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: Hogyan találjuk meg önmagunkat az adatokban?

Filmed:
1,279,894 views

Giorgia Lupi az adatokat emberi történetek továbbadására használja, ahol a számok árnyalatokat kapnak. Rabul ejtő előadásában megosztja velünk, hogyan húzódik meg személyiségünk a mindennapok szürke részleteit illusztráló adatok mögött, és hogyan formálhatjuk az elvontat, a megszámlálhatatlant valami látható és érezhető dologgá, amely közvetlenül újra összeköt életünkkel.
- 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 weekhét lookednézett like.
0
760
2880
Így nézett ki a múlt hetem.
00:16
What I did,
1
4680
1696
Mit csináltam,
00:18
who I was with,
2
6400
1816
kivel voltam,
00:20
the mainfő- sensationsérzés I had
for everyminden wakingébredés houróra ...
3
8240
3120
az ébren töltött óráim főbb benyomásai...
00:24
If the feelingérzés camejött as I thought of my dadapu
4
12080
2496
Ha elérzékenyülve édesapámra gondoltam,
00:26
who recentlymostanában passedelmúlt away,
5
14600
1776
aki nemrég távozott el,
00:28
or if I could have just definitelyegyértelműen
avoidedkerülendő the worriesgond and anxietiesszorongások.
6
16400
4056
vagy ha épp meg tudtam szüntetni
aggodalmaimat és szorongásaimat.
00:32
And if you think I'm a little obsessivemegszállott,
7
20480
1936
Ha azt hiszik, kissé megszállott vagyok,
00:34
you're probablyvalószínűleg right.
8
22440
1856
igazuk lehet.
00:36
But clearlytisztán, from this visualizationmegjelenítés,
9
24320
2256
Ebből az ábrából viszont kétségtelenül
00:38
you can learntanul much more about me
than from this other one,
10
26600
3296
többet tudhatnak meg rólam,
mint ebből a másikból,
00:41
whichmelyik are imagesképek you're
probablyvalószínűleg more familiarismerős with
11
29920
2976
ezek a képek valószínűleg
sokkal ismerősebbek,
00:44
and whichmelyik you possiblyesetleg even have
on your phonetelefon right now.
12
32920
2816
a telefonjaikon épp most is
lehetnek ilyenek.
00:47
BarBár chartstáblázatok for the stepslépések you walkedsétált,
13
35760
2216
Oszlopdiagramok a megtett lépésekre,
00:50
piepite chartstáblázatok for the qualityminőség
of your sleepalvás --
14
38000
2376
tortadiagramok az alvás minőségére –
00:52
the pathpálya of your morningreggel runsfut.
15
40400
1720
a reggeli futások útvonala.
00:55
In my day jobmunka, I work with dataadat.
16
43280
2296
Napi munkámban adatokkal foglalkozom.
00:57
I runfuss a dataadat visualizationmegjelenítés designtervezés companyvállalat,
17
45600
2496
Egy adatvizualizáció-tervező
céget működtetek.
01:00
and we designtervezés and developfejleszt waysmódokon
to make informationinformáció accessiblehozzáférhető
18
48120
3336
Módszereket tervezünk és fejlesztünk,
amikkel képi megjelenítés útján
01:03
throughkeresztül visualvizuális representationsképviseletek.
19
51480
2096
tesszük elérhetővé az információt.
01:05
What my jobmunka has taughttanított me over the yearsévek
20
53600
3016
A munkám az évek során megtanított arra,
01:08
is that to really understandmegért dataadat
and theirazok trueigaz potentiallehetséges,
21
56640
4216
hogy az adatok és a bennük rejlő
lehetőségek megértéséhez
01:12
sometimesnéha we actuallytulajdonképpen
have to forgetelfelejt about them
22
60880
3096
néha el kell őket felejteni,
01:16
and see throughkeresztül them insteadhelyette.
23
64000
1760
és inkább át kell látni rajtuk.
01:18
Because dataadat are always
just a tooleszköz we use to representképvisel realityvalóság.
24
66440
3576
Hiszen az adat mindig csak eszköz,
amivel a valóságot képezzük le.
01:22
They're always used
as a placeholderhelyőrző for something elsemás,
25
70040
2856
Mindig csak reprezentálnak valami mást,
01:24
but they are never the realigazi thing.
26
72920
2176
de ők maguk sohasem valóságos dolgok.
