TEDxCaFoscariU
Frederic Kaplan: How to build an information time machine
Frédéric Kaplan: Como construí uma Máquina do Tempo de Informação
Filmed:
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Imaginem que poderiam "surfar" no Facebook... da Idade Média. Bem, talvez não esteja tão longínquo quanto isso. Numa palestra divertida e interessante, o investigador e engenheiro Frédéric Kaplan mostra a Máquina do Tempo de Veneza, um projecto que pretende digitalizar 80 quilómetros de livros para criar uma simulação histórica e geográfica de Veneza ao longo de 1000 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
É muito semelhante às fotografias da Apollo,
00:18
that are very well known.
2
6271
1611
que são muito conhecidas.
00:19
There is something different;
3
7882
2070
Há algo diferente;
00:21
you can click on it,
4
9952
1447
podemos clicar na fotografia,
00:23
and if you click on it,
5
11399
1198
e se clicarmos nela
00:24
you can zoom in on almost any place on the Earth.
6
12597
3072
podemos ampliar, praticamente,
qualquer lugar na Terra.
qualquer lugar na Terra.
00:27
For instance, this is a bird's-eye view
7
15669
1999
Por exemplo, isto é uma visão aérea 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
Na maioria dos casos, também podemos ver
00:34
how a building looks from a nearby street.
10
22442
3740
como um edifício é visto a partir de
uma rua adjacente.
uma rua adjacente.
00:38
This is pretty amazing.
11
26182
1422
Isto é impressionante.
00:39
But there's something missing in this wonderful tour:
12
27604
3427
Mas há algo que falta nesta visita maravilhosa.
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
Eu não tenho a certeza de quando
esta fotografia foi tirada.
esta fotografia foi tirada.
00:48
I'm not even sure it was taken
15
36289
1412
Nem sequer tenho a certeza de que foi tirada
00:49
at the same moment as the bird's-eye view.
16
37701
6083
na mesma altura em que a fotografia aérea foi tirada.
00:55
In my lab, we develop tools
17
43784
2209
No meu laboratório desenvolvemos ferramentas
00:57
to travel not only in space
18
45993
1764
para viajar, não só 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
O tipo de perguntas que estamos a formular é:
01:04
Is it possible to build something
21
52185
1393
"É possível construir algo
01:05
like Google Maps of the past?
22
53578
2178
"como um Google Maps do passado?"
01:07
Can I add a slider on top of Google Maps
23
55756
3310
"Conseguirei eu adicionar um diapositivo
ao Google Maps
ao Google Maps
01:11
and just change the year,
24
59066
1803
"e ajustar o ano
01:12
seeing how it was 100 years before,
25
60869
1791
"e ver como como era 100 anos antes,
01:14
1,000 years before?
26
62660
1669
"1000 anos antes?"
01:16
Is that possible?
27
64329
2123
"Isso é possível?"
01:18
Can I reconstruct social networks of the past?
28
66452
2252
"Conseguirei eu reconstruir redes sociais
do passado?"
do passado?"
01:20
Can I make a Facebook of the Middle Ages?
29
68704
3049
"Conseguirei eu criar um Facebook da Idade Média?"
01:23
So, can I build time machines?
30
71753
3776
"Conseguirei eu construir máquinas do Tempo?"
01:27
Maybe we can just say, "No, it's not possible."
31
75529
2565
Talvez possamos simplesmente dizer:
"Não, não é possível."
"Não, 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
sob uma perspectiva de informação.
sob uma perspectiva de informação.
01:33
This is what I call the information mushroom.
33
81904
3190
Isto é o que eu chamo de cogumelo da informação.
01:37
Vertically, you have the time.
34
85094
1583
Na vertical, tem o tempo.
01:38
and horizontally, the amount of digital information available.
35
86677
2740
Na horizontal, a quantidade de informação
digital disponível.
digital disponível.
01:41
Obviously, in the last 10 years, we have much information.
36
89417
3482
Obviamente, nos últimos 10 anos
temos muita informação disponível.
temos muita informação disponível.
01:44
And obviously the more we go in the past, the less information we have.
37
92899
3548
E obviamente, quanto mais regredimos
no passado, menos informação temos.
no passado, menos informação temos.
01:48
If we want to build something like Google Maps of the past,
38
96447
2318
Se queremos construir algo como
o Gogle Maps do passado,
o Gogle Maps do passado,
01:50
or Facebook of the past,
39
98765
1494
ou o Facebook do passado,
01:52
we need to enlarge this space,
40
100259
1574
precisamos de alargar este espaço,
01:53
we need to make that like a rectangle.
