TEDNYC
Giorgia Lupi: How we can find ourselves in data
Giorgia Lupi: Como nos podemos encontrar através de dados
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Giorgia Lupi usa dados para contar histórias humanas, acrescentando nuances aos números. Neste discurso encantador, ela partilha a forma como podemos dar personalidade aos dados, vendo os detalhes mais mundanos da nossa vida diária e transformando o abstrato e o incontável em algo que possa ser visto, sentido e diretamente interligado com a nossa vida.
Giorgia Lupi - Information designer
Giorgia Lupi sees beauty in data. She challenges the impersonality that data communicate, designing engaging visual narratives that re-connect numbers to what they stand for: stories, people, ideas. Full bio
Giorgia Lupi sees beauty in data. She challenges the impersonality that data communicate, designing engaging visual narratives that re-connect numbers to what they stand for: stories, people, ideas. Full bio
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00:12
This is what my last week looked like.
0
760
2880
O meu fim de semana passado
teve este aspeto.
teve este aspeto.
00:16
What I did,
1
4680
1696
O que fiz,
00:18
who I was with,
2
6400
1816
com quem estive,
00:20
the main sensations I had
for every waking hour ...
for every waking hour ...
3
8240
3120
as principais sensações que tive
sempre que estava acordada...
sempre que estava acordada...
00:24
If the feeling came as I thought of my dad
4
12080
2496
Se o sentimento surgia
quando pensava no meu pai,
quando pensava no meu pai,
00:26
who recently passed away,
5
14600
1776
que morreu há pouco tempo,
00:28
or if I could have just definitely
avoided the worries and anxieties.
avoided the worries and anxieties.
6
16400
4056
ou se podia ter evitado
as preocupações e ansiedades.
as preocupações e ansiedades.
00:32
And if you think I'm a little obsessive,
7
20480
1936
E se acham que sou um pouco obsessiva,
00:34
you're probably right.
8
22440
1856
provavelmente têm razão.
00:36
But clearly, from this visualization,
9
24320
2256
Mas, claramente,
a partir desta visualização,
a partir desta visualização,
00:38
you can learn much more about me
than from this other one,
than from this other one,
10
26600
3296
podem aprender muito mais sobre mim
do que a partir desta outra,
do que a partir desta outra,
00:41
which are images you're
probably more familiar with
probably more familiar with
11
29920
2976
cujas imagens provavelmente
vos são mais familiares
vos são mais familiares
00:44
and which you possibly even have
on your phone right now.
on your phone right now.
12
32920
2816
e que talvez tenham no telemóvel,
neste preciso momento.
neste preciso momento.
00:47
Bar charts for the steps you walked,
13
35760
2216
Gráficos de barras
sobre os passos que deram,
sobre os passos que deram,
00:50
pie charts for the quality
of your sleep --
of your sleep --
14
38000
2376
gráficos circulares
sobre a qualidade do sono,
sobre a qualidade do sono,
00:52
the path of your morning runs.
15
40400
1720
o percurso das corridas matinais.
00:55
In my day job, I work with data.
16
43280
2296
No meu emprego diário,
trabalho com dados.
trabalho com dados.
00:57
I run a data visualization design company,
17
45600
2496
Tenho uma empresa
de "design" de visualização de dados.
de "design" de visualização de dados.
01:00
and we design and develop ways
to make information accessible
to make information accessible
18
48120
3336
Concebemos e desenvolvemos
formas de tornar a informação acessível
formas de tornar a informação acessível
01:03
through visual representations.
19
51480
2096
através de representações visuais.
01:05
What my job has taught me over the years
20
53600
3016
O que o meu trabalho me ensinou,
ao longo dos anos,
ao longo dos anos,
01:08
is that to really understand data
and their true potential,
and their true potential,
21
56640
4216
é que, para realmente compreender dados
e o seu verdadeiro potencial,
e o seu verdadeiro potencial,
01:12
sometimes we actually
have to forget about them
have to forget about them
22
60880
3096
por vezes, temos de nos esquecer deles
01:16
and see through them instead.
23
64000
1760
e, em vez disso, ver através deles.
01:18
Because data are always
just a tool we use to represent reality.
just a tool we use to represent reality.
24
66440
3576
Porque os dados são sempre
apenas uma ferramenta
apenas uma ferramenta
para representar a realidade.
01:22
They're always used
as a placeholder for something else,
as a placeholder for something else,
25
70040
2856
São sempre usados
como substituto de outra coisa qualquer
como substituto de outra coisa qualquer
01:24
but they are never the real thing.
