TED2010
Tim Berners-Lee: The year open data went worldwide
טים ברנרס-לי: השנה בה מידע הפתוח הגיע לכל רחבי העולם
Filmed:
Readability: 4
771,473 views
ב TED2009, קרא טים ברנרס-לי ל "נתונים גולמיים עכשיו" -- שממשלות, מדענים ומוסדות יפתחו את המידע שברשותם לציבור על גבי רשת האינטרנט. ב- TED University 2010, הוא מציג כמה מהתוצאות המעניינות שקורות כשנתונים מקושרים זה לזה.
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
בשנה שעברה כאן ב TED
00:17
I asked you to give me your data,
1
2000
2000
ביקשתי מכם לתת לי את המידע שברשותכם,
00:19
to put your data on the web, on the basis
2
4000
2000
לשים את הנתונים שלכם ברשת האינטרנט, כך
00:21
that if people put data onto the web --
3
6000
3000
שאם אנשים יפרסמו נתונים באינטרנט,
00:24
government data, scientific data, community data,
4
9000
3000
מידע ממשלתי, נתונים מדעיים, נתונים קהילתיים,
00:27
whatever it is -- it will be used by other people
5
12000
2000
מה שזה לא יהיה, הוא ישמש אנשים אחרים
00:29
to do wonderful things, in ways
6
14000
2000
לעשות דברים נפלאים, בדרכים
00:31
that they never could have imagined.
7
16000
2000
שלא ניתן אפילו לדמיין.
00:33
So, today I'm back just to show you a few things,
8
18000
3000
אז היום, חזרתי כדי להראות לכם כמה דברים,
00:36
to show you, in fact, there is
9
21000
2000
להראות לכם, למעשה, שיש
00:38
an open data movement afoot,
10
23000
5000
תנועה הפועלת למידע פתוח,
00:43
now, around the world.
11
28000
2000
עכשיו מסביב לעולם.
00:45
The cry of "Raw data now!"
12
30000
2000
הקריאה ל "מידע גולמי עכשיו",
00:47
which I made people make in the auditorium,
13
32000
2000
שיצאה מהאודיטוריום לפני שנה,
00:49
was heard around the world.
14
34000
2000
נשמעה מסביב לעולם.
00:51
So, let's roll the video.
15
36000
3000
אז, בואו נציג את הוידאו.
00:54
A classic story, the first one which lots of people picked up,
16
39000
3000
סיפור קלאסי, הראשון שעורר תהודה
00:57
was when in March -- on March 10th in fact, soon after TED --
17
42000
3000
קרה במרץ, 10 במרץ ליתר דיוק, קצת אחרי TED,
01:00
Paul Clarke, in the U.K. government,
18
45000
3000
פול קלארק, מממשלת בריטניה
01:03
blogged, "Oh, I've just got some raw data. Here it is,
19
48000
2000
כתב בבלוג שלו: "בדיוק קיבלתי כמה נתונים גולמיים. הנה הם,
01:05
it's about bicycle accidents."
20
50000
3000
הם על תאונות אופניים".
01:08
Two days it took the Times Online
21
53000
3000
לקח יומיים לטיימס אונליין
01:11
to make a map, a mashable map --
22
56000
2000
ליצור מפה, לשלב את הנתונים במפה,
01:13
we call these things mash-ups --
23
58000
2000
אנחנו קוראים לדברים כאלה תלכידים (באנגלית: מש-אפ),
01:15
a mashed-up user interface that allows you to go in there
24
60000
2000
תלכיד, מנשק משתמש שמאפשר לך ללכת לשם
01:17
and have a look and find out whether your bicycle
25
62000
2000
ולבדוק האם מסלול האופניים
01:19
route to work was affected.
26
64000
2000
בדרך לעבודה שלך נמצא באזורים המדוברים.
01:21
Here's more data, traffic survey data,
27
66000
2000
יש עוד נתונים, סקרי תנועה,
01:23
again, put out by the U.K. government,
28
68000
2000
שוב, שפורסמו על ידי ממשלת בריטניה,
01:25
and because they put it up using the Linked Data standards,
29
70000
3000
ובגלל שהנתונים פורסמו בתקן "מידע מקושר"
01:28
then a user could just make a map,
30
73000
2000
אז משתמש יכול ליצור מפה,
01:30
just by clicking.
