Waktu berlalu. Ini sebenarnya hampir 20 tahun yang lalu ketika saya ingin membingkai ulang cara kita menggunakan informasi, cara kita bekerja sama -- saya menemukan World Wide Web. Sekarang, 20 tahun, di TED, Saya ingin meminta bantuan Anda dalam pembingkaian kembali yang baru. Jadi, kembali ke tahun 1989, Saya menulis sebuah catatan yang menyarankan sistem hiperteks global. Tidak ada seorang pun yang melakukan apapun dengan itu, kebanyakan. Tapi, 18 bulan kemudian -- ini adalah bagaimana inovasi terjadi -- 18 bulan kemudian, bos saya mengatakan bahwa saya bisa melakukannya pada waktu senggang, sebagai semacam proyek iseng, berkreasi dari sebuah komputer baru yang kami punya. Dan dia memberi saya waktu untuk merancang kodenya. Jadi saya pada dasarnya merancang HTML harus terlihat seperti apa, protokol hiperteks -- HTTP -- gagasan tentang URL -- nama-nama ini untuk hal-hal yang dimulai dengan HTTP. Saya menulis kode dan meletakkannya di sana. Mengapa saya melakukannya? Yah, itu pada dasarnya frustrasi. Saya frustrasi -- saya bekerja sebagai insinyur perangkat lunak di laboratorium yang sangat besar, sangat menarik ini, banyak orang yang datang dari seluruh dunia. Mereka membawa segala macam komputer yang berbeda dengan mereka. Mereka memiliki segala macam format data yang berbeda. Segala macam, semua jenis sistem dokumentasi. Sehingga, dalam semua keragaman itu, jika saya ingin mengetahui bagaimana untuk membangun sesuatu sebagian dari ini dan sebagian dari ini, semua yang saya lihat, saya harus terhubung ke beberapa mesin baru, Saya harus belajar untuk menjalankan beberapa program baru, Saya akan menemukan informasi yang saya inginkan dalam beberapa format data baru. Dan ini tidak semuanya kompatibel. Itu hanya membuat sangat frustasi. Frustrasi itu adalah semua potensi ini yang terbuka. Bahkan, pada semua disk ini ada dokumen. Jadi, jika Anda hanya membayangkan semuanya menjadi bagian dari beberapa sistem dokumentasi virtual, yang besar di langit, katakanlah di Internet, maka hidup akan jauh lebih mudah. Nah, sekali Anda sudah punya ide seperti itu yang seperti di bawah kulit Anda dan bahkan jika orang tidak membaca catatan Anda -- sebenarnya dia membacanya, itu ditemukan setelah dia meninggal, salinannya. Dia telah menulis, "Samar-samar, tapi menarik," dengan pensil, di sudut. (Tertawa) Tapi secara umum itu sulit -- itu benar-benar sulit untuk dijelaskan seperti apakah web itu. Sulit untuk menjelaskan kepada orang sekarang yang dulu itu sulit. Tapi kemudian -- Oke, saat TED dimulai, tidak ada web sehingga hal-hal seperti klik tidak memiliki arti yang sama. Saya dapat menunjukkan seseorang sepotong hiperteks, halaman yang telah mendapat tautan, dan kita klik pada tautan dan muncullah -- akan ada halaman hiperteks lain. Tidak mengesankan. Kau tahu, kita telah melihat bahwa -- kita punya hal-hal dalam hiperteks pada CD-ROM. Apa yang sulit adalah untuk membayangkannya Jadi, bayangkan bahwa tautan tersebut bisa mengarah ke hampir semua dokumen yang Anda bisa bayangkan. Baiklah, itu adalah lompatan yang sangat sulit bagi orang untuk dibuat. Yah, beberapa orang berhasil melakukannya. Meskipun ya, sulit untuk dijelaskan, tapi ada gerakan secara cepat. Dan itulah yang telah membuatnya menjadi yang paling menyenangkan. Yang telah menjadi hal yang paling menarik, bukan teknologinya, bukan hal yang orang lakukan dengan hal itu, tetapi sebenarnya komunitas, semangat dari semua orang berkumpul bersama, mengirim surel. Itulah bagaimana rasanya. Apakah Anda tahu? Ini lucu, tapi sekarang ini semacam seperti itu lagi. Saya bertanya semua orang, lebih atau kurang, untuk menempatkan dokumen mereka -- Saya berkata, "Bisakah Anda meletakkan dokumen Anda di web?" Dan, Anda