ABOUT THE SPEAKER
Giorgia Lupi - Information designer
Giorgia Lupi sees beauty in data. She challenges the impersonality that data communicate, designing engaging visual narratives that re-connect numbers to what they stand for: stories, people, ideas.

Why you should listen

What sets Giorgia Lupi apart is her humanistic approach to the world of data.

Her work frequently crosses the divide between digital, print and handcrafted representations of information: primarily, she draws with data. She has a passion for and obsession with data, the material she uses to tell stories, and the lens through which she sees the world.

Data are often considered to be very impersonal, boring and clinical, but Lupi's work proves the opposite. She makes sense of data with a curious mind and a heterogeneous arsenal, which ranges from digital technology to exhausting and repetitive manual labor. She believes we will ultimately unlock the full potential of data only when we embrace their nature, and make them part of our lives, which will inevitably make data more human in the process.

Trained as an architect, Lupi has always been driven by opposing forces: analysis and intuition, logic and beauty, numbers and images. True to these dichotomies, in 2011 she started both her own company and studying for a PhD. She earned her ddoctorate in design at Politecnico di Milano, where she focused on information mapping, and she is now the design director and co-founder of Accurat, a global, data-driven research, design and innovation firm with offices in Milan and New York. She relocated from Italy to New York City, where she now lives.

Thanks to her work and research, Giorgia is a prominent voice in the world of data. She has spoken at numerous events, universities and institutions around the world, including the Museum of Modern Art, the Guggenheim Museum, PopTech Conference, Eyeo Festival, Fast Company Innovation by Design, New York University, Columbia University and the New York Public Library. She has been featured in major international outlets such as the New York Times, The Guardian, the Washington Post, NPR, BBC, TIME magazine, National Geographic, Scientific American, Popular Science, Wired, Vogue, Vanity Fair, Monocle and more. Her work has been exhibited at the Design Museum, the Science Museum, and Somerset House in London; the New York Hall of Science and the Storefront for Art and Architecture in New York; at the Triennale Design Museum and the Design Week in Milan, among others.

With her company, Accurat, she has worked with major international clients including IBM, Google, Microsoft, the United Nations, the World Health Organization, the World Economic Forum, the European Union, the Louis Vuitton-Moet-Hennessy Group, Fiat Chrysler Automobiles, J.P. Morgan Asset Management, Unicredit Group and KPMG Advisory.

Giorgia is the co-author of Dear Data, an aspirational hand-drawn data visualization book that explores the more slippery details of daily life through data, revealing the patterns that inform our decisions and affect our relationships.

Her work is part of the permanent collection of the Museum of Modern Art.

More profile about the speaker
Giorgia Lupi | Speaker | TED.com
TEDNYC

Giorgia Lupi: How we can find ourselves in data

Giorgia Lupi: Cómo encontrarnos en los datos

Filmed:
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Giorgia Lupi usa datos para contar historias humanas, lo que añade matices a los números. En esta charla fascinante, ella comparte cómo podemos dar personalidad a los datos, visualizando incluso los detalles mundanos de nuestra vida cotidiana y transformando lo abstracto e incontable en algo que se puede ver, sentir y reconectar directamente a nuestras vidas.
- Information designer
Giorgia Lupi sees beauty in data. She challenges the impersonality that data communicate, designing engaging visual narratives that re-connect numbers to what they stand for: stories, people, ideas. Full bio

