TED2015
Manuel Lima: A visual history of human knowledge
Manuel Lima: Een visuele geschiedenis van menselijke kennis
Filmed:
Readability: 5.4
1,916,809 views
Hoe groeit kennis? Soms begint het met één inzicht dat zich daarna vertakt.
Infographics-expert Manuel Lima onderzoekt de duizendjarige geschiedenis van het in kaart brengen van data -- van talen tot dynastieën -- gebruik makend van boomstructuren voor informatie.
Het is een fascinerende geschiedenis van visualisatie, en een blik op de menselijke neiging om alles wat we weten in kaart te brengen.
Manuel Lima - Data visualization researcher
Manuel Lima studies how information can be organized -- into elegant and beautiful diagrams that illustrate the many unexpected twists of big data. Full bio
Manuel Lima studies how information can be organized -- into elegant and beautiful diagrams that illustrate the many unexpected twists of big data. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
Over the past 10 years,
0
1126
1295
De laatste 10 jaar
00:14
I've been researching the way
people organize and visualize information.
people organize and visualize information.
1
2445
4569
onderzoek ik de manier waarop mensen
informatie organiseren en visualiseren.
informatie organiseren en visualiseren.
00:19
And I've noticed an interesting shift.
2
7786
2039
En ik zag een interessante verandering.
00:22
For a long period of time,
3
10166
1720
Lange tijd geloofden we
in een hiërarchische orde
in een hiërarchische orde
00:23
we believed in a natural ranking order
in the world around us,
in the world around us,
4
11910
4428
in de wereld om ons heen,
00:28
also known as the great chain of being,
or "Scala naturae" in Latin,
or "Scala naturae" in Latin,
5
16362
4745
bekend als de lange keten van zijn,
of 'Scala naturae' in het latijn.
of 'Scala naturae' in het latijn.
00:33
a top-down structure that normally starts
with God at the very top,
with God at the very top,
6
21131
4175
Dit is een top-downstructuur
die normaal begint met God bovenaan,
die normaal begint met God bovenaan,
00:37
followed by angels, noblemen,
7
25330
2405
gevolgd door engelen, edelen,
00:39
common people, animals, and so on.
8
27759
3013
burgers, dieren enzovoort.
00:43
This idea was actually based
on Aristotle's ontology,
on Aristotle's ontology,
9
31999
4275
Het idee was gebaseerd op
de ontologie van Aristoteles,
de ontologie van Aristoteles,
00:48
which classified all things known to man
in a set of opposing categories,
in a set of opposing categories,
10
36298
4444
die alles wat de mens weet, classificeert
in verschillende categorieën,
in verschillende categorieën,
00:52
like the ones you see behind me.
11
40766
1722
zoals die je hier achter me ziet.
00:56
But over time, interestingly enough,
12
44687
2747
Maar interessant genoeg
nam dit concept geleidelijk
de vorm aan van een boom met takken,
de vorm aan van een boom met takken,
00:59
this concept adopted
the branching schema of a tree
the branching schema of a tree
13
47458
4146
01:03
in what became known
as the Porphyrian tree,
as the Porphyrian tree,
14
51628
2873
ook bekend als de boom van Porphyrius,
01:06
also considered to be
the oldest tree of knowledge.
the oldest tree of knowledge.
15
54525
3642
die beschouwd wordt als
de oudste boom van kennis.
de oudste boom van kennis.
Het vertakkende schema van de boom
01:11
The branching scheme
of the tree was, in fact,
of the tree was, in fact,
16
59238
2174
was in feite een dermate sterke metafoor
voor het overbrengen van informatie
voor het overbrengen van informatie
01:13
such a powerful metaphor
for conveying information
for conveying information
17
61436
2949
01:16
that it became, over time,
an important communication tool
an important communication tool
18
64409
3270
dat het geleidelijk een
belangrijk communicatiemiddel werd
belangrijk communicatiemiddel werd
01:19
to map a variety of systems of knowledge.
19
67703
2274
om verschillende kennissystemen te tonen.
01:22
We can see trees being used
to map morality,
to map morality,
20
70648
3083
We zien boomstructuren
om moraliteit te verbeelden,
om moraliteit te verbeelden,
01:25
with the popular tree of virtues
and tree of vices,
and tree of vices,
21
73755
2849
met de populaire boom van deugden
en boom van ondeugden,
en boom van ondeugden,
01:28
as you can see here, with these beautiful
illustrations from medieval Europe.
illustrations from medieval Europe.
22
76628
3792
zoals je hier ziet, met deze
mooie illustraties uit middeleeuws Europa.
mooie illustraties uit middeleeuws Europa.
01:32
We can see trees being used
to map consanguinity,
to map consanguinity,
23
80825
3088
We zien boomstructuren om
bloedverwantschap te tonen,
bloedverwantschap te tonen,
01:35
the various blood ties between people.
24
83937
2244
de bloedbanden tussen mensen.
