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

ג'ורג'יה לופי: איך נוכל למצוא את עצמנו בנתונים

Filmed:
1,279,894 views

ג'ורג'יה לופי משתמשת בנתונים כדי לספר סיפורים אנושיים על ידי הוספת ניואנסים למספרים. בהרצאה מקסימה זו היא מספרת כיצד אנו יכולים להוסיף אישיות לנתונים, לייצג באופן חזותי אפילו את הפרטים הרגילים של חיי היום-יום שלנו, ולהפוך את המופשט והבלתי ניתן לספירה למשהו שניתן לראות, לחוש ולקשר באופן מיידי לחיינו.
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
This is what my last weekשָׁבוּעַ lookedהביט like.
0
760
2880
כך נראה השבוע החולף שלי.
00:16
What I did,
1
4680
1696
מה עשיתי,
00:18
who I was with,
2
6400
1816
עם מי נפגשתי,
00:20
the mainרָאשִׁי sensationsתחושות I had
for everyכֹּל wakingמתעורר hourשָׁעָה ...
3
8240
3120
החוויות הגדולות שהיו לי
בכל שעה ושעה...
00:24
If the feelingמַרגִישׁ cameבא as I thought of my dadאַבָּא
4
12080
2496
אם התחושה נוצרה כשחשבתי על אבי
00:26
who recentlyלאחרונה passedעבר away,
5
14600
1776
שהלך לעולמו לאחרונה,
00:28
or if I could have just definitelyבהחלט
avoidedנמנע the worriesדאגות and anxietiesחרדות.
6
16400
4056
או אם הצלחתי פשוט להמנע
מהדאגות ומהחרדות.
00:32
And if you think I'm a little obsessiveאובססיבי,
7
20480
1936
ואם אתם חושבים
שאני טיפה אובססיבית,
אתם בוודאי צודקים.
00:34
you're probablyכנראה right.
8
22440
1856
אבל ברור שמההמחשה החזותית הזו
00:36
But clearlyבְּבִירוּר, from this visualizationרְאִיָה,
9
24320
2256
תוכלו ללמוד עליי הרבה יותר
מאשר מזו,
00:38
you can learnלִלמוֹד much more about me
than from this other one,
10
26600
3296
00:41
whichאיזה are imagesתמונות you're
probablyכנראה more familiarמוּכָּר with
11
29920
2976
שמורכבת מצורות שאתם כנראה
מכירים טוב יותר
00:44
and whichאיזה you possiblyיִתָכֵן even have
on your phoneטלפון right now.
12
32920
2816
ושכנראה יש לכם אפילו בטלפון.
00:47
Barבָּר chartsתרשימים for the stepsצעדים you walkedהלך,
13
35760
2216
טבלת עמודות של הצעדים שהלכתם,
00:50
pieפַּאִי chartsתרשימים for the qualityאיכות
of your sleepלִישׁוֹן --
14
38000
2376
תרשימי עוגה של איכות השינה שלכם --
00:52
the pathנָתִיב of your morningשַׁחַר runsרץ.
15
40400
1720
מסלול ריצת הבוקר שלכם.
00:55
In my day jobעבודה, I work with dataנתונים.
16
43280
2296
במקצוע שלי, אני עובדת עם נתונים.
00:57
I runלָרוּץ a dataנתונים visualizationרְאִיָה designלְעַצֵב companyחֶברָה,
17
45600
2496
אני מנהלת חברה
לעיצוב חזותי של נתונים
01:00
and we designלְעַצֵב and developלְפַתֵחַ waysדרכים
to make informationמֵידָע accessibleנגיש
18
48120
3336
ואנחנו מתכננים ומפתחים דרכים
להנגשת נתונים
01:03
throughדרך visualחָזוּתִי representations- ייצוגים.
19
51480
2096
באמצעות ייצוגים חזותיים.
01:05
What my jobעבודה has taughtלימד me over the yearsשנים
20
53600
3016
מה שלמדתי מהעבודה שלי
במהלך השנים
01:08
is that to really understandמבין dataנתונים
and theirשֶׁלָהֶם trueנָכוֹן potentialפוטנציאל,
21
56640
4216
הוא שכדי באמת להבין נתונים
ואת הפוטנציאל האמיתי שלהם,
01:12
sometimesלִפְעָמִים we actuallyלמעשה
have to forgetלשכוח about them
22
60880
3096
לפעמים אנחנו צריכים
ממש לשכוח אותם
ובמקום זאת - לראות דרכם.
01:16
and see throughדרך them insteadבמקום זאת.
23
64000
1760
01:18
Because dataנתונים are always
just a toolכְּלִי we use to representלְיַצֵג realityמְצִיאוּת.
24
66440
3576
כי נתונים הם רק כלי שמשמש אותנו
כדי לייצג מציאות.
01:22
They're always used
as a placeholderמציין מיקום for something elseאַחֵר,
25
70040
2856
הם משמשים תמיד
כמצייני מיקום למשהו אחר,
01:24
but they are never the realאמיתי thing.
26
72920
2176
אבל הם אף פעם לא הדבר האמיתי.