lakukan. Terima kasih. Sudah populer, bukan? Maksud saya, telah cukup menarik karena kami telah menemukan bahwa hal yang terjadi dengan web benar-benar seeperti semangat besar bagi kami. Mereka jauh lebih dari yang kita bayangkan tadinya ketika kita membuat situs web awal yang kita mulai. Sekarang, saya ingin Anda untuk menempatkan data Anda di web. Ternyata masih ada potensi yang terbuka lebar. Masih ada frustrasi tinggi yang orang punya karena kita tidak punya data di web sebagai data. Apa yang Anda maksud data? Apa perbedaannya -- dokumen, data? Dokumen yang Anda baca, oke? Lebih atau kurang, Anda membacanya, Anda dapat mengikuti tautan dari mereka, dan hanya itu. Data -- Anda dapat melakukan segala macam hal dengan komputer. Siapa yang di sini atau sebaliknya telah melihat pembicaraan Hans Rosling? Salah seorang yang hebat -- ya banyak orang telah melihatnya -- salah satu ceramah TED terhebat. Hans membuat presentasi ini dimana ia menunjukkan, untuk negara-negara yang berbeda, dalam berbagai warna yang berbeda -- dia menunjukkan tingkat pendapatan pada satu sumbu dan ia menunjukkan kematian bayi, dan ia menganimasikannya melewati waktu. Jadi, dia mengambil data ini dan membuat presentasi yang menghapuskan banyak mitos yang orang tahu tentang ekonomi di negara berkembang. Dia memasang salindra kurang lebih seperti ini. Itu menampung semua data Oke, data itu coklat dan berbentuk kotak dan membosankan, dan itulah bagaimana kita berpikir tentang itu, bukan? Karena data tidak dapat Anda gunakan secara alami dengan sendirinya Namun pada kenyataannya, data mengendalikan sejumlah besar dari apa yang terjadi dalam hidup kita dan itu terjadi karena seseorang mengambil data tersebut dan melakukan sesuatu dengan itu. Dalam hal ini, Hans telah mengumpulkan data bersama-sama dia telah menemukan dari semua jenis situs PBB dan lainnya. Dia telah mengumpulkan semuanya, digabungkan menjadi sesuatu yang lebih menarik daripada aslinya dan kemudian dia memasukkannya ke dalam perangkat lunak ini, yang saya pikir anaknya yang mengembangkan itu, awalnya, dan menghasilkan presentasi yang indah ini. Dan Hans membuat kesimpulan yang mengatakan, "Lihat, benar-benar penting untuk memiliki banyak data." Dan saya senang melihat itu di pesta tadi malam bahwa ia masih berkata, sangat terpaksa, "Benar-benar penting untuk memiliki banyak data." Jadi saya ingin kita sekarang untuk berpikir tentang bukan hanya dua lembar data yang berhubungan, atau enam seperti yang ia lakukan, tapi saya ingin untuk berpikir tentang dunia dimana setiap orang telah menempatkan data pada web dan hampir semua yang anda bisa bayangkan ada di web. dan kemudian memanggil data terkait. Teknologi ini adalah data terkait, dan itu sangat sederhana. Jika Anda ingin menempatkan sesuatu di web ada tiga aturan: Hal pertama adalah bahwa nama tersebut HTTP -- hal-hal yang dimulai dengan "http:" -- kita menggunakannya bukan hanya untuk dokumen untuk saat ini, kita menggunakannya untuk hal-hal tentang dokumen itu. Kita menggunakannya untuk orang-orang, kita menggunakannya untuk tempat, kita menggunakannya untuk produk Anda, kita menggunakannya untuk acara. Segala macam hal konseptual, sekarang memiliki nama yang dimulai dengan HTTP. Aturan kedua, jika saya mengambil salah satu dari nama HTTP dan saya mencarinya dan saya melakukan hal web dengan itu dan saya ambil datanya menggunakan protokol HTTP dari web, saya akan mengambil kembali beberapa data dalam format standar yang merupakan jenis data yang berguna bahwa seseorang mungkin ingin tahu tentang hal itu, tentang acara itu. Siapa yang ada pada acara tersebut? Apapun tentang orang itu, dimana mereka lahir, hal-hal seperti itu. Jadi, aturan kedua adalah saya