Andrew Fitzgerald: Adventures in Twitter fiction

Andrew Fitzgerald: Aventuras en la ficción de Twitter

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2013-10-11 ・ TED


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Andrew Fitzgerald: Adventures in Twitter fiction

Andrew Fitzgerald: Aventuras en la ficción de Twitter

85,464 views ・ 2013-10-11

TED


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Traductor: Sebastian Betti Revisor: mariana vergnano
00:12
So in my free time outside of Twitter
0
12487
2589
En mi tiempo libre fuera de Twitter
00:15
I experiment a little bit
1
15076
1451
experimento un poco
00:16
with telling stories online, experimenting
2
16527
2623
contando historias online, experimento
00:19
with what we can do with new digital tools.
3
19150
2423
lo que puede hacerse con las nuevas herramientas digitales.
00:21
And in my job at Twitter,
4
21573
1506
Y en mi empleo en Twitter,
00:23
I actually spent a little bit of time
5
23079
1616
de hecho, pasé algo de tiempo
00:24
working with authors and storytellers as well,
6
24695
2744
trabajando con escritores y narradores también,
00:27
helping to expand out the bounds
7
27439
2205
ayudando a expandir los límites
00:29
of what people are experimenting with.
8
29644
2310
de experimentación de las personas.
00:31
And I want to talk through some examples today
9
31954
2370
Y hoy quiero contarles algunos ejemplos
00:34
of things that people have done
10
34324
1409
de las cosas que la gente ha hecho
00:35
that I think are really fascinating
11
35733
2169
y que creo que son fascinantes
00:37
using flexible identity and anonymity on the web
12
37902
3135
usando una identidad flexible, el anonimato en la Web,
00:41
and blurring the lines between fact and fiction.
13
41037
4073
y borrando los límites entre realidad y ficción.
00:45
But I want to start and go back to the 1930s.
14
45110
2152
Pero quiero empezar y remontarme a los años 30.
00:47
Long before a little thing called Twitter,
15
47262
2311
Mucho antes de esa cosita llamada Twitter,
00:49
radio brought us broadcasts
16
49573
3041
la radio hacía emisiones
00:52
and connected millions of people
17
52614
2884
y conectaba a millones de personas
00:55
to single points of broadcast.
18
55498
2441
a receptores únicos de difusión.
00:57
And from those single points emanated stories.
19
57939
4022
Y de esos receptores emanaban historias.
01:01
Some of them were familiar stories.
20
61961
1989
Algunas eran familiares.
01:03
Some of them were new stories.
21
63950
1465
Algunas eran historias nuevas.
01:05
And for a while they were familiar formats,
22
65415
2999
Durante un tiempo fueron formatos familiares,
01:08
but then radio began to evolve its own
23
68414
2221
pero luego la radio tuvo una evolución propia
01:10
unique formats specific to that medium.
24
70635
2931
de formatos singulares específicos de ese medio.
01:13
Think about episodes that happened live on radio.
25
73566
3684
Pensemos en los episodios en vivo de la radio.
01:17
Combining the live play
26
77250
2323
Al combinar la actuación en vivo
01:19
and the serialization of written fiction,
27
79573
2361
con la ficción escrita en episodios,
01:21
you get this new format.
28
81934
2185
se obtiene este nuevo formato.
01:24
And the reason why I bring up radio is that I think
29
84119
1929
Y traigo a colación la radio porque creo
01:26
radio is a great example of how a new medium
30
86048
4125
que es un gran ejemplo de cómo un medio nuevo
01:30
defines new formats which then define new stories.
31
90173
3807
define nuevos formatos que definen nuevas historias.
01:33
And of course, today, we have an entirely new
32
93980
2936
Y, claro, hoy tenemos un medio completamente
01:36
medium to play with,
33
96916
1601
nuevo para jugar,
01:38
which is this online world.
34
98517
1426
que es este mundo online.