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00:12
This is what my last weeksemana lookedmirado like.
0
760
2880
Aquí pueden ver cómo fue mi semana pasada.
00:16
What I did,
1
4680
1696
Lo que hice,
00:18
who I was with,
2
6400
1816
con quién estuve,
00:20
the mainprincipal sensationssensaciones I had
for everycada wakingdespertar hourhora ...
3
8240
3120
las principales sensaciones
que tuve durante el día...
00:24
If the feelingsensación camevino as I thought of my dadpapá
4
12080
2496
Si el sentimiento se produjo
pensando en mi padre
00:26
who recentlyrecientemente passedpasado away,
5
14600
1776
que falleció hace poco,
00:28
or if I could have just definitelyseguro
avoidedevitado the worriespreocupaciones and anxietiesansiedades.
6
16400
4056
o si hubiera podido evitar por completo
las preocupaciones y ansiedades.
00:32
And if you think I'm a little obsessiveobsesionante,
7
20480
1936
Si creen que soy un poco obsesiva,
00:34
you're probablyprobablemente right.
8
22440
1856
probablemente tengan razón.
00:36
But clearlyclaramente, from this visualizationvisualización,
9
24320
2256
Pero lo cierto es que al ver esto
00:38
you can learnaprender much more about me
than from this other one,
10
26600
3296
podrán conocerme mucho mejor
que al ver esto otro,
00:41
whichcual are imagesimágenes you're
probablyprobablemente more familiarfamiliar with
11
29920
2976
que es a lo que probablemente
estén más acostumbrados
00:44
and whichcual you possiblyposiblemente even have
on your phoneteléfono right now.
12
32920
2816
y que posiblemente tengan
en sus teléfonos ahora.
00:47
BarBar chartsgráficos for the stepspasos you walkedcaminado,
13
35760
2216
Gráficas de barras
que cuentan tus pasos,
00:50
pietarta chartsgráficos for the qualitycalidad
of your sleepdormir --
14
38000
2376
circulares para la calidad de tu sueño,
00:52
the pathcamino of your morningMañana runscarreras.
15
40400
1720
tu trayectoria al correr temprano.
00:55
In my day jobtrabajo, I work with datadatos.
16
43280
2296
En mi día a día, trabajo con datos.
00:57
I runcorrer a datadatos visualizationvisualización designdiseño companyempresa,
17
45600
2496
Tengo una compañía
de diseño de visualización de datos
01:00
and we designdiseño and developdesarrollar waysformas
to make informationinformación accessibleaccesible
18
48120
3336
donde ideamos y creamos métodos
que hacen accesible la información
01:03
throughmediante visualvisual representationsrepresentaciones.
19
51480
2096
mediante representaciones visuales.
01:05
What my jobtrabajo has taughtenseñó me over the yearsaños
20
53600
3016
Lo que me ha enseñado
mi trabajo en estos años
01:08
is that to really understandentender datadatos
and theirsu truecierto potentialpotencial,
21
56640
4216
es que para comprender los datos
y su verdadero potencial,
01:12
sometimesa veces we actuallyactualmente
have to forgetolvidar about them
22
60880
3096
a veces tenemos que dejarlos de lado
01:16
and see throughmediante them insteaden lugar.
23
64000
1760
y mejor ver a través de ellos.
01:18
Because datadatos are always
just a toolherramienta we use to representrepresentar realityrealidad.
24
66440
3576
Porque los datos son solo un medio
que usamos para plasmar la realidad.
01:22
They're always used
as a placeholdermarcador de posición for something elsemás,
25
70040
2856
Siempre se usan
como sustitutivos de algo,
01:24
but they are never the realreal thing.
26
72920
2176
pero no son lo real.
01:27
But let me steppaso back for a momentmomento
27
75120
1936
Me remontaré un momento
01:29
to when I first understoodentendido
this personallypersonalmente.
28
77080
2480
a cuando lo comprendí de primera mano.
01:32
In 1994, I was 13 yearsaños oldantiguo.
29
80280
3336
Fue en 1994, tenía 13 años.
01:35
I was a teenageradolescente in ItalyItalia.
30
83640
1936
Era una adolescente en Italia.
01:37
I was too youngjoven
to be interestedinteresado in politicspolítica,
31
85600
2616
Demasiado joven
como para interesarme en política,
01:40
but I knewsabía that a businessmanempresario,
SilvioSilvio BerlusconiBerlusconi,
32
88240
2496
pero sí sabía que un empresario,
Silvio Berlusconi,
01:42
was runningcorriendo for presidentpresidente
for the moderatemoderar right.
33
90760
2560
era el candidato de la derecha
moderada a la presidencia
01:46
We livedvivió in a very liberalliberal townpueblo,
34
94120
2016
Vivíamos en una ciudad muy liberal
01:48
and my fatherpadre was a politicianpolítico
for the DemocraticDemocrático PartyFiesta.
35
96160
3296
y mi padre era político
en el Partido Democrático.
01:51
And I rememberrecuerda that no one thought
that BerlusconiBerlusconi could get electedelegido --
36
99480
4336
Recuerdo que nadie creía
que Berlusconi pudiera ganar.
01:55
that was totallytotalmente not an optionopción.
37
103840
1760
No parecía para nada posible.
01:58
But it happenedsucedió.
38
106560
1216
Pero ganó.
01:59
And I rememberrecuerda the feelingsensación very vividlyvivamente.
39
107800
2536
Y recuerdo perfectamente lo que sentí.
02:02
It was a completecompletar surprisesorpresa,
40
110360
1856
Fue una sorpresa total;
