Tornar os dados mais humanos

Jer Thorp cria belas visualizações de dados para colocar dados abstratos em contexto humano. No TEDxVancouver, ele partilha os seus projetos atuais, da representação gráfica de um ciclo inteiro de um novo ano até ao mapeamento do modo como as pessoas partilham os artigos pela Internet.

Eu vou falar-vos de duas das coisas
mais emocionantes possíveis.

Provavelmente já adivinharam

— os dados e a História.

Certo?

Eu não sou historiador.

Não vos vou dar
uma definição de história

Ao invés disso, vamos pensar
na História dentro de uma estrutura.

Então, quando fazemos História,

ou quando criamos
documentos históricos,

nós agarramos em coisas
que aconteceram no passado,

e juntamo-las,
costurando-as numa história.

Vou começar com um bocadinho
da minha história.

Como todos os da minha idade que
trabalham criativamente com computadores,

eu era um jovem popular,
socialmente bem ajustado

(Risos)

— e desportista!
Um jovem desportista.

Tal como muitos da minha idade
e no meu ramo de atividade,

eu fui tremendamente
influenciado pela Apple.

Mas observem a minha
escolha do logotipo aqui.

A Apple da esquerda,
não a Apple da direita.

Eu sou tão influenciado
pela Apple da direita

como qualquer outra pessoa

mas a Apple da esquerda...
olhem para aquele logótipo!

É um arco-íris.
E nem está na ordem correta!

(Risos)

Isto mostra quão louca era a Apple.

(Risos)

Mas eu não quero falar
muito sobre a empresa.

Vou começar por falar sobre uma máquina.

É fascinante pensar nisso.
Vou recuar no tempo e pensar nisso.

Quarta-feira. Uma quarta-feira,
quando eu tinha uns 12 anos,

não tinha computador.

Na quinta-feira, eu tinha um computador.

Conseguem imaginar esta mudança?

É tão drástica.

Não consigo pensar em nada que
possa mudar tanto a nossa vida.

Mas não vou falar no computador.

vou falar num programa
que vinha naquele computador.

Fora feito, não pelo homem à esquerda,

mas pelo homem à direita.

Alguém sabe quem é o homem à direita?

Nunca ninguém sabe a resposta
a esta pergunta.

Este é Bill Atkinson.

Bill Atkinson foi o responsável
por muitas das coisas

que vemos no nosso computador diariamente.

Mas eu quero falar de um programa
que o Bill Atkinson escreveu,

designado HyperCard.

Há alguém ali a aplaudir.

(Risos)

O HyperCard era um programa
que acompanhava o Mac,

e fora desenvolvido para que
os utilizadores do computador

escrevessem programas
nos seus computadores.

Uma ideia louca hoje.

Estes programas não eram os aplicativos
em que pensamos hoje,

com grandes orçamentos
e grandes distribuições.

Eram pequenas aplicações
que as pessoas criavam.

para seguirem a pontuação
das equipas de basquete locais

ou para organizarem uma pesquisa

ou para ensinarem música clássica
às pessoas

ou para calcularem
datas astronómicas estranhas.

E claro, para fazerem
alguns projetos artísticos.

Este é o meu favorito.

Chama-se "Se os monges tivessem Macs".

É um tipo de ambiente
de exploração não-linear.

Estou eternamente grato às estrelas
pelo HyperCard.

E igualmente grato às estrelas
por me terem colocado nesta época

em que eu pude usar o HyperCard.

O HyperCard foi o último programa
lançado num computador público

que foi desenvolvido para os utilizadores
poderem fazer os seus programas.

Se conversássemos
com os inventores do computador

e lhes disséssemos
que um dia, um dia mágico,

todos teriam um computador,
mas ninguém saberia programar,

eles pensariam que estávamos malucos.

Vamos avançar uns anos.

Estou a começar
a minha carreira de artista,

e construo coisas com o meu
computador, numa escala pequena,

investigando coisas como
os sistemas de crescimento das plantas.

Ou, neste exemplo, construo
uma economia simulada

onde os pixéis estão a negociar
cores uns com os outros,

tentando investigar como funcionam
estes tipos de sistemas,

e a divertir-me um bocado.

Então, este projeto levou-me
a trabalhar com dados

e comecei a fazer gráficos como este,

que compara "comunismo"

— a frequência do uso da palavra
"comunismo" no New York Times —

com "terrorismo", no topo.

Vemos que "terrorismo" aparece
e "comunismo" vai desaparecendo.

Com estes gráficos, eu estava
interessado na estética deles.