01:27
But let me stepשלב back for a momentרֶגַע
27
75120
1936
אבל תנו לי לחזור לרגע
01:29
to when I first understoodהבין
this personallyאישית.
28
77080
2480
לרגע שבו אני אישית
הבנתי את זה.
01:32
In 1994, I was 13 yearsשנים oldישן.
29
80280
3336
בשנת 1994 הייתי בת 13,
01:35
I was a teenagerמִתבַּגֵר in Italyאִיטַלִיָה.
30
83640
1936
הייתי מתבגרת באיטליה.
01:37
I was too youngצָעִיר
to be interestedמעוניין in politicsפּוֹלִיטִיקָה,
31
85600
2616
הייתי צעירה מכדי להתעניין בפוליטיקה,
01:40
but I knewידע that a businessmanאיש עסקים,
Silvioסילביו Berlusconiברלוסקוני,
32
88240
2496
אבל ידעתי שאיש עסקים אחד,
סילביו ברלוסקוני,
01:42
was runningרץ for presidentנָשִׂיא
for the moderateלְמַתֵן right.
33
90760
2560
רץ לנשיאות מטעם הימין המתון.
01:46
We livedחי in a very liberalלִיבֵּרָלִי townהעיר,
34
94120
2016
גרנו בעיירה ליברלית מאד,
01:48
and my fatherאַבָּא was a politicianפּוֹלִיטִיקָאִי
for the Democraticדֵמוֹקרָטִי Partyמפלגה.
35
96160
3296
ואבי היה פוליטיקאי
מטעם המפלגה הדמוקרטית.
01:51
And I rememberלִזכּוֹר that no one thought
that Berlusconiברלוסקוני could get electedנבחר --
36
99480
4336
אני זוכרת שאיש לא חשב
שברלוסקוני יכול להיבחר --
01:55
that was totallyלְגַמרֵי not an optionאוֹפְּצִיָה.
37
103840
1760
זו כלל לא היתה אפשרות.
01:58
But it happenedקרה.
38
106560
1216
אבל זה קרה.
01:59
And I rememberלִזכּוֹר the feelingמַרגִישׁ very vividlyבבהירות.
39
107800
2536
ואני זוכרת את ההרגשה הזו בבהירות.
02:02
It was a completeלְהַשְׁלִים surpriseהַפתָעָה,
40
110360
1856
זו היתה הפתעה מוחלטת,
02:04
as my dadאַבָּא promisedמוּבטָח that in my townהעיר
he knewידע nobodyאף אחד who votedהצביעו for him.
41
112240
5040
כי אבי נשבע שהוא לא הכיר
איש בעיירה שלנו שהצביע עבורו.
02:10
This was the first time
42
118720
1496
זו היתה הפעם הראשונה
02:12
when the dataנתונים I had gaveנתן me
a completelyלַחֲלוּטִין distortedמְעוּוָת imageתמונה of realityמְצִיאוּת.
43
120240
4560
שבה הנתונים שהיו ברשותי סיפקו לי
תמונה מעוותת לגמרי של המציאות.
02:17
My dataנתונים sampleלִטעוֹם was actuallyלמעשה
prettyיפה limitedמוגבל and skewedמוטה,
44
125280
3296
מדגם הנתונים שלי היה למעשה
די מוגבל ומוטה,
02:20
so probablyכנראה it was because of that,
I thought, I livedחי in a bubbleבּוּעָה,
45
128600
3736
וכנראה זו הסיבה, כך חשבתי.
חייתי בתוך בועה,
02:24
and I didn't have enoughמספיק chancesהסיכויים
to see outsideבחוץ of it.
46
132360
2600
ולא הזדמן לי הרבה לצאת ממנה.
02:28
Now, fast-forwardמהר קדימה to Novemberנוֹבֶמבֶּר 8, 2016
47
136080
3776
במעבר מהיר ל-8 בנובמבר 2016
בארצות הברית.
02:31
in the Unitedמאוחד Statesמדינות.
48
139880
1200
02:33
The internetאינטרנט pollsסקרים,
49
141960
1296
הסקרים באינטרנט,
02:35
statisticalסטָטִיסטִי modelsמודלים,
50
143280
1376
המודלים הסטטיסטיים,
02:36
all the punditsפרשנים agreeingמסכים on a possibleאפשרי
outcomeתוֹצָאָה for the presidentialנְשִׂיאוּתִי electionבְּחִירָה.
51
144680
4816
כל המומחים הסכימו על תוצאה אפשרית
בבחירות לנשיאות.
02:41
It lookedהביט like we had
enoughמספיק informationמֵידָע this time,
52
149520
2616
היה נראה שהפעם
יש לנו מספיק מידע,
02:44
and manyרב more chancesהסיכויים to see outsideבחוץ
the closedסָגוּר circleמעגל we livedחי in --
53
152160
4096
ושביכולתנו לראות אפשרויות רבות יותר
מחוץ למעגל הסגור שחיינו בו --
02:48
but we clearlyבְּבִירוּר didn't.
54
156280
1320
אבל ברור שלא הצלחנו.
02:50
The feelingמַרגִישׁ feltהרגיש very familiarמוּכָּר.
55
158040
2096
התחושה היתה מאד מוכרת.
02:52
I had been there before.
