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:
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.)
- 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 mostбольшинство excitingзахватывающе possibleвозможное things.
0
1674
6250
Я хочу поговорить о двух
наиболее волнующих возможных событиях.
00:16
You've probablyвероятно guessedдогадывался what they are --
1
7948
1949
Вы, возможно, догадались,
что речь пойдёт...
00:18
dataданные and historyистория.
2
9921
2319
что речь пойдёт о данных и истории.
00:21
Right?
3
13211
1171
Правильно?
00:24
So, I'm not a historianисторик.
4
15871
1982
Я не историк.
00:26
I'm not going to give you
a definitionопределение of historyистория.
5
17877
2728
Я не собираюсь говорить,
что такое история.
00:29
But let's think insteadвместо
of historyистория withinв a frameworkфреймворк.
6
20629
3113
Давайте вместо этого подумаем
об истории в следующем ключе.
00:32
So, when we're makingизготовление historyистория,
7
23766
1611
Когда мы вершим историю
00:33
or when we're creatingсоздание
historicalисторический documentsдокументы,
8
25401
2892
или когда мы создаём
исторический документ,
00:36
we're takingпринятие things
that have happenedполучилось in the pastмимо,
9
28317
2428
мы учитываем то, что случилось в прошлом,
00:39
and we're stitchingсшивание them
togetherвместе into a storyистория.
10
30769
2552
и мы связываем это в историю.
00:41
So let me startНачало with a little bitнемного
of my ownсвоя storyистория.
11
33345
2530
Позвольте начать с моей личной истории.
00:44
Like anybodyкто-нибудь my ageвозраст
who worksработает creativelyтворчески with computersкомпьютеры,
12
35899
3678
Как все люди моего возраста,
имеющие дело с компьютерами,
00:48
I was a popularпопулярный, sociallyсоциально
well-adjustedхорошо отрегулирован youngмолодой man --
13
39601
4456
я был популярным,
социально-приспособленным парнем...
00:52
(LaughterСмех)
14
44081
1122
(Смех)
00:53
And sportyспортивный!
15
45227
2541
и спортивным!
00:56
SportyСпортивный youngмолодой man.
16
47792
1733
Спортивный молодой парень.
00:58
And like a lot of people my ageвозраст
in the typeтип of businessбизнес that I'm in,
17
50075
5353
Как и на многих людей моего возраста,
занимающихся аналогичным делом,
01:03
I was influencedвлияние tremendouslyчрезвычайно by Appleяблоко.
18
55452
2645
на меня грандиозное влияние оказала Apple.
01:07
But noticeуведомление my choiceвыбор of logoлоготип here, right?
19
58635
3722
Обратите внимание на то,
какой логотип я выбрал?
01:10
The Appleяблоко on the left,
not the Appleяблоко on the right.
20
62381
3585
Apple слева не то же самое,
что Apple справа.
01:15
I'm influencedвлияние as much
by the Appleяблоко on the right
21
66621
2293
На меня так же повлияла Apple справа,
01:17
as the nextследующий personчеловек,
22
68938
2083
как и на любого другого,
01:19
but the Appleяблоко on the left --
I mean, look at that logoлоготип!
23
71045
2633
но Apple слева…
просто посмотрите на этот логотип!
01:22
It's a rainbowрадуга.
It's not even in the right orderзаказ!
24
73702
2397
Это радуга. Да в ней цвета
расположены неправильно!
01:24
(LaughterСмех)
25
76123
1134
(Смех)
01:25
That's how crazyпсих Appleяблоко was.
26
77281
2273
Именно такой сумасшедшей была Apple.
01:28
(LaughterСмех)
27
79578
1037
(Смех)
01:29
But I don't want to talk too much
about the companyКомпания.
28
80639
2945
Но я не хочу говорить
слишком много о компании.
01:32
I'll startНачало talkingговорящий about
a machineмашина, thoughхоть.
29
83608
2177
Я лучше поговорю об устройствах.
01:34
How amazingудивительно it is to think about this.
I go back and I think about this.
30
85809
4127
Как же восхитительно думать об этом.
Я вспоминаю и думаю об этом.
01:38
Wednesdayсреда -- one Wednesdayсреда,
when I was about 12 yearsлет oldстарый,
31
89960
3314
Среда… та среда,
когда мне было около 12 лет,
01:41
I didn't have a computerкомпьютер.
32
93298
2111
у меня не было компьютера.
01:44
On ThursdayЧетверг, I had a computerкомпьютер.
33
96034
2779
В четверг он появился.
01:48
Can you imagineпредставить that changeизменение?
34
99965
1999
Вы можете представить изменения?
01:50
It's so drasticрадикальный.
35
102417
1681
Они радкальны.
01:52
I can't even think about anything
that could changeизменение our livesжизни that way.
36
104122
3451
Я даже не могу придумать ничего,
настолько изменившего нашу жизнь.
01:56
But I'm actuallyна самом деле not even going
to talk about the computerкомпьютер.
37
107597
2767
На самом деле я не собираюсь
говорить о компьютерах.
01:58
I'm going to talk about a programпрограмма
that cameпришел loadedнагруженный on that computerкомпьютер.
38
110388
3230
Я расскажу о программе, которая
была установлена на том компьютере.
02:02
And it was buildстроить by,
not the guy on the left,
39
113642
2272
И она была написана не парнем слева,
02:04
but the guy on the right.
40
115938
1435
а парнем справа.
02:05
Does anybodyкто-нибудь know
who the guy on the right is?
41
117397
2144
Кто-нибудь знает, кто этот парень справа?
02:09
NobodyНикто ever knowsзнает the answerответ
to this questionвопрос.
42
121161
2410
Никто не знает ответ.
02:12
This is BillБилл AtkinsonАткинсон.
43
123595
1686
Это Билл Аткинсон.
02:13
And BillБилл AtkinsonАткинсон was responsibleответственность
for tonsтонны of things
44
125305
3107
Билл Актинсон отвечал за множество вещей,
02:16
that you see on your computerкомпьютер everyкаждый day.
45
128436
2482
которые вы каждый день
видите на своём компьютере.
02:19
But I want to talk about one programпрограмма
that BillБилл AtkinsonАткинсон wroteписал,
46
130942
3107
Я хочу рассказать о программе,
написанной Биллом Аткинсоном,
02:22
calledназывается HyperCardHyperCard.
