TED2007
Jonathan Harris: The Web's secret stories
Джонатан Наррис с секретными историями Интернета.
Filmed:
Readability: 3.9
1,153,906 views
Джонатан Харрис хочет понять эмоциональный мир Интернета. С глубоким состраданием к человеческой природе, его проекты бродят по Интернету, чтобы узнать что все мы чувствуем и ищем.
Jonathan Harris - Artist, storyteller, Internet anthropologist
Artist and computer scientist Jonathan Harris makes online art that captures the world's expression -- and gives us a glimpse of the soul of the Internet. Full bio
Artist and computer scientist Jonathan Harris makes online art that captures the world's expression -- and gives us a glimpse of the soul of the Internet. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:25
So I really consider myself a storyteller.
0
0
4000
Что ж, я действительно считаю себя рассказчиком.
00:29
But I don't really tell stories in the usual way,
1
4000
4000
Но на самом деле я не рассказываю истории привычным способом,
00:33
in the sense that I don't usually tell my own stories.
2
8000
3000
в том смысле, что я не рассказываю свои собственные истории.
00:37
Instead, I'm really interested in building tools that allow
3
12000
2000
Вместо этого, я очень заинтересован в создании инструментов, которые позволяют
00:39
large numbers of other people to tell their stories,
4
14000
4000
огромному количеству других людей рассказывать их истории,
00:43
people all around the world.
5
18000
1000
людям во всем мире.
00:45
I do this because I think that people actually have a lot in common.
6
20000
4000
Я делаю это потому что думаю, люди имеют много общего.
00:49
I think people are very similar,
7
24000
1000
Я думаю, что люди очень похожи,
00:51
but I also think that we have trouble seeing that.
8
26000
2000
но я также думаю, что мы с трудом верим в это.
00:54
You know, as I look around the world I see a lot of gaps,
9
29000
3000
Знаете, когда я смотрю на окружающий мир, я вижу много различий,
00:57
and I think we all see a lot of gaps.
10
32000
1000
и я думаю мы все видим различия.
00:59
And we define ourselves by our gaps.
11
34000
2000
И мы определяем себя с помощью различий.
01:02
There's language gaps,
12
37000
1000
Видите ли, существуют языковые различия,
01:04
there's ethnicity and racial gaps, there's age gaps,
13
39000
4000
этнические и рассовые различия, возрастные различия,
01:08
there's gender gaps, there's sexuality gaps,
14
43000
5000
гендерные различия, сексуальные различия,
01:13
there's wealth and money gaps, there's education gaps,
15
48000
4000
различия в достатках и деньгах, в образовании,
01:18
there's also religious gaps.
16
53000
2000
существуют также религиозные различия.
01:20
You know, we have all these gaps and I think we like our gaps
17
55000
2000
Знаете, мы все имеем различия и я думаю мы все любим свои различия,
01:22
because they make us feel like we identify with something,
18
57000
3000
потому что принадлежность к таким небольшим сообществам,
01:25
some smaller community.
19
60000
1000
помогает нам чувствовать, что мы уникальны.
01:26
But I think that actually, despite our gaps,
20
61000
2000
Но я думаю, что на самом деле, несмотря на наши различия,
01:29
we really have a lot in common.
21
64000
1000
мы и правда имеем много общего.
01:30
And I think one thing we have in common is a very deep need
22
65000
4000
И я думаю одна вещь есть у каждого из нас - глубокая потребность
01:35
to express ourselves.
23
70000
1000
в самовыражении.
01:36
I think this is a very old human desire. It's nothing new.
24
71000
5000
Я думаю это очень древнее человеческое желание. В этом нет ничего нового.
01:42
But the thing about self-expression
25
77000
1000
Но особенность самовыражения
01:43
is that there's traditionally been this imbalance
26
78000
2000
в том, что традиционно существует дисбаланс
01:45
between the desire that we have to express ourselves
27
80000
3000
между желанием выразить себя
01:48
and the number of sympathetic friends
28
83000
2000
и количеством сочуствующих друзей,
01:50
who are willing to stand around and listen.
29
85000
2000
готовых стоять вокруг и слушать.
01:52
(Laughter)
30
87000
1000
(Смех в зале)
01:54
This, also, is nothing new.
31
89000
2000
В этом также нет ничего нового.
01:56
Since the dawn of human history, we've tried to rectify this imbalance
32
91000
3000
С самого начала истории человечества мы пытаемся исправить этот дисбаланс,
01:59
by making art, writing poems, singing songs,
33
94000
4000
увлекаясь искуством, создавая поэмы, исполняя песни
02:03
scripting editorials and sending them in to a newspaper,
34
98000
3000
сочиняя сценарии и отправляя их в газеты.
02:06
gossiping with friends. This is nothing new.
35
101000
2000
общаясь с друзьями. В этом нет ничего нового.
02:08
What's new is that in the last several years
36
103000
2000
Новшество заключается в том, что в последнии несколько лет
02:10
a lot of these very traditional physical human activities,
37
105000
3000
многие из этих традиционных физических деятельностей человека,
02:13
these acts of self-expression, have been moving onto the Internet.
38
108000
2000
эти акты самовыражения, были перенесены в Интернет.
02:16
And as that's happened, people have been leaving behind footprints,
39
111000
3000
И, как только это случилось, люди начали оставлять за собой следы,
02:20
footprints that tell stories of their moments of self-expression.
40
115000
3000
следы, рассказывающие об их моментах самовыражения.
02:24
And so what I do is, I write computer programs
41
119000
3000
Итак, то что я делаю, это пишу компьютерные программы,
02:27
that study very large sets of these footprints,
42
122000
3000
которые исследуют огромное количество таких следов,
02:30
and then try to draw conclusions about the people who left them --
43
125000
3000
и затем пытаются сделать выводы о людях, которые оставляют их -
02:34
what they feel, what they think,
44
129000
1000
что они чувствуют, что они думают
02:36
what's different in the world today than usual,
45
131000
2000
что изменилось в сегодняшнем мире по сравнению с обычным днем.
