TED@BCG Berlin
Daniele Quercia: Happy maps
دانييلي كيرسيا: خرائط سعيدة
Filmed:
Readability: 3.9
2,410,100 views
تساعدنا تطبيقات الخرائط على إيجاد الطريق الأسرع إلى وجهتنا. ولكن ماذا لو مكنتنا أيضا من التجول؟ الباحث "دانييل كيرسيا" يبتكر"خرائط سعيدة" التي تأخذ بعين الاعتبار ليس فقط الطريق الذي تريد أن تسلك، ولكن أيضا كيف تريد أن تشعر على طول هدا الطريق.
Daniele Quercia - Map researcher
At Yahoo! Labs in Barcelona, Daniele Quercia and his colleagues imagine new ways to use online maps to improve our lives. Full bio
At Yahoo! Labs in Barcelona, Daniele Quercia and his colleagues imagine new ways to use online maps to improve our lives. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
I have a confession to make.
0
1025
4408
عندي اعتراف أخبركم به
00:17
As a scientist and engineer,
I've focused on efficiency for many years.
I've focused on efficiency for many years.
1
5433
6160
كعالم ومهندس، ركزت على
الفعالية لسنوات عديدة.
الفعالية لسنوات عديدة.
00:25
But efficiency can be a cult,
2
13213
3817
ولكن الفعالية يمكن أن تتحول لمعتقد،
00:29
and today I'd like to tell you
about a journey
about a journey
3
17030
3200
واليوم أود أن أحكي لكم عن رحلة
00:32
that moved me out of the cult
and back to a far richer reality.
and back to a far richer reality.
4
20230
6825
أخرجتني من هذا المعتقد
وأعادتني إلى واقع أشد ثراءً.
وأعادتني إلى واقع أشد ثراءً.
00:40
A few years ago, after finishing my Ph.D.
in London, I moved to Boston.
in London, I moved to Boston.
5
28091
5648
قبل بضع سنوات، وبعد حصولي على
الدكتوراه في لندن، انتقلت إلى بوسطن.
الدكتوراه في لندن، انتقلت إلى بوسطن.
00:45
I lived in Boston and worked in Cambridge.
6
33739
3642
عشت في بوسطن وعملت في جامعة كامبريدج.
00:49
I bought a racing bicycle that summer,
7
37381
3195
اشتريت دراجة سباق في ذلك الصيف،
00:52
and I bicycled every day to work.
8
40576
2730
وكنت استخدم الدراجة كل يوم للذهاب للعمل.
00:55
To find my way, I used my phone.
9
43306
2386
للبحث عن الطريق، استخدمت هاتفي.
00:57
It sent me over Mass. Ave.,
Massachusetts Avenue,
Massachusetts Avenue,
10
45692
3901
الذي أرشدني إلى شارع "ماساشوستس"،
01:01
the shortest route from
Boston to Cambridge.
Boston to Cambridge.
11
49593
4249
أقصر الطرق من بوسطن إلى كامبريدج.
01:05
But after a month
12
53842
2067
ولكن بعد شهر
01:07
that I was cycling every day
on the car-packed Mass. Ave.,
on the car-packed Mass. Ave.,
13
55909
4586
من ركوبي للدراجة كل يوم ومروري
بشارع "ماساشوستس"،
بشارع "ماساشوستس"،
01:12
I took a different route one day.
14
60495
3239
أخذت طريقًا مختلفًا في أحد الأيام.
01:15
I'm not entirely sure why I took
a different route that day, a detour.
a different route that day, a detour.
15
63734
5061
ولم أكن متأكدًا تمامًا لماذا
أخذت طريقًا مختلفًا في ذلك اليوم،
أخذت طريقًا مختلفًا في ذلك اليوم،
01:20
I just remember a feeling of surprise;
16
68795
4389
أتذكر فقط شعوري بالدهشة.
01:25
surprise at finding a street with no cars,
17
73184
4063
تفاجأت بالعثور على شارع خال من السيارات،
01:29
as opposed to the nearby
Mass. Ave. full of cars;
Mass. Ave. full of cars;
18
77247
3831
عكس "ماساشوستس"، المكتظ بالسيارات؛
01:33
surprise at finding a street
draped by leaves and surrounded by trees.
draped by leaves and surrounded by trees.