01:27
But let me steplépés back for a momentpillanat
27
75120
1936
Hadd menjek vissza arra a pillanatra,
01:29
to when I first understoodmegértett
this personallySzemélyesen.
28
77080
2480
amikor ezt először személyesen
megtapasztaltam.
01:32
In 1994, I was 13 yearsévek oldrégi.
29
80280
3336
1994-ben tizenhárom éves
01:35
I was a teenagertizenéves in ItalyOlaszország.
30
83640
1936
tinilány voltam Olaszországban.
01:37
I was too youngfiatal
to be interestedérdekelt in politicspolitika,
31
85600
2616
Túl fiatal voltam,
hogy érdekeljen a politika,
01:40
but I knewtudta that a businessmanüzletember,
SilvioSilvio BerlusconiBerlusconi,
32
88240
2496
de tudtam, hogy egy üzletember,
Silvio Berlusconi
01:42
was runningfutás for presidentelnök
for the moderatemérsékelt right.
33
90760
2560
a mérsékelt jobb elnökjelöltje.
01:46
We livedélt in a very liberalliberális townváros,
34
94120
2016
Egy nagyon liberális városban éltünk.
01:48
and my fatherapa was a politicianpolitikus
for the DemocraticDemokratikus PartyFél.
35
96160
3296
Apám a Demokratikus Pártban politizált.
01:51
And I rememberemlékezik that no one thought
that BerlusconiBerlusconi could get electedmegválasztott --
36
99480
4336
Emlékszem, senki sem gondolta,
hogy Berlusconit megválasztják –
01:55
that was totallyteljesen not an optionválasztási lehetőség.
37
103840
1760
ez egyáltalán fel sem merült.
01:58
But it happenedtörtént.
38
106560
1216
De mégis megtörtént.
01:59
And I rememberemlékezik the feelingérzés very vividlyélénken.
39
107800
2536
Az érzésre igen élénken emlékszem.
02:02
It was a completeteljes surprisemeglepetés,
40
110360
1856
Eszméletlen meglepetés volt,
02:04
as my dadapu promisedmegígérte that in my townváros
he knewtudta nobodysenki who votedszavazott for him.
41
112240
5040
mivel apám állította, hogy nem ismert
senkit a városban, aki rá szavazott volna.
02:10
This was the first time
42
118720
1496
Ekkor történt először,
02:12
when the dataadat I had gaveadott me
a completelyteljesen distortedtorz imagekép of realityvalóság.
43
120240
4560
hogy az adataim teljesen eltorzított
képet adtak a valóságról.
02:17
My dataadat sampleminta was actuallytulajdonképpen
prettyszép limitedkorlátozott and skewedferde,
44
125280
3296
A vizsgált minta
igen szűk és egyoldalú volt,
02:20
so probablyvalószínűleg it was because of that,
I thought, I livedélt in a bubblebuborék,
45
128600
3736
és valószínűleg emiatt hittem,
hogy buborékban élek,
02:24
and I didn't have enoughelég chancesesélyeit
to see outsidekívül of it.
46
132360
2600
amiből nem igazán volt alkalmam kilépni.
02:28
Now, fast-forwardgyors előre to NovemberNovember 8, 2016
47
136080
3776
Most ugorjunk előre 2016. november 8-ra,
02:31
in the UnitedEgyesült StatesÁllamok.
48
139880
1200
az Egyesült Államokba.
02:33
The internetInternet pollsközvélemény-kutatások,
49
141960
1296
Az internetes felmérések,
02:35
statisticalstatisztikai modelsmodellek,
50
143280
1376
statisztikai modellek,
02:36
all the punditstudósok agreeingmegegyezés on a possiblelehetséges
outcomeeredmény for the presidentialelnöki electionválasztás.
51
144680
4816
az összes szakértő egyaránt ugyanazt
tartotta esélyesnek az elnökválasztáson.
02:41
It lookednézett like we had
enoughelég informationinformáció this time,
52
149520
2616
Úgy festett akkor,
hogy elég információnk van,
02:44
and manysok more chancesesélyeit to see outsidekívül
the closedzárva circlekör we livedélt in --
53
152160
4096
és sokkal több alkalmunk, hogy kilépjünk
a zárt körből, amiben éltünk –
02:48
but we clearlytisztán didn't.
54
156280
1320
ám nyilvánvalóan nem.
02:50
The feelingérzés feltfilc very familiarismerős.
55
158040
2096
Az érzés nagyon ismerős volt.
02:52
I had been there before.
56
160160
1480
Már éreztem korábban is.
