TEDGlobal 2010
David McCandless: The beauty of data visualization
Дейвид Маккендълс: Красотата на визуалната информация
Filmed:
Readability: 4.3
3,250,094 views
Дейвид Маккендълс превръща множество сложни данни като световните военни разходи, медиен шум, обновления във Facebook и други в красиви и същевременно прости диаграми. Той предлага дизайна на информация като средство за навигиране през днешното информационно пресищане и за намиране на уникални модели и връзки, които току-виж биха променили начина, по който възприемаме света.
David McCandless - Data journalist
David McCandless draws beautiful conclusions from complex datasets -- thus revealing unexpected insights into our world. Full bio
David McCandless draws beautiful conclusions from complex datasets -- thus revealing unexpected insights into our world. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
It feels like we're all suffering
0
0
2000
Всички страдаме
00:17
from information overload or data glut.
1
2000
3000
от пресищане с информация и данни.
00:20
And the good news is there might be an easy solution to that,
2
5000
2000
И добрата новина е, че може би има лесно решение за това,
00:22
and that's using our eyes more.
3
7000
2000
и то е да използваме повече очите си.
00:24
So, visualizing information, so that we can see
4
9000
2000
Визуализирането на информация така, че да виждаме
00:26
the patterns and connections that matter
5
11000
3000
структурата и връзките, които имат значение,
00:29
and then designing that information so it makes more sense,
6
14000
3000
и проектирането й след това така, че да има смисъл,
00:32
or it tells a story,
7
17000
2000
или да разказва история,
00:34
or allows us to focus only on the information that's important.
8
19000
3000
или да ни помага да се съсредоточим върху това, което е важно.
00:38
Failing that, visualized information can just look really cool.
9
23000
3000
Дори и да се провалим в това, визуализираната информация може просто да изглежда добре.
00:41
So, let's see.
10
26000
2000
Нека видим.
00:45
This is the $Billion Dollar o-Gram,
11
30000
2000
Това е "Милиард-доларовата диаграма"
00:47
and this image arose
12
32000
2000
и това изображение се появи
00:49
out of frustration I had
13
34000
2000
от недоволството ми
00:51
with the reporting of billion-dollar amounts in the press.
14
36000
2000
от начина, по който се представят суми над милиард в пресата.
00:53
That is, they're meaningless without context:
15
38000
3000
Те са безсмислени без контекст.
00:56
500 billion for this pipeline,
16
41000
2000
500 милиарда за този тръбопровод.
00:58
20 billion for this war.
17
43000
2000
20 милиарда за тази война.
01:00
It doesn't make any sense, so the only way to understand it
18
45000
2000
Няма никакъв смисъл, и единственият начин да го разберем
01:02
is visually and relatively.
19
47000
2000
е да представим информацията визуално и спрямо друга такава.
01:04
So I scraped a load of reported figures
20
49000
2000
Затова взех множество цитирани данни
01:06
from various news outlets
21
51000
2000
от различни новинарски източници
01:08
and then scaled the boxes according to those amounts.
22
53000
3000
и оразмерих кутийките спрямо тези количества.
01:11
And the colors here represent the motivation behind the money.
23
56000
3000
Цветовете тук представляват подбудите зад парите.
01:14
So purple is "fighting,"
24
59000
3000
Лилавото обозначава битките,
01:17
and red is "giving money away," and green is "profiteering."
25
62000
3000
червеното - дарения, зеленото - спекулации.
01:20
And what you can see straight away
26
65000
2000
И това, което веднага се забелязва,
01:22
is you start to have a different relationship to the numbers.
27
67000
2000
е че придобиваме различно отношение към цифрите.
01:24
You can literally see them.
28
69000
2000
Можем, буквално, да ги видим.
01:26
But more importantly, you start to see
29
71000
2000
Но по-важното е, че започваме да виждаме
01:28
patterns and connections between numbers
30
73000
2000
определени модели и връзки между числата,
01:30
that would otherwise be scattered across multiple news reports.
31
75000
3000
които иначе биха били разпръснити из различни новинарски статии.
01:33
Let me point out some that I really like.
32
78000
3000
Нека отбележа няколко, които наистина харесвам.
01:36
This is OPEC's revenue, this green box here --
33
81000
2000
Това е годишния доход на ОПЕК, тази зелена кутийка тук --
01:38
780 billion a year.
34
83000
2000
780 милиарда на година.
01:40
And this little pixel in the corner -- three billion --
35
85000
3000
А този малък пиксел в ъгъла -- 3 милиарда --
01:43
that's their climate change fund.
36
88000
3000
това са средствата им за борба с климатичните промени.
01:46
Americans, incredibly generous people --
37
91000
2000
Американците, изключително щедри хора --
01:48
over 300 billion a year, donated to charity every year,
38
93000
3000
над 300 милиарда, дарени за благотворителност всяка година,
01:51
compared with the amount of foreign aid
39
96000
2000
сравнени с количеството финансови помощи,
01:53
given by the top 17 industrialized nations
40
98000
2000
давани от седемнадесетте най-развити страни,
01:55
at 120 billion.
41
100000
2000
което е 120 милиарда.
01:57
Then of course,
42
102000
2000
И след това, разбира се,
01:59
the Iraq War, predicted to cost just 60 billion
43
104000
2000
войната в Ирак, която беше прогнозирана през 2003 г.,
02:01
back in 2003.
44
106000
3000
че ще струва 60 милиарда.
02:04
And it mushroomed slightly. Afghanistan and Iraq mushroomed now
45
109000
3000
Разрастна се леко. Разходите за Афганистан се разрастнаха
02:07
to 3,000 billion.
46
112000
3000
до 3 000 милиарда.
02:10
So now it's great
47
115000
2000
Чудесно е,
02:12
because now we have this texture, and we can add numbers to it as well.