19
81078
5317
تفاجأت بالعثور على شارع
تكسوه الأوراق وتحيط بها الأشجار.
تكسوه الأوراق وتحيط بها الأشجار.
01:38
But after the feeling
of surprise, I felt shame.
of surprise, I felt shame.
20
86395
5300
ولكن بعد شعوري بالدهشة، شعرت بالعار.
01:43
How could I have been so blind?
21
91695
3127
كيف يمكن أن أكون أعمى هكذا؟
01:46
For an entire month,
22
94822
1906
لمدة شهر كامل،
01:48
I was so trapped in my mobile app
23
96728
3088
لقد كنت خاضعًا لتطبيق هاتفي
01:51
that a journey to work
became one thing only:
became one thing only:
24
99816
3506
الشيء الذي جعل الرحلة
إلى العمل تصبح شيئًا واحدًا فقط:
إلى العمل تصبح شيئًا واحدًا فقط:
01:55
the shortest path.
25
103322
2461
أقصر الطرق.
01:57
In this single journey,
there was no thought
there was no thought
26
105783
3093
في هذه الرحلة الوحيدة، لم تكن هناك فكرة
02:00
of enjoying the road,
27
108876
2631
التمتع بـالطريق،
02:03
no pleasure in connecting with nature,
28
111507
1952
ولا المتعة في التواصل مع الطبيعة،
02:05
no possibility of looking
people in the eyes.
people in the eyes.
29
113459
3707
ولا إمكانية للنظر في أعين الناس.
02:09
And why?
30
117166
1785
لماذا؟
02:10
Because I was saving a minute
out of my commute.
out of my commute.
31
118951
4449
لأنني كنت أوفر دقيقة في الرحلة.
02:16
Now let me ask you: Am I alone here?
32
124330
4069
الآن اسمحوا لي أن أسألكم: هل أنا وحيد هنا؟
02:20
How many of you have never used
a mapping app for finding directions?
a mapping app for finding directions?
33
128399
5828
كم منكم لم يستخدم قط التطبيق الخاص
بـالخرائط للعثور على الاتجاهات؟
بـالخرائط للعثور على الاتجاهات؟
02:26
Most of you, if not all, have.
34
134227
1919
معظمكم إن لم يكن كلكم، استخدمها.
02:28
And don't get me wrong -- mapping apps
are the greatest game-changer
are the greatest game-changer
35
136146
5093
ولا تفهموني خطأ -تطبيقات رسم الخرائط
هي أكبر مغير لقواعد اللعبة
هي أكبر مغير لقواعد اللعبة
02:33
for encouraging people
to explore the city.
to explore the city.
36
141239
2577
لتشجيع الناس على اكتشاف المدينة.
02:35
You take your phone out
and you know immediately where to go.
and you know immediately where to go.
37
143816
4177
تأخذ هاتفك الخاص
وتعرف على الفور إلى أين تذهب.
وتعرف على الفور إلى أين تذهب.
02:39
However, the app also assumes
38
147993
2911
ومع ذلك، يفترض التطبيق أنه
02:42
there are only a handful
of directions to the destination.
of directions to the destination.
39
150904
5404
لا يوجد سوى عدد قليل
من الاتجاهات نحو الوجهة.
من الاتجاهات نحو الوجهة.
02:48
It has the power to make
those handful of directions
those handful of directions
40
156308
3808
لديه القدرة على اقتراح
ذلك العدد القليل من الاتجاهات
ذلك العدد القليل من الاتجاهات
02:52
the definitive direction
to that destination.
to that destination.
41
160116
4899
الاتجاه النهائي لتلك الوجهة.
02:57
After that experience, I changed.
42
165015
2670
بعد تلك التجربة، تغيرت.
02:59
I changed my research
from traditional data-mining
from traditional data-mining
43
167685
3367
لقد غيرت بحثي في قاعدة البيانات التقليدية
03:03
to understanding how people
experience the city.
experience the city.
