TED2010
Tim Berners-Lee: The year open data went worldwide
Тим Бёрнерс-Ли: Год доступных данных
Filmed:
Readability: 4
771,473 views
Выступая на TED2009, Тим Бёрнерс-Ли призывал открывать доступ к исходным данным. Он предлагал правительствам, ученым и институтам открыть свободный доступ к их данным через Вэб. Теперь, на TED University 2010, он демонстрирует интересные результаты, которые можно получить если связывать данные.
Tim Berners-Lee - Inventor
Tim Berners-Lee invented the World Wide Web. He leads the World Wide Web Consortium (W3C), overseeing the Web's standards and development. Full bio
Tim Berners-Lee invented the World Wide Web. He leads the World Wide Web Consortium (W3C), overseeing the Web's standards and development. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Last year here at TED
0
0
2000
В прошлом году, выступая здесь,
00:17
I asked you to give me your data,
1
2000
2000
Я просил вас дать мне ваши данные,
00:19
to put your data on the web, on the basis
2
4000
2000
разместить ваши данные в сети, предполагая,
00:21
that if people put data onto the web --
3
6000
3000
что, если люди разместят данные в сети,
00:24
government data, scientific data, community data,
4
9000
3000
правительственные данные, научные данные, данные сообщества,
00:27
whatever it is -- it will be used by other people
5
12000
2000
что бы это ни было, эти данные будут использоваться другими людьми
00:29
to do wonderful things, in ways
6
14000
2000
для создания удивительных вещей,
00:31
that they never could have imagined.
7
16000
2000
которые даже сложно было представить.
00:33
So, today I'm back just to show you a few things,
8
18000
3000
Итак, сегодня я снова здесь чтобы показать вам кое-что,
00:36
to show you, in fact, there is
9
21000
2000
точнее, рассказать вам
00:38
an open data movement afoot,
10
23000
5000
о движении "открытые данные", которое теперь
00:43
now, around the world.
11
28000
2000
по всему миру.
00:45
The cry of "Raw data now!"
12
30000
2000
Лозунг "откройте доступ к данным",
00:47
which I made people make in the auditorium,
13
32000
2000
к которому я призывал людей в аудитории,
00:49
was heard around the world.
14
34000
2000
был услышан во всем мире.
00:51
So, let's roll the video.
15
36000
3000
Давайте посмотрим.
00:54
A classic story, the first one which lots of people picked up,
16
39000
3000
Классическая история, первый случай, который заинтересовал массу людей
00:57
was when in March -- on March 10th in fact, soon after TED --
17
42000
3000
произошел в марте, точнее 10-го марта, сразу после TED.
01:00
Paul Clarke, in the U.K. government,
18
45000
3000
Пол Кларк из правительства Великобритании
01:03
blogged, "Oh, I've just got some raw data. Here it is,
19
48000
2000
сделал запись в блоге "О, я только что получил исходные данные. Вот они -
01:05
it's about bicycle accidents."
20
50000
3000
это данные о ДТП с участием велосипедистов".
01:08
Two days it took the Times Online
21
53000
3000
Всего 2 дня понадобилось Times Online
01:11
to make a map, a mashable map --
22
56000
2000
для того чтобы сделать карту, объединяющую данные из нескольких источников.
01:13
we call these things mash-ups --
23
58000
2000
Мы их называем их "мэшап".
01:15
a mashed-up user interface that allows you to go in there
24
60000
2000
Перекрестный интерфейс пользователя, который позволяет приблизить
01:17
and have a look and find out whether your bicycle
25
62000
2000
и рассмотреть и, например, узнать всё ли в порядке на вашем
01:19
route to work was affected.
26
64000
2000
велосипедном маршруте.
01:21
Here's more data, traffic survey data,
27
66000
2000
Есть ещё больше данных, данные о дорожном движении,
01:23
again, put out by the U.K. government,
28
68000
2000
опять же выложенных правительством Великобритании,
01:25
and because they put it up using the Linked Data standards,
29
70000
3000
а так как они выложили данные, используя стандарты связывания данных,
01:28
then a user could just make a map,
30
73000
2000
пользователь может создать карту
01:30
just by clicking.
