Clay Shirky: How cognitive surplus will change the world

Clay Shirky: Cómo el excedente cognitivo cambiará el mundo

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2010-06-29 ・ TED


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Clay Shirky: Cómo el excedente cognitivo cambiará el mundo

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TED


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Traductor: Sebastian Betti Revisor: Lourdes Cahuich
00:16
The story starts in Kenya
0
16260
2000
La historia comienza en Kenia
00:18
in December of 2007,
1
18260
2000
en diciembre de 2007,
00:20
when there was a disputed presidential election,
2
20260
2000
cuando hubo una elección presidencial reñida.
00:22
and in the immediate aftermath of that election,
3
22260
3000
E inmediatamente después de esa elección,
00:25
there was an outbreak of ethnic violence.
4
25260
2000
se produjo una oleada de violencia étnica.
00:27
And there was a lawyer in Nairobi, Ory Okolloh --
5
27260
3000
Y había una abogada de Nairobi, Ory Okolloh,
00:30
who some of you may know from her TEDTalk --
6
30260
2000
a quien quizá algunos conozcan por tu charla TED,
00:32
who began blogging about it on her site,
7
32260
2000
ella comenzó a publicar al respecto en su blog,
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Kenyan Pundit.
8
34260
2000
Kenyan Pundit (Keniatas Expertos)
00:36
And shortly after the election and the outbreak of violence,
9
36260
3000
Y poco después de las elecciones y de la oleada de violencia,
00:39
the government suddenly imposed
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39260
2000
el gobierno impuso de repente
00:41
a significant media blackout.
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41260
2000
una importante censura de medios.
00:43
And so weblogs went from being
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2000
Y así los blogs pasaron de ser solamente
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commentary as part of the media landscape
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45260
2000
comentarios que eran parte del paisaje mediático
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to being a critical part of the media landscape
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47260
3000
a ser una parte fundamental del paisaje mediático
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in trying to understand where the violence was.
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50260
3000
para tratar de entender dónde estaba la violencia.
00:53
And Okolloh solicited
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2000
Así Okolloh le solicitó
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from her commenters
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55260
2000
a sus comentaristas
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more information about what was going on.
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57260
2000
más información sobre lo que estaba sucediendo.
00:59
The comments began pouring in,
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2000
Y los comentarios comenzaron a surgir a borbotones.
01:01
and Okolloh would collate them. She would post them.
20
61260
2000
Y Okolloh los cotejaría. Los publicaría
01:03
And she quickly said, "It's too much.
21
63260
2000
Y se apresuró a decir: "Esto es demasiado.
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I could do this all day every day
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65260
2000
Podría dedicarme a esto todo el día
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and I can't keep up.
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67260
2000
y aún así no terminarlo.
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There is more information
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2000
Hay más información
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about what's going on in Kenya right now
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2000
de lo que sucede en Kenia ahora mismo
01:13
than any one person can manage.
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2000
de la que una sola persona puede manejar.
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If only there was a way to automate this."
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75260
2000
Si al menos hubiera una manera de automatizar esto".
01:17
And two programmers who read her blog
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2000
Y dos programadores que leyeron su blog
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held their hands up and said, "We could do that,"
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79260
3000
levantaron sus manos y dijeron: "Podemos hacerlo".
01:22
and in 72 hours, they launched Ushahidi.
30
82260
3000
Y en 72 horas lanzaron Ushahidi.
01:25
Ushahidi -- the name means "witness"
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85260
2000
Ushahidi, el nombre significa "testigo"
01:27
or "testimony" in Swahili --
32
87260
2000
o "testimonio" en swahili,
01:29
is a very simple way of taking reports from the field,
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89260
3000
es una manera muy simple de tomar informes de campo,
01:32
whether it's from the web or, critically,
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92260
3000
ya sea de la web o, en momentos críticos,
01:35
via mobile phones and SMS,
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95260
2000
mediante móviles y SMS,
01:37
aggregating it and putting it on a map.
36
97260
3000
agregándola y poniéndola en un mapa.
