TED日本語 - ティム・バーナーズ=リー: 次のウェブ


TED Talks(英語 日本語字幕付き動画)

TED日本語 - ティム・バーナーズ=リー: 次のウェブ

TED Talks

The next Web of open, linked data
Tim Berners-Lee


20年前、ティム・バーナーズ=リーは、World Wide Webを発明しました。彼の次のプロジェクトは、ウェブが文字や画像、動画を対象に行ったように、私たちのデータを解放し、データの相互利用方法の再構成を意図とした、オープンでリンクするデータの為の新しいウェブの構築です。


Time flies. It's actually almost 20 years ago when I wanted to reframe the way we use information, the way we work together: I invented the World Wide Web. Now,20 years on, at TED, I want to ask your help in a new reframing.

So going back to 1989, I wrote a memo suggesting the global hypertext system. Nobody really did anything with it, pretty much. But 18 months later -- this is how innovation happens -- 18 months later, my boss said I could do it on the side, as a sort of a play project, kick the tires of a new computer we'd got. And so he gave me the time to code it up. So I basically roughed out what HTML should look like: hypertext protocol, HTTP; the idea of URLs, these names for things which started with HTTP. I wrote the code and put it out there.

Why did I do it? Well, it was basically frustration. I was frustrated -- I was working as a software engineer in this huge, very exciting lab, lots of people coming from all over the world. They brought all sorts of different computers with them. They had all sorts of different data formats, all sorts, all kinds of documentation systems. So that, in all that diversity, if I wanted to figure out how to build something out of a bit of this and a bit of this, everything I looked into, I had to connect to some new machine, I had to learn to run some new program, I would find the information I wanted in some new data format. And these were all incompatible. It was just very frustrating. The frustration was all this unlocked potential.

In fact, on all these discs there were documents. So if you just imagined them all being part of some big, virtual documentation system in the sky, say on the Internet, then life would be so much easier. Well, once you've had an idea like that it kind of gets under your skin and even if people don't read your memo -- actually he did, it was found after he died, his copy. He had written, "Vague, but exciting," in pencil, in the corner.


But in general it was difficult -- it was really difficult to explain what the web was like. It's difficult to explain to people now that it was difficult then. But then -- OK, when TED started, there was no web so things like "click" didn't have the same meaning. I can show somebody a piece of hypertext, a page which has got links, and we click on the link and bing -- there'll be another hypertext page. Not impressive. You know, we've seen that -- we've got things on hypertext on CD-ROMs. What was difficult was to get them to imagine: so, imagine that that link could have gone to virtually any document you could imagine. Alright, that is the leap that was very difficult for people to make. Well, some people did. So yeah, it was difficult to explain, but there was a grassroots movement. And that is what has made it most fun. That has been the most exciting thing, not the technology, not the things people have done with it, but actually the community, the spirit of all these people getting together, sending the emails. That's what it was like then.

Do you know what? It's funny, but right now it's kind of like that again. I asked everybody, more or less, to put their documents -- I said, "Could you put your documents on this web thing?" And you did. Thanks. It's been a blast, hasn't it? I mean, it has been quite interesting because we've found out that the things that happen with the web really sort of blow us away. They're much more than we'd originally imagined when we put together the little, initial website that we started off with. Now, I want you to put your data on the web. Turns out that there is still huge unlocked potential. There is still a huge frustration that people have because we haven't got data on the web as data.

What do you mean, "data"? What's the difference -- documents, data? Well, documents you read, OK? More or less, you read them, you can follow links from them, and that's it. Data -- you can do all kinds of stuff with a computer. Who was here or has otherwise seen Hans Rosling's talk? One of the great -- yes a lot of people have seen it -- one of the great TED Talks. Hans put up this presentation in which he showed, for various different countries, in various different colors -- he showed income levels on one axis and he showed infant mortality, and he shot this thing animated through time. So, he'd taken this data and made a presentation which just shattered a lot of myths that people had about the economics in the developing world.

