TEDxNewYork
Ben Wellington: How we found the worst place to park in New York City -- using big data
Ben Wellington: Cách chúng ta tìm thấy nơi tệ nhất để đỗ xe trong thành phố New York - dùng dữ liệu lớn
Filmed:
Readability: 3.7
1,055,247 views
Cơ qua thành phố truy cập những số liệu và thống kê phản ánh mọi mặt trong cuộc sống hiện đại. Nhưng khi nhà phân tích dữ liệu Ben Wellington trình bày trong buổi nói chuyện giải trí này, thỉnh thoảng họ chỉ là không biết phải làm sao với chúng. Ông chỉ ra làm thế nào sự kết hợp của những câu hỏi không ngờ và dữ liệu thông minh tốc hoạt có thể chỉ ra những quan niệm hữu ích một cách kì lạ, và chia sẻ những lời khuyên để thông báo các bộ dữ liệu để bất cứ ai cũng có thể dùng chúng.
Ben Wellington - Data scientist
Ben Wellington blends his love of statistics, the city, and comedy in his entertaining analysis of the story of New York City, told through data. Full bio
Ben Wellington blends his love of statistics, the city, and comedy in his entertaining analysis of the story of New York City, told through data. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Six thousand miles of road,
0
711
2820
Sáu nghìn dặm đường,
600 dặm đường ngầm,
00:15
600 miles of subway track,
1
3531
2203
00:17
400 miles of bike lanes
2
5734
1644
400 dặm đường xe đạp
00:19
and a half a mile of tram track,
3
7378
1821
và nửa dặm xe điện,
00:21
if you've ever been to Roosevelt Island.
4
9199
1953
nếu bạn đã từng đến đảo Roosevelt.
00:23
These are the numbers that make up
the infrastructure of New York City.
the infrastructure of New York City.
5
11152
3334
Đây là những con số tạo nên
cơ sở hạ tầng của New York.
cơ sở hạ tầng của New York.
Đây là thống kê cơ sở hạ tầng.
00:26
These are the statistics
of our infrastructure.
of our infrastructure.
6
14486
2619
Những con số tìm thấy trong
báo cáo của cơ quan thành phố.
báo cáo của cơ quan thành phố.
00:29
They're the kind of numbers you can find
released in reports by city agencies.
released in reports by city agencies.
7
17105
3706
Ví dụ, Sở Giao thông vận tải sẽ cho biết
00:32
For example, the Department
of Transportation will probably tell you
of Transportation will probably tell you
8
20811
3199
có bao nhiêu dặm đường được bảo trì.
Cơ quan giao thông đô thị khoe
về số dặm đường ngầm.
về số dặm đường ngầm.
00:36
how many miles of road they maintain.
9
24010
1781
00:37
The MTA will boast how many miles
of subway track there are.
of subway track there are.
10
25791
2821
Hầu hết các cơ quan thành phố
cho ta thống kê.
cho ta thống kê.
00:40
Most city agencies give us statistics.
11
28612
1807
Báo cáo năm nay
00:42
This is from a report this year
12
30419
1483
từ Uỷ ban taxi và xe Limousine,
00:43
from the Taxi and Limousine Commission,
13
31902
1892
cho ta biết có khoảng 13,500
taxi ở thành phố New York.
taxi ở thành phố New York.
00:45
where we learn that there's about
13,500 taxis here in New York City.
13,500 taxis here in New York City.
14
33794
3276
Khá thú vị, đúng không?
00:49
Pretty interesting, right?
15
37070
1290
Nhưng bạn có từng nghĩ
những con số này đến từ đâu?
những con số này đến từ đâu?
00:50
But did you ever think about
where these numbers came from?
where these numbers came from?
16
38360
2784
Bởi vì để có những con số này,
ai đó ở cơ quan thành phố
ai đó ở cơ quan thành phố
00:53
Because for these numbers to exist,
someone at the city agency
someone at the city agency
17
41144
2903
00:56
had to stop and say, hmm, here's a number
that somebody might want want to know.
that somebody might want want to know.
18
44047
3880
phải dừng và nói, hmm, đây là
con số mà ai đó rất muốn biết.
con số mà ai đó rất muốn biết.
Đây là một con số mà công dân muốn biết.
00:59
Here's a number
that our citizens want to know.
that our citizens want to know.
19
47927
2250
Vì thế, họ tìm lại những dữ liệu gốc,
01:02
So they go back to their raw data,
20
50177
1830
họ đếm, họ cộng, họ tính toán,
01:04
they count, they add, they calculate,
21
52007
1797
và họ đưa ra những báo cáo,
01:05
and then they put out reports,
22
53804
1467
và những báo cáo đó
sẽ chứa những con số thế này.
sẽ chứa những con số thế này.
01:07
and those reports
will have numbers like this.
will have numbers like this.
23
55271
2177
Vấn đề là làm thế nào
để họ biết tất cả các câu hỏi?
để họ biết tất cả các câu hỏi?
01:09
The problem is, how do they know
all of our questions?
all of our questions?
24
57448
2540
Chúng ta có rất nhiều câu hỏi.
01:11
We have lots of questions.
25
59988
1243
Trên thực tế, theo cách nào đó
chúng ta có vô số câu hỏi
chúng ta có vô số câu hỏi
01:13
In fact, in some ways there's literally
an infinite number of questions
an infinite number of questions
26
61231
3340
về thành phố của chính mình.
01:16
that we can ask about our city.
27
64571
1649
Những cơ quan không bao giờ
có thể theo kịp.
có thể theo kịp.
01:18
The agencies can never keep up.
28
66220
1475
Vì thế, mô thức này không hiệu quả,
tôi nghĩ những nhà chính sách nhận ra,
tôi nghĩ những nhà chính sách nhận ra,
01:19
So the paradigm isn't exactly working,
and I think our policymakers realize that,
and I think our policymakers realize that,
29
67695
4056
01:23
because in 2012, Mayor Bloomberg
signed into law what he called
signed into law what he called
30
71751
3959
bởi vì vào năm 2012, Mayor Bloomberg
đã thông qua điều luật mà ông ấy gọi là
đã thông qua điều luật mà ông ấy gọi là
01:27
the most ambitious and comprehensive
open data legislation in the country.
open data legislation in the country.
31
75710
3837
điều luật về dữ liệu mở
tham vọng và toàn diện nhất cả nước.
tham vọng và toàn diện nhất cả nước.
01:31
In a lot of ways, he's right.
32
79547
1573
Ở nhiều phương diện,
ông đã đúng.
ông đã đúng.