01:39
We can also see trees being used
to map genealogy,
to map genealogy,
25
87110
3096
Ook zien we boomstructuren
om genealogie te tonen,
om genealogie te tonen,
01:42
perhaps the most famous archetype
of the tree diagram.
of the tree diagram.
26
90230
2810
misschien wel het bekendste
gebruik van het boomdiagram.
gebruik van het boomdiagram.
01:45
I think many of you in the audience
have probably seen family trees.
have probably seen family trees.
27
93064
3316
Ik denk dat velen hier in het publiek
een stamboom hebben gezien.
een stamboom hebben gezien.
01:48
Many of you probably even have
your own family trees drawn in such a way.
your own family trees drawn in such a way.
28
96404
3705
Velen hebben hun eigen stamboom
op die manier opgemaakt.
op die manier opgemaakt.
01:53
We can see trees even mapping
systems of law,
systems of law,
29
101158
2911
We zien boomstructuren zelfs in
systemen van wetgeving,
systemen van wetgeving,
01:56
the various decrees and rulings
of kings and rulers.
of kings and rulers.
30
104093
3851
de verschillende regels en wetten
van koningen en heersers.
van koningen en heersers.
02:01
And finally, of course,
also a very popular scientific metaphor,
also a very popular scientific metaphor,
31
109785
3758
En tenslotte, natuurlijk, als
populaire wetenschappelijke metafoor,
populaire wetenschappelijke metafoor,
02:05
we can see trees being used
to map all species known to man.
to map all species known to man.
32
113567
3560
zien we boomstructuren om alle
bekende soorten te tonen.
bekende soorten te tonen.
02:11
And trees ultimately became
such a powerful visual metaphor
such a powerful visual metaphor
33
119177
3906
Boomstructuren werden
zulke sterke visuele metaforen
zulke sterke visuele metaforen
02:15
because in many ways,
they really embody this human desire
they really embody this human desire
34
123107
2868
omdat ze op veel manieren
de menselijke behoefte belichamen
de menselijke behoefte belichamen
02:17
for order, for balance,
for unity, for symmetry.
for unity, for symmetry.
35
125999
3036
aan orde, balans, eenheid en symmetrie.
02:21
However, nowadays we are really facing
new complex, intricate challenges
new complex, intricate challenges
36
129999
4323
Maar tegenwoordig zien we nieuwe
complexe, samenhangende uitdagingen,
complexe, samenhangende uitdagingen,
02:26
that cannot be understood by simply
employing a simple tree diagram.
employing a simple tree diagram.
37
134346
4190
die niet in een simpel boomdiagram passen.
02:32
And a new metaphor is currently emerging,
38
140037
3242
Nu verrijst een nieuwe metafoor
02:35
and it's currently replacing the tree
39
143303
2150
en is bezig de boomstructuur te vervangen
02:37
in visualizing various
systems of knowledge.
systems of knowledge.
40
145477
2563
om de verschillende kennissystemen
te verbeelden.
te verbeelden.
02:40
It's really providing us with a new lens
to understand the world around us.
to understand the world around us.
41
148064
4252
Het biedt ons een nieuwe lens
om de wereld om ons heen te begrijpen.
om de wereld om ons heen te begrijpen.
02:45
And this new metaphor
is the metaphor of the network.
is the metaphor of the network.
42
153495
3199
Deze nieuwe metafoor is
de metafoor van het netwerk.
de metafoor van het netwerk.
02:49
And we can see this shift
from trees into networks
from trees into networks
43
157511
3311
We zien deze verandering van
bomen naar netwerken
bomen naar netwerken
02:52
in many domains of knowledge.
44
160846
1640
in veel kennissectoren.
02:54
We can see this shift in the way
we try to understand the brain.
we try to understand the brain.
45
162510
4189
We zien deze verandering in
hoe we het brein willen begrijpen.
hoe we het brein willen begrijpen.
03:00
While before, we used
to think of the brain
to think of the brain
46
168453
2038
Vroeger keken we naar de hersenen
03:02
as a modular, centralized organ,
47
170515
1991
als een modulair, gecentraliseerd orgaan,
03:04
where a given area was responsible
for a set of actions and behaviors,
for a set of actions and behaviors,
48
172530
4038
waarin elk gebied verantwoordelijk was
voor bepaalde acties en handelingen.
voor bepaalde acties en handelingen.
03:08
the more we know about the brain,
49
176592
1739
Hoe meer we weten over het brein,
03:10
the more we think of it
as a large music symphony,
as a large music symphony,
50
178355
3286
hoe meer we het zien als
een grote muzikale symfonie,
een grote muzikale symfonie,
03:13
played by hundreds
and thousands of instruments.
and thousands of instruments.
51
181665
2610
gespeeld door honderden
of duizenden instrumenten.
of duizenden instrumenten.
03:16
This is a beautiful snapshot
created by the Blue Brain Project,
created by the Blue Brain Project,
52
184299
3676
Dit is een mooie foto,
gemaakt door het Blue Brain Project,
gemaakt door het Blue Brain Project,
03:19
where you can see 10,000 neurons
and 30 million connections.
and 30 million connections.
