TED2010
Tim Berners-Lee: The year open data went worldwide
Тим Бърнърс-Лий: Годината, когато отворените данни тръгнаха по цял свят
Filmed:
Readability: 4
771,473 views
На Тед2009 Тим Бърнърс-Лий призова за "сурови данни сега" - правителства, учени и институции да направят данните си открито достъпни в мрежата. На Университета ТЕД през 2010-та той показва някои от интересните резултати, щом данните се свържат с линкове.
Tim Berners-Lee - Inventor
Tim Berners-Lee invented the World Wide Web. He leads the World Wide Web Consortium (W3C), overseeing the Web's standards and development. Full bio
Tim Berners-Lee invented the World Wide Web. He leads the World Wide Web Consortium (W3C), overseeing the Web's standards and development. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Last year here at TED
0
0
2000
Миналата година тук, в ТЕД
00:17
I asked you to give me your data,
1
2000
2000
ви помолих да ми дадете данните си,
00:19
to put your data on the web, on the basis
2
4000
2000
да поставите данните си в мрежата, въз основа на това,
00:21
that if people put data onto the web --
3
6000
3000
че ако хората поставят данни в мрежата,
00:24
government data, scientific data, community data,
4
9000
3000
правителствени данни, научни данни, общностни данни,
00:27
whatever it is -- it will be used by other people
5
12000
2000
каквото и да било, те ще бъдат използвани от други хора,
00:29
to do wonderful things, in ways
6
14000
2000
за да правят чудесни неща, по начини,
00:31
that they never could have imagined.
7
16000
2000
които никога не биха могли да си представят.
00:33
So, today I'm back just to show you a few things,
8
18000
3000
И така, днес съм отново тук само за да ви покажа няколко неща -
00:36
to show you, in fact, there is
9
21000
2000
всъщност, за да ви покажа, че е в ход
00:38
an open data movement afoot,
10
23000
5000
движение за открити данни,
00:43
now, around the world.
11
28000
2000
сега по цял свят.
00:45
The cry of "Raw data now!"
12
30000
2000
Призивът към "сурови данни сега",
00:47
which I made people make in the auditorium,
13
32000
2000
който накарах хората от аудиторията да отправят,
00:49
was heard around the world.
14
34000
2000
беше чут по цял свят.
00:51
So, let's roll the video.
15
36000
3000
И така, да пуснем видеото.
00:54
A classic story, the first one which lots of people picked up,
16
39000
3000
Класическа история - първата, която избраха много хора
00:57
was when in March -- on March 10th in fact, soon after TED --
17
42000
3000
беше, когато през март - всъщност, 10-ти март, скоро след ТЕД,
01:00
Paul Clarke, in the U.K. government,
18
45000
3000
Пол Кларк от правителството на Обединеното кралство
01:03
blogged, "Oh, I've just got some raw data. Here it is,
19
48000
2000
писа в блога си: "О, току-що получих малко сурови данни.
01:05
it's about bicycle accidents."
20
50000
3000
Ето ги, става дума за велосипедни катастрофи."
01:08
Two days it took the Times Online
21
53000
3000
На "Таймс Онлайн" им отне два дни
01:11
to make a map, a mashable map --
22
56000
2000
да направят карта - смесителна карта,
01:13
we call these things mash-ups --
23
58000
2000
наричаме тези неща миш-маши,
01:15
a mashed-up user interface that allows you to go in there
24
60000
2000
миш-маш, потребителски интерфейс, който ти позволява да влезеш там,
01:17
and have a look and find out whether your bicycle
25
62000
2000
да погледнеш и да откриеш дали твоят велосипеден
01:19
route to work was affected.
26
64000
2000
маршрут към работа е бил засегнат.
01:21
Here's more data, traffic survey data,
27
66000
2000
Има и още данни, данни от проучване на трафика,
01:23
again, put out by the U.K. government,
28
68000
2000
отново изнесени от правителството на Обединеното кралство,
01:25
and because they put it up using the Linked Data standards,
29
70000
3000
и тъй като са ги изнесли, използвайки стандартите за свързани данни,
01:28
then a user could just make a map,
30
73000
2000
един потребител може да направи карта,
01:30
just by clicking.
