Video: Framgångsbedrägeriet-revolten mot prestationssamhället (September 2024)
På den här utgåvan av Fast Forward talade jag med Hicham Oudghiri, VD och medgrundare av Enigma, ett företag som är specialiserat på att samla in och förstå stora datauppsättningar. Enigma är ett operativt datahanterings- och underrättelseföretag för privata kunder, men det är kanske bäst känt för Enigma Public, en samling sökbara, offentligt tillgängliga datasätt som innehåller allt från lönerna för White House Office-personal till restauranginspektioner i New York City. Vi talade om kraften i big data, gränserna för konsumentens integritet och framtiden för vår datadrivna värld.
Varför förklarar du inte lite för mig vad det är att vara ett öppet dataföretag idag?
Absolut. Vi började bara samla in en enorm mängd offentliga data var som helst vi kunde hitta dem, med uppdraget verkligen att försöka ansluta mycket olika fakta om världen. Vi insåg i processen att lika mycket som tillgången till dessa underliggande data bröts, var detta mönster efterklang för människors egna uppgifter, för offentligt-privata datarapporteringssystem som i reglerande miljöer. Det vi tog med var verkligen denna uppfattning om öppen data som en operativ modell överallt där vi åkte.
Vår söta plats idag är att odla denna enorma tillgångsförvaring av offentliga data och bringa den att bära i faktiska problemmiljöer ofta bakom brandväggen för företag. Även om vi samlar in och distribuerar en enorm mängd data, har vi funnit att att ta nästa steg framåt för att faktiskt tolka dessa data och koppla dem till privat data verkligen hjälper till att skala effekterna av några av de problem vi ville lösa.
Folk hör om öppna datamängder, offentliga datamängder, privata datamängder. Vilken typ av datamängder talar vi om här?
Vi pratar om källdata, officiella uppgifter, saker som myndigheterna skulle publicera, saker som internationella byråer skulle publicera, allt som är olikt, från företagsregistreringsregister och fastighetsbedömningar till H-1B-visum eller fraktcontainersändningar. Definitivt inte prata om saker som LinkedIn-data, som nyligen har varit ett stort ämne av debatt om huruvida det inte ens är en offentlig uppsättning. Det var den talan med mycket strid nyligen.
All väderinformation som vi samlar in kommer från officiella källor, eller GPS som en teknik.
Så du tar alla dessa offentliga datauppsättningar och sedan kan du slå dem samman med privata datauppsättningar som ett företag kommer att ge dig specifikt och verkligen se insikten mellan att kombinera de två?
Ja, väldigt ofta. Tänk på ett kanoniskt användningsfall där du försöker göra något som att ta reda på om ett företag till och med är verkligt. Om det är ett litet företag, ta, säg, en restaurang eller ett litet företag. Mycket ofta är den typ av profil de skulle ha på dem extremt tunn. Men om du skulle titta på saker som deras spritlicenser eller till och med avdelningen för arbetsinspektioner eller hälsorekordinspektioner får du en mycket mer detaljerad bild av vem de är.
Det hjälper ofta dessa företag att på ett sådant sätt att de till och med är verkliga för att få tillgång till kredit, för att bli försäkrade, den här typen av saker. Att flytta från "Här är din 18-sidars applikation" och en mycket irriterande process genom sju olika efterlevnadsuppsättningar, till något som kan hända online på ett automatiserat sätt och på ett mindre riskvärt sätt i allmänhet.
Så istället för att bara skriva in dem på Google för att se om de har en webbplats och att de är verkliga, kan du få alla dessa andra datauppsättningar att validera för även grundläggande saker?
Absolut.
Vi pratade, innan vi gick live, om Ozark , så din favorit show, min nya favorit show, och idén att använda dessa datamängder för efterlevnad och för finansiell rapportering och till och med att jaga ut penningtvättare.
