TEDGlobal 2014
Dave Troy: Social maps that reveal a city's intersections — and separations
Dave Troy: La carte sociale d’une ville révèle les intersections et les séparations
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Chaque ville a ses quartiers, ses regroupements et ses clubs — les lignes invisible qui unissent ou séparent les gens dans une même ville —. Que pouvons-nous apprendre à propos d’une ville en observant les échanges en ligne? Prenant comme exemple Baltimore sa ville natale, Dave Troy nous montre ce que les tweets des habitants révèlent sur l’identité de ceux qui y vivent, à qui ils parlent et à qui ils ne parlent pas.
Dave Troy - Technologist
The co-host of TEDxMidAtlantic, Dave Troy is a serial entrepreneur and a data-viz fan. Full bio
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00:12
When we think about mapping cities,
0
620
1775
En imaginant
la carte d'une ville,
la carte d'une ville,
00:14
we tend to think about roads
and streets and buildings,
and streets and buildings,
1
2395
2805
on pense souvent aux routes,
aux rues, aux édifices
aux rues, aux édifices
00:17
and the settlement narrative
that led to their creation,
that led to their creation,
2
5200
2800
et à l'histoire des pionniers
qui ont permis sa fondation.
qui ont permis sa fondation.
00:20
or you might think about
the bold vision of an urban designer,
the bold vision of an urban designer,
3
8000
2984
Ou peut-être aussi à la vision
d'un urbaniste?
d'un urbaniste?
00:22
but there's other ways
to think about mapping cities
to think about mapping cities
4
10984
2503
Mais il existe d'autres
« cartes » de villes
« cartes » de villes
00:25
and how they got to be made.
5
13487
2166
qui montrent l'évolution.
00:27
Today, I want to show you
a new kind of map.
a new kind of map.
6
15653
2093
Ici, je vous montrerai
une nouvelle carte.
une nouvelle carte.
00:29
This is not a geographic map.
7
17746
1496
Rien à voir avec la géographie.
00:31
This is a map of the relationships
between people in my hometown
between people in my hometown
8
19242
3131
Ce sont les liens qu'entretiennent
les gens de ma ville natale,
les gens de ma ville natale,
00:34
of Baltimore, Maryland,
9
22373
1340
Baltimore, dans le Maryland.
00:35
and what you can see here is that
each dot represents a person,
each dot represents a person,
10
23713
4417
Ici, chaque point
représente une personne,
représente une personne,
00:40
each line represents a relationship
between those people,
between those people,
11
28130
3294
chaque ligne représente un lien
entre ces personnes
entre ces personnes
00:43
and each color represents a community
within the network.
within the network.
12
31424
3446
et chaque couleur représente
une communauté dans le réseau.
une communauté dans le réseau.
00:46
Now, I'm here on the green side,
down on the far right where the geeks are,
down on the far right where the geeks are,
13
34870
4862
Moi, je vis dans le quartier en vert,
en bas à droite avec les geeks.
en bas à droite avec les geeks.
00:51
and TEDx also is down
on the far right. (Laughter)
on the far right. (Laughter)
14
39732
3848
TEDx se trouve aussi en bas à droite.
(rires)
(rires)
00:55
Now, on the other side of the network,
15
43580
2577
Si l'on regarde l'autre côté du réseau,
00:58
you tend to have primarily
African-American and Latino folks
African-American and Latino folks
16
46157
2960
ce sont surtout
des Afros et Latinos-Américains,
des Afros et Latinos-Américains,
01:01
who are really concerned about somewhat
different things than the geeks are,
different things than the geeks are,
17
49117
3590
des gens qui ont des préoccupations
qui diffèrent de celles des geeks.
qui diffèrent de celles des geeks.
