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

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TED


वीडियो चलाने के लिए कृपया नीचे दिए गए अंग्रेजी उपशीर्षक पर डबल-क्लिक करें।

Translator: Ashutosh Sharma Reviewer: Abhinav Garule
00:12
This story starts with these two --
0
12835
2993
यह कहानी शुरू होती है इन दोनों से
00:15
my kids.
1
15852
1258
मेरे बच्चे
हम ओकलैंड जंगल में पैदल यात्रा कर रहे थे
00:17
We were hiking in the Oakland woods
2
17134
1682
00:18
when my daughter noticed a plastic tub of cat litter in a creek.
3
18840
4134
जब मेरी बेटी ने खाड़ी में प्लास्टिक का एक टब देखा
जो की बिल्ली के कचरे से भरा था
उसने मुझे देखा और कहा,
00:23
She looked at me and said,
4
23467
1662
पापा?
00:25
"Daddy?
5
25153
2507
00:27
That doesn't go there."
6
27684
1650
यह तो वहां नहीं फेकना चाहिए
00:29
When she said that, it reminded me of summer camp.
7
29358
2422
जब उसने यह बोला, मुझे समर कैंप की याद आ गई
00:31
On the morning of visiting day,
8
31804
1498
मिलने की दिन की सुबह,
00:33
right before they'd let our anxious parents come barreling through the gates,
9
33326
3663
हमारे उत्सुक माता पिताओ के कैंप के अंदर आने से ठीक पहले
00:37
our camp director would say,
10
37013
1369
हमारे कैंप के निदेशक ने कहा
00:38
"Quick! Everyone pick up five pieces of litter."
11
38406
2309
जल्दी सभी ५ कचरे के टुकड़े उठाओ
00:40
You get a couple hundred kids each picking up five pieces,
12
40739
3040
कैंप में २०० बचे और हर कोई कचरे के ५ टुकड़े उठा रहा है
00:43
and pretty soon, you've got a much cleaner camp.
13
43803
2573
और बहुत जल्दी कैंप काफी साफ़ हो गया
00:46
So I thought,
14
46400
1159
तो मैंने सोचा,
00:47
why not apply that crowdsourced cleanup model to the entire planet?
15
47583
4537
क्यों न सफाई के इस मॉडल को पूरी दुनिया पर लागू किया जाये
00:52
And that was the inspiration for Litterati.
16
52144
2951
और यह थी लिटराटी की प्रेरणा
00:55
The vision is to create a litter-free world.
17
55119
3349
मेरा सपना है कचरे से दुनिया को मुक्त करना
00:58
Let me show you how it started.
18
58492
1508
अब में आपको दिखता हु यह कैसे शुरू हुआ
01:00
I took a picture of a cigarette using Instagram.
19
60024
3386
मेने इंस्टाग्राम का इस्तेमाल करके, सिग्ररेट की एक तस्वीर ली
01:04
Then I took another photo ...
20
64042
1867
और उसके बाद एक और तस्वीर ली ...
01:05
and another photo ...
21
65933
1557
और उसके बाद एक और
01:07
and another photo.
22
67514
1167
और एक और
01:08
And I noticed two things:
23
68705
1286
और दो बाते मेरे ध्यान में आयी
01:10
one, litter became artistic and approachable;
24
70015
3472
पहली, कूड़ा कलात्मक बन गया जिस तक लोग पहुँचने लगे थे
और दूसरी
01:14
and two,
25
74064
1151
कुछ दिनों के बाद मेरे फ़ोन में लगभग ५० तस्वीरे थी
01:15
at the end of a few days, I had 50 photos on my phone
26
75239
2515
01:17
and I had picked up each piece,
27
77778
1587
और मेने हर एक टुकड़े को उठाया था
01:19
and I realized that I was keeping a record
28
79389
2385
और मैंने महसूस किया कि मैं एक रिकॉर्ड रख रहा था
01:21
of the positive impact I was having on the planet.
29
81798
3151
कि इस ग्रह पर क्या सकारात्मक प्रभाव पड़ रहा है
01:24
That's 50 less things that you might see,
30
84973
2188
५० कचरे की चीजें जो अब आप नहीं देख पाएंगे
01:27
or you might step on,
31
87185
1243
या फिर जिस पर आपके कदम पड़ते
01:28
or some bird might eat.
32
88452
1458
या फिर कुछ पंक्षी उनको खा जाते
01:30
So I started telling people what I was doing,
33
90589
2652
तो मेने लोगों को बताना शुरू किया की मैं क्या कर रहा था,
01:33
and they started participating.