01:33
In the last two years,
the city has released 1,000 datasets
the city has released 1,000 datasets
33
81120
2861
Trong hai năm qua, thành phố
đưa ra 1,000 tập dữ liệu
đưa ra 1,000 tập dữ liệu
01:35
on our open data portal,
34
83981
1610
trên cổng dữ liệu mở,
và điều đấy khá là tuyệt vời.
01:37
and it's pretty awesome.
35
85591
1764
01:39
So you go and look at data like this,
36
87355
1968
Bạn đi và nhìn những dữ liệu thế này,
01:41
and instead of just counting
the number of cabs,
the number of cabs,
37
89323
2289
thay vì chỉ đếm số lượng xe taxi,
ta có thể bắt đầu hỏi
nhiều thứ khác nhau.
nhiều thứ khác nhau.
01:43
we can start to ask different questions.
38
91612
1943
Vì vậy tôi muốn hỏi.
01:45
So I had a question.
39
93555
1200
Khi nào là giờ cao điểm ở New York?
01:46
When's rush hour in New York City?
40
94755
1701
01:48
It can be pretty bothersome.
When is rush hour exactly?
When is rush hour exactly?
41
96456
2581
Vấn đề này khá phiền phức.
Khi nào mới đúng là giờ cao điểm?
Khi nào mới đúng là giờ cao điểm?
01:51
And I thought to myself,
these cabs aren't just numbers,
these cabs aren't just numbers,
42
99037
2625
Và tôi tự ngẫm, những chiếc taxi
không chỉ là con số,
không chỉ là con số,
mà còn là những máy ghi dữ liệu GPS
di chuyển trong thành phố
di chuyển trong thành phố
01:53
these are GPS recorders
driving around in our city streets
driving around in our city streets
43
101662
2711
ghi lại mỗi và mọi chặng đường của chúng.
01:56
recording each and every ride they take.
44
104373
1913
01:58
There's data there,
and I looked at that data,
and I looked at that data,
45
106286
2322
Dữ liệu có ở đây, và tôi
nhìn vào dữ liệu đó,
nhìn vào dữ liệu đó,
và phác hoạ tốc độ trung bình của
những chiếc taxi ở New York trong ngày.
những chiếc taxi ở New York trong ngày.
02:00
and I made a plot of the average speed of
taxis in New York City throughout the day.
taxis in New York City throughout the day.
46
108608
3961
Bạn có thể thấy từ nửa đêm
đến khoảng 5:18 sáng,
đến khoảng 5:18 sáng,
02:04
You can see that from about midnight
to around 5:18 in the morning,
to around 5:18 in the morning,
47
112569
3412
tốc độ tăng, và tại thời điểm đấy,
mọi thứ quay ngược lại,
mọi thứ quay ngược lại,
02:07
speed increases, and at that point,
things turn around,
things turn around,
48
115981
3563
02:11
and they get slower and slower and slower
until about 8:35 in the morning,
until about 8:35 in the morning,
49
119544
3962
chúng càng ngày càng chậm lại
đến khoảng 8:35 sáng,
đến khoảng 8:35 sáng,
02:15
when they end up at around
11 and a half miles per hour.
11 and a half miles per hour.
50
123506
2693
khi chúng dừng hẳn
ở khoảng 11,5 dặm mỗi giờ.
ở khoảng 11,5 dặm mỗi giờ.
02:18
The average taxi is going 11 and a half
miles per hour on our city streets,
miles per hour on our city streets,
51
126199
3562
Một chiếc xe taxi trung bình đi
11,5 dặm mỗi giờ trên phố
11,5 dặm mỗi giờ trên phố
và hoá ra là nó không thay đổi
02:21
and it turns out it stays that way
52
129761
1987
02:23
for the entire day.
53
131748
3368
trong suốt cả ngày.
(Cười)
02:27
(Laughter)
54
135116
1373
02:28
So I said to myself, I guess
there's no rush hour in New York City.
there's no rush hour in New York City.
55
136489
3180
Vì thế tôi tự nhủ, không có
giờ cao điểm ở New York.
giờ cao điểm ở New York.
Chỉ có một ngày chen lấn mà thôi.
02:31
There's just a rush day.
56
139669
1537
02:33
Makes sense. And this is important
for a couple of reasons.
for a couple of reasons.
57
141206
2850
Có lý.
Và điều này quan trọng vì một số lý do.
Và điều này quan trọng vì một số lý do.
02:36
If you're a transportation planner,
this might be pretty interesting to know.
this might be pretty interesting to know.
58
144056
3637
Nếu bạn là một nhà hoạch định giao thông,
điều này có thể rất thú vị.
điều này có thể rất thú vị.
Nhưng nếu bạn muốn đến
một nơi thật nhanh,
một nơi thật nhanh,
02:39
But if you want to get somewhere quickly,
59
147693
1975
giờ bạn biết phải đặt báo thức
lúc 4:45 sáng và sẵn sàng.
lúc 4:45 sáng và sẵn sàng.
02:41
you now know to set your alarm for
4:45 in the morning and you're all set.
4:45 in the morning and you're all set.
60
149668
3468
New York đúng không?
02:45
New York, right?
61
153136
1044
Nhưng có câu chuyện sau
những dữ liệu này.
những dữ liệu này.
02:46
But there's a story behind this data.
62
154180
1762
Hóa ra dữ liệu không có sẵn.
02:47
This data wasn't
just available, it turns out.
just available, it turns out.
63
155942
2185
Thật ra có một thứ gọi là
yêu cầu quyền tự do thông tin pháp luật,
yêu cầu quyền tự do thông tin pháp luật,
02:50
It actually came from something called
a Freedom of Information Law Request,
a Freedom of Information Law Request,
64
158127
3619
hay là yêu cầu FOIL.
02:53
or a FOIL Request.
65
161746
1076
Đây là một tờ đơn tìm thấy trên
web của Uỷ ban taxi và xe Limousine.
web của Uỷ ban taxi và xe Limousine.
02:54
This is a form you can find on the
Taxi and Limousine Commission website.
Taxi and Limousine Commission website.
66
162822
3466
Để truy cập dữ liệu này,
bạn cần lấy được tờ đơn này,
bạn cần lấy được tờ đơn này,
02:58
In order to access this data,
you need to go get this form,
you need to go get this form,
67
166288
2826
điền vào và họ sẽ thông báo bạn,
03:01
fill it out, and they will notify you,
68
169114
1846
và một anh chàng tên Chris Whong
đã làm chính xác như thế.
đã làm chính xác như thế.
03:02
and a guy named Chris Whong
did exactly that.
did exactly that.
