TEDGlobal 2010
David McCandless: The beauty of data visualization
David McCandless: Krása vizualizácie dát
Filmed:
Readability: 4.3
3,250,094 views
David McCandless mení komplexné súbory dát, ako napríklad celosvetové výdavky na zbrojenie, mediálne fámy, updaty statusov na Facebooku na nádherné a predsa jednoduché grafy. Navrhuje používať informačný dizajn na orientovanie sa v dnešnom prebytku informácii, nachádzajúc tak v nich systém a jedinečné prepojenia, vďaka ktorým sa možno budeme sa svet dívať inak.
David McCandless - Data journalist
David McCandless draws beautiful conclusions from complex datasets -- thus revealing unexpected insights into our world. Full bio
David McCandless draws beautiful conclusions from complex datasets -- thus revealing unexpected insights into our world. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
It feels like we're all suffering
0
0
2000
Vyzerá to tak, že všetci trpíme
00:17
from information overload or data glut.
1
2000
3000
presýtením informáciami alebo nadbytkom dát.
00:20
And the good news is there might be an easy solution to that,
2
5000
2000
A dobrou správou je, že na to možno existuje jednoduché riešenie
00:22
and that's using our eyes more.
3
7000
2000
a to používať viac naše oči.
00:24
So, visualizing information, so that we can see
4
9000
2000
Zobrazovať informácie, aby sme mohli vidieť
00:26
the patterns and connections that matter
5
11000
3000
ten systém a vzťahy, na ktorých záleží
00:29
and then designing that information so it makes more sense,
6
14000
3000
a potom tie informácie nadizajnovať tak, aby dávali väčší zmysel,
00:32
or it tells a story,
7
17000
2000
alebo aby rozprávali príbeh,
00:34
or allows us to focus only on the information that's important.
8
19000
3000
alebo nám dovolili zamerať sa len na to dôležité.
00:38
Failing that, visualized information can just look really cool.
9
23000
3000
Keď sa nám to nepodarí, zobrazené informácie môžu aspoň vyzerať super.
00:41
So, let's see.
10
26000
2000
Tak sa na to pozrime.
00:45
This is the $Billion Dollar o-Gram,
11
30000
2000
Toto je Miliardo-doláro-gram.
00:47
and this image arose
12
32000
2000
Tento obrázok vznikol
00:49
out of frustration I had
13
34000
2000
kvôli mojej frustrácii
00:51
with the reporting of billion-dollar amounts in the press.
14
36000
2000
ohľadom tlači informujúcej o miliardových sumách.
00:53
That is, they're meaningless without context:
15
38000
3000
Totiž, bez kontextu nemajú zmysel.
00:56
500 billion for this pipeline,
16
41000
2000
500 miliárd za tento ropovod.
00:58
20 billion for this war.
17
43000
2000
20 miliárd za túto vojnu.
01:00
It doesn't make any sense, so the only way to understand it
18
45000
2000
Nedáva to žiadny zmysel, a teda jediný spôsob, ako to pochopiť
01:02
is visually and relatively.
19
47000
2000
je vizuálne a v kontexte.
01:04
So I scraped a load of reported figures
20
49000
2000
Tak som pozbieral veľa zverejnených údajov
01:06
from various news outlets
21
51000
2000
z rôznych zdrojov
01:08
and then scaled the boxes according to those amounts.
22
53000
3000
a potom som podľa týchto čísel upravil veľkosť jednotlivých políčok.
01:11
And the colors here represent the motivation behind the money.
23
56000
3000
A farby tu reprezentujú dôvody stojace za týmito peniazmi.
01:14
So purple is "fighting,"
24
59000
3000
Fialová sú boje,
01:17
and red is "giving money away," and green is "profiteering."
25
62000
3000
červená sú výdavky a zelená zisky.
01:20
And what you can see straight away
26
65000
2000
A čo si hneď všimnete je,
01:22
is you start to have a different relationship to the numbers.
27
67000
2000
že zrazu máte k tým číslami úplne iný vzťah.
01:24
You can literally see them.
28
69000
2000
Doslova ich vidíte.
01:26
But more importantly, you start to see
29
71000
2000
Ale, čo je o veľa dôležitejšie, začínate vidieť
01:28
patterns and connections between numbers
30
73000
2000
systém a vzťahy medzi tými číslami,
01:30
that would otherwise be scattered across multiple news reports.
31
75000
3000
ktoré by boli inak roztrúsené vo veľkom množstve sprav.
01:33
Let me point out some that I really like.
32
78000
3000
Dovoľte mi zdôrazniť zopár, ktoré mám naozaj rád.
01:36
This is OPEC's revenue, this green box here --
33
81000
2000
Toto je obrat OPECu, toto zelené políčko tu --
01:38
780 billion a year.
34
83000
2000
780 miliárd za rok.
01:40
And this little pixel in the corner -- three billion --
35
85000
3000
A tento malý pixel v rohu -- 3 miliardy --
01:43
that's their climate change fund.
36
88000
3000
to je ich fond pre klimatické zmeny.
01:46
Americans, incredibly generous people --
37
91000
2000
Američania, úžasne štedrí ľudia --
01:48
over 300 billion a year, donated to charity every year,
38
93000
3000
viac ako 300 miliárd ročne venujú charite každý rok,
01:51
compared with the amount of foreign aid
39
96000
2000
v porovnaní s veľkosťou zahraničnej pomoci
01:53
given by the top 17 industrialized nations
40
98000
2000
darovanej 17 najpriemyselnejšími národmi,
01:55
at 120 billion.
41
100000
2000
vo výške 120 miliárd.
01:57
Then of course,
42
102000
2000
A potom samozrejme,
01:59
the Iraq War, predicted to cost just 60 billion
43
104000
2000
vojna v Iraku, ktorá bola predpovedaná na 60 miliárd
02:01
back in 2003.
44
106000
3000
ešte v roku 2003.
02:04
And it mushroomed slightly. Afghanistan and Iraq mushroomed now
45
109000
3000
Ale trochu sa rozrástla. Afganistan sa teraz rozrástol
02:07
to 3,000 billion.
46
112000
3000
na 3 000 miliárd.
02:10
So now it's great
47
115000
2000
Teraz je to už dobré,
02:12
because now we have this texture, and we can add numbers to it as well.
48
117000
2000
pretože už máme túto štruktúru a môžeme do nej čísla ešte pridávať.