41
101833
1938
precisamos de tornar isto num rectângulo.
01:55
How do we do that?
42
103771
1510
Como fazemos isso?
01:57
One way is digitization.
43
105281
2098
Uma maneira é através da digitalização.
01:59
There's a lot of material available --
44
107395
1779
Há montes de material disponível
02:01
newspaper, printed books, thousands of printed books.
45
109190
6270
— jornais, livros impressos,
milhares de livros impressos.
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 informação de todos.
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, quanto mais regredimos no passado,
menos informação vamos ter.
menos informação vamos ter.
02:15
So, it might not be enough.
49
123508
2646
Mas pode não ser suficiente.
02:18
So, I can do what historians do.
50
126154
2408
Então, posso fazer o que os historiadores fazem.
02:20
I can extrapolate.
51
128562
1524
Posso extrapolar.
02:22
This is what we call, in computer science, simulation.
52
130086
4470
Isto é o que nós chamamos,
em ciências de computação, simulação.
em ciências de computação, simulação.
02:26
If I take a log book,
53
134556
1751
Se eu pegar num diário de bordo,
02:28
I can consider, it's not just a log book
54
136307
2404
posso considerar que não é apenas
um diário de bordo
um diário de bordo
02:30
of a Venetian captain going to a particular journey.
55
138711
2972
de um capitão veneziano numa viagem específica.
02:33
I can consider it is actually a log book
56
141683
1643
Posso considerar que é, na realidade,
um diário de bordo
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.
02:37
I'm extrapolating.
58
145908
2245
Estou a extrapolar.
02:40
If I have a painting of a facade,
59
148153
2038
Se eu tenho um quadro de uma fachada,
02:42
I can consider it's not just that particular building,
60
150191
2751
Posso considerar que não é apenas
desse edifício em particular,
desse edifício em particular,
02:44
but probably it also shares the same grammar
61
152942
3932
mas que provavelmente partilha
da mesma gramática da forma
da mesma gramática da forma
02:48
of buildings where we lost any information.
62
156874
4041
dos edifícios de que perdemos informação.
02:52
So if we want to construct a time machine,
63
160915
2858
Por isso, se queremos construir
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 enormes
02:59
and we need excellent specialists.
66
167346
2742
e precisamos 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 projecto sobre o qual vos vou falar,
03:05
is a joint project between the EPFL
69
173767
3020
é um projecto em parceria entre a EPFL
03:08
and the University of Venice Ca'Foscari.
70
176787
2978
e a Universidade de Veneza Ca'Foscari
03:11
There's something very peculiar about Venice,
71
179765
2165
Há algo de muito peculiar sobre Veneza
03:13
that its administration has been
72
181930
2674
é que a sua administração tem sido
03:16
very, very bureaucratic.
73
184604
2194
muito, muito burocrática.
03:18
They've been keeping track of everything,
74
186798
2193
Eles têm mantido registos de tudo,
03:20
almost like Google today.
75
188991
2915
quase como o Google hoje em dia.
03:23
At the Archivio di Stato,
76
191906
1514
No Arquivo do Estado (Archivio di Stato)
03:25
you have 80 kilometers of archives
77
193420
1764
há 80 kilómetros de arquivos
03:27
documenting every aspect
78
195184
2009
a documentar todos os aspectos
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 por mais de 1000 anos.
03:31
You have every boat that goes out,
80
199439
1920
Está lá cada barco que saiu,
03:33
every boat that comes in.
81
201359
1076
cada barco que entrou.
03:34
You have every change that was made in the city.
82
202435
2797
Estão lá todas as alterações
que foram feitas na cidade.
que foram feitas 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 a preparar
um plano de digitalização de 10 anos
um plano de digitalização de 10 anos
03:44
which has the objective of transforming
85
212431
1677
que tem o objectivo de transformar
03:46
this immense archive
86
214108
1384
este arquivo imenso
03:47
into a giant information system.
87
215492
2426
num sistema de informação gigante.
03:49
The type of objective we want to reach
88
217918
1857
O tipo de objectivo que queremos alcançar
03:51
is 450 books a day that can be digitized.
89
219775
4726
é que sejam digitalizados 450 livros por dia.
03:56
Of course, when you digitize, that's not enough,
90
224501
2247
É claro que quando digitalizamos,
isso não é suficiente.
isso não é suficiente.
