TEDxCaFoscariU
Frederic Kaplan: How to build an information time machine
Frederic Kaplan: Como criei uma máquina do tempo de informação
Filmed:
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Imagine se você pudesse navegar no Facebook... da Idade Média. Bem, talvez isso não esteja tão distante quanto parece. Em uma palestra divertida e interessante, o pesquisador e engenheiro Frederic Kaplan exibe a Máquina do Tempo de Veneza, um projeto que visa digitalizar 80 km de livros para criar uma simulação histórica e geográfica de Veneza, de um período de tempo de mil anos. (Filmado no TEDxCaFoscariU)
Frederic Kaplan - Digital humanities researcher
Frederic Kaplan seeks to digitize vast archives of historical information to make maps that move -- through time. Full bio
Frederic Kaplan seeks to digitize vast archives of historical information to make maps that move -- through time. Full bio
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00:12
This is an image of the planet Earth.
0
285
2893
Esta é uma imagem do planeta Terra.
00:15
It looks very much like the Apollo pictures
1
3178
3093
Parece demais
com as fotos tiradas da Apollo,
com as fotos tiradas da Apollo,
00:18
that are very well known.
2
6271
1611
que são bastante conhecidas.
00:19
There is something different;
3
7882
2070
Há uma novidade:
00:21
you can click on it,
4
9952
1447
você pode clicar nela
00:23
and if you click on it,
5
11399
1198
e, se você clicar nela,
00:24
you can zoom in on almost any place on the Earth.
6
12597
3072
você pode ver de perto
quase qualquer lugar da Terra.
quase qualquer lugar da Terra.
00:27
For instance, this is a bird's-eye view
7
15669
1999
Por exemplo, esta é uma visão panorâmica
00:29
of the EPFL campus.
8
17668
2666
do campus da EPFL.
00:32
In many cases, you can also see
9
20334
2108
Em muitos casos,
também é possível ver de perto
também é possível ver de perto
00:34
how a building looks from a nearby street.
10
22442
3740
um prédio de uma rua próxima.
00:38
This is pretty amazing.
11
26182
1422
É incrível.
00:39
But there's something missing in this wonderful tour:
12
27604
3427
Mas há algo faltando
nesta maravilhosa viagem:
nesta maravilhosa viagem:
00:43
It's time.
13
31031
2188
o tempo.
00:45
i'm not really sure when this picture was taken.
14
33219
3070
Não tenho certeza
de quando esta foto foi tirada.
de quando esta foto foi tirada.
00:48
I'm not even sure it was taken
15
36289
1412
Nem mesmo de que tenha sido tirada
00:49
at the same moment as the bird's-eye view.
16
37701
6083
no mesmo instante que a vista panorâmica.
00:55
In my lab, we develop tools
17
43784
2209
Em meu laboratório,
desenvolvemos ferramentas
desenvolvemos ferramentas
00:57
to travel not only in space
18
45993
1764
para viajar não somente no espaço,
00:59
but also through time.
19
47757
2558
mas também no tempo.
01:02
The kind of question we're asking is
20
50315
1870
A dúvida que temos é:
01:04
Is it possible to build something
21
52185
1393
seria possível criar algo
01:05
like Google Maps of the past?
22
53578
2178
como um Google Mapas do passado?
01:07
Can I add a slider on top of Google Maps
23
55756
3310
Posso adicionar uma barra deslizante
no Google Mapas
no Google Mapas
01:11
and just change the year,
24
59066
1803
e simplesmente mudar o ano,
01:12
seeing how it was 100 years before,
25
60869
1791
vendo como era 100 anos antes,
01:14
1,000 years before?
26
62660
1669
mil anos antes?
01:16
Is that possible?
27
64329
2123
Isso seria possível?
01:18
Can I reconstruct social networks of the past?
28
66452
2252
Posso recuperar redes sociais do passado?
01:20
Can I make a Facebook of the Middle Ages?
29
68704
3049
É possível criar um Facebook
da Idade Média?
da Idade Média?
01:23
So, can I build time machines?
30
71753
3776
Então, posso criar maquinas do tempo?
