ABOUT THE SPEAKER

Jer Thorp - Data artist
Jer Thorp’s work focuses on adding meaning and narrative to huge amounts of data as a way to help people take control of the information that surrounds them.

Why you should listen

Currently the data artist in residence at the New York Times, Jer’s software-based art has been featured all over the world. His former career as a data artist explains why his art often brings big data sets to life and is deeply influenced by science. Originally from Vancouver, he lives in New York City, where, along with his work at the New York Times, he teaches in NYU’s ITP program.

More profile about the speaker
Jer Thorp | Speaker | TED.com

TEDxVancouver

Jer Thorp: Make data more human

Filmed: 2011-11-12

Readability: 4.1

300,699 views

Jer Thorp creates beautiful data visualizations to put abstract data into a human context. At TEDxVancouver, he shares his moving projects, from graphing an entire year’s news cycle, to mapping the way people share articles across the internet. (Filmed at TEDxVancouver.)

Jer Thorp - Data artist
Jer Thorp’s work focuses on adding meaning and narrative to huge amounts of data as a way to help people take control of the information that surrounds them. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:10

I want to talk to you about two
of the most가장 exciting흥미 진진한 possible가능한 things.

0

1674

6250

현재 가장 흥미진진하고 가능한
두 가지에 대해 얘기해 보죠.

00:16

You've probably아마 guessed추측 된 what they are --

1

7948

1949

짐작하신대로,

00:18

data데이터 and history역사.

2

9921

2319

자료와 역사입니다.

00:21

Right?

3

13211

1171

맞나요?

00:24

So, I'm not a historian역사가.

4

15871

1982

역사학자도 아닌데

00:26

I'm not going to give you
a definition정의 of history역사.

5

17877

2728

제가 역사의 정의에 대해
말하면 안되겠죠.

00:29

But let's think instead대신에
of history역사 within이내에 a framework뼈대.

6

20629

3113

대신 역사를 하나의 틀에서
생각해 보죠.

00:32

So, when we're making만들기 history역사,

7

23766

1611

역사를 쓰거나

00:33

or when we're creating창조
historical역사적인 documents서류,

8

25401

2892

역사적 기록물을 제작할 때

00:36

we're taking취득 things
that have happened일어난 in the past과거,

9

28317

2428

우리는 과거에 일어났던 일들을 수집해

00:39

and we're stitching스티칭 them
together함께 into a story이야기.

10

30769

2552

하나의 이야기로 엮습니다.

00:41

So let me start스타트 with a little bit비트
of my own개인적인 story이야기.

11

33345

2530

제 얘기를 조금만 해 볼게요.

00:44

Like anybody아무도 my age나이
who works공장 creatively창조적으로 with computers컴퓨터들,

12

35899

3678

컴퓨터로 창의적으로 일하는
제 또래들처럼

00:48

I was a popular인기 있는, socially사회적으로
well-adjusted잘 조정 young어린 man --

13

39601

4456

저는 인기 많고
사회성 좋은 젊은이였죠.

00:52

(Laughter웃음)

14

44081

1122

(웃음)

00:53

And sporty운동가 다운!

15

45227

2541

운동도 잘했어요!

00:56

Sporty스포티 young어린 man.

16

47792

1733

운동을 좋아하는 애였죠.

00:58

And like a lot of people my age나이
in the type유형 of business사업 that I'm in,

17

50075

5353

같은 분야에서 일하는 또래들처럼

01:03

I was influenced영향을받은 tremendously엄청나게 by Apple사과.

18

55452

2645

애플의 영향도 많이 받았어요.

01:07

But notice주의 my choice선택 of logo심벌 마크 here, right?

19

58635

3722

여기 로고를 봐주세요.

01:10

The Apple사과 on the left,
not the Apple사과 on the right.

20

62381

3585

오른쪽 말고,
왼쪽에 있는 사과 로고요.

01:15

I'm influenced영향을받은 as much
by the Apple사과 on the right

21

66621

2293

저는 누구나처럼 오른쪽에 있는
로고에 영향을 받았는데,

01:17

as the next다음 것 person사람,

22

68938

2083

01:19

but the Apple사과 on the left --
I mean, look at that logo심벌 마크!

23

71045

2633

왼쪽에 있는 로고 좀 보세요!

01:22

It's a rainbow무지개.
It's not even in the right order주문!

24

73702

2397

무지개에다, 순서까지 틀리잖아요!

01:24

(Laughter웃음)

25

76123

1134

(웃음)

01:25

That's how crazy미친 Apple사과 was.

26

77281

2273

정말 말도 안되는 회사였어요.

01:28

(Laughter웃음)

27

79578

1037

(웃음)

01:29

But I don't want to talk too much
about the company회사.

28

80639

2945

이 회사에 대해
많은 얘기를 하고 싶진 않고

01:32

I'll start스타트 talking말하는 about
a machine기계, though그래도.

29

83608

2177

컴퓨터에 관한 얘기만 해보려고요.

01:34

How amazing놀랄 만한 it is to think about this.
I go back and I think about this.

30

85809

4127

정말 놀라운데요,
옛날로 돌아가 생각을 더듬어 봅니다.

01:38

Wednesday수요일 -- one Wednesday수요일,
when I was about 12 years연령 old늙은,

31

89960

3314

제가 12살 쯤 됐을 때,
어느 수요일까지만 해도

01:41

I didn't have a computer컴퓨터.

32

93298

2111

컴퓨터가 없었는데

01:44

On Thursday목요일, I had a computer컴퓨터.

33

96034

2779

목요일엔 컴퓨터가 생겼어요.

01:48

Can you imagine상상하다 that change변화?

34

99965

1999

이런 변화를 상상할 수 있으신가요?

01:50

It's so drastic격렬한.

35

102417

1681

정말 엄청난 일인데요.

01:52

I can't even think about anything
that could change변화 our lives삶 that way.

36

104122

3451

그만큼 우리의 삶을 바꿔준 건
찾아볼 수 없을 듯 합니다.

01:56

But I'm actually사실은 not even going
to talk about the computer컴퓨터.

37

107597

2767

하지만 지금은 그 컴퓨터가 아니라,

01:58

I'm going to talk about a program프로그램
that came왔다 loaded짐을 실은 on that computer컴퓨터.

38

110388

3230

거기 깔려있던 프로그램에 대한
얘기를 해보려고요.

02:02

And it was build짓다 by,
not the guy on the left,

39

113642

2272

그걸 개발한 사람은 왼쪽이 아니라,

02:04

but the guy on the right.

40

115938

1435

오른쪽에 있습니다.

02:05

Does anybody아무도 know
who the guy on the right is?