01:39
This is the map of verified users on Twitter
35
99943
3864
Este es el mapa de usuarios verificados de Twitter
01:43
and the connections between them.
36
103807
1306
y las conexiones entre ellos.
01:45
There are thousands upon thousands of them.
37
105113
2767
Hay miles y miles de ellos.
01:47
Every single one of these points
38
107880
1595
Cada uno de estos puntos simples
01:49
is its own broadcaster.
39
109475
1882
es su propio emisor.
01:51
We've gone to this world of many to many,
40
111357
3673
Pasamos a este mundo de muchos a muchos,
01:55
where access to the tools is the only barrier to broadcasting.
41
115030
4765
en el que el acceso a las herramientas es la única barrera para la emisión.
01:59
And I think that we should start to see
42
119795
2573
Y creo que deberíamos empezar a ver
02:02
wildly new formats emerge
43
122368
1685
formatos totalmente nuevos
02:04
as people learn how to tell stories in this new medium.
44
124053
3908
conforme la gente aprenda a contar historias en este nuevo medio.
02:07
I actually believe that we are in a wide open frontier
45
127961
3352
Creo que hoy estamos frente a una frontera abierta
02:11
for creative experimentation, if you will,
46
131313
2188
a la experimentación creativa, si se quiere,
02:13
that we've explored and begun to settle
47
133501
3349
ya que hemos explorado y empezamos a domesticar
02:16
this wild land of the Internet
48
136850
1979
esta tierra salvaje de Internet
02:18
and are now just getting ready
49
138829
2243
y ahora estamos listos para
02:21
to start to build structures on it,
50
141072
2082
empezar a construir estructuras sobre ella
02:23
and those structures are the new formats
51
143154
2087
y esas estructuras son los nuevos formatos
02:25
of storytelling that the Internet will allow us to create.
52
145241
4553
de la narración que Internet nos permitirá crear.
02:29
I believe this starts with an evolution
53
149794
2305
Creo que esto empieza con una evolución
02:32
of existing methods.
54
152099
1894
de los métodos existentes.
02:33
The short story, for example,
55
153993
1763
El cuento, por ejemplo,
02:35
people are saying that the short story
56
155756
1462
la gente dice que el cuento
02:37
is experiencing a renaissance of sorts
57
157218
2775
vive una especie de renacimiento
02:39
thanks to e-readers, digital marketplaces.
58
159993
3399
gracias a los lectores y a los mercados digitales.
02:43
One writer, Hugh Howey, experimented
59
163392
3078
Un escritor, Hugh Howey, experimentó
02:46
with short stories on Amazon
60
166470
1721
con cuentos en Amazon
02:48
by releasing one very short story called "Wool."
61
168191
4532
lanzando un cuento muy breve llamado "Wool".
02:52
And he actually says that he didn't intend
62
172723
2502
Y dice que en realidad no concibió
02:55
for "Wool" to become a series,
63
175225
1345
"Wool" como una serie,
02:56
but that the audience loved the first story so much
64
176570
2626
pero que al público le gustó tanto el primer cuento
02:59
they demanded more, and so he gave them more.
65
179196
2411
que pidieron más, y él les dio más.
03:01
He gave them "Wool 2," which was a little bit longer than the first one,
66
181607
3504
Les dio "Wool 2", que fue un poco más extenso que el primero;
03:05
"Wool 3," which was even longer,
67
185111
1994
"Wool 3", fue un poco más extenso
03:07
culminating in "Wool 5,"
68
187105
1790
y terminó en "Wool 5",
03:08
which was a 60,000-word novel.
69
188895
2841
una novela de 60 000 palabras.
03:11
I think Howey was able to do all of this because
70
191736
3985
Creo que Howey pudo hacer todo esto porque
03:15
he had the quick feedback system of e-books.
71
195721
2943
tuvo la respuesta rápida de los libros electrónicos.
