ABOUT THE SPEAKER
Gary Flake - Technologist
Gary Flake is a Technical Fellow at Microsoft, and the founder and director of Live Labs.

Why you should listen

Gary Flake is a Technical Fellow at Microsoft, where he focuses on Internet products and technologies including search, advertising, content, portals, community and application development. In this capacity, he helps define and evolve Microsoft's product vision, technical architecture and business strategy for online services. He is also the founder and director of Live Labs, a skunkworks that bridges research and development, and is widely recognized for inventing new best practices for catalyzing and managing innovation.

Prior to joining Microsoft, Flake founded Yahoo! Research Labs, ran Yahoo!'s corporate R&D activities and company-wide innovation effort, and was the Chief Science Officer of Overture, the company that invented the paid search business model. Flake also wrote the award-winning book The Computational Beauty of Nature, which is used in college courses worldwide.

More profile about the speaker
Gary Flake | Speaker | TED.com
TED2010

Gary Flake: Is Pivot a turning point for web exploration?

ゲリー・フレーク 「Pivotはウェブ探索における分岐点となるか?」

Filmed:
751,479 views

ゲリー・フレークがPivotのデモをお見せします。Pivotはネットにある膨大な画像やデータを整理し閲覧するためのソフトで、革新的技術Seadragonを基盤にしており、ウェブデータベースに自在にズームイン・ズームアウトして、通常のウェブブラウジングでは見えないパターンや関連の発見を可能にします
- Technologist
Gary Flake is a Technical Fellow at Microsoft, and the founder and director of Live Labs. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:16
If I can leave離れる you with one big大きい ideaアイディア today今日,
0
1000
2000
今日私が大きなアイデアを一つだけ
00:18
it's that the whole全体 of the dataデータ
1
3000
2000
お伝えできるとしたら、それは
00:20
in whichどの we consume消費する
2
5000
2000
データの全体から我々が得られるものは、
00:22
is greater大きい that the sum of the parts部品,
3
7000
2000
部分の和よりも大きいということです。
00:24
and instead代わりに of thinking考え about information情報 overload過負荷,
4
9000
3000
情報過多ではなく、どうすれば
00:27
what I'd like you to think about is how
5
12000
2000
通常見えていないパターン、
00:29
we can use information情報 so that patternsパターン popポップ
6
14000
3000
傾向を見つけることが出来るのか
00:32
and we can see trendsトレンド that would otherwiseさもないと be invisible目に見えない.
7
17000
3000
考えてみて下さい。
00:35
So what we're looking at right here is a typical典型的な mortality死亡 chartチャート
8
20000
3000
今ご覧頂いているのは典型的な
00:38
organized組織された by age年齢.
9
23000
2000
年齢別死亡率のグラフです。
00:40
This toolツール that I'm usingを使用して here is a little experiment実験.
10
25000
2000
今使っているツールは実験段階のもので、
00:42
It's calledと呼ばれる Pivotピボット, and with Pivotピボット what I can do
11
27000
3000
Pivotです。これを使えばある特定の
00:45
is I can choose選択する to filterフィルタ in one particular特に cause原因 of deaths -- say, accidents事故.
12
30000
4000
死因のデータだけ抽出することができます。例えば事故。
00:49
And, right away, I see there's a different異なる patternパターン that emerges出現する.
13
34000
3000
そしてすぐ別の傾向があることを確認できます。
00:52
This is because, in the mid-areaミッドエリア here,
14
37000
2000
理由はここ、中ほどでは
00:54
people are at their彼らの most最も activeアクティブ,
15
39000
2000
人々は最も活動的で、次に
00:56
and over here they're at their彼らの most最も frail虚弱.