41

117397

2144

오른쪽 사람이 누군지
아시는 분 계신가요?

02:09

Nobody아무도 ever knows알고있다 the answer대답
to this question문제.

42

121161

2410

아무도 모르는 것 같네요.

02:12

This is Bill계산서 AtkinsonAtkinson.

43

123595

1686

빌 앳킨슨이라는

02:13

And Bill계산서 AtkinsonAtkinson was responsible책임있는
for tons톤 of things

44

125305

3107

우리가 컴퓨터에서 매일
보게 되는 수많은 것들을

02:16

that you see on your computer컴퓨터 every...마다 day.

45

128436

2482

개발한 장본인입니다.

02:19

But I want to talk about one program프로그램
that Bill계산서 AtkinsonAtkinson wrote쓴,

46

130942

3107

그가 개발한 프로그램에 대해
얘기해 보려고 하는데요.

02:22

called전화 한 HyperCard하이퍼 카드.

47

134073

1500

하이퍼카드라고 하죠.

02:25

Someone's누군가 cheering응원 over there.

48

137025

2160

누군가 환호하고 계시네요.

02:27

(Laughter웃음)

49

139209

1205

(웃음)

02:28

HyperCard하이퍼 카드 was a program프로그램
that shipped선적 된 with the Mac맥,

50

140438

2602

맥 컴퓨터에 설치된 하이퍼카드는

02:31

and it was designed디자인 된
for users사용자 of the computer컴퓨터

51

143064

2569

사용자들 스스로 프로그램을
만들 수 있도록 제작되었어요.

02:34

to make programs프로그램들 on their그들의 computers컴퓨터들.

52

145657

3197

02:38

Crazy미친 idea생각 today오늘.

53

149505

1597

오늘날엔 정신나간 짓이죠.

02:39

And these programs프로그램들 were not the apps앱
that we think about today오늘,

54

151126

2973

오늘날 우리가 생각하는
막대한 예산을 쓰며

02:42

with their그들의 large큰 budgets예산
and their그들의 big큰 distribution분포.

55

154123

2449

대량으로 유통하는 앱이 아닙니다.

02:45

These were small작은 things,

56

156596

1189

사소한 용도로

02:46

people making만들기 applications응용 프로그램 to keep track선로
of their그들의 local노동 조합 지부 basketball농구 team팀 scores점수

57

157809

3882

동네 농구팀의 성적,

02:50

or to organize구성 their그들의 research연구

58

161715

2825

연구 계획,

02:53

or to teach가르치다 people about classical고전 music음악

59

164564

3016

고전 음악 교육,

02:56

or to calculate계산하다 weird기묘한 astronomical천문학의 dates날짜들.

60

167604

4095

기이한 천문학 날짜의 계산
등에 사용됐죠.

03:00

And then, of course코스,
there were some art미술 projects프로젝트들.

61

171723

2381

물론, 예술 작품에도요.

03:02

This is my favorite특히 잘하는 one.

62

174128

1220

제가 가장 좋아하는

03:03

It's called전화 한 "If Monks승려 Had Macs맥,"

63

175372

2089

"수도승들이 맥을 사용했다면"이란

03:05

and it's a nonlinear비선형
kind종류 of exploratory탐험의 environment환경.

64

177485

4534

비선형 탐색 환경의 프로그램입니다.

03:10

I thank the stars별 for HyperCard하이퍼 카드
all of the time.

65

182043

5573

하이퍼카드를 개발한 분들께
항상 고맙게 생각하는데요.

03:16

And I thank the stars별
for putting퍼팅 me in this era연대

66

187640

2447

또 그걸 사용할 수 있는 시대에

03:18

where I got to use HyperCard하이퍼 카드.

67

190111

2300

살게 해준 분들께도 감사드려요.

03:20

HyperCard하이퍼 카드 was the last program프로그램 to ship배
on a public공공의 computer컴퓨터

68

192435

4640

일반 컴퓨터에 설치된 하이퍼카드는
사용자들이 응용 프로그램을

03:25

that was designed디자인 된 for the users사용자
of the computer컴퓨터 to make programs프로그램들 with it.

69

197099

5129

만들 수 있게 한
마지막 프로그램입니다.

03:30

If you talked말한 to the people
who invented발명 된 the computer컴퓨터

70

202252

2705

컴퓨터를 발명한 사람들에게

03:33

and you told them there would be
a day, a magical마법 같은 day,

71

204981

2749

모든 이들이 컴퓨터를 갖게 되는
놀라운 순간이 언젠가 오게 되지만,

03:36

when everybody각자 모두 had a computer컴퓨터
but none없음 of them knew알고 있었다 how to program프로그램,

72

207754

5062

아무도 프로그램을
짤 줄 모를 거라고 말한다면

03:41

they would think you were crazy미친.

73

212840

1811

아마 미쳤다고 하겠죠.

03:43

So let's skip버킷 forward앞으로 a few조금 years연령.

74

215486

1664

그럼 몇 년 앞으로 가볼까요.

03:45

I'm starting출발 my career직업 as an artist예술가,

75

217174

2588

예술가로 활동을 시작한 저는

03:48

and I'm building건물 things
with my computer컴퓨터, small-scale소규모 things,

76

219786

3962

컴퓨터로 작은 것들을 만들어 보고,

03:52

investigating조사 중 things like
the growth성장 systems시스템 of plants식물.

77

223772

3603

식물의 성장 체계 등을 살펴 봅니다.

03:55

Or, in this example예, I'm building건물
a simulated시뮬레이션 된 economy경제

78

227399

2999

또 여기 보시는 것처럼,
화소들끼리 색상을 교환하는 형태의

03:58

in which어느 pixels픽셀 are trading거래 color색깔
with one another다른,

79

230422

3961

가상 경제 모형을 만들어

04:02

trying견딜 수 없는 to investigate파다 how
these types유형 of systems시스템 work,

80

234407

2575

어떻게 돌아가는지 살펴 보기도 하는데,

04:05

and just kind종류 of having데 fun장난.

81

237006

1402

그냥 재미삼아 해보는 거예요.

04:06

And then this project계획 led me
to start스타트 working일 with data데이터.

82

238432

2628

그러다가 데이터를 이용한
작업을 해보게 됐죠.

04:09

So I'm building건물 graphics제도법 like this,

83

241084

2989

이런 그래픽을 만들어 보는데,

04:12

which어느 compare비교 "communism공산주의" --

84

244097

2594

공산주의를 비교해서

04:15

the frequency회수 of usage용법 of the word워드
"communism공산주의" in the New새로운 York요크 Times타임스 --

85

246715

3395

"공산주의"라는 말이
뉴욕타임즈에 언급되는 빈도이고,

04:18

to "terrorism테러," at the top상단.