53
187999
4063
waarop je 10.000 neuronen
en 30 miljoen verbindingen ziet.
en 30 miljoen verbindingen ziet.
En we zien maar 10 procent van
een neocortex van een zoogdier.
een neocortex van een zoogdier.
03:24
And this is only mapping 10 percent
of a mammalian neocortex.
of a mammalian neocortex.
54
192736
3888
03:30
We can also see this shift in the way
we try to conceive of human knowledge.
we try to conceive of human knowledge.
55
198815
4160
We zien deze verandering ook in
hoe we menselijke kennis zien.
hoe we menselijke kennis zien.
Dit zijn opmerkelijke kennisbomen,
boomstructuren van de wetenschap,
boomstructuren van de wetenschap,
03:36
These are some remarkable trees
of knowledge, or trees of science,
of knowledge, or trees of science,
56
204062
3148
03:39
by Spanish scholar Ramon Llull.
57
207234
2221
door de Spaanse wetenschapper Ramon Llull.
03:41
And Llull was actually the precursor,
58
209999
1810
Llull was de voorloper,
03:43
the very first one who created
the metaphor of science as a tree,
the metaphor of science as a tree,
59
211833
3714
de allereerste die de metafoor
van kennis als een boom creëerde,
van kennis als een boom creëerde,
03:47
a metaphor we use
every single day, when we say,
every single day, when we say,
60
215571
2968
een metafoor die we dagelijks gebruiken,
als we zeggen:
als we zeggen:
03:50
"Biology is a branch of science,"
61
218563
1665
"Biologie is een wetenschapstak",
03:52
when we say,
62
220252
1153
wanneer we zeggen:
"Genetica is een wetenschapstak."
03:53
"Genetics is a branch of science."
63
221429
1933
03:56
But perhaps the most beautiful of all
trees of knowledge, at least for me,
trees of knowledge, at least for me,
64
224283
3595
Maar misschien de mooiste van
alle kennisbomen, tenminste voor mij,
alle kennisbomen, tenminste voor mij,
03:59
was created for the French encyclopedia
by Diderot and d'Alembert in 1751.
by Diderot and d'Alembert in 1751.
65
227902
4452
is gemaakt voor de Franse encyclopedie
door Diderot en d'Alembert in 1751.
door Diderot en d'Alembert in 1751.
04:04
This was really the bastion
of the French Enlightenment,
of the French Enlightenment,
66
232378
2635
Het was het bastion van
Franse Verlichting,
Franse Verlichting,
04:07
and this gorgeous illustration
was featured as a table of contents
was featured as a table of contents
67
235037
3825
en deze schitterende illustratie
is de inhoudsopgave van de encyclopedie.
04:10
for the encyclopedia.
68
238886
1571
04:12
And it actually maps out
all domains of knowledge
all domains of knowledge
69
240481
4187
Het verbeeldt de kennisdomeinen
04:16
as separate branches of a tree.
70
244692
2118
als aparte takken van een boom.
04:19
But knowledge is much more
intricate than this.
intricate than this.
71
247866
2333
Maar kennis is veel ingewikkelder.
04:22
These are two maps of Wikipedia
showing the inter-linkage of articles --
showing the inter-linkage of articles --
72
250794
4640
Dit zijn 2 kaarten van Wikipedia
die verwijzingen tussen artikelen tonen--
die verwijzingen tussen artikelen tonen--
04:27
related to history on the left,
and mathematics on the right.
and mathematics on the right.
73
255458
3890
links over geschiedenis
en rechts over wiskunde.
en rechts over wiskunde.
Door te kijken naar deze en andere kaarten
die zijn gemaakt over Wikipedia --
die zijn gemaakt over Wikipedia --
04:31
And I think by looking at these maps
74
259966
1739
04:33
and other ones that have been
created of Wikipedia --
created of Wikipedia --
75
261729
2544
een van de grootste rhizomatische
structuren door mensen gemaakt --
structuren door mensen gemaakt --
04:36
arguably one of the largest rhizomatic
structures ever created by man --
structures ever created by man --
76
264297
3392
04:39
we can really understand
how human knowledge is much more intricate
how human knowledge is much more intricate
77
267713
3822
kunnen we begrijpen hoe menselijke kennis
veel complexer
en onderling afhankelijk is,
en onderling afhankelijk is,
04:43
and interdependent, just like a network.
78
271559
2436
net als een netwerk.
04:47
We can also see this interesting shift
79
275455
2163
We zien deze interessante verandering ook
04:49
in the way we map
social ties between people.
social ties between people.
80
277642
2700
in hoe we sociale contacten
tussen mensen in kaart brengen.
tussen mensen in kaart brengen.
04:53
This is the typical organization chart.
81
281524
2295
Hier is een typische organogram.
04:55
I'm assuming many of you have seen
a similar chart as well,
a similar chart as well,
82
283843
2794
Ik ga ervan uit dat jullie
zo'n kaart hebben gezien,
zo'n kaart hebben gezien,
04:58
in your own corporations, or others.
