TED2015
Manuel Lima: A visual history of human knowledge
Manuel Lima: O istorie vizuală a cunoştiinţelor umane
Filmed:
Readability: 5.4
1,916,809 views
Cum cresc cunoștiințele? Uneori se începe cu o perspectivă care se dezvoltă în multe ramuri. Expertul în infografie Manuel Lima explorează istoria de mii de ani de date de cartografiere – de la limbi la dinastii – folosind arbori de informații. Este o istorie fascinantă despre vizualizări și o privire la nevoia umanității de a-şi cartografia cunoştinţele.
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
În ultimii 10 ani,
00:14
I've been researching the way
people organize and visualize information.
people organize and visualize information.
1
2445
4569
am cercetat cum oamenii organizează
și vizualizează informația.
și vizualizează informația.
00:19
And I've noticed an interesting shift.
2
7786
2039
Am observat o schimbare interesantă.
00:22
For a long period of time,
3
10166
1720
O perioadă lungă de timp,
00:23
we believed in a natural ranking order
in the world around us,
in the world around us,
4
11910
4428
noi am crezut că există
o ierarhie naturală în lume
o ierarhie naturală în lume
00:28
also known as the great chain of being,
or "Scala naturae" in Latin,
or "Scala naturae" in Latin,
5
16362
4745
cunoscută și ca marele lanț al existenței,
sau „Scala naturae” în latină,
sau „Scala naturae” în latină,
00:33
a top-down structure that normally starts
with God at the very top,
with God at the very top,
6
21131
4175
o structură descendentă
care începe cu Dumnezeu, în vârf,
care începe cu Dumnezeu, în vârf,
00:37
followed by angels, noblemen,
7
25330
2405
urmat de îngeri, nobili, oameni obişnuiţi,
animale și așa mai departe.
animale și așa mai departe.
00:39
common people, animals, and so on.
8
27759
3013
00:43
This idea was actually based
on Aristotle's ontology,
on Aristotle's ontology,
9
31999
4275
Această idee este bazată
pe ontologia lui Aristotel,
pe ontologia lui Aristotel,
00:48
which classified all things known to man
in a set of opposing categories,
in a set of opposing categories,
10
36298
4444
care clasifica toate lucrurile cunoscute
omenirii în seturi cu caracteristici opuse
omenirii în seturi cu caracteristici opuse
00:52
like the ones you see behind me.
11
40766
1722
ca pe cele din spatele meu.
00:56
But over time, interestingly enough,
12
44687
2747
Dar în timp,
00:59
this concept adopted
the branching schema of a tree
the branching schema of a tree
13
47458
4146
acest concept a adoptat
forma unui arbore
forma unui arbore
01:03
in what became known
as the Porphyrian tree,
as the Porphyrian tree,
14
51628
2873
și a fost denumit arborele porfirian,
01:06
also considered to be
the oldest tree of knowledge.
the oldest tree of knowledge.
15
54525
3642
considerat cel mai bătrân
arbore al cunoaşterii.
arbore al cunoaşterii.
01:11
The branching scheme
of the tree was, in fact,
of the tree was, in fact,
16
59238
2174
Schematizarea ramificată ca a copacului,
01:13
such a powerful metaphor
for conveying information
for conveying information
17
61436
2949
a fost o metaforă atât de puternică
pentru dezvăluirea informației,
pentru dezvăluirea informației,
01:16
that it became, over time,
an important communication tool
an important communication tool
18
64409
3270
încât a devenit în timp,
un mod important de comunicare,
un mod important de comunicare,
01:19
to map a variety of systems of knowledge.
19
67703
2274
pentru ilustrarea diferitelor
sisteme de cunoaștere.
sisteme de cunoaștere.
01:22
We can see trees being used
to map morality,
to map morality,
20
70648
3083
Vedem copaci folosiți
pentru a ilustra moralitatea,
pentru a ilustra moralitatea,
01:25
with the popular tree of virtues
and tree of vices,
and tree of vices,
21
73755
2849
faimosul arbore al virtuților,
și arborele viciilor,
și arborele viciilor,
01:28
as you can see here, with these beautiful
illustrations from medieval Europe.
illustrations from medieval Europe.
22
76628
3792
cum observaţi aici, în aceste
ilustrații frumoase din Europa medievală.
ilustrații frumoase din Europa medievală.
01:32
We can see trees being used
to map consanguinity,
to map consanguinity,
23
80825
3088
Vedem arbori
care arată consanguinitatea,
care arată consanguinitatea,
01:35
the various blood ties between people.
