TED2010
Gary Flake: Is Pivot a turning point for web exploration?
Gary Flake: este Pivot un punct de cotitură în explorarea internetului?
Filmed:
Readability: 3.8
751,479 views
Garz Flake face o demonstraţie pentru Pivot, o nouă metodă de a căuta si aranja cantităţi uriaşe de imagini şi date online. Tehnologia Seadragon permite cercetări detaliate şi priviri de ansamblu spectaculoase pentru bazele de date de pe internet, precum şi descoperirea de tipare si legături noi, invizibile altfel prin căutarea de web obişnuită.
Gary Flake - Technologist
Gary Flake is a Technical Fellow at Microsoft, and the founder and director of Live Labs. Full bio
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 you with one big idea today,
0
1000
2000
V-aş lăsa cu o singură idee importantă azi,
00:18
it's that the whole of the data
1
3000
2000
şi anume că întreaga cantitate de date
00:20
in which we consume
2
5000
2000
pe care o consumăm
00:22
is greater that the sum of the parts,
3
7000
2000
este mai mare decât suma părţilor,
00:24
and instead of thinking about information overload,
4
9000
3000
şi, în loc să vă gândiţi la supra-încărcare cu informaţie
00:27
what I'd like you to think about is how
5
12000
2000
aş prefera să vă gândiţi la modul în care
00:29
we can use information so that patterns pop
6
14000
3000
putem folosi informaţia astfel încât să vedem tiparele
00:32
and we can see trends that would otherwise be invisible.
7
17000
3000
şi să putem vedea tendinţe care altfel ar fi invizibile.
00:35
So what we're looking at right here is a typical mortality chart
8
20000
3000
Acum ne uităm la un grafic obişnuit al mortalităţii
00:38
organized by age.
9
23000
2000
organizat după criteriul vârstei.
00:40
This tool that I'm using here is a little experiment.
10
25000
2000
Programul pe care îl folosesc aici este experimental,
00:42
It's called Pivot, and with Pivot what I can do
11
27000
3000
se numeşte Pivot, şi ce pot să fac cu el
00:45
is I can choose to filter in one particular cause of deaths -- say, accidents.
12
30000
4000
este că pot să filtrez o anumită cauză a morţii, accidente de exemplu.
00:49
And, right away, I see there's a different pattern that emerges.
13
34000
3000
Imediat văd cum apare o altă structură, diferită.
00:52
This is because, in the mid-area here,
14
37000
2000
Asta deoarece, aici în mijloc,
00:54
people are at their most active,
15
39000
2000
oamenii sunt în perioada lor cea mai activă,
00:56
and over here they're at their most frail.
16
41000
2000
iar aici pentru că devin foarte fragili.
00:58
We can step back out again
17
43000
2000
Facem un pas înapoi iar
01:00
and then reorganize the data by cause of death,
18
45000
2000
şi aranjăm datele după cauza morţii,
01:02
seeing that circulatory diseases and cancer
19
47000
3000
vedem că bolile circulatorii şi cancerul
01:05
are the usual suspects, but not for everyone.
20
50000
3000
sunt suspecţii principali, dar nu pentru toţi.
01:08
If we go ahead and we filter by age --
21
53000
3000
Dacă continuăm şi filtrăm după vârstă,
01:11
say 40 years or less --
22
56000
2000
să zicem 40 de ani sau mai puţin,
01:13
we see that accidents are actually
23
58000
2000
vedem că accidentele sunt de fapt
01:15
the greatest cause that people have to be worried about.
24
60000
3000
cauza cea mai frecventă care să îi îngrijoreze pe oameni.
01:18
And if you drill into that, it's especially the case for men.
25
63000
3000
Şi mai departe, este mai ales cazul pentru bărbaţi.
01:21
So you get the idea
26
66000
2000
Înţelegeţi că
01:23
that viewing information, viewing data in this way,
27
68000
3000
acest mod de vizualizare a datelor,
01:26
is a lot like swimming
28
71000
2000
e ca şi cum ai înota
01:28
in a living information info-graphic.
29
73000
3000
într-un grafic de informaţii viu.