83
286661
1746
voor bedrijven en organisaties.
05:00
It's a top-down structure
84
288431
1485
Het is een hiërarchische structuur
05:01
that normally starts
with the CEO at the very top,
with the CEO at the very top,
85
289940
2861
met bovenaan normaliter de CEO,
05:04
and where you can drill down all the way
to the individual workmen on the bottom.
to the individual workmen on the bottom.
86
292825
3960
die je naar beneden kan volgen,
tot op de individuele werkers.
tot op de individuele werkers.
05:09
But humans sometimes are, well, actually,
all humans are unique in their own way,
all humans are unique in their own way,
87
297634
4848
Maar mensen zijn soms -- eigenlijk
zijn alle mensen uniek op hun manier,
zijn alle mensen uniek op hun manier,
05:14
and sometimes you really don't play well
under this really rigid structure.
under this really rigid structure.
88
302506
4698
en soms kun je niet goed werken
in zo'n rigide structuur.
in zo'n rigide structuur.
Ik denk dat het internet
dit denkkader aan het veranderen is.
dit denkkader aan het veranderen is.
05:20
I think the Internet is really changing
this paradigm quite a lot.
this paradigm quite a lot.
89
308711
3110
05:23
This is a fantastic map
of online social collaboration
of online social collaboration
90
311845
3365
Dit is een fantastische kaart
van online sociale samenwerking
van online sociale samenwerking
05:27
between Perl developers.
91
315234
1629
tussen Perl-ontwikkelaars.
05:28
Perl is a famous programming language,
92
316887
2088
Perl is een bekende programmeertaal,
05:30
and here, you can see
how different programmers
how different programmers
93
318999
2723
en hier zie je hoe
verschillende programmeurs
verschillende programmeurs
05:33
are actually exchanging files,
and working together on a given project.
and working together on a given project.
94
321746
3827
bestanden uitwisselen
en samenwerken in bepaalde projecten.
en samenwerken in bepaalde projecten.
05:37
And here, you can notice that this is
a completely decentralized process --
a completely decentralized process --
95
325597
4178
Hier zie je: het is een
volledig gedecentraliseerd proces
volledig gedecentraliseerd proces
05:41
there's no leader in this organization,
96
329799
2156
-- er is geen leider in de organisatie,
05:43
it's a network.
97
331979
1157
het is een netwerk.
05:46
We can also see this interesting shift
when we look at terrorism.
when we look at terrorism.
98
334337
4705
We zien deze verandering ook
in terrorisme.
in terrorisme.
Een van de uitdagingen in het begrijpen
van terrorisme is tegenwoordig
van terrorisme is tegenwoordig
05:51
One of the main challenges
of understanding terrorism nowadays
of understanding terrorism nowadays
99
339613
3104
05:54
is that we are dealing with
decentralized, independent cells,
decentralized, independent cells,
100
342741
3730
dat we te maken hebben met
gedecentraliseerde, onafhankelijke cellen,
gedecentraliseerde, onafhankelijke cellen,
05:58
where there's no leader
leading the whole process.
leading the whole process.
101
346495
2822
waar er geen leiding is
over het gehele proces.
over het gehele proces.
06:02
And here, you can actually see
how visualization is being used.
how visualization is being used.
102
350518
3298
Hier zie je hoe visualisatie
wordt gebruikt.
wordt gebruikt.
06:05
The diagram that you see behind me
103
353840
1657
Dit diagram achter me
06:07
shows all the terrorists involved
in the Madrid attack in 2004.
in the Madrid attack in 2004.
104
355521
3818
laat alle terroristen zien van
de aanval in Madrid in 2004.
de aanval in Madrid in 2004.
06:11
And what they did here is,
they actually segmented the network
they actually segmented the network
105
359942
2927
Hier hebben ze het netwerk opgedeeld
06:14
into three different years,
106
362893
1499
in 3 verschillende jaren,
06:16
represented by the vertical layers
that you see behind me.
that you see behind me.
107
364416
3042
uitgebeeld door de verticale lagen
die je hier ziet.
die je hier ziet.
06:19
And the blue lines tie together
108
367482
1969
De blauwe lijnen verbinden de mensen
06:21
the people that were present
in that network year after year.
in that network year after year.
109
369475
3618
die elk jaar aanwezig waren
in het netwerk.
in het netwerk.
06:25
So even though there's no leader per se,
110
373117
2028
Dus zelfs al is er geen echte leider,
06:27
these people are probably the most
influential ones in that organization,
influential ones in that organization,
111
375169
3635
deze mensen zijn waarschijnlijk
de invloedrijkste in de organisatie.
de invloedrijkste in de organisatie.
06:30
the ones that know more about the past,
112
378828
2008
Zij weten het meest over het verleden
06:32
and the future plans and goals
of this particular cell.
of this particular cell.
113
380860
2877
en de toekomstige doelen van deze cel.