Estes são o Irão e o Iraque.

Lê-se como um relógio.
Chama-se "gráfico de relógio".

Este é outro gráfico de relógio
que sobrepõe "desespero" e "esperança".

Há apenas três momentos
— é "crise" sobre "esperança" —

há apenas três vezes em que
"crise" eclipsa "esperança".

Neste momento, estamos
no meio de uma delas.

Mas não pensem muito nisso.

(Risos)

Finalmente, culminando este trabalho
com os dados do New York Times

há uns anos tentámos combinar
o ciclo de notícias de um ano inteiro

num único gráfico.

Estes gráficos mostram-nos
um ano inteiro de notícias,

todas as pessoas, e como elas
se interligaram num único gráfico.

A partir daí, comecei a interessar-me
novamente por sistemas mais ativos.

Este é um projeto
chamado "Acabei de Aterrar,"

em que estou a ver as pessoas
a fazer "tweets" no Twitter.

"Olá! Acabei de aterrar no Havai!"

— como as pessoas se tentam insinuar
nas suas conversas do Twitter:

"Eu não estou a exibir-me. A sério.
Mas acabei de aterrar no Havaí."

Então eu estou a detetar
a viagem destas pessoas

na esperança de podermos
usar as redes sociais

e os dados que isto nos proporciona

para criar um modelo
da movimentação das pessoas.

que pode ser valioso para
epidemiologistas, entre outros.

E, muito divertido
— este é um projeto similar:

olhar para as pessoas que dizem
"Bom dia" umas para as outras

pelo mundo inteiro.

O que me ensinou, a propósito,

que é verdade que,
em Vancouver, na Costa Oeste

as pessoas acordam mais tarde
e dizem "bom dia" muito depois

das pessoas na Costa Leste,

que são mais intrépidas.

Este é um projeto mais útil — talvez —

em que eu agarrei em todas
as informações do Projeto Kepler

e tentei dar-lhe uma forma visual
que fizesse sentido para mim.

Devo dizer que tudo
que mostrei até agora

são coisas que fiz apenas por prazer.

Pode parecer estranho,
mas isto volta ao HyperCard.

Eu estou a construir
ferramentas para mim.

Posso partilhá-las com outras pessoas

mas são apenas para diversão,
são para mim.

Todas estas ferramentas que mostrei
ocupam um espaço estranho

entre a ciência, a arte e o "design".

É aqui que reside a minha prática.

Ainda hoje, a partir da minha
experiência com o HyperCard,

estou a construir ferramentas visuais
que me ajudam a entender sistemas.

Hoje trabalho no New York Times.

Eu sou o artista de dados
residente no New York Times.

E tive a oportunidade no Times

de trabalhar numa série
de projetos muito interessantes.

dois dos quais vou
partilhar hoje convosco.

No primeiro, tenho trabalhado
em conjunto com Mark Hansen.

Mark Hansen é professor de estatística
na UCLA e também é artista dos "media".

E o Mark veio ao Times
com uma pergunta muito interessante

que pode parecer um problema óbvio:

Quando as pessoas partilham
conteúdos na Internet,

como é que o conteúdo vai
da pessoa A para a pessoa B?

Ou talvez, da pessoa A para B,
para a pessoa C, para a pessoa D?

Sabemos que as pessoas
partilham conteúdos na Internet,

mas o que não sabemos
é o que ocorre nesse intervalo

de uma pessoa para a outra.

Assim, decidimos construir
algo para explorar isso

e esta ferramenta chama-se Cascata.

Se olharmos para estes sistemas

eles começam com um evento
que leva a outros eventos.

Chamamos "cascata" a esta estrutura.

Estas cascatas ocorrem ao longo do tempo.

Então podemos modelá-las
ao longo do tempo.

O New York Times tem muita gente
que partilha os nossos conteúdos,

por isso a cascata não é parecida
com esta, mas com esta.

Esta é uma cascata típica.

No canto inferior esquerdo,
o primeiro evento.

Depois, as pessoas partilham o conteúdo
de uma pessoa para outra,

nós subimos no eixo Y
— os graus de separação —

e avançamos no eixo X — o tempo.

Podemos olhar para essa conversa
e duas maneiras:

esta, que nos mostra
os tópicos da conversa,

e esta, que combina
essa visão empilhada

com uma visão
que nos permite ver os tópicos.

O Times publica umas 7000
peças de conteúdo, todos os meses.