02:39
these sorts of questions.
46
134000
1000
И вопросы такого типа.
02:41
One project that explores these ideas,
47
136000
1000
Один проект, который исследует эти идеи
02:43
which was made about a year ago,
48
138000
1000
и был создан около года назад,
02:44
is a piece called We Feel Fine.
49
139000
1000
называется "Мы чувствуем хорошо"
02:45
This is a piece that every two or three minutes
50
140000
3000
Это программа, которая каждые две или три минуты
02:48
scans the world's newly-posted blog entries
51
143000
2000
сканирует недавно добавленные записи в блоги
02:50
for occurrences of the phrases "I feel" or "I am feeling."
52
145000
5000
на наличие в них фраз "я чувствую"
02:55
And when it finds one of those phrases,
53
150000
1000
И когда он находит такую фразу,
02:56
it grabs the sentence up to the period,
54
151000
2000
то захватывает все предложение за определенный период
02:58
and then automatically tries to deduce the age, gender
55
153000
3000
и автоматически пытаеся определить возраст, пол
03:01
and geographical location of the person that wrote that sentence.
56
156000
3000
и географическое положение человека, написавшего предложение.
03:05
Then, knowing the geographical location and the time,
57
160000
2000
Затем, зная географическое положение и время,
03:07
we can also then figure out the weather
58
162000
1000
мы можем также определить погоду,
03:08
when that person wrote the sentence.
59
163000
2000
в момент, когда человек написал предложение.
03:11
All of this information is saved in a database
60
166000
2000
Вся эта информация сохраняется в базе данных,
03:13
that collects about 20,000 feelings a day.
61
168000
2000
которая собирает более 20,000 чувств в день.
03:15
It's been running for about a year and a half.
62
170000
2000
Это работает уже около полутора лет.
03:17
It's reached about seven-and-a-half million human feelings now.
63
172000
3000
И сейчас достигло около семи с половиной миллионов человеческих чувств.
03:20
And I'll show you a glimpse
64
175000
1000
и я покажу вам
03:21
of how this information is then visualized. So this is We Feel Fine.
65
176000
5000
как эта информация затем визуализируется. Итак, это "Мы чувствуем хорошо"
03:27
What you see here is a madly swarming mass of particles,
66
182000
4000
То что вы видите здесь - это безумная масса частиц,
03:31
each of which represents a single human feeling
67
186000
2000
каждая их которых представляет одно человеческое чувство,
03:33
that was stated in the last few hours.
68
188000
2000
которое было выражено в последнии несколько часов.
03:36
The color of each particle corresponds to the type of feeling inside --
69
191000
3000
Цвет каждой частицы соответствует определенному типу чувств внутри -
03:39
so that happy, positive feelings are brightly colored.
70
194000
2000
так что счастливые, позитивные чувства ярко окрашены.
03:42
And sad, negative feelings are darkly colored.
71
197000
2000
А грустные, негативные чувства темного цвета.
03:44
The diameter of each dot
72
199000
2000
Диаметр каждой точки
03:46
represents the length of the sentence inside,
73
201000
2000
показывает длину предложения внутри,
03:48
so that the large dots contain large sentences,
74
203000
2000
так, что крупные точки содержат длинные предложения,
03:50
and the small dots contain small sentences.
75
205000
2000
и маленькие точки содержат небольшие предложения.
03:52
Any dot can be clicked and expanded. And we see here,
76
207000
3000
На любую точку можно нажать и расширить её. И мы видим здесь,
03:56
"I would just feel so much better
77
211000
1000
"Я просто чувствовала бы себя намного лучше
03:57
if I could curl up in his arms right now and feel his affection for me
78
212000
3000
если бы я могла свернуться калачиком на его руках прямо сейчас, и чувствовать его любовь ко мне
04:00
in the embrace of his body and the tenderness of his lips."
79
215000
3000
в объятиях его тела и нежности его губ ".
04:03
So it gets pretty hot and steamy sometimes
80
218000
2000
Иногда получается довольно страстно и эмоционально
04:05
in the world of human emotions.
81
220000
2000
в мире человеческих эмоций.
04:07
And all of these are stated by people:
82
222000
3000
И все эти люди заявили:
04:10
"I know that objectively it really doesn't mean much,
83
225000
2000
"Я знаю, что объективно это действительно ничего не значит,
04:12
but after spending so many years as a small fish in a big pond,
84
227000
3000
но, пробыв столько лет, как рыбка в большом пруду,
04:15
it's nice to feel bigger again."
85
230000
2000
как приятно чувствовать себя снова большим."
04:17
The dots exhibit human qualities. They kind of have their own physics,
86
232000
3000
Точки выражают человеческие качества. Словно обладая собственной физикой,
04:20
and they swarm wildly around, kind of exploring the world of life.
87
235000
4000
они дико роятся вокруг, как будто исследуя мир жизни.
04:25
And then they also exhibit curiosity.
88
240000
1000
И тогда они также демонстрируют любопытство.
04:26
You can see a few of them are swarming around the cursor right now.
89
241000
3000
Вы можете увидеть как некоторые из них роятся вокруг курсора прямо сейчас.
04:29
You can see some other ones
90
244000
1000
Вы можете увидеть некоторые другие,
04:31
are swarming around the bottom left corner of the screen
91
246000
1000
толпятся вокруг нижнего левого угла экрана
04:33
around six words. Those six words represent the six movements
92
248000
3000
около шести слов. Эти шесть слов представляют шесть режимов отображения
04:36
of We Feel Fine. We're currently seeing Madness.