31
75000
2000
בלחיצת עכבר.
01:32
Does this data affect things? Well, let's get back to 2008.
32
77000
2000
האם המידע הזה משפיע? בואו לחזור לשנת 2008
01:34
Look at Zanesville, Ohio.
33
79000
3000
שימו לב לזיינסוויל שבאוהיו.
01:37
Here's a map a lawyer made. He put on it the water plant,
34
82000
3000
הנה מפה שיצר עורך דין, ששם עליה את נתוני מפעל המים,
01:40
and which houses are there,
35
85000
2000
ובדק אילו בתים נמצאים שם,
01:42
which houses have been connected to the water.
36
87000
2000
אילו בתים מחוברים לרשת המים?
01:44
And he got, from other data sources,
37
89000
2000
הוא קיבל, ממקורות מידע אחרים,
01:46
information to show
38
91000
3000
מידע שמראה
01:49
which houses are occupied by white people.
39
94000
2000
מי מאותם בתים בבעלות אנשים לבנים.
01:51
Well, there was too much of a correlation, he felt,
40
96000
3000
הוא הרגיש שיש מתאם גדול מדי,
01:54
between which houses were occupied by white people
41
99000
3000
בין בתים בבעלות אנשים לבנים
01:57
and which houses had water, and the judge was not impressed either.
42
102000
3000
ובין הבתים שיש בהם מים, גם השופט לא התלהב מזה.
02:00
The judge was not impressed to the tune of 10.9 million dollars.
43
105000
3000
ואותו שופט פסק פיצויים בגובה 10.9 מליון דולר לתושבים השחורים.
02:03
That's the power of taking one piece of data,
44
108000
2000
הכח הזה, לקחת פיסת מידע אחת,
02:05
another piece of data, putting it together,
45
110000
3000
לקחת פיסת מידע אחרת, לחבר אותן,
02:08
and showing the result.
46
113000
2000
ולהראות תוצאות.
02:10
Let's look at some data from the U.K. now.
47
115000
2000
בואו נתבונן עכשיו במידע מאנגליה.
02:12
This is U.K. government data, a completely independent site,
48
117000
2000
זהו מידע של ממשלת בריטניה, אתר עצמאי לחלוטין,
02:14
Where Does My Money Go.
49
119000
2000
שנקרא: "לאיפה הולך הכסף שלי"
02:16
It allows anybody to go there and burrow down.
50
121000
2000
מאפשר לכל אחד ללכת לשם ולחפור בעצמו.
02:18
You can burrow down by a particular type of spending,
51
123000
2000
אתה יכול להתמקד בסוג מסוים של הוצאה
02:20
or you can go through all the different regions and compare them.
52
125000
4000
או שאתה יכול לעבור על כל האזורים השונים ולהשוות בינהם.
02:24
So, that's happening in the U.K. with U.K. government data.
53
129000
3000
זה קורה בבריטניה, עם מידע של ממשלת בריטניה.
02:27
Yes, certainly you can do it over here.
54
132000
2000
כן, בודאי שאתם יכולים לעשות את זה גם כאן.
02:29
Here's a site which allows you to look at recovery spending
55
134000
3000
הנה אתר שמאפשר לכם לעקוב אחרי ההוצאות כספי ההתאוששות מהמיתון
02:32
in California.
56
137000
2000
בקליפורניה.
02:34
Take an arbitrary example, Long Beach, California,
57
139000
2000
ניקח מקום כלשהו כדוגמא, לונג ביץ', קליפורניה,
02:36
you can go and have a look at what recovery money they've been spending
58
141000
3000
אתה יכול לראות אילו סכומים מוצאים
02:39
on different things such as energy.
59
144000
3000
על דברים שונים כגון אנרגיה.
02:42
In fact, this is the graph of the number of data sets
60
147000
3000
למעשה, זה תרשים של כמות הנתונים
02:45
in the repositories of data.gov,
61
150000
2000
במאגרי המידע data.gov
02:47
and data.gov.uk.
62
152000
2000
ו- data.gov.uk.
02:49
And I'm delighted to see a great competition
63
154000
2000
ואני שמח לראות את התחרות הגדולה
02:51
between the U.K. in blue, and the U.S. in red.
