TED2010
Tim Berners-Lee: The year open data went worldwide
Tim Berners-Lee: L'anno in cui i dati sono diventati di dominio mondiale
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Al TED2009, Tim Berners-Lee fece un appello per "dati grezzi ora" -- affinché governi, scienziati e istituzioni rendessero i loro dati disponibili liberamente in rete. A TEDUniversity nel 2010, mostra un po' degli interessanti risultati che possono nascere una volta che i dati vengono messi in relazione tra loro.
Tim Berners-Lee - Inventor
Tim Berners-Lee invented the World Wide Web. He leads the World Wide Web Consortium (W3C), overseeing the Web's standards and development. Full bio
Tim Berners-Lee invented the World Wide Web. He leads the World Wide Web Consortium (W3C), overseeing the Web's standards and development. Full bio
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00:15
Last year here at TED
0
0
2000
L’anno scorso a TED
00:17
I asked you to give me your data,
1
2000
2000
vi avevo chiesto di darmi i vostri dati,
00:19
to put your data on the web, on the basis
2
4000
2000
di metterli sulla rete, partendo dal presupposto
00:21
that if people put data onto the web --
3
6000
3000
che se voi mettete i dati sul web,
00:24
government data, scientific data, community data,
4
9000
3000
dati governativi, dati scientifici, dati di comunità,
00:27
whatever it is -- it will be used by other people
5
12000
2000
qualsiasi essi siano, questi saranno riutilizzati da altre persone
00:29
to do wonderful things, in ways
6
14000
2000
per fare cose meravigliose, in modi
00:31
that they never could have imagined.
7
16000
2000
che voi non avreste neanche potuto immaginare.
00:33
So, today I'm back just to show you a few things,
8
18000
3000
Così oggi sono di nuovo qui per farvi vedere solo alcuni accenni,
00:36
to show you, in fact, there is
9
21000
2000
per mostrarvi che, in effetti, c’è
00:38
an open data movement afoot,
10
23000
5000
un movimento "open data" in marcia,
00:43
now, around the world.
11
28000
2000
adesso intorno al mondo.
00:45
The cry of "Raw data now!"
12
30000
2000
Il grido di “dati grezzi ora”,
00:47
which I made people make in the auditorium,
13
32000
2000
che avevo fatto fare alla gente presente nell'auditorium,
00:49
was heard around the world.
14
34000
2000
è stato udito in tutto il mondo.
00:51
So, let's roll the video.
15
36000
3000
Perciò facciamo partire il video.
00:54
A classic story, the first one which lots of people picked up,
16
39000
3000
Classica storia, la prima che molte persone hanno notato,
00:57
was when in March -- on March 10th in fact, soon after TED --
17
42000
3000
è successa quando in Marzo, il 10 di Marzo per la precisione, poco dopo TED,
01:00
Paul Clarke, in the U.K. government,
18
45000
3000
Paul Clarke, membro del governo britannico,
01:03
blogged, "Oh, I've just got some raw data. Here it is,
19
48000
2000
scrisse su un blog, "Oh, ho proprio un po' di dati grezzi. Eccoli qua,
01:05
it's about bicycle accidents."
20
50000
3000
riguardano gli incidenti in bicicletta."
01:08
Two days it took the Times Online
21
53000
3000
Il Times Online ha impiegato due giorni
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to make a map, a mashable map --
22
56000
2000
per farne una mappa, una mappa "mashable",
01:13
we call these things mash-ups --
23
58000
2000
noi chiamiamo questi oggetti "mash-up",
01:15
a mashed-up user interface that allows you to go in there
24
60000
2000
un "mash-up", un'interfaccia utente che vi permette di esplorare
01:17
and have a look and find out whether your bicycle
25
62000
2000
e dare un'occhiata per scoprire se il vostro
01:19
route to work was affected.
26
64000
2000
percorso per andare al lavoro è a rischio.
01:21
Here's more data, traffic survey data,
27
66000
2000
Ci sono più dati, dati di controllo del traffico,
01:23
again, put out by the U.K. government,
28
68000
2000
ancora una volta, pubblicati dal governo britannico,
01:25
and because they put it up using the Linked Data standards,
29
70000
3000
e siccome li hanno messi usando gli standard linked data
01:28
then a user could just make a map,
30
73000
2000
un utente potrebbe successivamente costruire una mappa
01:30
just by clicking.