16
41000
2000
こちら側では最も体が弱いからです。
00:58
We can stepステップ back out again
17
43000
2000
前に戻って
01:00
and then reorganize再編成する the dataデータ by cause原因 of death,
18
45000
2000
データを死因で並べなおすこともできます
01:02
seeing見る that circulatory循環器 diseases病気 and cancer
19
47000
3000
循環器系疾患とガンが最も高いですが
01:05
are the usual通常の suspects容疑者, but not for everyoneみんな.
20
50000
3000
全員に対してというわけではありません。
01:08
If we go ahead前方に and we filterフィルタ by age年齢 --
21
53000
3000
さらに年齢で絞って
01:11
say 40 years or lessもっと少なく --
22
56000
2000
40歳以下を見てみましょう
01:13
we see that accidents事故 are actually実際に
23
58000
2000
事故がその年代の人々にとって
01:15
the greatest最大 cause原因 that people have to be worried心配している about.
24
60000
3000
最も注意すべき死因だとわかりますね。
01:18
And if you drillドリル into that, it's especially特に the case場合 for men男性.
25
63000
3000
特に男性が要注意であることもわかります。
01:21
So you get the ideaアイディア
26
66000
2000
さて皆さんお分かりいただけたと思います
01:23
that viewing見る information情報, viewing見る dataデータ in this way,
27
68000
3000
情報やデータをこの様に眺めるのは
01:26
is a lot like swimming水泳
28
71000
2000
画像主体の情報の中を
01:28
in a living生活 information情報 info-graphicインフォグラフィック.
29
73000
3000
泳いでいるみたいでしょ。
01:31
And if we can do this for raw dataデータ,
30
76000
2000
そして生のデータにこんなことができるなら
01:33
why not do it for contentコンテンツ as well?
31
78000
3000
コンテンツにもやってみませんか?
01:36
So what we have right here
32
81000
2000
そこでここにあるのは
01:38
is the coverカバー of everyすべて singleシングル Sportsスポーツ Illustratedイラスト
33
83000
3000
今までに作られてきた
01:41
ever produced生産された.
34
86000
2000
スポーツ イラストレイテッド誌の表紙です。
01:43
It's all here; it's all on the webウェブ.
35
88000
2000
すべてがここウェブ上にあります。
01:45
You can go back to your rooms部屋 and try this after my talk.
36
90000
3000
公演後皆さんの部屋でも同じことは出来ます。
01:48
With Pivotピボット, you can drillドリル into a decade10年.
37
93000
3000
Pivotで特定の10年分に絞り込むことができます。
01:51
You can drillドリル into a particular特に year.
38
96000
2000
ある1年に絞り込むこともできます。
01:53
You can jumpジャンプ right into a specific特定 issue問題.
39
98000
3000
あらゆる巻に即座に戻れます。
01:56
So I'm looking at this; I see the athletesアスリート
40
101000
2000
これを見てみましょう。この号に
01:58
that have appeared出現した in this issue問題, the sportsスポーツ.
41
103000
2000
掲載のあったアスリートが全部表示されています。
02:00
I'm a Lanceランス Armstrongアームストロング fanファン, so I'll go ahead前方に and I'll clickクリック on that,
42
105000
3000
ランス アームストロングのファンなのでこれをクリックしてみましょう。
02:03
whichどの reveals明らかにする, for me, all the issues問題
43
108000
2000
するとこの様にランス アームストロングが
02:05
in whichどの Lanceランス Armstrong'sアームストロング been a part of.
44
110000
2000
取り上げられた全ての号が抽出されます。
02:07
(Applause拍手)
45
112000
3000
(拍手)
02:10
Now, if I want to just kind種類 of take a peekピーク at these,
46
115000
3000
ちょっと上の方を眺めてみたくなったとしましょう
02:13
I mightかもしれない think,
47
118000
2000
「サイクリングについての記事を見てみようかな」
02:15
"Well, what about taking取る a look at all of cyclingサイクリング?"
48
120000
2000
と思うかもしれません。
02:17
So I can stepステップ back, and expand拡大する on that.
49
122000
2000
一歩下がって拡大しましょう。
02:19
And I see Gregグレッグ LeMondLeMond now.
50
124000
2000
するとグレッグ レモンが出てきます。
02:21
And so you get the ideaアイディア that when you
51
126000
2000
この様に情報を絞り込んだり
02:23
navigateナビゲートする over information情報 this way --