02:14
So we could say, well, a new figure comes out ... let's see African debt.
49
119000
3000
Takže povedzme... dajme tam nové číslo... pozrime sa na Africký dlh.
02:17
How much of this diagram do you think might be taken up
50
122000
2000
Akú veľkú časť tohto nákresu asi zaberie
02:19
by the debt that Africa owes to the West?
51
124000
2000
dlh Afriky voči západným krajinám?
02:21
Let's take a look.
52
126000
2000
Pozrime sa na to.
02:23
So there it is:
53
128000
2000
Tak tu ho máme.
02:25
227 billion is what Africa owes.
54
130000
2000
227 miliárd -- toľko Afrika dlží.
02:27
And the recent financial crisis,
55
132000
2000
A nedávna finančná kríza --
02:29
how much of this diagram might that figure take up?
56
134000
2000
akú časť nákresu asi zaberie to číslo?
02:31
What has that cost the world? Let's take a look at that.
57
136000
3000
Koľko tá kríza stála svet? Pozrime sa na to.
02:34
Dooosh -- Which I think is the appropriate sound effect
58
139000
3000
Dooosh. Myslím si, že to je vhodný zvukový prejav
02:37
for that much money:
59
142000
2000
pre toľko peňazí.
02:39
11,900 billion.
60
144000
4000
11 900 miliárd.
02:45
So, by visualizing this information,
61
150000
2000
Takže vizualizáciou týchto údajov,
02:47
we turned it into a landscape
62
152000
2000
sme ich zmenili na akúsi krajinu,
02:49
that you can explore with your eyes,
63
154000
2000
ktorú môžete preskúmať očami,
02:51
a kind of map really, a sort of information map.
64
156000
2000
skoro ako mapa, akási informačná mapa.
02:53
And when you're lost in information,
65
158000
2000
A keď sa v informáciách strácate,
02:55
an information map is kind of useful.
66
160000
3000
informačná mapa je celkom užitočná.
02:58
So I want to show you another landscape now.
67
163000
2000
Teraz by som vám chcel ukázať inú krajinu.
03:00
We need to imagine what a landscape
68
165000
2000
Chceme si predstaviť, ako asi vyzerá
03:02
of the world's fears might look like.
69
167000
3000
krajina strachu na svete.
03:05
Let's take a look.
70
170000
2000
Pozrime sa na to.
03:07
This is Mountains Out of Molehills,
71
172000
2000
Toto je Robenie z komára somára --
03:09
a timeline of global media panic.
72
174000
2000
časový prehľad svetovej paniky v médiách.
03:11
(Laughter)
73
176000
2000
(Smiech)
03:13
So, I'll label this for you in a second.
74
178000
2000
Tak a za chvíľu vám to popíšem.
03:15
But the height here, I want to point out,
75
180000
2000
Chcem zdôrazniť, že výška predstavuje
03:17
is the intensity of certain fears
76
182000
2000
intenzitu istého strachu tak,
03:19
as reported in the media.
77
184000
2000
ako je hlásená v médiách.
03:21
Let me point them out.
78
186000
2000
Dovoľte mi predstaviť ich.
03:23
So this, swine flu -- pink.
79
188000
4000
Toto je prasačia chrípka -- ružová.
03:27
Bird flu.
80
192000
2000
Vtáčia chrípka.
03:29
SARS -- brownish here. Remember that one?
81
194000
3000
SARS -- táto hnedastá. Zapamätajte si ju.
03:32
The millennium bug,
82
197000
3000
Počítačová chyba pri prelome tisícročia --
03:35
terrible disaster.
83
200000
2000
strašná pohroma.
03:37
These little green peaks
84
202000
2000
Tieto malé zelené kopčeky
03:39
are asteroid collisions.
85
204000
2000
predstavujú stret s asteroidmi.
03:41
(Laughter)
86
206000
2000
(Smiech)
03:43
And in summer, here, killer wasps.
87
208000
2000
A tu v lete -- vražedné osy.
03:45
(Laughter)
88
210000
8000
(Smiech)
03:53
So these are what our fears look like
89
218000
2000
Takže takto asi vyzerá náš strach
03:55
over time in our media.
90
220000
2000
v médiách v priebehu času.
03:57
But what I love -- and I'm a journalist --
91
222000
2000
Ale čo naozaj milujem -- a som novinár --
03:59
and what I love is finding hidden patterns; I love being a data detective.
92
224000
3000
je hľadanie skrytých súvislosti ; Milujem byť dátovým detektívom.
04:02
And there's a very interesting and odd pattern hidden in this data
93
227000
3000
V týchto dátach je ukrytý veľmi zaujímavý a zvláštny systém,
04:05
that you can only see when you visualize it.
94
230000
2000
ktorý možno vidieť, len keď ich vizualizujete.
04:07
Let me highlight it for you.
95
232000
2000
Dovoľte mi ho zvýrazniť.
04:09
See this line, this is a landscape for violent video games.
96
234000
3000
Pozrite sa na túto čiaru. Toto sú dáta násilných videohier.
04:12
As you can see, there's a kind of odd, regular pattern in the data,
97
237000
3000
Ako môžete vidieť, v tých dátach sa nachádza akýsi zvláštny, pravidelný systém,
04:15
twin peaks every year.
98
240000
2000
vrchol vždy dvakrát za rok.
04:17
If we look closer, we see those peaks occur
99
242000
2000
Keď sa prizrieme bližšie, vidíme, že tie vrcholy
04:19
at the same month every year.
100
244000
3000
nastávajú každý rok v tom istom mesiaci.
04:22
Why?
101
247000
2000
Prečo?
04:24
Well, November, Christmas video games come out,
102
249000
2000
Nuž, november, vychádzajú vianočné videohry ,
04:26
and there may well be an upsurge in the concern about their content.
103
251000
3000
a náhly vzostup by mohol byť kvôli záujmu o ich obsah.
04:29
But April isn't a particularly massive month
104
254000
3000
Ale apríl nie je práve výdatný mesiac,
04:32
for video games.
105
257000
2000
čo sa týka videohier.
04:34
Why April?
106
259000
2000
Prečo apríl?
04:36
Well, in April 1999 was the Columbine shooting,
107
261000
3000
Nuž, v apríli 1999 sa odohrala streľba v Kolumbii
04:39
and since then, that fear
108
264000
2000
a od vtedy je ten strach
04:41
has been remembered by the media
109
266000
2000
pripomínaný médiami
04:43
and echoes through the group mind gradually through the year.