01:31
And if we can do this for raw data,
30
76000
2000
Şi dacă putem face asta cu simple date
01:33
why not do it for content as well?
31
78000
3000
de ce n-am face la fel şi cu conţinutul?
01:36
So what we have right here
32
81000
2000
Aici avem
01:38
is the cover of every single Sports Illustrated
33
83000
3000
coperta fiecărui număr din Sports Illustrated
01:41
ever produced.
34
86000
2000
care s-a tipărit până acum.
01:43
It's all here; it's all on the web.
35
88000
2000
Sunt toate aici. Sunt toate pe internet.
01:45
You can go back to your rooms and try this after my talk.
36
90000
3000
Puteţi să încercaţi asta acasă când plecaţi de aici.
01:48
With Pivot, you can drill into a decade.
37
93000
3000
Cu Pivot, poţi să cauţi anumite perioade.
01:51
You can drill into a particular year.
38
96000
2000
Apoi anumiţi ani.
01:53
You can jump right into a specific issue.
39
98000
3000
Poţi să te duci direct la un anume subiect.
01:56
So I'm looking at this; I see the athletes
40
101000
2000
Mă uit la asta - văd atleţii
01:58
that have appeared in this issue, the sports.
41
103000
2000
care au apărut în această ediţie de sport.
02:00
I'm a Lance Armstrong fan, so I'll go ahead and I'll click on that,
42
105000
3000
Sunt mare fan Lance Armstrong, deci îl selectez,
02:03
which reveals, for me, all the issues
43
108000
2000
şi asta îmi aduce toate numerele
02:05
in which Lance Armstrong's been a part of.
44
110000
2000
în care a apărut Lance Armstrong.
02:07
(Applause)
45
112000
3000
(Aplauze)
02:10
Now, if I want to just kind of take a peek at these,
46
115000
3000
Dacă vreau doar să mă uit pe ele,
02:13
I might think,
47
118000
2000
poate că îmi trece prin minte
02:15
"Well, what about taking a look at all of cycling?"
48
120000
2000
"Ce-ar fi să văd ce au despre ciclism în general?"
02:17
So I can step back, and expand on that.
49
122000
2000
Mă întorc şi deschid asta.
02:19
And I see Greg LeMond now.
50
124000
2000
Îl văd pe Greg Lemond acum.
02:21
And so you get the idea that when you
51
126000
2000
Şi înţelegeţi că atunci când navighezi
02:23
navigate over information this way --
52
128000
2000
prin informaţie în felul ăsta,
02:25
going narrower, broader,
53
130000
2000
când specific, când mai general,
02:27
backing in, backing out --
54
132000
2000
mergi înainte şi înapoi,
02:29
you're not searching, you're not browsing.
55
134000
2000
nu cauţi, nu navighezi.
02:31
You're doing something that's actually a little bit different.
56
136000
2000
Faci ceva ceva puţin diferit.
02:33
It's in between, and we think it changes
57
138000
3000
Este undeva la mijloc, şi credem că schimbă
02:36
the way information can be used.
58
141000
2000
felul în care poate fi folosită informaţia.
02:38
So I want to extrapolate on this idea a bit
59
143000
2000
Vreau să merg puţin mai departe pe această idee
02:40
with something that's a little bit crazy.
60
145000
2000
care e puţin cam sonată.
02:42
What we're done here is we've taken every single Wikipedia page
61
147000
3000
Am luat fiecare pagină din Wikipedia
02:45
and we reduced it down to a little summary.
62
150000
3000
şi am redus-o la un rezumat.
02:48
So the summary consists of just a little synopsis
63
153000
3000
Rezumatul e doar o scurtă descriere
02:51
and an icon to indicate the topical area that it comes from.
64
156000
3000
şi o iconiţă care indică domeniul din care provine.
02:54
I'm only showing the top 500
65
159000
3000
Vă arăt doar primele 500
02:57
most popular Wikipedia pages right here.
66
162000
2000
cele mai populare pagini chiar aici.
02:59
But even in this limited view,
67
164000
2000
Dar chiar şi în acestă vedere limitată,
03:01
we can do a lot of things.