Ja. Först av allt, en av de bästa showen där ute. Enorm kontakt till Netflix, har blivit förstklassig Hollywood-studio.
De har betalat för det. De har köpt sig in på den marknaden.
Det har de verkligen. Men showen handlar om denna Jason Bateman-karaktär som befinner sig som en penningtvättare för denna drogkartell. Fångsten är att han räddar sitt liv genom att säga att han ska åka till Ozarks och hitta nya kanaler för att tvätta pengar igenom. Han börjar köpa in i dessa sömnigare företag och sedan passerar en mängd olika kostnader.
Problemet med penningtvätt är ett enormt teoretiskt problem eftersom du ärligt talar om aktivitetsmönster bland olika köpmän eller konsumenter av finansiella tjänster och även kopplingarna däremellan. Så du kommer att ha som en registrerad agent, uppenbarligen någon som Jason Bateman, som går runt och gör detta för ett par företag. Han köper in privat till dem och börjar få sitt namn på en mängd olika former, och du kommer att märka det aktivitetsmönstret. Det är något som bankerna måste kämpa mot, uppenbarligen, eftersom det är till nackdel för systemet och de är på kroken för att göra detta.
Brott har gått lika digitalt och decentraliserat som musik har gjort. Detta är ett mycket större problem. Det finns inte en stor folkmassafamilj som regeringen kan lura runt i månader och få dem till Capone-stil. Detta är en helt jakt på många fronter. Vi har hjälpt och arbetat för att få offentliga uppgifter att bära på det problemet, men också för att ta med vår teknik som vi har använt för att samla alla dessa offentliga uppgifter för att bära på det problemet, bara för att bankerna har en hel del teknisk höjning för att göra för att slå samman sina egna datamängder till kraftfulla, kontekstuella ledtrådar för dessa utredare som de har på personalen.
Jag känner att vi är vid en punkt nu där vi har fått all denna offentliga information skapad av myndigheter. Vi har alla dessa privata datamängder. Varje företag har flera datauppsättningar och många olika format, ofta inom samma företag. Ändå finns det inte mycket standardisering, och att få dem att arbeta tillsammans är faktiskt en stor utmaning.
Det är en enorm utmaning, och förmodligen är en av de största teserna som vi har på Enigma en stor klyftan. En av mina investerare kallade det så här - det finns en värld där data är instrumenterade i bitar och det finns en värld där det är instrumenterat i atomer. De tekniska företagen, Google, Facebook, Amazon, de har alla gjort ett fantastiskt jobb med att ta de data de får från din aktivitet genom att surfa på webben och skapa dessa nya tjänster som sökning och bättre upplevelser av e-handel. Men alla dessa data finns. Det är digitalt infödda. Det lyssnar bara till dig på webben. Webben är ett protokoll, och protokollen utformades för att tala varandra.
Men när du har denna information som är instrumenterad i atomer, eller den verkliga världen, som någon som går in i en bank i Ozarks och ber om ett litet lån, så ser det annorlunda ut än någon annan som går in i en annan bankfilial eller en lastbehållare fartyg som kommer in som ber om namnet på det företag som levererar frakten. All denna information var utformad - eller inte utformad - för att prata med varandra så det finns ett stort problem att sammanfoga dessa data. Jag tror att det kommer att ta dessa mindre, rent tekniska branscher en längre tid att skörda fördelarna med vad du har sett inom teknik med big data. Men när de gör det, tror jag att det kommer att förändra mycket av hur vi lever dag till dag på ett ganska slagfullt sätt.
Jag känner också att när det finns ett ekonomiskt motiv att sammanfoga dessa datamängder och skapa dessa insikter, hittar företag ett sätt att betala för det och de hittar ett sätt att få det gjort. Kreditkortsföretag är ett av de första företagen som kan identifiera mönster och identifiera bedrägerier. Jag känner att den offentliga sektorn är ganska långt efter när det gäller att skapa insikter från dessa datamängder. Är det en rättvis bedömning?