01:04
but just to give some sense,
18
52707
1441
Mais pour simplifier,
01:06
the green part of the network
we call Smalltimore,
we call Smalltimore,
19
54148
2406
le vert dans le réseau,
c'est « Smalltimore »
c'est « Smalltimore »
01:08
for those of us that inhabit it,
20
56554
1545
du moins, pour ses habitants,
01:10
because it seems as though
we're living in a very small town.
we're living in a very small town.
21
58099
2915
parce que nous imaginons
vivre dans une petite ville.
vivre dans une petite ville.
01:13
We see the same people
over and over again,
over and over again,
22
61014
2034
Nous voyons toujours les mêmes gens,
01:15
but that's because
we're not really exploring
we're not really exploring
23
63048
2171
parce que nous explorons peu
01:17
the full depth and breadth of the city.
24
65219
2862
tout ce que notre ville peut nous offrir.
01:20
On the other end of the network,
25
68081
1752
De l'autre côté du réseau,
01:21
you have folks who are interested
in things like hip-hop music
in things like hip-hop music
26
69833
2937
on voit les gens s'intéressant
à des trucs comme le hip-hop,
à des trucs comme le hip-hop,
01:24
and they even identify with living
in the DC/Maryland/Virginia area
in the DC/Maryland/Virginia area
27
72770
3804
et qui disent habiter la région de
Washington, Maryland ou de la Virginie,
Washington, Maryland ou de la Virginie,
01:28
over, say, the Baltimore city
designation proper.
designation proper.
28
76574
4416
au lieu, par exemple,
de dire qu'ils vivent à Baltimore.
de dire qu'ils vivent à Baltimore.
01:32
But in the middle, you see that there's
29
80990
2100
Mais au milieu, on voit
01:35
something that connects
the two communities together,
the two communities together,
30
83090
2483
que quelque chose unit
les deux communautés.
les deux communautés.
01:37
and that's sports.
31
85573
879
Le sports!
01:38
We have the Baltimore Orioles,
the Baltimore Ravens football team,
the Baltimore Ravens football team,
32
86452
3088
Nous avons les Orioles (baseball),
les Ravens (football),
les Ravens (football),
01:41
Michael Phelps, the Olympian.
33
89540
1446
Michael Phelps, l'olympien,
01:42
Under Armour, you may have heard of,
is a Baltimore company,
is a Baltimore company,
34
90986
2838
Under Armour, une entreprise
qui a commencé à Baltimore.
qui a commencé à Baltimore.
01:45
and that community of sports
acts as the only bridge
acts as the only bridge
35
93824
2433
C'est la communauté sportive
01:48
between these two ends of the network.
36
96257
2271
qui relie les deux extrémités du réseau.
01:50
Let's take a look at San Francisco.
37
98528
1895
Regardons la carte de San Francisco;
01:52
You see something a little bit
different happening in San Francisco.
different happening in San Francisco.
38
100423
3186
C'est un peu différent là-bas.
01:55
On the one hand, you do have
the media, politics and news lobe
the media, politics and news lobe
39
103609
4393
D'un côté, il y a les médias, la politique
et les nouvelles (en bleu foncé)
et les nouvelles (en bleu foncé)
02:00
that tends to exist
in Baltimore and other cities,
in Baltimore and other cities,
40
108002
2535
qui existent quand même
à Baltimore et ailleurs,
à Baltimore et ailleurs,
02:02
but you also have this
very predominant group
very predominant group
41
110537
2355
mais on voit aussi
un grand groupe de geeks
un grand groupe de geeks
02:04
of geeks and techies that are sort of
taking over the top half of the network,
taking over the top half of the network,
42
112892
4393
et de technophiles qui s'accaparent
la moitié supérieure du réseau.
la moitié supérieure du réseau.
02:09
and there's even a group
that's so distinct and clear
that's so distinct and clear
43
117285
2502
Il y a même un groupe
qui apparaît clairement.
qui apparaît clairement.