24
83937
2244
adică gradele de rudenie dintre oameni.
01:39
We can also see trees being used
to map genealogy,
to map genealogy,
25
87110
3096
Vedem şi arbori genealogici,
01:42
perhaps the most famous archetype
of the tree diagram.
of the tree diagram.
26
90230
2810
probabil cel mai faimos
arhetip de diagramă arborescentă.
arhetip de diagramă arborescentă.
01:45
I think many of you in the audience
have probably seen family trees.
have probably seen family trees.
27
93064
3316
Cred că mulți dintre voi
ați văzut arbori genealogici.
ați văzut arbori genealogici.
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
Mulți dintre voi poate
chiar v-ați desenat acest arbore.
chiar v-ați desenat acest arbore.
01:53
We can see trees even mapping
systems of law,
systems of law,
29
101158
2911
Putem vedea arbori care
ilustrează sisteme legislative,
ilustrează sisteme legislative,
01:56
the various decrees and rulings
of kings and rulers.
of kings and rulers.
30
104093
3851
diferite decrete și nominalizări
ale unor regi și conducători.
ale unor regi și conducători.
02:01
And finally, of course,
also a very popular scientific metaphor,
also a very popular scientific metaphor,
31
109785
3758
Avem și o cunoscută metaforă științifică
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
pentru exemplificarea
tuturor speciilor cunoscute.
tuturor speciilor cunoscute.
02:11
And trees ultimately became
such a powerful visual metaphor
such a powerful visual metaphor
33
119177
3906
Arborii au devenit
o metaforă vizuală atât de puternică,
o metaforă vizuală atât de puternică,
02:15
because in many ways,
they really embody this human desire
they really embody this human desire
34
123107
2868
pentru că, în multe privințe,
cuprind dorința umană
cuprind dorința umană
02:17
for order, for balance,
for unity, for symmetry.
for unity, for symmetry.
35
125999
3036
de ordine, balans, unitate, simetrie.
02:21
However, nowadays we are really facing
new complex, intricate challenges
new complex, intricate challenges
36
129999
4323
Astăzi ne confruntăm
cu probleme mai complexe
cu probleme mai complexe
02:26
that cannot be understood by simply
employing a simple tree diagram.
employing a simple tree diagram.
37
134346
4190
care nu pot fi înţelese
din diagrame arborescente simple.
din diagrame arborescente simple.
02:32
And a new metaphor is currently emerging,
38
140037
3242
O nouă metaforă se dezvoltă,
02:35
and it's currently replacing the tree
39
143303
2150
și începe să înlocuiască arborele
02:37
in visualizing various
systems of knowledge.
systems of knowledge.
40
145477
2563
pentru a vizualiza diferite
sisteme de cunoștiințe.
sisteme de cunoștiințe.
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
Ne ajută să înțelegem
lumea din jurul nostru mai bine.
lumea din jurul nostru mai bine.
02:45
And this new metaphor
is the metaphor of the network.
is the metaphor of the network.
42
153495
3199
Această nouă metaforă
este metafora rețelei.
este metafora rețelei.
02:49
And we can see this shift
from trees into networks
from trees into networks
43
157511
3311
Observăm această schimbare,
de la arbori la rețele în multe domenii.
de la arbori la rețele în multe domenii.
02:52
in many domains of knowledge.
44
160846
1640
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
Vedem această schimbare în modul
în care încercăm să înțelegem creierul.
în care încercăm să înțelegem creierul.
03:00
While before, we used
to think of the brain
to think of the brain
46
168453
2038
Înainte vedeam creierul
ca pe un organ modular centralizat,
ca pe un organ modular centralizat,
03:02
as a modular, centralized organ,
47
170515
1991
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
în care o anumită zonă era responsabilă
pentru un set de acțiuni și comportamente.
pentru un set de acțiuni și comportamente.
03:08
the more we know about the brain,
49
176592
1739
Cu cât știm mai multe despre creier,
03:10
the more we think of it
as a large music symphony,
as a large music symphony,
50
178355
3286
cu atât ne gândim la el
ca la o simfonie muzicală amplă,
ca la o simfonie muzicală amplă,
03:13
played by hundreds
and thousands of instruments.
and thousands of instruments.
51
181665
2610
interpretată de sute
și mii de instrumente.
și mii de instrumente.