06:37
We can also see this shift
from trees into networks
from trees into networks
114
385232
3006
We kunnen de verandering van
bomen naar netwerken ook zien
bomen naar netwerken ook zien
06:40
in the way we classify
and organize species.
and organize species.
115
388262
2991
in hoe we soorten classificeren
en organiseren.
en organiseren.
06:45
The image on the right
is the only illustration
is the only illustration
116
393245
2829
Het beeld rechts is de enige illustratie
06:48
that Darwin included
in "The Origin of Species,"
in "The Origin of Species,"
117
396098
3112
die Darwin plaatste in zijn
'De oorsprong der soorten'.
'De oorsprong der soorten'.
06:51
which Darwin called the "Tree of Life."
118
399234
2261
Darwin noemde die de 'Levensboom'.
06:54
There's actually a letter
from Darwin to the publisher,
from Darwin to the publisher,
119
402098
2885
Er is een brief van Darwin
aan zijn uitgever,
aan zijn uitgever,
06:57
expanding on the importance
of this particular diagram.
of this particular diagram.
120
405007
2656
die het belang van dit diagram uitlegde.
06:59
It was critical for Darwin's
theory of evolution.
theory of evolution.
121
407687
2642
Het was cruciaal
voor Darwin's evolutieleer.
voor Darwin's evolutieleer.
07:03
But recently, scientists discovered
that overlaying this tree of life
that overlaying this tree of life
122
411408
3567
De laatste tijd ontdekken wetenschappers
dat bovenop deze levensboom
dat bovenop deze levensboom
07:06
is a dense network of bacteria,
123
414999
2435
een netwerk van bacteriën ligt,
07:09
and these bacteria
are actually tying together
are actually tying together
124
417458
2161
en deze bacteriën voegen soorten samen
07:11
species that were completely
separated before,
separated before,
125
419643
2172
die eerder volledig apart waren,
07:13
to what scientists are now calling
not the tree of life,
not the tree of life,
126
421839
3080
in wat wetenschappers niet
een 'levensboom' noemen
een 'levensboom' noemen
07:16
but the web of life, the network of life.
127
424943
2856
maar het 'levensweb',
het netwerk van het leven.
het netwerk van het leven.
07:21
And finally, we can really
see this shift, again,
see this shift, again,
128
429489
2514
En als laatste kunnen we
deze verandering weer zien
deze verandering weer zien
07:24
when we look at ecosystems
around our planet.
around our planet.
129
432027
2424
in de ecosystemen op onze planeet.
07:27
No more do we have these simplified
predator-versus-prey diagrams
predator-versus-prey diagrams
130
435599
3166
We hebben niet meer het simpele
roofdier-prooi-diagram
roofdier-prooi-diagram
07:30
we have all learned at school.
131
438789
1447
dat we leerden op school.
07:33
This is a much more accurate
depiction of an ecosystem.
depiction of an ecosystem.
132
441201
2989
Dit is een meer accurate
weergave van een ecosysteem.
weergave van een ecosysteem.
07:36
This is a diagram created
by Professor David Lavigne,
by Professor David Lavigne,
133
444214
2904
Dit diagram is gemaakt door
professor David Lavigne.
professor David Lavigne.
Het brengt bijna 100 soorten in kaart
die met de kabeljauw in contact staan
die met de kabeljauw in contact staan
07:39
mapping close to 100 species
that interact with the codfish
that interact with the codfish
134
447142
3500
07:42
off the coast of Newfoundland in Canada.
135
450666
2951
voor de kust van Newfoundland in Canada.
07:46
And I think here, we can really understand
the intricate and interdependent nature
the intricate and interdependent nature
136
454244
3937
Ik denk dat we hierdoor kunnen begrijpen
hoe ingewikkeld en samenhangend
hoe ingewikkeld en samenhangend
07:50
of most ecosystems
that abound on our planet.
that abound on our planet.
137
458205
2523
de meeste ecosystemen
op onze planeet zijn.
op onze planeet zijn.
07:54
But even though recent,
this metaphor of the network,
this metaphor of the network,
138
462442
3644
Maar hoe recent deze metafoor
van het netwerk ook is,
van het netwerk ook is,
07:58
is really already adopting
various shapes and forms,
various shapes and forms,
139
466110
3103
hij is al verschillende vormen
aan het aannemen,
aan het aannemen,
08:01
and it's almost becoming
a growing visual taxonomy.
a growing visual taxonomy.
140
469237
2463
als een groeiende visuele taxonomie.
08:03
It's almost becoming
the syntax of a new language.
the syntax of a new language.
141
471724
2647
Het wordt bijna de syntax
van een nieuwe taal.
van een nieuwe taal.
08:06
And this is one aspect
that truly fascinates me.
that truly fascinates me.
142
474395
2633
En dit is een aspect dat me fascineert.
Dit zijn 15 verschillende onderverdelingen
08:09
And these are actually
15 different typologies
15 different typologies
143
477678
2533
08:12
I've been collecting over time,
144
480235
2135
die ik in de loop der tijden verzamelde.