Den privata sektorn har alltid, i vissa avseenden, haft en fördel när det gäller att operera teknik. Det ekonomiska incitamentet är stort och även en mindre enhets verksamhetsstil. Den amerikanska regeringen är faktiskt en av de största organisationerna i världen, och att få allt gjort är verkligen ett folkproblem. Se till att incitament anpassas, se till att människor tar rätt mängd risk.
Men vi har sett regeringen göra några mycket innovativa saker. Vi samarbetade med staden New Orleans, jag tror att det var som för två år sedan, för att hjälpa dem i princip förutsäga var slumföretagarna var, mest för att installera rökdetektorer i dessa hem. Post-Katrina, du hade den här enorma mängden kämpe. Många hyresvärd var på väg undan med att lämna människor med dåliga förhållanden. Ärligt talat, rökdetektorer gör bara ett bra jobb med att förhindra dödsfall från brand. I stället för att skicka en brandman till ett slumpmässigt hem, tänk om du använde faktorer som demografi och hur gammal byggnaden var och förra gången det fanns en viss typ av installation av någon slags infrastruktur som telekommunikationsinfrastruktur?
Du använder alla dessa fakta och du får en träfffrekvens för de dörrar som du knackar på är väsentligt högre. Vi har sett mycket av den här typen av pengar för lokala myndigheter spela ganska starkt. Uppenbarligen har det varit en enorm mängd dataanvändning i underrättelsegemenskapen, som du kan föreställa dig. Vi tycker att det finns fickor av innovation. Återigen handlar det dock om hur du operativiserar det.
Du har alla dessa datapunkter men sedan måste du fråga den på rätt sätt, leta efter mönstren. Du måste nästan söka efter korrelationerna, och det är en hel serie frågor och svar. Det är att skapa en relation med uppgifterna som, jag tror att vi bara börjar ta reda på hur det fungerar.
Ja. Vi börjar ta reda på hur det fungerar ur ett skillset-perspektiv. Och det finns som en tankeväxling när det gäller statistiskt tänkande kontra inte statistiskt tänkande. Det finns detta ordstäv: "Alla modeller är fel men vissa är användbara" - så det handlar verkligen om du kan utan data, utan algoritmerna, kontextualisera lite, parametrarna för ditt statistiska tänkande. Jag kanske inte får det här rätten, som i fallet med branden, vi kanske inte får den här rätten men vi kan öka våra chanser att få det rätt eller vi kan minska vårt riskområde eller vad vi måste leta efter. Att få den klara inställningen till problemet, det är skillset nummer ett när det gäller att kunna tänka statistiskt. Vissa människor är inlåsta i "Tja, det enda sättet vi kan vara säkra på är om vi har X, Y och Z."
Jag ger dig ett ärende i ett privat exempel. Mycket ofta i banker, på grund av historiskt bedrägeri och efterlevnad, sättet de skulle verifiera om någon var verklig innan de utfärdade ett kreditkort var att se till att deras telefonnummer och deras adress matchade vad de hade på ansökan. Inte alla företag använder faktiska telefonlinjer nu. Inte alla företag använder sin huvudadress som den de verkligen driver. Det finns någon form av föråldrade verkligheter för människor som arbetar på WeWork nu och människor som använder voice over IP. Att bli bekväm med att identifiera människor genom deras sociala närvaro eller genom några av de datauppsättningar som vi tar in på Enigma som ger dessa extra bevispunkter. Titta och köra historiskt statistiken för att se om sannolikheten för att den är verklig är stark, kontra garantin som du skulle få från dessa alternativa metoder i förväg.
Jag tycker att det är en intressant punkt också, att antagandet att alla modeller kommer att vara fel, antingen till stor del fel eller fel på ett mindre sätt, men det är okej eftersom det fortfarande kan hjälpa dig att fatta bra beslut. Är det en färdighet som vi gör ett bra jobb med att lära våra barn, och var skulle de till och med få den utbildningen? Jag menar, det skulle inte vara i matematik nödvändigtvis. Det skulle inte vara i samhällsstudier. Var får de den känslan?