48
117000
2000
че имаме тази текстура и можем и да добавяме още суми.
02:14
So we could say, well, a new figure comes out ... let's see African debt.
49
119000
3000
Да кажем, че се появят нови данни ... нека разгледаме дългът на Африка.
02:17
How much of this diagram do you think might be taken up
50
122000
2000
Каква част от тази диаграма смятате, че заема
02:19
by the debt that Africa owes to the West?
51
124000
2000
дългът, който Африка дължи на Запада?
02:21
Let's take a look.
52
126000
2000
Нека видим.
02:23
So there it is:
53
128000
2000
Ето го.
02:25
227 billion is what Africa owes.
54
130000
2000
Африка дължи 227 милиарда.
02:27
And the recent financial crisis,
55
132000
2000
И скорошната финансова криза --
02:29
how much of this diagram might that figure take up?
56
134000
2000
каква част би заемала тя от диаграмата?
02:31
What has that cost the world? Let's take a look at that.
57
136000
3000
Какво струва това на света? Нека видим.
02:34
Dooosh -- Which I think is the appropriate sound effect
58
139000
3000
Леееле. Мисля, че е подходящият звуков ефект
02:37
for that much money:
59
142000
2000
за такова количество пари.
02:39
11,900 billion.
60
144000
4000
11 900 милиарда.
02:45
So, by visualizing this information,
61
150000
2000
И така, визуализирайки информацията,
02:47
we turned it into a landscape
62
152000
2000
я превърнахме в пейзаж,
02:49
that you can explore with your eyes,
63
154000
2000
който можете да проучите с очите си,
02:51
a kind of map really, a sort of information map.
64
156000
2000
нещо като карта на информацията.
02:53
And when you're lost in information,
65
158000
2000
И когато се загубите в информацията,
02:55
an information map is kind of useful.
66
160000
3000
такава карта би била от полза.
02:58
So I want to show you another landscape now.
67
163000
2000
Сега бих искал да ви покажа различен пейзаж.
03:00
We need to imagine what a landscape
68
165000
2000
Трябва да си представим как би изглеждал
03:02
of the world's fears might look like.
69
167000
3000
пейзажът на страховете на света.
03:05
Let's take a look.
70
170000
2000
Нека видим.
03:07
This is Mountains Out of Molehills,
71
172000
2000
Това е диаграма на преувеличаването,
03:09
a timeline of global media panic.
72
174000
2000
хронология на глобалната паника в медиите.
03:11
(Laughter)
73
176000
2000
(Смях)
03:13
So, I'll label this for you in a second.
74
178000
2000
Ще ви обясня какво значат цветове след секунда.
03:15
But the height here, I want to point out,
75
180000
2000
Височината, искам да отбележа,
03:17
is the intensity of certain fears
76
182000
2000
е интензивността на страховете
03:19
as reported in the media.
77
184000
2000
според медиите.
03:21
Let me point them out.
78
186000
2000
Нека ги уточня.
03:23
So this, swine flu -- pink.
79
188000
4000
Това е свински грип -- в розово.
03:27
Bird flu.
80
192000
2000
Птичи грип.
03:29
SARS -- brownish here. Remember that one?
81
194000
3000
ТОРС -- в кафеникаво. Спомняте ли си това.
03:32
The millennium bug,
82
197000
3000
Компютърният "Проблем 2000" --
03:35
terrible disaster.
83
200000
2000
ужасно бедствие.
03:37
These little green peaks
84
202000
2000
Тези малки зелени връхчета
03:39
are asteroid collisions.
85
204000
2000
са сблъсъци с астероиди.
03:41
(Laughter)
86
206000
2000
(Смях)
03:43
And in summer, here, killer wasps.
87
208000
2000
А през лятото - оси убийци.
03:45
(Laughter)
88
210000
8000
(Смях)
03:53
So these are what our fears look like
89
218000
2000
Така изглеждат страховете ни
03:55
over time in our media.
90
220000
2000
в медията през годините.
03:57
But what I love -- and I'm a journalist --
91
222000
2000
Но това, което обичам -- а аз съм журналист --
03:59
and what I love is finding hidden patterns; I love being a data detective.
92
224000
3000
е да намирам скрити модели; обожавам да извличам информация от данни.
04:02
And there's a very interesting and odd pattern hidden in this data
93
227000
3000
Тук има много странен и интересен скрит модел в тези данни,
04:05
that you can only see when you visualize it.
94
230000
2000
който можете да видите, само когато го визуализирате.
04:07
Let me highlight it for you.
95
232000
2000
Нека го изтъкна.
04:09
See this line, this is a landscape for violent video games.
96
234000
3000
Виждате ли това очертание. Това е пейзажът за видео игри с насилие.
04:12
As you can see, there's a kind of odd, regular pattern in the data,
97
237000
3000
Както виждате, има някакъв странен, повтарящ се модел в данните,
04:15
twin peaks every year.
98
240000
2000
двойни върхове всяка година.
04:17
If we look closer, we see those peaks occur
99
242000
2000
Ако погледнем по-отблизо, виждаме, че тези върхове
04:19
at the same month every year.
100
244000
3000
се появяват през едни и същи месеци всяка година.
04:22
Why?
101
247000
2000
Защо?
04:24
Well, November, Christmas video games come out,
102
249000
2000
През ноември излизат коледните видео игри
04:26
and there may well be an upsurge in the concern about their content.
103
251000
3000
и е възможно да има подем в тревогите относно съдържанието им.
04:29
But April isn't a particularly massive month
104
254000
3000
Но април не е особено важен месец
04:32
for video games.
105
257000
2000
в сферата на видео игрите.
04:34
Why April?
106
259000
2000
Защо април?
04:36
Well, in April 1999 was the Columbine shooting,
107
261000
3000
Масовото убийство в Колумбайн се случва през април 1999 г.