110
268000
2000
a šíri sa spoločným povedomím počas celého roka.
04:45
You have retrospectives, anniversaries,
111
270000
3000
Sú spomienkové akcie, sú výročia,
04:48
court cases, even copy-cat shootings,
112
273000
3000
súdne kauzy, dokonca aj podobná streľba,
04:51
all pushing that fear into the agenda.
113
276000
3000
a to všetko pretláča strach do denného diania.
04:54
And there's another pattern here as well. Can you spot it?
114
279000
2000
Je tu ale aj iná pravidelnosť. Všimli ste si ju?
04:56
See that gap there? There's a gap,
115
281000
2000
Vidíte tú dieru tam? Je tam diera,
04:58
and it affects all the other stories.
116
283000
2000
a tá ovplyvňuje všetky ostatné príbehy.
05:00
Why is there a gap there?
117
285000
2000
Prečo je tam tá diera?
05:02
You see where it starts? September 2001,
118
287000
3000
Vidíte, kde to začína? September 2001,
05:05
when we had something very real
119
290000
2000
keď sme zažili niečo príliš skutočné,
05:07
to be scared about.
120
292000
2000
čoho sa báť.
05:09
So, I've been working as a data journalist for about a year,
121
294000
3000
Pracujem ako dátový reportér už asi rok
05:12
and I keep hearing a phrase
122
297000
2000
a stále počúvam tú istú vetu,
05:14
all the time, which is this:
123
299000
3000
stále tú istú, a to túto:
05:17
"Data is the new oil."
124
302000
2000
"Informácie sú nová ropa."
05:19
Data is the kind of ubiquitous resource
125
304000
3000
A informácie sú naozaj akýmsi všadeprítomným zdrojom,
05:22
that we can shape to provide new innovations and new insights,
126
307000
3000
ktorý dokážeme tvarovať a získať tak zlepšenie a nové pohľady na vec.
05:25
and it's all around us, and it can be mined very easily.
127
310000
3000
Sú všade okolo nás a veľmi ľahko sa dajú ťažiť.
05:28
It's not a particularly great metaphor in these times,
128
313000
3000
V tomto období to nie je práve dobrá metafora,
05:31
especially if you live around the Gulf of Mexico,
129
316000
3000
špeciálne ak žijete v oblasti Mexického zálivu,
05:34
but I would, perhaps, adapt this metaphor slightly,
130
319000
2000
ale snáď by som ju mohol trochu pozmeniť
05:36
and I would say that data is the new soil.
131
321000
3000
a povedať, že informácie sú ako nová pôda.
05:40
Because for me, it feels like a fertile, creative medium.
132
325000
3000
Pretože pre mňa je to čoby úrodný, tvorivý materiál.
05:43
Over the years, online,
133
328000
2000
Viete, počas posledných rokov,
05:45
we've laid down
134
330000
3000
sme online vyprodukovali
05:48
a huge amount of information and data,
135
333000
2000
obrovské množstvo informácií a dát,
05:50
and we irrigate it with networks and connectivity,
136
335000
2000
a zavlažujeme ich pomocou sietí a konektivity,
05:52
and it's been worked and tilled by unpaid workers and governments.
137
337000
3000
a to všetko obrábali robotníci a vlády bez platenia.
05:55
And, all right, I'm kind of milking the metaphor a little bit.
138
340000
3000
A -- áno, tak trochu tú metaforu využívam --
05:58
But it's a really fertile medium,
139
343000
3000
ale naozaj je to úrodný materiál,
06:01
and it feels like visualizations, infographics, data visualizations,
140
346000
3000
a pripadá mi, že to zobrazovanie, informačné grafiky, vizualizácie dát,
06:04
they feel like flowers blooming from this medium.
141
349000
3000
sú naozaj ako kvety kvitnúce z tohto materiálu.
06:07
But if you look at it directly,
142
352000
2000
Ale ak sa na ne pozriete priamo,
06:09
it's just a lot of numbers and disconnected facts.
143
354000
2000
je to len množstvo čísel a nesúvisiacich faktov.
06:11
But if you start working with it and playing with it in a certain way,
144
356000
3000
Ale ak s nimi začnete pracovať a hrať sa tým správnym spôsobom,
06:14
interesting things can appear and different patterns can be revealed.
145
359000
3000
môžu sa objaviť zaujímavé veci a môžete odkryť rôzne pravidelnosti.
06:17
Let me show you this.
146
362000
2000
Dovoľte mi ukázať vám toto.
06:19
Can you guess what this data set is?
147
364000
3000
Viete uhádnuť, čo vravia tieto dáta?
06:22
What rises twice a year,
148
367000
2000
Čo narastá dvakrát za rok,
06:24
once in Easter
149
369000
2000
raz na Veľkú noc
06:26
and then two weeks before Christmas,
150
371000
2000
a potom dva týždne pred Vianocami,
06:28
has a mini peak every Monday,
151
373000
2000
má malý vrchol každý pondelok
06:30
and then flattens out over the summer?
152
375000
2000
a potom sa vyrovnáva počas leta.
06:32
I'll take answers.
153
377000
2000
Prijímam odpovede.
06:34
(Audience: Chocolate.) David McCandless: Chocolate.
154
379000
2000
(Publikum: Čokoláda.) David McCandless: Čokoláda.
06:36
You might want to get some chocolate in.
155
381000
3000
Mohli by ste tam chcieť zahrnúť čokoládu.
06:39
Any other guesses?
156
384000
2000
Nejaké ďalšie tipy?
06:41
(Audience: Shopping.) DM: Shopping.
157
386000
2000
(Publikum: Nákupy.) DM: Nákupy.
06:43
Yeah, retail therapy might help.
158
388000
3000
Áno, terapia výpredajov by mohla pomôcť.
06:46
(Audience: Sick leave.)
159
391000
2000
(Publikum: PN-ka.)
06:48
DM: Sick leave. Yeah, you'll definitely want to take some time off.
160
393000
2000
DM: PN-ka. Áno, určite by ste si chceli zobrať nejaké voľno.
06:50
Shall we see?
161
395000
2000
Pozrieme sa na to?
