1
00:00:00,000 --> 00:00:02,000
El tiempo vuela.

2
00:00:02,000 --> 00:00:04,000
Fue hace casi 20 años

3
00:00:04,000 --> 00:00:08,000
cuando quise reformular la forma en que usamos la información

4
00:00:08,000 --> 00:00:11,000
la forma en la que trabajamos juntos -- inventé la World Wide Web

5
00:00:11,000 --> 00:00:14,000
Hoy, 20 años después, aquí en TED,

6
00:00:14,000 --> 00:00:18,000
quiero pedirles ayuda para una nueva reformulación.

7
00:00:19,000 --> 00:00:23,000
Entonces, volviendo a 1989,

8
00:00:23,000 --> 00:00:26,000
escribí un memo sugiriendo el sistema global de hipertexto.

9
00:00:26,000 --> 00:00:29,000
Nadie hizo algo con él, realmente.

10
00:00:29,000 --> 00:00:33,000
Pero 18 meses después -- así es como ocurren las innovaciones --

11
00:00:33,000 --> 00:00:37,000
18 meses después, mi jefe me dijo que podía hacerlo como un extra,

12
00:00:37,000 --> 00:00:39,000
como una especie de proyecto lúdico,

13
00:00:39,000 --> 00:00:41,000
probar una nueva computadora que teníamos.

14
00:00:41,000 --> 00:00:44,000
Y me dio el tiempo para escribir el código.

15
00:00:44,000 --> 00:00:49,000
Así que básicamente delineé lo que debería ser el HTML,

16
00:00:49,000 --> 00:00:52,000
el protocolo de hipertexto -- HTTP --

17
00:00:52,000 --> 00:00:55,000
la idea de los URLs -- estos nombres de cosas

18
00:00:55,000 --> 00:00:57,000
que comienzan con HTTP.

19
00:00:57,000 --> 00:00:59,000
Escribí el código y lo dejé por ahí.

20
00:00:59,000 --> 00:01:01,000
¿Por qué lo hice?

21
00:01:01,000 --> 00:01:03,000
Bueno, básicamente por frustración.

22
00:01:03,000 --> 00:01:07,000
Estaba frustrado -- trabajaba como ingeniero de software

23
00:01:07,000 --> 00:01:09,000
en este laboratorio enorme y apasionante,

24
00:01:09,000 --> 00:01:11,000
lleno de personas de todo el mundo.

25
00:01:11,000 --> 00:01:14,000
Traían todo tipo de computadoras con ellos.

26
00:01:14,000 --> 00:01:17,000
Tenían todo tipo de formatos diferentes de datos.

27
00:01:17,000 --> 00:01:19,000
Todo tipo de sistemas de documentación.

28
00:01:19,000 --> 00:01:22,000
Entonces, en toda esa diversidad,

29
00:01:22,000 --> 00:01:24,000
si quería imaginarme cómo construir algo

30
00:01:24,000 --> 00:01:26,000
con un poco de esto y algo de esto otro,

31
00:01:26,000 --> 00:01:30,000
todo lo que veía, tenía que conectarme a alguna máquina nueva,

32
00:01:30,000 --> 00:01:32,000
tenía que aprender a ejecutar algún programa nuevo,

33
00:01:32,000 --> 00:01:37,000
en algún nuevo formato encontraría la información que quería.

34
00:01:37,000 --> 00:01:39,000
Pero eran todos incompatibles.

35
00:01:39,000 --> 00:01:41,000
Era muy frustrante.

36
00:01:41,000 --> 00:01:43,000
La frustración por todo este potencial desaprovechado.

37
00:01:43,000 --> 00:01:46,000
De hecho, en todos esos discos había documentos.

38
00:01:46,000 --> 00:01:49,000
Así que si uno los imaginaba a todos

39
00:01:49,000 --> 00:01:54,000
como parte de algo más grande, de un sistema de documentación virtual en el cielo,

40
00:01:54,000 --> 00:01:56,000
por ejemplo en Internet,

41
00:01:56,000 --> 00:01:58,000
entonces la vida sería mucho más fácil.

42
00:01:58,000 --> 00:02:02,000
Bien, cuando tienes una idea de esas, se te mete en la piel

43
00:02:02,000 --> 00:02:04,000
y aún nadie leyera tu memo

44
00:02:04,000 --> 00:02:07,000
en realidad él sí lo leyó, su copia fue encontrada después de su muerte.