03:18
He was able to write and publish
72
198664
1802
Pudo escribir y publicar
03:20
in relatively short order.
73
200466
1589
en un tiempo relativamente corto.
03:22
There was no mediator between him and the audience.
74
202055
3097
No hubo mediador entre él y el público.
03:25
It was just him directly connected with his audience
75
205152
2806
Solo estaba él en conexión con su público
03:27
and building on the feedback and enthusiasm
76
207958
2149
construyendo con base en la respuesta y el entusiasmo
03:30
that they were giving him.
77
210107
1821
que le estaban dando.
03:31
So this whole project was an experiment.
78
211928
1885
Todo este proyecto fue un experimento.
03:33
It started with the one short story,
79
213813
2107
Empezó con un cuento,
03:35
and I think the experimentation actually became
80
215920
2129
y creo que el experimento se volvió
03:38
a part of Howey's format.
81
218049
2328
parte del formato de Howey.
03:40
And that's something that this medium enabled,
82
220377
3239
Y eso es algo que permite este medio:
03:43
was experimentation being a part of the format itself.
83
223616
4177
la experimentación es parte del propio formato.
03:47
This is a short story by the author Jennifer Egan
84
227793
3171
Este es un cuento de la escritora Jennifer Egan
03:50
called "Black Box."
85
230964
1448
llamado "Black Box".
03:52
It was originally written
86
232412
1507
Fue escrito desde el principio
03:53
specifically with Twitter in mind.
87
233919
1681
específicamente para Twitter.
03:55
Egan convinced The New Yorker
88
235600
2309
Egan convenció a The New Yorker
03:57
to start a New Yorker fiction account
89
237909
2422
de abrir la cuenta "New Yorker fiction"
04:00
from which they could tweet
90
240331
1817
desde la cual pudiesen tuitear
04:02
all of these lines that she created.
91
242148
1804
todas estas líneas que ella creó.
04:03
Now Twitter, of course, has a 140-character limit.
92
243952
3447
Pero Twitter, claro, tiene un límite de 140 caracteres.
04:07
Egan mocked that up just writing manually
93
247399
2841
Egan simuló esto simplemente escribiendo a mano
04:10
in this storyboard sketchbook,
94
250240
2916
en este cuaderno de bocetos,
04:13
used the physical space constraints
95
253156
2987
usó las restricciones del espacio físico
04:16
of those storyboard squares
96
256143
1509
de esos recuadros de bocetos
04:17
to write each individual tweet,
97
257652
1801
para escribir cada tuit individual,
04:19
and those tweets ended up becoming
98
259453
2939
y esos tuits terminaron siendo
04:22
over 600 of them that were serialized by The New Yorker.
99
262392
3688
una serie de 600 tuits publicados en The New Yorker.
04:26
Every night, at 8 p.m., you could tune in
100
266080
3770
Cada noche, a las 20 hs, uno podía sintonizar
04:29
to a short story from The New Yorker's fiction account.
101
269850
3568
un cuento de la cuenta "The New Yorker fiction".
04:33
I think that's pretty exciting:
102
273418
1544
Es genial:
04:34
tune-in literary fiction.
103
274962
2506
sintonizar ficción literaria.
04:37
The experience of Egan's story, of course,
104
277468
3061
La experiencia del cuento de Egan, claro,
04:40
like anything on Twitter, there were multiple ways to experience it.
105
280529
3049
como todo en Twitter, había varias maneras de experimentarlo.
04:43
You could scroll back through it,
106
283578
1539
Se los podía recorrer deslizándose,
04:45
but interestingly, if you were watching it live,
107
285117
2883
pero, curiosamente, si uno lo veía en vivo,
04:48
there was this suspense that built
108
288000
2631
se creaba un suspenso
04:50
because the actual tweets,
109
290631
2517
porque a los tuits reales,
04:53
you had no control over when you would read them.
110
293148
2303
uno no controlaba cuándo los leería.