06:53
(Laughter)
162
398000
8000
(Smiech)
07:01
(Applause)
163
406000
3000
(Potlesk)
07:04
So, the information guru Lee Byron and myself,
164
409000
3000
Tak, tie informácie tu -- ja a Lee Byron
07:07
we scraped 10,000 status Facebook updates
165
412000
3000
sme zobrali 10 000 updatov statusov na Facebooku
07:10
for the phrase "break-up" and "broken-up"
166
415000
2000
obsahujúcich výrazy "rozísť sa" a "rozišli sa"
07:12
and this is the pattern we found --
167
417000
2000
a toto je pravidelnosť, ktorú sme našli --
07:14
people clearing out for Spring Break,
168
419000
2000
ľudia robiaci poriadky na letnú pauzu,
07:16
(Laughter)
169
421000
5000
(Smiech)
07:21
coming out of very bad weekends on a Monday,
170
426000
2000
prichádzajúcich do pondelka z veľmi zlých víkendov,
07:23
being single over the summer,
171
428000
3000
ľudia sú počas leta bez vzťahu.
07:26
and then the lowest day of the year, of course: Christmas Day.
172
431000
3000
A potom samozrejme deň v roku s najnižším výskytom: Štedrý deň.
07:29
Who would do that?
173
434000
3000
Kto už by to urobil?
07:32
So there's a titanic amount of data out there now,
174
437000
2000
Tam von je teraz kolosálne množstvo dát,
07:34
unprecedented.
175
439000
2000
neslýchané.
07:37
But if you ask the right kind of question,
176
442000
2000
Ale ak sa spýtate tú správnu otázku,
07:39
or you work it in the right kind of way,
177
444000
2000
alebo to spracujete práve tým správnym spôsobom,
07:41
interesting things can emerge.
178
446000
3000
môžu sa objaviť zaujímavé veci.
07:44
So information is beautiful. Data is beautiful.
179
449000
3000
Takže informácie sú nádherné. Dáta sú nádherné.
07:47
I wonder if I could make my life beautiful.
180
452000
3000
Zaujímalo by ma, či by som mohol spraviť môj život nádherným.
07:50
And here's my visual C.V.
181
455000
2000
A tu je môj vizuálny životopis.
07:52
I'm not quite sure I've succeeded.
182
457000
2000
Nie som si istý, či sa mi to podarilo.
07:54
Pretty blocky, the colors aren't that great.
183
459000
2000
Dosť hranaté. A farby tiež nie sú také dobré.
07:56
But I wanted to convey something to you.
184
461000
3000
Ale chcel som vám tým niečo povedať.
07:59
I started as a programmer,
185
464000
2000
Začal som ako programátor,
08:01
and then I worked as a writer for many years, about 20 years,
186
466000
2000
a potom som veľa rokov pracoval ako spisovateľ, asi 20 rokov,
08:03
in print, online and then in advertising,
187
468000
2000
v tlači, online a potom v reklame,
08:05
and only recently have I started designing.
188
470000
3000
a len nedávno som sa začal venovať dizajnu.
08:08
And I've never been to design school.
189
473000
2000
A nikdy som dizajn neštudoval.
08:10
I've never studied art or anything.
190
475000
3000
Nikdy som neštudoval umenie ani nič také.
08:13
I just kind of learned through doing.
191
478000
2000
Akosi som sa to naučil pomocou práce.
08:15
And when I started designing,
192
480000
2000
A keď som začal dizajnovať,
08:17
I discovered an odd thing about myself.
193
482000
2000
zistil som o sebe zvláštnu vec.
08:19
I already knew how to design,
194
484000
2000
Už som vedel, ako robiť návrhy,
08:21
but it wasn't like I was amazingly brilliant at it,
195
486000
3000
ale nebolo to tak, že by som v tom bol úžasne vynikajúci,
08:24
but more like I was sensitive
196
489000
2000
ale ako keby som citlivo vnímal
08:26
to the ideas of grids and space
197
491000
2000
podstatu mriežky, súradníc a priestoru,
08:28
and alignment and typography.
198
493000
2000
ako aj zarovnanie a typografiu.
08:30
It's almost like being exposed
199
495000
2000
Je to skoro, ako keby to, že som bol vystavený
08:32
to all this media over the years
200
497000
2000
všetkým týmto médiám celé tie roky
08:34
had instilled a kind of dormant design literacy in me.
201
499000
3000
do mňa vštepilo akúsi spiacu dizajnérsku gramotnosť.
08:37
And I don't feel like I'm unique.
202
502000
2000
A necítim sa byť jedinečný.
08:39
I feel that everyday, all of us now
203
504000
2000
Zdá sa mi, že dnes sme všetci každodenne
08:41
are being blasted by information design.
204
506000
3000
obklopení informačným dizajnom.
08:44
It's being poured into our eyes through the Web,
205
509000
2000
Hrnie sa nám do očí z webu.
08:46
and we're all visualizers now;
206
511000
2000
Dnes všetci vizualizujeme informácie;
08:48
we're all demanding a visual aspect
207
513000
2000
všetci sa dožadujeme vizuálneho pohľadu
08:50
to our information.
208
515000
3000
na naše informácie.
08:53
There's something almost quite magical about visual information.
209
518000
3000
Na vizuálnych informáciách je niečo skoro magické.
08:56
It's effortless, it literally pours in.
210
521000
3000
Je to jednoduché; doslova sa to do nás vlieva.
08:59
And if you're navigating a dense information jungle,
211
524000
3000
A ak sa snažíte zorientovať v hustej informačnej džungli,
09:02
coming across a beautiful graphic
212
527000
2000
tak naraziť na nádhernú grafiku
09:04
or a lovely data visualization,
213
529000
2000
alebo pôvabnú vizualizáciu údajov je úľava,
09:06
it's a relief, it's like coming across a clearing in the jungle.
214
531000
3000
je to ako naraziť na čistinku v džungli.
09:09
I was curious about this, so it led me
215
534000
2000
Toto všetko ma zaujímalo a priviedlo ma to
09:11
to the work of a Danish physicist
216
536000
2000
k práci dánskeho fyzika --
09:13
called Tor Norretranders,
217
538000
2000
volal sa Tor Norretranders --
09:15
and he converted the bandwidth of the senses into computer terms.
218
540000
3000
a on previedol rýchlosť prúdenia dát zo zmyslov do počítačových pojmov.