Statistik har ofta underklasserats, som matematikutbildning i allmänhet, men du ser den på andra platser. Du ser att det dyker upp även i ditt ESPN-flöde i dessa dagar. Människor är mycket bekvämare med att förutsäga är en del av deras liv. Ärligt talat älskar jag dessa svarta svanstunder där allt detta flyter i ansiktet. Ta det sista valet. Du vann Hilary, och du hade världens bästa datavetare vid några av de finaste institutionerna kallar det fel.
Att vinna, men att vinna hade inte 70 procents sannolikhet att vinna eftersom det fortfarande innebär att Donald Trump vinner en av tre gånger. Och gissa vad? Detta var en av dessa tre gånger.
Absolut. Och sedan finns utbildningen att vi ser att dessa mönster blir människor bekvämare. I klassrummen tror jag att ett av de största problemen vi har är bara det tillämpade lärandet. Det är som, jag har ingen aning om varför de inte undervisar i personlig ekonomi i klassrummet. Jag menar, jag var en idiot med mina pengar vid 18 års ålder och effekten på skuld och allt detta. Jag är fortfarande förvånad över att de inte gör det, så jag känner att vi rör oss i en värld där utbildning kommer att få mer och mer om de tillämpade sakerna och mindre om de teoretiska sakerna. Men då oroar jag mig om vi tappar vissa delar av kulturellt lärande. Det är en avvägning.
Jag kommer att gå ännu längre ner på den vägen och prata om konstgjord intelligens.
Konstgjord intelligens, en oerhört transformationsteknologi. Det verkar för mig att det är en roll för konstgjord intelligens att hjälpa oss att känna till denna värld av överflöd av data och hitta dessa mönster för oss. Är du optimistisk när det gäller att hjälpa oss att känna till det eller kommer det att vara något helt separat från resten av vår mänskliga erfarenhet?
Nej. Jag menar, jag är optimistisk i den meningen att jag är optimistisk när det gäller mänskligheten i allmänhet. Jag känner att det är en flip-gen-sak som händer med människor under en viss tid. En av de saker som jag gillar mest med löfte om konstgjord intelligens är att det faktiskt kommer att hjälpa tekniken att försvinna eftersom just nu är fokus på att teknik och data är så närvarande. Men i verkligheten är dataarbetet mycket intensivt. Det finns en anledning till att de kallar det data mining när du letar efter saker i en datamängd. Det är väldigt otäckt. Datauppsättningarna är inte rena. Det är på något sätt brutalt.
Vad jag gillar med AI är att det skapar dessa feedback-slingor från observerad erfarenhet. Även om du samlar in alla dessa uppgifter från alla dessa platser, vet du inte nödvändigtvis hur det kommer att samlas så att du börjar studera resultaten. Maskininlärning hjälper oss verkligen att vara lite mer utfallsorienterade i hur vi når statistiskt tänkande. Jag tror att det kommer att hjälpa oss att abstrahera en del av det otäcka arbetet och vara lite mer resultatorienterade i hur vi närmar oss det. Nu kommer det definitivt att bli skrämmande när det gäller påverkan på automatisering i vissa områden där jag uppriktigt sagt tycker att AI ska vara ensam, som att ersätta en jury. Får vi någonsin den känslomässiga intelligenskvaliteten? jag vet inte.
Och du måste välja och säga att du vill ha den känslomässiga kvaliteten i juryn i motsats till en ren sannolikhet för att den här personen är skyldig eller inte skyldig?
Ja. För mig, den underliggande mänskligheten, tycker jag är oerhört viktigt. Ärligt talat, bara att vara i branschen och se hur mycket den mänskliga beröringen är viktig för att ens övertyga människor att börja tänka statistiskt, jag är optimistisk att vi inte kommer att förlora det med tillkomsten av AI i skala.