01:40
That's all it is, but that's all that's needed
37
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2000
Eso es todo, pero es todo lo que hace falta.
01:42
because what it does is it takes the tacit information
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3000
Porque lo que hace es poner la información tácita
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available to the whole population --
39
105260
2000
a disposición de toda la población,
01:47
everybody knows where the violence is,
40
107260
2000
todo el mundo sabe en dónde está la violencia
01:49
but no one person knows what everyone knows --
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3000
pero nadie sabe lo que todos saben,
01:52
and it takes that tacit information
42
112260
2000
y se toma esa información tácita,
01:54
and it aggregates it,
43
114260
2000
y se agrega,
01:56
and it maps it and it makes it public.
44
116260
2000
y se ubica en un mapa y se hace pública.
01:58
And that, that maneuver
45
118260
2000
Y esa maniobra,
02:00
called "crisis mapping,"
46
120260
2000
llamada "mapeo de la crisis",
02:02
was kicked off in Kenya
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122260
3000
fue lanzada en Kenia
02:05
in January of 2008.
48
125260
2000
en enero de 2008.
02:07
And enough people looked at it and found it valuable enough
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127260
3000
Y bastante gente la vio, encontrándola tan valiosa
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that the programmers who created Ushahidi
50
130260
2000
que los programadores que crearon Ushahidi
02:12
decided they were going to make it open source
51
132260
2000
decidieron que lo iban a hacer de código libre
02:14
and turn it into a platform.
52
134260
2000
y convertirlo en una plataforma.
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It's since been deployed in Mexico
53
136260
2000
Desde entonces se empleó en México
02:18
to track electoral fraud.
54
138260
2000
para seguir el fraude electoral.
02:20
It's been deployed in Washington D.C. to track snow cleanup.
55
140260
3000
En Washington D.C. para seguir la limpieza de nieve.
02:23
And it's been used most famously in Haiti
56
143260
2000
Y más célebremente se usó en Haití
02:25
in the aftermath of the earthquake.
57
145260
3000
a raíz del terremoto.
02:28
And when you look at the map
58
148260
2000
Y si uno mira el mapa,
02:30
now posted on the Ushahidi front page,
59
150260
2000
ahora disponible en la página principal de Ushahidi,
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you can see that the number of deployments in Ushahidi
60
152260
2000
se puede ver que la cantidad de despliegues en Ushahidi
02:34
has gone worldwide, all right?
61
154260
3000
se ha vuelto mundial, ¿de acuerdo?
02:37
This went from a single idea
62
157260
2000
Pasó de una idea simple
02:39
and a single implementation
63
159260
2000
y una implementación simple
02:41
in East Africa in the beginning of 2008
64
161260
3000
en África Oriental a principios de 2008
02:44
to a global deployment
65
164260
2000
a un despliegue mundial
02:46
in less than three years.
66
166260
3000
en menos de tres años.
02:49
Now what Okolloh did
67
169260
3000
Ahora bien, lo que hizo Okolloh
02:52
would not have been possible
68
172260
2000
no hubiera sido posible
02:54
without digital technology.
69
174260
3000
sin la tecnología digital.
02:57
What Okolloh did would not have been possible
70
177260
3000
Lo que hizo Okolloh no hubiera sido posible
03:00
without human generosity.
71
180260
2000
sin la generosidad humana.
03:02
And the interesting moment now,
72
182260
2000
Y lo interesante del momento actual,
03:04
the number of environments
73
184260
2000
la cantidad de entornos
03:06
where the social design challenge
74
186260
2000
donde el desafío de diseño social,
03:08
relies on both of those things being true.
75
188260
3000
recae en que ambas cosas se cumplan.
03:11
That is the resource that I'm talking about.
76
191260
3000
Ese es el recurso al que me refiero.
03:14
I call it cognitive surplus.
77
194260
2000
Yo lo llamo "excedente cognitivo".
03:16
And it represents the ability
78
196260
2000
Y éste representa la capacidad
03:18
of the world's population
79
198260
2000
de la población mundial
03:20
to volunteer and to contribute and collaborate
80
200260
3000
de ser voluntario, contribuir y colaborar
03:23
on large, sometimes global, projects.
