TED2010
Tim Berners-Lee: The year open data went worldwide
Tim Berners-Lee: O dia em que os dados abertos abertos se tornaram mundiais
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No TED2009, Tim Berners-Lee fez o apelo "dados brutos já" - pra governos, cientistas e instituições disponibilizarem os seus dados de forma grtuita na web. No TED University de 2010, ele mostra alguns resultados interessantes quando os dados são relacionados.
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
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00:15
Last year here at TED
0
0
2000
O ano passado aqui no TED
00:17
I asked you to give me your data,
1
2000
2000
pedi-vos para me darem os vossos dados,
00:19
to put your data on the web, on the basis
2
4000
2000
para colocarem os vossos dados na Web, partindo do pressuposto
00:21
that if people put data onto the web --
3
6000
3000
que se as pessoas colocarem dados na rede,
00:24
government data, scientific data, community data,
4
9000
3000
dados do Governo, dados científicos, dados comunitários,
00:27
whatever it is -- it will be used by other people
5
12000
2000
sejam eles quais forem, seriam usados por outras pessoas
00:29
to do wonderful things, in ways
6
14000
2000
que farão coisas maravilhosas, com resultados
00:31
that they never could have imagined.
7
16000
2000
que eles nunca teriam imaginado.
00:33
So, today I'm back just to show you a few things,
8
18000
3000
Então, hoje estou de volta para vos mostrar algumas coisas,
00:36
to show you, in fact, there is
9
21000
2000
para vos mostrar, de facto, que existe
00:38
an open data movement afoot,
10
23000
5000
um movimento de dados abertos a caminho,
00:43
now, around the world.
11
28000
2000
percorrendo o mundo inteiro.
00:45
The cry of "Raw data now!"
12
30000
2000
O apelo de "dados brutos agora",
00:47
which I made people make in the auditorium,
13
32000
2000
que eu fiz aos presentes no auditório,
00:49
was heard around the world.
14
34000
2000
foi ouvido pelo mundo inteiro.
00:51
So, let's roll the video.
15
36000
3000
Sendo assim, vamos ver o vídeo.
00:54
A classic story, the first one which lots of people picked up,
16
39000
3000
Uma história clássica, a primeira que muitos apanharam
00:57
was when in March -- on March 10th in fact, soon after TED --
17
42000
3000
foi quando em Março, 10 de Março para ser mais preciso, pouco depois do TED,
01:00
Paul Clarke, in the U.K. government,
18
45000
3000
Paul Clarke, do Governo do Reino Unido.
01:03
blogged, "Oh, I've just got some raw data. Here it is,
19
48000
2000
publicou que, "Oh, eu tenho alguns dados brutos. Aqui estão,
01:05
it's about bicycle accidents."
20
50000
3000
é sobre acidentes de bicicletas."
01:08
Two days it took the Times Online
21
53000
3000
O Times Online demorou dois dias
01:11
to make a map, a mashable map --
22
56000
2000
a fazer um mapa, um mapa maleável,
01:13
we call these things mash-ups --
23
58000
2000
nós chamamos a estas coisas mash-ups,
01:15
a mashed-up user interface that allows you to go in there
24
60000
2000
um mash-up, um interface de usuário que te permite entrar
01:17
and have a look and find out whether your bicycle
25
62000
2000
e dar uma olhadela e descobrir se a rota
01:19
route to work was affected.
26
64000
2000
de bicicleta para o trabalho foi afectada.
01:21
Here's more data, traffic survey data,
27
66000
2000
Existem mais dados, dados de pesquisa sobre trânsito,
01:23
again, put out by the U.K. government,
28
68000
2000
novamente, disponibilizados pelo Governo do Reino Unido,
01:25
and because they put it up using the Linked Data standards,
29
70000
3000
e como os colocaram usando standards de dados ligados
01:28
then a user could just make a map,
30
73000
2000
o utilizador podia simplesmente fazer um mapa,
01:30
just by clicking.