31
75000
2000
само с едно кликване.
01:32
Does this data affect things? Well, let's get back to 2008.
32
77000
2000
Отразяват ли се тези данни върху нещата? Ами всъщност, хайде да се върнем в 2008-а.
01:34
Look at Zanesville, Ohio.
33
79000
3000
Погледнете Зейнсвил, Охайо.
01:37
Here's a map a lawyer made. He put on it the water plant,
34
82000
3000
Ето карта, направена от един адвокат, поставена във водната станция,
01:40
and which houses are there,
35
85000
2000
вижда се кои къщи са там,
01:42
which houses have been connected to the water.
36
87000
2000
кои къщи са били свързани с водата?
01:44
And he got, from other data sources,
37
89000
2000
Той получил, от други източници на данни,
01:46
information to show
38
91000
3000
информация, показваща
01:49
which houses are occupied by white people.
39
94000
2000
кои къщи са обитавани от бели хора.
01:51
Well, there was too much of a correlation, he felt,
40
96000
3000
Е, според него имало твърде голяма взаимовръзка
01:54
between which houses were occupied by white people
41
99000
3000
между това кои къщи били обитавани от бели хора
01:57
and which houses had water, and the judge was not impressed either.
42
102000
3000
и кои къщи имали вода, а съдията също не бил впечатлен.
02:00
The judge was not impressed to the tune of 10.9 million dollars.
43
105000
3000
Съдията не бил впечатлен, от разреда на 10,9 милиона долара.
02:03
That's the power of taking one piece of data,
44
108000
2000
Това е мощта на това да се вземат едни данни,
02:05
another piece of data, putting it together,
45
110000
3000
други данни, да се съчетаят
02:08
and showing the result.
46
113000
2000
и да се покаже резултатът.
02:10
Let's look at some data from the U.K. now.
47
115000
2000
Да разгледаме сега някои данни от Обединеното кралство.
02:12
This is U.K. government data, a completely independent site,
48
117000
2000
Това са данни на правителството на Обединеното кралство, напълно независим сайт,
02:14
Where Does My Money Go.
49
119000
2000
"Къде отиват моите пари",
02:16
It allows anybody to go there and burrow down.
50
121000
2000
позволява на всеки да отиде там и да рови там.
02:18
You can burrow down by a particular type of spending,
51
123000
2000
Може да се рови по определен тип изразходване,
02:20
or you can go through all the different regions and compare them.
52
125000
4000
или може да прегледаш всички различни региони и да ги сравниш.
02:24
So, that's happening in the U.K. with U.K. government data.
53
129000
3000
Това се случва в Обединеното кралство с данни от правителството на Обединеното кралство.
02:27
Yes, certainly you can do it over here.
54
132000
2000
Да, разбира се, че може да го правите тук.
02:29
Here's a site which allows you to look at recovery spending
55
134000
3000
Ето един сайт, който позволява да се разгледа изразходването на фондове за възстановяване
02:32
in California.
56
137000
2000
в Калифорния.
02:34
Take an arbitrary example, Long Beach, California,
57
139000
2000
Да вземем един произволен пример - Лонг Бийч, Калифорния -
02:36
you can go and have a look at what recovery money they've been spending
58
141000
3000
може да отидеш и да погледнеш какви възстановителни пари са харчили
02:39
on different things such as energy.
59
144000
3000
за различни неща, като например енергия.
02:42
In fact, this is the graph of the number of data sets
60
147000
3000
Всъщност, това е графиката от броя набори данни
02:45
in the repositories of data.gov,
61
150000
2000
в хранилищата на data.gov
02:47
and data.gov.uk.
62
152000
2000
и data.gov.uk.
02:49
And I'm delighted to see a great competition
63
154000
2000
С радост виждам огромна конкуренция
02:51
between the U.K. in blue, and the U.S. in red.
64
156000
2000
между Обединеното кралство в синьо, и САЩ в червено.
02:53
How can you use this stuff?
65
158000
2000
Как може да се използва това?
