ABOUT THE SPEAKER
Giorgia Lupi - Information designer
Giorgia Lupi sees beauty in data. She challenges the impersonality that data communicate, designing engaging visual narratives that re-connect numbers to what they stand for: stories, people, ideas.

Why you should listen

What sets Giorgia Lupi apart is her humanistic approach to the world of data.

Her work frequently crosses the divide between digital, print and handcrafted representations of information: primarily, she draws with data. She has a passion for and obsession with data, the material she uses to tell stories, and the lens through which she sees the world.

Data are often considered to be very impersonal, boring and clinical, but Lupi's work proves the opposite. She makes sense of data with a curious mind and a heterogeneous arsenal, which ranges from digital technology to exhausting and repetitive manual labor. She believes we will ultimately unlock the full potential of data only when we embrace their nature, and make them part of our lives, which will inevitably make data more human in the process.

Trained as an architect, Lupi has always been driven by opposing forces: analysis and intuition, logic and beauty, numbers and images. True to these dichotomies, in 2011 she started both her own company and studying for a PhD. She earned her ddoctorate in design at Politecnico di Milano, where she focused on information mapping, and she is now the design director and co-founder of Accurat, a global, data-driven research, design and innovation firm with offices in Milan and New York. She relocated from Italy to New York City, where she now lives.

Thanks to her work and research, Giorgia is a prominent voice in the world of data. She has spoken at numerous events, universities and institutions around the world, including the Museum of Modern Art, the Guggenheim Museum, PopTech Conference, Eyeo Festival, Fast Company Innovation by Design, New York University, Columbia University and the New York Public Library. She has been featured in major international outlets such as the New York Times, The Guardian, the Washington Post, NPR, BBC, TIME magazine, National Geographic, Scientific American, Popular Science, Wired, Vogue, Vanity Fair, Monocle and more. Her work has been exhibited at the Design Museum, the Science Museum, and Somerset House in London; the New York Hall of Science and the Storefront for Art and Architecture in New York; at the Triennale Design Museum and the Design Week in Milan, among others.

With her company, Accurat, she has worked with major international clients including IBM, Google, Microsoft, the United Nations, the World Health Organization, the World Economic Forum, the European Union, the Louis Vuitton-Moet-Hennessy Group, Fiat Chrysler Automobiles, J.P. Morgan Asset Management, Unicredit Group and KPMG Advisory.

Giorgia is the co-author of Dear Data, an aspirational hand-drawn data visualization book that explores the more slippery details of daily life through data, revealing the patterns that inform our decisions and affect our relationships.

Her work is part of the permanent collection of the Museum of Modern Art.

More profile about the speaker
Giorgia Lupi | Speaker | TED.com
TEDNYC

Giorgia Lupi: How we can find ourselves in data

Giorgia Lupi: Como nos podemos encontrar através de dados

Filmed:
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Giorgia Lupi usa dados para contar histórias humanas, acrescentando nuances aos números. Neste discurso encantador, ela partilha a forma como podemos dar personalidade aos dados, vendo os detalhes mais mundanos da nossa vida diária e transformando o abstrato e o incontável em algo que possa ser visto, sentido e diretamente interligado com a nossa vida.
- Information designer
Giorgia Lupi sees beauty in data. She challenges the impersonality that data communicate, designing engaging visual narratives that re-connect numbers to what they stand for: stories, people, ideas. Full bio