Vi berörde lite om huruvida LinkedIn var en offentlig datauppsättning. Många känner av att de lever i den här världen där allt om dem finns tillgängligt online, från deras köpmönster till deras ålder till deras medicinska historia. Det gör människor obekväma. Det gör att folk oroar sig för att regeringen har för mycket information. Jag är personligen mer orolig för att privata företag har för mycket information och att de är mycket mindre reglerade.
Ja.
Behöver vi lagar för att skydda vår personliga information? Bör personuppgifter behandlas separat än dina statsregister?
Absolut. Vi har väldigt lite skydd för lagarna som styr hur vi lämnar våra uppgifter. Tänk på det i vissa yrken. I medicinyrket är det på lockdown. Men av någon anledning är det inte nödvändigtvis att låsa i andra branscher. Anledningen var, då var det inte mycket du kunde göra med din personliga information. Idag har de en riktigt bra känsla för hur du får dig att konvertera eller sannolikheten för att du kommer att vara någonstans. För alla syften och ändamål är det faktiskt mest fördelaktigt för oss, enligt min mening.
Men samtidigt förtjänar våra data fortfarande den mängden slags helighet i hur de hanteras. Europa har kommit ut med mycket starka lagar. Det finns en lag som heter GDPR. Den kommer att antas 2018 och det omfattar allt från att se till att företag spårar avstamningen av sina personuppgifter, vem har det, hur ges åtkomst till det inom företaget, rätt att glömma åtgärder. När du säger "Radera mina data" raderar du dem faktiskt eller behåller du dem för någon annan information? Så det finns alltid ett utbyte mellan konsumenterna och de tjänster de arbetar för. Många av dessa tjänster är gratis och vi älskar dem, eller hur?
Jag skulle ge bort en del av mig själv för YouTube-åtkomst, eller hur? Jag är bara väldigt glad över det.
Och förmodligen har du det.
Och det har jag förmodligen. Men det betyder inte att den delen som jag lämnar inte ska läggas i en säker låda och att jag vet att den lådan ligger under en bunker och alla dessa goda saker.
Idén om att data går ut, som i den digitala världen idag är ett relativt nytt koncept. Det brukade vara så att det fanns en viss oklarhet. Om något hände för 30 år sedan, skulle det vara svårt att hitta poster och få en profil sedan dess. Men där kommer barnen idag som har varit online hela sitt liv, och vad de gjorde och postade när de var 13 kommer att vara där när de är 63.
Ja.
Vi har ingen laglig infrastruktur som kan hantera det på något meningsfullt sätt.
Nej, det gör vi inte och det är ett hårigt område. Det är ett hårigt område i arbetsrätten. Det är ett hårigt område för dejting, eller hur?
Om du tittar på någons Facebook-profil - tror jag att kulturen kommer att anpassa sig till den, till någons online-närvaro som är offentlig. Men det är nästan teatraliskt. Det är som att din offentliga närvaro inte är den riktiga du. Vad var den Jim Carey-filmen? Vi har alla på oss en mask, metaforiskt sett. Så jag tror att din online-närvaro kommer att bli mer som det här galleriet eller det här konstverket som beskriver dig och sedan är det den verkliga du. Men det finns fortfarande du som gör en kroppsskott eller något liknande… Det, du vill inte bli offentlig. Det finns en riktig fråga om människor som är unga nog har förmågan att avgöra om det är smart att sätta det online eller inte. Det är skrämmande, säkert.
På tal om att sätta dumma saker online, låt oss prata om Trump-administrationen. Jag har hört på flera fronter… Du arbetar uppenbarligen med många offentliga datamängder. Du måste gå och be tillåtelse att få den här informationen många gånger, eller ta reda på hur du tar in den. Är det lättare nu? Hur har tillgången till offentliga datamängder förändrats sedan Trump-administrationen tillträdde?
