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

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TED


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Übersetzung: Cora-Lotte Meitzner Lektorat: Christiane Krüger
00:12
This story starts with these two --
0
12835
2993
Die Geschichte beginnt mit diesen beiden --
00:15
my kids.
1
15852
1258
meinen Kindern.
00:17
We were hiking in the Oakland woods
2
17134
1682
Wir wanderten in den Oakland Woods,
00:18
when my daughter noticed a plastic tub of cat litter in a creek.
3
18840
4134
als meine Tochter am Bach ein Plastik-Katzenklo bemerkte.
00:23
She looked at me and said,
4
23467
1662
Sie sah mich an und sagte:
00:25
"Daddy?
5
25153
2507
"Papa?
00:27
That doesn't go there."
6
27684
1650
Das gehört da nicht hin."
00:29
When she said that, it reminded me of summer camp.
7
29358
2422
Als sie das sagte, dachte ich ans Ferienlager.
00:31
On the morning of visiting day,
8
31804
1498
Am Morgen des Besuchertages,
00:33
right before they'd let our anxious parents come barreling through the gates,
9
33326
3663
kurz bevor sie unsere angespannten Eltern durch die Tore ließen,
00:37
our camp director would say,
10
37013
1369
sagte unser Campleiter:
00:38
"Quick! Everyone pick up five pieces of litter."
11
38406
2309
"Schnell! Jeder hebt fünf Stücke Müll auf."
00:40
You get a couple hundred kids each picking up five pieces,
12
40739
3040
Wenn ein paar Hundert Kinder jeweils fünf Stücke aufsammeln,
00:43
and pretty soon, you've got a much cleaner camp.
13
43803
2573
ist das Ferienlager schnell viel sauberer.
00:46
So I thought,
14
46400
1159
Also dachte ich:
00:47
why not apply that crowdsourced cleanup model to the entire planet?
15
47583
4537
Warum nutzt man dieses Aufräumsystem nicht für den ganzen Planeten?
00:52
And that was the inspiration for Litterati.
16
52144
2951
Das war die Inspiration für Litterati.
00:55
The vision is to create a litter-free world.
17
55119
3349
Die Vision ist, eine abfallfreie Welt zu erschaffen.
00:58
Let me show you how it started.
18
58492
1508
So fing alles an.
01:00
I took a picture of a cigarette using Instagram.
19
60024
3386
Ich machte mit Instagram ein Foto von einer Zigarette.
01:04
Then I took another photo ...
20
64042
1867
Dann machte ich ein weiteres Foto ...
01:05
and another photo ...
21
65933
1557
und noch ein Foto ...
01:07
and another photo.
22
67514
1167
und noch eins.
01:08
And I noticed two things:
23
68705
1286
Ich bemerkte zwei Dinge:
01:10
one, litter became artistic and approachable;
24
70015
3472
Erstens wurde Abfall künstlerisch und zugänglich;
01:14
and two,
25
74064
1151
und zweitens
01:15
at the end of a few days, I had 50 photos on my phone
26
75239
2515
hatte ich nach paar Tagen 50 Fotos auf meinem Handy,
01:17
and I had picked up each piece,
27
77778
1587
ich hatte jedes Stück aufgehoben
01:19
and I realized that I was keeping a record
28
79389
2385
und mir wurde klar, dass das der Beleg war,
01:21
of the positive impact I was having on the planet.
29
81798
3151
welche positiven Auswirkungen ich auf den Planeten hatte.
01:24
That's 50 less things that you might see,
30
84973
2188
Das sind 50 Sachen weniger, die man sieht,
01:27
or you might step on,
31
87185
1243
oder auf die man tritt,
01:28
or some bird might eat.
32
88452
1458
oder die ein Vogel frisst.
01:30
So I started telling people what I was doing,
33
90589
2652
Also fing ich an, Leuten zu erzählen, was ich mache,
01:33
and they started participating.
34
93265
2356
und sie fingen an mitzumachen.
01:36
One day,
35
96651
1693
Eines Tages
01:38
this photo showed up from China.
36
98368
2528
kam dieses Foto aus China.
01:41
And that's when I realized
37
101859
1271
Und da merkte ich,
01:43
that Litterati was more than just pretty pictures;
38
103154
3266
dass Litterati mehr als nur paar hübsche Bilder war;
01:46
we were becoming a community that was collecting data.
39
106444
3369
wir wurden eine Gemeinschaft, die Daten sammelte.
01:50
Each photo tells a story.
40
110689
1890
Jedes Foto hat eine Geschichte.
01:53
It tells us who picked up what,
41
113099
2193
Es sagt uns, wer was aufgehoben hat,
01:55
a geotag tells us where
42
115316
2011
ein Geo-Tag sagt uns, wo,
01:57
and a time stamp tells us when.
43
117351
2030
und eine Zeitangabe sagt uns, wann.
01:59
So I built a Google map,
44
119826
2429
Ich kreierte eine Google-Maps-Karte
02:02
and started plotting the points where pieces were being picked up.