69
170960
2130
03:05
Chris went down, and they told him,
70
173090
1890
Chris đi đến và họ bảo anh ta,
"Chỉ cần mang một ổ cứng mới
đến văn phòng của chúng tôi,
đến văn phòng của chúng tôi,
03:06
"Just bring a brand new hard drive
down to our office,
down to our office,
71
174980
2827
03:09
leave it here for five hours,
we'll copy the data and you take it back."
we'll copy the data and you take it back."
72
177807
3424
để ở đây trong vòng 5 tiếng, chúng tôi
sẽ chép dữ liệu và bạn đến lấy về."
sẽ chép dữ liệu và bạn đến lấy về."
03:13
And that's where this data came from.
73
181231
2032
Và dữ liệu này đến từ đấy.
03:15
Now, Chris is the kind of guy
who wants to make the data public,
who wants to make the data public,
74
183263
3005
Chris là kiểu người
muốn công khai mọi dữ liệu,
muốn công khai mọi dữ liệu,
và vì thế, mọi người đều có thể
sử dụng nó và đấy là lý do có biểu đồ này.
sử dụng nó và đấy là lý do có biểu đồ này.
03:18
and so it ended up online for all to use,
and that's where this graph came from.
and that's where this graph came from.
75
186268
3784
Và sự tồn tại của nó thật tuyệt vời.
Những người ghi GPS - vô cùng tuyệt.
Những người ghi GPS - vô cùng tuyệt.
03:22
And the fact that it exists is amazing.
These GPS recorders -- really cool.
These GPS recorders -- really cool.
76
190052
3518
Nhưng thực tế có những công dân
mang theo những ổ cứng
mang theo những ổ cứng
03:25
But the fact that we have citizens
walking around with hard drives
walking around with hard drives
77
193570
3118
thu thập dữ liệu từ cơ quan
để công khai chúng -
để công khai chúng -
03:28
picking up data from city agencies
to make it public --
to make it public --
78
196688
2582
nó đã là của chung,
bạn có thể tiếp cận chúng,
bạn có thể tiếp cận chúng,
03:31
it was already kind of public,
you could get to it,
you could get to it,
79
199270
2390
nhưng nó là chung, không công khai.
03:33
but it was "public," it wasn't public.
80
201660
1812
Và ta có thể làm tốt hơn thế.
03:35
And we can do better than that as a city.
81
203472
1962
Dân chúng không cần phải
đi khắp nơi với những chiếc ổ cứng
đi khắp nơi với những chiếc ổ cứng
03:37
We don't need our citizens
walking around with hard drives.
walking around with hard drives.
82
205434
2756
Giờ thì, không phải mẫu dữ liệu nào
phù hợp yêu cầu FOIL.
phù hợp yêu cầu FOIL.
03:40
Now, not every dataset
is behind a FOIL Request.
is behind a FOIL Request.
83
208190
2337
03:42
Here is a map I made with the most
dangerous intersections in New York City
dangerous intersections in New York City
84
210527
3802
Đây là bản đồ những nút giao nguy hiểm
nhất ở thành phố New York mà tôi đã làm.
nhất ở thành phố New York mà tôi đã làm.
03:46
based on cyclist accidents.
85
214329
1878
dựa trên số vụ tai nạn xe đạp.
03:48
So the red areas are more dangerous.
86
216207
1939
Những vùng màu đỏ là vùng nguy hiểm.
03:50
And what it shows is first
the East side of Manhattan,
the East side of Manhattan,
87
218146
2553
Và đầu tiên là phía đông của Manhattan,
03:52
especially in the lower area of Manhattan,
has more cyclist accidents.
has more cyclist accidents.
88
220699
3611
đặc biệt là vùng thấp hơn,
số tai nạn xe đạp xảy ra cao hơn.
số tai nạn xe đạp xảy ra cao hơn.
03:56
That might make sense
89
224310
1019
Điều này hợp lý
03:57
because there are more cyclists
coming off the bridges there.
coming off the bridges there.
90
225329
2896
vì có nhiều xe đạp
phóng xuống cầu ở đây.
phóng xuống cầu ở đây.
Còn một địa điểm nữa
rất đáng nghiên cứu.
rất đáng nghiên cứu.
04:00
But there's other hotspots worth studying.
91
228225
2014
Khu Williamsburg. Khu
Roosevelt Avenue ở Queens.
Roosevelt Avenue ở Queens.
04:02
There's Williamsburg.
There's Roosevelt Avenue in Queens.
There's Roosevelt Avenue in Queens.
92
230239
2669
Và đây chính xác là dữ liệu cần
cho Vision Zero.
cho Vision Zero.
04:04
And this is exactly the kind of data
we need for Vision Zero.
we need for Vision Zero.
93
232908
2852
Đây chính xác là
thứ chúng ta đang tìm kiếm.
thứ chúng ta đang tìm kiếm.
04:07
This is exactly what we're looking for.
94
235760
1990
Nhưng lại có một câu chuyện ẩn sau nó.
04:09
But there's a story
behind this data as well.
behind this data as well.
95
237750
2135
04:11
This data didn't just appear.
96
239885
2067
Dữ liệu này không chỉ thế mà biến mất.
04:13
How many of you guys know this logo?
97
241952
2391
Bao nhiêu thính giả ngồi đây
biết đến logo này ạ?
biết đến logo này ạ?
04:16
Yeah, I see some shakes.
98
244343
1352
Vâng, tôi thấy vài cái lắc đầu.
04:17
Have you ever tried to copy
and paste data out of a PDF
and paste data out of a PDF
99
245695
2655
Các bạn có bao giờ cố gắng sao và chép
dữ liệu từ một bản PDF
dữ liệu từ một bản PDF
và cắt nghĩa nó?
04:20
and make sense of it?
100
248350
1357
04:21
I see more shakes.
101
249707
1060
Nhiều người lắc đầu hơn rồi.
04:22
More of you tried copying and pasting
than knew the logo. I like that.
than knew the logo. I like that.
102
250767
3345
Nhiều người thà sao chép hơn
là biết về cái logo này. Tôi thích.
là biết về cái logo này. Tôi thích.
Chuyện là, dữ liệu các bạn vừa thấy
thực ra là từ một file PDF.
thực ra là từ một file PDF.
04:26
So what happened is, the data
that you just saw was actually on a PDF.
that you just saw was actually on a PDF.