93
251000
3000
"Мы чувствуем хорошо". В настоящее время мы видим Сумасшествие
04:39
There's also Murmurs, Montage, Mobs, Metrics and Mounds.
94
254000
4000
Также есть Шумы, Монтаж, Толпа, Метрики и Холмы.
04:43
And I'll walk you through a few of those now.
95
258000
2000
И я покажу вам некоторые из них.
04:45
Murmurs causes all of the feelings to fly to the ceiling.
96
260000
3000
Шумы - это причины всех чувств, что долетели до потолка.
04:49
And then, one by one, in reverse chronological order,
97
264000
2000
И затем, один за другим, в обратном хронологическом порядке,
04:51
they excuse themselves, entering the scrolling list of feelings.
98
266000
3000
они извиняются, попадая в прокручиваемый список чувств.
04:56
"I feel a bit better now."
99
271000
1000
"Я чувствую себя немного лучше."
04:57
(Laughter)
100
272000
2000
(Смех в зале)
05:00
"I feel confused and unsure of what the hell I want to do."
101
275000
2000
Я в замешательстве оттого, что, черт возьми, хочу сделать.
05:03
"I feel gypped out of something awesome here."
102
278000
2000
"Я чувствую себя обманутым от того, как здесь удивительно."
05:06
"I feel so free; I feel so good."
103
281000
1000
"Я чувствую себя таким свободным, я чувствую себя так хорошо."
05:08
"I feel like I'm in this fog of depression that I can't get out of."
104
283000
3000
Я ощущаю себя как в тумане депрессии, из которого не могу выбраться.
05:11
And you can click any of these to go out and visit the blog
105
286000
2000
И вы можете нажать на любую из них чтобы выйти и посетить блог.
05:13
from which it was collected. And in that way,
106
288000
2000
из которого была взята эта фраза. Таким образом
05:15
you can connect with the authors of these statements
107
290000
2000
вы можете связаться с авторами этих утверждений,
05:18
if you feel some degree of empathy.
108
293000
1000
если вы чувствуете какую-то степень сопереживания.
05:20
The next movement is called Montage.
109
295000
2000
Следующий режим называется Монтаж.
05:22
Montage causes all of the feelings that contain photographs
110
297000
3000
Монтаж - следствие чувств, содержащих фотографии,
05:25
to become extracted and display themselves in a grid.
111
300000
3000
которые извлечены и отображены в сетке.
05:29
This grid is then said to represent the picture of the world's feelings
112
304000
4000
Эта сетка представляет картину ощущений в мире
05:33
in the last few hours, if you will.
113
308000
1000
за последнии несколько часов,
05:34
Each of these can be clicked and we can blow it up.
114
309000
3000
Каждая из них может быть нажата и мы сможет ее взорвать.
05:37
We see, "I just feel like I'm not going to have fun
115
312000
3000
Мы видим "Я просто чувствую, что не получаю удовольствия,
05:40
if it's not the both of us." That was from someone in Michigan.
116
315000
4000
если это не касается нас обоих. " - Это было от кого-то из штата Мичиган.
05:46
We see, "I feel like I have been at a computer all day."
117
321000
4000
Мы видим "Я чувствую себя так, как будто весь день просидел за компьютером."
05:50
(Laughter)
118
325000
1000
(Смех в зале)
05:53
These are automatically constructed using the found objects:
119
328000
3000
Они автоматически построенны с учетом найденных объектов:
05:56
"I think I feel a little full."
120
331000
2000
Я думаю, что чувствую себя немного веселым."
06:00
The next movement is called mobs.
121
335000
1000
Следующий режим называется толпой.
06:01
Mobs provides different statistical breakdowns
122
336000
2000
Толпа представляет собой различные статистические ошибки
06:03
of the population of the world's feelings in the last few hours.
123
338000
3000
населения мировых чувст за последнии несколько часов.
06:06
We see that "better" is the most frequent feeling right now,
124
341000
2000
Мы видим, что "лучше" является наиболее частым ощущением прямо сейчас,
06:08
followed by "good," "bad," "guilty," "right," "down," "sick" and so on.
125
343000
4000
следом идут хорошо, плохо, виновато, правильно, ошибочно, болезненно и так далее.
06:13
We can also get a gender breakdown.
126
348000
1000
Мы также можем получить гендерный анализ.
06:14
And we see that women are slightly more prolific
127
349000
2000
И мы видим, что женщины чаще чем мужчины
06:16
talking about their emotions in the last few hours than men.
128
351000
2000
говорили о своих эмоциях в последнии несколько часов.
06:20
We can do an age breakdown, which gives us a histogram
129
355000
2000
Мы можем сделать возростной анализ, который вернет нам гистограмму
06:22
of the world's emotional distribution by age.
130
357000
2000
возрастного распределения эмоций в мире.
06:25
We see people in their twenties are the most prolific,
131
360000
3000
Мы видим, что двадцатилетние наиболее эмоциональны,
06:28
followed by teenagers, and then people in their thirties,
132
363000
2000
затем тинейджеры, а затем люди за тридцать,
06:30
and it dies out very quickly from there.
133
365000
1000
и после чувства быстро исчезают.
06:32
In weather, the feelings assume the physical characteristics
134
367000
4000
В погоде, чувства обретают физические характеристики
06:36
of the weather that they represent,
135
371000
1000
погоды, которую они представляют.
06:37
so that the ones collected on a sunny day
136
372000
2000
так, одни собраны в солнечный день
06:39
swirl around as if they're part of the sun.
137
374000
2000
и вращаются вокруг так, как будто являються частью солнца.
06:41
The cloudy ones float along as if they're on a breeze.
138
376000
2000
Пасмурные плывут как будто они на ветру.