04:55
They were coming at a pretty regular clip,
111
295451
2440
Venían a un ritmo bastante regular,
04:57
but as the story was building,
112
297891
2378
pero a medida que se desarrolla la historia,
05:00
normally, as a reader, you control how fast you move through a text,
113
300269
3243
normalmente, como lector, uno controla el ritmo de lectura,
05:03
but in this case, The New Yorker did,
114
303512
2311
pero en este caso, lo hacía The New Yorker
05:05
and they were sending you bit by bit by bit,
115
305823
3170
y hacían entregas poquito a poco,
05:08
and you had this suspense of waiting for the next line.
116
308993
3282
y uno sentía el suspenso de esperar la próxima línea.
05:12
Another great example of fiction
117
312275
3071
Otro gran ejemplo de ficción
05:15
and the short story on Twitter,
118
315346
2044
y de cuento en Twitter.
05:17
Elliott Holt is an author who wrote a story called "Evidence."
119
317390
3423
Elliot Holt es la escritora que escribió el cuento "Evidence".
05:20
It began with this tweet: "On November 28
120
320813
2630
Empieza con este tuit: "El 28 de noviembre
05:23
at 10:13 p.m.,
121
323443
2151
a las 22:13 hs,
05:25
a woman identified as Miranda Brown,
122
325594
2075
una mujer identificada como Miranda Brown,
05:27
44, of Brooklyn, fell to her death
123
327669
2830
44 años, de Brooklyn, cae desde
05:30
from the roof of a Manhattan hotel."
124
330499
2366
la azotea de un hotel de Manhattan y muere".
05:32
It begins in Elliott's voice,
125
332865
1730
Empieza con la voz de Elliott,
05:34
but then Elliott's voice recedes,
126
334595
1741
pero luego su voz se aleja
05:36
and we hear the voices of Elsa, Margot and Simon,
127
336336
3382
y escuchamos las voces de Elsa, Margot y Simon,
05:39
characters that Elliott created on Twitter
128
339718
3099
personajes que Elliott creó en Twitter
05:42
specifically to tell this story,
129
342817
1729
específicamente para contar esta historia,
05:44
a story from multiple perspectives
130
344546
2614
una historia con múltiples aristas
05:47
leading up to this moment at 10:13 p.m.
131
347160
3125
que llevan a este momento de las 22:13 hs
05:50
when this woman falls to her death.
132
350285
2278
cuando esta mujer cae y muere.
05:52
These three characters brought an authentic vision
133
352563
3104
Estos tres personajes crean una visión auténtica
05:55
from multiple perspectives.
134
355667
1722
de varios puntos de vista.
05:57
One reviewer called Elliott's story
135
357389
2326
Un crítico llamó al cuento de Elliott
05:59
"Twitter fiction done right," because she did.
136
359715
2890
"Ficción en Twitter bien hecha", porque lo hizo.
06:02
She captured that voice
137
362605
1728
Capturó esa voz
06:04
and she had multiple characters and it happened in real time.
138
364333
3188
tuvo múltiples personajes y sucedió en tiempo real.
06:07
Interestingly, though, it wasn't just
139
367521
2699
Curiosamente, sin embargo, Twitter
06:10
Twitter as a distribution mechanism.
140
370220
2164
no era solo un mecanismo de distribución.
06:12
It was also Twitter as a production mechanism.
141
372384
2144
También era un mecanismo de producción.
06:14
Elliott told me later
142
374528
1244
Elliott me dijo después
06:15
she wrote the whole thing with her thumbs.
143
375772
4047
que escribió todo con sus pulgares.
06:19
She laid on the couch and just went back and forth
144
379819
3803
Recostada en el sofá iba y venía
06:23
between different characters
145
383622
1849
tecleando distintos caracteres
06:25
tweeting out each line, line by line.
146
385471
2613
tuiteando cada línea, línea por línea.
