Beware online "filter bubbles" | Eli Pariser

Eli Pariser: Tenha cuidado com os "filtros-bolha" online.

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2011-05-02 ・ TED


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Eli Pariser: Tenha cuidado com os "filtros-bolha" online.

1,588,934 views ・ 2011-05-02

TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Paulo Melillo Revisor: Viviane Ferraz Matos
00:15
Mark Zuckerberg,
0
15260
2000
Mark Zuckerberg,
00:17
a journalist was asking him a question about the news feed.
1
17260
3000
um jornalista fazia-lhe uma pergunta sobre os 'feeds' de notícias.
00:20
And the journalist was asking him,
2
20260
2000
E o jornalista perguntou:
00:22
"Why is this so important?"
3
22260
2000
"Por que isto é tão importante?"
00:24
And Zuckerberg said,
4
24260
2000
E Zuckerberg respondeu:
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"A squirrel dying in your front yard
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26260
2000
"Um esquilo morrendo no seu jardim
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may be more relevant to your interests right now
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28260
3000
pode ser mais relevante para os seus interesses, neste momento,
00:31
than people dying in Africa."
7
31260
3000
do que pessoas morrendo na África."
00:34
And I want to talk about
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34260
2000
E eu quero falar sobre
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what a Web based on that idea of relevance might look like.
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36260
3000
como seria o aspecto de uma 'web' baseada nesta ideia de relevância.
00:40
So when I was growing up
10
40260
2000
Então, quando eu estava crescendo
00:42
in a really rural area in Maine,
11
42260
2000
em uma área realmente rural, no Maine (EUA),
00:44
the Internet meant something very different to me.
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44260
3000
a internet significava algo muito diferente para mim.
00:47
It meant a connection to the world.
13
47260
2000
Ela significava uma conexão para o mundo.
00:49
It meant something that would connect us all together.
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49260
3000
Significava algo que nos ligaria a todos.
00:52
And I was sure that it was going to be great for democracy
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52260
3000
E eu tinha certeza que ela seria ótima para a democracia
00:55
and for our society.
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55260
3000
e para a nossa sociedade.
00:58
But there's this shift
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58260
2000
Mas aconteceu este tipo de mudança
01:00
in how information is flowing online,
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60260
2000
em como a informação está fluindo 'on-line',
01:02
and it's invisible.
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62260
3000
e ela é invisível.
01:05
And if we don't pay attention to it,
20
65260
2000
E se não prestarmos atenção nisto,
01:07
it could be a real problem.
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67260
3000
poderá vir a ser um grande problema.
01:10
So I first noticed this in a place I spend a lot of time --
22
70260
3000
Pois bem, eu notei isto a primeira vez em um lugar onde passo muito tempo --
01:13
my Facebook page.
23
73260
2000
na minha página do Facebook.
01:15
I'm progressive, politically -- big surprise --
24
75260
3000
Sou um progressista, politicamente -- grande surpresa --
01:18
but I've always gone out of my way to meet conservatives.
25
78260
2000
mas sempre saí dos meus caminhos para encontrar os conservadores.
01:20
I like hearing what they're thinking about;
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80260
2000
Eu gosto de ouvir sobre o que eles estão pensando;
01:22
I like seeing what they link to;
27
82260
2000
Eu gosto de ver para quais 'links' eles apontam;
01:24
I like learning a thing or two.
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84260
2000
Eu gosto de aprender uma ou duas coisas.
01:26
And so I was surprised when I noticed one day
29
86260
3000
E então, fiquei surpreso quando percebi certo dia
01:29
that the conservatives had disappeared from my Facebook feed.
30
89260
3000
que os conservadores haviam desaparecido do meu 'feed' do Facebook.
01:33
And what it turned out was going on
31
93260
2000
E o que estava acontecendo
01:35
was that Facebook was looking at which links I clicked on,
32
95260
4000
era que o Facebook observava em quais 'links' eu clicava,
01:39
and it was noticing that, actually,
33
99260
2000
e ele notava que, na verdade,
01:41
I was clicking more on my liberal friends' links
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101260
2000
Eu clicava mais nos 'links' dos meus amigos liberais
01:43
than on my conservative friends' links.
