ABOUT THE SPEAKER
Gary Flake - Technologist
Gary Flake is a Technical Fellow at Microsoft, and the founder and director of Live Labs.

Why you should listen

Gary Flake is a Technical Fellow at Microsoft, where he focuses on Internet products and technologies including search, advertising, content, portals, community and application development. In this capacity, he helps define and evolve Microsoft's product vision, technical architecture and business strategy for online services. He is also the founder and director of Live Labs, a skunkworks that bridges research and development, and is widely recognized for inventing new best practices for catalyzing and managing innovation.

Prior to joining Microsoft, Flake founded Yahoo! Research Labs, ran Yahoo!'s corporate R&D activities and company-wide innovation effort, and was the Chief Science Officer of Overture, the company that invented the paid search business model. Flake also wrote the award-winning book The Computational Beauty of Nature, which is used in college courses worldwide.

More profile about the speaker
Gary Flake | Speaker | TED.com
TED2010

Gary Flake: Is Pivot a turning point for web exploration?

Gary Flake: Pivot -- một bước ngoặt cho việc duyệt web?

Filmed:
751,479 views

Gary Flake trình chiếu bản demo của Pivot, một phương thức duyệt và tổ chức lượng dữ liệu, hình ảnh trực tuyến mới. Xây dựng trên nền tảng công nghệ đột phá Seadragon, Pivot có tính năng phóng to, thu nhỏ cơ sở dữ liệu web rất ấn tượng và cho phép khám phá các mẫu và liên kết vô hình trong trình duyệt web tiêu chuẩn.
- Technologist
Gary Flake is a Technical Fellow at Microsoft, and the founder and director of Live Labs. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:16
If I can leaverời khỏi you with one biglớn ideaý kiến todayhôm nay,
0
1000
2000
Tôi mong muốn sau ngày hôm nay, các bạn sẽ nhớ đến ý tưởng lớn này,
00:18
it's that the wholetoàn thể of the datadữ liệu
1
3000
2000
đó là toàn bộ dữ liệu
00:20
in which we consumetiêu dùng
2
5000
2000
chúng ta tiếp nhận
00:22
is greaterlớn hơn that the sumtổng hợp of the partscác bộ phận,
3
7000
2000
lớn hơn tổng các thành phần,
00:24
and insteadthay thế of thinkingSuy nghĩ about informationthông tin overloadquá tải,
4
9000
3000
và thay vì nghĩ đến việc quá tải thông tin,
00:27
what I'd like you to think about is how
5
12000
2000
tôi muốn các bạn nghĩ đến cách làm sao
00:29
we can use informationthông tin so that patternsmẫu popnhạc pop
6
14000
3000
chúng ta có thể sử dụng thông tin để các mẫu xuất hiện
00:32
and we can see trendsxu hướng that would otherwisenếu không thì be invisiblevô hình.
7
17000
3000
và chúng ta có thể thấy các xu hướng vô hình.
00:35
So what we're looking at right here is a typicalđiển hình mortalitytử vong chartđồ thị
8
20000
3000
Các bạn đang thấy ở đây một biểu đồ tỉ lệ tử vong điển hình
00:38
organizedtổ chức by agetuổi tác.
9
23000
2000
sắp xếp theo độ tuổi.
00:40
This tooldụng cụ that I'm usingsử dụng here is a little experimentthí nghiệm.
10
25000
2000
Công cụ tôi đang sử dụng là một thử nghiệm nho nhỏ.
00:42
It's calledgọi là PivotPivot, and with PivotPivot what I can do
11
27000
3000
Nó có tên Pivot, và với Pivot
00:45
is I can choosechọn to filterlọc in one particularcụ thể causenguyên nhân of deathsngười chết -- say, accidentstai nạn.
12
30000
4000
