TEDxCaFoscariU
Frederic Kaplan: How to build an information time machine
Frederic Kaplan: Cómo construir una máquina info-temporal
Filmed:
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Imaginen navegar un Facebook... de la Edad Media. Bueno, puede que no sea para tanto. En una charla divertida e interesante, el investigador e ingeniero Frederic Kaplan muestra la Máquina del Tiempo Veneciana, un proyecto que consiste en digitalizar 80 kilómetros de libros para crear una simulación histórica y geográfica de Venecia que abarque 1000 años. (Filmado en TEDxCaFoscariU.)
Frederic Kaplan - Digital humanities researcher
Frederic Kaplan seeks to digitize vast archives of historical information to make maps that move -- through time. Full bio
Frederic Kaplan seeks to digitize vast archives of historical information to make maps that move -- through time. Full bio
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00:12
This is an image of the planet Earth.
0
285
2893
Esta es una imagen
del planeta Tierra.
del planeta Tierra.
00:15
It looks very much like the Apollo pictures
1
3178
3093
Se parece mucho
a las imágenes del Apolo,
a las imágenes del Apolo,
00:18
that are very well known.
2
6271
1611
tan bien conocidas.
00:19
There is something different;
3
7882
2070
Hay algo diferente;
00:21
you can click on it,
4
9952
1447
se les puede hacer clic,
00:23
and if you click on it,
5
11399
1198
y al hacerlo
00:24
you can zoom in on almost any place on the Earth.
6
12597
3072
uno se acerca a casi
cualquier sitio del planeta.
cualquier sitio del planeta.
00:27
For instance, this is a bird's-eye view
7
15669
1999
Por ejemplo, esta es
una vista de pájaro
una vista de pájaro
00:29
of the EPFL campus.
8
17668
2666
del campus de la EPFL.
00:32
In many cases, you can also see
9
20334
2108
En muchos casos,
también podemos tener
también podemos tener
00:34
how a building looks from a nearby street.
10
22442
3740
la vista de un edificio
desde una calle cercana.
desde una calle cercana.
00:38
This is pretty amazing.
11
26182
1422
Esto es bastante sorprendente.
00:39
But there's something missing in this wonderful tour:
12
27604
3427
Pero hay algo que falta en
este recorrido maravilloso:
este recorrido maravilloso:
00:43
It's time.
13
31031
2188
el tiempo.
00:45
i'm not really sure when this picture was taken.
14
33219
3070
No estoy muy seguro de cuándo
se tomó esta foto.
se tomó esta foto.
00:48
I'm not even sure it was taken
15
36289
1412
Ni siquiera estoy seguro
de que fuera tomada
de que fuera tomada
00:49
at the same moment as the bird's-eye view.
16
37701
6083
en el mismo momento que
la vista a vuelo de pájaro.
la vista a vuelo de pájaro.
00:55
In my lab, we develop tools
17
43784
2209
En mi laboratorio
desarrollamos herramientas
desarrollamos herramientas
00:57
to travel not only in space
18
45993
1764
para viajar no solo en el espacio
00:59
but also through time.
19
47757
2558
sino también en el tiempo.
01:02
The kind of question we're asking is
20
50315
1870
El tipo de pregunta que
estamos haciendo es:
estamos haciendo es:
01:04
Is it possible to build something
21
52185
1393
¿Es posible construir algo
01:05
like Google Maps of the past?
22
53578
2178
como Google Maps del pasado?
01:07
Can I add a slider on top of Google Maps
23
55756
3310
¿Puedo añadir un control deslizante
en la parte superior de Google Maps
en la parte superior de Google Maps
01:11
and just change the year,
24
59066
1803
y cambiar el año,
01:12
seeing how it was 100 years before,
25
60869
1791
viendo como fue 100 años antes,
01:14
1,000 years before?
26
62660
1669
1000 años antes?
01:16
Is that possible?
27
64329
2123
¿Es posible?
01:18
Can I reconstruct social networks of the past?
28
66452
2252
¿Puedo reconstruir las redes
sociales del pasado?
sociales del pasado?
01:20
Can I make a Facebook of the Middle Ages?