45
00:02:07,000 --> 00:02:10,000
Había escrito: “Impreciso pero apasionante”, a lápiz y en el margen.

46
00:02:10,000 --> 00:02:12,000
(Risas)

47
00:02:12,000 --> 00:02:16,000
Pero en general era difícil, realmente muy difícil, explicar

48
00:02:16,000 --> 00:02:18,000
cómo era la web.

49
00:02:18,000 --> 00:02:20,000
Hoy es difícil explicarle a la gente que era difícil en ese entonces.

50
00:02:20,000 --> 00:02:23,000
Pero entonces, bueno, cuando empezó TED, la web no existía

51
00:02:23,000 --> 00:02:26,000
así que cosas como "clic" no tenían el mismo significado.

52
00:02:26,000 --> 00:02:28,000
Puedo mostrarle a alguien un hipertexto,

53
00:02:28,000 --> 00:02:30,000
una página con enlaces,

54
00:02:30,000 --> 00:02:34,000
hacemos clic en el enlace y… ahí está, habrá otra página hipertextual.

55
00:02:34,000 --> 00:02:36,000
No nos impresiona.

56
00:02:36,000 --> 00:02:39,000
Ya saben, ya lo vimos, tenemos cosas con hipertexto en CD-ROMs.

57
00:02:39,000 --> 00:02:42,000
Lo difícil era hacer que lo imaginaran.

58
00:02:42,000 --> 00:02:46,000
Entonces, piensen que ese enlace pueda apuntar

59
00:02:46,000 --> 00:02:48,000
prácticamente a cualquier documento que imaginen.

60
00:02:49,000 --> 00:02:53,000
Bueno, ese es el salto que fue tan difícil para ellos.

61
00:02:53,000 --> 00:02:55,000
Bien, algunos lo hicieron.

62
00:02:55,000 --> 00:02:58,000
Aunque sí, era difícil de explicar, pero había un movimiento de bases.

63
00:02:59,000 --> 00:03:03,000
Y eso lo hizo más divertido.

64
00:03:03,000 --> 00:03:05,000
Fue lo más emocionante de todo,

65
00:03:05,000 --> 00:03:07,000
no la tecnología ni las cosas que la gente hizo con ella

66
00:03:07,000 --> 00:03:09,000
sino la comunidad y el espíritu de todas esas personas

67
00:03:09,000 --> 00:03:11,000
juntas enviando correos electrónicos.

68
00:03:11,000 --> 00:03:13,000
Así era en ese tiempo.

69
00:03:13,000 --> 00:03:16,000
¿Saben qué? Es gracioso, pero el momento actual es casi igual.

70
00:03:16,000 --> 00:03:18,000
Le pedí a todo el mundo, más o menos, que pusiera sus documentos.

71
00:03:18,000 --> 00:03:21,000
Les dije: “¿Pueden poner sus documentos en esta web?”

72
00:03:21,000 --> 00:03:24,000
y ustedes lo hicieron.

73
00:03:24,000 --> 00:03:25,000
Gracias.

74
00:03:25,000 --> 00:03:27,000
Fue un estallido, ¿no es cierto?

75
00:03:27,000 --> 00:03:29,000
Quiero decir, fue muy interesante

76
00:03:29,000 --> 00:03:31,000
porque nos dimos cuenta de que las cosas que pasaban con la web

77
00:03:31,000 --> 00:03:33,000
realmente nos sacudían.

78
00:03:33,000 --> 00:03:35,000
Mucho más de lo que imaginamos al principio

79
00:03:35,000 --> 00:03:37,000
cuando elaboramos el primer sitio web

80
00:03:37,000 --> 00:03:39,000
con el que empezamos.

81
00:03:39,000 --> 00:03:42,000
Ahora, quiero que pongan datos en la web.

82
00:03:42,000 --> 00:03:46,000
Resulta que todavía hay un gran potencial por delante.

83
00:03:46,000 --> 00:03:48,000
Todavía hay una gran frustración

84
00:03:48,000 --> 00:03:52,000
en la gente porque no tenemos datos en la web como tales.

85
00:03:52,000 --> 00:03:54,000
¿Qué quiero decir con datos? ¿Cuál es la diferencia entre documentos y datos?

86
00:03:54,000 --> 00:03:57,000
Ustedes leen documentos, ¿verdad?

87
00:03:57,000 --> 00:04:00,000
Más o menos, los leen, pueden seguir enlaces desde ellos, y eso es todo.

88
00:04:00,000 --> 00:04:02,000
Datos -- se puede hacer cualquier cosa con una computadora.