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00:12
This is what my last weeksemana lookedolhou like.
0
760
2880
O meu fim de semana passado
teve este aspeto.
00:16
What I did,
1
4680
1696
O que fiz,
00:18
who I was with,
2
6400
1816
com quem estive,
00:20
the maina Principal sensationssensações I had
for everycada wakingacordando hourhora ...
3
8240
3120
as principais sensações que tive
sempre que estava acordada...
00:24
If the feelingsentindo-me cameveio as I thought of my dadPapai
4
12080
2496
Se o sentimento surgia
quando pensava no meu pai,
00:26
who recentlyrecentemente passedpassado away,
5
14600
1776
que morreu há pouco tempo,
00:28
or if I could have just definitelydefinitivamente
avoidedevitou the worriespreocupações and anxietiesansiedades.
6
16400
4056
ou se podia ter evitado
as preocupações e ansiedades.
00:32
And if you think I'm a little obsessivetranstorno obsessivo,
7
20480
1936
E se acham que sou um pouco obsessiva,
00:34
you're probablyprovavelmente right.
8
22440
1856
provavelmente têm razão.
00:36
But clearlyclaramente, from this visualizationvisualização,
9
24320
2256
Mas, claramente,
a partir desta visualização,
00:38
you can learnaprender much more about me
than from this other one,
10
26600
3296
podem aprender muito mais sobre mim
do que a partir desta outra,
00:41
whichqual are imagesimagens you're
probablyprovavelmente more familiarfamiliar with
11
29920
2976
cujas imagens provavelmente
vos são mais familiares
00:44
and whichqual you possiblypossivelmente even have
on your phonetelefone right now.
12
32920
2816
e que talvez tenham no telemóvel,
neste preciso momento.
00:47
BarBar chartsgráficos for the stepspassos you walkedcaminhou,
13
35760
2216
Gráficos de barras
sobre os passos que deram,
00:50
pietorta chartsgráficos for the qualityqualidade
of your sleepdormir --
14
38000
2376
gráficos circulares
sobre a qualidade do sono,
00:52
the pathcaminho of your morningmanhã runscorre.
15
40400
1720
o percurso das corridas matinais.
00:55
In my day jobtrabalho, I work with datadados.
16
43280
2296
No meu emprego diário,
trabalho com dados.
00:57
I runcorre a datadados visualizationvisualização designdesenhar companyempresa,
17
45600
2496
Tenho uma empresa
de "design" de visualização de dados.
01:00
and we designdesenhar and developdesenvolve waysmaneiras
to make informationem formação accessibleacessível
18
48120
3336
Concebemos e desenvolvemos
formas de tornar a informação acessível
01:03
throughatravés visualvisual representationsrepresentações.
19
51480
2096
através de representações visuais.
01:05
What my jobtrabalho has taughtensinado me over the yearsanos
20
53600
3016
O que o meu trabalho me ensinou,
ao longo dos anos,
01:08
is that to really understandCompreendo datadados
and theirdeles trueverdade potentialpotencial,
21
56640
4216
é que, para realmente compreender dados
e o seu verdadeiro potencial,
01:12
sometimesas vezes we actuallyna realidade
have to forgetesqueço about them
22
60880
3096
por vezes, temos de nos esquecer deles
01:16
and see throughatravés them insteadem vez de.
23
64000
1760
e, em vez disso, ver através deles.
01:18
Because datadados are always
just a toolferramenta we use to representrepresentar realityrealidade.
24
66440
3576
Porque os dados são sempre
apenas uma ferramenta
para representar a realidade.
01:22
They're always used
as a placeholderespaço reservado for something elseoutro,
25
70040
2856
São sempre usados
como substituto de outra coisa qualquer
01:24
but they are never the realreal thing.
26
72920
2176
mas nunca são a realidade.
01:27
But let me stepdegrau back for a momentmomento
27
75120
1936
Mas deixem-me voltar atrás,
ao momento em que eu
entendi isto pela primeira vez.
01:29
to when I first understoodEntendido
this personallypessoalmente.
28
77080
2480
01:32
In 1994, I was 13 yearsanos oldvelho.
29
80280
3336
Em 1994, tinha 13 anos.
01:35
I was a teenageradolescente in ItalyItália.
30
83640
1936
Era uma adolescente em Itália.
01:37
I was too youngjovem
to be interestedinteressado in politicspolítica,
31
85600
2616
Era demasiado nova
para me interessar por política,
01:40
but I knewsabia that a businessmanhomem de negocios,
SilvioSilvio BerlusconiBerlusconi,
32
88240
2496
mas sabia que um empresário,
Silvio Berlusconi,
01:42
was runningcorrida for presidentPresidente
for the moderatemoderado right.
33
90760
2560
era candidato à presidência
pela direita moderada.
01:46
We livedvivia in a very liberalliberal townCidade,
34
94120
2016
Vivíamos numa cidade muito liberal,
01:48
and my fatherpai was a politicianpolítico
for the DemocraticDemocrática PartyFesta.
35
96160
3296
o meu pai era político,
do Partido Democrata.
01:51
And I rememberlembrar that no one thought
that BerlusconiBerlusconi could get electedeleito --
36
99480
4336