09:19
So here we go. This is your senses,
219
544000
2000
Tak poďme na to. Toto sú vaše zmysly,
09:21
pouring into your senses every second.
220
546000
2000
hrnúce sa do vašich zmyslov každú sekundu.
09:23
Your sense of sight is the fastest.
221
548000
3000
Zrak je váš najrýchlejší zmysel.
09:26
It has the same bandwidth as a computer network.
222
551000
3000
Má rovnakú rýchlosť ako počítačová sieť.
09:29
Then you have touch, which is about the speed of a USB key.
223
554000
3000
Potom nasleduje hmat, ktorý má rýchlosť asi ako USB kľúč.
09:32
And then you have hearing and smell,
224
557000
2000
Potom ide sluch a čuch,
09:34
which has the throughput of a hard disk.
225
559000
2000
ktoré majú výkon ako pevný disk.
09:36
And then you have poor old taste,
226
561000
2000
A potom nasleduje úbohá, stará chuť,
09:38
which is like barely the throughput of a pocket calculator.
227
563000
3000
ktorá má výkon ledva ako kalkulačka.
09:41
And that little square in the corner, a naught .7 percent,
228
566000
3000
A ten malý štvorček v rohu, 0.7 percenta,
09:44
that's the amount we're actually aware of.
229
569000
3000
to je množstvo, ktorého sme si v skutočnosti vedomí.
09:47
So a lot of your vision --
230
572000
2000
Takže veľká časť vášho pohľadu --
09:49
the bulk of it is visual, and it's pouring in.
231
574000
2000
väčšina toho je vizuálna, a hrnie sa do vás.
09:51
It's unconscious.
232
576000
2000
Je to podvedomé.
09:53
The eye is exquisitely sensitive
233
578000
3000
A oko je pozoruhodne citlivé
09:56
to patterns in variations in color, shape and pattern.
234
581000
3000
na pravidelnosti v obmenách vo farbe, tvare a vzore.
09:59
It loves them, and it calls them beautiful.
235
584000
2000
Miluje ich a hovorí, že sú krásne.
10:01
It's the language of the eye.
236
586000
2000
Je to jazyk oka.
10:03
If you combine the language of the eye with the language of the mind,
237
588000
2000
A ak skombinujete ten jazyk oka s jazykom mysle,
10:05
which is about words and numbers and concepts,
238
590000
3000
ktorý je o slovách, číslach a chápaní,
10:08
you start speaking two languages simultaneously,
239
593000
3000
začnete rozprávať dvoma jazykmi naraz,
10:11
each enhancing the other.
240
596000
3000
a každý obohacuje ten druhý.
10:14
So, you have the eye, and then you drop in the concepts.
241
599000
3000
Takže, máte oko a potom sa dostanete k myšlienke.
10:17
And that whole thing -- it's two languages
242
602000
2000
A celá tá vec -- sú to dva jazyky,
10:19
both working at the same time.
243
604000
2000
obidva pracujúce naraz.
10:21
So we can use this new kind of language, if you like,
244
606000
2000
Môžeme použiť tento nový druh jazyka, ak sa vám to páči,
10:23
to alter our perspective or change our views.
245
608000
3000
a zmeniť tak uhol pohľadu alebo náš náhľad na vec.
10:26
Let me ask you a simple question
246
611000
2000
Dovoľte mi spýtať sa jednoduchú otázku
10:28
with a really simple answer:
247
613000
2000
s naozaj jednoduchou odpoveďou.
10:30
Who has the biggest military budget?
248
615000
2000
Kto má najväčší armádny rozpočet?
10:32
It's got to be America, right?
249
617000
2000
Musí to byť Amerika, však?
10:34
Massive. 609 billion in 2008 --
250
619000
2000
Masívny. 609 miliárd v roku 2008 --
10:36
607, rather.
251
621000
2000
607 vlastne.
10:38
So massive, in fact, that it can contain
252
623000
2000
Je tak obrovský, že dokáže v sebe obsiahnuť
10:40
all the other military budgets in the world inside itself.
253
625000
3000
všetky ostatné armádne rozpočty sveta.
10:43
Gobble, gobble, gobble, gobble, gobble.
254
628000
2000
Hltať, hltať, hltať a hltať.
10:45
Now, you can see Africa's total debt there
255
630000
2000
Tak, teraz tam vidíte celkový dlh Afriky
10:47
and the U.K. budget deficit for reference.
256
632000
2000
a rozpočtový deficit Veľkej Británie pre porovnanie.
10:49
So that might well chime
257
634000
2000
A to vás môže celkom utvrdiť
10:51
with your view that America
258
636000
2000
v názore, že Amerika
10:53
is a sort of warmongering military machine,
259
638000
3000
je akýsi ozbrojený stroj, ktorý sa ženie do vojny
10:56
out to overpower the world
260
641000
2000
aby premohol celý svet
10:58
with its huge industrial-military complex.
261
643000
3000
so svojím obrovským priemyselno-vojenským komplexom.
11:01
But is it true that America has the biggest military budget?
262
646000
3000
Ale je pravda, že Amerika má najväčší armádny rozpočet?
11:04
Because America is an incredibly rich country.
263
649000
2000
Je to totiž neuveriteľne bohatá krajina.
11:06
In fact, it's so massively rich
264
651000
2000
Je vlastne tak strašne bohatá,
11:08
that it can contain the four other
265
653000
2000
že dokáže obsiahnuť ekonomiky
11:10
top industrialized nations' economies
266
655000
2000
4 ďalších najpriemyselnejších krajín
11:12
inside itself, it's so vastly rich.
267
657000
3000
v rámci seba, je tak bohatá.
11:15
So its military budget is bound to be enormous.
268
660000
3000
Takže aj jej armádny rozpočet musí byť obrovský.
11:18
So, to be fair and to alter our perspective,
269
663000
2000
Takže, aby sme boli férový a zmenili uhol pohľadu,
11:20
we have to bring in another data set,
270
665000
2000
musíme do toho zapojiť ďalšiu sadu dát,
11:22
and that data set is GDP, or the country's earnings.
271
667000
2000
a tou je HDP, teda zárobky jednotlivých krajín.
11:24
Who has the biggest budget as a proportion of GDP?
272
669000
2000
Kto má teda v armádnom rozpočte najväčšiu časť HDP?
11:26
Let's have a look.
273
671000
2000
Pozrime sa na to.