56
160160
1480
כבר חוויתי את זה.
02:54
I think it's fairהוֹגֶן to say
the dataנתונים failedנִכשָׁל us this time --
57
162360
2856
אני חושבת שהוגן לומר
שהנתונים הטעו אותנו הפעם --
02:57
and prettyיפה spectacularlyמרהיב.
58
165240
1856
ובאופן מפואר מאד.
02:59
We believedהאמינו in dataנתונים,
59
167120
1696
אנחנו האמנו בנתונים,
03:00
but what happenedקרה,
60
168840
1416
אבל מה שקרה,
03:02
even with the mostרוב respectedנִכבָּד newspaperעיתון,
61
170280
2696
אפילו בעיתון המכובד ביותר,
03:05
is that the obsessionדִבּוּק to reduceלְהַפחִית everything
to two simpleפָּשׁוּט percentageאֲחוּזִים numbersמספרים
62
173000
4696
זה שהאובססיה לצמצם כל דבר
לשני מספרי אחוזים פשוטים
03:09
to make a powerfulחָזָק headlineכּוֹתֶרֶת
63
177720
1976
כדי ליצור כותרת עוצמתית
03:11
madeעָשׂוּי us focusמוֹקֵד on these two digitsספרות
64
179720
2056
גרמה לנו להתמקד בשני המספרים האלו
03:13
and them aloneלבד.
65
181800
1200
ורק בהם.
03:15
In an effortמַאֲמָץ to simplifyלפשט the messageהוֹדָעָה
66
183560
2056
במאמץ לפשט את המסר
03:17
and drawלצייר a beautifulיפה,
inevitableבִּלתִי נִמנַע redאָדוֹם and blueכָּחוֹל mapמַפָּה,
67
185640
3416
ולצייר מפה יפה ובלתי-נמנעת
של כחול ואדום,
03:21
we lostאבד the pointנְקוּדָה completelyלַחֲלוּטִין.
68
189080
1880
החמצנו לגמרי את העיקר.
03:23
We somehowאיכשהו forgotשכח
that there were storiesסיפורים --
69
191440
2136
איכשהו שכחנו שישנם סיפורים --
03:25
storiesסיפורים of humanבן אנוש beingsישויות
behindמֵאָחוֹר these numbersמספרים.
70
193600
2360
סיפורים של בני אדם
מאחורי המספרים האלו.
03:29
In a differentשונה contextהֶקשֵׁר,
71
197240
1576
בהקשר אחר,
03:30
but to a very similarדוֹמֶה pointנְקוּדָה,
72
198840
1656
אבל עם מסר דומה מאד,
03:32
a peculiarמוּזָר challengeאתגר was presentedמוצג
to my teamקְבוּצָה by this womanאִשָׁה.
73
200520
3896
הצוות שלי קיבל אתגר ייחודי
מן האישה הזאת.
03:36
She cameבא to us with a lot of dataנתונים,
74
204440
2376
היא הגיעה אלינו עם נתונים רבים,
03:38
but ultimatelyבסופו של דבר she wanted to tell
one of the mostרוב humaneאֶנוֹשִׁי storiesסיפורים possibleאפשרי.
75
206840
4416
אבל בעצם היא רצתה לספר את אחד
הסיפורים האנושיים ביותר.
03:43
She's Samanthaסמנתה Cristoforettiכריסטופורטי.
76
211280
1696
זוהי סמנתה כריסטופורטי.
03:45
She has been the first
Italianאִיטַלְקִית womanאִשָׁה astronautאַסטרוֹנָאוּט,
77
213000
2576
היא היתה האסטרונאוטית
האיטלקיה הראשונה,
03:47
and she contactedצור קשר us before beingלהיות launchedMANAG מספר
78
215600
2496
והיא יצרה אתנו קשר לפני שיגורה
03:50
on a six-month-longשישה חודשים expeditionמִשׁלַחַת
to the Internationalבינלאומי Spaceמֶרחָב Stationתַחֲנָה.
79
218120
3896
למסע בן ששה חודשים
לתחנת החלל הבינלאומית.
03:54
She told us, "I'm going to spaceמֶרחָב,
80
222040
2216
היא אמרה לנו
"אני טסה לחלל,
03:56
and I want to do something meaningfulבעל משמעות
with the dataנתונים of my missionמשימה
81
224280
3096
"ואני רוצה לעשות משהו בעל משמעות
עם הנתונים מהמשימה שלי
כדי לגעת באנשים".
03:59
to reachלְהַגִיעַ out to people."
82
227400
1240
04:01
A missionמשימה to the
Internationalבינלאומי Spaceמֶרחָב Stationתַחֲנָה
83
229600
2536
במסע אל תחנת החלל הבינלאומית
נוצרים טרה-בייטים של נתונים
04:04
comesבא with terabytesטרה-בתים of dataנתונים
84
232160
2096
על כל דבר שרק תוכלו לדמיין --
04:06
about anything you can possiblyיִתָכֵן imagineלדמיין --
85
234280
2376
המסלולים סביב כדור הארץ,
04:08
the orbitsמסלולים around Earthכדור הארץ,
86
236680
1496
המהירות והמיקום של תחנת החלל הבינלאומית
04:10
the speedמְהִירוּת and positionעמדה of the ISSISS
87
238200
2096
04:12
and all of the other thousandsאלפים
of liveלחיות streamsזרמים from its sensorsחיישנים.