08:14
and it really shows the immense
visual diversity of this new metaphor.
visual diversity of this new metaphor.
145
482394
4022
Het toont de immense visuele
diversiteit van deze nieuwe metafoor.
diversiteit van deze nieuwe metafoor.
08:19
And here is an example.
146
487001
1222
Dit is voorbeeld.
08:20
On the very top band,
you have radial convergence,
you have radial convergence,
147
488818
3933
Helemaal bovenaan,
zie je 'radiale convergentie',
zie je 'radiale convergentie',
08:24
a visualization model that has become
really popular over the last five years.
really popular over the last five years.
148
492775
3939
een visualisatiemodel dat
populair is geworden in de laatste 5 jaar.
populair is geworden in de laatste 5 jaar.
08:29
At the top left, the very first project
is a gene network,
is a gene network,
149
497198
4354
Het allereerste project, linksboven,
is een genen-netwerk,
is een genen-netwerk,
08:33
followed by a network
of IP addresses -- machines, servers --
of IP addresses -- machines, servers --
150
501576
4009
gevolgd door een netwerk van IP-adressen
-- machines, servers --
-- machines, servers --
08:37
followed by a network of Facebook friends.
151
505609
2972
gevolgd door een netwerk van
Facebook-vrienden.
Facebook-vrienden.
08:41
You probably couldn't find
more disparate topics,
more disparate topics,
152
509240
2508
Het zijn de meest
uiteenlopende onderwerpen,
uiteenlopende onderwerpen,
08:43
yet they are using the same metaphor,
the same visual model,
the same visual model,
153
511772
3794
en toch gebruiken ze dezelfde metafoor,
hetzelfde visuele model
hetzelfde visuele model
08:47
to map the never-ending complexities
of its own subject.
of its own subject.
154
515590
3606
om de nooit eindigende complexiteit
van hun eigen onderwerp te tonen.
van hun eigen onderwerp te tonen.
Hier zijn meer voorbeelden
van mijn verzameling,
van mijn verzameling,
08:52
And here are a few more examples
of the many I've been collecting,
of the many I've been collecting,
155
520545
3124
08:55
of this growing visual
taxonomy of networks.
taxonomy of networks.
156
523693
2738
van deze groeiende visuele
taxonomie van netwerken.
taxonomie van netwerken.
09:00
But networks are not just
a scientific metaphor.
a scientific metaphor.
157
528248
2865
Maar netwerken zijn meer dan
een wetenschappelijke metafoor.
een wetenschappelijke metafoor.
09:04
As designers, researchers, and scientists
try to map a variety of complex systems,
try to map a variety of complex systems,
158
532192
5541
Ontwerpers, onderzoekers, wetenschappers,
brengen complexe systemen in kaart.
brengen complexe systemen in kaart.
09:09
they are in many ways influencing
traditional art fields,
traditional art fields,
159
537757
2813
Hierdoor beïnvloeden ze
traditionele kunstvormen
traditionele kunstvormen
als schilderen en beeldhouwen
09:12
like painting and sculpture,
160
540594
1402
09:14
and influencing many different artists.
161
542020
1993
en beïnvloeden
veel verschillende kunstenaars.
veel verschillende kunstenaars.
09:16
And perhaps because networks have
this huge aesthetical force to them --
this huge aesthetical force to them --
162
544718
4042
En misschien omdat netwerken grote
esthetische kracht op hen uitoefenen
esthetische kracht op hen uitoefenen
09:20
they're immensely gorgeous --
163
548784
1958
--ze zijn tenslotte schitterend--
09:22
they are really becoming a cultural meme,
164
550766
2056
worden ze een culturele 'meme',
09:24
and driving a new art movement,
which I've called "networkism."
which I've called "networkism."
165
552846
4325
en voeden een nieuwe kunststroming
die ik 'netwerkisme' noem.
die ik 'netwerkisme' noem.
We zien deze invloed op
deze beweging op verschillende manieren,
deze beweging op verschillende manieren,
09:30
And we can see this influence
in this movement in a variety of ways.
in this movement in a variety of ways.
166
558544
3208
09:33
This is just one of many examples,
167
561776
1793
Dit is maar een van vele voorbeelden,
09:35
where you can see this influence
from science into art.
from science into art.
168
563593
2725
waar je deze invloed van wetenschap
op kunst kan zien.
op kunst kan zien.
09:38
The example on your left side
is IP-mapping,
is IP-mapping,
169
566342
2871
Het voorbeeld links is een IP-kaart,
een computergegenereerde kaart
van IP-adressen: servers, machines.
van IP-adressen: servers, machines.
09:41
a computer-generated map of IP addresses;
again -- servers, machines.
again -- servers, machines.
170
569237
3659
09:45
And on your right side,
171
573253
1205
En rechts zie je
09:46
you have "Transient Structures
and Unstable Networks" by Sharon Molloy,
and Unstable Networks" by Sharon Molloy,
172
574482
4618
'Vergankelijke structuren en
instabiele netwerken' van Sharon Molloy,
instabiele netwerken' van Sharon Molloy,
09:51
using oil and enamel on canvas.
