This app makes it fun to pick up litter | Jeff Kirschner

140,959 views ・ 2017-03-22

TED


يرجى النقر نقرًا مزدوجًا فوق الترجمة الإنجليزية أدناه لتشغيل الفيديو.

المترجم: Alaa Eladle المدقّق: Hussain Laghabi
00:12
This story starts with these two --
0
12835
2993
بدأت هذه القصة مع هذين الاثنين --
00:15
my kids.
1
15852
1258
طفلاي.
00:17
We were hiking in the Oakland woods
2
17134
1682
بينما كنا نتنزه في غابات أوكلاند،
00:18
when my daughter noticed a plastic tub of cat litter in a creek.
3
18840
4134
لاحظت ابنتي وعاء بلاستيكيا مخصصا لفضلات القطط مرمى في جدول ماء.
00:23
She looked at me and said,
4
23467
1662
نظرت إلي وقالت،
00:25
"Daddy?
5
25153
2507
"أبي؟"
00:27
That doesn't go there."
6
27684
1650
"ليس ملائمًا أن توضع هذه هنا."
00:29
When she said that, it reminded me of summer camp.
7
29358
2422
عندما قالت ذلك، ذكّرتني بالمخيم الصيفي.
00:31
On the morning of visiting day,
8
31804
1498
في صباح يوم الزيارة،
00:33
right before they'd let our anxious parents come barreling through the gates,
9
33326
3663
مباشرةََ قبل ترك أبوانا المتلهفين كانوا يأتون مسرعين نحو البوابات،
00:37
our camp director would say,
10
37013
1369
كان يقول لنا مدير المخيم،
00:38
"Quick! Everyone pick up five pieces of litter."
11
38406
2309
"ليسرع الجميع بالتقاط خمس قطع من القمامة."
00:40
You get a couple hundred kids each picking up five pieces,
12
40739
3040
لديك مائتي فتى وكلُُ منهم يجمع خمس قطع،
00:43
and pretty soon, you've got a much cleaner camp.
13
43803
2573
وبعد وقت قليل جدا يصبح المخيم أكثر نظافة.
00:46
So I thought,
14
46400
1159
لذا فكرت في،
00:47
why not apply that crowdsourced cleanup model to the entire planet?
15
47583
4537
لمَ لا نطبق نموذج النظافة المعتمدة على المساهمة الجماعية في الكوكب بأكمله؟
00:52
And that was the inspiration for Litterati.
16
52144
2951
وكان هذا مصدر الإلهام لتطبيق "ليتراتي".
00:55
The vision is to create a litter-free world.
17
55119
3349
تكمن الرؤية في عالم خال من القمامة.
00:58
Let me show you how it started.
18
58492
1508
دعوني أريكم كيف كانت البداية.
01:00
I took a picture of a cigarette using Instagram.
19
60024
3386
التقطت صورة لسيجارة مستخدما انستجرام.
01:04
Then I took another photo ...
20
64042
1867
ثم التقطت صورة أخرى ...
01:05
and another photo ...
21
65933
1557
ثم صورة أخرى ...
01:07
and another photo.
22
67514
1167
ثم صورة أخرى.
01:08
And I noticed two things:
23
68705
1286
ولاحظت أمرين:
01:10
one, litter became artistic and approachable;
24
70015
3472
أولهما أنها أصبحت قطعة فنية ويمكن بلوغها؛
01:14
and two,
25
74064
1151
والأمر الثاني،
01:15
at the end of a few days, I had 50 photos on my phone
26
75239
2515
بعد أيام قليلة، كان عندي 50 صورة على هاتفي
01:17
and I had picked up each piece,
27
77778
1587
و أني جمعت كل قطعة منها،
01:19
and I realized that I was keeping a record
28
79389
2385
وأدركت أني أسجل رقما قياسيا
01:21
of the positive impact I was having on the planet.
29
81798
3151
للتأثير الإيجابي الذي أتركه على الكوكب.
01:24
That's 50 less things that you might see,
30
84973
2188
هذه القطع الخمسون الصغيرة التي قد ترونها،
01:27
or you might step on,
31
87185
1243
أو قد تدوسون عليها،
01:28
or some bird might eat.