01:27
Maybe we can just say, "No, it's not possible."
31
75529
2565
Talvez simplesmente digamos:
"Não, isso não é possível".
"Não, isso não é possível".
01:30
Or, maybe, we can think of it from an information point of view.
32
78094
3810
Ou, talvez, possamos pensar nisso
do ponto de vista da informação.
do ponto de vista da informação.
01:33
This is what I call the information mushroom.
33
81904
3190
Isso é o que eu chamo
de cogumelo de informação.
de cogumelo de informação.
01:37
Vertically, you have the time.
34
85094
1583
Verticalmente, temos o tempo,
01:38
and horizontally, the amount of digital information available.
35
86677
2740
e, horizontalmente, a quantidade
de informação digital disponível.
de informação digital disponível.
01:41
Obviously, in the last 10 years, we have much information.
36
89417
3482
Obviamente, nos últimos dez anos,
temos muita informação.
temos muita informação.
01:44
And obviously the more we go in the past, the less information we have.
37
92899
3548
E, é claro, quanto mais no passado,
menos informação temos.
menos informação temos.
01:48
If we want to build something like Google Maps of the past,
38
96447
2318
Se quisermos criar
um Google Mapas do passado,
um Google Mapas do passado,
01:50
or Facebook of the past,
39
98765
1494
ou um Facebook do passado,
01:52
we need to enlarge this space,
40
100259
1574
precisamos ampliar esse espaço,
01:53
we need to make that like a rectangle.
41
101833
1938
precisamos transformá-lo em um retângulo.
01:55
How do we do that?
42
103771
1510
Como fazemos isso?
01:57
One way is digitization.
43
105281
2098
A digitalização é uma maneira.
01:59
There's a lot of material available --
44
107395
1779
Existe muito material disponível:
02:01
newspaper, printed books, thousands of printed books.
45
109190
6270
jornais, milhares de livros impressos.
02:07
I can digitize all these.
46
115460
1768
Posso digitalizá-los todos.
02:09
I can extract information from these.
47
117228
2737
Posso extrair informações deles.
02:11
Of course, the more you go in the past,
the less information you will have.
the less information you will have.
48
119965
3543
É claro que, quanto mais no passado,
menos informações teremos.
menos informações teremos.
02:15
So, it might not be enough.
49
123508
2646
Então, talvez isso não seja suficiente.
02:18
So, I can do what historians do.
50
126154
2408
Aí, posso fazer
o que os historiadores fazem.
o que os historiadores fazem.
02:20
I can extrapolate.
51
128562
1524
Posso pensar de forma mais ampla.
02:22
This is what we call, in computer science, simulation.
52
130086
4470
É o que chamamos,
em ciência da computação, de simulação.
em ciência da computação, de simulação.
02:26
If I take a log book,
53
134556
1751
Se eu pegar um diário de bordo,
02:28
I can consider, it's not just a log book
54
136307
2404
posso considerá-lo não apenas
como um diário de bordo
como um diário de bordo
02:30
of a Venetian captain going to a particular journey.
55
138711
2972
de um capitão veneziano, saindo
em uma jornada em particular.
em uma jornada em particular.
02:33
I can consider it is actually a log book
56
141683
1643
Posso considerar que seja,
de fato, um diário de bordo
de fato, um diário de bordo
02:35
which is representative of
many journeys of that period.
many journeys of that period.
57
143326
2582
que representa muitas viagens
daquele período.
daquele período.
02:37
I'm extrapolating.
58
145908
2245
Estou pensando de forma mais ampla.
02:40
If I have a painting of a facade,
59
148153
2038
Se tenho uma pintura de uma fachada,
02:42
I can consider it's not just that particular building,
60
150191
2751
posso considerar que não seja apenas
de um prédio em particular,
de um prédio em particular,
02:44
but probably it also shares the same grammar
61
152942
3932
mas que, provavelmente,
também compartilhe da mesma gramática
também compartilhe da mesma gramática
02:48
of buildings where we lost any information.
62
156874
4041
de prédios dos quais
não tenhamos informação.
não tenhamos informação.