29
68704
3049
¿Puedo hacer un Facebook
de la Edad Media?
de la Edad Media?
01:23
So, can I build time machines?
30
71753
3776
¿Puedo construir máquinas del tiempo?
01:27
Maybe we can just say, "No, it's not possible."
31
75529
2565
Tal vez solo podemos decir:
"No, no es posible".
"No, no es posible".
01:30
Or, maybe, we can think of it from an information point of view.
32
78094
3810
O, quizá, podemos pensar en ello
desde el punto de vista informativo.
desde el punto de vista informativo.
01:33
This is what I call the information mushroom.
33
81904
3190
Esto es lo que yo llamo
el hongo de información.
el hongo de información.
01:37
Vertically, you have the time.
34
85094
1583
En el eje vertical está el tiempo.
01:38
and horizontally, the amount of digital information available.
35
86677
2740
En el horizontal, la cantidad de
información digital disponible.
información digital disponible.
01:41
Obviously, in the last 10 years, we have much information.
36
89417
3482
Obviamente, en los últimos 10 años,
tenemos mucha información.
tenemos mucha información.
01:44
And obviously the more we go in the past, the less information we have.
37
92899
3548
Y, obviamente, cuanto más vamos al pasado,
menos información tenemos.
menos información tenemos.
01:48
If we want to build something like Google Maps of the past,
38
96447
2318
Si queremos construir
un Google Maps del pasado,
un Google Maps del pasado,
01:50
or Facebook of the past,
39
98765
1494
o un Facebook del pasado,
01:52
we need to enlarge this space,
40
100259
1574
tenemos que ampliar este espacio,
01:53
we need to make that like a rectangle.
41
101833
1938
tenemos que transformarlo
en un rectángulo.
en un rectángulo.
01:55
How do we do that?
42
103771
1510
¿Cómo lo hacemos?
01:57
One way is digitization.
43
105281
2098
Una forma es la digitalización.
01:59
There's a lot of material available --
44
107395
1779
Hay mucho material disponible:
02:01
newspaper, printed books, thousands of printed books.
45
109190
6270
periódicos, libros impresos,
miles de libros impresos.
miles de libros impresos.
02:07
I can digitize all these.
46
115460
1768
Puedo digitalizar todo.
02:09
I can extract information from these.
47
117228
2737
Puedo extraer información de allí.
02:11
Of course, the more you go in the past,
the less information you will have.
the less information you will have.
48
119965
3543
Claro, cuanto más nos adentramos en
el pasado, menos información habrá.
el pasado, menos información habrá.
02:15
So, it might not be enough.
49
123508
2646
Puede no ser suficiente.
02:18
So, I can do what historians do.
50
126154
2408
Entonces puedo hacer
como los historiadores.
como los historiadores.
02:20
I can extrapolate.
51
128562
1524
Puedo extrapolar.
02:22
This is what we call, in computer science, simulation.
52
130086
4470
Esto es lo que llamamos, en ciencias
de la computación, simulación.
de la computación, simulación.
02:26
If I take a log book,
53
134556
1751
Si tomo un libro de registro,
02:28
I can consider, it's not just a log book
54
136307
2404
puedo considerar que no solo es
el libro de registro
el libro de registro
02:30
of a Venetian captain going to a particular journey.
55
138711
2972
de un capitán veneciano que
hizo un viaje en particular.
hizo un viaje en particular.
02:33
I can consider it is actually a log book
56
141683
1643
Puedo considerar que es
un libro de registro
un libro de registro
02:35
which is representative of
many journeys of that period.
many journeys of that period.
57
143326
2582
representativo de muchos
viajes de la época.
viajes de la época.
02:37
I'm extrapolating.
58
145908
2245
Estoy extrapolando.
02:40
If I have a painting of a facade,
59
148153
2038
Si tengo la pintura de una fachada,
02:42
I can consider it's not just that particular building,
60
150191
2751
puedo considerar que no solo es
de ese edificio en particular,
de ese edificio en particular,
02:44
but probably it also shares the same grammar
61
152942
3932
sino que quizá también
comparte la misma gramática
comparte la misma gramática
02:48
of buildings where we lost any information.
