हमने किस तरह न्यूयॅार्क सिटी में पार्क करने वाली सबसे बुरी जगह ढूंढ़ी - बड़ा डेटा ढ़ूढ़ कर।
-
0:01 - 0:04छह हजार मील की सड़क,
-
0:04 - 0:06६०० मील का भूमिगत मार्ग,
-
0:06 - 0:07४०० मील लंबे मार्ग बाइकों के लिए
-
0:07 - 0:09और आधा मील लम्बा ट्रैम का मार्ग,
-
0:09 - 0:11अगर आप कभी रूजवेल्ट आइलैंड गए हों।
-
0:11 - 0:14ये वो संख्याएँ हैं जो न्यूयाॅर्क सिटी के
बुनियादी ढांचे को बनातीं हैं। -
0:14 - 0:17ये हमारे बुनियादी ढांचे के आंकड़े हैं।
-
0:17 - 0:20ये वो संख्याएँ हैं जो आप शहरी एजेंसियों
द्वारा जारी रिपोर्टों में पा सकते हैं। -
0:20 - 0:23उदाहरण के तौर पर, परिवहन विभाग
शायद आपको बता देगा -
0:23 - 0:25कि वो कितनी मील सड़क की देखभाल करते हैं।
-
0:25 - 0:27एमटीए भूमिगत मार्ग की लंबाई
की डींग हाँकेगा। -
0:27 - 0:30अधिकतर शहरी एजेंसियाँं आँकड़े देते हैं।
-
0:30 - 0:32ये इस साल की रिपोर्ट में है,
-
0:32 - 0:34टैक्सी और लिमोजीन कमीशन की,
-
0:34 - 0:37कि यहाँ न्यूयाॅर्क सिटी में 13,500
टैक्सियाँ हैं, -
0:37 - 0:38बहुत दिलचस्प है, है ना?
-
0:38 - 0:41पर कभी आपने सोचा कि ये संख्याएँ
आईं कहाँ से? -
0:41 - 0:44क्योंकि इन संख्याओं के लिए,
शहरी एजेंसी में किसी को -
0:44 - 0:48रुक कर कहना पड़ता, हाँ, ये संख्या शायद
कोई जानना चाहता हो। -
0:48 - 0:50ये एक संख्या है जो हमारे नागरिक
जानना चाहते हों। -
0:50 - 0:52वो अपने कच्चे आंकड़ों पर वापस आते हैं,
-
0:52 - 0:54गिनते, जोड़ते, हिसाब लगाते हैं,
-
0:54 - 0:55और फिर रिपोर्ट जारी करते हैं,
-
0:55 - 0:57और उन रिपोर्टों में ऐसी संख्याएँ होंगी।
-
0:57 - 1:00समस्या ये है कि उन्हें हमारे सारे सवाल
पता कैसे हैं? -
1:00 - 1:01हमारे बहुत सारे सवाल हैं।
-
1:01 - 1:04वास्तव में, कुछ मायनों में सवालों
की एक अनंत संख्या है जिन्हें -
1:04 - 1:06हम अपने शहर के बारे में पूछ सकते हैं।
-
1:06 - 1:08एजेंसियाँ सभी जवाब नहीं दे सकतीं।
-
1:08 - 1:12तो प्रतिमान बिल्कुल काम नहीं कर रहा है,
और शायद नीति निर्धारकों को ये एहसास है, -
1:12 - 1:16क्योंकि 2012 में महापौर ब्लूमबर्ग ने एक
कानून पर हस्ताक्षर किए, जिसे उन्होंने -
1:16 - 1:20देश का सबसे महत्वाकांक्षी और व्यापक खुला
डेटा विधान बताया। -
1:20 - 1:21कई मायनों में वो सही हैं।
-
1:21 - 1:24पिछले दो वर्षों में शहर ने १,००० डेटा सेट
जारी किए हैं -
1:24 - 1:26हमारे खुले डेटा पोर्टल पर,
-
1:26 - 1:27और ये बहुत विष्मयकारी है।
-
1:27 - 1:29तो आप डेटा कुछ इस तरह देखते हैं,
-
1:29 - 1:32और टैक्सियों की गिनती की जगह,
-
1:32 - 1:34हम अलग सवाल पूछना शुरु कर सकते हैं।
-
1:34 - 1:35तो मेरा एक सवाल था,
-
1:35 - 1:37न्यूयाॅर्क सिटी में व्यस्त समय कब होता है?