31
75000
2000
пользуясь только мышью.
01:32
Does this data affect things? Well, let's get back to 2008.
32
77000
2000
Повлияло ли это на что-нибудь? Давайте вернемся назад в 2008 год.
01:34
Look at Zanesville, Ohio.
33
79000
3000
Взляните на Занесвиль, Огайо.
01:37
Here's a map a lawyer made. He put on it the water plant,
34
82000
3000
Вот карта, которую сделал юрист,
01:40
and which houses are there,
35
85000
2000
здесь можно увидеть дома,
01:42
which houses have been connected to the water.
36
87000
2000
в какие из них подведена вода.
01:44
And he got, from other data sources,
37
89000
2000
А из другого источника он взял
01:46
information to show
38
91000
3000
информацию чтобы показать
01:49
which houses are occupied by white people.
39
94000
2000
в каких из домов живут белые люди.
01:51
Well, there was too much of a correlation, he felt,
40
96000
3000
Вот он и подумал что, как-то слишком много совпадений,
01:54
between which houses were occupied by white people
41
99000
3000
между домами, в которых живут белые люди,
01:57
and which houses had water, and the judge was not impressed either.
42
102000
3000
и домами, в которых есть вода, и судья тоже не был впечатлен.
02:00
The judge was not impressed to the tune of 10.9 million dollars.
43
105000
3000
Судья не был впечатлен в размере 10.9 миллионов долларов.
02:03
That's the power of taking one piece of data,
44
108000
2000
Вот сила возможности - взять немного информации здесь,
02:05
another piece of data, putting it together,
45
110000
3000
немного информации там, связать
02:08
and showing the result.
46
113000
2000
и показать результат.
02:10
Let's look at some data from the U.K. now.
47
115000
2000
Теперь снова обратимся к данным из Великобритании.
02:12
This is U.K. government data, a completely independent site,
48
117000
2000
Это правительственные данные Великобритании, абсолютно независимый сайт,
02:14
Where Does My Money Go.
49
119000
2000
под названием "Куда уходят мои деньги",
02:16
It allows anybody to go there and burrow down.
50
121000
2000
он позволяет любому зайти и покопаться.
02:18
You can burrow down by a particular type of spending,
51
123000
2000
Вы можете откопать информацию по определенному виду расходов,
02:20
or you can go through all the different regions and compare them.
52
125000
4000
также можно пройтись по всем областям и сравнить их данные.
02:24
So, that's happening in the U.K. with U.K. government data.
53
129000
3000
Итак, это происходит в Великобритании с правительственными данными.
02:27
Yes, certainly you can do it over here.
54
132000
2000
Конечно, тоже самое можно сделать в Америке.
02:29
Here's a site which allows you to look at recovery spending
55
134000
3000
Вот сайт, который позволяет взглянуть на данные по расходам
02:32
in California.
56
137000
2000
на восстановление экономики в Калифорнии.
02:34
Take an arbitrary example, Long Beach, California,
57
139000
2000
Возьмем наугад Лонг Бич, Калифорния,
02:36
you can go and have a look at what recovery money they've been spending
58
141000
3000
здесь можно зайти и увидеть суммы, которые тратятся
02:39
on different things such as energy.
59
144000
3000
по разным направлениям, как например, энергетика.
02:42
In fact, this is the graph of the number of data sets
60
147000
3000
А вот график сравнения открытых наборов данных
02:45
in the repositories of data.gov,
61
150000
2000
в базе данных на сайтах data.gov
02:47
and data.gov.uk.
62
152000
2000
и data.gov.uk.
02:49
And I'm delighted to see a great competition
63
154000
2000
И мне приятно следить за борьбой
02:51
between the U.K. in blue, and the U.S. in red.
64
156000
2000
между Великобританией - синий цвет и США - красный.
02:53
How can you use this stuff?
65
158000
2000
Как можно это использовать?