89
00:04:02,000 --> 00:04:08,000
¿Quién pudo ver la presentación de Hans Rosling?

90
00:04:08,000 --> 00:04:12,000
Una de las mejores. Mucha gente la ha visto

91
00:04:12,000 --> 00:04:14,000
una de las mejores TED Talks.

92
00:04:14,000 --> 00:04:16,000
Hans hizo esta presentación

93
00:04:16,000 --> 00:04:21,000
en la que mostró, para diferentes países y en varios colores,

94
00:04:21,000 --> 00:04:24,000
mostró los niveles de ingresos en un eje

95
00:04:24,000 --> 00:04:27,000
y la mortalidad infantil, en una animación a lo largo del tiempo.

96
00:04:27,000 --> 00:04:31,000
Tomó estos datos e hizo una presentación

97
00:04:31,000 --> 00:04:34,000
que destruyó muchos mitos que la gente tenía

98
00:04:34,000 --> 00:04:38,000
sobre la economía de los países en desarrollo.

99
00:04:38,000 --> 00:04:40,000
Presentó una diapositiva como ésta.

100
00:04:40,000 --> 00:04:42,000
Subyacentemente tenía todos los datos.

101
00:04:42,000 --> 00:04:45,000
Sí, los datos son oscuros, cuadrados y aburridos.

102
00:04:45,000 --> 00:04:47,000
Eso pensamos de los datos, ¿no?

103
00:04:47,000 --> 00:04:50,000
Porque los datos en sí no se pueden usar en forma natural.

104
00:04:50,000 --> 00:04:54,000
Pero, de hecho, los datos gobiernan gran parte de nuestras vidas

105
00:04:54,000 --> 00:04:57,000
y eso pasa porque alguien toma esos datos y hace algo con ellos.

106
00:04:57,000 --> 00:04:59,000
En este caso, Hans juntó un montón de datos

107
00:04:59,000 --> 00:05:04,000
los tomó de todo tipo de sitios web de Naciones Unidas o parecidos.

108
00:05:04,000 --> 00:05:06,000
Los juntó a todos,

109
00:05:06,000 --> 00:05:09,000
los combinó en algo más interesante que las partes originales

110
00:05:09,000 --> 00:05:14,000
y luego los puso dentro de este software,

111
00:05:14,000 --> 00:05:16,000
desarrollado originalmente, creo, por su hijo

112
00:05:16,000 --> 00:05:19,000
y produjo esta presentación maravillosa.

113
00:05:19,000 --> 00:05:21,000
Hans dijo algo importante:

114
00:05:21,000 --> 00:05:25,000
“Miren, es realmente importante tener muchos datos”.

115
00:05:25,000 --> 00:05:28,000
Y me hizo feliz ver eso en la fiesta de anoche

116
00:05:28,000 --> 00:05:32,000
donde él seguía diciendo, a viva voz, “Es realmente importante tener muchos datos”.

117
00:05:32,000 --> 00:05:34,000
Quiero que pensemos ahora acerca de

118
00:05:34,000 --> 00:05:38,000
no sólo dos dimensiones de datos en conexión, o seis como hizo él,

119
00:05:38,000 --> 00:05:43,000
sino en un mundo donde todos pongan datos en la web

120
00:05:43,000 --> 00:05:45,000
y donde casi todo lo que puedan imaginarse esté en la web

121
00:05:45,000 --> 00:05:47,000
y entonces los llamaremos “datos enlazados”.

122
00:05:47,000 --> 00:05:49,000
Es la tecnología de datos enlazados; algo extremadamente simple.

123
00:05:49,000 --> 00:05:53,000
Si uno quiere poner algo en la web por tres años

124
00:05:53,000 --> 00:05:56,000
lo primero son esos nombres HTTP

125
00:05:56,000 --> 00:05:58,000
esas cosas que empiezan con “http:”

126
00:05:58,000 --> 00:06:02,000
las estamos usando no sólo para documentos,

127
00:06:02,000 --> 00:06:04,000
las estamos usando para cosas a las que se refieren los documentos.

128
00:06:04,000 --> 00:06:06,000
Las estamos usando para personas, para lugares,

129
00:06:06,000 --> 00:06:10,000
las estamos usando para sus productos, para eventos.

130
00:06:10,000 --> 00:06:14,000
Todo tipo de conceptos, ahora tienen nombres que empiezan con HTTP.