32
88452
1458
أو قد يأكلها الطير.
01:30
So I started telling people what I was doing,
33
90589
2652
لذا بدأت أخبر الناس عما أفعله،
01:33
and they started participating.
34
93265
2356
وبدأوا في التفاعل معي.
01:36
One day,
35
96651
1693
وفي يومِِ ما،
01:38
this photo showed up from China.
36
98368
2528
ظهرت هذه الصورة من الصين.
01:41
And that's when I realized
37
101859
1271
وعندها أدركت
01:43
that Litterati was more than just pretty pictures;
38
103154
3266
بأن "ليتراتي" أكبر من كونه مجرد صور جميلة؛
01:46
we were becoming a community that was collecting data.
39
106444
3369
كنا عبارة عن مجموعة تجمع بيانات.
01:50
Each photo tells a story.
40
110689
1890
وكل صورة تحكي قصة ما.
01:53
It tells us who picked up what,
41
113099
2193
وتخبرنا من الذي التقط وماذا التقط،
01:55
a geotag tells us where
42
115316
2011
والإشارة المكانية تخبرنا أين حدث ذلك
01:57
and a time stamp tells us when.
43
117351
2030
والطابع الزمني يخبرنا متى كان ذلك.
01:59
So I built a Google map,
44
119826
2429
لذا أنشأت خريطة على جوجل،
02:02
and started plotting the points where pieces were being picked up.
45
122279
4053
وبدأت في تحديد العلامات حيث التُقطت القطع.
02:06
And through that process, the community grew
46
126356
3918
وخلال هذه العملية، زادت المجموعة
02:10
and the data grew.
47
130298
1639
وزادت البيانات.
02:12
My two kids go to school right in that bullseye.
48
132626
3461
يذهب أطفالي إلى المدرسة وهذا هدفهم.
02:16
Litter:
49
136945
1211
القمامة:
02:18
it's blending into the background of our lives.
50
138180
2704
يمتزج هذا في خلفية حياتنا.
02:20
But what if we brought it to the forefront?
51
140908
2099
لكن ماذا لو وضعناها في المقدمة؟
02:23
What if we understood exactly what was on our streets,
52
143031
2912
ماذا لو فهمنا تحديدا ما كان في شوارعنا،
02:25
our sidewalks
53
145967
1389
وفي الأرصفة
02:27
and our school yards?
54
147380
1538
وفي ساحات المدرسة؟
02:28
How might we use that data to make a difference?
55
148942
3247
كيف قد نستخدم تلك البيانات في إحداث فرق؟
02:33
Well, let me show you.
56
153009
1198
حسنََا، دعوني أريكم.
02:34
The first is with cities.
57
154231
1385
الأولى تتعلق بالمدن.
02:36
San Francisco wanted to understand what percentage of litter was cigarettes.
58
156238
4639
أرادت مدينة سان فرانسيسكو تحديد نسبة القمامة الناتجة عن السجائر.
02:40
Why?
59
160901
1162
لماذا؟
02:42
To create a tax.
60
162087
1209
لفرض ضريبة.
02:43
So they put a couple of people in the streets
61
163893
2135
لذا وضعوا مجموعة أفراد في الشوارع
02:46
with pencils and clipboards,
62
166052
1361
ومعهم أقلام وألواح كتابية،
02:47
who walked around collecting information
63
167437
2063
الذين جابوا المنطقة لجمع المعلومات
02:49
which led to a 20-cent tax on all cigarette sales.
64
169524
3111
مما أدى إلى فرض ضريبة قدرها 20 سنتََا على جميع مبيعات السجائر.
02:53
And then they got sued
65
173607
2153
وبعدها قاضتهم
02:55
by big tobacco,
66
175784
1176
شركات التبغ الكبرى،
02:56
who claimed that collecting information with pencils and clipboards
67
176984
3216
الذين ادّعوا بأن جمع المعلومات باستخدام الأقلام و اللوحات
03:00
is neither precise nor provable.
68
180224
2331
ليس دقيقََا ولا مثْبتََا.
03:03
The city called me and asked if our technology could help.
69
183274
3680
اتصل بي مسؤولوا المدينة وسألوا إذا كانت التكنولوجيا الخاصة بنا قد تفيد.