He put up a slide a little bit like this. It had underground all the data OK, data is brown and boxy and boring, and that's how we think of it, isn't it? Because data you can't naturally use by itself But in fact, data drives a huge amount of what happens in our lives and it happens because somebody takes that data and does something with it. In this case, Hans had put the data together he had found from all kinds of United Nations websites and things. He had put it together, combined it into something more interesting than the original pieces and then he'd put it into this software, which I think his son developed, originally, and produces this wonderful presentation. And Hans made a point of saying, "Look, it's really important to have a lot of data." And I was happy to see that at the party last night that he was still saying, very forcibly, "It's really important to have a lot of data."

So I want us now to think about not just two pieces of data being connected, or six like he did, but I want to think about a world where everybody has put data on the web and so virtually everything you can imagine is on the web and then calling that linked data. The technology is linked data, and it's extremely simple. If you want to put something on the web there are three rules: first thing is that those HTTP names -- those things that start with "http:" -- we're using them not just for documents now, we're using them for things that the documents are about. We're using them for people, we're using them for places, we're using them for your products, we're using them for events. All kinds of conceptual things, they have names now that start with HTTP.

Second rule, if I take one of these HTTP names and I look it up and I do the web thing with it and I fetch the data using the HTTP protocol from the web, I will get back some data in a standard format which is kind of useful data that somebody might like to know about that thing, about that event. Who's at the event? Whatever it is about that person, where they were born, things like that. So the second rule is I get important information back.

Third rule is that when I get back that information it's not just got somebody's height and weight and when they were born, it's got relationships. Data is relationships. Interestingly, data is relationships. This person was born in Berlin; Berlin is in Germany. And when it has relationships, whenever it expresses a relationship then the other thing that it's related to is given one of those names that starts HTTP. So, I can go ahead and look that thing up. So I look up a person -- I can look up then the city where they were born; then I can look up the region it's in, and the town it's in, and the population of it, and so on. So I can browse this stuff.

So that's it, really. That is linked data. I wrote an article entitled "Linked Data" a couple of years ago and soon after that, things started to happen. The idea of linked data is that we get lots and lots and lots of these boxes that Hans had, and we get lots and lots and lots of things sprouting. It's not just a whole lot of other plants. It's not just a root supplying a plant, but for each of those plants, whatever it is -- a presentation, an analysis, somebody's looking for patterns in the data -- they get to look at all the data and they get it connected together, and the really important thing about data is the more things you have to connect together, the more powerful it is.

So, linked data. The meme went out there. And, pretty soon Chris Bizer at the Freie Universitat in Berlin who was one of the first people to put interesting things up, he noticed that Wikipedia -- you know Wikipedia, the online encyclopedia with lots and lots of interesting documents in it. Well, in those documents, there are little squares, little boxes. And in most information boxes, there's data. So he wrote a program to take the data, extract it from Wikipedia, and put it into a blob of linked data on the web, which he called dbpedia. Dbpedia is represented by the blue blob in the middle of this slide and if you actually go and look up Berlin, you'll find that there are other blobs of data which also have stuff about Berlin, and they're linked together. So if you pull the data from dbpedia about Berlin, you'll end up pulling up these other things as well. And the exciting thing is it's starting to grow. This is just the grassroots stuff again, OK?

Let's think about data for a bit. Data comes in fact in lots and lots of different forms. Think of the diversity of the web. It's a really important thing that the web allows you to put all kinds of data up there. So it is with data. I could talk about all kinds of data. We could talk about government data, enterprise data is really important, there's scientific data, there's personal data, there's weather data, there's data about events, there's data about talks, and there's news and there's all kinds of stuff. I'm just going to mention a few of them so that you get the idea of the diversity of it, so that you also see how much unlocked potential.

Let's start with government data. Barack Obama said in a speech, that he -- American government data would be available on the Internet in accessible formats. And I hope that they will put it up as linked data. That's important. Why is it important? Not just for transparency, yeah transparency in government is important, but that data -- this is the data from all the government departments Think about how much of that data is about how life is lived in America. It's actual useful. It's got value. I can use it in my company. I could use it as a kid to do my homework. So we're talking about making the place, making the world run better by making this data available.