02:55
Well, for example, if you have lots of data about places
66
160000
3000
Ами, например, ащо имаш много данни за места,
02:58
you can take, from a postcode --
67
163000
2000
които можеш да вземеш, от пощенски код,
03:00
which is like a zip plus four --
68
165000
2000
което е нещо като зип код плюс четири,
03:02
for a specific group of houses, you can make paper,
69
167000
3000
за определена група къщи, може да съставиш документ,
03:05
print off a paper which has got very, very
70
170000
2000
да отпечаташ документ, в който има много, много
03:07
specific things about the bus stops,
71
172000
2000
специфични неща за автобусните спирки,
03:09
the things specifically near you.
72
174000
2000
специфичните неща близо до вас.
03:11
On a larger scale, this is a mash-up
73
176000
3000
В по-голям мащаб - това е миш-маш
03:14
of the data which was released about the Afghan elections.
74
179000
3000
от данните, пуснати за Aфганистанските избори.
03:17
It allows you to set your own criteria
75
182000
2000
Това ви позволява да определяте свои собствени критерии
03:19
for what sort of things you want to look at.
76
184000
2000
за това какъв вид неща искате да разглеждате.
03:21
The red circles are polling stations,
77
186000
2000
Червените кръгове са избирателни секции,
03:23
selected by your criteria.
78
188000
2000
избрани по ваши критерии.
03:25
And then you can select also other things on the map
79
190000
2000
Може да избирате и други неща на картата,
03:27
to see what other factors, like the threat level.
80
192000
2000
за да видите какви са други фактори, като нивото на заплаха.
03:29
So, that was government data.
81
194000
3000
Това бяха правителствените данни.
03:32
I also talked about community-generated data -- in fact I edited some.
82
197000
2000
Говорих също за генерирани от общности... всъщност редактирах...
03:34
This is the wiki map, this is the Open Street Map.
83
199000
2000
това е уики картата, това е откритата улична карта.
03:36
"Terrace Theater" I actually put
84
201000
2000
Театър "Терас" - всъщност го поставих
03:38
on the map because it wasn't on the map before TED last year.
85
203000
3000
на картата, защото не беше на картата преди ТЕД миналата година.
03:41
I was not the only person editing the open street map.
86
206000
3000
Аз не бях единственото лице, редактиращо откритата улична карта.
03:44
Each flash on this visualization --
87
209000
2000
Всеки кадър от тази визуализация,
03:46
put together by ITO World --
88
211000
2000
съставена от "ITO World",
03:48
shows an edit in 2009
89
213000
2000
показва една редакция през 2009 г.,
03:50
made to the Open Street Map.
90
215000
2000
направена в откритата улична карта.
03:52
Let's now spin the world during the same year.
91
217000
3000
А сега, да завъртим света по време на същата година.
03:55
Every flash is an edit. Somebody somewhere
92
220000
2000
Всеки кадър е една редакция. Някой някъде
03:57
looking at the Open Street Map, and realizing it could be better.
93
222000
3000
е гледал откритата улична карта и е осъзнал, че тя може да се подобри.
04:00
You can see Europe is ablaze with updates.
94
225000
3000
Виждате, че Европа пламти от обновявания.
04:03
Some places, perhaps not as much as they should be.
95
228000
3000
Някои места, вероятно не толкова много, колкото би трябвало.
04:06
Here focusing in on Haiti.
96
231000
2000
Тук фокусираме върху Хаити.
04:08
The map of Port au-Prince at the end
97
233000
2000
Картата на Порт-о-Пренс в края
04:10
of 2009 was not all it could be,
98
235000
2000
на 2009-та не беше възможно най-добрата,
04:12
not as good as the map of California.
99
237000
2000
не толкова добра като картата на Калифорния.
04:14
Fortunately, just after the earthquake,
100
239000
3000
За щастие, точно след земетресението
04:17
GeoEye, a commercial company,
101
242000
2000
"ГеоАй", една търговска фирма,
04:19
released satellite imagery
102
244000
2000
пусна сателитни изображения
04:21
with a license, which allowed
103
246000
2000
с лиценз, който позволява
04:23
the open-source community to use it.
104
248000
2000
на общността с отворен код да ги използва.
04:25
This is January, in time lapse,
105
250000
2000
Това е ускорен запис от януари,
04:27
of people editing ... that's the earthquake.