31
75000
2000
apenas com alguns cliques.
01:32
Does this data affect things? Well, let's get back to 2008.
32
77000
2000
Estes dados produzem efeitos? Bem vamos regressar a 2008.
01:34
Look at Zanesville, Ohio.
33
79000
3000
Olhem para Zanesville, Ohio.
01:37
Here's a map a lawyer made. He put on it the water plant,
34
82000
3000
Aqui esta um mapa que um advogado fez, colocado sobre um mapa de condutas de água,
01:40
and which houses are there,
35
85000
2000
vendo que casas existem no mapa,
01:42
which houses have been connected to the water.
36
87000
2000
que casas possuem ligação à água?
01:44
And he got, from other data sources,
37
89000
2000
E ele arranjou, dados de outros locais,
01:46
information to show
38
91000
3000
informações que mostram
01:49
which houses are occupied by white people.
39
94000
2000
que casas estão habitadas por pessoas brancas.
01:51
Well, there was too much of a correlation, he felt,
40
96000
3000
Bem, existe uma correlação muito forte, pensou ele,
01:54
between which houses were occupied by white people
41
99000
3000
entre as casas que eram habitadas por pessoas brancas
01:57
and which houses had water, and the judge was not impressed either.
42
102000
3000
e as casas que tinham água, e o juiz também não ficou impressionado.
02:00
The judge was not impressed to the tune of 10.9 million dollars.
43
105000
3000
O juiz não ficou impressionado com a quantia de 10.9 milhões de dólares.
02:03
That's the power of taking one piece of data,
44
108000
2000
Este é o poder de colocar alguns dados,
02:05
another piece of data, putting it together,
45
110000
3000
e mais outro pedaço de dados, juntá-los,
02:08
and showing the result.
46
113000
2000
e mostrar o resultado.
02:10
Let's look at some data from the U.K. now.
47
115000
2000
Vamos agora ver alguns dados do Reino Unido.
02:12
This is U.K. government data, a completely independent site,
48
117000
2000
Isto são os dados do Governo do Reino Unido, um endereço completamente independente,
02:14
Where Does My Money Go.
49
119000
2000
Para Onde é Que o Meu Dinheiro, Vai,
02:16
It allows anybody to go there and burrow down.
50
121000
2000
permite a qualquer um ir lá e pesquisar,
02:18
You can burrow down by a particular type of spending,
51
123000
2000
podes pesquisar por um tipo específico de despesa
02:20
or you can go through all the different regions and compare them.
52
125000
4000
ou podes ir por todas as categorias e compará-las.
02:24
So, that's happening in the U.K. with U.K. government data.
53
129000
3000
Bem, isto esta a ser feito no Reino Unido, com dados do Governo do Reino Unido.
02:27
Yes, certainly you can do it over here.
54
132000
2000
Sim, com certeza pode ser feito aqui.
02:29
Here's a site which allows you to look at recovery spending
55
134000
3000
Aqui esta um endereço que te permite ver as cobranças de despesas
02:32
in California.
56
137000
2000
na California.
02:34
Take an arbitrary example, Long Beach, California,
57
139000
2000
E vejam um exemplo arbitrário, Long Beach, California,
02:36
you can go and have a look at what recovery money they've been spending
58
141000
3000
podem entrar e ver as despesas de cobrança que eles têm gasto.
02:39
on different things such as energy.
59
144000
3000
em coisas diferentes como energia.
02:42
In fact, this is the graph of the number of data sets
60
147000
3000
Na verdade, este é o gráfico da quantidade de dados colocados
02:45
in the repositories of data.gov,
61
150000
2000
no repositório do data.gov,
02:47
and data.gov.uk.
62
152000
2000
e data.gov.uk.
02:49
And I'm delighted to see a great competition
63
154000
2000
E estou encantado por ver uma grande competição
02:51
between the U.K. in blue, and the U.S. in red.
