 Merci. Merci de cette bonne question. M. Dames, en prime abord, votre excellence, vos excellences. Je voudrais, c'est vraiment un honneur pour moi d'apparaître devant vous, de parler de big data. Qu'est-ce que c'est ce big data? Qu'est-ce que c'est vraiment une bonne question? Je voudrais, je travaille en général avec les compagnies et des différentes organisations. Ils me demandent chaque fois de les soutenir dans cette question. On comprend à travailler avec ces compagnies, à expliquer et ils nous demandent, qu'est-ce que c'est? Qu'est-ce que vous sous-entendez sur ce terme? Le big data, qu'est-ce que c'est? C'est ce que dépasse de notre gestion, si vous voulez. Donc, il apparaît de nouvelles données, de nouvelles... les nouvelles données qu'on collecte. Parce qu'avant, avant, essentiellement, les gens le définissaient comme à la fin de Excel. Excel avait terminé son travail et on ne pouvait plus impliquer les données. Je pense que dans un certain... c'est un point de vue relativiste. On peut dire relativiste, si vous voulez, trop relativiste. Donc, ces données, on ne peut pas les gérer. On ne peut pas... mais on va les utiliser essentiellement. Cette définition, on ne peut pas les utiliser. Quand, à un certain moment, on ne peut pas les utiliser ces données. Alors, il devient... qu'est-ce qui se passe? Alors, ces dernières années... Par exemple, les moines de Moénage qui écrivaient le Bible, le texte de Bibles. Est-ce que vous pouvez compier, disons, faire 10 textes de Bibles? Est-ce que vous pouvez compier? Voilà, c'est ça les multiples données. C'est ça le big data. Voilà, c'est les cartes postales, les enregistrements. Et donc, encore une fois, un point de vue de théorie relativiste. Quand vous pouvez comprendre... Quand vous avez affaire avec ces données, quand on ne peut pas les conserver dans un endroit spécifique, si vous voulez, dans un espace spécifique. Donc, deux points de vue de transfert. Quand de les transporter, vous voyez, c'est l'image de 1965. Vous voyez que quelqu'un physiquement transporte sous l'évo, 5 megabytes dans l'avion. Et ces gars, ils le font vraiment physiquement. Pour ces personnes... Voilà, c'est cette big data, justement. Voilà, à l'époque, ça se passait comme ça, en 1965. Donc, deux points de vue de grande donnée, de big data. Il y a aussi un espèce absolutiste. Un point de vue absolutiste. Vous voyez, c'est le développement expérimental qui amène vers les opportunités exponentales. Alors, vous voyez plusieurs exemples. Vous connaissez les histoires. Des belles histoires qu'on rencontre aux enfants. Voilà. Donc, il y aura un jour, va arriver, où il y a un petit nénuphare. Après, ce nénuphare se développe. Donc, on a de plus en plus de nénuphare. Et finalement, tout l'étang est plein de nénuphare. Donc, ça se développe et ça couvre tout l'espace. Souvent, souvent, les enfants pensent la question, quand est-ce que l'étang serait plein de nénuphare? Où est la bonne réponse? Donc, c'est par intuition qu'on pourrait répondre. Nous ne voulons pas y penser. Nous ne voulons pas de penser de développement exponentale. Donc, le 31e jour, nous avons... On a deux preuves ensuite. C'est le nombre de transistors typiques par processus. Vous voyez un growth exponentiel. Mais il y a huit d'autres lois de Morse. Ils ont différents nénuphes. Ils ne sont pas bien connues comme Morse, mais vous voyez un growth exponentiel dans tout. Dans le prix, dans la vitesse et aussi dans la taille. C'est aussi intéressant. Vous ne pouvez pas voir ça très bien dans ce slide, mais si vous regardez le prix, vous voyez un déficit typique en prix de 40 à 50 % par année. C'est assez substantiel. Ok, donc, nous allons... La question, l'une des questions que l'IPU s'occupe, c'est qu'est-ce qu'est-ce qu'est le rôle, et qu'est-ce que le rôle serait d'avoir de grandes données pour le futur management de l'ICT? C'est une question très importante. Comment devons-nous faire de grandes données? Et bien, je vais juste arriver à la conclusion. On voit, de notre research, qu'il est assez clair que la grande data offre des grandes opportunités pour les nouveaux indicators de l'ICT. Vous pouvez dériver tous les types de nouveaux indicators de l'ICT de la grande data. Mais plus... Vous avez regardé la recherche spécifique. Vous avez trouvé de l'autre recherche que la grande data aussi offre tous les types d'insights intéressants pour les indicators non-ICT. C'est un de mes favoris, si vous regardez le pork, c'est très facile d'assurer que vous ayez de l'amount, et où il s'arrête, et la grande data... Si vous regardez le pork, c'était l'un des séquences où la grande data était très utile, de notre perspective. Donc, ce n'est pas limité à l'ICT. Et... Il y a toujours un risque d'essayer d'avoir un risque. Et je pense que c'est l'un des principaux risques de la grande data. Et comment vous vous protégez d'essayer de l'amount et de l'amount et de l'amount et de l'amount. Et une des choses qui sont très claires de la recherche, que nous avons fait ici, mais aussi d'autres recherches que nous avons fait, c'est que si vous voulez faire attention sur la grande data, si vous voulez utiliser la grande data, vous devez trouver une médecin spécifique. Vous n'avez pas de pensée sur les indicators spécifiques que vous voulez avoir, vous ne voulez pas faire attention sur la médecin spécifique. Vous devez utiliser, non. Vous devez utiliser une médecin spécifique. Qu'est-ce que je veux dire avec une médecin spécifique? Je veux dire un certain endroit, en ce cas, l'écosystème de l'ICT, où vous avez seulement un nombre de contacts et un nombre de contacts pour avoir beaucoup de données. Et nous avons identifié un certain nombre de contacts. Je vais y aller. L'un d'entre eux, c'est la médecin mobile. Si vous regardez la médecin mobile et vous allez un peu plus loin, vous voyez, par exemple, si vous regardez un iPhone, un simple iPhone, tous les types de données sont simplement traités. Vous pouvez le remplir. Vous pouvez voir, si vous regardez, je vais vous montrer, si vous me demandez, mes collègues savent tout en détail. Il sait les langues que vous utilisez, où vous utilisez, comment vous utilisez-vous, quel type de keyboards vous utilisez, quel pays vous êtes, etc., etc., etc. Et pour Android, c'est quasiment les mêmes points. Et évidemment, ce data est upload pour les systèmes d'Apple et Android Services. Donc, ils savent ce que celles-ci font. Donc, une médecin spéciale sera celles-ci mobile et celles-ci celles-ci. Et vous avez besoin d'unos deux grands parties. Évidemment, il y a d'autres systèmes, mais Android et l'IPhone font le plus du marché. Et vous voyez beaucoup de données que vous pouvez avoir. Il y a seulement deux parties. Mais vous avez aussi d'autres exemples, bien sûr. Les réseaux de delivery de contenu, on le voit dans les réseaux de télécommunications. On le voit souvent, surtout dans les pays plus développés, des réseaux de delivery de contenu. Il y a beaucoup d'informations et de données utilisées. Et si vous regardez ces quelques parties, par exemple, Akamai est une grande, si vous regardez elles et vous demandez peut-il me donner vos données? Et aussi, vous avez des conseils sur comment vite les données se transforment et à quelle date elles se transforment, à quel pays. Et vous avez un état. Je ne vais pas les aller en détail, surtout en regardant le temps. Mais les réseaux sociaux, bien sûr, si vous avez des données de Facebook et peut-être des réseaux russes, V-Contact, je pense, et des réseaux chinois, et quelques sites de réseaux sociaux, vous avez déjà une bonne image de la réseau sociale. Les équipements de télécommunications sont les mêmes, Cisco, Huawei, peut-être quelques autres, et vous avez déjà beaucoup d'informations. Les réseaux de télécommunications, ce qui est souvent utilisé, c'est les records de détail qui sont souvent utilisés dans les pays. Ils donnent beaucoup d'informations, mais d'une perspective de l'ITU, c'est aussi un challenge, parce que vous avez contacté toutes les réseaux de télécommunications dans le monde, c'est beaucoup, vous pouvez utiliser les arrays, les nsos, mais vous avez une autre layer. Les services updates, c'est une bonne, bien sûr, si vous avez l'office ou votre système d'opérations, en faisant un update, Microsoft simplement sait où la date va, et comment va, etc. Les services anti-spam peuvent vous donner des intérêts intéressants, des vendeurs de sécurité, où les viruses sont, où les computers sont infectés, et, bien sûr, les plateformes mobile sont intéressantes. Un instant de mention est le dernier, et, bien sûr, c'est très intéressant. Donc, je vais aller au final part de ma présentation, et je suis revenu à la conclusion, et j'ai ajouté quelque chose, c'est un gros data qui offre des opportunités pour les nouveaux indicators de l'ICT, mais ça fait que pour tout le monde, ce n'est pas seulement les opportunités pour vous, pour le secteur public, pour les NSOs, pour les ITU, et pour d'autres parties dans les domaines publics qui sont collectés et présentés, ça offre pour tout le monde, pour toutes les entreprises, pour toutes les organisations, si elles sont bonnes, si elles ont le data, si elles ont les idées smartes, elles simplement ont ces indicators de l'ICT et elles peuvent le présenter. Donc, je pense que c'est très important de savoir ça et de voir ça, que c'est une innovation, c'est une opportunité, mais il y a aussi une trappe, une trappe pour vous et j'aimerais refermer à Mr. Schumpeter dans un important livre qui m'a écrit sur la destruction de la création, et c'est un exemple typiquement de la destruction de la création. Il pourrait détruire toutes les types de structures d'organisation mais aussi commerciale et ça va changer. Je pense que c'est une partie importante pour vous et pour l'action pour vous, que vous devez activer, vous devez avoir un