173
579124
2094
olieverf en emaille op canvas.
09:53
And here are a few more
paintings by Sharon Molloy,
paintings by Sharon Molloy,
174
581870
3105
Hier zijn nog wat schilderijen
van Sharon Molloy.
van Sharon Molloy.
09:56
some gorgeous, intricate paintings.
175
584999
1932
schitterende, ingewikkelde schilderijen.
10:00
And here's another example
of that interesting cross-pollination
of that interesting cross-pollination
176
588375
3306
Het is nog een voorbeeld
van zo'n interessante kruisbestuiving
van zo'n interessante kruisbestuiving
10:03
between science and art.
177
591705
1404
tussen wetenschap en kunst.
10:05
On your left side,
you have "Operation Smile."
you have "Operation Smile."
178
593475
2665
Links zie je 'Operatie glimlach'.
10:08
It is a computer-generated map
of a social network.
of a social network.
179
596164
2889
Een computergegenereerde kaart
van een social netwerk.
van een social netwerk.
10:11
And on your right side,
you have "Field 4," by Emma McNally,
you have "Field 4," by Emma McNally,
180
599077
3726
Rechts zie je 'Veld 4' van Emma McNally,
10:14
using only graphite on paper.
181
602827
2086
gemaakt met enkel grafiet op papier.
10:17
Emma McNally is one of the main
leaders of this movement,
leaders of this movement,
182
605374
3517
Emma McNally is een van de leiders
van deze beweging.
van deze beweging.
10:20
and she creates these striking,
imaginary landscapes,
imaginary landscapes,
183
608915
2569
Ze maakte schitterende
denkbeeldige landschappen,
denkbeeldige landschappen,
10:23
where you can really notice the influence
from traditional network visualization.
from traditional network visualization.
184
611508
4665
waar je de invloed van traditionele
netwerk-visualisaties kan zien.
netwerk-visualisaties kan zien.
10:30
But networkism doesn't happen
only in two dimensions.
only in two dimensions.
185
618324
3007
Maar netwerkisme heeft
meer dan 2 dimensies.
meer dan 2 dimensies.
10:33
This is perhaps
one of my favorite projects
one of my favorite projects
186
621355
2278
Dit is een van mijn favoriete projecten
10:35
of this new movement.
187
623657
1405
van deze nieuwe beweging.
10:37
And I think the title really
says it all -- it's called:
says it all -- it's called:
188
625086
2634
Ik denk dat de titel alles zegt
-- het heet:
-- het heet:
10:39
"Galaxies Forming Along Filaments,
189
627744
2167
'Zonnestelsels vormen zich rond vezels,
10:41
Like Droplets Along the Strands
of a Spider's Web."
of a Spider's Web."
190
629935
3332
zoals druppels rond de draden van
een spinnenweb.'
een spinnenweb.'
10:46
And I just find this particular project
to be immensely powerful.
to be immensely powerful.
191
634616
3080
Ik vond juist dit project
ontzettend krachtig.
ontzettend krachtig.
10:49
It was created by Tomás Saraceno,
192
637720
1960
Het was gemaakt door Tomás Saraceno.
10:51
and he occupies these large spaces,
193
639704
2698
Deze neemt grote ruimtes in beslag
met immense installaties
met immense installaties
10:54
creates these massive installations
using only elastic ropes.
using only elastic ropes.
194
642426
3342
gemaakt van enkel elastische kabels.
10:57
As you actually navigate that space
and bounce along those elastic ropes,
and bounce along those elastic ropes,
195
645792
3817
Terwijl je deze ruimte doorkruist
en die elastieken aanraakt,
en die elastieken aanraakt,
11:01
the entire network kind of shifts,
almost like a real organic network would.
almost like a real organic network would.
196
649633
4575
beweegt het hele netwerk, bijna zoals
een echt organisch netwerk zou doen.
een echt organisch netwerk zou doen.
11:07
And here's yet another example
197
655414
2032
En hier is nog een voorbeeld
dat netwerkisme naar
een heel ander niveau tilt.
een heel ander niveau tilt.
11:09
of networkism taken
to a whole different level.
to a whole different level.
198
657470
2389
11:12
This was created
by Japanese artist Chiharu Shiota
by Japanese artist Chiharu Shiota
199
660303
3213
Dit is gemaakt door de
Japanse kunstenaar Chiharu Shiota.
Japanse kunstenaar Chiharu Shiota.
11:15
in a piece called "In Silence."
200
663540
1755
Het stuk heet 'In stilte'.
11:17
And Chiharu, like Tomás Saraceno,
fills these rooms with this dense network,
fills these rooms with this dense network,
201
665834
5355
Chiharu, net als Tomás Saraceno,
vult kamers met een dicht netwerk,
vult kamers met een dicht netwerk,
11:23
this dense web of elastic ropes
and black wool and thread,
and black wool and thread,
202
671213
3762
een dicht web van elastische kabels,
zwarte wol en draad,
zwarte wol en draad,
11:26
sometimes including objects,
as you can see here,
as you can see here,
203
674999
2759
soms met objecten zoals hier,
11:29
sometimes even including people,
in many of her installations.
in many of her installations.