02:54
I think it's fairbecsületes to say
the dataadat failednem sikerült us this time --
57
162360
2856
Jogosan állíthatjuk,
hogy az adatok akkor becsaptak –
02:57
and prettyszép spectacularlylátványosan.
58
165240
1856
igen látványosan.
02:59
We believedvéljük in dataadat,
59
167120
1696
Hittünk az adatoknak,
03:00
but what happenedtörtént,
60
168840
1416
de az történt,
03:02
even with the mosta legtöbb respectedtisztelt newspaperújság,
61
170280
2696
még a legnívósabb újságokkal is,
03:05
is that the obsessionmegszállottság, rögeszme to reducecsökkentésére everything
to two simpleegyszerű percentageszázalék numbersszám
62
173000
4696
hogy megszállottan igyekeztek mindent
két százalékértékre egyszerűsíteni,
03:09
to make a powerfulerős headlinefőcím
63
177720
1976
hogy hangzatos főcímet írhassanak,
03:11
madekészült us focusfókusz on these two digitsszámjegy
64
179720
2056
így mi is erre a két számra
koncentráltunk,
03:13
and them aloneegyedül.
65
181800
1200
semmi másra.
03:15
In an efforterőfeszítés to simplifyegyszerűsítése the messageüzenet
66
183560
2056
Az üzenet egyszerűsítésére törekedve,
03:17
and drawhúz a beautifulszép,
inevitableelkerülhetetlen redpiros and bluekék maptérkép,
67
185640
3416
és egy szép, szükségszerűen
kék-piros térkép felrajzolásával
03:21
we lostelveszett the pointpont completelyteljesen.
68
189080
1880
teljesen elvesztettük a lényeget.
Valahogy elfelejtettük, hogy történetek,
03:23
We somehowvalahogy forgotelfelejtettem
that there were storiestörténetek --
69
191440
2136
03:25
storiestörténetek of humanemberi beingslények
behindmögött these numbersszám.
70
193600
2360
emberi történetek vannak a számok mögött.
03:29
In a differentkülönböző contextkontextus,
71
197240
1576
Más összefüggésben,
03:30
but to a very similarhasonló pointpont,
72
198840
1656
de ehhez kapcsolódóan,
03:32
a peculiarsajátos challengekihívás was presentedbemutatva
to my teamcsapat by this woman.
73
200520
3896
egy különös feladatot állított
csapatom elé ez a nő.
03:36
She camejött to us with a lot of dataadat,
74
204440
2376
Rengeteg adattal jött hozzánk,
03:38
but ultimatelyvégül she wanted to tell
one of the mosta legtöbb humanehumánus storiestörténetek possiblelehetséges.
75
206840
4416
de végül is a lehető legemberibb
történetet akarta elmesélni.
03:43
She's SamanthaSamantha CristoforettiCristoforetti.
76
211280
1696
Ez a nő Samantha Cristoforetti.
03:45
She has been the first
Italianolasz woman astronautűrhajós,
77
213000
2576
Ő az első olasz női űrhajós,
03:47
and she contactedkapcsolatot us before beinglény launchedindított
78
215600
2496
felkeresett minket, mielőtt elindult
03:50
on a six-month-longhat hónapig tartó expeditionexpedíció
to the InternationalNemzetközi SpaceHely StationStation.
79
218120
3896
egy hat hónapos expedícióra
a Nemzetközi Űrállomásra.
03:54
She told us, "I'm going to spacehely,
80
222040
2216
Azt mondta: "A világűrbe megyek,
03:56
and I want to do something meaningfuljelentőségteljes
with the dataadat of my missionmisszió
81
224280
3096
és a küldetésem adataival
valami értelmeset akarok csinálni,
03:59
to reachelér out to people."
82
227400
1240
amivel segíthetek az embereknek."
04:01
A missionmisszió to the
InternationalNemzetközi SpaceHely StationStation
83
229600
2536
Egy küldetés a Nemzetközi Űrállomáson
04:04
comesjön with terabytesterabájt of dataadat
84
232160
2096
több terabájtnyi adatot
eredményez mindenről,
04:06
about anything you can possiblyesetleg imagineKépzeld el --
85
234280
2376
amit csak el tudnak képzelni –
04:08
the orbitspályája around EarthFöld,
86
236680
1496
Föld körüli röppályák,
04:10
the speedsebesség and positionpozíció of the ISSISS
87
238200
2096
az űrállomás sebessége, pozíciója,
04:12
and all of the other thousandsTöbb ezer
of liveélő streamspatakok from its sensorsérzékelők.
