TED2010
Tim Berners-Lee: The year open data went worldwide
Tim Berners-Lee: Açık verilerin dünyaya yayıldığı sene...
Filmed:
Readability: 4
771,473 views
TED2009'da Tim Berners-Lee "Şimdi, işlenmemiş verileriniz" sloganıyla hükümetlere, bilim adamlarına ve enstitülere verilerini web'den dünyaya açma çağrısında bulunmuştu. 2010'da TED Üniversitesinde, verilerin birleşmesi ile ortaya çıkan bir kaç ilginç sonucu sizinle paylaşıyor.
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
Geçen sene burada TED'de
00:17
I asked you to give me your data,
1
2000
2000
sizlerden bana verilerinizi vermenizi istemiştim
00:19
to put your data on the web, on the basis
2
4000
2000
web'de verilerinizi paylaşın demiştim,
00:21
that if people put data onto the web --
3
6000
3000
eğer insanlar tüm bu hükümet verilerini,
00:24
government data, scientific data, community data,
4
9000
3000
bilimsel verileri, iletişim verilerini, her neyse web'e
00:27
whatever it is -- it will be used by other people
5
12000
2000
koydukları takdirde başka insanların bunları kullanacağını
00:29
to do wonderful things, in ways
6
14000
2000
ve hayal bile edilemeyecek muhteşem
00:31
that they never could have imagined.
7
16000
2000
şeyler yapılabileceğini anlatmıştım.
00:33
So, today I'm back just to show you a few things,
8
18000
3000
Ve bugün sizlere birkaç şey göstermek için geri geldim,
00:36
to show you, in fact, there is
9
21000
2000
aslında sizlere, açık veri hareketine
00:38
an open data movement afoot,
10
23000
5000
tüm dünya çevresinde
00:43
now, around the world.
11
28000
2000
başlandığını göstermek istiyorum.
00:45
The cry of "Raw data now!"
12
30000
2000
"Şimdi, açık verileriniz" çağırımı
00:47
which I made people make in the auditorium,
13
32000
2000
konfrerans salonundaki insanlara yapmıştım
00:49
was heard around the world.
14
34000
2000
ve bunu tüm dünya duymuş.
00:51
So, let's roll the video.
15
36000
3000
Şimdi, videoyu başlatalım.
00:54
A classic story, the first one which lots of people picked up,
16
39000
3000
Klasik hikaye, ilki 10 Mart tarihinde TED'den hemen sonra
00:57
was when in March -- on March 10th in fact, soon after TED --
17
42000
3000
İngiltere hükümetinden Paul Clarke'dan geldi,
01:00
Paul Clarke, in the U.K. government,
18
45000
3000
Blogunda, "Evet, bende bazı
01:03
blogged, "Oh, I've just got some raw data. Here it is,
19
48000
2000
işlenmemiş veriler var. İşte buraya ekledim,
01:05
it's about bicycle accidents."
20
50000
3000
bisiklet kazaları ile ilgili" yazmıştı.
01:08
Two days it took the Times Online
21
53000
3000
Online Times gazetesinin bir harita
01:11
to make a map, a mashable map --
22
56000
2000
karıştırılabilir bir harita yapması sadece 2 gün sürdü,
01:13
we call these things mash-ups --
23
58000
2000
çünkü biz bunlara KARIŞIKLIK diyoruz,
01:15
a mashed-up user interface that allows you to go in there
24
60000
2000
KARIŞIKLIK nedir; sizin de içine girip bisiklet rotanızı
01:17
and have a look and find out whether your bicycle
25
62000
2000
engelleyecek bir çalışma olup olmadığını kontrol edebildiğiniz
01:19
route to work was affected.
26
64000
2000
bir kullanıcı arayüzüdür.
01:21
Here's more data, traffic survey data,
27
66000
2000
Sonrasında trafik ölçüm verileri de
01:23
again, put out by the U.K. government,
28
68000
2000
yine UK hükümetince paylaşıldı,
01:25
and because they put it up using the Linked Data standards,
29
70000
3000
ve bağlantılı veri standartlarında paylaştıkları için de
01:28
then a user could just make a map,
30
73000
2000
kullanıcılar bunların sadece üstlerine
01:30
just by clicking.