64
156000
2000
בין בריטניה בכחול, ובין ארצות הברית באדום.
02:53
How can you use this stuff?
65
158000
2000
איך אפשר להשתמש בדברים האלה?
02:55
Well, for example, if you have lots of data about places
66
160000
3000
לדוגמא, אם יש לך הרבה נתונים על מקומות
02:58
you can take, from a postcode --
67
163000
2000
אתה יכול לקחת, את קוד הדואר,
03:00
which is like a zip plus four --
68
165000
2000
שהוא מיקוד ועוד ארבע ספרות,
03:02
for a specific group of houses, you can make paper,
69
167000
3000
של קבוצת בתים מסוימת, ואתה יכול לייצר מעין עיתון,
03:05
print off a paper which has got very, very
70
170000
2000
להדפיס עיתון שיש לו נתונים
03:07
specific things about the bus stops,
71
172000
2000
מאוד מאוד ספציפים לגבי תחנות אוטובוס,
03:09
the things specifically near you.
72
174000
2000
ודברים שנמצאים ספציפית לידך.
03:11
On a larger scale, this is a mash-up
73
176000
3000
בקנה מידה גדול - זהו תלכיד
03:14
of the data which was released about the Afghan elections.
74
179000
3000
של מידע שפורסם אודות הבחירות באפגניסטן.
03:17
It allows you to set your own criteria
75
182000
2000
הוא מאפשר לך לקבוע בעצמך את הקריטריונים
03:19
for what sort of things you want to look at.
76
184000
2000
של הדברים שמעניינים אותך.
03:21
The red circles are polling stations,
77
186000
2000
העיגולים האדומים הם תחנות הצבעה,
03:23
selected by your criteria.
78
188000
2000
שתואמות את הקריטריונים שלך.
03:25
And then you can select also other things on the map
79
190000
2000
ואז אתה יכול לבחור בנוסף עוד דברים על המפה
03:27
to see what other factors, like the threat level.
80
192000
2000
ולהצליב עם גורמים אחרים כגון רמת האיום.
03:29
So, that was government data.
81
194000
3000
אז, אלו היו נתונים ממשלתיים.
03:32
I also talked about community-generated data -- in fact I edited some.
82
197000
2000
דיברתי גם על נתונים שמייצרת הקהילה - למעשה ערכתי -
03:34
This is the wiki map, this is the Open Street Map.
83
199000
2000
זאת מפת וויקי, מפת הרחובות הפתוחה.
03:36
"Terrace Theater" I actually put
84
201000
2000
את תיאטרון ה Terrace שמתי בעצמי על המפה
03:38
on the map because it wasn't on the map before TED last year.
85
203000
3000
בגלל שהוא לא היה שם לפני כנס TED בשנה שעברה.
03:41
I was not the only person editing the open street map.
86
206000
3000
אני לא הייתי היחיד שערך את מפת הרחובות הפתוחה.
03:44
Each flash on this visualization --
87
209000
2000
כל הבזק שאתם רואים במצגת
03:46
put together by ITO World --
88
211000
2000
שהוכנה ע"י ארגון ITO העולמי
03:48
shows an edit in 2009
89
213000
2000
מייצגת עריכה שהתבצעה במהלך 2009
03:50
made to the Open Street Map.
90
215000
2000
על מפת הרחובות הפתוחה.
03:52
Let's now spin the world during the same year.
91
217000
3000
בואו כעת נסובב את הגלובוס במהלך אותה שנה.
03:55
Every flash is an edit. Somebody somewhere
92
220000
2000
כל הבזק מציין פעולת עריכה. מישהו, איפשהו,
03:57
looking at the Open Street Map, and realizing it could be better.
93
222000
3000
מסתכל על מפת הרחובות הפתוחה, ומבין שאפשר לשפר אותה.
04:00
You can see Europe is ablaze with updates.
94
225000
3000
אפשר לראות שאירופה ממש בוערת מרוב עדכונים.
04:03
Some places, perhaps not as much as they should be.
95
228000
3000
ואילו בכמה מקומות, אין מספיק עדכונים.
04:06
Here focusing in on Haiti.
96
231000
2000
כאן אנו מתמקדים בהאיטי.
