WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:02.000
El tiempo vuela.

00:00:02.000 --> 00:00:04.000
Fue hace casi 20 años

00:00:04.000 --> 00:00:08.000
cuando quise reformular la forma en que usamos la información

00:00:08.000 --> 00:00:11.000
la forma en la que trabajamos juntos -- inventé la World Wide Web

00:00:11.000 --> 00:00:14.000
Hoy, 20 años después, aquí en TED,

00:00:14.000 --> 00:00:18.000
quiero pedirles ayuda para una nueva reformulación.

NOTE Paragraph

00:00:19.000 --> 00:00:23.000
Entonces, volviendo a 1989,

00:00:23.000 --> 00:00:26.000
escribí un memo sugiriendo el sistema global de hipertexto.

00:00:26.000 --> 00:00:29.000
Nadie hizo algo con él, realmente.

00:00:29.000 --> 00:00:33.000
Pero 18 meses después -- así es como ocurren las innovaciones --

00:00:33.000 --> 00:00:37.000
18 meses después, mi jefe me dijo que podía hacerlo como un extra,

00:00:37.000 --> 00:00:39.000
como una especie de proyecto lúdico,

00:00:39.000 --> 00:00:41.000
probar una nueva computadora que teníamos.

00:00:41.000 --> 00:00:44.000
Y me dio el tiempo para escribir el código.

00:00:44.000 --> 00:00:49.000
Así que básicamente delineé lo que debería ser el HTML,

00:00:49.000 --> 00:00:52.000
el protocolo de hipertexto -- HTTP --

00:00:52.000 --> 00:00:55.000
la idea de los URLs -- estos nombres de cosas

00:00:55.000 --> 00:00:57.000
que comienzan con HTTP.

00:00:57.000 --> 00:00:59.000
Escribí el código y lo dejé por ahí.

NOTE Paragraph

00:00:59.000 --> 00:01:01.000
¿Por qué lo hice?

00:01:01.000 --> 00:01:03.000
Bueno, básicamente por frustración.

00:01:03.000 --> 00:01:07.000
Estaba frustrado -- trabajaba como ingeniero de software

00:01:07.000 --> 00:01:09.000
en este laboratorio enorme y apasionante,

00:01:09.000 --> 00:01:11.000
lleno de personas de todo el mundo.

00:01:11.000 --> 00:01:14.000
Traían todo tipo de computadoras con ellos.

00:01:14.000 --> 00:01:17.000
Tenían todo tipo de formatos diferentes de datos.

00:01:17.000 --> 00:01:19.000
Todo tipo de sistemas de documentación.

00:01:19.000 --> 00:01:22.000
Entonces, en toda esa diversidad,

00:01:22.000 --> 00:01:24.000
si quería imaginarme cómo construir algo

00:01:24.000 --> 00:01:26.000
con un poco de esto y algo de esto otro,

00:01:26.000 --> 00:01:30.000
todo lo que veía, tenía que conectarme a alguna máquina nueva,

00:01:30.000 --> 00:01:32.000
tenía que aprender a ejecutar algún programa nuevo,

00:01:32.000 --> 00:01:37.000
en algún nuevo formato encontraría la información que quería.

00:01:37.000 --> 00:01:39.000
Pero eran todos incompatibles.

00:01:39.000 --> 00:01:41.000
Era muy frustrante.

00:01:41.000 --> 00:01:43.000
La frustración por todo este potencial desaprovechado.

NOTE Paragraph

00:01:43.000 --> 00:01:46.000
De hecho, en todos esos discos había documentos.

00:01:46.000 --> 00:01:49.000
Así que si uno los imaginaba a todos

00:01:49.000 --> 00:01:54.000
como parte de algo más grande, de un sistema de documentación virtual en el cielo,

00:01:54.000 --> 00:01:56.000
por ejemplo en Internet,

00:01:56.000 --> 00:01:58.000
entonces la vida sería mucho más fácil.

00:01:58.000 --> 00:02:02.000
Bien, cuando tienes una idea de esas, se te mete en la piel

00:02:02.000 --> 00:02:04.000
y aún nadie leyera tu memo

00:02:04.000 --> 00:02:07.000
en realidad él sí lo leyó, su copia fue encontrada después de su muerte.

00:02:07.000 --> 00:02:10.000
Había escrito: “Impreciso pero apasionante”, a lápiz y en el margen.