Lembro-me que ninguém achava
que Berlusconi podia ser eleito:
01:55
that was totallytotalmente not an optionopção.
37
103840
1760
isso era impossível.
01:58
But it happenedaconteceu.
38
106560
1216
Mas aconteceu.
01:59
And I rememberlembrar the feelingsentindo-me very vividlyvividamente.
39
107800
2536
Lembro-me vivamente dessa sensação.
02:02
It was a completecompleto surprisesurpresa,
40
110360
1856
Foi uma surpresa total,
02:04
as my dadPapai promisedPrometi that in my townCidade
he knewsabia nobodyninguém who votedvotou for him.
41
112240
5040
pois o meu pai garantia que, na cidade,
não havia ninguém que tivesse votado nele.
02:10
This was the first time
42
118720
1496
Foi a primeira vez
02:12
when the datadados I had gavedeu me
a completelycompletamente distorteddistorcido imageimagem of realityrealidade.
43
120240
4560
que os dados ao meu dispor
me deram uma imagem
totalmente distorcida da realidade.
02:17
My datadados sampleamostra was actuallyna realidade
prettybonita limitedlimitado and skewedenviesada,
44
125280
3296
Na verdade, a minha amostra de dados
era bastante limitada e parcial.
02:20
so probablyprovavelmente it was because of that,
I thought, I livedvivia in a bubblebolha,
45
128600
3736
Provavelmente foi por causa disso
que pensei que vivia numa bolha
02:24
and I didn't have enoughsuficiente chanceschances
to see outsidelado de fora of it.
46
132360
2600
e não tinha oportunidades
de ver o exterior.
02:28
Now, fast-forwardFast-Forward to NovemberNovembro de 8, 2016
47
136080
3776
Passemos para 8 de novembro de 2016,
02:31
in the UnitedUnidos StatesEstados-Membros.
48
139880
1200
nos Estados Unidos da América.
02:33
The internetInternet pollspesquisas,
49
141960
1296
As sondagens na Internet,
os modelos estatísticos,
02:35
statisticalestatística modelsmodelos,
50
143280
1376
02:36
all the punditsespecialistas agreeingconcordando on a possiblepossível
outcomeresultado for the presidentialpresidencial electioneleição.
51
144680
4816
todos os comentadores concordavam
num resultado possível
para as eleições presidenciais.
02:41
It lookedolhou like we had
enoughsuficiente informationem formação this time,
52
149520
2616
Parecia que, desta vez,
tínhamos informação suficiente
02:44
and manymuitos more chanceschances to see outsidelado de fora
the closedfechadas circlecírculo we livedvivia in --
53
152160
4096
e mais oportunidades de ver
o exterior do círculo em que vivíamos,
02:48
but we clearlyclaramente didn't.
54
156280
1320
mas claramente não tínhamos.
02:50
The feelingsentindo-me feltsentiu very familiarfamiliar.
55
158040
2096
Foi uma sensação muito familiar.
02:52
I had been there before.
56
160160
1480
Eu já tinha passado por isso.
02:54
I think it's fairjusto to say
the datadados failedfalhou us this time --
57
162360
2856
Acho que é justo dizer que
desta vez os dados nos traíram
02:57
and prettybonita spectacularlyespetacularmente.
58
165240
1856
de maneira espetacular.
02:59
We believedacreditava in datadados,
59
167120
1696
Acreditámos nos dados,
03:00
but what happenedaconteceu,
60
168840
1416
mas o que aconteceu,
03:02
even with the mosta maioria respectedrespeitado newspaperjornal,
61
170280
2696
mesmo nos jornais mais respeitados,
03:05
is that the obsessionobsessão to reducereduzir everything
to two simplesimples percentagepercentagem numbersnúmeros
62
173000
4696
foi que a obsessão em reduzir tudo
a duas percentagens simples
03:09
to make a powerfulpoderoso headlinetítulo
63
177720
1976
de maneira a fazer um cabeçalho poderoso,
03:11
madefeito us focusfoco on these two digitsdígitos
64
179720
2056
fez com que nos focássemos
nesses dois números
03:13
and them alonesozinho.
65
181800
1200
e em mais nada.
03:15
In an effortesforço to simplifysimplificar the messagemensagem
66
183560
2056
Numa tentativa de simplificar a mensagem
03:17
and drawdesenhar a beautifulbonita,
inevitableinevitável redvermelho and blueazul mapmapa,
67
185640
3416
e criar um mapa vermelho e azul,
bonito e inevitável,
03:21
we lostperdido the pointponto completelycompletamente.
68
189080
1880
escapou-nos completamente o essencial.
03:23
We somehowde alguma forma forgotesqueceu
that there were storieshistórias --
69
191440
2136
Esquecemo-nos de que havia histórias:
03:25
storieshistórias of humanhumano beingsseres
behindatrás these numbersnúmeros.
70
193600
2360
histórias de seres humanos
por trás dos números.
03:29
In a differentdiferente contextcontexto,
71
197240
1576
Num contexto diferente,
03:30
but to a very similarsemelhante pointponto,
72
198840
1656
mas num ponto muito semelhante,
03:32
a peculiarpeculiar challengedesafio was presentedapresentado
to my teamequipe by this womanmulher.
73
200520
3896
esta senhora apresentou-nos um desafio
peculiar, a mim e à minha equipa.
03:36
She cameveio to us with a lot of datadados,
