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Charla «Hagamos los datos más humanos» de TEDxVancouver en español.
Jer Thorp crea hermosas visualizaciones de datos para colocar datos abstractos en un contexto humano. En TEDxVancouver, comparte sus proyectos en movimiento, desde graficar un ciclo de noticias de todo un año, hasta trazar un mapa de la forma en que las personas comparten artículos en Internet.
- Autor/a de la charla: Jer Thorp
- Fecha de grabación: 2011-11-12
- Fecha de publicación: 2012-03-24
- Duración de «Hagamos los datos más humanos»: 1042 segundos
Traducción de «Hagamos los datos más humanos» en español.
Quiero hablarles sobre dos de las cosas más emocionantes posibles.
Probablemente ya han adivinado cuáles son.
Datos e historia.
¿Sí?
No soy historiador.
No voy a dar una definición de historia.
Pero pensemos, en lugar de historia dentro de un marco.
Y, cuando hacemos historia, o cuando creamos documentos históricos, tomamos cosas sucedidas en el pasado, que unimos en una historia.
Así que permítanme comenzar con un poco de mi propia historia.
Como cualquiera de mi edad que trabaja creativamente con computadoras, yo era un joven popular, socialmente bien adaptado…
(Risas)
¡y deportivo! Un joven deportista.
Y como mucha gente de mi edad en el tipo de negocio en el que estoy, tuve mucha influencia de Apple.
Vean mi elección de logo
¿verdad?
La Apple a la izquierda, no la de la derecha.
Estoy influenciado tanto por la Apple de la derecha.
como la siguiente persona.
Pero la Apple de la izquierda…
quiero decir, miren el logotipo.
Es un arco iris ¡Ni siquiera está en el orden correcto! Eso es lo loca que estaba Apple.
(Risas)
Pero no quiero hablar mucho de la empresa.
Aunque empezaré a hablar de una máquina.
Qué asombroso es pensar en esto.
Vuelvo y pienso en esto.
Miércoles.
Un miércoles, cuando tenía unos 12 años, no tenía computadora.
El jueves tuve una computadora.
¿Se imaginan ese cambio?
Es tan drástico.
No puedo pensar en otra cosa que pueda cambiar nuestra vida de esa manera.
Pero en realidad ni siquiera hablaré de la computadora.
Voy a hablar sobre un programa cargado en esa computadora.
Y fue construido no por el chico de la izquierda, sino por el chico de la derecha.
¿Alguien sabe quién es el chico de la derecha?
Nadie sabe la respuesta a esta pregunta.
Este es Bill Atkinson.
Y Bill Atkinson fue responsable de toneladas de cosas que ven en su computadora todos los días.
Pero quiero hablar sobre un programa que Bill Atkinson escribió, llamado HyperCard.
Alguien está feliz por allí.
(Risas)
HyperCard era un programa que venía con la Mac, Y fue diseñado para usuarios de la computadora, para desarrollar programas en sus computadoras.
Idea loca hoy.
Y estos programas no eran las aplicaciones que pensamos hoy, con sus grandes presupuestos y su gran distribución.
Estas eran cosas pequeñas para personas que solicitan un seguimiento de resultados de su equipo de baloncesto local o para organizar su investigación o para enseñar a la gente música clásica o para calcular fechas astronómicas extrañas.
Y luego, por supuesto, hubo proyectos de arte.
Este es mi favorito.
Se llama «If Monks Had Macs» y es un tipo de ambiente exploratorio no lineal.
Agradezco a las estrellas por HyperCard todo el tiempo.
Y agradezco a las estrellas por haberme puesto en esta era.
donde tengo que usar HyperCard.
HyperCard fue el último programa que se envió en una computadora pública diseñado para que los usuarios de computadora hicieran programas con él.
Si hubieras hablado con la gente que inventó la computadora y les hubieras dicho que habría un día, un día mágico, en que todos tendrían una computadora, pero que ninguno sabría cómo programar, habrían pensado que estabas loco.
Así que avancemos unos años.
Estoy empezando mi carrera como artista, y construyo cosas con mi computadora, cosas a pequeña escala, Investigando cosas como sistemas de crecimiento de las plantas.
O, en este ejemplo, estoy construyendo una economía simulada donde los píxeles se intercambian colores tratando de investigar cómo funcionan estos sistemas, y un poco de diversión.
