TED2010
Gary Flake: Is Pivot a turning point for web exploration?
Gary Flake: Pivot -- một bước ngoặt cho việc duyệt web?
Filmed:
Readability: 3.8
751,479 views
Gary Flake trình chiếu bản demo của Pivot, một phương thức duyệt và tổ chức lượng dữ liệu, hình ảnh trực tuyến mới. Xây dựng trên nền tảng công nghệ đột phá Seadragon, Pivot có tính năng phóng to, thu nhỏ cơ sở dữ liệu web rất ấn tượng và cho phép khám phá các mẫu và liên kết vô hình trong trình duyệt web tiêu chuẩn.
Gary Flake - Technologist
Gary Flake is a Technical Fellow at Microsoft, and the founder and director of Live Labs. Full bio
Gary Flake is a Technical Fellow at Microsoft, and the founder and director of Live Labs. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
If I can leave you with one big idea today,
0
1000
2000
Tôi mong muốn sau ngày hôm nay, các bạn sẽ nhớ đến ý tưởng lớn này,
00:18
it's that the whole of the data
1
3000
2000
đó là toàn bộ dữ liệu
00:20
in which we consume
2
5000
2000
chúng ta tiếp nhận
00:22
is greater that the sum of the parts,
3
7000
2000
lớn hơn tổng các thành phần,
00:24
and instead of thinking about information overload,
4
9000
3000
và thay vì nghĩ đến việc quá tải thông tin,
00:27
what I'd like you to think about is how
5
12000
2000
tôi muốn các bạn nghĩ đến cách làm sao
00:29
we can use information so that patterns pop
6
14000
3000
chúng ta có thể sử dụng thông tin để các mẫu xuất hiện
00:32
and we can see trends that would otherwise be invisible.
7
17000
3000
và chúng ta có thể thấy các xu hướng vô hình.
00:35
So what we're looking at right here is a typical mortality chart
8
20000
3000
Các bạn đang thấy ở đây một biểu đồ tỉ lệ tử vong điển hình
00:38
organized by age.
9
23000
2000
sắp xếp theo độ tuổi.
00:40
This tool that I'm using here is a little experiment.
10
25000
2000
Công cụ tôi đang sử dụng là một thử nghiệm nho nhỏ.
00:42
It's called Pivot, and with Pivot what I can do
11
27000
3000
Nó có tên Pivot, và với Pivot
00:45
is I can choose to filter in one particular cause of deaths -- say, accidents.
12
30000
4000
tôi có thể chọn để lọc một nguyên nhân tử vong cụ thể, ví dụ như tai nạn.
00:49
And, right away, I see there's a different pattern that emerges.
13
34000
3000
Và ngay bây giờ, tôi đã thấy một mẫu khác xuất hiện.
00:52
This is because, in the mid-area here,
14
37000
2000
Đó là vì, trong vùng ở giữa đây
00:54
people are at their most active,
15
39000
2000
mọi người ở trạng thái năng động nhất
00:56
and over here they're at their most frail.
16
41000
2000
và đằng này, họ đang ở trạng thái yếu ớt nhất.
00:58
We can step back out again
17
43000
2000
Chúng ta có thể quay lại
01:00
and then reorganize the data by cause of death,
18
45000
2000
và tiếp đó, tái tổ chức dữ liệu theo nguyên nhân tử vong,
01:02
seeing that circulatory diseases and cancer
19
47000
3000
thấy rằng các bệnh về hệ tuần hoàn và ung thư
01:05
are the usual suspects, but not for everyone.
20
50000
3000
là các nghi phạm phổ biến nhưng không phải ai cũng mắc.
01:08
If we go ahead and we filter by age --
21
53000
3000
Nếu chúng ta tiếp tục và lọc theo độ tuổi,
01:11
say 40 years or less --
22
56000
2000
ví dụ từ 40 trở xống,
01:13
we see that accidents are actually
23
58000
2000
chúng ta thấy rằng các tai nạn
01:15
the greatest cause that people have to be worried about.
24
60000
3000
là nguyên do lớn nhất khiến mọi người lo lắng.
01:18
And if you drill into that, it's especially the case for men.
25
63000
3000
Và nếu nghĩ rộng ra thì nó đặc biệt phổ biến với nam giới.
01:21
So you get the idea
26
66000
2000
Thế nên các bạn biết được
01:23
that viewing information, viewing data in this way,
27
68000
3000
khi xem xét thông tin và dữ liệu bằng cách này,
01:26
is a lot like swimming
28
71000
2000
giống như ta đang bơi
01:28
in a living information info-graphic.
29
73000
3000
trong một trình đồ họa thông tin sống động.
01:31
And if we can do this for raw data,
30
76000
2000
Và nếu có thể tối ưu hóa các dữ liệu thô
01:33
why not do it for content as well?