35
103260
3000
do que nos 'links' dos meus amigos conservadores.
01:46
And without consulting me about it,
36
106260
2000
E, sem me consultar sobre isto,
01:48
it had edited them out.
37
108260
2000
ele os deletou.
01:50
They disappeared.
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110260
3000
Eles desapareceram.
01:54
So Facebook isn't the only place
39
114260
2000
Pois bem, o Facebook não é o único lugar
01:56
that's doing this kind of invisible, algorithmic
40
116260
2000
que está fazendo este tipo de invisível, algorítmica
01:58
editing of the Web.
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3000
edição da 'web'.
02:01
Google's doing it too.
42
121260
2000
O Google o faz também.
02:03
If I search for something, and you search for something,
43
123260
3000
Se eu busco por algo e você busca este mesmo algo,
02:06
even right now at the very same time,
44
126260
2000
ainda que no mesmo instante,
02:08
we may get very different search results.
45
128260
3000
nós talvez tenhamos resultados de busca muito diferentes.
02:11
Even if you're logged out, one engineer told me,
46
131260
3000
Mesmo que você não esteja "logado", um engenheiro contou-me,
02:14
there are 57 signals
47
134260
2000
que existem 57 sinais
02:16
that Google looks at --
48
136260
3000
que o Google olha --
02:19
everything from what kind of computer you're on
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139260
3000
desde o tipo de computador no qual você está
02:22
to what kind of browser you're using
50
142260
2000
ao tipo de navegador que você usa
02:24
to where you're located --
51
144260
2000
até onde você se localiza --
02:26
that it uses to personally tailor your query results.
52
146260
3000
que ele usa para filtrar os seus resultados de busca.
02:29
Think about it for a second:
53
149260
2000
Pense sobre isto por um segundo:
02:31
there is no standard Google anymore.
54
151260
4000
não há mais um Google padrão.
02:35
And you know, the funny thing about this is that it's hard to see.
55
155260
3000
E sabe de uma coisa, o engraçado sobre isto é que é difícil de ver.
02:38
You can't see how different your search results are
56
158260
2000
Você não consegue ver quão diferentes são os seus resultados de busca
02:40
from anyone else's.
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160260
2000
dos das demais pessoas.
02:42
But a couple of weeks ago,
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162260
2000
Mas algumas semanas atrás,
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I asked a bunch of friends to Google "Egypt"
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164260
3000
eu pedi para um grupo de amigos 'googlear' a palavra "Egito"
02:47
and to send me screen shots of what they got.
60
167260
3000
e me enviarem as telas com os resultados que obtiveram.
02:50
So here's my friend Scott's screen shot.
61
170260
3000
Então, eis aqui a tela do meu amigo Scott.
02:54
And here's my friend Daniel's screen shot.
62
174260
3000
E aqui, a tela do meu amigo Daniel.
02:57
When you put them side-by-side,
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177260
2000
Quando você as coloca lado a lado,
02:59
you don't even have to read the links
64
179260
2000
você nem mesmo precisa ler os 'links'
03:01
to see how different these two pages are.
65
181260
2000
para ver quão diferentes estas duas páginas são.
03:03
But when you do read the links,
66
183260
2000
Mas quando você lê os 'links', de fato,
03:05
it's really quite remarkable.
67
185260
3000
é realmente muito marcante.
03:09
Daniel didn't get anything about the protests in Egypt at all
68
189260
3000
O Daniel não obteve nada sobre os protestos no Egito
03:12
in his first page of Google results.
69
192260
2000
em sua primeira página de resultados do Google.
03:14
Scott's results were full of them.
70
194260
2000
Os resultados do Scott estavam cheios deles.
03:16
And this was the big story of the day at that time.
71
196260
2000
E esta era a manchete do dia, naquele momento.
03:18
That's how different these results are becoming.
72
198260
3000
Isto é o quão diferentes estes resultados estão se tornando.