47
134073
1500
под названием HyperCard.
02:25
Someone'sчей-то cheeringободряющий over there.
48
137025
2160
Слышу одобрительные возласы.
02:27
(LaughterСмех)
49
139209
1205
(Смех)
02:28
HyperCardHyperCard was a programпрограмма
that shippedпогружено with the Macмакинтош,
50
140438
2602
HyperCard — это программа,
которая шла вместе с Mac,
02:31
and it was designedпредназначенный
for usersпользователи of the computerкомпьютер
51
143064
2569
она была разработана
для пользователей компьютера,
02:34
to make programsпрограммы on theirих computersкомпьютеры.
52
145657
3197
чтобы писать программы.
02:38
CrazyПсих ideaидея todayCегодня.
53
149505
1597
Безумная идея на сегодня.
02:39
And these programsпрограммы were not the appsПрограммы
that we think about todayCегодня,
54
151126
2973
Эти программы — это не приложения,
которые мы знаем сегодня
02:42
with theirих largeбольшой budgetsбюджеты
and theirих bigбольшой distributionраспределение.
55
154123
2449
с их огромным бюджетом
и широким распространением.
02:45
These were smallмаленький things,
56
156596
1189
Это простые программы,
02:46
people makingизготовление applicationsПриложения to keep trackтрек
of theirих localместный basketballбаскетбол teamкоманда scoresмножество
57
157809
3882
чтобы люди следили за счётом
своей любимой баскетбольной команды
02:50
or to organizeорганизовать theirих researchисследование
58
161715
2825
или организовали своё исследование,
02:53
or to teachучат people about classicalклассический musicМузыка
59
164564
3016
или обучали классической музыке,
02:56
or to calculateподсчитывать weirdстранный astronomicalастрономический datesдаты.
60
167604
4095
или вели странный
астрономический календарь.
03:00
And then, of courseкурс,
there were some artИзобразительное искусство projectsпроектов.
61
171723
2381
Конечно, далее пошли
несколько творческих проектов.
03:02
This is my favoriteлюбимый one.
62
174128
1220
Этот — мой любимый.
03:03
It's calledназывается "If MonksМонахи Had MacsMacs,"
63
175372
2089
Он называется «Если бы у монахов был Mac»,
03:05
and it's a nonlinearнелинейный
kindсвоего рода of exploratoryразведочный environmentОкружающая среда.
64
177485
4534
это нелинейная исследовательская среда.
03:10
I thank the starsзвезды for HyperCardHyperCard
all of the time.
65
182043
5573
Я всё время благодарю судьбу
за HyperCard.
03:16
And I thank the starsзвезды
for puttingсдачи me in this eraэпоха
66
187640
2447
И я благодарен судьбе за то,
что родился в то время,
03:18
where I got to use HyperCardHyperCard.
67
190111
2300
когда я мог использовать HyperCard.
03:20
HyperCardHyperCard was the last programпрограмма to shipкорабль
on a publicобщественности computerкомпьютер
68
192435
4640
HyperCard была последней программой,
установленной на общедоступный компьютер,
03:25
that was designedпредназначенный for the usersпользователи
of the computerкомпьютер to make programsпрограммы with it.
69
197099
5129
которая была разработана для того,
чтобы пользователи писали программы.
03:30
If you talkedговорили to the people
who inventedизобрел the computerкомпьютер
70
202252
2705
Если бы вы сказали людям,
которые изобрели компьютер,
03:33
and you told them there would be
a day, a magicalволшебный day,
71
204981
2749
что однажды наступит день,
волшебный день,
03:36
when everybodyвсе had a computerкомпьютер
but noneникто of them knewзнал how to programпрограмма,
72
207754
5062
когда у каждого будет компьютер, но никто
не будет знакóм с программированием,
03:41
they would think you were crazyпсих.
73
212840
1811
они бы подумали, что вы сошли с ума.
03:43
So let's skipпропускать forwardвперед a fewмало yearsлет.
74
215486
1664
Перейдём на пару лет вперёд.
03:45
I'm startingначало my careerкарьера as an artistхудожник,
75
217174
2588
Я начинаю карьеру художника,
03:48
and I'm buildingздание things
with my computerкомпьютер, small-scaleнебольшой things,
76
219786
3962
я рисую на компьютере: мелкие детали,
03:52
investigatingрасследование things like
the growthрост systemsсистемы of plantsрастения.
77
223772
3603
изучаю рост системы растений.
03:55
Or, in this exampleпример, I'm buildingздание
a simulatedсимулированный economyэкономика
78
227399
2999
А здесь я построил модель экономики,
03:58
in whichкоторый pixelsпикселей are tradingторговый colorцвет
with one anotherдругой,
79
230422
3961
в которой пиксели обмениваются
цветом друг с другом,
04:02
tryingпытаясь to investigateисследовать how
these typesтипы of systemsсистемы work,
80
234407
2575
пытаясь понять,
как функционируют эти системы,
04:05
and just kindсвоего рода of havingимеющий funвесело.
81
237006
1402
и просто веселюсь.
04:06
And then this projectпроект led me
to startНачало workingза работой with dataданные.
82
238432
2628
Позже этот проект привёл меня
к работе с данными.
04:09
So I'm buildingздание graphicsграфика like this,
83
241084
2989
Я строю графики, подобные этому,
04:12
whichкоторый compareсравнить "communismкоммунизм" --
84
244097
2594
которые сравнивают «коммунизм»,
04:15
the frequencyчастота of usageПрименение of the wordслово
"communismкоммунизм" in the Newновый YorkЙорк Timesраз --
85
246715
3395
частоту использования термина
«коммунизм» в газете The New York Times,
04:18
to "terrorismтерроризм," at the topВверх.
86
250134
1937
и «терроризм» наверху.
04:20
You see "terrorismтерроризм" kindсвоего рода of appearsпоявляется
as "communismкоммунизм" is going away.
87
252095
4625
Как видите, термин «терроризм» появился,
когда «коммунизм» сошёл на нет.
04:25
And with these graphicsграфика, I was really
interestedзаинтересованный in the aestheticэстетический of the graphsдиаграммы.
88
256744
3816
Занявшись графиками, я начал
интересоваться их эстетикой.