81
203260
3000
en grandes proyectos, a veces mundiales.
03:26
Cognitive surplus is made up of two things.
82
206260
2000
El excedente cognitivo se compone de dos cosas.
03:28
The first, obviously, is the world's free time and talents.
83
208260
3000
La primera, obviamente, es el tiempo y talento libre del mundo.
03:31
The world has over
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211260
2000
El mundo cuenta con más de
03:33
a trillion hours a year
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213260
3000
un billón de horas al año
03:36
of free time
86
216260
2000
de tiempo libre
03:38
to commit to shared projects.
87
218260
2000
para comprometerse con proyectos compartidos.
03:40
Now, that free time existed in the 20th century,
88
220260
2000
Ahora bien, ese tiempo libre existía en el siglo XX
03:42
but we didn't get Ushahidi in the 20th century.
89
222260
3000
pero no teníamos Ushahidi en el siglo XX.
03:45
That's the second half of cognitive surplus.
90
225260
2000
Esa es la segunda mitad del excedente cognitivo.
03:47
The media landscape in the 20th century
91
227260
2000
El paisaje mediático del siglo XX
03:49
was very good at helping people consume,
92
229260
3000
fue muy bueno en ayudar a la gente a consumir.
03:52
and we got, as a result,
93
232260
2000
Y, como resultado, tenemos
03:54
very good at consuming.
94
234260
2000
muy buen consumo.
03:56
But now that we've been given media tools --
95
236260
2000
Pero ahora que contamos con herramientas mediáticas
03:58
the Internet, mobile phones -- that let us do more than consume,
96
238260
3000
Internet, equipos móviles, que nos permiten hacer más que consumir
04:01
what we're seeing is that people weren't couch potatoes
97
241260
3000
lo que estamos viendo es que la gente no era adicta a la T.V.
04:04
because we liked to be.
98
244260
2000
porque le gustara.
04:06
We were couch potatoes because that was
99
246260
2000
Éramos adictos a la T.V. porque esa era
04:08
the only opportunity given to us.
100
248260
2000
la única oportunidad que nos daban.
04:10
We still like to consume, of course.
101
250260
2000
Todavía nos gusta consumir, claro.
04:12
But it turns out we also like to create,
102
252260
2000
Pero resulta que también nos gusta crear,
04:14
and we like to share.
103
254260
3000
y nos gusta compartir.
04:17
And it's those two things together --
104
257260
2000
Y son esas dos cosas juntas,
04:19
ancient human motivation
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259260
2000
la motivación humana ancestral
04:21
and the modern tools to allow that motivation
106
261260
2000
y las herramientas modernas que permiten que esa motivación
04:23
to be joined up in large-scale efforts --
107
263260
3000
se una a esfuerzos en gran escala,
04:26
that are the new design resource.
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266260
3000
que son el nuevo recurso de diseño.
04:29
And using cognitive surplus,
109
269260
2000
Y al usar los excedentes cognitivos
04:31
we're starting to see truly incredible experiments
110
271260
3000
estamos empezando a ver experimentos realmente increíbles
04:34
in scientific, literary,
111
274260
2000
en esfuerzos científicos, literarios,
04:36
artistic, political efforts.
112
276260
3000
artísticos y políticos.
04:39
Designing.
113
279260
2000
De diseño.
04:41
We're also getting, of course, a lot of LOLcats.
114
281260
3000
También estamos recibiendo, por supuesto, un montón de LOLcats.
04:44
LOLcats are cute pictures of cats
115
284260
2000
Los LOLcats son imágenes lindas de gatos
04:46
made cuter with the addition of cute captions.
116
286260
3000
que se hacen más lindas con leyendas lindas.
04:49
And they are also
117
289260
2000
Y también son
04:51
part of the abundant media landscape we're getting now.
118
291260
3000
parte del abundante paisaje mediático actual.
04:54
This is one of the participatory --
119
294260
2000
Éste es uno de los modelos
04:56
one of the participatory models
120
296260
2000
uno de los modelos participativos
04:58
we see coming out of that, along with Ushahidi.