131
00:06:14,000 --> 00:06:19,000
La segunda regla, si tomo uno de estos nombres que empiezan con HTTP y lo busco

132
00:06:19,000 --> 00:06:21,000
lo busco en la web y recupero los datos

133
00:06:21,000 --> 00:06:23,000
usando el protocolo HTTP de la web,

134
00:06:23,000 --> 00:06:26,000
entonces tendré algunos datos en un formato estándar,

135
00:06:26,000 --> 00:06:31,000
información útil que alguien podría querer conocer

136
00:06:31,000 --> 00:06:33,000
al respecto, sobre ese evento.

137
00:06:33,000 --> 00:06:35,000
¿Quién participa en el evento? Cualquier cosa sobre esa persona,

138
00:06:35,000 --> 00:06:37,000
lugar de nacimiento, cosas como esas.

139
00:06:37,000 --> 00:06:39,000
Entonces la segunda regla es que obtengo información importante.

140
00:06:39,000 --> 00:06:43,000
La tercera regla es que cuando obtengo esa información

141
00:06:43,000 --> 00:06:46,000
no es sólo la altura, el peso y la fecha de nacimiento

142
00:06:46,000 --> 00:06:48,000
sino las relaciones.

143
00:06:48,000 --> 00:06:50,000
Los datos son relaciones.

144
00:06:50,000 --> 00:06:52,000
Interesante. Los datos son relaciones.

145
00:06:52,000 --> 00:06:56,000
Esta persona nació en Berlín, Berlín está en Alemania.

146
00:06:56,000 --> 00:06:59,000
Y cuando tiene una relación, cada vez que exprese una relación

147
00:06:59,000 --> 00:07:02,000
la otra cosa que está relacionada

148
00:07:02,000 --> 00:07:06,000
recibe un nombre que empieza con HTTP.

149
00:07:06,000 --> 00:07:08,000
Entonces, puedo ir hacia adelante y mirarla.

150
00:07:08,000 --> 00:07:11,000
Si busco a una persona, puedo mirar la ciudad en la que nació

151
00:07:11,000 --> 00:07:14,000
puedo ver la región en la que está, qué pueblos están allí,

152
00:07:14,000 --> 00:07:17,000
y la población de la ciudad, etc.

153
00:07:17,000 --> 00:07:19,000
Puedo explorar estas cosas.

154
00:07:19,000 --> 00:07:21,000
Así es, realmente.

155
00:07:21,000 --> 00:07:23,000
Esto son datos enlazados.

156
00:07:23,000 --> 00:07:26,000
Escribí un artículo titulado “Datos enlazados” hace un par de años

157
00:07:26,000 --> 00:07:30,000
y poco después empezaron a suceder cosas.

158
00:07:30,000 --> 00:07:34,000
La idea de los datos enlazados es que tengamos muchas

159
00:07:34,000 --> 00:07:36,000
de estas cajas que Hans tenía,

160
00:07:36,000 --> 00:07:38,000
y surgen muchas, muchas cosas.

161
00:07:38,000 --> 00:07:41,000
No sólo es un montón de otras plantas.

162
00:07:41,000 --> 00:07:43,000
No sólo es una raíz que nutre a una planta,

163
00:07:43,000 --> 00:07:46,000
sino que por cada una de esas plantas, cualquiera sea,

164
00:07:46,000 --> 00:07:49,000
una presentación, un análisis, alguien que busca patrones en los datos,

165
00:07:49,000 --> 00:07:52,000
puedan revisar toda esta información

166
00:07:52,000 --> 00:07:54,000
y la tengan conectada.

167
00:07:54,000 --> 00:07:56,000
Y lo más importante acerca de los datos

168
00:07:56,000 --> 00:07:58,000
es que, cuanto más cosas tengas conectadas, más poderoso es.

169
00:07:58,000 --> 00:08:00,000
Entonces, datos enlazados.

170
00:08:00,000 --> 00:08:02,000
El meme surgió de ahí.

171
00:08:02,000 --> 00:08:06,000
Y en poco tiempo Chris Spitzer, de la Freie Universitat de Berlín,

172
00:08:06,000 --> 00:08:08,000
fue una de las primeras personas en proponer cosas interesantes,

173
00:08:08,000 --> 00:08:10,000
se dio cuenta que Wikipedia,

174
00:08:10,000 --> 00:08:13,000
conocen Wikipedia, la enciclopedia online

175
00:08:13,000 --> 00:08:15,000
que tiene muchos documentos interesantes.