103
254112
3510
Thực tế, hàng trăm trăm trang PDF
04:29
In fact, hundreds and hundreds
and hundreds of pages of PDF
and hundreds of pages of PDF
104
257622
3105
ra đời từ chính Cục cảnh sát Hoa Kỳ,
04:32
put out by our very own NYPD,
105
260727
2159
04:34
and in order to access it,
you would either have to copy and paste
you would either have to copy and paste
106
262886
3152
để tiếp cận với nó,
bạn sẽ phải chép hoặc dán
bạn sẽ phải chép hoặc dán
trong hàng trăm và hàng trăm giờ
04:38
for hundreds and hundreds of hours,
107
266038
1726
hoặc bạn có thể là John Krauss.
04:39
or you could be John Krauss.
108
267764
1344
John Krauss đại khái là,
04:41
John Krauss was like,
109
269108
1043
tôi sẽ không sao chép lại dữ liệu này.
Tôi sẽ viết một chương trình.
Tôi sẽ viết một chương trình.
04:42
I'm not going to copy and paste this data.
I'm going to write a program.
I'm going to write a program.
110
270151
3413
Nó tên là Ban hỗ trợ sự cố về dữ liệu
của Cục cảnh sát Hoa Kỳ
của Cục cảnh sát Hoa Kỳ
04:45
It's called the NYPD Crash Data Band-Aid,
111
273564
2288
04:47
and it goes to the NYPD's website
and it would download PDFs.
and it would download PDFs.
112
275852
3032
ban này sẽ đăng nhập trang web của NYPD,
và tải về các tệp PDF.
và tải về các tệp PDF.
04:50
Every day it would search;
if it found a PDF, it would download it
if it found a PDF, it would download it
113
278884
3126
Công việc mỗi ngày là tìm kiếm
và tải về bất cứ tệp PDF nào xuất hiện
và tải về bất cứ tệp PDF nào xuất hiện
sau đó, ban này sẽ chạy
chương trình xuất thông tin
chương trình xuất thông tin
04:54
and then it would run
some PDF-scraping program,
some PDF-scraping program,
114
282010
2250
04:56
and out would come the text,
115
284260
1336
và trả dữ liệu về dạng văn bản,
04:57
and it would go on the Internet,
and then people could make maps like that.
and then people could make maps like that.
116
285596
3565
dữ liệu này sẽ được đăng lên mạng,
và ta có thể vẽ bản đồ bằng cách này.
và ta có thể vẽ bản đồ bằng cách này.
Thực tế những dữ liệu
mà chúng ta tiếp cận -
mà chúng ta tiếp cận -
05:01
And the fact that the data's here,
the fact that we have access to it --
the fact that we have access to it --
117
289161
3429
Mỗi vụ tai nạn, nhân tiện đây,
là một hàng trong bảng này.
là một hàng trong bảng này.
05:04
Every accident, by the way,
is a row in this table.
is a row in this table.
118
292590
2450
05:07
You can imagine how many PDFs that is.
119
295040
1836
Bạn có thể tưởng tượng
số lượng tệp PDF nhiều thế nào.
số lượng tệp PDF nhiều thế nào.
05:08
The fact that we
have access to that is great,
have access to that is great,
120
296876
2207
Việc mà chúng ta được tiếp cận với
nguồn dữ liệu đó là một điều tuyệt vời,
nguồn dữ liệu đó là một điều tuyệt vời,
05:11
but let's not release it in PDF form,
121
299083
2110
nhưng đừng xuất nó ra
dưới định dạng PDF,
dưới định dạng PDF,
05:13
because then we're having our citizens
write PDF scrapers.
write PDF scrapers.
122
301193
2739
vì sau đó dân chúng sẽ viết
chương trình xuất file PDF.
chương trình xuất file PDF.
05:15
It's not the best use
of our citizens' time,
of our citizens' time,
123
303932
2076
Điều này lãng phí thời gian,
chúng ta hay cả thành phố
có thể làm tốt hơn thế.
có thể làm tốt hơn thế.
05:18
and we as a city can do better than that.
124
306008
2004
Và bây giờ, đáng mừng là
thị trưởng thành phố, ông Blasio
thị trưởng thành phố, ông Blasio
05:20
Now, the good news is that
the de Blasio administration
the de Blasio administration
125
308012
2736
vừa mới phát hành những dữ liệu này
khoảng vài tháng trước,
khoảng vài tháng trước,
05:22
actually recently released this data
a few months ago,
a few months ago,
126
310748
2532
05:25
and so now we can
actually have access to it,
actually have access to it,
127
313280
2158
và vì vậy chúng ta
mới có thể tham khảo nó,
mới có thể tham khảo nó,
nhưng vẫn còn rất nhiều thông tin
bị chôn vùi dưới dạng PDF
bị chôn vùi dưới dạng PDF
05:27
but there's a lot of data
still entombed in PDF.
still entombed in PDF.
128
315438
2536
05:29
For example, our crime data
is still only available in PDF.
is still only available in PDF.
129
317974
3197
Ví dụ, dữ liệu về tội phạm mới
chỉ có dưới dạng PDF.
chỉ có dưới dạng PDF.
05:33
And not just our crime data,
our own city budget.
our own city budget.
130
321171
3755
và không chỉ có thế,
còn có ngân sách thành phố chúng ta.
còn có ngân sách thành phố chúng ta.
05:36
Our city budget is only readable
right now in PDF form.
right now in PDF form.
131
324926
3729
Ngân sách thành phố hiện tại
chỉ đọc được ở dạng PDF.
chỉ đọc được ở dạng PDF.
05:40
And it's not just us
that can't analyze it --
that can't analyze it --
132
328655
2141
Và không chỉ có mỗi chúng ta
không thể phân tích được -
không thể phân tích được -
05:42
our own legislators
who vote for the budget
who vote for the budget
133
330796
2955
mà cả những nhà lập pháp
người mà ủng hộ cho bản ngân sách
người mà ủng hộ cho bản ngân sách
cũng chỉ có được bản PDF của nó thôi.
05:45
also only get it in PDF.
134
333751
1943
05:47
So our legislators cannot analyze
the budget that they are voting for.
the budget that they are voting for.
135
335694
3844
Vì thế những nhà lập pháp không thể
phân tích bản ngân sách mà họ bầu cử.
phân tích bản ngân sách mà họ bầu cử.
05:51
And I think as a city we can do
a little better than that as well.
a little better than that as well.
136
339538
3608
Và tôi nghĩ rằng thành phố chúng ta
cũng chỉ làm tốt hơn một chút thôi.
cũng chỉ làm tốt hơn một chút thôi.
05:55
Now, there's a lot of data
that's not hidden in PDFs.
that's not hidden in PDFs.
137
343146
2488
Giờ có rất nhiều dữ liệu
không còn ở dạng PDF.
không còn ở dạng PDF.