NOTE Paragraph

00:02:10.000 --> 00:02:12.000
(Risas)

NOTE Paragraph

00:02:12.000 --> 00:02:16.000
Pero en general era difícil, realmente muy difícil, explicar

00:02:16.000 --> 00:02:18.000
cómo era la web.

00:02:18.000 --> 00:02:20.000
Hoy es difícil explicarle a la gente que era difícil en ese entonces.

00:02:20.000 --> 00:02:23.000
Pero entonces, bueno, cuando empezó TED, la web no existía

00:02:23.000 --> 00:02:26.000
así que cosas como "clic" no tenían el mismo significado.

00:02:26.000 --> 00:02:28.000
Puedo mostrarle a alguien un hipertexto,

00:02:28.000 --> 00:02:30.000
una página con enlaces,

00:02:30.000 --> 00:02:34.000
hacemos clic en el enlace y… ahí está, habrá otra página hipertextual.

00:02:34.000 --> 00:02:36.000
No nos impresiona.

00:02:36.000 --> 00:02:39.000
Ya saben, ya lo vimos, tenemos cosas con hipertexto en CD-ROMs.

00:02:39.000 --> 00:02:42.000
Lo difícil era hacer que lo imaginaran.

00:02:42.000 --> 00:02:46.000
Entonces, piensen que ese enlace pueda apuntar

00:02:46.000 --> 00:02:48.000
prácticamente a cualquier documento que imaginen.

00:02:49.000 --> 00:02:53.000
Bueno, ese es el salto que fue tan difícil para ellos.

00:02:53.000 --> 00:02:55.000
Bien, algunos lo hicieron.

00:02:55.000 --> 00:02:58.000
Aunque sí, era difícil de explicar, pero había un movimiento de bases.

00:02:59.000 --> 00:03:03.000
Y eso lo hizo más divertido.

00:03:03.000 --> 00:03:05.000
Fue lo más emocionante de todo,

00:03:05.000 --> 00:03:07.000
no la tecnología ni las cosas que la gente hizo con ella

00:03:07.000 --> 00:03:09.000
sino la comunidad y el espíritu de todas esas personas

00:03:09.000 --> 00:03:11.000
juntas enviando correos electrónicos.

00:03:11.000 --> 00:03:13.000
Así era en ese tiempo.

NOTE Paragraph

00:03:13.000 --> 00:03:16.000
¿Saben qué? Es gracioso, pero el momento actual es casi igual.

00:03:16.000 --> 00:03:18.000
Le pedí a todo el mundo, más o menos, que pusiera sus documentos.

00:03:18.000 --> 00:03:21.000
Les dije: “¿Pueden poner sus documentos en esta web?”

00:03:21.000 --> 00:03:24.000
y ustedes lo hicieron.

00:03:24.000 --> 00:03:25.000
Gracias.

00:03:25.000 --> 00:03:27.000
Fue un estallido, ¿no es cierto?

00:03:27.000 --> 00:03:29.000
Quiero decir, fue muy interesante

00:03:29.000 --> 00:03:31.000
porque nos dimos cuenta de que las cosas que pasaban con la web

00:03:31.000 --> 00:03:33.000
realmente nos sacudían.

00:03:33.000 --> 00:03:35.000
Mucho más de lo que imaginamos al principio

00:03:35.000 --> 00:03:37.000
cuando elaboramos el primer sitio web

00:03:37.000 --> 00:03:39.000
con el que empezamos.

00:03:39.000 --> 00:03:42.000
Ahora, quiero que pongan datos en la web.

00:03:42.000 --> 00:03:46.000
Resulta que todavía hay un gran potencial por delante.

00:03:46.000 --> 00:03:48.000
Todavía hay una gran frustración

00:03:48.000 --> 00:03:52.000
en la gente porque no tenemos datos en la web como tales.

NOTE Paragraph

00:03:52.000 --> 00:03:54.000
¿Qué quiero decir con datos? ¿Cuál es la diferencia entre documentos y datos?

00:03:54.000 --> 00:03:57.000
Ustedes leen documentos, ¿verdad?

00:03:57.000 --> 00:04:00.000
Más o menos, los leen, pueden seguir enlaces desde ellos, y eso es todo.

00:04:00.000 --> 00:04:02.000
Datos -- se puede hacer cualquier cosa con una computadora.