176
00:08:15,000 --> 00:08:19,000
Bueno, en esos documentos hay pequeños cuadros, pequeñas cajas.

177
00:08:19,000 --> 00:08:22,000
Y en la mayoría de las cajas de información hay datos.

178
00:08:22,000 --> 00:08:26,000
Entonces escribió un programa para tomar esos datos, extraerlos de Wikipedia,

179
00:08:26,000 --> 00:08:28,000
y ponerlos dentro de un grupo de datos enlazados

180
00:08:28,000 --> 00:08:31,000
en la web al que llamó Dbpedia.

181
00:08:31,000 --> 00:08:35,000
Dbpedia está representada por la mancha azul en medio de la diapositiva

182
00:08:35,000 --> 00:08:37,000
y si uno va y busca Berlín,

183
00:08:37,000 --> 00:08:39,000
verá que allí hay otras manchas de datos

184
00:08:39,000 --> 00:08:42,000
que tienen cosas sobre Berlín y están enlazadas.

185
00:08:42,000 --> 00:08:45,000
Entonces si uno extrae los datos de Berlín desde Dbpedia,

186
00:08:45,000 --> 00:08:47,000
terminará extrayendo estas otras cosas también.

187
00:08:47,000 --> 00:08:50,000
Y lo más interesante es que esto está empezando a crecer.

188
00:08:50,000 --> 00:08:52,000
Esto es sólo el principio, otra vez, ¿sí?

189
00:08:52,000 --> 00:08:55,000
Pensemos un poco sobre los datos.

190
00:08:55,000 --> 00:08:58,000
Los datos llegan, de hecho, de formas muy diferentes.

191
00:08:58,000 --> 00:09:01,000
Piensen en la diversidad de la web, es algo muy importante

192
00:09:01,000 --> 00:09:04,000
que la web permita poner todo tipo de datos allí.

193
00:09:04,000 --> 00:09:06,000
Es igual con los datos. Puedo hablar sobre todo tipo de datos.

194
00:09:07,000 --> 00:09:11,000
Podemos hablar de datos de gobierno, los de empresas son importantes,

195
00:09:11,000 --> 00:09:14,000
hay datos científicos, datos personales,

196
00:09:14,000 --> 00:09:16,000
datos del clima, acerca de eventos,

197
00:09:16,000 --> 00:09:20,000
sobre charlas, hay noticias y todo tipo de cosas.

198
00:09:20,000 --> 00:09:23,000
Sólo voy a mencionar unos pocos de ellos

199
00:09:23,000 --> 00:09:25,000
para que tengan una idea de la diversidad,

200
00:09:25,000 --> 00:09:29,000
así podrán ver el gran potencial.

201
00:09:29,000 --> 00:09:31,000
Empecemos con los datos de gobierno.

202
00:09:31,000 --> 00:09:33,000
Barack Obama dijo en un discurso

203
00:09:33,000 --> 00:09:38,000
que los datos del gobierno estadounidense deberían estar disponibles en Internet

204
00:09:38,000 --> 00:09:40,000
en formatos accesibles.

205
00:09:40,000 --> 00:09:42,000
Y espero que los pongan como datos enlazados.

206
00:09:42,000 --> 00:09:44,000
Eso es importante. ¿Por qué es importante?

207
00:09:44,000 --> 00:09:47,000
No sólo por transparencia- sí, la transparencia de un gobierno es importante,

208
00:09:47,000 --> 00:09:50,000
sino porque esos datos -- son datos de todos los organismos de gobierno.

209
00:09:50,000 --> 00:09:55,000
Piensen cuánta de esa información es sobre cómo se vive en EE.UU.

210
00:09:55,000 --> 00:09:57,000
Es realmente útil, tiene valor.

211
00:09:57,000 --> 00:09:59,000
Puedo usarla en mi compañía.

212
00:09:59,000 --> 00:10:01,000
Puedo usarla si soy un chico para hacer mi tarea.

213
00:10:01,000 --> 00:10:04,000
Entonces hablamos de hacer que el mundo funcione mejor

214
00:10:04,000 --> 00:10:06,000
haciendo que los datos estén disponible.

215
00:10:06,000 --> 00:10:10,000
De hecho, si uno es responsable -- si uno conoce algunos datos

216
00:10:10,000 --> 00:10:12,000
de un organismo de gobierno, usualmente encuentra que

217
00:10:12,000 --> 00:10:15,000
esta gente, está muy tentada a guardarla.