106
252000
2000
хората редактират, това е земетресението.
04:29
After the earthquake, immediately,
107
254000
2000
Незабавно след земетресението
04:31
people all over the world, mappers
108
256000
2000
хора от цял свят - картографи,
04:33
who wanted to help, and could,
109
258000
2000
които искаха и можеха да помогнат,
04:35
looked at that imagery, built the map, quickly building it up.
110
260000
3000
разгледаха тези изображения, изградиха картата, бързо се разширява.
04:38
We're focusing now on Port-au-Prince.
111
263000
1000
Сега фокусираме, Порт-о-Пренс.
04:39
The light blue is refugee camps these volunteers had spotted from the [satellite images].
112
264000
4000
Синьото са бежански лагери, които тези доброволци са видели от въздуха.
04:43
So, now we have, immediately, a real-time map
113
268000
2000
Така че незабавно имаме карта в реално време,
04:45
showing where there are refugee camps --
114
270000
2000
показваща къде са бежанските лагери,
04:47
rapidly became the best map
115
272000
2000
която бързо стана най-добрата карта
04:49
to use if you're doing relief work in Port-au-Prince.
116
274000
3000
за използване, ако се занимавате с помощи за Порт-о-Пренс.
04:52
Witness the fact that it's here on this Garmin device
117
277000
2000
Станете свидетели на факта, че тя е тук, на това устройство Гармин,
04:54
being used by rescue team in Haiti.
118
279000
2000
и се използва от спасителен екип.
04:56
There's the map showing,
119
281000
3000
А Хаити - ето я картата, оказваща
04:59
on the left-hand side,
120
284000
2000
от лявата страна там,
05:01
that hospital -- actually that's a hospital ship.
121
286000
2000
онази болница, всъщност това е болничен кораб.
05:03
This is a real-time map that shows blocked roads,
122
288000
3000
Това е карта в реално време, която показва блокирани пътища,
05:06
damaged buildings, refugee camps --
123
291000
2000
засегнати сгради, бежански лагери.
05:08
it shows things that are needed [for rescue and relief work].
124
293000
2000
Показва неща, които са нужни.
05:10
So, if you've been involved in that at all,
125
295000
2000
Затова, ако изобщо сте участвали в това,
05:12
I just wanted to say: Whatever you've been doing,
126
297000
2000
просто исках да кажа - каквото ида сте правили,
05:14
whether you've just been chanting, "Raw data now!"
127
299000
2000
независимо дали сега само сте картографирали сурови данни,
05:16
or you've been putting government or scientific data online,
128
301000
3000
или пък сте качвали правителствени или научни данни онлайн,
05:19
I just wanted to take this opportunity to say: Thank you very much,
129
304000
2000
само исках да се възползвам от тази възможност, за да кажа - благодаря ви много,
05:21
and we have only just started!
130
306000
3000
и едва сега започваме.
05:24
(Applause)
131
309000
2000
(Аплодисменти)
ABOUT THE SPEAKER
Tim Berners-Lee - InventorTim Berners-Lee invented the World Wide Web. He leads the World Wide Web Consortium (W3C), overseeing the Web's standards and development.
Why you should listen
In the 1980s, scientists at CERN were asking themselves how massive, complex, collaborative projects -- like the fledgling LHC -- could be orchestrated and tracked. Tim Berners-Lee, then a contractor, answered by inventing the World Wide Web. This global system of hypertext documents, linked through the Internet, brought about a massive cultural shift ushered in by the new tech and content it made possible: AOL, eBay, Wikipedia, TED.com...
Berners-Lee is now director of the World Wide Web Consortium (W3C), which maintains standards for the Web and continues to refine its design. Recently he has envisioned a "Semantic Web" -- an evolved version of the same system that recognizes the meaning of the information it carries. He's the 3Com Founders Professor of Engineering in the School of Engineering with a joint appointment in the Department of Electrical Engineering and Computer Science at the Laboratory for Computer Science and Artificial Intelligence (CSAIL) at the MIT, where he also heads the Decentralized Information Group (DIG). He is also a Professor in the Electronics and Computer Science Department at the University of Southampton, UK.
Tim Berners-Lee | Speaker | TED.com