
05:22
He had put it togetherjuntos,
107
304000
2000
Los juntó a todos,
05:24
combinedconjunto it into something more interestinginteresante than the originaloriginal piecespiezas
108
306000
3000
los combinó en algo más interesante que las partes originales
05:27
and then he'del habria put it into this softwaresoftware,
109
309000
5000
y luego los puso dentro de este software,
05:32
whichcual I think his sonhijo developeddesarrollado, originallyoriginalmente,
110
314000
2000
desarrollado originalmente, creo, por su hijo
05:34
and producesproduce this wonderfulmaravilloso presentationpresentación.
111
316000
3000
y produjo esta presentación maravillosa.
05:37
And HansHans madehecho a pointpunto
112
319000
2000
Hans dijo algo importante:
05:39
of sayingdiciendo, "Look, it's really importantimportante to have a lot of datadatos."
113
321000
4000
“Miren, es realmente importante tener muchos datos”.
05:43
And I was happycontento to see that at the partyfiesta last night
114
325000
3000
Y me hizo feliz ver eso en la fiesta de anoche
05:46
that he was still sayingdiciendo, very forciblya la fuerza, "It's really importantimportante to have a lot of datadatos."
115
328000
4000
donde él seguía diciendo, a viva voz, “Es realmente importante tener muchos datos”.
05:50
So I want us now to think about
116
332000
2000
Quiero que pensemos ahora acerca de
05:52
not just two piecespiezas of datadatos beingsiendo connectedconectado, or sixseis like he did,
117
334000
4000
no sólo dos dimensiones de datos en conexión, o seis como hizo él,
05:56
but I want to think about a worldmundo where everybodytodos has put datadatos on the webweb
118
338000
5000
sino en un mundo donde todos pongan datos en la web
06:01
and so virtuallyvirtualmente everything you can imagineimagina is on the webweb
119
343000
2000
y donde casi todo lo que puedan imaginarse esté en la web
06:03
and then callingvocación that linkedvinculado datadatos.
120
345000
2000
y entonces los llamaremos “datos enlazados”.
06:05
The technologytecnología is linkedvinculado datadatos, and it's extremelyextremadamente simplesencillo.
121
347000
2000
Es la tecnología de datos enlazados; algo extremadamente simple.
06:07
If you want to put something on the webweb there are threeTres rulesreglas:
122
349000
4000
Si uno quiere poner algo en la web por tres años
06:11
first thing is that those HTTPHTTP namesnombres --
123
353000
3000
lo primero son esos nombres HTTP
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those things that startcomienzo with "httphttp:" --
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356000
2000
esas cosas que empiezan con “http:”
06:16
we're usingutilizando them not just for documentsdocumentos now,
125
358000
4000
las estamos usando no sólo para documentos,
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we're usingutilizando them for things that the documentsdocumentos are about.
126
362000
2000
las estamos usando para cosas a las que se refieren los documentos.
06:22
We're usingutilizando them for people, we're usingutilizando them for placeslugares,
127
364000
2000
Las estamos usando para personas, para lugares,
06:24
we're usingutilizando them for your productsproductos, we're usingutilizando them for eventseventos.
128
366000
4000
las estamos usando para sus productos, para eventos.
06:28
All kindsclases of conceptualconceptual things, they have namesnombres now that startcomienzo with HTTPHTTP.
129
370000
4000
Todo tipo de conceptos, ahora tienen nombres que empiezan con HTTP.
06:32
SecondSegundo ruleregla, if I take one of these HTTPHTTP namesnombres and I look it up
130
374000
5000
La segunda regla, si tomo uno de estos nombres que empiezan con HTTP y lo busco
06:37
and I do the webweb thing with it and I fetchha podido recuperar the datadatos
131
379000
2000
lo busco en la web y recupero los datos
06:39
usingutilizando the HTTPHTTP protocolprotocolo from the webweb,
132
381000
2000
usando el protocolo HTTP de la web,
06:41
I will get back some datadatos in a standardestándar formatformato
133
383000
3000
entonces tendré algunos datos en un formato estándar,
06:44
whichcual is kindtipo of usefulútil datadatos that somebodyalguien mightpodría like to know
134
386000
5000
información útil que alguien podría querer conocer
06:49
about that thing, about that eventevento.
135
391000
2000
al respecto, sobre ese evento.
06:51
Who'sQuién es at the eventevento? WhateverLo que sea it is about that personpersona,
136
393000
2000
¿Quién participa en el evento? Cualquier cosa sobre esa persona,
06:53
where they were bornnacido, things like that.
137
395000
2000
lugar de nacimiento, cosas como esas.