04:39
and since then, that fear
108
264000
2000
и оттогава този страх
04:41
has been remembered by the media
109
266000
2000
е запомнен от медиите
04:43
and echoes through the group mind gradually through the year.
110
268000
2000
и отеква през масите постепенно през цялата година.
04:45
You have retrospectives, anniversaries,
111
270000
3000
Има юбилейни изложби, годишнини,
04:48
court cases, even copy-cat shootings,
112
273000
3000
съдебни дела, дори подражатели,
04:51
all pushing that fear into the agenda.
113
276000
3000
всички от тях избутват страха в дневния ред.
04:54
And there's another pattern here as well. Can you spot it?
114
279000
2000
Тук има още един модел. Можете ли да го видите?
04:56
See that gap there? There's a gap,
115
281000
2000
Виждате ли тази празнина там? Там има празнина
04:58
and it affects all the other stories.
116
283000
2000
и тя влияе на всички останали истории.
05:00
Why is there a gap there?
117
285000
2000
Защо има празнина там?
05:02
You see where it starts? September 2001,
118
287000
3000
Виждате ли кога започва? Септември 2001 г.,
05:05
when we had something very real
119
290000
2000
когато имаше нещо много истинско,
05:07
to be scared about.
120
292000
2000
за което да се страхуваме.
05:09
So, I've been working as a data journalist for about a year,
121
294000
3000
Работя като журналист вече година,
05:12
and I keep hearing a phrase
122
297000
2000
и чувам този израз
05:14
all the time, which is this:
123
299000
3000
постоянно:
05:17
"Data is the new oil."
124
302000
2000
"Данните са новият нефт."
05:19
Data is the kind of ubiquitous resource
125
304000
3000
Данните са повсеместен ресурс,
05:22
that we can shape to provide new innovations and new insights,
126
307000
3000
който можем да оформим така, че да осигурим иновации и нови проницания,
05:25
and it's all around us, and it can be mined very easily.
127
310000
3000
и който е навсякъде около нас и можем да добиваме лесно.
05:28
It's not a particularly great metaphor in these times,
128
313000
3000
Не е прекалено добра метафора в днешно време,
05:31
especially if you live around the Gulf of Mexico,
129
316000
3000
особено ако живееш в Мексиканския залив,
05:34
but I would, perhaps, adapt this metaphor slightly,
130
319000
2000
но ще приспособя тази метафора
05:36
and I would say that data is the new soil.
131
321000
3000
и ще кажа, че данните са новата почва.
05:40
Because for me, it feels like a fertile, creative medium.
132
325000
3000
Защото за мен е плодородна и творческа среда.
05:43
Over the years, online,
133
328000
2000
През годините, онлайн,
05:45
we've laid down
134
330000
3000
сме натрупали
05:48
a huge amount of information and data,
135
333000
2000
огромно количество информация и данни,
05:50
and we irrigate it with networks and connectivity,
136
335000
2000
които напояваме с мрежи и връзки,
05:52
and it's been worked and tilled by unpaid workers and governments.
137
337000
3000
и които са били обработвани от неплатени работници и правителства.
05:55
And, all right, I'm kind of milking the metaphor a little bit.
138
340000
3000
Добре де, малко експлоатирам метафората.
05:58
But it's a really fertile medium,
139
343000
3000
Но наистина е плодовита среда,
06:01
and it feels like visualizations, infographics, data visualizations,
140
346000
3000
и визуализациите на данни и информация
06:04
they feel like flowers blooming from this medium.
141
349000
3000
наистина ги чувствам като цветя, разцъфнали от тази среда.
06:07
But if you look at it directly,
142
352000
2000
Но ако ги разглеждам направо,
06:09
it's just a lot of numbers and disconnected facts.
143
354000
2000
са просто числа и несвързани факти.
06:11
But if you start working with it and playing with it in a certain way,
144
356000
3000
Но ако започнеш да ги обработваш по определен начин,
06:14
interesting things can appear and different patterns can be revealed.
145
359000
3000
интересни неща и различни модели започват да се появяват.
06:17
Let me show you this.
146
362000
2000
Нека ви покажа това.
06:19
Can you guess what this data set is?
147
364000
3000
Можете ли да познаете какво казват тези данни?
06:22
What rises twice a year,
148
367000
2000
Какво се покачва два пъти годишно,
06:24
once in Easter
149
369000
2000
веднъж на Великден
06:26
and then two weeks before Christmas,
150
371000
2000
и след това две седмици преди Коледа,
06:28
has a mini peak every Monday,
151
373000
2000
има малък връх всеки понеделник
06:30
and then flattens out over the summer?
152
375000
2000
и след това се изравнява през лятото.
06:32
I'll take answers.
153
377000
2000
Ще приема отговори.
06:34
(Audience: Chocolate.) David McCandless: Chocolate.
154
379000
2000
(Публиката: Шоколад.) Дейвид Маккендълс: Шоколад.
06:36
You might want to get some chocolate in.
155
381000
3000
Може да искате да купите шоколад.
06:39
Any other guesses?
156
384000
2000
Други предположения?
06:41
(Audience: Shopping.) DM: Shopping.
157
386000
2000
(Публиката: Пазаруване.) ДМ: Пазаруване.
06:43
Yeah, retail therapy might help.
158
388000
3000
Да, шопинг терапия би помогнала.
06:46
(Audience: Sick leave.)
159
391000
2000
(Публиката: Болнични.)
06:48
DM: Sick leave. Yeah, you'll definitely want to take some time off.
160
393000
2000
ДМ: Болнични. Да, определено бихте искали свободно време.
06:50
Shall we see?
161
395000
2000
Да видим?