In fact if you're responsible -- if you know about some data in a government department, often you find that these people, they're very tempted to keep it -- Hans calls it database hugging. You hug your database, you don't want to let it go until you've made a beautiful website for it. Well, I'd like to suggest that rather -- yes, make a beautiful website, who am I to say don't make a beautiful website? Make a beautiful website, but first give us the unadulterated data, we want the data. We want unadulterated data. OK, we have to ask for raw data now. And I'm going to ask you to practice that, OK? Can you say "raw"?

Audience: Raw.

Tim Berners-Lee: Can you say "data"?

Audience: Data.

TBL: Can you say "now"?

Audience: Now!

TBL: Alright, "raw data now"!

Audience: Raw data now!

Practice that. It's important because you have no idea the number of excuses people come up with to hang onto their data and not give it to you, even though you've paid for it as a taxpayer. And it's not just America. It's all over the world. And it's not just governments, of course -- it's enterprises as well.

So I'm just going to mention a few other thoughts on data. Here we are at TED, and all the time we are very conscious of the huge challenges that human society has right now -- curing cancer, understanding the brain for Alzheimer's, understanding the economy to make it a little bit more stable, understanding how the world works. The people who are going to solve those -- the scientists -- they have half-formed ideas in their head, they try to communicate those over the web. But a lot of the state of knowledge of the human race at the moment is on databases, often sitting in their computers, and actually, currently not shared.

In fact, I'll just go into one area -- if you're looking at Alzheimer's, for example, drug discovery -- there is a whole lot of linked data which is just coming out because scientists in that field realize this is a great way of getting out of those silos, because they had their genomics data in one database in one building, and they had their protein data in another. Now, they are sticking it onto -- linked data -- and now they can ask the sort of question, that you probably wouldn't ask, I wouldn't ask -- they would. What proteins are involved in signal transduction and also related to pyramidal neurons? Well, you take that mouthful and you put it into Google. Of course, there's no page on the web which has answered that question because nobody has asked that question before. You get 223,000 hits -- no results you can use. You ask the linked data -- which they've now put together -- 32 hits, each of which is a protein which has those properties and you can look at. The power of being able to ask those questions, as a scientist -- questions which actually bridge across different disciplines -- is really a complete sea change. It's very very important. Scientists are totally stymied at the moment -- the power of the data that other scientists have collected is locked up and we need to get it unlocked so we can tackle those huge problems.

Now if I go on like this, you'll think that all the data comes from huge institutions and has nothing to do with you. But, that's not true. In fact, data is about our lives. You just -- you log on to your social networking site, your favorite one, you say, "This is my friend." Bing! Relationship. Data. You say, "This photograph, it's about -- it depicts this person. "Bing! That's data. Data, data, data. Every time you do things on the social networking site, the social networking site is taking data and using it -- re-purposing it -- and using it to make other people's lives more interesting on the site. But, when you go to another linked data site -- and let's say this is one about travel, and you say, "I want to send this photo to all the people in that group," you can't get over the walls. The Economist wrote an article about it, and lots of people have blogged about it -- tremendous frustration. The way to break down the silos is to get inter-operability between social networking sites. We need to do that with linked data.

One last type of data I'll talk about, maybe it's the most exciting. Before I came down here, I looked it up on OpenStreetMap The OpenStreetMap's a map, but it's also a Wiki. Zoom in and that square thing is a theater -- which we're in right now -- The Terrace Theater. It didn't have a name on it. So I could go into edit mode, I could select the theater, I could add down at the bottom the name, and I could save it back. And now if you go back to the OpenStreetMap. org, and you find this place, you will find that The Terrace Theater has got a name. I did that. Me! I did that to the map. I just did that! I put that up on there. Hey, you know what? If I -- that street map is all about everybody doing their bit and it creates an incredible resource because everybody else does theirs. And that is what linked data is all about. It's about people doing their bit to produce a little bit, and it all connecting. That's how linked data works. You do your bit. Everybody else does theirs. You may not have lots of data which you have yourself to put on there but you know to demand it. And we've practiced that.