86

250134

1937

그 위엔 "테러리즘"입니다.

04:20

You see "terrorism테러" kind종류 of appears등장하다
as "communism공산주의" is going away.

87

252095

4625

"공산주의"가 줄면 "테러리즘"이
늘어나는게 보일 거예요.

04:25

And with these graphics제도법, I was really
interested관심있는 in the aesthetic심미적 인 of the graphs그래프.

88

256744

3816

이걸 보면서, 그래프의 미학에도
많은 관심을 가지게 됐죠.

04:29

This is Iran이란 and Iraq이라크.

89

260584

1150

이란과 이라크 입니다.

04:30

It reads읽기 like a clock시계. It's called전화 한
a "timepiece계시기 graph그래프."

90

261758

3910

시계처럼 생겨서
"시계 도표"로 불리죠.

04:34

This is another다른 timepiece계시기 graph그래프,
overlaying덧씌우 기하는 "despair절망" over "hope기대."

91

265692

5711

"절망"과 "희망"을 보여주는
또 다른 시계 도표입니다.

04:39

And there's only three세 times타임스 -- actually사실은,
it's "crisis위기" over "hope기대" --

92

271427

3310

딱 세 번인데요...
사실 "절망" 대신 "위기"가 맞겠네요.

04:43

there's only three세 times타임스
when "crisis위기" eclipses일식 "hope기대."

93

274761

2609

"위기"가 "희망"을 가릴 때가
딱 세 번 있는데,

04:45

We're in the middle중간
of one of them right now.

94

277394

2155

요즘 우리가
그런 시대에 살고 있습니다.

04:48

But don't think about that too much.

95

279573

1772

너무 걱정하진 마세요.

04:49

(Laughter웃음)

96

281369

1888

(웃음)

04:51

And finally마침내, the culmination최고점 of this work
with the New새로운 York요크 Times타임스 data데이터

97

283281

3780

몇년 전 뉴욕타임즈의
데이터를 이용해 작업한 것인데,

04:55

a few조금 years연령 ago...전에

98

287085

1202

04:56

was the attempt시도 to combine콤바인
an entire완전한 year's연령 news뉴스 cycle주기

99

288311

3176

한 해 모든 뉴스들을 모아
하나의 그래픽으로 보여 주는 시도였죠.

05:00

into a single단일 graphic그래픽.

100

291511

1313

05:01

So these graphics제도법 actually사실은 show보여 주다 us
a full완전한 year년 of news뉴스, all the people,

101

292848

4227

일년 동안의 모든 뉴스, 사람들과

05:05

and how they're connected연결된
into a single단일 graphic그래픽.

102

297099

2630

그들이 어떻게 연계되어 있는지
볼 수 있습니다.

05:08

And from there, I started시작한 to be
interested관심있는 again in more active유효한 systems시스템.

103

299753

3938

그러다 좀 더 활동적인
시스템에 관심이 가기 시작했는데,

05:12

Here's여기에 a project계획 called전화 한 "Just Landed착륙,"

104

303715

2264

"방금 도착"이라는

05:14

where I'm looking at people
tweeting트위터 on Twitter지저귀다.

105

306003

3151

트위터에 올라오는 글들을
살펴보는 작업이었죠.

05:17

"Hey! I just landed착륙
in Hawaii하와이!" -- you know,

106

309178

2060

"안녕! 방금 하와이 도착!"
이런 글 처럼,

05:19

how people just casually우연히 try to sneak좀도둑
that into their그들의 Twitter지저귀다 conversation대화.

107

311262

3702

사람들이 일상적으로
트위터에 올리는 것들이죠.

05:23

"I'm not showing전시 off. Really.
But I did just land땅 in Hawaii하와이."

108

314988

3117

"자랑이 아니라, 진짜.
하와이에 방금 도착했어."

05:26

And then I'm plotting플로팅
those people's사람들의 trips여행,

109

318129

2743

소셜네트워크를 통해 나오는
데이터를 이용해

05:29

in the hopes희망하다 that maybe
we can use social사회적인 network회로망

110

320896

3212

사람들의 이동 경로를
보여주는 모형을 만들기 위해

05:32

and the data데이터 that it leaves이파리 behind뒤에

111

324132

1681

05:34

to provide~을 제공하다 a model모델 of how people move움직임,

112

325837

2199

사람들의 위치정보를 계산해 넣습니다.

05:36

which어느 would be valuable가치 있는
to epidemiologists역학자, among사이에 other people.

113

328060

2975

특히 전염병을 연구하는 이들에게
도움이 되겠죠.

05:39

And, more fun장난 -- this
is a similar비슷한 project계획,

114

331059

2579

이와 비슷한 좀 더 재밌는 작업은

05:42

looking at people
saying속담 "Good morning아침" to each마다 other

115

333662

2491

전 세계 사람들이 서로 아침인사
하는 걸 살펴보는 거예요.

05:44

all around the world세계.

116

336177

1183

05:45

Which어느 taught가르쳤다 me, by the way,

117

337384

1434

덕분에 알게된 건

05:47

that it is true참된 that people in Vancouver밴쿠버
on the West서쪽 Coast연안 wake일어나 다 up much later후에

118

338842

4350

동부 사람들보다 훨씬 늦게 일어나

05:51

and say "Good morning아침" much later후에

119

343216

1583

아침 인사를 하는
서부 밴쿠버에 사는 사람들이

05:53

than the people on the East동쪽 Coast연안,

120

344823

1861

05:55

who are more adventurous모험심이 많은.

121

346708

1799

모험심이 더 많다는 사실이죠.

05:57

Here's여기에 a more useful유능한 -- maybe -- project계획,

122

348531

1974

아마 좀 더 실용적인 작업으로,

05:59

where I took~했다 all the information정보
from the Kepler케플러 Project계획

123

350529

3351

케플러 프로젝트에서 얻은 모든 정보들을

06:02

and tried시도한 to put it into some visual시각적 인 form형태
that made만든 sense감각 to me.

124

353904

3043

제 나름대로 표현해 봤어요.

06:05

And I should say that everything
I've shown표시된 you up to now --

125

356971

2884

지금 보여드린 것들 모두
제가 그냥 재미삼아 해 봤던

06:08

these are all things
that I just did for fun장난.

126

359879

2152

작업들이란 사실을 말씀드릴게요.

06:10

It may할 수있다 seem보다 weird기묘한,
but this comes온다 back from HyperCard하이퍼 카드.

127

362055

2735

이상하게 들릴지도 모르지만,
하이퍼카드 덕에 가능했죠.