62
156874
4041
de los edificios en los que
hemos perdido información.
hemos perdido información.
02:52
So if we want to construct a time machine,
63
160915
2858
Así que si queremos construir
una máquina del tiempo,
una máquina del tiempo,
02:55
we need two things.
64
163773
1339
necesitamos 2 cosas.
02:57
We need very large archives,
65
165112
2234
Necesitamos archivos muy grandes
02:59
and we need excellent specialists.
66
167346
2742
y excelentes especialistas.
03:02
The Venice Time Machine,
67
170088
1874
La Máquina del Tiempo Veneciana,
03:03
the project I'm going to talk to you about,
68
171962
1805
el proyecto del que les hablaré,
03:05
is a joint project between the EPFL
69
173767
3020
es un proyecto conjunto entre la EPFL
03:08
and the University of Venice Ca'Foscari.
70
176787
2978
y la Universidad de Venecia Ca'Foscari.
03:11
There's something very peculiar about Venice,
71
179765
2165
Hay algo muy peculiar en Venecia,
03:13
that its administration has been
72
181930
2674
y es que su administración ha sido
03:16
very, very bureaucratic.
73
184604
2194
muy, muy burocrática.
03:18
They've been keeping track of everything,
74
186798
2193
Ellos han hecho seguimiento de todo,
03:20
almost like Google today.
75
188991
2915
casi como Google hoy.
03:23
At the Archivio di Stato,
76
191906
1514
En el Archivio di Stato,
03:25
you have 80 kilometers of archives
77
193420
1764
hay 80 kilómetros de archivos
03:27
documenting every aspect
78
195184
2009
que documentan cada aspecto
03:29
of the life of Venice over
more than 1,000 years.
more than 1,000 years.
79
197193
2246
de la vida de Venecia durante
más de 1000 años.
más de 1000 años.
03:31
You have every boat that goes out,
80
199439
1920
Están todos los botes que zarparon,
03:33
every boat that comes in.
81
201359
1076
todos los botes que arribaron.
03:34
You have every change that was made in the city.
82
202435
2797
Están todo los cambios
realizados en la ciudad.
realizados en la ciudad.
03:37
This is all there.
83
205232
3291
Todo eso está allí.
03:40
We are setting up a 10-year digitization program
84
208523
3908
Estamos estableciendo un programa
de digitalización a 10 años
de digitalización a 10 años
03:44
which has the objective of transforming
85
212431
1677
con el objetivo de transformar
03:46
this immense archive
86
214108
1384
este archivo inmenso
03:47
into a giant information system.
87
215492
2426
en un gigante sistema de información.
03:49
The type of objective we want to reach
88
217918
1857
El objetivo es digitalizar
03:51
is 450 books a day that can be digitized.
89
219775
4726
450 libros al día.
03:56
Of course, when you digitize, that's not enough,
90
224501
2247
Por supuesto, digitalizar
no es suficiente
no es suficiente
03:58
because these documents,
91
226748
1287
porque la mayor parte
de estos documentos
de estos documentos
04:00
most of them are in Latin, in Tuscan,
92
228035
2639
está en latín, en toscano,
04:02
in Venetian dialect,
93
230689
1515
en dialecto veneciano,
04:04
so you need to transcribe them,
94
232204
1675
así que hay que transcribirlos,
04:05
to translate them in some cases,
95
233879
1681
traducirlos en algunos casos,
04:07
to index them,
96
235560
1120
para indexarlos,
04:08
and this is obviously not easy.
97
236680
2164
y esto obviamente no es fácil.
04:10
In particular, traditional optical
character recognition method
character recognition method
98
238844
3844
En particular, el método óptico tradicional
de reconocimiento de caracteres
de reconocimiento de caracteres
04:14
that can be used for printed manuscripts,
99
242688
1424
que puede usarse para
manuscritos impresos,
manuscritos impresos,
04:16
they do not work well on the handwritten document.
100
244112
4004
no funciona bien en
documentos escritos a mano.
documentos escritos a mano.
04:20
So the solution is actually to take inspiration
101
248116
2130
La solución es inspirarse
04:22
from another domain: speech recognition.