05:57
This is an example of a map I made,
138
345634
1700
Đây là mẫu bản đồ
mà tôi đã vẽ,
mà tôi đã vẽ,
và đây là những đường thuỷ bẩn nhất
tại thành phố New York.
tại thành phố New York.
05:59
and this is the dirtiest waterways
in New York City.
in New York City.
139
347334
2926
06:02
Now, how do I measure dirty?
140
350260
1509
Vậy tôi đã đo độ bẩn này như thế nào?
06:03
Well, it's kind of a little weird,
141
351769
1857
Thực ra thì cách này khá là kì lạ,
nhưng mà tôi đã nhìn vào
mức độ nhiễm trực khuẩn ruột,
mức độ nhiễm trực khuẩn ruột,
06:05
but I looked at the level
of fecal coliform,
of fecal coliform,
142
353626
2113
06:07
which is a measurement of fecal matter
in each of our waterways.
in each of our waterways.
143
355739
3506
chính là đo lượng phân
có trong mỗi đường thuỷ này
có trong mỗi đường thuỷ này
06:11
The larger the circle,
the dirtier the water,
the dirtier the water,
144
359245
3274
Vòng tròn càng lớn,
mức độ bẩn càng cao,
mức độ bẩn càng cao,
06:14
so the large circles are dirty water,
the small circles are cleaner.
the small circles are cleaner.
145
362519
3357
các vòng tròn to là vùng nước bẩn
vòng tròn bé là vùng nước sạch hơn.
vòng tròn bé là vùng nước sạch hơn.
06:17
What you see is inland waterways.
146
365876
1644
Thứ các bạn thấy là
đường thuỷ nội địa
đường thuỷ nội địa
06:19
This is all data that was sampled
by the city over the last five years.
by the city over the last five years.
147
367520
3404
Đây là toàn bộ dữ liệu mẫu
của thành phố trong vòng 5 năm tới.
của thành phố trong vòng 5 năm tới.
Và thường thì các đường thuỷ nội địa
sẽ bẩn hơn.
sẽ bẩn hơn.
06:22
And inland waterways are,
in general, dirtier.
in general, dirtier.
148
370924
2694
Điều này dễ hiểu, đúng không?
06:25
That makes sense, right?
149
373618
1218
06:26
And the bigger circles are dirty.
And I learned a few things from this.
And I learned a few things from this.
150
374836
3374
Vòng tròn to hơn là bẩn.
Tôi cũng học được vài điều.
Tôi cũng học được vài điều.
Thứ nhất: Không bao giờ bơi ở bất cứ nơi
nào có chữ "lạch" hay "kênh".
nào có chữ "lạch" hay "kênh".
06:30
Number one: Never swim in anything
that ends in "creek" or "canal."
that ends in "creek" or "canal."
151
378210
3164
06:33
But number two: I also found
the dirtiest waterway in New York City,
the dirtiest waterway in New York City,
152
381374
4318
Nhưng thứ hai: tôi cũng tìm ra
đường thuỷ bẩn nhất thành phố New York,
đường thuỷ bẩn nhất thành phố New York,
06:37
by this measure, one measure.
153
385692
1834
bằng chính phương pháp này,
bằng cách này.
bằng cách này.
06:39
In Coney Island Creek, which is not
the Coney Island you swim in, luckily.
the Coney Island you swim in, luckily.
154
387526
3648
Ở con lạch Coney Island, may mắn
không phải Coney Island các bạn hay bơi.
không phải Coney Island các bạn hay bơi.
Mà là ở bờ bên kia.
06:43
It's on the other side.
155
391174
1158
Nhưng con lạch này, 94% các mẫu thử
được lấy trong vòng 5 năm nay
được lấy trong vòng 5 năm nay
06:44
But Coney Island Creek, 94 percent
of samples taken over the last five years
of samples taken over the last five years
156
392332
3878
06:48
have had fecal levels so high
157
396210
2157
có mức nhiễm khuẩn cao đến mức
06:50
that it would be against state law
to swim in the water.
to swim in the water.
158
398367
3093
con người không được phép bơi tại đây
theo điều luật của bang.
theo điều luật của bang.
06:53
And this is not the kind of fact
that you're going to see
that you're going to see
159
401460
2729
Và đây không phải là thứ bạn sẽ được thấy
trong báo cáo của thành phố, đúng chứ?
06:56
boasted in a city report, right?
160
404189
1537
Điều này sẽ không được đăng trên
trang nhất của nyc.gov.
trang nhất của nyc.gov.
06:57
It's not going to be
the front page on nyc.gov.
the front page on nyc.gov.
161
405726
2250
Chúng ta sẽ không biết,
06:59
You're not going to see it there,
162
407976
1580
nhưng thật ra có được dữ liệu này
là điều vô cùng tuyệt diệu.
là điều vô cùng tuyệt diệu.
07:01
but the fact that we can get
to that data is awesome.
to that data is awesome.
163
409556
2518
Nhưng phải nhắc lại lần nữa,
chuyện đó không dễ chút nào,
chuyện đó không dễ chút nào,
07:04
But once again, it wasn't super easy,
164
412074
1773
07:05
because this data was not
on the open data portal.
on the open data portal.
165
413847
2358
vì đó không phải dữ liệu mở
trong cổng thông tin.
trong cổng thông tin.
Nếu bạn định truy cập,
07:08
If you were to go to the open data portal,
166
416205
2013
bạn sẽ chỉ tìm thấy vài mẩu thông tin
trong vòng một năm hay vài tháng.
trong vòng một năm hay vài tháng.
07:10
you'd see just a snippet of it,
a year or a few months.
a year or a few months.
167
418218
2613
Những thông tin này là từ
web của Cục bảo vệ Môi trường.
web của Cục bảo vệ Môi trường.
07:12
It was actually on the Department
of Environmental Protection's website.
of Environmental Protection's website.
168
420831
3390
Và mỗi link này là một bảng excel,
mỗi trang excel cũng khác nhau.
mỗi trang excel cũng khác nhau.
07:16
And each one of these links is an Excel
sheet, and each Excel sheet is different.
sheet, and each Excel sheet is different.
169
424221
3878
Mỗi đầu đề cũng khác:
bạn sao, chép, sắp xếp lại.
bạn sao, chép, sắp xếp lại.
07:20
Every heading is different:
you copy, paste, reorganize.
you copy, paste, reorganize.
