TED2010
Tim Berners-Lee: The year open data went worldwide
ティム・バーナーズ=リー 「オープンデータとマッシュアップで変わる世界」
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TED2009で、ティム・バーナーズ=リーは「生のデータを今すぐに」と呼びかけ、政府や科学者や各種機関に対して、データをWebで自由にアクセスできるようにすることを求めました。2010年のTED Universityで、彼はデータがつなぎ合わされたことによる興味深い結果の幾つかを紹介しています。
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
去年 私はこのTEDの場で
00:17
I asked you to give me your data,
1
2000
2000
データを公開してください
00:19
to put your data on the web, on the basis
2
4000
2000
Webに上げてくださいとお願いしました
00:21
that if people put data onto the web --
3
6000
3000
政府のデータ 科学データ コミュニティのデータ
00:24
government data, scientific data, community data,
4
9000
3000
どんなデータであれ みんながWebで公開すれば
00:27
whatever it is -- it will be used by other people
5
12000
2000
他の人がそれを使って
00:29
to do wonderful things, in ways
6
14000
2000
以前には想像もできなかった
00:31
that they never could have imagined.
7
16000
2000
素晴らしいことをするだろうと
00:33
So, today I'm back just to show you a few things,
8
18000
3000
だから今日はみなさんにご報告するために戻ってきました
00:36
to show you, in fact, there is
9
21000
2000
実際 現在世界中で
00:38
an open data movement afoot,
10
23000
5000
オープンデータ運動が
00:43
now, around the world.
11
28000
2000
進行しています
00:45
The cry of "Raw data now!"
12
30000
2000
あの講堂でみなさんにしていただいた
00:47
which I made people make in the auditorium,
13
32000
2000
「生のデータを今すぐに」という叫びは
00:49
was heard around the world.
14
34000
2000
世界中の人々の耳に届きました
00:51
So, let's roll the video.
15
36000
3000
映像をちょっとご覧いただきましょう
00:54
A classic story, the first one which lots of people picked up,
16
39000
3000
典型的な例で たくさんの人に取り上げられた最初のものですが
00:57
was when in March -- on March 10th in fact, soon after TED --
17
42000
3000
3月10日 TEDのすぐ後に
01:00
Paul Clarke, in the U.K. government,
18
45000
3000
イギリス政府のポール クラークが
01:03
blogged, "Oh, I've just got some raw data. Here it is,
19
48000
2000
「ああ そういえば生のデータがあるんだった
01:05
it's about bicycle accidents."
20
50000
3000
自転車事故のデータだ」とブログに書きました
01:08
Two days it took the Times Online
21
53000
3000
たった2日で Times Onlineが
01:11
to make a map, a mashable map --
22
56000
2000
それを地図にしました
01:13
we call these things mash-ups --
23
58000
2000
こういうのをマッシュアップと呼んでいます
01:15
a mashed-up user interface that allows you to go in there
24
60000
2000
みんなこれを見て
01:17
and have a look and find out whether your bicycle
25
62000
2000
自分の自転車ルートが
01:19
route to work was affected.
26
64000
2000
問題ないか確認できます
01:21
Here's more data, traffic survey data,
27
66000
2000
こちらは交通量調査のデータで
01:23
again, put out by the U.K. government,
28
68000
2000
これもまたイギリス政府が公開したもので
01:25
and because they put it up using the Linked Data standards,
29
70000
3000
Linked Data 標準に従った形式で公開されたため
01:28
then a user could just make a map,
30
73000
2000
利用者はクリックだけで地図を
01:30
just by clicking.
31
75000
2000
作ることができました
01:32
Does this data affect things? Well, let's get back to 2008.
32
77000
2000
データによって何か変わるのでしょうか？
01:34
Look at Zanesville, Ohio.
33
79000
3000
2008年 オハイオ州ゼーンズビルでのことです
01:37
Here's a map a lawyer made. He put on it the water plant,
34
82000
3000
これはある弁護士が作った地図で
01:40
and which houses are there,
35
85000
2000
どこに家があり そのどれが
01:42
which houses have been connected to the water.
36
87000
2000
水道に繋がっているかを表しています
01:44
And he got, from other data sources,
37
89000
2000
それらから彼は別なデータソースから
01:46
information to show
38
91000
3000
白人が住んでいるのはどの家かという
01:49
which houses are occupied by white people.
39
94000
2000
情報を手に入れました
01:51
Well, there was too much of a correlation, he felt,
40
96000
3000
そして白人が住む家と 水道のある家との間に
01:54
between which houses were occupied by white people
41
99000
3000
到底偶然とは思えない相関があるのを認めました
01:57
and which houses had water, and the judge was not impressed either.