31
75000
2000
tıklayarak harita yapabildiler.
01:32
Does this data affect things? Well, let's get back to 2008.
32
77000
2000
Bu verilerin etkisi oldu mu? 2008 yılına geri dönelim.
01:34
Look at Zanesville, Ohio.
33
79000
3000
Ohio, Zanesville'e bakın.
01:37
Here's a map a lawyer made. He put on it the water plant,
34
82000
3000
İşte su işletmesinin yanında kaç ev olduğunu gösteren
01:40
and which houses are there,
35
85000
2000
bir avukatın yapmış olduğu harita,
01:42
which houses have been connected to the water.
36
87000
2000
hangi evler suya bağlanmış.
01:44
And he got, from other data sources,
37
89000
2000
Başka veri kaynaklarını kullanarak
01:46
information to show
38
91000
3000
ayrıca hangi evlerde beyaz
01:49
which houses are occupied by white people.
39
94000
2000
insanların oturduklarını da göstermiş.
01:51
Well, there was too much of a correlation, he felt,
40
96000
3000
Ve, bunlar arasında çok fazla doğru korelasyon
01:54
between which houses were occupied by white people
41
99000
3000
olduğunu hissetmiş, suyu olan beyaz insanların evleri,
01:57
and which houses had water, and the judge was not impressed either.
42
102000
3000
açıkçası yargıç da bu işten çok fazla hoşlanmamış.
02:00
The judge was not impressed to the tune of 10.9 million dollars.
43
105000
3000
Yargıç 10.9 milyon doların getirdiği sesten de etkilenmemiş.
02:03
That's the power of taking one piece of data,
44
108000
2000
İşte bu bir parça veriyi alıp diğer bir parça
02:05
another piece of data, putting it together,
45
110000
3000
veri ile bir araya getirmenin ve sonuçları
02:08
and showing the result.
46
113000
2000
gösterebilmenin gücüdür.
02:10
Let's look at some data from the U.K. now.
47
115000
2000
Şimdi UK'dan bazı verilere bakalım.
02:12
This is U.K. government data, a completely independent site,
48
117000
2000
Bu UK hükümet verileri, tamamen bağımsız bir site,
02:14
Where Does My Money Go.
49
119000
2000
ismi "Benim Param Nereye Gidiyor"
02:16
It allows anybody to go there and burrow down.
50
121000
2000
herkes buraya girip aşağıya dek inceleyebiliyor.
02:18
You can burrow down by a particular type of spending,
51
123000
2000
Belli bir çeşit harcamayı derinlemesine inceleyebiliyorsunuz.
02:20
or you can go through all the different regions and compare them.
52
125000
4000
veya tüm farklı bölgeleri inceleyip karşılaştırabiliyorsunuz.
02:24
So, that's happening in the U.K. with U.K. government data.
53
129000
3000
Yani UK'da, UK hükümet verileri ile bu yapılabiliyor.
02:27
Yes, certainly you can do it over here.
54
132000
2000
Ve kesinlikle burada da yapılabilir.
02:29
Here's a site which allows you to look at recovery spending
55
134000
3000
İşte bu siteden, California'daki iyileştirme giderlerine
02:32
in California.
56
137000
2000
bakabiliyorsunuz.
02:34
Take an arbitrary example, Long Beach, California,
57
139000
2000
Keyfi bir örnek ele alalım, Long Beach, California,
02:36
you can go and have a look at what recovery money they've been spending
58
141000
3000
gidip iyileştirme harcamalarının nerelere yapıldığına bakabiliyorsunuz
02:39
on different things such as energy.
59
144000
3000
örneğin enerji konusunda yapılan harcama gibi...
02:42
In fact, this is the graph of the number of data sets
60
147000
3000
Aslında, bu grafik, data.gov'da ve data.gov.uk'da
02:45
in the repositories of data.gov,
61
150000
2000
stoklanmış veri setlerinin
02:47
and data.gov.uk.
62
152000
2000
numaralandırılmış hali.