So, linked data -- it's huge. I've only told you a very small number of things There are data in every aspect of our lives, every aspect of work and pleasure, and it's not just about the number of places where data comes, it's about connecting it together. And when you connect data together, you get power in a way that doesn't happen just with the web, with documents. You get this really huge power out of it. So, we're at the stage now where we have to do this -- the people who think it's a great idea. And all the people -- and I think there's a lot of people at TED who do things because -- even though there's not an immediate return on the investment because it will only really pay off when everybody else has done it -- they'll do it because they're the sort of person who just does things which would be good if everybody else did them. OK, so it's called linked data. I want you to make it. I want you to demand it. And I think it's an idea worth spreading.



時がたつのは早いものです ちょうど20年程前に 情報の利用方法や 協力して仕事する方法を再構築したいと考え World Wide Webを発明しました そして今 20年後のTEDで 私は皆さんに新しい再構築に協力頂きたいと思います

1989年の頃に遡ります 私はグローバル バイパーテキスト システムを 提唱する提案書を書きました 誰もそれに関してあまり関心を向けませんでした でも 18ヶ月後 このようにイノベーションは起こるのですが 18ヶ月後 私の上司が私にこのプロジェクトをサイドプロジェクトとして私たちが得た 新しいコンピューターの点検がてら 取り組む事を許可してくれました そして彼は 私にコーディングを行う時間をくれたのです そこで私はHTMLの大まかな部分を作りました HTTPと呼ばれるハイバーテキスト プロトコルや “http”で始まる物事を指す名前である URLの概念などです 私はコードを書いて 外に公開しました

なぜ 私はこのような事をしたのか それは 基本的にストレスがあった為です 私は不満を持っていました 私はソフトウェアエンジニアとして巨大で エキサイティングな研究所に 世界中から 集まった多くの人達と共に働いていました 彼らは 多様なコンピューターを研究所に持ち寄ってきました 彼らは多様なデータフォーマットや 様々な文書システムを利用していました そこで そのような多様性が存在する中で もし私があれこれ使って 何かを作りたいと思い立った場合 見ればどれも 新しいマシンに繋げなければならなかったり 新しいプログラムの 動かし方を学ばなければならなかったり 欲しかった情報が新しいデータ形式で見つかったりします そしてこれらは全て互換性がないものです それはとてももどかしいものでした 開きうる可能性に対するもどかしさです

実際それらのハードディスクの中にはドキュメントがあったのです 例えばインターネットのように もしそれが どこかの巨大な仮想文書システム上に あったとしたら 苦労をせずに済むでしょう 一度そのようなアイディアを得ると 心を捉えられてしまうものです 例え人々が見向いてくれなかったとしても 上司は実際見てくれた訳ですが 彼の死後見つかった資料には 欄外に鉛筆で「よくわからないが興味深い」と書かれていました


しかし一般的には ウェブというものを説明することは非常に難しいものでした 今では当時難しかったことを 説明する方が難しい訳ですが でも TEDが始まった時のように ウェブは存在せず 例えばクリックするという行為には今とは別の意味がありました 誰かにハイパーテキストという リンクが含まれるページを見せ リンクをクリックすれば 「チーン」 別のハイパーテキストページが表示されます あまり見栄えはしません CD-ROMにもハイパーテキストが含まれていたりします 難しかった事は 彼らに想像させることでした 実質的に考え得るあらゆる文書にリンクで飛ぶことができるのだと 想像させるということです これは難しい概念的な飛躍だったのです まあ ある人々は受け入れてくれましたが 説明するのは難しかったものの 草の根運動が起こったのです そしてそれこそがこの事を最も面白くさせたのです 私が最も興奮したことは 技術自体でも 人々が技術を使ってやったことでもなく そこから生まれたコミュニティーであり 力を合わせる人々の精神に対してです あの頃はそんなふうでした

