TEDGlobal 2014
Dave Troy: Social maps that reveal a city's intersections — and separations
Dave Troy: Mapas sociales que revelan las interacciones en las ciudades... y las separaciones
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Cada ciudad tiene sus barrios, hermandades y clubes, las líneas ocultas que unen y dividen a las personas dentro de la misma ciudad. ¿Qué podemos aprender sobre las ciudades mirando lo que la gente comparte en Internet? Comenzando con su propia ciudad, Baltimore, Dave Troy ha estado visualizando lo que los tweets de los habitantes de la ciudad revelan sobre quien vive allí, quién habla con quién y con quién no.
Dave Troy - Technologist
The co-host of TEDxMidAtlantic, Dave Troy is a serial entrepreneur and a data-viz fan. Full bio
The co-host of TEDxMidAtlantic, Dave Troy is a serial entrepreneur and a data-viz fan. Full bio
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00:12
When we think about mapping cities,
0
620
1775
Cuando pensamos en mapear ciudades,
00:14
we tend to think about roads
and streets and buildings,
and streets and buildings,
1
2395
2805
tendemos a pensar en carreteras,
calles y edificios,
calles y edificios,
00:17
and the settlement narrative
that led to their creation,
that led to their creation,
2
5200
2800
en la historia del asentamiento
que condujo a su creación,
que condujo a su creación,
00:20
or you might think about
the bold vision of an urban designer,
the bold vision of an urban designer,
3
8000
2984
o se podría pensar en la visión audaz
de un urbanista.
de un urbanista.
00:22
but there's other ways
to think about mapping cities
to think about mapping cities
4
10984
2503
Hay otras formas de pensar
en el mapeo de ciudades
en el mapeo de ciudades
00:25
and how they got to be made.
5
13487
2166
y como debería ser realizado.
00:27
Today, I want to show you
a new kind of map.
a new kind of map.
6
15653
2093
Hoy quiero mostrarles
un nuevo tipo de mapa.
un nuevo tipo de mapa.
00:29
This is not a geographic map.
7
17746
1496
No es un mapa geográfico.
00:31
This is a map of the relationships
between people in my hometown
between people in my hometown
8
19242
3131
Es el mapa de las relaciones
entre personas en mi ciudad,
entre personas en mi ciudad,
00:34
of Baltimore, Maryland,
9
22373
1340
de Baltimore, Maryland.
00:35
and what you can see here is that
each dot represents a person,
each dot represents a person,
10
23713
4417
Lo que pueden ver aquí es que
cada punto representa una persona,
cada punto representa una persona,
00:40
each line represents a relationship
between those people,
between those people,
11
28130
3294
una línea representa una relación
entre estas personas,
entre estas personas,
00:43
and each color represents a community
within the network.
within the network.
12
31424
3446
y cada color representa una comunidad
dentro de la red comunitaria.
dentro de la red comunitaria.
00:46
Now, I'm here on the green side,
down on the far right where the geeks are,
down on the far right where the geeks are,
13
34870
4862
Ahora me encuentro en el lado verde,
abajo a la derecha donde están los frikis,
abajo a la derecha donde están los frikis,
00:51
and TEDx also is down
on the far right. (Laughter)
on the far right. (Laughter)
14
39732
3848
y TEDx también se encuentra
abajo a la derecha. (Risas)
abajo a la derecha. (Risas)
00:55
Now, on the other side of the network,
15
43580
2577
Ahora, al otro lado de la red,
00:58
you tend to have primarily
African-American and Latino folks
African-American and Latino folks
16
46157
2960
tiende a haber principalmente
gente afroamericana y latina
gente afroamericana y latina
01:01
who are really concerned about somewhat
different things than the geeks are,
different things than the geeks are,
17
49117
3590
que están realmente preocupados
por cosas diferentes a las de los frikis.
por cosas diferentes a las de los frikis.