88
240320
3680
וכל יתר אלפי השידורים החיים
מהחיישנים שלה.
04:16
We had all of the hardקָשֶׁה dataנתונים
we could think of --
89
244840
2896
היו לנו את כל הנתונים המוצקים
שיכולנו לחשוב עליהם --
04:19
just like the punditsפרשנים
before the electionבְּחִירָה --
90
247760
2416
בדיוק כמו למומחים לפני הבחירות --
04:22
but what is the pointנְקוּדָה
of all these numbersמספרים?
91
250200
2976
אבל מה הטעם בכל המספרים האלו?
04:25
People are not interestedמעוניין
in dataנתונים for the sakeסאקה of it,
92
253200
2736
אנשים אינם מעוניינים בנתונים
רק לשם הנתונים,
04:27
because numbersמספרים are never the pointנְקוּדָה.
93
255960
1855
כי המספרים לעולם אינם העיקר.
04:29
They're always the meansאומר to an endסוֹף.
94
257839
1961
הם משמשים תמיד אמצעי.
["אני כאן"]
04:32
The storyכַּתָבָה we neededנָחוּץ to tell
95
260839
1777
הסיפור שהיה עלינו לספר
הוא שיש אדם בתוך קופסת פח
04:34
is that there is a humanבן אנוש beingלהיות
in a teenyקְטַנטַן boxקופסא
96
262640
2496
04:37
flyingעַף in spaceמֶרחָב aboveמֵעַל your headרֹאשׁ,
97
265160
2256
שמרחפת בחלל מעל לראשיכם,
04:39
and that you can actuallyלמעשה see her
with your nakedעֵירוֹם eyeעַיִן on a clearברור night.
98
267440
4096
ושבלילה בהיר אפשר לראותה
בעין בלתי מזויינת.
04:43
So we decidedהחליט to use dataנתונים
to createלִיצוֹר a connectionחיבור
99
271560
3096
אז החלטנו להשתמש בנתונים
כדי ליצור קשר
04:46
betweenבֵּין Samanthaסמנתה and all of the people
looking at her from belowלְהַלָן.
100
274680
4056
בין סמנתה לבין כל האנשים
שמביטים עליה מלמטה.
04:50
We designedמְעוּצָב and developedמפותח
what we calledשקוראים לו "Friendsחברים in Spaceמֶרחָב,"
101
278760
3176
תכננו ופיתחנו את מה שאנו מכנים:
"חברים בחלל",
04:53
a webאינטרנט applicationיישום that simplyבפשטות
letsמאפשר you say "helloשלום" to Samanthaסמנתה
102
281960
4656
אפליקציית רשת שפשוט מאפשרת לכם
לומר "שלום" לסמנתה
04:58
from where you are,
103
286640
1256
מהמקום בו אתם נמצאים,
04:59
and "helloשלום" to all the people
who are onlineבאינטרנט at the sameאותו time
104
287920
3536
ולומר "שלום" לכל האנשים
שמחוברים באותו זמן לרשת
05:03
from all over the worldעוֹלָם.
105
291480
1520
מכל העולם.
05:05
And all of these "hellosשלום"
left visibleנִרְאֶה marksסימנים on the mapמַפָּה
106
293640
3456
וכל אמירות ה"שלום" הללו
השאירו סימנים חזותיים על המפה
05:09
as Samanthaסמנתה was flyingעַף by
107
297120
2016
כשסמנתה חלפה מעליהם
05:11
and as she was actuallyלמעשה
wavingלנופף back everyכֹּל day at us
108
299160
3376
וכשהיא נופפה אלינו בחזרה כל יום
05:14
usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני Twitterטוויטר from the ISSISS.
109
302560
1680
באמצעות טוויטר מתחנת החלל.
05:16
This madeעָשׂוּי people see the mission'sהמשימה של dataנתונים
from a very differentשונה perspectiveפֶּרספֶּקטִיבָה.
110
304880
4976
זה איפשר לראות את הנתונים מהמשימה
מזווית שונה לגמרי,
05:21
It all suddenlyפִּתְאוֹם becameהפכתי much more
about our humanבן אנוש natureטֶבַע and our curiosityסַקרָנוּת,
111
309880
4696
פתאום הכל התמקד הרבה יותר
בטבע האנושי ובסקרנות שלנו,
05:26
ratherבמקום than technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה.
112
314600
1656
במקום בטכנולוגיה.
05:28
So dataנתונים poweredמְמוּנָע the experienceניסיון,
113
316280
2336
הנתונים העצימו את החוויה,
05:30
but storiesסיפורים of humanבן אנוש beingsישויות
were the driveנהיגה.
114
318640
2400
אבל סיפורים של אנשים היו המניע.
