TED2009
Tim Berners-Lee: The next web
Tim Berners-Lee rreth Web-it të ardhshëm
Filmed:
Readability: 3.8
1,638,798 views
20 vjetë më parë, Tim Berners-Lee shpiku World Wide Web-in. Për projektin e tij të ardhshëm, ai po krijon një rrjet për të dhëna të lidhura, të hapura, i cili do të bënte për numrat atë që Web-i bëri për fjalët, fotot, videot: të zhbllokojë të dhënat dhe të ristrukturojë rrugën me të cilën i përdorim.
Tim Berners-Lee - Inventor
Tim Berners-Lee invented the World Wide Web. He leads the World Wide Web Consortium (W3C), overseeing the Web's standards and development. Full bio
Tim Berners-Lee invented the World Wide Web. He leads the World Wide Web Consortium (W3C), overseeing the Web's standards and development. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:18
Time flies.
0
0
2000
Koha fluturon.
00:20
It's actually almost 20 years ago
1
2000
2000
Faktikisht bëhen gati 20 vjetë që kur desha
00:22
when I wanted to reframe the way we use information,
2
4000
4000
të risistemoj rrugën me të cilën ne përdorim informacionin,
00:26
the way we work together: I invented the World Wide Web.
3
8000
3000
rrugën sipas së cilës ne punojmë tok -- që kur shpika World Wide Web-in.
00:29
Now, 20 years on, at TED,
4
11000
3000
Sot, pas 20 vjetësh, në TED,
00:32
I want to ask your help in a new reframing.
5
14000
4000
dëshiroj të lyp ndihmën tuaj për një risistemim të ri.
00:37
So going back to 1989,
6
19000
4000
Pra, duke iu kthyer 1989-s,
00:41
I wrote a memo suggesting the global hypertext system.
7
23000
3000
shkrojta një memo ku rekomandoja sistemin global të hiperteksteve.
00:44
Nobody really did anything with it, pretty much.
8
26000
3000
Askush nuk bëri gjë me të, pak a shumë.
00:47
But 18 months later -- this is how innovation happens --
9
29000
4000
Por, 18 muaj më vonë -- kështu e kanë risitë --
00:51
18 months later, my boss said I could do it on the side,
10
33000
4000
shefi im më thotë se mund të merresha me të jashtë programit,
00:55
as a sort of a play project,
11
37000
2000
si një lloj projekti zbavitës,
00:57
kick the tires of a new computer we'd got.
12
39000
2000
sa për të vënë në provë një kompjuter të ri që morëm.
00:59
And so he gave me the time to code it up.
13
41000
3000
E kështu më la kohë që të programoja.
01:02
So I basically roughed out what HTML should look like:
14
44000
5000
E kështu, sajova se si do të dukej HTML-ja pak a shumë:
01:07
hypertext protocol, HTTP;
15
49000
3000
protokollin për hipertekste, HTTP-në
01:10
the idea of URLs, these names for things
16
52000
3000
idenë e URL-ve -- emrat e gjërave
01:13
which started with HTTP.
17
55000
2000
që fillonin me HTTP.
01:15
I wrote the code and put it out there.
18
57000
2000
Shkrova kodin dhe e botova.
01:17
Why did I do it?
19
59000
2000
Pse e bëra?
01:19
Well, it was basically frustration.
20
61000
2000
Në thelb, nga zhgënjimi.
01:21
I was frustrated -- I was working as a software engineer
21
63000
4000
Më ishin ngritur nervat -- punoja si inxhinier software-esh
01:25
in this huge, very exciting lab,
22
67000
2000
në këtë laborator të stërmadh, shumë tërheqës,
01:27
lots of people coming from all over the world.
23
69000
2000
me plot njerëz të ardhur nga krejt bota.
01:29
They brought all sorts of different computers with them.
24
71000
3000
Që kishin prurë me vete lloj-lloj kompjuterash të ndryshëm.
01:32
They had all sorts of different data formats,
25
74000
3000
Që kishin lloj-lloj formatesh të ndryshëm të dhënash.
01:35
all sorts, all kinds of documentation systems.
26
77000
2000
Lloj-lloj formatesh, lloj-lloj sistemesh për dokumente.
01:37
So that, in all that diversity,
27
79000
3000
Kështu pra, në gjithë atë larmi,
01:40
if I wanted to figure out how to build something
28
82000
2000
po të më duhej të konceptoja se si të krijoja diçka
01:42
out of a bit of this and a bit of this,
29
84000
2000
nga copa prej njërës dhe copa prej tjetrës,
01:44
everything I looked into, I had to connect to some new machine,
30
86000
4000
gjithçka që vëzhgoja, lypte të lidhesha me një makinë të re,
01:48
I had to learn to run some new program,
31
90000
2000
më duhej të xhiroja një program të ri,
01:50
I would find the information I wanted in some new data format.
32
92000
5000
dhe informacionin që kërkoja do ta gjeja nën një format të ri të dhënash.
01:55
And these were all incompatible.
33
97000
2000
Dhe krejt këto ishin të papërputhshme.
01:57
It was just very frustrating.
34
99000
2000
Të ngrinte vërtet nervat.
01:59
The frustration was all this unlocked potential.
35
101000
2000
Gjithë ai potencial i bllokuar.
02:01
In fact, on all these discs there were documents.
36
103000
3000
Në fakt, në krejt këto disqe kish dokumente.
02:04
So if you just imagined them all
37
106000
3000
Ndaj po t'i mendonit krejt ato si
02:07
being part of some big, virtual documentation system in the sky,
38
109000
5000
pjesë të një sistemi të madh virtual dokumentimi në qiell të hapët,
02:12
say on the Internet,
39
114000
2000
le të themi në Internet,
02:14
then life would be so much easier.
40
116000
2000
jeta do të ishte shumë e lehtë.