11:28
That changes the picture considerably.
274
673000
3000
Spôsobí to dosť výraznú zmenu.
11:31
Other countries pop into view that you, perhaps, weren't considering,
275
676000
3000
Do pozornosti sa nám dostanú iné krajiny, ako by ste si možno mysleli
11:34
and American drops into eighth.
276
679000
2000
a Amerika padá na 8. miesto.
11:36
Now you can also do this with soldiers.
277
681000
2000
Toto isté môžete spraviť aj s počtom vojakov.
11:38
Who has the most soldiers? It's got to be China.
278
683000
2000
Kto má najväčšiu armádu? Musí to byť Čína.
11:40
Of course, 2.1 million.
279
685000
2000
Samozrejme, 2,1 milióna.
11:42
Again, chiming with your view
280
687000
2000
Znova, ponúka sa vám názor,
11:44
that China has a militarized regime
281
689000
2000
že Čína je vojenský režim
11:46
ready to, you know, mobilize its enormous forces.
282
691000
2000
pripravený mobilizovať svoje obrovské vojenské zložky.
11:48
But of course, China has an enormous population.
283
693000
3000
Ale samozrejme, Čína má obrovskú populáciu.
11:51
So if we do the same,
284
696000
2000
Takže ak urobíme to isté,
11:53
we see a radically different picture.
285
698000
2000
dostaneme radikálne iný pohľad.
11:55
China drops to 124th.
286
700000
2000
Čína padne na 124. miesto.
11:57
It actually has a tiny army
287
702000
2000
Má vlastne maličkú armádu,
11:59
when you take other data into consideration.
288
704000
3000
keď zoberiete v úvahu ostatné dáta.
12:02
So, absolute figures, like the military budget,
289
707000
2000
Takže, absolútne čísla, ako armádne rozpočty,
12:04
in a connected world,
290
709000
2000
v prepojenom svete
12:06
don't give you the whole picture.
291
711000
2000
vám akosi neukážu celkový obraz.
12:08
They're not as true as they could be.
292
713000
2000
Nie sú až také pravdivé, ako by mohli.
12:10
We need relative figures that are connected to other data
293
715000
3000
Potrebujeme relatívne čísla, ktoré sú prepojené s inými dátami,
12:13
so that we can see a fuller picture,
294
718000
2000
aby sme mohli vidieť celkový obraz
12:15
and then that can lead to us changing our perspective.
295
720000
2000
a to nás môže priviesť až k zmene pohľadu na vec.
12:17
As Hans Rosling, the master,
296
722000
2000
Ako povedal Hans Rosling,
12:19
my master, said,
297
724000
3000
majster, môj majster,
12:22
"Let the dataset change your mindset."
298
727000
3000
"Nech súbor dát zmení váš postoj k veci."
12:26
And if it can do that, maybe it can also change your behavior.
299
731000
3000
A ak to dokáže, možno dokáže zmeniť aj vaše správanie.
12:29
Take a look at this one.
300
734000
2000
Pozrime sa na toto.
12:31
I'm a bit of a health nut.
301
736000
2000
Som tak trochu nadšenec zdravej výživy.
12:33
I love taking supplements and being fit,
302
738000
3000
Rád si dám výživový doplnok a som fit,
12:36
but I can never understand what's going on in terms of evidence.
303
741000
3000
ale nikdy som nechápal, čo sa deje z hľadiska dokázaných účinkov.
12:39
There's always conflicting evidence.
304
744000
2000
Vždy existujú protikladné dôkazy.
12:41
Should I take vitamin C? Should I be taking wheatgrass?
305
746000
2000
Mal by som si dať vitamín C? Mal by som jesť mladý jačmeň?
12:43
This is a visualization of all the evidence
306
748000
2000
Toto je vizualizácia dokázaných účinkov
12:45
for nutritional supplements.
307
750000
2000
výživových doplnkov.
12:47
This kind of diagram is called a balloon race.
308
752000
3000
Je to druh nákresu, ktorý sa nazýva pretek balónov.
12:50
So the higher up the image,
309
755000
2000
Čím je obrázok vyššie,
12:52
the more evidence there is for each supplement.
310
757000
3000
tým viac dôkazov je pre daný doplnok.
12:55
And the bubbles correspond to popularity as regards to Google hits.
311
760000
3000
A veľkosť bublín korešponduje s popularitou podľa vyhľadávača Google.
12:58
So you can immediately apprehend
312
763000
3000
Takže môžete skoro okamžite pochopiť
13:01
the relationship between efficacy and popularity,
313
766000
3000
vzťah medzi efektivitou a popularitou.
13:04
but you can also, if you grade the evidence,
314
769000
3000
Ale môžete taktiež, ak ohodnotíte dôkazy,
13:07
do a "worth it" line.
315
772000
2000
nakresliť hranicu "stojí to za to".
13:09
So supplements above this line are worth investigating,
316
774000
3000
A teda doplnky nad touto hranicou stoja za preskúmanie,
13:12
but only for the conditions listed below,
317
777000
3000
ale len ohľadom účinkov vypísaných naspodku.
13:15
and then the supplements below the line
318
780000
3000
A doplnky nachádzajúce sa pod čiarou
13:18
are perhaps not worth investigating.
319
783000
2000
snáď ani nie sú hodné prieskumu.
13:20
Now this image constitutes a huge amount of work.
320
785000
3000
Tento obrázok vyjadruje obrovské množstvo práce.
13:23
We scraped like 1,000 studies from PubMed,
321
788000
3000
Zobrali sme asi 1000 štúdií z PubMed,
13:26
the biomedical database,
322
791000
2000
z biomedicínskej databázy,
13:28
and we compiled them and graded them all.
323
793000
3000
a všetky sme ich zhrnuli a ohodnotili.
13:31
And it was incredibly frustrating for me
324
796000
2000
Pre mňa to bolo neuveriteľne frustrujúce,
13:33
because I had a book of 250 visualizations to do for my book,
325
798000
3000
pretože som mal sadu 250 vizualizácií do mojej knihy
13:36
and I spent a month doing this,
326
801000
2000
a strávil som mesiac robiac túto
13:38
and I only filled two pages.
327
803000
2000
a zaplnil som len 2 strany.
13:40
But what it points to
328
805000
2000
Ale ukazuje to,
13:42
is that visualizing information like this
329
807000
2000
že takáto vizualizácia informácií
13:44
is a form of knowledge compression.