121
298260
3000
que vemos surgir junto con Ushahidi.
05:01
Now I want to stipulate, as the lawyers say,
122
301260
2000
Ahora quiero estipular, como dicen los abogados,
05:03
that LOLcats are the stupidest possible
123
303260
2000
que los LOLcats son el acto creativo
05:05
creative act.
124
305260
2000
más estúpido posible.
05:07
There are other candidates of course,
125
307260
2000
Hay otros candidatos, por supuesto,
05:09
but LOLcats will do as a general case.
126
309260
3000
pero los LOLcats servirán como caso general.
05:12
But here's the thing:
127
312260
2000
Pero ahí está lo interesante.
05:14
The stupidest possible creative act
128
314260
2000
El acto creativo más estúpido posible
05:16
is still a creative act.
129
316260
3000
sigue siendo un acto creativo.
05:19
Someone who has done something like this,
130
319260
3000
Alguien capaz de hacer algo como esto,
05:22
however mediocre and throwaway,
131
322260
3000
aunque sea mediocre y desechable,
05:25
has tried something, has put something forward in public.
132
325260
3000
ha intentado algo, ha propuesto algo hacia el público.
05:28
And once they've done it, they can do it again,
133
328260
3000
Y una vez que lo han hecho, pueden hacerlo nuevamente.
05:31
and they could work on getting it better.
134
331260
2000
Y podrían mejorarlo.
05:33
There is a spectrum between mediocre work and good work,
135
333260
3000
Existe un espectro entre el trabajo mediocre y el trabajo bueno.
05:36
and as anybody who's worked as an artist or a creator knows,
136
336260
3000
Y como cualquiera que haya trabajado como artista o creador sabe
05:39
it's a spectrum you're constantly
137
339260
2000
que es un espectro en que uno está constantemente
05:41
struggling to get on top of.
138
341260
2000
luchando para estar en la cima.
05:43
The gap is between
139
343260
2000
La brecha está entre
05:45
doing anything and doing nothing.
140
345260
3000
hacer algo y no hacer nada.
05:48
And someone who makes a LOLcat
141
348260
2000
Y alguien que hace un LOLcat
05:50
has already crossed over that gap.
142
350260
3000
ya ha cruzado esa brecha.
05:53
Now it's tempting to want to get the Ushahidis
143
353260
2000
Ahora, es tentador querer tener Ushahidis
05:55
without the LOLcats, right,
144
355260
2000
sin los LOLcats, ¿no?
05:57
to get the serious stuff without the throwaway stuff.
145
357260
3000
tener la parte seria sin el material descartable.
06:00
But media abundance never works that way.
146
360260
3000
Pero la abundancia de medios nunca funciona así.
06:03
Freedom to experiment means freedom to experiment with anything.
147
363260
3000
La libertad para experimentar significa libertad para experimentar todo.
06:06
Even with the sacred printing press,
148
366260
2000
Incluso en la sagrada prensa escrita
06:08
we got erotic novels 150 years
149
368260
2000
tuvimos novelas eróticas 150 años
06:10
before we got scientific journals.
150
370260
3000
antes de tener revistas científicas.
06:14
So before I talk about
151
374260
3000
Así que antes de hablar de
06:17
what is, I think, the critical difference
152
377260
2000
lo que creo que son las diferencias fundamentales
06:19
between LOLcats and Ushahidi,
153
379260
2000
entre los LOLcats y Ushahidi,
06:21
I want to talk about
154
381260
2000
quiero hablar de
06:23
their shared source.
155
383260
2000
su fuente compartida.
06:25
And that source is design for generosity.
156
385260
3000
Y esa fuente es el diseño de la generosidad.