06:44
The rainy ones fall down as if they're in a rainstorm,
139
379000
2000
Дождливые падают, будто идет дождь.
06:46
and the snowy ones kind of flutter to the ground.
140
381000
2000
и снежные ложаться с трепетом на землю.
06:49
Finally, location causes the feelings to move to their positions
141
384000
3000
Наконец, положение указывает чувствам их позицию
06:52
on a world map showing the geographical distribution of feelings.
142
387000
3000
на карте мира, показывая географическое распределение чувств.
06:57
Metrics provides more numerical views on the data.
143
392000
2000
Метрики предоставляют более цифровые взгляды на данные.
06:59
We see that the world is feeling "used"
144
394000
1000
Мы видим, что прямо сейчас мир чувствует
07:00
at 3.3 times the normal level right now.
145
395000
3000
в 3,3 раза выше нормального уровня.
07:03
(Laughter)
146
398000
3000
(Смех в зале)
07:06
They're feeling "warm" at 2.9 times the normal level, and so on.
147
401000
4000
Люди ощущают тепло в 2,9 раза выше нормального уровня, и так далее.
07:10
Other views are also available.
148
405000
1000
Также доступны другие виды.
07:11
Here are gender, age, weather, location.
149
406000
2000
Здесь есть пол, возраст, погода, расположение.
07:13
The final movement is called Mounds.
150
408000
2000
Последний режим называется Холмы.
07:15
It's a bit different from the others.
151
410000
1000
Он немного отличается от остальных.
07:16
Mounds visualizes the entire dataset as large, gelatinous blobs
152
411000
4000
Холмы визуализируют входные наборы данных, как большие, желатиновые капли,
07:20
which kind of jiggle.
153
415000
1000
которые покачиваются
07:22
And if I hold down my cursor, they do a little dance.
154
417000
2000
И если я задерживаю свой курсор, они немного танцуют.
07:25
We see "better" is the most frequent feeling, followed by "bad."
155
420000
3000
Мы видим "лучше" намного более частое чувство чем "плохо".
07:28
And then if I go over here, the list begins to scroll,
156
423000
3000
И затем, если я иду сюда, список начинает прокручиваться,
07:31
and there are actually thousands of feelings that have been collected.
157
426000
2000
и в нем более тысячи актуальных ощущений, что уже собраны.
07:33
You can see the little pink cursor moving along,
158
428000
2000
Вы можете видеть маленький розовый курсор, что движется,
07:35
representing our position.
159
430000
1000
представляющий нашу позицию.
07:37
Here we see people that feel "slipping," "nauseous," "responsible."
160
432000
4000
Здесь мы видим людей, которые чувствуют "скольжение", "тошноту", "ответственность".
07:41
There's also a search capability,
161
436000
1000
Здесь также имеется возможность поиска,
07:42
if you're interested in finding out about a certain population.
162
437000
2000
если вам интересно узнать об определенных группах людей.
07:45
For instance, you could find women who feel "addicted"
163
440000
2000
Например, вы можете найти женщин, которые ощущают себя зависимыми
07:47
in their 20s when it was cloudy in Bangladesh.
164
442000
4000
в свои 20, когда в Бангладеше облачно.
07:51
(Laughter)
165
446000
4000
(Смех в зале)
07:55
But I'll spare you that.
166
450000
1000
Но я избавлю вас от этого.
07:56
So here are some of my favorite montages that have been collected:
167
451000
3000
Итак, вот некоторые из моих любимых монтажей, что были собраны:
08:00
"I feel so much of my dad alive in me that there isn't even room for me."
168
455000
3000
Я чувствую, что во мне живет столько много отца, что нет даже места для меня."
08:05
"I feel very lonely."
169
460000
2000
"Я чувствую себя очень одиноко."
08:09
"I need to be in some backwoods redneck town
170
464000
2000
Я должна быть в какой-нибудь неотесанной глубинке
08:11
so that I can feel beautiful."
171
466000
2000
чтобы я смогла чувствовать себя красивой ".
08:16
"I feel invisible to you."
172
471000
1000
"Я чувствую себя невидимым для вас."
08:19
"I wouldn't hide it if society didn't make me feel like I needed to."
173
474000
3000
"Я бы не стал скрывать, что общество не дает мне чувствовать то, что мне нужно".
08:25
"I feel in love with Carolyn." "I feel so naughty."
174
480000
4000
Я чувствую, что влюблен в Каролин." "Я ощущаю себя таким непослушным."
08:32
"I feel these weirdoes are actually an asset to college life."
175
487000
3000
"Я чувствую, что эти чудаки, на самом деле, одна из ценностей жизни в колледже."
08:35
(Laughter)
176
490000
4000
(Смех в зале)
08:39
"I love how I feel today."
177
494000
1000
"Мне нравится, как я чувствую себя сегодня."
08:42
So as you can see, We Feel Fine uses a technique
178
497000
2000
Итак, как вы можете видеть, We Feel Fine использует технику,
08:44
that I call "passive observation."
179
499000
1000
которую я называю "пассивное наблюдение".
08:45
What I mean by that is that it passively observes people
180
500000
3000
Что я имею в виду, так это то, что она пассивно наблюдает за людьми,
08:48
as they live their lives. It scans the world's blogs
181
503000
4000
когда они живут своей жизнью. Она сканирует блоги мира
08:52
and looks at what people are writing,
182
507000
1000
и смотрит на то, что люди пишут,
08:53
and these people don't know they're being watched or interviewed.
183
508000
3000
и эти люди не знают, что за ними наблюдают или их оценивают.
08:56
And because of that,
184
511000
1000
И по этой причине,
08:57
you end up getting very honest, candid, sincere responses
185
512000
3000
вы в конечном итоге получаете очень честные, откровенные, искренние ответы,
09:00
that are often very moving.