06:55
So the secondsegundo ruleregla is I get importantimportante informationinformación back.
138
397000
2000
Entonces la segunda regla es que obtengo información importante.
06:57
ThirdTercero ruleregla is that when I get back that informationinformación
139
399000
4000
La tercera regla es que cuando obtengo esa información
07:01
it's not just got somebody'salguien es heightaltura and weightpeso and when they were bornnacido,
140
403000
3000
no es sólo la altura, el peso y la fecha de nacimiento
07:04
it's got relationshipsrelaciones.
141
406000
2000
sino las relaciones.
07:06
DataDatos is relationshipsrelaciones.
142
408000
2000
Los datos son relaciones.
07:08
InterestinglyInteresantemente, datadatos is relationshipsrelaciones.
143
410000
2000
Interesante. Los datos son relaciones.
07:10
This personpersona was bornnacido in BerlinBerlina; BerlinBerlina is in GermanyAlemania.
144
412000
4000
Esta persona nació en Berlín, Berlín está en Alemania.
07:14
And when it has relationshipsrelaciones, whenevercuando it expressesexpresa a relationshiprelación
145
416000
3000
Y cuando tiene una relación, cada vez que exprese una relación
07:17
then the other thing that it's relatedrelacionado to
146
419000
3000
la otra cosa que está relacionada
07:20
is givendado one of those namesnombres that startsempieza HTTPHTTP.
147
422000
4000
recibe un nombre que empieza con HTTP.
07:24
So, I can go aheadadelante and look that thing up.
148
426000
2000
Entonces, puedo ir hacia adelante y mirarla.
07:26
So I look up a personpersona -- I can look up then the cityciudad where they were bornnacido; then
149
428000
3000
Si busco a una persona, puedo mirar la ciudad en la que nació
07:29
I can look up the regionregión it's in, and the townpueblo it's in,
150
431000
3000
puedo ver la región en la que está, qué pueblos están allí,
07:32
and the populationpoblación of it, and so on.
151
434000
3000
y la población de la ciudad, etc.
07:35
So I can browsevistazo this stuffcosas.
152
437000
2000
Puedo explorar estas cosas.
07:37
So that's it, really.
153
439000
2000
Así es, realmente.
07:39
That is linkedvinculado datadatos.
154
441000
2000
Esto son datos enlazados.
07:41
I wroteescribió an articleartículo entitledintitulado "LinkedVinculado DataDatos" a couplePareja of yearsaños agohace
155
443000
3000
Escribí un artículo titulado “Datos enlazados” hace un par de años
07:44
and soonpronto after that, things startedempezado to happenocurrir.
156
446000
4000
y poco después empezaron a suceder cosas.
07:48
The ideaidea of linkedvinculado datadatos is that we get lots and lots and lots
157
450000
4000
La idea de los datos enlazados es que tengamos muchas
07:52
of these boxescajas that HansHans had,
158
454000
2000
de estas cajas que Hans tenía,
07:54
and we get lots and lots and lots of things sproutingbrotante.
159
456000
2000
y surgen muchas, muchas cosas.
07:56
It's not just a wholetodo lot of other plantsplantas.
160
458000
3000
No sólo es un montón de otras plantas.
07:59
It's not just a rootraíz supplyingabastecimiento a plantplanta,
161
461000
2000
No sólo es una raíz que nutre a una planta,
08:01
but for eachcada of those plantsplantas, whateverlo que sea it is --
162
463000
3000
sino que por cada una de esas plantas, cualquiera sea,
08:04
a presentationpresentación, an analysisanálisis, somebody'salguien es looking for patternspatrones in the datadatos --
163
466000
3000
una presentación, un análisis, alguien que busca patrones en los datos,
08:07
they get to look at all the datadatos
164
469000
3000
puedan revisar toda esta información
08:10
and they get it connectedconectado togetherjuntos,
165
472000
2000
y la tengan conectada.
08:12
and the really importantimportante thing about datadatos
166
474000
2000
Y lo más importante acerca de los datos
08:14
is the more things you have to connectconectar togetherjuntos, the more powerfulpoderoso it is.
167
476000
2000
es que, cuanto más cosas tengas conectadas, más poderoso es.
08:16
So, linkedvinculado datadatos.
168
478000
2000
Entonces, datos enlazados.
08:18
The memememe wentfuimos out there.
169
480000
2000
El meme surgió de ahí.