03:16
This is a beautiful snapshot
created by the Blue Brain Project,
created by the Blue Brain Project,
52
184299
3676
Aceasta e o imagine frumoasă
creată de Blue Brain Project,
creată de Blue Brain Project,
03:19
where you can see 10,000 neurons
and 30 million connections.
and 30 million connections.
53
187999
4063
în care poți vedea 10,000 de neuroni
și 30 de milioane de conexiuni.
și 30 de milioane de conexiuni.
03:24
And this is only mapping 10 percent
of a mammalian neocortex.
of a mammalian neocortex.
54
192736
3888
Asta reprezintă doar 10%
dintr-un neocortex de mamifer.
dintr-un neocortex de mamifer.
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
Vedem această tranziție și în modalitatea
în care încercăm să înțelegem cunoașterea.
în care încercăm să înțelegem cunoașterea.
03:36
These are some remarkable trees
of knowledge, or trees of science,
of knowledge, or trees of science,
56
204062
3148
Aceştia sunt arbori remarcabili
ai cunoașterii, sau ai științei,
ai cunoașterii, sau ai științei,
03:39
by Spanish scholar Ramon Llull.
57
207234
2221
ai cărturarului spaniol Ramon Llull.
03:41
And Llull was actually the precursor,
58
209999
1810
Llull a fost precursorul,
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
primul care a creat metafora științei,
sub formă de copac,
sub formă de copac,
03:47
a metaphor we use
every single day, when we say,
every single day, when we say,
60
215571
2968
o metaforă pe care o utilizăm
în fiecare zi, când spunem
în fiecare zi, când spunem
03:50
"Biology is a branch of science,"
61
218563
1665
„Biologia e o ramură a științei.”
03:52
when we say,
62
220252
1153
când spunem
03:53
"Genetics is a branch of science."
63
221429
1933
„Genetica e o ramură a științei.”
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
Dar cel mai frumos dintre toți arborii
cunoașterii,cel puțin pentru mine,
cunoașterii,cel puțin pentru mine,
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
a fost creat pentru Enciclopedia franceză
de către Diderot și d'Alembert, în 1751.
de către Diderot și d'Alembert, în 1751.
04:04
This was really the bastion
of the French Enlightenment,
of the French Enlightenment,
66
232378
2635
A reprezentat
bastionul iluminismului francez,
bastionul iluminismului francez,
04:07
and this gorgeous illustration
was featured as a table of contents
was featured as a table of contents
67
235037
3825
iar aceasă minunată ilustrație
era cuprinsul enciclopediei.
era cuprinsul enciclopediei.
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
Arată toate domeniile cunoașterii
ca ramuri separate ale unui arbore.
ca ramuri separate ale unui arbore.
04:16
as separate branches of a tree.
70
244692
2118
04:19
But knowledge is much more
intricate than this.
intricate than this.
71
247866
2333
Dar cunoașterea e mult
mai complicată de atât.
mai complicată de atât.
04:22
These are two maps of Wikipedia
showing the inter-linkage of articles --
showing the inter-linkage of articles --
72
250794
4640
Sunt două hărți ale Wikipedia
care arată conexiunile dintre articole
care arată conexiunile dintre articole
04:27
related to history on the left,
and mathematics on the right.
and mathematics on the right.
73
255458
3890
despre istorie, în stânga,
și matematică în dreapta.
și matematică în dreapta.
04:31
And I think by looking at these maps
74
259966
1739
Cred că privind aceste hărți
04:33
and other ones that have been
created of Wikipedia --
created of Wikipedia --
75
261729
2544
și pe celelalte
create pentru Wikipedia
create pentru Wikipedia
04:36
arguably one of the largest rhizomatic
structures ever created by man --
structures ever created by man --
76
264297
3392
probabil printre cele mai mari structuri
rizomatice create vreodată
rizomatice create vreodată
04:39
we can really understand
how human knowledge is much more intricate
how human knowledge is much more intricate
77
267713
3822
putem înțelege cum cunoașterea
e mult mai intricată
e mult mai intricată
04:43
and interdependent, just like a network.
78
271559
2436
și interdependentă, ca o rețea.
04:47
We can also see this interesting shift
79
275455
2163
Observăm şi tranziția interesantă
04:49
in the way we map
social ties between people.
social ties between people.
80
277642
2700
a modului în care vizualizăm
relațiile inter-umane.
relațiile inter-umane.
04:53
This is the typical organization chart.
81
281524
2295
Acesta e graficul de organizare tipic.
