Erik Hersman: How texting helped Kenyans survive crisis

15,544 views ・ 2009-04-22

TED


Fare doppio clic sui sottotitoli in inglese per riprodurre il video.

Traduttore: Michele Gianella Revisore: Anna Cristiana Minoli
00:12
So I'm here to tell you a story of success from Africa.
0
12160
4000
Sono qui per raccontarvi una storia di successo dall'Africa.
00:16
A year and a half ago,
1
16160
3000
Un anno e mezzo fa,
00:19
four of the five people who are full time members
2
19160
2000
quattro dei cinque membri a tempo pieno
00:21
at Ushahidi,
3
21160
2000
di Ushahidi,
00:23
which means "testimony" in Swahili,
4
23160
3000
che significa "testimone" in Swahili,
00:26
were TED Fellows.
5
26160
2000
erano dei TED Fellows.
00:28
A year ago in Kenya we had post-election violence.
6
28160
3000
Un anno fa, in Kenya, le elezioni furono seguite da disordini.
00:31
And in that time we prototyped and built,
7
31160
3000
Ed in quel momento costruimmo e sperimentammo,
00:34
in about three days, a system that would allow
8
34160
2000
in circa tre giorni, un sistema che avrebbe permesso
00:36
anybody with a mobile phone
9
36160
2000
a chiunque avesse un cellulare
00:38
to send in information and reports on what was happening around them.
10
38160
3000
di mandare informazioni e resoconti su cosa stava succedendo attorno a loro.
00:41
We took what we knew about Africa,
11
41160
2000
Abbiamo preso ciò che sapevamo dell'Africa,
00:43
the default device,
12
43160
2000
il nostro dispositivo standard, ovvero
00:45
the mobile phone, as our common denominator,
13
45160
2000
il cellulare, come comune denominatore,
00:47
and went from there.
14
47160
2000
E siamo partiti da lì.
00:49
We got reports like this.
15
49160
3000
Arrivarono dei report come questi.
00:56
This is just a couple of them from January 17th, last year.
16
56160
3000
Questi sono due report del 17 Gennaio dell'anno scorso.
01:02
And our system was rudimentary. It was very basic.
17
62160
3000
Il nostro sistema era rudimentale, elementare.
01:05
It was a mash-up that used data that we collected from people,
18
65160
3000
Era un miscuglio che utilizzava dati raccolti dalla gente,
01:08
and we put it on our map.
19
68160
2000
che mettevamo su una mappa.
01:10
But then we decided we needed to do something more.
20
70160
2000
Ma poi decidemmo che ci serviva qualcosa di più.
01:12
We needed to take what we had built
21
72160
2000
Ci serviva prendere quello che avevamo costruito
01:14
and create a platform out of it so that it could be used elsewhere in the world.
22
74160
3000
e creare una piattaforma da usare ovunque nel mondo.
01:17
And so there is a team of developers
23
77160
3000
C'è quindi un team di sviluppatori,
01:20
from all over Africa, who are part of this team now --
24
80160
3000
provenienti da tutta l'Africa, che ora sono parte del team.
01:23
from Ghana, from Malawi, from Kenya.
25
83160
2000
dal Ghana, dal Malawi, dal Kenya.
01:25
There is even some from the U.S.
26
85160
4000
E alcuni vengono persino dagli Stati Uniti.
01:29
We're building for smartphones, so that it can be used in the developed world,
27
89160
3000
Lo stiamo costruendo per gli smartphone, per poterlo utilizzare sia nel mondo più sviluppato,
01:32
as well as the developing world.
28
92160
2000
che in quelli in via di sviluppo.
01:34
We are realizing that this is true.
29
94160
2000
Ci stiamo rendendo conto che é vero.
01:36
If it works in Africa then it will work anywhere.
30
96160
2000
Se funziona in Africa, allora funzionerà ovunque.
01:38
And so we build for it in Africa first
31
98160
3000
E quindi l'abbiamo costruito prima in Africa
01:41
and then we move to the edges.
32
101160
2000
e poi ci sposteremo all'esterno.
01:43
It's now been deployed in the Democratic Republic of the Congo.
33
103160
3000
E' stato applicato nella Repubblica Democratica del Congo.
01:46
It's being used by NGOs all over East Africa,
34
106160
3000
Lo stanno usando le ONG nell'Africa Orientale.
01:49
small NGOs doing their own little projects.
35
109160
3000
Piccole ONG che fanno i loro piccoli progetti.
01:52
Just this last month it was deployed by
36
112160
2000
Lo scorso mese é stato utilizzato da
01:54
Al Jazeera in Gaza.
37
114160
3000
Al Jazeera, a Gaza.
01:57
But that's actually not what I'm here to talk about.
38
117160
2000
Ma non sono qui per parlare di questo.
01:59
I'm here to talk about the next big thing,
39
119160
2000
Sono qui a parlare della prossima grande cosa.
02:01
because what we're finding out is that
40
121160
2000
perché stiamo scoprendo
02:03
we have this capacity to report
41
123160
2000
che abbiamo la capacità di rendere
02:05
eyewitness accounts of what's going on in real time.
42
125160
4000
testimonianze oculari di cosa sta succedendo, in tempo reale.
02:09
We're seeing this in events like Mumbai recently,
43
129160
3000
Lo vediamo in eventi come, di recente, a Mumbai.