26
72920
2176
mas nunca são a realidade.
01:27
But let me step back for a moment
27
75120
1936
Mas deixem-me voltar atrás,
ao momento em que eu
entendi isto pela primeira vez.
entendi isto pela primeira vez.
01:29
to when I first understood
this personally.
this personally.
28
77080
2480
01:32
In 1994, I was 13 years old.
29
80280
3336
Em 1994, tinha 13 anos.
01:35
I was a teenager in Italy.
30
83640
1936
Era uma adolescente em Itália.
01:37
I was too young
to be interested in politics,
to be interested in politics,
31
85600
2616
Era demasiado nova
para me interessar por política,
para me interessar por política,
01:40
but I knew that a businessman,
Silvio Berlusconi,
Silvio Berlusconi,
32
88240
2496
mas sabia que um empresário,
Silvio Berlusconi,
Silvio Berlusconi,
01:42
was running for president
for the moderate right.
for the moderate right.
33
90760
2560
era candidato à presidência
pela direita moderada.
pela direita moderada.
01:46
We lived in a very liberal town,
34
94120
2016
Vivíamos numa cidade muito liberal,
01:48
and my father was a politician
for the Democratic Party.
for the Democratic Party.
35
96160
3296
o meu pai era político,
do Partido Democrata.
do Partido Democrata.
01:51
And I remember that no one thought
that Berlusconi could get elected --
that Berlusconi could get elected --
36
99480
4336
Lembro-me que ninguém achava
que Berlusconi podia ser eleito:
que Berlusconi podia ser eleito:
01:55
that was totally not an option.
37
103840
1760
isso era impossível.
01:58
But it happened.
38
106560
1216
Mas aconteceu.
01:59
And I remember the feeling very vividly.
39
107800
2536
Lembro-me vivamente dessa sensação.
02:02
It was a complete surprise,
40
110360
1856
Foi uma surpresa total,
02:04
as my dad promised that in my town
he knew nobody who voted for him.
he knew nobody who voted for him.
41
112240
5040
pois o meu pai garantia que, na cidade,
não havia ninguém que tivesse votado nele.
não havia ninguém que tivesse votado nele.
02:10
This was the first time
42
118720
1496
Foi a primeira vez
02:12
when the data I had gave me
a completely distorted image of reality.
a completely distorted image of reality.
43
120240
4560
que os dados ao meu dispor
me deram uma imagem
totalmente distorcida da realidade.
totalmente distorcida da realidade.
02:17
My data sample was actually
pretty limited and skewed,
pretty limited and skewed,
44
125280
3296
Na verdade, a minha amostra de dados
era bastante limitada e parcial.
era bastante limitada e parcial.
02:20
so probably it was because of that,
I thought, I lived in a bubble,
I thought, I lived in a bubble,
45
128600
3736
Provavelmente foi por causa disso
que pensei que vivia numa bolha
que pensei que vivia numa bolha
02:24
and I didn't have enough chances
to see outside of it.
to see outside of it.
46
132360
2600
e não tinha oportunidades
de ver o exterior.
de ver o exterior.
02:28
Now, fast-forward to November 8, 2016
47
136080
3776
Passemos para 8 de novembro de 2016,
02:31
in the United States.
48
139880
1200
nos Estados Unidos da América.
02:33
The internet polls,
49
141960
1296
As sondagens na Internet,
os modelos estatísticos,
os modelos estatísticos,
02:35
statistical models,
50
143280
1376
02:36
all the pundits agreeing on a possible
outcome for the presidential election.
outcome for the presidential election.
51
144680
4816
todos os comentadores concordavam
num resultado possível
para as eleições presidenciais.
para as eleições presidenciais.
02:41
It looked like we had
enough information this time,
enough information this time,
52
149520
2616
Parecia que, desta vez,
tínhamos informação suficiente
tínhamos informação suficiente
02:44
and many more chances to see outside
the closed circle we lived in --
the closed circle we lived in --
53
152160
4096
e mais oportunidades de ver
o exterior do círculo em que vivíamos,
o exterior do círculo em que vivíamos,
02:48
but we clearly didn't.
54
156280
1320
mas claramente não tínhamos.
02:50
The feeling felt very familiar.
55
158040
2096
Foi uma sensação muito familiar.
02:52
I had been there before.
56
160160
1480
Eu já tinha passado por isso.