01:04
but just to give some sense,
18
52707
1441
Para dar algo de sentido,
01:06
the green part of the network
we call Smalltimore,
we call Smalltimore,
19
54148
2406
la parte verde de la red
llamada "Smalltimore",
llamada "Smalltimore",
01:08
for those of us that inhabit it,
20
56554
1545
por quienes viven allí,
01:10
because it seems as though
we're living in a very small town.
we're living in a very small town.
21
58099
2915
porque parece como si viviéramos
en una pequeña ciudad.
en una pequeña ciudad.
01:13
We see the same people
over and over again,
over and over again,
22
61014
2034
Vemos a la misma gente una y otra vez
01:15
but that's because
we're not really exploring
we're not really exploring
23
63048
2171
porque no exploramos realmente
01:17
the full depth and breadth of the city.
24
65219
2862
toda la profundidad y amplitud
de la ciudad.
de la ciudad.
01:20
On the other end of the network,
25
68081
1752
En el otro extremo de la red,
01:21
you have folks who are interested
in things like hip-hop music
in things like hip-hop music
26
69833
2937
hay gente interesada en cosas
como la música hip-hop
como la música hip-hop
01:24
and they even identify with living
in the DC/Maryland/Virginia area
in the DC/Maryland/Virginia area
27
72770
3804
y que se identifican como habitantes
del área de DC/Maryland/Virginia
del área de DC/Maryland/Virginia
01:28
over, say, the Baltimore city
designation proper.
designation proper.
28
76574
4416
más que de la ciudad de Baltimore.
01:32
But in the middle, you see that there's
29
80990
2100
Pero en el medio, pueden ver que hay
01:35
something that connects
the two communities together,
the two communities together,
30
83090
2483
algo que conecta las dos comunidades,
01:37
and that's sports.
31
85573
879
y es el deporte.
01:38
We have the Baltimore Orioles,
the Baltimore Ravens football team,
the Baltimore Ravens football team,
32
86452
3088
Tenemos los Baltimore Orioles,
en fútbol los Baltimore Ravens
en fútbol los Baltimore Ravens
01:41
Michael Phelps, the Olympian.
33
89540
1446
Michael Phelps, el olímpico.
01:42
Under Armour, you may have heard of,
is a Baltimore company,
is a Baltimore company,
34
90986
2838
Under Armour, quizá la conozcan,
es una empresa de Baltimore,
es una empresa de Baltimore,
01:45
and that community of sports
acts as the only bridge
acts as the only bridge
35
93824
2433
y esta comunidad deportiva
actúa como un puente
actúa como un puente
01:48
between these two ends of the network.
36
96257
2271
entre los dos extremos de la red.
01:50
Let's take a look at San Francisco.
37
98528
1895
Miremos a San Francisco.
01:52
You see something a little bit
different happening in San Francisco.
different happening in San Francisco.
38
100423
3186
En San Francisco sucede algo
un poco distinto.
un poco distinto.
01:55
On the one hand, you do have
the media, politics and news lobe
the media, politics and news lobe
39
103609
4393
Por un lado, está el lado de los medios,
de la política y las noticias
de la política y las noticias
02:00
that tends to exist
in Baltimore and other cities,
in Baltimore and other cities,
40
108002
2535
que tiende a existir en Baltimore
y otras ciudades,
y otras ciudades,
02:02
but you also have this
very predominant group
very predominant group
41
110537
2355
pero también está este grupo
muy predominante
muy predominante
02:04
of geeks and techies that are sort of
taking over the top half of the network,
taking over the top half of the network,
42
112892
4393
de frikis y tecnos, que parecen estar
tomando la mitad superior de la red,
tomando la mitad superior de la red,
02:09
and there's even a group
that's so distinct and clear
that's so distinct and clear
43
117285
2502
y hay además un grupo tan diferenciado
02:11
that we can identify it
as Twitter employees,
as Twitter employees,
44
119787
2350
que podemos identificar
como empleados de Twitter,
como empleados de Twitter,
02:14
next to the geeks, in between
the gamers and the geeks,
the gamers and the geeks,
45
122137
3367
al lado de los frikis, en medio
de los "gamers" y los frikis,
de los "gamers" y los frikis,
02:17
at the opposite end
of the hip-hop spectrum.
of the hip-hop spectrum.
