Erik Hersman: How texting helped Kenyans survive crisis

15,544 views ・ 2009-04-22

TED


אנא לחץ פעמיים על הכתוביות באנגלית למטה כדי להפעיל את הסרטון.

מתרגם: Avi Grosman מבקר: Sigal Tifferet
00:12
So I'm here to tell you a story of success from Africa.
0
12160
4000
אני כאן כדי להביא לכם סיפור הצלחה מאפריקה.
00:16
A year and a half ago,
1
16160
3000
לפני כשנה וחצי
00:19
four of the five people who are full time members
2
19160
2000
ארבעה מתוך חמישה חברים
00:21
at Ushahidi,
3
21160
2000
ב "אושהידי,"
00:23
which means "testimony" in Swahili,
4
23160
3000
שפירוש שמו הוא "שבועה" בשפת הסוואהילי
00:26
were TED Fellows.
5
26160
2000
היו גם חברים ב TED.
00:28
A year ago in Kenya we had post-election violence.
6
28160
3000
לפני כשנה התרחשו בקניה מהומות על רקע מערכת הבחירות
00:31
And in that time we prototyped and built,
7
31160
3000
ובאותה עת בנינו וניסינו בשטח
00:34
in about three days, a system that would allow
8
34160
2000
בשלושה ימים, מערכת אשר תאפשר
00:36
anybody with a mobile phone
9
36160
2000
לכל מי שיש בידו טלפון סלולרי
00:38
to send in information and reports on what was happening around them.
10
38160
3000
לשלוח מידע לגבי המתרחש בסביבה שלו.
00:41
We took what we knew about Africa,
11
41160
2000
השתמשנו בידע שלנו על אפריקה
00:43
the default device,
12
43160
2000
ובחרנו במכשיר שהוא ברירת המחדל
00:45
the mobile phone, as our common denominator,
13
45160
2000
הטלפון הסלולרי, כמכנה המשותף,
00:47
and went from there.
14
47160
2000
ועליו בנינו את האפליקציה.
00:49
We got reports like this.
15
49160
3000
זה סוג הדיווחים שקיבלנו מהמערכת.
00:56
This is just a couple of them from January 17th, last year.
16
56160
3000
אלה רק מספר דיווחים מה- 17 בינואר, בשנה שעברה.
01:02
And our system was rudimentary. It was very basic.
17
62160
3000
המערכת שלנו היתה בסיסית ביותר
01:05
It was a mash-up that used data that we collected from people,
18
65160
3000
אפליקציה שקיבלה מידע ממקורות שונים
01:08
and we put it on our map.
19
68160
2000
והציגה אותם על מפה.
01:10
But then we decided we needed to do something more.
20
70160
2000
אבל אז החלטנו שאנחנו רוצים לפתח את המערכת
01:12
We needed to take what we had built
21
72160
2000
והיינו חייבים לפתח אותה
01:14
and create a platform out of it so that it could be used elsewhere in the world.
22
74160
3000
לכיוון של פלטפורמה שתפעל בכל מקום בעולם
01:17
And so there is a team of developers
23
77160
3000
ולכן יש צוות של מפתחים
01:20
from all over Africa, who are part of this team now --
24
80160
3000
מאפריקה, שהם חלק מהצוות שלנו עכשיו
01:23
from Ghana, from Malawi, from Kenya.
25
83160
2000
מגאנה, מאלאווי, קניה
01:25
There is even some from the U.S.
26
85160
4000
יש אפילו כמה מפתחים מארה"ב.
01:29
We're building for smartphones, so that it can be used in the developed world,
27
89160
3000
אנחנו בונים אותה גם עבור מכשירים משוכללים, לשימוש בעולם המערבי
01:32
as well as the developing world.
28
92160
2000
ולא רק בארצות המתפתחות.
01:34
We are realizing that this is true.
29
94160
2000
אנו רואים שזה עובד
01:36
If it works in Africa then it will work anywhere.
30
96160
2000
אם המערכת עובדת באפריקה, היא תעבוד גם בשאר העולם.
01:38
And so we build for it in Africa first
31
98160
3000
בנינו אותה קודם כל באפריקה
01:41
and then we move to the edges.
32
101160
2000
ואז התחלנו להתפשט למקומות אחרים.
01:43
It's now been deployed in the Democratic Republic of the Congo.
33
103160
3000
המערכת מופעלת עכשיו ברפובליקה הדמוקרטית של קונגו,
01:46
It's being used by NGOs all over East Africa,
34
106160
3000
היא מופעלת על ידי ארגונים חברתיים בכל מזרח אפריקה.
01:49
small NGOs doing their own little projects.
35
109160
3000
ארגונים קטנים מפתחים פרויקטים מקבילים
01:52
Just this last month it was deployed by
36
112160
2000
ובחודש האחרון
01:54
Al Jazeera in Gaza.
37
114160
3000
היא הופעלה ע"י רשת "אל-ג'זירה" בעזה.
01:57
But that's actually not what I'm here to talk about.
38
117160
2000
אבל למעשה, לא על זה באתי לשוחח אתכם.
01:59
I'm here to talk about the next big thing,
39
119160
2000
הגעתי לכאן כדי לדבר על הדבר הגדול הבא
02:01
because what we're finding out is that
40
121160
2000
כיוון שמה שאנו מתמודדים עימו עכשיו הוא
02:03
we have this capacity to report
41
123160
2000
עם זה שיש לנו את היכולת לדווח
02:05
eyewitness accounts of what's going on in real time.
42
125160
4000
על הקורה בשטח בזמן אמת,
02:09
We're seeing this in events like Mumbai recently,
43