tôi có thể chọn để lọc một nguyên nhân tử vong cụ thể, ví dụ như tai nạn.
00:49
And, right away, I see there's a differentkhác nhau patternmẫu that emergesxuất hiện.
13
34000
3000
Và ngay bây giờ, tôi đã thấy một mẫu khác xuất hiện.
00:52
This is because, in the mid-areagiữa khu vực here,
14
37000
2000
Đó là vì, trong vùng ở giữa đây
00:54
people are at theirhọ mostphần lớn activeđang hoạt động,
15
39000
2000
mọi người ở trạng thái năng động nhất
00:56
and over here they're at theirhọ mostphần lớn frailyếu ớt.
16
41000
2000
và đằng này, họ đang ở trạng thái yếu ớt nhất.
00:58
We can stepbậc thang back out again
17
43000
2000
Chúng ta có thể quay lại
01:00
and then reorganizetổ chức lại the datadữ liệu by causenguyên nhân of deathtử vong,
18
45000
2000
và tiếp đó, tái tổ chức dữ liệu theo nguyên nhân tử vong,
01:02
seeingthấy that circulatorytuần hoàn diseasesbệnh tật and cancerung thư
19
47000
3000
thấy rằng các bệnh về hệ tuần hoàn và ung thư
01:05
are the usualthường lệ suspectsnghi phạm, but not for everyonetất cả mọi người.
20
50000
3000
là các nghi phạm phổ biến nhưng không phải ai cũng mắc.
01:08
If we go aheadphía trước and we filterlọc by agetuổi tác --
21
53000
3000
Nếu chúng ta tiếp tục và lọc theo độ tuổi,
01:11
say 40 yearsnăm or lessít hơn --
22
56000
2000
ví dụ từ 40 trở xống,
01:13
we see that accidentstai nạn are actuallythực ra
23
58000
2000
chúng ta thấy rằng các tai nạn
01:15
the greatestvĩ đại nhất causenguyên nhân that people have to be worriedlo lắng about.
24
60000
3000
là nguyên do lớn nhất khiến mọi người lo lắng.
01:18
And if you drillmáy khoan into that, it's especiallyđặc biệt the casetrường hợp for menđàn ông.
25
63000
3000
Và nếu nghĩ rộng ra thì nó đặc biệt phổ biến với nam giới.
01:21
So you get the ideaý kiến
26
66000
2000
Thế nên các bạn biết được
01:23
that viewingxem informationthông tin, viewingxem datadữ liệu in this way,
27
68000
3000
khi xem xét thông tin và dữ liệu bằng cách này,
01:26
is a lot like swimmingbơi lội
28
71000
2000
giống như ta đang bơi
01:28
in a livingsống informationthông tin info-graphicthông tin đồ họa.
29
73000
3000
trong một trình đồ họa thông tin sống động.
01:31
And if we can do this for rawthô datadữ liệu,
30
76000
2000
Và nếu có thể tối ưu hóa các dữ liệu thô
01:33
why not do it for contentNội dung as well?
31
78000
3000
thì tại sao không tối ưu hóa luôn cả nội dung nữa?
01:36
So what we have right here
32
81000
2000
Ở đây chúng ta có
01:38
is the coverche of everymỗi singleĐộc thân SportsThể thao IllustratedMinh họa
33
83000
3000
tất cả các môn thể thao được minh họa
01:41
ever producedsản xuất.
34
86000
2000
từng được sản xuất.
01:43
It's all here; it's all on the webweb.
35
88000
2000
Tất cả ở đây, trên web.
01:45
You can go back to your roomsphòng and try this after my talk.
36
90000
3000
Sau buổi diễn thuyết này, các bạn có thể về phòng và thử nó.
01:48
With PivotPivot, you can drillmáy khoan into a decadethập kỷ.
37
93000
3000
Với Pivot, bạn có thể đào sâu vào 1 thập kỷ.
01:51
You can drillmáy khoan into a particularcụ thể yearnăm.
38
96000
2000
Hoặc một năm nào đó.
01:53
You can jumpnhảy right into a specificriêng issuevấn đề.
39
98000
3000
Các bạn có thể nhảy thẳng vào một vấn đề cụ thể.
01:56
So I'm looking at this; I see the athletesvận động viên
40
101000
2000
Khi nhìn vào cái này, tôi thấy các vận động viên