44
171052
4272
لفهم كيف يمكن للناس اكتشاف المدينة.
03:07
I used computer science tools
45
175324
2229
لقد استخدمت أدوات علم الحاسوب
03:09
to replicate social science
experiments at scale, at web scale.
experiments at scale, at web scale.
46
177553
5443
لتكرار تجارب العلوم الاجتماعية
على مدى واسع على شبكة الإنترنت.
على مدى واسع على شبكة الإنترنت.
03:14
I became captivated
by the beauty and genius
by the beauty and genius
47
182996
5122
أصبحت أسير الجمال والعبقرية
03:20
of traditional social science experiments
48
188118
2902
لتجارب العلوم الاجتماعية التقليدية
03:23
done by Jane Jacobs,
Stanley Milgram, Kevin Lynch.
Stanley Milgram, Kevin Lynch.
49
191020
4505
التي قام بها كل من (جين جاكوبس)
و(ستانلي ملغرام )و(كيفن لينش).
و(ستانلي ملغرام )و(كيفن لينش).
03:27
The result of that research
has been the creation of new maps,
has been the creation of new maps,
50
195525
4667
وكانت نتيجة تلك البحوث، إنشاء خرائط جديدة،
03:32
maps where you don't only find
the shortest path, the blue one,
the shortest path, the blue one,
51
200192
4829
خرائط حيث يمكنك ايجاد أقصر الطرق،
الطريق الازرق،
الطريق الازرق،
03:37
but also the most enjoyable path,
52
205021
3321
وأيضا الطريق الأكثر متعة،
03:40
the red one.
53
208342
1718
الطريق الاحمر.
03:42
How was that possible?
54
210060
3602
كيف كان ذلك ممكنًا؟
03:45
Einstein once said,
55
213662
1851
قال "اينشتاين" ذات مرة،
03:47
"Logic will get you from A to B.
56
215513
3486
"سوف يأخذك المنطق من (أ) إلى (ب).
03:50
Imagination will take you everywhere."
57
218999
2772
لكن، الخيال سيأخذك إلى أي مكان ".
03:53
So with a bit of imagination,
58
221771
1918
لذا بـقليل من الخيال،
03:55
we needed to understand
59
223689
1881
نحن بحاجة إلى فهم
03:57
which parts of the city
people find beautiful.
people find beautiful.
60
225570
4365
أي جزء من المدينة يجده الناس جميلًا.
04:01
At the University of Cambridge,
with colleagues,
with colleagues,
61
229935
2647
في جامعة كامبريدج، مع الزملاء،
04:04
we thought about this simple experiment.
62
232582
3158
فكرنا في هذه التجربة البسيطة.
04:07
If I were to show you
these two urban scenes,
these two urban scenes,
63
235740
3158
إذا كشفت لكم عن مشهدين حضريين،
04:10
and I were to ask you
which one is more beautiful,
which one is more beautiful,
64
238898
2786
وطلبت منكم أي واحد منهما هو الأكثر جمالًا،
04:13
which one would you say?
65
241684
2692
أي واحد ستقولون إنه الأجمل؟
04:18
Don't be shy.
66
246096
3065
لا تخجلوا.
04:21
Who says A? Who says B?
67
249161
3250
من قال (أ)؟ ومن قال (ب)؟
04:24
Brilliant.
68
252411
1602
رائع.
04:26
Based on that idea,
69
254013
1974
بناء على هذه الفكرة،
04:27
we built a crowdsourcing platform,
70
255987
1812
قمنا بإنشاء منصة التقييم الجماعي،
لعبة على شبكة الإنترنت.
04:29
a web game.
71
257799
1114
04:30
Players are shown pairs of urban scenes,
72
258913
2879
حيث يعرض على المشاركين
زوج من المشاهد الحضرية،
زوج من المشاهد الحضرية،
ويطلب منهم أن يختاروا أي واحد
هو الأكثر جمالًا وهدوء وسعادة.
هو الأكثر جمالًا وهدوء وسعادة.
04:33
and they're asked to choose which one
is more beautiful, quiet and happy.
is more beautiful, quiet and happy.