03:21
So it's not just Google and Facebook either.
73
201260
3000
E também não é apenas o Google e o Facebook.
03:24
This is something that's sweeping the Web.
74
204260
2000
Isto é algo que está varrendo a rede.
03:26
There are a whole host of companies that are doing this kind of personalization.
75
206260
3000
Há toda uma série de empresas que estão fazendo esse tipo de personalização.
03:29
Yahoo News, the biggest news site on the Internet,
76
209260
3000
O 'Yahoo News', o maior site de notícias da internet,
03:32
is now personalized -- different people get different things.
77
212260
3000
é agora personalizado -- pessoas diferentes obtêm diferentes notícias.
03:36
Huffington Post, the Washington Post, the New York Times --
78
216260
3000
o 'Huffington Post', o 'Washington Post', o 'New York Times' --
03:39
all flirting with personalization in various ways.
79
219260
3000
todos estão flertando com a personalização, de várias formas.
03:42
And this moves us very quickly
80
222260
3000
E isto no leva muito rapidamente
03:45
toward a world in which
81
225260
2000
para um mundo no qual
03:47
the Internet is showing us what it thinks we want to see,
82
227260
4000
a internet nos mostra aquilo que ela pensa que queremos ver,
03:51
but not necessarily what we need to see.
83
231260
3000
mas não necessariamente o que precisamos ver.
03:54
As Eric Schmidt said,
84
234260
3000
Como Eric Schmidt (diretor-executivo do Google) disse:
03:57
"It will be very hard for people to watch or consume something
85
237260
3000
"Será muito difícil para as pessoas assistirem ou consumirem algo
04:00
that has not in some sense
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240260
2000
que não tenha, em algum sentido,
04:02
been tailored for them."
87
242260
3000
sido feito sob medida para elas."
04:05
So I do think this is a problem.
88
245260
2000
Então, eu realmente penso que isto é um problema.
04:07
And I think, if you take all of these filters together,
89
247260
3000
E eu acho que, se você pegar todos estes filtros juntos,
04:10
you take all these algorithms,
90
250260
2000
você pega todos estes algoritmos,
04:12
you get what I call a filter bubble.
91
252260
3000
você tem o que eu chamo de filtro-bolha.
04:16
And your filter bubble is your own personal,
92
256260
3000
E o seu filtro-bolha é o seu próprio, pessoal
04:19
unique universe of information
93
259260
2000
e único universo de informação
04:21
that you live in online.
94
261260
2000
com o qual você vive 'on-line'.
04:23
And what's in your filter bubble
95
263260
3000
E o que está no seu filtro-bolha
04:26
depends on who you are, and it depends on what you do.
96
266260
3000
depende de quem você é, e depende do que você faz.
04:29
But the thing is that you don't decide what gets in.
97
269260
4000
Mas a questão é que você não decide o que entra.
04:33
And more importantly,
98
273260
2000
E mais importante,
04:35
you don't actually see what gets edited out.
99
275260
3000
você, na verdade, não vê o que fica de fora.
04:38
So one of the problems with the filter bubble
100
278260
2000
Então, um dos problemas com o filtro-bolha
04:40
was discovered by some researchers at Netflix.
101
280260
3000
foi descoberto por alguns pesquisadores da Netflix.
04:43
And they were looking at the Netflix queues, and they noticed something kind of funny
102
283260
3000
E eles estavam olhando as listas de dados da Netflix e notaram algo engraçado
04:46
that a lot of us probably have noticed,
103
286260
2000
que muitos de nós provavelmente já notaram,
04:48
which is there are some movies
104
288260
2000
que existem alguns filmes
04:50
that just sort of zip right up and out to our houses.
105
290260
3000
que aparecem, e logo desaparecem de nossas casas.
04:53
They enter the queue, they just zip right out.
106
293260
3000
Eles entram na lista e simplesmente desaparecem, em seguida.
04:56
So "Iron Man" zips right out,
107
296260
2000
Então, "Homem de Ferro" logo desaparece
04:58
and "Waiting for Superman"
108
298260
2000
enquanto que "Esperando pelo Super-homem"
05:00
can wait for a really long time.