01:58
that have appearedxuất hiện in this issuevấn đề, the sportscác môn thể thao.
41
103000
2000
xuất hiện trong vấn đề này, các môn thể thao.
02:00
I'm a LanceLance ArmstrongArmstrong fanquạt, so I'll go aheadphía trước and I'll clicknhấp chuột on that,
42
105000
3000
Tôi rất hâm mộ anh Lance Armstrong, nên tôi sẽ click vào đó,
02:03
which revealstiết lộ, for me, all the issuesvấn đề
43
108000
2000
nó sẽ hiện ra mọi thông tin
02:05
in which LanceLance Armstrong'sArmstrong's been a partphần of.
44
110000
2000
liên quan đến anh.
02:07
(ApplauseVỗ tay)
45
112000
3000
(Vỗ tay)
02:10
Now, if I want to just kindloại of take a peekPeek at these,
46
115000
3000
Nào, nếu tôi muốn xem qua các mục này,
02:13
I mightcó thể think,
47
118000
2000
có thể tôi nghĩ,
02:15
"Well, what about takinglấy a look at all of cyclingChạy xe đạp?"
48
120000
2000
"Uhm, thử xem về đua xe đạp cái nào."
02:17
So I can stepbậc thang back, and expandmở rộng on that.
49
122000
2000
và tôi có thể quay lại, mở rộng nó.
02:19
And I see GregGreg LeMondLeMond now.
50
124000
2000
Và bây giờ tôi thấy Greg Lemond.
02:21
And so you get the ideaý kiến that when you
51
126000
2000
Và bạn có ý tưởng khi
02:23
navigateđiều hướng over informationthông tin this way --
52
128000
2000
bạn duyệt thông tin theo cách này,
02:25
going narrowerhẹp, broaderrộng hơn,
53
130000
2000
có thể thu hẹp hoặc mở rộng,
02:27
backingsự ủng hộ in, backingsự ủng hộ out --
54
132000
2000
trở vào, trở ra,
02:29
you're not searchingđang tìm kiếm, you're not browsingtrình duyệt.
55
134000
2000
không phải bạn đang tìm kiếm, cũng không phải đang duyệt.
02:31
You're doing something that's actuallythực ra a little bitbit differentkhác nhau.
56
136000
2000
Nó khác hơn một chút.
02:33
It's in betweengiữa, and we think it changesthay đổi
57
138000
3000
Nó nằm ở giữa và chúng tôi nghĩ nó thay đổi
02:36
the way informationthông tin can be used.
58
141000
2000
cách thức sử dụng thông tin.
02:38
So I want to extrapolatengoại suy on this ideaý kiến a bitbit
59
143000
2000
Nên tôi muốn ngoại suy về ý tưởng này một chút
02:40
with something that's a little bitbit crazykhùng.
60
145000
2000
hơi điên khùng một chút.
02:42
What we're donelàm xong here is we'vechúng tôi đã takenLấy everymỗi singleĐộc thân WikipediaWikipedia pagetrang
61
147000
3000
Chúng tôi đã lấy từng trang Wikipedia
02:45
and we reducedgiảm it down to a little summarytóm tắt.
62
150000
3000
và giản lược nó thành 1 bản tóm tắt.
02:48
So the summarytóm tắt consistsbao gồm of just a little synopsistóm tắt
63
153000
3000
Một bản tóm tắt chỉ gồm đoạn tóm lược nhỏ
02:51
and an iconbiểu tượng to indicatebiểu thị the topicalchủ đề areakhu vực that it comesđến from.
64
156000
3000
và một biểu tượng để chỉ vùng đề tài của nó.
02:54
I'm only showinghiển thị the tophàng đầu 500
65
159000
3000
Tôi sẽ chỉ chiếu 500
02:57
mostphần lớn popularphổ biến WikipediaWikipedia pagestrang right here.
66
162000
2000
trang Wikipedia phổ biến nhất ở đây.
02:59
But even in this limitedgiới hạn viewlượt xem,
67
164000
2000
Nhưng kể cả trong tầm nhìn giới hạn này,
03:01
we can do a lot of things.
68
166000
2000
chúng ta có thể làm nhiều thứ.
03:03
Right away, we get a sensegiác quan of what are the topicalchủ đề domainstên miền
69
168000
2000
Ngay bây giờ, chúng ta biết được các vùng đề tài nào
03:05