330
809000
2000
je spôsob ako zhustiť vedomosti.
13:46
It's a way of squeezing an enormous amount
331
811000
2000
Je to spôsob, ako vtesnať obrovské množstvo
13:48
of information and understanding
332
813000
2000
informácií a pochopenia
13:50
into a small space.
333
815000
2000
do malého priestoru.
13:52
And once you've curated that data, and once you've cleaned that data,
334
817000
2000
A keď ste už v dátach urobili poriadok a vyčistili ich,
13:54
and once it's there,
335
819000
2000
keď už sú tam,
13:56
you can do cool stuff like this.
336
821000
2000
môžete robiť skvelé veci, ako napríklad toto.
13:58
So I converted this into an interactive app,
337
823000
2000
Prerobil som to na interaktívnu aplikáciu,
14:00
so I can now generate this application online --
338
825000
2000
takže teraz môžem vygenerovať túto aplikáciu online --
14:02
this is the visualization online --
339
827000
2000
toto je online vizualizácia --
14:04
and I can say, "Yeah, brilliant."
340
829000
2000
a môžem povedať: "Áno, vynikajúce."
14:06
So it spawns itself.
341
831000
2000
Samo sa to tvorí.
14:08
And then I can say, "Well, just show me the stuff
342
833000
2000
A potom môžem povedať: "Nuž, ukáž mi len veci,
14:10
that affects heart health."
343
835000
2000
ktoré pôsobia na srdce."
14:12
So let's filter that out.
344
837000
2000
Tak to odtiaľ vytrieďme.
14:14
So heart is filtered out, so I can see if I'm curious about that.
345
839000
3000
Takže vytriedené je srdce, ak ma zaujíma to.
14:17
I think, "No, no. I don't want to take any synthetics,
346
842000
2000
Pomyslím si: "Nie, nie. Nechcem brať nič umelé.
14:19
I just want to see plants and --
347
844000
3000
Chcem vidieť rastliny a --
14:22
just show me herbs and plants. I've got all the natural ingredients."
348
847000
3000
ukáž mi len bylinky a rastliny. Mám všetky prírodné prísady."
14:25
Now this app is spawning itself
349
850000
2000
Táto aplikácia sa sama tvorí
14:27
from the data.
350
852000
2000
z údajov.
14:29
The data is all stored in a Google Doc,
351
854000
2000
Všetky dáta sú uložené v Google dokumente,
14:31
and it's literally generating itself from that data.
352
856000
3000
a doslova sa to samo generuje z tých dát.
14:34
So the data is now alive; this is a living image,
353
859000
2000
Takže dáta teraz žijú; je to živý obraz,
14:36
and I can update it in a second.
354
861000
2000
a možno ich hneď aktualizovať.
14:38
New evidence comes out. I just change a row on a spreadsheet.
355
863000
2000
Budú publikované nové objavy -- ja len zmením riadok v tabuľke.
14:40
Doosh! Again, the image recreates itself.
356
865000
4000
Doosh! Znova, nákres sa sám znova vytvorí.
14:44
So it's cool.
357
869000
2000
Je to skvelé.
14:46
It's kind of living.
358
871000
3000
Je to ako živé.
14:49
But it can go beyond data,
359
874000
2000
Ale môže to ísť ďalej ako len dáta,
14:51
and it can go beyond numbers.
360
876000
2000
a môže to ísť ďalej ako čísla.
14:53
I like to apply information visualization
361
878000
2000
Rád by som použil vizualizáciu informácií
14:55
to ideas and concepts.
362
880000
3000
na nápady a koncepty.
14:58
This is a visualization
363
883000
2000
Toto je vizualizácia
15:00
of the political spectrum,
364
885000
2000
politického spektra,
15:02
an attempt for me to try
365
887000
2000
ktorá vznikla pri mojom pokuse
15:04
and understand how it works
366
889000
2000
pochopiť, ako funguje
15:06
and how the ideas percolate down
367
891000
2000
a ako myšlienky presakujú nadol
15:08
from government into society and culture,
368
893000
2000
z vlády do spoločnosti a kultúry,
15:10
into families, into individuals, into their beliefs
369
895000
3000
do rodín, do jednotlivcov, do ich presvedčení
15:13
and back around again in a cycle.
370
898000
3000
a v cykle znova naspäť.
15:16
What I love about this image
371
901000
2000
Na tomto obrázku sa mi páči,
15:18
is it's made up of concepts,
372
903000
2000
že je vytvorený z ideí,
15:20
it explores our worldviews
373
905000
2000
rozširuje náš svetonázor
15:22
and it helps us -- it helps me anyway --
374
907000
2000
a pomáha nám -- pomáha aspoň mne --
15:24
to see what others think,
375
909000
2000
vidieť, čo si myslia ostatní,
15:26
to see where they're coming from.
376
911000
2000
vidieť, odkiaľ prichádzajú.
15:28
And it feels just incredibly cool to do that.
377
913000
3000
A je to neuveriteľne dobrý pocit robiť to.
15:31
What was most exciting for me
378
916000
3000
A čo bolo pre mňa najvzrušujúcejšie,
15:34
designing this
379
919000
2000
keď som to navrhoval,
15:36
was that, when I was designing this image,
380
921000
2000
bola skutočnosť, že počas práce
15:38
I desperately wanted this side, the left side,
381
923000
3000
som zúfalo chcel, aby táto strana, ľavá strana,
15:41
to be better than the right side --
382
926000
2000
bola lepšia ako pravá strana --
15:43
being a journalist, a Left-leaning person --
383
928000
3000
keďže som v podstate novinár, osoba prikláňajúca sa doľava --
15:46
but I couldn't, because I would have created
384
931000
2000
ale nemohol som, pretože by som vytvoril
15:48
a lopsided, biased diagram.
385
933000
3000
nevyrovnaný, neobjektívny nákres.
15:51
So, in order to really create a full image,
386
936000
3000
Takže aby som naozaj poskytol plný obraz,
15:54
I had to honor the perspectives on the right-hand side
387
939000
3000
musel som uznať perspektívy pravej strany
15:57
and at the same time, uncomfortably recognize
388
942000
3000
a popri tom akosi nepríjemne priznať,
16:00
how many of those qualities were actually in me,
389
945000
3000
koľko z tých dobrých vlastností je vlastne vo mne,
16:03
which was very, very annoying and uncomfortable.