00:04:02.000 --> 00:04:08.000
¿Quién pudo ver la presentación de Hans Rosling?

00:04:08.000 --> 00:04:12.000
Una de las mejores. Mucha gente la ha visto

00:04:12.000 --> 00:04:14.000
una de las mejores TED Talks.

00:04:14.000 --> 00:04:16.000
Hans hizo esta presentación

00:04:16.000 --> 00:04:21.000
en la que mostró, para diferentes países y en varios colores,

00:04:21.000 --> 00:04:24.000
mostró los niveles de ingresos en un eje

00:04:24.000 --> 00:04:27.000
y la mortalidad infantil, en una animación a lo largo del tiempo.

00:04:27.000 --> 00:04:31.000
Tomó estos datos e hizo una presentación

00:04:31.000 --> 00:04:34.000
que destruyó muchos mitos que la gente tenía

00:04:34.000 --> 00:04:38.000
sobre la economía de los países en desarrollo.

NOTE Paragraph

00:04:38.000 --> 00:04:40.000
Presentó una diapositiva como ésta.

00:04:40.000 --> 00:04:42.000
Subyacentemente tenía todos los datos.

00:04:42.000 --> 00:04:45.000
Sí, los datos son oscuros, cuadrados y aburridos.

00:04:45.000 --> 00:04:47.000
Eso pensamos de los datos, ¿no?

00:04:47.000 --> 00:04:50.000
Porque los datos en sí no se pueden usar en forma natural.

00:04:50.000 --> 00:04:54.000
Pero, de hecho, los datos gobiernan gran parte de nuestras vidas

00:04:54.000 --> 00:04:57.000
y eso pasa porque alguien toma esos datos y hace algo con ellos.

00:04:57.000 --> 00:04:59.000
En este caso, Hans juntó un montón de datos

00:04:59.000 --> 00:05:04.000
los tomó de todo tipo de sitios web de Naciones Unidas o parecidos.

00:05:04.000 --> 00:05:06.000
Los juntó a todos,

00:05:06.000 --> 00:05:09.000
los combinó en algo más interesante que las partes originales

00:05:09.000 --> 00:05:14.000
y luego los puso dentro de este software,

00:05:14.000 --> 00:05:16.000
desarrollado originalmente, creo, por su hijo

00:05:16.000 --> 00:05:19.000
y produjo esta presentación maravillosa.

00:05:19.000 --> 00:05:21.000
Hans dijo algo importante:

00:05:21.000 --> 00:05:25.000
“Miren, es realmente importante tener muchos datos”.

00:05:25.000 --> 00:05:28.000
Y me hizo feliz ver eso en la fiesta de anoche

00:05:28.000 --> 00:05:32.000
donde él seguía diciendo, a viva voz, “Es realmente importante tener muchos datos”.

NOTE Paragraph

00:05:32.000 --> 00:05:34.000
Quiero que pensemos ahora acerca de

00:05:34.000 --> 00:05:38.000
no sólo dos dimensiones de datos en conexión, o seis como hizo él,

00:05:38.000 --> 00:05:43.000
sino en un mundo donde todos pongan datos en la web

00:05:43.000 --> 00:05:45.000
y donde casi todo lo que puedan imaginarse esté en la web

00:05:45.000 --> 00:05:47.000
y entonces los llamaremos “datos enlazados”.

00:05:47.000 --> 00:05:49.000
Es la tecnología de datos enlazados; algo extremadamente simple.

00:05:49.000 --> 00:05:53.000
Si uno quiere poner algo en la web por tres años

00:05:53.000 --> 00:05:56.000
lo primero son esos nombres HTTP

00:05:56.000 --> 00:05:58.000
esas cosas que empiezan con “http:”

00:05:58.000 --> 00:06:02.000
las estamos usando no sólo para documentos,

00:06:02.000 --> 00:06:04.000
las estamos usando para cosas a las que se refieren los documentos.

00:06:04.000 --> 00:06:06.000
Las estamos usando para personas, para lugares,

00:06:06.000 --> 00:06:10.000
las estamos usando para sus productos, para eventos.

00:06:10.000 --> 00:06:14.000
Todo tipo de conceptos, ahora tienen nombres que empiezan con HTTP.