02:49
And I'm delighted to see a great competition
63
154000
2000
Ve mavi gözüken U.K ile kırmızı görünen US arasındaki
02:51
between the U.K. in blue, and the U.S. in red.
64
156000
2000
rekabeti görmekten de keyif alıyorum.
02:53
How can you use this stuff?
65
158000
2000
Bunu nasıl kullanabilirsiniz?
02:55
Well, for example, if you have lots of data about places
66
160000
3000
Örneğin posta kodlarından pek çok
02:58
you can take, from a postcode --
67
163000
2000
veri elde edebilirsiniz,
03:00
which is like a zip plus four --
68
165000
2000
spesifik bir grup ev için örneğin
03:02
for a specific group of houses, you can make paper,
69
167000
3000
zip kodu gibi bir döküman hazırlayabilirsiniz,
03:05
print off a paper which has got very, very
70
170000
2000
örneğin otobüs durakları ile ilgili son derece
03:07
specific things about the bus stops,
71
172000
2000
spesifik bilgi içeren bir döküman alabilirsiniz,
03:09
the things specifically near you.
72
174000
2000
size yakın spesifik şeyleri çıkarabilirsiniz.
03:11
On a larger scale, this is a mash-up
73
176000
3000
Büyük skalada ise bu Afganistan Seçimleriyle
03:14
of the data which was released about the Afghan elections.
74
179000
3000
ilgili olarak yayınlanan bir veri karışımıdır.
03:17
It allows you to set your own criteria
75
182000
2000
Bakmak istediğiniz şeylerle ilgili
03:19
for what sort of things you want to look at.
76
184000
2000
kendi kriterlerinizi oturtmanıza izin verir.
03:21
The red circles are polling stations,
77
186000
2000
Kırmızı yuvarlaklar seçim istasyonları,
03:23
selected by your criteria.
78
188000
2000
kriterinize göre seçin.
03:25
And then you can select also other things on the map
79
190000
2000
Daha sonra haritada, örneğin tehdit seviyesi gibi
03:27
to see what other factors, like the threat level.
80
192000
2000
faktörlerden de seçim yapıp kıyaslayabilirsiniz.
03:29
So, that was government data.
81
194000
3000
Yani, bu hükümet verisiydi.
03:32
I also talked about community-generated data -- in fact I edited some.
82
197000
2000
Ayrıca toplum tarafından oluşturulan--aslında düzelttim de--
03:34
This is the wiki map, this is the Open Street Map.
83
199000
2000
wiki haritasından bahsettim, bu açık sokak haritası.
03:36
"Terrace Theater" I actually put
84
201000
2000
Terrace Theater, özellikle haritaya
03:38
on the map because it wasn't on the map before TED last year.
85
203000
3000
ekledim çünkü geçen sene TED de konuştuğumda haritada yoktu.
03:41
I was not the only person editing the open street map.
86
206000
3000
Bu açık sokak haritasını düzelten sadece ben değildim.
03:44
Each flash on this visualization --
87
209000
2000
Bu görselde ITO dünya tarafından
03:46
put together by ITO World --
88
211000
2000
konulan her bir flash
03:48
shows an edit in 2009
89
213000
2000
2009'da açık sokak haritasına
03:50
made to the Open Street Map.
90
215000
2000
yapılmış bir düzeltmeyi gösteriyor.
03:52
Let's now spin the world during the same year.
91
217000
3000
Şimdi aynı sene içinde dünyayı bir döndürelim.
03:55
Every flash is an edit. Somebody somewhere
92
220000
2000
Her bir flash bir düzeltme. Birileri bir yerden bakmış
03:57
looking at the Open Street Map, and realizing it could be better.
93
222000
3000
ve açık sokak haritasının daha iyi olabileceğini farketmiş.
04:00
You can see Europe is ablaze with updates.
94
225000
3000
Avrupanın güncellemelerle yanıp durduğunu görebilirsiniz.
04:03
Some places, perhaps not as much as they should be.
95
228000
3000
Bazı yerler de olması gereken kadar çok değil.
04:06
Here focusing in on Haiti.
96
231000
2000
Burada Haiti'ye odaklanalım.