88
240320
3680
és a különféle érzékelőkből
folyamatosan áradó ezernyi egyéb adat.
04:16
We had all of the hardkemény dataadat
we could think of --
89
244840
2896
Birtokunkban volt az összes
elképzelhető tényadat –
04:19
just like the punditstudósok
before the electionválasztás --
90
247760
2416
mint a választás előtt a szakértőknek –,
04:22
but what is the pointpont
of all these numbersszám?
91
250200
2976
de mire jók ezek a számok?
04:25
People are not interestedérdekelt
in dataadat for the sakekedvéért of it,
92
253200
2736
Az emberek nem magukra
az adatokra kíváncsiak,
04:27
because numbersszám are never the pointpont.
93
255960
1855
mert a számok sohasem lényegesek.
04:29
They're always the meanseszközök to an endvég.
94
257839
1961
Azok csak eszközök a cél eléréséhez.
04:32
The storysztori we neededszükséges to tell
95
260839
1777
Azt a történetet kellett elmesélnünk,
04:34
is that there is a humanemberi beinglény
in a teenypici boxdoboz
96
262640
2496
hogy egy emberi lény egy parányi kabinban
04:37
flyingrepülő in spacehely abovefelett your headfej,
97
265160
2256
lebeg az űrben a fejünk felett,
04:39
and that you can actuallytulajdonképpen see her
with your nakedmeztelen eyeszem on a clearegyértelmű night.
98
267440
4096
és akit felhőtlen éjszakán
szabad szemmel láthatunk.
04:43
So we decidedhatározott to use dataadat
to createteremt a connectionkapcsolat
99
271560
3096
Elhatároztuk, hogy az adatok
segítségével kapcsolatot teremtünk
04:46
betweenközött SamanthaSamantha and all of the people
looking at her from belowlent.
100
274680
4056
Samantha és az őt idelentről
figyelő emberek között.
04:50
We designedtervezett and developedfejlett
what we calledhívott "FriendsMeg in SpaceHely,"
101
278760
3176
Megterveztük és kifejlesztettük
a Friends in Space-t [Űrbarátok]
04:53
a webháló applicationAlkalmazás that simplyegyszerűen
letslehetővé teszi, you say "helloHelló" to SamanthaSamantha
102
281960
4656
egy webes alkalmazást,
amivel köszönhetünk Samanthának,
04:58
from where you are,
103
286640
1256
bárhol legyünk,
04:59
and "helloHelló" to all the people
who are onlineonline at the sameazonos time
104
287920
3536
és köszönhetünk az összes,
a világ bármely pontján éppen akkor
05:03
from all over the worldvilág.
105
291480
1520
neten lévő embernek.
05:05
And all of these "hellosSzia"
left visiblelátható marksjelek on the maptérkép
106
293640
3456
A köszönések látható
foltokat hagytak a térképen,
05:09
as SamanthaSamantha was flyingrepülő by
107
297120
2016
amint Samantha elrepült felettünk,
05:11
and as she was actuallytulajdonképpen
wavinghullámzás back everyminden day at us
108
299160
3376
és Twitteren keresztül naponta
vissza is integetett nekünk
05:14
usinghasználva TwitterTwitter from the ISSISS.
109
302560
1680
az űrállomásról.
05:16
This madekészült people see the mission'smisszió dataadat
from a very differentkülönböző perspectivetávlati.
110
304880
4976
Az emberek így nagyon más szemszögből
tekinthették meg a küldetés adatait.
05:21
It all suddenlyhirtelen becamelett much more
about our humanemberi naturetermészet and our curiositykíváncsiság,
111
309880
4696
Hirtelen inkább az emberi természetről
és a kíváncsiságról kezdett szólni,
05:26
ratherInkább than technologytechnológia.
112
314600
1656
nem a technológiáról.
05:28
So dataadat poweredhajtású the experiencetapasztalat,
113
316280
2336
Az adatok utat nyitottak az élménynek,
05:30
but storiestörténetek of humanemberi beingslények
were the drivehajtás.
114
318640
2400
amelyen emberi történetek haladtak végig.