64
156000
2000
entre o Reino Unido a azul, e os Estado Unidos a vermelho.
02:53
How can you use this stuff?
65
158000
2000
Como podem usar isto?
02:55
Well, for example, if you have lots of data about places
66
160000
3000
Bem, por exemplo, se tens montes de dados sobre locais
02:58
you can take, from a postcode --
67
163000
2000
por exemplo, de código de endereçamento postal,
03:00
which is like a zip plus four --
68
165000
2000
que é como um código postal mais quatro algarismos,
03:02
for a specific group of houses, you can make paper,
69
167000
3000
para um grupo especifico de casas, podes fazer um relatório,
03:05
print off a paper which has got very, very
70
170000
2000
imprimir um relatório que tem coisas muito muito
03:07
specific things about the bus stops,
71
172000
2000
coisa específica sobre paragens de autocarros,
03:09
the things specifically near you.
72
174000
2000
coisas que são, especialmente, perto de ti.
03:11
On a larger scale, this is a mash-up
73
176000
3000
Em larga escala, isto é um mash-up
03:14
of the data which was released about the Afghan elections.
74
179000
3000
de dados que foram libertos sobre as eleições Afegãs.
03:17
It allows you to set your own criteria
75
182000
2000
Permite-te desenvolver o teu próprio critério
03:19
for what sort of things you want to look at.
76
184000
2000
sobre as coisas que queres ver.
03:21
The red circles are polling stations,
77
186000
2000
os círculos vermelhos são assembleias de voto,
03:23
selected by your criteria.
78
188000
2000
seleccionadas pelo teu critério.
03:25
And then you can select also other things on the map
79
190000
2000
E depois podes seleccionar outras coisas no mapa
03:27
to see what other factors, like the threat level.
80
192000
2000
para ver outros factores como o nível de ameaça.
03:29
So, that was government data.
81
194000
3000
Bem, aquilo eram dados governamentais.
03:32
I also talked about community-generated data -- in fact I edited some.
82
197000
2000
Eu também falei sobre comunidades geradoras - de facto editei -
03:34
This is the wiki map, this is the Open Street Map.
83
199000
2000
isto é um mapa wiki, isto é o mapa aberto das ruas.
03:36
"Terrace Theater" I actually put
84
201000
2000
Terrace Theater, por acaso eu coloquei,
03:38
on the map because it wasn't on the map before TED last year.
85
203000
3000
no mapa porque não estava no mapa antes do TED do ano passado.
03:41
I was not the only person editing the open street map.
86
206000
3000
Eu não era a única pessoa a editar o mapa aberto de ruas.
03:44
Each flash on this visualization --
87
209000
2000
Cada flash na visualização
03:46
put together by ITO World --
88
211000
2000
colocado pelo ITO Mundial
03:48
shows an edit in 2009
89
213000
2000
mostra uma edição feita em 2009
03:50
made to the Open Street Map.
90
215000
2000
realizada ao mapa aberto das ruas.
03:52
Let's now spin the world during the same year.
91
217000
3000
Vamos agora rodar o mundo durante o ano que passou.
03:55
Every flash is an edit. Somebody somewhere
92
220000
2000
Cada flash é um edição. Alguém nalgum lugar
03:57
looking at the Open Street Map, and realizing it could be better.
93
222000
3000
olhou para o mapa aberto e apercebeu-se que podia ser melhor.
04:00
You can see Europe is ablaze with updates.
94
225000
3000
Podem ver a Europa em chamas com tantas actualizações.
04:03
Some places, perhaps not as much as they should be.
95
228000
3000
Noutros locais, talvez nem tanto como deveriam ser.
04:06
Here focusing in on Haiti.
96
231000
2000
Aqui focamos o Haiti.