08:20
And, prettybonita soonpronto ChrisChris BizerBizer at the FreieFreie UniversitatUniversitat in BerlinBerlina
170
482000
4000
Y en poco tiempo Chris Spitzer, de la Freie Universitat de Berlín,
08:24
who was one of the first people to put interestinginteresante things up,
171
486000
2000
fue una de las primeras personas en proponer cosas interesantes,
08:26
he noticednotado that WikipediaWikipedia --
172
488000
2000
se dio cuenta que Wikipedia,
08:28
you know WikipediaWikipedia, the onlineen línea encyclopediaenciclopedia
173
490000
3000
conocen Wikipedia, la enciclopedia online
08:31
with lots and lots of interestinginteresante documentsdocumentos in it.
174
493000
2000
que tiene muchos documentos interesantes.
08:33
Well, in those documentsdocumentos, there are little squarescuadrícula, little boxescajas.
175
495000
4000
Bueno, en esos documentos hay pequeños cuadros, pequeñas cajas.
08:37
And in mostmás informationinformación boxescajas, there's datadatos.
176
499000
3000
Y en la mayoría de las cajas de información hay datos.
08:40
So he wroteescribió a programprograma to take the datadatos, extractextraer it from WikipediaWikipedia,
177
502000
4000
Entonces escribió un programa para tomar esos datos, extraerlos de Wikipedia,
08:44
and put it into a blobgota of linkedvinculado datadatos
178
506000
2000
y ponerlos dentro de un grupo de datos enlazados
08:46
on the webweb, whichcual he calledllamado dbpediadbpedia.
179
508000
3000
en la web al que llamó Dbpedia.
08:49
DbpediaDbpedia is representedrepresentado by the blueazul blobgota in the middlemedio of this slidediapositiva
180
511000
4000
Dbpedia está representada por la mancha azul en medio de la diapositiva
08:53
and if you actuallyactualmente go and look up BerlinBerlina,
181
515000
2000
y si uno va y busca Berlín,
08:55
you'lltu vas a find that there are other blobsmanchas of datadatos
182
517000
2000
verá que allí hay otras manchas de datos
08:57
whichcual alsoademás have stuffcosas about BerlinBerlina, and they're linkedvinculado togetherjuntos.
183
519000
3000
que tienen cosas sobre Berlín y están enlazadas.
09:00
So if you pullHalar the datadatos from dbpediadbpedia about BerlinBerlina,
184
522000
3000
Entonces si uno extrae los datos de Berlín desde Dbpedia,
09:03
you'lltu vas a endfin up pullingtracción up these other things as well.
185
525000
2000
terminará extrayendo estas otras cosas también.
09:05
And the excitingemocionante thing is it's startingcomenzando to growcrecer.
186
527000
3000
Y lo más interesante es que esto está empezando a crecer.
09:08
This is just the grassrootsbases stuffcosas again, OK?
187
530000
2000
Esto es sólo el principio, otra vez, ¿sí?
09:10
Let's think about datadatos for a bitpoco.
188
532000
3000
Pensemos un poco sobre los datos.
09:13
DataDatos comesproviene in facthecho in lots and lots of differentdiferente formsformularios.
189
535000
3000
Los datos llegan, de hecho, de formas muy diferentes.
09:16
Think of the diversitydiversidad of the webweb. It's a really importantimportante thing
190
538000
3000
Piensen en la diversidad de la web, es algo muy importante
09:19
that the webweb allowspermite you to put all kindsclases of datadatos up there.
191
541000
3000
que la web permita poner todo tipo de datos allí.
09:22
So it is with datadatos. I could talk about all kindsclases of datadatos.
192
544000
2000
Es igual con los datos. Puedo hablar sobre todo tipo de datos.
09:25
We could talk about governmentgobierno datadatos, enterpriseempresa datadatos is really importantimportante,
193
547000
4000
Podemos hablar de datos de gobierno, los de empresas son importantes,
09:29
there's scientificcientífico datadatos, there's personalpersonal datadatos,
194
551000
3000
hay datos científicos, datos personales,
09:32
there's weatherclima datadatos, there's datadatos about eventseventos,
195
554000
2000
datos del clima, acerca de eventos,
09:34
there's datadatos about talksnegociaciones, and there's newsNoticias and there's all kindsclases of stuffcosas.
196
556000
4000
sobre charlas, hay noticias y todo tipo de cosas.
09:38
I'm just going to mentionmencionar a fewpocos of them
197
560000
3000
Sólo voy a mencionar unos pocos de ellos
09:41
so that you get the ideaidea of the diversitydiversidad of it,
198
563000
2000
para que tengan una idea de la diversidad,
09:43
so that you alsoademás see how much unlockeddesbloqueado potentialpotencial.
199
565000
4000
así podrán ver el gran potencial.
09:47
Let's startcomienzo with governmentgobierno datadatos.
