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

140,736 views ・ 2017-03-22

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: Zsuzsanna Lőrincz Lektor: Péter Pallós
00:12
This story starts with these two --
0
12835
2993
Velük kezdődött ez a történet:
00:15
my kids.
1
15852
1258
a két gyermekem.
00:17
We were hiking in the Oakland woods
2
17134
1682
Az oaklandi erdőben túráztunk,
00:18
when my daughter noticed a plastic tub of cat litter in a creek.
3
18840
4134
amikor a lányom meglátott egy műanyag macskaalom-tálcát egy patakban.
00:23
She looked at me and said,
4
23467
1662
Rám nézett csodálkozva:
00:25
"Daddy?
5
25153
2507
"Apa!
00:27
That doesn't go there."
6
27684
1650
Ez mit keres itt?"
00:29
When she said that, it reminded me of summer camp.
7
29358
2422
Ahogy ezt kimondta, felderengett előttem a nyári tábor.
00:31
On the morning of visiting day,
8
31804
1498
A látogatási nap reggelén,
00:33
right before they'd let our anxious parents come barreling through the gates,
9
33326
3663
mielőtt az izgatott szülők betódultak volna a kapun,
a táborvezető így szólt:
00:37
our camp director would say,
10
37013
1369
"Gyerünk! Mindenki szedjen fel öt darab szemetet!"
00:38
"Quick! Everyone pick up five pieces of litter."
11
38406
2309
00:40
You get a couple hundred kids each picking up five pieces,
12
40739
3040
Ha van pár száz gyerek, és mindenki felvesz öt darab szemetet,
00:43
and pretty soon, you've got a much cleaner camp.
13
43803
2573
máris sokkal tisztább lesz a tábor.
00:46
So I thought,
14
46400
1159
Úgyhogy arra gondoltam,
00:47
why not apply that crowdsourced cleanup model to the entire planet?
15
47583
4537
miért ne alkalmazhatnánk ezt a fajta közösségi takarítást az egész bolygóra.
00:52
And that was the inspiration for Litterati.
16
52144
2951
Így született meg a Litterati.
00:55
The vision is to create a litter-free world.
17
55119
3349
Célunk, hogy szemétmentes környezetet teremtsünk.
00:58
Let me show you how it started.
18
58492
1508
Hadd idézzem fel a kezdeteket:
01:00
I took a picture of a cigarette using Instagram.
19
60024
3386
Készítettem egy fotót egy cigarettacsikkről az Instagramon.
01:04
Then I took another photo ...
20
64042
1867
Aztán egy másik fotót...
01:05
and another photo ...
21
65933
1557
meg még egy egyet...
01:07
and another photo.
22
67514
1167
és még egyet.
01:08
And I noticed two things:
23
68705
1286
Két dolgot vettem észre.
01:10
one, litter became artistic and approachable;
24
70015
3472
Egy: a szemét művészet és megfigyelés tárgya lett;
01:14
and two,
25
74064
1151
kettő:
01:15
at the end of a few days, I had 50 photos on my phone
26
75239
2515
pár nap elteltével 50 kép volt a telefonomon,
01:17
and I had picked up each piece,
27
77778
1587
ennyi szemetet szedtem fel,
01:19
and I realized that I was keeping a record
28
79389
2385
és azon vettem észre magam, hogy összegyűjtöm,
01:21
of the positive impact I was having on the planet.
29
81798
3151
mivel járulok hozzá a bolygó jobbá tételéhez.
01:24
That's 50 less things that you might see,
30
84973
2188
Tehát 50 aprósággal kevesebb, ami szemet szúr,
01:27
or you might step on,
31
87185
1243
vagy belebotlunk,
01:28
or some bird might eat.
32
88452
1458
vagy amit egy madár megehet.
01:30
So I started telling people what I was doing,
33
90589
2652
Elkezdtem mesélni erről másoknak,
01:33
and they started participating.
34
93265
2356
akik elkezdtek csatlakozni.
01:36
One day,
35
96651
1693
Egyik nap
01:38
this photo showed up from China.
36
98368
2528
ez a kép jött Kínából.
01:41
And that's when I realized
37
101859
1271
Akkor megértettem,
01:43
that Litterati was more than just pretty pictures;
38
103154
3266
a Litterati nemcsak jó képekből áll,
01:46
we were becoming a community that was collecting data.
39
106444
3369
hanem olyan közösséggé váltunk, amely adatokat gyűjt.
01:50
Each photo tells a story.
40
110689
1890
Minden kép egy történet.
01:53
It tells us who picked up what,
41
113099
2193
Elmondja, hogy ki mit szedett össze,
01:55
a geotag tells us where
42
115316
2011
a geotag a helyszínről,
01:57
and a time stamp tells us when.
43
117351
2030
az időbélyeg az időpontról tájékoztat.
01:59
So I built a Google map,
44
119826
2429
Készítettem egy saját Google-térképet,
02:02
and started plotting the points where pieces were being picked up.
45
122279
4053
és elkezdtem bejelölni azokat a pontokat, ahol szemetet szedtünk fel.