06:13

I'm building건물 tools도구들 for myself자기.

128

364814

1830

제 자신을 위해 뭔가 만들고,

06:15

I may할 수있다 share몫 them with a few조금 other people,

129

366668

1983

다른 이들과 공유도 하지만

06:17

but they're for fun장난, they're for me.

130

368675

2107

결국 재미로 하는 거예요.

06:21

So, all these tools도구들 I show보여 주다 you
kind종류 of occupy점령하다 this weird기묘한 space공간

131

373341

3970

지금 보여드린 것들은
아주 묘하게 과학과 예술

06:25

somewhere어딘가에 between중에서 science과학, art미술 and design디자인.

132

377335

2544

그리고 디자인 분야를 아우릅니다.

06:28

That's where my practice연습 lies거짓말.

133

379903

1805

바로 제가 하는 일이죠.

06:30

And still today오늘,
from my experience경험 with HyperCard하이퍼 카드,

134

381732

3156

하이퍼카드로 시작해 지금까지 저는

06:33

what I'm doing is building건물 visual시각적 인 tools도구들
to help me understand알다 systems시스템.

135

384912

4230

어떤 체계의 이해에 도움을 주는
시각장치를 만들고 있어요.

06:38

So today오늘, I work at the New새로운 York요크 Times타임스.

136

390083

2221

현재는 뉴욕타임스의

06:40

I'm the data데이터 artist예술가 in residence거주
at the New새로운 York요크 Times타임스.

137

392328

2873

전속 데이터 예술가로

06:43

And I've had an opportunity기회 at the Times타임스

138

395225

1933

여러 가지 아주 흥미로운

06:45

to work on a variety종류
of really interesting재미있는 projects프로젝트들,

139

397182

2464

작업들을 해왔는데,

06:48

two of which어느 I'm going
to share몫 with you today오늘.

140

399670

2222

오늘은 그 중
두 가지만 보여 드릴게요.

06:50

The first one, I've been working일 on
in conjunction접속사 with Mark표 Hansen한센.

141

401916

3202

첫 번째는, UCLA의 통계학 교수이자
미디어 예술가로 활동하는

06:53

Mark표 Hansen한센 is a professor교수 of statistics통계
at UCLAUCLA. He's also또한 a media미디어 artist예술가.

142

405142

5142

마크 핸슨과 함께 작업한 건데요.

06:58

And Mark표 came왔다 to the Times타임스
with a very interesting재미있는 question문제

143

410308

2786

마크는 아주 흥미로운 질문을 들고
뉴욕타임즈에 왔어요.

07:01

to what may할 수있다 seem보다 like an obvious분명한 problem문제:

144

413118

2660

뻔할지도 모르는 그 질문은 이렇습니다,

07:04

When people share몫 content함유량 on the internet인터넷,

145

415802

3151

사람들이 인터넷에서 뭔가를 공유할 때

07:07

how does that content함유량 get
from person사람 A to person사람 B?

146

418977

3615

한 사람에서 다른 사람으로
어떻게 전달될까?

07:11

Or maybe, person사람 A to person사람 B
to person사람 C to person사람 D?

147

423358

4724

아니면, A에서 B로,
그리고 C를 거쳐 D까지는 어떻게?

07:16

We know that people share몫 content함유량
in the internet인터넷,

148

428106

2354

사람들이 인터넷을 통해
뭔가를 공유한다는 건 알지만,

07:18

but what we don't know
is what happens일이 in that gap갭

149

430484

2358

한 사람에서 다른 사람으로
전달되는 과정에 대해선 잘 알지 못하죠.

07:21

between중에서 one person사람 to the other.

150

432866

1791

07:23

So we decided결정적인 to build짓다
the tool수단 to explore탐험하다 that,

151

434681

2356

그래서 그걸 살펴보기 위한
장치를 만들어 봤는데

07:25

and this tool수단 is called전화 한 Cascade캐스케이드.

152

437061

1823

캐스케이드라고 합니다.

07:27

If we look at these systems시스템

153

439471

2595

이런 체계 속에서

07:30

that start스타트 with one event행사
that leads리드 to other events사건,

154

442090

4430

한 일이 벌어지고
다음 일을 야기하는 것을

07:35

we call that structure구조 a cascade종속.

155

446544

2238

바로 캐스케이드라고 합니다.

07:37

And these cascades계곡
actually사실은 happen우연히 있다 over time.

156

448806

2409

사실 캐스케이드는 지속적으로
일어나기 때문에,

07:39

So we can model모델 these things over time.

157

451239

2020

거기에 맞춰 모형을 만들 수 있어요.

07:41

Now, the New새로운 York요크 Times타임스 has
a lot of people who share몫 our content함유량,

158

453283

4031

현재, 뉴욕타임즈에선 많은 이들이
콘텐츠를 공유하기 때문에,

07:45

so the cascades계곡 do not look like that one,
they look more like this.

159

457338

3491

캐스케이드는 더 이상 이렇지 않고
다음과 같은

07:49

Here's여기에 a typical전형적인 cascade종속.

160

460853

1540

전형적인 형태를 보입니다.

07:50

At the bottom바닥 left, the very first event행사.

161

462417

2714

왼쪽 밑에서부터 시작해

07:54

And then as people are sharing나누는
the content함유량 from one person사람 to another다른,

162

466237

4272

사람들이 그것을 공유하면서
X축에 보이는 시간의 흐름에 따라

07:59

we go up in the Y axis중심선,
degrees도 of separation분리,

163

470533

3794

Y축에 수치들이 증가되고

08:02

and over on the X axis중심선, for time.

164

474351

2768

분산되는 것을 볼 수 있어요.

08:05

So we're able할 수 있는 to look at that conversation대화
in a couple두 of different다른 viewsviews:

165

477143

3501

이런 사람들간의 소통은
두 가지로 살펴볼 수 있죠.

08:09

this one, which어느 shows쇼 us
the threads실 of conversation대화,

166

480668

2615

이런 식으로 일련의 대화를 살펴보고

08:11

and this one, which어느 combines결합하다
that stacked쌓인 view전망

167

483307

3194

이렇게 보면, 그것들이 쌓여
겹쳐진 형태를 볼 수 있습니다.

08:15

with a view전망 that lets~시키다 us see the threads실.

168

486525

2932

08:18

Now, the Times타임스 publishes출판하다
about 7,000 pieces조각들 of content함유량

169

489924

3345

현재, 뉴욕타임즈는
매달 7천 여개의 기사를 발행합니다.

08:21

every...마다 month달.

