Erik Hersman: How texting helped Kenyans survive crisis

エリック・ハースマンの「テキストメッセージによる危機の報告」

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2009-04-22 ・ TED


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Erik Hersman: How texting helped Kenyans survive crisis

エリック・ハースマンの「テキストメッセージによる危機の報告」

15,552 views ・ 2009-04-22

TED


下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。

翻訳: Masahiro Kyushima 校正: Akira KAKINOHANA
00:12
So I'm here to tell you a story of success from Africa.
0
12160
4000
これからアフリカでの成功についてお話しします
00:16
A year and a half ago,
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3000
一年半前、
00:19
four of the five people who are full time members
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19160
2000
スワヒリ語で「宣誓」を意味する
00:21
at Ushahidi,
3
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2000
「ウシヒディ」の
00:23
which means "testimony" in Swahili,
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常勤メンバー5人のうち4人が
00:26
were TED Fellows.
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TEDフェローでした
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A year ago in Kenya we had post-election violence.
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28160
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一年前、ケニヤでは選挙の後に暴力行為がありました
00:31
And in that time we prototyped and built,
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31160
3000
その時に我々は、3日間で
00:34
in about three days, a system that would allow
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2000
携帯電話を使って誰もが自分の周りで
00:36
anybody with a mobile phone
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2000
何が起きているかの情報を
00:38
to send in information and reports on what was happening around them.
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送信できるシステムのプロトタイプを完成させました
00:41
We took what we knew about Africa,
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2000
我々はアフリカで分かっていること、
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the default device,
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2000
皆が持っているデバイス、
00:45
the mobile phone, as our common denominator,
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携帯電話を共通の基盤として
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and went from there.
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そこから出発しました
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We got reports like this.
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「警官隊がデモ隊に実弾と催涙ガスを発射して…」といった報告が来ます
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This is just a couple of them from January 17th, last year.
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これは昨年1月17日の記事のうちの二つです
01:02
And our system was rudimentary. It was very basic.
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我々のシステムは未熟で、非常に基本的なものでした
01:05
It was a mash-up that used data that we collected from people,
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人々から集めたデータを用いたマッシュアップで
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and we put it on our map.
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68160
2000
それらを地図に載せました
01:10
But then we decided we needed to do something more.
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2000
しかし、それからもっとやることがあると思いました
01:12
We needed to take what we had built
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2000
それまでに開発したものを使って
01:14
and create a platform out of it so that it could be used elsewhere in the world.
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それを元に、世界のどこでも使えるプラットフォームを作りました
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And so there is a team of developers
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3000
これが開発チームで
01:20
from all over Africa, who are part of this team now --
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ガーナ、マラウィ、ケニヤなど
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from Ghana, from Malawi, from Kenya.
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アフリカ各地から来た人達で構成されています
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There is even some from the U.S.
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4000
アメリカ出身の人もいます
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We're building for smartphones, so that it can be used in the developed world,
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我々は途上国だけでなく、先進国向けにスマートフォンでも
01:32
as well as the developing world.
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2000
使えるものを開発中です
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We are realizing that this is true.
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2000
これが正しいと思っています つまり
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If it works in Africa then it will work anywhere.
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アフリカで成功すれば、どこでも上手くいく
01:38
And so we build for it in Africa first
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3000
だからアフリカで開発して
01:41
and then we move to the edges.
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2000
最前線へ持っていく
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It's now been deployed in the Democratic Republic of the Congo.
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3000
現在ではコンゴ民主共和国でも使われています
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It's being used by NGOs all over East Africa,
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3000
アフリカ中のNGOでも使われています
01:49
small NGOs doing their own little projects.
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3000
それぞれ小さなプロジェクトを持つNGOたちです
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Just this last month it was deployed by
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2000
つい先月、ガザのアルジャジーラでも
01:54
Al Jazeera in Gaza.
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3000
使われ始めました
01:57
But that's actually not what I'm here to talk about.
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117160
2000
でも、実はこのことを話しに来たのではありません
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I'm here to talk about the next big thing,
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119160
2000
次の大きなことを話したいのです つまり
02:01
because what we're finding out is that
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2000
我々は、リアルタイムに
02:03
we have this capacity to report
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2000
現場の事実の証言をレポートする
02:05
eyewitness accounts of what's going on in real time.
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125160