02:12
where it's so much easier to report now
44
132160
2000
Dove oggi é molto più semplice riportare gli eventi
02:14
than it is to consume it.
45
134160
2000
che viverli.
02:16
There is so much information; what do you do?
46
136160
2000
C'é così tanta informazione; che cosa fate?
02:18
This is the Twitter reports for over three days
47
138160
3000
Questi sono messaggi di Twitter raccolti in tre giorni
02:21
just covering Mumbai.
48
141160
2000
solo su Mumbai.
02:23
How do you decide what is important?
49
143160
2000
Come decidi quali sono importanti?
02:25
What is the veracity level of what you're looking at?
50
145160
3000
Qual é il livello di veridicità delle cose che stai osservando?
02:28
So what we find is that there is this
51
148160
2000
E abbiamo scoperto che c'è questo
02:30
great deal of wasted crisis information
52
150160
2000
grosso problema di informazione sprecata
02:32
because there is just too much information for us to
53
152160
3000
solo perché c'è troppa informazione disponibile
02:35
actually do anything with right now.
54
155160
3000
per poterla utilizzare.
02:38
And what we're actually really concerned with
55
158160
2000
Quello a cui siamo davvero interessati
02:40
is this first three hours.
56
160160
2000
sono le prime tre ore dell'evento.
02:42
What we are looking at is the first three hours.
57
162160
2000
Sono quelle, che ci interessano.
02:44
How do we deal with that information that is coming in?
58
164160
3000
Come trattiamo l'informazione che arriva?
02:47
You can't understand what is actually happening.
59
167160
2000
Non puoi capire cosa sta effettivamente avvenendo.
02:49
On the ground and around the world
60
169160
2000
Sul territorio, ed in giro per il mondo,
02:51
people are still curious,
61
171160
2000
le persone sono ancora curiose,
02:53
and trying to figure out what is going on. But they don't know.
62
173160
3000
e cercano di capire cosa sta succedendo. Ma non lo sanno.
02:56
So what we built of course, Ushahidi,
63
176160
3000
Il nostro sistema, Ushahidi,
02:59
is crowdsourcing this information.
64
179160
2000
processa questa informazione collettiva.
03:01
You see this with Twitter, too. You get this information overload.
65
181160
3000
Lo vedete anche con Twitter. Avete questo eccesso di informazione.
03:04
So you've got a lot of information. That's great.
66
184160
2000
Avete molta informazione, dunque. Il che é un bene.
03:06
But now what?
67
186160
2000
E adesso?
03:08
So we think that there is something interesting we can do here.
68
188160
3000
Pensiamo di poter fare qualcosa di interessante.
03:11
And we have a small team who is working on this.
69
191160
2000
Ed abbiamo un piccolo team che ci sta lavorando.
03:13
We think that we can actually create
70
193160
2000
Pensiamo di poter creare
03:15
a crowdsourced filter.
71
195160
2000
un filtro collettivo.
03:17
Take the crowd and apply them to the information.
72
197160
3000
Prendi la folla e la applichi all'informazione.
03:20
And by rating it and by rating
73
200160
2000
E valutando e rivalutando
03:22
the different people who submit information,
74
202160
2000
le diverse persone che forniscono informazione,
03:24
we can get refined results
75
204160
2000
possiamo ottenere risultati mirati
03:26
and weighted results.
76
206160
2000
e ponderati.
03:28
So that we have a better understanding
77
208160
2000
Abbiamo quindi una migliore comprensione
03:30
of the probability of something being true or not.
78
210160
2000
della probabilità che qualcosa sia vero o no.
03:32
This is the kind of innovation that is,
79
212160
3000
Questo é un tipo di innovazione che,
03:35
quite frankly -- it's interesting that it's coming from Africa.
80
215160
2000
francamente, é interessante che stia provenendo dall'Africa.
03:37
It's coming from places that you wouldn't expect.
81
217160
3000
Sta arrivando da posti che non ti aspetteresti.
03:40
From young, smart developers.
82
220160
2000
Da sviluppatori giovani, brillanti.
03:42
And it's a community around it that has decided to build this.
83
222160
3000
Ed è una comunità intorno a loro che ha deciso di costruirli.
03:45
So, thank you very much.
84
225160
2000
Perciò, vi ringrazio molto.
03:47
And we are very happy to be part of the TED family.
85
227160
2000
Siamo molto felici di far parte della famiglia TED.
03:49
(Applause)
86
229160
1000
(Applausi)
A proposito di questo sito web

Questo sito vi presenterà i video di YouTube utili per l'apprendimento dell'inglese. Vedrete lezioni di inglese tenute da insegnanti di alto livello provenienti da tutto il mondo. Fate doppio clic sui sottotitoli in inglese visualizzati su ogni pagina video per riprodurre il video da lì. I sottotitoli scorrono in sincronia con la riproduzione del video. Se avete commenti o richieste, contattateci tramite questo modulo di contatto.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7