102
250246
2901
en otro dominio:
el reconocimiento de voz.
el reconocimiento de voz.
04:25
This is a domain of something
that seems impossible,
that seems impossible,
103
253147
2055
Este es un dominio de algo
que parece imposible,
que parece imposible,
04:27
which can actually be done,
104
255202
2537
que puede hacerse,
04:29
simply by putting additional constraints.
105
257739
2194
poniendo restricciones adicionales.
04:31
If you have a very good model
106
259933
1586
Si uno tiene un muy buen modelo
04:33
of a language which is used,
107
261519
1526
de un lenguaje empleado,
04:35
if you have a very good model of a document,
108
263045
2086
si uno tiene un muy buen
modelo de un documento,
modelo de un documento,
04:37
how well they are structured.
109
265131
1432
si están bien estructurados
04:38
And these are administrative documents.
110
266563
1353
--estos son documentos
administrativos,
administrativos,
04:39
They are well structured in many cases.
111
267931
2132
están muy bien estructurados
en muchos casos--
en muchos casos--
04:42
If you divide this huge archive into smaller subsets
112
270063
3308
si uno divide este archivo enorme
en subconjuntos más pequeños
en subconjuntos más pequeños
04:45
where a smaller subset
actually shares similar features,
actually shares similar features,
113
273371
2877
que compartan características similares,
04:48
then there's a chance of success.
114
276248
4031
entonces hay una posibilidad de éxito.
04:54
If we reach that stage, then there's something else:
115
282761
2435
Si llegamos a esa etapa,
entonces hay algo más:
entonces hay algo más:
04:57
we can extract from this document events.
116
285196
3522
podemos extraer eventos
de este documento.
de este documento.
05:00
Actually probably 10 billion events
117
288718
2298
Quizá puedan obtenerse
10 000 millones
10 000 millones
05:03
can be extracted from this archive.
118
291016
1931
de eventos de este archivo.
05:04
And this giant information system
119
292947
1724
Y este gigante sistema de información
05:06
can be searched in many ways.
120
294671
1816
puede buscarse de muchas formas.
05:08
You can ask questions like,
121
296487
1368
Uno puede preguntar cosas como:
05:09
"Who lived in this palazzo in 1323?"
122
297855
2760
"¿Quién vivió en este palacio en 1323?"
05:12
"How much cost a sea bream at the Realto market
123
300615
2222
"¿Cuánto costaba un besugo
en el mercado de Realto
en el mercado de Realto
05:14
in 1434?"
124
302837
1724
en 1434?"
05:16
"What was the salary
125
304561
1460
"¿Cuál era el salario
05:18
of a glass maker in Murano
126
306021
2045
de un fabricante de vidrio en Murano
05:20
maybe over a decade?"
127
308066
1406
en una década?"
05:21
You can ask even bigger questions
128
309472
1422
Uno puede hacer incluso
preguntas más grandes
preguntas más grandes
05:22
because it will be semantically coded.
129
310894
2738
porque estará
codificado semánticamente.
codificado semánticamente.
05:25
And then what you can do is put that in space,
130
313632
2140
Y luego se lo puede
poner en el espacio
poner en el espacio
05:27
because much of this information is spatial.
131
315772
2173
porque mucha de esta
información es espacial.
información es espacial.
05:29
And from that, you can do things like
132
317945
1935
Y a partir de esto
se pueden hacer cosas
se pueden hacer cosas
05:31
reconstructing this extraordinary journey
133
319880
2113
como reconstruir este
viaje extraordinario
viaje extraordinario
05:33
of that city that managed to
have a sustainable development
have a sustainable development
134
321993
3356
de esa ciudad que logró tener
un desarrollo sustentable
un desarrollo sustentable
05:37
over a thousand years,
135
325349
2126
durante más de 1000 años,
05:39
managing to have all the time
136
327475
1620
logrando tener todo el tiempo
05:41
a form of equilibrium with its environment.
137
329095
2861
una forma de equilibrio
con su medio ambiente.
con su medio ambiente.
05:43
You can reconstruct that journey,
138
331956
1248
Uno puede reconstruir ese viaje,
05:45
visualize it in many different ways.