03:06
I'm not sure they realized
70
186978
1249
لست متأكدا إذا أدركوا
03:08
that our technology was my Instagram account --
71
188251
2248
أن تلك التكنولوجيا هي حسابي على انستجرام --
03:10
(Laughter)
72
190523
1039
(ضحك)
03:11
But I said, "Yes, we can."
73
191586
1266
لكني قلت "نعم، نستطيع."
03:12
(Laughter)
74
192876
1016
(ضحك)
03:13
"And we can tell you if that's a Parliament or a Pall Mall.
75
193916
3908
"ونستطيع إطلاعكم إذا كانت من ماركة "بارلامنت" أو" بول مول".
03:17
Plus, every photograph is geotagged and time-stamped,
76
197848
3425
إضافةََ أن جميع الصور محددة المكان والزمن.
03:21
providing you with proof."
77
201297
1381
مقدمةََ لك الدليل."
03:23
Four days and 5,000 pieces later,
78
203659
3220
أربعة أيام وتم تجميع 5,000 قطعة،
03:26
our data was used in court to not only defend but double the tax,
79
206903
4938
استُخدمت بياناتنا في المحكمة ليس للدفاع فقط بل لمضاعفة الضريبة،
03:31
generating an annual recurring revenue of four million dollars
80
211865
4323
موجدة مكاسب سنوية متكررة تبلغ أربعة ملايين دولار
03:36
for San Francisco to clean itself up.
81
216212
2295
لصالح سان فرانسيسكو لنظافة المدينة.
03:39
Now, during that process I learned two things:
82
219821
2235
الآن وأثناء تلك العملية تعلمت شيئين:
03:42
one, Instagram is not the right tool --
83
222080
2554
الأول، انستجرام ليس الأداة المناسبة--
03:44
(Laughter)
84
224658
1031
(ضحك)
03:45
so we built an app.
85
225713
1503
لذا اخترعنا تطبيقََا.
03:47
And two, if you think about it,
86
227240
1633
والثاني، إذا فكرت بالأمر،
03:48
every city in the world has a unique litter fingerprint,
87
228897
3617
لدى كل مدينة في العالم بصمة فريدة للتخلص من القمامة،
03:52
and that fingerprint provides both the source of the problem
88
232538
3836
وتلك البصمة تقدم كلا من مصدر المشكلة
03:56
and the path to the solution.
89
236398
1921
وطريقة حلها.
03:59
If you could generate a revenue stream
90
239466
2378
لو استطعت إيجاد تدفق للمكاسب
04:01
just by understanding the percentage of cigarettes,
91
241868
2463
عن طريق تحديد نسبة السجائر فقط،
04:04
well, what about coffee cups
92
244355
2096
حسنا، ماذا عن أكواب القهوة
04:06
or soda cans
93
246475
1706
أو علب المياه الغازية
04:08
or plastic bottles?
94
248205
1414
أو الزجاجات البلاستيكية؟
04:10
If you could fingerprint San Francisco, well, how about Oakland
95
250321
3201
إذا تمكنت من وضع بصمة علي سان فرانسيسكو، حسنََا، ماذا عن أوكلاند
04:13
or Amsterdam
96
253546
1696
أو أمستردام
04:15
or somewhere much closer to home?
97
255266
2970
أو مكان أقرب كثيرا إلى المنزل؟
04:19
And what about brands?
98
259228
1234
والعلامات التجارية؟
04:20
How might they use this data
99
260486
1901
كيف قد يستخدمون هذه البيانات
04:22
to align their environmental and economic interests?
100
262411
4212
لتنظيم مصالحهم البيئية مع الاقتصادية؟
04:27
There's a block in downtown Oakland that's covered in blight.
101
267466
3212
هناك عقار في وسط مدينة اوكلاند محاط بالآفات.
04:31
The Litterati community got together and picked up 1,500 pieces.
102
271145
4104
تكاتف مجتمع ليتراتي والتقطوا 1,500 قطعة.
04:35
And here's what we learned:
103
275632
1340
وإليكم ما تعلمناه:
04:36
most of that litter came from a very well-known taco brand.
104
276996
3210
أن أغلب هذه القمامة مصدرها علامة تاكو التجارية الشهيرة جدا.