06:53
(Laughter)
162
398000
8000
(Смях)
07:01
(Applause)
163
406000
3000
(Аплодисменти)
07:04
So, the information guru Lee Byron and myself,
164
409000
3000
За информацията тук, Лий Байрън и аз
07:07
we scraped 10,000 status Facebook updates
165
412000
3000
прегледахме 10 000 обновления на статуса във Facebook
07:10
for the phrase "break-up" and "broken-up"
166
415000
2000
за думите "късам" или "скъсал"
07:12
and this is the pattern we found --
167
417000
2000
и това е моделът, който намерихме --
07:14
people clearing out for Spring Break,
168
419000
2000
хората разчистват за пролетната ваканция,
07:16
(Laughter)
169
421000
5000
(Смях)
07:21
coming out of very bad weekends on a Monday,
170
426000
2000
разкриват какво е станало в понеделник след лош уикенд,
07:23
being single over the summer,
171
428000
3000
и са необвързани през лятото.
07:26
and then the lowest day of the year, of course: Christmas Day.
172
431000
3000
И накрая най-слабият ден за годината, разбира се, Коледа.
07:29
Who would do that?
173
434000
3000
Кой би искал да направи такова нещо?
07:32
So there's a titanic amount of data out there now,
174
437000
2000
Има колосални количества информация там,
07:34
unprecedented.
175
439000
2000
което е безпрецедентно.
07:37
But if you ask the right kind of question,
176
442000
2000
Но ако задавате правилните въпроси,
07:39
or you work it in the right kind of way,
177
444000
2000
или обработвате данните по правилния начин,
07:41
interesting things can emerge.
178
446000
3000
интересни неща могат да се появят.
07:44
So information is beautiful. Data is beautiful.
179
449000
3000
Информацията е красива. Данните са красиви.
07:47
I wonder if I could make my life beautiful.
180
452000
3000
Чудя се дали мога да направя живота си красив.
07:50
And here's my visual C.V.
181
455000
2000
Ето визуалната ми афтобиография.
07:52
I'm not quite sure I've succeeded.
182
457000
2000
Не съм много сигурен, че съм успял.
07:54
Pretty blocky, the colors aren't that great.
183
459000
2000
Доста е квадратна. Цветовете не са прекрасни.
07:56
But I wanted to convey something to you.
184
461000
3000
Но исках да изразя нещо.
07:59
I started as a programmer,
185
464000
2000
Започнах като програмист
08:01
and then I worked as a writer for many years, about 20 years,
186
466000
2000
и след това работих като писател много години, около 20,
08:03
in print, online and then in advertising,
187
468000
2000
в печатна и онлайн медия, а след това и в рекламата,
08:05
and only recently have I started designing.
188
470000
3000
и съвсем скоро започнах да се занимавам с дизайн.
08:08
And I've never been to design school.
189
473000
2000
Никога не съм бил в училище по дизайн.
08:10
I've never studied art or anything.
190
475000
3000
Никога не съм учил никакъв вид изкуство.
08:13
I just kind of learned through doing.
191
478000
2000
Просто се научих с практиката.
08:15
And when I started designing,
192
480000
2000
И когато започнах да се занимавам с дизайн,
08:17
I discovered an odd thing about myself.
193
482000
2000
открих нещо странно за себе си.
08:19
I already knew how to design,
194
484000
2000
Вече знаех как да подхождам към дизайна,
08:21
but it wasn't like I was amazingly brilliant at it,
195
486000
3000
и не, че бях изключително добър,
08:24
but more like I was sensitive
196
489000
2000
колкото бях чувствителен към
08:26
to the ideas of grids and space
197
491000
2000
идеите за решетки и пространство,
08:28
and alignment and typography.
198
493000
2000
подравняване и типография.
08:30
It's almost like being exposed
199
495000
2000
Сякаш това, че съм бил изложен
08:32
to all this media over the years
200
497000
2000
на медиите през всичките тези години,
08:34
had instilled a kind of dormant design literacy in me.
201
499000
3000
е внедрило в мен някакъв вид скрита дизайнерска грамотност.
08:37
And I don't feel like I'm unique.
202
502000
2000
И не се чувствам единствен.
08:39
I feel that everyday, all of us now
203
504000
2000
Чувствам, че всеки ден, всеки от нас
08:41
are being blasted by information design.
204
506000
3000
е обстрелван с информационен дизайн.
08:44
It's being poured into our eyes through the Web,
205
509000
2000
Изсипван е в очите ни чрез Мрежата,
08:46
and we're all visualizers now;
206
511000
2000
и всички сме визуализатори сега,
08:48
we're all demanding a visual aspect
207
513000
2000
всички желаем визуално изражение
08:50
to our information.
208
515000
3000
на информацията ни.
08:53
There's something almost quite magical about visual information.
209
518000
3000
И има нещо почти магическо във визуалната информация.
08:56
It's effortless, it literally pours in.
210
521000
3000
Не изисква усилие, просто се стича в нас.
08:59
And if you're navigating a dense information jungle,
211
524000
3000
И ако си проправяте път през гъста информационна джунгла,
09:02
coming across a beautiful graphic
212
527000
2000
да попаданете на красиво изображение
09:04
or a lovely data visualization,
213
529000
2000
или прекрасна визуализация
09:06
it's a relief, it's like coming across a clearing in the jungle.
214
531000
3000
е облекчение, подобно на попадането на изсечена площ в джунглата.
09:09
I was curious about this, so it led me
215
534000
2000
Бях много любопитен относно това, и то ме отведе
09:11
to the work of a Danish physicist
216
536000
2000
до работата на един датски физик
09:13
called Tor Norretranders,
217
538000
2000
на име Тор Норетрандърс,
09:15
and he converted the bandwidth of the senses into computer terms.
218
540000
3000
който превърна честотната лента на сетивата в компютърен жаргон.
09:19
So here we go. This is your senses,
219
544000
2000
Започваме. Това са сетивата ви,
09:21
pouring into your senses every second.