05:34
The very positivepozitív responseválasz
of its thousandsTöbb ezer of usersfelhasználók
115
322840
3336
A több ezer felhasználó
nagyon pozitív visszajelzése
05:38
taughttanított me a very importantfontos lessonlecke --
116
326200
1936
megtanított egy fontos dologra:
05:40
that workingdolgozó with dataadat
meanseszközök designingtervezés waysmódokon
117
328160
2856
adatokkal foglalkozni annyit jelent,
hogy módszereket tervezünk
05:43
to transformátalakít the abstractabsztrakt
and the uncountablemegszámlálhatatlan
118
331040
2736
a megszámlálhatatlannak és elvontnak
05:45
into something that can be seenlátott,
feltfilc and directlyközvetlenül reconnectedújrakapcsolódnak
119
333800
4016
az életünkhöz és viselkedésünkhöz
közvetlenül kapcsolódó,
05:49
to our liveséletét and to our behaviorsviselkedés,
120
337840
2296
látható és érzékelhető
dolgokká alakítására.
05:52
something that is hardkemény to achieveelér
121
340160
1856
És ezt igencsak nehéz elérni,
05:54
if we let the obsessionmegszállottság, rögeszme for the numbersszám
and the technologytechnológia around them
122
342040
3896
ha hagyjuk, hogy a számok
és az őket övező technológia
05:57
leadvezet us in the processfolyamat.
123
345960
1280
elvakítsanak bennünket.
06:00
But we can do even more to connectkapcsolódni dataadat
to the storiestörténetek they representképvisel.
124
348600
4896
De jobban is összeköthetjük az adatokat
az általuk képviselt történetekkel.
06:05
We can removeeltávolít technologytechnológia completelyteljesen.
125
353520
2656
A technológiát végképp kihagyhatjuk.
06:08
A fewkevés yearsévek agoezelőtt, I mettalálkozott this other woman,
126
356200
2256
Pár éve találkoztam ezzel a másik nővel,
06:10
StefanieStefanie PosavecPosavec --
127
358480
1376
Stefanie Posaveccel –
06:11
a London-basedLondon-alapú designertervező who sharesmegoszt with me
the passionszenvedély and obsessionmegszállottság, rögeszme about dataadat.
128
359880
5816
londoni székhelyű dizájner, aki beavat
az adatok iránti mániákus szenvedélyébe.
06:17
We didn't know eachminden egyes other,
129
365720
1336
Nem ismerve egymást elhatároztuk,
06:19
but we decidedhatározott to runfuss
a very radicalradikális experimentkísérlet,
130
367080
3256
hogy elvégzünk egy rendkívüli kísérletet:
06:22
startingkiindulási a communicationközlés usinghasználva only dataadat,
131
370360
2536
elkezdünk csak adatokkal kommunikálni.
06:24
no other languagenyelv,
132
372920
1336
Semmi egyéb nyelv.
06:26
and we optedúgy döntött for usinghasználva no technologytechnológia
whatsoeverakármi to shareOssza meg our dataadat.
133
374280
4616
Semmi technológiát nem használtunk
adataink megosztására.
06:30
In facttény, our only meanseszközök of communicationközlés
134
378920
2896
Egyetlen kommunikációs csatornánk
06:33
would be throughkeresztül
the old-fashionedrégimódi postposta officehivatal.
135
381840
2856
egy régimódi postahivatal volt.
06:36
For "DearKedves DataAdatok," everyminden weekhét for one yearév,
136
384720
2456
A Dear Data-hoz [Dárag adatok]
egy évig minden héten
06:39
we used our personalszemélyes dataadat
to get to know eachminden egyes other --
137
387200
3456
személyes adatainkat használtuk,
hogy megismerjük egymást –
06:42
personalszemélyes dataadat around weeklyheti
sharedmegosztott mundaneföldi topicstémák,
138
390680
3656
személyes adatok hetente
megosztott köznapi témákról,
06:46
from our feelingsérzések
139
394360
1216
érzéseinktől kezdve
06:47
to the interactionskölcsönhatások with our partnerspartnerek,
140
395600
1856
a párunkkal való kapcsolatunkig,
06:49
from the complimentsÜdvözlet we receivedkapott
to the soundshangok of our surroundingskörnyéke.
141
397480
3160
a kapott dicséretektől
környezetünk zajáig.
06:53
PersonalSzemélyes informationinformáció
that we would then manuallymanuálisan handkéz drawhúz
142
401480
3536
A személyes információkat kézzel rajzoltuk
06:57
on a postcard-sizeKépeslap méretű sheetlap of paperpapír
143
405040
2496
egy képeslap méretű papírra,
06:59
that we would everyminden weekhét
sendelküld from LondonLondon to NewÚj YorkYork,
144
407560
2936
amit aztán hetente küldtünk el
Londonból New Yorkba,
07:02
where I liveélő,
145
410520
1256
ahol lakom,
07:03
and from NewÚj YorkYork to LondonLondon,
where she liveséletét.