06:28
I think that this kind of spontaneous creation
147
388084
2753
Creo que esta especie de creación espontánea
06:30
of what was coming out of the characters' voices
148
390837
2516
de lo que salía de las voces de los personajes
06:33
really lent an authenticity to the characters themselves,
149
393353
3109
realmente le confirió autenticidad a los personajes en sí,
06:36
but also to this format that she had created
150
396462
2678
pero también a este formato que ella creó
06:39
of multiple perspectives in a single story on Twitter.
151
399140
4613
de múltiples aristas en un cuento de Twitter.
06:43
As you begin to play with flexible identity online,
152
403753
2727
Conforme uno empieza a jugar con la identidad flexible online
06:46
it gets even more interesting
153
406480
1297
se pone cada vez más interesante
06:47
as you start to interact with the real world.
154
407777
1945
cuando uno empieza a interactuar con el mundo real.
06:49
Things like Invisible Obama
155
409722
1904
Cosas como Invisible Obama
06:51
or the famous "binders full of women"
156
411626
2241
o el meme "binders full of women"
06:53
that came up during the 2012 election cycle,
157
413867
2546
que aparecieron en la campaña electoral del 2012
06:56
or even the fan fiction universe of "West Wing" Twitter
158
416413
4171
o incluso el universo de fans en Twitter de "West Wing"
07:00
in which you have all of these accounts
159
420584
2110
en el que están todas estas cuentas
07:02
for every single one of the characters in "The West Wing,"
160
422694
2976
una para cada personaje de "The West Wing",
07:05
including the bird that taps at Josh Lyman's window
161
425670
3903
estaba hasta el pájaro que en un episodio
07:09
in one single episode. (Laughter)
162
429573
4136
golpea la ventana de Josh Lyman. (Risas)
07:13
All of these are rapid iterations on a theme.
163
433709
3136
Son todas iteraciones rápidas sobre un tema.
07:16
They are creative people experimenting
164
436845
2316
Son gente creativa que experimenta
07:19
with the bounds of what is possible in this medium.
165
439161
3056
con los límites de lo posible en este medio.
07:22
You look at something like "West Wing" Twitter,
166
442217
1753
Vemos cosas como "West Wing" Twitter,
07:23
in which you have these fictional characters
167
443970
2400
en la que personajes de ficción
07:26
that engage with the real world.
168
446370
1958
interactúan con el mundo real.
07:28
They comment on politics,
169
448328
1792
Hablan de política,
07:30
they cry out against the evils of Congress.
170
450120
4534
despotrican contra el Congreso.
07:34
Keep in mind, they're all Democrats.
171
454654
1784
Recuerden son todos demócratas.
07:36
And they engage with the real world.
172
456438
3320
E interactúan con el mundo real.
07:39
They respond to it.
173
459758
1858
Le responden.
07:41
So once you take flexible identity,
174
461616
2145
Entonces, si tomamos la identidad flexible,
07:43
anonymity, engagement with the real world,
175
463761
2699
el anonimato, la interacción con el mundo real,
07:46
and you move beyond simple homage or parody
176
466460
3171
y sobrepasamos el simple homenaje o la parodia
07:49
and you put these tools to work in telling a story,
177
469631
3589
y ponemos todo eso al servicio de narrar una historia,
07:53
that's when things get really interesting.
178
473220
1883
ahí la cosa se pone muy interesante.
07:55
So during the Chicago mayoral election
179
475103
2809
Durante la elección de la alcaldía de Chicago
07:57
there was a parody account.
180
477912
1568
había una cuenta de parodia.
07:59
It was Mayor Emanuel.
181
479480
1414
Era Mayor Emanuel.
08:00
It gave you everything you wanted from Rahm Emanuel,
182
480894
3466
Te daba todo lo que querías de Rahm Emanuel,
08:04
particularly in the expletive department.
183
484360
3320
sobre todo las blasfemias.