04:55
I'm assuming many of you have seen
a similar chart as well,
a similar chart as well,
82
283843
2794
Cred că mulți dintre voi
ați văzut un grafic similar,
ați văzut un grafic similar,
04:58
in your own corporations, or others.
83
286661
1746
în propriile voastre
corporații sau în alte locuri.
corporații sau în alte locuri.
05:00
It's a top-down structure
84
288431
1485
E o structură descendentă
05:01
that normally starts
with the CEO at the very top,
with the CEO at the very top,
85
289940
2861
care începe în mod normal
cu directorul executiv în vârf,
cu directorul executiv în vârf,
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
și în care sunt enumerați
toți angajații până jos.
toți angajații până jos.
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
Oamenii sunt de obicei,
unici în modul lor,
unici în modul lor,
05:14
and sometimes you really don't play well
under this really rigid structure.
under this really rigid structure.
88
302506
4698
și uneori e nepotrivit să îi diferențiezi
în astfel de structuri rigide.
în astfel de structuri rigide.
05:20
I think the Internet is really changing
this paradigm quite a lot.
this paradigm quite a lot.
89
308711
3110
Cred că internetul schimbă
această paradigmă radical.
această paradigmă radical.
05:23
This is a fantastic map
of online social collaboration
of online social collaboration
90
311845
3365
Aceasta este o hartă fantastică
a colaborării sociale în mediul online
a colaborării sociale în mediul online
05:27
between Perl developers.
91
315234
1629
dintre programatorii Perl.
05:28
Perl is a famous programming language,
92
316887
2088
Perl e un limbaj de programare faimos,
05:30
and here, you can see
how different programmers
how different programmers
93
318999
2723
și aici vedeţi cum diferiți programatori,
05:33
are actually exchanging files,
and working together on a given project.
and working together on a given project.
94
321746
3827
fac schimb de fișiere
și lucrează împreună la un proiect.
și lucrează împreună la un proiect.
05:37
And here, you can notice that this is
a completely decentralized process --
a completely decentralized process --
95
325597
4178
Aici observaţi că acesta este
un proces complet decentralizat:
un proces complet decentralizat:
05:41
there's no leader in this organization,
96
329799
2156
nu există lider
în această organizație,
în această organizație,
05:43
it's a network.
97
331979
1157
este o rețea.
05:46
We can also see this interesting shift
when we look at terrorism.
when we look at terrorism.
98
334337
4705
Observăm aceată transformare
şi când ne uităm la terorism.
şi când ne uităm la terorism.
05:51
One of the main challenges
of understanding terrorism nowadays
of understanding terrorism nowadays
99
339613
3104
Una dintre cele mai mari
provocări în înţelegerea terorismului
provocări în înţelegerea terorismului
05:54
is that we are dealing with
decentralized, independent cells,
decentralized, independent cells,
100
342741
3730
e faptul că ne confruntăm cu celule
teroriste decentralizate şi independente,
teroriste decentralizate şi independente,
05:58
where there's no leader
leading the whole process.
leading the whole process.
101
346495
2822
în care nu există un lider
care coordonează întregul proces.
care coordonează întregul proces.
06:02
And here, you can actually see
how visualization is being used.
how visualization is being used.
102
350518
3298
Aici vedeţi cum e folosită vizualizarea.
06:05
The diagram that you see behind me
103
353840
1657
Diagrama din spatele meu
06:07
shows all the terrorists involved
in the Madrid attack in 2004.
in the Madrid attack in 2004.
104
355521
3818
arată toţi teroriştii implicaţi
în atacul de la Madrid din 2004.
în atacul de la Madrid din 2004.
06:11
And what they did here is,
they actually segmented the network
they actually segmented the network
105
359942
2927
Aici au segmentat reţeaua
în 3 ani diferiţi,
în 3 ani diferiţi,
06:14
into three different years,
106
362893
1499
06:16
represented by the vertical layers
that you see behind me.
that you see behind me.
107
364416
3042
reprezentaţi de straturile verticale
din spatele meu.
din spatele meu.
06:19
And the blue lines tie together
108
367482
1969
Liniile albastre leagă oamenii
06:21
the people that were present
in that network year after year.
in that network year after year.
109
369475
3618
care au fost prezenţi
în reţea, an după an.
în reţea, an după an.
06:25
So even though there's no leader per se,
110
373117
2028
Chiar dacă nu e un lider per se,
06:27
these people are probably the most
influential ones in that organization,
influential ones in that organization,
111
375169
3635
aceştia sunt probabil
cei mai influenţi din organizaţie,
cei mai influenţi din organizaţie,
cei care ştiu mai multe despre trecut,
06:30
the ones that know more about the past,
112
378828
2008
06:32
and the future plans and goals
of this particular cell.
of this particular cell.