mendapatkan informasi yang penting kembali. Aturan ketiga adalah bahwa ketika saya mengambil kembali informasi yang bukan hanya mengetahui tinggi dan berat badan seseorang dan saat mereka lahir, itu ada hubungannya. Data adalah hubungan. Menariknya, data adalah hubungan. Orang ini lahir di Berlin, Berlin adalah Jerman. Dan saat itu ada hubungannya, setiap kali mengungkapkan hubungan maka hal lain yang berhubungan dengan itu diberikan salah satu dari nama-nama yang dimulai HTTP. Jadi, saya dapat melanjutkan dan mencari hal tersebut. Jadi saya mencari seseorang -- saya bisa mencari kota tempat mereka lahir Saya dapat melihat wilayah itu berada, dan kota di dalamnya, dan penduduknya, dan seterusnya. Jadi saya dapat menelusuri hal ini. Jadi itu saja, sungguh. Itulah data terkait. Saya menulis sebuah artikel berjudul "Data Terkait" beberapa tahun yang lalu dan segera setelah itu, sesuatu mulai terjadi. Gagasan tentang data terkait adalah bahwa kita mendapatkan banyak dan banyak dan banyak kotak ini yang Hans punya, dan kita mendapatkan banyak dan banyak dan banyak hal bertumbuh. Ini bukan hanya tentang kebanyakan semua tanaman lain. Ini bukan hanya memasok akar tanaman, tetapi untuk masing-masing tanaman, apa pun itu -- presentasi, analisis, seseorang mencari pola dalam data -- mereka bisa melihat pada semua data dan mereka mendapatkannya terhubung bersama-sama, Dan hal yang sangat penting tentang data adalah hal-hal yang Anda miliki untuk menghubungkannya bersama-sama, semakin kuat. Jadi, data terkait. Popularitas ke arah sana. Dan, segera Chris Bizer di Universitas Freie di Berlin merupakan salah satu orang pertama yang menempatkan hal-hal menarik tersebut, ia melihat bahwa Wikipedia -- Anda tahu Wikipedia, ensiklopedia daring dengan banyak dan banyak dokumen yang menarik di dalamnya. Nah, dalam dokumen-dokumen tersebut, ada persegi-persegi kecil, kotak-kotak kecil. Dan dalam kebanyakan kotak informasi, ada data. Jadi dia menulis sebuah program untuk mengambil data, mengekstraksi dari Wikipedia, dan memasukkannya ke dalam gumpalan data terkait di web, yang ia sebut DBpedia. DBpedia diwakili oleh gumpalan biru di tengah-tengah slide ini dan jika Anda benar-benar pergi dan mencari Berlin, Anda akan menemukan bahwa ada gumpalan data lainnya yang juga memiliki hal tentang Berlin, dan mereka terhubung bersama-sama. Jadi jika Anda menarik data dari dbpedia tentang Berlin, Anda akan berakhir sampai hal-hal lainnya juga. Dan hal yang menarik adalah itu mulai tumbuh. Ini hanya tentang hal yang mendasar, oke? Mari kita berpikir sedikit tentang data. Data yang berasal pada kenyataannya dalam banyak dan banyak bentuk yang berbeda Pikirkan tentang keragaman web, itu adalah hal yang benar-benar penting bahwa web memungkinkan Anda untuk menempatkan semua jenis data di sana. Jadi dengan data. Saya bisa berbicara tentang semua jenis data. Kita bisa bicara tentang data pemerintah, data perusahaan yang sangat penting, ada data ilmiah, ada data pribadi, ada data cuaca, ada tentang kejadian, ada data tentang pembicaraan, dan ada berita dan segala macam hal. Saya hanya akan menyebutkan beberapa dari hal tersebut sehingga Anda mendapatkan ide dari keragaman tersebut, sehingga Anda juga melihat berapa banyak potensi yang terbuka. Mari kita mulai dengan data pemerintah. Barack Obama mengatakan, dalam pidato, bahwa ia -- data pemerintah Amerika akan tersedia di Internet dalam format yang dapat diakses. Dan saya berharap bahwa mereka akan memasangnya sebagai data terkait. Itu penting. Mengapa penting? Tidak hanya untuk transparansi, ya transparansi dalam pemerintahan itu penting, tetapi data tersebut -- ini adalah data dari semua departemen pemerintah Pikirkan tentang berapa