170
428099
2630
Khi đó, bạn có thể vẽ bản đồ
và điều này thật tuyệt, nhưng lần nữa,
và điều này thật tuyệt, nhưng lần nữa,
07:22
When you do you can make maps
and that's great, but once again,
and that's great, but once again,
171
430729
2952
ta có thể làm tốt hơn cho thành phố,
ta có thể chuẩn hoá mọi thứ.
ta có thể chuẩn hoá mọi thứ.
07:25
we can do better than that
as a city, we can normalize things.
as a city, we can normalize things.
172
433681
2969
Và chúng ta đạt được điều này,
bởi đã có một trang do Socrata tạo
bởi đã có một trang do Socrata tạo
07:28
And we're getting there, because
there's this website that Socrata makes
there's this website that Socrata makes
173
436650
3384
có tên là Cổng thông tin mở NYC.
Đây là nơi đăng tải 1100 bộ dữ liệu mà
07:32
called the Open Data Portal NYC.
174
440034
1541
không gặp những vấn đề
tôi đã đề cập,
tôi đã đề cập,
07:33
This is where 1,100 data sets
that don't suffer
that don't suffer
175
441575
2257
và thật đáng mừng là con số đang tăng lên.
07:35
from the things I just told you live,
176
443832
1781
Bạn có thể tải về tài liệu ở bất cứ
định dạng nào, CSV hay PDF hay Excel.
định dạng nào, CSV hay PDF hay Excel.
07:37
and that number is growing,
and that's great.
and that's great.
177
445613
2148
07:39
You can download data in any format,
be it CSV or PDF or Excel document.
be it CSV or PDF or Excel document.
178
447761
3412
Bạn có thể tải bất kì tệp nào
bạn muốn theo cách đó.
bạn muốn theo cách đó.
07:43
Whatever you want,
you can download the data that way.
you can download the data that way.
179
451173
2547
Vấn đề là, mỗi lần như thế,
07:45
The problem is, once you do,
180
453720
1352
bạn sẽ thấy mỗi nguồn mã hoá
những địa chỉ khác nhau.
những địa chỉ khác nhau.
07:47
you will find that each agency
codes their addresses differently.
codes their addresses differently.
181
455072
3686
07:50
So one is street name,
intersection street,
intersection street,
182
458758
2141
Một địa chỉ gồm tên phố, ngã giao nhau,
07:52
street, borough, address, building,
building address.
building address.
183
460899
2491
đường phố, khu phố, địa chỉ,
toà nhà, địa chỉ toà nhà.
toà nhà, địa chỉ toà nhà.
Một lần nữa, bạn mất thời gian,
kể cả khi đã có cổng thông tin này,
kể cả khi đã có cổng thông tin này,
07:55
So once again, you're spending time,
even when we have this portal,
even when we have this portal,
184
463390
3180
07:58
you're spending time
normalizing our address fields.
normalizing our address fields.
185
466570
2606
để chuẩn hoá những trường địa chỉ.
08:01
And that's not the best use
of our citizens' time.
of our citizens' time.
186
469176
2423
Và việc này thật hao phí thời gian.
Thành phố chúng ta có thể làm tốt hơn.
08:03
We can do better than that as a city.
187
471599
1796
08:05
We can standardize our addresses,
188
473395
1645
Chúng ta có thể tiêu chuẩn hóa địa chỉ,
08:07
and if we do,
we can get more maps like this.
we can get more maps like this.
189
475040
2185
và nếu có thể, ta sẽ có
nhiều bản đồ hơn nữa.
nhiều bản đồ hơn nữa.
Đây là bản đồ vòi chữa cháy
ở thành phố New York.
ở thành phố New York.
08:09
This is a map of fire hydrants
in New York City,
in New York City,
190
477225
2285
08:11
but not just any fire hydrants.
191
479510
1531
nhưng không chỉ có
vòi chữa cháy thôi đâu.
vòi chữa cháy thôi đâu.
08:13
These are the top 250 grossing fire
hydrants in terms of parking tickets.
hydrants in terms of parking tickets.
192
481041
4726
Đây là top 250 tổng số vòi chữa cháy
liên quan đến vé phạt đỗ xe.
liên quan đến vé phạt đỗ xe.
08:17
(Laughter)
193
485767
1986
(Cười)
08:19
So I learned a few things from this map,
and I really like this map.
and I really like this map.
194
487753
3358
Tôi học được vài điều từ
bản đồ này, tôi thực sự rất thích.
bản đồ này, tôi thực sự rất thích.
08:23
Number one, just don't park
on the Upper East Side.
on the Upper East Side.
195
491111
2402
Thứ nhất, đừng đỗ xe ở mạn trên phía Đông.
08:25
Just don't. It doesn't matter where
you park, you will get a hydrant ticket.
you park, you will get a hydrant ticket.
196
493513
3587
Tốt nhất là đừng. Dù bạn đỗ xe ở đâu
thì cũng bị nhận vé phạt thôi.
thì cũng bị nhận vé phạt thôi.
08:29
Number two, I found the two highest
grossing hydrants in all of New York City,
grossing hydrants in all of New York City,
197
497100
4153
Thứ hai, tôi đã tìm ra 2 vùng có tổng
vòi nước máy lớn nhất New York,
vòi nước máy lớn nhất New York,
08:33
and they're on the Lower East Side,
198
501253
1886
chúng đều ở Lower East Side,
và 2 điểm này đã và đang mang lại hơn
55,000 đô la mỗi năm từ những vé đỗ xe.
55,000 đô la mỗi năm từ những vé đỗ xe.
08:35
and they were bringing in over
55,000 dollars a year in parking tickets.
55,000 dollars a year in parking tickets.
199
503139
5098
08:40
And that seemed a little strange
to me when I noticed it,
to me when I noticed it,
200
508237
2738
Khi biết tới điều này, tôi cảm thấy khá lạ
vì vậy tôi đã tìm hiểu thêm và
hoá ra vấn đề ở vòi nước máy
hoá ra vấn đề ở vòi nước máy
08:42
so I did a little digging and it turns out
what you had is a hydrant
what you had is a hydrant
201
510975
3269
và một thứ nữa gọi là
vỉa hè,
vỉa hè,
08:46
and then something called
a curb extension,
a curb extension,
202
514244
1996
đây là một khu đi bộ khoảng 8 bước chân
08:48
which is like a seven-foot
space to walk on,
space to walk on,
203
516240
2059
và bên cạnh là chỗ để xe.
08:50
and then a parking spot.
204
518299
1156
08:51
And so these cars came along,
and the hydrant --
and the hydrant --
205
519455
2254
Rồi xe đi tới, và vòi nước máy -
"Nó ở tít đằng kia,
đỗ ở đây là ổn",
đỗ ở đây là ổn",
08:53
"It's all the way over there, I'm fine,"
206
521709
1911
và thực sự có cả vạch kẻ
khéo léo để đỗ xe.
khéo léo để đỗ xe.