46
125504
2941
en el lado opuesto al espectro de hip-hop.
02:20
So you can see, though,
47
128445
1717
Así pueden ver, no obstante,
02:22
that the tensions that we've
heard about in San Francisco
heard about in San Francisco
48
130162
2681
que las tensiones
que se han producido en San Francisco
que se han producido en San Francisco
02:24
in terms of people being
concerned about gentrification
concerned about gentrification
49
132843
2921
con gente preocupada
por el aburguesamiento
por el aburguesamiento
02:27
and all the new tech companies
that are bringing new wealth
that are bringing new wealth
50
135764
2759
y las nuevas compañías tecnológicas
que generan riqueza
que generan riqueza
02:30
and settlement into the city are real,
51
138523
2097
y nuevos asentamientos son reales,
02:32
and you can actually see
that documented here.
that documented here.
52
140620
2229
y se puede ver documentado aquí.
02:34
You can see the LGBT community
53
142849
2020
Se puede ver como la comunidad LGTB
02:36
is not really getting along
with the geek community that well,
with the geek community that well,
54
144869
3296
no se lleva
con la comunidad friki tan bien,
con la comunidad friki tan bien,
02:40
the arts community, the music community.
55
148165
2132
como con la comunidad artística,
la musical.
la musical.
02:42
And so it leads to things like this.
56
150297
1773
Y eso conduce a cosas así.
02:44
["Evict Twitter"]
57
152070
973
[desahucia Twitter]
02:45
Somebody sent me this photo
a few weeks ago,
a few weeks ago,
58
153043
1824
Me enviaron esta foto
hace unas semanas,
hace unas semanas,
02:46
and it shows what is happening
on the ground in San Francisco,
on the ground in San Francisco,
59
154867
2907
y muestra lo que está sucediendo
allí en San Francisco
allí en San Francisco
02:49
and I think you can
actually try to understand that
actually try to understand that
60
157774
2384
y creo que pueden tratar de entenderlo
02:52
through looking at a map like this.
61
160158
1702
mirando un mapa como este.
02:53
Let's take a look at Rio de Janeiro.
62
161860
1760
Veamos Rio de Janeiro.
02:55
I spent the last few weeks
gathering data about Rio,
gathering data about Rio,
63
163620
2454
He pasado unas semanas
reuniendo datos sobre Rio
reuniendo datos sobre Rio
02:58
and one of the things
that stood out to me about this city
that stood out to me about this city
64
166074
2807
y una de las cosas destacables para mi
de esta ciudad
de esta ciudad
03:00
is that everything's
really kind of mixed up.
really kind of mixed up.
65
168881
2122
es que todo parece
realmente mezclado.
realmente mezclado.
03:03
It's a very heterogenous city in a way
that Baltimore or San Francisco is not.
that Baltimore or San Francisco is not.
66
171003
4104
Es una ciudad muy heterogénea de una forma
que Baltimore o San Francisco no son.
que Baltimore o San Francisco no son.
03:07
You still have the lobe of people involved
67
175107
2455
Sigue habiendo el lugar de la gente
del gobierno, periódicos,
políticos, columnistas,
políticos, columnistas,
03:09
with government, newspapers,
politics, columnists.
politics, columnists.
68
177562
2384
TEDxRio está abajo, a la derecha
cerca de escritores y blogueros.
cerca de escritores y blogueros.
03:11
TEDxRio is down in the lower right,
right next to bloggers and writers.
right next to bloggers and writers.