02:54
I think it's fair to say
the data failed us this time --
the data failed us this time --
57
162360
2856
Acho que é justo dizer que
desta vez os dados nos traíram
desta vez os dados nos traíram
02:57
and pretty spectacularly.
58
165240
1856
de maneira espetacular.
02:59
We believed in data,
59
167120
1696
Acreditámos nos dados,
03:00
but what happened,
60
168840
1416
mas o que aconteceu,
03:02
even with the most respected newspaper,
61
170280
2696
mesmo nos jornais mais respeitados,
03:05
is that the obsession to reduce everything
to two simple percentage numbers
to two simple percentage numbers
62
173000
4696
foi que a obsessão em reduzir tudo
a duas percentagens simples
a duas percentagens simples
03:09
to make a powerful headline
63
177720
1976
de maneira a fazer um cabeçalho poderoso,
03:11
made us focus on these two digits
64
179720
2056
fez com que nos focássemos
nesses dois números
nesses dois números
03:13
and them alone.
65
181800
1200
e em mais nada.
03:15
In an effort to simplify the message
66
183560
2056
Numa tentativa de simplificar a mensagem
03:17
and draw a beautiful,
inevitable red and blue map,
inevitable red and blue map,
67
185640
3416
e criar um mapa vermelho e azul,
bonito e inevitável,
bonito e inevitável,
03:21
we lost the point completely.
68
189080
1880
escapou-nos completamente o essencial.
03:23
We somehow forgot
that there were stories --
that there were stories --
69
191440
2136
Esquecemo-nos de que havia histórias:
03:25
stories of human beings
behind these numbers.
behind these numbers.
70
193600
2360
histórias de seres humanos
por trás dos números.
por trás dos números.
03:29
In a different context,
71
197240
1576
Num contexto diferente,
03:30
but to a very similar point,
72
198840
1656
mas num ponto muito semelhante,
03:32
a peculiar challenge was presented
to my team by this woman.
to my team by this woman.
73
200520
3896
esta senhora apresentou-nos um desafio
peculiar, a mim e à minha equipa.
peculiar, a mim e à minha equipa.
03:36
She came to us with a lot of data,
74
204440
2376
Apareceu-nos com muitos dados
03:38
but ultimately she wanted to tell
one of the most humane stories possible.
one of the most humane stories possible.
75
206840
4416
mas, no fundo, queria contar
uma das histórias mais humanas possível
uma das histórias mais humanas possível
03:43
She's Samantha Cristoforetti.
76
211280
1696
Chama-se Samantha Cristoforetti.
03:45
She has been the first
Italian woman astronaut,
Italian woman astronaut,
77
213000
2576
É a primeira mulher astronauta italiana
03:47
and she contacted us before being launched
78
215600
2496
e contactou-nos antes de partir
para uma expedição de seis meses
para uma expedição de seis meses
03:50
on a six-month-long expedition
to the International Space Station.
to the International Space Station.
79
218120
3896
na Estação Espacial Internacional.
03:54
She told us, "I'm going to space,
80
222040
2216
Ela disse-nos: "Vou para o espaço
03:56
and I want to do something meaningful
with the data of my mission
with the data of my mission
81
224280
3096
"e quero fazer algo importante
com os dados da minha missão
com os dados da minha missão
03:59
to reach out to people."
82
227400
1240
"para chegar às pessoas."
04:01
A mission to the
International Space Station
International Space Station
83
229600
2536
Uma missão na
Estação Espacial Internacional
Estação Espacial Internacional
04:04
comes with terabytes of data
84
232160
2096
traz terabits de dados
04:06
about anything you can possibly imagine --
85
234280
2376
sobre tudo o que se possa imaginar:
04:08
the orbits around Earth,
86
236680
1496
as órbitas à volta da Terra,
04:10
the speed and position of the ISS
87
238200
2096
a velocidade e a posição da EEI
04:12
and all of the other thousands
of live streams from its sensors.
of live streams from its sensors.
88
240320
3680
e todas as outras transmissões em direto
emitidas pelos seus sensores.
emitidas pelos seus sensores.
04:16
We had all of the hard data
we could think of --
we could think of --
89
244840
2896
Tínhamos todos
os dados concretos imagináveis
os dados concretos imagináveis
04:19
just like the pundits
before the election --
before the election --
90
247760
2416
— tal como os comentadores
antes das eleições —
antes das eleições —
04:22
but what is the point
of all these numbers?
of all these numbers?
91
250200
2976
mas para que servem estes números todos?