45
122279
4053
und stellte grafisch dar, wo Abfall aufgehoben wurde.
02:06
And through that process, the community grew
46
126356
3918
Durch dieses Vorgehen wuchs die Gemeinschaft
02:10
and the data grew.
47
130298
1639
und die Daten wurden mehr.
02:12
My two kids go to school right in that bullseye.
48
132626
3461
Meine zwei Kinder gehen genau hier in der Mitte zur Schule.
02:16
Litter:
49
136945
1211
Abfall:
02:18
it's blending into the background of our lives.
50
138180
2704
Er verschmilzt mit dem Hintergrund unseres Lebens.
02:20
But what if we brought it to the forefront?
51
140908
2099
Aber was, wenn wir ihn sichtbar machen?
02:23
What if we understood exactly what was on our streets,
52
143031
2912
Was, wenn wir genau verstehen, was auf den Straßen liegt,
02:25
our sidewalks
53
145967
1389
auf unseren Bürgersteigen
02:27
and our school yards?
54
147380
1538
und unseren Schulhöfen?
02:28
How might we use that data to make a difference?
55
148942
3247
Wie könnten wir diese Informationen nutzen, um etwas zu verändern?
02:33
Well, let me show you.
56
153009
1198
Ich zeige es Ihnen.
02:34
The first is with cities.
57
154231
1385
Erstens geht es um Städte.
02:36
San Francisco wanted to understand what percentage of litter was cigarettes.
58
156238
4639
San Francisco wollte verstehen, wie viel Prozent des Abfalls Zigaretten waren.
02:40
Why?
59
160901
1162
Wofür?
02:42
To create a tax.
60
162087
1209
Für eine Steuer.
02:43
So they put a couple of people in the streets
61
163893
2135
Sie stellten ein paar Leute auf die Straße,
02:46
with pencils and clipboards,
62
166052
1361
mit Stift und Papier,
02:47
who walked around collecting information
63
167437
2063
die Informationen sammelten,
02:49
which led to a 20-cent tax on all cigarette sales.
64
169524
3111
was zu einer 20-Cent-Steuer auf alle Zigaretten führte.
02:53
And then they got sued
65
173607
2153
Dann wurde sie verklagt;
02:55
by big tobacco,
66
175784
1176
von Tabakkonzernen,
02:56
who claimed that collecting information with pencils and clipboards
67
176984
3216
die meinten, eine Datenerfassung mit Stift und Papier
03:00
is neither precise nor provable.
68
180224
2331
sei nicht akkurat oder glaubwürdig.
03:03
The city called me and asked if our technology could help.
69
183274
3680
Die Stadt rief mich an und fragte, ob unsere Technologie helfen könnte.
03:06
I'm not sure they realized
70
186978
1249
Sie wussten sicher nicht,
03:08
that our technology was my Instagram account --
71
188251
2248
dass die Technologie mein Instagram war --
03:10
(Laughter)
72
190523
1039
(Gelächter)
03:11
But I said, "Yes, we can."
73
191586
1266
Ich sagte: "Ja, das geht."
03:12
(Laughter)
74
192876
1016
(Gelächter)
03:13
"And we can tell you if that's a Parliament or a Pall Mall.
75
193916
3908
"Wir können Ihnen sagen, ob es eine Parliament oder Pall Mall ist.
03:17
Plus, every photograph is geotagged and time-stamped,
76
197848
3425
Und jedes Foto hat ein Geo-Tag mit Zeitangabe,
03:21
providing you with proof."
77
201297
1381
was einen Beweis liefert."
03:23
Four days and 5,000 pieces later,
78
203659
3220
Vier Tage und 5 000 Stücke später
03:26
our data was used in court to not only defend but double the tax,
79
206903
4938
wurde mit unseren Daten die Steuer vor Gericht verteidigt und verdoppelt,
03:31
generating an annual recurring revenue of four million dollars
80
211865
4323
was ein wiederkehrendes Jahreseinkommen von 4 Millionen Dollar
03:36
for San Francisco to clean itself up.
81
216212
2295
für San Francisco generiert, um aufzuräumen.
03:39
Now, during that process I learned two things:
82
219821
2235
In diesem Prozess lernte ich zwei Dinge:
03:42
one, Instagram is not the right tool --
83
222080
2554
Erstens: Instagram ist nicht das richtige Werkzeug --
03:44
(Laughter)
84
224658
1031
(Gelächter)
03:45
so we built an app.
85
225713
1503
also entwickelten wir eine App.
03:47
And two, if you think about it,
86
227240
1633
Und zweitens
03:48
every city in the world has a unique litter fingerprint,
87
228897
3617
hat jede Stadt auf der Welt einen einzigartigen Müllabdruck
03:52
and that fingerprint provides both the source of the problem
88
232538
3836
und dieser liefert den Ursprung des Problems
03:56
and the path to the solution.
89
236398
1921
sowie einen Weg zur Lösung.