139
333204
2896
y visualizarlo de muchas
maneras diferentes.
maneras diferentes.
05:48
But of course, you cannot understand
Venice if you just look at the city.
Venice if you just look at the city.
140
336100
2699
Pero, claro, no se puede comprender
Venecia si solo se mira la ciudad.
Venecia si solo se mira la ciudad.
05:50
You have to put it in a larger European context.
141
338799
2396
Hay que ponerla en un
contexto europeo más grande.
contexto europeo más grande.
05:53
So the idea is also to document all the things
142
341195
2821
Por eso la idea es
documentar también
documentar también
05:56
that worked at the European level.
143
344016
2423
las cosas a nivel europeo.
05:58
We can reconstruct also the journey
144
346439
1964
Podemos reconstruir también el viaje
06:00
of the Venetian maritime empire,
145
348403
1990
del imperio marítimo veneciano.
06:02
how it progressively controlled the Adriatic Sea,
146
350393
3166
Cómo fue que controló de manera
progresiva el Mar Adriático,
progresiva el Mar Adriático,
06:05
how it became the most powerful medieval empire
147
353559
3746
cómo se transformó en el
imperio medieval más poderoso
imperio medieval más poderoso
06:09
of its time,
148
357305
1561
de su tiempo,
06:10
controlling most of the sea routes
149
358866
2172
controlando la mayor parte
de las rutas marítimas
de las rutas marítimas
06:13
from the east to the south.
150
361038
2933
desde el este hacia el sur.
06:17
But you can even do other things,
151
365305
2316
Pero también se pueden
hacer otras cosas,
hacer otras cosas,
06:19
because in these maritime routes,
152
367621
2277
porque en estas rutas marítimas
06:21
there are regular patterns.
153
369898
1975
hay patrones regulares.
06:23
You can go one step beyond
154
371889
2493
Podemos ir un paso más allá
06:26
and actually create a simulation system,
155
374382
2120
y crear un sistema de simulación,
06:28
create a Mediterranean simulator
156
376502
2815
crear un simulador mediterráneo
06:31
which is capable actually of reconstructing
157
379317
2593
capaz de reconstruir
06:33
even the information we are missing,
158
381910
2202
incluso la información perdida
06:36
which would enable us to have
questions you could ask
questions you could ask
159
384112
2988
que nos permitiría hacer preguntas
06:39
like if you were using a route planner.
160
387100
2988
como si tuviésemos un
planificador de rutas.
planificador de rutas.
06:42
"If I am in Corfu in June 1323
161
390088
3071
"Si estoy en Corfú en junio de 1323
06:45
and want to go to Constantinople,
162
393159
2526
y quiero ir a Constantinopla,
06:47
where can I take a boat?"
163
395685
2143
¿dónde puedo tomar un bote?"
06:49
Probably we can answer this question
164
397828
1367
Probablemente podemos
responder esta pregunta
responder esta pregunta
06:51
with one or two or three days' precision.
165
399195
4473
con 1, 2 o 3 días de precisión.
06:55
"How much will it cost?"
166
403668
1607
"¿Cuánto costará?"
06:57
"What are the chance of encountering pirates?"
167
405275
3592
"¿Cuáles son las probabilidades
de encontrarse con piratas?"
de encontrarse con piratas?"
07:00
Of course, you understand,
168
408867
1811
Por supuesto, como comprenderán,
07:02
the central scientific challenge
of a project like this one
of a project like this one
169
410678
2609
el reto científico central
de un proyecto como este
de un proyecto como este
07:05
is qualifying, quantifying and representing
170
413287
3729
es calificar,
cuantificar y representar
cuantificar y representar
07:09
uncertainty and inconsistency
at each step of this process.
at each step of this process.
171
417016
3330
la incertidumbre y la inconsistencia
en cada paso del proceso.
en cada paso del proceso.
07:12
There are errors everywhere,
172
420346
2712
Hay errores en todas partes;
07:15
errors in the document, it's
the wrong name of the captain,
the wrong name of the captain,
173
423058
2489
errores en el documento,
error en el nombre del capitán,
error en el nombre del capitán,
07:17
some of the boats never actually took to sea.