52
128000
2000
広げたり、戻ったりと情報を
02:25
going narrowerより狭い, broaderより広い,
53
130000
2000
自由に操作することは、単なる
02:27
backingバッキング in, backingバッキング out --
54
132000
2000
検索やブラウジングではないと
02:29
you're not searching検索, you're not browsingブラウジング.
55
134000
2000
お分かり頂けたと思います。
02:31
You're doing something that's actually実際に a little bitビット different異なる.
56
136000
2000
これは実際少し異なるものなんです。
02:33
It's in betweenの間に, and we think it changes変更
57
138000
3000
これは検索と閲覧の中間で、我々の
02:36
the way information情報 can be used.
58
141000
2000
情報の利用方を変えてくれると思っています。
02:38
So I want to extrapolate外挿する on this ideaアイディア a bitビット
59
143000
2000
このアイデアを拡張して
02:40
with something that's a little bitビット crazy狂った.
60
145000
2000
ちょっと極端なことをやってみましょう。
02:42
What we're done完了 here is we've私たちは taken撮影 everyすべて singleシングル Wikipediaウィキペディア pageページ
61
147000
3000
私たちはウィキペディアの全てのページを
02:45
and we reduced削減 it down to a little summary概要.
62
150000
3000
それぞれ小さな要約にまとめました。
02:48
So the summary概要 consists〜する of just a little synopsis概要
63
153000
3000
要約は短い概要と、それが属する
02:51
and an iconアイコン to indicate示す the topical局所的 areaエリア that it comes来る from.
64
156000
3000
トピックを表すアイコンからなっています。
02:54
I'm only showing表示 the top 500
65
159000
3000
今ここでは最も人気のある
02:57
most最も popular人気 Wikipediaウィキペディア pagesページ right here.
66
162000
2000
500ページしか載せていません。
02:59
But even in this limited限られた view見る,
67
164000
2000
しかしこの限られた範囲でも、
03:01
we can do a lot of things.
68
166000
2000
色々なことが出来ます。
03:03
Right away, we get a senseセンス of what are the topical局所的 domainsドメイン
69
168000
2000
直ぐに、ウィキペディア上で人気のある
03:05
that are most最も popular人気 on Wikipediaウィキペディア.
70
170000
2000
トピックを把握することができますね。
03:07
I'm going to go ahead前方に and select選択する government政府.
71
172000
2000
今から「政治」を選んでみます。
03:09
Now, having持つ selected選択された government政府,
72
174000
3000
さて「政治」を選んでみると、
03:12
I can now see that the Wikipediaウィキペディア categoriesカテゴリ
73
177000
2000
この様にウィキペディアのカテゴリーで
03:14
that most最も frequently頻繁に correspond対応する to that
74
179000
2000
最も多く一致するのは雑誌Timeの
03:16
are Time magazineマガジン People of the Year.
75
181000
3000
Person of the Yearであると分かります。
03:19
So this is really important重要 because this is an insight洞察力
76
184000
3000
これはウィキペディアのどのページにも含まれていない
03:22
that was not contained含まれる within以内 any one Wikipediaウィキペディア pageページ.
77
187000
3000
情報ですから、とても重要なのです。
03:25
It's only possible可能 to see that insight洞察力
78
190000
2000
一歩下がって全てを見渡してみた時
03:27
when you stepステップ back and look at all of them.
79
192000
3000
初めてこの様な見方が可能となるのです。
03:30
Looking at one of these particular特に summaries要約,
80
195000
2000
要約の1つを見てみましょう
03:32
I can then drillドリル into the concept概念 of
81
197000
3000
そこからPerson of the Yearの
03:35
Time magazineマガジン Person of the Year,
82
200000
2000
カテゴリに進み、それに
03:37
bringing持参 up all of them.
83
202000
2000
属するもの全てを表示できます。
03:39
So looking at these people,
84
204000
2000
そこで彼らを見てみて下さい、
03:41
I can see that the majority多数 come from government政府;
85
206000
3000
多くの人は政治関係だとわかりますね。
03:45
some have come from naturalナチュラル sciences科学;
86
210000
3000
何人かは自然科学関係ですね。
03:49