04:41
Most of that brand's litter were their own hot sauce packets,
105
281558
3577
أغلب قمامتها هي أكياس الصلصة الحارة.
04:46
and most of those hot sauce packets hadn't even been opened.
106
286258
3626
ومعظمها لم يُفتح حتى.
04:51
The problem and the path to the solution --
107
291785
2715
المشكلة وطريقة الحل--
04:54
well, maybe that brand only gives out hot sauce upon request
108
294524
3961
حسنََا، قد تقدم هذه العلامة التجارية صلصة حارة عند الطلب
04:58
or installs bulk dispensers
109
298509
2009
أو تضع ماكينات توزيع آلية
05:00
or comes up with more sustainable packaging.
110
300542
2552
أو تتوصل إلى تغليف أكثر استدامة.
05:03
How does a brand take an environmental hazard,
111
303118
2969
كيف تأخذ علامة تجارية خطرا بيئيا،
05:06
turn it into an economic engine
112
306111
2006
وتحوله إلى محرك اقتصادي
05:08
and become an industry hero?
113
308141
1768
وتصبح محط إعجاب في الصناعة؟
05:11
If you really want to create change,
114
311112
2202
إذا أردت حقََا أن تحدث تغييرا،
05:13
there's no better place to start than with our kids.
115
313338
2874
فلا يوجد أفضل من البداية مع أطفالنا.
05:16
A group of fifth graders picked up 1,247 pieces of litter
116
316236
3403
قامت مجموعة من الصف الخامس بجمع1,247 قطعة من القمامة
05:19
just on their school yard.
117
319663
1848
فقط من ساحة المدرسة الخاصة بهم.
05:21
And they learned that the most common type of litter
118
321535
2532
وعرفوا أن أكثر نوع شائع من القمامة
05:24
were the plastic straw wrappers from their own cafeteria.
119
324091
3234
كانت أغلفة المصاصة البلاستيكية من مطعمهم الخاص.
05:27
So these kids went to their principal and asked,
120
327767
2529
لذا ذهب هؤلاء الأطفال إلى مديرهم وسألوه،
05:30
"Why are we still buying straws?"
121
330320
1660
"لم لا نزال نبتاع المصاصات ؟"
05:32
And they stopped.
122
332986
1755
وتوقفوا عن شرائها.
05:34
And they learned that individually they could each make a difference,
123
334765
3654
وتعلموا أن كل فرد منهم يستطيع إحداث فرق،
05:38
but together they created an impact.
124
338443
2338
لكنهم معََا أوجدوا تأثيرََا.
05:41
It doesn't matter if you're a student or a scientist,
125
341323
4012
لايهم إن كنت طالبََا أم عالمََا،
05:45
whether you live in Honolulu or Hanoi,
126
345359
3135
سواءََا تعيش في هونولولو أم في هانوي،
05:48
this is a community for everyone.
127
348518
2441
ينتمي الجميع لهذا المجتمع.
05:51
It started because of two little kids in the Northern California woods,
128
351794
4679
بدأ الأمر بسبب طفلين صغيرين في غابات كليفورنيا الشمالية،
05:56
and today it's spread across the world.
129
356497
2814
واليوم انتشر في جميع أرجاء العالم.
05:59
And you know how we're getting there?
130
359758
1783
وهل تعلمون كيف وصلنا لتلك المرحلة؟
06:01
One piece at a time.
131
361887
1878
قطعة واحدة في كل مرة.
06:04
Thank you.
132
364328
1215
شكرََا لكم.
06:05
(Applause)
133
365567
3618
(تصفيق)
حول هذا الموقع

سيقدم لك هذا الموقع مقاطع فيديو YouTube المفيدة لتعلم اللغة الإنجليزية. سترى دروس اللغة الإنجليزية التي يتم تدريسها من قبل مدرسين من الدرجة الأولى من جميع أنحاء العالم. انقر نقرًا مزدوجًا فوق الترجمة الإنجليزية المعروضة على كل صفحة فيديو لتشغيل الفيديو من هناك. يتم تمرير الترجمات بالتزامن مع تشغيل الفيديو. إذا كان لديك أي تعليقات أو طلبات ، يرجى الاتصال بنا باستخدام نموذج الاتصال هذا.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7