02:52
So if we want to construct a time machine,
63
160915
2858
Então, se quisermos criar
uma máquina do tempo,
uma máquina do tempo,
02:55
we need two things.
64
163773
1339
precisamos de duas coisas.
02:57
We need very large archives,
65
165112
2234
Precisamos de arquivos bem grandes
02:59
and we need excellent specialists.
66
167346
2742
e de especialistas excelentes.
03:02
The Venice Time Machine,
67
170088
1874
A Máquina do Tempo de Veneza,
03:03
the project I'm going to talk to you about,
68
171962
1805
o projeto sobre o qual vou falar,
03:05
is a joint project between the EPFL
69
173767
3020
é um projeto conjunto entre a EPFL
03:08
and the University of Venice Ca'Foscari.
70
176787
2978
e a Universidade Ca'Foscari de Veneza.
03:11
There's something very peculiar about Venice,
71
179765
2165
Veneza tem algo bem peculiar:
03:13
that its administration has been
72
181930
2674
sua administração tem sido
03:16
very, very bureaucratic.
73
184604
2194
bem, bem burocrática.
03:18
They've been keeping track of everything,
74
186798
2193
Eles têm informações sobre tudo,
03:20
almost like Google today.
75
188991
2915
quase que como a Google de hoje.
03:23
At the Archivio di Stato,
76
191906
1514
No Archivio di Stato,
03:25
you have 80 kilometers of archives
77
193420
1764
existem 80 km de arquivos
03:27
documenting every aspect
78
195184
2009
que documentam cada aspecto
03:29
of the life of Venice over
more than 1,000 years.
more than 1,000 years.
79
197193
2246
da vida de Veneza,
num período de mais de mil anos.
num período de mais de mil anos.
03:31
You have every boat that goes out,
80
199439
1920
Você tem cada navio que parte,
03:33
every boat that comes in.
81
201359
1076
cada navio que chega.
03:34
You have every change that was made in the city.
82
202435
2797
Você tem cada mudança
que foi feita na cidade.
que foi feita na cidade.
03:37
This is all there.
83
205232
3291
Está tudo lá.
03:40
We are setting up a 10-year digitization program
84
208523
3908
Estamos instalando um programa
de digitalização de dez anos,
de digitalização de dez anos,
03:44
which has the objective of transforming
85
212431
1677
que tem por objetivo transformar
03:46
this immense archive
86
214108
1384
esse imenso arquivo
03:47
into a giant information system.
87
215492
2426
em um sistema gigante de informação.
03:49
The type of objective we want to reach
88
217918
1857
Nosso objetivo é chegar
03:51
is 450 books a day that can be digitized.
89
219775
4726
a 450 livros sendo digitalizados por dia.
03:56
Of course, when you digitize, that's not enough,
90
224501
2247
É claro, ao digitalizar, isso não é suficiente,
03:58
because these documents,
91
226748
1287
porque a maioria desses documentos
04:00
most of them are in Latin, in Tuscan,
92
228035
2639
está escrita em latim, em toscano,
04:02
in Venetian dialect,
93
230689
1515
em dialeto veneziano.
04:04
so you need to transcribe them,
94
232204
1675
Então, é necessário transcrevê-los,
04:05
to translate them in some cases,
95
233879
1681
em alguns casos traduzi-los,
04:07
to index them,
96
235560
1120
indexá-los,
04:08
and this is obviously not easy.
97
236680
2164
e é claro que isso não é fácil.
04:10
In particular, traditional optical
character recognition method
character recognition method
98
238844
3844
Em particular, o método tradicional
de reconhecimento óptico de caracteres,
de reconhecimento óptico de caracteres,
04:14
that can be used for printed manuscripts,
99
242688
1424
que pode ser usado
para documentos impressos,
para documentos impressos,
04:16
they do not work well on the handwritten document.
100
244112
4004
não funciona bem
para documentos manuscritos.
para documentos manuscritos.
04:20
So the solution is actually to take inspiration
101
248116
2130
Então, a solução é, na verdade,
pegar inspiração
pegar inspiração
04:22
from another domain: speech recognition.
102
250246
2901
de outra área: o reconhecimento de fala.