218
00:10:15,000 --> 00:10:18,000
Hans llama a esto “abrazar” la base de datos.

219
00:10:18,000 --> 00:10:20,000
Uno abraza la base de datos, no la soltamos

220
00:10:20,000 --> 00:10:22,000
hasta que creamos un hermoso sitio web.

221
00:10:22,000 --> 00:10:24,000
Bueno, me gustaría sugerir

222
00:10:24,000 --> 00:10:26,000
que sí, hagamos un hermoso sitio web,

223
00:10:26,000 --> 00:10:28,000
¿quién soy yo para decirte que no crees un lindo sitio web?

224
00:10:28,000 --> 00:10:31,000
Háganlo, pero primero

225
00:10:31,000 --> 00:10:34,000
dennos los datos sin modificar,

226
00:10:34,000 --> 00:10:36,000
queremos los datos.

227
00:10:36,000 --> 00:10:38,000
Queremos los datos sin modificar.

228
00:10:38,000 --> 00:10:41,000
Ahora pediremos los datos en crudo.

229
00:10:41,000 --> 00:10:43,000
Y quiero pedirles que practiquen eso, ¿está bien?

230
00:10:43,000 --> 00:10:44,000
Digan "crudos".

231
00:10:44,000 --> 00:10:45,000
Audiencia: Crudos.

232
00:10:45,000 --> 00:10:46,000
Tim Bernes-Lee: ¿Pueden decir "Datos"?

233
00:10:46,000 --> 00:10:47,000
Audiencia: Datos.

234
00:10:47,000 --> 00:10:48,000
TBL: ¿Pueden decir "Ahora"?

235
00:10:48,000 --> 00:10:49,000
Audiencia: ¡Ahora!

236
00:10:49,000 --> 00:10:51,000
TBL: Bien, ¡datos crudos ahora!

237
00:10:51,000 --> 00:10:53,000
Audiencia: ¡Datos crudos ahora!

238
00:10:53,000 --> 00:10:57,000
Practiquen eso. Es importante porque no tienen idea del número de excusas

239
00:10:57,000 --> 00:10:59,000
que la gente puede esgrimir para aferrarse a sus datos

240
00:10:59,000 --> 00:11:03,000
y no dárselos, aún cuando paguen por ellos a través de sus impuestos.

241
00:11:03,000 --> 00:11:05,000
Y no es sólo EE.UU., es así en todo el mundo.

242
00:11:05,000 --> 00:11:08,000
Y no son sólo los gobiernos, por supuesto, las empresas también.

243
00:11:08,000 --> 00:11:11,000
Sólo voy a mencionar unas ideas más sobre los datos.

244
00:11:11,000 --> 00:11:16,000
Aquí estamos en TED, y todo el tiempo somos conscientes

245
00:11:16,000 --> 00:11:21,000
de los enormes desafíos que la sociedad enfrenta en este momento:

246
00:11:21,000 --> 00:11:24,000
curar el cáncer, entender el cerebro de quienes tienen Alzheimer,

247
00:11:24,000 --> 00:11:27,000
entender la economía para hacerla un poco más estable,

248
00:11:27,000 --> 00:11:29,000
entender cómo funciona el mundo.

249
00:11:29,000 --> 00:11:31,000
La gente que va a solucionar esto, los científicos,

250
00:11:31,000 --> 00:11:33,000
tienen ideas pre-elaboradas en sus cabezas,

251
00:11:33,000 --> 00:11:36,000
tratan de comunicarlas a través de la web.

252
00:11:36,000 --> 00:11:39,000
Pero mucho del estado del conocimiento humano en este momento

253
00:11:39,000 --> 00:11:42,000
está en bases de datos, casi siempre en sus computadoras,

254
00:11:42,000 --> 00:11:45,000
y actualmente no es compartido.

255
00:11:45,000 --> 00:11:48,000
De hecho, sólo voy a entrar en un área,

256
00:11:48,000 --> 00:11:50,000
si vemos el Alzheimer, por ejemplo,

257
00:11:50,000 --> 00:11:53,000
el descubrimiento de drogas, hay mucha información enlazada que está

258
00:11:53,000 --> 00:11:55,000
apareciendo porque los científicos en ese campo se dieron cuenta

259
00:11:55,000 --> 00:11:58,000
de que es una buena forma de salir de estos silos,

260
00:11:58,000 --> 00:12:02,000
porque tienen la información de los genomas en una base de datos

261
00:12:02,000 --> 00:12:05,000
en un edificio y los datos de las proteínas en otro.