04:25
People are not interested
in data for the sake of it,
in data for the sake of it,
92
253200
2736
As pessoas não estão interessadas
nos dados em si mesmos,
nos dados em si mesmos,
04:27
because numbers are never the point.
93
255960
1855
pois os números nunca são o essencial.
04:29
They're always the means to an end.
94
257839
1961
São sempre um meio para atingir um fim.
04:32
The story we needed to tell
95
260839
1777
A história que tínhamos de contar
04:34
is that there is a human being
in a teeny box
in a teeny box
96
262640
2496
é que há um ser humano numa caixinha
04:37
flying in space above your head,
97
265160
2256
a flutuar no espaço acima de nós
04:39
and that you can actually see her
with your naked eye on a clear night.
with your naked eye on a clear night.
98
267440
4096
e que podemos vê-la a olho nu,
numa noite límpida.
numa noite límpida.
04:43
So we decided to use data
to create a connection
to create a connection
99
271560
3096
Então, decidimos usar dados
para criar uma ligação
para criar uma ligação
04:46
between Samantha and all of the people
looking at her from below.
looking at her from below.
100
274680
4056
entre Samantha e as pessoas
a olhar para ela cá de baixo.
a olhar para ela cá de baixo.
04:50
We designed and developed
what we called "Friends in Space,"
what we called "Friends in Space,"
101
278760
3176
Concebemos e desenvolvemos o chamado
"Amigos no Espaço",
"Amigos no Espaço",
04:53
a web application that simply
lets you say "hello" to Samantha
lets you say "hello" to Samantha
102
281960
4656
uma aplicação da Internet
que nos permite dizer "olá" à Samantha,
que nos permite dizer "olá" à Samantha,
04:58
from where you are,
103
286640
1256
em qualquer lugar onde estejamos
04:59
and "hello" to all the people
who are online at the same time
who are online at the same time
104
287920
3536
e dizer "olá" a toda a gente
que está online ao mesmo tempo,
que está online ao mesmo tempo,
05:03
from all over the world.
105
291480
1520
em todo o mundo.
05:05
And all of these "hellos"
left visible marks on the map
left visible marks on the map
106
293640
3456
E todos esses "olás"
deixavam marcas visíveis no mapa,
deixavam marcas visíveis no mapa,
05:09
as Samantha was flying by
107
297120
2016
enquanto Samantha estava a passar
05:11
and as she was actually
waving back every day at us
waving back every day at us
108
299160
3376
e enquanto estava a acenar-nos,
diariamente,
diariamente,
05:14
using Twitter from the ISS.
109
302560
1680
usando o Twitter da EEI.
05:16
This made people see the mission's data
from a very different perspective.
from a very different perspective.
110
304880
4976
Isto fez com que as pessoas
olhassem para os dados da missão
sob uma perspetiva diferente.
sob uma perspetiva diferente.
05:21
It all suddenly became much more
about our human nature and our curiosity,
about our human nature and our curiosity,
111
309880
4696
De repente, tornou-se mais acerca
da nossa natureza humana e curiosidade
da nossa natureza humana e curiosidade
05:26
rather than technology.
112
314600
1656
do que sobre a tecnologia.
05:28
So data powered the experience,
113
316280
2336
Então, os dados potenciaram a experiência
05:30
but stories of human beings
were the drive.
were the drive.
114
318640
2400
mas as histórias de seres humanos
foram o impulso.
foram o impulso.
05:34
The very positive response
of its thousands of users
of its thousands of users
115
322840
3336
A resposta muito positiva
dos milhares de utilizadores
dos milhares de utilizadores
05:38
taught me a very important lesson --
116
326200
1936
ensinou-me uma lição muito importante.
05:40
that working with data
means designing ways
means designing ways
117
328160
2856
Trabalhar com dados
implica conceber formas
implica conceber formas
05:43
to transform the abstract
and the uncountable
and the uncountable
118
331040
2736
de transformar
o abstrato e e o incontável
o abstrato e e o incontável
05:45
into something that can be seen,
felt and directly reconnected
felt and directly reconnected
119
333800
4016
em algo que pode ser visto,
sentido e diretamente relacionado
sentido e diretamente relacionado
05:49
to our lives and to our behaviors,
120
337840
2296
com a nossa vida e comportamentos.
05:52
something that is hard to achieve
121
340160
1856
Algo que é difícil concretizar
05:54
if we let the obsession for the numbers
and the technology around them
and the technology around them
122
342040
3896
se deixarmos que os números
e a tecnologia que os rodeia
e a tecnologia que os rodeia
05:57
lead us in the process.