-
1:37 - 1:39ये झंझटपूर्ण भी हो सकता है,
व्यस्त समय असल में है क्या? -
1:39 - 1:42और मैंने सोचा, टैक्सियाँ केवल
संख्याएँ नहीं है, -
1:42 - 1:44हमारे शहर की सड़कों पर चलते हुए
जीपीएस रिकाॅर्डर हैं, -
1:44 - 1:46जो अपनी हर सवारी दर्ज करते हैं।
-
1:46 - 1:49वहाँ डेटा है, और मैंने उस डेटा
की तरफ देखा, -
1:49 - 1:53और मैंने न्यूयाॅर्क सिटी में दिन भर चलती
टैक्सियों की औसत गति की रूपरेखा बनाई। -
1:53 - 1:56आप देख सकते हैं कि आधी रात से सुबह
लगभग ०५:१८ तक -
1:56 - 2:00गति बढ़ जाती है, उस बिंदु पर कायापलट
हो जाता है, -
2:00 - 2:04और वो सुबह लगभग ०८:३५ तक बहुत धीमी
हो जाती हैं, -
2:04 - 2:06और लगभग ११.५ मील प्रति घंटे पर
इनका सफर खत्म होता है। -
2:06 - 2:10औसत टैक्सी ११.५ मील प्रति घंटे की गति
से हमारी सड़कों पर दौड़ती है, -
2:10 - 2:12और ये पता चला है कि ये पूरे दिन
-
2:12 - 2:15ऐसा ही रहता है।
-
2:15 - 2:16(हँसी)
-
2:16 - 2:20तो मैंने खुद से कहा, शायद न्यूयॅार्क सिटी
में वयस्त समय नहीं है। -
2:20 - 2:21शायद केवल एक वयस्त दिन है।
-
2:21 - 2:24सही भी है। और ये दो कारणों से
महत्वपूर्ण भी है। -
2:24 - 2:28अगर आप परिवहन योजनाकार हैं, तो आपके
लिए ये बहुत दिलचस्प हो सकता है। -
2:28 - 2:30पर अगर आप कहीं जल्द पहुँचना चाहते हैं,
-
2:30 - 2:33अब आप जानते हैं कि सुबह ०४:४५ का अलार्म
लगाना है और आप तैयार हैं। -
2:33 - 2:34न्यूयॉर्क, है ना?
-
2:34 - 2:36पर इस डेटा के पीछे एक कहानी है।
-
2:36 - 2:38ये डेटा ऐसे ही उपलब्ध नहीं था,
ऐसा पता चलता है। -
2:38 - 2:41ये सूचना कानून अनुरोध की स्वतंत्रता नामक
वस्तु से आया, -
2:41 - 2:43या "फोयल" अनुरोध।
-
2:43 - 2:46इस प्रपत्र को आप टैक्सी और लीमोजीन निगम
की वेबसाइट पर पा सकते हैं। -
2:46 - 2:48इस डेटा तक पहुँचने के लिए आपको
ये प्रपत्र चाहिए, -
2:48 - 2:51इसे भर दीजिए, और वे आपको सूचित करेंगे,
-
2:51 - 2:53और क्रिस व्होंग नामक एक वयक्ति
ने यही किया। -
2:53 - 2:55क्रिस वहाँ गया और उन्होंने उससे कहा,
-
2:55 - 2:58"एक बिल्कुल नई हार्ड ड्राइव हमारे
कार्यालय ले कर आईए, -