plan, vous devez aller quelque part, vous devez activer, et vous devez faire quelque chose avec de grandes données. Finalement, refermer à Mr. Darwin qui a dit que c'est pas le survivant de la création, mais le survivant de la création d'une création d'un court programme dirigée par le president d'un État de l' Electeur de l'Etat de l'Etat de la création d'un court programme d'éloignage de l'Etat de l'étoile de la création d'un court programme d'étoile. Je vous adhique à Youn grâce à qui est le chef de l'Union de la division de la division de la statistique de la Banque de l'Union. Il va nous donner un certain nombre d'initiatives. La communauté de l'Union d'un estat a été entretenue autour de la date de l'Ontario et comment cela le fait de les petites parties du programme de développement post-2015. Ronald. Merci beaucoup. Bonne matin. Je vais donner l'exemple des Nations Unies. Je vais dire quelques mots sur Big Data, c'est-à-dire pour des statistiques officielles, et j'aimerais immédiatement commencer avec le fait que Big Data, bien sûr, est utilisé dans beaucoup de différentes manières. Il est utilisé beaucoup déjà par le secteur privé pour leur marketing et pour les autres purposes. Et le focus ici sera sur un set très limité, qui serait un gros data pour des purposes officielles. Donc, ce que j'ai demandé, quand Susan m'a demandé de présenter quelque chose ici, c'est si j'aurais pu dire spécifiquement quelque chose sur la nouvelle établie de l'Université des Nations Globales et des groupes de travail sur les statistiques officielles, et je vais faire ça. Et je vais aussi dire un petit peu de ce qui s'est passé, et de ce que nos objectifs sont, et je vais dire un petit peu plus de la révolution de Big Data, la révolution de Big Data, que Mr Loa a déjà parlé de, et puis un peu d'autres sources de Big Data que nous avons spécifiquement regardées. Big Data, dans la communauté des statistiques officielles, nous avons appris à la commission de la statistique, en début de l'année dernière, où nous avons eu les statistiques et les statistiques officielles, et nous avons été très heureux que Parli Loa aussi était là, en présentant ce que Big Data pourrait signer pour les statistiques et les statistiques officielles. À partir de cette rencontre, ou d'un outil, nous avons écrit un report, comme ils l'appellent, du secretariat général, pour la commission de la statistique. Nous avons fait ça, à la fin de l'année dernière, pour la commission de l'année dernière. C'est sur la web, nous avons donné des backgrounds sur les issues que nous avons regardé. Mais l'un des outils, et j'espère que je peux y arriver, était une décision d'établir un groupe global sur Big Data pour les statistiques officielles. Nous avons eu la première rencontre, et le groupe s'est formé en mai d'année, avec 28 membres, d'environ 18 de ces membres, des statistiques nationales et d'environ 10 des organisations internationales. Nous nous sommes récemment, il y a seulement 3 semaines, nous avons rencontré en Chine, et nous avons eu la première conférence de 3 jours, en discutant un nombre de sources de data et des challenges que nous avons avec la utilisation de Big Data. Et ensuite, nous avons eu une rencontre un jour, spécifiquement, avec ce groupe, pour discuter sur ce que nos plans de travail seraient pour l'année prochaine. C'est ce que je vais parler de. C'est la réplique, dont nous allons transmettre à la commission en mars, et la réplique sera préparée en décembre, donc nous serons finis sur cela. Nous allons avoir un overview de la conférence, et ensuite nous allons aller dans les détails de référence de ce groupe et le programme de travail que nous avons fait pour nous. Et ensuite, je vais parler de quelque chose dans mes 10 minutes, sur les résultats de ce survey que nous avons fait sur les projets de Big Data, qui sont récemment récentes dans plusieurs offices dans le monde. À la conférence, en Chine, nous avons beaucoup d'adeptes, beaucoup de gens du monde statistique, quelques des secteurs privés, quelques d'académies, mais la plupart étaient des systèmes statistiques. Nous avons discuté 3 sources de données. L'une était qu'on allait dans les détails sur comment les données de mobile peuvent être utilisées. C'est certainement d'un point de vue des données passives, des données de location des données de mobile. Il y a aussi une petite discussion sur si nous allons utiliser l'activité des données de mobile, avec le consent des utilisateurs de mobile. L'imagerie satellite est utilisé pour des statistiques agricoles, des statistiques environnementales, où il y a beaucoup d'intérêt pour voir comment nous pouvons utiliser l'imagerie satellite, ensemble avec les modèles d'estimation, où les statistiques agricoles sont venus avec l'académie, pour utiliser ces données pour ces causes. Les médias socials de Twitter sont utilisés. Nous avons un expert de l'Université de Pennsylvania qui a donné des insights sur comment ils analysent les données. Il y a des exemples de ces données, et mon collègue peut dire quelque chose. Les Netherlands activement utilise des données de Twitter et Facebook pour mesurer le sentiment de consommation des données de consommation, et ils peuvent faire ceci à la fréquence, qui est plus haute que la surface. La surface est de mois par mois, avec des données de Twitter et des sociétés. Ils peuvent faire ça presque en week-end, ou en week-end de week-end. Les résultats sont si bons pour utiliser cette grande source de données. Nous avons ensuite discuté des défis et des défais, avec plusieurs sources de données différentes. L'une des choses que nous regardons est qu'il y a beaucoup de choses sur l'accès aux données. L'accès aux données a l'air d'avoir des concerns privés avec l'accès aux données, et nous aimerions qu'on construise avec le secteur privé qui est vraiment nécessaire pour utiliser des données pour des purposes de la politique, pour obtenir ce qu'on appelle l'ambrella agreement. Nous pouvons avec des mobilisateurs une sorte d'ambrella agreement sur comment les données mobiles peuvent être utilisées dans le cadre de la santé publique. Ce sont des discussions que nous allons avoir. Mais, comme je l'ai dit, l'assurance publique sera l'un des facteurs de la sécurité publique. En construisant l'accès aux données, ce que nous regardons, c'est qu'ils doivent investir dans les expériments. Comment pouvons-nous faire sure que c'est le cas pour les gouvernements d'investir ? Nous pensons que les sources de données sont très utiles. Il y a un risque qu'il ne va pas fonctionner. Mais nous pensons que, pour les smartphones, les images et les médias sociaux, il y a une bonne perspective. Ce que je voulais faire en termes de référence est de vous donner des backgrounds sur pourquoi nous, comme communauté statistique, voulons travailler avec des données graves. L'un des dirigeants, et nous avons discuté, et j'ai été très heureux de voir l'ITU indiquer le processus dans les Nations Unies. Nous avons la poste 2015 d'agenda qui est la follow-up des MDGs. Et où les goals et les targets sont being set. Référant à la discussion d'aujourd'hui, dans les goals, il y a 17 goals, et comme mentionné, il y a beaucoup de targets, 169, à ce point. Certains de eux, c'est l'implicité, mais l'implicité. Les indicators, c'est un peu difficile. Il y a des targets qui ont besoin d'un monitor. Nous devons développer les indicators pour faire le monitoring. Il y a, pour cette communauté, un espace pour assurer que les indicators aient des parts spécifiques de l'agenda de développement. Je vais juste faire des notes pour que il y ait des goals qui ne semblent pas que l'ICT soit un grand part, mais l'ICT n'est pas un ennemi, surtout pour l'énergie, pour l'énergie pour d'autres innovations technologiques, l'ICT devrait être partie de ça, et je pense que cette communauté doit essayer de voir si certains des indicators peuvent être mis en place. Sur la révolution de la date, M. Lohla l'a dit un peu, j'ai voulu poursuivre sur la révolution de la date un peu de choses. L'un de ces était la consensus globale sur les principes qui ont été appelés consensus globale sur la date. Il y avait une référence à ça. Il y avait des choses où nous allons travailler. Il y a aussi pour la UN, une partnership globale sur les données de développement de la date. Et là, nous allons avoir déjà un forum mondial sur les données de développement. Ce n'est pas l'un des propositions qui va prendre place. Nous ne savons pas où, probablement en New York. C'est un forum pour les données de développement. Il y aura beaucoup plus de travail sur les partnerships globales et privées. Donc, c'est l'un des backgrounds pour les groupes globales qui ont été installés. Ils vont travailler en général sur les données de données officielles. Il y aura beaucoup plus de focus sur comment ces données peuvent être utilisées pour monitorer les targets pour développer les indicators pour les postes de l'agenda 2015. Oui. Le groupe global de travail devra développer une vision de stratégie pour cela. Il y aura des utilisateurs pratiques. Nous travaillons avec les pays pour faire ça. Nous avons un nombre de pays de golf Qatar, Oman, UAE qui veulent faire des projets pilotés dans les prochains années. On big data et nous allons le faire. On va probablement avoir la prochaine conférence globale en big data dans Oman l'année prochaine. C'était la révolution de données. Dans le groupe global et c'est la dernière conférence globale. Nous allons focusser sur 8 streams de travail. L'une sera sur les skills et les buildings de capacité, puisqu'il y a des skills nécessaires qui ne sont peut-être pas disponibles dans les offices statistiques. Nous voulons linker le big data et les communicateurs. Nous voulons faire de l'advocacy et de la communication pour expliquer ce que la big data est et ce