31
78000
3000
thì tại sao không tối ưu hóa luôn cả nội dung nữa?
01:36
So what we have right here
32
81000
2000
Ở đây chúng ta có
01:38
is the cover of every single Sports Illustrated
33
83000
3000
tất cả các môn thể thao được minh họa
01:41
ever produced.
34
86000
2000
từng được sản xuất.
01:43
It's all here; it's all on the web.
35
88000
2000
Tất cả ở đây, trên web.
01:45
You can go back to your rooms and try this after my talk.
36
90000
3000
Sau buổi diễn thuyết này, các bạn có thể về phòng và thử nó.
01:48
With Pivot, you can drill into a decade.
37
93000
3000
Với Pivot, bạn có thể đào sâu vào 1 thập kỷ.
01:51
You can drill into a particular year.
38
96000
2000
Hoặc một năm nào đó.
01:53
You can jump right into a specific issue.
39
98000
3000
Các bạn có thể nhảy thẳng vào một vấn đề cụ thể.
01:56
So I'm looking at this; I see the athletes
40
101000
2000
Khi nhìn vào cái này, tôi thấy các vận động viên
01:58
that have appeared in this issue, the sports.
41
103000
2000
xuất hiện trong vấn đề này, các môn thể thao.
02:00
I'm a Lance Armstrong fan, so I'll go ahead and I'll click on that,
42
105000
3000
Tôi rất hâm mộ anh Lance Armstrong, nên tôi sẽ click vào đó,
02:03
which reveals, for me, all the issues
43
108000
2000
nó sẽ hiện ra mọi thông tin
02:05
in which Lance Armstrong's been a part of.
44
110000
2000
liên quan đến anh.
02:07
(Applause)
45
112000
3000
(Vỗ tay)
02:10
Now, if I want to just kind of take a peek at these,
46
115000
3000
Nào, nếu tôi muốn xem qua các mục này,
02:13
I might think,
47
118000
2000
có thể tôi nghĩ,
02:15
"Well, what about taking a look at all of cycling?"
48
120000
2000
"Uhm, thử xem về đua xe đạp cái nào."
02:17
So I can step back, and expand on that.
49
122000
2000
và tôi có thể quay lại, mở rộng nó.
02:19
And I see Greg LeMond now.
50
124000
2000
Và bây giờ tôi thấy Greg Lemond.
02:21
And so you get the idea that when you
51
126000
2000
Và bạn có ý tưởng khi
02:23
navigate over information this way --
52
128000
2000
bạn duyệt thông tin theo cách này,
02:25
going narrower, broader,
53
130000
2000
có thể thu hẹp hoặc mở rộng,
02:27
backing in, backing out --
54
132000
2000
trở vào, trở ra,
02:29
you're not searching, you're not browsing.
55
134000
2000
không phải bạn đang tìm kiếm, cũng không phải đang duyệt.
02:31
You're doing something that's actually a little bit different.
56
136000
2000
Nó khác hơn một chút.
02:33
It's in between, and we think it changes
57
138000
3000
Nó nằm ở giữa và chúng tôi nghĩ nó thay đổi
02:36
the way information can be used.
58
141000
2000
cách thức sử dụng thông tin.
02:38
So I want to extrapolate on this idea a bit
59
143000
2000
Nên tôi muốn ngoại suy về ý tưởng này một chút
02:40
with something that's a little bit crazy.
60
145000
2000
hơi điên khùng một chút.
02:42
What we're done here is we've taken every single Wikipedia page
61
147000
3000
Chúng tôi đã lấy từng trang Wikipedia
02:45
and we reduced it down to a little summary.
62
150000
3000
và giản lược nó thành 1 bản tóm tắt.
02:48
So the summary consists of just a little synopsis
63
153000
3000
Một bản tóm tắt chỉ gồm đoạn tóm lược nhỏ
02:51
and an icon to indicate the topical area that it comes from.
64
156000
3000
và một biểu tượng để chỉ vùng đề tài của nó.
02:54
I'm only showing the top 500
65
159000
3000
Tôi sẽ chỉ chiếu 500
02:57
most popular Wikipedia pages right here.
66
162000
2000
trang Wikipedia phổ biến nhất ở đây.
02:59
But even in this limited view,
67
164000
2000
Nhưng kể cả trong tầm nhìn giới hạn này,
03:01
we can do a lot of things.
68
166000
2000
chúng ta có thể làm nhiều thứ.
03:03
Right away, we get a sense of what are the topical domains
69
168000
2000
Ngay bây giờ, chúng ta biết được các vùng đề tài nào
03:05
that are most popular on Wikipedia.
70
170000
2000
là phổ biến nhất trên Wiki.
03:07
I'm going to go ahead and select government.