06:28
It is one of the curiosities of our historical era
157
388260
3000
Esta es una de las curiosidades de nuestra era histórica
06:31
that even as cognitive surplus
158
391260
2000
que incluso así como el excedente cognitivo
06:33
is becoming a resource we can design around,
159
393260
2000
se está volviendo una fuente que podemos diseñar,
06:35
social sciences are also starting to explain
160
395260
3000
las ciencias sociales están comenzando a explicar
06:38
how important
161
398260
2000
lo importante
06:40
our intrinsic motivations are to us,
162
400260
2000
que son nuestras motivaciones internas para nosotros,
06:42
how much we do things because we like to do them
163
402260
3000
en qué medida hacemos las cosas porque nos gustan
06:45
rather than because our boss told us to do them,
164
405260
2000
y no porque nos lo pida nuestro jefe
06:47
or because we're being paid to do them.
165
407260
3000
o porque nos paguen por ello.
06:50
This is a graph from a paper
166
410260
3000
Este gráfico de un periódico
06:53
by Uri Gneezy and Aldo Rustichini,
167
413260
2000
de Uri Gneezy y Alfredo Rusticini,
06:55
who set out to test, at the beginning of this decade,
168
415260
3000
quien tenía por objeto determinar, a principios de esta década,
06:58
what they called "deterrence theory."
169
418260
2000
lo que llamaron la "teoría de la disuasión".
07:00
And deterrence theory is a very simple theory of human behavior:
170
420260
2000
Y la teoría de la disuasión es una teoría muy simple del comportamiento humano.
07:02
If you want somebody to do less of something,
171
422260
2000
Si quiere que alguien haga menos de algo,
07:04
add a punishment and they'll do less of it.
172
424260
2000
agregue un castigo y ellos harán menos de eso.
07:06
Simple, straightforward, commonsensical --
173
426260
3000
Simple, directo, con sentido común,
07:09
also, largely untested.
174
429260
2000
y sin mucho sustento.
07:11
And so they went and studied
175
431260
2000
Por eso fueron a estudiar
07:13
10 daycare centers in Haifa, Israel.
176
433260
2000
10 guarderías de Haifa, Israel.
07:15
They studied those daycare centers
177
435260
2000
Estudiaron esas guarderías
07:17
at the time of highest tension,
178
437260
2000
en los momentos de mayor tensión
07:19
which is pick-up time.
179
439260
2000
que es el momento de recolección.
07:21
At pick-up time the teachers,
180
441260
2000
En ese momento los maestros
07:23
who have been with your children all day,
181
443260
2000
que han estado con nuestros hijos todo el día,
07:25
would like you to be there at the appointed hour to take your children back.
182
445260
3000
quisieran que uno esté allí a la hora señalada para retirar a los hijos.
07:28
Meanwhile, the parents -- perhaps a little busy at work, running late, running errands --
183
448260
3000
Mientras tanto los padres, quizá algo ocupados en el trabajo, con retraso, haciendo encargos --
07:31
want a little slack to pick the kids up late.
184
451260
3000
quieren un poco de margen para buscar los niños más tarde.
07:34
So Gneezy and Rustichini said,
185
454260
2000
Así, Gneezy y Rusticini dijeron:
07:36
"How many instances of late pick-ups
186
456260
2000
"¿Cuántos casos de demoras
07:38
are there at these 10 daycare centers?"
187
458260
2000
hay en estas 10 guarderías?".
07:40
Now they saw -- and this is what the graph is,
188
460260
2000
Lo que vieron, y esto es lo que muestra el gráfico,
07:42
these are the number of weeks and these are the number of late arrivals --
189
462260
3000
ésta es la cantidad de semanas y ésta la cantidad de llegadas tarde,
07:45
that there were between six and 10
190
465260
2000
que ocurrían entre 6 y 10
07:47
instances of late pick-ups
191
467260
2000
casos de llegadas tarde
07:49
on average in these 10 daycare centers.
192
469260
2000
en promedio en estas 10 guarderías.
07:51
So they divided the daycare centers into two groups.
193
471260
3000
Así que dividieron las guarderías en dos grupos.
07:54
The white group there
194
474260
2000
El grupo blanco es
07:56
is the control group; they change nothing.
195
476260
3000
el grupo de control; no cambiaron nada.
07:59
But the group of daycare centers represented by the black line,
196
479260
3000
Pero en el grupo de guarderías representado por la línea negra,
08:02
they said, "We are changing this bargain
197
482260
2000
dijeron: "Estamos cambiando este trato
08:04
as of right now.