174
425547
3213
algunos de los barcos nunca zarparon.
07:20
There are errors in translation, interpretative biases,
175
428760
4857
Hay errores de traducción,
sesgos interpretativos,
sesgos interpretativos,
07:25
and on top of that, if you add algorithmic processes,
176
433624
3466
y encima de eso, si sumamos
procesos algorítmicos,
procesos algorítmicos,
07:29
you're going to have errors in recognition,
177
437090
2949
tendremos errores de reconocimiento,
07:32
errors in extraction,
178
440039
1961
errores en la extracción,
07:34
so you have very, very uncertain data.
179
442000
4481
por eso tenemos datos
muy, muy inciertos.
muy, muy inciertos.
07:38
So how can we detect and
correct these inconsistencies?
correct these inconsistencies?
180
446481
3757
Entonces, ¿cómo podemos detectar
y corregir estas inconsistencias?
y corregir estas inconsistencias?
07:42
How can we represent that form of uncertainty?
181
450238
3660
¿Cómo podemos representar
esa incertidumbre?
esa incertidumbre?
07:45
It's difficult. One thing you can do
182
453898
2097
Es difícil. Algo que podemos hacer
07:47
is document each step of the process,
183
455995
2226
es documentar cada paso del proceso,
07:50
not only coding the historical information
184
458221
2448
no solo codificar
la información histórica
la información histórica
07:52
but what we call the meta-historical information,
185
460669
2679
sino también lo que llamamos
la información meta-histórica,
la información meta-histórica,
07:55
how is historical knowledge constructed,
186
463348
2663
cómo se construye
el conocimiento histórico,
el conocimiento histórico,
07:58
documenting each step.
187
466011
1998
documentar cada paso.
08:00
That will not guarantee that we actually converge
188
468009
1645
Eso no garantizará la convergencia
08:01
toward a single story of Venice,
189
469654
2450
hacia una única historia de Venecia,
08:04
but probably we can actually reconstruct
190
472104
2138
pero probablemente podamos reconstruir
08:06
a fully documented potential story of Venice.
191
474242
3048
una historia potencial de Venecia
totalmente documentada.
totalmente documentada.
08:09
Maybe there's not a single map.
192
477290
1459
Tal vez no haya un solo mapa.
08:10
Maybe there are several maps.
193
478749
2120
Quizá haya varios mapas.
08:12
The system should allow for that,
194
480869
2216
El sistema debe permitir eso,
08:15
because we have to deal with
a new form of uncertainty,
a new form of uncertainty,
195
483085
2859
porque tenemos que enfrentar
una nueva forma de incertidumbre,
una nueva forma de incertidumbre,
08:17
which is really new for this type of giant databases.
196
485944
4641
algo nuevo para este tipo
de gigantescas bases de datos.
de gigantescas bases de datos.
08:22
And how should we communicate
197
490585
2190
Y ¿cómo deberíamos comunicar
08:24
this new research to a large audience?
198
492790
3979
esta nueva investigación
a un público más amplio?
a un público más amplio?
08:28
Again, Venice is extraordinary for that.
199
496769
2663
Una vez más, Venecia es
extraordinaria para eso.
extraordinaria para eso.
08:31
With the millions of visitors that come every year,
200
499432
2171
Con los millones de visitantes
que recibe cada año
que recibe cada año
08:33
it's actually one of the best places
201
501603
1763
es uno de los mejores lugares
08:35
to try to invent the museum of the future.
202
503366
2988
para tratar de inventar
el museo del futuro.
el museo del futuro.
08:38
Imagine, horizontally you see the reconstructed map
203
506354
3304
Imaginen que en el eje horizontal
ven el mapa reconstruido
ven el mapa reconstruido
08:41
of a given year,
204
509658
1286
de un año dado,
08:42
and vertically, you see the document
205
510944
2958
y en el vertical, ven el documento
08:45
that served the reconstruction,
206
513902
1511
usado para la reconstrucción,
08:47
paintings, for instance.
207
515413
3400
pinturas, por ejemplo.