Ja. Min första varning när jag pratar om det här är en stor skillnad mellan Trump-administrationen och den amerikanska regeringen. Den amerikanska regeringen är överlägset en av de mer öppna institutionerna jag någonsin har stött på i världen. Vi är väldigt transparenta i förhållande till våra kamrater för mängden data som vi lägger ut, för hur mycket vi finansierar den här typen av saker, så varning nummer ett.
När det gäller Trump, menar jag, det har varit mycket tydligt för mig att alla borde vara mycket angelägna om denna administrations inställning med öppenhet och informationsdelning. Först och främst finns det mycket uttryckliga saker som att ta ner listan över besökare i Vita huset, vilket var en praxis som Obama införde och jag tror att ett av regeringens mest centrala redovisningssystem. Det har funnits EPA-uppgifter, det har funnits klimatdata och i allmänhet har det till och med diskuterats om vissa folkräkningsdata som påverkas av detta. Du måste komma ihåg, det här är inga små ansträngningar. Jag tror att den amerikanska folkräkningen är över en investering på 4 miljarder dollar varje gång det händer, med något över 300 000 volontärer inblandade.
Några av dessa saker, vi kommer att se deras inverkan på fyra år, bara med tanke på finansieringscyklerna för hur det händer. Även om denna administration verkligen inte är vänlig, tror jag att insynsskelettet i detta land är tillräckligt starkt. Konstigt nog kommer det från både vänster och höger. Tillräckligt stark för att se till att denna rörelse mot öppenhet för information är här för att stanna.
Och det rider mycket på dessa datamängder.
Ja. Det är så vi bestämmer var vi ska lägga sjukhus. Det är så vi bestämmer oss för hur vi ska leda ambulanser. Det är så vi bestämmer så många bastjänster, som avfallshantering bygger på den här typen av saker.
Berätta för personer som tittar på den offentliga datamängden Enigma, som jag har besökt flera gånger… super, super cool. Vad ska människor förvänta sig när de åker dit? Vad kan de få ut av det?
Ett av våra åtaganden är att ständigt vara ärlig om detta uppdrag att samla in alla uppgifter, men att ge dem tillbaka så mycket vi kan till folk. Det är helt gratis att använda för icke-kommersiella, journalistiska ändamål. Vi vill se till att alla har tillgång till denna information. Du behöver inte ens logga in eller behöver ge oss information för att gå vidare och få tillgång till den. När vi grundade företaget fanns det ett stort premiss för tillgång.
Eftersom vi har lärt oss mycket mer genom åren har tillgång och gränssnittsdesign och sökning och trovärdighet varit mycket viktigt. Den andra har varit kuration och det är det enorma fokuset för Enigma Public, som vi lanserade igen i sommar, var denna uppfattning att människor behöver veta hur denna information används. Människor behöver inte bara veta bästa praxis för hur man arbetar med data utan vilka datamängder som är bra för vad. Vad är nytt, vad är spännande? Jag tror att den typen av utbildning är något som vi är mycket glada över att vara en del av och något som vi hoppas att folk kommer att få den andra de landar på webbplatsen.
Det är definitivt värt att kolla in. Jag tror, återigen, företag ser den informationen och de vet att de kan bygga företag ovanpå dem. Jag tror för journalister och för medborgare att det finns mycket mer utbildning som krävs.
Absolut, mycket mer utbildning och förhoppningsvis ett helt skikt av tjänster som tillhandahåller saker till människor som jag och dig när vi inte gick ut, så att säga.
Låt mig ställa de frågor jag ställer alla som kommer på showen. Vilken teknologisk trend berör dig mest? Finns det något som håller dig uppe på natten?