02:11
that we can identify it
as Twitter employees,
as Twitter employees,
44
119787
2350
Les employés de Twitter (en rose),
02:14
next to the geeks, in between
the gamers and the geeks,
the gamers and the geeks,
45
122137
3367
entre les geeks et les amateurs
de jeux vidéo (en violet).
de jeux vidéo (en violet).
02:17
at the opposite end
of the hip-hop spectrum.
of the hip-hop spectrum.
46
125504
2941
Ils sont à l'opposé des gens
intéressés par le hip-hop.
intéressés par le hip-hop.
02:20
So you can see, though,
47
128445
1717
Ainsi, on peut voir
02:22
that the tensions that we've
heard about in San Francisco
heard about in San Francisco
48
130162
2681
que les tensions connues à San Francisco,
02:24
in terms of people being
concerned about gentrification
concerned about gentrification
49
132843
2921
en ce qui concerne la crainte
d'embourgeoisement des gens,
d'embourgeoisement des gens,
02:27
and all the new tech companies
that are bringing new wealth
that are bringing new wealth
50
135764
2759
les boîtes informatiques
qui procurent une vaste richesse,
qui procurent une vaste richesse,
02:30
and settlement into the city are real,
51
138523
2097
et le choix de la vie en ville,
tout ça est bien réel.
tout ça est bien réel.
02:32
and you can actually see
that documented here.
that documented here.
52
140620
2229
C'est exactement ce que
montre cette carte.
montre cette carte.
02:34
You can see the LGBT community
53
142849
2020
Que les gais, lesbiennes, bisexuels
et transgenres (en violet foncé)
et transgenres (en violet foncé)
02:36
is not really getting along
with the geek community that well,
with the geek community that well,
54
144869
3296
ne s'entendent pas vraiment
avec la communauté des geeks,
avec la communauté des geeks,
02:40
the arts community, the music community.
55
148165
2132
des musiciens et des artistes.
02:42
And so it leads to things like this.
56
150297
1773
Et donc, on voit ça :
02:44
["Evict Twitter"]
57
152070
973
[« Twitter à la rue »]
02:45
Somebody sent me this photo
a few weeks ago,
a few weeks ago,
58
153043
1824
J'ai reçu cette photo
il y a quelques semaines.
il y a quelques semaines.
02:46
and it shows what is happening
on the ground in San Francisco,
on the ground in San Francisco,
59
154867
2907
Ça explique ce qui se passe
réellement à San Francisco.
réellement à San Francisco.
02:49
and I think you can
actually try to understand that
actually try to understand that
60
157774
2384
Et qui, je pense, peut être compris
02:52
through looking at a map like this.
61
160158
1702
en regardant une carte
comme celle-là.
comme celle-là.
02:53
Let's take a look at Rio de Janeiro.
62
161860
1760
Regardons Rio de Janeiro.
02:55
I spent the last few weeks
gathering data about Rio,
gathering data about Rio,
63
163620
2454
J'ai récolté des données sur Rio
pendant des semaines.
pendant des semaines.
02:58
and one of the things
that stood out to me about this city
that stood out to me about this city
64
166074
2807
L'une des choses qui m'a surpris
à propos de cette ville
à propos de cette ville
03:00
is that everything's
really kind of mixed up.
really kind of mixed up.
65
168881
2122
c'est que tout semble emmêlé.
03:03
It's a very heterogenous city in a way
that Baltimore or San Francisco is not.
that Baltimore or San Francisco is not.
66
171003
4104
C'est très hétérogène,
pas comme Baltimore et San Francisco.
pas comme Baltimore et San Francisco.
03:07
You still have the lobe of people involved
67
175107
2455
On a toujours les fonctionnaires,
les journalistes,
les journalistes,
03:09
with government, newspapers,
politics, columnists.
politics, columnists.
68
177562
2384
les politiciens et les chroniqueurs.
03:11
TEDxRio is down in the lower right,
right next to bloggers and writers.
right next to bloggers and writers.
69
179946
3404
TedxRio, en bas à droite, juste
à côté des blogueurs et des rédacteurs.