200
569000
2000
Empecemos con los datos de gobierno.
09:49
BarackBarack ObamaObama said in a speechhabla,
201
571000
2000
Barack Obama dijo en un discurso
09:51
that he -- Americanamericano governmentgobierno datadatos would be availabledisponible on the InternetInternet
202
573000
5000
que los datos del gobierno estadounidense deberían estar disponibles en Internet
09:56
in accessibleaccesible formatsformatos.
203
578000
2000
en formatos accesibles.
09:58
And I hopeesperanza that they will put it up as linkedvinculado datadatos.
204
580000
2000
Y espero que los pongan como datos enlazados.
10:00
That's importantimportante. Why is it importantimportante?
205
582000
2000
Eso es importante. ¿Por qué es importante?
10:02
Not just for transparencytransparencia, yeah transparencytransparencia in governmentgobierno is importantimportante,
206
584000
3000
No sólo por transparencia- sí, la transparencia de un gobierno es importante,
10:05
but that datadatos -- this is the datadatos from all the governmentgobierno departmentsdepartamentos
207
587000
3000
sino porque esos datos -- son datos de todos los organismos de gobierno.
10:08
Think about how much of that datadatos is about how life is livedvivió in AmericaAmerica.
208
590000
5000
Piensen cuánta de esa información es sobre cómo se vive en EE.UU.
10:13
It's actualreal usefulútil. It's got valuevalor.
209
595000
2000
Es realmente útil, tiene valor.
10:15
I can use it in my companyempresa.
210
597000
2000
Puedo usarla en mi compañía.
10:17
I could use it as a kidniño to do my homeworkdeberes.
211
599000
2000
Puedo usarla si soy un chico para hacer mi tarea.
10:19
So we're talkinghablando about makingfabricación the placelugar, makingfabricación the worldmundo runcorrer better
212
601000
3000
Entonces hablamos de hacer que el mundo funcione mejor
10:22
by makingfabricación this datadatos availabledisponible.
213
604000
2000
haciendo que los datos estén disponible.
10:24
In facthecho if you're responsibleresponsable -- if you know about some datadatos
214
606000
4000
De hecho, si uno es responsable -- si uno conoce algunos datos
10:28
in a governmentgobierno departmentDepartamento, oftena menudo you find that
215
610000
2000
de un organismo de gobierno, usualmente encuentra que
10:30
these people, they're very temptedtentado to keep it --
216
612000
3000
esta gente, está muy tentada a guardarla.
10:33
HansHans callsllamadas it databasebase de datos huggingabrazándose.
217
615000
3000
Hans llama a esto “abrazar” la base de datos.
10:36
You hugabrazo your databasebase de datos, you don't want to let it go
218
618000
2000
Uno abraza la base de datos, no la soltamos
10:38
untilhasta you've madehecho a beautifulhermosa websitesitio web for it.
219
620000
2000
hasta que creamos un hermoso sitio web.
10:40
Well, I'd like to suggestsugerir that rathermás bien --
220
622000
2000
Bueno, me gustaría sugerir
10:42
yes, make a beautifulhermosa websitesitio web,
221
624000
2000
que sí, hagamos un hermoso sitio web,
10:44
who am I to say don't make a beautifulhermosa websitesitio web?
222
626000
2000
¿quién soy yo para decirte que no crees un lindo sitio web?
10:46
Make a beautifulhermosa websitesitio web, but first
223
628000
3000
Háganlo, pero primero
10:49
give us the unadulteratedpuro datadatos,
224
631000
3000
dennos los datos sin modificar,
10:52
we want the datadatos.
225
634000
2000
queremos los datos.
10:54
We want unadulteratedpuro datadatos.
226
636000
2000
Queremos los datos sin modificar.
10:56
OK, we have to askpedir for rawcrudo datadatos now.
227
638000
3000
Ahora pediremos los datos en crudo.
10:59
And I'm going to askpedir you to practicepráctica that, OK?
228
641000
2000
Y quiero pedirles que practiquen eso, ¿está bien?
11:01
Can you say "rawcrudo"?
229
643000
1000
Digan "crudos".
11:02
AudienceAudiencia: RawCrudo.
230
644000
1000
Audiencia: Crudos.
11:03
TimTim Berners-LeeBerners-Lee: Can you say "datadatos"?
231
645000
1000
Tim Bernes-Lee: ¿Pueden decir "Datos"?
11:04
AudienceAudiencia: DataDatos.
232
646000
1000
Audiencia: Datos.
11:05
TBLTBL: Can you say "now"?
233
647000
1000
TBL: ¿Pueden decir "Ahora"?