74
204440
2376
Apareceu-nos com muitos dados
03:38
but ultimatelyem última análise she wanted to tell
one of the mosta maioria humanehumano storieshistórias possiblepossível.
75
206840
4416
mas, no fundo, queria contar
uma das histórias mais humanas possível
03:43
She's SamanthaSamantha CristoforettiCristoforetti.
76
211280
1696
Chama-se Samantha Cristoforetti.
03:45
She has been the first
ItalianItaliano womanmulher astronautastronauta,
77
213000
2576
É a primeira mulher astronauta italiana
03:47
and she contactedcontactado us before beingser launchedlançado
78
215600
2496
e contactou-nos antes de partir
para uma expedição de seis meses
03:50
on a six-month-longseis-mês-longo expeditionexpedição
to the InternationalInternacional SpaceEspaço StationEstação.
79
218120
3896
na Estação Espacial Internacional.
03:54
She told us, "I'm going to spaceespaço,
80
222040
2216
Ela disse-nos: "Vou para o espaço
03:56
and I want to do something meaningfulsignificativo
with the datadados of my missionmissão
81
224280
3096
"e quero fazer algo importante
com os dados da minha missão
03:59
to reachalcance out to people."
82
227400
1240
"para chegar às pessoas."
04:01
A missionmissão to the
InternationalInternacional SpaceEspaço StationEstação
83
229600
2536
Uma missão na
Estação Espacial Internacional
04:04
comesvem with terabytesterabytes of datadados
84
232160
2096
traz terabits de dados
04:06
about anything you can possiblypossivelmente imagineImagine --
85
234280
2376
sobre tudo o que se possa imaginar:
04:08
the orbitsórbitas around EarthTerra,
86
236680
1496
as órbitas à volta da Terra,
04:10
the speedRapidez and positionposição of the ISSISS
87
238200
2096
a velocidade e a posição da EEI
04:12
and all of the other thousandsmilhares
of liveviver streamscórregos from its sensorssensores.
88
240320
3680
e todas as outras transmissões em direto
emitidas pelos seus sensores.
04:16
We had all of the hardDifícil datadados
we could think of --
89
244840
2896
Tínhamos todos
os dados concretos imagináveis
04:19
just like the punditsespecialistas
before the electioneleição --
90
247760
2416
— tal como os comentadores
antes das eleições —
04:22
but what is the pointponto
of all these numbersnúmeros?
91
250200
2976
mas para que servem estes números todos?
04:25
People are not interestedinteressado
in datadados for the sakesake of it,
92
253200
2736
As pessoas não estão interessadas
nos dados em si mesmos,
04:27
because numbersnúmeros are never the pointponto.
93
255960
1855
pois os números nunca são o essencial.
04:29
They're always the meanssignifica to an endfim.
94
257839
1961
São sempre um meio para atingir um fim.
04:32
The storyhistória we needednecessário to tell
95
260839
1777
A história que tínhamos de contar
04:34
is that there is a humanhumano beingser
in a teenypequenino boxcaixa
96
262640
2496
é que há um ser humano numa caixinha
04:37
flyingvôo in spaceespaço aboveacima your headcabeça,
97
265160
2256
a flutuar no espaço acima de nós
04:39
and that you can actuallyna realidade see her
with your nakednu eyeolho on a clearClaro night.
98
267440
4096
e que podemos vê-la a olho nu,
numa noite límpida.
04:43
So we decideddecidiu to use datadados
to createcrio a connectionconexão
99
271560
3096
Então, decidimos usar dados
para criar uma ligação
04:46
betweenentre SamanthaSamantha and all of the people
looking at her from belowabaixo.
100
274680
4056
entre Samantha e as pessoas
a olhar para ela cá de baixo.
04:50
We designedprojetado and developeddesenvolvido
what we calledchamado "FriendsAmigos in SpaceEspaço,"
101
278760
3176
Concebemos e desenvolvemos o chamado
"Amigos no Espaço",
04:53
a webrede applicationaplicação that simplysimplesmente
letsvamos you say "helloOlá" to SamanthaSamantha
102
281960
4656
uma aplicação da Internet
que nos permite dizer "olá" à Samantha,
04:58
from where you are,
103
286640
1256
em qualquer lugar onde estejamos
04:59
and "helloOlá" to all the people
who are onlineconectados at the samemesmo time
104
287920
3536
e dizer "olá" a toda a gente
que está online ao mesmo tempo,
05:03
from all over the worldmundo.
105
291480
1520
em todo o mundo.
05:05
And all of these "hellosolás"
left visiblevisível marksmarcas on the mapmapa
106
293640
3456
E todos esses "olás"
deixavam marcas visíveis no mapa,
05:09
as SamanthaSamantha was flyingvôo by
107
297120
2016
enquanto Samantha estava a passar
05:11
and as she was actuallyna realidade
wavingacenando back everycada day at us
108
299160
3376
e enquanto estava a acenar-nos,
diariamente,
05:14
usingusando TwitterTwitter from the ISSISS.
109
302560
1680
usando o Twitter da EEI.
05:16
This madefeito people see the mission'smissão datadados
from a very differentdiferente perspectiveperspectiva.
110
304880
4976
Isto fez com que as pessoas