220
546000
2000
това, което се излива в сетивата ви всяка секунда.
09:23
Your sense of sight is the fastest.
221
548000
3000
Зрението ви е най-бързо.
09:26
It has the same bandwidth as a computer network.
222
551000
3000
Има същата честотна лента като компютърните мрежи.
09:29
Then you have touch, which is about the speed of a USB key.
223
554000
3000
След това е допирът, което е бързо колкото USB.
09:32
And then you have hearing and smell,
224
557000
2000
След това са слухът и обонянието,
09:34
which has the throughput of a hard disk.
225
559000
2000
които са бързи, колкото хард диск.
09:36
And then you have poor old taste,
226
561000
2000
И след това имате добрия, стар вкус,
09:38
which is like barely the throughput of a pocket calculator.
227
563000
3000
който е едва на нивото на джобния калкулатор.
09:41
And that little square in the corner, a naught .7 percent,
228
566000
3000
Това малко квадратче в ъгъла, 0.7 процента,
09:44
that's the amount we're actually aware of.
229
569000
3000
това е количеството, което всъщност осъзнаваме.
09:47
So a lot of your vision --
230
572000
2000
Голяма част от информацията,
09:49
the bulk of it is visual, and it's pouring in.
231
574000
2000
която приемаме, е визуална, излива се в нас.
09:51
It's unconscious.
232
576000
2000
Несъзнателна е.
09:53
The eye is exquisitely sensitive
233
578000
3000
Окото е болезнено чувствително
09:56
to patterns in variations in color, shape and pattern.
234
581000
3000
към модели на изменение на цвят, форма и структура.
09:59
It loves them, and it calls them beautiful.
235
584000
2000
Обича ги и ги нарича красиви.
10:01
It's the language of the eye.
236
586000
2000
Това е езикът на окото.
10:03
If you combine the language of the eye with the language of the mind,
237
588000
2000
И ако комбинирате езика на окото с езика на разума,
10:05
which is about words and numbers and concepts,
238
590000
3000
който е свързан с думи и числа, и идеи,
10:08
you start speaking two languages simultaneously,
239
593000
3000
започвате да говорите два езика едновременно,
10:11
each enhancing the other.
240
596000
3000
единият, обогатяващ другия.
10:14
So, you have the eye, and then you drop in the concepts.
241
599000
3000
Имате окото, и след това добавяте идеите.
10:17
And that whole thing -- it's two languages
242
602000
2000
И цялото това нещо -- те са два езика,
10:19
both working at the same time.
243
604000
2000
и двата, работещи по едно и също време.
10:21
So we can use this new kind of language, if you like,
244
606000
2000
И можем да използваме този нов език,
10:23
to alter our perspective or change our views.
245
608000
3000
за да изменим перспективата си или променим възгледите си.
10:26
Let me ask you a simple question
246
611000
2000
Нека ви задам един прост въпрос
10:28
with a really simple answer:
247
613000
2000
с много прост отговор.
10:30
Who has the biggest military budget?
248
615000
2000
Кой има най-големия военен бюджет?
10:32
It's got to be America, right?
249
617000
2000
Трябва да бъде Америка, нали?
10:34
Massive. 609 billion in 2008 --
250
619000
2000
Огромен. 609 милиарда през 2008 г. --
10:36
607, rather.
251
621000
2000
607, по-точно.
10:38
So massive, in fact, that it can contain
252
623000
2000
Толкова огромен, всъщност, че може да побере в себе си
10:40
all the other military budgets in the world inside itself.
253
625000
3000
всички останали военни бюджети в света.
10:43
Gobble, gobble, gobble, gobble, gobble.
254
628000
2000
Ам, ам, ам, ам, ам.
10:45
Now, you can see Africa's total debt there
255
630000
2000
Сега, можете да видите целия дълг на Африка тук
10:47
and the U.K. budget deficit for reference.
256
632000
2000
и дефицита на Обединеното Кралство за сравнение.
10:49
So that might well chime
257
634000
2000
Това може би съответства
10:51
with your view that America
258
636000
2000
на виждането ви, че Америка
10:53
is a sort of warmongering military machine,
259
638000
3000
е подстрекател към война, военна машина,
10:56
out to overpower the world
260
641000
2000
която иска да подчини света
10:58
with its huge industrial-military complex.
261
643000
3000
с огромния си индустриално-военен комплекс.
11:01
But is it true that America has the biggest military budget?
262
646000
3000
Но вярно ли е, че Америка притежава най-големия военен бюджет?
11:04
Because America is an incredibly rich country.
263
649000
2000
Защото е невероятно богата държава.
11:06
In fact, it's so massively rich
264
651000
2000
Всъщност, толкова невероятно богата е,
11:08
that it can contain the four other
265
653000
2000
че може да побере в себе си
11:10
top industrialized nations' economies
266
655000
2000
следващите четири най-развити икономики,
11:12
inside itself, it's so vastly rich.
267
657000
3000
толкова е богата.
11:15
So its military budget is bound to be enormous.
268
660000
3000
Няма начин военния й бюджет да не е огромен.
11:18
So, to be fair and to alter our perspective,
269
663000
2000
И така, за да сме честни и да променим перспективата си,
11:20
we have to bring in another data set,
270
665000
2000
трябва да вземем предвид и друг набор от данни,
11:22
and that data set is GDP, or the country's earnings.
271
667000
2000
и това е БВП, или приходите на държавата.
11:24
Who has the biggest budget as a proportion of GDP?
272
669000
2000
Кой има най-големия бюджет като пропорция от БВП?
11:26
Let's have a look.
273
671000
2000
Нека видим.
11:28
That changes the picture considerably.
274
673000
3000
Това променя картинката значително.