02:04
as my dadpapá promisedprometido that in my townpueblo
he knewsabía nobodynadie who votedvotado for him.
41
112240
5040
mi padre juraba no conocer a nadie
que hubiese votado por él en mi ciudad.
02:10
This was the first time
42
118720
1496
Por primera vez,
02:12
when the datadatos I had gavedio me
a completelycompletamente distorteddistorsionado imageimagen of realityrealidad.
43
120240
4560
los datos que tenía me ofrecieron
un visión distorsionada de la realidad.
02:17
My datadatos samplemuestra was actuallyactualmente
prettybonita limitedlimitado and skewedsesgado,
44
125280
3296
Lo cierto es que mi muestra de datos
era bastante limitada y sesgada
02:20
so probablyprobablemente it was because of that,
I thought, I livedvivió in a bubbleburbuja,
45
128600
3736
así que pensé que se debía
a que vivía en una burbuja
02:24
and I didn't have enoughsuficiente chancesposibilidades
to see outsidefuera de of it.
46
132360
2600
y que tenía pocas posibilidades
de ver fuera de ella.
02:28
Now, fast-forwardavance rápido to Novembernoviembre 8, 2016
47
136080
3776
Ahora vayamos al 8 de noviembre de 2016,
02:31
in the UnitedUnido StatesEstados.
48
139880
1200
Estados Unidos.
02:33
The internetInternet pollscentro,
49
141960
1296
Encuestas de internet,
02:35
statisticalestadístico modelsmodelos,
50
143280
1376
modelos estadísticos,
02:36
all the punditsexpertos agreeingaceptando on a possibleposible
outcomeSalir for the presidentialpresidencial electionelección.
51
144680
4816
acuerdo unánime de expertos
sobre las elecciones presidenciales.
02:41
It lookedmirado like we had
enoughsuficiente informationinformación this time,
52
149520
2616
Parecía que disponíamos
de suficiente información
02:44
and manymuchos more chancesposibilidades to see outsidefuera de
the closedcerrado circlecirculo we livedvivió in --
53
152160
4096
y más oportunidades de salir
del círculo cerrado en el que vivíamos,
02:48
but we clearlyclaramente didn't.
54
156280
1320
pero no fue así.
02:50
The feelingsensación feltsintió very familiarfamiliar.
55
158040
2096
El sentimiento me era muy familiar.
02:52
I had been there before.
56
160160
1480
Ya había vivido esa situación.
02:54
I think it's fairjusta to say
the datadatos failedha fallado us this time --
57
162360
2856
Creo que es justo decir
que esta vez los datos nos fallaron
02:57
and prettybonita spectacularlyespectacularmente.
58
165240
1856
y de manera espectacular.
02:59
We believedcreído in datadatos,
59
167120
1696
Creímos en los datos,
03:00
but what happenedsucedió,
60
168840
1416
pero lo que pasó,
03:02
even with the mostmás respectedrespetado newspaperperiódico,
61
170280
2696
incluso en los periódicos más serios,
03:05
is that the obsessionobsesión to reducereducir everything
to two simplesencillo percentageporcentaje numbersnúmeros
62
173000
4696
es que la obsesión por reducir
todo a dos simples porcentajes
03:09
to make a powerfulpoderoso headlinetitular
63
177720
1976
para conseguir un titular impactante
03:11
madehecho us focusatención on these two digitsdígitos
64
179720
2056
noz hizo centrarnos en esas dos cifras
03:13
and them alonesolo.
65
181800
1200
y nada más.
03:15
In an effortesfuerzo to simplifysimplificar the messagemensaje
66
183560
2056
En un esfuerzo por simplificar el mensaje
03:17
and drawdibujar a beautifulhermosa,
inevitableinevitable redrojo and blueazul mapmapa,
67
185640
3416
y crear un mapa azul y rojo,
bonito e inequívoco
03:21
we lostperdió the pointpunto completelycompletamente.
68
189080
1880
perdimos el rumbo por completo.
03:23
We somehowde algun modo forgotolvidó
that there were storiescuentos --
69
191440
2136
De algún modo, olvidamos
que había historias,
03:25
storiescuentos of humanhumano beingsseres
behinddetrás these numbersnúmeros.
70
193600
2360
historias humanas tras esas cifras.
03:29
In a differentdiferente contextcontexto,
71
197240
1576
En un contexto distinto
03:30
but to a very similarsimilar pointpunto,
72
198840
1656
pero con una situación similar,
03:32
a peculiarpeculiar challengereto was presentedpresentado
to my teamequipo by this womanmujer.
73
200520
3896
una mujer nos trajo a mí y
a mi equipo un desafío peculiar.
03:36
She camevino to us with a lot of datadatos,
74
204440
2376
Ella vino a nosotros con
una gran cantidad de datos
03:38
but ultimatelypor último she wanted to tell
one of the mostmás humanehumano storiescuentos possibleposible.
75
206840
4416
pero en última estancia, quería contar
una de las historias más humanas posibles.
03:43
She's SamanthaSamantha CristoforettiCristoforetti.
76
211280
1696
Ella es Samantha Cristoforetti.
03:45
She has been the first
Italianitaliano womanmujer astronautastronauta,
77
213000
2576
Ha sido la primera mujer
astronauta italiana,
03:47
and she contactedcontactado us before beingsiendo launchedlanzado
78
215600
2496
y nos contactó antes de irse
03:50
on a six-month-longseis meses de duración expeditionexpedición
to the InternationalInternacional SpaceEspacio StationEstación.
79
218120
3896
en una expedición de seis meses
a la Estación Espacial Internacional.
03:54