31
75000
2000
semplicemente cliccando.
01:32
Does this data affect things? Well, let's get back to 2008.
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77000
2000
Sono efficaci questi dati? Beh, torniamo al 2008.
01:34
Look at Zanesville, Ohio.
33
79000
3000
Diamo un'occhiata a Zanesville, Ohio.
01:37
Here's a map a lawyer made. He put on it the water plant,
34
82000
3000
Ecco una mappa fatta da un avvocato: ci ha disegnato l'acquedotto,
01:40
and which houses are there,
35
85000
2000
vedete quali case ci sono,
01:42
which houses have been connected to the water.
36
87000
2000
e quali case sono collegate all'acquedotto?
01:44
And he got, from other data sources,
37
89000
2000
Ed ha ottenuto, da altre fonti di dati,
01:46
information to show
38
91000
3000
informazioni che mostrano
01:49
which houses are occupied by white people.
39
94000
2000
quali case sono occupate da persone di razza bianca.
01:51
Well, there was too much of a correlation, he felt,
40
96000
3000
Beh, lui si è reso conto che c'era un po' troppa correlazione,
01:54
between which houses were occupied by white people
41
99000
3000
fra le case occupata da bianchi
01:57
and which houses had water, and the judge was not impressed either.
42
102000
3000
e le case che avevano l'acqua, e nemmeno il giudice è rimasto impressionato.
02:00
The judge was not impressed to the tune of 10.9 million dollars.
43
105000
3000
Il giudice non è rimasto impressionato dalla bellezza di 10.9 milioni di dollari.
02:03
That's the power of taking one piece of data,
44
108000
2000
Questo è il potere di prendere dei dati da una fonte,
02:05
another piece of data, putting it together,
45
110000
3000
altri dati da una fonte diversa, collegarli,
02:08
and showing the result.
46
113000
2000
e mostrare i risultati di questa correlazione.
02:10
Let's look at some data from the U.K. now.
47
115000
2000
Diamo un'occhiata ad alcuni dati dal Regno Unito adesso.
02:12
This is U.K. government data, a completely independent site,
48
117000
2000
Questi sono dati del governo britannico, di un sito completamente indipendente,
02:14
Where Does My Money Go.
49
119000
2000
Dove Vanno i Miei Soldi,
02:16
It allows anybody to go there and burrow down.
50
121000
2000
che permette a tutti di accedere ed indagare a fondo.
02:18
You can burrow down by a particular type of spending,
51
123000
2000
Potete indagare su un particolare tipo di spesa
02:20
or you can go through all the different regions and compare them.
52
125000
4000
o potete analizzare diverse regioni e confrontarle.
02:24
So, that's happening in the U.K. with U.K. government data.
53
129000
3000
Questo è ciò che accade nel Regno Unito con i dati governativi.
02:27
Yes, certainly you can do it over here.
54
132000
2000
Sì, potete farlo assolutamente anche su questo sito.
02:29
Here's a site which allows you to look at recovery spending
55
134000
3000
Ecco un sito che vi permette di controllare i conti del recupero spese
02:32
in California.
56
137000
2000
in California.
02:34
Take an arbitrary example, Long Beach, California,
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139000
2000
E prendendo un esempio a caso, Long Beach, California,
02:36
you can go and have a look at what recovery money they've been spending
58
141000
3000
potete andare sul sito e dare un'occhiata ai soldi spesi
02:39
on different things such as energy.
59
144000
3000
su cose diverse come l'energia.
02:42
In fact, this is the graph of the number of data sets
60
147000
3000
In effetti, questo è il grafico del numero di banche dati
02:45
in the repositories of data.gov,
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150000
2000
negli archivi di data.gov
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and data.gov.uk.
62
152000
2000
e di data.gov.uk.
02:49
And I'm delighted to see a great competition
63
154000
2000
E sono deliziato dal vedere quanto è grande la sfida
02:51
between the U.K. in blue, and the U.S. in red.
64
156000
2000
fra il Regno Unito in blu e gli Stati Uniti in rosso.
02:53
How can you use this stuff?
65
158000
2000
Come potete usare questa roba?