08:50
Imagine an immersive system that permits
208
518813
2580
Imaginen un sistema
inmersivo que permita
inmersivo que permita
08:53
to go and dive and reconstruct
the Venice of a given year,
the Venice of a given year,
209
521393
3502
meterse, bucear y reconstruir
la Venecia de un año dado,
la Venecia de un año dado,
08:56
some experience you could share within a group.
210
524895
2715
una experiencia que podría
compartirse en grupo.
compartirse en grupo.
08:59
On the contrary, imagine actually that you start
211
527610
2246
O al contrario,
imaginen que parten
imaginen que parten
09:01
from a document, a Venetian manuscript,
212
529856
2207
de un documento,
un manuscrito veneciano,
un manuscrito veneciano,
09:04
and you show, actually, what
you can construct out of it,
you can construct out of it,
213
532063
3049
y muestran lo que se puede
construir a partir de eso,
construir a partir de eso,
09:07
how it is decoded,
214
535112
1772
cómo se decodifica,
09:08
how the context of that document can be recreated.
215
536884
2415
cómo puede recrearse el
contexto de ese documento.
contexto de ese documento.
09:11
This is an image from an exhibit
216
539299
1885
Esta es la imagen de una muestra
09:13
which is currently conducted in Geneva
217
541184
2276
que actualmente se lleva
a cabo en Ginebra
a cabo en Ginebra
09:15
with that type of system.
218
543460
2354
con ese tipo de sistema.
09:17
So to conclude, we can say that
219
545814
2175
Para concluir, podemos decir que
09:19
research in the humanities is about to undergo
220
547989
3079
la investigación en humanidades
está a punto de experimentar
está a punto de experimentar
09:23
an evolution which is maybe similar
221
551068
1802
una evolución quizá similar
09:24
to what happened to life sciences 30 years ago.
222
552870
4582
a lo ocurrido con las ciencias
de la vida hace 30 años.
de la vida hace 30 años.
09:29
It's really a question of scale.
223
557452
4676
Es realmente una cuestión de escala.
09:34
We see projects which are
224
562130
3303
Vemos proyectos que exceden
09:37
much beyond any single research team can do,
225
565433
3843
lo que puede hacer un simple
equipo de investigación
equipo de investigación
09:41
and this is really new for the humanities,
226
569276
2243
y esto es realmente nuevo
para las humanidades,
para las humanidades,
09:43
which very often take the habit of working
227
571519
3869
que muy a menudo tienen
el hábito de trabajar
el hábito de trabajar
09:47
in small groups or only with a couple of researchers.
228
575388
4008
en pequeños grupos o solo
con un par de investigadores.
con un par de investigadores.
09:51
When you visit the Archivio di Stato,
229
579396
2118
Cuando uno visita
el Archivio di Stato
el Archivio di Stato
09:53
you feel this is beyond what any single team can do,
230
581514
2822
siente que excede el trabajo
de un solo equipo,
de un solo equipo,
09:56
and that should be a joint and common effort.
231
584336
3834
y que debe ser un esfuerzo
conjunto y mancomunado.
conjunto y mancomunado.
10:00
So what we must do for this paradigm shift
232
588170
3106
Este cambio de paradigma requiere
10:03
is actually foster a new generation
233
591276
1902
fomentar una nueva generación
10:05
of "digital humanists"
234
593178
1537
de "humanistas digitales"
10:06
that are going to be ready for this shift.
235
594715
2090
que estén preparados para el cambio.
10:08
I thank you very much.
236
596805
1959
Muchas gracias.
10:10
(Applause)
237
598764
4000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Frederic Kaplan - Digital humanities researcherFrederic Kaplan seeks to digitize vast archives of historical information to make maps that move -- through time.
Why you should listen
Frederic Kaplan is the Digital Humanities Chair at Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL) and the EPFL's Digital Humanities Lab Director. Kaplan leads the lab in applying computation to humanities research. His latest project is the Venice Time Machine, a collaborative work archiving 80 kilometers of books from throughout 1000 years of Venetician history. The goal of the time machine is to create an information system which can be searched and mapped. Think of it as a Google Maps for time.
Kaplan holds a PhD in artificial intelligence from the University Paris VI. He lives in Switzerland.
Frederic Kaplan | Speaker | TED.com