面白い事に今も当時と同じ状況になりつつあります 私はいわば皆さんにお願いしていたのでした 「このウェブっていうのにみんなの文書を置いてください」 そしてみんなそうしてくれました ありがとうございます すごい事になりましたよね かなり面白い事になっていたと思います なぜならウェブ上で起こったことは 私たちを本当に圧倒したからです それらは私たちが始めのウェブサイトを 始めた時に想像していたことを 遥かに超えていました 次は ウェブに皆さんのデータを置いて頂きたいのです ここにはまだ開かれずにいる大きな可能性があります 未だ人々はデータがウェブ上に データとして存在していないことから 多くの不満を抱えています

そもそもデータとは何でしょう 文書とデータの違いは何でしょう 文書は読み物です 内容を読めるし リンクを辿ることもできますが それだけです 一方 データの場合 様々な事が出来ます ハンス ロスリングの講演を聴いた方はいらっしゃいますか もっとも素晴らしい ええ 多くの方はご覧になったと思いますが 最も卓越したTED Talkの一つでした ハンスはこのプレゼンテーションより 様々な国々に対して 異なる色で表現し 彼は 所得水準を一方の軸で表し もう片方を幼児死亡率とし 時の経過をアニメーションで示しました 彼はこれらのデータを元に 人々が発展途上諸国の経済に対して持っていた 思い込みをプレゼンテーションで吹き飛ばしたのです

彼はこのようなスライドを紹介しました 地下には全てのデータが存在し データは面白みのない茶色の箱として描かれていますが そういうものだとみんな思っています なぜならデータはそのまま使う事は出来ないからです でも実は 誰かがそのデータを元に何かを生み出すことによって データは私たちの生活に大きな影響を与えるものなのです このケースでは ハンスが 国連の様々なウェブサイトなどを通じて発見したデータを組み合わせたのです 彼はデータを一緒に組み合わせ 個別のデータより遥かに面白いものを生み出し 確か彼の息子さんが開発したという このソフトウェアに取り込ませることで この素晴らしいプレゼンテーションを作成したのです そしてハンスは 「沢山のデータを持つ事が重要なのです」と言っていました そして私は昨夜のパーティーで 彼はまだとても強く 沢山のデータを持つ事の重要性を語っていたのを見てとても嬉しかったです

そこで私は皆さんに 彼のようにただ二つや 六つのデータを繋げるというだけではなく みんながデータをウェブに載せ 実質的に考えうるあらゆるものがウェブ上にあるという世界を 考えていただきたいのです これをLinked Dataと呼びます この技術はごくシンプルなものです ウェブに何かを載せるには3つのルールがあります まず“http:”で始まる HTTP名が必用です これからは文書だけではなく 文書に書かれているものにも使います 人や 場所 製品やイベントに対しても利用するのです 様々な概念に対して それぞれHTTPで表されるようになるのです

2つ目のルールは もし私がこのHTTPの名称をもとに ウェブ上で検索し データを HTTPプロトコルを使ってウェブから 取得したら 人々が知りたがる物事やイベントを 有益な情報としてデータを標準形式で 取得出来ることです そのイベントには 誰が出るのか?その人の事や 生まれた場所などと言った事についてです つまり重要な情報を取得できる点です

3つ目のルールは その情報を取得したら 身長 体重 生まれた場所などその人自身のことだけでなく 関連をも取得できるということです データとは関連なのです 面白い事に データは関連を表すのです この人はベルリンで生まれました ベルリンはドイツにあります 関連が表明されるとき 関連しているものについて HTTPで始まる名前が取得でき 私はその情報を調べることができます まずその人を調べ そこから彼らが生まれた都市を探し その都市の地域や 町 そして人口などを探し出せます つまり 私はこれらの情報に 目を通すことができるのです

簡単でしょう? これがLinked Dataなのです 何年か前に 私は"Linked Data"という記事を書きました そしてその後 物事が進み始めたのです このLinked Dataは ハンスが示したように 沢山の箱を私たち自身が持ち そこから 沢山の芽が伸びてくるイメージです 単なる沢山の草というのではなく 一本の草が伸びている根というのでもなく それぞれの植物は それがプレゼンテーションや分析結果であれ データにパターンを見出そうとする人が あらゆるデータを見ることができ データをつなぎ合せることができるのです そしてデータに関して最も重要なのは 繋がるデータが多い程 価値が高まるということです