Assim, quando estávamos
a criar esta ferramenta,

era importante para nós
torná-la exploratória,

para as pessoas poderem cavar
este vasto terreno de dados.

Penso nisso como um veículo
que estamos a dar às pessoas

para atravessar este terreno de dados
realmente grande.

É este o seu aspeto,

e esta é a cascata
a ocorrer em tempo real.

Eu tenho de dizer, isto foi
um momento tremendo.

Tínhamos trabalhado com dados de teste,
com dados falsos, durante tanto tempo,

que, quando vimos isto,
no primeiro momento

foi como um arqueólogo que acabara
de tirar o pó a ossos de dinossauro.

Nós descobrimos esta coisa,
e estávamos a vê-la pela primeira vez,

essas estruturas de partilha
subjacente à Internet.

Talvez a analogia do dinossauro
seja uma coisa boa,

porque estamos a fazer
suposições probabilísticas

sobre como essas coisas se articulam.

Olhamos para algumas destas
peças e a fazer algumas suposições,

mas tentamos garantir
que elas são, estatisticamente,

tão rigorosas quanto possível.

Os "tweets", neste caso,
tornam-se partes das histórias.

Tornam-se partes das narrativas.

Então, estamos a construir histórias aqui,

mas são histórias de curto prazo.

E às vezes as cascatas muito grandes
são as mais interessantes,

mas às vezes as pequenas
também são interessantes.

Esta é uma das minhas favoritas.
Chama-se "Cascata Rabino".

É uma conversa entre rabinos
sobre este artigo no New York Times,

sobre o facto de os trabalhadores
religiosos não terem muito tempo livre.

Eu acho que os sábados e os domingos
são maus dias para eles arrancarem.

Nesta cascata, há um grupo
de rabinos a conversar

sobre uma história do New York Times.

Um deles tem o melhor
nome do Twitter de sempre,

chama-se "O Rabino Velveteen".

(Risos)

Mas nunca teríamos encontrado isto
se não fosse esta ferramenta exploratória.

Isso estaria apenas algures,

e nunca o teríamos visto.

Mas esse exercício de agarrar
em pedaços isolados de informações

e construir estruturas narrativas,
construindo histórias a partir deles,

é extremamente interessante,
quanto a mim.

Eu mudei-me para Nova Iorque
há uns dois anos.

Em Nova Iorque,
toda a gente tem uma história

relacionada com aquele acontecimento
de enorme impacto

que ocorreu a 11 de setembro de 2001.

A minha história no 11 de Setembro
tornou-se muito mais complexo,

porque passei muito tempo a trabalhar

num pedaço do memorial
do 11 de Setembro, em Manhattan.

A ideia central do Memorial
do 11 de Setembro

é que os nomes no memorial
não estão dispostos por ordem alfabética

ou por ordem cronológica.

Em vez disso, estão dispostos
de uma maneira

em que as relações
entre as pessoas que morreram

estão incorporadas no memorial.

Os irmãos estão colocados
ao lado de irmãos,

os colegas de trabalho
estão colocados juntos.

Este memorial considera
todas essas inúmeras ligações

que faziam parte da vida dessas pessoas.

Eu trabalhei com uma empresa
chamada Local Projects,

a trabalhar num algoritmo
e numa ferramenta de "software"

para ajudar os arquitetos a construir
o "layout" do memorial:

quase 3000 nomes

e quase 1500 pedidos de vizinhança,

esses pedidos de ligação

— uma história muito densa,
uma narrativa muito densa,

que se torna numa parte incorporada
deste memorial.

Trabalhando com Jake Barton,
produzimos a ferramenta de "software",

que permitiu aos arquitetos,
primeiro que tudo, gerar um "layout"

que satisfez todos os pedidos
de vizinhança,

e depois, fazer pequenos ajustes
onde era preciso,

para contar as histórias
que eles queriam contar.

Esse memorial, segundo penso,
tem um conceito extremamente oportuno

na nossa era das redes sociais,

porque essas redes — as redes da vida real
que compõem a vida das pessoas —

estão incorporados dentro do memorial.

Uma das experiências
mais terrivelmente comoventes

é ir ao memorial

e ver como essas pessoas
estão colocadas umas ao lado das outras,

para que este memorial
represente as suas vidas.

Como é que isso afeta a nossa vida?

Eu não sei se vocês se lembram,

mas na primavera,
houve uma controvérsia,

porque descobriu-se que, no iPhone,

e nos nossos computadores,

guardávamos uma quantidade enorme
de dados sobre localização.