She told us, "I'm going to spaceespacio,
80
222040
2216
Nos dijo, "Me voy al espacio,
03:56
and I want to do something meaningfulsignificativo
with the datadatos of my missionmisión
81
224280
3096
y quiero hacer algo significativo
con los datos de mi misión
03:59
to reachalcanzar out to people."
82
227400
1240
para acercar a la gente".
04:01
A missionmisión to the
InternationalInternacional SpaceEspacio StationEstación
83
229600
2536
Una misión a la Estación
Espacial Internacional
04:04
comesproviene with terabytesterabytes of datadatos
84
232160
2096
comprende terabytes de información
04:06
about anything you can possiblyposiblemente imagineimagina --
85
234280
2376
acerca de todo lo que se puedan imaginar:
04:08
the orbitsórbitas around EarthTierra,
86
236680
1496
las órbitas alrededor de la Tierra
la velocidad y posición de la EEI,
04:10
the speedvelocidad and positionposición of the ISSISS
87
238200
2096
04:12
and all of the other thousandsmiles
of livevivir streamsarroyos from its sensorssensores.
88
240320
3680
y todas las miles de emisiones
en directo de sus sensores.
04:16
We had all of the harddifícil datadatos
we could think of --
89
244840
2896
Teníamos tantos datos fidedignos
como se pudieran imaginar,
04:19
just like the punditsexpertos
before the electionelección --
90
247760
2416
como los expertos
antes de la elección,
04:22
but what is the pointpunto
of all these numbersnúmeros?
91
250200
2976
pero, ¿cuál era el propósito
de todos estos números?
04:25
People are not interestedinteresado
in datadatos for the sakemotivo of it,
92
253200
2736
A la gente no le importan los datos
solo por que sí,
04:27
because numbersnúmeros are never the pointpunto.
93
255960
1855
porque los números nunca son el fin.
04:29
They're always the meansmedio to an endfin.
94
257839
1961
Siempre son un medio para un fin.
04:32
The storyhistoria we needednecesario to tell
95
260839
1777
La historia que necesitábamos contar
04:34
is that there is a humanhumano beingsiendo
in a teenychiquitín boxcaja
96
262640
2496
es que había un ser humano
en una caja minúscula
04:37
flyingvolador in spaceespacio aboveencima your headcabeza,
97
265160
2256
volando en el espacio
arriba de sus cabezas,
04:39
and that you can actuallyactualmente see her
with your nakeddesnudo eyeojo on a clearclaro night.
98
267440
4096
visible a simple vista
en una noche despejada.
04:43
So we decideddecidido to use datadatos
to createcrear a connectionconexión
99
271560
3096
Así que decidimos usar los datos
para crear una conexión
04:46
betweenEntre SamanthaSamantha and all of the people
looking at her from belowabajo.
100
274680
4056
entre Samantha y toda la gente
buscándola desde abajo.
04:50
We designeddiseñado and developeddesarrollado
what we calledllamado "FriendsAmigos in SpaceEspacio,"
101
278760
3176
Diseñamos y desarrollamos lo que llamamos
"Amigos en el espacio",
04:53
a webweb applicationsolicitud that simplysimplemente
letsdeja you say "helloHola" to SamanthaSamantha
102
281960
4656
una aplicación web que sencillamente
les permitía saludar a Samantha
04:58
from where you are,
103
286640
1256
desde donde estuvieran,
04:59
and "helloHola" to all the people
who are onlineen línea at the samemismo time
104
287920
3536
y también podían saludar a la gente
que también estuviera en línea
05:03
from all over the worldmundo.
105
291480
1520
desde todo el mundo.
05:05
And all of these "helloshellos"
left visiblevisible marksmarcas on the mapmapa
106
293640
3456
Todos estos saludos dejaban
unas marcas en un mapa
05:09
as SamanthaSamantha was flyingvolador by
107
297120
2016
mientras Samantha volaba
05:11
and as she was actuallyactualmente
wavingondulación back everycada day at us
108
299160
3376
y ella nos saludaba de vuelta
todos los días
05:14
usingutilizando TwitterGorjeo from the ISSISS.
109
302560
1680
usando Twitter desde la EEI.
05:16
This madehecho people see the mission'smisión datadatos
from a very differentdiferente perspectiveperspectiva.
110
304880
4976
Gracias a eso, la gente pudo ver los datos
de la misión desde otra perspectiva.
05:21
It all suddenlyrepentinamente becameconvirtió much more
about our humanhumano naturenaturaleza and our curiositycuriosidad,
111
309880
4696
Repentinamente se trató mucho más
de la naturaleza humana y la curiosidad
05:26
rathermás bien than technologytecnología.
112
314600
1656
que de la tecnología.
05:28
So datadatos poweredmotorizado the experienceexperiencia,
113
316280
2336
Los datos potenciaron la experiencia
05:30
but storiescuentos of humanhumano beingsseres
were the drivemanejar.
114
318640
2400
pero las historias humanas
fueron el impulso.
05:34
The very positivepositivo responserespuesta
of its thousandsmiles of usersusuarios
115
322840
3336
Tan positiva respuesta
de los miles de usuarios
05:38
taughtenseñó me a very importantimportante lessonlección --
116
326200
1936
me enseñó una lección importante:
05:40
that workingtrabajando with datadatos
meansmedio designingdiseño waysformas
117
328160
2856
que el trabajar con datos implica
diseñar maneras
05:43
to transformtransformar the abstractabstracto
and the uncountableincontable