113
380860
2877
şi despre planurile şi obiectivele
viitoare ale celule teroriste.
viitoare ale celule teroriste.
06:37
We can also see this shift
from trees into networks
from trees into networks
114
385232
3006
Vedem şi această schimbare
de la arbori la reţele
de la arbori la reţele
06:40
in the way we classify
and organize species.
and organize species.
115
388262
2991
în modul de clasificare
şi organizare al speciilor.
şi organizare al speciilor.
06:45
The image on the right
is the only illustration
is the only illustration
116
393245
2829
Imaginea din dreapta e singura ilustraţie
06:48
that Darwin included
in "The Origin of Species,"
in "The Origin of Species,"
117
396098
3112
inclusă de Darwin în „Originea speciilor”,
06:51
which Darwin called the "Tree of Life."
118
399234
2261
pe care a numit-o „Arborele vieţii”.
06:54
There's actually a letter
from Darwin to the publisher,
from Darwin to the publisher,
119
402098
2885
E şi o scrisoare
de la Darwin către editor,
de la Darwin către editor,
06:57
expanding on the importance
of this particular diagram.
of this particular diagram.
120
405007
2656
în care explică importanţa
acestei diagrame.
acestei diagrame.
06:59
It was critical for Darwin's
theory of evolution.
theory of evolution.
121
407687
2642
Era esenţială pentru teoria evoluţiei
a lui Darwin.
a lui Darwin.
07:03
But recently, scientists discovered
that overlaying this tree of life
that overlaying this tree of life
122
411408
3567
Recent cercetătorii au descoperit
că pe lângă acest copac al vieţii
că pe lângă acest copac al vieţii
07:06
is a dense network of bacteria,
123
414999
2435
se află o reţea densă de bacterii,
07:09
and these bacteria
are actually tying together
are actually tying together
124
417458
2161
iar aceste bacterii fac legătura
între specii complet separate înainte,
între specii complet separate înainte,
07:11
species that were completely
separated before,
separated before,
125
419643
2172
iar cercetătorii numesc asta,
nu copacul vieţii,
nu copacul vieţii,
07:13
to what scientists are now calling
not the tree of life,
not the tree of life,
126
421839
3080
07:16
but the web of life, the network of life.
127
424943
2856
ci reţeaua vieţii.
07:21
And finally, we can really
see this shift, again,
see this shift, again,
128
429489
2514
Observăm această schimbare
şi când privim ecosistemele de pe planetă.
şi când privim ecosistemele de pe planetă.
07:24
when we look at ecosystems
around our planet.
around our planet.
129
432027
2424
07:27
No more do we have these simplified
predator-versus-prey diagrams
predator-versus-prey diagrams
130
435599
3166
Nu mai avem diagrame simple
prădător vs. pradă,
prădător vs. pradă,
07:30
we have all learned at school.
131
438789
1447
pe care le-am învăţat
cu toţii la şcoală.
cu toţii la şcoală.
07:33
This is a much more accurate
depiction of an ecosystem.
depiction of an ecosystem.
132
441201
2989
Aici e o descriere mult mai exactă
a unui ecosistem.
a unui ecosistem.
07:36
This is a diagram created
by Professor David Lavigne,
by Professor David Lavigne,
133
444214
2904
E o diagramă creată de profesorul
David Lavigne,
David Lavigne,
07:39
mapping close to 100 species
that interact with the codfish
that interact with the codfish
134
447142
3500
descriind interacţiunea
a aproape 100 de specii cu peştele cod
a aproape 100 de specii cu peştele cod
07:42
off the coast of Newfoundland in Canada.
135
450666
2951
pe coasta Newfoundland din Canada.
07:46
And I think here, we can really understand
the intricate and interdependent nature
the intricate and interdependent nature
136
454244
3937
De aici putem înţelege
natura complexă şi interdependentă
natura complexă şi interdependentă
07:50
of most ecosystems
that abound on our planet.
that abound on our planet.
137
458205
2523
a ecosistemelor de pe planeta noastră.
07:54
But even though recent,
this metaphor of the network,
this metaphor of the network,
138
462442
3644
Chiar dacă această metaforă a reţelei
07:58
is really already adopting
various shapes and forms,
various shapes and forms,
139
466110
3103
adoptă diferite forme
08:01
and it's almost becoming
a growing visual taxonomy.
a growing visual taxonomy.