08:07
This foul-mouthed account
184
487680
2079
Esta cuenta malhablada
08:09
followed the daily activities of the race,
185
489759
3887
seguía las actividades diarias de la campaña
08:13
providing commentary as it went.
186
493646
1680
y comentaba lo ocurrido.
08:15
It followed all of the natural tropes
187
495326
2481
Seguía la retórica normal
08:17
of a good, solid Twitter parody account,
188
497807
2382
de una cuenta de parodia buena y sólida,
08:20
but then started to get weird.
189
500189
3682
pero luego empezó a volverse extraña.
08:23
And as it progressed, it moved from this commentary
190
503871
3373
Conforme avanzaba, pasó de ese comentario
08:27
to a multi-week, real-time science fiction epic
191
507244
5268
a una épica de ciencia ficción en tiempo real de varias semanas
08:32
in which your protagonist, Rahm Emanuel,
192
512512
3088
en la que el protagonista, Rahm Emanuel,
08:35
engages in multi-dimensional travel on election day,
193
515600
4157
emprende un viaje multidimensional el día de la elección
08:39
which is -- it didn't actually happen.
194
519757
2613
que... nunca ocurrió.
08:42
I double checked the newspapers.
195
522370
3418
Verifiqué en los periódicos.
08:45
And then, very interestingly, it came to an end.
196
525788
3543
Y luego, muy interesante, llegó a su fin.
08:49
This is something that doesn't usually happen
197
529331
1999
Esto es algo que no sucede por lo general
08:51
with a Twitter parody account.
198
531330
1461
con una cuenta de parodia en Twitter.
08:52
It ended, a true narrative conclusion.
199
532791
3729
Termina con una verdadera conclusión narrativa.
08:56
And so the author, Dan Sinker, who was a journalist,
200
536520
3222
El escritor Dan Sinker, periodista,
08:59
who was completely anonymous this whole time,
201
539742
2335
era completamente anónimo todo este tiempo.
09:02
I think Dan -- it made a lot of sense for him
202
542077
3698
Creo que para Dan era importante
09:05
to turn this into a book,
203
545775
1584
convertir esto en un libro,
09:07
because it was a narrative format in the end,
204
547359
3373
porque al final era un formato narrativo,
09:10
and I think that turning it into a book
205
550732
2561
y creo que convertirlo en libro
09:13
is representative of this idea that he had created something new
206
553293
3698
es un signo de que creó algo nuevo
09:16
that needed to be translated into previous formats.
207
556991
3626
que había que traducir a los formatos previos.
09:20
One of my favorite examples
208
560617
2093
Uno de mis ejemplos favoritos
09:22
of something that's happening on Twitter right now,
209
562710
1996
de algo que está ocurriendo ahora en Twitter,
09:24
actually, is the very absurdist Crimer Show.
210
564706
4776
es el muy absurdo Crimer Show.
09:29
Crimer Show tells the story
211
569482
2432
Crimer Show cuenta la historia
09:31
of a supercriminal and a hapless detective
212
571914
2741
de un súpercriminal y un detective desventurado
09:34
that face off in this exceptionally strange lingo,
213
574655
3685
que se enfrentan con un lenguaje muy extraño,
09:38
with all of the tropes of a television show.
214
578340
2422
con los lugares comunes de la tele.
09:40
Crimer Show's creator has said that
215
580762
1537
El creador de Crimer Show dijo que
09:42
it is a parody of a popular type of show in the U.K.,
216
582299
4992
es una parodia de un tipo popular de espectáculo del Reino Unido,
09:47
but, man, is it weird.
217
587291
2858
pero, hombre, es extraño.
09:50
And there are all these times where Crimer,
218
590149
1971
Crimer, el súpercriminal,
09:52
the supercriminal, does all of these TV things.
219
592120
2429
hace todo lo típico de la TV:
09:54
He's always taking off his sunglasses
220
594549
2252
siempre se quita las gafas de sol
09:56
or turning to the camera,
221
596801
2968
o gira hacia la cámara,
09:59
but these things just happen in text.