34
93265
2356
और उन्होंने भी भाग लेना शुरू किया।
01:36
One day,
35
96651
1693
एक दिन
01:38
this photo showed up from China.
36
98368
2528
एक तस्वीर चीन से आयी
01:41
And that's when I realized
37
101859
1271
और तब मुझे एहसास हुआ की,
01:43
that Litterati was more than just pretty pictures;
38
103154
3266
लिटराटी सूंदर चित्रो की तुलना से काफी अधिक है
01:46
we were becoming a community that was collecting data.
39
106444
3369
हम एक समुदाय बनते जा रहे थे, जो कि डाटा एकत्रित कर था।
01:50
Each photo tells a story.
40
110689
1890
प्रत्येक तस्वीर एक कहानी बयां करती है
01:53
It tells us who picked up what,
41
113099
2193
यह बताती है कि, किसने क्या कूड़ा उठाया
01:55
a geotag tells us where
42
115316
2011
जियोटैग हमे बताता है की कूड़ा कहा से उठाया
01:57
and a time stamp tells us when.
43
117351
2030
और समय के रिकॉर्ड से पता चलता है की कब
01:59
So I built a Google map,
44
119826
2429
तो मैंने एक गूगल मानचित्र बनाया,
02:02
and started plotting the points where pieces were being picked up.
45
122279
4053
और जहा जहा से कूड़ा उठाया जा राहै था वहां वहां मानचित्र पर अंक लगाने लगा
02:06
And through that process, the community grew
46
126356
3918
और इस प्रक्रिया के माध्यम से हमारा समुदाय बढ़ने लगा
02:10
and the data grew.
47
130298
1639
और डेटा में वृद्धि हुई।
02:12
My two kids go to school right in that bullseye.
48
132626
3461
कूड़ामेरे दोनों बचो का स्कूल जाना, मुझे एकदम सही दिशा में ले गया
02:16
Litter:
49
136945
1211
कूड़ा
02:18
it's blending into the background of our lives.
50
138180
2704
हमारे जीवन की पृष्ठभूमि में, मिलता जा रहा है
02:20
But what if we brought it to the forefront?
51
140908
2099
लेकिन अगर हम इसे आगे लेकर आये?
02:23
What if we understood exactly what was on our streets,
52
143031
2912
अगर हम वास्तव में समझ जाये, की क्या हमारी सड़कों पर क्या था,
02:25
our sidewalks
53
145967
1389
हमारे फुटपाथ,
02:27
and our school yards?
54
147380
1538
और हमारे स्कूल मैदान पर?
02:28
How might we use that data to make a difference?
55
148942
3247
कैसे हम उस डेटा का उपयोग, बदलाव के लिए कर सकते है?
02:33
Well, let me show you.
56
153009
1198
मैं तुम्हे दिखता हूँ
02:34
The first is with cities.
57
154231
1385
शुरुवात शहरो से करते है
02:36
San Francisco wanted to understand what percentage of litter was cigarettes.
58
156238
4639
सैन फ्रांसिस्को समझना चाहता था कि कूड़े का क्या प्रतिशत सिगरेट है।
02:40
Why?
59
160901
1162
क्यों?
02:42
To create a tax.
60
162087
1209
एक कर बनाने के लिए।
02:43
So they put a couple of people in the streets
61
163893
2135
इसलिए उन्होंने कुछ लोगो को सड़को पर भेजा
02:46
with pencils and clipboards,
62
166052
1361
पेंसिल और क्लिपबोर्ड के साथ
02:47
who walked around collecting information
63
167437
2063
जो आसपास घूमकर जानकारी इक्कठा करने लगे
02:49
which led to a 20-cent tax on all cigarette sales.
64
169524
3111
जिसकी वजह से सिगरेट की बिक्री पर २० प्रतिशत कर लगा दिया गया
02:53
And then they got sued
65
173607
2153
और फिर उन पर मुकदमा दायर किया गया
02:55
by big tobacco,
66
175784
1176
बिग टोबैको के दुवारा
02:56
who claimed that collecting information with pencils and clipboards
67
176984
3216
जिन्होंने दावा किया कि पेंसिलऔर क्लीपबोर्ड्स के साथ जानकारी एकत्रित
03:00
is neither precise nor provable.
68
180224
2331
करना ना तो निश्चित है और न ही साध्य है।
03:03
The city called me and asked if our technology could help.