11:06
AudienceAudiencia: Now!
234
648000
1000
Audiencia: ¡Ahora!
11:07
TBLTBL: AlrightBien, "rawcrudo datadatos now"!
235
649000
2000
TBL: Bien, ¡datos crudos ahora!
11:09
AudienceAudiencia: RawCrudo datadatos now!
236
651000
2000
Audiencia: ¡Datos crudos ahora!
11:11
PracticePráctica that. It's importantimportante because you have no ideaidea the numbernúmero of excusesexcusas
237
653000
4000
Practiquen eso. Es importante porque no tienen idea del número de excusas
11:15
people come up with to hangcolgar ontosobre theirsu datadatos
238
657000
2000
que la gente puede esgrimir para aferrarse a sus datos
11:17
and not give it to you, even thoughaunque you've paidpagado for it as a taxpayercontribuyente.
239
659000
4000
y no dárselos, aún cuando paguen por ellos a través de sus impuestos.
11:21
And it's not just AmericaAmerica. It's all over the worldmundo.
240
663000
2000
Y no es sólo EE.UU., es así en todo el mundo.
11:23
And it's not just governmentsgobiernos, of coursecurso -- it's enterprisesempresas as well.
241
665000
3000
Y no son sólo los gobiernos, por supuesto, las empresas también.
11:26
So I'm just going to mentionmencionar a fewpocos other thoughtspensamientos on datadatos.
242
668000
3000
Sólo voy a mencionar unas ideas más sobre los datos.
11:29
Here we are at TEDTED, and all the time we are very consciousconsciente
243
671000
5000
Aquí estamos en TED, y todo el tiempo somos conscientes
11:34
of the hugeenorme challengesdesafíos that humanhumano societysociedad has right now --
244
676000
5000
de los enormes desafíos que la sociedad enfrenta en este momento:
11:39
curingcuración cancercáncer, understandingcomprensión the braincerebro for Alzheimer'sAlzheimer,
245
681000
3000
curar el cáncer, entender el cerebro de quienes tienen Alzheimer,
11:42
understandingcomprensión the economyeconomía to make it a little bitpoco more stableestable,
246
684000
3000
entender la economía para hacerla un poco más estable,
11:45
understandingcomprensión how the worldmundo workstrabajos.
247
687000
2000
entender cómo funciona el mundo.
11:47
The people who are going to solveresolver those -- the scientistscientíficos --
248
689000
2000
La gente que va a solucionar esto, los científicos,
11:49
they have half-formedmedio formado ideasideas in theirsu headcabeza,
249
691000
2000
tienen ideas pre-elaboradas en sus cabezas,
11:51
they try to communicatecomunicar those over the webweb.
250
693000
3000
tratan de comunicarlas a través de la web.
11:54
But a lot of the stateestado of knowledgeconocimiento of the humanhumano racecarrera at the momentmomento
251
696000
3000
Pero mucho del estado del conocimiento humano en este momento
11:57
is on databasesbases de, oftena menudo sittingsentado in theirsu computersordenadores,
252
699000
3000
está en bases de datos, casi siempre en sus computadoras,
12:00
and actuallyactualmente, currentlyactualmente not sharedcompartido.
253
702000
3000
y actualmente no es compartido.
12:03
In facthecho, I'll just go into one areazona --
254
705000
3000
De hecho, sólo voy a entrar en un área,
12:06
if you're looking at Alzheimer'sAlzheimer, for exampleejemplo,
255
708000
2000
si vemos el Alzheimer, por ejemplo,
12:08
drugdroga discoverydescubrimiento -- there is a wholetodo lot of linkedvinculado datadatos whichcual is just comingviniendo out
256
710000
3000
el descubrimiento de drogas, hay mucha información enlazada que está
12:11
because scientistscientíficos in that fieldcampo realizedarse cuenta de
257
713000
2000
apareciendo porque los científicos en ese campo se dieron cuenta
12:13
this is a great way of gettingconsiguiendo out of those silossilos,
258
715000
3000
de que es una buena forma de salir de estos silos,
12:16
because they had theirsu genomicsgenómica datadatos in one databasebase de datos
259
718000
4000
porque tienen la información de los genomas en una base de datos
12:20
in one buildingedificio, and they had theirsu proteinproteína datadatos in anotherotro.
260
722000
3000
en un edificio y los datos de las proteínas en otro.
12:23
Now, they are stickingpega it ontosobre -- linkedvinculado datadatos --
261
725000
3000
Entonces, están uniendo unos con otros, datos enlazados,
12:26
and now they can askpedir the sortordenar of questionpregunta, that you probablyprobablemente wouldn'tno lo haría askpedir,
262
728000
3000
y ahora pueden hacer el tipo de pregunta, que probablemente ustedes no pudieran hacer,
12:29
I wouldn'tno lo haría askpedir -- they would.