Y luego este proyecto me llevó a empezar a trabajar con datos.
Así que construí gráficos como este, que comparan «comunismo» —la frecuencia de uso de la palabra «comunismo» en el New York Times— con «terrorismo» en la parte superior.
Verán que cuando «terrorismo» aparece «comunismo» desaparece.
Y con estos gráficos, estaba realmente interesado en la estética de los gráficos.
Esto es Irán e Irak.
Se lee como un reloj.
Se llama «gráfico de relojes».
Este otro gráfico de reloj superpone «desesperación» sobre «esperanza».
Y solo tres veces, «crisis» superpone «esperanza», solo hay tres veces en que «crisis» eclipsa «esperanza».
Estamos en medio de uno de ellos en este momento.
Pero no piensen demasiado en eso.
(Risas)
Y, por último, la culminación de este trabajo con datos del New York Times.
Hace unos pocos años se intentó combinar un ciclo de noticias de un año entero en un solo gráfico.
Así que estos gráficos nos muestran un año de noticias, a todas las personas, y cómo se conectan en un solo gráfico.
Y a partir de ahí, empecé a interesarme de nuevo en sistemas más activos.
Aquí hay un proyecto llamado «Just Landed» donde veo a gente tuiteando en Twitter.
«¡Acabo de aterrizar en Hawái!» ya saben, cómo las personas simplemente se escabullen en su conversación de Twitter.
«No fanfarroneo.
De verdad.
Pero acabo de aterrizar en Hawái».
Y luego estoy planeando los viajes de esas personas, con la esperanza de que tal vez podamos usar la red social y los datos que van dejando registrados.
para proporcionar un modelo de cómo las personas se mueven, Lo que sería valioso para epidemiólogos entre otras personas.
Y, más divertido, este es un proyecto similar, mirando a la gente diciéndose «buenos días» alrededor del mundo.
Lo que me enseñó, por cierto, que es cierto que la gente de Vancouver en la costa oeste se despierta más tarde y da «buenos días» más tarde.
que a la gente en la costa este, que son más aventureros.
Aquí hay un proyecto más útil, tal vez, donde tomé toda la información del Proyecto Kepler e intenté ponerla en alguna forma visual que tuviera sentido para mí.
Y debería decir que todo lo que les he mostrado hasta ahora…
estas son todas las cosas que acabo de hacer para divertirme.
Puede parecer extraño, pero esto viene de HyperCard.
Estoy construyendo herramientas para mí.
Puedo compartirlas con algunas otras personas, Pero son por diversión, son para mí.
Y todas estas herramientas que les muestro ocupan este extraño espacio en algún lugar entre la ciencia, el arte y el diseño.
Ahí es donde reside mi práctica.
Y aún hoy, desde mi experiencia con HyperCard, construyo herramientas visuales que me ayuden a entender los sistemas.
Así que hoy, trabajo en el New York Times.
Soy el artista de datos en residencia en el New York Times.
Y he tenido una oportunidad en el Times de trabajar en muchos proyectos realmente interesantes, dos de los cuales compartiré hoy.
En el primero, he trabajado con Mark Hansen.
Mark Hansen es profesor de estadística en la UCLA.
También es artista de medios.
Y Mark llegó al Times con una pregunta muy interesante que puede parecer un problema obvio: cuando la gente comparte contenido en internet,
¿cómo llega ese contenido de la persona A a la persona B?
O tal vez,
¿persona A a persona B a persona C a persona D?
Sabemos que las personas comparten contenidos en internet, Pero no sabemos lo que sucede en esa brecha entre una persona a otra.
Así que decidimos construir la herramienta para explorar eso.
Y esta herramienta se llama Cascade.
Si nos fijamos en estos sistemas que comienzan con un evento que lleva a otros eventos, a esa estructura la llamamos cascada.
Y estas cascadas realmente ocurren a través del tiempo.
Así que podemos modelar estas cosas en el tiempo.
El New York Times tiene mucha gente que comparte nuestro contenido, así que las cascadas no se parecen a esa, se parecen más a esto.
Aquí hay una cascada típica.
En la parte inferior izquierda, el primer evento.
Y, a medida que las personas comparten el contenido de una persona a otra, subimos en el eje Y, grados de separación, Y más sobre el eje X, por el tiempo.
Así que podemos ver esa conversación en un par de vistas diferentes: esta, que nos muestra los hilos de conversación, y esta, que combina esa vista apilada.