04:29
This is IranИран and IraqИрак.
89
260584
1150
Это Иран и Ирак.
04:30
It readsчитает like a clockЧасы. It's calledназывается
a "timepieceхронометр graphграфик."
90
261758
3910
График читается как часы.
Он называется «хронометрический график».
04:34
This is anotherдругой timepieceхронометр graphграфик,
overlayingнакладывания "despairотчаяние" over "hopeнадежда."
91
265692
5711
Это ещё один хронографик,
сравнивающий «отчаяние» и «надежду».
04:39
And there's only threeтри timesраз -- actuallyна самом деле,
it's "crisisкризис" over "hopeнадежда" --
92
271427
3310
И только три раза,
вообще-то, это «кризис» и «надежда»,
04:43
there's only threeтри timesраз
when "crisisкризис" eclipsesзатмения "hopeнадежда."
93
274761
2609
только три раза «кризис»
превзошёл «надежду».
04:45
We're in the middleсредний
of one of them right now.
94
277394
2155
Мы в центре одного из них прямо сейчас.
04:48
But don't think about that too much.
95
279573
1772
Но не думайте об этом.
04:49
(LaughterСмех)
96
281369
1888
(Смех)
04:51
And finallyв конце концов, the culminationкульминация of this work
with the Newновый YorkЙорк Timesраз dataданные
97
283281
3780
Наконец, кульминация работы
с информацией в The New York TImes.
04:55
a fewмало yearsлет agoтому назад
98
287085
1202
Несколько лет назад
04:56
was the attemptпопытка to combineскомбинировать
an entireвсе year'sгоду newsНовости cycleцикл
99
288311
3176
была попытка соединить
весь цикл новостей за год
05:00
into a singleОдин graphicграфический.
100
291511
1313
в один график.
05:01
So these graphicsграфика actuallyна самом деле showпоказать us
a fullполный yearгод of newsНовости, all the people,
101
292848
4227
Эти графики отображают
все новости за год, всех личностей
05:05
and how they're connectedсвязанный
into a singleОдин graphicграфический.
102
297099
2630
и что их объединяет в один график.
05:08
And from there, I startedначал to be
interestedзаинтересованный again in more activeактивный systemsсистемы.
103
299753
3938
С того момента я снова начал
интересоваться более активными системами.
05:12
Here'sВот a projectпроект calledназывается "Just LandedПриземлился,"
104
303715
2264
Этот проект называется
«Только приземлились»,
05:14
where I'm looking at people
tweetingчирикать on Twitterщебет.
105
306003
3151
мы просматривали сообщения в Твиттере.
05:17
"Hey! I just landedвысадился
in HawaiiГавайи!" -- you know,
106
309178
2060
«Привет! Я только что
прилетел на Гавайи!» —
05:19
how people just casuallyвскользь try to sneakябеда
that into theirих Twitterщебет conversationразговор.
107
311262
3702
так люди невзначай
начинают беседу в Твиттере.
05:23
"I'm not showingпоказ off. Really.
But I did just landземельные участки in HawaiiГавайи."
108
314988
3117
«Я не хвастаюсь. Правда.
Но я только что прилетел на Гавайи».
05:26
And then I'm plottingчерчения
those people'sнародный tripsпоездки,
109
318129
2743
Затем я связываю воедино
путешествия людей,
05:29
in the hopesнадеется that maybe
we can use socialСоциальное networkсеть
110
320896
3212
в надежде, что мы можем
использовать социальные сети
05:32
and the dataданные that it leavesлистья behindза
111
324132
1681
и информацию в них,
05:34
to provideпредоставлять a modelмодель of how people moveпереехать,
112
325837
2199
чтобы построить модель передвижения людей,
05:36
whichкоторый would be valuableценный
to epidemiologistsэпидемиологи, amongсреди other people.
113
328060
2975
которая будет полезна
для эпидемиологов и других людей.
05:39
And, more funвесело -- this
is a similarаналогичный projectпроект,
114
331059
2579
Более весёлый подобный проект,
05:42
looking at people
sayingпоговорка "Good morningутро" to eachкаждый other
115
333662
2491
отслеживающий пожелания
«С добрым утром!» друг другу
05:44
all around the worldМир.
116
336177
1183
по всему миру.
05:45
WhichКоторый taughtучил me, by the way,
117
337384
1434
Кстати, мне стало известно,
05:47
that it is trueправда that people in VancouverВанкувер
on the Westзапад Coastберег wakeбудить up much laterпозже
118
338842
4350
что люди в Ванкувере и на западном
побережье действительно просыпаются позже
05:51
and say "Good morningутро" much laterпозже
119
343216
1583
и желают доброго утра позже,
05:53
than the people on the Eastвосток Coastберег,
120
344823
1861
чем на восточном побережье,
05:55
who are more adventurousпредприимчивый.
121
346708
1799
где люди более предприимчивы.
05:57
Here'sВот a more usefulполезным -- maybe -- projectпроект,
122
348531
1974
Это более полезный, наверное, проект,
05:59
where I tookвзял all the informationИнформация
from the KeplerKepler Projectпроект
123
350529
3351
я взял всю информацию из проекта «Кеплер»
06:02
and triedпытался to put it into some visualвизуальный formформа
that madeсделал senseсмысл to me.
124
353904
3043
и попытался придать визуальную форму,
что для меня было логично.
06:05
And I should say that everything
I've shownпоказанный you up to now --
125
356971
2884
Должен сказать, что всё то,
что я вам сейчас показываю,
06:08
these are all things
that I just did for funвесело.
126
359879
2152
было сделано ради развлечения.
06:10
It mayмай seemказаться weirdстранный,
but this comesвыходит back from HyperCardHyperCard.
127
362055
2735
Это может казаться странным,
но это началось с HyperCard.
06:13
I'm buildingздание toolsинструменты for myselfсебя.
128
364814
1830
Я пишу инструменты для себя.
06:15
I mayмай shareдоля them with a fewмало other people,
129
366668
1983
Я могу поделиться ими с парой человек,
06:17
but they're for funвесело, they're for me.
130
368675
2107
но они ради развлечения, для меня.
06:21
So, all these toolsинструменты I showпоказать you
kindсвоего рода of occupyоккупировать this weirdстранный spaceпространство
131
373341
3970
Я показываю вам эти инструменты,
чтобы заполнить пространство
между наукой, искусством и дизайном.