some, fewer少ない still, have come from businessビジネス --
87
214000
3000
さらに少ないですが、ビジネス関係の人もいます。
03:53
there's my bossボス --
88
218000
2000
私のボスもいます。
03:55
and one has come from music音楽.
89
220000
5000
それから音楽方面の人が1人います。
04:00
And interestingly興味深いことに enough十分な,
90
225000
2000
そして面白いことに、ボノは
04:02
Bonoボノ is alsoまた、 a TEDTED Prize winner勝者.
91
227000
3000
TED Prize受賞者でもあります。この様に
04:05
So we can go, jumpジャンプ, and take a look at all the TEDTED Prize winners勝者.
92
230000
3000
自由にTED Prize受賞者を全員見渡せます。
04:08
So you see, we're navigatingナビゲートする the webウェブ for the first time
93
233000
3000
ご覧頂いたように、我々は初めてwebを
04:11
as if it's actually実際に a webウェブ, not from page-to-pageページからページへ,
94
236000
3000
ページからページではなく、一つのwebとして
04:14
but at a higher高い levelレベル of abstraction抽象化.
95
239000
2000
高い抽象レベルでナビゲートしているのです。
04:16
And so I want to showショー you one other thing
96
241000
2000
そこでもう一つ 皆さんが
04:18
that mayかもしれない catchキャッチ you a little bitビット by surprise驚き.
97
243000
3000
驚くだろうものを お見せしたいと思います。
04:21
I'm just showing表示 the New新しい Yorkヨーク Timesタイムズ websiteウェブサイト here.
98
246000
3000
ここにNew York Timesのホームページがあります。
04:24
So Pivotピボット, this application応用 --
99
249000
2000
そこでこのアプリケーションPivot--これを
04:26
I don't want to call it a browserブラウザ; it's really not a browserブラウザ,
100
251000
2000
ブラウザーとは呼びたくないです。違いますから。
04:28
but you can view見る webウェブ pagesページ with it --
101
253000
3000
しかし勿論ウェブの閲覧は可能ですけど--
04:31
and we bring持参する that zoomableズーム可能な technology技術
102
256000
2000
私たちはこの様にズーム技術をそれぞれの
04:33
to everyすべて singleシングル webウェブ pageページ like this.
103
258000
3000
webページに使えるようにしました。
04:36
So I can stepステップ back,
104
261000
3000
一歩下がって眺め、目的の部分に
04:39
popポップ right back into a specific特定 sectionセクション.
105
264000
2000
飛び込むことができます。
04:41
Now the reason理由 why this is important重要 is because,
106
266000
2000
さてこれが重要な理由としては、
04:43
by virtue美徳 of just viewing見る webウェブ pagesページ in this way,
107
268000
3000
この様にウェブを閲覧することによって
04:46
I can look at my entire全体 browsingブラウジング history歴史
108
271000
2000
閲覧履歴全体を全く同じように
04:48
in the exact正確 same同じ way.
109
273000
2000
見ることができるからです。
04:50
So I can drillドリル into what I've done完了
110
275000
2000
だから特定の時間帯にしたことを
04:52
over specific特定 time framesフレーム.
111
277000
2000
掘り下げることができます。
04:54
Here, in fact事実, is the state状態
112
279000
2000
実際ここには今日実演してきた
04:56
of all the demoデモ that I just gave与えた.
113
281000
2000
ページの履歴が見えますね。
04:58
And I can sortソート of replayリプレイ some stuffもの that I was looking at earlier先に today今日.
114
283000
3000
すると先ほどお見せしたものをリプレイすることもできます。
05:01
And, if I want to stepステップ back and look at everything,
115
286000
3000
一歩下がって全て見たいと思ったら、
05:04
I can sliceスライス and diceサイコロ my history歴史,
116
289000
2000
履歴をスライス&ダイスすることができ、
05:06
perhapsおそらく by my searchサーチ history歴史 --
117
291000
2000
例えば検索履歴を取り出すことができます。
05:08
here, I was doing some nepotistic親密な searching検索,
118
293000
2000
私は身内びいきの
05:10
looking for Bingビング, over here for Liveライブ Labsラボ Pivotピボット.
119
295000
3000
検索をしていますね。
05:13
And from these, I can drillドリル into the webウェブ pageページ
120
298000
2000
その履歴から、すぐに元をたどり
05:15
and just launch打ち上げ them again.
121