69
179946
3404
Pero hay también esta gran
diversidad de gente
diversidad de gente
03:15
But then you also have this
tremendous diversity of people
tremendous diversity of people
70
183350
2709
que está interesada
en diferentes tipos de música.
en diferentes tipos de música.
03:18
that are interested
in different kinds of music.
in different kinds of music.
71
186059
2274
Hasta los fans de Justin Bieber
están representados.
están representados.
03:20
Even Justin Bieber fans
are represented here.
are represented here.
72
188333
2204
03:22
Other boy bands, country singers,
73
190537
2892
Otras bandas, cantantes de country,
música gospel, funk y rap comedia en vivo,
03:25
gospel music, funk and rap
and stand-up comedy,
and stand-up comedy,
74
193429
2908
hay incluso toda una sección
en torno a las drogas y las bromas.
en torno a las drogas y las bromas.
03:28
and there's even a whole section
around drugs and jokes.
around drugs and jokes.
75
196337
3039
¿No es genial?
03:31
How cool is that?
76
199376
1486
El Flamengo también está.
03:32
And then the Flamengo football team
is also represented here.
is also represented here.
77
200862
3134
Así que tienes el mismo tipo de dispersión
03:35
So you have that same kind of spread
78
203996
2160
03:38
of sports and civics
and the arts and music,
and the arts and music,
79
206156
2715
de deporte, actividades cívicas,
artes, música
artes, música
03:40
but it's represented
in a very different way,
in a very different way,
80
208871
2161
pero representado
de una forma muy distinta
de una forma muy distinta
03:43
and I think that maybe fits
with our understanding of Rio
with our understanding of Rio
81
211032
3320
y creo que encaja
con nuestro concepto de Rio
con nuestro concepto de Rio
03:46
as being a very multicultural,
musically diverse city.
musically diverse city.
82
214352
4014
como una ciudad multicultural
y musicalmente diversa.
y musicalmente diversa.
03:50
So we have all this data.
83
218366
3618
Tenemos pues todos estos datos.
03:53
It's an incredibly rich set of data
that we have about cities now,
that we have about cities now,
84
221984
3118
Tenemos un conjunto de datos
increíblemente rico sobre las ciudades,
increíblemente rico sobre las ciudades,
03:57
maybe even richer than any data set
that we've ever had before.
that we've ever had before.
85
225102
3246
posiblemente más rico que cualquier
conjunto anterior.
conjunto anterior.
04:00
So what can we do with it?
86
228348
1924
Así que, ¿qué podemos hacer con él?
04:02
Well, I think the first thing
that we can try to understand
that we can try to understand
87
230272
2870
Pienso que lo primero es entender
que la segregación
es una construcción social
es una construcción social
04:05
is that segregation is a social construct.
88
233142
2338
04:07
It's something that we choose to do,
and we could choose not to do it,
and we could choose not to do it,
89
235480
3344
Es algo que elegimos hacer
y que podríamos evitar.
y que podríamos evitar.
04:10
and if you kind of think about it,
90
238824
1932
Y si piensan en ello
04:12
what we're doing with this data
is aiming a space telescope at a city
is aiming a space telescope at a city
91
240756
3411
lo que hacemos es dirigir un telescopio,
mirando la ciudad como si fuera
la cafetería gigantesca de una escuela,
la cafetería gigantesca de una escuela,
04:16
and looking at it as if was
a giant high school cafeteria,
a giant high school cafeteria,
92
244167
3032
04:19
and seeing how everybody arranged
themselves in a seating chart.
themselves in a seating chart.
93
247199
3738
y viendo como todos se sitúan
en un plano de asientos.
en un plano de asientos.
04:22
Well maybe it's time to shake up
the seating chart a little bit.
the seating chart a little bit.
94
250937
3313
Puede que sea el momento de agitar
el plano de asientos un poco.
el plano de asientos un poco.
04:26
The other thing that we start to realize
95
254250
2540
La otra cosa que comenzamos a comprender
es que la raza es una mala
aproximación a la diversidad.
aproximación a la diversidad.