という訳で Linked Dataという ミームは世の中に放たれました 程なくして これに関する興味深いものをはじめに発表した一人である ベルリン自由大学のクリス ビッツァは Wikipediaに目を向けました 皆さんのご存知の 興味深い膨大な文書が 詰まったオンライン辞書です それらの文書には小さな囲み記事があり それらインフォボックスの中にはデータがあります 彼はそれらのデータをWikipediaから抽出してウェブ上の Linked Dataのノードに 入れるためのプログラムを作りました Dbpediaです Dbpediaは このスライドで真ん中に見える青い塊として表現されています そして実際にベルリンを調べてみると 他にもベルリンに関連する様々なデータが 互いに繋がっていることを見る事ができます Dbpediaからベルリンに関してデータを取得すれば 他の情報も合わせて引っ張りだせます そしてワクワクすることに それが成長し始めたのです これもまた 全くの草の根の運動なのです

データに関して少々考えてみましょう データは様々な形で存在します ウェブの多様性を考えてみてください ウェブが様々なデータを 自由に設置することを許容している点が非常に重要なのです いろいろなデータについてご紹介できます 政府のデータというのがあります 企業データというのも非常に重要です 科学データや 個人データ 気象データに イベントに関するデータ 講演に関するデータや ニュースなどといったあらゆるデータが存在します 皆さんには ウェブの多様性について理解して頂き さらに解放される可能性を持ったデータの 多さを知って頂くために いくつかを紹介するだけにとどめます

政府のデータから始めましょう バラック オバマは スピーチで アメリカ政府のデータをインターネットから利用できるようにすると言いました 私は政府がLinked Dataとして データを公開することを願います それが重要なのです なぜでしょうか 透明性の為だけではありません もちろん透明性は重要ですが そのデータは 全ての政府の機関から集められたデータです その中にアメリカの人々の生活についてのデータがどれほどあることでしょう それは実際に役に立ち 価値があります 自分の会社で使うことができます 子供が宿題をするのに使うこともできます つまりこのデータが利用できることによって 世界をより良くしようという話なのです

政府機関がデータをどう扱っているかお分りと思いますが 彼らはデータを公開せずに 抱え込んでいる傾向が強いのです ハンスはこれを「データベースの抱え込み」と呼んでいます データベースを抱きかかえ 美しいサイトが 完成するまで見せようとしないのです 私は それをするよりかは ええ 美しいウェブサイトを作ってください 美しく作るなと言っている訳ではないのです 美しいウェブサイトは是非作ってください ですが まず始めに 私たちに手が加わっていない生データを下さい 私たちが欲しいのはそのデータなのです 生のデータを公開して頂きたいのです 生データを今すぐ解放して欲しいことを伝えなければなりません これからみんなで言う練習をしましょう ティム: 「生の」


ティム: 「データを」


ティム: 「今すぐに!」


ティム: そう 「生のデータを 今すぐに!」

会場:「生のデータを 今すぐに!」

是非練習してください 私たちが納税者としてそのお金を出しているというのに 彼らは多くの理由をつけ データを保管し 皆さんにデータを公開しないので この言葉はとても重要なのです そしてこれは世界中で起きていることです もちろん政府に限ったことではなく 企業に対してもそうです

データに対する私の考えについてもう少し話したいと思います ここTEDでは 常に人類社会が現在直面している 大きな課題に対して意識しています 癌の治療 アルツハイマー治療のための脳の理解 より安定させることを目的とした経済への理解や 世界の仕組みに対する理解など これらの課題の解決を目指す学者は アイディアを頭の中に持ちつつ ウェブを介して情報を交換し合っています しかしながら 現在の人類における知識の大半は データベースに存在し 大抵コンピューター内に留まり 実際に共有されていません

