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

140,959 views ・ 2017-03-22

TED


Bitte doppelklicken Sie auf die englischen Untertitel unten, um das Video abzuspielen.

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)
Über diese Website

Auf dieser Seite finden Sie YouTube-Videos, die zum Englischlernen nützlich sind. Sie sehen Englischlektionen, die von hochkarätigen Lehrern aus der ganzen Welt unterrichtet werden. Doppelklicken Sie auf die englischen Untertitel, die auf jeder Videoseite angezeigt werden, um das Video von dort aus abzuspielen. Die Untertitel laufen synchron mit der Videowiedergabe. Wenn Sie irgendwelche Kommentare oder Wünsche haben, kontaktieren Sie uns bitte über dieses Kontaktformular.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7