Erik Hersman: How texting helped Kenyans survive crisis

15,544 views ・ 2009-04-22

TED


Pro přehrání videa dvakrát klikněte na anglické titulky níže.

Překladatel: Lucie Sara Zavodna Korektor: Jan Pospisil
00:12
So I'm here to tell you a story of success from Africa.
0
12160
4000
Jsem tady, abych vám řekl africký příběh úspěchu.
00:16
A year and a half ago,
1
16160
3000
Před rokem a půl,
00:19
four of the five people who are full time members
2
19160
2000
čtyři z pěti plnoprávných členů
00:21
at Ushahidi,
3
21160
2000
Ushahidi
00:23
which means "testimony" in Swahili,
4
23160
3000
to ve svahilštině znamená svědectví
00:26
were TED Fellows.
5
26160
2000
byli následovníci TED.
00:28
A year ago in Kenya we had post-election violence.
6
28160
3000
Před rokem jsme měli v Keni povolební násilnosti.
00:31
And in that time we prototyped and built,
7
31160
3000
A v tomto čase jsme vytvořili prototyp,
00:34
in about three days, a system that would allow
8
34160
2000
asi v průběhu třech dní, systém, který umožňoval
00:36
anybody with a mobile phone
9
36160
2000
komukoliv s mobilním telefonem
00:38
to send in information and reports on what was happening around them.
10
38160
3000
poslat informaci a zprávu o tom, co se děje v jeho okolí.
00:41
We took what we knew about Africa,
11
41160
2000
Vzali jsem do úvahy, co jsme věděli o Africe,
00:43
the default device,
12
43160
2000
standardní zařízení
00:45
the mobile phone, as our common denominator,
13
45160
2000
mobilní telefon, náš společný jmenovatel,
00:47
and went from there.
14
47160
2000
a odtud jsme začali.
00:49
We got reports like this.
15
49160
3000
Dostali jsem zprávy jako je tato.
00:56
This is just a couple of them from January 17th, last year.
16
56160
3000
To je jen několik z nich ze 17. ledna minulého roku.
01:02
And our system was rudimentary. It was very basic.
17
62160
3000
A to byl náš systém nevyvinutý. Byl velmi jednoduchý.
01:05
It was a mash-up that used data that we collected from people,
18
65160
3000
Bylo to aplikace, který využívala informace získané od lidí
01:08
and we put it on our map.
19
68160
2000
a my jsme je dali do naší mapy.
01:10
But then we decided we needed to do something more.
20
70160
2000
Ale potom jsme se rozhodli, že potřebujeme udělat i něco navíc.
01:12
We needed to take what we had built
21
72160
2000
Museli jsme vzít, co jsme už měli
01:14
and create a platform out of it so that it could be used elsewhere in the world.
22
74160
3000
a vytvořit z toho platformu, která by bylo použitelná kdekoliv na světě.
01:17
And so there is a team of developers
23
77160
3000
A tady je tým vývojářů
01:20
from all over Africa, who are part of this team now --
24
80160
3000
z celé Afriky, kteří jsou v současnosti členi týmu,
01:23
from Ghana, from Malawi, from Kenya.
25
83160
2000
z Ghany, Malawi, Keni.
01:25
There is even some from the U.S.
26
85160
4000
Jsou tam dokonce i Američani.
01:29
We're building for smartphones, so that it can be used in the developed world,
27
89160
3000
Vytváříme je pro smartphony, atk aby to bylo použitelné i v rozvinutých zemích
01:32
as well as the developing world.
28
92160
2000
stejně jako v rozvojových zemích.
01:34
We are realizing that this is true.
29
94160
2000
Uvědomujeme si, že je toto pravda.
01:36
If it works in Africa then it will work anywhere.
30
96160
2000
Jak to funguje v Africe, tak to bude fungovat kdekoliv.
01:38
And so we build for it in Africa first
31
98160
3000
A tak jsem to nejdříve budovali pro Afriku
01:41
and then we move to the edges.
32
101160
2000
a následně pro jiné kouty země.
01:43
It's now been deployed in the Democratic Republic of the Congo.
33
103160
3000
Nyní to bylo nasazené v Demokratické republice Kongo.
01:46
It's being used by NGOs all over East Africa,
34
106160
3000
Nevládní organizace to využívají po celé východní Africe.
01:49
small NGOs doing their own little projects.
35
109160
3000
Malé nevládní organizace vytváří svoje vlastní malé projekty.
01:52
Just this last month it was deployed by
36
112160
2000
Právě minulý měsíc to bylo nasazené
01:54
Al Jazeera in Gaza.
37
114160
3000
Al Jazirou v Gaze.
01:57
But that's actually not what I'm here to talk about.
38
117160
2000
Ale o tom jsem vám nechtěl vyprávět.
01:59
I'm here to talk about the next big thing,
39
119160
2000
Jsem tady, abych vám řekl o další velké věci
02:01
because what we're finding out is that
40
121160
2000
protože to, na co jsme přišli je, že
02:03
we have this capacity to report
41
123160
2000
máme kapacity na posílání zpráv o událostech
02:05
eyewitness accounts of what's going on in real time.
42
125160
4000
od očitých svědků, o tom, co se děje v reálném čase.
02:09
We're seeing this in events like Mumbai recently,
43
129160
3000