Con una vista que nos permite ver los hilos.
El Times publica unas 7000 piezas de contenido.
cada mes.
Así que fue importante para nosotros, al construir esta herramienta, hacerla exploratoria, para que la gente pudiera escudriñar en este vasto terreno de datos.
Pienso en ello como un vehículo que ofrecemos a la gente para atravesar este gran terreno de datos.
Así que es así como realmente es.
Y aquí está la cascada en tiempo real.
Debo decir que este fue un momento tremendo.
Habíamos trabajado con datos enlatados, datos falsos, durante tanto tiempo, que cuando vimos esto por primera vez, era como un arqueólogo que acababa de desempolvar unos huesos de dinosaurio.
Descubrimos esto y lo vimos por primera vez, Estas estructuras de intercambio que subyacen en internet.
Y tal vez la analogía del dinosaurio es buena, porque en realidad hacemos algunas conjeturas probabilísticas acerca de cómo estas cosas se vinculan.
Vemos algunas de estas piezas y hacemos conjeturas, pero intentamos asegurarnos de que sean lo más estadísticamente rigurosas posible.
Los tuits en este caso se convierten en parte de las historias.
Se convierten en partes de la narrativa.
Así que aquí estamos construyendo historias.
Pero son historias de muy corto plazo.
Y a veces estas cascadas muy grandes son las más interesantes, Pero a veces las pequeñas también lo son.
Esta es una de mis favoritas.
La llamamos la «Cascada de Rabí».
Es una conversación entre los rabinos de este artículo en el New York Times, sobre el hecho de que los trabajadores religiosos no tienen mucho tiempo libre.
Supongo que los sábados y los domingos son días malos para que despeguen.
En esta cascada, hay un grupo de rabinos conversando sobre una historia del New York Times.
Uno de ellos tiene el mejor nombre de Twitter: Se llama «El rabino de terciopelo».
(Risas)
Pero nunca lo habríamos visto sin esta herramienta exploratoria.
Esto estaría en algún lugar, y nunca lo habríamos podido ver.
Pero este ejercicio de tomar piezas únicas de información.
y construir estructuras narrativas, construir a partir de ellas, me parece tremendamente interesante.
Me mudé a Nueva York hace unos dos años.
Y en Nueva York todo el mundo tiene una historia.
que rodea este evento tremendamente impactante sucedido el 11 de septiembre de 2001.
Y mi propia historia con el 11/09 se ha vuelto realmente más intrincada, porque pasé mucho tiempo trabajando en una pieza del 11/09 Memorial en Manhattan.
La idea central del Memorial del 11/09 es que los nombres en el memorial no están dispuestos en orden alfabético u orden cronológico, sino de una manera en el que las relaciones entre las personas que fueron asesinadas estén encarnadas en el memorial.
Hermanos se colocan al lado de hermanos, los compañeros de trabajo juntos.
Así que este memorial realmente considera todas estas innumerables conexiones que eran parte de la vida de estas personas.
Trabajé con una empresa llamada Proyectos locales para desarrollar un algoritmo y una herramienta de software con el fin de ayudar a los arquitectos a construir el diseño del memorial: casi 3000 nombres y casi 1500 de estas relaciones, eran solicitudes de conexión.
Se trata pues de una historia muy densa, una narrativa muy densa, que se convierte en una parte encarnada de este memorial.
Trabajando con Jake Barton, producimos la herramienta de software, que permite a los arquitectos, ante todo, generar un diseño que satisfizo todas esas peticiones de relación y que luego hace pequeños ajustes necesarios para contar las historias que querían contar.
Así que este memorial, creo, tiene un concepto increíblemente oportuno en nuestra era de redes sociales, porque estas redes de la vida real que conforman la vida de las personas, en realidad, están encarnadas dentro del memorial.
Y una de las experiencias más tremendamente conmovedoras es ir al memorial y ver cómo estas personas se colocan una junto a la otra, De modo que este memorial representa sus propias vidas.
¿Cómo afecta esto nuestras vidas?
Bueno, no sé si se acuerdan, pero en primavera hubo una controversia, porque se descubrió que en el iPhone.
y, en realidad, en su computadora, se almacenaba gran cantidad de datos de ubicación.