2:58 - 3:00उसे यहाँ पाँच घंटे के लिए छोड़ दीजिए
हम डेटा काॅपी कर देंगे -
3:00 - 3:01और आप उसे वापस ले जाईए।"
-
3:01 - 3:03और ये डेटा यहाँ से आया।
-
3:03 - 3:06अब क्रिस ऐसा व्यक्ति है जो डेटा
सार्वजनिक करना चाहता है, -
3:06 - 3:10तो ये सभी के उपयोग के लिए ऑनलाइन हो गया,
और ये ग्राफ भी यहीं से आया। -
3:10 - 3:13इसका अस्तित्व सच में अदभुत है।
ये जीपीएस रिकाॅर्डर--सच में अच्छे हैं। -
3:13 - 3:16पर ये सच की हमारे नागरिक हार्ड ड्राइव
लिए चारों ओर घूम रहे हैं, -
3:16 - 3:18शहर एजेंसियों से डेटा लेकर सार्वजनिक
करते हुए -
3:18 - 3:20ये पहलेसे ही एक तरह से सार्वजनिक था
-
3:20 - 3:21आप इस तक पहुँच सकते थे
-
3:21 - 3:22पर ये "सार्वजनिक" था,
-
3:22 - 3:24ये सार्वजनिक नहीं था।
-
3:24 - 3:25हम इससे बेहतर कर सकते हैं।
-
3:25 - 3:28हमारे नागरिकों को हार्ड ड्राइव ले कर
घूमने की जरुरत नहीं है। -
3:28 - 3:31हर डेटा सेट "फोयल" अनुरोध
के पीछे नहीं है। -
3:31 - 3:34मैंने न्यूयॉर्क सिटी के सबसे खतरनाक
चौराहों का एक नक्शा तैयार किया है, -
3:34 - 3:36साइकिल चालक दुर्घटनाओं के आधार पर।
-
3:36 - 3:38तो ये लाल क्षेत्र अधिक खतरनाक हैं।
-
3:38 - 3:41ये पहले मैनहैटन का पूर्वी क्षेत्र
दिखाता है, -
3:41 - 3:44मैनहैटन के निचले हिस्सों में विशेष रुप
से साइकिल चालक दुर्घटनाएं होती हैं, -
3:44 - 3:45ये शायद समझ में आता है
-
3:45 - 3:48क्योंकि वहाँ और साइकिल चालक पुल
से नीचे आ रहे हैं। -
3:48 - 3:50पर और भी अध्ययन करने लायक जगहें हैं।
-
3:50 - 3:53विलियम्सबर्ग है।
क्वींस में रूजवेल्ट एवेन्यू है। -
3:53 - 3:56ये उसी तरह का डेटा है जैसा हमें
विजन जीरो के लिए चाहिए। -
3:56 - 3:58ये वास्तव में वही है जैसा हमें चाहिए।
-
3:58 - 4:00पर इस डेटा के पीछे भी एक कहानी है।
-
4:00 - 4:02ये डेटा कहीं से यूं ही प्रकट नहीं हो गया।
-
4:02 - 4:04आप में से कितने लोग ये लोगो पहचानते हैं?
-
4:04 - 4:06मैं कुछ हिलना-डुलना देख रहा हूँ।
-
4:06 - 4:08क्या कभी आपने पीडीएफ से डेटा
काॅपी और पेस्ट कर -
4:08 - 4:10उसे समझने की कोशिश की है?