123
345960
1280
nos guiem nesse processo.
06:00
But we can do even more to connect data
to the stories they represent.
to the stories they represent.
124
348600
4896
Mas podemos fazer mais para ligar
os dados às histórias que eles representam.
os dados às histórias que eles representam.
06:05
We can remove technology completely.
125
353520
2656
06:08
A few years ago, I met this other woman,
126
356200
2256
Há uns anos, conheci outra mulher,
Stefanie Posavec,
Stefanie Posavec,
06:10
Stefanie Posavec --
127
358480
1376
06:11
a London-based designer who shares with me
the passion and obsession about data.
the passion and obsession about data.
128
359880
5816
uma "designer" sediada em Londres,
com a mesma paixão
e obsessão por dados.
e obsessão por dados.
06:17
We didn't know each other,
129
365720
1336
Não nos conhecíamos,
06:19
but we decided to run
a very radical experiment,
a very radical experiment,
130
367080
3256
mas decidimos fazer
uma experiência muito radical:
uma experiência muito radical:
06:22
starting a communication using only data,
131
370360
2536
começar uma conversa
usando apenas dados,
usando apenas dados,
06:24
no other language,
132
372920
1336
nenhuma outra linguagem
06:26
and we opted for using no technology
whatsoever to share our data.
whatsoever to share our data.
133
374280
4616
e optámos por não usar qualquer
tecnologia para partilhar os dados.
tecnologia para partilhar os dados.
06:30
In fact, our only means of communication
134
378920
2896
Na verdade, o nosso único
meio de comunicação
meio de comunicação
06:33
would be through
the old-fashioned post office.
the old-fashioned post office.
135
381840
2856
seria a antiquada estação de correios.
06:36
For "Dear Data," every week for one year,
136
384720
2456
Para "Queridos Dados",
todas as semanas, durante um ano,
todas as semanas, durante um ano,
06:39
we used our personal data
to get to know each other --
to get to know each other --
137
387200
3456
usámos dados pessoais
para nos conhecermos:
para nos conhecermos:
06:42
personal data around weekly
shared mundane topics,
shared mundane topics,
138
390680
3656
dados pessoais partilhados
semanalmente sobre tópicos mundanos,
semanalmente sobre tópicos mundanos,
desde os nossos sentimentos
às interações com os nossos companheiros.
às interações com os nossos companheiros.
06:46
from our feelings
139
394360
1216
06:47
to the interactions with our partners,
140
395600
1856
06:49
from the compliments we received
to the sounds of our surroundings.
to the sounds of our surroundings.
141
397480
3160
Desde os elogios que recebíamos,
aos sons ao nosso redor.
aos sons ao nosso redor.
06:53
Personal information
that we would then manually hand draw
that we would then manually hand draw
142
401480
3536
Informações pessoais
que desenhávamos manualmente,
que desenhávamos manualmente,
06:57
on a postcard-size sheet of paper
143
405040
2496
numa folha do tamanho de um postal,
06:59
that we would every week
send from London to New York,
send from London to New York,
144
407560
2936
que mandávamos semanalmente
de Londres para Nova Iorque,
de Londres para Nova Iorque,
07:02
where I live,
145
410520
1256
onde eu moro,
07:03
and from New York to London,
where she lives.
where she lives.
146
411800
2200
e de Nova Iorque para Londres,
onde ela mora.
onde ela mora.
07:06
The front of the postcard
is the data drawing,
is the data drawing,
147
414480
3696
Na parte frontal do postal
ficava o desenho dos dados
ficava o desenho dos dados
07:10
and the back of the card
148
418200
1296
e, no verso, continha
a morada da outra pessoa
a morada da outra pessoa
07:11
contains the address
of the other person, of course,
of the other person, of course,
149
419520
2429
07:13
and the legend for how
to interpret our drawing.
to interpret our drawing.
150
421973
2640
e a legenda de como interpretar o desenho.
07:17
The very first week into the project,
151
425640
2016
Na primeira semana do projeto,
07:19
we actually chose
a pretty cold and impersonal topic.
a pretty cold and impersonal topic.
152
427680
3056
escolhemos um tópico frio e impessoal:
07:22
How many times do we
check the time in a week?
check the time in a week?
153
430760
3200
Quantas vezes olhamos para as horas,
numa semana?
numa semana?