NOTE Paragraph

00:06:14.000 --> 00:06:19.000
La segunda regla, si tomo uno de estos nombres que empiezan con HTTP y lo busco

00:06:19.000 --> 00:06:21.000
lo busco en la web y recupero los datos

00:06:21.000 --> 00:06:23.000
usando el protocolo HTTP de la web,

00:06:23.000 --> 00:06:26.000
entonces tendré algunos datos en un formato estándar,

00:06:26.000 --> 00:06:31.000
información útil que alguien podría querer conocer

00:06:31.000 --> 00:06:33.000
al respecto, sobre ese evento.

00:06:33.000 --> 00:06:35.000
¿Quién participa en el evento? Cualquier cosa sobre esa persona,

00:06:35.000 --> 00:06:37.000
lugar de nacimiento, cosas como esas.

00:06:37.000 --> 00:06:39.000
Entonces la segunda regla es que obtengo información importante.

NOTE Paragraph

00:06:39.000 --> 00:06:43.000
La tercera regla es que cuando obtengo esa información

00:06:43.000 --> 00:06:46.000
no es sólo la altura, el peso y la fecha de nacimiento

00:06:46.000 --> 00:06:48.000
sino las relaciones.

00:06:48.000 --> 00:06:50.000
Los datos son relaciones.

00:06:50.000 --> 00:06:52.000
Interesante. Los datos son relaciones.

00:06:52.000 --> 00:06:56.000
Esta persona nació en Berlín, Berlín está en Alemania.

00:06:56.000 --> 00:06:59.000
Y cuando tiene una relación, cada vez que exprese una relación

00:06:59.000 --> 00:07:02.000
la otra cosa que está relacionada

00:07:02.000 --> 00:07:06.000
recibe un nombre que empieza con HTTP.

00:07:06.000 --> 00:07:08.000
Entonces, puedo ir hacia adelante y mirarla.

00:07:08.000 --> 00:07:11.000
Si busco a una persona, puedo mirar la ciudad en la que nació

00:07:11.000 --> 00:07:14.000
puedo ver la región en la que está, qué pueblos están allí,

00:07:14.000 --> 00:07:17.000
y la población de la ciudad, etc.

00:07:17.000 --> 00:07:19.000
Puedo explorar estas cosas.

NOTE Paragraph

00:07:19.000 --> 00:07:21.000
Así es, realmente.

00:07:21.000 --> 00:07:23.000
Esto son datos enlazados.

00:07:23.000 --> 00:07:26.000
Escribí un artículo titulado “Datos enlazados” hace un par de años

00:07:26.000 --> 00:07:30.000
y poco después empezaron a suceder cosas.

00:07:30.000 --> 00:07:34.000
La idea de los datos enlazados es que tengamos muchas

00:07:34.000 --> 00:07:36.000
de estas cajas que Hans tenía,

00:07:36.000 --> 00:07:38.000
y surgen muchas, muchas cosas.

00:07:38.000 --> 00:07:41.000
No sólo es un montón de otras plantas.

00:07:41.000 --> 00:07:43.000
No sólo es una raíz que nutre a una planta,

00:07:43.000 --> 00:07:46.000
sino que por cada una de esas plantas, cualquiera sea,

00:07:46.000 --> 00:07:49.000
una presentación, un análisis, alguien que busca patrones en los datos,

00:07:49.000 --> 00:07:52.000
puedan revisar toda esta información

00:07:52.000 --> 00:07:54.000
y la tengan conectada.

00:07:54.000 --> 00:07:56.000
Y lo más importante acerca de los datos

00:07:56.000 --> 00:07:58.000
es que, cuanto más cosas tengas conectadas, más poderoso es.

NOTE Paragraph

00:07:58.000 --> 00:08:00.000
Entonces, datos enlazados.

00:08:00.000 --> 00:08:02.000
El meme surgió de ahí.

00:08:02.000 --> 00:08:06.000
Y en poco tiempo Chris Spitzer, de la Freie Universitat de Berlín,

00:08:06.000 --> 00:08:08.000
fue una de las primeras personas en proponer cosas interesantes,

00:08:08.000 --> 00:08:10.000
se dio cuenta que Wikipedia,

00:08:10.000 --> 00:08:13.000
conocen Wikipedia, la enciclopedia online

00:08:13.000 --> 00:08:15.000
que tiene muchos documentos interesantes.

00:08:15.000 --> 00:08:19.000
Bueno, en esos documentos hay pequeños cuadros, pequeñas cajas.