02:06
And through that process, the community grew
46
126356
3918
Eközben a közösség egyre nagyobb lett,
02:10
and the data grew.
47
130298
1639
az adatok pedig gyarapodtak.
02:12
My two kids go to school right in that bullseye.
48
132626
3461
A két gyerekem is ezzel a mottóval megy iskolába.
02:16
Litter:
49
136945
1211
Szemét:
02:18
it's blending into the background of our lives.
50
138180
2704
háttérbe szorul a mindennapjainkban,
02:20
But what if we brought it to the forefront?
51
140908
2099
de mi lenne, ha előtérbe kerülne?
02:23
What if we understood exactly what was on our streets,
52
143031
2912
Mi lenne, ha pontosan tudnánk, hogy mi van az utcákon,
02:25
our sidewalks
53
145967
1389
a járdákon,
02:27
and our school yards?
54
147380
1538
az iskolaudvarokon.
02:28
How might we use that data to make a difference?
55
148942
3247
Mi lenne, ha az adatok segítségével tudnánk változást elérni?
02:33
Well, let me show you.
56
153009
1198
Hadd mutassam meg.
02:34
The first is with cities.
57
154231
1385
Először nézzük a városokat.
02:36
San Francisco wanted to understand what percentage of litter was cigarettes.
58
156238
4639
A San Franciscó-i vezetés tudni akarta, a szemét hány százaléka cigarettacsikk.
02:40
Why?
59
160901
1162
Miért?
02:42
To create a tax.
60
162087
1209
Hogy adót vessenek ki rá.
02:43
So they put a couple of people in the streets
61
163893
2135
Néhány embert az utcára vezényeltek,
02:46
with pencils and clipboards,
62
166052
1361
akik tollal és jegyzetfüzettel a kezükben
02:47
who walked around collecting information
63
167437
2063
gyűjtötték az információkat.
02:49
which led to a 20-cent tax on all cigarette sales.
64
169524
3111
Az eredmény: 20%-os adó bevezetése a cigarettaértékesítésre.
02:53
And then they got sued
65
173607
2153
A nagy dohánygyárak
02:55
by big tobacco,
66
175784
1176
pert indítottak,
02:56
who claimed that collecting information with pencils and clipboards
67
176984
3216
mondván, hogy tollal és jegyzetfüzettel nem lehet
03:00
is neither precise nor provable.
68
180224
2331
pontos és megbízható információt gyűjteni.
03:03
The city called me and asked if our technology could help.
69
183274
3680
A városvezetés felhívott, hogy a mi technológiánk tud-e segíteni.
03:06
I'm not sure they realized
70
186978
1249
Nem igazán tudták,
03:08
that our technology was my Instagram account --
71
188251
2248
hogy a mi technológiánk az én Instagram-fiókom volt.
03:10
(Laughter)
72
190523
1039
(Nevetés)
03:11
But I said, "Yes, we can."
73
191586
1266
De azt mondtam: "Igen."
03:12
(Laughter)
74
192876
1016
(Nevetés)
03:13
"And we can tell you if that's a Parliament or a Pall Mall.
75
193916
3908
"És meg tudjuk mondani, hogy a cigaretta Parliament vagy Pall Mall.
03:17
Plus, every photograph is geotagged and time-stamped,
76
197848
3425
Plusz, minden kép geotaggel és időbélyegzővel van ellátva,
03:21
providing you with proof."
77
201297
1381
így bizonyítékul szolgálnak."
03:23
Four days and 5,000 pieces later,
78
203659
3220
Négy nap és 5000 cigarettacsikk után
03:26
our data was used in court to not only defend but double the tax,
79
206903
4938
adataink a bíróságon nemcsak megvédték, hanem megduplázták az adót,
03:31
generating an annual recurring revenue of four million dollars
80
211865
4323
és évente négymillió dolláros bevételt termelnek,
03:36
for San Francisco to clean itself up.
81
216212
2295
amiből a város megtisztíthatja magát.
03:39
Now, during that process I learned two things:
82
219821
2235
A folyamat során két dolgot tanultam meg.
03:42
one, Instagram is not the right tool --
83
222080
2554
Egy: az Instagram nem a megfelelő eszköz,
03:44
(Laughter)
84
224658
1031
(Nevetés)
03:45
so we built an app.
85
225713
1503
ezért kifejlesztettünk egy alkalmazást.
03:47
And two, if you think about it,
86
227240
1633
Kettő: ha belegondolunk,
03:48
every city in the world has a unique litter fingerprint,
87
228897
3617
a világ minden városának eltérő a szemétkibocsátása,
03:52
and that fingerprint provides both the source of the problem
88
232538
3836
és ez a kibocsátás egyaránt jelenti a probléma forrását
03:56
and the path to the solution.
89
236398
1921
és a megoldás útját.
03:59
If you could generate a revenue stream
90
239466
2378
Ha bevételi forrást lehet teremteni
04:01
just by understanding the percentage of cigarettes,
91
241868
2463
a cigarettacsikkek százalékának ismeretével,
04:04
well, what about coffee cups
92
244355
2096
mi a helyzet a kávés csészék
04:06
or soda cans
93
246475
1706
üdítős dobozok,
04:08
or plastic bottles?