04:08
The map of Port au-Prince at the end
97
233000
2000
Au-Prince limanının 2009 haritası
04:10
of 2009 was not all it could be,
98
235000
2000
olabileceği harita gibi değil,
04:12
not as good as the map of California.
99
237000
2000
yani California haritası gibi değil.
04:14
Fortunately, just after the earthquake,
100
239000
3000
Şansımıza, depremden sonra,
04:17
GeoEye, a commercial company,
101
242000
2000
GeoEye, bir reklam şirketidir,
04:19
released satellite imagery
102
244000
2000
uydu görüntülerini yayınladı
04:21
with a license, which allowed
103
246000
2000
ve toplumun kullanımına açacak
04:23
the open-source community to use it.
104
248000
2000
şekilde de lisanslamasını yaptı.
04:25
This is January, in time lapse,
105
250000
2000
Bu Ocak ayı dönemi,
04:27
of people editing ... that's the earthquake.
106
252000
2000
insanlar düzeltiyorlar, işte deprem.
04:29
After the earthquake, immediately,
107
254000
2000
Depremden hemen sonrası
04:31
people all over the world, mappers
108
256000
2000
dünyanın her yerinden insanlar, haritacılar
04:33
who wanted to help, and could,
109
258000
2000
yardımcı olmak isteyip yardım edebilenler
04:35
looked at that imagery, built the map, quickly building it up.
110
260000
3000
bu görüntüye bakarak, hemen haritayı kurgulayıp oturttular.
04:38
We're focusing now on Port-au-Prince.
111
263000
1000
Şimdi au-Prince limanına bakıyoruz.
04:39
The light blue is refugee camps these volunteers had spotted from the [satellite images].
112
264000
4000
Maviler sığınma kampları, gönüllü kişiler havadan tespit etmişler.
04:43
So, now we have, immediately, a real-time map
113
268000
2000
Şimdi, anında elimize geçen bir eş zamanlı harita var.
04:45
showing where there are refugee camps --
114
270000
2000
bu sığınma kamplarının yerlerini gösteriyor,
04:47
rapidly became the best map
115
272000
2000
ve eğer au-Prince limanında kurtarma işi
04:49
to use if you're doing relief work in Port-au-Prince.
116
274000
3000
için elinizde mükemmel bir harita olmuş oluyor.
04:52
Witness the fact that it's here on this Garmin device
117
277000
2000
İşte Gramin aleti içine yerleştirimiş ve kurtarma
04:54
being used by rescue team in Haiti.
118
279000
2000
ekibi tarafından kullanıldığını görüyorsunuz.
04:56
There's the map showing,
119
281000
3000
Haiti'de sol tarafı gösteren
04:59
on the left-hand side,
120
284000
2000
bu haritaya bir göz atın,
05:01
that hospital -- actually that's a hospital ship.
121
286000
2000
bu hastane aslında bir hastane gemisi.
05:03
This is a real-time map that shows blocked roads,
122
288000
3000
Bu kapalı yolları gösteren eş zamanlı harita
05:06
damaged buildings, refugee camps --
123
291000
2000
hasarlı binalar, sığınma kampları.
05:08
it shows things that are needed [for rescue and relief work].
124
293000
2000
İhtiyaç duyulan şeyleri gösteriyor.
05:10
So, if you've been involved in that at all,
125
295000
2000
Eğer bu işe bir şekilde müdahilseniz,
05:12
I just wanted to say: Whatever you've been doing,
126
297000
2000
şunu söylemek isterim ki, ne yapıyor olursanız olun,
05:14
whether you've just been chanting, "Raw data now!"
127
299000
2000
işlenmemiş veri olarak neyi çizelgeye ekliyor olursanız olun,
05:16
or you've been putting government or scientific data online,
128
301000
3000
veya hükümet veya bilimsel datalarınızı açıyor olun,
05:19
I just wanted to take this opportunity to say: Thank you very much,
129
304000
2000
size teşekkür etme fırsatını buldum demektir,
05:21
and we have only just started!
130
306000
3000
ve henüz yeni başlıyoruz.
05:24
(Applause)
131
309000
2000
(alkışlar)
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