実際 例えば もしあなたがアルツハイマー病に関する 創薬について情報を探すと 多くの Linked Dataが公開されつつあることを知るでしょう なぜならその分野の科学者達は 今まで ゲノムデータを一つのデータベースに格納し タンパク質のデータを別のデータベースに格納していたことから それらの情報を解放するきっかけになることに気づいたからです 今や彼らはそれをLinked Dataにしており 今まで問うことのできなかった質問が 問えるようになりました 「シグナル伝達及び錐体神経に関係する タンパク質は何か」 この質問をグーグルに投げかけてみましょう もちろん だれも以前にこの質問をした人がいなかったことから この質問に答えるページは存在しません 22万3千ページがヒットしますが 参考になるページはありませんでした 次にLinked Dataのシステムに質問してみると 32件ヒットし そのどれもが問うている性質を持ったタンパク質で そこから調べることができます 科学者として このように 異なる領域を実際にまたぐ質問を することが出来るようになったこと これは 大きな変化です それはとても重要なことです 科学者達は 他の科学者達が収集し 外部から隔てられたデータの前に完全に立ち往生している状況であり 解放することで 大きな問題に取り組める体制が必用です

おそらく皆さんは全てのデータは巨大な研究機関から生まれてくるものであり 個人には関係のない話と思っているかもしれません でもそれは違います データは私たちの生活より生まれるものです お好きなソーシャルネットワークサイトにアクセスし 「この人は私の友人です」と言えば 「チーン!」関係性と共にデータが生まれます 「この写真は この人を撮したものです。」と言えば 「チーン!」これもデータです データ データ データ ソーシャルネットワークサイトで 何かをする度に それらのデータをサイト側が取得し 利用することで サイト上の他の人々の生活を更に面白くなるようにしています それでも 別のLinked Dataを 使ったサイトに行けば 例えば 旅行関連サイトがあるとして この写真をそのグループに所属している全員に送りたくとも サイト間で 写真は送れません エコノミスト誌や多くのブログで話題になる 不満が存在するのです この壁を取り払うには サイト同士の 相互運用性を持たせることです Linked Dataなら可能なのです

最後にご紹介するお話は 恐らく最も面白いものだと思います ここに来る前に 私はOpenStreetMapを使いました これは地図であり Wikiでもあります この四角を拡大すれば それは私たちが今いる劇場である テラス劇場です 名前がなかったので 編集モードを使って この劇場を選択し 名前を一番下に追加し 保存しました 再度このOpenStreetMap.orgに戻ってみると この場所 テラス劇場に名前が付けられていることが分かります 私がやったんですよ! 僕が地図に名前を付けたんだ! 俺がつけてやったんだよ どうだい? この市街地図は 私のように みんなでそれぞれほんの少しずつ 手を加える事で 途方もない資料を作り出しているのです そしてそれこそがLinked Dataの本質なのです 人々が 幾ばくかの情報を提供し それが全て繋がっていくのです そうやってLinked Dataは機能するのです あなたも 他の人も それぞれの情報を提供するのです あなた自身には ウェブに載せるだけの大量のデータがなかったとしても 要求することはできます 私たちはそれを練習しました

というわけでLinked Dataです これは途方もないものです 私はまだほんの一握りのことしか皆さんに紹介していません 私たちの生活には仕事や娯楽をはじめ あらゆる面にデータが存在し ただ データが生成される拠点の数が課題なのではなく それを繋げていくことが重要なのです 文書としてのウェブでは得られなかった力が データを繋ぎ合せることで得られるのです この中から本当に途方もなく巨大な力が生まれます 今はこれが素晴らしいアイディアだと思う人々が 行動を起こすべき時です 他のみんなが参加して初めて見返りの得られる 投資効果がすぐにはない話であっても それを実行に移す人がTEDにもたくさんいます それは彼らが それを実行し 周りもそれに倣えば 世の中がより良くなると信じているからです これがLinked Dataです 皆さんにはこれを作って頂きたいのです 皆さんにはこれを要求して頂きたいのです それが 私の世に広めるべきアイディアです



― もっと見る ―
― 折りたたむ ―


  • 主語
  • 動詞
  • 助動詞
  • 準動詞
  • 関係詞等