140
469237
2463
ea devine o taxonomie vizuală.
08:03
It's almost becoming
the syntax of a new language.
the syntax of a new language.
141
471724
2647
Se apropie de sintaxa unei noi limbi.
08:06
And this is one aspect
that truly fascinates me.
that truly fascinates me.
142
474395
2633
Acest aspect mă fascinează cu adevărat.
08:09
And these are actually
15 different typologies
15 different typologies
143
477678
2533
Aici sunt 15 tipologii diferite
pe care le-am colectat în timp,
pe care le-am colectat în timp,
08:12
I've been collecting over time,
144
480235
2135
08:14
and it really shows the immense
visual diversity of this new metaphor.
visual diversity of this new metaphor.
145
482394
4022
şi arată diversitatea vizuală
imensă a acestei metafore noi.
imensă a acestei metafore noi.
08:19
And here is an example.
146
487001
1222
Iar aici este un exemplu.
08:20
On the very top band,
you have radial convergence,
you have radial convergence,
147
488818
3933
În partea de sus, aveţi
convergenţa radială,
convergenţa radială,
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
un model vizual devenit
popular în ultimii 5 ani.
popular în ultimii 5 ani.
08:29
At the top left, the very first project
is a gene network,
is a gene network,
149
497198
4354
În stânga-sus, primul proiect
este o reţea de gene,
este o reţea de gene,
08:33
followed by a network
of IP addresses -- machines, servers --
of IP addresses -- machines, servers --
150
501576
4009
urmată de o reţea de adrese IP,
calculatoare, servere
calculatoare, servere
08:37
followed by a network of Facebook friends.
151
505609
2972
urmată de o reţea de prieteni pe Facebook.
08:41
You probably couldn't find
more disparate topics,
more disparate topics,
152
509240
2508
Probabil nu aţi fi putut găsi
subiecte mai diferite,
subiecte mai diferite,
08:43
yet they are using the same metaphor,
the same visual model,
the same visual model,
153
511772
3794
şi totuşi utilizează aceeaşi metaforă,
acelaşi model vizual,
acelaşi model vizual,
08:47
to map the never-ending complexities
of its own subject.
of its own subject.
154
515590
3606
pentru a ilustra complexităţile
nesfârşite ale subiectului.
nesfârşite ale subiectului.
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
Aici sunt câteva exemple,
din cele colecţionate,
din cele colecţionate,
08:55
of this growing visual
taxonomy of networks.
taxonomy of networks.
156
523693
2738
din această reţea în creştere
de taxonomie vizuală.
de taxonomie vizuală.
09:00
But networks are not just
a scientific metaphor.
a scientific metaphor.
157
528248
2865
Dar reţelele nu sunt doar
o metaforă ştiinţifică.
o metaforă ştiinţifică.
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
Cum designerii şi cercetătorii încearcă
să ilustreze diferite sisteme complexe,
să ilustreze diferite sisteme complexe,
09:09
they are in many ways influencing
traditional art fields,
traditional art fields,
159
537757
2813
aceştia influenţează domeniile
tradiţionale ale artei,
tradiţionale ale artei,
09:12
like painting and sculpture,
160
540594
1402
precum pictura şi sculptura,
09:14
and influencing many different artists.
161
542020
1993
şi influenţează mulţi artişti.
09:16
And perhaps because networks have
this huge aesthetical force to them --
this huge aesthetical force to them --
162
544718
4042
Probabil pentru că reţelele
au forţă estetică
au forţă estetică
09:20
they're immensely gorgeous --
163
548784
1958
– sunt minunate –
09:22
they are really becoming a cultural meme,
164
550766
2056
chiar devin un meme cultural,
09:24
and driving a new art movement,
which I've called "networkism."
which I've called "networkism."
165
552846
4325
şi conduc o nouă mişcare artistică,
pe care eu am numit-o „reţelistică”.
pe care eu am numit-o „reţelistică”.
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
Observăm aceasă influenţă
în această mişcare în multe moduri.
în această mişcare în multe moduri.
09:33
This is just one of many examples,
167
561776
1793
Aici e unul din multele exemple,
09:35
where you can see this influence
from science into art.
from science into art.
168
563593
2725
unde vedeţi influenţa ştiinţei în artă.