390
948000
2000
čo bolo veľmi, veľmi mrzuté a nepríjemné.
16:05
(Laughter)
391
950000
4000
(Smiech)
16:09
But not too uncomfortable,
392
954000
2000
Ale nie príliš nepríjemné,
16:11
because there's something unthreatening
393
956000
3000
pretože cítite niečo nezastrašujúce,
16:14
about seeing a political perspective,
394
959000
2000
keď politické názory vidíte,
16:16
versus being told or forced to listen to one.
395
961000
3000
na rozdiel od toho, keď vám ich niekto rozpráva, alebo ste nútený si ich vypočuť.
16:19
You're capable of holding conflicting viewpoints
396
964000
3000
Je to vlastne -- ste schopný stráviť protikladné názory
16:22
joyously when you can see them.
397
967000
2000
radostne, keď ich môžete vidieť.
16:24
It's even fun to engage with them
398
969000
2000
Je to dokonca zábava zaoberať sa nimi,
16:26
because it's visual.
399
971000
2000
pretože je to vizuálne.
16:28
So that's what's exciting to me,
400
973000
2000
Takže to je pre mňa vzrušujúce,
16:30
seeing how data can change my perspective
401
975000
2000
vidieť ako dokážu dáta zmeniť môj pohľad na vec
16:32
and change my mind midstream --
402
977000
2000
a zmeniť môj primárny názor --
16:34
beautiful, lovely data.
403
979000
3000
nádherné, pôvabné dáta.
16:38
So, just to wrap up,
404
983000
2000
Takže, aby som to uzavrel,
16:40
I wanted to say
405
985000
2000
chcel som povedať,
16:42
that it feels to me that design is about solving problems
406
987000
2000
že podľa mňa je dizajn o riešení problémov
16:44
and providing elegant solutions,
407
989000
3000
a poskytovaní elegantných riešení.
16:47
and information design is about
408
992000
2000
A dizajn informácií je
16:49
solving information problems.
409
994000
2000
o riešení informačných problémov.
16:51
It feels like we have a lot of information problems
410
996000
2000
A zdá sa, že máme veľa informačných problémov
16:53
in our society at the moment,
411
998000
2000
teraz v našej spoločnosti.
16:55
from the overload and the saturation
412
1000000
2000
Od preťaženia a presýtenia
16:57
to the breakdown of trust and reliability
413
1002000
2000
až po zlyhanie dôvery a spoľahlivosti
16:59
and runaway skepticism and lack of transparency,
414
1004000
2000
a neudržateľný skepticizmus a nedostatok transparentnosti
17:01
or even just interestingness.
415
1006000
2000
či dokonca záujmu.
17:03
I mean, I find information just too interesting.
416
1008000
2000
Teda, mne prosto prídu informácie príliš zaujímavé.
17:05
It has a magnetic quality that draws me in.
417
1010000
3000
Majú akúsi magnetickú schopnosť, ktorá ma priťahuje.
17:09
So, visualizing information
418
1014000
2000
Takže vizualizácia informácií
17:11
can give us a very quick solution to those kinds of problems.
419
1016000
3000
nám môže poskytnúť veľmi rýchle riešenie tých problémov.
17:14
Even when the information is terrible,
420
1019000
2000
A aj keď sú informácie hrozné,
17:16
the visual can be quite beautiful.
421
1021000
3000
vizuálna stránka môže byť dosť dobrá.
17:19
Often we can get clarity
422
1024000
3000
A často sa vyjasní,
17:22
or the answer to a simple question very quickly,
423
1027000
2000
alebo získame odpoveď na jednoduchú otázku veľmi rýchlo,
17:24
like this one,
424
1029000
2000
ako napríklad túto,
17:26
the recent Icelandic volcano.
425
1031000
3000
nedávna islandská sopka.
17:29
Which was emitting the most CO2?
426
1034000
2000
Čo vypúšťalo najviac CO2?
17:31
Was it the planes or the volcano,
427
1036000
2000
Boli to lietadlá, alebo sopka,
17:33
the grounded planes or the volcano?
428
1038000
2000
lietadlá, ktoré zostali na zemi, alebo sopka?
17:35
So we can have a look.
429
1040000
2000
Môžeme sa na to pozrieť.
17:37
We look at the data and we see:
430
1042000
2000
Pozrieme sa na údaje a vidíme,
17:39
Yep, the volcano emitted 150,000 tons;
431
1044000
2000
áno, vulkán vypustil 150 000 ton;
17:41
the grounded planes would have emitted
432
1046000
2000
lietadlá, ktoré nevzlietli, by boli vypustili
17:43
345,000 if they were in the sky.
433
1048000
3000
345 000, keby leteli vzduchom.
17:46
So essentially, we had our first carbon-neutral volcano.
434
1051000
3000
Takže v podstate sme mali našu prvú uhlíkovo-neutrálnu sopku.
17:49
(Laughter)
435
1054000
2000
(Smiech)
17:51
(Applause)
436
1056000
9000
(Potlesk)
18:00
And that is beautiful. Thank you.
437
1065000
3000
A to je nádherné. Ďakujem.
18:03
(Applause)
438
1068000
8000
(Potlesk)
ABOUT THE SPEAKER
David McCandless - Data journalistDavid McCandless draws beautiful conclusions from complex datasets -- thus revealing unexpected insights into our world.
Why you should listen
David McCandless makes infographics -- simple, elegant ways to see information that might be too complex or too big, small, abstract or scattered to otherwise be grasped. In his new book, Information Is Beautiful (in the US, it's being called The Visual Miscellaneum), McCandless and his cadre of info designers take a spin through the world of visualized data, from hard stats on politics and climate to daffy but no less important trends in pop music.
McCandless' genius is not so much in finding jazzy new ways to show data -- the actual graphics aren't the real innovation here -- as in finding fresh ways to combine datasets to let them ping and prod each other. Reporting the number of drug deaths in the UK every year is interesting; but mapping that data onto the number of drug deaths reported by the UK press, broken down by drug, is utterly fascinating (more deaths by marijuana were reported than in fact occurred, by a factor of 484%). McCandless contributes a monthly big-think graphic to the Guardian's Data Blog, and makes viral graphics for his blog Information Is Beautiful.
David McCandless | Speaker | TED.com