07:26
So here is the front of my card,
154
434720
1936
Aqui está a frente do meu cartão
07:28
and you can see that every little symbol
155
436680
1976
e podemos ver que cada símbolo
07:30
represents all of the times
that I checked the time,
that I checked the time,
156
438680
3416
representa todas as vezes
que eu olhei para as horas,
que eu olhei para as horas,
07:34
positioned for days
and different hours chronologically --
and different hours chronologically --
157
442120
3376
colocado por dias e por horas,
cronologicamente,
cronologicamente,
07:37
nothing really complicated here.
158
445520
2040
nada muito complicado.
07:40
But then you see in the legend
159
448200
1576
Mas então vemos na legenda,
07:41
how I added anecdotal details
about these moments.
about these moments.
160
449800
3456
como eu adicionei detalhes informais
sobre esses momentos.
sobre esses momentos.
07:45
In fact, the different types of symbols
indicate why I was checking the time --
indicate why I was checking the time --
161
453280
4576
Na verdade, os diferentes símbolos
indicam a razão de eu
ter consultado as horas.
ter consultado as horas.
07:49
what was I doing?
162
457880
1216
O que é que eu estava a fazer?
07:51
Was I bored? Was I hungry?
163
459120
1696
Estava aborrecida? Com fome? Atrasada?
07:52
Was I late?
164
460840
1216
07:54
Did I check it on purpose
or just casually glance at the clock?
or just casually glance at the clock?
165
462080
3216
Consultei de propósito?
Ou olhei, casualmente,
para o relógio, de relance?
para o relógio, de relance?
07:57
And this is the key part --
166
465320
2256
Esta parte é a parte essencial:
07:59
representing the details
of my days and my personality
of my days and my personality
167
467600
3696
representar os detalhes dos meus dias
e da minha personalidade,
e da minha personalidade,
08:03
through my data collection.
168
471320
1936
através da recolha de dados.
08:05
Using data as a lens or a filter
to discover and reveal, for example,
to discover and reveal, for example,
169
473280
4696
Usar dados como uma lente ou filtro
para descobrir e revelar, por exemplo,
08:10
my never-ending anxiety for being late,
170
478000
2176
a minha interminável ansiedade
de nunca me atrasar,
de nunca me atrasar,
08:12
even though I'm absolutely always on time.
171
480200
2200
apesar de eu chegar sempre a horas.
08:16
Stefanie and I spent one year
collecting our data manually
collecting our data manually
172
484200
4096
Stefanie e eu passámos um ano
a recolher os nossos dados, manualmente,
a recolher os nossos dados, manualmente,
08:20
to force us to focus on the nuances
that computers cannot gather --
that computers cannot gather --
173
488320
4496
para nos forçarmos a concentrar em nuances
que os computadores não recolhem,
que os computadores não recolhem,
08:24
or at least not yet --
174
492840
1536
pelo menos, por enquanto,
08:26
using data also to explore our minds
and the words we use,
and the words we use,
175
494400
3496
usando dados para explorar
as nossas mentes
as nossas mentes
e as palavras que usamos
08:29
and not only our activities.
176
497920
1936
e não apenas as nossas atividades.
08:31
Like at week number three,
177
499880
1416
Na terceira semana,
08:33
where we tracked the "thank yous"
we said and were received,
we said and were received,
178
501320
3816
monitorizámos os "obrigados"
que dissemos e recebemos
que dissemos e recebemos
e, então, percebi que agradeço
sobretudo às pessoas que não conheço.
sobretudo às pessoas que não conheço.
08:37
and when I realized that I thank
mostly people that I don't know.
mostly people that I don't know.
179
505160
4656
08:41
Apparently I'm a compulsive thanker
to waitresses and waiters,
to waitresses and waiters,
180
509840
4336
Aparentemente, agradeço
compulsivamente aos empregados de mesa,
compulsivamente aos empregados de mesa,
08:46
but I definitely don't thank enough
the people who are close to me.
the people who are close to me.
181
514200
3160
mas não agradeço às pessoas
chegadas a mim o suficiente.
chegadas a mim o suficiente.
08:51
Over one year,
182
519000
1256
Durante um ano,
08:52
the process of actively noticing
and counting these types of actions
and counting these types of actions
183
520280
4496
o processo de ativamente
observar e calcular estas ações,
observar e calcular estas ações,
08:56
became a ritual.
184
524800
1296
tornou-se num ritual que nos modificou.
08:58
It actually changed ourselves.
185
526120
2056
09:00
We became much more
in tune with ourselves,
in tune with ourselves,
186
528200
2696
Tornámo-nos mais ligadas a nós mesmas,
09:02
much more aware of our behaviors
and our surroundings.
and our surroundings.