Así que Apple respondió que esto no era información de ubicación sobre la gente, sino datos de ubicación sobre redes inalámbricas ubicadas en la zona donde se encontraba la persona.
Así que no se trata de las personas, sino de donde se esté.
(Risas)
Esta es una información muy valiosa.
Es como oro para los investigadores, estos datos de movilidad humana.
Así que pensamos, «¡Hombre!
¿Cuántas personas tienen iPhones?
«.
¿Cuántos de Uds.
tienen iPhones?
Así que en esta sala, tenemos esta gran base de datos de datos de ubicación que a los investigadores realmente les gustaría tener.
Así que construimos este sistema llamado Open Paths, que permite a las personas subir sus datos de iPhone y relaciones de intermediarios con investigadores para compartir esos datos, para donar esos datos a personas que realmente puedan usarlos.
Open Paths fue un gran éxito como prototipo.
Recibimos miles de datos y construimos esta interfaz que permite a las personas ver realmente desplegar sus vidas por esas huellas que se quedan en sus dispositivos.
Lo que no esperábamos era cuán conmovedora sería esta experiencia.
Cuando subí mis datos, pensé, «Bien.
Yo sé donde vivo.
Sé dónde trabajo.
¿Qué voy a ver aquí?
«.
Resulta que lo que vi fue el momento en que bajé del avión para comenzar mi nueva vida en Nueva York; el restaurante donde comí comida tailandesa esa primera noche, pensando en esta nueva experiencia de estar en Nueva York; El día que conocí a mi novia.
Este es el aeropuerto de La Guardia.
(Risas)
Este es este restaurante tailandés en la avenida Ámsterdam.
Este es el momento en que conocí a mi novia.
Miren cómo cambia eso la primera vez que conté sobre esas historias.
¿Y la segunda vez que conté esas historias?
Porque lo que hacemos en la herramienta, sin darse cuenta, es poner estos datos en un contexto humano.
Y al colocar los datos en un contexto humano, gana sentido.
Y creo que esto es tremendamente importante, Porque estas son nuestras historias que se almacenan en estos dispositivos.
Y pensando en ellos de esa manera, poniéndolos en un contexto humano, lo primero que hacemos con los propios datos es obtener una mejor comprensión sobre la información que compartimos.
Si podemos hacer esto con otros datos, si podemos poner los datos en un contexto humano, creo que podemos cambiar muchas cosas, porque se construye automáticamente empatía en las personas involucradas en estos sistemas.
Y eso, a su vez, genera un respeto fundamental, que, en mi opinión, falta en gran parte de la tecnología, cuando empezamos a tratar temas como la intimidad, entendiendo que estos números no son solo números, sino que, en su lugar están unidos, atados a, piezas del mundo real.
Ellos llevan el peso.
Al entender eso, el diálogo se vuelve muy diferente.
¿Cuántos de Uds.
han hecho clic en un botón que le permite a un tercero acceder a los datos de su ubicación en su teléfono?
Muchos de Uds.
Así que el tercero es el desarrollador, la segunda parte es Apple.
¡La única parte que nunca obtiene acceso a esta información es la primera parte! Y creo que es porque pensamos en estos datos de esta manera trenzada, abstracta.
No los ponemos en un contexto.
Lo cual, creo, los hace mucho más importantes.
Lo que les pido que hagan es realmente simple: Empiecen a pensar en datos en un contexto humano.
Realmente no supone nada.
Cuando lean los precios de acciones, piensen en ello en un contexto humano.
Cuando piensen en informes de hipotecas, piensen en ello en un contexto humano.
No hay duda de que los datos masivos son un gran negocio.
Hay una industria que se está desarrollando aquí.
Piensen en cómo lo hemos hecho en industrias anteriores involucrando recursos.
No muy bien en absoluto.
Parte de ese problema es haber tenido falta de participación en estos diálogos.
De múltiples piezas de la sociedad humana.
Así que otra cosa que les estoy pidiendo es una inclusión en este diálogo de artistas, de poetas, de escritores de personas que pueden traer un elemento humano a esta discusión.
Porque creo que este mundo de datos va a ser transformador para nosotros.
Y a diferencia de nuestros intentos con la industria de recursos.
y nuestros intentos con la industria financiera, trayendo el elemento humano en esta historia, creo que podemos llevarlo a lugares tremendos.
Gracias.
(Aplausos)
https://www.ted.com/talks/jer_thorp_make_data_more_human/