118
331040
2736
de transformar lo abstracto e incontable
05:45
into something that can be seenvisto,
feltsintió and directlydirectamente reconnectedreconectado
119
333800
4016
en algo que se puede ver,
sentir y reconectar
05:49
to our livesvive and to our behaviorscomportamientos,
120
337840
2296
a nuestras vidas y comportamientos,
05:52
something that is harddifícil to achievelograr
121
340160
1856
algo difícil de lograr
05:54
if we let the obsessionobsesión for the numbersnúmeros
and the technologytecnología around them
122
342040
3896
si dejamos que la obsesión por los números
y la tecnología que los rodea,
05:57
leaddirigir us in the processproceso.
123
345960
1280
nos dirija en el proceso.
06:00
But we can do even more to connectconectar datadatos
to the storiescuentos they representrepresentar.
124
348600
4896
Pero podemos hacer aún más para relacionar
los datos y las historias que representan.
06:05
We can removeretirar technologytecnología completelycompletamente.
125
353520
2656
Podemos prescindir
de la tecnología completamente.
06:08
A fewpocos yearsaños agohace, I metreunió this other womanmujer,
126
356200
2256
Hace un par de años conocí a esta mujer,
06:10
StefanieStefanie PosavecPosavec --
127
358480
1376
Stefanie Posavec,
una diseñadora de Londres
06:11
a London-basedBasado en Londres designerdiseñador who sharesComparte with me
the passionpasión and obsessionobsesión about datadatos.
128
359880
5816
con quien comparto la pasión
y obsesión por los datos.
06:17
We didn't know eachcada other,
129
365720
1336
No nos conocíamos
06:19
but we decideddecidido to runcorrer
a very radicalradical experimentexperimentar,
130
367080
3256
pero decidimos realizar
un experimento muy radical,
06:22
startingcomenzando a communicationcomunicación usingutilizando only datadatos,
131
370360
2536
comenzamos una comunicación
usando solo datos,
06:24
no other languageidioma,
132
372920
1336
ningún otro lenguaje,
06:26
and we optedoptó for usingutilizando no technologytecnología
whatsoeverlo que to sharecompartir our datadatos.
133
374280
4616
y optamos por no usar la tecnología
para compartir nuestros datos.
06:30
In facthecho, our only meansmedio of communicationcomunicación
134
378920
2896
De hecho, nuestro único
medio de comunicación
06:33
would be throughmediante
the old-fashionedpasado de moda postenviar officeoficina.
135
381840
2856
fue el anticuado correo postal.
06:36
For "Dearquerido DataDatos," everycada weeksemana for one yearaño,
136
384720
2456
Para «Queridos datos»,
cada semana durante un año,
06:39
we used our personalpersonal datadatos
to get to know eachcada other --
137
387200
3456
usamos nuestros datos personales
para conocernos mútuamente,
06:42
personalpersonal datadatos around weeklysemanal
sharedcompartido mundanemundano topicstemas,
138
390680
3656
datos personales semanales
sobre temas triviales,
06:46
from our feelingssentimientos
139
394360
1216
nuestros sentimientos,
06:47
to the interactionsinteracciones with our partnersfogonadura,
140
395600
1856
la interacción con nuestra pareja,
06:49
from the complimentscumplidos we receivedrecibido
to the soundssonidos of our surroundingsalrededores.
141
397480
3160
los cumplidos que recibíamos
y los sonidos de nuestro entorno.
06:53
PersonalPersonal informationinformación
that we would then manuallya mano handmano drawdibujar
142
401480
3536
Escribíamos a mano estos datos personales
06:57
on a postcard-sizetamaño postal sheethoja of paperpapel
143
405040
2496
en una hoja del tamaño de una postal
06:59
that we would everycada weeksemana
sendenviar from LondonLondres to NewNuevo YorkYork,
144
407560
2936
y la enviábamos semanalmente
de Londres a Nueva York,
07:02
where I livevivir,
145
410520
1256
donde vivo,
07:03
and from NewNuevo YorkYork to LondonLondres,
where she livesvive.
146
411800
2200
y de Nueva York a Londres,
donde ella vive.
07:06
The frontfrente of the postcardtarjeta postal
is the datadatos drawingdibujo,
147
414480
3696
Los dibujos de los datos iban
en la parte frontal de la postal
07:10
and the back of the cardtarjeta
148
418200
1296
y en la parte trasera
07:11
containscontiene the addressdirección
of the other personpersona, of coursecurso,
149
419520
2429
la dirección de la otra persona, claro,
07:13
and the legendleyenda for how
to interpretinterpretar our drawingdibujo.
150
421973
2640
y la leyenda de cómo interpretar
nuestro dibujo.
07:17
The very first weeksemana into the projectproyecto,
151
425640
2016
La primera semana de este proyecto,
07:19
we actuallyactualmente choseElegir
a prettybonita coldfrío and impersonalimpersonal topictema.
152
427680
3056
elegimos un tema un poco frío e impersonal
07:22
How manymuchos timesveces do we
checkcomprobar the time in a weeksemana?
153
430760
3200
"¿Cuántas veces consultamos
la hora en una semana?"
07:26
So here is the frontfrente of my cardtarjeta,
154
434720
1936
Esta es la parte frontal de mi postal,
07:28
and you can see that everycada little symbolsímbolo
155
436680
1976
como podrán ver, los símbolos pequeños
07:30
representsrepresenta all of the timesveces