08:55
and there was actually a parking spot
painted there beautifully for them.
painted there beautifully for them.
207
523620
3474
Họ sẽ đỗ xe ở đó,
và NYPD không đồng ý với lựa chọn này
và NYPD không đồng ý với lựa chọn này
08:59
They would park there, and the NYPD
disagreed with this designation
disagreed with this designation
208
527094
3155
và sẽ phạt họ.
Không chỉ có tôi nhận được
thẻ phạt này đâu.
thẻ phạt này đâu.
09:02
and would ticket them.
209
530249
1058
09:03
And it wasn't just me
who found a parking ticket.
who found a parking ticket.
210
531307
2344
Đây là chiếc xe Google Street View
09:05
This is the Google
Street View car driving by
Street View car driving by
211
533651
2146
cũng nhận một vé phạt như thế.
09:07
finding the same parking ticket.
212
535797
1617
Tôi đã chia sẻ trên blog của mình, trang
I Quant NY, và Sở Giao Thông đã hồi âm,
I Quant NY, và Sở Giao Thông đã hồi âm,
09:09
So I wrote about this on my blog,
on I Quant NY, and the DOT responded,
on I Quant NY, and the DOT responded,
213
537414
4504
09:13
and they said,
214
541918
1020
họ nói rằng,
"Dù chúng tôi chưa nhận được
bất cứ phàn nàn nào về địa điểm này,
bất cứ phàn nàn nào về địa điểm này,
09:14
"While the DOT has not received
any complaints about this location,
any complaints about this location,
215
542938
3410
09:18
we will review the roadway markings
and make any appropriate alterations."
and make any appropriate alterations."
216
546348
4542
nhưng DOT sẽ điều chỉnh lại vạch kẻ đường,
cũng như tiến hành những thay đổi hợp lí."
cũng như tiến hành những thay đổi hợp lí."
09:22
And I thought to myself,
typical government response,
typical government response,
217
550890
2959
Và tôi tự ngẫm rằng, câu trả lời
điển hình của chính phủ,
điển hình của chính phủ,
09:25
all right, moved on with my life.
218
553849
1881
tốt thôi, cuộc sống của tôi
vẫn tiếp diễn.
vẫn tiếp diễn.
Nhưng vài tuần sau, điều phi thường
đã xảy ra.
đã xảy ra.
09:27
But then, a few weeks later,
something incredible happened.
something incredible happened.
219
555730
3970
09:31
They repainted the spot,
220
559700
2520
Họ đã sơn lại vạch đỗ xe,
trong phút chốc, tôi nghĩ mình
thấy được tương lai của thông tin mở,
thấy được tương lai của thông tin mở,
09:34
and for a second I thought I saw
the future of open data,
the future of open data,
221
562220
2690
09:36
because think about what happened here.
222
564910
2000
chỉ với việc nghĩ đến
điều đã xảy ra ở đây.
điều đã xảy ra ở đây.
Trong 5 năm, điểm này đã bị thu phí
và chuyện cũng rối thêm,
và chuyện cũng rối thêm,
09:38
For five years, this spot was being
ticketed, and it was confusing,
ticketed, and it was confusing,
223
566910
5100
09:44
and then a citizen found something,
they told the city, and within a few weeks
they told the city, and within a few weeks
224
572010
4306
sau đó người dân phát hiện điều gì đó,
họ báo lại với thành phố, chỉ trong vài tuần
họ báo lại với thành phố, chỉ trong vài tuần
09:48
the problem was fixed.
225
576316
1294
vấn đề đã được giải quyết.
09:49
It's amazing. And a lot of people
see open data as being a watchdog.
see open data as being a watchdog.
226
577610
3200
Thật ngạc nhiên. Có nhiều người canh
chừng như khuyển canh nhà vậy.
chừng như khuyển canh nhà vậy.
09:52
It's not, it's about being a partner.
227
580810
1772
Chuyện không phải vậy. Chuyện liên quan
việc trở thành một cộng sự.
việc trở thành một cộng sự.
09:54
We can empower our citizens
to be better partners for government,
to be better partners for government,
228
582582
3138
Ta có thể khiến người dân trở thành
những cộng sự có ích cho chính phủ.
những cộng sự có ích cho chính phủ.
09:57
and it's not that hard.
229
585720
1881
chuyện đó không hề khó.
09:59
All we need are a few changes.
230
587601
1459
Tất cả những gì ta cần
là một vài thay đổi.
là một vài thay đổi.
Nếu bạn đang yêu cầu lưu trữ,
10:01
If you're FOILing data,
231
589060
1107
10:02
if you're seeing your data
being FOILed over and over again,
being FOILed over and over again,
232
590167
2867
nếu bạn thấy dữ liệu của mình
được yêu cầu nhiều lần,
được yêu cầu nhiều lần,
hãy công khai nó, đó là dấu hiệu
dữ liệu cần được công khai.
dữ liệu cần được công khai.
10:05
let's release it to the public, that's
a sign that it should be made public.
a sign that it should be made public.
233
593034
3574
Nếu bạn làm trong cơ quan chính phủ
định công khai một bản PDF,
định công khai một bản PDF,
10:08
And if you're a government agency
releasing a PDF,
releasing a PDF,
234
596608
2482
hãy thông qua đạo luật yêu cầu
người đăng phải ghi rõ dữ liệu gốc,
người đăng phải ghi rõ dữ liệu gốc,
10:11
let's pass legislation that requires you
to post it with the underlying data,
to post it with the underlying data,
235
599090
3649
10:14
because that data
is coming from somewhere.
is coming from somewhere.
236
602739
2028
vì dữ liệu đó được
dẫn nguồn từ đâu đó.
dẫn nguồn từ đâu đó.
Tôi không biết từ đâu, nhưng
chắc sẽ có nguồn gốc,
chắc sẽ có nguồn gốc,
10:16
I don't know where, but it's
coming from somewhere,
coming from somewhere,
237
604767
2482
bạn có thể công khai nó
dưới dạng PDF.
dưới dạng PDF.
Hãy công nhận và chia sẻ
tiêu chuẩn cho dữ liệu mở.
tiêu chuẩn cho dữ liệu mở.
10:19
and you can release it with the PDF.
238
607249
1725
10:20
And let's adopt and share
some open data standards.
some open data standards.
239
608974
2411
Hãy bắt đầu bằng địa chỉ
tại thành phố New York.
tại thành phố New York.