03:58
because these documents,
91
226748
1287
porque estes documentos,
04:00
most of them are in Latin, in Tuscan,
92
228035
2639
a maioria deles estão em latim, toscano,
04:02
in Venetian dialect,
93
230689
1515
num dialecto veneziano
04:04
so you need to transcribe them,
94
232204
1675
e é preciso transcrevê-los,
04:05
to translate them in some cases,
95
233879
1681
traduzi-los, e em alguns casos,
04:07
to index them,
96
235560
1120
indexá-los
04:08
and this is obviously not easy.
97
236680
2164
e isto, obviamente, não é fácil.
04:10
In particular, traditional optical
character recognition method
character recognition method
98
238844
3844
Especificamente, o método de
reconhecimento óptico de carácteres
reconhecimento óptico de carácteres
04:14
that can be used for printed manuscripts,
99
242688
1424
que pode ser aplicado a manuscritos impressos,
04:16
they do not work well on the handwritten document.
100
244112
4004
não funciona bem com documentos
escritos à mão.
escritos à mão.
04:20
So the solution is actually to take inspiration
101
248116
2130
Por isso, a solução é ir buscar inspiração
04:22
from another domain: speech recognition.
102
250246
2901
a outro domínio: reconhecimento de voz.
04:25
This is a domain of something
that seems impossible,
that seems impossible,
103
253147
2055
Isto é um domínio de algo que parece impossível,
04:27
which can actually be done,
104
255202
2537
que na realidade pode ser feito
04:29
simply by putting additional constraints.
105
257739
2194
simplesmente, acrescentando algumas restrições.
04:31
If you have a very good model
106
259933
1586
Se tiverem um modelo muito bom
04:33
of a language which is used,
107
261519
1526
de uma linguagem que é usada,
04:35
if you have a very good model of a document,
108
263045
2086
se tiverem um modelo muito bom
de um documento,
de um documento,
04:37
how well they are structured.
109
265131
1432
de quão bem eles estão estruturados.
04:38
And these are administrative documents.
110
266563
1353
E estes são documentos administrativos.
04:39
They are well structured in many cases.
111
267931
2132
Em muitos casos eles estão bem estruturados.
04:42
If you divide this huge archive into smaller subsets
112
270063
3308
Se dividirmos este arquivo enorme
em sub-conjuntos mais pequenos,
em sub-conjuntos mais pequenos,
04:45
where a smaller subset
actually shares similar features,
actually shares similar features,
113
273371
2877
onde cada sub-conjunto partilha
características similares,
características similares,
04:48
then there's a chance of success.
114
276248
4031
então temos hipótese de sermos bem sucedidos.
04:54
If we reach that stage, then there's something else:
115
282761
2435
Se alcançarmos esse estado,
depois, há mais outra coisa:
depois, há mais outra coisa:
04:57
we can extract from this document events.
116
285196
3522
Conseguimos extrair eventos destes documentos.
05:00
Actually probably 10 billion events
117
288718
2298
Provavelmente, 10 biliões de eventos
05:03
can be extracted from this archive.
118
291016
1931
podem ser extraídos deste arquivo.
05:04
And this giant information system
119
292947
1724
E este sistema de informação gigante
05:06
can be searched in many ways.
120
294671
1816
pode ser pesquisado de muitas formas
05:08
You can ask questions like,
121
296487
1368
Se fizermos uma pergunta como:
05:09
"Who lived in this palazzo in 1323?"
122
297855
2760
"Quem viveu neste palazzo em 1323?"
05:12
"How much cost a sea bream at the Realto market
123
300615
2222
"Quanto custava um pargo no mercado Realto
05:14
in 1434?"
124
302837
1724
"em 1434?"
05:16
"What was the salary
125
304561
1460
"Qual era o salário
05:18
of a glass maker in Murano
126
306021
2045
"de um vidreiro em Murano
05:20
maybe over a decade?"
127
308066
1406
"ao longo de uma década?"
05:21
You can ask even bigger questions
128
309472
1422
Podemos fazer perguntas ainda maiores
05:22
because it will be semantically coded.
129
310894
2738
porque está codificado semanticamente.
05:25
And then what you can do is put that in space,
130
313632
2140
E depois, o que podemos fazer é
colocar isso em termos de espaço,
colocar isso em termos de espaço,
05:27
because much of this information is spatial.
131
315772
2173
porque muita desta informação é espacial.
05:29
And from that, you can do things like
132
317945
1935
E, a partir daí, podemos fazer coisas como
05:31
reconstructing this extraordinary journey
133
319880
2113
reconstruir a viagem extraordinária
05:33
of that city that managed to
have a sustainable development
have a sustainable development
134
321993
3356
desta cidade que conseguiu ter
um desenvolvimento sustentável
um desenvolvimento 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 sempre
05:41
a form of equilibrium with its environment.