that I checkedcomprobado the time,
156
438680
3416
representan todas las veces
que consulté la hora,
07:34
positionedcolocado for daysdías
and differentdiferente hourshoras chronologicallycronológicamente --
157
442120
3376
organizados por día y hora
cronológicamente,
07:37
nothing really complicatedComplicado here.
158
445520
2040
nada realmente complejo aquí.
07:40
But then you see in the legendleyenda
159
448200
1576
Pero, como verán en la leyenda,
07:41
how I addedadicional anecdotalanecdótico detailsdetalles
about these momentsmomentos.
160
449800
3456
agregué detalles anecdóticos
acerca de esos momentos.
07:45
In facthecho, the differentdiferente typestipos of symbolssímbolos
indicateindicar why I was checkingcomprobación the time --
161
453280
4576
Los diferentes tipos de símbolos
indican el porqué consultaba la hora,
07:49
what was I doing?
162
457880
1216
¿qué hacía?
07:51
Was I boredaburrido? Was I hungryhambriento?
163
459120
1696
¿estaba aburrida? ¿tenía hambre?
07:52
Was I latetarde?
164
460840
1216
¿se me hacía tarde?
07:54
Did I checkcomprobar it on purposepropósito
or just casuallypor casualidad glancevistazo at the clockreloj?
165
462080
3216
¿consulté la hora a propósito
o por casualidad miré el reloj?
07:57
And this is the keyllave partparte --
166
465320
2256
Y lo más importante,
07:59
representingrepresentando the detailsdetalles
of my daysdías and my personalitypersonalidad
167
467600
3696
representé los detalles
de mis días y personalidad
08:03
throughmediante my datadatos collectioncolección.
168
471320
1936
en mi recopilación de datos.
08:05
UsingUtilizando datadatos as a lenslente or a filterfiltrar
to discoverdescubrir and revealrevelar, for exampleejemplo,
169
473280
4696
Los datos me sirvieron como lupa o filtro
para descubrir y demostrar, por ejemplo,
08:10
my never-endingsin fin anxietyansiedad for beingsiendo latetarde,
170
478000
2176
mi eterna preocupación por llegar tarde,
08:12
even thoughaunque I'm absolutelyabsolutamente always on time.
171
480200
2200
aunque nunca jamás llego tarde.
08:16
StefanieStefanie and I spentgastado one yearaño
collectingcoleccionar our datadatos manuallya mano
172
484200
4096
Stefanie y yo recolectamos nuestros datos
manualmente por un año
08:20
to forcefuerza us to focusatención on the nuancesmatices
that computersordenadores cannotno poder gatherreunir --
173
488320
4496
a fin de concentrarnos en los detalles
que las computadoras pasan por alto
08:24
or at leastmenos not yettodavía --
174
492840
1536
—al menos hasta ahora.
08:26
usingutilizando datadatos alsoademás to exploreexplorar our mindsmentes
and the wordspalabras we use,
175
494400
3496
También usamos los datos para estudiar
nuestra mente y nuestras palabras,
08:29
and not only our activitiesocupaciones.
176
497920
1936
no solo nuestras actividades.
08:31
Like at weeksemana numbernúmero threeTres,
177
499880
1416
Más o menos en la semana tres
08:33
where we trackedrastreado the "thank youstu"
we said and were receivedrecibido,
178
501320
3816
monitoreamos los «gracias»
que decíamos y recibíamos,
08:37
and when I realizeddio cuenta that I thank
mostlyprincipalmente people that I don't know.
179
505160
4656
descubrí que tiendo a agradecerle más
a la gente que no conozco.
08:41
ApparentlyAparentemente I'm a compulsivecompulsivo thankergracias
to waitressescamareras and waiterscamareros,
180
509840
4336
Al parecer, le agradezco compulsivamente
a las meseras y meseros,
08:46
but I definitelyseguro don't thank enoughsuficiente
the people who are closecerca to me.
181
514200
3160
pero no le agradezco lo suficiente
a la gente cercana a mí.
08:51
Over one yearaño,
182
519000
1256
Después de un año,
08:52
the processproceso of activelyactivamente noticingnotar
and countingcontando these typestipos of actionscomportamiento
183
520280
4496
el hacer conscientes y enumerar
este tipo de acciones
08:56
becameconvirtió a ritualritual.
184
524800
1296
se volvió un ritual.
08:58
It actuallyactualmente changedcambiado ourselvesNosotros mismos.
185
526120
2056
Realmente cambió algo en nosotras.
09:00
We becameconvirtió much more
in tunemelodía with ourselvesNosotros mismos,
186
528200
2696
Entramos en una mejor sintonía
con nosotras mismas,
09:02
much more awareconsciente of our behaviorscomportamientos
and our surroundingsalrededores.
187
530920
3120
estábamos más conscientes
de nuestro comportamiento y entorno.
09:06
Over one yearaño, StefanieStefanie and I
connectedconectado at a very deepprofundo levelnivel
188
534680
2976
Ese año, Stefanie y yo establecimos
una conexión muy profunda
09:09
throughmediante our sharedcompartido datadatos diarydiario,
189
537680
2016
a través del diario de datos compartido,
09:11
but we could do this only because
we put ourselvesNosotros mismos in these numbersnúmeros,
190
539720
4296
pero lo logramos porque
nos depositamos en estos números
09:16
addingagregando the contextscontextos
of our very personalpersonal storiescuentos to them.
191
544040
3976
añadiéndoles los contextos
de nuestras historias personales.
09:20
It was the only way
to make them trulyverdaderamente meaningfulsignificativo