69
183274
3680
उन्होंने मुझे फोन किया और पूछा क्या हमारे प्रौद्योगिकी उनकी मदद कर सकता है।
03:06
I'm not sure they realized
70
186978
1249
मुझे यकीन नहीं है कि उन्हें पता है
03:08
that our technology was my Instagram account --
71
188251
2248
की हमारी प्रौद्योगिकी मेरा इंस्टाग्राम खाता है
03:10
(Laughter)
72
190523
1039
(हंसी)
03:11
But I said, "Yes, we can."
73
191586
1266
लेकिन मैंने कहा, "हाँ, हम कर सकते हैं।"
03:12
(Laughter)
74
192876
1016
(हंसी)
03:13
"And we can tell you if that's a Parliament or a Pall Mall.
75
193916
3908
"और हम आपको बता सकते है कि यह एक संसद है या कोई पॉल मॉल
03:17
Plus, every photograph is geotagged and time-stamped,
76
197848
3425
इसके अलावा, हर तस्वीर पर जियोटैग है और समय की मुहर लगी है
03:21
providing you with proof."
77
201297
1381
सबूत के साथ आपको दे रहे है
03:23
Four days and 5,000 pieces later,
78
203659
3220
चार दिन और 5,000 कूड़े के टुकड़े के बाद,
03:26
our data was used in court to not only defend but double the tax,
79
206903
4938
हमारा डेटा अदालत में इस्तेमाल किया गया, न केवल सबूत के तौर पर
पर कर को दोगुणा करने के लिए भी
03:31
generating an annual recurring revenue of four million dollars
80
211865
4323
जिससे हर साल ४० लाख डॉलर की आय पैदा होगी
03:36
for San Francisco to clean itself up.
81
216212
2295
जो कि सैन फ्रांसिस्को को साफ रखने के लिए काफी है
03:39
Now, during that process I learned two things:
82
219821
2235
अब, इस प्रक्रिया के दौरान मैं दो बातें सीखा:
03:42
one, Instagram is not the right tool --
83
222080
2554
पहली, इस काम के लिए इंस्टाग्राम सही उपकरण नहीं है -
03:44
(Laughter)
84
224658
1031
(हंसी)
03:45
so we built an app.
85
225713
1503
इसलिए हमने एक एप्प का बनाई
03:47
And two, if you think about it,
86
227240
1633
और दूसरी,अगर आप इस बारे में सोचें
03:48
every city in the world has a unique litter fingerprint,
87
228897
3617
की दुनिया के हर शहर में एक अनूठी कूड़े की छाप है
03:52
and that fingerprint provides both the source of the problem
88
232538
3836
और वो छाप दोनों चीजे प्रदान करता है समस्या का स्रोत भी,
03:56
and the path to the solution.
89
236398
1921
और उसके समाधान का रास्ता भी।
03:59
If you could generate a revenue stream
90
239466
2378
अगर आप एक राजस्व का रास्ता उत्पन्न कर सकते है,
04:01
just by understanding the percentage of cigarettes,
91
241868
2463
सिर्फ सिगरेट का प्रतिशत जानने से
04:04
well, what about coffee cups
92
244355
2096
फिर,कॉफी कप के बारे में आपका क्या ख्याल है,
04:06
or soda cans
93
246475
1706
और सोडा के डिब्बे।
04:08
or plastic bottles?
94
248205
1414
या प्लास्टिक की बोतले?
04:10
If you could fingerprint San Francisco, well, how about Oakland
95
250321
3201
अगर आप सैन फ्रांसिस्को का फिंगरप्रिंट बना सकते है,
तो ओकलैंड के बारे में क्या ख्याल है
04:13
or Amsterdam
96
253546
1696
या एम्स्टर्डम
04:15
or somewhere much closer to home?
97
255266
2970
या फिर घर के कही करीब?
04:19
And what about brands?
98
259228
1234
और ब्रांडों के बारे में?
04:20
How might they use this data
99
260486
1901
वे इस डेटा का उपयोग कैसे कर सकते है
04:22
to align their environmental and economic interests?
100
262411
4212
अपने पर्यावरण और आर्थिक हितों को सही दिशा में लेन के लिए?
04:27
There's a block in downtown Oakland that's covered in blight.
101
267466
3212
ऑकलैंड शहर में एक ब्लॉक है जो कूड़े से भरा हुआ है
04:31
The Litterati community got together and picked up 1,500 pieces.