02:16
Well, once you've had an idea like that it kind of gets under your skin
41
118000
4000
E pra, pasi të vjen një ide si kjo, të ha përbrenda
02:20
and even if people don't read your memo --
42
122000
2000
dhe, edhe pse bota nuk e lexon shënimin tuaj --
02:22
actually he did, it was found after he died, his copy.
43
124000
3000
në fakt e lexoi, këtë e mësuam pasi vdiq, kopjen e tij.
02:25
He had written, "Vague, but exciting," in pencil, in the corner.
44
127000
3000
Kish shënuar me laps në qoshe, "E turbullt, por nxitëse".
02:28
(Laughter)
45
130000
2000
(Të qeshura)
02:30
But in general it was difficult -- it was really difficult to explain
46
132000
4000
Në përgjithësi qe e vështirë -- qe vërtet e zorshme të shpjegoje
02:34
what the web was like.
47
136000
2000
se ç'ishte web-i.
02:36
It's difficult to explain to people now that it was difficult then.
48
138000
2000
Është vështirë t'ua shpjegosh njerëzve sot që qe e vështirë atëherë.
02:38
But then -- OK, when TED started, there was no web
49
140000
3000
OK, kur filloi TED-i, por deri atëherë nuk kish web
02:41
so things like "click" didn't have the same meaning.
50
143000
3000
ndaj gjërat si klikimi nuk kishin të njëjtin kuptim.
02:44
I can show somebody a piece of hypertext,
51
146000
2000
Mund t'i tregoj dikujt një copë hiperteksti,
02:46
a page which has got links,
52
148000
2000
një faqe që përmban lidhje,
02:48
and we click on the link and bing -- there'll be another hypertext page.
53
150000
4000
dhe klikojmë mbi lidhjen dhe buuum -- do të dalë një tjetër faqe hipertekst.
02:52
Not impressive.
54
154000
2000
Jo kushedi çë.
02:54
You know, we've seen that -- we've got things on hypertext on CD-ROMs.
55
156000
3000
Dihet që këtë e kishim parë -- hiperteksti përdorej në CD-ROM-e.
02:57
What was difficult was to get them to imagine:
56
159000
3000
Vështirësia qe t'i bëje ata ta përfytyronin:
03:00
so, imagine that that link could have gone
57
162000
4000
pra, përfytyroni që lidhja mund të shpinte
03:04
to virtually any document you could imagine.
58
166000
2000
praktikisht te çfarëdo dokumenti që mund të sillnit në mendje.
03:07
Alright, that is the leap that was very difficult for people to make.
59
169000
4000
Ky qe pra hopi që qe shumë i vështirë për t'u bërë nga njerëzit.
03:11
Well, some people did.
60
173000
2000
Por ja që disa ia dolën.
03:13
So yeah, it was difficult to explain, but there was a grassroots movement.
61
175000
3000
Po, qe e vështirë të shpjegohej, por lindi një lëvizje në bazë.
03:17
And that is what has made it most fun.
62
179000
4000
Dhe kjo qe çka e bëri më tepër zbavitëse.
03:21
That has been the most exciting thing,
63
183000
2000
Kjo qe gjëja më ngazëlluese,
03:23
not the technology, not the things people have done with it,
64
185000
2000
jo teknologjia, jo ç'bënë njerëzit me të,
03:25
but actually the community, the spirit of all these people
65
187000
2000
por vetë bashkësia, fryma e krejt këtyre njerëzve
03:27
getting together, sending the emails.
66
189000
2000
që u bënë tok, përmes email-esh.
03:29
That's what it was like then.
67
191000
2000
Kështu qe atëherë.
03:31
Do you know what? It's funny, but right now it's kind of like that again.
68
193000
3000
E dini çfarë? Qe zbavitëse, por kështu është sërish pikërisht tani, pak a shumë.
03:34
I asked everybody, more or less, to put their documents --
69
196000
2000
I kërkova gjithkujt, pak a shumë, të vinin nën këtë gjë dokumentet e tyre --
03:36
I said, "Could you put your documents on this web thing?"
70
198000
3000
U thashë, "A mund t'i vendosni dokumentet tuaj në këtë gjënë e rrjetit?"
03:39
And you did.
71
201000
3000
Dhe ashtu bëtë.
03:42
Thanks.
72
204000
1000
Faleminderit.
03:43
It's been a blast, hasn't it?
73
205000
2000
Qe kënaqësi, apo jo?
03:45
I mean, it has been quite interesting
74
207000
2000
Dua të them që qe goxha interesante
03:47
because we've found out that the things that happen with the web
75
209000
2000
ngaqë pamë se gjërat që ndodhin me rrjetin
03:49
really sort of blow us away.
76
211000
2000
na lanë vërtet pa frymë.
03:51
They're much more than we'd originally imagined
77
213000
2000
Na doli shumë më thellë se sa mund ta përfytyronin në fillim
03:53
when we put together the little, initial website
78
215000
2000
kur sajuam site-in e vockël web fillestar
03:55
that we started off with.
79
217000
2000
me të cilin ia filluam.
03:57
Now, I want you to put your data on the web.
80
219000
3000
Tani dua që të vendosni të dhënat tuaja në web.
04:00
Turns out that there is still huge unlocked potential.
81
222000
4000
Del se ka ende një potencial të stërmadh të bllokuar.
04:04
There is still a huge frustration
82
226000
2000
Të ngre nervat fakti që ende
04:06
that people have because we haven't got data on the web as data.
83
228000
4000
nuk kemi të dhëna në web si të dhëna.
04:10
What do you mean, "data"? What's the difference -- documents, data?
84
232000
2000
Ç'doni të thoni me të dhëna? Ku është ndryshimi -- dokumente, të dhëna?
04:12
Well, documents you read, OK?
85
234000
3000
Dokumentet i lexoni, kështu?
04:15
More or less, you read them, you can follow links from them, and that's it.