00:08:19.000 --> 00:08:22.000
Y en la mayoría de las cajas de información hay datos.

00:08:22.000 --> 00:08:26.000
Entonces escribió un programa para tomar esos datos, extraerlos de Wikipedia,

00:08:26.000 --> 00:08:28.000
y ponerlos dentro de un grupo de datos enlazados

00:08:28.000 --> 00:08:31.000
en la web al que llamó Dbpedia.

00:08:31.000 --> 00:08:35.000
Dbpedia está representada por la mancha azul en medio de la diapositiva

00:08:35.000 --> 00:08:37.000
y si uno va y busca Berlín,

00:08:37.000 --> 00:08:39.000
verá que allí hay otras manchas de datos

00:08:39.000 --> 00:08:42.000
que tienen cosas sobre Berlín y están enlazadas.

00:08:42.000 --> 00:08:45.000
Entonces si uno extrae los datos de Berlín desde Dbpedia,

00:08:45.000 --> 00:08:47.000
terminará extrayendo estas otras cosas también.

00:08:47.000 --> 00:08:50.000
Y lo más interesante es que esto está empezando a crecer.

00:08:50.000 --> 00:08:52.000
Esto es sólo el principio, otra vez, ¿sí?

NOTE Paragraph

00:08:52.000 --> 00:08:55.000
Pensemos un poco sobre los datos.

00:08:55.000 --> 00:08:58.000
Los datos llegan, de hecho, de formas muy diferentes.

00:08:58.000 --> 00:09:01.000
Piensen en la diversidad de la web, es algo muy importante

00:09:01.000 --> 00:09:04.000
que la web permita poner todo tipo de datos allí.

00:09:04.000 --> 00:09:06.000
Es igual con los datos. Puedo hablar sobre todo tipo de datos.

00:09:07.000 --> 00:09:11.000
Podemos hablar de datos de gobierno, los de empresas son importantes,

00:09:11.000 --> 00:09:14.000
hay datos científicos, datos personales,

00:09:14.000 --> 00:09:16.000
datos del clima, acerca de eventos,

00:09:16.000 --> 00:09:20.000
sobre charlas, hay noticias y todo tipo de cosas.

00:09:20.000 --> 00:09:23.000
Sólo voy a mencionar unos pocos de ellos

00:09:23.000 --> 00:09:25.000
para que tengan una idea de la diversidad,

00:09:25.000 --> 00:09:29.000
así podrán ver el gran potencial.

NOTE Paragraph

00:09:29.000 --> 00:09:31.000
Empecemos con los datos de gobierno.

00:09:31.000 --> 00:09:33.000
Barack Obama dijo en un discurso

00:09:33.000 --> 00:09:38.000
que los datos del gobierno estadounidense deberían estar disponibles en Internet

00:09:38.000 --> 00:09:40.000
en formatos accesibles.

00:09:40.000 --> 00:09:42.000
Y espero que los pongan como datos enlazados.

00:09:42.000 --> 00:09:44.000
Eso es importante. ¿Por qué es importante?

00:09:44.000 --> 00:09:47.000
No sólo por transparencia- sí, la transparencia de un gobierno es importante,

00:09:47.000 --> 00:09:50.000
sino porque esos datos -- son datos de todos los organismos de gobierno.

00:09:50.000 --> 00:09:55.000
Piensen cuánta de esa información es sobre cómo se vive en EE.UU.

00:09:55.000 --> 00:09:57.000
Es realmente útil, tiene valor.

00:09:57.000 --> 00:09:59.000
Puedo usarla en mi compañía.

00:09:59.000 --> 00:10:01.000
Puedo usarla si soy un chico para hacer mi tarea.

00:10:01.000 --> 00:10:04.000
Entonces hablamos de hacer que el mundo funcione mejor

00:10:04.000 --> 00:10:06.000
haciendo que los datos estén disponible.

NOTE Paragraph

00:10:06.000 --> 00:10:10.000
De hecho, si uno es responsable -- si uno conoce algunos datos

00:10:10.000 --> 00:10:12.000
de un organismo de gobierno, usualmente encuentra que

00:10:12.000 --> 00:10:15.000
esta gente, está muy tentada a guardarla.

00:10:15.000 --> 00:10:18.000
Hans llama a esto “abrazar” la base de datos.