73
261792
6345
04:40
Based on thousands of user votes,
74
268154
1950
وبناء على الآلاف من أصوات المشاركين،
04:42
then we are able to see
where consensus emerges.
where consensus emerges.
75
270104
3204
نكون قادرين على رؤية ما يتفقون فيه.
04:45
We are able to see which
are the urban scenes
are the urban scenes
76
273308
3205
وقادرين أيضًا على معرفة
أي من المشاهد الحضرية
أي من المشاهد الحضرية
04:48
that make people happy.
77
276513
2763
التي تجعل الناس سعداء.
04:51
After that work, I joined Yahoo Labs,
78
279276
2949
بعد هذا العمل، انضممت إلى مختبرات ياهو،
04:54
and I teamed up with Luca and Rossano,
79
282225
2879
وتعاونت مع (لوكا وروسانو)،
04:57
and together, we aggregated
those winning locations in London
those winning locations in London
80
285104
3276
ومعًا، استطعنا تجميع تلك
المواقع الفائزة في لندن
المواقع الفائزة في لندن
05:00
to build a new map of the city,
81
288380
3346
لبناء خريطة جديدة للمدينة،
05:03
a cartography weighted for human emotions.
82
291726
4267
خرائط تراعي المشاعر الإنسانية.
05:07
On this cartography, you're not only
able to see and connect
able to see and connect
83
295993
3832
في هذه الخرائط، لا يمكنك فقط
رؤية الطريق الأقصر
رؤية الطريق الأقصر
05:11
from point A to point B
the shortest segments,
the shortest segments,
84
299825
4852
من النقطة (أ) إلى النقطة (ب)،
05:16
but you're also able
to see the happy segment,
to see the happy segment,
85
304677
3135
ولكن يمكنك أيضًا رؤية الطريق الأكثر سعادة،
05:19
the beautiful path, the quiet path.
86
307812
3692
والطريق الجميل والطريق الهادئ.
05:23
In tests, participants found the happy,
the beautiful, the quiet path
the beautiful, the quiet path
87
311504
4644
في الاختبار، وجد المشاركون
الطريق السعيد والجميل والهادئ
الطريق السعيد والجميل والهادئ
05:28
far more enjoyable than the shortest one,
88
316148
3575
أكثر متعة من الطريق الأقصر،
05:31
and that just by adding
a few minutes to travel time.
a few minutes to travel time.
89
319723
5805
وذلك فقط عن طريق
إضافة بضع دقائق لمدة السفر.
إضافة بضع دقائق لمدة السفر.
05:37
Participants also love to attach
memories to places.
memories to places.
90
325528
4249
أحب المشاركين أيضًا إرفاق ذكريات للأماكن.
05:41
Shared memories --
that's where the old BBC building was;
that's where the old BBC building was;
91
329777
4899
ذكريات مشتركةــ
هناك كان المبنى القديم ل بي بي سي؛
هناك كان المبنى القديم ل بي بي سي؛
05:46
and personal memories --
that's where I gave my first kiss.
that's where I gave my first kiss.
92
334676
4925
وذكريات شخصية -هنا كانت أول قبلة.
05:51
They also recalled how some paths
smelled and sounded.
smelled and sounded.
93
339601
4433
وأشاروا أيضًا إلى رائحة وصوت بعض المسارات.
05:56
So what if we had a mapping tool
94
344034
3227
ولكن ماذا لو كان لدينا أداة رسم الخرائط
05:59
that would return
the most enjoyable routes
the most enjoyable routes
95
347261
2531
التي من شأنها أن تدلنا
على الطرق الأكثر متعة
على الطرق الأكثر متعة
06:01
based not only on aesthetics
96
349792
2620
ليس فقط على أساس الروعة
06:04
but also based on smell, sound,
and memories?
and memories?
97
352412
3309
ولكن أيضًا على أساس الرائحة،
والصوت، والذكريات؟
والصوت، والذكريات؟
06:07
That's where our research
is going right now.
is going right now.
98
355721
4105
هذا ما تجري عليه أبحاثنا في الوقت الحالي.