187
530920
3120
muito mais conscientes
do nosso comportamento
do nosso comportamento
e do que nos rodeava.
09:06
Over one year, Stefanie and I
connected at a very deep level
connected at a very deep level
188
534680
2976
Durante um ano, Stefanie e eu
comunicámos de forma profunda
comunicámos de forma profunda
09:09
through our shared data diary,
189
537680
2016
através dos diários de dados
que partilhávamos.
que partilhávamos.
09:11
but we could do this only because
we put ourselves in these numbers,
we put ourselves in these numbers,
190
539720
4296
Mas só pudemos fazer isso
porque nos colocámos nos números,
porque nos colocámos nos números,
inserindo neles os contextos
das nossas histórias.
das nossas histórias.
09:16
adding the contexts
of our very personal stories to them.
of our very personal stories to them.
191
544040
3976
09:20
It was the only way
to make them truly meaningful
to make them truly meaningful
192
548040
2456
Foi a única forma de fazê-los
ter significado e de nos representar.
ter significado e de nos representar.
09:22
and representative of ourselves.
193
550520
2200
09:26
I am not asking you
to start drawing your personal data,
to start drawing your personal data,
194
554480
3096
Eu não estou a pedir que comecem
a desenhar os vossos dados pessoais
a desenhar os vossos dados pessoais
09:29
or to find a pen pal across the ocean.
195
557600
2856
ou encontrem um correspondente
do outro lado do mundo.
do outro lado do mundo.
09:32
But I'm asking you to consider data --
196
560480
2576
Mas peço-vos que tenham em
consideração os dados
consideração os dados
09:35
all kind of data --
197
563080
1456
— dados de todos os tipos —
09:36
as the beginning of the conversation
198
564560
1776
como o início de uma conversa
e não o seu fim.
e não o seu fim.
09:38
and not the end.
199
566360
1200
09:40
Because data alone
will never give us a solution.
will never give us a solution.
200
568080
3176
Porque os dados, só por si,
nunca nos darão uma solução.
nunca nos darão uma solução.
09:43
And this is why data failed us so badly --
201
571280
2696
É por isso que os dados falham
terrivelmente,
terrivelmente,
09:46
because we failed to include
the right amount of context
the right amount of context
202
574000
3376
porque nós falhamos em incluir
a quantia certa de contexto
a quantia certa de contexto
09:49
to represent reality --
203
577400
1456
que represente a realidade,
09:50
a nuanced, complicated
and intricate reality.
and intricate reality.
204
578880
3200
uma realidade complicada,
detalhada e cheia de nuances.
detalhada e cheia de nuances.
09:54
We kept looking at these two numbers,
205
582960
2456
Continuámos a olhar
para estes dois números,
para estes dois números,
09:57
obsessing with them
206
585440
1496
obcecados por eles
09:58
and pretending that our world
could be reduced
could be reduced
207
586960
2496
e fingimos que o mundo
podia ser reduzido
podia ser reduzido
10:01
to a couple digits and a horse race,
208
589480
2336
a um par de dígitos
e a uma corrida de cavalos,
e a uma corrida de cavalos,
10:03
while the real stories,
209
591840
1256
enquanto que histórias reais,
as realmente importantes,
as realmente importantes,
10:05
the ones that really mattered,
210
593120
1456
10:06
were somewhere else.
211
594600
1416
estavam noutro local.
10:08
What we missed looking at these stories
only through models and algorithms
only through models and algorithms
212
596040
4416
O que nos escapou, ao olharmos
para estas histórias,
para estas histórias,
apenas através de modelos e de algoritmos,
10:12
is what I call "data humanism."
213
600480
2520
é aquilo a que eu chamo
"humanismo dos dados".
"humanismo dos dados".
10:15
In the Renaissance humanism,
214
603560
2016
No humanismo renascentista,
os intelectuais europeus
os intelectuais europeus
10:17
European intellectuals
215
605600
1616
10:19
placed the human nature instead of God
at the center of their view of the world.
at the center of their view of the world.
216
607240
4920
puseram no centro do mundo
a natureza humana, em vez de Deus.
a natureza humana, em vez de Deus.
10:24
I believe something similar
needs to happen
needs to happen
217
612800
2216
Eu creio que é preciso acontecer
algo parecido
algo parecido
10:27
with the universe of data.
218
615040
1776
com o universo dos dados.