186
515000
1000
которые часто очень трогательны.
09:02
And this is a technique that I usually prefer in my work
187
517000
2000
И это метод, который я обычно предпочитаю в моей работе,
09:04
because people don't know they're being interviewed.
188
519000
2000
потому что люди не знают, что они принимают участие в интервью.
09:06
They're just living life, and they end up just acting like that.
189
521000
3000
Они просто живут своей жизнью - и в конечном итоге, они просто действуют подобным образом.
09:10
Another technique is directly questioning people.
190
525000
2000
Еще одним методом является непосредственный опрос людей.
09:12
And this is a technique that I explored in a different project,
191
527000
2000
И это метод, который я изучаю в другом проекте,
09:14
the Yahoo! Time Capsule,
192
529000
1000
во Временной Капсуле Yahoo (Yahoo! Time Capsule),
09:15
which was designed to take a fingerprint of the world in 2006.
193
530000
4000
которая была разработана, чтобы собрать отпечатки мира в 2006 году.
09:20
It was divided into ten very simple themes --
194
535000
2000
Она была разделена на десять очень простых тем -
09:22
love, anger, sadness and so on --
195
537000
2000
любовь, гнев, печаль и т.д. -
09:24
each of which contained a single, very open-ended question
196
539000
2000
и каждая из них содержала один вопрос, очень простой вопрос без предполагаемых ответов,
09:26
put to the world: What do you love? What makes you angry?
197
541000
3000
заданный миру: Что вы любите? Что заставляет вас сердиться?
09:29
What makes you sad? What do you believe in? And so on.
198
544000
2000
Что делает вас грустным? Во что вы верите? И так далее.
09:31
The time capsule was available for one month online,
199
546000
2000
Капсула времени была доступна в течение одного месяца в Интернете,
09:33
translated into 10 languages, and this is what it looked like.
200
548000
5000
переведена на 10 языков, и это то, на что это было похоже.
09:38
It's a spinning globe,
201
553000
1000
Это вращающийся земной шар,
09:39
the surface of which is entirely composed of the pictures
202
554000
3000
поверхность которого полностью состоит из фотографий,
09:42
and words and drawings of people
203
557000
2000
слов и изображений людей,
09:44
that submitted to the time capsule.
204
559000
1000
которые были отправлены в капсулу времени.
09:46
The ten themes radiate out and orbit the time capsule.
205
561000
2000
Десять тем распространяются и создают орбиты капсулы времени.
09:48
You can sift through this data and see what people have submitted.
206
563000
4000
Вы можете окунуться в эти данные и посмотреть, что люди отправляли.
09:52
This is in response to, What's beautiful? "Miss World."
207
567000
2000
Это ответ на "Что прекрасно?" "Мисс Мира".
09:54
There are two modes to the time capsule.
208
569000
2000
Имеется две модели в капсуле времени.
09:56
There's One World, which presents the spinning globe,
209
571000
2000
Это - Один Мир, который представлен вращающимся земным шаром,
09:58
and Many Voices, which splits the data out into film strips
210
573000
3000
и Множество Голосов, который разделяет выходные данные на диафильмы
10:02
and lets you sift through them one by one.
211
577000
1000
и позволяет вам анализировать их один за другим.
10:05
So this project was punctuated by a really amazing event,
212
580000
4000
Этот проект был отмечен действительно удивительным мероприятием,
10:09
which was held in the desert outside Albuquerque in New Mexico
213
584000
5000
которое был проведено в пустыне за пределами Альбукерке в Нью-Мексико
10:14
at the Jemez Pueblo, where for three consecutive nights,
214
589000
2000
на пуэбло Хемес, там, в течение трех ночей подряд,
10:16
the contents of the capsule were projected onto the sides
215
591000
3000
содержимое капсулы проецировалось на стены
10:19
of the ancient Red Rock Canyon walls,
216
594000
1000
на древний Red Rock Canyon,
10:21
which stand about 200 feet tall. It was really incredible.
217
596000
2000
около 200 футов высотой. Это было действительно невероятно.
10:23
And we also projected the contents of the time capsule
218
598000
3000
И мы также проекцировали содержимое капсулы времени
10:26
as binary code using a 35-watt laser into outer space.
219
601000
3000
как двоичный код, используя 35-ваттный лазер направленный в космическое пространство.
10:29
You can see the orange line leaving the desert floor
220
604000
3000
Вы можете видеть, как оранжевая линия оставляет пустыню
10:32
at about a 45 degree angle there. This was amazing
221
607000
2000
примерно в 45 градусах там. Это был удивительно,
10:34
because the first night I looked at all this information
222
609000
4000
потому что когда в первую ночь я смотрел на всю эту информацию
10:38
and really started seeing the gaps that I talked about earlier --
223
613000
3000
и действительно начал видеть различия, о которых я говорил раньше -
10:41
the differences in age, gender and wealth and so on.
224
616000
2000
различия в возрасте, поле, богатстве и так далее.
10:44
But, you know, as I looked at this more and more and more,
225
619000
2000
Но знаете, чем больше и больше и больше я смотрел на это все,
10:46
and saw these images go across the rocks,
226
621000
2000
и видел эти образы, проходящие по скалам,
10:48
I realized I was seeing the same archetypal events
227
623000
2000
я понимал, что вижу схожие архетипические события
10:50
depicted again and again and again.
228
625000
2000
повторяемые снова и снова и снова.
10:52
You know: weddings, births, funerals, the first car, the first kiss,
229
627000
5000
Свадьбы, рождения, похороны, первый автомобиль, первый поцелуй,
10:57
the first camel or horse -- depending on the culture.
230
632000
3000
первый верблюд или лошадь - в зависимости от культуры.