146
411800
2200
és New Yorkból Londonba, ahol ő lakik.
07:06
The frontelülső of the postcardképeslap
is the dataadat drawingrajz,
147
414480
3696
A képeslap előlapján az adatok láthatók,
07:10
and the back of the cardkártya
148
418200
1296
hátlapján pedig
07:11
containstartalmaz the addresscím
of the other personszemély, of coursetanfolyam,
149
419520
2429
természetesen a címzés áll,
07:13
and the legendlegenda for how
to interpretértelmezése our drawingrajz.
150
421973
2640
és a magyarázat rajzaink értelmezéséhez.
07:17
The very first weekhét into the projectprogram,
151
425640
2016
A projekt első heteiben még rideg,
07:19
we actuallytulajdonképpen choseválasztotta
a prettyszép coldhideg and impersonalszemélytelen topictéma.
152
427680
3056
személytelen témákat választottunk.
07:22
How manysok timesalkalommal do we
checkjelölje be the time in a weekhét?
153
430760
3200
Hetente hányszor nézünk az órára?
07:26
So here is the frontelülső of my cardkártya,
154
434720
1936
Itt a képeslapom előlapja.
07:28
and you can see that everyminden little symbolszimbólum
155
436680
1976
Láthatják, hogy minden kis jel
07:30
representsjelentése all of the timesalkalommal
that I checkedkockás the time,
156
438680
3416
azokat az időpontokat mutatja,
amikor megnéztem az időt.
07:34
positionedelhelyezni for daysnapok
and differentkülönböző hoursórák chronologicallyidőrendben --
157
442120
3376
Napok szerint rendezve,
és az egyes órák időrendben –
07:37
nothing really complicatedbonyolult here.
158
445520
2040
egyáltalán nem bonyolult.
07:40
But then you see in the legendlegenda
159
448200
1576
Majd a magyarázatban láthatják,
07:41
how I addedhozzáadott anecdotalanekdotikus detailsrészletek
about these momentspillanatok.
160
449800
3456
hogyan szúrtam személyes
megjegyzéseket e pillanatokhoz.
07:45
In facttény, the differentkülönböző typestípusok of symbolsszimbólumok
indicatejelez why I was checkingellenőrzése the time --
161
453280
4576
Az eltérő jelek azt mutatják,
miért néztem meg az időt:
07:49
what was I doing?
162
457880
1216
mit csináltam éppen?
07:51
Was I boredunott? Was I hungryéhes?
163
459120
1696
Unatkoztam? Éhes voltam?
07:52
Was I latekéső?
164
460840
1216
Késésben voltam?
07:54
Did I checkjelölje be it on purposecélja
or just casuallyalkalomszerűen glancepillantás at the clockóra?
165
462080
3216
Volt oka, vagy csak úgy
rápillantottam az órára?
07:57
And this is the keykulcs partrész --
166
465320
2256
Ez a kulcsa az egésznek:
07:59
representingképviselő the detailsrészletek
of my daysnapok and my personalityszemélyiség
167
467600
3696
napjaim és személyiségem
darabjainak bemutatása
08:03
throughkeresztül my dataadat collectionGyűjtemény.
168
471320
1936
adatgyűjteményemen keresztül.
08:05
UsingHasználata dataadat as a lenslencse or a filterszűrő
to discoverfelfedez and revealfelfed, for examplepélda,
169
473280
4696
Lencseként vagy szűrőként használni
az adatokat, például az elkésés miatti
08:10
my never-endingsoha véget nem érő anxietyszorongás for beinglény latekéső,
170
478000
2176
örök szorongásom
felismerésére és kimutatására,
08:12
even thoughbár I'm absolutelyteljesen always on time.
171
480200
2200
holott mindig pontos vagyok.