Trenden som berör mig mest eller det som jag tänker, i horisonten, att vi borde vara uppmärksam på är denna uppfattning om biologisk programmering, så i vilken utsträckning vi blir mycket bättre på att programmatiskt skapa delar av biologiskt levande organismer. Det har stor inverkan för gott, men har också enorm inverkan på förmågan att skapa småskaliga, i grund och botten missförmåga genom den här saken. Oavsett vad teknik och bio möter är jag alltid lite bekymrad över hur det hanteras. Det är som nästa våg för mig, post-nukleär, är verkligen vår förmåga att göra saker som programmatiskt ordna saker i ett lilla skala och distribuera det.
Utmaningen är att även om vi antar lagar här i USA, betyder det inte att någon inte kan göra samma forskning i Kina eller i Ryssland.
Absolut - och till och med ur ett säkerhetsperspektiv, eller hur? Så vi börjar verkligen ha medel för att alla kan göra sitt eget biologiska krigföringsprogram. Så för mig är det det som berör mig mest. Men flipsiden innehåller saker som personlig medicin, det faktum att du verkligen kan förstå min kropp, du kan nästan skapa denna biologiska version av ett program som är utformat för att bota vilken sjukdom jag har. Precis lika bekymrad som jag är jag också glad för det.
Jag tror att bristen kommer att vara att vi behöver någon form av etisk struktur för att sätta in den nya teknologin. Vi gjorde det med kärnvapen och kärnkraft, knappt, men vi gjorde det där och jag tror att vi kommer att behöva utveckla något liknande. På en personlig nivå finns det en teknik som du använder varje dag som bara förvandlat ditt liv, som du är förvånad över?
Det här är lite konstigt, men bara FaceTime. Eller videochatt. Jag har några familjemedlemmar utomlands och reser mycket för arbete. Skillnaden mellan ett telefonsamtal och en videochatt bara snällt i telefonen, det fick mig verkligen att känna hela löftet att internet har anslutit alla. Att kunna inom 15 sekunder. Jag kommer ursprungligen från Marocko, så att jag ser någon över hela världen och säger: "Hej, vad har du upp till?", att se hur vädret ser ut i deras miljö och hur de är klädda och deras uppförande, det har verkligen förändrat hur jag känner mig ansluten till folk omkring mig och fått mig att känna att vi alla bor i den här stora byn lite mer, och jag som den känslan.
Det finns också något intressant att jag tittade på videokonferenser som en slags stigning. Det skulle bli nästa sak. Ingen skulle ringa längre. Videokonferenser startade aldrig riktigt utan videochatt, mer personlig, djupt annorlunda och inte i en arbetsmiljö, något nästan mer avslappnad än ett telefonsamtal. Som det kan vara en omedelbar sak.
Jag har en 3-årig dotter och hon har helt taget på det. Hon videochattar innan hon ringer. Hon vet inte vad ett telefonsamtal är. Du sätter en högtalartelefon och du ber henne chatta med någon och hon är inte alls intresserad. Du placerade henne framför sin farfar på FaceTime och hon kunde vara där i 20 minuter.
Det kommer att vara lika konstigt för henne som de roterande telefoner som barn idag inte vet hur de ska använda. Hicham, hur kan människor följa dig online, ta reda på vad du gör och hålla jämna steg med Enigma?
Gå till enigma.com. Kolla in Enigma Public för att det är public.enigma.com. Kolla in vår webbplats. Vi har ett ganska aktivt Twitter-konto, inget Instagram för oss än.
Säg aldrig aldrig.
Säg aldrig aldrig. Men-
Du kan göra fantastiska saker med infografik.
Ja det är sant. Vi är verkligen enorma fans av data vis. Vi har den här coola delen av vår webbplats, labs.enigma.com, där det är alla våra experiment och några av våra pro bono-projekt som det jag nämnde med New Orleans, så jag skulle kolla in det också.
Väldigt coolt. Tack så mycket för att du kom.
Grymt bra. Tack så mycket för att du har mig.