-
4:10 - 4:11मैं और सिर हिलते देख रहा हूँ।
-
4:11 - 4:14लोगो जानने वालों से ज़्यादा ने काॅपी
पेस्ट किया है। मुझे ये पसंद है -
4:14 - 4:18तो हुआ ये है कि जो डेटा आपने अभी देखा
वो वास्तव में पीडीएफ पर था। -
4:18 - 4:21वास्तव में, पीडीएफ के सैकड़ों पन्ने
-
4:21 - 4:23हमारे अपने एनवायपीडी के निकाले हुए,
-
4:23 - 4:26और उस तक पहुँचने कि लिए या तो आपको
काॅपी पेस्ट करना होगा, -
4:26 - 4:28सैकड़ों और सैकड़ों घंटों के लिए,
-
4:28 - 4:29या आप जाॅन क्रॉस हो सकते हैं।
-
4:29 - 4:30जाॅन क्रॉस ऐसा था,
-
4:30 - 4:33मैं ये डेटा काॅपी पेस्ट नहीं करुँगा।
मैं एक प्रोग्राम लिखुंगा। -
4:33 - 4:36इसे एनवायपीडी क्रैश डेटा बैंड-एड कहा
जाता है, -
4:36 - 4:39ये एनवायपीडी की वेबसाईट पर जाता है,
पीडीएफ डाउनलोड करने के लिए। -
4:39 - 4:41ये हर दिन खोजे;
और अगर एक पीडीएफ मिले -
4:41 - 4:42तो उसे डाउनलोड कर ले और फिर कुछ
-
4:42 - 4:44पीडीएफ स्क्रैपिंग प्रोग्राम चलाए,
-
4:44 - 4:46और लिखा हुआ बाहर आ जाएगा,
-
4:46 - 4:49और ये इंटरनेट पर चला जाएगा,
और फिर लोग उस तरह नक्शे तैयार करेंगे। -
4:49 - 4:53और ये सच की डेटा यहाँ है,
ये सच की हमारी उस तक पहुँच है-- -
4:53 - 4:55वैसे हर दुर्घटना इस तालिका में
एक पंक्ति है। -
4:55 - 4:57आप सोच सकते हैं कि ये कितने पीडीएफ हैं।
-
4:57 - 4:59हमारी उस तक पहुँच सच में बड़ी बात है,
-
4:59 - 5:01पर हम इसे पीडीएफ के रुप में जारी न करें,
-
5:01 - 5:04क्योंकि तब हम हमारे नागरिक पीडीएफ स्क्रैपर
लिखते हैं। -
5:04 - 5:05ये हमारे नागरिकों के समय का बेहतरीन
-
5:05 - 5:06उपयोग नहीं है,
-
5:06 - 5:08हम एक शहर के तौर पर इससे
बेहतर कर सकते हैं। -
5:08 - 5:11अबअच्छी खबर ये है कि डी ब्लासियो प्रशासन
-
5:11 - 5:13ने ये डेटा कुछ महीने पहले जारी किया,
-
5:13 - 5:15इसलिए अब हम उस तक पहुँच सकते हैं,
-
5:15 - 5:18पर अभी भी बहुत सा डेटा पीडीएफ में
दफन है। -
5:18 - 5:21उदाहरण के लिए, हमारा अपराध डेटा
अभी पीडीएफ में ही उपलब्ध है। -
5:21 - 5:25केवल हमारा अपराध डेटा ही नहीं,
हमारे शहर का बजट भी। -
5:25 - 5:29हमारे शहर का बजट अभी केवल पीडीएफ
के रुप में ही पढ़ा जा सकता है। -
5:29 - 5:31और न केवल हम ही इसकी समीक्षा
नहीं कर सकते-- -
5:31 - 5:34हमारे अपने विधायक जो बजट पर अपना
मत देते हैं, -
5:34 - 5:36उन्हें भी ये पीडीएफ में ही मिलता है।
-
5:36 - 5:40तो हमारे विधायक उस बजट की समीक्षा नहीं
कर सकते जिस पर वो अपना मत देते हैं। -
5:40 - 5:43और मैं समझता हूँ कि एक शहर के तौर पर हम
इससे कुछ बेहतर कर सकते हैं। -
5:43 - 5:46अब बहुत सा डेटा है जो पीडीएफ के भीतर
नहीं छुपा है। -
5:46 - 5:47ये मेरे द्वारा बने एक नक्शे का नमूना है,
-
5:47 - 5:50और ये न्यूयॉर्क सिटी के सबसे मलिन
जलमार्ग हैं। -
5:50 - 5:52अब मैं गंदगी का आकलन कैसे करुँ।
-
5:52 - 5:54खैर, ये थोड़ा अजीब है,
-
5:54 - 5:56पर मैंने मल कोलिफॉर्म के स्तर को देखा,
-
5:56 - 5:59जो हमारे हर जलमार्ग में मल पदार्थ
का माप है। -
5:59 - 6:03जितना बड़ा वृत्त,
उतना गंदा पानी, -
6:03 - 6:06तो बड़े वृत्त का अर्थ है गंदा पानी,
छोटे वृत्त अपेक्षाकृत साफ हैं। -
6:06 - 6:08आप अंतर्देशीय जलमार्ग देख रहे हैं।
-
6:08 - 6:11ये वो डेटा है जिसका शहर ने पिछले पाँच
वर्षों में नमूना लिया था। -
6:11 - 6:14और अंतर्देशीय जलमार्ग, सामान्यत:
अधिक गंदे होते हैं। -
6:14 - 6:15ये समझ में आता है, ठीक?