that are mostphần lớn popularphổ biến on WikipediaWikipedia.
70
170000
2000
là phổ biến nhất trên Wiki.
03:07
I'm going to go aheadphía trước and selectlựa chọn governmentchính quyền.
71
172000
2000
Tôi sẽ chọn chủ đề chính phủ.
03:09
Now, havingđang có selectedđã chọn governmentchính quyền,
72
174000
3000
Sau khi chọn chủ đề này,
03:12
I can now see that the WikipediaWikipedia categoriesThể loại
73
177000
2000
bây giờ tôi có thể thấy các bảng xếp loại Wiki
03:14
that mostphần lớn frequentlythường xuyên correspondtương ứng to that
74
179000
2000
trao đổi thường xuyên với nó nhất
03:16
are Time magazinetạp chí People of the YearNăm.
75
181000
3000
là mục Người Của Năm của tạp chí Time.
03:19
So this is really importantquan trọng because this is an insightcái nhìn sâu sắc
76
184000
3000
Điều này rất quan trọng vì đây là kiến thức sâu
03:22
that was not containedcó chứa withinbên trong any one WikipediaWikipedia pagetrang.
77
187000
3000
mà không một trang Wiki nào đề cập.
03:25
It's only possiblekhả thi to see that insightcái nhìn sâu sắc
78
190000
2000
Chỉ có thể thấy được các kiến thức chuyên sâu đó
03:27
when you stepbậc thang back and look at all of them.
79
192000
3000
khi bạn quay lại và bao quát tất cả.
03:30
Looking at one of these particularcụ thể summariesTóm lược,
80
195000
2000
Nhìn vào một trong các tóm tắt cụ thể này,
03:32
I can then drillmáy khoan into the conceptkhái niệm of
81
197000
3000
tôi có thể đọc kỹ hơn về nội dung của
03:35
Time magazinetạp chí PersonNgười of the YearNăm,
82
200000
2000
Người của năm do tạp chí Time bình chọn,
03:37
bringingđưa up all of them.
83
202000
2000
lôi hết mọi thông tin liên quan lên.
03:39
So looking at these people,
84
204000
2000
Nhìn vào những người này,
03:41
I can see that the majorityđa số come from governmentchính quyền;
85
206000
3000
có thể thấy đa phần là quan chức chính phủ.
03:45
some have come from naturaltự nhiên scienceskhoa học;
86
210000
3000
Một số vị làm việc trong các ngành khoa học tự nhiên.
03:49
some, fewerít hơn still, have come from businesskinh doanh --
87
214000
3000
Khiêm tốn hơn là vài người từ lĩnh vực kinh doanh.
03:53
there's my bosstrùm --
88
218000
2000
Có cả xếp của tôi nữa kìa.
03:55
and one has come from musicÂm nhạc.
89
220000
5000
Một người thì từ lĩnh vực âm nhạc.
04:00
And interestinglythú vị enoughđủ,
90
225000
2000
Và thật thú vị
04:02
BonoBono is alsocũng thế a TEDTED PrizeGiải thưởng winnerngười chiến thắng.
91
227000
3000
Bono cũng là diễn giả đạt giải thưởng TED.
04:05
So we can go, jumpnhảy, and take a look at all the TEDTED PrizeGiải thưởng winnersngười chiến thắng.
92
230000
3000
Chúng ta có thể nhảy vào, điểm mặt các diễn giả đạt giải thưởng TED.
04:08
So you see, we're navigatingđiều hướng the webweb for the first time
93
233000
3000
Các bạn thấy đó, chúng ta đang duyệt web lần đầu tiên
04:11
as if it's actuallythực ra a webweb, not from page-to-pageđến trang,
94
236000
3000
như thể nó thực sự là web, không phải hết trang này sang trang khác,
04:14
but at a highercao hơn levelcấp độ of abstractiontrừu tượng.
95
239000
2000
mà lấy thông tin ở cấp độ cao hơn.
04:16
And so I want to showchỉ you one other thing
96
241000
2000
Tôi muốn cho các bạn xem một thứ nữa
04:18
that mayTháng Năm catchbắt lấy you a little bitbit by surprisesự ngạc nhiên.
97
243000
3000
nó có thể khiến bạn ngạc nhiên đôi chút.