262
00:12:05,000 --> 00:12:08,000
Entonces, están uniendo unos con otros, datos enlazados,

263
00:12:08,000 --> 00:12:11,000
y ahora pueden hacer el tipo de pregunta, que probablemente ustedes no pudieran hacer,

264
00:12:11,000 --> 00:12:13,000
yo no podría preguntar pero ellos sí.

265
00:12:13,000 --> 00:12:15,000
¿Qué proteínas están implicadas en la transducción de señales

266
00:12:15,000 --> 00:12:17,000
y también relacionadas con las neuronas piramidales?

267
00:12:17,000 --> 00:12:20,000
Bueno, ustedes tomarían ese trabalenguas y lo buscarían en Google.

268
00:12:20,000 --> 00:12:23,000
Por supuesto, no hay página que tenga esa respuesta

269
00:12:23,000 --> 00:12:25,000
porque nadie ha hecho esa pregunta antes.

270
00:12:25,000 --> 00:12:27,000
Obtienes 223.000 entradas,

271
00:12:27,000 --> 00:12:29,000
pero ningún resultado útil.

272
00:12:29,000 --> 00:12:32,000
Consultas los datos enlazados, que ahora están juntos,

273
00:12:32,000 --> 00:12:36,000
hay 32 coincidencias, cada una es una proteína que tiene esas propiedades

274
00:12:36,000 --> 00:12:38,000
y uno las puede ver.

275
00:12:38,000 --> 00:12:41,000
El potencial de poder hacer esas preguntas, como científico

276
00:12:41,000 --> 00:12:43,000
preguntas que relacionan diversas disciplinas,

277
00:12:43,000 --> 00:12:46,000
realmente es un cambio radical.

278
00:12:46,000 --> 00:12:48,000
Es muy importante.

279
00:12:48,000 --> 00:12:50,000
Los científicos están completamente desconcertados en este momento,

280
00:12:50,000 --> 00:12:55,000
el poder de los datos que otros científicos han conseguido no está disponible

281
00:12:55,000 --> 00:12:58,000
y necesitamos liberarlo para resolver esos enormes problemas.

282
00:12:58,000 --> 00:13:02,000
Ahora, ustedes pensarán que todos los datos vienen de grandes instituciones

283
00:13:02,000 --> 00:13:05,000
y que no tienen nada que ver con ustedes.

284
00:13:05,000 --> 00:13:07,000
Pero eso no es cierto.

285
00:13:07,000 --> 00:13:09,000
De hecho, son datos sobre nuestras vidas.

286
00:13:09,000 --> 00:13:12,000
Cuando ingresan en el sitio de su red social,

287
00:13:12,000 --> 00:13:14,000
su red favorita, dicen, "Este es mi amigo".

288
00:13:14,000 --> 00:13:17,000
¡Listo! Relaciones. Información.

289
00:13:17,000 --> 00:13:20,000
Dices: "Esta fotografía es sobre… muestra a esta persona".

290
00:13:20,000 --> 00:13:23,000
¡Listo! Eso es información. Datos, datos, datos.

291
00:13:23,000 --> 00:13:25,000
Cada vez que haces algo en el sitio de la red social,

292
00:13:25,000 --> 00:13:29,000
esa red está tomando los datos y usándolos, resignificándolos,

293
00:13:29,000 --> 00:13:33,000
y usándolos para hacer más interesante la vida de otras personas en el sitio.

294
00:13:33,000 --> 00:13:35,000
Pero, cuando vas a otro sitio de datos enlazados,

295
00:13:35,000 --> 00:13:38,000
digamos que es un sitio de viajes,

296
00:13:38,000 --> 00:13:41,000
y dices: "Quiero enviar esta foto a todas las personas de este grupo",

297
00:13:41,000 --> 00:13:43,000
no puedes pasar por encima de sus muros.

298
00:13:43,000 --> 00:13:45,000
The Economist publicó un artículo sobre esto, y muchas personas

299
00:13:45,000 --> 00:13:46,000
lo reseñaron en sus blogs, tremenda frustración.

300
00:13:46,000 --> 00:13:48,000
La forma de derribar estos silos es tener interoperabilidad

301
00:13:48,000 --> 00:13:50,000
entre las distintas redes sociales.

302
00:13:50,000 --> 00:13:52,000
Necesitamos hacer eso con datos enlazados.

303
00:13:52,000 --> 00:13:55,000
Un último tipo de dato que voy a mencionar, quizá el más apasionante.