04:25
This is a domain of something
that seems impossible,
that seems impossible,
103
253147
2055
Este é um campo que parece impossível,
04:27
which can actually be done,
104
255202
2537
mas que, na verdade, pode ser feito
04:29
simply by putting additional constraints.
105
257739
2194
simplesmente adicionando limites,
04:31
If you have a very good model
106
259933
1586
se você tiver um modelo muito bom
04:33
of a language which is used,
107
261519
1526
de uma linguagem que seja usada,
04:35
if you have a very good model of a document,
108
263045
2086
se tiver um modelo
muito bom de documento,
muito bom de documento,
04:37
how well they are structured.
109
265131
1432
a forma como são estruturados.
04:38
And these are administrative documents.
110
266563
1353
E esses são documentos administrativos.
04:39
They are well structured in many cases.
111
267931
2132
São bem estruturados em muitos casos.
04:42
If you divide this huge archive into smaller subsets
112
270063
3308
Se você dividir esse enorme arquivo
em subgrupos,
em subgrupos,
04:45
where a smaller subset
actually shares similar features,
actually shares similar features,
113
273371
2877
que, na verdade,
compartilhem das mesmas características,
compartilhem das mesmas características,
04:48
then there's a chance of success.
114
276248
4031
então, existe uma chance de dar certo.
04:54
If we reach that stage, then there's something else:
115
282761
2435
Se chegarmos a esse estágio,
então, há outra coisa:
então, há outra coisa:
04:57
we can extract from this document events.
116
285196
3522
podemos extrair eventos desse documento.
05:00
Actually probably 10 billion events
117
288718
2298
Na verdade,
provavelmente 10 bilhões de eventos
provavelmente 10 bilhões de eventos
05:03
can be extracted from this archive.
118
291016
1931
podem ser extraídos desse arquivo.
05:04
And this giant information system
119
292947
1724
E esse sistema de informação gigante
05:06
can be searched in many ways.
120
294671
1816
pode ser pesquisado de várias formas.
05:08
You can ask questions like,
121
296487
1368
Você pode perguntar coisas como:
05:09
"Who lived in this palazzo in 1323?"
122
297855
2760
"Quem vivia nesse palácio em 1323?"
05:12
"How much cost a sea bream at the Realto market
123
300615
2222
"Quanto custava uma brema
no mercado Realto
no mercado Realto
05:14
in 1434?"
124
302837
1724
em 1434?"
05:16
"What was the salary
125
304561
1460
"Quanto ganhava
05:18
of a glass maker in Murano
126
306021
2045
um vidraceiro em Murano,
05:20
maybe over a decade?"
127
308066
1406
talvez, durante uma década?"
05:21
You can ask even bigger questions
128
309472
1422
Você pode até fazer perguntas maiores
05:22
because it will be semantically coded.
129
310894
2738
porque tudo estará
semanticamente codificado.
semanticamente codificado.
05:25
And then what you can do is put that in space,
130
313632
2140
Então, você pode
transformar isso em espaço,
transformar isso em espaço,
05:27
because much of this information is spatial.
131
315772
2173
porque muito dessa informação é espacial.
05:29
And from that, you can do things like
132
317945
1935
E, a partir disso, você pode, por exemplo,
05:31
reconstructing this extraordinary journey
133
319880
2113
reconstruir uma jornada extraordinária
05:33
of that city that managed to
have a sustainable development
have a sustainable development
134
321993
3356
dessa cidade que conseguiu
se desenvolver de forma sustentável,
se desenvolver de forma sustentável,
05:37
over a thousand years,
135
325349
2126
ao longo de mil anos,
05:39
managing to have all the time
136
327475
1620
conseguindo ter sempre
05:41
a form of equilibrium with its environment.
137
329095
2861
uma certa harmonia com o ambiente.
05:43
You can reconstruct that journey,
138
331956
1248
Você pode reconstruir essa jornada
05:45
visualize it in many different ways.
139
333204
2896
e visualizá-la de diferentes maneiras.
05:48
But of course, you cannot understand
Venice if you just look at the city.
Venice if you just look at the city.