olhassem para os dados da missão
sob uma perspetiva diferente.
05:21
It all suddenlyDe repente becamepassou a ser much more
about our humanhumano naturenatureza and our curiositycuriosidade,
111
309880
4696
De repente, tornou-se mais acerca
da nossa natureza humana e curiosidade
05:26
ratherem vez than technologytecnologia.
112
314600
1656
do que sobre a tecnologia.
05:28
So datadados poweredalimentado the experienceexperiência,
113
316280
2336
Então, os dados potenciaram a experiência
05:30
but storieshistórias of humanhumano beingsseres
were the drivedirigir.
114
318640
2400
mas as histórias de seres humanos
foram o impulso.
05:34
The very positivepositivo responseresposta
of its thousandsmilhares of usersComercial
115
322840
3336
A resposta muito positiva
dos milhares de utilizadores
05:38
taughtensinado me a very importantimportante lessonlição --
116
326200
1936
ensinou-me uma lição muito importante.
05:40
that workingtrabalhando with datadados
meanssignifica designingprojetando waysmaneiras
117
328160
2856
Trabalhar com dados
implica conceber formas
05:43
to transformtransformar the abstractabstrato
and the uncountableincontáveis
118
331040
2736
de transformar
o abstrato e e o incontável
05:45
into something that can be seenvisto,
feltsentiu and directlydiretamente reconnectedreconectado
119
333800
4016
em algo que pode ser visto,
sentido e diretamente relacionado
05:49
to our livesvidas and to our behaviorscomportamentos,
120
337840
2296
com a nossa vida e comportamentos.
05:52
something that is hardDifícil to achievealcançar
121
340160
1856
Algo que é difícil concretizar
05:54
if we let the obsessionobsessão for the numbersnúmeros
and the technologytecnologia around them
122
342040
3896
se deixarmos que os números
e a tecnologia que os rodeia
05:57
leadconduzir us in the processprocesso.
123
345960
1280
nos guiem nesse processo.
06:00
But we can do even more to connectconectar datadados
to the storieshistórias they representrepresentar.
124
348600
4896
Mas podemos fazer mais para ligar
os dados às histórias que eles representam.
06:05
We can removeremover technologytecnologia completelycompletamente.
125
353520
2656
06:08
A fewpoucos yearsanos agoatrás, I metconheceu this other womanmulher,
126
356200
2256
Há uns anos, conheci outra mulher,
Stefanie Posavec,
06:10
StefanieStefanie PosavecPosavec --
127
358480
1376
06:11
a London-basedLondres-baseado designerdesigner who sharescompartilha with me
the passionpaixão and obsessionobsessão about datadados.
128
359880
5816
uma "designer" sediada em Londres,
com a mesma paixão
e obsessão por dados.
06:17
We didn't know eachcada other,
129
365720
1336
Não nos conhecíamos,
06:19
but we decideddecidiu to runcorre
a very radicalradical experimentexperimentar,
130
367080
3256
mas decidimos fazer
uma experiência muito radical:
06:22
startinginiciando a communicationcomunicação usingusando only datadados,
131
370360
2536
começar uma conversa
usando apenas dados,
06:24
no other languagelíngua,
132
372920
1336
nenhuma outra linguagem
06:26
and we optedOptou por for usingusando no technologytecnologia
whatsoeverqualquer coisa to sharecompartilhar our datadados.
133
374280
4616
e optámos por não usar qualquer
tecnologia para partilhar os dados.
06:30
In factfacto, our only meanssignifica of communicationcomunicação
134
378920
2896
Na verdade, o nosso único
meio de comunicação
06:33
would be throughatravés
the old-fashionedà moda antiga postpostar officeescritório.
135
381840
2856
seria a antiquada estação de correios.
06:36
For "DearQuerida DataDados," everycada weeksemana for one yearano,
136
384720
2456
Para "Queridos Dados",
todas as semanas, durante um ano,
06:39
we used our personalpessoal datadados
to get to know eachcada other --
137
387200
3456
usámos dados pessoais
para nos conhecermos:
06:42
personalpessoal datadados around weeklysemanal
sharedcompartilhado mundanemundano topicstópicos,
138
390680
3656
dados pessoais partilhados
semanalmente sobre tópicos mundanos,
desde os nossos sentimentos
às interações com os nossos companheiros.
06:46
from our feelingssentimentos
139
394360
1216
06:47
to the interactionsinterações with our partnersparceiros,
140
395600
1856
06:49
from the complimentscom os cumprimentos we receivedrecebido
to the soundssoa of our surroundingsarredores.
141
397480
3160
Desde os elogios que recebíamos,
aos sons ao nosso redor.
06:53
PersonalPessoal informationem formação
that we would then manuallymanualmente handmão drawdesenhar
142
401480
3536
Informações pessoais
que desenhávamos manualmente,
06:57
on a postcard-sizecartão postal-tamanho sheetFolha of paperpapel
143
405040
2496
numa folha do tamanho de um postal,
06:59
that we would everycada weeksemana
sendenviar from LondonLondres to NewNovo YorkYork,
144
407560
2936
que mandávamos semanalmente
de Londres para Nova Iorque,
07:02
where I liveviver,
145
410520
1256
onde eu moro,
07:03
and from NewNovo YorkYork to LondonLondres,
where she livesvidas.
146
411800
2200
e de Nova Iorque para Londres,
onde ela mora.
07:06
The frontfrente of the postcardcartão postal
is the datadados drawingdesenhando,
147
414480
3696
Na parte frontal do postal
ficava o desenho dos dados
07:10
and the back of the cardcartão
148
418200
1296
e, no verso, continha
a morada da outra pessoa
07:11
containscontém the addressendereço
of the other personpessoa, of coursecurso,
149
419520
2429
07:13
and the legendlenda for how
to interpretinterpretar our drawingdesenhando.
150
421973
2640