71
172000
2000
Tôi sẽ chọn chủ đề chính phủ.
03:09
Now, having selected government,
72
174000
3000
Sau khi chọn chủ đề này,
03:12
I can now see that the Wikipedia categories
73
177000
2000
bây giờ tôi có thể thấy các bảng xếp loại Wiki
03:14
that most frequently correspond to that
74
179000
2000
trao đổi thường xuyên với nó nhất
03:16
are Time magazine People of the Year.
75
181000
3000
là mục Người Của Năm của tạp chí Time.
03:19
So this is really important because this is an insight
76
184000
3000
Điều này rất quan trọng vì đây là kiến thức sâu
03:22
that was not contained within any one Wikipedia page.
77
187000
3000
mà không một trang Wiki nào đề cập.
03:25
It's only possible to see that insight
78
190000
2000
Chỉ có thể thấy được các kiến thức chuyên sâu đó
03:27
when you step back and look at all of them.
79
192000
3000
khi bạn quay lại và bao quát tất cả.
03:30
Looking at one of these particular summaries,
80
195000
2000
Nhìn vào một trong các tóm tắt cụ thể này,
03:32
I can then drill into the concept of
81
197000
3000
tôi có thể đọc kỹ hơn về nội dung của
03:35
Time magazine Person of the Year,
82
200000
2000
Người của năm do tạp chí Time bình chọn,
03:37
bringing up all of them.
83
202000
2000
lôi hết mọi thông tin liên quan lên.
03:39
So looking at these people,
84
204000
2000
Nhìn vào những người này,
03:41
I can see that the majority come from government;
85
206000
3000
có thể thấy đa phần là quan chức chính phủ.
03:45
some have come from natural sciences;
86
210000
3000
Một số vị làm việc trong các ngành khoa học tự nhiên.
03:49
some, fewer still, have come from business --
87
214000
3000
Khiêm tốn hơn là vài người từ lĩnh vực kinh doanh.
03:53
there's my boss --
88
218000
2000
Có cả xếp của tôi nữa kìa.
03:55
and one has come from music.
89
220000
5000
Một người thì từ lĩnh vực âm nhạc.
04:00
And interestingly enough,
90
225000
2000
Và thật thú vị
04:02
Bono is also a TED Prize winner.
91
227000
3000
Bono cũng là diễn giả đạt giải thưởng TED.
04:05
So we can go, jump, and take a look at all the TED Prize winners.
92
230000
3000
Chúng ta có thể nhảy vào, điểm mặt các diễn giả đạt giải thưởng TED.
04:08
So you see, we're navigating the web for the first time
93
233000
3000
Các bạn thấy đó, chúng ta đang duyệt web lần đầu tiên
04:11
as if it's actually a web, not from page-to-page,
94
236000
3000
như thể nó thực sự là web, không phải hết trang này sang trang khác,
04:14
but at a higher level of abstraction.
95
239000
2000
mà lấy thông tin ở cấp độ cao hơn.
04:16
And so I want to show you one other thing
96
241000
2000
Tôi muốn cho các bạn xem một thứ nữa
04:18
that may catch you a little bit by surprise.
97
243000
3000
nó có thể khiến bạn ngạc nhiên đôi chút.
04:21
I'm just showing the New York Times website here.
98
246000
3000
Tôi sẽ chiếu trang web của tờ New York Times ở đây.
04:24
So Pivot, this application --
99
249000
2000
Pivot, ứng dụng này --
04:26
I don't want to call it a browser; it's really not a browser,
100
251000
2000
Tôi không muốn gọi nó là một trình duyệt vì nó không hẳn thế,
04:28
but you can view web pages with it --
101
253000
3000
nhưng các bạn có thể xem các trang web bằng nó
04:31
and we bring that zoomable technology
102
256000
2000
và chúng tôi mang đến công nghệ có thể phóng đại hoặc thu nhỏ
04:33
to every single web page like this.
103
258000
3000
tới từng trang web như thế này.
04:36
So I can step back,
104
261000
3000
Nên tôi có thể quay lại,
04:39
pop right back into a specific section.
105
264000
2000
click vào một khu vực cụ thể.
04:41
Now the reason why this is important is because,
106
266000
2000
Nào, lý do đặc tính này quan trọng là vì
04:43
by virtue of just viewing web pages in this way,
107
268000
3000
nhờ xem các trang web theo cách này
04:46
I can look at my entire browsing history
108
271000
2000
tôi có thể xem toàn bộ lịch sử duyệt web
04:48
in the exact same way.
109
273000
2000
theo cách tương tự.
04:50
So I can drill into what I've done
110
275000
2000
Thế nên tôi có thể xem mình đã làm gì
04:52
over specific time frames.
111
277000
2000
trong suốt một khung thời gian nhất định.