04:21
I'm just showinghiển thị the NewMới YorkYork TimesThời gian websitetrang mạng here.
98
246000
3000
Tôi sẽ chiếu trang web của tờ New York Times ở đây.
04:24
So PivotPivot, this applicationứng dụng --
99
249000
2000
Pivot, ứng dụng này --
04:26
I don't want to call it a browsertrình duyệt; it's really not a browsertrình duyệt,
100
251000
2000
Tôi không muốn gọi nó là một trình duyệt vì nó không hẳn thế,
04:28
but you can viewlượt xem webweb pagestrang with it --
101
253000
3000
nhưng các bạn có thể xem các trang web bằng nó
04:31
and we bringmang đến that zoomablezoomable technologyCông nghệ
102
256000
2000
và chúng tôi mang đến công nghệ có thể phóng đại hoặc thu nhỏ
04:33
to everymỗi singleĐộc thân webweb pagetrang like this.
103
258000
3000
tới từng trang web như thế này.
04:36
So I can stepbậc thang back,
104
261000
3000
Nên tôi có thể quay lại,
04:39
popnhạc pop right back into a specificriêng sectionphần.
105
264000
2000
click vào một khu vực cụ thể.
04:41
Now the reasonlý do why this is importantquan trọng is because,
106
266000
2000
Nào, lý do đặc tính này quan trọng là vì
04:43
by virtueĐức hạnh of just viewingxem webweb pagestrang in this way,
107
268000
3000
nhờ xem các trang web theo cách này
04:46
I can look at my entiretoàn bộ browsingtrình duyệt historylịch sử
108
271000
2000
tôi có thể xem toàn bộ lịch sử duyệt web
04:48
in the exactchính xác sametương tự way.
109
273000
2000
theo cách tương tự.
04:50
So I can drillmáy khoan into what I've donelàm xong
110
275000
2000
Thế nên tôi có thể xem mình đã làm gì
04:52
over specificriêng time frameskhung.
111
277000
2000
trong suốt một khung thời gian nhất định.
04:54
Here, in factthực tế, is the statetiểu bang
112
279000
2000
Đây là trạng thái của
04:56
of all the demogiới thiệu that I just gaveđưa ra.
113
281000
2000
toàn bộ phần demo tôi vừa trình chiếu.
04:58
And I can sortsắp xếp of replayphát lại some stuffđồ đạc that I was looking at earliersớm hơn todayhôm nay.
114
283000
3000
Và tôi có thể xem lại một số thứ vừa xem hôm nay.
05:01
And, if I want to stepbậc thang back and look at everything,
115
286000
3000
Và nếu muốn quay lại xem mọi thứ
05:04
I can sliceSlice and dicedice my historylịch sử,
116
289000
2000
tôi có thể xem lại lịch sử duyệt web
05:06
perhapscó lẽ by my searchTìm kiếm historylịch sử --
117
291000
2000
bằng lịch sử tìm kiếm của mình.
05:08
here, I was doing some nepotisticnepotistic searchingđang tìm kiếm,
118
293000
2000
Đây, tôi đã tìm kiếm một số thứ cây nhà lá vườn,
05:10
looking for BingBing, over here for LiveSống LabsPhòng thí nghiệm PivotPivot.
119
295000
3000
tìm kiếm Bing, đằng này là tìm kiếm Live Labs Pivot.
05:13
And from these, I can drillmáy khoan into the webweb pagetrang
120
298000
2000
Và từ những lịch sử đó, tôi có thể vào trang web đó
05:15
and just launchphóng them again.
121
300000
2000
và dùng lại chúng.
05:17
It's one metaphorphép ẩn dụ repurposedthêm thắt multiplenhiều timeslần,
122
302000
3000
Đó là một phép ẩn dụ được dùng đi dùng lại rất nhiều lần,
05:20
and in eachmỗi casetrường hợp it makeslàm cho the wholetoàn thể greaterlớn hơn
123
305000
2000
và trong mỗi trường hợp, nó khiến toàn bộ dữ liệu
05:22
than the sumtổng hợp of the partscác bộ phận with the datadữ liệu.
124
307000
2000
lớn hơn tổng các thành phần.
05:24
So right now, in this worldthế giới,