qu'elle peut et ce qu'elle ne peut pas faire. Et aussi pour construire la trust publique c'est comme comment la big data peut être utilisée pour le public. Nous avons la mobile phone, la social media et la satellite imagery avec des sources de big data que nous allons mettre attention à. Nous allons nous mettre attention à les partnerships, car access to data is a big issue to building collaboration with the private sector and we hope also that ITU can help us fostering those kinds of partnerships. And then finally we will look at some crosscutting issues on classifications of big data sources that are ongoing projects there are about 57 projects currently going on in the world half of them are in an ongoing or almost completed states the other one now being planned that here are the topics which you could see here and this will be also on the web I think there is not much going on and the ICT indicators yet so there might be some room for improvement and we are working on this in this area this is not something that a statistical community can do by itself it has to work with private sector it has to work with academia and with others to move forward thank you very much Ronald thank you we have plenty of time for questions to ask you more about how you get those ICT indicators into the SDGs we have been hearing from Mr Janssen about the need to collaborate in the private sector to try and unlock some public goals, some public good well I hope to be able to announce a surprise guest ladies and gentlemen do we have with us joining from Barcelona Nuria Oliver scientific director of telephonica research yes I think we do can you hear us Nuria we can see you but I don't think we can hear you very well can we see if we can do something about the sound please Thomas thank you I think we can hear you a little better let's have another go this is Nuria Oliver the scientific director of telephonica research hello Nuria hello how are you we're delighted to see you is what I can say Nuria we're still having some problems with the sound I tell you what why don't we we'll ask one of our other participants to speak next sort out the sound meantime and then join you in about ten minutes time how about that hope you can hear us we're trying to clean up your sound so do bear with us we appreciate your patience we'll join you in a minute or two so we were talking about the private sector collaboration all that with us we have sitting at the very end Pat Wu from Facebook social media giant in what way can Facebook help us with big data is Facebook willing to help us with big data here in the public sector these are questions we can put to Mr. Wu delighted to have you with us thank you everyone it's a privilege to be able to have a chance to speak with you guys and share a little bit about what Facebook is doing with regard to leveraging big data with the goal of increasing internet connectivity around the world just to give a little background what my plan is I want to share a little bit about the internet.org initiative that we launched roughly about a year ago and talk a little bit about the specific initiatives how we're looking at using data to make better decisions and monitor our progress over time and continue to get better as some background many of you know the mission of Facebook is to give people the power to share and to make the world more open and connected directly from that is the mission of internet.org which is focused on bringing internet access to the remainder people in the world who are not yet online and the reason we think this is so important is because we fundamentally believe that connectivity improves lives it provides people access to information it connects families it connects friends it gives people a chance to have their voice find their voice share their voice all in all it provides opportunity for people and their family and the goal is to accelerate connectivity one of the things that we did early on was we commissioned a study with Deloitte to understand what exactly is the social and economic benefits of expanding connectivity and you'll see some stats on this page and this is one of the first things that I wanted to talk about there's fundamentally a challenge right now to understand what are the right metrics and right methodology to measure impact we're able to extrapolate some of these statistics with Deloitte but ultimately these are fundamentally based upon questions so one thing that we want to work on is as we continue to seize this goal how do we find the right indicators with all of you guys that are the right measures to understand both the social and the economic impact so that we know that we are making progress we know that these are valuable new jobs bringing people out of poverty mortality rate giving access to education and opportunity but what's the right way to measure it and truly know that we're making an impact in addition we very much focus on the segments of populations that we're looking to reach we worked with McKinsey on this research and this is a little bit staring at what we were unable to do we simply wanted to know a little bit more about the segments who were not online yet because fundamentally if you're going to do any sort of business plan to increase connectivity you need to understand the segments because that helps devise the technology solutions the business solutions that are actually sustainable so we looked at the basic stats who's not online that lives in a rural area who's low income illiterate, age, gender all these things matter urbanicity is a big factor when it comes to designing technical solutions income obviously is a big factor from everything on education level as it's correlated to but also the ability to have a sustainable business model a lot of these statistics we weren't able to truly understand how does this vary based on people who are online or are not and then we weren't able to find all the details to build the business cases to really tailor our solutions and work with our partners to resolve them and this is another opportunity that we really want to work with you guys on how do we get better statistics to understand the populations who are not yet online so we can better tailor the work that we do together to bridge that gap un petit peu plus tard l'infrastructure est un pré-requisite pour quelqu'un pour nous l'une des statistiques qu'on a est en regardant l'Eriksson la population et le monde qui est sous 2G coverage 3G coverage ou 4G c'est aidant parce que savoir qui vit entre network coverage nous aide à comprendre où sont les opportunités qui ont besoin d'un nouveau R&D d'expander la coverage dans une manière efficace mais même dans ces statistiques il y a des choses qu'on veut mettre plus loin à 2G 9.6 megabits kilobits par second ce n'est pas soutenu par Internet donc où est-ce que la range quand on parle de qui vit sous un signal Internet pour qu'ils puissent bénéficier de tous les contenus et services que l'Internet peut donner dans l'Internet.org nous primairement regardons 3 zones principales l'un est de partner avec des opérateurs mobile et je vais parler un peu plus de ça dans les prochaines slides l'autre est des labs de connectivité et l'autre que je ne vais pas toucher c'est l'alignement et c'est vraiment la collaboration inclusive de la recherche les partnerships et les projets avec la constellation de personnes qui sont intéressées spécifiquement par rapport à nos partnerships avec les opérateurs mobile je pense que certains d'entre vous savent que nous avons créé des services basiques dans Zambia dans Tanzania et récemment dans Kenya et la raison derrière c'est qu'on croit qu'il y a un set d'essenties essentielles que les gens ont besoin d'accès et que par avoir accès ils ne vont pas seulement apprendre ce que l'Internet est mais il y a aussi des services basiques et peut-être qu'ils vont trouver plus de valeur dans les services basiques et qu'ils vont pouvoir devenir sur-bordés à d'autres choses sur les services basiques currently we have services in 5 different categories information, communications, health education and finance one of the things as we are looking into it is in each country we fundamentally wanted to work with the services based upon what they are currently using, based upon needs and wants in addition we had to know what were the services and content providers within the location that had quality information, quality services that were in high demand this is also another challenge because as we looked out in the information that was out there there is incomplete information on what is currently online incomplete information on what are localized or in languages that are relevant to the people who live within a given location and we had to almost go from scratch and work with local and international players to even come up with a set of services that made sense and will continue to iterate over time this is missing some axes but as we talk about network access and infrastructure one thing that is important is if you just apologize that it is missing the y axes and the x axes on the y axes it is the percentage of population in the world and on the x axes it is population density and as you know when you look across on the far left is the rural settings where there is very low population density very small percent of the population however if the goal is to bring everyone online they need to have network access and as you continue on to the middle that is more of the suburban areas where currently we are expanding towers and we are expanding fiber to go ahead and bring individuals online and on the further right is where there is much higher population density and we are advancing technology to increase capacity to be able to serve and bring better services for us one of the things