02:55
Well, for example, if you have lots of data about places
66
160000
3000
Beh, per esempio, se avete una quantità di dati sui luoghi
02:58
you can take, from a postcode --
67
163000
2000
potete prendere, a partire da un codice postale,
03:00
which is like a zip plus four --
68
165000
2000
che è come lo ZIP più 4 cifre
03:02
for a specific group of houses, you can make paper,
69
167000
3000
per uno specifico gruppo di case, potete fare un foglio,
03:05
print off a paper which has got very, very
70
170000
2000
stampare il foglio che ha un'elevata
03:07
specific things about the bus stops,
71
172000
2000
specificità per quanto riguarda le fermate degli autobus,
03:09
the things specifically near you.
72
174000
2000
cioè cose molto specifiche vicino a voi.
03:11
On a larger scale, this is a mash-up
73
176000
3000
A più larga scala, questo è un "mash-up"
03:14
of the data which was released about the Afghan elections.
74
179000
3000
dei dati che sono stati resi pubblici sulle elezioni Afghane.
03:17
It allows you to set your own criteria
75
182000
2000
Vi permette di scegliere i vostri criteri
03:19
for what sort of things you want to look at.
76
184000
2000
per evidenziare le cose che volete osservare.
03:21
The red circles are polling stations,
77
186000
2000
I cerchi rossi sono i seggi elettorali,
03:23
selected by your criteria.
78
188000
2000
scelti secondo i vostri criteri.
03:25
And then you can select also other things on the map
79
190000
2000
E successivamente potete scegliere anche altri elementi sulla mappa
03:27
to see what other factors, like the threat level.
80
192000
2000
per vedere altri fattori, come il livello di rischio.
03:29
So, that was government data.
81
194000
3000
Quindi, questi erano dati governativi. Ho anche parlato
03:32
I also talked about community-generated data -- in fact I edited some.
82
197000
2000
di dati generati da comunità, che anch'io ho modificato.
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This is the wiki map, this is the Open Street Map.
83
199000
2000
questa è la mappa wiki, questa è OpenStreetMap.
03:36
"Terrace Theater" I actually put
84
201000
2000
Terrace Theater, che io ho appena messo
03:38
on the map because it wasn't on the map before TED last year.
85
203000
3000
sulla mappa perché non era sulla mappa prima di TED dell'anno scorso.
03:41
I was not the only person editing the open street map.
86
206000
3000
Io non sono la sola persona che modifica OpenStreetMap.
03:44
Each flash on this visualization --
87
209000
2000
Ogni "flash" su questa visualizzazione
03:46
put together by ITO World --
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211000
2000
messa insieme da ITO World
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shows an edit in 2009
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213000
2000
mostra una modifica del 2009
03:50
made to the Open Street Map.
90
215000
2000
fatta su OpenStreetMap.
03:52
Let's now spin the world during the same year.
91
217000
3000
Giriamo un po' il mondo durante lo stesso anno.
03:55
Every flash is an edit. Somebody somewhere
92
220000
2000
Ogni "flash" è una modifica. Qualcuno in qualche parte del mondo
03:57
looking at the Open Street Map, and realizing it could be better.
93
222000
3000
guarda ad OpenStreetMap, si rende conto che può essere migliorata.
04:00
You can see Europe is ablaze with updates.
94
225000
3000
Potete vedere che l'Europa è incendiata dagli aggiornamenti.
04:03
Some places, perhaps not as much as they should be.
95
228000
3000
Alcuni luoghi forse non come dovrebbero.
04:06
Here focusing in on Haiti.
96
231000
2000
Qui concentriamo l'esame su Haiti.
04:08
The map of Port au-Prince at the end
97
233000
2000
La mappa di Port au-Prince alla fine
04:10
of 2009 was not all it could be,
98
235000
2000
del 2009 non era come avrebbe potuto essere,
04:12
not as good as the map of California.
99
237000
2000
non buona come la mappa della California.
04:14
Fortunately, just after the earthquake,
100
239000
3000
Fortunatamente, proprio dopo il terremoto,
04:17
GeoEye, a commercial company,
101
242000
2000
GeoEye, una compagnia commerciale,
04:19
released satellite imagery
102
244000
2000
ha rilasciato immagini satellitari
04:21
with a license, which allowed
103
246000
2000
con una licenza che permetteva
04:23
the open-source community to use it.
104
248000
2000
alla comunità open-source di usarle.
04:25
This is January, in time lapse,
105
250000
2000
Questo è Gennnaio in tempo accelerato
04:27
of people editing ... that's the earthquake.