04:08
The map of Port au-Prince at the end
97
233000
2000
המפה של פורט או-פראנס בסוף שנת 2009
04:10
of 2009 was not all it could be,
98
235000
2000
לא הכילה את כל מה שאפשר היה,
04:12
not as good as the map of California.
99
237000
2000
היא לא טובה כמו המפה של קליפורניה.
04:14
Fortunately, just after the earthquake,
100
239000
3000
למרבה המזל, מיד לאחר רעידת האדמה,
04:17
GeoEye, a commercial company,
101
242000
2000
GeoEye, חברה מסחרית,
04:19
released satellite imagery
102
244000
2000
פרסמה תמונות לווין
04:21
with a license, which allowed
103
246000
2000
עם רשיון שאיפשר
04:23
the open-source community to use it.
104
248000
2000
לקהילת הקוד הפתוח להשתמש בהן.
04:25
This is January, in time lapse,
105
250000
2000
אלו העדכונים מינואר, בהילוך מהיר.
04:27
of people editing ... that's the earthquake.
106
252000
2000
אנשים עורכים, זוהי רעידת האדמה.
04:29
After the earthquake, immediately,
107
254000
2000
אחרי רעידת האדמה, מיד,
04:31
people all over the world, mappers
108
256000
2000
אנשים מכל רחבי העולם, ממפים
04:33
who wanted to help, and could,
109
258000
2000
שרצו לעזור, ויכלו,
04:35
looked at that imagery, built the map, quickly building it up.
110
260000
3000
הסתכלו בתמונות הלווין. בנו את המפה. שהתפתחה בזריזות.
04:38
We're focusing now on Port-au-Prince.
111
263000
1000
אנו מתמקדים עכשיו בפורט או-פראנס.
04:39
The light blue is refugee camps these volunteers had spotted from the [satellite images].
112
264000
4000
בכחול אלו מחנות הפליטים, שאותם מתנדבים זיהו מתצלומי האויר.
04:43
So, now we have, immediately, a real-time map
113
268000
2000
אז, עכשיו יש לנו, מיד, מפה בזמן אמיתי
04:45
showing where there are refugee camps --
114
270000
2000
שמראה איפה נמצאים מחנות הפליטים,
04:47
rapidly became the best map
115
272000
2000
שבמהירות הפכה למפה הטובה ביותר לשימוש
04:49
to use if you're doing relief work in Port-au-Prince.
116
274000
3000
על ידי צוותי העזרה בפורטו פראנס.
04:52
Witness the fact that it's here on this Garmin device
117
277000
2000
כפי שמעידה העובדה שהמפה נמצאת על מכשיר ה GPS
04:54
being used by rescue team in Haiti.
118
279000
2000
של צוות החילוץ.
04:56
There's the map showing,
119
281000
3000
ובהאיטי, אפשר לראות במפה,
04:59
on the left-hand side,
120
284000
2000
שם בצד שמאל,
05:01
that hospital -- actually that's a hospital ship.
121
286000
2000
זה בית חולים, שהוא למעשה ספינת בית חולים.
05:03
This is a real-time map that shows blocked roads,
122
288000
3000
זוהי מפת זמן אמת שמראה דרכים חסומות,
05:06
damaged buildings, refugee camps --
123
291000
2000
בניינים שניזוקו, מחנות פליטים.
05:08
it shows things that are needed [for rescue and relief work].
124
293000
2000
היא מראה דברים שזקוקים להם.
05:10
So, if you've been involved in that at all,
125
295000
2000
אז, אם הייתם מעורבים בכך במשהו,
05:12
I just wanted to say: Whatever you've been doing,
126
297000
2000
רציתי להגיד שמה שלא עשיתם,
05:14
whether you've just been chanting, "Raw data now!"
127
299000
2000
בין אם קידמתם את "מידע גולמי עכשיו",
05:16
or you've been putting government or scientific data online,
128
301000
3000
או העלתם מידע ממשלתי או מדעי לרשת,
05:19
I just wanted to take this opportunity to say: Thank you very much,
129
304000
2000
רק רציתי לנצל את ההזדמנות להגיד תודה רבה מאוד,
05:21
and we have only just started!
130
306000
3000
וזוהי רק ההתחלה.
05:24
(Applause)
131
309000
2000
(מחיאות כפיים)
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