here is because a precondition of bringing people online is network connectivity so as we explore solutions on the terrestrial on high altitude platforms and satellites it is very important for us to know information based on the ground where is existing coverage where is fiber that makes the most logical sense to cost effectively increase coverage and as we think about other solutions that would go non terrestrial where are opportunities where that is necessary that is more cost effective because of the topography because of the income level of the individuals because of all the different ramifications that require alternative solutions so again this is some place that we've tried to collect the best data it's possible but understanding a lot more with regard to the demographic information with regard to existing coverage with regard to existing fiber would really help us better understand and tailor the solutions that we go after in closing I want to say again we believe that connectivity provides opportunity and our goal is to really get the best data to inform the strategy to increase connectivity in addition how do we increase the impact that comes from understanding more what actually is beneficial both economically and socially when we increase connectivity thank you for the opportunity to share thank you very much Pat and perhaps later we can find out a bit more about the initiatives in Zambia Tanzania and Kenya ask my friend Thomas in the far end of the room if we've had any better luck in hooking up with Nuri Oliver Telefonica what do you say Thomas shall we try again Nuri we can see your face but can we hear you oh wonderful we can hear you loud and clear so I'm going to hand over to you because we've been hearing an awful lot about how the private sector and the public sector might be able to work together to unlock some public goods and I think you're going to tell us a little bit about possible public health implications yes yes it's all yours Nuriya thank you well again thank you so much for inviting me I'm sorry I couldn't be there in person but thanks to technology I can be there virtually my name is Nuri Oliver and I'm scientific director at Telefonica and I'm going to be presenting to you some of the work that we have been doing in the past 5-6 years in the context of what we call Big Data for Social Good so I don't have to really give a lot of details about this because you're already knowledgeable about the fact that the mobile phone is the most pervasive piece of technology ever invented in human history and we spend more time actually on our mobile phones than watching TV or with our own partners and what is really interesting is that this is a phenomenon which is global it happens both in emerging and in developed nations so the fact that most of us have a mobile phone and the fact that the phone is connected is what has led to the concept of using mobile phones as sensors of human activity and in fact last year MIT Technology Review highlighted this area of inferring human behavior from mobile phones as one of the breakthrough technologies of 2013 so the main question that we have been trying to answer in my research team for the past 5-6 years is how can we use aggregated and large scale mobile digital footprints to understand aspects of human behavior that could help make the world a better place and have positive impact and just to give you an idea of the kind of data that we are talking about because obviously privacy is one potential concern for many of these projects we are using very basic data such as the levels of activity in the cell towers of the aggregated patterns of mobility between cell towers so this very first video shows the levels of activity in the cell towers before, during and after an earthquake took place in Mexico and you can very easily see how the levels of activity suddenly increase right after the earthquake takes place so just by looking at that sensor we can have an idea of how many people are in different parts of the space this second video shows the mobility patterns of the mobile phones in the UK and again at a very very aggregated and high level you can still see what are the main cities and the movements between the cities so using these kinds of data I'm just going to very quickly share with you one exemplary project that we did three years ago and that has become very relevant today in the context of the Ebola outbreak and it was a project that we did with respect to the H1N1 flu outbreak that happened in Mexico in 2009 so I'm just going to give you a quick overview of what happened at the time and how we could use big mobile data to help answer two specific questions that had remained unanswered as you might remember the flu outbreak started in April of 2009 and in order to contain the potential pandemic that could happen the Mexican government took a number of measures the first alert level of the first measure was just a medical alert it was an intervention and the Mexican government asked citizens to be cautious and stay home because there was a risk of a pandemic however the number of cases continued increasing over the next days and the Mexican government raised the level of alert to a second level and they actually did an intervention which involved closing schools and universities and tourist places, churches etc and this closure happened for a few days however it continued increasing and in fact the World Health Organization raised the level of alert to the maximum level indicating that a pandemic was imminent and in view of the big global pressure that there was in Mexico the Mexican government decided to take an unprecedented measure which was shutting down the country for five days as you might remember from May 1st to May 5th and this meant shutting all the economic activity except for police firemen and hospitals however about a month later the World Health Organization declared that a flu pandemic was underway the first one in the 21st century on the one hand the CDC and the World Health Organization praised the Mexican government for the measures that they took but on the other hand the pandemic took place so there were a couple of questions floating in the air did the measures actually work did the measures manage to reduce the mobility of the population and hence reduce the progression of the disease or not and these are the questions that we answered using aggregated mobile data so to answer the first question whether mobility was reduced or not during each of the measures what we did was characterize the mobility during a baseline period and then during age of the three alert periods there were surprising findings the first one was that during the medical alert there was a 0% significant reduction of mobility in the population so it seemed that people continued with their lives despite the alert the second finding was very surprising and it was that during the second level of alert 80% of the population significantly reduced their mobility during the third level of alert so this finding suggests that closing schools and universities and working places during working days is more effective than shutting down an entire country during a holiday period which was what happened in Mexico given that the mobility was reduced in the population the next question that we answered was what was the impact that this reduced mobility had on the progression of the disease to be able to answer such a question we developed two epidemiological models one for a population with the normal mobility that is the mobility without any intervention and another model with the reduced mobility that took place because of the interventions what you see here the orange curve is the percentage of infected agents in our model when there was no intervention by the government and the red curve shows the percentage of infected agents with the reduced mobility thanks to the interventions and what we can see is that there were about 10% fewer infected agents and the peak of the infection took place 40 hours later which in the context of a pandemic is a lot of time gained to mobilize doctors and medications and call for help etc so this is just an exemplary project of how mobile data can help in the context of public health but what is very clear and it has been presented before is that if we want to be able to use big data to have social impact we do need to partner with the institutions and the governments that know the realities of the countries where we want to have an impact we have right now collaborations with the United Nations Global Pulse to see how we can help address some of the challenges that they are facing in the context of not only public health but also social good these are just some references to papers so this particular project of the flu has become very relevant because of the Ebola outbreak and I just wrote a recent piece in TechCrunch that you can read about how we could use mobile data to help Ebola but a few months after the Ebola outbreak we haven't been able yet to really exploit the power of big data to help in the context of the outbreak and it has really made it clear that there are a number of challenges that we need to address just to exemplify with the case of Ebola I recommend you to read this Economist article by Ken Cooke here or the situation that has been happening in terms of being able to use mobile data to help understand the spread of Ebola so some of the challenges that I think we would need to address collectively are in three categories first there are regulatory challenges I think existing regulation doesn't really contemplate well the use of large scale aggregated data for humanitarian purposes and I think we would need to really update the regulation and also define clear guidelines for handling, processing