263
731000
2000
yo no podría preguntar pero ellos sí.
12:31
What proteinsproteínas are involvedinvolucrado in signalseñal transductiontransducción
264
733000
2000
¿Qué proteínas están implicadas en la transducción de señales
12:33
and alsoademás relatedrelacionado to pyramidalpiramidal neuronsneuronas?
265
735000
2000
y también relacionadas con las neuronas piramidales?
12:35
Well, you take that mouthfulbocado and you put it into GoogleGoogle.
266
737000
3000
Bueno, ustedes tomarían ese trabalenguas y lo buscarían en Google.
12:38
Of coursecurso, there's no pagepágina on the webweb whichcual has answeredcontestada that questionpregunta
267
740000
3000
Por supuesto, no hay página que tenga esa respuesta
12:41
because nobodynadie has askedpreguntó that questionpregunta before.
268
743000
2000
porque nadie ha hecho esa pregunta antes.
12:43
You get 223,000 hitsgolpes --
269
745000
2000
Obtienes 223.000 entradas,
12:45
no resultsresultados you can use.
270
747000
2000
pero ningún resultado útil.
12:47
You askpedir the linkedvinculado datadatos -- whichcual they'veellos tienen now put togetherjuntos --
271
749000
3000
Consultas los datos enlazados, que ahora están juntos,
12:50
32 hitsgolpes, eachcada of whichcual is a proteinproteína whichcual has those propertiespropiedades
272
752000
4000
hay 32 coincidencias, cada una es una proteína que tiene esas propiedades
12:54
and you can look at.
273
756000
2000
y uno las puede ver.
12:56
The powerpoder of beingsiendo ablepoder to askpedir those questionspreguntas, as a scientistcientífico --
274
758000
3000
El potencial de poder hacer esas preguntas, como científico
12:59
questionspreguntas whichcual actuallyactualmente bridgepuente acrossa través de differentdiferente disciplinesdisciplinas --
275
761000
2000
preguntas que relacionan diversas disciplinas,
13:01
is really a completecompletar seamar changecambio.
276
763000
3000
realmente es un cambio radical.
13:04
It's very very importantimportante.
277
766000
2000
Es muy importante.
13:06
ScientistsCientíficos are totallytotalmente stymiedfrustrado at the momentmomento --
278
768000
2000
Los científicos están completamente desconcertados en este momento,
13:08
the powerpoder of the datadatos that other scientistscientíficos have collectedrecogido is lockedbloqueado up
279
770000
5000
el poder de los datos que otros científicos han conseguido no está disponible
13:13
and we need to get it unlockeddesbloqueado so we can tackleentrada those hugeenorme problemsproblemas.
280
775000
3000
y necesitamos liberarlo para resolver esos enormes problemas.
13:16
Now if I go on like this, you'lltu vas a think that all the datadatos comesproviene from hugeenorme institutionsinstituciones
281
778000
4000
Ahora, ustedes pensarán que todos los datos vienen de grandes instituciones
13:20
and has nothing to do with you.
282
782000
3000
y que no tienen nada que ver con ustedes.
13:23
But, that's not truecierto.
283
785000
2000
Pero eso no es cierto.
13:25
In facthecho, datadatos is about our livesvive.
284
787000
2000
De hecho, son datos sobre nuestras vidas.
13:27
You just -- you logIniciar sesión on to your socialsocial networkingredes sitesitio,
285
789000
3000
Cuando ingresan en el sitio de su red social,
13:30
your favoritefavorito one, you say, "This is my friendamigo."
286
792000
2000
su red favorita, dicen, "Este es mi amigo".
13:32
BingBing! RelationshipRelación. DataDatos.
287
794000
3000
¡Listo! Relaciones. Información.
13:35
You say, "This photographfotografía, it's about -- it depictsrepresenta this personpersona. "
288
797000
3000
Dices: "Esta fotografía es sobre… muestra a esta persona".
13:38
BingBing! That's datadatos. DataDatos, datadatos, datadatos.
289
800000
3000
¡Listo! Eso es información. Datos, datos, datos.
13:41
EveryCada time you do things on the socialsocial networkingredes sitesitio,
290
803000
2000
Cada vez que haces algo en el sitio de la red social,
13:43
the socialsocial networkingredes sitesitio is takingtomando datadatos and usingutilizando it -- re-purposingvolver a proponer it --
291
805000
4000
esa red está tomando los datos y usándolos, resignificándolos,
13:47
and usingutilizando it to make other people'sla gente livesvive more interestinginteresante on the sitesitio.