08:16
StefanieStefanie and I spentköltött one yearév
collectinggyűjtő our dataadat manuallymanuálisan
172
484200
4096
Stefanie és én egy évig gyűjtöttük
adatainkat kézzel,
08:20
to forceerő us to focusfókusz on the nuancesárnyalatok
that computersszámítógépek cannotnem tud gathergyűjt --
173
488320
4496
arra késztetve magunkat,
hogy a számítógépek által -
08:24
or at leastlegkevésbé not yetmég --
174
492840
1536
legalábbis ma még - nem érzékelhető
finom részletekre koncentráljunk,
08:26
usinghasználva dataadat alsois to exploreFedezd fel our mindselmék
and the wordsszavak we use,
175
494400
3496
és hogy az adatok révén
nemcsak cselekedeteinket,
hanem elménket
és szóhasználatunkat is feltérképezzük.
08:29
and not only our activitiestevékenységek.
176
497920
1936
08:31
Like at weekhét numberszám threehárom,
177
499880
1416
Például a harmadik héten
08:33
where we trackedlánctalpas the "thank yousyous"
we said and were receivedkapott,
178
501320
3816
nyomon követtük a kimondott
és meghallott "köszönöm"-öket,
08:37
and when I realizedrealizált that I thank
mostlytöbbnyire people that I don't know.
179
505160
4656
amikor is rájöttem, legtöbbször
az ismeretleneknek vagyok hálás.
08:41
ApparentlyÚgy látszik I'm a compulsivekényszeres thankerthanker
to waitressesfelszolgáló and waiterspincér,
180
509840
4336
Pincéreknek és pincérnőknek
megrögzötten "köszönömözgetek",
08:46
but I definitelyegyértelműen don't thank enoughelég
the people who are closeBezárás to me.
181
514200
3160
akik közel állnak hozzám,
azoknak viszont alig.
08:51
Over one yearév,
182
519000
1256
Egy év alatt
08:52
the processfolyamat of activelyaktívan noticingészrevenné
and countingszámolás these typestípusok of actionsakciók
183
520280
4496
az ilyen tevékenységek tudatos
megfigyelése és számolása
08:56
becamelett a ritualszertartás.
184
524800
1296
szertartássá vált.
08:58
It actuallytulajdonképpen changedmegváltozott ourselvesminket.
185
526120
2056
Mindketten megváltoztunk.
09:00
We becamelett much more
in tunedallam with ourselvesminket,
186
528200
2696
Sokkal inkább összhangba
kerültünk önmagunkkal,
09:02
much more awaretudatában van of our behaviorsviselkedés
and our surroundingskörnyéke.
187
530920
3120
jobban tudatára ébredtünk
viselkedésünknek és környezetünknek.
09:06
Over one yearév, StefanieStefanie and I
connectedcsatlakoztatva at a very deepmély levelszint
188
534680
2976
Egy év alatt nagyon elmélyült
kapcsolatunk
09:09
throughkeresztül our sharedmegosztott dataadat diarynapló,
189
537680
2016
a megosztott adatnaplóinkon keresztül,
09:11
but we could do this only because
we put ourselvesminket in these numbersszám,
190
539720
4296
de csak azért, mert beleéreztük
magunkat e számokba,
09:16
addinghozzátéve the contextsösszefüggések
of our very personalszemélyes storiestörténetek to them.
191
544040
3976
és legszemélyesebb történeteink
környezetébe helyeztük őket.
09:20
It was the only way
to make them trulyvalóban meaningfuljelentőségteljes
192
548040
2456
Egyedül így kaphattak valódi értelmet,
09:22
and representativereprezentatív of ourselvesminket.
193
550520
2200
és testesíthettek meg minket.
09:26
I am not askingkérve you
to startRajt drawingrajz your personalszemélyes dataadat,
194
554480
3096
Nem kérem, hogy kezdjék el
összeszedni személyes adataikat,
09:29
or to find a pentoll palpal acrossát the oceanóceán.
195
557600
2856
vagy találjanak egy óceánon túli
levelezőpartnert.
09:32
But I'm askingkérve you to considerfontolgat dataadat --
196
560480
2576
Azt kérem, hogy úgy tekintsenek
az adatokra –
09:35
all kindkedves of dataadat --
197
563080
1456
mindenféle adatra –
09:36
as the beginningkezdet of the conversationbeszélgetés
198
564560
1776
mint a párbeszéd kezdetére,
09:38
and not the endvég.
199
566360
1200
és ne mint a végére.
09:40
Because dataadat aloneegyedül
will never give us a solutionmegoldás.
200
568080
3176
Hiszen az adatok önmagukban
nem vezetnek megoldásra.