and sharing for humanitarian purposes there are also technical challenges because obviously the data is not perfect there are a lot of issues about how representative the data is, how it can generalize how we can combine data from different sources of course we are still far in many countries from being able to do real time analysis and prediction and very importantly in many cases we don't have ground truth so we need to do interventions to build and finally there are obviously privacy challenges that we need to address potential privacy risks need to be minimized and need to be understood and we need to define very clear code of conducts and ethical principles that everyone dealing with this data should follow but at the same time I think there are many opportunities as my team and other research teams are showing we are showing that we can use aggregated and anonymized mobile data to characterize mobility and to help make better decisions in urban planning, crisis management or global health so my question to you is what can we all do to responsibly turn this opportunity into a reality so when the next Ebola outbreak or any other outbreak happens or when the next emergency happens we can very quickly take advantage of the large amount of data that there is to help make better decisions Thank you Nuria, that was very inspiring I'm not going to ask the audience to put their questions to you right away instead I'm going to ask you to please stay with us on the line and then we'll have a general question and answer session at the very end so please do stay with us and listen to the rest of our presentations the next one up is very interesting from Statistics Netherlands, let me introduce you to Gerrit Vassink, team manager of the culture, tourism and technology department and as Ronald Janssen said to us earlier, the Netherlands has really taken a lead in this area Mr Vassink Thank you Thank you Well, I feel honored taking part in this session My name is Gerrit Vassink and I'm the manager of culture, tourism and technology statistics at Statistics Netherlands and in the ten minutes I have I'm not going to surprise you with nice graphics there's no time for that unfortunately my contribution to this panel involves a number of practical observations I made since we started in 2009 at Statistics Netherlands to search for new data sources for statistics so questions I will shortly address why did we start what did we do and what did we learn so why did we start well, some five years ago using the internet as a data source was seen as a way to reduce the administrative burdens on companies caused by traditional questionnaires and at the start we were funded by the ministry of economic affairs people from the ministry thought it would be a good thing for statistical officers to be a participant in this new type of research and of course we agreed we were willing to find out what this was all about and we were very grateful for the investments by the ministry so what did we do we have written some reports on what we did where you can find detailed information and nice graphics and you can find links in my presentation that I hope can be made available and there is also a paper available on the website on mobile phone data as big data but to summarize and not to be complete because unfortunately there is nothing about social media but we are going things to say we experimented with the collection of prices for airline tickets and petrol with the aid of internet robots although the experiment in itself was a success it was discontinued because the cost of the development and deployment of internet robots were much higher than the cost of the manual collection of a few prices each month we also experimented with internet robots to collect information about job vacancies posted on the internet unfortunately it did not yield any satisfactory results in spite of the high volume of internet jobs vacancies the representativeness of these data appears to be rather poor and we were not able to find methods to properly correct for this we also looked at internet speed measurement using a program installed on the computer of members of a panel we worked together with the company that was already doing this though the panel reached some 100,000 members and almost 16 million internet speed measurements one of the most important questions for analysis concerned the representativeness of the panel we did a lot of checks with traditional data but in the end we had to conclude that we couldn't make it work and that the panel members were far from representatives representative we found out that they were more the people that liked high speed so not representative we also worked together with the technical university of Delft they carried out a pilot for us it involved the tracking of 130 volunteer smartphone users for one month on the basis of a research app installed on their mobile phones the data logs obtained via the smartphones provided good insights into various aspects such as the frequency and the duration of the use of mobile services but again questions about representativeness came up and we had to stop this experiment we also studied millions of online ads about second hand goods from private individuals on the dominant Dutch website marketplace.nl we paid for a data set with all these advertisements and the associated characteristics the anticipated possible uses of this data were to produce an estimate of the sale of second hand goods among private individuals and to search for potential relationships between this data and our economic indicators such as consumer confidence we did not really succeed in this but we did manage to create some insights into the regional distribution in the use of marketplace and the characteristics of the marketplace user still ongoing is our research on the use of mobile metadata which are generated when a mobile phone communicates with a telecom provider so called called detail records we received this data from photo phone on the very strict conditions it was supplied as aggregated data and you can read more about first results in the paper on the website other ongoing work is a study of a data file about two million Dutch websites this data file was given to us by a Dutch company and contains characteristics of these websites our hope is to develop a statistics about Dutch websites but we are far from that yet but we are hoping that we will succeed we are usually mostly busy now with cleaning the data to summarize our experience over the last years with new data sources show that actual practice is wild sometimes at the start of a project it seems that the benefits are ripe for the picking while in actual practice this often turns out to be somewhat disappointing usually this is not due to technology but much more due to the process required to ultimately to inform the raw data into sound statistics this leads me to some lessons learned so what did we learn we should not so much try to see new data sources as a replacement of existing traditional sources it should be an aim but it is very difficult if not impossible new sources should be evaluated as giving additional information partially about new phenomena and topics that are already measured using traditional surveys for example by analyzing mobile phone data we can follow tourists travelling through the country and this is new information but we still need traditional surveys to determine if the tourists is sleeping in a hotel or on a camping site working with new data sources is fancy and in this good public relations for statistical officers but be aware sometimes expectations are too ambitious new data sources are too demanding and rarely lead to the replacement of traditional sources so it's not a solution for budget cuts privacy and methodology remain issues to be tackled technology is usually not an issue methodology is usually the reason for companies to cooperate with statistical officers as they do not have data scientists on their payroll concern about privacy is sometimes the reason companies not to cooperate with statistical officers to my colleagues from other statistical officers I would like to say be open to initiatives offered by companies with interesting data but don't pay anything before you know the potential of the data don't forget that companies will benefit from publicity that their data is that good that the statistical officers is using it for statistical purposes bring this in in a negotiations with companies offering you big data big data also requires new types of visual information new products like heat maps where every dot is an individual measurement and we have to start discussing the use of better indicators implicating indicators with poorer quality this is important because statisticians are not used publishing results with poor quality to conclude big data yes it's there statistical officers can help in translating unstructured data into sound statistics so I would really like to encourage other statistical officers to make an effort at statistics Netherlands we see more and more possibilities to produce new interesting statistics and especially telecom data are very promising using telecom data we hope to be able publish statistics about the spread of the population at daytime this is very important for mobility issues and in case of calamities taking place with traditional statistics we were only able to make statistics about the night time population so this is a big step forward but what we shouldn't forget is to explain to the public what we are doing and the privacy issues are dealt with very well by statistical officers this involves the identification of objectives, risks and risk control measures when we do this in a good way I'm sure that companies with interesting big data