4000
能力を手に入れた、ということです
02:09
We're seeing this in events like Mumbai recently,
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3000
これを最近のムンバイでの事件で目撃しました
02:12
where it's so much easier to report now
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2000
レポートするのが、消費するより
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than it is to consume it.
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2000
ずっと楽になりました
02:16
There is so much information; what do you do?
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2000
情報がありすぎたら、どうしますか?
02:18
This is the Twitter reports for over three days
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3000
これはムンバイについて3日間の間に書かれた
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just covering Mumbai.
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2000
Twitterのレポートです
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How do you decide what is important?
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2000
何が重要かどうやって決めるのでしょう?
02:25
What is the veracity level of what you're looking at?
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145160
3000
あなたが読んでいるものの正確さはどれくらいですか?
02:28
So what we find is that there is this
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2000
つまり、分かったのは、非常に多くの
02:30
great deal of wasted crisis information
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2000
危機情報が無駄に消費されているということです
02:32
because there is just too much information for us to
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3000
なぜなら、今現在何かを実際にやるには
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actually do anything with right now.
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3000
情報が多すぎるからです
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And what we're actually really concerned with
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2000
我々が実際に気にしているのは
02:40
is this first three hours.
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2000
最初の3時間だけです
02:42
What we are looking at is the first three hours.
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2000
我々は最初の3時間をみているのです
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How do we deal with that information that is coming in?
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3000
流入しつつある情報にどう対処するか?
02:47
You can't understand what is actually happening.
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2000
実際に起きていることはわからない
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On the ground and around the world
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2000
その場所や世界中で
02:51
people are still curious,
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2000
人々はまだ興味があって
02:53
and trying to figure out what is going on. But they don't know.
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173160
3000
何が起きているか知ろうとします しかし分からない
02:56
So what we built of course, Ushahidi,
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176160
3000
そこで我々ウシヒディが作ったのは
02:59
is crowdsourcing this information.
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2000
この情報をクラウドソースすることでした
03:01
You see this with Twitter, too. You get this information overload.
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3000
このTwitterをみてください 情報過剰になっています
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So you've got a lot of information. That's great.
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184160
2000
たくさんの情報を受けている それはいい
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But now what?
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2000
だが、それで?
03:08
So we think that there is something interesting we can do here.
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188160
3000
そこで、ここで面白いことができると思いました
03:11
And we have a small team who is working on this.
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191160
2000
これに対処する小規模チームがあります
03:13
We think that we can actually create
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193160
2000
我々はクラウドソースフィルターを
03:15
a crowdsourced filter.
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195160
2000
作れると思っています
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Take the crowd and apply them to the information.
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197160
3000
クラウドを使って情報に当てはめるのです
03:20
And by rating it and by rating
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200160
2000
情報を格付けし、情報を提供する
03:22
the different people who submit information,
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202160
2000
それぞれの人を格付けし
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we can get refined results
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204160
2000
より正確で重みづけされた
03:26
and weighted results.
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206160
2000
情報が手に入ります
03:28
So that we have a better understanding
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2000
それで我々は、あることが真実かどうかの
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of the probability of something being true or not.
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2000
確率についてよりよい理解が得られるのです
03:32
This is the kind of innovation that is,
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3000
このようなイノベーションが、率直に言って
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quite frankly -- it's interesting that it's coming from Africa.
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215160
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アフリカから起きていることが興味深いです
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It's coming from places that you wouldn't expect.
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思いもしなかった場所からもたらされています
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From young, smart developers.
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2000
若く優秀な開発者たち
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And it's a community around it that has decided to build this.
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それを取り巻くコミュニティがこれを作ろうと決めたのです
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So, thank you very much.
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225160
2000
ということで、どうもありがとう
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And we are very happy to be part of the TED family.
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2000
TEDファミリーのメンバーでとてもハッピーです
03:49
(Applause)
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(拍手)
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