e a legenda de como interpretar o desenho.
07:17
The very first weeksemana into the projectprojeto,
151
425640
2016
Na primeira semana do projeto,
07:19
we actuallyna realidade choseescolheu
a prettybonita coldfrio and impersonalimpessoal topictema.
152
427680
3056
escolhemos um tópico frio e impessoal:
07:22
How manymuitos timesvezes do we
checkVerifica the time in a weeksemana?
153
430760
3200
Quantas vezes olhamos para as horas,
numa semana?
07:26
So here is the frontfrente of my cardcartão,
154
434720
1936
Aqui está a frente do meu cartão
07:28
and you can see that everycada little symbolsímbolo
155
436680
1976
e podemos ver que cada símbolo
07:30
representsrepresenta all of the timesvezes
that I checkedverificado the time,
156
438680
3416
representa todas as vezes
que eu olhei para as horas,
07:34
positionedposicionado for daysdias
and differentdiferente hourshoras chronologicallyem ordem cronológica --
157
442120
3376
colocado por dias e por horas,
cronologicamente,
07:37
nothing really complicatedcomplicado here.
158
445520
2040
nada muito complicado.
07:40
But then you see in the legendlenda
159
448200
1576
Mas então vemos na legenda,
07:41
how I addedadicionado anecdotalanedótica detailsdetalhes
about these momentsmomentos.
160
449800
3456
como eu adicionei detalhes informais
sobre esses momentos.
07:45
In factfacto, the differentdiferente typestipos of symbolssímbolos
indicateindicar why I was checkingverificar the time --
161
453280
4576
Na verdade, os diferentes símbolos
indicam a razão de eu
ter consultado as horas.
07:49
what was I doing?
162
457880
1216
O que é que eu estava a fazer?
07:51
Was I boredentediado? Was I hungrycom fome?
163
459120
1696
Estava aborrecida? Com fome? Atrasada?
07:52
Was I lateatrasado?
164
460840
1216
07:54
Did I checkVerifica it on purposepropósito
or just casuallycasualmente glancerelance at the clockrelógio?
165
462080
3216
Consultei de propósito?
Ou olhei, casualmente,
para o relógio, de relance?
07:57
And this is the keychave partparte --
166
465320
2256
Esta parte é a parte essencial:
07:59
representingrepresentando the detailsdetalhes
of my daysdias and my personalitypersonalidade
167
467600
3696
representar os detalhes dos meus dias
e da minha personalidade,
08:03
throughatravés my datadados collectioncoleção.
168
471320
1936
através da recolha de dados.
08:05
UsingUsando datadados as a lenslente or a filterfiltro
to discoverdescobrir and revealrevelar, for exampleexemplo,
169
473280
4696
Usar dados como uma lente ou filtro
para descobrir e revelar, por exemplo,
08:10
my never-endinginterminável anxietyansiedade for beingser lateatrasado,
170
478000
2176
a minha interminável ansiedade
de nunca me atrasar,
08:12
even thoughApesar I'm absolutelyabsolutamente always on time.
171
480200
2200
apesar de eu chegar sempre a horas.
08:16
StefanieStefanie and I spentgasto one yearano
collectingcoletando our datadados manuallymanualmente
172
484200
4096
Stefanie e eu passámos um ano
a recolher os nossos dados, manualmente,
08:20
to forceforça us to focusfoco on the nuancesnuances
that computerscomputadores cannotnão podes gatherreunir --
173
488320
4496
para nos forçarmos a concentrar em nuances
que os computadores não recolhem,
08:24
or at leastpelo menos not yetainda --
174
492840
1536
pelo menos, por enquanto,
08:26
usingusando datadados alsoAlém disso to exploreexplorar our mindsmentes
and the wordspalavras we use,
175
494400
3496
usando dados para explorar
as nossas mentes
e as palavras que usamos
08:29
and not only our activitiesactividades.
176
497920
1936
e não apenas as nossas atividades.
08:31
Like at weeksemana numbernúmero threetrês,
177
499880
1416
Na terceira semana,
08:33
where we trackedmonitorados the "thank yousyous"
we said and were receivedrecebido,
178
501320
3816
monitorizámos os "obrigados"
que dissemos e recebemos
e, então, percebi que agradeço
sobretudo às pessoas que não conheço.
08:37
and when I realizedpercebi that I thank
mostlyna maioria das vezes people that I don't know.
179
505160
4656
08:41
ApparentlyAparentemente I'm a compulsivecompulsivo thankerthanker
to waitressesempregadas de mesa and waitersgarçons,
180
509840
4336
Aparentemente, agradeço
compulsivamente aos empregados de mesa,
08:46
but I definitelydefinitivamente don't thank enoughsuficiente
the people who are closefechar to me.
181
514200
3160
mas não agradeço às pessoas
chegadas a mim o suficiente.
08:51
Over one yearano,
182
519000
1256
Durante um ano,
08:52
the processprocesso of activelyativamente noticingnotando
and countingcontando these typestipos of actionsações
183
520280
4496
o processo de ativamente
observar e calcular estas ações,
08:56
becamepassou a ser a ritualritual.
184
524800
1296
tornou-se num ritual que nos modificou.
08:58
It actuallyna realidade changedmudou ourselvesnós mesmos.
185
526120
2056
09:00
We becamepassou a ser much more
in tuneTune with ourselvesnós mesmos,
186
528200
2696
Tornámo-nos mais ligadas a nós mesmas,
09:02
much more awareconsciente of our behaviorscomportamentos
and our surroundingsarredores.
187
530920
3120
muito mais conscientes
do nosso comportamento
e do que nos rodeava.
09:06
Over one yearano, StefanieStefanie and I
connectedconectado at a very deepprofundo levelnível
188
534680
2976
Durante um ano, Stefanie e eu
comunicámos de forma profunda
09:09
throughatravés our sharedcompartilhado datadados diarydiário,
189
537680
2016
através dos diários de dados
que partilhávamos.
09:11
but we could do this only because
we put ourselvesnós mesmos in these numbersnúmeros,