06:25
somewhereгде-то betweenмежду scienceнаука, artИзобразительное искусство and designдизайн.
132
377335
2544
06:28
That's where my practiceпрактика liesвранье.
133
379903
1805
Вот где находится то, что я делаю.
06:30
And still todayCегодня,
from my experienceопыт with HyperCardHyperCard,
134
381732
3156
До сих пор, начиная с работы с HyperCard,
06:33
what I'm doing is buildingздание visualвизуальный toolsинструменты
to help me understandПонимаю systemsсистемы.
135
384912
4230
я занимаюсь тем, что создаю визуальные
инструменты, помогающие понять системы.
Сегодня я работаю в The New York Times.
06:38
So todayCегодня, I work at the Newновый YorkЙорк Timesраз.
136
390083
2221
Я художник новостей, временно
работающий в The New York Times.
06:40
I'm the dataданные artistхудожник in residenceрезиденция
at the Newновый YorkЙорк Timesраз.
137
392328
2873
06:43
And I've had an opportunityвозможность at the Timesраз
138
395225
1933
В «Таймс» я получил возможность работать
06:45
to work on a varietyразнообразие
of really interestingинтересно projectsпроектов,
139
397182
2464
над множеством действительно
интересных проектов,
06:48
two of whichкоторый I'm going
to shareдоля with you todayCегодня.
140
399670
2222
двумя из которых я собираюсь
поделиться с вами.
06:50
The first one, I've been workingза работой on
in conjunctionконъюнкция with Markотметка HansenHansen.
141
401916
3202
Над первым я работал совместно
с Марком Хансеном.
06:53
Markотметка HansenHansen is a professorпрофессор of statisticsстатистика
at UCLAUCLA. He's alsoтакже a mediaСМИ artistхудожник.
142
405142
5142
Марк Хансен — преподаватель статистики
в УКЛА. Также он медиахудожник.
06:58
And Markотметка cameпришел to the Timesраз
with a very interestingинтересно questionвопрос
143
410308
2786
Марк пришёл в «Таймс»
с очень интересным вопросом,
07:01
to what mayмай seemказаться like an obviousочевидный problemпроблема:
144
413118
2660
который может казаться очевидным:
07:04
When people shareдоля contentсодержание on the internetинтернет,
145
415802
3151
когда люди делятся контентом в интернете,
07:07
how does that contentсодержание get
from personчеловек A to personчеловек B?
146
418977
3615
как он попадает
от человека А к человеку Б?
07:11
Or maybe, personчеловек A to personчеловек B
to personчеловек C to personчеловек D?
147
423358
4724
Или от человека А к человеку Б,
человеку В, человеку Г?
07:16
We know that people shareдоля contentсодержание
in the internetинтернет,
148
428106
2354
Понятно, что люди делятся
контентом в интернете,
07:18
but what we don't know
is what happensпроисходит in that gapразрыв
149
430484
2358
но мы не знаем, что случается
в промежутке между одним
человеком и другим.
07:21
betweenмежду one personчеловек to the other.
150
432866
1791
07:23
So we decidedприняли решение to buildстроить
the toolинструмент to exploreисследовать that,
151
434681
2356
Мы решили создать инструмент,
чтобы выяснить это,
07:25
and this toolинструмент is calledназывается CascadeКаскад.
152
437061
1823
он называется Cascade.
07:27
If we look at these systemsсистемы
153
439471
2595
Все эти системы
07:30
that startНачало with one eventмероприятие
that leadsприводит to other eventsМероприятия,
154
442090
4430
начинаются с одного события
и ведут к другому событию,
07:35
we call that structureсостав a cascadeкаскад.
155
446544
2238
мы называем это каскадом.
07:37
And these cascadesкаскады
actuallyна самом деле happenслучаться over time.
156
448806
2409
Эти каскады появляются
через какое-то время.
07:39
So we can modelмодель these things over time.
157
451239
2020
Мы можем смоделировать
это в перспективе.
07:41
Now, the Newновый YorkЙорк Timesраз has
a lot of people who shareдоля our contentсодержание,
158
453283
4031
Сегодня многие люди делятся
контентом из The New York Times,
07:45
so the cascadesкаскады do not look like that one,
they look more like this.
159
457338
3491
поэтому каскады не выглядят так,
они выглядят вот так.
07:49
Here'sВот a typicalтипичный cascadeкаскад.
160
460853
1540
Это типичный каскад.
07:50
At the bottomдно left, the very first eventмероприятие.
161
462417
2714
В левом нижнем углу самое первое событие.
07:54
And then as people are sharingразделение
the contentсодержание from one personчеловек to anotherдругой,
162
466237
4272
Люди начинают делиться
этим контентом друг с другом,
07:59
we go up in the Y axisось,
degreesстепени of separationразделение,
163
470533
3794
мы поднимаемся по оси y,
степени разделения,
08:02
and over on the X axisось, for time.
164
474351
2768
и по оси x — по времени.
08:05
So we're ableв состоянии to look at that conversationразговор
in a coupleпара of differentдругой viewsПросмотры:
165
477143
3501
Мы можем посмотреть на эти
обсуждения под разными углами:
08:09
this one, whichкоторый showsшоу us
the threadsпотоки of conversationразговор,
166
480668
2615
это показывает тему обсуждения,
08:11
and this one, whichкоторый combinesкомбинаты
that stackedсложены viewПосмотреть
167
483307
3194
а это объединяет общий вид
08:15
with a viewПосмотреть that letsДавайте us see the threadsпотоки.
168
486525
2932
и вид на треды.
08:18
Now, the Timesраз publishesиздает
about 7,000 piecesкуски of contentсодержание
169
489924
3345
Сейчас «Таймс» публикует
около 7 000 статей
08:21
everyкаждый monthмесяц.
170
493293
1210
каждый месяц.
08:23
So it was importantважный for us,
when we were buildingздание this toolинструмент,
171
494527
2842
При создании этого инструмента
для нас было важно
08:25
to make it an exploratoryразведочный one,
172
497393
1633
сделать его исследовательским,
08:27
so that people could digкопать throughчерез
this vastогромный terrainместность of dataданные.
173
499050
4207
чтобы люди могли прорваться
через огромный массив данных.