292
809000
4000
y usándolos para hacer más interesante la vida de otras personas en el sitio.
13:51
But, when you go to anotherotro linkedvinculado datadatos sitesitio --
293
813000
2000
Pero, cuando vas a otro sitio de datos enlazados,
13:53
and let's say this is one about travelviajar,
294
815000
3000
digamos que es un sitio de viajes,
13:56
and you say, "I want to sendenviar this photofoto to all the people in that groupgrupo,"
295
818000
3000
y dices: "Quiero enviar esta foto a todas las personas de este grupo",
13:59
you can't get over the wallsmuros.
296
821000
2000
no puedes pasar por encima de sus muros.
14:01
The EconomistEconomista wroteescribió an articleartículo about it, and lots of people have bloggedblogueado about it --
297
823000
2000
The Economist publicó un artículo sobre esto, y muchas personas
14:03
tremendoustremendo frustrationfrustración.
298
825000
1000
lo reseñaron en sus blogs, tremenda frustración.
14:04
The way to breakdescanso down the silossilos is to get inter-operabilityinteroperabilidad
299
826000
2000
La forma de derribar estos silos es tener interoperabilidad
14:06
betweenEntre socialsocial networkingredes sitessitios.
300
828000
2000
entre las distintas redes sociales.
14:08
We need to do that with linkedvinculado datadatos.
301
830000
2000
Necesitamos hacer eso con datos enlazados.
14:10
One last typetipo of datadatos I'll talk about, maybe it's the mostmás excitingemocionante.
302
832000
3000
Un último tipo de dato que voy a mencionar, quizá el más apasionante.
14:13
Before I camevino down here, I lookedmirado it up on OpenStreetMapOpenStreetMap
303
835000
3000
Antes de venir aquí lo busqué en OpenStreetMap.
14:16
The OpenStreetMap'sOpenStreetMap's a mapmapa, but it's alsoademás a WikiWiki.
304
838000
2000
OpenStreetMap es un mapa, pero también es una Wiki.
14:18
ZoomEnfocar in and that squarecuadrado thing is a theaterteatro -- whichcual we're in right now --
305
840000
3000
Te acercas con el zoom y el cuadrado es un teatro, donde estamos ahora,
14:21
The TerraceTerraza TheaterTeatro. It didn't have a namenombre on it.
306
843000
2000
el teatro The Terrace. No tiene un nombre.
14:23
So I could go into editeditar modemodo, I could selectseleccionar the theaterteatro,
307
845000
2000
Puedo ir al modo edición, seleccionar el teatro,
14:25
I could addañadir down at the bottomfondo the namenombre, and I could savesalvar it back.
308
847000
5000
agregar el nombre al final, y guardarlo nuevamente.
14:30
And now if you go back to the OpenStreetMapOpenStreetMap. orgorg,
309
852000
3000
Y si ahora vamos nuevamente a OpenStreetMap.org,
14:33
and you find this placelugar, you will find that The TerraceTerraza TheaterTeatro has got a namenombre.
310
855000
3000
y encontramos este lugar, veremos que el teatro The Terrace ya tiene nombre.
14:36
I did that. Me!
311
858000
2000
Yo lo hice. ¡Yo!
14:38
I did that to the mapmapa. I just did that!
312
860000
2000
Yo hice ese mapa. ¡Acabo de hacerlo!
14:40
I put that up on there. Hey, you know what?
313
862000
2000
Puse eso ahí y ¿saben algo?
14:42
If I -- that streetcalle mapmapa is all about everybodytodos doing theirsu bitpoco
314
864000
3000
Ese mapa de calles implica que cada uno hace su pequeño aporte
14:45
and it createscrea an incredibleincreíble resourcerecurso
315
867000
3000
y crea un recurso increíble
14:48
because everybodytodos elsemás does theirssuyo.
316
870000
3000
porque cada uno hace lo suyo.
14:51
And that is what linkedvinculado datadatos is all about.
317
873000
3000
Y eso es lo que significan los datos enlazados.
14:54
It's about people doing theirsu bitpoco
318
876000
3000
Es gente haciendo su pequeño aporte
14:57
to produceProduce a little bitpoco, and it all connectingconectando.
319
879000
3000
para producir algo, todo conectado.
15:00
That's how linkedvinculado datadatos workstrabajos.
320
882000
3000
Así es como funcionan los datos enlazados.
15:03
You do your bitpoco. EverybodyTodos elsemás does theirssuyo.