106
252000
2000
gente che modifica, questo è il terremoto.
04:29
After the earthquake, immediately,
107
254000
2000
Dopo il terremoto immediatamente
04:31
people all over the world, mappers
108
256000
2000
la gente da tutto il mondo, mappatori
04:33
who wanted to help, and could,
109
258000
2000
che volevano dare aiuto, e che potevano,
04:35
looked at that imagery, built the map, quickly building it up.
110
260000
3000
hanno guardato queste immagini, hanno costruito la mappa, molto rapidamente.
04:38
We're focusing now on Port-au-Prince.
111
263000
1000
Ora ingrandiamo su Port au-Prince.
04:39
The light blue is refugee camps these volunteers had spotted from the [satellite images].
112
264000
4000
In blu ci sono i campi dei rifugiati che questi volontari hanno visto dall'alto.
04:43
So, now we have, immediately, a real-time map
113
268000
2000
Così, adesso abbiamo, immediatamente, una mappa in tempo reale
04:45
showing where there are refugee camps --
114
270000
2000
che mostra dove si trovano i campi profughi,
04:47
rapidly became the best map
115
272000
2000
e questa è rapidamente diventata la migliore mappa
04:49
to use if you're doing relief work in Port-au-Prince.
116
274000
3000
da usare se state facendo lavoro di soccorso a Port au-Prince.
04:52
Witness the fact that it's here on this Garmin device
117
277000
2000
Ne è testimonianza il fatto che è caricata su questo apparecchio Garmin
04:54
being used by rescue team in Haiti.
118
279000
2000
usato dalle squadre di soccorso.
04:56
There's the map showing,
119
281000
3000
Ed Haiti, c'è la mappa che mostra
04:59
on the left-hand side,
120
284000
2000
sul lato sinistro,
05:01
that hospital -- actually that's a hospital ship.
121
286000
2000
quell'ospedale, che in realtà è una nave ospedale.
05:03
This is a real-time map that shows blocked roads,
122
288000
3000
Questa è una mappa in tempo reale che mostra strade bloccate,
05:06
damaged buildings, refugee camps --
123
291000
2000
edifici danneggiati, campi profughi.
05:08
it shows things that are needed [for rescue and relief work].
124
293000
2000
Mostra cose che servono.
05:10
So, if you've been involved in that at all,
125
295000
2000
Così, se siete stati coinvolti a qualsiasi titolo,
05:12
I just wanted to say: Whatever you've been doing,
126
297000
2000
io voglio solo dire che qualsiasi abbiate fatto,
05:14
whether you've just been chanting, "Raw data now!"
127
299000
2000
sia che abbiate urlato "dati grezzi adesso",
05:16
or you've been putting government or scientific data online,
128
301000
3000
o se avete caricato dati governativi o scientifici online,
05:19
I just wanted to take this opportunity to say: Thank you very much,
129
304000
2000
volevo cogliere quest'opportunità per ringraziarvi molto,
05:21
and we have only just started!
130
306000
3000
e per sottolineare che abbiamo appena cominciato.
05:24
(Applause)
131
309000
2000
(Applausi)
ABOUT THE SPEAKER
Tim Berners-Lee - InventorTim Berners-Lee invented the World Wide Web. He leads the World Wide Web Consortium (W3C), overseeing the Web's standards and development.
Why you should listen
In the 1980s, scientists at CERN were asking themselves how massive, complex, collaborative projects -- like the fledgling LHC -- could be orchestrated and tracked. Tim Berners-Lee, then a contractor, answered by inventing the World Wide Web. This global system of hypertext documents, linked through the Internet, brought about a massive cultural shift ushered in by the new tech and content it made possible: AOL, eBay, Wikipedia, TED.com...
Berners-Lee is now director of the World Wide Web Consortium (W3C), which maintains standards for the Web and continues to refine its design. Recently he has envisioned a "Semantic Web" -- an evolved version of the same system that recognizes the meaning of the information it carries. He's the 3Com Founders Professor of Engineering in the School of Engineering with a joint appointment in the Department of Electrical Engineering and Computer Science at the Laboratory for Computer Science and Artificial Intelligence (CSAIL) at the MIT, where he also heads the Decentralized Information Group (DIG). He is also a Professor in the Electronics and Computer Science Department at the University of Southampton, UK.
Tim Berners-Lee | Speaker | TED.com