04:54
Here, in fact, is the state
112
279000
2000
Đây là trạng thái của
04:56
of all the demo that I just gave.
113
281000
2000
toàn bộ phần demo tôi vừa trình chiếu.
04:58
And I can sort of replay some stuff that I was looking at earlier today.
114
283000
3000
Và tôi có thể xem lại một số thứ vừa xem hôm nay.
05:01
And, if I want to step back and look at everything,
115
286000
3000
Và nếu muốn quay lại xem mọi thứ
05:04
I can slice and dice my history,
116
289000
2000
tôi có thể xem lại lịch sử duyệt web
05:06
perhaps by my search history --
117
291000
2000
bằng lịch sử tìm kiếm của mình.
05:08
here, I was doing some nepotistic searching,
118
293000
2000
Đây, tôi đã tìm kiếm một số thứ cây nhà lá vườn,
05:10
looking for Bing, over here for Live Labs Pivot.
119
295000
3000
tìm kiếm Bing, đằng này là tìm kiếm Live Labs Pivot.
05:13
And from these, I can drill into the web page
120
298000
2000
Và từ những lịch sử đó, tôi có thể vào trang web đó
05:15
and just launch them again.
121
300000
2000
và dùng lại chúng.
05:17
It's one metaphor repurposed multiple times,
122
302000
3000
Đó là một phép ẩn dụ được dùng đi dùng lại rất nhiều lần,
05:20
and in each case it makes the whole greater
123
305000
2000
và trong mỗi trường hợp, nó khiến toàn bộ dữ liệu
05:22
than the sum of the parts with the data.
124
307000
2000
lớn hơn tổng các thành phần.
05:24
So right now, in this world,
125
309000
3000
Nên trong thế giới này,
05:27
we think about data as being this curse.
126
312000
3000
chúng tôi nghĩ đến dữ liệu đã mắc phải lời nguyền.
05:30
We talk about the curse of information overload.
127
315000
3000
Chúng ta nói về lời nguyền quá tải thông tin.
05:33
We talk about drowning in data.
128
318000
3000
Chúng ta than thở như bị chết đuối trong dữ liệu.
05:36
What if we can actually turn that upside down
129
321000
2000
Nếu chúng ta có thể đảo ngược tình thế,
05:38
and turn the web upside down,
130
323000
2000
đảo ngược tình trạng web hiện nay,
05:40
so that instead of navigating from one thing to the next,
131
325000
3000
thay vì thói quen xem từ trang này sang trang khác,
05:43
we get used to the habit of being able to go from many things to many things,
132
328000
3000
chúng ta làm quen với khả năng đi từ nhiều thứ này đến nhiều thứ khác,
05:46
and then being able to see the patterns
133
331000
2000
và do đó có thể nhìn ra các mẫu
05:48
that were otherwise hidden?
134
333000
2000
trước đây là vô hình hoặc tiềm ẩn?
05:50
If we can do that, then instead of being trapped in data,
135
335000
5000
Nếu chúng ta có thể, thì thay vì giãy giụa trong cái bẫy dữ liệu,
05:55
we might actually extract information.
136
340000
3000
chúng ta sẽ có thể lấy thông tin một cách dễ dàng.
05:58
And, instead of dealing just with information,
137
343000
2000
Và thay vì chỉ xử lý thông tin.
06:00
we can tease out knowledge.
138
345000
2000
chúng ta còn có thể tìm kiếm niềm vui với kiến thức.
06:02
And if we get the knowledge, then maybe even there's wisdom to be found.
139
347000
3000
Và nếu có được kiến thức thì có thể chúng ta sẽ tìm thấy sự thông thái của mình.
06:05
So with that, I thank you.
140
350000
2000
Xin cảm ơn quý vị đã chú ý lắng nghe.
06:07
(Applause)
141
352000
8000
(Vỗ tay)
ABOUT THE SPEAKER
Gary Flake - TechnologistGary Flake is a Technical Fellow at Microsoft, and the founder and director of Live Labs.
Why you should listen
Gary Flake is a Technical Fellow at Microsoft, where he focuses on Internet products and technologies including search, advertising, content, portals, community and application development. In this capacity, he helps define and evolve Microsoft's product vision, technical architecture and business strategy for online services. He is also the founder and director of Live Labs, a skunkworks that bridges research and development, and is widely recognized for inventing new best practices for catalyzing and managing innovation.
Prior to joining Microsoft, Flake founded Yahoo! Research Labs, ran Yahoo!'s corporate R&D activities and company-wide innovation effort, and was the Chief Science Officer of Overture, the company that invented the paid search business model. Flake also wrote the award-winning book The Computational Beauty of Nature, which is used in college courses worldwide.
Gary Flake | Speaker | TED.com