129160
3000
כמו לדוגמא באירועים שקרו במומביי לאחרונה.
02:12
where it's so much easier to report now
44
132160
2000
וכעת פשוט הרבה יותר לקלוט דיווחים
02:14
than it is to consume it.
45
134160
2000
מאשר לעבד אותם.
02:16
There is so much information; what do you do?
46
136160
2000
יש כל כך הרבה מידע, מה עושים איתו?
02:18
This is the Twitter reports for over three days
47
138160
3000
אלה הדיווחים מאתר "טוויטר" במשך שלושה ימים
02:21
just covering Mumbai.
48
141160
2000
של האירועים במומביי.
02:23
How do you decide what is important?
49
143160
2000
כיצד נדע מה חשוב באמת?
02:25
What is the veracity level of what you're looking at?
50
145160
3000
מהי רמת המהימנות של הדיווחים הללו?
02:28
So what we find is that there is this
51
148160
2000
ומה שאנו מגלים הוא
02:30
great deal of wasted crisis information
52
150160
2000
שמידע רב על המשבר מבוזבז,
02:32
because there is just too much information for us to
53
152160
3000
משום שאנו מקבלים יותר מדי מידע
02:35
actually do anything with right now.
54
155160
3000
מכדי שנוכל לעבד.
02:38
And what we're actually really concerned with
55
158160
2000
מה שמדאיג אותנו בעיקר הוא
02:40
is this first three hours.
56
160160
2000
שלוש השעות הראשונות למשבר.
02:42
What we are looking at is the first three hours.
57
162160
2000
כאן אנו רואים את שלוש השעות הראשונות.
02:44
How do we deal with that information that is coming in?
58
164160
3000
כיצד אנו מתמודדים עם כל המידע שמגיע?
02:47
You can't understand what is actually happening.
59
167160
2000
אי אפשר ממש להבין מה בדיוק קורה
02:49
On the ground and around the world
60
169160
2000
במקום האירוע עצמו, ובשאר העולם
02:51
people are still curious,
61
171160
2000
אנשים עדיין תוהים
02:53
and trying to figure out what is going on. But they don't know.
62
173160
3000
ומנסים להבין מה בדיוק קורה, אבל הם לא מצליחים.
02:56
So what we built of course, Ushahidi,
63
176160
3000
והפרויקט שלנו, "אושהידי,"
02:59
is crowdsourcing this information.
64
179160
2000
פשוט מרכז את כל המידע הזה.
03:01
You see this with Twitter, too. You get this information overload.
65
181160
3000
וכפי שקורה עם "טוויטר", אנו מקבלים הצפת מידע.
03:04
So you've got a lot of information. That's great.
66
184160
2000
אז יש לנו המון מידע
03:06
But now what?
67
186160
2000
אבל מה עכשיו?
03:08
So we think that there is something interesting we can do here.
68
188160
3000
אז אנחנו חושבים שאפשר לעשות משהו בנידון,
03:11
And we have a small team who is working on this.
69
191160
2000
ויש לנו צוות קטן שעובד על כך.
03:13
We think that we can actually create
70
193160
2000
אנו חושבים שאנו יכולים ליצור
03:15
a crowdsourced filter.
71
195160
2000
מערכת שתסנן את המידע.
03:17
Take the crowd and apply them to the information.
72
197160
3000
המערכת תשלח את המידע חזרה למשתמשים
03:20
And by rating it and by rating
73
200160
2000
והם ידרגו את רמת האמינות שלו
03:22
the different people who submit information,
74
202160
2000
ושל האנשים שסיפקו אותו.
03:24
we can get refined results
75
204160
2000
וכך נקבל תוצאות מדויקות יותר,
03:26
and weighted results.
76
206160
2000
משוקללות ומוערכות.
03:28
So that we have a better understanding
77
208160
2000
וכך תהיה לנו הבנה טובה יותר
03:30
of the probability of something being true or not.
78
210160
2000
על כמה מהמידע אמין יותר או פחות.
03:32
This is the kind of innovation that is,
79
212160
3000
זהו פיתוח שבכנות
03:35
quite frankly -- it's interesting that it's coming from Africa.
80
215160
2000
מעניין שמגיע דווקא מאפריקה,
03:37
It's coming from places that you wouldn't expect.
81
217160
3000
ממקומות שלא היינו מצפים,
03:40
From young, smart developers.
82
220160
2000
ממפתחים צעירים וחכמים
03:42
And it's a community around it that has decided to build this.
83
222160
3000
ומסביבם יש קהילה שהחליטה לתמוך בהם.
03:45
So, thank you very much.
84
225160
2000
אז תודה רבה לכם
03:47
And we are very happy to be part of the TED family.
85
227160
2000
ואנו שמחים מאוד להיות חלק ממשפחת TED.
03:49
(Applause)
86
229160
1000
(מחיאות כפיים)
על אתר זה

אתר זה יציג בפניכם סרטוני YouTube המועילים ללימוד אנגלית. תוכלו לראות שיעורי אנגלית המועברים על ידי מורים מהשורה הראשונה מרחבי העולם. לחץ פעמיים על הכתוביות באנגלית המוצגות בכל דף וידאו כדי להפעיל את הסרטון משם. הכתוביות גוללות בסנכרון עם הפעלת הווידאו. אם יש לך הערות או בקשות, אנא צור איתנו קשר באמצעות טופס יצירת קשר זה.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7