86
237000
3000
Pak a shumë, i lexoni, mund të ndiqni lidhjet në to, dhe kaq është.
04:18
Data -- you can do all kinds of stuff with a computer.
87
240000
2000
Të dhënat -- me një kompjuter mund të bëni gjithë llojet e gjërave.
04:20
Who was here or has otherwise seen Hans Rosling's talk?
88
242000
6000
Kush ka qenë këtu ose e ka parë fjalën e Hans Rosling-ut?
04:26
One of the great -- yes a lot of people have seen it --
89
248000
4000
Një nga më të mirët -- po, e kanë parë plot vetë --
04:30
one of the great TED Talks.
90
252000
2000
një nga fjalët më të mira në TED Talks.
04:32
Hans put up this presentation
91
254000
2000
Hansi realizoi këtë paraqitje
04:34
in which he showed, for various different countries, in various different colors --
92
256000
5000
në të cilën tregonte, për vende të ndryshme, me ngjyra të ndryshme --
04:39
he showed income levels on one axis
93
261000
3000
në njërin bosht tregonte shkallët e të ardhurave
04:42
and he showed infant mortality, and he shot this thing animated through time.
94
264000
3000
dhe në tjetrin vdekshmërinë foshnjore, dhe kjo në progres kohor.
04:45
So, he'd taken this data and made a presentation
95
267000
4000
Pra, ai i mori këto të dhëna dhe krijoi një paraqitje
04:49
which just shattered a lot of myths that people had
96
271000
3000
që shkundi mjaft mite që kanë njerëzit
04:52
about the economics in the developing world.
97
274000
4000
mbi anët ekonomike në vendet në zhvillim.
04:56
He put up a slide a little bit like this.
98
278000
2000
Krijoi një diapozitiv paksa si ky.
04:58
It had underground all the data
99
280000
2000
Që i kish nën të krejt të dhënat
05:00
OK, data is brown and boxy and boring,
100
282000
3000
OK, të dhënat janë ngjyrë kafe, në kutiza, dhe të mërzitshme,
05:03
and that's how we think of it, isn't it?
101
285000
2000
kështu i mendojmë të dhënat, apo jo?
05:05
Because data you can't naturally use by itself
102
287000
3000
Ngaqë të dhënat nuk mund t'i përdorni në vetvete
05:08
But in fact, data drives a huge amount of what happens in our lives
103
290000
4000
Por në fakt, të dhënat drejtojnë një pjesë shumë të madhe nga çka ngjet në jetën tonë
05:12
and it happens because somebody takes that data and does something with it.
104
294000
3000
dhe kjo ndodh ngaqë dikush i merr këto të dhëna dhe bën diçka me to.
05:15
In this case, Hans had put the data together
105
297000
2000
Në rastin tonë, Hansi grumbulloi të dhëna
05:17
he had found from all kinds of United Nations websites and things.
106
299000
5000
që i pat gjetur prej krejt llojeve të site-eve web të Kombeve të Bashkuara.
05:22
He had put it together,
107
304000
2000
I grumbulloi,
05:24
combined it into something more interesting than the original pieces
108
306000
3000
i ndërthuri në diçka më interesante se sa copat origjinale
05:27
and then he'd put it into this software,
109
309000
5000
dhe ia furnizoi këtij programi,
05:32
which I think his son developed, originally,
110
314000
2000
që mendoj se e ka krijuar i biri, fillimisht,
05:34
and produces this wonderful presentation.
111
316000
3000
dhe prodhoi këtë paraqitje të mrekullueshme.
05:37
And Hans made a point
112
319000
2000
Dhe Hansi nënvizoi një ide
05:39
of saying, "Look, it's really important to have a lot of data."
113
321000
4000
duke thënë, "Dëgjoni, pasja e shumë të dhënave është vërtet shumë e rëndësishme."
05:43
And I was happy to see that at the party last night
114
325000
3000
Dhe u gëzova kur e pashë në mbrëmjen e djeshme
05:46
that he was still saying, very forcibly, "It's really important to have a lot of data."
115
328000
4000
duke thënë, me forcë, "Pasja e shumë të dhënave është vërtet shumë e rëndësishme."
05:50
So I want us now to think about
116
332000
2000
Kështu që dua ta shpini mendjen
05:52
not just two pieces of data being connected, or six like he did,
117
334000
4000
jo thjesht te dy copa të dhënash të lidhura mes tyre, apo gjashtë siç bëri ai,
05:56
but I want to think about a world where everybody has put data on the web
118
338000
5000
por të mendoni mbi një botë ku gjithkush ka vënë të dhëna në web
06:01
and so virtually everything you can imagine is on the web
119
343000
2000
që kështu, praktikisht gjithçka që mund të përfytyroni, të gjendet në web.
06:03
and then calling that linked data.
120
345000
2000
Dhe t'i quani këto mandej të dhëna të lidhura.
06:05
The technology is linked data, and it's extremely simple.
121
347000
2000
Teknologjia është të dhëna të lidhura, dhe kjo është tejet e thjeshtë.
06:07
If you want to put something on the web there are three rules:
122
349000
4000
Nëse doni të vendosni diçka në web ka tre rregulla:
06:11
first thing is that those HTTP names --
123
353000
3000
gjëja e parë janë ata emrat me HTTP --
06:14
those things that start with "http:" --
124
356000
2000
ato gjërat që fillojnë me "http:" --
06:16
we're using them not just for documents now,
125
358000
4000
i përdorim jo më thjesht për dokumente,
06:20
we're using them for things that the documents are about.
126
362000
2000
i përdorim për gjërat mbi të cilat flasin dokumentet.
06:22
We're using them for people, we're using them for places,
127
364000
2000
I përdorim për njerëz, i përdorim për vende,
06:24
we're using them for your products, we're using them for events.
128
366000
4000
i përdorim për produktet tuaja, i përdorim për veprimtari.