Então, a Apple respondeu, dizendo que
não eram dados de localização sobre nós,

eram dados de localização
sobre as redes sem fios

que estavam na área onde vocês estão.

Portanto, não é sobre nós,
é sobre onde nós estamos.

(Risos)

São dados muito valiosos.

São como ouro para os investigadores,
esses dados da mobilidade humana.

Então pensámos: "Bolas!
Quantas pessoas têm iPhones? "

Quantos de vocês têm iPhones?

Então, nesta sala, temos uma enorme
base de dados de localização

de que os investigadores
gostariam muito, muito mesmo.

Assim, criámos um sistema
chamado Open Paths,

que permite que as pessoas
enviem os dados do iPhone

e as relações com corretores,
com investigadores

para partilharem esses dados,

para doar esses dados às pessoas
que podem realmente usá-los.

O Open Paths foi um ótimo
sucesso enquanto protótipo.

Recebemos milhares
de conjuntos de dados,

e criámos uma interface

que permite que as pessoas
vejam o desenrolar da sua vida

a partir desses dados que se mantêm
nos seus dispositivos.

Mas não esperávamos
quão emocionante seria essa experiência.

Quando carreguei os meus dados,
pensei: "Nada de especial.

"Eu sei onde moro. Eu sei onde trabalho.
O que é que vou ver aqui? "

Acontece que o que eu vi
foi quando saí do avião

para começar a minha nova vida
em Nova Iorque;

o restaurante onde eu comera
comida tailandesa nessa primeira noite

a pensar nesta nova experiência
de estar em Nova Iorque;

o dia em que conhecera a minha namorada.

Este é o aeroporto de LaGuardia.

(Risos)

Este é um restaurante tailandês
na Amsterdam Avenue.

Este é o momento em que conheci
a minha namorada.

Vejam como isto muda a primeira vez
em que contei estas histórias

e a segunda vez que eu falei
sobre estas histórias?

Porque o que fazemos é que pomos
na ferramenta, involuntariamente,

estes dados num contexto humano.

Quando colocamos dados
num contexto humano,

eles ganham significado.

E eu acho que isso é
extremamente importante,

porque estas são nossas histórias
que estão armazenadas nos dispositivos.

Ao pensarmos neles desta maneira,

ao colocá-los num contexto humano

— primeiro de tudo, o que fazemos
com os nossos dados

é entender melhor o tipo de informação
que estamos a partilhar.

Mas se pudermos fazer isso
com outros dados,

se pudermos colocar dados
num contexto humano,

acho que podemos mudar muitas coisas,

porque cria, automaticamente, empatia
com as pessoas envolvidas nesses sistemas.

Isso, por sua vez, resulta
num respeito fundamental,

que, segundo creio, falta
em grande parte da tecnologia,

quando começamos a lidar
com questões como a privacidade,

ao percebermos que esses números
não são apenas números,

mas estão interligados,
amarrados a pedaços do mundo real.

Têm peso.

Se entendermos isso, a caixa de diálogo
torna-se muito diferente.

Quantos de vocês já clicaram num botão

que permite que terceiros tenham acesso
aos dados de localização do telefone?

Muitos de vocês.

Então, a terceira parte é o programador,

a segunda parte é a Apple.

A única parte que nunca tem acesso
a esta informação é a primeira parte!

Acho que é porque pensamos
nesses dados

de forma isolada e abstrata.

Não os colocámos em contexto

o que, segundo creio, os torna
muito mais importante.

Assim, o que vos peço que façam
é muito simples:

comecem a pensar em dados
num contexto humano.

Não é preciso nada.

Quando lerem os preços das ações,
pensem nelas num contexto humano.

Quando pensarem em relatórios de hipoteca,
pensem neles num contexto humano.

Não há dúvida de que os grandes dados
são um grande negócio.

Há uma indústria em desenvolvimento.

Pensem em como fizemos bem

em indústrias anteriores
em que desenvolvemos recursos envolventes.

Não foi lá muito bem.

Eu acho que parte do problema

é que tivemos falta de participação
nesses diálogos

de várias partes da sociedade humana.

Então a outra coisa que eu peço

é a inclusão neste diálogo
de artistas, de poetas, de escritores

de pessoas que podem contribuir
com um elemento humano para esta análise.

Porque acredito que este mundo de dados

vai ser transformador para nós.

Ao contrário das nossas tentativas
com a indústria de recursos

e as nossas tentativas
com o setor financeiro,

ao introduzir o elemento humano
nesta história,

podemos levá-lo a locais maravilhosos.

Obrigado.

(Aplausos)