banyak data tentang bagaimana hidup kalau tinggal di Amerika. Itu sebenarnya berguna. Itu bernilai. Saya dapat menggunakannya di perusahaan saya. Saya bisa menggunakannya sebagai anak untuk mengerjakan PR. Jadi kita sedang berbicara tentang membuat dunia agar berjalan lebih baik dengan membuat data ini tersedia. Bahkan jika Anda bertanggung jawab -- jika Anda tahu tentang beberapa data di sebuah departemen pemerintah, seringkali Anda menemukan bahwa orang-orang ini, mereka sangat tergoda untuk menjaganya -- Hans menyebutnya memeluk basis data. Anda memeluk basis data Anda, Anda tidak ingin membiarkannya pergi sampai Anda membuat situs web yang indah untuk itu. Nah, saya ingin menunjukkan bahwa daripada -- ya, membuat website yang indah, siapakah saya untuk mengatakan tidak membuat situs web yang indah? Membuat website yang indah, tapi pertama berikan kita data murni, kita ingin data. Kita ingin data murni. OK, kita harus meminta data mentah sekarang. Dan saya akan meminta Anda untuk melatih itu, oke? Katakanlah "mentah." Audiens: Mentah. Tim Berners-Lee: Dapatkah Anda mengatakan "data"? Audiens: Data. TBL: Dapatkah Anda mengatakan "sekarang"? Audiens: Sekarang! Tbl: Baiklah, data mentah sekarang! Audiens: Data mentah sekarang! Latih itu. Itu penting karena Anda tidak tahu berapa jumlah alasan orang datang dengan untuk bergantung pada data mereka dan tidak memberikannya kepada Anda, meskipun Anda sudah membayar untuk itu sebagai pembayar pajak. Dan itu bukan hanya Amerika. Itu di seluruh dunia. Dan itu tidak hanya pemerintah, tentu saja -- itu perusahaan juga. Jadi saya hanya akan menyebutkan beberapa pikiran lain pada data. Di sini kita di TED, dan sepanjang waktu kita sangat sadar tantangan besar yang manusia miliki sekarang -- menyembuhkan kanker, memahami otak untuk penderita Alzheimer, mengerti akan ekonomi untuk membuatnya sedikit lebih stabil, memahami bagaimana dunia bekerja. Orang-orang yang akan memecahkan hal tersebut -- para ilmuwan -- mereka telah ide-ide yang setengah terbentuk di dalam kepala mereka, mereka mencoba untuk mengkomunikasikannya melalui web. Tapi banyak pernyataan pengetahuan umat manusia saat ini ada pada basis data, seringkali duduk di komputer mereka, dan sebenarnya, saat ini tidak dibagi. Kenyataannya, saya hanya akan pergi ke satu area -- jika Anda melihat penderita Alzheimer, misalnya, penemuan obat -- ada banyak seluruh data terkait yang baru saja keluar karena para ilmuwan di bidang tersebut menyadari ini adalah cara yang bagus untuk keluar dari lingkup mereka, karena mereka memiliki data genomik mereka dalam satu basis data dalam satu bangunan, dan juga mereka memiliki data protein mereka. Sekarang, mereka menempel pada hal tersebut -- data terkait -- dan sekarang mereka dapat meminta beberapa pertanyaan, yang Anda mungkin tidak akan tanya, Saya tidak akan bertanya -- mereka akan. Protein apa yang terlibat dalam transduksi sinyal dan juga terkait dengan neuron piramida? Nah, Anda mengambil seluruhnya dan Anda memasukkannya ke dalam Google. Tentu saja, tidak ada halaman di web yang telah menjawab pertanyaan itu karena tidak ada yang mengajukan pertanyaan itu sebelumnya. Anda mendapatkan 223.000 hasil -- tidak ada hasil yang dapat Anda gunakan. Anda bertanya data terkait -- yang sekarang telah disatukan -- 32 hasil, yang masing-masing merupakan protein yang memiliki properti-properti tersebut dan Anda dapat lihat. Kekuatan untuk dapat mengajukan pertanyaan-pertanyaan tersebut, sebagai seorang ilmuwan -- pertanyaan yang sebenarnya jembatan yang melewati berbagai disiplin ilmu - adalah benar-benar P-perubahan lengkap. Ini sangat sangat penting. Para ilmuwan benar-benar terhalang saat ini -- kekuatan data yang dikumpulkan