198
484260
2000
a partir de ahora.
08:06
If you pick your kid up more than 10 minutes late,
199
486260
2000
Si viene a buscar a su niño más de 10 minutos tarde,
08:08
we're going to add a 10 shekel fine to your bill.
200
488260
2000
le vamos a sumar 10 shekel de multa a su cuenta.
08:10
Boom. No ifs, ands or buts."
201
490260
3000
¡Bum! Sin condiciones, ni peros".
08:13
And the minute they did that,
202
493260
2000
Y desde el momento en que lo hicieron
08:15
the behavior in those daycare centers changed.
203
495260
2000
cambió el comportamiento en esas guarderías.
08:17
Late pick-ups went up
204
497260
2000
Aumentaron las llegadas tarde
08:19
every week for the next four weeks
205
499260
3000
cada semana, durante las siguientes 4 semanas
08:22
until they topped out at triple the pre-fine average,
206
502260
3000
hasta que llegó al triple del promedio pre-multa,
08:25
and then they fluctuated
207
505260
2000
y luego fluctuaron
08:27
at between double and triple the pre-fine average
208
507260
2000
entre el doble y el triple del promedio pre-multa
08:29
for the life of the fine.
209
509260
2000
mientras duró la multa.
08:31
And you can see immediately what happened, right?
210
511260
3000
Y pueden ver de inmediato lo que sucedió, ¿si?
08:35
The fine broke the culture
211
515260
2000
La multa rompió la cultura
08:37
of the daycare center.
212
517260
2000
de la guardería.
08:39
By adding a fine,
213
519260
2000
Al agregar una multa
08:41
what they did was communicate to the parents
214
521260
2000
lo que hicieron fue comunicarle a los padres
08:43
that their entire debt to the teachers
215
523260
2000
que toda la deuda con los maestros
08:45
had been discharged
216
525260
2000
se había saldado
08:47
with the payment of 10 shekels,
217
527260
2000
con el pago de 10 shekels
08:49
and that there was no residue of guilt or social concern
218
529260
3000
y que no quedaba vestigio de culpa o preocupación social
08:52
that the parents owed the teachers.
219
532260
2000
de los padres hacia los maestros.
08:54
And so the parents, quite sensibly, said,
220
534260
2000
Y así los padres, con bastante sensatez, dijeron:
08:56
"10 shekels to pick my kid up late?
221
536260
2000
"¿10 shekels por buscar tarde a mi hijo?
08:58
What could be bad?"
222
538260
2000
¿Qué tiene de malo?"
09:00
(Laughter)
223
540260
2000
(Risas)
09:04
The explanation of human behavior
224
544260
2000
La explicación del comportamiento humano
09:06
that we inherited in the 20th century
225
546260
3000
que heredamos en el siglo XX
09:09
was that we are all rational, self-maximizing actors,
226
549260
3000
era que todos somos actores racionales, auto-maximizadores.
09:12
and in that explanation --
227
552260
2000
Y en esa explicación --
09:14
the daycare center had no contract --
228
554260
3000
la guardería no tenía contrato --
09:17
should have been operating without any constraints.
229
557260
3000
debería haber estado operando sin restricciones.
09:20
But that's not right.
230
560260
2000
Pero eso no es correcto.
09:22
They were operating with social constraints
231
562260
2000
Ellos estaban operando con las restricciones sociales
09:24
rather than contractual ones.
232
564260
2000
más que con las contractuales.
09:26
And critically, the social constraints
233
566260
2000
Y, fundamentalmente, las restricciones sociales
09:28
created a culture that was more generous
234
568260
3000
crearon una cultura más generosa
09:31
than the contractual constraints did.
235
571260
2000
que la que crearon las restricciones contractuales.
09:33
So Gneezy and Rustichini run this experiment for a dozen weeks --
236
573260
3000
Gneezy y Rustichini realizaron este experimento durante 12 semanas --
09:36
run the fine for a dozen weeks --
237
576260
2000
pusieron la multa 12 semanas --
09:38
and then they say, "Okay, that's it. All done; fine."