05:34
The very positiveחִיוּבִי responseתְגוּבָה
of its thousandsאלפים of usersמשתמשים
115
322840
3336
התגובה החיובית של אלפי המשתמשים
05:38
taughtלימד me a very importantחָשׁוּב lessonשיעור --
116
326200
1936
לימדו אותי לקח חשוב מאד --
05:40
that workingעובד with dataנתונים
meansאומר designingתִכנוּן waysדרכים
117
328160
2856
שעבודה עם נתונים משמעותה
לעצב דרכים
05:43
to transformשינוי צורה the abstractתַקצִיר
and the uncountableלא ייאמן
118
331040
2736
להפוך דברים מופשטים
ובלתי ניתנים לספירה
05:45
into something that can be seenלראות,
feltהרגיש and directlyבאופן ישיר reconnectedהתחבר מחדש
119
333800
4016
למשהו שניתן לראות, להרגיש
ולקשר באופן מיידי
05:49
to our livesחיים and to our behaviorsהתנהגויות,
120
337840
2296
לחיים שלנו ולהתנהגויות שלו,
05:52
something that is hardקָשֶׁה to achieveלְהַשִׂיג
121
340160
1856
משהו שקשה להשיג
05:54
if we let the obsessionדִבּוּק for the numbersמספרים
and the technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה around them
122
342040
3896
כאשר מניחים לכפייתיות
בקשר למספרים ולטכנולוגיה סביבם
להוביל אותנו בתהליך.
05:57
leadעוֹפֶרֶת us in the processתהליך.
123
345960
1280
06:00
But we can do even more to connectלְחַבֵּר dataנתונים
to the storiesסיפורים they representלְיַצֵג.
124
348600
4896
אבל אפשר לעשות יותר מכך
כדי לחבר את הנתונים
לסיפורים שהם מייצגים.
06:05
We can removeלְהַסִיר technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה completelyלַחֲלוּטִין.
125
353520
2656
אנחנו יכולים לסלק לחלוטין מהתמונה
את הטכנולוגיה.
06:08
A fewמְעַטִים yearsשנים agoלִפנֵי, I metנפגש this other womanאִשָׁה,
126
356200
2256
לפני מספר שנים פגשתי אשה אחרת,
06:10
Stefanieסטפני PosavecPosavec --
127
358480
1376
סטפני פוזאבק --
06:11
a London-basedלונדון מבוסס designerמְעַצֵב who sharesמניות with me
the passionתשוקה and obsessionדִבּוּק about dataנתונים.
128
359880
5816
מעצבת שחיה בלונדון וחולקת עמי
את התשוקה והאובססיה לנתונים.
06:17
We didn't know eachכל אחד other,
129
365720
1336
לא הכרנו זו את זו,
06:19
but we decidedהחליט to runלָרוּץ
a very radicalקיצוני experimentלְנַסוֹת,
130
367080
3256
אבל החלטנו לנהל ניסוי קיצוני מאד,
06:22
startingהחל a communicationתִקשׁוֹרֶת usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני only dataנתונים,
131
370360
2536
לקיים תקשורת
תוך שימוש בנתונים בלבד,
06:24
no other languageשפה,
132
372920
1336
ללא אף שפה אחרת,
06:26
and we optedבחר for usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני no technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה
whatsoeverכָּלשֶׁהוּ to shareלַחֲלוֹק our dataנתונים.
133
374280
4616
["נתונים יקרים"]
ובחרנו לא להשתמש בשום טכנולוגיה
כדי לחלוק את המידע שלנו.
06:30
In factעוּבדָה, our only meansאומר of communicationתִקשׁוֹרֶת
134
378920
2896
למעשה, אמצעי התקשורת היחיד שלנו
06:33
would be throughדרך
the old-fashionedמיושן postהודעה officeמִשׂרָד.
135
381840
2856
יהיה דרך שירות הדואר המיושן.
06:36
For "Dearיָקָר Dataנתונים," everyכֹּל weekשָׁבוּעַ for one yearשָׁנָה,
136
384720
2456
ב"נתונים יקרים",
מידי שבוע במשך שנה,
06:39
we used our personalאישי dataנתונים
to get to know eachכל אחד other --
137
387200
3456
השתמשנו בנתונים האישיים שלנו
כדי להכיר זו את זו --
06:42
personalאישי dataנתונים around weeklyשְׁבוּעִי
sharedמְשׁוּתָף mundaneאַרְצִי topicsנושאים,
138
390680
3656
נתונים אישיים בנוגע לנושאים משותפים
רגילים מדי שבוע
06:46
from our feelingsרגשות
139
394360
1216
החל ברגשות שלנו
06:47
to the interactionsאינטראקציות with our partnersשותפים,
140
395600
1856
ועד האינטראקציות עם השותפים שלנו,
06:49
from the complimentsמחמאות we receivedקיבלו
to the soundsקולות of our surroundingsסביבה.
141
397480
3160
ממחמאות שקיבלנו
ועד לצלילי הסביבה שלנו.
06:53
Personalאישי informationמֵידָע
that we would then manuallyידנית handיד drawלצייר
142
401480
3536
מידע אישי, שאותו שרטטנו ביד
06:57
on a postcard-sizeבגודל גלויה sheetדַף of paperעיתון
143
405040
2496
על פיסת נייר בגודל של גלויה
06:59
that we would everyכֹּל weekשָׁבוּעַ
sendלִשְׁלוֹחַ from Londonלונדון to Newחָדָשׁ Yorkיורק,
144
407560
2936
ושלחנו מדי שבוע מלונדון לניו יורק,
07:02
where I liveלחיות,
145
410520
1256
שם אני גרה,
07:03
and from Newחָדָשׁ Yorkיורק to Londonלונדון,
where she livesחיים.