02:55
Well, for example, if you have lots of data about places
66
160000
3000
Ну, например, если у вас есть много данных о географических местах,
02:58
you can take, from a postcode --
67
163000
2000
можно взять например индекс,
03:00
which is like a zip plus four --
68
165000
2000
почтовый индекс
03:02
for a specific group of houses, you can make paper,
69
167000
3000
определенной группы домов, и можно сделать плакат,
03:05
print off a paper which has got very, very
70
170000
2000
например, распечатать плакат с очень-очень
03:07
specific things about the bus stops,
71
172000
2000
подробной информацией об автобусных остановках,
03:09
the things specifically near you.
72
174000
2000
короче, всём том, что находится непосредственно рядом с вами.
03:11
On a larger scale, this is a mash-up
73
176000
3000
Теперь пример большего масштаба -
03:14
of the data which was released about the Afghan elections.
74
179000
3000
официальные данные выборов в Афганистане.
03:17
It allows you to set your own criteria
75
182000
2000
Тут можно установить свои критерии -
03:19
for what sort of things you want to look at.
76
184000
2000
какого рода информацию вам нужно посмотреть.
03:21
The red circles are polling stations,
77
186000
2000
Красные круги это избирательные участки,
03:23
selected by your criteria.
78
188000
2000
отобранные по вашим критериям.
03:25
And then you can select also other things on the map
79
190000
2000
А затем, можно выбрать другие данные на карте,
03:27
to see what other factors, like the threat level.
80
192000
2000
чтобы посмотреть другие факторы как, например, уровень угрозы.
03:29
So, that was government data.
81
194000
3000
Короче, это были правительственные данные.
03:32
I also talked about community-generated data -- in fact I edited some.
82
197000
2000
Я также упоминал данные созданные сообществом - на самом деле я тоже внес вклад -
03:34
This is the wiki map, this is the Open Street Map.
83
199000
2000
это вики карта, её может дополнять любой желающий.
03:36
"Terrace Theater" I actually put
84
201000
2000
Это Театр Тэрис, на самом деле это я его отметил
03:38
on the map because it wasn't on the map before TED last year.
85
203000
3000
на карте потому что он не был отмечен, когда была прошлая конференция TED.
03:41
I was not the only person editing the open street map.
86
206000
3000
Я не единственный человек, который редактирует эту карту.
03:44
Each flash on this visualization --
87
209000
2000
Каждая вспышка в этом ролике
03:46
put together by ITO World --
88
211000
2000
созданном компанией ITO World
03:48
shows an edit in 2009
89
213000
2000
отражает правку 2009 года
03:50
made to the Open Street Map.
90
215000
2000
сделанную на карте.
03:52
Let's now spin the world during the same year.
91
217000
3000
Теперь посмотрим на планету этого года.
03:55
Every flash is an edit. Somebody somewhere
92
220000
2000
Каждая вспышка это правка. Кто-то где-то
03:57
looking at the Open Street Map, and realizing it could be better.
93
222000
3000
смотрит на карту и понимает, что она может быть лучше.
04:00
You can see Europe is ablaze with updates.
94
225000
3000
Видите - Европа сияет дополнениями.
04:03
Some places, perhaps not as much as they should be.
95
228000
3000
Некоторые места светятся не так сильно, на сколько хотелось бы.
04:06
Here focusing in on Haiti.
96
231000
2000
Теперь идем в Гаити.
04:08
The map of Port au-Prince at the end
97
233000
2000
Карта Порт-о-Принц на конец
04:10
of 2009 was not all it could be,
98
235000
2000
2009 года была не такой какой могла бы быть -
04:12
not as good as the map of California.
99
237000
2000
не на столько детальна как карта Калифорнии.
04:14
Fortunately, just after the earthquake,
100
239000
3000
К счастью, сразу после землетрясения
04:17
GeoEye, a commercial company,
101
242000
2000
GeoEye, коммерческая компания,
04:19
released satellite imagery
102
244000
2000
выпустила спутниковую карту
04:21
with a license, which allowed
103
246000
2000
по лицензии, которая позволяла
04:23
the open-source community to use it.
104
248000
2000
сообществу сторонников открытых исходных данных использовать её.
04:25
This is January, in time lapse,
105
250000
2000
Это временной отрезок в Январе -
04:27
of people editing ... that's the earthquake.
106
252000
2000
люди редактируют карту, и тут - землетрясение.