will certainly be prepared to work together with statistical officers thank you thank you very much Oxford Internet Institute and he too is going to put big data into some kind of a realistic context for us it is not the panacea for all ills but it is necessary to bridge the digital divide I should also say to you that Mark isn't yours it's all yours thank you very much excellencies distinguished guests it's an honour to be here today I just want to dive in and the place that I want to start is with the idea that frames a lot of what we are talking about here the notion that ICTs can enable radically different patterns of knowledge use around the world and these are ideas that we can empirically map and measure and that's what I'll be doing in the next few minutes using some big data sources to show you some data on the geographies of codified digitised knowledge that provide an indication of who is and who isn't represented and participating online now when I talk about this topic I normally come armed with a slide deck full of maps on older or historical patterns of some of these uneven geographies of knowledge production I was told to keep this talk very short so I'm not doing that but you'll have to trust me that there are massively uneven geographies of information and knowledge in the world and this in many ways happened because of traditional digital divides until recently some parts of the world just didn't have the right infrastructure and so remain separated from the flows and clusters of information production to thrive in our global knowledge economy but something's recently changed Fiber up to cables have been rapidly rolled out around the world there are now almost 3 billion people online most of whom live in low income countries and this has led to hopes that for instance all the world's citizens will have the potential to access unlimited knowledge to contribute to and to enjoy the benefits of the knowledge society and so we're seeing hints that there are some changing practices of engagement with the knowledge economy in poorer parts of the world so just for instance there are somewhere close to 100 so called technology innovation hubs in Africa alone in these places like Nairobi's iHUB shown here they harness ICTs and connectivity and people's entrepreneurial spirit to attempt to change some of these uneven geographies of digital knowledge production but there are worries that this isn't the main story that's going to be told this is a cartoon from a world bank report on let's think about not just these innovation labs and engagement in this high end knowledge economy but also the ways that places are being enrolled to do some relatively low skilled work through what's been called micro tasking or micro work and this involves people doing very simple tasks like digitizing medical records or classifying images or being paid per click or per task research shows that this is our research shows that this is often an important source of income to millions of people something interestingly that often goes under the radar of official statistics but many people are also starting to refer to it as something relatively or potentially exploitative something that might create what people are referring to as digital sweatshops so I see all of this as the starting point for some questions that we can ask about which places are positioning themselves as hubs and which are positioning themselves as peripheries in the knowledge economy and I'd invite you then to look at a series of maps that I'm about to show you that my team and I made and let me show you these to you now so a sensible place to start is just by looking at what's actually on the internet and that's what you're looking at here this is a map of every domain name and where it's registered it's a cartogram so each circle is a country and the size of each country is shaded according to the number of domains registered in the country it's the 260 or so million registered domain names the shading of the country indicates, you can't actually see the shading because the contrast is all washed out here if you were to be able to see the shading what it would indicate would be the internet population of the country so just as an example a dot like India's one which is where is India over here that would show that there's a lot of internet users in the country India has the world's third largest internet population but very very relatively few websites we see that same pattern in a lot of Asia if we're to look at Africa and South America in contrast the sort of clusters here and here we would see relatively small numbers of both internet users and internet domains let me show you something a bit different though I wonder if the people on the the AV board over there can increase the contrast of the slides what you're looking at here let me try and explain it to you is where these new layers of information on the internet are and we can do that by looking at a gateway that most of us use so this is a map of Google Maps it's a measure of online content that people are creating about anywhere on the earth and then it gets indexed by Google Maps so we created about half a million sample points on earth and each one of those sample points we ran Google queries to get a sense of how much content is created about those places and a red shade on this map means there's a lot of content about that place a darker shade means there's almost nothing about that place and you get a sense of this massive unevenness and these layers of information that surround us it may surprise you to hear there's more indexed content layered over the Tokyo Yokohama metropolitan region and the whole continent of Africa put together now this map though it's not particularly useful because it simply shows you content in all languages so let me show you something a bit different this is also a map of Google Maps it's what Google Maps knows about the world but divided into languages so a blue dot means there's more French content about that place a red dot means there's more English content about the place you're looking at eastern Canada and then you see kind of what you'd expect to see you see more English language content about English speaking Ontario more French language content about French speaking Quebec we can do this all over the world so this is Belgium for instance we made an orange dot Google index content in Flemish and blue means there's more content in French and again you see kind of what you'd expect to see you see more Flemish content in Flemish speaking Flanders more French content in French speaking Wallonia what about somewhere else though what about a part of the world where there are more let's say un balanced power dynamics between different linguistic groups the Middle East for instance so this is a map of Arabic and Hebrew content in Israel and the Palestinian territory so a blue dot on this map means that there's more Hebrew content a red dot means there's more Arabic content and what this all shows us is while Arabic and Hebrew content tends to annotate the same physical places there's a much denser cloud of Hebrew content over almost all of those places so the point of this is that there's not only a paucity of online information all of that information that exists a lot of it's just not accessible to a lot of people what about more explicitly user generated content online I think this gives us a better sense of who is and who isn't creating content participating and sharing content let me give you a few examples so what you're halfway looking at here is a map of open street map these are all of the hundreds of millions of contributions that are submitted to open street map the world's largest collaborative mapping platform and basically what we see if we look at that is almost two thirds of content is created about just five countries in the world and we can see something similar if we look at all sorts of other platforms this is Panoramio for instance one of the world's largest photo sharing services despite there being tens of millions of photographs that we collected here we again see this massively concentrated geography of information I won't go into much detail on this one but just one random fact here is that there's more content here about Italy than all of Africa put together and I could show you a whole range of maps of user generated content this is content of Flickr for instance I won't explain this one this is just a map of tweets but I want to focus on one thing in particular this is a map of Wikipedia let me explain why I want to talk about some of these patterns of Wikipedia Wikipedia is by far the world's largest the most used encyclopedia and you're looking at a cartogram again so each block is a country and the size of each block is sized according to the number of Wikipedia articles about that country and the big rectangle on the left that is North America the giant block in the middle that's Europe that's all of Asia and then in the bottom left you're looking at both South America and Africa and those small rectangles on the left and so again it's this relative absence of South America and Africa that's again really notable here there are more articles in Wikipedia about the Netherlands or Poland or the Ukraine than the whole continents of South America and Africa maybe even more shocking is the fact what I didn't tell you that there are articles written about Antarctica than many countries in South America and Africa maybe even more surprising than that is that there are more articles written about places that don't even exist like Tolkien's Middle Earth than many countries on our planet so you might think that a lot of this unevenness here can be explained by unevenness in internet penetration rates but that's not entirely true so