06:28
All kinds of conceptual things, they have names now that start with HTTP.
129
370000
4000
Krejt gjërat e konceptueshme kanë tani emra që fillojnë me HTTP.
06:32
Second rule, if I take one of these HTTP names and I look it up
130
374000
5000
Rregulli i dytë, po qe se marr një nga këta emra HTTP dhe kërkoj rreth tij
06:37
and I do the web thing with it and I fetch the data
131
379000
2000
pra përdor rrjetin për të, duke prurë të dhëna
06:39
using the HTTP protocol from the web,
132
381000
2000
përmes përdorimit të protokollit HTTP në web,
06:41
I will get back some data in a standard format
133
383000
3000
do të marr si përgjigje disa të dhëna në një format standard
06:44
which is kind of useful data that somebody might like to know
134
386000
5000
që janë pak a shumë të dobishme, e që dikush mund të dojë të dijë
06:49
about that thing, about that event.
135
391000
2000
rreth asaj gjëje, rreth asaj veprimtarie.
06:51
Who's at the event? Whatever it is about that person,
136
393000
2000
Kush qe në veprimtari? Çfarëdo gjëje rreth atij personi,
06:53
where they were born, things like that.
137
395000
2000
ku ka lindur, ç'gjëra i pëlqejnë.
06:55
So the second rule is I get important information back.
138
397000
2000
Pra rregulli i dytë është që siguroj të dhëna të rëndësishme.
06:57
Third rule is that when I get back that information
139
399000
4000
Rregulli i tretë është që kur i siguroj ato të dhëna
07:01
it's not just got somebody's height and weight and when they were born,
140
403000
3000
s'bëhet fjalë për gjatësinë dhe peshën, apo se ku ka lindur dikush,
07:04
it's got relationships.
141
406000
2000
aty ka marrëdhënie.
07:06
Data is relationships.
142
408000
2000
Të dhënat përmbajnë marrëdhënie.
07:08
Interestingly, data is relationships.
143
410000
2000
Interesante, të dhënat përmbajnë marrëdhënie.
07:10
This person was born in Berlin; Berlin is in Germany.
144
412000
4000
Ky person ka lindur në Berlin, Berlini bie në Gjermani.
07:14
And when it has relationships, whenever it expresses a relationship
145
416000
3000
Dhe kur ka marrëdhënie, kurdo që shprehet një marrëdhënie,
07:17
then the other thing that it's related to
146
419000
3000
gjësë tjetër që lidhet aty
07:20
is given one of those names that starts HTTP.
147
422000
4000
ka një nga këta emrat që fillojnë me HTTP.
07:24
So, I can go ahead and look that thing up.
148
426000
2000
Kështu që mund të vazhdoj e të kërkoj për këtë gjënë.
07:26
So I look up a person -- I can look up then the city where they were born; then
149
428000
3000
Pra kërkoj mbi një person -- mund të kërkoj për vendin ku ka lindur
07:29
I can look up the region it's in, and the town it's in,
150
431000
3000
Mund të kërkoj për zonën ku gjendet, qytetin ku gjendet,
07:32
and the population of it, and so on.
151
434000
3000
popullsinë e tij, e me radhë.
07:35
So I can browse this stuff.
152
437000
2000
Pra mund të shfletoj rreth tij.
07:37
So that's it, really.
153
439000
2000
Kjo është pra, vërtet.
07:39
That is linked data.
154
441000
2000
Kjo do me thënë të dhëna të lidhura.
07:41
I wrote an article entitled "Linked Data" a couple of years ago
155
443000
3000
Para ca vitesh shkrova artikullin me titull "Të dhëna të Lidhura"
07:44
and soon after that, things started to happen.
156
446000
4000
dhe pak pas kësaj, zuri fill.
07:48
The idea of linked data is that we get lots and lots and lots
157
450000
4000
Ideja e të dhënave të lidhura është që kemi shumë, kemi plot
07:52
of these boxes that Hans had,
158
454000
2000
nga ato kutitë që kish Hansi,
07:54
and we get lots and lots and lots of things sprouting.
159
456000
2000
prej nga mbijnë plot, shumë, shumë fare gjëra.
07:56
It's not just a whole lot of other plants.
160
458000
3000
Jo thjesht krejt një grup bimësh të tjera.
07:59
It's not just a root supplying a plant,
161
461000
2000
Jo thjesht një rrënjë që ushqen një bimë,
08:01
but for each of those plants, whatever it is --
162
463000
3000
por për secilën nga këto bimë, çfarëdo qoftë --
08:04
a presentation, an analysis, somebody's looking for patterns in the data --
163
466000
3000
një paraqitje, një analizë, dikush kërkon rregullsira te të dhënat --
08:07
they get to look at all the data
164
469000
3000
ulen e vëzhgojnë krejt të dhënat
08:10
and they get it connected together,
165
472000
2000
për t'i lidhur bashkë,
08:12
and the really important thing about data
166
474000
2000
Dhe gjëja vërtet e rëndësishme me të dhënat
08:14
is the more things you have to connect together, the more powerful it is.
167
476000
2000
është që sa më shumë gjëra lidhni tok, aq më të fuqishme janë.
08:16
So, linked data.
168
478000
2000
Pra, të dhëna të lidhura.
08:18
The meme went out there.
169
480000
2000
Memja zuri të përhapej.
08:20
And, pretty soon Chris Bizer at the Freie Universitat in Berlin
170
482000
4000
Dhe, pa humbur kohë, Chris Bizer i Freie Universitat-it në Berlin
08:24
who was one of the first people to put interesting things up,
171
486000
2000
që qe ndër të parët në krijim gjërasht interesentea,
08:26
he noticed that Wikipedia --
172
488000
2000
vuri re se Wikipedia --
08:28
you know Wikipedia, the online encyclopedia
173
490000
3000
e njihni Wikipedia-n, enciklopedinë online
08:31
with lots and lots of interesting documents in it.