146
411800
2200
ומניו יורק ללונדון, שם היא גרה.
07:06
The frontחֲזִית of the postcardגְלוּיָה
is the dataנתונים drawingצִיוּר,
147
414480
3696
חזית הגלויה היא רישום הנתונים,
07:10
and the back of the cardכַּרְטִיס
148
418200
1296
והצד האחורי של הגלויה
07:11
containsמכיל the addressכתובת
of the other personאדם, of courseקוּרס,
149
419520
2429
מכיל כמובן את הכתובת
של האדם האחר,
07:13
and the legendאגדה for how
to interpretלפרש our drawingצִיוּר.
150
421973
2640
ומקרא, כיצד יש לפרש את השרטוט.
07:17
The very first weekשָׁבוּעַ into the projectפּרוֹיֶקט,
151
425640
2016
בשבוע הראשון של הפרויקט,
07:19
we actuallyלמעשה choseבחר
a prettyיפה coldקַר and impersonalלֹא אִישִׁי topicנוֹשֵׂא.
152
427680
3056
בחרנו נושא קר ולא אישי.
07:22
How manyרב timesפִּי do we
checkלבדוק the time in a weekשָׁבוּעַ?
153
430760
3200
כמה פעמים בשבוע
אנחנו בודקות מה השעה?
07:26
So here is the frontחֲזִית of my cardכַּרְטִיס,
154
434720
1936
זוהי החזית של הגלויה שלי,
07:28
and you can see that everyכֹּל little symbolסֵמֶל
155
436680
1976
תוכלו לראות שכל סימון קטן
07:30
representsמייצג all of the timesפִּי
that I checkedבָּדוּק the time,
156
438680
3416
מייצג את כל הפעמים
שבהם בדקתי מה השעה,
07:34
positionedמיקומו for daysימים
and differentשונה hoursשעות chronologicallyכרונולוגי --
157
442120
3376
ממוקם לפי ימים ושעות באופן כרונולוגי --
07:37
nothing really complicatedמסובך here.
158
445520
2040
אין כאן שום דבר מסובך.
07:40
But then you see in the legendאגדה
159
448200
1576
אבל אפשר לראות במקרא
07:41
how I addedהוסיף anecdotalאנקדוטית detailsפרטים
about these momentsרגעים.
160
449800
3456
שהוספתי פרטים אנקדוטליים על אותן הפעמים.
07:45
In factעוּבדָה, the differentשונה typesסוגים of symbolsסמלים
indicateמצביע why I was checkingבודקים the time --
161
453280
4576
למעשה, הסימונים השונים מסמלים
מדוע בדקתי מה השעה --
07:49
what was I doing?
162
457880
1216
מה עשיתי אז.
07:51
Was I boredמְשׁוּעֲמָם? Was I hungryרָעֵב?
163
459120
1696
האם הייתי משועממת?
האם הייתי רעבה?
07:52
Was I lateמאוחר?
164
460840
1216
האם איחרתי?
07:54
Did I checkלבדוק it on purposeמַטָרָה
or just casuallyכִּלְאַחַר יָד glanceמַבָּט at the clockשָׁעוֹן?
165
462080
3216
האם בדקתי במכוון
או רק העפתי מבט בשעון כלאחר יד?
07:57
And this is the keyמַפְתֵחַ partחֵלֶק --
166
465320
2256
וזה החלק החשוב --
07:59
representingהמייצג the detailsפרטים
of my daysימים and my personalityאִישִׁיוּת
167
467600
3696
ייצגתי את הפרטים אודות הימים שלי
ואודות האישיות שלי
08:03
throughדרך my dataנתונים collectionאוסף.
168
471320
1936
באמצעות אוסף הנתונים שלי.
08:05
Usingשימוש dataנתונים as a lensעֲדָשָׁה or a filterלְסַנֵן
to discoverלְגַלוֹת and revealלְגַלוֹת, for exampleדוגמא,
169
473280
4696
השתמשתי בנתונים בתור עדשה או
פילטר כדי לגלות או לחשוף, למשל,
08:10
my never-endingשלא נגמר anxietyחֲרָדָה for beingלהיות lateמאוחר,
170
478000
2176
את החרדה התמידית שלי מפני איחור,
08:12
even thoughאם כי I'm absolutelyבהחלט always on time.
171
480200
2200
למרות שאני תמיד מגיעה בזמן.