09:38
The example on your left side
is IP-mapping,
is IP-mapping,
169
566342
2871
Exemplul din stânga reprezintă IP-urile,
09:41
a computer-generated map of IP addresses;
again -- servers, machines.
again -- servers, machines.
170
569237
3659
o hartă generată de calculator
a adreselor IP.
a adreselor IP.
09:45
And on your right side,
171
573253
1205
În partea dreaptă,
09:46
you have "Transient Structures
and Unstable Networks" by Sharon Molloy,
and Unstable Networks" by Sharon Molloy,
172
574482
4618
aveţi „Structuri tranzitorii şi reţele
instabile” de Sharon Molloy,
instabile” de Sharon Molloy,
09:51
using oil and enamel on canvas.
173
579124
2094
în ulei şi smalţ pe pânză.
09:53
And here are a few more
paintings by Sharon Molloy,
paintings by Sharon Molloy,
174
581870
3105
Aici mai sunt câteva picturi
de Sharon Molloy,
de Sharon Molloy,
09:56
some gorgeous, intricate paintings.
175
584999
1932
cateva picturi minunate şi complexe.
10:00
And here's another example
of that interesting cross-pollination
of that interesting cross-pollination
176
588375
3306
Aici e un alt exemplu
al întrepătrunderii interesante
al întrepătrunderii interesante
10:03
between science and art.
177
591705
1404
dintre artă şi ştiinţă.
10:05
On your left side,
you have "Operation Smile."
you have "Operation Smile."
178
593475
2665
În partea stângă aveţi
„Operaţiunea Zâmbetul”.
„Operaţiunea Zâmbetul”.
10:08
It is a computer-generated map
of a social network.
of a social network.
179
596164
2889
Este o hartă digitală
a unei reţele sociale.
a unei reţele sociale.
10:11
And on your right side,
you have "Field 4," by Emma McNally,
you have "Field 4," by Emma McNally,
180
599077
3726
În partea dreaptă aveţi
„Câmpul 4” de Emma McNally,
„Câmpul 4” de Emma McNally,
10:14
using only graphite on paper.
181
602827
2086
folosind doar grafit pe hârtie.
10:17
Emma McNally is one of the main
leaders of this movement,
leaders of this movement,
182
605374
3517
Emma McNally e unul din liderii
acestei mişcări
acestei mişcări
10:20
and she creates these striking,
imaginary landscapes,
imaginary landscapes,
183
608915
2569
şi crează aceste peisaje uluitoare,
10:23
where you can really notice the influence
from traditional network visualization.
from traditional network visualization.
184
611508
4665
unde puteţi observa influenţa
vizualizării reţelistice.
vizualizării reţelistice.
10:30
But networkism doesn't happen
only in two dimensions.
only in two dimensions.
185
618324
3007
Reţelele nu sunt numai
în două dimensiuni.
în două dimensiuni.
10:33
This is perhaps
one of my favorite projects
one of my favorite projects
186
621355
2278
Aici e unul din proiectele mele preferate
10:35
of this new movement.
187
623657
1405
al acestei noi mişcări.
10:37
And I think the title really
says it all -- it's called:
says it all -- it's called:
188
625086
2634
Cred că titlul e elocvent:
10:39
"Galaxies Forming Along Filaments,
189
627744
2167
„Galaxiile se formează pe filamente,
ca nişte picături pe o pânză de păianjen”.
ca nişte picături pe o pânză de păianjen”.
10:41
Like Droplets Along the Strands
of a Spider's Web."
of a Spider's Web."
190
629935
3332
10:46
And I just find this particular project
to be immensely powerful.
to be immensely powerful.
191
634616
3080
Acest proiect mi se pare
extrem de puternic.
extrem de puternic.
10:49
It was created by Tomás Saraceno,
192
637720
1960
A fost creat de Tomás Saraceno,
10:51
and he occupies these large spaces,
193
639704
2698
şi ocupă aceste spaţii largi,
10:54
creates these massive installations
using only elastic ropes.
using only elastic ropes.
194
642426
3342
cu instalaţii masive
create doar din corzi elastice.
create doar din corzi elastice.
10:57
As you actually navigate that space
and bounce along those elastic ropes,
and bounce along those elastic ropes,
195
645792
3817
Navigând acest spaţiu
şi sărind în corzile elastice,
şi sărind în corzile elastice,
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
întreaga reţea se schimbă,
aproape ca o reţea organică.
aproape ca o reţea organică.
11:07
And here's yet another example
197
655414
2032
Iată aici un alt exemplu
al reţelisticii dus la un alt nivel.
al reţelisticii dus la un alt nivel.