00:10:18.000 --> 00:10:20.000
Uno abraza la base de datos, no la soltamos

00:10:20.000 --> 00:10:22.000
hasta que creamos un hermoso sitio web.

00:10:22.000 --> 00:10:24.000
Bueno, me gustaría sugerir

00:10:24.000 --> 00:10:26.000
que sí, hagamos un hermoso sitio web,

00:10:26.000 --> 00:10:28.000
¿quién soy yo para decirte que no crees un lindo sitio web?

00:10:28.000 --> 00:10:31.000
Háganlo, pero primero

00:10:31.000 --> 00:10:34.000
dennos los datos sin modificar,

00:10:34.000 --> 00:10:36.000
queremos los datos.

00:10:36.000 --> 00:10:38.000
Queremos los datos sin modificar.

00:10:38.000 --> 00:10:41.000
Ahora pediremos los datos en crudo.

00:10:41.000 --> 00:10:43.000
Y quiero pedirles que practiquen eso, ¿está bien?

00:10:43.000 --> 00:10:44.000
Digan "crudos".

NOTE Paragraph

00:10:44.000 --> 00:10:45.000
Audiencia: Crudos.

NOTE Paragraph

00:10:45.000 --> 00:10:46.000
Tim Bernes-Lee: ¿Pueden decir "Datos"?

NOTE Paragraph

00:10:46.000 --> 00:10:47.000
Audiencia: Datos.

NOTE Paragraph

00:10:47.000 --> 00:10:48.000
TBL: ¿Pueden decir "Ahora"?

NOTE Paragraph

00:10:48.000 --> 00:10:49.000
Audiencia: ¡Ahora!

NOTE Paragraph

00:10:49.000 --> 00:10:51.000
TBL: Bien, ¡datos crudos ahora!

NOTE Paragraph

00:10:51.000 --> 00:10:53.000
Audiencia: ¡Datos crudos ahora!

NOTE Paragraph

00:10:53.000 --> 00:10:57.000
Practiquen eso. Es importante porque no tienen idea del número de excusas

00:10:57.000 --> 00:10:59.000
que la gente puede esgrimir para aferrarse a sus datos

00:10:59.000 --> 00:11:03.000
y no dárselos, aún cuando paguen por ellos a través de sus impuestos.

00:11:03.000 --> 00:11:05.000
Y no es sólo EE.UU., es así en todo el mundo.

00:11:05.000 --> 00:11:08.000
Y no son sólo los gobiernos, por supuesto, las empresas también.

NOTE Paragraph

00:11:08.000 --> 00:11:11.000
Sólo voy a mencionar unas ideas más sobre los datos.

00:11:11.000 --> 00:11:16.000
Aquí estamos en TED, y todo el tiempo somos conscientes

00:11:16.000 --> 00:11:21.000
de los enormes desafíos que la sociedad enfrenta en este momento:

00:11:21.000 --> 00:11:24.000
curar el cáncer, entender el cerebro de quienes tienen Alzheimer,

00:11:24.000 --> 00:11:27.000
entender la economía para hacerla un poco más estable,

00:11:27.000 --> 00:11:29.000
entender cómo funciona el mundo.

00:11:29.000 --> 00:11:31.000
La gente que va a solucionar esto, los científicos,

00:11:31.000 --> 00:11:33.000
tienen ideas pre-elaboradas en sus cabezas,

00:11:33.000 --> 00:11:36.000
tratan de comunicarlas a través de la web.

00:11:36.000 --> 00:11:39.000
Pero mucho del estado del conocimiento humano en este momento

00:11:39.000 --> 00:11:42.000
está en bases de datos, casi siempre en sus computadoras,

00:11:42.000 --> 00:11:45.000
y actualmente no es compartido.

NOTE Paragraph

00:11:45.000 --> 00:11:48.000
De hecho, sólo voy a entrar en un área,

00:11:48.000 --> 00:11:50.000
si vemos el Alzheimer, por ejemplo,

00:11:50.000 --> 00:11:53.000
el descubrimiento de drogas, hay mucha información enlazada que está

00:11:53.000 --> 00:11:55.000
apareciendo porque los científicos en ese campo se dieron cuenta

00:11:55.000 --> 00:11:58.000
de que es una buena forma de salir de estos silos,

00:11:58.000 --> 00:12:02.000
porque tienen la información de los genomas en una base de datos

00:12:02.000 --> 00:12:05.000
en un edificio y los datos de las proteínas en otro.