170

493293

1210

08:23

So it was important중대한 for us,
when we were building건물 this tool수단,

171

494527

2842

그래서 이 작업에서
중요하게 생각했던 건

08:25

to make it an exploratory탐험의 one,

172

497393

1633

사람들이 방대한 자료를 살펴보며

08:27

so that people could dig파기 through...을 통하여
this vast거대한 terrain지역 of data데이터.

173

499050

4207

탐구하기 좋게 만드는 거였어요.

08:31

I think of it as a vehicle차량
that we're giving주는 people

174

503281

2436

엄청난 양의 정보가 넘쳐나는
험난한 지형을

08:34

to traverse횡단 this really big큰
terrain지역 of data데이터.

175

505741

3473

잘 횡단할 수 있게 제작된
차량인 셈이죠.

08:37

So here's여기에 what it really looks외모 like,

176

509238

1718

이게 바로 실제 모습인데요.

08:39

and here's여기에 the cascade종속
playing연주하다 in real레알 time.

177

510980

2740

실시간으로 캐스케이드가 형성되고 있죠.

08:42

I have to say, this was
a tremendous거대한 moment순간.

178

513744

2079

정말 엄청난 순간입니다.

08:44

We had been working일 with canned술취한
data데이터, fake모조품 data데이터, for so long,

179

515847

4017

아주 오랫동안
표본 데이터나 가짜 데이터를

08:48

that when we saw this
for the first moment순간,

180

519888

2805

이용해야 했던 우리에겐

08:51

it was like an archaeologist고고학자 who had
just dusted더러워진 off these dinosaur공룡 bones뼈.

181

522717

4878

고고학자들이 막 흙을 털어내고
공룡뼈를 발굴해낸 순간과 같았죠.

08:56

We discovered발견 된 this thing,
and we were seeing봄 it for the first time,

182

527619

3878

이 프로그램을 개발해,
처음으로 인터넷에서

09:00

these sharing나누는 structures구조
that underlie기초 the internet인터넷.

183

531521

3712

정보들이 공유되는 방식을
지켜볼 수 있었어요.

09:04

And maybe the dinosaur공룡
analogy유추 is a good one,

184

536475

2105

공룡에 비유한게 꽤 괜찮은 것 같네요.

09:07

because we're actually사실은 making만들기
some probabilistic확률 론적 guesses추측하다

185

538604

3047

서로 어떤 관련이 있는지
확률을 따져 추측해야 하니까요.

09:10

about how these things link링크.

186

541675

1359

09:11

We're looking at some of these
pieces조각들 and making만들기 some guesses추측하다,

187

543058

2926

부분 부분 살펴보면서
추측을 하기도 하지만,

09:14

but we try to make sure that those
are as statistically통계적으로 rigorous엄밀한 as possible가능한.

188

546008

3937

통계적 가치를 따지기 위해
최선을 다합니다.

09:19

Now tweets트윗, in this case케이스,
they become지다 parts부분품 of stories이야기.

189

550720

4662

오늘날 트위터에 올라오는 글도
이야기의 일부죠.

09:23

They become지다 parts부분품 of narratives내러티브.

190

555406

1925

역사 속 이야기의 일부요.

09:25

So we are building건물 histories역사 here,

191

557355

2420

그래서 우리들이 역사를 쓰곤 있지만,

09:28

but they're very short-term단기 histories역사.

192

559799

2175

아주 단기간의 역사인 셈이죠.

09:30

And sometimes때때로 these very large큰 cascades계곡
are the most가장 interesting재미있는 ones그들,

193

561998

3838

캐스케이드의 규모가 클 때도
흥미롭게 보이지만,

09:34

but sometimes때때로 the small작은 ones그들
are also또한 interesting재미있는.

194

565860

3135

소규모의 것들도 흥미로운
양상을 보이기도 해요.

09:37

This is one of my favorites즐겨 찾기.
We call this the "Rabbi랍비 Cascade캐스케이드."

195

569019

3525

제가 가장 좋아하는
"랍비 캐스케이드"입니다.

09:41

It's a conversation대화 amongst사이에 rabbis랍비
about this article조 in the New새로운 York요크 Times타임스,

196

572568

5089

충분한 휴식없이 일하는 종교인들에 대한

09:46

about the fact것 that religious종교적인 workers노동자
don't get a lot of time off.

197

577681

3772

뉴욕타임즈의 기사에 대한
랍비들의 대화입니다.

09:49

I guess추측 Saturdays토요일 and Sundays일요일 are bad나쁜 days일
for them to take off.

198

581477

4035

제 생각에도 토요일이나
일요일에 쉴 순 없겠죠.

09:54

So, in this cascade종속, there's a group그룹
of rabbis랍비 having데 a conversation대화

199

585536

3692

이 캐스케이드를 보면,
한 무리의 랍비들이 그 기사에 관한

09:57

about a New새로운 York요크 Times타임스 story이야기.

200

589252

1402

대화를 나누고 있습니다.

09:59

One of them has the best베스트
Twitter지저귀다 name이름 ever --

201

590678

2124

그 중 한 분의 트위터 아이디가
정말 기발했었죠,

10:01

he's called전화 한 "The Velveteen벨벳 Rabbi랍비."

202

592826

1855

"벨벳 랍비".

10:03

(Laughter웃음)

203

594705

2323

(웃음)

10:05

But we would have never found녹이다 this
if it weren't하지 않았다 for this exploratory탐험의 tool수단.

204

597052

4507

이 탐험적 도구가 없이는
가능하지 않았을 거예요.

10:10

This would just be sitting좌석 somewhere어딘가에,

205

601583

1802

이런 정보들은 어딘가
쳐박혀 묻혀 버렸겠죠.

10:11

and we would have never
been able할 수 있는 to see that.

206

603409

2186

10:14

But this exercise운동 of taking취득
single단일 pieces조각들 of information정보

207

605619

4141

이렇게 단편적인 정보를 모아서

10:18

and building건물 narrative이야기 structures구조,
building건물 histories역사 out of them,

208

609784

4221

이야기를 구성해 역사를 쓰는 작업에

10:22

I find tremendously엄청나게 interesting재미있는.

209

614029

1925

저는 푹 빠져 버렸어요.

10:24

You know, I moved움직이는 to New새로운 York요크
about two years연령 ago...전에.

210

616319

2344

저는 한 이년 전에
뉴욕으로 이사를 왔습니다.

10:27

And in New새로운 York요크, everybody각자 모두 has a story이야기

211

618687

2720

뉴욕에 사는 사람이라면

10:29

that surrounds주변 this
tremendously엄청나게 impactful충격적인 event행사

212

621431

2960

2001년 9월 11일의
충격적인 사건에 대한 사연을

10:32

that happened일어난 on September구월 11 of 2001.