238
578260
3000
y luego dijeron: "Bueno, eso es todo. Quitamos la multa".
09:41
And then a really interesting thing happens:
239
581260
2000
Y luego sucedió algo muy interesante.
09:43
Nothing changes.
240
583260
3000
Nada cambió.
09:46
The culture that got broken by the fine
241
586260
3000
La cultura corrompida por la multa
09:49
stayed broken when the fine was removed.
242
589260
3000
siguió corrompida cuando se quitó la multa.
09:52
Not only are economic motivations
243
592260
3000
No sólo son las motivaciones
09:55
and intrinsic motivations
244
595260
2000
económicas e intrínsecas
09:57
incompatible,
245
597260
2000
incompatibles,
09:59
that incompatibility
246
599260
2000
sino que esa incompatibilidad
10:01
can persist over long periods.
247
601260
3000
puede persistir por largos períodos.
10:04
So the trick
248
604260
2000
Así que el truco
10:06
in designing these kinds of situations
249
606260
2000
de diseñar este tipo de situaciones
10:08
is to understand where you're relying on
250
608260
3000
es entender dónde uno está contando con
10:11
the economic part of the bargain -- as with the parents paying the teachers --
251
611260
3000
la parte económica de un trato, como cuando los padres pagan a los maestros,
10:14
and when you're relying on the social part of the bargain,
252
614260
3000
y cuando uno está contando con la parte social del trato,
10:17
when you're really designing for generosity.
253
617260
3000
cuando uno está realmente diseñando la generosidad.
10:20
This brings me back to the LOLcats
254
620260
3000
Esto me lleva nuevamente a los LOLcats
10:23
and to Ushahidi.
255
623260
2000
y a Ushahidi.
10:25
This is, I think, the range that matters.
256
625260
2000
Es este, creo, el rango que importa.
10:27
Both of these rely on cognitive surplus.
257
627260
2000
Ambos se basan en el excedente cognitivo.
10:29
Both of these design for the assumption
258
629260
2000
Ambos diseñan suponiendo
10:31
that people like to create and we want to share.
259
631260
3000
que a la gente le gusta crear y que queremos compartir.
10:34
Here is the critical difference between these:
260
634260
3000
Esta es la diferencia fundamental entre ambas.
10:39
LOLcats is communal value.
261
639260
3000
Los LOLcats tienen valor comunal.
10:42
It's value created by the participants
262
642260
2000
Es un valor creado por los participantes
10:44
for each other.
263
644260
2000
de unos a otros.
10:46
Communal value on the networks we have
264
646260
3000
El valor comunal en las redes que tenemos
10:49
is everywhere --
265
649260
2000
está en todos lados.
10:51
every time you see a large aggregate
266
651260
2000
Siempre que uno ve ingentes cantidades
10:53
of shared, publicly available data,
267
653260
3000
de datos públicamente agregados y disponibles,
10:56
whether it's photos on Flickr
268
656260
2000
ya sean fotos en Flickr
10:58
or videos on Youtube or whatever.
269
658260
2000
videos en Youtube, o lo que sea.
11:00
This is good. I like LOLcats as much as the next guy,
270
660260
2000
Esto es bueno. Me gustan los LOLcats tanto como a cualquiera,
11:02
maybe a little more even,
271
662260
2000
quizá un poquito más, incluso.
11:04
but this is also
272
664260
3000
Pero este es también
11:07
a largely solved problem.
273
667260
2000
un problema en gran medida resuelto.
11:09
I have a hard time envisioning a future
274
669260
2000
Me resulta difícil vislumbrar un futuro
11:11
in which someone is saying,
275
671260
2000
en el que alguien diga:
11:13
"Where, oh where, can I find a picture
276
673260
2000
"¿Dónde, oh dónde, puedo encontrar una imagen
11:15
of a cute cat?"
277
675260
2000
de un lindo gato?"
11:17
Ushahidi, by contrast,
278
677260
2000
Ushahidi, en cambio,
11:19
is civic value.