192
548040
2456
Solo así logramos
que fueran significativos
09:22
and representativerepresentante of ourselvesNosotros mismos.
193
550520
2200
y que en verdad nos representaran.
09:26
I am not askingpreguntando you
to startcomienzo drawingdibujo your personalpersonal datadatos,
194
554480
3096
No les estoy pidiendo que empiecen
a dibujar sus datos personales,
09:29
or to find a penbolígrafo palcamarada acrossa través de the oceanOceano.
195
557600
2856
o que se envíen postales con un amigo
al otro lado del mundo.
09:32
But I'm askingpreguntando you to considerconsiderar datadatos --
196
560480
2576
Lo que les pido es que vean los datos
09:35
all kindtipo of datadatos --
197
563080
1456
—todo tipo de datos—
09:36
as the beginningcomenzando of the conversationconversacion
198
564560
1776
como el inicio de una conversación
09:38
and not the endfin.
199
566360
1200
y no como el final.
09:40
Because datadatos alonesolo
will never give us a solutionsolución.
200
568080
3176
Porque los datos en sí
nunca nos darán una solución.
09:43
And this is why datadatos failedha fallado us so badlymal --
201
571280
2696
Por eso los datos nos fallaron tanto,
09:46
because we failedha fallado to includeincluir
the right amountcantidad of contextcontexto
202
574000
3376
porque fallamos al no incluir
contexto suficiente
09:49
to representrepresentar realityrealidad --
203
577400
1456
que representara a la realidad,
09:50
a nuancedmatizado, complicatedComplicado
and intricateintrincado realityrealidad.
204
578880
3200
una realidad compleja, intrincada
y llena de matices.
09:54
We keptmantenido looking at these two numbersnúmeros,
205
582960
2456
Seguimos viendo estos dos números,
09:57
obsessingobsesionante with them
206
585440
1496
nos obsesionamos con ellos
09:58
and pretendingpretendiendo that our worldmundo
could be reducedreducido
207
586960
2496
y pensamos que nuestro mundo
podía ser reducido
10:01
to a couplePareja digitsdígitos and a horsecaballo racecarrera,
208
589480
2336
a dos porcentajes y un enfrentamiento,
10:03
while the realreal storiescuentos,
209
591840
1256
entretanto, las historias reales
que en verdad importaban,
10:05
the onesunos that really matteredimportado,
210
593120
1456
10:06
were somewherealgun lado elsemás.
211
594600
1416
las hicimos a un lado.
10:08
What we missedperdido looking at these storiescuentos
only throughmediante modelsmodelos and algorithmsAlgoritmos
212
596040
4416
El ver estas historias a través de modelos
y algoritmos hizo que nos perdiéramos
10:12
is what I call "datadatos humanismhumanismo."
213
600480
2520
de lo que llamo «humanismo de datos».
10:15
In the RenaissanceRenacimiento humanismhumanismo,
214
603560
2016
En el humanismo del Renacimiento,
10:17
Europeaneuropeo intellectualsintelectuales
215
605600
1616
los intelectuales europeos
situaron la naturaleza humana,
10:19
placedmetido the humanhumano naturenaturaleza insteaden lugar of God
at the centercentrar of theirsu viewver of the worldmundo.
216
607240
4920
en lugar de Dios, en el centro
de su visión del mundo.
10:24
I believe something similarsimilar
needsnecesariamente to happenocurrir
217
612800
2216
Creo que algo similar debe pasar
10:27
with the universeuniverso of datadatos.
218
615040
1776
con el universo de los datos.
10:28
Now datadatos are apparentlyaparentemente
treatedtratado like a God --
219
616840
2976
Aparentemente, hoy se cree
que los datos son como Dios,
10:31
keeperguardián of infallibleinfalible truthverdad
for our presentpresente and our futurefuturo.
220
619840
3280
que contienen una verdad infalible
sobre nuestro presente y futuro.
10:35
The experiencesexperiencias
that I sharedcompartido with you todayhoy
221
623840
2896
Las experiencias que compartí
hoy con Uds., me enseñaron
10:38
taughtenseñó me that to make datadatos faithfullyfielmente
representativerepresentante of our humanhumano naturenaturaleza
222
626760
5016
que para hacer que los datos representen
fielmente la naturaleza humana
10:43
and to make sure they will not
misleadengañar us anymorenunca más,
223
631800
3416
y para asegurarnos
de que no nos desorienten más,
10:47
we need to startcomienzo designingdiseño waysformas
to includeincluir empathyempatía, imperfectionimperfección
224
635240
3696
se necesita comenzar a diseñar maneras
de incluir la empatía, la imperfección
10:50
and humanhumano qualitiescalidades
225
638960
1576
y las cualidades humanas
10:52
in how we collectrecoger, processproceso,
analyzeanalizar and displaymonitor them.
226
640560
3720
en la recolección, procesamiento,
análisis y visualización de datos.
10:57
I do see a placelugar where, ultimatelypor último,
227
645280
2976
En definitiva, sí veo un momento
11:00
insteaden lugar of usingutilizando datadatos
only to becomevolverse more efficienteficiente,
228
648280
3336
donde en vez de usar datos
solo para ser más eficientes,
11:03
we will all use datadatos
to becomevolverse more humanehumano.
229
651640
2800
todos usaremos los datos
para ser más humanos.
11:06
Thank you.
230
654880
1216
Gracias.
11:08
(ApplauseAplausos)
231
656120
4441
(Aplausos)