140
336100
2699
Mas, é claro, não é possível entender Veneza
se apenas observar a cidade.
se apenas observar a cidade.
05:50
You have to put it in a larger European context.
141
338799
2396
É preciso colocar isso
em um contexto europeu maior.
em um contexto europeu maior.
05:53
So the idea is also to document all the things
142
341195
2821
Então, a ideia é também documentar tudo
05:56
that worked at the European level.
143
344016
2423
que funcionava em termos de Europa.
05:58
We can reconstruct also the journey
144
346439
1964
Podemos reconstruir também a jornada
06:00
of the Venetian maritime empire,
145
348403
1990
do império marítimo veneziano,
06:02
how it progressively controlled the Adriatic Sea,
146
350393
3166
como, progressivamente,
controlou o Mar Adriático,
controlou o Mar Adriático,
06:05
how it became the most powerful medieval empire
147
353559
3746
como se tornou o império medieval
mais poderoso
mais poderoso
06:09
of its time,
148
357305
1561
de sua época,
06:10
controlling most of the sea routes
149
358866
2172
controlando a maior parte
das rotas marítimas
das rotas marítimas
06:13
from the east to the south.
150
361038
2933
do leste ao sul.
06:17
But you can even do other things,
151
365305
2316
Mas você pode até fazer outras coisas,
06:19
because in these maritime routes,
152
367621
2277
porque, nessas rotas marítimas,
06:21
there are regular patterns.
153
369898
1975
existem padrões regulares.
06:23
You can go one step beyond
154
371889
2493
Você pode dar um passo além
06:26
and actually create a simulation system,
155
374382
2120
e, na verdade,
criar um sistema de simulação,
criar um sistema de simulação,
06:28
create a Mediterranean simulator
156
376502
2815
criar um simulador mediterrâneo
06:31
which is capable actually of reconstructing
157
379317
2593
que seja capaz de reconstruir
06:33
even the information we are missing,
158
381910
2202
até informações que não tenhamos,
06:36
which would enable us to have
questions you could ask
questions you could ask
159
384112
2988
o que possibilitaria que houvesse perguntas
que você pudesse fazer,
que você pudesse fazer,
06:39
like if you were using a route planner.
160
387100
2988
como se estivesse usando
um planejador de rotas.
um planejador de rotas.
06:42
"If I am in Corfu in June 1323
161
390088
3071
"Se eu estiver em Corfu,
em junho de 1323,
em junho de 1323,
06:45
and want to go to Constantinople,
162
393159
2526
e quiser ir a Constantinopla,
06:47
where can I take a boat?"
163
395685
2143
onde posso pegar um navio?"
06:49
Probably we can answer this question
164
397828
1367
É provável que possamos
responder essa pergunta
responder essa pergunta
06:51
with one or two or three days' precision.
165
399195
4473
com um, dois ou três dias de precisão.
06:55
"How much will it cost?"
166
403668
1607
"Quanto vai custar?"
06:57
"What are the chance of encountering pirates?"
167
405275
3592
"Quais são as chances
de encontrarmos piratas?"
de encontrarmos piratas?"
07:00
Of course, you understand,
168
408867
1811
É claro, vocês entendem,
07:02
the central scientific challenge
of a project like this one
of a project like this one
169
410678
2609
o principal desafio científico
de um projeto como este
de um projeto como este
07:05
is qualifying, quantifying and representing
170
413287
3729
é qualificar, quantificar e representar
07:09
uncertainty and inconsistency
at each step of this process.
at each step of this process.
171
417016
3330
a incerteza e a inconsistência
a cada passo desse processo.
a cada passo desse processo.
07:12
There are errors everywhere,
172
420346
2712
Há muitos erros.
07:15
errors in the document, it's
the wrong name of the captain,
the wrong name of the captain,
173
423058
2489
Erros no documento,
o nome errado do capitão.
o nome errado do capitão.
07:17
some of the boats never actually took to sea.
174
425547
3213
Alguns dos barcos, na verdade,
nunca viram o mar.
nunca viram o mar.