09:43
And this is why dataadat failednem sikerült us so badlyrosszul --
201
571280
2696
És azért csaptak be minket
az adatok annyira cefetül,
09:46
because we failednem sikerült to includetartalmaz
the right amountösszeg of contextkontextus
202
574000
3376
mert nem használtuk
a megfelelő kontextust
az árnyalt, összetett és kusza
09:49
to representképvisel realityvalóság --
203
577400
1456
09:50
a nuancedárnyalt, complicatedbonyolult
and intricatebonyolult realityvalóság.
204
578880
3200
valóság bemutatásához.
09:54
We kepttartotta looking at these two numbersszám,
205
582960
2456
Nem vettük le szemünket
erről a két számról,
09:57
obsessingmegszállott with them
206
585440
1496
megszállottjaik lettünk,
09:58
and pretendingúgy tesz, mintha that our worldvilág
could be reducedcsökkent
207
586960
2496
úgy tettünk, mintha világunk
leegyszerűsíthető lenne
10:01
to a couplepárosít digitsszámjegy and a horse raceverseny,
208
589480
2336
néhány számjegyre, egy versenyre,
miközben a valódi történetek,
10:03
while the realigazi storiestörténetek,
209
591840
1256
10:05
the onesazok that really matteredszámít,
210
593120
1456
melyek valóban számítanak,
10:06
were somewherevalahol elsemás.
211
594600
1416
valahol máshol voltak.
10:08
What we missednem fogadott looking at these storiestörténetek
only throughkeresztül modelsmodellek and algorithmsalgoritmusok
212
596040
4416
Az algoritmusokon és modelleken keresztül
megfigyelt történetekből kimaradt az,
10:12
is what I call "dataadat humanismhumanizmus."
213
600480
2520
amit úgy hívok, "adathumanizmus".
10:15
In the RenaissanceReneszánsz humanismhumanizmus,
214
603560
2016
A reneszánsz humanizmusban
10:17
EuropeanEurópai intellectualsértelmiség
215
605600
1616
az európai gondolkodók
10:19
placedelhelyezni the humanemberi naturetermészet insteadhelyette of God
at the centerközpont of theirazok viewKilátás of the worldvilág.
216
607240
4920
Isten helyett az emberi természetet
állították világnézetük középpontjába.
10:24
I believe something similarhasonló
needsigények to happentörténik
217
612800
2216
Hiszem, hogy valami
hasonlónak kell történnie
10:27
with the universevilágegyetem of dataadat.
218
615040
1776
az adatuniverzumban is.
10:28
Now dataadat are apparentlylátszólag
treatedkezelt like a God --
219
616840
2976
Mostanság az adatot Istenként kezelik:
10:31
keeperállattartó of infalliblecsalhatatlan truthigazság
for our presentajándék and our futurejövő.
220
619840
3280
jövőnk és jelenünk abszolút
igazságának birtokosaként.
10:35
The experiencestapasztalatok
that I sharedmegosztott with you todayMa
221
623840
2896
A ma elmesélt élményeim megtanították:
10:38
taughttanított me that to make dataadat faithfullyhűen
representativereprezentatív of our humanemberi naturetermészet
222
626760
5016
ahhoz, hogy az adatokat az emberi
természet hű megtestesítőjévé formáljuk,
10:43
and to make sure they will not
misleadfélre us anymoretöbbé,
223
631800
3416
és hogy többé ne vezethessenek
félre bennünket,
10:47
we need to startRajt designingtervezés waysmódokon
to includetartalmaz empathyátélés, imperfectiontökéletlenség
224
635240
3696
olyan módszereket kell kidolgoznunk,
melyekben az empátia, a tökéletlenség
10:50
and humanemberi qualitiesadottságok
225
638960
1576
és az emberi tulajdonságok is
helyet kapnak
10:52
in how we collectgyűjt, processfolyamat,
analyzeelemez and displaykijelző them.
226
640560
3720
mind az összegyűjtés, feldolgozás
és a megjelenítés során.
10:57
I do see a placehely where, ultimatelyvégül,
227
645280
2976
Látom a pontot, ahol végül
11:00
insteadhelyette of usinghasználva dataadat
only to becomeválik more efficienthatékony,
228
648280
3336
az adatokat nemcsak
a hatékonyság fokozására,
11:03
we will all use dataadat
to becomeválik more humanehumánus.
229
651640
2800
hanem emberi mivoltunk
fejlesztésére is használjuk.
11:06
Thank you.
230
654880
1216
Köszönöm.
11:08
(ApplauseTaps)
231
656120
4441
(Taps)
Translated by Ádám Kósa
Reviewed by Andrea Vida

▲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