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ABOUT THE SPEAKER
Giorgia Lupi - Information designer
Giorgia Lupi sees beauty in data. She challenges the impersonality that data communicate, designing engaging visual narratives that re-connect numbers to what they stand for: stories, people, ideas.

Why you should listen

What sets Giorgia Lupi apart is her humanistic approach to the world of data.

Her work frequently crosses the divide between digital, print and handcrafted representations of information: primarily, she draws with data. She has a passion for and obsession with data, the material she uses to tell stories, and the lens through which she sees the world.

Data are often considered to be very impersonal, boring and clinical, but Lupi's work proves the opposite. She makes sense of data with a curious mind and a heterogeneous arsenal, which ranges from digital technology to exhausting and repetitive manual labor. She believes we will ultimately unlock the full potential of data only when we embrace their nature, and make them part of our lives, which will inevitably make data more human in the process.

Trained as an architect, Lupi has always been driven by opposing forces: analysis and intuition, logic and beauty, numbers and images. True to these dichotomies, in 2011 she started both her own company and studying for a PhD. She earned her ddoctorate in design at Politecnico di Milano, where she focused on information mapping, and she is now the design director and co-founder of Accurat, a global, data-driven research, design and innovation firm with offices in Milan and New York. She relocated from Italy to New York City, where she now lives.

Thanks to her work and research, Giorgia is a prominent voice in the world of data. She has spoken at numerous events, universities and institutions around the world, including the Museum of Modern Art, the Guggenheim Museum, PopTech Conference, Eyeo Festival, Fast Company Innovation by Design, New York University, Columbia University and the New York Public Library. She has been featured in major international outlets such as the New York Times, The Guardian, the Washington Post, NPR, BBC, TIME magazine, National Geographic, Scientific American, Popular Science, Wired, Vogue, Vanity Fair, Monocle and more. Her work has been exhibited at the Design Museum, the Science Museum, and Somerset House in London; the New York Hall of Science and the Storefront for Art and Architecture in New York; at the Triennale Design Museum and the Design Week in Milan, among others.

With her company, Accurat, she has worked with major international clients including IBM, Google, Microsoft, the United Nations, the World Health Organization, the World Economic Forum, the European Union, the Louis Vuitton-Moet-Hennessy Group, Fiat Chrysler Automobiles, J.P. Morgan Asset Management, Unicredit Group and KPMG Advisory.

Giorgia is the co-author of Dear Data, an aspirational hand-drawn data visualization book that explores the more slippery details of daily life through data, revealing the patterns that inform our decisions and affect our relationships.

Her work is part of the permanent collection of the Museum of Modern Art.

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