we made this cartogram to see the data countries are sized according to their internet population so you see China being the biggest country on this map because it's got the world's largest internet population and then the countries are shaded according to their internet penetration so if you get a dark shade like Korea or the UK it means the vast majority of people are online in that country so we see there are obviously large inequalities in internet access around the world but those uneven geographies of access are all of this unevenness in a platform like Wikipedia that we see here now I just want to quickly expand on this high degree of visibility that's afforded to Europe in particular on this platform so in this next series of maps what we did was we mapped every single article in Wikipedia about a human being about a person so what you're looking at here is a map of everybody in Wikipedia that was alive in the 15th century 17th century 18th century 19th century and 20th century so what you saw here was an incredibly Eurocentric history on a platform that's open to anybody with an internet connection now place all of this within one of the motos of the platform that's to contain the sum of human knowledge and basically you see it's a dangerous idea to imagine that we're even getting close to have anything like this and I think the point of this is that we need to keep a focus on some of these significant biases that are embedded into some of this knowledge that plays a key role in shaping our understandings of the world so because of this we're asking not just where these Wikipedia articles are but who's writing them who can access them, what this tells us about global patterns of visibility and voice I'll leave this map to save time but the very short version without really explaining is that in Europe you get lots of content written in local languages but you only see that in Europe every URL in the world there's far more stuff written in European languages so for instance the only Arabic speaking country where there's more Arabic content than French or English content is Syria everywhere else has more English or French content so a pattern of high income countries self defining and low income countries largely being defined by others and then because we can figure out where these articles are describing and we can figure out where the edits to them come from we can ask what I think is the most interesting question here what percentage of content about any given place come from local people so this map took a lot of analytical work we had to look at every edit of every article but the dark shade countries on this map are ones where most edits about a place most stuff written about the place by local people the light shades so that the yellow shades that means fewer than 5% of content written about that place are from local people so the yellow countries on the map mean that hardly anything written about those places comes from locals it mostly comes from outsiders I'm going to show you one very final chart this one shows you which part of the world are writing about each other each region on this graph is given a color and the percentage of local edits is listed under the region name so if you look at Europe and the number 75 you see that in Europe 75% of edits coming from Europe stay within Europe they're used to write about Europe 73% of edits from North America are used to write about North America but then look at the Middle East at the very top of this graph it's only 36% of the red lines on this graph they show you where the edits from each region go to or are about so the red lines for instance that's the content coming from the Middle East just to stick with this example so you can see that if you look at the Middle East there's not only what we've seen so far there's not only many articles about the region there's even fewer articles in local languages we've seen that not only edits that exist from this place most of them are flowing out about other parts of the world that already have rich amounts of data and content about them so a sort of these global informational cores exerting some sort of informational magnetism the presence of information creating a virtuous cycle of informational richness the absence of it being part of a more vicious cycle of informational poverty so I think the question then is why why when the world is getting wired when internet penetration rates are rising rapidly why are there still these massive absences, why have we seen a reinforcement of these global patterns of visibility and representation and voice that we're used to in an older pre-digital world if I had more time I'd give you examples from some of our research that illustrate how barriers to participation in the global knowledge economy are often about much more than just simple internet connectivity but I won't do that instead I'll very quickly sum up some of them by pointing to the fact that these digital divides that we're seeing be reproduced can't just be explained away by a lack of connectivity connectivity is unnecessary but not a sufficient condition so are things like a broader ecosystem of information an educated and tech literate population having reliable infrastructure not excluding half of the population in other words women having the internet be trusted rather than highly surveilled and having the critical mass for local language tools and platforms and communities we often forget about a lot of these things and the enthusiasm about connecting the disconnected which is only ever the first step to achieving some of these goals related to engagement with a knowledge economy that we often hope to achieve so what this also points to is the fact that we need to be extremely careful when working with some of these social big data sets if we're trying to use them to tell us something about broader social and economic and political and environmental trends big data has uneven geographies and the insights that we get from the data or the methods that we use with the data in one context or place aren't necessarily transferable to another so maybe I'll just end by saying that the first thing that we should probably ask in our enthusiasm about new data sources for new insights is not just what do these new data sets tell us about the world but what don't they do what and where do they lead out thank you thank you very much Mar you've given us an awful lot to digest there fascinating geographies of inequality and real eye opener thank you very much Nuria I hope you're still with us I'm about to throw the floor open for questions to the audience remember that we have Nuria Oliver right there at the bottom of our screen in Barcelona who's also open to answering your questions I think the lady from Japan please do just hit the button in front of you, the mic in front of you tell us who you are and if it's a general question or if it's aimed at someone in particular premier je crois que le gouvernement est nécessaire pour les autres les problèmes en association avec l'utilisation des big data par exemple la manipulation des données personnelles etc et puis nous avons besoin de développement de ressources humaines qui est la connaissance des statistiques nécessaires pour l'utiliser des encore le big data le big data particulièrement je vais te raconter les opinions des secteurs pour les bays si accepté M. Pattefeu hello thank you madam thank you very much pour la présentation de tous les participants mais je veux dire que j'ai une question pour le speaker M. comme vous l'avez mentionné le big data offre des possibilités dans beaucoup de secteurs pour les autres c'est pourquoi ma question c'est comment faire de l'utilisation d'utiliser les big data officiellement et effectivement pour faire de l'exponential dans les secteurs avez-vous compris ? je vais te raconter je vais vous répéter merci beaucoup pour votre question en ma opinion si vous voulez faire de l'utilisation des secteurs vous avez besoin d'une bonne compréhension de l'écosystème vous devez savoir quelles sont les acteurs et où est-ce que vous avez des informations d'eau pour l'écosystème vous devez savoir qui sont les parties les plus importants vous devez savoir qui est l'information la compréhension complexe est qu'il n'y a pas de questions et ça dépend d'un secteur à un secteur d'écosystème pour l'écosystème mais si vous étudiez chaque écosystème il y a des nexismes où vous pouvez plug-in cbs aussi s'est dit que c'est souvent pas une substitution pour les indicateurs mais c'est possible d'offrir toutes les types de nouvelles insights et plus d'une approche et de l'approche de ce que je pouvais faire de ce que Marc Graham disait si vous étudiez beaucoup sur les nexismes vous devez très bien perdre beaucoup de données riches parce que vous devez avoir des voix je pense que vous devez ajouter plus de votre pensée Ok, merci peut-être que je devais faire une chose que vous avez terminé avec cette idée d'offrir des possibilités pour tout le monde et peut-être je n'ai nécessairement pas d'accord mais ce que je peux ajouter c'est de construire ce que vous avez commencé c'est une idée qu'il y a des économies de scale donc ce n'est pas qu'il n'y a pas de possibilités pour tout le monde c'est qu'il offre des possibilités pour certaines personnes plus que pour d'autres et c'est peut-être quelque chose de plus important quand nous pensons comment nous investissons les ressources et peut-être que je vais mettre une variation sur cette question d'avoir des données mobile pour essayer de traiter les épidémies Ebola mais dans des pays comme Guinea où les réseaux ne sont pas très fort n'est-ce pas une limitation n'est-ce pas une limitation pour l'utilisation de données mobile de cette manière ? oui, en fait c'est un pouvoir parce que si il y a une