11:31
Other countries pop into view that you, perhaps, weren't considering,
275
676000
3000
Появяват се страни, които може би не сте взимали предвид,
11:34
and American drops into eighth.
276
679000
2000
и Америка пада на осмо място.
11:36
Now you can also do this with soldiers.
277
681000
2000
Можем да направим същото с броя войници.
11:38
Who has the most soldiers? It's got to be China.
278
683000
2000
Кой има най-много войници? Това трябва да бъде Китай.
11:40
Of course, 2.1 million.
279
685000
2000
Разбира се, 2.1 милиона.
11:42
Again, chiming with your view
280
687000
2000
Отново, в съответствие с вижданията ви,
11:44
that China has a militarized regime
281
689000
2000
че Китай е под военен строй
11:46
ready to, you know, mobilize its enormous forces.
282
691000
2000
и е готова да мобилизира огромните си войски.
11:48
But of course, China has an enormous population.
283
693000
3000
Но, разбира се, Китай има огромно население.
11:51
So if we do the same,
284
696000
2000
Ако направим същото нещо,
11:53
we see a radically different picture.
285
698000
2000
виждаме коренно различна картинка.
11:55
China drops to 124th.
286
700000
2000
Китай пада до 124 място.
11:57
It actually has a tiny army
287
702000
2000
Всъщност, имат много малка армия
11:59
when you take other data into consideration.
288
704000
3000
когато вземем предвид друга информация.
12:02
So, absolute figures, like the military budget,
289
707000
2000
Абсолютни стойности, като военния бюджет,
12:04
in a connected world,
290
709000
2000
в един логически свързан свят,
12:06
don't give you the whole picture.
291
711000
2000
не ни казват цялата история.
12:08
They're not as true as they could be.
292
713000
2000
Не са толкова верни, колкото биха могли.
12:10
We need relative figures that are connected to other data
293
715000
3000
Имаме нужда от относителни стойности, които са свързани с други данни,
12:13
so that we can see a fuller picture,
294
718000
2000
за да можем да видим цялостната картинка,
12:15
and then that can lead to us changing our perspective.
295
720000
2000
и това на свой ред може да доведе до промяна на възгледите ни.
12:17
As Hans Rosling, the master,
296
722000
2000
Както Ханс Розлинг, майсторът,
12:19
my master, said,
297
724000
3000
според мен, каза:
12:22
"Let the dataset change your mindset."
298
727000
3000
"Нека базата данни промени мисленето ви"
12:26
And if it can do that, maybe it can also change your behavior.
299
731000
3000
И ако може да направи това, може би ще промени и поведението ви.
12:29
Take a look at this one.
300
734000
2000
Погледнете това.
12:31
I'm a bit of a health nut.
301
736000
2000
Привърженик съм на здравословния живот.
12:33
I love taking supplements and being fit,
302
738000
3000
Обичам да взимам хранителни добавки и да съм във форма,
12:36
but I can never understand what's going on in terms of evidence.
303
741000
3000
но не разбирам какво се случва от гледна точка на фактите и доказателствата.
12:39
There's always conflicting evidence.
304
744000
2000
Винаги има противоречиви факти.
12:41
Should I take vitamin C? Should I be taking wheatgrass?
305
746000
2000
Трябва ли да приемам витамин C? Трябва ли да ям млади житни стъбла?
12:43
This is a visualization of all the evidence
306
748000
2000
Това е визуализация на всички факти и проучвания
12:45
for nutritional supplements.
307
750000
2000
за хранителни добавки.
12:47
This kind of diagram is called a balloon race.
308
752000
3000
Този вид диаграма се нарича състезание с балони.
12:50
So the higher up the image,
309
755000
2000
Колкото по-високо е в изображението,
12:52
the more evidence there is for each supplement.
310
757000
3000
толкова повече доказателства има за съответната добавка.
12:55
And the bubbles correspond to popularity as regards to Google hits.
311
760000
3000
Големината на балончетата представляват популярността им като резултати от Google.
12:58
So you can immediately apprehend
312
763000
3000
Можете веднага да разберете
13:01
the relationship between efficacy and popularity,
313
766000
3000
връзката между ефективност и популярност,
13:04
but you can also, if you grade the evidence,
314
769000
3000
но също можете, ако оцените доказателствата,
13:07
do a "worth it" line.
315
772000
2000
да начертаете и граница, след която добавките си струват.
13:09
So supplements above this line are worth investigating,
316
774000
3000
Добавките след тази граница, които си струва да проучите,
13:12
but only for the conditions listed below,
317
777000
3000
но само за състоянията описани долу.
13:15
and then the supplements below the line
318
780000
3000
Добавките под границата
13:18
are perhaps not worth investigating.
319
783000
2000
може би не си струва да се проучват.
13:20
Now this image constitutes a huge amount of work.
320
785000
3000
Това изображение представлява огромно количество работа.
13:23
We scraped like 1,000 studies from PubMed,
321
788000
3000
Разгледахме около 1000 проучвания от PubMed,
13:26
the biomedical database,
322
791000
2000
биомедицинската база данни,
13:28
and we compiled them and graded them all.
323
793000
3000
събрахме фактите и ги оценихме всичките.
13:31
And it was incredibly frustrating for me
324
796000
2000
Беше изключително обезкуражаващо за мен,
13:33
because I had a book of 250 visualizations to do for my book,
325
798000
3000
защото трябваше да направя 250 визуализации за книгата ми,
13:36
and I spent a month doing this,
326
801000
2000
а прекарах цял месец правейки само това,
13:38
and I only filled two pages.
327
803000
2000
което заема едва две страници.
13:40
But what it points to
328
805000
2000
Но това, което ни показва,
13:42
is that visualizing information like this
329
807000
2000
е, че визуализирането на информация по този начин,
13:44
is a form of knowledge compression.
330
809000
2000
е вид компресия на знание.