08:31
I think of it as a vehicleсредство передвижения
that we're givingдающий people
174
503281
2436
Я рассматриваю это как
транспорт, данный людям,
08:34
to traverseтраверс this really bigбольшой
terrainместность of dataданные.
175
505741
3473
чтобы продвигаться через
этот огромный массив данных.
08:37
So here'sвот what it really looksвыглядит like,
176
509238
1718
Вот как это выглядит на самом деле,
08:39
and here'sвот the cascadeкаскад
playingиграть in realреальный time.
177
510980
2740
вот как каскад действует
в режиме реального времени.
08:42
I have to say, this was
a tremendousогромный momentмомент.
178
513744
2079
Должен сказать, что это было грандиозно.
08:44
We had been workingза работой with cannedконсервированный
dataданные, fakeне настоящие dataданные, for so long,
179
515847
4017
Мы так долго работали с искусственными
данными, с фальшивыми данными,
08:48
that when we saw this
for the first momentмомент,
180
519888
2805
что когда мы увидели это впервые,
08:51
it was like an archaeologistархеолог who had
just dustedпосыпанный off these dinosaurдинозавр bonesскелет.
181
522717
4878
то выглядели как археологи, которые
только что обнаружили кости динозавра.
08:56
We discoveredобнаруженный this thing,
and we were seeingвидя it for the first time,
182
527619
3878
Мы сделали открытие,
мы видели это впервые,
09:00
these sharingразделение structuresсооружения
that underlieлежать в основе the internetинтернет.
183
531521
3712
эти структуры обмена,
лежащие в основе интернета.
09:04
And maybe the dinosaurдинозавр
analogyаналогия is a good one,
184
536475
2105
Аналогия с динозаврами очень хороша,
09:07
because we're actuallyна самом деле makingизготовление
some probabilisticвероятностный guessesдогадок
185
538604
3047
потому что мы лишь делаем
вероятные догадки о том,
09:10
about how these things linkссылка.
186
541675
1359
как соединяются эти вещи.
09:11
We're looking at some of these
piecesкуски and makingизготовление some guessesдогадок,
187
543058
2926
Мы смотрим на некоторые части
и выносим предположения,
09:14
but we try to make sure that those
are as statisticallyстатистически rigorousтщательный as possibleвозможное.
188
546008
3937
мы хотим убедиться, что всё статистически
строго, насколько это возможно.
09:19
Now tweetsтвитов, in this caseдело,
they becomeстали partsчасти of storiesистории.
189
550720
4662
В данном случае твиты
становятся частью историй.
09:23
They becomeстали partsчасти of narrativesнарративы.
190
555406
1925
Они становятся частью повествования.
09:25
So we are buildingздание historiesистории here,
191
557355
2420
Здесь мы строим истории,
09:28
but they're very short-termв ближайщем будущем historiesистории.
192
559799
2175
но очень краткосрочные.
09:30
And sometimesиногда these very largeбольшой cascadesкаскады
are the mostбольшинство interestingинтересно onesте,,
193
561998
3838
Иногда подобные огромные каскады
представляют наибольший интерес,
09:34
but sometimesиногда the smallмаленький onesте,
are alsoтакже interestingинтересно.
194
565860
3135
но иногда намного интереснее
те, что поменьше.
09:37
This is one of my favoritesизбранное.
We call this the "RabbiРаввин CascadeКаскад."
195
569019
3525
Этот — один из моих любимых.
Мы называем его «Каскад раввинов».
09:41
It's a conversationразговор amongstсреди rabbisраввины
about this articleстатья in the Newновый YorkЙорк Timesраз,
196
572568
5089
Это беседа раввинов
об этой статье в The New York Times
09:46
about the factфакт that religiousрелигиозная workersрабочие
don't get a lot of time off.
197
577681
3772
о том, что у религиозных служителей
мало свободного времени.
09:49
I guessУгадай Saturdaysпо субботам and Sundaysпо воскресеньям are badПлохо daysдней
for them to take off.
198
581477
4035
Я полагаю, что субботы и воскресенья
для них не выходные.
09:54
So, in this cascadeкаскад, there's a groupгруппа
of rabbisраввины havingимеющий a conversationразговор
199
585536
3692
В этом каскаде видно,
что группа раввинов обсуждает
09:57
about a Newновый YorkЙорк Timesраз storyистория.
200
589252
1402
статью в The New York Times.
09:59
One of them has the bestЛучший
Twitterщебет nameимя ever --
201
590678
2124
У одного из них лучший
никнейм в Твиттере:
10:01
he's calledназывается "The VelveteenВельвет RabbiРаввин."
202
592826
1855
«The Velveteen Rabbi».
10:03
(LaughterСмех)
203
594705
2323
(Смех)
10:05
But we would have never foundнайденный this
if it weren'tне было for this exploratoryразведочный toolинструмент.
204
597052
4507
Но мы бы никогда не обнаружили это,
если бы не исследовательский инструмент.
10:10
This would just be sittingсидящий somewhereгде-то,
205
601583
1802
Беседа бы происходила,
10:11
and we would have never
been ableв состоянии to see that.
206
603409
2186
а мы бы никогда это не увидели.
10:14
But this exerciseупражнение of takingпринятие
singleОдин piecesкуски of informationИнформация
207
605619
4141
Но я нахожу крайне интересным
10:18
and buildingздание narrativeповествовательный structuresсооружения,
buildingздание historiesистории out of them,
208
609784
4221
построение повествовательных структур,
построение историй из них,
10:22
I find tremendouslyчрезвычайно interestingинтересно.
209
614029
1925
имея крайне малое количество информации.
10:24
You know, I movedпереехал to Newновый YorkЙорк
about two yearsлет agoтому назад.
210
616319
2344
Знаете, я переехал в Нью-Йорк
два года назад.
10:27
And in Newновый YorkЙорк, everybodyвсе has a storyистория
211
618687
2720
В Нью-Йорке у каждого есть история,
10:29
that surroundsокружает this
tremendouslyчрезвычайно impactfulэффектных eventмероприятие
212
621431
2960
которая окружает столь значимое событие,
10:32
that happenedполучилось on Septemberсентябрь 11 of 2001.
213
624415
2299
случившееся 11 сентября 2001 года.