190
539720
4296
Mas só pudemos fazer isso
porque nos colocámos nos números,
inserindo neles os contextos
das nossas histórias.
09:16
addingadicionando the contextscontextos de
of our very personalpessoal storieshistórias to them.
191
544040
3976
09:20
It was the only way
to make them trulyverdadeiramente meaningfulsignificativo
192
548040
2456
Foi a única forma de fazê-los
ter significado e de nos representar.
09:22
and representativerepresentante of ourselvesnós mesmos.
193
550520
2200
09:26
I am not askingPerguntando you
to startcomeçar drawingdesenhando your personalpessoal datadados,
194
554480
3096
Eu não estou a pedir que comecem
a desenhar os vossos dados pessoais
09:29
or to find a pencaneta palamigo acrossatravés the oceanoceano.
195
557600
2856
ou encontrem um correspondente
do outro lado do mundo.
09:32
But I'm askingPerguntando you to considerconsiderar datadados --
196
560480
2576
Mas peço-vos que tenham em
consideração os dados
09:35
all kindtipo of datadados --
197
563080
1456
— dados de todos os tipos —
09:36
as the beginningcomeçando of the conversationconversação
198
564560
1776
como o início de uma conversa
e não o seu fim.
09:38
and not the endfim.
199
566360
1200
09:40
Because datadados alonesozinho
will never give us a solutionsolução.
200
568080
3176
Porque os dados, só por si,
nunca nos darão uma solução.
09:43
And this is why datadados failedfalhou us so badlyseriamente --
201
571280
2696
É por isso que os dados falham
terrivelmente,
09:46
because we failedfalhou to includeincluir
the right amountmontante of contextcontexto
202
574000
3376
porque nós falhamos em incluir
a quantia certa de contexto
09:49
to representrepresentar realityrealidade --
203
577400
1456
que represente a realidade,
09:50
a nuancedmatizada, complicatedcomplicado
and intricateintrincada realityrealidade.
204
578880
3200
uma realidade complicada,
detalhada e cheia de nuances.
09:54
We keptmanteve looking at these two numbersnúmeros,
205
582960
2456
Continuámos a olhar
para estes dois números,
09:57
obsessingcom essa obsessão with them
206
585440
1496
obcecados por eles
09:58
and pretendingfingindo that our worldmundo
could be reducedreduzido
207
586960
2496
e fingimos que o mundo
podia ser reduzido
10:01
to a couplecasal digitsdígitos and a horsecavalo racecorrida,
208
589480
2336
a um par de dígitos
e a uma corrida de cavalos,
10:03
while the realreal storieshistórias,
209
591840
1256
enquanto que histórias reais,
as realmente importantes,
10:05
the onesuns that really matteredimportava,
210
593120
1456
10:06
were somewherealgum lugar elseoutro.
211
594600
1416
estavam noutro local.
10:08
What we missedperdido looking at these storieshistórias
only throughatravés modelsmodelos and algorithmsalgoritmos
212
596040
4416
O que nos escapou, ao olharmos
para estas histórias,
apenas através de modelos e de algoritmos,
10:12
is what I call "datadados humanismhumanismo."
213
600480
2520
é aquilo a que eu chamo
"humanismo dos dados".
10:15
In the RenaissanceRenascença humanismhumanismo,
214
603560
2016
No humanismo renascentista,
os intelectuais europeus
10:17
EuropeanEuropeu intellectualsintelectuais
215
605600
1616
10:19
placedcolocou the humanhumano naturenatureza insteadem vez de of God
at the centercentro of theirdeles viewVisão of the worldmundo.
216
607240
4920
puseram no centro do mundo
a natureza humana, em vez de Deus.
10:24
I believe something similarsemelhante
needsprecisa to happenacontecer
217
612800
2216
Eu creio que é preciso acontecer
algo parecido
10:27
with the universeuniverso of datadados.
218
615040
1776
com o universo dos dados.
10:28
Now datadados are apparentlypelo visto
treatedtratado like a God --
219
616840
2976
Hoje, os dados são tratados como deuses,
10:31
keeperGuardião of infallibleinfalível truthverdade
for our presentpresente and our futurefuturo.
220
619840
3280
guardiões da verdade infalível
do nosso presente e futuro.
10:35
The experiencesexperiências
that I sharedcompartilhado with you todayhoje
221
623840
2896
As experiências que partilhei hoje
10:38
taughtensinado me that to make datadados faithfullyfielmente
representativerepresentante of our humanhumano naturenatureza
222
626760
5016
ensinaram-me que,
para que os dados representem
a nossa natureza humana, de forma fiel,
10:43
and to make sure they will not
misleadinduzir em erro us anymorenão mais,
223
631800
3416
e para garantir
que não nos enganem de novo,
10:47
we need to startcomeçar designingprojetando waysmaneiras
to includeincluir empathyempatia, imperfectionimperfeição
224
635240
3696
precisamos de começar a criar formas
de incluir a empatia, a imperfeição
10:50
and humanhumano qualitiesqualidades
225
638960
1576
e qualidades humanas
10:52
in how we collectrecolher, processprocesso,
analyzeanalisar and displayexibição them.
226
640560
3720
na forma como recolhemos, processamos,
analisamos e apresentamos os dados.
10:57
I do see a placeLugar, colocar where, ultimatelyem última análise,
227
645280
2976
Eu imagino um lugar onde, por fim,
11:00
insteadem vez de of usingusando datadados
only to becometornar-se more efficienteficiente,
228
648280
3336
em vez de usarmos dados
só para sermos mais eficazes,
usaremos os dados
para nos tornarmos mais humanos.
11:03
we will all use datadados
to becometornar-se more humanehumano.
229
651640
2800
11:06
Thank you.
230
654880
1216
Obrigada.
11:08
(ApplauseAplausos)
231
656120
4441
(Aplausos)
Translated by Carolina Fonseca
Reviewed by Margarida Ferreira