04:08
The map of Port au-Prince at the end
97
233000
2000
O mapa de Port au-Price no fim de 2009
04:10
of 2009 was not all it could be,
98
235000
2000
não era tudo o que poderia ser,
04:12
not as good as the map of California.
99
237000
2000
não era tão bom como o mapa da California.
04:14
Fortunately, just after the earthquake,
100
239000
3000
Felizmente, pouco depois do terramoto,
04:17
GeoEye, a commercial company,
101
242000
2000
GeoEye, uma companhia comercial,
04:19
released satellite imagery
102
244000
2000
disponibilizou imagens de satélite
04:21
with a license, which allowed
103
246000
2000
com uma licença que permitiu
04:23
the open-source community to use it.
104
248000
2000
que a comunidade de fonte-aberta o usasse.
04:25
This is January, in time lapse,
105
250000
2000
Este é o período de Janeiro,
04:27
of people editing ... that's the earthquake.
106
252000
2000
as pessoas a editarem, isto é o terramoto.
04:29
After the earthquake, immediately,
107
254000
2000
Imediatamente depois do terramoto
04:31
people all over the world, mappers
108
256000
2000
as pessoas de todo o mundo, utilizadores
04:33
who wanted to help, and could,
109
258000
2000
que quiseram ajudar, e podiam,
04:35
looked at that imagery, built the map, quickly building it up.
110
260000
3000
olharam para a imagem, construíram um mapa que rapidamente se formou.
04:38
We're focusing now on Port-au-Prince.
111
263000
1000
Estamos agora a focar Port au-Prince.
04:39
The light blue is refugee camps these volunteers had spotted from the [satellite images].
112
264000
4000
Em azul temos os campos de refugiados que os voluntários viram do ar.
04:43
So, now we have, immediately, a real-time map
113
268000
2000
Sendo assim, agora temos, imediatamente, um mapa em tempo real
04:45
showing where there are refugee camps --
114
270000
2000
que mostra onde estão estes campos de refugiados,
04:47
rapidly became the best map
115
272000
2000
e rapidamente se tornou no melhor mapa
04:49
to use if you're doing relief work in Port-au-Prince.
116
274000
3000
para se usar se estivesses a prestar auxílio em Port au-Prince.
04:52
Witness the fact that it's here on this Garmin device
117
277000
2000
Vejam que é neste dispositivo Garmin
04:54
being used by rescue team in Haiti.
118
279000
2000
que está a ser usado pelas equipas de salvamento.
04:56
There's the map showing,
119
281000
3000
E Haiti, aqui está o mapa mostrando
04:59
on the left-hand side,
120
284000
2000
do lado esquerdo,
05:01
that hospital -- actually that's a hospital ship.
121
286000
2000
o hospital, para ser exacto, um navio hospital.
05:03
This is a real-time map that shows blocked roads,
122
288000
3000
Este é um mapa em tempo real que mostra estradas bloqueadas,
05:06
damaged buildings, refugee camps --
123
291000
2000
edifícios danificados, campos de refugiados.
05:08
it shows things that are needed [for rescue and relief work].
124
293000
2000
Mostra as coisas que são necessárias.
05:10
So, if you've been involved in that at all,
125
295000
2000
Por isso, se estiveram envolvidos em alguma destas coisas,
05:12
I just wanted to say: Whatever you've been doing,
126
297000
2000
só quero dizer que seja aquilo que estejam a fazer,
05:14
whether you've just been chanting, "Raw data now!"
127
299000
2000
seja fazendo gráficos de dados brutos,
05:16
or you've been putting government or scientific data online,
128
301000
3000
ou a colocar dados governamentais ou científicos na rede,
05:19
I just wanted to take this opportunity to say: Thank you very much,
129
304000
2000
só queria agradecer esta oportunidade para dizer muito obrigado,
05:21
and we have only just started!
130
306000
3000
e ainda agora começámos.
05:24
(Applause)
131
309000
2000
(Aplausos)
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