ilmuwan lain masih terkunci dan kita perlu membukanya sehingga kita bisa mengatasi masalah-masalah besar tersebut. Sekarang jika saya terus seperti ini, Anda akan berpikir bahwa semua data berasal dari lembaga-lembaga besar dan tidak ada hubungannya dengan Anda. Tapi, itu tidak benar. Kenyataannya, data tentang kehidupan kita. Anda hanya -- Anda masuk log ke situs jaringan sosial Anda, salah satu favorit Anda, Anda mengatakan, "Ini teman saya." Bing! Hubungan. Data. Anda mengatakan, "Foto ini, ini tentang -- ini menggambarkan orang ini." Bing! Itu data. Data, data, data. Setiap kali Anda melakukan hal-hal di situs jejaring sosial, situs jejaring sosial mengambil data dan menggunakannya -- menujukan-ulang itu -- dan menggunakannya untuk membuat hidup orang lain lebih menarik di situs. Tapi, ketika Anda pergi ke situs data terkait lain -- dan katakanlah tentang perjalanan, dan anda berkata, "Saya ingin mengirim foto ini ke semua orang dalam kelompok itu," Anda tidak bisa menembus dindingnya. The Economist menulis sebuah artikel tentang itu, dan banyak orang telah menulis blog tentang itu - luar biasa frustrasi. Cara untuk memecah lingkup tersebut adalah untuk mendapatkan antar-operabilitas antara situs jejaring sosial. Kita perlu melakukan itu dengan data terkait. Salah satu jenis data terakhir yang saya akan bicarakan, mungkin itu yang paling menarik. Sebelum saya datang ke sini, saya mencarinya di OpenStreetMap OpenStreetMap adalah peta, tapi juga Wiki. Perbesar dan persegi itu adalah teater -- dimana kita berada sekarang -- The Terrace Theater. Itu tidak ada namanya. Jadi saya bisa masuk ke mode sunting, saya bisa pilih teater, Saya bisa menambahkan di bagian bawah nama, dan saya bisa simpan kembali. Dan sekarang jika Anda kembali ke OpenStreetMap.org, dan Anda menemukan tempat ini, Anda akan menemukan bahwa The Terrace Theater tersebut punya nama. Saya melakukan itu. Saya! Saya melakukan itu untuk peta. Saya hanya melakukan itu! Saya menempatkannya di sana. Hei, kau tahu apa? Jika saya -- peta jalan tersebut adalah tentang semua orang yang melakukan bagian mereka dan menciptakan sumber daya yang luar biasa karena semua orang melakukan bagian mereka. Dan itulah apa yang dimaksud data terkait. Ini tentang orang melakukan sedikit bagian mereka untuk menghasilkan sedikit, dan semuanya terhubung. Itulah bagaimana data terkait bekerja. Anda melakukan bagian Anda. Semua orang juga. Anda mungkin tidak memiliki banyak data yang Anda yang diri Anda miliki untuk ditempatkan di sana tapi Anda tahu untuk meminta itu. Dan kita telah melatihnya. Jadi, data terkait -- itu besar. Saya hanya katakan kepada Anda jumlah yang sangat kecil dari banyak hal. Ada data dalam setiap aspek kehidupan kita, setiap aspek dari pekerjaan dan kesenangan, dan itu bukan hanya tentang jumlah tempat dimana data berasal, ini tentang menghubungkannya bersama-sama. Dan ketika Anda menghubungkan data bersama-sama, Anda mendapatkan kekuatan dengan cara yang tidak terjadi hanya dengan web, dengan dokumen. Anda mendapatkan kekuatan yang benar-benar besar. Jadi, kita pada tahap sekarang dimana kita harus melakukan ini -- orang-orang yang berpikir itu adalah ide yang bagus. Dan semua orang -- dan saya pikir ada banyak orang di TED yang melakukan sesuatu karena -- meskipun tidak ada pengembalian langsung atas investasi karena hanya akan benar-benar terbayar ketika orang lain telah melakukannya -- mereka akan melakukannya karena mereka salah seorang yang hanya melakukan hal-hal yang akan jadi baik jika orang lain melakukannya. Oke, jadi itu disebut data terkait. Saya ingin Anda membuatnya. Saya ingin Anda meminta itu. Dan saya pikir itu ide yang layak disebar. Terima kasih. (Tepuk tangan)