213

624415

2299

하나씩은 가지고 있습니다.

10:35

And my own개인적인 story이야기 with September구월 11
has really become지다 a more intricate뒤얽힌 one,

214

627373

6367

이 사건에 얽힌 제 사연도
아주 미묘하고 복잡한데,

10:42

because I spent지출하다 a great deal거래 of time

215

633764

2064

아주 많은 시간을

10:44

working일 on a piece조각
of the 9/11 Memorial기념물 in Manhattan맨해튼.

216

635852

4149

맨하탄의 9/11 기념물을 짓는
작업에 썼거든요.

10:49

The central본부 idea생각 about the 9/11 Memorial기념물

217

640530

2564

9/11 기념물을 만들 때

10:51

is that the names이름 in the memorial기념물
are not laid놓은 out in alphabetical알파벳순의 order주문

218

643118

4459

가장 중요하게 생각했던 건,
그 때 죽은 사람들의 이름을

10:56

or chronological연대기의 order주문,

219

647601

1685

알파벳이나 연대순이 아닌

10:57

but instead대신에, they're laid놓은 out in a way

220

649310

1824

10:59

in which어느 the relationships관계
between중에서 the people who were killed살해 된

221

651158

3424

사람들의 관계별로 정리해

11:03

are embodied구체화 된 in the memorial기념물.

222

654606

1960

새겨 넣는 거였어요.

11:05

Brothers형제 are placed배치 된 next다음 것 to brothers형제,

223

657153

2538

가족과 동료들이 같은 곳에

11:08

coworkers동료 are placed배치 된 together함께.

224

659715

2185

자리 잡게 했죠.

11:10

So this memorial기념물 actually사실은 considers고려하다
all of these myriad무수한 connections사이

225

661924

4665

그 사람들에게 삶의 일부였던
수많은 인간관계를 바탕으로

11:15

that were part부품 of these people's사람들의 lives삶.

226

666613

2421

제작된 기념물이에요.

11:18

I worked일한 with a company회사
called전화 한 Local노동 조합 지부 Projects프로젝트

227

670310

3433

로컬 프로젝트라는 회사와 함께

11:22

to work on an algorithm연산
and a software소프트웨어 tool수단

228

673767

2674

기념물을 설계하는 건축가들을 위한

11:24

to help the architects건축가 build짓다
the layout형세 for the memorial기념물:

229

676465

3004

소프트웨어와 알고리즘을 만들었죠.

11:28

almost거의 3,000 names이름

230

680331

1722

약 3천 명의 이름과

11:30

and almost거의 1,500 of these
adjacency인접 requests요청,

231

682077

3627

같은 공간에 새겨달라는
천5백 건 정도의 요청이 있었어요.

11:34

these requests요청 for connection연결 --

232

685728

1610

11:35

so a very dense밀집한 story이야기,
a very dense밀집한 narrative이야기,

233

687362

3386

아주 밀도있는 이야기들이 모여
줄거리를 만들고

11:39

that becomes된다 an embodied구체화 된 part부품
of this memorial기념물.

234

690772

2816

이 기념물로 완성이 된 것이죠.

11:42

Working일 with Jake제이크 Barton바튼,
we produce생기게 하다 the software소프트웨어 tool수단,

235

694195

3331

제이크 바튼과 함께 제작한 소프트웨어로

11:46

which어느 allows허락하다 the architects건축가 to,
first of all, generate일으키다 a layout형세

236

697550

4119

건축가들은 우선,
같은 공간에 새겨 달라는

11:50

that satisfied만족 한 all of those
adjacency인접 requests요청,

237

701693

3129

요청에 맞게 이름을 배치할 수 있었고,

11:53

but then second둘째, make little adjustments조정
where they needed필요한 to

238

704846

3033

그들이 원했던 이야기를 삽입하면서도

11:56

to tell the stories이야기
that they wanted to tell.

239

707903

2348

별다른 수정이 필요하지 않았어요.

11:59

So this memorial기념물, I think,
has an incredibly엄청나게 timely때마침 concept개념

240

711219

4135

제 생각에, 요즘같은 소셜미디어 시대에
딱 맞는 기념물이었죠.

12:03

in our era연대 of social사회적인 networks네트워크,

241

715378

2990

12:06

because these networks네트워크 -- these real-life실생활
networks네트워크 that make up people's사람들의 lives삶 --

242

718392

3975

그들에게 삶의 일부였던
실생활의 여러 관계들이

12:10

are actually사실은 embodied구체화 된
inside내부 of the memorial기념물.

243

722391

2432

이 기념물 안에
고스란히 담겼기 때문입니다.

12:13

And one of the most가장 tremendously엄청나게
moving움직이는 experiences경험담

244

725286

3471

가장 감동적인 것 중 하나는

12:17

is to go to the memorial기념물

245

728781

1661

나란히 새겨진 그들의 이름을 보며,

12:18

and see how these people
are placed배치 된 next다음 것 to each마다 other,

246

730466

4200

이 기념물이 그들의 삶을
기리기 위한 것을 체험하는 겁니다.

12:23

so that this memorial기념물
is representing대표하는 their그들의 own개인적인 lives삶.

247

734690

2862

12:27

How does this affect감정 our lives삶?

248

738859

1687

우리 삶엔 어떤 영향이 있을까요?

12:29

Well, I don't know if you remember생각해 내다,

249

741133

1676

기억하실지 모르겠는데,

12:31

but in the spring봄,
there was a controversy논쟁,

250

742833

2713

봄에 시끄러운 일이 하나 있었죠.

12:34

because it was discovered발견 된
that on the iPhoneiPhone

251

745570

2198

여러분의 아이폰과 컴퓨터에

12:36

and, actually사실은, on your computer컴퓨터,

252

747792

1606

엄청난 양의

12:37

we were storing저장 a tremendous거대한 amount양
of the location위치 data데이터.

253

749422

3315

위치 정보가 저장된다는
사실이 밝혀졌잖아요.

12:41

So Apple사과 responded대답했다, saying속담,
this was not location위치 data데이터 about you,

254

753173

3861

개인의 위치 정보가 아니라

12:45

it was location위치 data데이터
about wireless무선 전화 networks네트워크

255

757058

2805

여러분이 다니는 주변의
무선 네트워크에 대한 자료라고

12:48

that were in the area지역 where you are.

256

759887

2287

애플은 주장했죠.

12:50

So it's not about you,

257

762198

1428

그러니까, 여러분하곤 상관없고

12:52

but it's about where you are.

258

763650

1584

여러분이 어디 있는지만
알겠다는 건데요.