Jsme svědci událostí jako nedávno v Bombaji.
02:12
where it's so much easier to report now
44
132160
2000
Je to o mnoho jednodušší posílat zprávy
02:14
than it is to consume it.
45
134160
2000
jak to všechno přijímat.
02:16
There is so much information; what do you do?
46
136160
2000
Je tak tolik informací ... co s tím uděláte?
02:18
This is the Twitter reports for over three days
47
138160
3000
To jsou zprávy z Twitteru za tři dny,
02:21
just covering Mumbai.
48
141160
2000
zahrnující jen Bombaj.
02:23
How do you decide what is important?
49
143160
2000
Jak rozhodnete o tom, co je důležité?
02:25
What is the veracity level of what you're looking at?
50
145160
3000
Jaké je úroveň věrohodnosti toho, na co se díváte?
02:28
So what we find is that there is this
51
148160
2000
Na co jsme přišli je, že je tam
02:30
great deal of wasted crisis information
52
150160
2000
velký podíl zahozených krizových informací
02:32
because there is just too much information for us to
53
152160
3000
jen proto, že je tam pro nás příliš mnoho informací,
02:35
actually do anything with right now.
54
155160
3000
abychom s tím něco udělali.
02:38
And what we're actually really concerned with
55
158160
2000
Co nás ve skutečnosti doopravdy trápí, jsou
02:40
is this first three hours.
56
160160
2000
tyto první tři hodiny.
02:42
What we are looking at is the first three hours.
57
162160
2000
To, na co se díváme jsou první tři hodiny.
02:44
How do we deal with that information that is coming in?
58
164160
3000
Jak tedy naložíme s informacemi, které přicházejí?
02:47
You can't understand what is actually happening.
59
167160
2000
Nemůžeme pochopit, co se právě děje.
02:49
On the ground and around the world
60
169160
2000
Lidé na zemi okolo světa
02:51
people are still curious,
61
171160
2000
jsou stále zvědaví,
02:53
and trying to figure out what is going on. But they don't know.
62
173160
3000
a snaží se zjistit, co se děje. Ale nevědí.
02:56
So what we built of course, Ushahidi,
63
176160
3000
Takže to, co jsme vytvořili, Ushahidi,
02:59
is crowdsourcing this information.
64
179160
2000
je filtr tohoto množství informací.
03:01
You see this with Twitter, too. You get this information overload.
65
181160
3000
Vidíte to i na Twitteru. Dostáváte přehnaně mnoho informací.
03:04
So you've got a lot of information. That's great.
66
184160
2000
Takže máte mnoho informací. To je výborné.
03:06
But now what?
67
186160
2000
Ale co teď?
03:08
So we think that there is something interesting we can do here.
68
188160
3000
Myslíme si, že je to něco zajímavé, co můžeme udělat.
03:11
And we have a small team who is working on this.
69
191160
2000
Máme malý tým, který na tom pracuje.
03:13
We think that we can actually create
70
193160
2000
Myslíme si, že můžeme doopravdy vytvořit
03:15
a crowdsourced filter.
71
195160
2000
davový filtr.
03:17
Take the crowd and apply them to the information.
72
197160
3000
Vezměte dav a aplikujte ho na dané informace.
03:20
And by rating it and by rating
73
200160
2000
Hodnocením a znovuhodnocením
03:22
the different people who submit information,
74
202160
2000
od různých lidí, kteří podali informaci
03:24
we can get refined results
75
204160
2000
můžeme dostat přesnější výsledky
03:26
and weighted results.
76
206160
2000
a vážené výsledky.
03:28
So that we have a better understanding
77
208160
2000
Tím pádem dokážeme lépe hodnotit
03:30
of the probability of something being true or not.
78
210160
2000
pravděpodobnost něčeho, co je pravda a nebo ne.
03:32
This is the kind of innovation that is,
79
212160
3000
Toto je druh inovace, který,
03:35
quite frankly -- it's interesting that it's coming from Africa.
80
215160
2000
celkem upřímně - je zajímavé, že pochází z Afriky.
03:37
It's coming from places that you wouldn't expect.
81
217160
3000
Pochází z míst, které byste nečekali.
03:40
From young, smart developers.
82
220160
2000
Od mladých, inteligentních vývojářů.
03:42
And it's a community around it that has decided to build this.
83
222160
3000
A je tu okolí, které se to rozhodlo vybudovat.
03:45
So, thank you very much.
84
225160
2000
Takže děkuji.
03:47
And we are very happy to be part of the TED family.
85
227160
2000
A jsme velmi rádi, že jsme součástí TED rodiny.
03:49
(Applause)
86
229160
1000
(potlesk).
O tomto webu

Tato stránka vám představí videa na YouTube, která jsou užitečná pro výuku angličtiny. Uvidíte lekce angličtiny vedené špičkovými učiteli z celého světa. Dvojklikem na anglické titulky zobrazené na každé stránce s videem si video přehrajete přímo odtud. Titulky se posouvají synchronizovaně s přehráváním videa. Pokud máte nějaké připomínky nebo požadavky, kontaktujte nás prosím pomocí tohoto kontaktního formuláře.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7