174
493000
2000
me plot dokumente interesante brenda.
08:33
Well, in those documents, there are little squares, little boxes.
175
495000
4000
Pra, në këto dokumente, ka katrorë të veckël, kutiza të vogla.
08:37
And in most information boxes, there's data.
176
499000
3000
Dhe në shumicën e këtyre kutizave me informacion, ka të dhëna.
08:40
So he wrote a program to take the data, extract it from Wikipedia,
177
502000
4000
Kështu që ai shkroi një program për t'i marrë këto të dhëna nga Wikipedia,
08:44
and put it into a blob of linked data
178
506000
2000
dhe për t'i vendosur në një grumbull të dhënash të lidhura
08:46
on the web, which he called dbpedia.
179
508000
3000
në web, që e quajti dbpedia.
08:49
Dbpedia is represented by the blue blob in the middle of this slide
180
511000
4000
Dbpedia në këtë paraqitje tregohet nga reja blu në mes
08:53
and if you actually go and look up Berlin,
181
515000
2000
dhe po të kërkoni lidhur me Berlinin,
08:55
you'll find that there are other blobs of data
182
517000
2000
do të shihni që ka re të tjera me të dhëna
08:57
which also have stuff about Berlin, and they're linked together.
183
519000
3000
të cilat edhe këto përmbajnë gjëra rreth Berlinit, dhe janë të lidhura tok.
09:00
So if you pull the data from dbpedia about Berlin,
184
522000
3000
Pra po të merrni nga dbpedia të dhëna rreth Berlinit,
09:03
you'll end up pulling up these other things as well.
185
525000
2000
do të përfundoni me marrjen edhe të këtyre të dhënave.
09:05
And the exciting thing is it's starting to grow.
186
527000
3000
Dhe më e bukura është që gjithë kjo ka filluar të rritet.
09:08
This is just the grassroots stuff again, OK?
187
530000
2000
Pra kemi sërish të bëjmë me gjëra masive nga baza, OK?
09:10
Let's think about data for a bit.
188
532000
3000
Le të mendojmë pak mbi të dhënat.
09:13
Data comes in fact in lots and lots of different forms.
189
535000
3000
Të dhënat jepen në plot formate të ndryshëm
09:16
Think of the diversity of the web. It's a really important thing
190
538000
3000
Sillni në mend larminë e web-it. Është vërtet e rëndësishme
09:19
that the web allows you to put all kinds of data up there.
191
541000
3000
që web-i ju lejon të vendosni në të gjithfarësoj të dhënash.
09:22
So it is with data. I could talk about all kinds of data.
192
544000
2000
Kështu ndodh edhe me të dhënat. Unë mund t'ju flas mbi lloj-lloj të dhënash.
09:25
We could talk about government data, enterprise data is really important,
193
547000
4000
Mund të flasim mbi të dhëna qeveritare, të dhënat e ndërmarrjeve janë vërtet të rëndësishme,
09:29
there's scientific data, there's personal data,
194
551000
3000
ka të dhëna shkencore, ka të dhëna personale,
09:32
there's weather data, there's data about events,
195
554000
2000
ka të dhëna mbi motin, ka të dhëna mbi veprimtari,
09:34
there's data about talks, and there's news and there's all kinds of stuff.
196
556000
4000
ka të dhëna mbi biseda, ka lajme dhe lloj-lloj gjërash.
09:38
I'm just going to mention a few of them
197
560000
3000
Do të përmend vetëm pak prej tyre
09:41
so that you get the idea of the diversity of it,
198
563000
2000
që të keni një ide mbi larminë e tyre,
09:43
so that you also see how much unlocked potential.
199
565000
4000
që të kuptoni edhe për ç'potencial të bllokuar flitet.
09:47
Let's start with government data.
200
569000
2000
Le të fillojmë me të dhënat qeveritare.
09:49
Barack Obama said in a speech,
201
571000
2000
Barack Obama tha në një fjalim,
09:51
that he -- American government data would be available on the Internet
202
573000
5000
që ai -- të dhënat e qeverisë amerikane do të mund të kiheshin përmes Internetit
09:56
in accessible formats.
203
578000
2000
në formate të përdorshëm.
09:58
And I hope that they will put it up as linked data.
204
580000
2000
Dhe shpresoj që do t'i vendosin si të dhëna të lidhura.
10:00
That's important. Why is it important?
205
582000
2000
Kjo është e rëndësishme. Pse është e rëndësishme?
10:02
Not just for transparency, yeah transparency in government is important,
206
584000
3000
Jo thjesht për tejdukshmëri, po, tejdukshmëria në qeverisje është e rëndësishme,
10:05
but that data -- this is the data from all the government departments
207
587000
3000
por të dhënat -- këto janë të dhëna nga krejt ministritë qeveritare
10:08
Think about how much of that data is about how life is lived in America.
208
590000
5000
Mendoni se sa të dhëna ka mbi mënyrën se si jetohet në Amerikë.
10:13
It's actual useful. It's got value.
209
595000
2000
Faktikisht janë të dobishme. Kanë vlerë.
10:15
I can use it in my company.
210
597000
2000
Mund t'i përdor për shoqërinë time.
10:17
I could use it as a kid to do my homework.
211
599000
2000
Fëmijët mund t'i përdorin për detyrat e shtëpisë.
10:19
So we're talking about making the place, making the world run better
212
601000
3000
Pra po flasim për ta bërë botën të funksionojë më mirë
10:22
by making this data available.
213
604000
2000
duke i bërë këto të dhëna të passhme.
10:24
In fact if you're responsible -- if you know about some data
214
606000
4000
Në fakt po të jeni ju përgjegjësi -- nëse dini ca të dhëna
10:28
in a government department, often you find that
215
610000
2000
në një ministri, shpesh do të shihni që
10:30
these people, they're very tempted to keep it --
216
612000
3000
këta njerëz, priren shumë të mos i japin ato --
10:33
Hans calls it database hugging.