102
271145
4104
लिटराती समुदाय एक साथ आया और १५०० कूड़े के टुकड़े उठाये।
04:35
And here's what we learned:
103
275632
1340
और हमने यहाँ सीखा की:
04:36
most of that litter came from a very well-known taco brand.
104
276996
3210
अधिकतम कूड़ा एक बहुत अच्छे टैको ब्रांड से आ रहा था
04:41
Most of that brand's litter were their own hot sauce packets,
105
281558
3577
उस ब्रांड के कूड़े का अधिकांश भाग,स्वयं के गर्म सॉस के पैकेट थे
04:46
and most of those hot sauce packets hadn't even been opened.
106
286258
3626
और ज्यादातर पैकेट खोले भी नै गए थे
04:51
The problem and the path to the solution --
107
291785
2715
समस्या और समाधान का रास्ता -
04:54
well, maybe that brand only gives out hot sauce upon request
108
294524
3961
हो सकता है कि ब्रांड केवल अनुरोध पर सॉस के पैकेट देना शुरू करे
04:58
or installs bulk dispensers
109
298509
2009
या फिर थोक मशीन स्थापित करदे
05:00
or comes up with more sustainable packaging.
110
300542
2552
या फिर कोई और टिकाऊ पैकेजिंग ले आये
05:03
How does a brand take an environmental hazard,
111
303118
2969
एक ब्रांड पर्यावरण खतरे को कैसे समझता है,
05:06
turn it into an economic engine
112
306111
2006
और कैसे उसको आय उत्पन्न करने के लिए इस्तेमाल करता है
05:08
and become an industry hero?
113
308141
1768
और उद्योग का नायक बन जाता हैं?
05:11
If you really want to create change,
114
311112
2202
अगर तुम सच में परिवर्तन लाना चाहते हो,
05:13
there's no better place to start than with our kids.
115
313338
2874
तो शुरू करने के लिए अपने बच्चो से अच्छी जगह कोई नहीं है
05:16
A group of fifth graders picked up 1,247 pieces of litter
116
316236
3403
पांचवीं कक्षा के छात्रों के एक समूह ने १२४७ कूड़े के टुकड़े उठाये
05:19
just on their school yard.
117
319663
1848
केवल अपने स्कूल के मैदान से
05:21
And they learned that the most common type of litter
118
321535
2532
और उन्होंने सीख की सबसे ज्यादा आम कूड़ा
05:24
were the plastic straw wrappers from their own cafeteria.
119
324091
3234
प्लास्टिक के स्ट्रास है, जो उन्ही के कैफेटेरिया से आया है
05:27
So these kids went to their principal and asked,
120
327767
2529
तो ये सभी बच्चे प्रधानचार्य के पास गए और पूछने लगे,
05:30
"Why are we still buying straws?"
121
330320
1660
की हम अभी भी स्ट्रास क्यों खरीद रहे है?
05:32
And they stopped.
122
332986
1755
और स्कूल ने स्ट्रास खरीदना बंद कर दिया
05:34
And they learned that individually they could each make a difference,
123
334765
3654
और उन्होंने सीख की वे सब अकेले भी बदलाव ला सकते है
05:38
but together they created an impact.
124
338443
2338
और उन्होंने सीख की वे सब अकेले भी बदलाव ला सकते है
05:41
It doesn't matter if you're a student or a scientist,
125
341323
4012
कोई फर्क नहीं पड़ता कि यदि आप एक छात्र या एक वैज्ञानिक हैं,
05:45
whether you live in Honolulu or Hanoi,
126
345359
3135
चाहे आप होनोलूलू या हनोई में रहते हैं,
05:48
this is a community for everyone.
127
348518
2441
यह समुदाय सभी के लिए एक है।
05:51
It started because of two little kids in the Northern California woods,
128
351794
4679
यह सब दो छोटे बच्चो की वजह से शुरू हुआ जो उत्तरी कैलिफोर्निया के जंगल में घूम रहे थे
05:56
and today it's spread across the world.
129
356497
2814
और आज ये पूरी दुनिया फैल चुका है
05:59
And you know how we're getting there?
130
359758
1783
और आप जानते हैं कि कैसे हम वहाँ पहुच रहे है?
06:01
One piece at a time.
131
361887
1878
एक समय में एक टुकड़ा उठा कर।
06:04
Thank you.
132
364328
1215
धन्यवाद।
06:05
(Applause)
133
365567
3618
(तालियाँ)
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