à côté des blogueurs et des rédacteurs.
03:15
But then you also have this
tremendous diversity of people
tremendous diversity of people
70
183350
2709
Mais les habitants de la ville
sont si différents.
sont si différents.
03:18
that are interested
in different kinds of music.
in different kinds of music.
71
186059
2274
Ils s'intéressent
à toute sorte de musique.
à toute sorte de musique.
03:20
Even Justin Bieber fans
are represented here.
are represented here.
72
188333
2204
Nous voyons même
des adeptes de Justin Bieber,
des adeptes de Justin Bieber,
03:22
Other boy bands, country singers,
73
190537
2892
d'autres boys band, de musique country,
03:25
gospel music, funk and rap
and stand-up comedy,
and stand-up comedy,
74
193429
2908
de musique gospel, de funk,
de rap et d'humour.
de rap et d'humour.
03:28
and there's even a whole section
around drugs and jokes.
around drugs and jokes.
75
196337
3039
Il y a même toute une section
pour les drogues et les blagues.
pour les drogues et les blagues.
03:31
How cool is that?
76
199376
1486
N'est-ce pas génial?
03:32
And then the Flamengo football team
is also represented here.
is also represented here.
77
200862
3134
L’équipe Flamengo (football)
est aussi recensée.
est aussi recensée.
03:35
So you have that same kind of spread
78
203996
2160
Il y a la même sorte d'étalement,
03:38
of sports and civics
and the arts and music,
and the arts and music,
79
206156
2715
avec le sport, l'éducation civique,
les arts et la musique,
les arts et la musique,
03:40
but it's represented
in a very different way,
in a very different way,
80
208871
2161
mais la représentation
est bien différente.
est bien différente.
03:43
and I think that maybe fits
with our understanding of Rio
with our understanding of Rio
81
211032
3320
Ça correspond bien
à ce que nous percevons de Rio,
à ce que nous percevons de Rio,
03:46
as being a very multicultural,
musically diverse city.
musically diverse city.
82
214352
4014
une ville multiculturelle
et diversifiée sur le plan musical.
et diversifiée sur le plan musical.
03:50
So we have all this data.
83
218366
3618
Maintenant que nous avons
toutes ces données.
toutes ces données.
03:53
It's an incredibly rich set of data
that we have about cities now,
that we have about cities now,
84
221984
3118
Un ensemble varié de données
sur les villes,
sur les villes,
03:57
maybe even richer than any data set
that we've ever had before.
that we've ever had before.
85
225102
3246
probablement plus varié que jamais,
04:00
So what can we do with it?
86
228348
1924
que pouvons-nous en faire?
04:02
Well, I think the first thing
that we can try to understand
that we can try to understand
87
230272
2870
Premièrement, nous pouvons conclure
04:05
is that segregation is a social construct.
88
233142
2338
que la ségrégation
est une construction sociale.
est une construction sociale.
04:07
It's something that we choose to do,
and we could choose not to do it,
and we could choose not to do it,
89
235480
3344
Nous choisissons d'en faire,
mais nous pourrions y renoncer.
mais nous pourrions y renoncer.
04:10
and if you kind of think about it,
90
238824
1932
À bien y penser,
04:12
what we're doing with this data
is aiming a space telescope at a city
is aiming a space telescope at a city
91
240756
3411
avoir ces données, c'est comme observer
une ville avec un télescope spatial
une ville avec un télescope spatial
04:16
and looking at it as if was
a giant high school cafeteria,
a giant high school cafeteria,
92
244167
3032
et l'imaginer comme
une grande cafétéria d'école
une grande cafétéria d'école
04:19
and seeing how everybody arranged
themselves in a seating chart.
themselves in a seating chart.
93
247199
3738
et de voir où les gens s'assoient.
04:22
Well maybe it's time to shake up
the seating chart a little bit.
the seating chart a little bit.