12:53

(Laughter웃음)

259

765258

1648

(웃음)

12:55

This is very valuable가치 있는 data데이터.

260

766930

2808

실제로 아주 귀중한 정보입니다.

12:58

It's like gold금 to researchers연구원,
this human-mobility인간 이동성 data데이터.

261

769762

4625

인간의 이동에 관한 자료는
연구자들에겐 금덩이와 같습니다.

13:02

So we thought, "Man!
How many많은 people have iPhones아이폰?"

262

774411

3664

그래서 속으로 말했죠,
"와! 아이폰 쓰는 사람들이 얼마나 되지?"

13:06

How many많은 of you have iPhones아이폰?

263

778099

1448

아이폰 쓰시는 분들요?

13:09

So in this room방, we have this tremendous거대한
database데이터 베이스 of location위치 data데이터

264

780608

5478

지금 이곳에만도 엄청난 양의
위치 정보들이 있으니

13:14

that researchers연구원
would really, really like.

265

786110

3775

연구자들이 얼마나 좋아하겠어요.

13:18

So we built세워짐 this system체계 called전화 한 Open열다 Paths경로,

266

789909

2031

그래서 '오픈패스'라는 장치를 만들고

13:20

which어느 lets~시키다 people upload업로드 their그들의 iPhoneiPhone data데이터

267

791964

2656

아이폰 정보를 업로드하고

13:23

and broker브로커 relationships관계
with researchers연구원 to share몫 that data데이터,

268

794644

3796

연구자들과 중개 관계를 맺고
그 정보를 공유해

13:26

to donate기부하다 that data데이터 to people
that can actually사실은 put it to use.

269

798464

3387

실제로 사용할 수 있는 이들에게
기부할 수 있게 했어요.

13:30

Open열다 Paths경로 was a great
success성공 as a prototype원기.

270

802256

2350

표본제품치곤 대단한 성공이었죠.

13:33

We received받은 thousands수천 of data데이터 sets세트,

271

804630

3433

엄청난 양의 자료가 들어왔고

13:36

and we built세워짐 this interface인터페이스

272

808087

1349

여기 보이는 인터페이스를 만들어

13:37

which어느 allows허락하다 people to actually사실은
see their그들의 lives삶 unfolding펼쳐지는

273

809460

3318

여러 기기들을 사용하며 남기는
데이터를 통해

13:41

from these traces흔적
that are left behind뒤에 on your devices장치들.

274

812802

3156

사람들로 하여금 자신들의 삶을
눈으로 볼 수 있게 했어요.

13:45

Now, what we didn't expect배고 있다
was how moving움직이는 this experience경험 would be.

275

816593

5267

이것이 얼마나 많은 감동을 줄지는
전혀 예상치 못했죠.

13:50

When I uploaded업로드 된 my data데이터,
I thought, "Big큰 deal거래.

276

821884

2227

제 정보를 업로드 했을 땐
이런 생각이 들었어요,

13:52

I know where I live살고 있다. I know where I work.
What am I going to see here?"

277

824135

3416

"어디서 살고, 일하는지 다 아는데,
뭐 별게 있겠어?"

13:56

Well, it turns회전 out, what I saw
was that moment순간 I got off the plane평면

278

827575

3501

그런데, 뉴욕에서 살려고
비행기에서 방금 내린 순간이

13:59

to start스타트 my new새로운 life in New새로운 York요크;

279

831100

1623

제 눈에 들어왔습니다.

14:02

the restaurant레스토랑 where I had Thai태국 사람 food식품
that first night,

280

833588

2606

첫 날 태국 음식점에서 저녁을 먹으며

14:04

thinking생각 about this new새로운 experience경험
of being존재 in New새로운 York요크;

281

836218

2953

뉴욕에서의 삶에 대해 생각했고,

14:07

the day that I met만난 my girlfriend여자 친구.

282

839195

1623

제 여자친구도 만난 날이었죠.

14:11

This is LaGuardia라과 디 airport공항.

283

842587

2275

바로 라과디아 공항에서요.

14:13

(Laughter웃음)

284

844886

1487

(웃음)

14:14

This is this Thai태국 사람 restaurant레스토랑
on Amsterdam암스테르담 Avenue수단.

285

846397

3641

여기가 암스테르담 가에 있는
태국 음식점입니다.

14:19

This is the moment순간 I met만난 my girlfriend여자 친구.

286

850559

2050

제 여자친구를 만난 순간이에요.

14:22

See how that changes변화들 the first time
I told you about those stories이야기

287

854146

3451

제가 이 얘기를 처음 했을 때와

14:26

and the second둘째 time I told
you about those stories이야기?

288

857621

2468

두 번째 했을 때의 차이를 아시겠어요?

14:28

Because what we do
in the tool수단, inadvertently우연히,

289

860113

3207

그렇게 하려고 한 건 아닌데,
이 장치를 이용해

14:31

is we put these pieces조각들 of data데이터
into a human인간의 context문맥.

290

863344

3115

데이터 조각들을 인간적인 맥락에
끼어 넣을 수 있게 됐죠.

14:35

And by placing자본 매출 data데이터 into a human인간의 context문맥,

291

866935

2498

이런 데이터를 인간적인 맥락에서
정리하다 보면 의미가 생깁니다.

14:37

it gains이익 meaning의미.

292

869457

1474

14:39

And I think this is tremendously엄청나게,
tremendously엄청나게 important중대한,

293

870955

3328

이런 기기들에
역사가 저장되고 있는 셈이니까

14:42

because these are our histories역사
that are being존재 stored저장된 on these devices장치들.

294

874307

4918

엄청나게 중요하다고 할 수 있죠.

14:49

And by thinking생각 about them that way,

295

880809

1994

인간적인 맥락에 맞게 구성한다고

14:52

putting퍼팅 them in a human인간의 context문맥 --

296

883543

1902

생각해 본다면

14:53

first of all, what we do with our own개인적인 data데이터
is get a better understanding이해

297

885469

3662

먼저 우리가 어떤 종류의 데이터를

14:57

of the type유형 of information정보
that we're sharing나누는.

298

889155

2479

공유하는지 보다 잘 알 수 있습니다.

15:00

But if we can do this with other data데이터,
if we can put data데이터 into a human인간의 context문맥,

299

891658

4053

다른 종류의 데이터도
인간적인 맥락에서 볼 수 있다면

15:04

I think we can change변화 a lot of things,

300

895735

2918

많은 변화를 가져올 수 있겠죠.

15:07

because it builds빌드, automatically자동으로, empathy감정 이입
for the people involved뒤얽힌 in these systems시스템.

301

898677

6385

자연스럽게 이에 관련된 사람들에 대한
공감대가 형성되기 때문이죠.