10:35
And my ownсвоя storyистория with Septemberсентябрь 11
has really becomeстали a more intricateзапутанный one,
214
627373
6367
Моя личная история с 11 сентября
стала по-настоящему запутанной,
10:42
because I spentпотраченный a great dealпо рукам of time
215
633764
2064
потому что я провёл долгое время,
10:44
workingза работой on a pieceкусок
of the 9/11 Memorialмемориал in ManhattanМанхеттен.
216
635852
4149
работая над частью
Мемориала 11 сентября на Манхэттене.
10:49
The centralцентральный ideaидея about the 9/11 Memorialмемориал
217
640530
2564
Главная идея Мемориала в том,
10:51
is that the namesимена in the memorialмемориал
are not laidпроложенный out in alphabeticalбуквенный orderзаказ
218
643118
4459
что имена располагаются
не в алфавитном порядке
10:56
or chronologicalхронологический orderзаказ,
219
647601
1685
или хронологическом,
10:57
but insteadвместо, they're laidпроложенный out in a way
220
649310
1824
имена выложены в таком порядке,
10:59
in whichкоторый the relationshipsотношения
betweenмежду the people who were killedубитый
221
651158
3424
чтобы отразить взаимоотношения
11:03
are embodiedвоплощено in the memorialмемориал.
222
654606
1960
между погибшими людьми.
11:05
BrothersБратья are placedпомещенный nextследующий to brothersбратья,
223
657153
2538
Брат рядом с братом,
11:08
coworkersсоавторы are placedпомещенный togetherвместе.
224
659715
2185
коллеги расположены вместе.
11:10
So this memorialмемориал actuallyна самом деле considersсчитает
all of these myriadмириады connectionsсвязи
225
661924
4665
Этот мемориал по своей сути
содержит бесконечное количество связей,
11:15
that were partчасть of these people'sнародный livesжизни.
226
666613
2421
которые были частью жизни людей.
11:18
I workedработал with a companyКомпания
calledназывается LocalМестный Projectsпроектов
227
670310
3433
Я работал в компании Local Projects,
11:22
to work on an algorithmалгоритм
and a softwareпрограммного обеспечения toolинструмент
228
673767
2674
разрабатывал алгоритм
и программный инструмент,
11:24
to help the architectsархитекторы buildстроить
the layoutрасположение for the memorialмемориал:
229
676465
3004
который помог архитекторам
сделать проект мемориала:
11:28
almostпочти 3,000 namesимена
230
680331
1722
практически 3 000 имён
11:30
and almostпочти 1,500 of these
adjacencyсмежность requestsЗапросы,
231
682077
3627
и практически 1 500 запросов на смежность,
11:34
these requestsЗапросы for connectionсоединение --
232
685728
1610
этих запросов на связь и родство,
11:35
so a very denseплотный storyистория,
a very denseплотный narrativeповествовательный,
233
687362
3386
очень концентрированная история,
очень плотное повествование
11:39
that becomesстановится an embodiedвоплощено partчасть
of this memorialмемориал.
234
690772
2816
были воплощены в мемориале.
11:42
WorkingЗа работой with JakeДжейк Bartonусадьба,
we produceпроизводить the softwareпрограммного обеспечения toolинструмент,
235
694195
3331
Мы с Джейком Бартоном разработали
программный инструмент,
11:46
whichкоторый allowsпозволяет the architectsархитекторы to,
first of all, generateгенерировать a layoutрасположение
236
697550
4119
который помог архитекторам,
в первую очередь, создать проект,
11:50
that satisfiedдоволен all of those
adjacencyсмежность requestsЗапросы,
237
701693
3129
который соответствовал всем
запросам на смежность,
11:53
but then secondвторой, make little adjustmentsкорректировок
where they neededнеобходимый to
238
704846
3033
а во-вторых, вносить небольшие
корректировки там,
11:56
to tell the storiesистории
that they wanted to tell.
239
707903
2348
где они хотели рассказать
определённую историю.
11:59
So this memorialмемориал, I think,
has an incrediblyневероятно timelyсвоевременно conceptконцепция
240
711219
4135
Я считаю, что у этого мемориала
невероятно современная концепция
12:03
in our eraэпоха of socialСоциальное networksсети,
241
715378
2990
для эпохи социальных сетей,
12:06
because these networksсети -- these real-lifeреальная жизнь
networksсети that make up people'sнародный livesжизни --
242
718392
3975
потому что эти сети, эти реальные сети,
формирующие жизни людей,
12:10
are actuallyна самом деле embodiedвоплощено
insideвнутри of the memorialмемориал.
243
722391
2432
отражены в идее мемориала.
12:13
And one of the mostбольшинство tremendouslyчрезвычайно
movingперемещение experiencesопыт
244
725286
3471
Чтобы прочувствовать всю грандиозность,
12:17
is to go to the memorialмемориал
245
728781
1661
нужно прийти на мемориал
12:18
and see how these people
are placedпомещенный nextследующий to eachкаждый other,
246
730466
4200
и увидеть, как расположены имена людей,
12:23
so that this memorialмемориал
is representingпредставляющий theirих ownсвоя livesжизни.
247
734690
2862
мемориал будто олицетворяет их жизни.
12:27
How does this affectаффект our livesжизни?
248
738859
1687
Как это влияет на нашу жизнь?
12:29
Well, I don't know if you rememberзапомнить,
249
741133
1676
Если вы помните,
12:31
but in the springвесна,
there was a controversyполемика,
250
742833
2713
весной сложилась противоречивая ситуация,
12:34
because it was discoveredобнаруженный
that on the iPhoneiPhone
251
745570
2198
было обнаружено, что iPhone
12:36
and, actuallyна самом деле, on your computerкомпьютер,
252
747792
1606
и, как ни странно, компьютеры
12:37
we were storingхранения a tremendousогромный amountколичество
of the locationместо нахождения dataданные.
253
749422
3315
запоминали огромное количество
сведений о местоположении.
12:41
So Appleяблоко respondedответил, sayingпоговорка,
this was not locationместо нахождения dataданные about you,
254
753173
3861
Apple ответили, что это не сведения
о вашем местоположении,
12:45
it was locationместо нахождения dataданные
about wirelessбеспроводной networksсети
255
757058
2805
а сведения о местоположении
беспроводных сетей,
12:48
that were in the areaплощадь where you are.