11:00
And it was really moving. And this picture here was taken
231
635000
4000
И это было так волнующе. И эта картина, здесь, была взята
11:04
the final night from a distant cliff about two miles away,
232
639000
3000
в финальную ночь с далекой скалы, до которой было около двух миль,
11:07
where the contents of the capsule were being beamed into space.
233
642000
3000
и где содержимое капсулы сияло в космос.
11:10
And there was something very moving
234
645000
2000
И было что-то очень трогательное
11:12
about all of this human expression being shot off into the night sky.
235
647000
3000
в этих всех человеческих эмоциях, выстреливаемых в ночное небо.
11:15
And it started to make me think a lot about the night sky,
236
650000
3000
И это заставило меня сильно задуматься о ночном небе,
11:18
and how humans have always used the night sky
237
653000
1000
и о том, как люди обычно использовали ночное небо
11:19
to project their great stories.
238
654000
2000
для проецирования своих великих историй.
11:21
You know, as a child in Vermont, on a farm where I grew up,
239
656000
3000
Знаете, как ребенок из Вермонта, на ферме, где я рос,
11:24
I would often look up into the dark sky
240
659000
2000
я часто смотрел в темное небо
11:26
and see the three star belt of Orion, the Hunter.
241
661000
2000
и видел три звезды пояса Ориона, Охотника.
11:29
And as an adult, I've been more aware
242
664000
2000
Будучи взрослым, я более осведомлен
11:31
of the great Greek myths playing out in the sky overhead every night.
243
666000
3000
о великих греческих мифах, что разыгрываются в небе над головой каждую ночь.
11:35
You know, Orion facing the roaring bull.
244
670000
2000
Орион, стоящий перед ревущим быком.
11:37
Perseus flying to the rescue of Andromeda.
245
672000
2000
Персей, летящий на спасение Андромеды.
11:39
Zeus battling Chronos for control of Mount Olympus.
246
674000
3000
Зевс, сражающийся с Кроносом за власть над Олимпом.
11:42
I mean, these are the great tales of the Greeks.
247
677000
2000
Я имею ввиду, это здесь великие сказания греков.
11:44
And it caused me to wonder about our world today.
248
679000
2000
И это заставило меня задуматься о нашем сегодняшнем мире.
11:47
And it caused me to wonder specifically,
249
682000
2000
И это заставило меня задаться вопросом, в частности,
11:49
if we could make new constellations today,
250
684000
2000
что если бы мы могли сделать новые созвездия сегодня,
11:52
what would those look like? What would those be?
251
687000
2000
на чтобы они были похожи? Какими бы они были?
11:54
If we could make new pictures in the sky, what would we draw?
252
689000
3000
Если бы мы могли сделать новые изображения на небе, что бы мы сделали?
11:57
What are the great stories of today?
253
692000
1000
Какие великие истории настоящего?
11:58
And those are the questions that inspired my new project,
254
693000
4000
И это те вопросы, которые вдохновили меня на новый проект,
12:02
which is debuting here today at TED.
255
697000
2000
который дебютирует сегодня здесь, на TED.
12:04
Nobody's seen this yet, publicly.
256
699000
1000
Никто еще не видел его, так публично.
12:06
It's called Universe: Revealing Our Modern Mythology.
257
701000
3000
Он называется Вселенной, и показывает нашу современную мифологию
12:10
And it uses this metaphor of an interactive night sky.
258
705000
3000
Он использует метафору интерактивного ночного неба.
12:13
So, it's my great pleasure now to show this to you.
259
708000
3000
Так что я с большим удовольствием сейчас покажу Вам его.
12:16
So, Universe will open here.
260
711000
1000
Итак, Вселенная откроется здесь.
12:17
And you'll see that it leads with a shifting star field,
261
712000
4000
И вы увидите, что за образец взято звездное поле,
12:22
and there's an Aurora Borealis in the background,
262
717000
2000
и вы видите северное сияние в фоновом режиме,
12:24
kind of morphing with color. The color of the Aurora Borealis
263
719000
3000
что-то вроде морфинга c цветом. Цветом северного сияния
12:27
can be controlled using this single bar of color at the bottom,
264
722000
3000
можно управлять с помощью этой единственной цветовой панели внизу,
12:31
and we'll put it down here to red.
265
726000
2000
и мы изменим его здесь на красный.
12:33
So you see this kind of -- these stars moving along.
266
728000
2000
Итак, вы видите, как эти звезды двигаются дальше.
12:36
Now, these aren't just little points of light, little pixels.
267
731000
3000
Теперь это не просто маленькие точки света, маленькие пиксели.
12:39
Each of those stars actually represents
268
734000
2000
Каждая из этих звезд на самом деле представляет
12:41
a specific event in the real world --
269
736000
2000
определенное событие в реальном мире -
12:44
a quote that was stated by somebody, an image,
270
739000
2000
цитату, сказанную кем-то, изображение,
12:47
a news story, a person, a company. You know,
271
742000
3000
новость, человека, общество.Вы понимаете,
12:50
some kind of heroic personality.
272
745000
2000
каких-то героических личностей.
12:53
And you might notice that as the cursor begins
273
748000
2000
И вы можете заметить, что как только курсор начинает
12:55
to touch some of these stars, that shapes begin to emerge.
274
750000
4000
касаться каких либо из этих звезд, их формы начинают проявляться.
12:59
We see here there's a little man walking along, or maybe a woman.
275
754000
3000
Мы видим здесь идущего маленького человека, или, может быть, женщину.
13:02
And we see here a photograph with a head.
276
757000
4000
А здесь мы видим фотографии с головой.
13:07
You can start to see words emerging here.
277
762000
2000
Вы можете начать видеть, как здесь появляются слова.
13:10
And those are
278
765000
1000
Это созвездия;
13:12
the constellations of today.
279
767000
1000
созвездия сегодняшнего дня.