137
329095
2861
um equilíbrio com o seu meio ambiente.
05:43
You can reconstruct that journey,
138
331956
1248
Podemos reconstruir essa viagem,
05:45
visualize it in many different ways.
139
333204
2896
visualizá-la de muitas formas diferentes.
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 claro, não conseguimos compreender
Veneza só por olharmos para a cidade.
Veneza só por olharmos para a cidade.
05:50
You have to put it in a larger European context.
141
338799
2396
Temos que a colocar
num contexto europeu mais amplo.
num contexto europeu mais amplo.
05:53
So the idea is also to document all the things
142
341195
2821
Por isso, a ideia é também documentar
todas as coisas
todas as coisas
05:56
that worked at the European level.
143
344016
2423
que funcionavam a um nível europeu.
05:58
We can reconstruct also the journey
144
346439
1964
Também conseguimos reconstruir a viagem
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 controlou o Mar Adriático progressivamente,
06:05
how it became the most powerful medieval empire
147
353559
3746
como se tornou o império medieval mais poderoso
06:09
of its time,
148
357305
1561
do seu tempo,
06:10
controlling most of the sea routes
149
358866
2172
controlando a maior parte das rotas marítimas
06:13
from the east to the south.
150
361038
2933
de leste até sul.
06:17
But you can even do other things,
151
365305
2316
Mas podemos fazer ainda outras coisas,
06:19
because in these maritime routes,
152
367621
2277
porque nestas 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
Podemos ir um passo mais além
06:26
and actually create a simulation system,
155
374382
2120
e criar um sistema de simulação,
06:28
create a Mediterranean simulator
156
376502
2815
criar um simulador mediterrânico
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
mesmo a informação que nos falta,
06:36
which would enable us to have
questions you could ask
questions you could ask
159
384112
2988
que nos possibilite fazer perguntas
06:39
like if you were using a route planner.
160
387100
2988
como se estivéssemos a utilizar
um planeador de percursos.
um planeador de percursos.
06:42
"If I am in Corfu in June 1323
161
390088
3071
"Se eu estou em Corfu em Junho de 1323
06:45
and want to go to Constantinople,
162
393159
2526
"e quiser ir para Constantinopla,
06:47
where can I take a boat?"
163
395685
2143
"onde posso apanhar um barco?"
06:49
Probably we can answer this question
164
397828
1367
Provavelmente, podemos responder a esta questão
06:51
with one or two or three days' precision.
165
399195
4473
com um ou dois ou três dias de precisão.
06:55
"How much will it cost?"
166
403668
1607
"Quanto custará?"
06:57
"What are the chance of encountering pirates?"
167
405275
3592
"Quais são as hipóteses de encontrar piratas?"
07:00
Of course, you understand,
168
408867
1811
É claro, compreendemos
07:02
the central scientific challenge
of a project like this one
of a project like this one
169
410678
2609
que o principal desafio científico
de um projecto como este
de um projecto 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 inconsistência
a cada passo deste processo.
a cada passo deste processo.
07:12
There are errors everywhere,
172
420346
2712
Há erros em todo o lado,
07:15
errors in the document, it's
the wrong name of the captain,
the wrong name of the captain,
173
423058
2489
erros nos documentos,
é o nome errado do capitão,
é o nome errado do capitão,
07:17
some of the boats never actually took to sea.
174
425547
3213
alguns barcos nunca chegaram a zarpar.
07:20
There are errors in translation, interpretative biases,
175
428760
4857
Há erros na tradução, interpretações parciais,
07:25
and on top of that, if you add algorithmic processes,
176
433624
3466
e em cima de tudo isso, se adicionarmos
os processos algorítmicos,
os processos algorítmicos,
07:29
you're going to have errors in recognition,
177
437090
2949
vamos ter erros no reconhecimento,
07:32
errors in extraction,
178
440039
1961
erros na extracção,
07:34
so you have very, very uncertain data.
179
442000
4481
por isso temos informação muito, muito incerta.
07:38
So how can we detect and
correct these inconsistencies?
correct these inconsistencies?
180
446481
3757
Então como podemos detectar e
corrigir estas inconsistências?
corrigir estas 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 podemos fazer
07:47
is document each step of the process,
183
455995
2226
é documentar cada etapa do processo,
07:50
not only coding the historical information
184
458221
2448
não só codificando a informação histórica
07:52
but what we call the meta-historical information,
185
460669
2679
mas também o que chamamos de
meta-informação histórica,
meta-informação histórica,
07:55
how is historical knowledge constructed,
186
463348
2663
como o conhecimento histórico é construído,
07:58
documenting each step.