321
885000
4000
Haces tu parte. Todo el mundo hace su parte.
15:07
You maymayo not have lots of datadatos whichcual you have yourselftú mismo to put on there
322
889000
4000
No tendrás mucha información para poner ahí
15:11
but you know to demanddemanda it.
323
893000
3000
pero sabes cómo solicitarla.
15:14
And we'venosotros tenemos practicedexperto that.
324
896000
2000
Y hemos practicado eso.
15:16
So, linkedvinculado datadatos -- it's hugeenorme.
325
898000
4000
Entonces, los datos enlazados, es algo enorme.
15:20
I've only told you a very smallpequeña numbernúmero of things
326
902000
3000
Sólo les conté muy pocas cosas.
15:23
There are datadatos in everycada aspectaspecto of our livesvive,
327
905000
2000
Hay información en cada aspecto de nuestras vidas,
15:25
everycada aspectaspecto of work and pleasurePlacer,
328
907000
3000
cada aspecto del trabajo y del placer,
15:28
and it's not just about the numbernúmero of placeslugares where datadatos comesproviene,
329
910000
3000
y no es sólo la cantidad de fuentes de datos,
15:31
it's about connectingconectando it togetherjuntos.
330
913000
3000
sino que están todas conectadas.
15:34
And when you connectconectar datadatos togetherjuntos, you get powerpoder
331
916000
3000
Y cuando conectas datos, tienes poder
15:37
in a way that doesn't happenocurrir just with the webweb, with documentsdocumentos.
332
919000
3000
en una forma que no ocurre con la web, con los documentos.
15:40
You get this really hugeenorme powerpoder out of it.
333
922000
4000
Obtienes este enorme poder.
15:44
So, we're at the stageescenario now
334
926000
3000
Entonces, estamos en el momento
15:47
where we have to do this -- the people who think it's a great ideaidea.
335
929000
4000
en que tenemos que hacer esto, la gente que piensa que es una gran idea.
15:51
And all the people -- and I think there's a lot of people at TEDTED who do things because --
336
933000
3000
Y todos, creo que hay mucha gente en TED que hace cosas porque,
15:54
even thoughaunque there's not an immediateinmediato returnregreso on the investmentinversión
337
936000
2000
aunque no haya un retorno inmediato de la inversión
15:56
because it will only really paypaga off when everybodytodos elsemás has donehecho it --
338
938000
3000
porque solo veremos los frutos cuando todo el mundo lo haga,
15:59
they'llellos van a do it because they're the sortordenar of personpersona who just does things
339
941000
4000
lo harán porque son el tipo de personas que hacen cosas
16:03
whichcual would be good if everybodytodos elsemás did them.
340
945000
3000
que serán buenas si todo el mundo las hace.
16:06
OK, so it's calledllamado linkedvinculado datadatos.
341
948000
2000
Bien, entonces los llamamos datos enlazados.
16:08
I want you to make it.
342
950000
2000
Quiero que lo hagan.
16:10
I want you to demanddemanda it.
343
952000
2000
Quiero que lo exijan.
16:12
And I think it's an ideaidea worthvalor spreadingextensión.
344
954000
2000
Y creo que es una idea que merece ser difundida.
16:14
ThanksGracias.
345
956000
1000
Gracias.
16:15
(ApplauseAplausos)
346
957000
3000
(Aplausos)
Translated by Sebastian Betti
Reviewed by Beverly Pérez Rego

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ABOUT THE SPEAKER
Tim Berners-Lee - Inventor
Tim Berners-Lee invented the World Wide Web. He leads the World Wide Web Consortium (W3C), overseeing the Web's standards and development.

Why you should listen

In the 1980s, scientists at CERN were asking themselves how massive, complex, collaborative projects -- like the fledgling LHC -- could be orchestrated and tracked. Tim Berners-Lee, then a contractor, answered by inventing the World Wide Web. This global system of hypertext documents, linked through the Internet, brought about a massive cultural shift ushered in by the new tech and content it made possible: AOL, eBay, Wikipedia, TED.com...

Berners-Lee is now director of the World Wide Web Consortium (W3C), which maintains standards for the Web and continues to refine its design. Recently he has envisioned a "Semantic Web" -- an evolved version of the same system that recognizes the meaning of the information it carries. He's the 3Com Founders Professor of Engineering in the School of Engineering with a joint appointment in the Department of Electrical Engineering and Computer Science at the Laboratory for Computer Science and Artificial Intelligence (CSAIL) at the MIT, where he also heads the Decentralized Information Group (DIG). He is also a Professor in the Electronics and Computer Science Department at the University of Southampton, UK.

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