13:14
And I can turn them all on,
280
769000
1000
И я могу зажигать их все,
13:15
and you can see them moving across the sky now.
281
770000
2000
и вы можете видеть сейчас их перемещение по небу.
13:18
This is the universe of 2007, the last two months.
282
773000
2000
Это вселенная 2007 года, последние два месяца.
13:21
The data from this is global news coverage
283
776000
2000
Данные из глобальных новостей
13:23
from thousands of news sources around the world.
284
778000
2000
из тысячи источников новостей по всему миру.
13:25
It's using the API of a really great company that I work with
285
780000
4000
Тут используетсся API по-настоящему великой компании, с кототорой я работаю
13:29
in New York, actually, called Daylife.
286
784000
1000
в Нью-Йорке, собственно, и называемой DayLife.
13:31
And it's kind of the zeitgeist view at this level
287
786000
3000
И это как дух времени на этом уровне
13:34
of the world's current mythology over the last couple of months.
288
789000
4000
мифологии текущего мира за последние пару месяцев.
13:38
So we can see where it's emerging here, like President Ford,
289
793000
3000
Так что мы можем видеть как здесь возникают президент Форд,
13:42
Iraq, Bush. And we can actually isolate just the words --
290
797000
3000
Ирак, Буш. И мы в действительности можем изолировать точные слова -
13:45
I call them secrets -- and we can cause them to form
291
800000
2000
Я называю их "тайны" - и мы можем заставить их сформировать
13:47
an alphabetical list. And we see Anna Nicole Smith
292
802000
3000
алфавитный список. И мы видим, Анна Николь Смит
13:51
playing a big role recently.
293
806000
2000
играет большую роль в последнее время.
13:53
President Ford -- this is Gerald Ford's funeral.
294
808000
3000
Президент Ford - это похороны Джеральда Форда.
13:56
We can actually click anything in Universe
295
811000
3000
В действительности, мы можем кликнуть где-нибудь во Вселенной
13:59
and have it become the center of the universe,
296
814000
1000
и сделать это центром Вселенной,
14:00
and everything else will enter its orbit.
297
815000
2000
а все остальное станет на орбиты.
14:02
So, we'll click Ford, and now that becomes the center.
298
817000
3000
Таким образом, мы нажмем Форд, и теперь это стало центром.
14:05
And the things that relate to Ford enter its orbit
299
820000
3000
И вещи, которые относятся к Форду заняли свои орбиты
14:08
and swirl around it.
300
823000
1000
и крутяться вокруг него.
14:10
We can isolate just the photographs, and we now see those.
301
825000
2000
Мы можем выделить только фотографии, и теперь мы видим их.
14:13
We can click on one of those
302
828000
1000
Мы можем нажать на одну из них
14:14
and have the photograph be the center of the universe.
303
829000
2000
и сделать эту фотографию центром вселенной.
14:17
Now the things that relate to it are swirling around.
304
832000
3000
Теперь вещи, которые относятся к ней, циркулируют вокруг.
14:20
We can click on this and we see this iconic image
305
835000
3000
Мы можем нажать на это, и мы видим иконку,
14:23
of Betty Ford kissing her husband's coffin.
306
838000
3000
на которой Бетти Форд целует гроб мужа.
14:26
In Universe, there's kind of no end. It just goes infinitely,
307
841000
5000
Во Вселенной как бы не существует конца. Это просто говорит о бесконечности,
14:32
and you can just kind of click on stuff.
308
847000
1000
и вы можете просто нажимать на вещи.
14:34
This is a photographic representation, called Snapshots.
309
849000
4000
Это фотографическое представление, называемое Снимки.
14:38
But we can actually be more specific in defining our universe.
310
853000
4000
Но мы можем быть более конкретными в определении нашей Вселенной.
14:42
So, if we want to,
311
857000
1000
Так что, если мы хотим,
14:43
let's check out what Bill Clinton's universe looks like.
312
858000
3000
посмотреть, на что похожа вселенная Билла Клинтона,
14:46
And let's see, in the past week, what he's been up to.
313
861000
4000
давайте посмотрим, где он был на прошлой неделе.
14:50
So now, we have a new universe, which is just constrained
314
865000
3000
Так что теперь, мы имеем новый мир, который ограничен
14:53
to all things Bill Clinton.
315
868000
1000
вещами связанными с Биллом Клинтоном.
14:55
We can have his constellations emerge here.
316
870000
2000
И можем видеть как его созвездия появляются здесь.
14:58
We can pull out his secrets,
317
873000
1000
Мы можем вытащить его тайны,
14:59
and we see that it has a lot to do with candidates,
318
874000
3000
и мы видим, что он имеет много общего с кандидатами,
15:02
Hillary, presidential, Barack Obama.
319
877000
3000
Хиллари, президентских, Барак Обама.
15:06
We can see the stories
320
881000
1000
Мы видим истории,
15:07
that Bill Clinton is taking part in right now.
321
882000
3000
в которых Билл Клинтон принимает участие прямо сейчас.
15:10
Any of those can be opened up.
322
885000
2000
Любая из них может быть открыта.
15:12
So we see Obama and the Clintons meet in Alabama.
323
887000
2000
Итак, мы видим Обама и Клинтон встретились в штате Алабама.
15:15
You can see that this is an important story;
324
890000
1000
Вы можете видеть, что это важная история;
15:16
there are a lot of things in its orbit. If we open this up,
325
891000
4000
здесь много вещей на этой орбите. Если мы откроем ее,
15:20
we get different perspectives on this story.
326
895000
3000
мы получим различные ракурсы истории.
15:23
You can click any of those to go out and read the article
327
898000
2000
Вы можете нажать на любую, чтобы выйти и прочитать статью
15:25
at the source. This one's from Al Jazeera.