07:20
There are errors in translation, interpretative biases,
175
428760
4857
Há erros de tradução,
interpretações tendenciosas,
interpretações tendenciosas,
07:25
and on top of that, if you add algorithmic processes,
176
433624
3466
e, além disso,
se adicionar processos algorítmicos,
se adicionar processos algorítmicos,
07:29
you're going to have errors in recognition,
177
437090
2949
você vai ter erros de reconhecimento,
07:32
errors in extraction,
178
440039
1961
erros de extração.
07:34
so you have very, very uncertain data.
179
442000
4481
Então, você tem dados bem incertos.
07:38
So how can we detect and
correct these inconsistencies?
correct these inconsistencies?
180
446481
3757
Então, como podemos detectar
e corrigir essas inconsistências?
e corrigir essas inconsistências?
07:42
How can we represent that form of uncertainty?
181
450238
3660
Como podemos representar
essa forma de incerteza?
essa forma de incerteza?
07:45
It's difficult. One thing you can do
182
453898
2097
É difícil. Uma coisa que você pode fazer
07:47
is document each step of the process,
183
455995
2226
é documentar cada passo do processo,
07:50
not only coding the historical information
184
458221
2448
não apenas codificando
a informação histórica,
a informação histórica,
07:52
but what we call the meta-historical information,
185
460669
2679
mas aquilo que chamamos
de informação meta-histórica,
de informação meta-histórica,
07:55
how is historical knowledge constructed,
186
463348
2663
como o conhecimento histórico
é construído,
é construído,
07:58
documenting each step.
187
466011
1998
documentando cada passo.
08:00
That will not guarantee that we actually converge
188
468009
1645
Isso não vai garantir que, de fato,
vamos convergir
vamos convergir
08:01
toward a single story of Venice,
189
469654
2450
para uma única história de Veneza,
08:04
but probably we can actually reconstruct
190
472104
2138
mas talvez possamos reconstruir
08:06
a fully documented potential story of Venice.
191
474242
3048
uma história em potencial de Veneza,
inteiramente documentada.
inteiramente documentada.
08:09
Maybe there's not a single map.
192
477290
1459
Talvez não haja nenhum mapa sequer.
08:10
Maybe there are several maps.
193
478749
2120
Talvez haja diversos mapas.
08:12
The system should allow for that,
194
480869
2216
O sistema deve permitir isso,
08:15
because we have to deal with
a new form of uncertainty,
a new form of uncertainty,
195
483085
2859
porque temos de lidar
com uma nova forma de incerteza,
com uma nova forma de incerteza,
08:17
which is really new for this type of giant databases.
196
485944
4641
que é realmente nova para esse tipo
de bancos de dados gigantes.
de bancos de dados gigantes.
08:22
And how should we communicate
197
490585
2190
E como devemos comunicar
08:24
this new research to a large audience?
198
492790
3979
essa nova pesquisa a um grande público?
08:28
Again, Venice is extraordinary for that.
199
496769
2663
Novamente,
Veneza é extraordinária por isso.
Veneza é extraordinária por isso.
08:31
With the millions of visitors that come every year,
200
499432
2171
Com os milhões de visitantes
que vêm todos os anos,
que vêm todos os anos,
08:33
it's actually one of the best places
201
501603
1763
é um dos melhores lugares
08:35
to try to invent the museum of the future.
202
503366
2988
para se tentar criar o museu do futuro.
08:38
Imagine, horizontally you see the reconstructed map
203
506354
3304
Imagine que, horizontalmente,
você veja o mapa reconstruído
você veja o mapa reconstruído
08:41
of a given year,
204
509658
1286
de um determinado ano,
08:42
and vertically, you see the document
205
510944
2958
e, verticalmente, você veja o documento
08:45
that served the reconstruction,
206
513902
1511
que serviu de base para a reconstrução.
08:47
paintings, for instance.
207
515413
3400
Pinturas, por exemplo.
08:50
Imagine an immersive system that permits
208
518813
2580
Imagine um sistema imersivo
que nos permita
que nos permita
08:53
to go and dive and reconstruct
the Venice of a given year,
the Venice of a given year,
209
521393
3502
mergulhar e reconstruir a Veneza
de um determinado ano,
de um determinado ano,
08:56
some experience you could share within a group.