42
102000
3000
裁判官もこれには感心しなかったようです
02:00
The judge was not impressed to the tune of 10.9 million dollars.
43
105000
3000
1,090万ドルの賠償を命じたのです
02:03
That's the power of taking one piece of data,
44
108000
2000
これがデータを別なデータと
02:05
another piece of data, putting it together,
45
110000
3000
結び合わせて見ることの
02:08
and showing the result.
46
113000
2000
効果なのです
02:10
Let's look at some data from the U.K. now.
47
115000
2000
イギリスの例を少し見てみましょう
02:12
This is U.K. government data, a completely independent site,
48
117000
2000
政府データが ある独立サイトにあります
02:14
Where Does My Money Go.
49
119000
2000
「私のお金は何に使われているの？」(Where Does My Money Go)というサイトです
02:16
It allows anybody to go there and burrow down.
50
121000
2000
誰でもデータを掘り下げて見ることができます
02:18
You can burrow down by a particular type of spending,
51
123000
2000
特定の支出について掘り下げることもできるし
02:20
or you can go through all the different regions and compare them.
52
125000
4000
いろんな地域を比較することもできます
02:24
So, that's happening in the U.K. with U.K. government data.
53
129000
3000
これはイギリスで起きていること イギリス政府のデータです
02:27
Yes, certainly you can do it over here.
54
132000
2000
もちろん ここアメリカにだってあります
02:29
Here's a site which allows you to look at recovery spending
55
134000
3000
こちらではカリフォルニアで経済回復に向けて行われた
02:32
in California.
56
137000
2000
支出を見ることができます
02:34
Take an arbitrary example, Long Beach, California,
57
139000
2000
好きな場所 たとえばロングビーチを選んで
02:36
you can go and have a look at what recovery money they've been spending
58
141000
3000
エネルギー等の それぞれの用途に 回復に向けた投資が
02:39
on different things such as energy.
59
144000
3000
どれくらい使われているかがわかります
02:42
In fact, this is the graph of the number of data sets
60
147000
3000
このグラフは 米政府(data.gov)と英政府(data.gov.uk)
02:45
in the repositories of data.gov,
61
150000
2000
それぞれのリポジトリにある
02:47
and data.gov.uk.
62
152000
2000
データセットの数を表したものです
02:49
And I'm delighted to see a great competition
63
154000
2000
青のイギリスと赤のアメリカが
02:51
between the U.K. in blue, and the U.S. in red.
64
156000
2000
いい勝負をしているのを とても嬉しく思います
02:53
How can you use this stuff?
65
158000
2000
これはどう使えるのでしょう？
02:55
Well, for example, if you have lots of data about places
66
160000
3000
たとえば 郵便番号で指定されるような区域について
02:58
you can take, from a postcode --
67
163000
2000
データが十分にあるなら
03:00
which is like a zip plus four --
68
165000
2000
特定の区域限定の
03:02
for a specific group of houses, you can make paper,
69
167000
3000
バス停や周辺地域といった
03:05
print off a paper which has got very, very
70
170000
2000
すごくローカルな情報が載っている
03:07
specific things about the bus stops,
71
172000
2000
増補版の新聞を
03:09
the things specifically near you.
72
174000
2000
作ることだってできます
03:11
On a larger scale, this is a mash-up
73
176000
3000
もっと大きなスケールでは アフガニスタンの大統領選について
03:14
of the data which was released about the Afghan elections.
74
179000
3000
公開されたデータのマッシュアップがあります
03:17
It allows you to set your own criteria
75
182000
2000
どんなことを見たいか
03:19
for what sort of things you want to look at.
76
184000
2000
自分で条件を設定できます
03:21
The red circles are polling stations,
77
186000
2000
赤い円で示される投票所が
03:23
selected by your criteria.
78
188000
2000
表示されるように指定しました
03:25
And then you can select also other things on the map
79
190000
2000
それに危険度レベルといった
03:27
to see what other factors, like the threat level.
80
192000
2000
別な要因を重ねて見ることができます
03:29
So, that was government data.
81
194000
3000
政府のデータをご紹介しましたが
03:32
I also talked about community-generated data -- in fact I edited some.
82
197000
2000
コミュニティのデータも取り上げましょう
03:34
This is the wiki map, this is the Open Street Map.
83
199000
2000
これは私が編集したWikiマップです
03:36
"Terrace Theater" I actually put
84
201000
2000
この「テラス劇場」というのは
03:38
on the map because it wasn't on the map before TED last year.
85
203000
3000
去年のTED以前には地図になくて 私が書き込んだのでした
03:41
I was not the only person editing the open street map.