04:28
is that race is a really
poor proxy for diversity.
poor proxy for diversity.
96
256790
2638
04:31
We've got people represented
from all different types of races
from all different types of races
97
259428
2937
Tenemos representadas personas
de todo tipo de razas
de todo tipo de razas
a lo ancho de todo este mapa
04:34
across the entire map here --
98
262365
2326
mirar solo una raza no contribuye
al desarrollo de la diversidad.
al desarrollo de la diversidad.
04:36
only looking at race
99
264691
2376
04:39
doesn't really contribute to
our development of diversity.
our development of diversity.
100
267067
2718
Así que si estamos tratando
de usar la diversidad
de usar la diversidad
04:41
So if we're trying to use diversity
101
269785
1739
04:43
as a way to tackle some of our
more intractable problems,
more intractable problems,
102
271524
3081
para arreglar problemas intratables,
necesitamos comenzar a pensar
sobre diversidad de otra forma.
sobre diversidad de otra forma.
04:46
we need to start to think
about diversity in a new way.
about diversity in a new way.
103
274605
3294
04:49
And lastly, we have the ability to create
104
277899
3527
Y finalmente, tenemos la habilidad
de generar intervenciones
de generar intervenciones
04:53
interventions to start to reshape
our cities in a new way,
our cities in a new way,
105
281426
3094
para comenzar a reformar
nuestras ciudades de un nuevo modo,
nuestras ciudades de un nuevo modo,
04:56
and I believe that if
we have that capability,
we have that capability,
106
284520
2600
y creo que si tenemos esa capacidad,
tenemos la responsabilidad de hacerlo.
tenemos la responsabilidad de hacerlo.
04:59
we may even bear some
responsibility to do so.
responsibility to do so.
107
287120
3065
05:02
So what is a city?
108
290185
1765
¿Qué es la ciudad?
05:03
I think some might say that it is
109
291950
2206
Algunos pueden decir
que es un área geográfica,
que es un área geográfica,
05:06
a geographical area or a collection
of streets and buildings,
of streets and buildings,
110
294156
3160
un grupo de calles y edificios,
05:09
but I believe that a city
is the sum of the relationships
is the sum of the relationships
111
297316
2752
pero yo creo que una ciudad
es la suma de las relaciones
es la suma de las relaciones
05:12
of the people that live there,
112
300068
1561
de la gente que vive en ella,
05:13
and I believe that if we can start to
document those relationships in a real way
document those relationships in a real way
113
301629
6051
y creo que si comenzamos a documentar
estas relaciones de un modo real,
estas relaciones de un modo real,
tenemos una oportunidad real de crear
esas ciudades que nos gustaría tener.
esas ciudades que nos gustaría tener.
05:19
then maybe we have a real shot
114
307680
1733
05:21
at creating those kinds of cities
that we'd like to have.
that we'd like to have.
115
309413
2675
Gracias.
05:24
Thank you.
116
312088
1357
(Aplausos)
05:25
(Applause)
117
313445
2304
ABOUT THE SPEAKER
Dave Troy - TechnologistThe co-host of TEDxMidAtlantic, Dave Troy is a serial entrepreneur and a data-viz fan.
Why you should listen
Dave Troy is a serial entrepreneur and community activist in Baltimore, Maryland. He is CEO and product architect at 410 Labs, maker of the popular e-mail management tool Mailstrom.co. He has been acknowledged by the founding team at Twitter as the first developer to utilize the Twitter API, with his project “Twittervision,” which was featured in the 2008 MoMA exhibition “Design and the Elastic Mind.” His crowdsourced project Peoplemaps.org uses social network data to map cities. He is also organizer of TEDxMidAtlantic and is passionate about data, cities, and entrepreneurship.
Read his post, "The Math Behind Peoplemaps."
Dave Troy | Speaker | TED.com