279
679260
2000
tiene valor cívico.
11:21
It's value created by the participants
280
681260
2000
Es un valor creado por los participantes,
11:23
but enjoyed by society as a whole.
281
683260
2000
pero disfrutado por la sociedad en su conjunto.
11:25
The goals set out by Ushahidi
282
685260
2000
Las metas de Ushahidi
11:27
are not just to make life better
283
687260
2000
no son sólo facilitarle la vida
11:29
for the participants,
284
689260
2000
a los participantes,
11:31
but to make life better for everyone in the society
285
691260
3000
sino mejorar la vida de todos en la sociedad
11:34
in which Ushahidi is operating.
286
694260
2000
en la que opera Ushahidi.
11:36
And that kind of civic value
287
696260
3000
Y ese tipo de valor cívico
11:39
is not just a side effect
288
699260
2000
no es sólo un efecto secundario
11:41
of opening up to human motivation.
289
701260
3000
de la apertura a la motivación humana.
11:44
It really is going to be a side effect
290
704260
2000
En realidad va a ser un efecto secundario
11:46
of what we, collectively,
291
706260
2000
de lo que, colectivamente,
11:48
make of these kinds of efforts.
292
708260
3000
hagamos con este tipo de esfuerzos.
11:51
There are a trillion
293
711260
2000
Hay un billón
11:53
hours a year
294
713260
2000
de horas al año
11:55
of participatory value
295
715260
2000
de valor de participación
11:57
up for grabs.
296
717260
2000
a disposición.
11:59
That will be true year-in and year-out.
297
719260
3000
Eso se cumplirá año tras año.
12:02
The number of people who are going to be able
298
722260
2000
La cantidad de personas que van a poder
12:04
to participate in these kinds of projects
299
724260
2000
participar en este tipo de proyectos
12:06
is going to grow,
300
726260
2000
va a crecer.
12:08
and we can see that organizations
301
728260
3000
Y podemos ver que las organizaciones
12:11
designed around a culture of generosity
302
731260
2000
diseñadas en torno a una cultura de la generosidad
12:13
can achieve incredible effects
303
733260
2000
pueden lograr efectos increíbles
12:15
without an enormous amount of contractual overhead --
304
735260
3000
sin gran cantidad de carga contractual.
12:18
a very different model
305
738260
2000
Un modelo muy diferente
12:20
than our default model for large-scale group action in the 20th century.
306
740260
3000
de nuestro modelo por defecto de las acciones colectivas de gran escala del siglo XX.
12:24
What's going to make the difference here
307
744260
3000
Lo que va a marcar la diferencia aquí
12:27
is what Dean Kamen said,
308
747260
3000
es lo que dijo Dean Kamen,
12:30
the inventor and entrepreneur.
309
750260
2000
el inventor y el emprendedor.
12:32
Kamen said, "Free cultures get what they celebrate."
310
752260
3000
Kamen dijo: "Las culturas libres consiguen lo que celebran".
12:36
We've got a choice before us.
311
756260
3000
Tenemos una opción delante nuestro.
12:39
We've got this trillion hours a year.
312
759260
2000
Tenemos este billón de horas al año.
12:41
We can use it to crack each other up, and we're going to do that.
313
761260
3000
Podemos usarlas para potenciarnos mutuamente, y lo vamos a hacer.
12:44
That, we get for free.
314
764260
2000
Eso, lo obtenemos gratis.
12:46
But we can also celebrate
315
766260
2000
Pero podemos también celebrar
12:48
and support and reward the people
316
768260
2000
y apoyar y recompensar a las personas
12:50
trying to use cognitive surplus
317
770260
2000
que tratan de usar el excedente cognitivo
12:52
to create civic value.
318
772260
2000
para crear valor cívico.
12:54
And to the degree we're going to do that, to the degree we're able to do that,
319
774260
3000
Y en el grado en que lo vamos a hacer, en el grado en que podamos hacerlo,
12:57
we'll be able to change society.
320
777260
2000
podremos cambiar la sociedad.
12:59
Thank you very much.
321
779260
2000
Muchísimas gracias.
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