86
206000
3000
オープンストリートマップを編集しているのは私だけではありません
03:44
Each flash on this visualization --
87
209000
2000
ITO Worldによって可視化された
03:46
put together by ITO World --
88
211000
2000
このイメージ上で光っている部分は
03:48
shows an edit in 2009
89
213000
2000
2009年にオープンストリートマップで
03:50
made to the Open Street Map.
90
215000
2000
行われた編集を表しています
03:52
Let's now spin the world during the same year.
91
217000
3000
地球を回してみましょう
03:55
Every flash is an edit. Somebody somewhere
92
220000
2000
それぞれの光が編集を表しています
03:57
looking at the Open Street Map, and realizing it could be better.
93
222000
3000
どこかで誰かがオープンストリートマップを見て 改善できる点に気付いたのです
04:00
You can see Europe is ablaze with updates.
94
225000
3000
ヨーロッパは更新で明るく輝いています
04:03
Some places, perhaps not as much as they should be.
95
228000
3000
一方で場所によっては そうあるべきほど明るくありません
04:06
Here focusing in on Haiti.
96
231000
2000
ハイチに注目してみましょう
04:08
The map of Port au-Prince at the end
97
233000
2000
2009年末のポルトープランスの地図は
04:10
of 2009 was not all it could be,
98
235000
2000
カリフォルニアの地図みたいに
04:12
not as good as the map of California.
99
237000
2000
詳しいものではありませんでした
04:14
Fortunately, just after the earthquake,
100
239000
3000
幸い 地震の直後に
04:17
GeoEye, a commercial company,
101
242000
2000
GeoEyeという会社が
04:19
released satellite imagery
102
244000
2000
衛星画像を公開し
04:21
with a license, which allowed
103
246000
2000
オープンソースコミュニティが
04:23
the open-source community to use it.
104
248000
2000
利用できるライセンスを付けました
04:25
This is January, in time lapse,
105
250000
2000
これは1月の時間の経過です
04:27
of people editing ... that's the earthquake.
106
252000
2000
地震が起き
04:29
After the earthquake, immediately,
107
254000
2000
その直後から 力になりたいという
04:31
people all over the world, mappers
108
256000
2000
世界中の人々が集まり
04:33
who wanted to help, and could,
109
258000
2000
その衛星画像を見て
04:35
looked at that imagery, built the map, quickly building it up.
110
260000
3000
速やかに地図を作り上げたのです
04:38
We're focusing now on Port-au-Prince.
111
263000
1000
これはポルトープランスです
04:39
The light blue is refugee camps these volunteers had spotted from the [satellite images].
112
264000
4000
青は難民キャンプで ボランティアが衛星写真で見つけました
04:43
So, now we have, immediately, a real-time map
113
268000
2000
こうして難民キャンプの場所を示した
04:45
showing where there are refugee camps --
114
270000
2000
地図があっという間にできあがりました
04:47
rapidly became the best map
115
272000
2000
救援活動をする人にとって
04:49
to use if you're doing relief work in Port-au-Prince.
116
274000
3000
最高の地図です
04:52
Witness the fact that it's here on this Garmin device
117
277000
2000
レスキューチームが使うGPSデバイスに
04:54
being used by rescue team in Haiti.
118
279000
2000
表示されているのがわかります
04:56
There's the map showing,
119
281000
3000
それからハイチでは
04:59
on the left-hand side,
120
284000
2000
地図の左手に
05:01
that hospital -- actually that's a hospital ship.
121
286000
2000
病院船があるのもわかります
05:03
This is a real-time map that shows blocked roads,
122
288000
3000
通れない道路や 損傷した建物や 難民キャンプの
05:06
damaged buildings, refugee camps --
123
291000
2000
現時点の情報がここにあり
05:08
it shows things that are needed [for rescue and relief work].
124
293000
2000
必要なものが図示されています
05:10
So, if you've been involved in that at all,
125
295000
2000
ですからどんな形であれ
05:12
I just wanted to say: Whatever you've been doing,
126
297000
2000
何かしていただいている方々
05:14
whether you've just been chanting, "Raw data now!"
127
299000
2000
生のデータから図表を作っている方
05:16
or you've been putting government or scientific data online,
128
301000
3000
政府データや科学データをネットに公開している方
05:19
I just wanted to take this opportunity to say: Thank you very much,
129
304000
2000
皆さんに この場を借りてお礼を申し上げたい
05:21
and we have only just started!
130
306000
3000
我々はまだ第一歩を踏み出したばかりです
05:24
(Applause)
131
309000
2000
(拍手)
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