-
6:15 - 6:18और बड़े वृत्त गंदे हैं।
और मुझे इससे कुछ बातें पता चलीं। -
6:18 - 6:21पहली: कभी उसमें न तैरैं जो "छोटी नदी"
या "नहर" में खत्म होती है। -
6:21 - 6:26पर दूसरी: मैंने न्यूयॉर्क सिटी का सबसे
मलिन जलमार्ग भी ढूंढ़ निकाला, -
6:26 - 6:28इस आकलन से, एक आकलन से।
-
6:28 - 6:31कौने आइलैंड क्रीक में, ये वो कौने आइलैंड
नहीं है जिसमें आप तैरते हैं, भाग्यवश। -
6:31 - 6:32ये दूसरी तरफ है।
-
6:32 - 6:36पर कौने आइलैंड क्रीक में पिछले पाँच सालों
में 94 % नमूनों में -
6:36 - 6:38मल स्तर इतने अधिक थे
-
6:38 - 6:41कि पानी में तैरना राज्य के कानून
के खिलाफ होता। -
6:41 - 6:44और इस तरह के तथ्य आप शहरी रिपोर्ट में शेखी
-
6:44 - 6:46बघारते हुए नहीं पाएँगे, ठीक?
-
6:46 - 6:48ये nyc.gov. के पहले पन्ने पर नहीं होगा।
-
6:48 - 6:50आप इसे वहाँ नहीं देख पाएँगे,
-
6:50 - 6:52पर ये अच्छी बात है कि हम उस डेटा
तक पहुँच सकते हैं। -
6:52 - 6:54पर एक बार फिर, ये बहुत आसान नहीं था
-
6:54 - 6:56क्योंकि ये डेटा खुले डेटा पोर्टल
पर नहीं था। -
6:56 - 6:58अगर आप खुले डेटा पोर्टल पर जाते,
-
6:58 - 7:01तो आप एक टुकड़ा ही देखते,
एक साल या कुछ महीनों का। -
7:01 - 7:04ये असल में पर्यावरण संरक्षण विभाग
की वेबसाइट पर था। -
7:04 - 7:08और इसमें से हर लिंक एक एक्सेल शीट है,
और हर एक्सेल शीट अलग है। -
7:08 - 7:11हर शीर्षक अलग है:
आप काॅपी, पेस्ट और फिर ठीक करते हैं। -
7:11 - 7:14जब आप करते हैं तो नक्शे बना सकते हैं
और ये अच्छा है, पर -
7:14 - 7:16हम बेहतर कर सकते हैं,
चीजें सामान्य कर सकते हैं। -
7:16 - 7:19और हम वहाँ पहुँच रहे हैं क्योंकि यहाँ
ये वेबसाइट है जो सोक्रेटा बनाता है -
7:19 - 7:21जिसे ओपन डेटा पोर्टल एनवाईसी कहते हैं।
-
7:21 - 7:23यहाँ १,१०० डेटा सेट उनसे ग्रस्त नहीं है
-
7:23 - 7:24जिनके बारे में मैंने अभी आपको बताया
-
7:24 - 7:26और ये संख्या बढ़ रही है, और ये
काफी अच्छा है। -
7:26 - 7:31आप किसी भी प्रारूप में डेटा डाउनलोड कर
सकते हैं, सीएसवी, पीडीएफ या एक्सेल। -
7:31 - 7:33जिस तरह चाहें आप डाउनलोड कर सकते हैं।
-
7:33 - 7:35समस्या ये है कि जब आप ने कर लिया,
-
7:35 - 7:39आप पाएँगे कि हर एजेंसी अपना पता
अलग तरह से संकेत करती है। -
7:39 - 7:41तो एक सड़का का नाम है, चौराहा,
-
7:41 - 7:43सड़क, नगर, पता, इमारत,
इमारत का पता। -
7:43 - 7:47तो एक बार फिर आप समय व्यय कर रहे हैं,