08:16
Stefanieסטפני and I spentמוּתַשׁ one yearשָׁנָה
collectingאיסוף our dataנתונים manuallyידנית
172
484200
4096
סטפני ואני השקענו שנה באיסוף ידני
של הנתונים שלנו
08:20
to forceכּוֹחַ us to focusמוֹקֵד on the nuancesניואנסים
that computersמחשבים cannotלא יכול gatherלאסוף --
173
488320
4496
כדי לאלץ אותנו להתמקד בדקויות
שמחשבים אינם יכולים לאסוף --
08:24
or at leastהכי פחות not yetעדיין --
174
492840
1536
או לפחות עדיין אינם יכולים --
08:26
usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני dataנתונים alsoגַם to exploreלַחקוֹר our mindsמוחות
and the wordsמילים we use,
175
494400
3496
השתמשנו בנתונים גם כדי לחקור את
החשיבה ואת המילים בהן השתמשנו,
08:29
and not only our activitiesפעילויות.
176
497920
1936
ולא רק את הפעילויות שלנו.
08:31
Like at weekשָׁבוּעַ numberמספר threeשְׁלוֹשָׁה,
177
499880
1416
כמו בשבוע מספר שלוש,
08:33
where we trackedמעקב the "thank yousשלך"
we said and were receivedקיבלו,
178
501320
3816
שבו עקבנו אחרי ה"תודות"
שאמרנו ושקיבלנו,
08:37
and when I realizedהבין that I thank
mostlyבעיקר people that I don't know.
179
505160
4656
כשהבנתי שאני מודה בעיקר
לאנשים שאני לא מכירה.
08:41
Apparentlyככל הנראה I'm a compulsiveכְּפִיָתִי thankerתודה
to waitressesמלצריות and waitersמלצרים,
180
509840
4336
אני כנראה מודה כפייתית
למלצריות ולמלצרים,
08:46
but I definitelyבהחלט don't thank enoughמספיק
the people who are closeלִסְגוֹר to me.
181
514200
3160
אבל אני בהחלט לא מודה מספיק
לאנשים הקרובים אליי.
08:51
Over one yearשָׁנָה,
182
519000
1256
במשך שנה שלמה,
08:52
the processתהליך of activelyבאופן פעיל noticingמבחין
and countingסְפִירָה these typesסוגים of actionsפעולות
183
520280
4496
התהליך של תשומת לב פעילה
וספירה של פעולות מסוג זה
08:56
becameהפכתי a ritualפּוּלחָן.
184
524800
1296
הפך לטקס.
08:58
It actuallyלמעשה changedהשתנה ourselvesבְּעָצמֵנוּ.
185
526120
2056
זה שינה אותנו.
09:00
We becameהפכתי much more
in tuneמנגינה with ourselvesבְּעָצמֵנוּ,
186
528200
2696
הפכנו קשובות הרבה יותר לעצמנו,
09:02
much more awareמוּדָע of our behaviorsהתנהגויות
and our surroundingsסביבה.
187
530920
3120
מודעות הרבה יותר להתנהגויות שלנו
ולסביבה שלנו.
09:06
Over one yearשָׁנָה, Stefanieסטפני and I
connectedמְחוּבָּר at a very deepעָמוֹק levelרָמָה
188
534680
2976
בחלוף שנה, סטפני ואני
התחברנו בצורה עמוקה מאד
09:09
throughדרך our sharedמְשׁוּתָף dataנתונים diaryיְוֹמָן,
189
537680
2016
דרך יומן הנתונים המשותף שלנו,
09:11
but we could do this only because
we put ourselvesבְּעָצמֵנוּ in these numbersמספרים,
190
539720
4296
אבל יכולנו לעשות זאת בגלל שהבאנו
את עצמנו לתוך המספרים האלו,
09:16
addingמוֹסִיף the contextsהקשרים
of our very personalאישי storiesסיפורים to them.
191
544040
3976
והוספנו את ההקשרים
של הסיפורים האישיים שלנו לתוכם.
09:20
It was the only way
to make them trulyבֶּאֱמֶת meaningfulבעל משמעות
192
548040
2456
זו היתה הדרך היחידה
להפוך אותם למשמעותיים באמת
09:22
and representativeנציג of ourselvesבְּעָצמֵנוּ.
193
550520
2200
ולמייצגים אותנו.
09:26
I am not askingשואל you
to startהַתחָלָה drawingצִיוּר your personalאישי dataנתונים,
194
554480
3096
אינני מבקשת מכם להתחיל לצייר
את הנתונים האישיים שלכם,
09:29
or to find a penעֵט palיָדִיד acrossלְרוֹחָב the oceanאוקיינוס.
195
557600
2856
או למצוא חבר לעט מעבר לאוקיינוס.
09:32
But I'm askingשואל you to considerלשקול dataנתונים --
196
560480
2576
אבל אני מבקשת שתראו בנתונים --
09:35
all kindסוג of dataנתונים --
197
563080
1456
כל סוגי הנתונים --
09:36
as the beginningהתחלה of the conversationשִׂיחָה
198
564560
1776
את תחילת השיחה
09:38
and not the endסוֹף.
199
566360
1200
ולא את סופה.
09:40
Because dataנתונים aloneלבד
will never give us a solutionפִּתָרוֹן.
200
568080
3176
מפני שנתונים לבדם
לעולם לא יתנו לנו פתרון.