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
A fost crea
de artistul japonez Chiharu Shiota
de artistul japonez Chiharu Shiota
11:15
in a piece called "In Silence."
200
663540
1755
în lucrarea numită „În tăcere”.
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, ca şi Tomás Saraceno,
umple spaţii cu reţeaua lui densă,
umple spaţii cu reţeaua lui densă,
11:23
this dense web of elastic ropes
and black wool and thread,
and black wool and thread,
202
671213
3762
această reţea densă
de corzi elastice şi lână neagră,
de corzi elastice şi lână neagră,
11:26
sometimes including objects,
as you can see here,
as you can see here,
203
674999
2759
include uneori obiecte,
aşa cum puteţi observa aici,
aşa cum puteţi observa aici,
11:29
sometimes even including people,
in many of her installations.
in many of her installations.
204
677782
3022
uneori include chiar şi oameni,
în multe ipostaze.
în multe ipostaze.
11:35
But networks are also
not just a new trend,
not just a new trend,
205
683374
2691
Reţelele nu sunt numai un trend nou
11:38
and it's too easy for us
to dismiss it as such.
to dismiss it as such.
206
686089
2364
şi am fi simplişti să le catalogăm astfel.
11:41
Networks really embody
notions of decentralization,
notions of decentralization,
207
689029
3607
Reţelele incorporează noţiuni
despre decentralizare,
despre decentralizare,
11:44
of interconnectedness, of interdependence.
208
692660
3134
interconectare şi interdependenţă.
11:48
And this new way of thinking is critical
209
696303
2476
Aceasă nouă abordare e esenţială
11:50
for us to solve many of the complex
problems we are facing nowadays,
problems we are facing nowadays,
210
698803
3730
pentru rezolvarea multor probleme
complexe cu care ne confruntăm astăzi,
complexe cu care ne confruntăm astăzi,
11:54
from decoding the human brain,
211
702557
1841
de la descifrarea creierului uman,
11:56
to understanding
the vast universe out there.
the vast universe out there.
212
704422
2403
la înţelegerea universului.
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
În stânga, aveţi o fotografie a
reţelei neurale a unui şoarece.
reţelei neurale a unui şoarece.
12:04
very similar to our own
at this particular scale.
at this particular scale.
214
712259
2420
Foarte similară cu a noastră
la această scală.
la această scală.
12:07
And on your right side, you have
the Millennium Simulation.
the Millennium Simulation.
215
715500
2966
În partea dreaptă aveţi
Simularea Mileniului.
Simularea Mileniului.
12:10
It was the largest
and most realistic simulation
and most realistic simulation
216
718490
2748
A fost cea mai mare şi mai realistă
simulare a creşteii structurii cosmice.
simulare a creşteii structurii cosmice.
12:13
of the growth of cosmic structure.
217
721262
1790
12:15
It was able to recreate the history
of 20 million galaxies
of 20 million galaxies
218
723490
4516
A recreat trecutul
a 20 de milioane de galaxii
a 20 de milioane de galaxii
12:20
in approximately 25 terabytes of output.
219
728030
3090
în aproximativ 25 de terrabiţi.
12:24
And coincidentally or not,
220
732081
1413
Întâmplător sau nu,
găsesc această comparaţie
găsesc această comparaţie
12:25
I just find this particular comparison
221
733518
1873
12:27
between the smallest scale
of knowledge -- the brain --
of knowledge -- the brain --
222
735415
2703
între cea mai mică unitate
de cunoştinţe – creierul –
de cunoştinţe – creierul –
12:30
and the largest scale of knowledge --
the universe itself --
the universe itself --
223
738142
2829
şi cea mai mare unitate
de cunoştiinţe – universul –
de cunoştiinţe – universul –
12:32
to be really quite striking
and fascinating.
and fascinating.
224
740995
2277
a fi uimitoare şi fascinantă.
12:35
Because as Bruce Mau once said,
225
743807
2634
Bruce Mau a spus odată,
12:38
"When everything is connected
to everything else,
to everything else,
226
746465
2412
„Când totul este conectat cu tot restul,
la bine şi la rău, totul contează”.
la bine şi la rău, totul contează”.
12:40
for better or for worse,
everything matters."
everything matters."
227
748901
2397
12:43
Thank you so much.
228
751322
1151
Vă mulțumesc
foarte mult!
foarte mult!
12:44
(Applause)
229
752497
3802
(Aplauze)
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