68
166000
2000
putem să facem multe lucruri.
03:03
Right away, we get a sense of what are the topical domains
69
168000
2000
Imediat vedem care sunt subiectele principale
03:05
that are most popular on Wikipedia.
70
170000
2000
cele mai populare pe Wikipedia.
03:07
I'm going to go ahead and select government.
71
172000
2000
Acum o să selectez guvernare.
03:09
Now, having selected government,
72
174000
3000
Acum că am ales guvernare,
03:12
I can now see that the Wikipedia categories
73
177000
2000
pot să văd categoria din Wikipedia
03:14
that most frequently correspond to that
74
179000
2000
care corespunde cel mai frecvent
03:16
are Time magazine People of the Year.
75
181000
3000
şi anume revista Time - Personalitatea Anului.
03:19
So this is really important because this is an insight
76
184000
3000
Şi asta e important pentru că este un lucru
03:22
that was not contained within any one Wikipedia page.
77
187000
3000
care nu era conţinut în nici o pagină Wikipedia.
03:25
It's only possible to see that insight
78
190000
2000
Poţi să descoperi lucrul ăsta
03:27
when you step back and look at all of them.
79
192000
3000
doar dacă faci un pas înapoi şi te uiţi la toate simultan.
03:30
Looking at one of these particular summaries,
80
195000
2000
Privind toate aceste rezumate particulare,
03:32
I can then drill into the concept of
81
197000
3000
pot apoi să explorez mai atent conceptul
03:35
Time magazine Person of the Year,
82
200000
2000
revistei Time - Personalitatea Anului,
03:37
bringing up all of them.
83
202000
2000
să le aduc pe toate la suprafaţă.
03:39
So looking at these people,
84
204000
2000
Şi mă uit la aceşti oameni,
03:41
I can see that the majority come from government;
85
206000
3000
văd că majoritatea vin din guvern.
03:45
some have come from natural sciences;
86
210000
3000
Câţiva vin din ştiinţe naturale.
03:49
some, fewer still, have come from business --
87
214000
3000
Câţiva, şi mai puţini, vin din afaceri.
03:53
there's my boss --
88
218000
2000
Aici e şeful meu.
03:55
and one has come from music.
89
220000
5000
Şi acesta vine din muzică.
04:00
And interestingly enough,
90
225000
2000
Şi destul de interesant,
04:02
Bono is also a TED Prize winner.
91
227000
3000
Bono este și un câştigător al premiului TED.
04:05
So we can go, jump, and take a look at all the TED Prize winners.
92
230000
3000
Aşa că mergem să ne uităm la câştigătorii premiului TED.
04:08
So you see, we're navigating the web for the first time
93
233000
3000
Vedeţi, navigăm pentru prima oară web-ul
04:11
as if it's actually a web, not from page-to-page,
94
236000
3000
ca şi cum ar fi cu adevărat o reţea, şi nu din pagină în pagină,
04:14
but at a higher level of abstraction.
95
239000
2000
ci la un nivel mai înalt de abstracţie.
04:16
And so I want to show you one other thing
96
241000
2000
Şi vreau să vă mai arăt un lucru
04:18
that may catch you a little bit by surprise.
97
243000
3000
care poate o să vă ia prin surprindere.
04:21
I'm just showing the New York Times website here.
98
246000
3000
Vă arăt situl New York Times.
04:24
So Pivot, this application --
99
249000
2000
Pivot, aplicaţia noastră --
04:26
I don't want to call it a browser; it's really not a browser,
100
251000
2000
nu vreau s-o numesc browser, pentru că nu este chiar un browser,
04:28
but you can view web pages with it --
101
253000
3000
dar poţi să vezi pagini de web cu ea --
04:31
and we bring that zoomable technology
102
256000
2000
şi folosim tehnologia de mărire şi micşorare
04:33
to every single web page like this.
103
258000
3000
în fiecare pagină.
04:36
So I can step back,
104
261000
3000
Pot să fac un pas înapoi,
04:39
pop right back into a specific section.
105
264000
2000
să mă întorc înapoi la o anumită secţiune.