187
466011
1998
documentando cada etapa.
08:00
That will not guarantee that we actually converge
188
468009
1645
Isto não garante que 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, provavelmente, podemos reconstruir
08:06
a fully documented potential story of Venice.
191
474242
3048
uma potencial história de Veneza
totalmente documentada.
totalmente documentada.
08:09
Maybe there's not a single map.
192
477290
1459
Talvez não haja um único mapa.
08:10
Maybe there are several maps.
193
478749
2120
Talvez haja vários 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,
uma nova forma de incerteza,
08:17
which is really new for this type of giant databases.
196
485944
4641
que é mesmo nova para este tipo de
base de dados gigantes.
base de dados gigantes.
08:22
And how should we communicate
197
490585
2190
E como deveremos comunicar
08:24
this new research to a large audience?
198
492790
3979
esta nova pesquisa a uma vasta audiência?
08:28
Again, Venice is extraordinary for that.
199
496769
2663
Novamente, Veneza é extraordinária para isso.
08:31
With the millions of visitors that come every year,
200
499432
2171
Como os milhões de visitantes que
a visitam todos os anos,
a visitam todos os anos,
08:33
it's actually one of the best places
201
501603
1763
é na realidade, um dos melhores lugares
08:35
to try to invent the museum of the future.
202
503366
2988
para tentar inventar o museu do futuro.
08:38
Imagine, horizontally you see the reconstructed map
203
506354
3304
Imaginem, horizontalmente,
vemos o mapa reconstruido
vemos o mapa reconstruido
08:41
of a given year,
204
509658
1286
de um certo ano,
08:42
and vertically, you see the document
205
510944
2958
e verticalmente, vemos 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
quadros, por exemplo.
08:50
Imagine an immersive system that permits
208
518813
2580
Imaginem um sistema imersivo que permita
08:53
to go and dive and reconstruct
the Venice of a given year,
the Venice of a given year,
209
521393
3502
ir e imergir e reconstruir a Veneza
de um certo ano,
de um certo ano,
08:56
some experience you could share within a group.
210
524895
2715
é uma experiência que podemos
partilhar em grupo.
partilhar em grupo.
08:59
On the contrary, imagine actually that you start
211
527610
2246
Pelo contrário, imaginem que,
na realidade, começamos
na realidade, começamos
09:01
from a document, a Venetian manuscript,
212
529856
2207
com um documento, 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 que vocês mostram o que pode ser
reconstruído a partir dele,
reconstruído a partir dele,
09:07
how it is decoded,
214
535112
1772
como é descodificado,
09:08
how the context of that document can be recreated.
215
536884
2415
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 é actualmente feita em Geneva
09:15
with that type of system.
218
543460
2354
com este tipo de sistema.
09:17
So to conclude, we can say that
219
545814
2175
Para concluir, podemos dizer que
09:19
research in the humanities is about to undergo
220
547989
3079
a pesquisa nas humanidades
está prestes a submeter-se
está prestes a submeter-se
09:23
an evolution which is maybe similar
221
551068
1802
a uma evolução que, na realidade, é semelhante
09:24
to what happened to life sciences 30 years ago.
222
552870
4582
ao que aconteceu às ciências da vida
há cerca de 30 anos atrás.
há cerca de 30 anos atrás.
09:29
It's really a question of scale.
223
557452
4676
É mesmo uma questão de escala.
09:34
We see projects which are
224
562130
3303
Vemos projectos que estão
09:37
much beyond any single research team can do,
225
565433
3843
muito além do que
uma equipa de investigação pode fazer
uma equipa de investigação pode fazer
09:41
and this is really new for the humanities,
226
569276
2243
e isto é realmente novo para as humanidades,
09:43
which very often take the habit of working
227
571519
3869
que muitas vezes adquirem o hábito de trabalhar
09:47
in small groups or only with a couple of researchers.
228
575388
4008
em pequenos grupos ou apenas
com um par de investigadores.
com um par de investigadores.
09:51
When you visit the Archivio di Stato,
229
579396
2118
Quando visitamos o Archivio di Stato,
09:53
you feel this is beyond what any single team can do,
230
581514
2822
sentimos que está além do que
qualquer equipa individual pode fazer,
qualquer equipa individual pode fazer,
09:56
and that should be a joint and common effort.
231
584336
3834
e que deve ser um esforço comum e partilhado.
10:00
So what we must do for this paradigm shift
232
588170
3106
Por isso, o que devemos fazer
para esta mudança de paradigma
para esta mudança de paradigma
10:03
is actually foster a new generation
233
591276
1902
é fomentar 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 esta 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