217
615000
3000
Hansi e quan shtrëngim i bazave të të dhënave.
10:36
You hug your database, you don't want to let it go
218
618000
2000
E përqafoni bazën e të dhënave, nuk doni që t'ju ikë
10:38
until you've made a beautiful website for it.
219
620000
2000
pa bërë një site të hijshëm web për të.
10:40
Well, I'd like to suggest that rather --
220
622000
2000
Unë do të doja të sugjeroja që më mirë --
10:42
yes, make a beautiful website,
221
624000
2000
po, bëni një site web të bukur,
10:44
who am I to say don't make a beautiful website?
222
626000
2000
kush jam unë që të them mos bëni site web të hijshëm?
10:46
Make a beautiful website, but first
223
628000
3000
Bëni një site web të bukur, por së pari
10:49
give us the unadulterated data,
224
631000
3000
na jepni të dhënat e paprekura,
10:52
we want the data.
225
634000
2000
duam të dhënat.
10:54
We want unadulterated data.
226
636000
2000
Duam të dhënat të paprekura.
10:56
OK, we have to ask for raw data now.
227
638000
3000
OK, tani na duhet të kërkojmë për të dhënat bruto.
10:59
And I'm going to ask you to practice that, OK?
228
641000
2000
Dhe do t'ju kërkoj që ta vini në zbatim këtë, OK?
11:01
Can you say "raw"?
229
643000
1000
Thoni dot "bruto"?
11:02
Audience: Raw.
230
644000
1000
Salla: Bruto.
11:03
Tim Berners-Lee: Can you say "data"?
231
645000
1000
Tim Berners-Lee: A thoni dot "të dhëna"?
11:04
Audience: Data.
232
646000
1000
Salla: Të dhëna.
11:05
TBL: Can you say "now"?
233
647000
1000
TBL: A thoni dot "që sot"?
11:06
Audience: Now!
234
648000
1000
Salla: Që sot!
11:07
TBL: Alright, "raw data now"!
235
649000
2000
TBL: Bukur, "të dhëna bruto që sot"!
11:09
Audience: Raw data now!
236
651000
2000
Audience: Të dhëna bruto që sot!
11:11
Practice that. It's important because you have no idea the number of excuses
237
653000
4000
Ushtrohuni me këtë. Është e rëndësishme, sepse nuk ia keni idenë numrit të justifikimeve
11:15
people come up with to hang onto their data
238
657000
2000
që sajojnë njerëzit për të mos u shqitur prej të dhënave të tyre
11:17
and not give it to you, even though you've paid for it as a taxpayer.
239
659000
4000
dhe për të mos jua dhënë, edhe pse, si taksapagues, keni paguar për to.
11:21
And it's not just America. It's all over the world.
240
663000
2000
Dhe ndodh jo vetëm në Amerikë. Kështu është ngado.
11:23
And it's not just governments, of course -- it's enterprises as well.
241
665000
3000
Dhe jo vetëm me qeveritë, sigurisht -- me ndërmarrjet po ashtu.
11:26
So I'm just going to mention a few other thoughts on data.
242
668000
3000
Do të përmend edhe pak ide të tjera lidhur me të dhënat.
11:29
Here we are at TED, and all the time we are very conscious
243
671000
5000
Ja ku jemi në TED, dhe jemi gjithë kohës shumë të ndërgjegjshëm
11:34
of the huge challenges that human society has right now --
244
676000
5000
mbi sfidat e mëdha para shoqërisë njerëzore sot --
11:39
curing cancer, understanding the brain for Alzheimer's,
245
681000
3000
kurimi i kancerit, njohja e trurit për Alchajmerin,
11:42
understanding the economy to make it a little bit more stable,
246
684000
3000
njohja e ekonomisë për ta bërë disi më të qëndrueshme,
11:45
understanding how the world works.
247
687000
2000
të kuptuarit se si funksionon bota.
11:47
The people who are going to solve those -- the scientists --
248
689000
2000
Njerëzit që do t'i zgjidhin këto -- shkencëtarët --
11:49
they have half-formed ideas in their head,
249
691000
2000
kanë në kokë ide gjysmë të formuara,
11:51
they try to communicate those over the web.
250
693000
3000
përpiqen t'i komunikojnë ato përmes web-it.
11:54
But a lot of the state of knowledge of the human race at the moment
251
696000
3000
Por shumë nga gjendja e njohjes njerëzore në këtë çast
11:57
is on databases, often sitting in their computers,
252
699000
3000
gjendet në baza të dhënash, shpesh brenda kompjuterave të tyre,
12:00
and actually, currently not shared.
253
702000
3000
dhe në fakt, hëpërhë, jo e ndashme me të tjerët.
12:03
In fact, I'll just go into one area --
254
705000
3000
Në fakt, do të prek thjesht vetëm në një zonë --
12:06
if you're looking at Alzheimer's, for example,
255
708000
2000
nëse vëreni Alchajmerin, për shembull,
12:08
drug discovery -- there is a whole lot of linked data which is just coming out
256
710000
3000
zbulim barnash -- ka një shumicë të tërë të dhënash të lidhura që sapo po dalin
12:11
because scientists in that field realize
257
713000
2000
ngaqë shkencëtarët e kësaj fushe kuptuan
12:13
this is a great way of getting out of those silos,
258
715000
3000
që kjo është rrugë e bukur për t'i nxjerrë nga hambarët,
12:16
because they had their genomics data in one database
259
718000
4000
pasi të dhënat për gjenomet i kishin në një bazë të dhënash
12:20
in one building, and they had their protein data in another.
260
722000
3000
në një ndërtesë, kurse të dhënat për proteinat gjetkë.