94
250937
3313
Peut-être est-il le temps
de changer les habitudes un peu.
de changer les habitudes un peu.
04:26
The other thing that we start to realize
95
254250
2540
Les données nous font aussi comprendre
04:28
is that race is a really
poor proxy for diversity.
poor proxy for diversity.
96
256790
2638
que la race n'indique pas les intérêts.
04:31
We've got people represented
from all different types of races
from all different types of races
97
259428
2937
Notre carte recense
des gens de différentes ethnicités,
des gens de différentes ethnicités,
04:34
across the entire map here --
98
262365
2326
partout sur la carte.
04:36
only looking at race
99
264691
2376
L'ethnicité en elle-même
04:39
doesn't really contribute to
our development of diversity.
our development of diversity.
100
267067
2718
ne contribue pas
au développement de la diversité.
au développement de la diversité.
04:41
So if we're trying to use diversity
101
269785
1739
Si nous croyons que la diversité
04:43
as a way to tackle some of our
more intractable problems,
more intractable problems,
102
271524
3081
est la solution à nos problèmes
difficiles à gérer,
difficiles à gérer,
04:46
we need to start to think
about diversity in a new way.
about diversity in a new way.
103
274605
3294
nous devrions voir
la diversité d'une autre façon.
la diversité d'une autre façon.
04:49
And lastly, we have the ability to create
104
277899
3527
Enfin, nous avons le pouvoir
04:53
interventions to start to reshape
our cities in a new way,
our cities in a new way,
105
281426
3094
d'intervenir pour remodeler nos villes.
04:56
and I believe that if
we have that capability,
we have that capability,
106
284520
2600
Et, je crois que
comme nous avons ce pouvoir,
comme nous avons ce pouvoir,
04:59
we may even bear some
responsibility to do so.
responsibility to do so.
107
287120
3065
nous en avons presque l'obligation.
05:02
So what is a city?
108
290185
1765
Qu'est-ce qu'une ville?
05:03
I think some might say that it is
109
291950
2206
Peut-être direz-vous
que c'est des frontières géographiques
ou un bloc de rues et d'édifices.
ou un bloc de rues et d'édifices.
05:06
a geographical area or a collection
of streets and buildings,
of streets and buildings,
110
294156
3160
05:09
but I believe that a city
is the sum of the relationships
is the sum of the relationships
111
297316
2752
Mais pour moi, une ville,
c'est la somme de tous les liens
c'est la somme de tous les liens
des gens qui y vivent.
05:12
of the people that live there,
112
300068
1561
05:13
and I believe that if we can start to
document those relationships in a real way
document those relationships in a real way
113
301629
6051
Je pense que si nous documentons
ces liens d'une façon réaliste,
ces liens d'une façon réaliste,
05:19
then maybe we have a real shot
114
307680
1733
alors peut-être arriverons-nous
05:21
at creating those kinds of cities
that we'd like to have.
that we'd like to have.
115
309413
2675
à créer le genre de ville
auquel nous rêvons.
auquel nous rêvons.
05:24
Thank you.
116
312088
1357
Merci.
(Applaudissements).
05:25
(Applause)
117
313445
2304
ABOUT THE SPEAKER
Dave Troy - TechnologistThe co-host of TEDxMidAtlantic, Dave Troy is a serial entrepreneur and a data-viz fan.
Why you should listen
Dave Troy is a serial entrepreneur and community activist in Baltimore, Maryland. He is CEO and product architect at 410 Labs, maker of the popular e-mail management tool Mailstrom.co. He has been acknowledged by the founding team at Twitter as the first developer to utilize the Twitter API, with his project “Twittervision,” which was featured in the 2008 MoMA exhibition “Design and the Elastic Mind.” His crowdsourced project Peoplemaps.org uses social network data to map cities. He is also organizer of TEDxMidAtlantic and is passionate about data, cities, and entrepreneurship.
Read his post, "The Math Behind Peoplemaps."
Dave Troy | Speaker | TED.com