04:29
After the earthquake, immediately,
107
254000
2000
Сразу после землетрясения
04:31
people all over the world, mappers
108
256000
2000
люди по всему свету, картографы,
04:33
who wanted to help, and could,
109
258000
2000
которые хотят помочь и могут помочь
04:35
looked at that imagery, built the map, quickly building it up.
110
260000
3000
смотрят на спутниковые снимки, строят карту, быстро создают карту.
04:38
We're focusing now on Port-au-Prince.
111
263000
1000
Мы сейчас идем в Порт-о-Принц.
04:39
The light blue is refugee camps these volunteers had spotted from the [satellite images].
112
264000
4000
Голубым цветом обозначены лагеря беженцев. Эти лагеря добровольцы разглядели на карте.
04:43
So, now we have, immediately, a real-time map
113
268000
2000
Таким образом мгновенно, у нас есть карта в реальном времени,
04:45
showing where there are refugee camps --
114
270000
2000
показывающая где располагаются лагеря беженцев.
04:47
rapidly became the best map
115
272000
2000
Она быстро стала самой лучшей картой
04:49
to use if you're doing relief work in Port-au-Prince.
116
274000
3000
которую можно использовать добровольцам в Порт-о-Принц.
04:52
Witness the fact that it's here on this Garmin device
117
277000
2000
Легко убедиться, что эта карта там, в этом GPS устройстве,
04:54
being used by rescue team in Haiti.
118
279000
2000
используемом командой спасателей.
04:56
There's the map showing,
119
281000
3000
И Гаити, вот карта,
04:59
on the left-hand side,
120
284000
2000
вон там слева, на ней
05:01
that hospital -- actually that's a hospital ship.
121
286000
2000
больница, точнее это корабль-больница.
05:03
This is a real-time map that shows blocked roads,
122
288000
3000
Вот эта карта в режиме реального времени показывает заблокированные дороги,
05:06
damaged buildings, refugee camps --
123
291000
2000
поврежденные здания, лагеря беженцев.
05:08
it shows things that are needed [for rescue and relief work].
124
293000
2000
Карта показывает в чем нуждаются люди.
05:10
So, if you've been involved in that at all,
125
295000
2000
В общем, если вы хоть немного в этом участвовали,
05:12
I just wanted to say: Whatever you've been doing,
126
297000
2000
я просто хотел сказать - чем бы вы не занимались,
05:14
whether you've just been chanting, "Raw data now!"
127
299000
2000
создаете ли вы графическое представление уже существующих данных
05:16
or you've been putting government or scientific data online,
128
301000
3000
или размещаете правительственные или научные данные онлайн,
05:19
I just wanted to take this opportunity to say: Thank you very much,
129
304000
2000
я просто хотел воспользоваться этой возможностью и сказать вам огромное спасибо,
05:21
and we have only just started!
130
306000
3000
и это только начало.
05:24
(Applause)
131
309000
2000
(Аплодисменты)
ABOUT THE SPEAKER
Tim Berners-Lee - InventorTim Berners-Lee invented the World Wide Web. He leads the World Wide Web Consortium (W3C), overseeing the Web's standards and development.
Why you should listen
In the 1980s, scientists at CERN were asking themselves how massive, complex, collaborative projects -- like the fledgling LHC -- could be orchestrated and tracked. Tim Berners-Lee, then a contractor, answered by inventing the World Wide Web. This global system of hypertext documents, linked through the Internet, brought about a massive cultural shift ushered in by the new tech and content it made possible: AOL, eBay, Wikipedia, TED.com...
Berners-Lee is now director of the World Wide Web Consortium (W3C), which maintains standards for the Web and continues to refine its design. Recently he has envisioned a "Semantic Web" -- an evolved version of the same system that recognizes the meaning of the information it carries. He's the 3Com Founders Professor of Engineering in the School of Engineering with a joint appointment in the Department of Electrical Engineering and Computer Science at the Laboratory for Computer Science and Artificial Intelligence (CSAIL) at the MIT, where he also heads the Decentralized Information Group (DIG). He is also a Professor in the Electronics and Computer Science Department at the University of Southampton, UK.
Tim Berners-Lee | Speaker | TED.com