13:46
It's a way of squeezing an enormous amount
331
811000
2000
Това е начин да сбием огромно количество
13:48
of information and understanding
332
813000
2000
информация и разбиране
13:50
into a small space.
333
815000
2000
в малко пространство.
13:52
And once you've curated that data, and once you've cleaned that data,
334
817000
2000
Когато интерпретирате и категоризирате данните, когато изчистите данните,
13:54
and once it's there,
335
819000
2000
и когато вече са там,
13:56
you can do cool stuff like this.
336
821000
2000
можете да правите интересни неща с тях.
13:58
So I converted this into an interactive app,
337
823000
2000
Превърнах това изображение в интерактивно приложение
14:00
so I can now generate this application online --
338
825000
2000
и сега мога да го генерирам онлайн --
14:02
this is the visualization online --
339
827000
2000
това е визуализацията онлайн --
14:04
and I can say, "Yeah, brilliant."
340
829000
2000
и мога да кажа: "Да, чудесно."
14:06
So it spawns itself.
341
831000
2000
Създава се.
14:08
And then I can say, "Well, just show me the stuff
342
833000
2000
И след това мога да кажа: "Покажи ми нещата,
14:10
that affects heart health."
343
835000
2000
които влияят на здравето на сърцето."
14:12
So let's filter that out.
344
837000
2000
Нека ги филтрираме.
14:14
So heart is filtered out, so I can see if I'm curious about that.
345
839000
3000
След като е филтрирано, мога да видя това, което ми е любопитно.
14:17
I think, "No, no. I don't want to take any synthetics,
346
842000
2000
Мисля си: "Не, не. Не искам нищо синтетично.
14:19
I just want to see plants and --
347
844000
3000
Искам да видя само растения и --
14:22
just show me herbs and plants. I've got all the natural ingredients."
348
847000
3000
просто ми покажи билки и растения. Имам всичките естествени съставки."
14:25
Now this app is spawning itself
349
850000
2000
Това приложение се създава
14:27
from the data.
350
852000
2000
от данните.
14:29
The data is all stored in a Google Doc,
351
854000
2000
Данните са запазени в Google документ,
14:31
and it's literally generating itself from that data.
352
856000
3000
и то буквално се генерира от тези данни.
14:34
So the data is now alive; this is a living image,
353
859000
2000
Сега данните са живи; това е живо изображение
14:36
and I can update it in a second.
354
861000
2000
и мога да го обновявам за секунда.
14:38
New evidence comes out. I just change a row on a spreadsheet.
355
863000
2000
Ако се появят нови доказателства, просто променям някой ред в таблицата.
14:40
Doosh! Again, the image recreates itself.
356
865000
4000
Леле! Отново, изображението се възпроизвежда.
14:44
So it's cool.
357
869000
2000
Интересно е.
14:46
It's kind of living.
358
871000
3000
Някак си е живо.
14:49
But it can go beyond data,
359
874000
2000
По някакъв начин може да отиде отвъд данните
14:51
and it can go beyond numbers.
360
876000
2000
и отвъд цифрите.
14:53
I like to apply information visualization
361
878000
2000
Харесва ми да прилагам техниките за визуализация
14:55
to ideas and concepts.
362
880000
3000
към идеи и концепции.
14:58
This is a visualization
363
883000
2000
Това е визуализация
15:00
of the political spectrum,
364
885000
2000
на политическия спектър,
15:02
an attempt for me to try
365
887000
2000
в опита ми да
15:04
and understand how it works
366
889000
2000
разбера как работи
15:06
and how the ideas percolate down
367
891000
2000
и как идеите се процеждат
15:08
from government into society and culture,
368
893000
2000
от правителството към обществото и културата,
15:10
into families, into individuals, into their beliefs
369
895000
3000
в семействата, в отделните хора, техните вярвания
15:13
and back around again in a cycle.
370
898000
3000
и обратно през този цикъл.
15:16
What I love about this image
371
901000
2000
Това, което обожавам в това изображение е,
15:18
is it's made up of concepts,
372
903000
2000
че е изградено от идеи,
15:20
it explores our worldviews
373
905000
2000
изучава нашите светогледи
15:22
and it helps us -- it helps me anyway --
374
907000
2000
и ни помага -- или поне помага на мен --
15:24
to see what others think,
375
909000
2000
да видим какво мислят другите,
15:26
to see where they're coming from.
376
911000
2000
да видим откъде идват.
15:28
And it feels just incredibly cool to do that.
377
913000
3000
И чувството е изключително да можеш да направиш това.
15:31
What was most exciting for me
378
916000
3000
Това, което беше най-вълнуващо за мен,
15:34
designing this
379
919000
2000
докато подготвях дизайна му,
15:36
was that, when I was designing this image,
380
921000
2000
беше, че докато обработвах това изображение,
15:38
I desperately wanted this side, the left side,
381
923000
3000
отчаяно исках тази страна, лявата страна,
15:41
to be better than the right side --
382
926000
2000
да бъде по-добра от дясната --
15:43
being a journalist, a Left-leaning person --
383
928000
3000
като журналист, клонящ наляво --
15:46
but I couldn't, because I would have created
384
931000
2000
но не можех, защото иначе бих направил
15:48
a lopsided, biased diagram.
385
933000
3000
неуравновесена и пристрастна диаграма.
15:51
So, in order to really create a full image,
386
936000
3000
За да създам пълна картинка
15:54
I had to honor the perspectives on the right-hand side
387
939000
3000
трябваше да уважа вижданията на дясната страна,
15:57
and at the same time, uncomfortably recognize
388
942000
3000
и в същото време, някак болезнено да призная,
16:00
how many of those qualities were actually in me,
389
945000
3000
че много от тези черти всъщност споделям с тях,
16:03
which was very, very annoying and uncomfortable.
390
948000
2000
което беше много, много досадно и неприятно.