300000
2000
再起動することができます。
05:17
It's one metaphor隠喩 repurposed再利用された multiple複数 times,
122
302000
3000
1つのメタファが形を変えて何度も
05:20
and in each case場合 it makes作る the whole全体 greater大きい
123
305000
2000
現れています。すなわち全体というのは
05:22
than the sum of the parts部品 with the dataデータ.
124
307000
2000
部分の和よりも大きいということです。
05:24
So right now, in this world世界,
125
309000
3000
現在我々は世界に溢れかえるデータを
05:27
we think about dataデータ as beingであること this curse呪い.
126
312000
3000
悪と捉えています。
05:30
We talk about the curse呪い of information情報 overload過負荷.
127
315000
3000
情報過多は災いであり
05:33
We talk about drowning溺死 in dataデータ.
128
318000
3000
情報に溺れていると言われています。
05:36
What if we can actually実際に turn順番 that upside逆さま down
129
321000
2000
それをひっくり返せないでしょうか
05:38
and turn順番 the webウェブ upside逆さま down,
130
323000
2000
webというものをひっくり返して
05:40
so that instead代わりに of navigatingナビゲートする from one thing to the next,
131
325000
3000
一つの物から次の物への単純な移動ではなく
05:43
we get used to the habit習慣 of beingであること ableできる to go from manyたくさんの things to manyたくさんの things,
132
328000
3000
多くの情報から多くの情報へと行き来することに慣れたなら
05:46
and then beingであること ableできる to see the patternsパターン
133
331000
2000
それまで見えなかったパターンを
05:48
that were otherwiseさもないと hidden隠された?
134
333000
2000
見いだせるようになるでしょう。
05:50
If we can do that, then instead代わりに of beingであること trappedトラップされた in dataデータ,
135
335000
5000
これが可能ならば、データに埋もれるのではなく
05:55
we mightかもしれない actually実際に extractエキス information情報.
136
340000
3000
適切な情報抽出が可能かもしれません。
05:58
And, instead代わりに of dealing対処する just with information情報,
137
343000
2000
そうすれば単なる情報処理ではなく、
06:00
we can teaseからかう out knowledge知識.
138
345000
2000
知識を引き出すことができます。
06:02
And if we get the knowledge知識, then maybe even there's wisdom知恵 to be found見つけた.
139
347000
3000
その知識が引き出せるなら、知恵だって見いだせるかもしれません。
06:05
So with that, I thank you.
140
350000
2000
以上です。ありがとう。
06:07
(Applause拍手)
141
352000
8000
(拍手)
Translated by Takahiro Shimpo
Reviewed by Yasushi Aoki

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Gary Flake - Technologist
Gary Flake is a Technical Fellow at Microsoft, and the founder and director of Live Labs.

Why you should listen

Gary Flake is a Technical Fellow at Microsoft, where he focuses on Internet products and technologies including search, advertising, content, portals, community and application development. In this capacity, he helps define and evolve Microsoft's product vision, technical architecture and business strategy for online services. He is also the founder and director of Live Labs, a skunkworks that bridges research and development, and is widely recognized for inventing new best practices for catalyzing and managing innovation.

Prior to joining Microsoft, Flake founded Yahoo! Research Labs, ran Yahoo!'s corporate R&D activities and company-wide innovation effort, and was the Chief Science Officer of Overture, the company that invented the paid search business model. Flake also wrote the award-winning book The Computational Beauty of Nature, which is used in college courses worldwide.

More profile about the speaker
Gary Flake | Speaker | TED.com