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ABOUT THE SPEAKER
Giorgia Lupi - Information designer
Giorgia Lupi sees beauty in data. She challenges the impersonality that data communicate, designing engaging visual narratives that re-connect numbers to what they stand for: stories, people, ideas.

Why you should listen

What sets Giorgia Lupi apart is her humanistic approach to the world of data.

Her work frequently crosses the divide between digital, print and handcrafted representations of information: primarily, she draws with data. She has a passion for and obsession with data, the material she uses to tell stories, and the lens through which she sees the world.

Data are often considered to be very impersonal, boring and clinical, but Lupi's work proves the opposite. She makes sense of data with a curious mind and a heterogeneous arsenal, which ranges from digital technology to exhausting and repetitive manual labor. She believes we will ultimately unlock the full potential of data only when we embrace their nature, and make them part of our lives, which will inevitably make data more human in the process.

Trained as an architect, Lupi has always been driven by opposing forces: analysis and intuition, logic and beauty, numbers and images. True to these dichotomies, in 2011 she started both her own company and studying for a PhD. She earned her ddoctorate in design at Politecnico di Milano, where she focused on information mapping, and she is now the design director and co-founder of Accurat, a global, data-driven research, design and innovation firm with offices in Milan and New York. She relocated from Italy to New York City, where she now lives.

Thanks to her work and research, Giorgia is a prominent voice in the world of data. She has spoken at numerous events, universities and institutions around the world, including the Museum of Modern Art, the Guggenheim Museum, PopTech Conference, Eyeo Festival, Fast Company Innovation by Design, New York University, Columbia University and the New York Public Library. She has been featured in major international outlets such as the New York Times, The Guardian, the Washington Post, NPR, BBC, TIME magazine, National Geographic, Scientific American, Popular Science, Wired, Vogue, Vanity Fair, Monocle and more. Her work has been exhibited at the Design Museum, the Science Museum, and Somerset House in London; the New York Hall of Science and the Storefront for Art and Architecture in New York; at the Triennale Design Museum and the Design Week in Milan, among others.

With her company, Accurat, she has worked with major international clients including IBM, Google, Microsoft, the United Nations, the World Health Organization, the World Economic Forum, the European Union, the Louis Vuitton-Moet-Hennessy Group, Fiat Chrysler Automobiles, J.P. Morgan Asset Management, Unicredit Group and KPMG Advisory.

Giorgia is the co-author of Dear Data, an aspirational hand-drawn data visualization book that explores the more slippery details of daily life through data, revealing the patterns that inform our decisions and affect our relationships.

Her work is part of the permanent collection of the Museum of Modern Art.

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