जबकि हमारे पास ये पोर्टल है, -
7:47 - 7:49आप पते की जगहों को सामान्य बनाने में
समय व्यय कर रहे हैं। -
7:49 - 7:52और ये हमारे नागरिकों के समय का बेहतरीन
उपयोग नहीं है। -
7:52 - 7:53हम एक शहर के तौर पर बेहतर कर सकते है।
-
7:53 - 7:55हम अपने पते मानकीकृत कर सकते है,
-
7:55 - 7:57और अगर हम करे,
तो हमें ऐसे और नक्शे मिल सकते है। -
7:57 - 8:00ये न्यूयाॅर्क सिटी के अग्नि हाईड्रेंट
का एक नक्शा है, -
8:00 - 8:01पर किसी भी अग्नि हाईड्रेंट का नहीं।
-
8:01 - 8:06ये २५० सबसे ज्यादा कमाई करने वाले अग्नि
हाईड्रेंट हैं, पार्किंग टिकट के मामले में। -
8:06 - 8:08(हँसी)
-
8:08 - 8:11तो मैंने इस नक्शे से कई चीज़ें सीखीं,
और मुझे ये नक्शा सचमुच पसंद है। -
8:11 - 8:14पहली, अपर ईस्ट साईड में पार्क न करें।
-
8:14 - 8:17बिल्कुल भी नहीं, जहाँ भी पार्क करेंगे,
आपको हाईड्रेंट टिकट मिल जाएगा। -
8:17 - 8:21दूसरी, मुझे पूरी न्यूयाॅर्क सिटी में सबसे
ज्यादा कमाई करने वाले दो हाईड्रेंट मिले, -
8:21 - 8:23और वो लोअर ईस्ट साईड में मिले,
-
8:23 - 8:28और वो हर साल पार्किंग टिकट के रुप में
५५,००० डाॅलर ला रहे हैं। -
8:28 - 8:31और मुझे ये थोड़ा अजीब लगा जब मैंने
इसकी ओर ध्यान दिया, -
8:31 - 8:34तो मैंने थोड़ी खोजबीन की और पता चला
कि ये तो हाईड्रेंट है। -
8:34 - 8:36और फिर ऐसा जिसे कर्ब एक्सटेंशन
कहा जाता है, -
8:36 - 8:38जो चलने के लिए एक सात फुट की
जगह की तरह है -
8:38 - 8:39और फिर पार्किंग की एक जगह।
-
8:39 - 8:42और इसलिए ये कारें साथ आईं,
और हाईड्रेन्ट -- -
8:42 - 8:43"ये पूरा वहाँ तक है, मै ठीक हूँ,"
-
8:43 - 8:46और वहाँ सच में उनके लिए खूबसूरती से रंगा
एक पार्किंग स्थल था। -
8:46 - 8:49वो वहाँ पार्क करते, और एनवायपीडी इस
प्रयोजन से सहमत नहीं था -
8:49 - 8:51और उन्हें टिकट थमा देता।
-
8:51 - 8:54और सिर्फ मुझे ही पार्किंग टिकट नहीं मिला,
-
8:54 - 8:56ये गूगल स्ट्रीट व्यू कार चल रही है
-
8:56 - 8:57जिसे वही पार्किंग टिकट मिला है।
-
8:57 - 9:02तो मैंने इस बारे में अपने ब्लॉग पर लिखा,
आई क्वांट एनवाय पर, और डीओटी ने जवाब दिया, -
9:02 - 9:03और उन्होंने कहा,
-
9:03 - 9:06"हालांकि डीओटी को इस स्थान के बारे में कोई
शिकायत नहीं मिली है, -
9:06 - 9:11हम सड़क चिह्नों की समीक्षा करेंगे
और उचित परिवर्तन करेंगे।" -
9:11 - 9:14और मैंने सोचा, ठेठ सरकारी प्रतिक्रिया,