technologie utilisée, c'est probablement un téléphone qu'il n'y a pas de technologie ou d'autres technologies donc j'avoue avec vous et je vous ai mentionné l'un des défis techniques la représentation de la données est quelque chose d'obviable et ce n'est pas le même pour faire des références sur la mobilité humaine ou les activités humaines dans un pays où peut-être seulement 80% de la population a un téléphone mobile donc c'est un facteur de prendre l'account mais je pense que c'est quelque chose qu'il faut comprendre est-ce qu'il y a d'autres collectés d'autres données que nous pouvons livrer dans ces situations c'est en fait les données mobiles parce que les smartphones sont vraiment perversives ok, merci beaucoup Nouria je voudrais venir ici aussi l'un des des complains avec les monitoring les margements de développement c'est juste des données très intimes donc des données très oldes donc je pense que ce que nous avons regardé c'est que nous essayons d'avoir des données sur les problèmes et d'adverter avec des données graves les données mobiles dans les pays de développement c'est quelque chose que nous aimerons d'adverter aussi parce que de la fréquence donc vous avez besoin de données basées des statistiques officielles avec des données mobiles ou d'autres données grandes pour que vous ayez plus de données parce que la politique vous ne pouvez pas baser la politique sur deux points de données vous avez une politique que vous voulez avoir sur les données mobiles d'autres types de données, je peux vous aider merci merci beaucoup, je pense qu'on a une question dans l'audience et je pense que nos speakers vont parler en spanish donc on va essayer notre service d'interprétation et dire à tout le monde s'il vous plaît s'il vous plaît si vous n'avez pas déjà les données ma nom est Rui je vais parler en spanish aujourd'hui c'est important pour nous de la technologie on parle de des données statistiques on parle de la utilisation de la technologie non seulement de la télémobile je dis que c'est important parce que en ce moment d'ailleurs il y a eu une éruption volcanique dans notre pays et maintenant il y a 30 minutes qu'on utilise la technologie mobile pour tenter d'attendre la population qui vit près de ce lieu les communications à travers le Facebook sont aussi fluides de manière très considérable et les gens sont massivement adaptés à ce nouveau qui est arrivé 25 ans mais de manière différente parce que aujourd'hui on a des technologies qui permettent que toute la population puisse avoir accès et que plus de la majorité on a 97 % des données de 2003 97 % d'accès de la population Mr Woznik dans les statistiques de la Terre en Corée ma présidente a proposé une économie créative basée sur l'ICT spécialement pour protéger les données et l'IOT et nous avons acheté beaucoup de progrès dans l'IOT vous avez mentionné nous avons un grand délai dans les données parce que la privacy la protection de la information personnelle est très importante et quand vous allez sur les recherches il y a d'autres des décennies de l'IOT pour protéger la privacy quelque chose comme ça est-ce que vous avez une idée ou une expérience alternative je peux prendre ces questions ok, vous aussi Noree, une seconde les questions sur la privacy généralement, les offices statistiques sont plus dans cela que les gens qui sont monitorés donc dans les statistiques nous avons des mesures strictes et tous les recherches que nous conduisons il y a un possible problème avec la privacy donc nous sommes plus strictes par nous-mêmes que les gens qui sont monitorés ce n'est pas un problème pour eux mais nous n'avons pas eu de problèmes mais nous le regardons très bien ok, Noree Oliva oui, comme je l'ai mentionné sur ma présentation la privacy est un problème potentiel mais je veux vraiment détenir que la information annonmée comme les niveaux de l'activité dans la période de l'accélération peut donner une information très importante par rapport à l'activité humaine et à la densité des gens dans différents zones alors que c'est important de prendre toutes les précautions possible et d'avoir un code de conduct et des principes éthiques par rapport aux données personnelles c'est aussi très important de réaliser qu'il y a une grande scale annonmée et la privacy qui peut donner du valeur pour les autres purposes que nous ne l'avons pas utilisé et que nous pouvons l'utiliser ok, merci, Marc Grave je veux juste vous ajouter que c'est souvent très facile d'assurer des données puis de penser sur ce que nous faisons sur la privacy et que ça fait beaucoup plus de sens pour tout le monde si nous avons la question et la discussion sur la privacy avant de toucher la data et nous savons qu'il y a une grande chance d'établir, d'analyser et de partager donc les deux choses que je vais dire c'est que, évidemment, sur Facebook nous prenons la privacy très sérieusement mais, quand nous approchons et que nous travaillons avec les gens c'est vraiment sur ce qu'on est essayant de poursuivre donc si c'est sur le département du tourisme il y a beaucoup de pays qui ont mis beaucoup de temps dans leur page Facebook et c'est intéressant pour l'Ontario juste de la façon dont les sop-oppers ont évoqué des gens pour visiter certaines places donc il y a juste de différentes manières où les gens ont été très publics sur ce qu'ils ont fait et en fait, les gens d'autres pays ont été aussi très publics sur ce qu'ils ont été intéressés sur ce qu'ils ont fait donc il y a juste de paquets où, au moins, sur notre plateforme parce que vous avez besoin de choisir votre niveau de privacy pour qu'il n'y ait pas de travail et c'est vraiment le pouvoir que l'individu a déjà choisi dans ses setés privées c'était un point positif mais il y a encore des issues de trust que vous faites on va avoir une autre question du gentleman de Bangladesh je suis Sami Kobid de Buroh, des statistiques de Bangladesh et mon point est que quand il y a des services en même temps, le service de gouvernement et les organisations non-governées conduisent le même service et quand il y a un service large à travers le pays en ce cas, dans beaucoup de cas, le service de gouvernement est un service privé qui a produit différents résultats parfois, la inconsistence devient très haute spécialement, ça arrive dans notre pays en quelques cas, le service de gouvernement et le service non-governé donc, ces gros données sont intentées d'utiliser le budget et de planifier l'état basé sur ces données, le budget est fait et par le budget, on exécute le travail de développement donc, en ce cas, en termes de de la inconsistence, comment pouvons-nous minimiser cette inconsistence et faire une balance, c'est mon point, merci qui veut répondre à ça? Ronald Jansen c'est un challenge est-ce que quel est-ce? merci oh, oui, c'est ça je n'ai pas fully compris donc, vous posez une question méthodologique, je ne sais pas exactement où est-ce que la grande date est arrivée je l'ai entendu sur votre service, avec une inconsistence c'est une question méthodologique qui est un plus général issue donc, je ne sais si vous utilisez ou si vous souhaitez utiliser la grande date d'improver les services donc, en ce sens j'ai des difficultés avec, je peux et je peux juste suivre un petit peu avec ce que l'on a dit précédemment, la grande date peut supplementer les services existants quelque chose que je pense que c'est un rôle qui devrait être utilisé et comment une autre et puis, je viens juste de retourner à la discussion précédente, que je voulais ajouter je pense que nous devons travailler comme une communauté statistique, beaucoup plus avec des secteurs privés, comme Facebook, etc pour faire des apps disponibles je pense que si vous voulez éviter des issues de consent avec la privacy si il y a un app qui est donné par des secteurs privés, comme Facebook ou d'autres avec qui vous pouvez accéder pour des purposes spécifiques, comme le tourisme ou d'autres, je pense que ça va aider beaucoup, et aussi en construisant un public trust pour utiliser la date dans cet endroit, merci Rona, merci beaucoup Mesdames et Messieurs, je dois annoncer qu'on est à l'heure j'ai apologisé pour les issues techniques nous avons eu, surtout les translations de notre intervention de l'intervention de l'intervention de l'intervention de l'intervention de nos pannellistes, on va donner un rond d'applaudissements à nos pannellistes extrêmement aidés, Nouria en Barcelona, Pat Wu Redburnerat, Marc Graham Heret Vassink et Ronald Janssen, et avec ça je vous remercie le chef Mr Kashi Bacche Merci Merci Monsieur Pli C'est un grand honneur pour moi pour être le co-chairment de 12 Vs telecommunications ICT Indicates Symposium je voudrais remercier Mr Pli pour moderner notre session merci, pannellistes pour votre présentation maintenant nous avons un café pour 30 minutes et dans 30 minutes nous allons continuer nos sessions aussi nous avons une photo de groupe et s'il vous plaît utilisez cette opportunité pour une photo de groupe pour l'histoire merci beaucoup et merci tous les participants pour la conférence merci la photo de groupe sera dans le lobby près de l'enregistration merci c'est Margot c'est Pascicio c'est Pascicio c'est Margot c'est Margot c'est Margot c'est Pascicio c'est Margot c'est Margot merci beaucoup pour votre attention merci merci merci merci merci merci merci merci merci merci merci merci merci merci merci merci merci merci merci merci merci merci merci On s'est dit qu'on n'a pas apprécié ce que c'est pour dire. Qu'est-ce qu'il nous dit quand il s'est dit que c'est une ligue ? ... Exponentially, over the next five years, going to face reduced profits over the next five years. So per user, we expect the percentage of revenue to slow significantly, particularly in those countries that still service primarily DSL. It's going to be more expensive to provide those...