256
759887
2287
которые находились рядом с вами.
12:50
So it's not about you,
257
762198
1428
Речь не о вас,
12:52
but it's about where you are.
258
763650
1584
а о том, где вы находитесь.
12:53
(LaughterСмех)
259
765258
1648
(Смех)
12:55
This is very valuableценный dataданные.
260
766930
2808
Это очень ценная информация.
12:58
It's like goldзолото to researchersисследователи,
this human-mobilityмобильность человека dataданные.
261
769762
4625
Данные о человеческих передвижениях —
это золотая жила для исследователей.
13:02
So we thought, "Man!
How manyмногие people have iPhonesайфонов?"
262
774411
3664
Мы подумали: «Чёрт побери! У скольких
людей есть iPhone?»
13:06
How manyмногие of you have iPhonesайфонов?
263
778099
1448
У скольких из вас есть iPhone?
13:09
So in this roomкомната, we have this tremendousогромный
databaseбаза данных of locationместо нахождения dataданные
264
780608
5478
В этом зале находится огромная
база данных о местоположении,
13:14
that researchersисследователи
would really, really like.
265
786110
3775
которая безумно
понравилась бы исследователям.
13:18
So we builtпостроен this systemсистема calledназывается Openоткрыто Pathsпути,
266
789909
2031
Мы построили систему Open Paths,
13:20
whichкоторый letsДавайте people uploadзагружать theirих iPhoneiPhone dataданные
267
791964
2656
которая позволяет людям загружать
свои данные с iPhone,
13:23
and brokerмаклер relationshipsотношения
with researchersисследователи to shareдоля that dataданные,
268
794644
3796
выступая посредником
по отношению к исследователям,
13:26
to donateжертвовать that dataданные to people
that can actuallyна самом деле put it to use.
269
798464
3387
предоставляя данные тем людям,
которым она может пригодиться.
13:30
Openоткрыто Pathsпути was a great
successуспех as a prototypeопытный образец.
270
802256
2350
Open Paths стала успешной
прототипной разработкой.
13:33
We receivedполучено thousandsтысячи of dataданные setsнаборы,
271
804630
3433
Мы получили тысячи комплектов данных,
13:36
and we builtпостроен this interfaceинтерфейс
272
808087
1349
мы написали интерфейс,
13:37
whichкоторый allowsпозволяет people to actuallyна самом деле
see theirих livesжизни unfoldingразворачивание
273
809460
3318
позволяющий людям увидеть,
как разворачивается их жизнь
13:41
from these tracesследы
that are left behindза on your devicesприборы.
274
812802
3156
в недрах вашего устройства.
13:45
Now, what we didn't expectожидать
was how movingперемещение this experienceопыт would be.
275
816593
5267
Но мы действительно не ожидали,
что это так трогательно.
13:50
When I uploadedзакачанный my dataданные,
I thought, "Bigбольшой dealпо рукам.
276
821884
2227
Я загрузил свои данные,
и подумал: «Тоже мне.
13:52
I know where I liveжить. I know where I work.
What am I going to see here?"
277
824135
3416
Я знаю, где я живу. Где я работаю.
Что я могу здесь увидеть?»
13:56
Well, it turnsвитки out, what I saw
was that momentмомент I got off the planeсамолет
278
827575
3501
Первое, что я увидел,
как я схожу с самолёта, чтобы начать
13:59
to startНачало my newновый life in Newновый YorkЙорк;
279
831100
1623
новую жизнь в Нью-Йорке;
14:02
the restaurantресторан where I had Thaiтайский foodпитание
that first night,
280
833588
2606
ресторан, где я в первый вечер
ел тайскую еду,
14:04
thinkingмышление about this newновый experienceопыт
of beingявляющийся in Newновый YorkЙорк;
281
836218
2953
думая о новом опыте в Нью-Йорке;
14:07
the day that I metвстретил my girlfriendПодруга.
282
839195
1623
день первой встречи с девушкой.
14:11
This is LaGuardiaЛагуардия airportаэропорт.
283
842587
2275
Аэропорт «Ла-Гуардия».
14:13
(LaughterСмех)
284
844886
1487
(Смех)
14:14
This is this Thaiтайский restaurantресторан
on AmsterdamАмстердам Avenueпроспект.
285
846397
3641
Это тайский ресторан на Амстердам Авеню.
14:19
This is the momentмомент I metвстретил my girlfriendПодруга.
286
850559
2050
Это момент, когда я встретил свою девушку.
14:22
See how that changesизменения the first time
I told you about those storiesистории
287
854146
3451
Видите разницу между первым
способом рассказать истории
14:26
and the secondвторой time I told
you about those storiesистории?
288
857621
2468
и вторым?
14:28
Because what we do
in the toolинструмент, inadvertentlyненароком,
289
860113
3207
То, что делает этот инструмент,
самопроизвольно,
14:31
is we put these piecesкуски of dataданные
into a humanчеловек contextконтекст.
290
863344
3115
это адаптирование элементов данных
под человеческий контекст.
14:35
And by placingразмещение dataданные into a humanчеловек contextконтекст,
291
866935
2498
Имея человеческий контекст,
14:37
it gainsдоходы meaningимея в виду.
292
869457
1474
они начинают приобретать смысл.
14:39
And I think this is tremendouslyчрезвычайно,
tremendouslyчрезвычайно importantважный,
293
870955
3328
Я думаю, что это крайне и крайне важно,
14:42
because these are our historiesистории
that are beingявляющийся storedхранится on these devicesприборы.
294
874307
4918
потому что наши устройства
хранят наши истории.
14:49
And by thinkingмышление about them that way,
295
880809
1994
Если начать мыслить в этом ключе,
14:52
puttingсдачи them in a humanчеловек contextконтекст --
296
883543
1902
помещая данные в человеческий контекст,
14:53
first of all, what we do with our ownсвоя dataданные
is get a better understandingпонимание
297
885469
3662
во-первых, мы начинаем лучше понимать,
14:57
of the typeтип of informationИнформация
that we're sharingразделение.
298
889155
2479
какой именно информацией мы делимся.