-
9:14 - 9:16ठीक है, मैं आगे बढ़ा।
-
9:16 - 9:20पर फिर, कुछ सप्ताह बाद,
कुछ अविश्वसनीय हुआ। -
9:20 - 9:22उन्होंने उस स्थान को फिर रंग दिया,
-
9:22 - 9:25और मैंने सोचा कि मैंने खुले डेटा
का भविष्य देखा है, -
9:25 - 9:27क्योंकि जरा सोचिए कि यहाँ क्या हुआ है।
-
9:27 - 9:32पाँच साल से यहाँ टिकट जारी किए जा रहे थे,
और ये भ्रामक था, -
9:32 - 9:36और फिर एक नागरिक को कुछ मिला, उसने शहर
को बता दिया, और कुछ ही सप्ताह में -
9:36 - 9:38समस्या सुलझा ली गई।
-
9:38 - 9:41ये आश्चर्यजनक है। और बहुत लोग खुले
डेटा को एक प्रहरी की तरह देखते हैं। -
9:41 - 9:43ऐसा नहीं है, ये सहभागी होने की बात है।
-
9:43 - 9:46हम अपने नागरिकों को सरकार का बेहतर
भागीदार बनाने के लिए सशक्त -
9:46 - 9:48कर सकते हैं, ये उतना मुश्किल नहीं है।
-
9:48 - 9:49हमें कुछ चाहिए तो बस बदलाव।
-
9:49 - 9:51अगर आप डेटा "फोयल" कर रहे हैं,
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9:51 - 9:53अगर आप अपना डेटा बार-बार "फोयल"
होता देख रहे है, -
9:53 - 9:57इसे लोगों के लिए जारी कर दें, ये संकेत है
कि इसे सार्वजनिक कर दिया जाए। -
9:57 - 9:59अगर आप पीडीएफ जारी करती एक
सरकारी एजेंसी हैं, -
9:59 - 10:03तो ऐसा कानून पारित करें जिससे आप इसे
अंतर्निहित डेटा के साथ जारी कर सकें, -
10:03 - 10:04क्योंकि ये डेटा कहीं से आ रहा है।
-
10:04 - 10:06मैं नहीं जानता कहाँ से, पर कहीं से
आ रहा है -
10:06 - 10:08आप इसे पीडीएफ में जारी कर सकते हैं।
-
10:08 - 10:11और चलो कुछ खुले डेटा मानकों को अपनाएँ
और साझा करें। -
10:11 - 10:14यहाँ न्यूयाॅर्क सिटी के पतों से शुरु
करें। -
10:14 - 10:16अपने पतों को सामान्य बनाना शुरु करें।
-
10:16 - 10:18क्योंकि न्यूयाॅर्क खुले डेटा
में अग्रणी है। -
10:18 - 10:20इस सब के बावजूद, हम खुले डेटा में पूर्ण
रुप से अग्रणी हैं, -
10:20 - 10:23और यदि हम चीजें सामान्य करना
शुरु करें, और खुला डेटा -
10:23 - 10:25मानक निर्धारित करें,
-
10:25 - 10:27दूसरे पीछे आएँगे। राज्य और शायद संघीय
सरकार भी, -
10:27 - 10:29दूसरे देश अनुसरण कर सकते हैं,
-
10:29 - 10:32और वो समय दूर नहीं जब हम एक प्रोग्राम और
नक्शे की जानकारी -
10:32 - 10:34१०० देशों से लिख सकें।
-
10:34 - 10:37ये काल्पनिक विज्ञान नहीं है। हम असल
में बहुत करीब है। -
10:37 - 10:39और हाँ, इससे हम किसे सशक्त बना रहे हैें?