09:43
And this is why dataנתונים failedנִכשָׁל us so badlyרע --
201
571280
2696
זו הסיבה שהנתונים
הכשילו אותנו כל כך --
09:46
because we failedנִכשָׁל to includeלִכלוֹל
the right amountכמות of contextהֶקשֵׁר
202
574000
3376
כי לא הצלחנו להכניס
את הכמות הנכונה של הקשר
09:49
to representלְיַצֵג realityמְצִיאוּת --
203
577400
1456
שנדרש לייצוגה של המציאות --
09:50
a nuancedניואנס, complicatedמסובך
and intricateמוּרכָּב realityמְצִיאוּת.
204
578880
3200
מציאות רבת דקויות, מורכבת וסבוכה.
09:54
We keptשמר looking at these two numbersמספרים,
205
582960
2456
הסתכלנו רק על שני המספרים הללו,
09:57
obsessingאובססיבי with them
206
585440
1496
היינו אובססיביים לגביהם
09:58
and pretendingמעמיד פנים that our worldעוֹלָם
could be reducedמוּפחָת
207
586960
2496
והעמדנו פנים
שאפשר לצמצם את העולם שלנו
10:01
to a coupleזוּג digitsספרות and a horseסוּס raceגזע,
208
589480
2336
לשני מספרים ולמירוץ סוסים,
10:03
while the realאמיתי storiesסיפורים,
209
591840
1256
כאשר הסיפורים האמיתיים,
10:05
the onesיחידות that really matteredהיה חשוב,
210
593120
1456
אלו שחשובים באמת,
10:06
were somewhereאי שם elseאַחֵר.
211
594600
1416
נמצאו במקום אחר.
10:08
What we missedהחטיא looking at these storiesסיפורים
only throughדרך modelsמודלים and algorithmsאלגוריתמים
212
596040
4416
מה שהחמצנו כשהבטנו בסיפורים האלו
רק דרך מודלים ואלגוריתמים
10:12
is what I call "dataנתונים humanismהוּמָנִיוּת."
213
600480
2520
הוא מה שאני מכנה
"הומניזם של נתונים".
10:15
In the Renaissanceרֵנֵסַנס humanismהוּמָנִיוּת,
214
603560
2016
בהומניזם של הרנסנס,
10:17
Europeanאֵירוֹפִּי intellectualsאינטלקטואלים
215
605600
1616
משכילים אירופאיים
10:19
placedמוּצָב the humanבן אנוש natureטֶבַע insteadבמקום זאת of God
at the centerמֶרְכָּז of theirשֶׁלָהֶם viewנוף of the worldעוֹלָם.
216
607240
4920
הציבו את הטבע האנושי,
ולא את אלוהים,
במרכז השקפת העולם שלהם.
10:24
I believe something similarדוֹמֶה
needsצרכי to happenלִקְרוֹת
217
612800
2216
אני מאמינה שמשהו דומה צריך להתרחש
10:27
with the universeעוֹלָם of dataנתונים.
218
615040
1776
עם עולם הנתונים.
10:28
Now dataנתונים are apparentlyככל הנראה
treatedטופל like a God --
219
616840
2976
כיום נראה שמתייחסים לנתונים
כמו אל אלוהים --
10:31
keeperשׁוֹמֵר of infallibleוַדָאִי truthאֶמֶת
for our presentמתנה and our futureעתיד.
220
619840
3280
שומר האמת הוודאית
של ההווה והעתיד שלנו.
10:35
The experiencesחוויות
that I sharedמְשׁוּתָף with you todayהיום
221
623840
2896
החוויות שחלקתי עמכם היום
10:38
taughtלימד me that to make dataנתונים faithfullyבאֱמונה
representativeנציג of our humanבן אנוש natureטֶבַע
222
626760
5016
לימדו אותי שכדי שהנתונים ייצגו נאמנה
את הטבע האנושי שלנו
10:43
and to make sure they will not
misleadלהוליך שולל us anymoreיותר,
223
631800
3416
וכדי לוודא שהם
לא יוליכו אותנו שולל שוב,
10:47
we need to startהַתחָלָה designingתִכנוּן waysדרכים
to includeלִכלוֹל empathyאֶמפַּתִיָה, imperfectionפְּגָם
224
635240
3696
עלינו לעצב דרכים לכלול אמפתיה,
חוסר שלמות
10:50
and humanבן אנוש qualitiesאיכויות
225
638960
1576
ותכונות אנושיות
10:52
in how we collectלאסוף, processתהליך,
analyzeלְנַתֵחַ and displayלְהַצִיג them.
226
640560
3720
באופן שבו אנו אוספים, מעבדים,
מנתחים ומציגים אותם.
10:57
I do see a placeמקום where, ultimatelyבסופו של דבר,
227
645280
2976
אני רואה מקום לכך, שבסופו של דבר,
11:00
insteadבמקום זאת of usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני dataנתונים
only to becomeהפכו more efficientיָעִיל,
228
648280
3336
במקום להשתמש בנתונים
רק כדי להיות יעילים יותר,
11:03
we will all use dataנתונים
to becomeהפכו more humaneאֶנוֹשִׁי.
229
651640
2800
כולנו נשתמש בנתונים
כדי להיות אנושיים יותר.
11:06
Thank you.
230
654880
1216
תודה רבה.
11:08
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
231
656120
4441
(מחיאות כפיים)
Translated by Alsa Saal
Reviewed by Shlomo Adam

▲Back to top

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