15:00
But if we can do this with other dataданные,
if we can put dataданные into a humanчеловек contextконтекст,
299
891658
4053
Если мы можем сделать то же самое,
но с другими данными,
15:04
I think we can changeизменение a lot of things,
300
895735
2918
я считаю, мы можем многое изменить,
15:07
because it buildsстроит, automaticallyавтоматически, empathyсопереживание
for the people involvedучаствует in these systemsсистемы.
301
898677
6385
потому что у людей, вовлечённых в систему,
автоматически вырабатывается эмпатия.
15:14
And that, in turnочередь, resultsРезультаты
in a fundamentalфундаментальный respectуважение,
302
905602
2953
Это, в свою очередь, приводит
к глубокому уважению,
15:17
whichкоторый, I believe, is missingотсутствует
in a largeбольшой partчасть of technologyтехнологии,
303
908579
3163
которого не хватает
в большинстве технологий,
15:20
when we startНачало to dealпо рукам
with issuesвопросы like privacyКонфиденциальность,
304
912329
2938
когда мы имеем дело с такими
понятиями, как личная жизнь,
15:25
by understandingпонимание that these numbersчисел
are not just numbersчисел,
305
916765
2717
мы понимаем, что за всеми этими цифрами
15:28
but insteadвместо they're attachedприложенный, tetheredпривязанный to,
piecesкуски of the realреальный worldМир.
306
919506
3619
кроются частички реального мира.
15:31
They carryнести weightвес.
307
923149
1506
Они имеют вес.
15:33
By understandingпонимание that,
the dialogдиалог becomesстановится a lot differentдругой.
308
924679
3332
Когда мы это понимаем,
диалог в корне меняется.
15:38
How manyмногие of you have ever clickedщелкнул a buttonкнопка
309
929595
2331
Сколько из вас хотя бы раз
нажимали на кнопку,
15:40
that enablesпозволяет a thirdв третьих partyвечеринка to accessдоступ
your locationместо нахождения dataданные on your phoneТелефон?
310
931950
4987
открывающую третьим лицам доступ
вашего местоположения с телефона?
15:46
Lots of you.
311
937595
1555
Многие.
15:47
So the thirdв третьих partyвечеринка is the developerразработчик,
312
939174
2245
Третье лицо — это разработчик,
15:49
the secondвторой partyвечеринка is Appleяблоко.
313
941443
1801
другая сторона — Apple.
15:52
The only partyвечеринка that never getsполучает accessдоступ
to this informationИнформация is the first partyвечеринка!
314
943954
4823
Единственная сторона, у которой никогда не
будет доступа к этой информации, — первая!
15:58
And I think that's because we think
about these piecesкуски of dataданные
315
950198
3135
Я полагаю, потому что мы
не рассматриваем эти данные
16:01
in this strandedскрученный, abstractАбстрактные way.
316
953357
2055
в таком путаном, абстрактном ключе.
16:03
We don't put them into a contextконтекст
317
955436
1897
Мы не рассматриваем их в контексте,
16:05
whichкоторый, I think, makesмарки them
a lot more importantважный.
318
957357
2309
который, по моему мнению,
придаёт им ценность.
16:08
So what I'm askingпросить you
to do is really simpleпросто:
319
959690
2166
Я прошу вас сделать очень простую вещь:
16:10
startНачало to think about dataданные
in a humanчеловек contextконтекст.
320
961880
2323
начните придавать данным
человеческий контекст.
16:13
It doesn't really take anything.
321
964918
1657
Это не требует больших усилий.
16:15
When you readчитать stockакции pricesЦены,
think about them in a humanчеловек contextконтекст.
322
966599
3359
Когда вы видите курс акций,
думайте о них в человеческом контексте.
16:18
When you think about mortgageипотека reportsотчеты,
think about them in a humanчеловек contextконтекст.
323
969982
3542
Когда вы читаете отчёты по ипотеке,
думайте о них в человеческом контексте.
16:22
There's no doubtсомнение that bigбольшой dataданные
is bigбольшой businessбизнес.
324
973548
3930
Без сомнения, это большие данные
и большой бизнес.
16:26
There's an industryпромышленность beingявляющийся developedразвитая here.
325
977502
3018
Развивается целая индустрия.
16:30
Think about how well we'veмы в doneсделанный
326
981520
1501
Подумайте, как работают
предыдущие индустрии,
16:31
in previousпредыдущий industriesпромышленности
that we'veмы в developedразвитая involvingс привлечением resourcesРесурсы.
327
983045
3369
ресурсодобывающие.
16:34
Not very well at all.
328
986438
1300
Не так хорошо, как хочется.
16:36
I think partчасть of that problemпроблема is, we'veмы в had
a lackотсутствие of participationучастие in these dialoguesдиалоги
329
987762
4522
Наверное, из-за недостаточного
участия в этих диалогах
16:40
from multipleмножественный piecesкуски of humanчеловек societyобщество.
330
992308
4428
с множеством элементов общества.
16:45
So the other thing that I'm askingпросить for
331
996760
1992
Ещё я прошу
16:48
is an inclusionвключение in this dialogueдиалог
from artistsхудожники, from poetsпоэты, from writersписатели --
332
999669
4378
присоединиться к диалогу всех:
художников, поэтов, писателей,
16:52
from people who can bringприносить a humanчеловек elementэлемент
into this discussionобсуждение.
333
1004071
4013
людей, которые могут привнести
человеческий элемент в разговор.
16:57
Because I believe that this worldМир of dataданные
334
1008725
2356
Я верю, что мир данных
16:59
is going to be transformativeпреобразующей for us.
335
1011105
3025
ведёт нас к большим переменам.
17:03
And unlikeВ отличие от our attemptsпопытки
with the resourceресурс industryпромышленность
336
1014687
3169
И в отличие от попыток в ресурсодобывающей
17:06
and our attemptsпопытки
with the financialфинансовый industryпромышленность,
337
1017880
2153
и финансовой индустриях,
17:08
by bringingприведение the humanчеловек
elementэлемент into this storyистория,
338
1020057
2931
придав истории человеческий элемент,
17:11
I think we can take it
to tremendousогромный placesмест.
339
1023012
2178
мы сможем вывести её
на грандиозный уровень.
17:14
Thank you.
340
1026203
1155
Спасибо.
17:15
(ApplauseАплодисменты)
341
1027382
4052
(Аплодисменты)
Translated by Anastasia Nevedrova
Reviewed by Peter Pallós

▲Back to top

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