94
248205
1414
műanyag palackok esetében?
04:10
If you could fingerprint San Francisco, well, how about Oakland
95
250321
3201
Ha lehet mérni San Francisco szemétkibocsátását, mi a helyzet
04:13
or Amsterdam
96
253546
1696
Oakland vagy Amsterdam esetében,
04:15
or somewhere much closer to home?
97
255266
2970
vagy az otthonunkhoz sokkal közelebb eső helyen?
04:19
And what about brands?
98
259228
1234
És a márkák?
04:20
How might they use this data
99
260486
1901
Hogyan hangolhatják össze
04:22
to align their environmental and economic interests?
100
262411
4212
környezeti és gazdasági érdekeiket az adatok segítségével?
04:27
There's a block in downtown Oakland that's covered in blight.
101
267466
3212
Van Oakland belvárosában egy lepusztult háztömb.
04:31
The Litterati community got together and picked up 1,500 pieces.
102
271145
4104
A Litterati közössége összefogott és 1500 darab szemetet szedett fel.
04:35
And here's what we learned:
103
275632
1340
Megtudtuk,
04:36
most of that litter came from a very well-known taco brand.
104
276996
3210
hogy a szemét nagy része egy jól ismert taco márkától származik.
04:41
Most of that brand's litter were their own hot sauce packets,
105
281558
3577
Ezen belül is a szemét nagy részét a csípős szósz tasakjai tették ki,
04:46
and most of those hot sauce packets hadn't even been opened.
106
286258
3626
amelyeket nagyrészt fel sem bontottak.
04:51
The problem and the path to the solution --
107
291785
2715
A probléma és a megoldás kulcsa
04:54
well, maybe that brand only gives out hot sauce upon request
108
294524
3961
talán az, hogy a cég csak kérésre ad csípős szószt,
04:58
or installs bulk dispensers
109
298509
2009
vagy adagolókat helyez ki,
05:00
or comes up with more sustainable packaging.
110
300542
2552
vagy jobb minőségű csomagolást vezet be.
05:03
How does a brand take an environmental hazard,
111
303118
2969
Hogyan alakítja át a környezeti veszélyt
05:06
turn it into an economic engine
112
306111
2006
a gazdasági fejlődés motorjává,
05:08
and become an industry hero?
113
308141
1768
és hogyan lesz példakép egy cég?
05:11
If you really want to create change,
114
311112
2202
Ha tényleg változtatni akarunk,
05:13
there's no better place to start than with our kids.
115
313338
2874
a legjobb, ha a gyerekeinkkel kezdjük.
05:16
A group of fifth graders picked up 1,247 pieces of litter
116
316236
3403
Ötödik osztályos gyerekek egy csoportja 1247 darab szemetet szedett fel
05:19
just on their school yard.
117
319663
1848
csak az iskolájuk udvarán.
05:21
And they learned that the most common type of litter
118
321535
2532
Mint megtudták, a leggyakoribb szemét
05:24
were the plastic straw wrappers from their own cafeteria.
119
324091
3234
a műanyag szívószál tasakja volt a saját büféjükből.
05:27
So these kids went to their principal and asked,
120
327767
2529
A gyerekek odamentek az igazgatóhoz és megkérdezték:
05:30
"Why are we still buying straws?"
121
330320
1660
"Miért veszünk mi szívószálat?"
05:32
And they stopped.
122
332986
1755
Többé nem vettek.
05:34
And they learned that individually they could each make a difference,
123
334765
3654
Megtanulták, hogy egyenként is lehet változtatni,
05:38
but together they created an impact.
124
338443
2338
de együtt hatást gyakoroltak a környezetükre.
05:41
It doesn't matter if you're a student or a scientist,
125
341323
4012
Nem számít, hogy valaki diák vagy tudós,
05:45
whether you live in Honolulu or Hanoi,
126
345359
3135
hogy Honoluluban vagy Hanoiban él,
05:48
this is a community for everyone.
127
348518
2441
ez a közösség mindenki számára nyitott.
05:51
It started because of two little kids in the Northern California woods,
128
351794
4679
Két gyermekünkkel az észak-kaliforniai erdőben történtek miatt jött létre,
05:56
and today it's spread across the world.
129
356497
2814
ma pedig az egész világot átszövi.
05:59
And you know how we're getting there?
130
359758
1783
És tudják, hogyan jutunk el céljainkhoz?
06:01
One piece at a time.
131
361887
1878
Apránként.
06:04
Thank you.
132
364328
1215
Köszönöm.
06:05
(Applause)
133
365567
3618
(Taps)
Erről a weboldalról

Ez az oldal olyan YouTube-videókat mutat be, amelyek hasznosak az angol nyelvtanuláshoz. A világ minden tájáról származó, kiváló tanárok által tartott angol leckéket láthatsz. Az egyes videók oldalán megjelenő angol feliratokra duplán kattintva onnan játszhatja le a videót. A feliratok a videó lejátszásával szinkronban gördülnek. Ha bármilyen észrevétele vagy kérése van, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk ezen a kapcsolatfelvételi űrlapon.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7