00:12:05.000 --> 00:12:08.000
Entonces, están uniendo unos con otros, datos enlazados,

00:12:08.000 --> 00:12:11.000
y ahora pueden hacer el tipo de pregunta, que probablemente ustedes no pudieran hacer,

00:12:11.000 --> 00:12:13.000
yo no podría preguntar pero ellos sí.

00:12:13.000 --> 00:12:15.000
¿Qué proteínas están implicadas en la transducción de señales

00:12:15.000 --> 00:12:17.000
y también relacionadas con las neuronas piramidales?

00:12:17.000 --> 00:12:20.000
Bueno, ustedes tomarían ese trabalenguas y lo buscarían en Google.

00:12:20.000 --> 00:12:23.000
Por supuesto, no hay página que tenga esa respuesta

00:12:23.000 --> 00:12:25.000
porque nadie ha hecho esa pregunta antes.

00:12:25.000 --> 00:12:27.000
Obtienes 223.000 entradas,

00:12:27.000 --> 00:12:29.000
pero ningún resultado útil.

00:12:29.000 --> 00:12:32.000
Consultas los datos enlazados, que ahora están juntos,

00:12:32.000 --> 00:12:36.000
hay 32 coincidencias, cada una es una proteína que tiene esas propiedades

00:12:36.000 --> 00:12:38.000
y uno las puede ver.

00:12:38.000 --> 00:12:41.000
El potencial de poder hacer esas preguntas, como científico

00:12:41.000 --> 00:12:43.000
preguntas que relacionan diversas disciplinas,

00:12:43.000 --> 00:12:46.000
realmente es un cambio radical.

00:12:46.000 --> 00:12:48.000
Es muy importante.

00:12:48.000 --> 00:12:50.000
Los científicos están completamente desconcertados en este momento,

00:12:50.000 --> 00:12:55.000
el poder de los datos que otros científicos han conseguido no está disponible

00:12:55.000 --> 00:12:58.000
y necesitamos liberarlo para resolver esos enormes problemas.

NOTE Paragraph

00:12:58.000 --> 00:13:02.000
Ahora, ustedes pensarán que todos los datos vienen de grandes instituciones

00:13:02.000 --> 00:13:05.000
y que no tienen nada que ver con ustedes.

00:13:05.000 --> 00:13:07.000
Pero eso no es cierto.

00:13:07.000 --> 00:13:09.000
De hecho, son datos sobre nuestras vidas.

00:13:09.000 --> 00:13:12.000
Cuando ingresan en el sitio de su red social,

00:13:12.000 --> 00:13:14.000
su red favorita, dicen, "Este es mi amigo".

00:13:14.000 --> 00:13:17.000
¡Listo! Relaciones. Información.

00:13:17.000 --> 00:13:20.000
Dices: "Esta fotografía es sobre… muestra a esta persona".

00:13:20.000 --> 00:13:23.000
¡Listo! Eso es información. Datos, datos, datos.

00:13:23.000 --> 00:13:25.000
Cada vez que haces algo en el sitio de la red social,

00:13:25.000 --> 00:13:29.000
esa red está tomando los datos y usándolos, resignificándolos,

00:13:29.000 --> 00:13:33.000
y usándolos para hacer más interesante la vida de otras personas en el sitio.

00:13:33.000 --> 00:13:35.000
Pero, cuando vas a otro sitio de datos enlazados,

00:13:35.000 --> 00:13:38.000
digamos que es un sitio de viajes,

00:13:38.000 --> 00:13:41.000
y dices: "Quiero enviar esta foto a todas las personas de este grupo",

00:13:41.000 --> 00:13:43.000
no puedes pasar por encima de sus muros.

00:13:43.000 --> 00:13:45.000
The Economist publicó un artículo sobre esto, y muchas personas

00:13:45.000 --> 00:13:46.000
lo reseñaron en sus blogs, tremenda frustración.

00:13:46.000 --> 00:13:48.000
La forma de derribar estos silos es tener interoperabilidad

00:13:48.000 --> 00:13:50.000
entre las distintas redes sociales.

00:13:50.000 --> 00:13:52.000
Necesitamos hacer eso con datos enlazados.

NOTE Paragraph

00:13:52.000 --> 00:13:55.000
Un último tipo de dato que voy a mencionar, quizá el más apasionante.