04:41
Now the reason why this is important is because,
106
266000
2000
De ce e important,
04:43
by virtue of just viewing web pages in this way,
107
268000
3000
pentru că doar accesând paginile de web în acest fel,
04:46
I can look at my entire browsing history
108
271000
2000
pot să îmi văd întreaga istorie de căutare
04:48
in the exact same way.
109
273000
2000
în exact acelaşi fel.
04:50
So I can drill into what I've done
110
275000
2000
Pot să explorez mai în detaliu ce am făcut
04:52
over specific time frames.
111
277000
2000
în diferite perioade.
04:54
Here, in fact, is the state
112
279000
2000
Aici este chiar situaţia
04:56
of all the demo that I just gave.
113
281000
2000
acestui demo pe care îl facem acum.
04:58
And I can sort of replay some stuff that I was looking at earlier today.
114
283000
3000
Şi pot să mă uit pe chestii pe care le-am făcut azi mai devreme.
05:01
And, if I want to step back and look at everything,
115
286000
3000
Şi dacă vreau să fac un pas înapoi şi să mă uit la tot
05:04
I can slice and dice my history,
116
289000
2000
pot să îmi disec
05:06
perhaps by my search history --
117
291000
2000
istoricul căutării, de exemplu.
05:08
here, I was doing some nepotistic searching,
118
293000
2000
Aici am căutat
05:10
looking for Bing, over here for Live Labs Pivot.
119
295000
3000
pentru Bing , aici pentru Live Labs Pivot.
05:13
And from these, I can drill into the web page
120
298000
2000
Şi de aici pot să aleg o pagină
05:15
and just launch them again.
121
300000
2000
şi să o lansez din nou.
05:17
It's one metaphor repurposed multiple times,
122
302000
3000
Este o metaforă reutilizată de mai multe ori,
05:20
and in each case it makes the whole greater
123
305000
2000
şi în fiecare caz face întregul mai mare
05:22
than the sum of the parts with the data.
124
307000
2000
decât suma părţilor din date.
05:24
So right now, in this world,
125
309000
3000
Acum, în lumea noastră,
05:27
we think about data as being this curse.
126
312000
3000
credem că datele sunt un blestem pentru noi.
05:30
We talk about the curse of information overload.
127
315000
3000
Ne plângem de blestemul supra-încărcării cu informaţie.
05:33
We talk about drowning in data.
128
318000
3000
Spunem că ne sufocăm în date.
05:36
What if we can actually turn that upside down
129
321000
2000
Ce-ar fi dacă am întoarce totul invers
05:38
and turn the web upside down,
130
323000
2000
şi am întoarce şi web-ul invers,
05:40
so that instead of navigating from one thing to the next,
131
325000
3000
aşa că în loc să trecem de la un lucru la următorul,
05:43
we get used to the habit of being able to go from many things to many things,
132
328000
3000
ne obişnuim să mergem de la mai multe la mai multe lucruri,
05:46
and then being able to see the patterns
133
331000
2000
şi să fim în stare să găsim tipare
05:48
that were otherwise hidden?
134
333000
2000
care altfel sunt ascunse?
05:50
If we can do that, then instead of being trapped in data,
135
335000
5000
Dacă am face asta, în loc să fim prinşi în capcana datelor,
05:55
we might actually extract information.
136
340000
3000
am putea de fapt să putem să extragem informaţie.
05:58
And, instead of dealing just with information,
137
343000
2000
Şi în loc să avem doar o relaţie primară cu informaţia,
06:00
we can tease out knowledge.
138
345000
2000
am putea chiar să extragem cunoştinţe.
06:02
And if we get the knowledge, then maybe even there's wisdom to be found.
139
347000
3000
Şi dacă extragem cunoaştere, poate e şi înţelepciune de găsit.
06:05
So with that, I thank you.
140
350000
2000
Cu asta, vă mulţumesc.
06:07
(Applause)
141
352000
8000
(Aplauze)
ABOUT THE SPEAKER
Gary Flake - TechnologistGary 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.
Gary Flake | Speaker | TED.com