222
599769
2440
pero todo esto sucede en el texto.
10:02
I think borrowing all of these tropes from television
223
602209
2834
Creo que tomar todos estos lugares comunes de la tele
10:05
and additionally presenting each Crimer Show
224
605043
3752
y además presentar cada Crimer Show
10:08
as an episode, spelled E-P-P-A-S-O-D, "eppasod,"
225
608795
5233
como un episodio, deletreado E-P-P-A-S-O-D [parodia promo de tv]
10:14
presenting them as episodes
226
614028
2049
presentándolos como episodios
10:16
really, it creates something new.
227
616077
3030
realmente crea algo nuevo.
10:19
There is a new "eppasod" of Crimer Show
228
619107
3589
Hay un nuevo "epasodio" de Crimer Show
10:22
on Twitter pretty much every day,
229
622696
2124
en Twitter casi a diario,
10:24
and they're archived that way.
230
624820
1612
y se archivan así.
10:26
And I think this is an interesting experiment in format.
231
626432
2781
Creo que esto es un experimento interesante con el formato.
10:29
Something totally new has been created here
232
629213
2284
Algo totalmente nuevo creado
10:31
out of parodying something on television.
233
631497
3536
a partir de la parodia de algo de la tele.
10:35
I think in nonfiction real-time storytelling,
234
635033
2840
Creo que en la narrativa de no ficción en tiempo real
10:37
there are a lot of really excellent examples as well.
235
637873
2767
también hay muchos ejemplos excelentes.
10:40
RealTimeWWII is an account
236
640640
1949
RealTimeWWII es una cuenta
10:42
that documents what was happening on this day 60 years ago
237
642589
4063
que documenta lo ocurrido hoy pero hace 60 años
10:46
in exceptional detail, as if
238
646652
2369
con un detalle excepcional como si
10:49
you were reading the news reports from that day.
239
649021
2729
uno leyera las noticias de ese día.
10:51
And the author Teju Cole has done
240
651750
1755
Y el escritor Teju Cole experimentó
10:53
a lot of experimentation with putting a literary twist
241
653505
3411
mucho con eso de darle un giro literario
10:56
on events of the news.
242
656916
1628
a las noticias.
10:58
In this particular case, he's talking about drone strikes.
243
658544
4443
En este caso particular, está hablando de ataques con drones.
11:02
I think that in both of these examples,
244
662987
2600
Creo que en ambos ejemplos
11:05
you're beginning to see ways in which
245
665587
1641
empezamos a ver formas
11:07
people are telling stories with nonfiction content
246
667228
2824
de narrativa con contenido de no ficción
11:10
that can be built into new types
247
670052
2909
que pueden constituir nuevos tipos
11:12
of fictional storytelling.
248
672961
2561
de narrativa de ficción.
11:15
So with real-time storytelling,
249
675522
2562
Así, la narrativa en tiempo real
11:18
blurring the lines between fact and fiction,
250
678084
2529
difumina la línea entre realidad y ficción,
11:20
the real world and the digital world,
251
680613
2077
el mundo real y el mundo digital,
11:22
flexible identity, anonymity,
252
682690
3782
la identidad flexible, el anonimato,
11:26
these are all tools that we have accessible to us,
253
686472
3521
son herramientas que tenemos a mano,
11:29
and I think that they're just the building blocks.
254
689993
1892
y creo que son solo bloques de construcción.
11:31
They are the bits that we use
255
691885
2638
Son elementos que usamos
11:34
to create the structures, the frames,
256
694523
2637
para crear estructuras, marcos,
11:37
that then become our settlements on this
257
697160
3098
sobre las cuales apoyar la exploración
11:40
wide open frontier for creative experimentation.
258
700258
2760
de esta frontera abierta a la experimentación.
11:43
Thank you.
259
703018
1451
Gracias.
11:44
(Applause)
260
704469
4754
(Aplausos)
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