-
10:39 - 10:42क्योंकि ये सिर्फ जाॅन क्रोस
या क्रिस व्होंग नहीं है। -
10:42 - 10:45न्यूयाॅर्क सि़टी में इस वक्त सैकड़ों
समागम चल रहे हैं, -
10:45 - 10:46सक्रिय समागम।
-
10:46 - 10:49हजारों लोग इन समागमों में भाग ले रहे हैं।
-
10:49 - 10:51ये लोग काम के बाद और सप्ताहांत
में जाते हैं, -
10:51 - 10:54ये इन समागमों में खुले डेटा को समझने
के लिए भाग लेते हैं -
10:54 - 10:55ताकि हमारा शहर एक बेहतर स्थान बने।
-
10:55 - 10:59बीटा एनवायसी जैसे समूह, जिसने पिछले हफ्ते
citygram.nyc जारी किया -
10:59 - 11:02जो आपको ३११ शिकायतों का अनुमोदन
करने देता है, -
11:02 - 11:04आपके घर या कार्यालय के आसपास।
-
11:04 - 11:06आप अपना पता लिखते है, आपको स्थानीय
शिकायतें मिलतीं है। -
11:06 - 11:09और सिर्फ तकनीकी समुदाय ही इन सब
चीजों के पीछे नहीं है। -
11:09 - 11:12शहरी योजनाकार भी हैं जिन्हें मैं प्रैट
में पढ़ाता हूँ। -
11:12 - 11:14नीति अधिवक्ता भी हैं, सभी हैं,
-
11:14 - 11:17अलग-अलग पृष्ठभूमि के नागरिक हैं।
-
11:17 - 11:19और कुछ छोटे, वृद्धिशील परिवर्तनों के साथ
-
11:19 - 11:23हम अपने नागरिकों के उत्साह और क्षमता
का ताला खोल सकते हैं -
11:23 - 11:26खुले डेटा के उपयोग के लिए जिससे हमारा
शहर और बेहतर हो सके, -
11:26 - 11:29चाहे वो एक बार में एक डेटा सेट
या एक पार्किंग स्थल हो। -
11:29 - 11:32धन्यवाद।
-
11:32 - 11:35(तालियाँ)
- Title:
- हमने किस तरह न्यूयॅार्क सिटी में पार्क करने वाली सबसे बुरी जगह ढूंढ़ी - बड़ा डेटा ढ़ूढ़ कर।
- Speaker:
- बेन वैलिंगटन
- Description:
-
शहरी एजेंसियों की पहुँच शहरी जीवन के हर हिस्से को दर्शाते हुए डेटा और आँकड़ों तक होती है। पर जैसा कि डेटा विश्लेषक बेन वैलिंगटन अपने मनोरंजक व्याख्यान में बताते हैं, कई बार इन एजेंसियों को पता ही नहीं होता की इनका क्या करें। वो बताते हैं कि किस तरह अप्रत्याशित प्रश्नों और होशियारी से डेटा की संगणना से उपयोगी अन्तर्दृष्टि का जन्म होता है। वो सुझाव साझा करते हैं कि किस तरह बड़े डेटा जारी किए जाएँ ताकि कोई भी उनका उपयोग कर सके।
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 11:48
Abhinav Garule approved Hindi subtitles for How we found the worst place to park in New York City — using big data | ||
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Abhinav Garule edited Hindi subtitles for How we found the worst place to park in New York City — using big data | ||
Arvind Patil edited Hindi subtitles for How we found the worst place to park in New York City — using big data | ||
Arvind Patil edited Hindi subtitles for How we found the worst place to park in New York City — using big data | ||
Arvind Patil accepted Hindi subtitles for How we found the worst place to park in New York City — using big data | ||
Shobha Rana Grover edited Hindi subtitles for How we found the worst place to park in New York City — using big data |
Shobha Rana Grover
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