15:14

And that, in turn회전, results결과들
in a fundamental기본적인 respect존경,

302

905602

2953

그리고, 대수롭지않게 생각했던
여러 기술들에 대한

15:17

which어느, I believe, is missing있어야 할 곳에 없는
in a large큰 part부품 of technology과학 기술,

303

908579

3163

근본적인 신뢰도
높일 수 있게 됩니다.

15:20

when we start스타트 to deal거래
with issues문제 like privacy은둔,

304

912329

2938

사생활과 같은 문제를 다룰 때

15:25

by understanding이해 that these numbers번호
are not just numbers번호,

305

916765

2717

데이터를 단순히 숫자로 보지 않고

15:28

but instead대신에 they're attached붙여진, tethered닿는 to,
pieces조각들 of the real레알 world세계.

306

919506

3619

실제 우리의 삶에 밀착해 있는
것으로 생각하는 것이죠.

15:31

They carry나르다 weight무게.

307

923149

1506

그만큼 의미가 큽니다.

15:33

By understanding이해 that,
the dialog대화 becomes된다 a lot different다른.

308

924679

3332

그 점을 이해한다면,
대화 자체가 달라집니다.

15:38

How many많은 of you have ever clicked클릭 한 a button단추

309

929595

2331

전화기에 저장된 위치 정보를

15:40

that enables가능하게하다 a third제삼 party파티 to access접속하다
your location위치 data데이터 on your phone전화?

310

931950

4987

제3자와 공유해도 좋다는 단추를
눌러 보신 분들 계신가요?

15:46

Lots of you.

311

937595

1555

아주 많죠.

15:47

So the third제삼 party파티 is the developer개발자,

312

939174

2245

이 경우, 제3자는 개발자들이고

15:49

the second둘째 party파티 is Apple사과.

313

941443

1801

애플은 제2자가 됩니다.

15:52

The only party파티 that never gets도착 access접속하다
to this information정보 is the first party파티!

314

943954

4823

유일하게 제1자들만
이 정보를 공유하지 못하죠.

15:58

And I think that's because we think
about these pieces조각들 of data데이터

315

950198

3135

제 생각엔, 이런 데이터를
엉뚱하고 추상적인 방식으로

16:01

in this stranded좌초 된, abstract추상 way.

316

953357

2055

접근하기 때문입니다.

16:03

We don't put them into a context문맥

317

955436

1897

맥락에 맞게 연결하는게 중요한데

16:05

which어느, I think, makes~을 만든다 them
a lot more important중대한.

318

957357

2309

그렇게 하지 못하고 있죠.

16:08

So what I'm asking질문 you
to do is really simple단순한:

319

959690

2166

지금 알려드리는 방법은 간단합니다.

16:10

start스타트 to think about data데이터
in a human인간의 context문맥.

320

961880

2323

데이터를 인간적인 맥락에서
생각해 보세요.

16:13

It doesn't really take anything.

321

964918

1657

다른 특별한 건 없습니다.

16:15

When you read독서 stock스톡 prices물가,
think about them in a human인간의 context문맥.

322

966599

3359

주가를 볼 때도
인간적인 맥락에서 생각해 보세요.

16:18

When you think about mortgage저당 reports보고,
think about them in a human인간의 context문맥.

323

969982

3542

주택융자에 관한 것도
인간적인 맥락에서 생각해 보세요.

16:22

There's no doubt의심 that big큰 data데이터
is big큰 business사업.

324

973548

3930

빅데이터는 분명 아주 큰 시장입니다.

16:26

There's an industry산업 being존재 developed개발 된 here.

325

977502

3018

새로운 산업도 개발되고 있는데,

16:30

Think about how well we've우리는 done끝난

326

981520

1501

자원 개발에 관련된 이전의 산업들에서

16:31

in previous너무 이른 industries산업
that we've우리는 developed개발 된 involving관련 resources자원.

327

983045

3369

우리들이 얼마나 잘해 왔는지
한번 생각해 볼까요?

16:34

Not very well at all.

328

986438

1300

전혀 아니죠.

16:36

I think part부품 of that problem문제 is, we've우리는 had
a lack결핍 of participation참여 in these dialogues대화

329

987762

4522

지금까지 우리 사회의 여러 곳에서
이런 고민이 없었기 때문에

16:40

from multiple배수 pieces조각들 of human인간의 society사회.

330

992308

4428

발생한 문제라고 전 생각해요.

16:45

So the other thing that I'm asking질문 for

331

996760

1992

제가 원하는 또 하나는

16:48

is an inclusion포함 in this dialogue대화
from artists예술가들, from poets시인들, from writers작가 --

332

999669

4378

예술가, 시인, 작가 등
인간적인 요소를 강조하는 사람들을

16:52

from people who can bring가져오다 a human인간의 element요소
into this discussion토론.

333

1004071

4013

이 문제에 대한 토론에
참여시키는 거예요.

16:57

Because I believe that this world세계 of data데이터

334

1008725

2356

이 정보의 세계가
우리에게 커다란 변혁을

16:59

is going to be transformative변형 적 for us.

335

1011105

3025

가져다 줄 것이기 때문입니다.

17:03

And unlike같지 않은 our attempts시도
with the resource의지 industry산업

336

1014687

3169

자원 관련, 그리고 금융 산업에서

17:06

and our attempts시도
with the financial재정적 인 industry산업,

337

1017880

2153

우리들이 해왔던 것들과 달리

17:08

by bringing데려 오는 the human인간의
element요소 into this story이야기,

338

1020057

2931

인간적인 요소들을 고려한다면

17:11

I think we can take it
to tremendous거대한 places장소들.

339

1023012

2178

이 분야에서 엄청난 발전을
기대해도 좋을 거예요.

17:14

Thank you.

340

1026203

1155

감사합니다.

17:15

(Applause박수 갈채)

341

1027382

4052

(박수)

Translated by TJ Kim
Reviewed by Jihyeon J. Kim

ABOUT THE SPEAKER

Jer Thorp - Data artist
Jer Thorp’s work focuses on adding meaning and narrative to huge amounts of data as a way to help people take control of the information that surrounds them.

Why you should listen

Currently the data artist in residence at the New York Times, Jer’s software-based art has been featured all over the world. His former career as a data artist explains why his art often brings big data sets to life and is deeply influenced by science. Originally from Vancouver, he lives in New York City, where, along with his work at the New York Times, he teaches in NYU’s ITP program.

More profile about the speaker
Jer Thorp | Speaker | TED.com

THE ORIGINAL VIDEO ON TED.COM

Jer Thorp: Make data more human | TED Talk | TED.com