328
900000
2000
из источника. Этот из Аль-Джазира.
15:28
We can also see the superstars. These would be the people
329
903000
4000
Мы также можем увидеть суперзвезд. Это могут быть люди,
15:32
that are kind of the looming heroes and heroines
330
907000
3000
которые являются своего рода героями и героинями
15:35
in the universe of Bill Clinton. So there's Bill Clinton, Hillary,
331
910000
3000
во вселенной Билла Клинтона. Это Билл Клинтон, Хиллари,
15:38
Iraq, George Bush, Barack Obama, Scooter Libby --
332
913000
4000
Ирак, Джордж Буш, Барак Обама, Скутер Либби -
15:42
these are kind of the people of Bill Clinton.
333
917000
2000
это вид людей Билла Клинтона.
15:45
We can also see a world map, so this shows us the geographic reach
334
920000
4000
Мы также можем увидеть карту мира, это показывает нам географический охват
15:49
of Bill Clinton in the last week or so.
335
924000
1000
Билла Клинтона в течение последней недели или около того.
15:50
We can see he's been focused in America
336
925000
2000
Мы можем видеть, что он был ориентирован на Америку
15:52
because he's been campaigning, probably,
337
927000
2000
возможно потому, что он проводил кампанию,
15:54
but a little bit of action over here in the Middle East.
338
929000
2000
но также есть и немного действий здесь, на Ближнем Востоке.
15:56
And then we can also see a timeline.
339
931000
2000
И затем мы также можем видеть шкалу.
15:58
So we see that he was a bit quiet on Saturday,
340
933000
3000
Итак, мы видим, что он был немного спокоен в субботу,
16:01
but he was back to work on Sunday morning,
341
936000
2000
но он вернулся к работе в воскресенье утром,
16:03
and actually been tapering off since then this week.
342
938000
3000
и на самом деле успокаивался с тех пор всю неделю.
16:06
And it's not limited to just people or dates,
343
941000
2000
И это все не ограничивается только людьми, или датами,
16:08
but we can actually put in concepts also.
344
943000
2000
мы на самом деле также можем выбрать понятия.
16:10
So if I put in climate change for all of 2006,
345
945000
3000
Так что, если я выберу изменение климата за весь 2006 год,
16:14
we'll see what that universe looks like.
346
949000
2000
мы увидим, как изменится вселенная.
16:16
Here we have our star field. Here we have our shapes.
347
951000
3000
Здесь у нас наше звездное поле, здесь у нас формы.
16:19
Here we have our secrets.
348
954000
2000
Здесь у нас наши секреты.
16:22
So we see again, climate change is large:
349
957000
2000
Таким образом, мы снова видим, климат сильно изменился.
16:24
Nairobi, global conference, environmental.
350
959000
3000
Найроби, глобальная конференция, экологические.
16:27
And there are also quotes that you can see,
351
962000
2000
И есть также цитаты, которые вы можете видеть,
16:29
if you're interested in reading about quotes on climate change.
352
964000
2000
если вы заинтересованы в чтении о котировках по изменению климата.
16:31
You know, this is really an infinite thing.
353
966000
1000
Вы знаете, это действительно бесконечна вещь.
16:33
The superstars of climate change in 2006:
354
968000
2000
Суперзвезды изменения климата в 2006 году:
16:35
United States, Britain, China. You know,
355
970000
3000
США, Великобритания, Китай. Знаете,
16:38
these are the towering countries that kind of define this concept.
356
973000
3000
они так возвышаются, что как будто определяют это понятие.
16:41
So this is a piece that demands exploration.
357
976000
3000
Так что это часть, которая требует изучения.
16:44
This will be online in several days, probably next Tuesday.
358
979000
4000
Все это будет доступно онлайн через несколько дней, возможно, в следующий вторник.
16:49
And you'll all be able to use it and kind of explore
359
984000
4000
И вы будете в состоянии использовать все это для исследований
16:53
what your own personal mythology might be.
360
988000
2000
того, какой могла бы быть ваша личная мифология.
16:55
You'll notice that in Daylife -- rather, in Universe --
361
990000
3000
Вы заметите, что в DayLife - скорее, во Вселенной,
16:58
it supports both the notion of a global mythology,
362
993000
2000
он поддерживает как понятие глобальной мифологии,
17:00
which is represented by something as broad as, say, 2007,
363
995000
3000
представленой чем то маштабным, как, скажем, 2007 год,
17:03
and also a personal mythology.
364
998000
2000
так и личной мифологией.
17:05
As you search for the things that are important to you in your world,
365
1000000
4000
При поиске вещей, которые важны именно для вас в вашем мире,
17:09
and then see what the constellations of those might look like.
366
1004000
3000
вы можете посмотреть, как эти созвездия могут выглядеть.
17:13
So it's been a pleasure. Thank you very much.
367
1008000
3000
Мне было очень приятно. Большое вам спасибо. Спасибо.
17:16
(Applause)
368
1011000
3000
(Аплодисменты)
ABOUT THE SPEAKER
Jonathan Harris - Artist, storyteller, Internet anthropologistArtist and computer scientist Jonathan Harris makes online art that captures the world's expression -- and gives us a glimpse of the soul of the Internet.
Why you should listen
Brooklyn-based artist Jonathan Harris' work celebrates the world's diversity even as it illustrates the universal concerns of its occupants. His computer programs scour the Internet for unfiltered content, which his beautiful interfaces then organize to create coherence from the chaos.
His projects are both intensely personal (the "We Feel Fine" project, made with Sep Kanvar, which scans the world's blogs to collect snapshots of the writers' feelings) and entirely global (the new "Universe," which turns current events into constellations of words). But their effect is the same -- to show off a world that resonates with shared emotions, concerns, problems, triumphs and troubles.
Jonathan Harris | Speaker | TED.com