204
677782
3022
soms zelfs met mensen,
in veel van haar installaties.
in veel van haar installaties.
11:35
But networks are also
not just a new trend,
not just a new trend,
205
683374
2691
Maar netwerken zijn
niet slechts een nieuwe trend,
niet slechts een nieuwe trend,
11:38
and it's too easy for us
to dismiss it as such.
to dismiss it as such.
206
686089
2364
en het is te makkelijk
om ze zo weg te zetten.
om ze zo weg te zetten.
11:41
Networks really embody
notions of decentralization,
notions of decentralization,
207
689029
3607
Netwerken belichamen decentralisatie,
11:44
of interconnectedness, of interdependence.
208
692660
3134
interconnectiviteit en
onderlinge afhankelijkheid.
onderlinge afhankelijkheid.
11:48
And this new way of thinking is critical
209
696303
2476
En deze nieuwe manier van denken
is heel belangrijk
is heel belangrijk
11:50
for us to solve many of the complex
problems we are facing nowadays,
problems we are facing nowadays,
210
698803
3730
bij het oplossen van veel complexe
problemen die we tegenwoordig zien,
problemen die we tegenwoordig zien,
van het ontcijferen
van het menselijk brein,
van het menselijk brein,
11:54
from decoding the human brain,
211
702557
1841
11:56
to understanding
the vast universe out there.
the vast universe out there.
212
704422
2403
tot het begrijpen van het immense heelal.
11:59
On your left side, you have a snapshot
of a neural network of a mouse --
of a neural network of a mouse --
213
707746
4489
Links zie je een foto van
een neuraal netwerk van een muis
een neuraal netwerk van een muis
12:04
very similar to our own
at this particular scale.
at this particular scale.
214
712259
2420
-- vergelijkbaar met dat
van ons op dit niveau.
van ons op dit niveau.
12:07
And on your right side, you have
the Millennium Simulation.
the Millennium Simulation.
215
715500
2966
En rechts zie je de Millennium-simulatie.
12:10
It was the largest
and most realistic simulation
and most realistic simulation
216
718490
2748
Het was de grootste en
meest realistische simulatie
meest realistische simulatie
12:13
of the growth of cosmic structure.
217
721262
1790
van de groei van de kosmos.
12:15
It was able to recreate the history
of 20 million galaxies
of 20 million galaxies
218
723490
4516
Het kon de geschiedenis van
20 miljoen sterrenstelsels nabootsen
20 miljoen sterrenstelsels nabootsen
12:20
in approximately 25 terabytes of output.
219
728030
3090
in ongeveer 25 terabyte uitvoer.
12:24
And coincidentally or not,
220
732081
1413
Toevallig of niet,
12:25
I just find this particular comparison
221
733518
1873
ik vind deze specifieke vergelijking
12:27
between the smallest scale
of knowledge -- the brain --
of knowledge -- the brain --
222
735415
2703
tussen de kleinste schaal
van kennis -- het brein --
van kennis -- het brein --
12:30
and the largest scale of knowledge --
the universe itself --
the universe itself --
223
738142
2829
en de grootste -- het heelal zelf --
12:32
to be really quite striking
and fascinating.
and fascinating.
224
740995
2277
uiterst opvallend en fascinerend.
12:35
Because as Bruce Mau once said,
225
743807
2634
Want zoals Bruce Mau ooit zei:
"Wanneer alles is verbonden
met al het andere,
met al het andere,
12:38
"When everything is connected
to everything else,
to everything else,
226
746465
2412
dan is, ten goede of ten kwade,
alles belangrijk".
alles belangrijk".
12:40
for better or for worse,
everything matters."
everything matters."
227
748901
2397
12:43
Thank you so much.
228
751322
1151
Hartelijk bedankt.
12:44
(Applause)
229
752497
3802
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Manuel Lima - Data visualization researcherManuel Lima studies how information can be organized -- into elegant and beautiful diagrams that illustrate the many unexpected twists of big data.
Why you should listen
Data expert Manuel Lima approaches intimidatingly dry stacks of bits with the eye of a designer. His website, VisualComplexity, is an encyclopedic and visually stunning catalog of the myriad paths artists take to illuminate the shadowy corners of stockpiled information, whether it’s a taxonomy of rap names or tracking oil money.
Lima’s passion for data has also driven him to become a historian. In The Book of Trees, he digs to the 12th-century roots of the tree diagram, one of humanity’s most powerful and ancient tools for visually representing knowledge.
More profile about the speakerLima’s passion for data has also driven him to become a historian. In The Book of Trees, he digs to the 12th-century roots of the tree diagram, one of humanity’s most powerful and ancient tools for visually representing knowledge.
Manuel Lima | Speaker | TED.com