12:23
Now, they are sticking it onto -- linked data --
261
725000
3000
Tashmë, po iu ngjiten fort atyre -- të dhënave të lidhura --
12:26
and now they can ask the sort of question, that you probably wouldn't ask,
262
728000
3000
dhe sot mund të bëjnë atë lloj pyetje që ju ndoshta nuk do ta bënit,
12:29
I wouldn't ask -- they would.
263
731000
2000
unë jo -- ata e bëjnë ama.
12:31
What proteins are involved in signal transduction
264
733000
2000
Cilat proteina përfshihen në transmetim sinjalesh
12:33
and also related to pyramidal neurons?
265
735000
2000
dhe që janë gjithashtu të lidhura me neuronet piramidale?
12:35
Well, you take that mouthful and you put it into Google.
266
737000
3000
Pra, e merrni këtë çikë dhe e hidhni në Google.
12:38
Of course, there's no page on the web which has answered that question
267
740000
3000
Sigurisht, nuk ka në web faqe me përgjigje për këtë pyetje
12:41
because nobody has asked that question before.
268
743000
2000
sepse këtë pyetje nuk e ka bërë dikush më parë.
12:43
You get 223,000 hits --
269
745000
2000
Shihni që është kërkuar 223000 herë --
12:45
no results you can use.
270
747000
2000
pa përfundime që mund t'i përdorni.
12:47
You ask the linked data -- which they've now put together --
271
749000
3000
Kërkuat për të dhëna të lidhura -- të cilat tani po i mbledhin tok --
12:50
32 hits, each of which is a protein which has those properties
272
752000
4000
32 herë, secila prej të cilave është një proteinë që ka këto veti
12:54
and you can look at.
273
756000
2000
dhe mund ta shihni.
12:56
The power of being able to ask those questions, as a scientist --
274
758000
3000
Aftësia për të qenë në gjendje të bëjë kësi pyetjesh, për një shkencëtar --
12:59
questions which actually bridge across different disciplines --
275
761000
2000
pyetje të cilat prekin disiplina të ndryshme --
13:01
is really a complete sea change.
276
763000
3000
është vërtet një transformim i thellë.
13:04
It's very very important.
277
766000
2000
Është shumë, shumë e rëndësishme.
13:06
Scientists are totally stymied at the moment --
278
768000
2000
Shkencëtarët për çastin janë tërësisht të paqartë --
13:08
the power of the data that other scientists have collected is locked up
279
770000
5000
fuqia e të dhënave që janë grumbulluar nga të tjerë shkencëtarë është e bllokuar
13:13
and we need to get it unlocked so we can tackle those huge problems.
280
775000
3000
dhe na duhet ta zhbllokojmë, që kështu të mund të merremi me këto probleme të mëdha.
13:16
Now if I go on like this, you'll think that all the data comes from huge institutions
281
778000
4000
Nëse vazhdoj me këtë avaz, do të mendoni që krejt të dhënat vijnë nga institucione të mëdha
13:20
and has nothing to do with you.
282
782000
3000
dhe ju nuk hyni gjëkundi këtu.
13:23
But, that's not true.
283
785000
2000
Por kjo nuk është e vërtetë.
13:25
In fact, data is about our lives.
284
787000
2000
Në fakt, të dhënat prekin jetën tonë.
13:27
You just -- you log on to your social networking site,
285
789000
3000
Ju thjesht -- hyni në site-in tuaj të lidhjeve shoqërore,
13:30
your favorite one, you say, "This is my friend."
286
792000
2000
në të parapëlqyerin tuaj, dhe thoni, "Ky është shok i imi."
13:32
Bing! Relationship. Data.
287
794000
3000
Bing! Marrëdhënie. Të dhëna.
13:35
You say, "This photograph, it's about -- it depicts this person. "
288
797000
3000
Thoni, "Kjo foto është për -- tregon këtë person. "
13:38
Bing! That's data. Data, data, data.
289
800000
3000
Bing! Edhe kjo është e dhënë. Të dhëna, të dhëna, të dhëna.
13:41
Every time you do things on the social networking site,
290
803000
2000
Çdo herë që bëni diçka në site-in tuaj të lidhjeve shoqërore,
13:43
the social networking site is taking data and using it -- re-purposing it --
291
805000
4000
site-i i lidhjeve shoqërore i merr të dhënat dhe i përdor -- për një qëllim të ri --
13:47
and using it to make other people's lives more interesting on the site.
292
809000
4000
dhe i përdor për t'ua bërë personave të tjerë qëndrimin në site më interesant.
13:51
But, when you go to another linked data site --
293
813000
2000
Por, kur shkoni te një tjetër site me të dhëna të lidhura --
13:53
and let's say this is one about travel,
294
815000
3000
dhe le të themi që ky tjetri merret me udhëtime,
13:56
and you say, "I want to send this photo to all the people in that group,"
295
818000
3000
dhe thoni, "Dua ta dërgoj këtë foto te krejt presonat e atij grupi,"
13:59
you can't get over the walls.
296
821000
2000
nuk i kapërceni dot gardhet.
14:01
The Economist wrote an article about it, and lots of people have blogged about it --
297
823000
2000
The Economist shkroi një artikull mbi këtë, dhe mjaft vetë shkruan në blogje mbi të --
14:03
tremendous frustration.
298
825000
1000
zhgënjim shumë i madh.
14:04
The way to break down the silos is to get inter-operability
299
826000
2000
Rruga për të shpërthyer hambarët është të kalohet në ndër-veprueshmëri
14:06
between social networking sites.
300
828000
2000
mes site-ve të rrjeteve shoqërore.
14:08
We need to do that with linked data.
301
830000
2000
Na duhet ta bëjmë këtë me të dhënat e lidhura.
14:10
One last type of data I'll talk about, maybe it's the most exciting.
302
832000
3000
Një lloj i fundit të dhënash mbi të cilat do të flas, ndoshta më ngazëlluesi.