00:13:55.000 --> 00:13:58.000
Antes de venir aquí lo busqué en OpenStreetMap.

00:13:58.000 --> 00:14:00.000
OpenStreetMap es un mapa, pero también es una Wiki.

00:14:00.000 --> 00:14:03.000
Te acercas con el zoom y el cuadrado es un teatro, donde estamos ahora,

00:14:03.000 --> 00:14:05.000
el teatro The Terrace. No tiene un nombre.

00:14:05.000 --> 00:14:07.000
Puedo ir al modo edición, seleccionar el teatro,

00:14:07.000 --> 00:14:12.000
agregar el nombre al final, y guardarlo nuevamente.

00:14:12.000 --> 00:14:15.000
Y si ahora vamos nuevamente a OpenStreetMap.org,

00:14:15.000 --> 00:14:18.000
y encontramos este lugar, veremos que el teatro The Terrace ya tiene nombre.

00:14:18.000 --> 00:14:20.000
Yo lo hice. ¡Yo!

00:14:20.000 --> 00:14:22.000
Yo hice ese mapa. ¡Acabo de hacerlo!

00:14:22.000 --> 00:14:24.000
Puse eso ahí y ¿saben algo?

00:14:24.000 --> 00:14:27.000
Ese mapa de calles implica que cada uno hace su pequeño aporte

00:14:27.000 --> 00:14:30.000
y crea un recurso increíble

00:14:30.000 --> 00:14:33.000
porque cada uno hace lo suyo.

00:14:33.000 --> 00:14:36.000
Y eso es lo que significan los datos enlazados.

00:14:36.000 --> 00:14:39.000
Es gente haciendo su pequeño aporte

00:14:39.000 --> 00:14:42.000
para producir algo, todo conectado.

00:14:42.000 --> 00:14:45.000
Así es como funcionan los datos enlazados.

00:14:45.000 --> 00:14:49.000
Haces tu parte. Todo el mundo hace su parte.

00:14:49.000 --> 00:14:53.000
No tendrás mucha información para poner ahí

00:14:53.000 --> 00:14:56.000
pero sabes cómo solicitarla.

00:14:56.000 --> 00:14:58.000
Y hemos practicado eso.

NOTE Paragraph

00:14:58.000 --> 00:15:02.000
Entonces, los datos enlazados, es algo enorme.

00:15:02.000 --> 00:15:05.000
Sólo les conté muy pocas cosas.

00:15:05.000 --> 00:15:07.000
Hay información en cada aspecto de nuestras vidas,

00:15:07.000 --> 00:15:10.000
cada aspecto del trabajo y del placer,

00:15:10.000 --> 00:15:13.000
y no es sólo la cantidad de fuentes de datos,

00:15:13.000 --> 00:15:16.000
sino que están todas conectadas.

00:15:16.000 --> 00:15:19.000
Y cuando conectas datos, tienes poder

00:15:19.000 --> 00:15:22.000
en una forma que no ocurre con la web, con los documentos.

00:15:22.000 --> 00:15:26.000
Obtienes este enorme poder.

00:15:26.000 --> 00:15:29.000
Entonces, estamos en el momento

00:15:29.000 --> 00:15:33.000
en que tenemos que hacer esto, la gente que piensa que es una gran idea.

00:15:33.000 --> 00:15:36.000
Y todos, creo que hay mucha gente en TED que hace cosas porque,

00:15:36.000 --> 00:15:38.000
aunque no haya un retorno inmediato de la inversión

00:15:38.000 --> 00:15:41.000
porque solo veremos los frutos cuando todo el mundo lo haga,

00:15:41.000 --> 00:15:45.000
lo harán porque son el tipo de personas que hacen cosas

00:15:45.000 --> 00:15:48.000
que serán buenas si todo el mundo las hace.

00:15:48.000 --> 00:15:50.000
Bien, entonces los llamamos datos enlazados.

00:15:50.000 --> 00:15:52.000
Quiero que lo hagan.

00:15:52.000 --> 00:15:54.000
Quiero que lo exijan.

00:15:54.000 --> 00:15:56.000
Y creo que es una idea que merece ser difundida.

NOTE Paragraph

00:15:56.000 --> 00:15:57.000
Gracias.

NOTE Paragraph

00:15:57.000 --> 00:16:00.000
(Aplausos)