06:11
More generally, my research,
99
359826
2202
وبشكل أعم، تقوم أبحاثنا
06:14
what it tries to do is avoid
the danger of the single path,
the danger of the single path,
100
362028
4598
على محاولة تجنب الخطر في بعض الطرق،
06:18
to avoid robbing people of fully
experiencing the city in which they live.
experiencing the city in which they live.
101
366626
5201
لتجنب السرقة التي يعاني منها الناس
بشكل كبير في المدينة التي يعيشون فيها.
بشكل كبير في المدينة التي يعيشون فيها.
06:23
Walk the path through the park,
not through the car park,
not through the car park,
102
371827
3738
أسلك الطريق من خلال الحديقة،
وليس من خلال موقف السيارات،
وليس من خلال موقف السيارات،
06:27
and you have an entirely different path.
103
375565
2392
وسيكون لديك مسار مختلف تمامًا.
06:29
Walk the path full of people you love
104
377957
2948
أسلك المسار المليء بـالناس الذين تحبهم
06:32
and not full of cars,
105
380905
1316
وليس المليء بـالسيارات،
06:34
and you have an entirely different path.
106
382221
1718
وسيكون لديك مسار مختلف تمامًا.
06:35
It's that simple.
107
383939
2453
الأمر بهذه البساطة.
06:39
I would like to end with this thought:
108
387012
2810
أود أن اختم بـهذه الفكرة:
06:41
do you remember "The Truman Show?"
109
389822
2020
هل تذكرون "عرض ترومان؟"
06:43
It's a media satire in which a real person
110
391842
3018
إنها هجاء وسائل الإعلام حيث يجهل شخص حقيقي
06:46
doesn't know he's living
in a fabricated world.
in a fabricated world.
111
394860
3553
إنه يعيش في عالم مصطنع.
06:50
Perhaps we live in a world
fabricated for efficiency.
fabricated for efficiency.
112
398413
5154
ربما نعيش في عالم مصطنع للفعالية.
06:55
Look at some of your daily habits,
113
403567
3506
ألق نظرة على بعض عاداتك اليومية،
06:59
and as Truman did in the movie,
escape the fabricated world.
escape the fabricated world.
114
407073
6144
وكما فعل "ترومان" في الفيلم،
أهرب من العالم المصطنع.
أهرب من العالم المصطنع.
07:05
Why?
115
413226
1510
لماذا؟
07:06
Well, if you think that adventure
is dangerous, try routine. It's deadly.
is dangerous, try routine. It's deadly.
116
414736
6680
حسنًا، إذا كنت تعتقد أن المغامرة خطرة،
فجرب الرتابة. فإنها قاتلة.
فجرب الرتابة. فإنها قاتلة.
07:13
Thank you.
117
421416
1911
شكرًا.
07:15
(Applause)
118
423327
3970
(تصفيق)
ABOUT THE SPEAKER
Daniele Quercia - Map researcherAt Yahoo! Labs in Barcelona, Daniele Quercia and his colleagues imagine new ways to use online maps to improve our lives.
Why you should listen
Daniele Quercia works in the area of social media at Yahoo Labs in Barcelona. Before that, he was a Horizon senior researcher at The Computer Laboratory of the University of Cambridge. He is interested in the relationship between online and offline worlds and his work has been focusing in the areas of data mining, computational social science, and urban informatics. His research has been published in leading venues including ICSE, Ubicomp, ICDM, CSCW, RecSys, WSDM, and WWW, received honorable mentions from AAAI ICWSM, and has been featured on La Repubblica, The Independent, New Scientist, Le Monde, and BBC. He spoke at TEDx Barcelona and Falling Walls Berlin, and wrote for BBC. He was Postdoctoral Associate at the Massachusetts Institute of Technology where he worked on social networks in a city context, and his PhD thesis at UC London was nominated for BCS Best British PhD dissertation in Computer Science. During his PhD, he was a Microsoft Research PhD Scholar and MBA Technology Fellow of London Business School, and he also interned at the National Research Council in Barcelona and at National Institute of Informatics in Tokyo. He studied at Politecnico di Torino (Italy), Karlsruhe Institute of Technology (Germany), and University of Illinois (USA).
Daniele Quercia | Speaker | TED.com