10:23
Let's start with our addresses
here in New York City.
here in New York City.
240
611385
2481
Bắt đầu bằng việc chuẩn hoá địa chỉ.
10:25
Let's just start
normalizing our addresses.
normalizing our addresses.
241
613866
2074
Bởi New York tiên phong
trong dữ liệu mở.
trong dữ liệu mở.
10:27
Because New York is a leader in open data.
242
615940
2062
Bất luận thế nào, ta là người đi đầu
với thông tin mở,
với thông tin mở,
10:30
Despite all this, we are absolutely
a leader in open data,
a leader in open data,
243
618002
2789
nếu ta bình thường hoá mọi thứ,
và đặt tiêu chuẩn dữ liệu mở,
và đặt tiêu chuẩn dữ liệu mở,
10:32
and if we start normalizing things,
and set an open data standard,
and set an open data standard,
244
620791
3121
những người khác sẽ hưởng ứng theo.
Bang và thậm chí chính phủ sẽ tán đồng.
Bang và thậm chí chính phủ sẽ tán đồng.
10:35
others will follow. The state will follow,
and maybe the federal government,
and maybe the federal government,
245
623912
3634
Những quốc gia khác sẽ tuân theo,
và ta không còn xa thời điểm
bạn có thể viết một chương trình
bạn có thể viết một chương trình
10:39
Other countries could follow,
246
627546
1445
10:40
and we're not that far off from a time
where you could write one program
where you could write one program
247
628991
3411
và thông tin bản đồ của 100 quốc gia.
10:44
and map information from 100 countries.
248
632402
1890
Đây không phải khoa học viễn tưởng.
Chúng ta thực sự tiến gần hơn.
Chúng ta thực sự tiến gần hơn.
10:46
It's not science fiction.
We're actually quite close.
We're actually quite close.
249
634292
2487
Đồng thời, ta đang
trao quyền cho ai?
trao quyền cho ai?
10:48
And by the way, who are we
empowering with this?
empowering with this?
250
636779
2240
Đó không phải là vì
John Krauss hay Chris Whong.
John Krauss hay Chris Whong.
10:51
Because it's not just John Krauss
and it's not just Chris Whong.
and it's not just Chris Whong.
251
639019
3005
Có hàng trăm buổi gặp mặt
đang diễn ra ở thành phố New York,
đang diễn ra ở thành phố New York,
10:54
There are hundreds of meetups
going on in New York City right now,
going on in New York City right now,
252
642024
3095
những buổi meetup tích cực.
10:57
active meetups.
253
645119
1025
Hàng ngàn người đang tham dự.
10:58
There are thousands of people
attending these meetups.
attending these meetups.
254
646144
2572
Họ tới dự sau khi tan làm
hay vào các ngày cuối tuần,
hay vào các ngày cuối tuần,
11:00
These people are going after work
and on weekends,
and on weekends,
255
648716
2368
và họ tham gia để thấy
những thông tin mở
những thông tin mở
11:03
and they're attending these meetups
to look at open data
to look at open data
256
651084
2636
và làm cho thành phố
trở nên tốt đẹp hơn.
trở nên tốt đẹp hơn.
11:05
and make our city a better place.
257
653720
1640
Những tổ chức như BetaNYC, tuần trước
công khai một thứ gọi là citygram.nyc
công khai một thứ gọi là citygram.nyc
11:07
Groups like BetaNYC, who just last week
released something called citygram.nyc
released something called citygram.nyc
258
655360
4073
11:11
that allows you to subscribe
to 311 complaints
to 311 complaints
259
659433
2147
cho phép bạn góp vào 311 lời phàn nàn
11:13
around your own home,
or around your office.
or around your office.
260
661580
2068
xuất phát từ nơi ở, nơi làm việc của bạn.
11:15
You put in your address,
you get local complaints.
you get local complaints.
261
663648
2427
Bạn điền địa chỉ vào, nhận những
lời phàn nàn từ địa phương.
lời phàn nàn từ địa phương.
Không phải chỉ có cộng đồng
công nghệ mới dùng cách này.
công nghệ mới dùng cách này.
11:18
And it's not just the tech community
that are after these things.
that are after these things.
262
666075
3374
Những người quy hoạch đô thị như
học sinh tôi từng dạy ở Pratt cũng dùng.
học sinh tôi từng dạy ở Pratt cũng dùng.
11:21
It's urban planners like
the students I teach at Pratt.
the students I teach at Pratt.
263
669449
2622
Đó là chủ trương chính sách,
dành cho mọi người,
dành cho mọi người,
11:24
It's policy advocates, it's everyone,
264
672071
1919
dành cho công dân có
hoàn cảnh khác nhau.
hoàn cảnh khác nhau.
11:25
it's citizens from a diverse
set of backgrounds.
set of backgrounds.
265
673990
2563
11:28
And with some small, incremental changes,
266
676553
2786
Và với vài sự thay đổi nhỏ đang tăng dần,
11:31
we can unlock the passion
and the ability of our citizens
and the ability of our citizens
267
679339
3225
ta có thể mở khoá những đam mê
và năng lực của người dân
và năng lực của người dân
để trang bị cho nền thông tin mở,
làm thành phố tươi đẹp hơn,
làm thành phố tươi đẹp hơn,
11:34
to harness open data
and make our city even better,
and make our city even better,
268
682564
3156
cho dù đó chỉ là một tập dữ liệu,
hay là một điểm đỗ xe đi chăng nữa.
hay là một điểm đỗ xe đi chăng nữa.
11:37
whether it's one dataset,
or one parking spot at a time.
or one parking spot at a time.
269
685720
3626
11:41
Thank you.
270
689346
2322
Cảm ơn.
(Vỗ tay)
11:43
(Applause)
271
691668
3305
ABOUT THE SPEAKER
Ben Wellington - Data scientistBen Wellington blends his love of statistics, the city, and comedy in his entertaining analysis of the story of New York City, told through data.
Why you should listen
Ben Wellington runs the I Quant NY blog, in which he crunches city-released data to find out what's really going on in the Big Apple. To date he has tackled topics such as measles outbreaks in New York City schools, analyzed how companies like Airbnb are really doing in NYC, and asked questions such as "does gentrification cause a reduction in laundromats?" (Answer: inconclusive.)
Ben is a visiting assistant professor in the City & Regional Planning program at the Pratt Institute in Brooklyn; his day job involves working as a quantitative analyst at the investment management firm, Two Sigma. A budding comedian and performer, he also teaches team building workshops through Cherub Improv, a non-profit that uses improv comedy for social good.
Ben Wellington | Speaker | TED.com