10:28
Now data are apparently
treated like a God --
treated like a God --
219
616840
2976
Hoje, os dados são tratados como deuses,
10:31
keeper of infallible truth
for our present and our future.
for our present and our future.
220
619840
3280
guardiões da verdade infalível
do nosso presente e futuro.
do nosso presente e futuro.
10:35
The experiences
that I shared with you today
that I shared with you today
221
623840
2896
As experiências que partilhei hoje
10:38
taught me that to make data faithfully
representative of our human nature
representative of our human nature
222
626760
5016
ensinaram-me que,
para que os dados representem
para que os dados representem
a nossa natureza humana, de forma fiel,
10:43
and to make sure they will not
mislead us anymore,
mislead us anymore,
223
631800
3416
e para garantir
que não nos enganem de novo,
que não nos enganem de novo,
10:47
we need to start designing ways
to include empathy, imperfection
to include empathy, imperfection
224
635240
3696
precisamos de começar a criar formas
de incluir a empatia, a imperfeição
de incluir a empatia, a imperfeição
10:50
and human qualities
225
638960
1576
e qualidades humanas
10:52
in how we collect, process,
analyze and display them.
analyze and display them.
226
640560
3720
na forma como recolhemos, processamos,
analisamos e apresentamos os dados.
analisamos e apresentamos os dados.
10:57
I do see a place where, ultimately,
227
645280
2976
Eu imagino um lugar onde, por fim,
11:00
instead of using data
only to become more efficient,
only to become more efficient,
228
648280
3336
em vez de usarmos dados
só para sermos mais eficazes,
só para sermos mais eficazes,
usaremos os dados
para nos tornarmos mais humanos.
para nos tornarmos mais humanos.
11:03
we will all use data
to become more humane.
to become more humane.
229
651640
2800
11:06
Thank you.
230
654880
1216
Obrigada.
11:08
(Applause)
231
656120
4441
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Giorgia Lupi - Information designerGiorgia Lupi sees beauty in data. She challenges the impersonality that data communicate, designing engaging visual narratives that re-connect numbers to what they stand for: stories, people, ideas.
Why you should listen
What sets Giorgia Lupi apart is her humanistic approach to the world of data.
Her work frequently crosses the divide between digital, print and handcrafted representations of information: primarily, she draws with data. She has a passion for and obsession with data, the material she uses to tell stories, and the lens through which she sees the world.
Data are often considered to be very impersonal, boring and clinical, but Lupi's work proves the opposite. She makes sense of data with a curious mind and a heterogeneous arsenal, which ranges from digital technology to exhausting and repetitive manual labor. She believes we will ultimately unlock the full potential of data only when we embrace their nature, and make them part of our lives, which will inevitably make data more human in the process.
Trained as an architect, Lupi has always been driven by opposing forces: analysis and intuition, logic and beauty, numbers and images. True to these dichotomies, in 2011 she started both her own company and studying for a PhD. She earned her ddoctorate in design at Politecnico di Milano, where she focused on information mapping, and she is now the design director and co-founder of Accurat, a global, data-driven research, design and innovation firm with offices in Milan and New York. She relocated from Italy to New York City, where she now lives.
Thanks to her work and research, Giorgia is a prominent voice in the world of data. She has spoken at numerous events, universities and institutions around the world, including the Museum of Modern Art, the Guggenheim Museum, PopTech Conference, Eyeo Festival, Fast Company Innovation by Design, New York University, Columbia University and the New York Public Library. She has been featured in major international outlets such as the New York Times, The Guardian, the Washington Post, NPR, BBC, TIME magazine, National Geographic, Scientific American, Popular Science, Wired, Vogue, Vanity Fair, Monocle and more. Her work has been exhibited at the Design Museum, the Science Museum, and Somerset House in London; the New York Hall of Science and the Storefront for Art and Architecture in New York; at the Triennale Design Museum and the Design Week in Milan, among others.
With her company, Accurat, she has worked with major international clients including IBM, Google, Microsoft, the United Nations, the World Health Organization, the World Economic Forum, the European Union, the Louis Vuitton-Moet-Hennessy Group, Fiat Chrysler Automobiles, J.P. Morgan Asset Management, Unicredit Group and KPMG Advisory.
Giorgia is the co-author of Dear Data, an aspirational hand-drawn data visualization book that explores the more slippery details of daily life through data, revealing the patterns that inform our decisions and affect our relationships.
Her work is part of the permanent collection of the Museum of Modern Art.
Giorgia Lupi | Speaker | TED.com