14:13
Before I came down here, I looked it up on OpenStreetMap
303
835000
3000
Para se të vija këtu, e kërkova vendin në OpenStreetMap
14:16
The OpenStreetMap's a map, but it's also a Wiki.
304
838000
2000
OpenStreetMap është një hartë, por është edhe një Wiki.
14:18
Zoom in and that square thing is a theater -- which we're in right now --
305
840000
3000
Zmadhoni këtu dhe ajo gjëja katrore është një teatër -- në të cilin gjendemi tani --
14:21
The Terrace Theater. It didn't have a name on it.
306
843000
2000
The Terrace Theater. Nuk kish emër për të.
14:23
So I could go into edit mode, I could select the theater,
307
845000
2000
Ndaj mund të kaloja nën mënyrën përpunim, të përzgjidhja teatrin,
14:25
I could add down at the bottom the name, and I could save it back.
308
847000
5000
të shtoja emrin në fund, dhe ta ruaja.
14:30
And now if you go back to the OpenStreetMap. org,
309
852000
3000
Dhe tani nëse shkoni prapë te OpenStreetMap. org,
14:33
and you find this place, you will find that The Terrace Theater has got a name.
310
855000
3000
dhe gjeni këtë vend, do të shihni se ka një emër për The Terrace Theater.
14:36
I did that. Me!
311
858000
2000
Unë e bëra. Unë!
14:38
I did that to the map. I just did that!
312
860000
2000
Unë e bëra te harta. Sapo e bëra!
14:40
I put that up on there. Hey, you know what?
313
862000
2000
Unë e vendosa atje. Ej, e dini çfarë?
14:42
If I -- that street map is all about everybody doing their bit
314
864000
3000
Nëse unë -- asaj harte rruge i duhet që gjithkush të bëjë copëzën e vet
14:45
and it creates an incredible resource
315
867000
3000
dhe krijon një burim të pabesueshëm
14:48
because everybody else does theirs.
316
870000
3000
sepse gjithkush tjetër bën pjesën e vet.
14:51
And that is what linked data is all about.
317
873000
3000
Dhe kjo është ajo puna e të dhënave të lidhura.
14:54
It's about people doing their bit
318
876000
3000
Bëhet fjalë për njerëzit që bëjnë secili pjesën e tyre
14:57
to produce a little bit, and it all connecting.
319
879000
3000
për të prodhuar pakëz, dhe kjo përkthehet si lidhje.
15:00
That's how linked data works.
320
882000
3000
Kështu funksionojnë të dhënat e lidhura.
15:03
You do your bit. Everybody else does theirs.
321
885000
4000
Ju bëni pjesën tuaj. Gjithkush tjetër bën të vetën.
15:07
You may not have lots of data which you have yourself to put on there
322
889000
4000
Mund të mos keni vetë shumë të dhëna për t'i vendosur aty
15:11
but you know to demand it.
323
893000
3000
por dini se ku t'i kërkoni.
15:14
And we've practiced that.
324
896000
2000
Dhe e kemi praktikuar këtë.
15:16
So, linked data -- it's huge.
325
898000
4000
Pra, të dhëna të lidhura -- gjë e stërmadhe.
15:20
I've only told you a very small number of things
326
902000
3000
Ju tregova vetëm një numër shumë të vogël gjërash
15:23
There are data in every aspect of our lives,
327
905000
2000
Në çdo anë të jetës sonë ka të dhëna,
15:25
every aspect of work and pleasure,
328
907000
3000
në çdo anë të punës dhe të dëfrimit,
15:28
and it's not just about the number of places where data comes,
329
910000
3000
dhe nuk bëhet fjalë thjesht për numrin e vendeve nga vijnë të dhënat,
15:31
it's about connecting it together.
330
913000
3000
puna është te lidhja e tyre tok.
15:34
And when you connect data together, you get power
331
916000
3000
Dhe kur i lidhni të dhënat me njëra-tjetrën, fitojnë fuqi
15:37
in a way that doesn't happen just with the web, with documents.
332
919000
3000
në një mënyrë që nuk ndodh thjesht me web-in, me dokumentet.
15:40
You get this really huge power out of it.
333
922000
4000
Prej kësaj vjen një fuqi vërtet e madhe.
15:44
So, we're at the stage now
334
926000
3000
Pra, tani jemi në atë fazë
15:47
where we have to do this -- the people who think it's a great idea.
335
929000
4000
kur na duhet ta kryejmë këtë -- ne që mendojmë se është ide e shkëlqyer.
15:51
And all the people -- and I think there's a lot of people at TED who do things because --
336
933000
3000
Dhe krejt njerëzit -- dhe mendoj se ka plot njerëz në TED që i bëjnë gjërat ngaqë --
15:54
even though there's not an immediate return on the investment
337
936000
2000
edhe pse nuk ka kthim të menjëhershëm të investimit
15:56
because it will only really pay off when everybody else has done it --
338
938000
3000
ngaqë do t'i duket dobia kur gjithkush tjetër të ketë bërë njësoj --
15:59
they'll do it because they're the sort of person who just does things
339
941000
4000
do ta bëjnë ngaqë janë ai lloj njeriu që i bën gjërat thjesht
16:03
which would be good if everybody else did them.
340
945000
3000
pse do të jenë të dobishme nëse gjithkush tjetër bën njësoj.
16:06
OK, so it's called linked data.
341
948000
2000
OK, pra quhen të dhëna të lidhura.
16:08
I want you to make it.
342
950000
2000
Dua t'i realizoni.
16:10
I want you to demand it.
343
952000
2000
Dua që t'i kërkoni.
16:12
And I think it's an idea worth spreading.
344
954000
2000
Dhe mendoj se është një ide që ia vlen të përhapet.
16:14
Thanks.
345
956000
1000
Faleminderit.
16:15
(Applause)
346
957000
3000
(Duartrokitje)
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