125
309000
3000
Nên trong thế giới này,
05:27
we think about datadữ liệu as beingđang this cursenguyền rủa.
126
312000
3000
chúng tôi nghĩ đến dữ liệu đã mắc phải lời nguyền.
05:30
We talk about the cursenguyền rủa of informationthông tin overloadquá tải.
127
315000
3000
Chúng ta nói về lời nguyền quá tải thông tin.
05:33
We talk about drowningchết đuối in datadữ liệu.
128
318000
3000
Chúng ta than thở như bị chết đuối trong dữ liệu.
05:36
What if we can actuallythực ra turnxoay that upsidelộn ngược down
129
321000
2000
Nếu chúng ta có thể đảo ngược tình thế,
05:38
and turnxoay the webweb upsidelộn ngược down,
130
323000
2000
đảo ngược tình trạng web hiện nay,
05:40
so that insteadthay thế of navigatingđiều hướng from one thing to the nextkế tiếp,
131
325000
3000
thay vì thói quen xem từ trang này sang trang khác,
05:43
we get used to the habitthói quen of beingđang ablecó thể to go from manynhiều things to manynhiều things,
132
328000
3000
chúng ta làm quen với khả năng đi từ nhiều thứ này đến nhiều thứ khác,
05:46
and then beingđang ablecó thể to see the patternsmẫu
133
331000
2000
và do đó có thể nhìn ra các mẫu
05:48
that were otherwisenếu không thì hiddenẩn?
134
333000
2000
trước đây là vô hình hoặc tiềm ẩn?
05:50
If we can do that, then insteadthay thế of beingđang trappedbẫy in datadữ liệu,
135
335000
5000
Nếu chúng ta có thể, thì thay vì giãy giụa trong cái bẫy dữ liệu,
05:55
we mightcó thể actuallythực ra extracttrích xuất informationthông tin.
136
340000
3000
chúng ta sẽ có thể lấy thông tin một cách dễ dàng.
05:58
And, insteadthay thế of dealingxử lý just with informationthông tin,
137
343000
2000
Và thay vì chỉ xử lý thông tin.
06:00
we can teasetrêu chọc out knowledgehiểu biết.
138
345000
2000
chúng ta còn có thể tìm kiếm niềm vui với kiến thức.
06:02
And if we get the knowledgehiểu biết, then maybe even there's wisdomsự khôn ngoan to be foundtìm.
139
347000
3000
Và nếu có được kiến thức thì có thể chúng ta sẽ tìm thấy sự thông thái của mình.
06:05
So with that, I thank you.
140
350000
2000
Xin cảm ơn quý vị đã chú ý lắng nghe.
06:07
(ApplauseVỗ tay)
141
352000
8000
(Vỗ tay)
Translated by Ha Tran
Reviewed by Le Khanh-Huyen

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Gary Flake - Technologist
Gary Flake is a Technical Fellow at Microsoft, and the founder and director of Live Labs.

Why you should listen

Gary Flake is a Technical Fellow at Microsoft, where he focuses on Internet products and technologies including search, advertising, content, portals, community and application development. In this capacity, he helps define and evolve Microsoft's product vision, technical architecture and business strategy for online services. He is also the founder and director of Live Labs, a skunkworks that bridges research and development, and is widely recognized for inventing new best practices for catalyzing and managing innovation.

Prior to joining Microsoft, Flake founded Yahoo! Research Labs, ran Yahoo!'s corporate R&D activities and company-wide innovation effort, and was the Chief Science Officer of Overture, the company that invented the paid search business model. Flake also wrote the award-winning book The Computational Beauty of Nature, which is used in college courses worldwide.

More profile about the speaker
Gary Flake | Speaker | TED.com