16:05
(Laughter)
391
950000
4000
(Смях)
16:09
But not too uncomfortable,
392
954000
2000
Не твърде неприятно,
16:11
because there's something unthreatening
393
956000
3000
защото има нещо незаплашително
16:14
about seeing a political perspective,
394
959000
2000
в това да видиш различна политическа перспектива,
16:16
versus being told or forced to listen to one.
395
961000
3000
в сравнение с това да ти бъде казана или да бъдеш принуден да я чуеш.
16:19
You're capable of holding conflicting viewpoints
396
964000
3000
Всъщност, можеш да поддържаш различни гледни точки,
16:22
joyously when you can see them.
397
967000
2000
без усилия, когато ги разбираш.
16:24
It's even fun to engage with them
398
969000
2000
Дори е забавно да се занимаваш с тях,
16:26
because it's visual.
399
971000
2000
защото е визуално.
16:28
So that's what's exciting to me,
400
973000
2000
Това е вълнуващо за мен,
16:30
seeing how data can change my perspective
401
975000
2000
да видя как данните могат да променят вижданията ми
16:32
and change my mind midstream --
402
977000
2000
и да променят мнението ми, след като съм изградил такова --
16:34
beautiful, lovely data.
403
979000
3000
красива, очарователна информация.
16:38
So, just to wrap up,
404
983000
2000
За да обобщя,
16:40
I wanted to say
405
985000
2000
бих искал да кажа,
16:42
that it feels to me that design is about solving problems
406
987000
2000
че чувствам, че дизайнът служи за решаване на проблеми
16:44
and providing elegant solutions,
407
989000
3000
и представяне на елегантни решения.
16:47
and information design is about
408
992000
2000
Дизайнът на информация служи
16:49
solving information problems.
409
994000
2000
за решаване на проблеми, свързани с информацията.
16:51
It feels like we have a lot of information problems
410
996000
2000
Чувствам, че има много такива проблеми
16:53
in our society at the moment,
411
998000
2000
в обществото ни в момента,
16:55
from the overload and the saturation
412
1000000
2000
от претоварване и пресищане,
16:57
to the breakdown of trust and reliability
413
1002000
2000
до разпадането на доверието и надеждността,
16:59
and runaway skepticism and lack of transparency,
414
1004000
2000
неконтролируем скептицизъм и липса на прозрачност,
17:01
or even just interestingness.
415
1006000
2000
или дори интересност.
17:03
I mean, I find information just too interesting.
416
1008000
2000
Имам предвид, намерим информацията за твърде интересна.
17:05
It has a magnetic quality that draws me in.
417
1010000
3000
Има нещо магнетично, което ме привлича.
17:09
So, visualizing information
418
1014000
2000
Визуализирането на информация
17:11
can give us a very quick solution to those kinds of problems.
419
1016000
3000
може да ни даде много бързо решение на такъв тип проблеми.
17:14
Even when the information is terrible,
420
1019000
2000
И дори когато информацията е ужасна,
17:16
the visual can be quite beautiful.
421
1021000
3000
изобразяването й може да е красиво.
17:19
Often we can get clarity
422
1024000
3000
И често можем да добием яснота
17:22
or the answer to a simple question very quickly,
423
1027000
2000
или да отговорим на прост въпрос много бързо,
17:24
like this one,
424
1029000
2000
като този,
17:26
the recent Icelandic volcano.
425
1031000
3000
изригването на вулкана в Исландия наскоро.
17:29
Which was emitting the most CO2?
426
1034000
2000
Кое отделя повече въглеродни емисии?
17:31
Was it the planes or the volcano,
427
1036000
2000
Самолетите или вулканът,
17:33
the grounded planes or the volcano?
428
1038000
2000
самолетите на земята или вулканът?
17:35
So we can have a look.
429
1040000
2000
Можем да видим.
17:37
We look at the data and we see:
430
1042000
2000
Разглеждаме данните и виждаме,
17:39
Yep, the volcano emitted 150,000 tons;
431
1044000
2000
че да, вулканът отделя 150 000 тона,
17:41
the grounded planes would have emitted
432
1046000
2000
а самолетите биха отделили
17:43
345,000 if they were in the sky.
433
1048000
3000
345 000 тона, ако летяха.
17:46
So essentially, we had our first carbon-neutral volcano.
434
1051000
3000
И всъщност, имаме първият въглеродно неутрален вулкан.
17:49
(Laughter)
435
1054000
2000
(Смях)
17:51
(Applause)
436
1056000
9000
(Аплодисменти)
18:00
And that is beautiful. Thank you.
437
1065000
3000
И това е красиво. Благодаря ви.
18:03
(Applause)
438
1068000
8000
(Аплодисменти)
ABOUT THE SPEAKER
David McCandless - Data journalistDavid McCandless draws beautiful conclusions from complex datasets -- thus revealing unexpected insights into our world.
Why you should listen
David McCandless makes infographics -- simple, elegant ways to see information that might be too complex or too big, small, abstract or scattered to otherwise be grasped. In his new book, Information Is Beautiful (in the US, it's being called The Visual Miscellaneum), McCandless and his cadre of info designers take a spin through the world of visualized data, from hard stats on politics and climate to daffy but no less important trends in pop music.
McCandless' genius is not so much in finding jazzy new ways to show data -- the actual graphics aren't the real innovation here -- as in finding fresh ways to combine datasets to let them ping and prod each other. Reporting the number of drug deaths in the UK every year is interesting; but mapping that data onto the number of drug deaths reported by the UK press, broken down by drug, is utterly fascinating (more deaths by marijuana were reported than in fact occurred, by a factor of 484%). McCandless contributes a monthly big-think graphic to the Guardian's Data Blog, and makes viral graphics for his blog Information Is Beautiful.
David McCandless | Speaker | TED.com