304
00:13:55,000 --> 00:13:58,000
Antes de venir aquí lo busqué en OpenStreetMap.

305
00:13:58,000 --> 00:14:00,000
OpenStreetMap es un mapa, pero también es una Wiki.

306
00:14:00,000 --> 00:14:03,000
Te acercas con el zoom y el cuadrado es un teatro, donde estamos ahora,

307
00:14:03,000 --> 00:14:05,000
el teatro The Terrace. No tiene un nombre.

308
00:14:05,000 --> 00:14:07,000
Puedo ir al modo edición, seleccionar el teatro,

309
00:14:07,000 --> 00:14:12,000
agregar el nombre al final, y guardarlo nuevamente.

310
00:14:12,000 --> 00:14:15,000
Y si ahora vamos nuevamente a OpenStreetMap.org,

311
00:14:15,000 --> 00:14:18,000
y encontramos este lugar, veremos que el teatro The Terrace ya tiene nombre.

312
00:14:18,000 --> 00:14:20,000
Yo lo hice. ¡Yo!

313
00:14:20,000 --> 00:14:22,000
Yo hice ese mapa. ¡Acabo de hacerlo!

314
00:14:22,000 --> 00:14:24,000
Puse eso ahí y ¿saben algo?

315
00:14:24,000 --> 00:14:27,000
Ese mapa de calles implica que cada uno hace su pequeño aporte

316
00:14:27,000 --> 00:14:30,000
y crea un recurso increíble

317
00:14:30,000 --> 00:14:33,000
porque cada uno hace lo suyo.

318
00:14:33,000 --> 00:14:36,000
Y eso es lo que significan los datos enlazados.

319
00:14:36,000 --> 00:14:39,000
Es gente haciendo su pequeño aporte

320
00:14:39,000 --> 00:14:42,000
para producir algo, todo conectado.

321
00:14:42,000 --> 00:14:45,000
Así es como funcionan los datos enlazados.

322
00:14:45,000 --> 00:14:49,000
Haces tu parte. Todo el mundo hace su parte.

323
00:14:49,000 --> 00:14:53,000
No tendrás mucha información para poner ahí

324
00:14:53,000 --> 00:14:56,000
pero sabes cómo solicitarla.

325
00:14:56,000 --> 00:14:58,000
Y hemos practicado eso.

326
00:14:58,000 --> 00:15:02,000
Entonces, los datos enlazados, es algo enorme.

327
00:15:02,000 --> 00:15:05,000
Sólo les conté muy pocas cosas.

328
00:15:05,000 --> 00:15:07,000
Hay información en cada aspecto de nuestras vidas,

329
00:15:07,000 --> 00:15:10,000
cada aspecto del trabajo y del placer,

330
00:15:10,000 --> 00:15:13,000
y no es sólo la cantidad de fuentes de datos,

331
00:15:13,000 --> 00:15:16,000
sino que están todas conectadas.

332
00:15:16,000 --> 00:15:19,000
Y cuando conectas datos, tienes poder

333
00:15:19,000 --> 00:15:22,000
en una forma que no ocurre con la web, con los documentos.

334
00:15:22,000 --> 00:15:26,000
Obtienes este enorme poder.

335
00:15:26,000 --> 00:15:29,000
Entonces, estamos en el momento

336
00:15:29,000 --> 00:15:33,000
en que tenemos que hacer esto, la gente que piensa que es una gran idea.

337
00:15:33,000 --> 00:15:36,000
Y todos, creo que hay mucha gente en TED que hace cosas porque,

338
00:15:36,000 --> 00:15:38,000
aunque no haya un retorno inmediato de la inversión

339
00:15:38,000 --> 00:15:41,000
porque solo veremos los frutos cuando todo el mundo lo haga,

340
00:15:41,000 --> 00:15:45,000
lo harán porque son el tipo de personas que hacen cosas

341
00:15:45,000 --> 00:15:48,000
que serán buenas si todo el mundo las hace.

342
00:15:48,000 --> 00:15:50,000
Bien, entonces los llamamos datos enlazados.

343
00:15:50,000 --> 00:15:52,000
Quiero que lo hagan.

344
00:15:52,000 --> 00:15:54,000
Quiero que lo exijan.

345
00:15:54,000 --> 00:15:56,000
Y creo que es una idea que merece ser difundida.

346
00:15:56,000 --> 00:15:57,000
Gracias.

347
00:15:57,000 --> 00:16:00,000
(Aplausos)