210
524895
2715
experiências que você possa
compartilhar com um grupo.
compartilhar com um grupo.
08:59
On the contrary, imagine actually that you start
211
527610
2246
Ao contrário, imagine, na verdade,
que você comece
que você comece
09:01
from a document, a Venetian manuscript,
212
529856
2207
a partir de um documento,
um manuscrito veneziano,
um manuscrito veneziano,
09:04
and you show, actually, what
you can construct out of it,
you can construct out of it,
213
532063
3049
e você mostre o que
pode criar a partir dele,
pode criar a partir dele,
09:07
how it is decoded,
214
535112
1772
como ele é decodificado,
09:08
how the context of that document can be recreated.
215
536884
2415
e como o contexto desse documento
pode ser recriado.
pode ser recriado.
09:11
This is an image from an exhibit
216
539299
1885
Esta é uma imagem de uma exposição
09:13
which is currently conducted in Geneva
217
541184
2276
que está sendo conduzida em Genebra,
09:15
with that type of system.
218
543460
2354
com esse tipo de sistema.
09:17
So to conclude, we can say that
219
545814
2175
Então, para concluir, podemos dizer
09:19
research in the humanities is about to undergo
220
547989
3079
que a pesquisa na área de humanas
está prestes a passar
está prestes a passar
09:23
an evolution which is maybe similar
221
551068
1802
por uma evolução que, talvez, seja similar
09:24
to what happened to life sciences 30 years ago.
222
552870
4582
ao que aconteceu com as ciências da vida,
trinta anos atrás.
trinta anos atrás.
09:29
It's really a question of scale.
223
557452
4676
É realmente uma questão de escala.
09:34
We see projects which are
224
562130
3303
Vemos projetos
09:37
much beyond any single research team can do,
225
565433
3843
que estão muito além do que
qualquer equipe de pesquisa pode fazer,
qualquer equipe de pesquisa pode fazer,
09:41
and this is really new for the humanities,
226
569276
2243
e isso é muito novo
para a área de humanas,
para a área de humanas,
09:43
which very often take the habit of working
227
571519
3869
que, com frequência,
tem o hábito de trabalhar
tem o hábito de trabalhar
09:47
in small groups or only with a couple of researchers.
228
575388
4008
em grupos pequenos
ou com apenas dois pesquisadores.
ou com apenas dois pesquisadores.
09:51
When you visit the Archivio di Stato,
229
579396
2118
Ao visitar o Archivio di Stato,
09:53
you feel this is beyond what any single team can do,
230
581514
2822
você percebe que isso está além
do qualquer equipe possa realizar,
do qualquer equipe possa realizar,
09:56
and that should be a joint and common effort.
231
584336
3834
e que esse deve ser
um esforço comum e em conjunto.
um esforço comum e em conjunto.
10:00
So what we must do for this paradigm shift
232
588170
3106
Então, o que precisamos fazer
para essa mudança de paradigma
para essa mudança de paradigma
10:03
is actually foster a new generation
233
591276
1902
é, na verdade, promover uma nova geração
10:05
of "digital humanists"
234
593178
1537
de "humanistas digitais"
10:06
that are going to be ready for this shift.
235
594715
2090
que vão estar prontos para essa mudança.
10:08
I thank you very much.
236
596805
1959
Muito obrigado.
10:10
(Applause)
237
598764
4000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Frederic Kaplan - Digital humanities researcherFrederic Kaplan seeks to digitize vast archives of historical information to make maps that move -- through time.
Why you should listen
Frederic Kaplan is the Digital Humanities Chair at Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL) and the EPFL's Digital Humanities Lab Director. Kaplan leads the lab in applying computation to humanities research. His latest project is the Venice Time Machine, a collaborative work archiving 80 kilometers of books from throughout 1000 years of Venetician history. The goal of the time machine is to create an information system which can be searched and mapped. Think of it as a Google Maps for time.
Kaplan holds a PhD in artificial intelligence from the University Paris VI. He lives in Switzerland.
Frederic Kaplan | Speaker | TED.com