03:59
If you could generate a revenue stream
90
239466
2378
Wenn man eine Einnahmequelle erschaffen konnte,
04:01
just by understanding the percentage of cigarettes,
91
241868
2463
nur weil man den Anteil von Zigaretten verstand,
04:04
well, what about coffee cups
92
244355
2096
wie ist es dann mit Kaffeebechern,
04:06
or soda cans
93
246475
1706
Limonadendosen
04:08
or plastic bottles?
94
248205
1414
oder Plastikflaschen?
04:10
If you could fingerprint San Francisco, well, how about Oakland
95
250321
3201
Wenn es mit San Francisco funktioniert, was ist mit Oakland,
04:13
or Amsterdam
96
253546
1696
Amsterdam
04:15
or somewhere much closer to home?
97
255266
2970
oder einer näher gelegenen Stadt?
04:19
And what about brands?
98
259228
1234
Und was ist mit Firmen?
04:20
How might they use this data
99
260486
1901
Wie könnten sie diese Daten nutzen,
04:22
to align their environmental and economic interests?
100
262411
4212
um ökologische und wirtschaftliche Interessen abzugleichen?
04:27
There's a block in downtown Oakland that's covered in blight.
101
267466
3212
Im Stadtzentrum von Oakland ist ein Häuserblock voller Müll.
04:31
The Litterati community got together and picked up 1,500 pieces.
102
271145
4104
Die Litterati-Gemeinde schloss sich zusammen und hob 1500 Stücke auf.
04:35
And here's what we learned:
103
275632
1340
Und wir lernten dabei:
04:36
most of that litter came from a very well-known taco brand.
104
276996
3210
Der meiste Müll kam von einer sehr bekannten Taco-Kette.
04:41
Most of that brand's litter were their own hot sauce packets,
105
281558
3577
Der meiste Müll dieser Kette stammte von ihren Scharfe-Sauce-Päckchen.
04:46
and most of those hot sauce packets hadn't even been opened.
106
286258
3626
Und die meisten dieser Päckchen waren nicht mal geöffnet worden.
04:51
The problem and the path to the solution --
107
291785
2715
Das Problem und der Lösungsweg --
04:54
well, maybe that brand only gives out hot sauce upon request
108
294524
3961
vielleicht könnte diese Kette die Saucen nur auf Anfrage ausgeben,
04:58
or installs bulk dispensers
109
298509
2009
Saucenspender aufstellen
05:00
or comes up with more sustainable packaging.
110
300542
2552
oder sich eine nachhaltigere Verpackung überlegen.
05:03
How does a brand take an environmental hazard,
111
303118
2969
Wie widmet sich eine Firma einer Umweltgefahr,
05:06
turn it into an economic engine
112
306111
2006
macht daraus einen Wirtschaftsmotor
05:08
and become an industry hero?
113
308141
1768
und wird zum Helden der Branche?
05:11
If you really want to create change,
114
311112
2202
Wenn Sie wirklich etwas verändern wollen,
05:13
there's no better place to start than with our kids.
115
313338
2874
sind unsere Kinder der beste Ausgangspunkt.
05:16
A group of fifth graders picked up 1,247 pieces of litter
116
316236
3403
Eine Gruppe Fünftklässler hob 1 247 Stücke Müll auf,
05:19
just on their school yard.
117
319663
1848
und das allein im Schulhof.
05:21
And they learned that the most common type of litter
118
321535
2532
Sie merkten, dass die häufigste Müllart
05:24
were the plastic straw wrappers from their own cafeteria.
119
324091
3234
die Verpackung der Plastikstrohhalme ihrer eigenen Cafeteria war.
05:27
So these kids went to their principal and asked,
120
327767
2529
Diese Kinder fragten ihren Schulleiter:
05:30
"Why are we still buying straws?"
121
330320
1660
"Warum kaufen wir Strohhalme?"
05:32
And they stopped.
122
332986
1755
Und sie hörten damit auf.
05:34
And they learned that individually they could each make a difference,
123
334765
3654
Sie lernten, dass sie einzeln etwas verändern konnten,
05:38
but together they created an impact.
124
338443
2338
aber gemeinsam wirklich etwas bewirkten.
05:41
It doesn't matter if you're a student or a scientist,
125
341323
4012
Ganz egal, ob man Schüler oder Wissenschaftler ist,
05:45
whether you live in Honolulu or Hanoi,
126
345359
3135
ob man in Honolulu oder Hanoi lebt,
05:48
this is a community for everyone.
127
348518
2441
dies ist eine Gemeinschaft für alle.
05:51
It started because of two little kids in the Northern California woods,
128
351794
4679
Sie wurde durch zwei kleine Kinder in den Wäldern Nordkaliforniens gegründet
05:56
and today it's spread across the world.
129
356497
2814
und verbreitete sich in der ganzen Welt.
05:59
And you know how we're getting there?
130
359758
1783
Und wissen Sie, wie wir das schaffen?
06:01
One piece at a time.
131
361887
1878
Stück für Stück.
06:04
Thank you.
132
364328
1215
Danke.
06:05
(Applause)
133
365567
3618
(Applaus)
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