109
300260
2000
pode esperar por um tempo realmente longo.
05:02
What they discovered
110
302260
2000
O que eles descobriram
05:04
was that in our Netflix queues
111
304260
2000
foi que em nossas listas do Netflix
05:06
there's this epic struggle going on
112
306260
3000
há esta épica batalha em curso
05:09
between our future aspirational selves
113
309260
3000
entre nossas futuras aspirações pessoais
05:12
and our more impulsive present selves.
114
312260
3000
e nosso presente mais impulsivo e íntimo.
05:15
You know we all want to be someone
115
315260
2000
Vocês sabem que todos queremos ser alguém
05:17
who has watched "Rashomon,"
116
317260
2000
que assistiu ao "Rashomon" (filme cult japonês da decáda de 50),
05:19
but right now
117
319260
2000
mas, neste exato momento,
05:21
we want to watch "Ace Ventura" for the fourth time.
118
321260
3000
nós queremos assistir "Ace Ventura" pela quarta vez.
05:24
(Laughter)
119
324260
3000
(Risos)
05:27
So the best editing gives us a bit of both.
120
327260
2000
Então, a melhor edição nos dá um pouco de ambos.
05:29
It gives us a little bit of Justin Bieber
121
329260
2000
Ela nos dá um pouco de Justin Bieber
05:31
and a little bit of Afghanistan.
122
331260
2000
e um pouco sobre o Afeganistão.
05:33
It gives us some information vegetables;
123
333260
2000
Ela nos dá algumas informações "vegetarianas",
05:35
it gives us some information dessert.
124
335260
3000
ela nos dá algumas informações do tipo sobremesa.
05:38
And the challenge with these kinds of algorithmic filters,
125
338260
2000
E o desafio com estes tipos de filtros algorítmicos,
05:40
these personalized filters,
126
340260
2000
estes filtros personalizados,
05:42
is that, because they're mainly looking
127
342260
2000
é que, pelo fato de que eles olham principalmente
05:44
at what you click on first,
128
344260
4000
para aquilo que você clica em primeiro lugar,
05:48
it can throw off that balance.
129
348260
4000
eles podem comprometer o equilíbrio.
05:52
And instead of a balanced information diet,
130
352260
3000
E, ao invés de uma dieta balanceada de informação,
05:55
you can end up surrounded
131
355260
2000
você pode acabar rodeado
05:57
by information junk food.
132
357260
2000
por informações do tipo "porcariada alimentar".
05:59
What this suggests
133
359260
2000
O que isto sugere
06:01
is actually that we may have the story about the Internet wrong.
134
361260
3000
é que, na verdade, obtenhemos talvez a história equivocada sobre a internet.
06:04
In a broadcast society --
135
364260
2000
Em uma sociedade de transmissão (de rádio e TV) --
06:06
this is how the founding mythology goes --
136
366260
2000
é assim que o 'mito de origem' acontece --
06:08
in a broadcast society,
137
368260
2000
em uma sociedade de transmissão,
06:10
there were these gatekeepers, the editors,
138
370260
2000
existiam estes porteiros, os editores,
06:12
and they controlled the flows of information.
139
372260
3000
e eles controlavam os fluxos de informação.
06:15
And along came the Internet and it swept them out of the way,
140
375260
3000
E veio a internet e os varreu para fora do caminho,
06:18
and it allowed all of us to connect together,
141
378260
2000
e ela permitiu que nos conectássemos,
06:20
and it was awesome.
142
380260
2000
e era ótimo!
06:22
But that's not actually what's happening right now.
143
382260
3000
Mas não é isso que, na verdade, está acontecendo agora.
06:26
What we're seeing is more of a passing of the torch
144
386260
3000
O que estamos vendo é mais uma passagem do bastão
06:29
from human gatekeepers
145
389260
2000
dos porteiros humanos
06:31
to algorithmic ones.
146
391260
3000
para os algorítmicos.
06:34
And the thing is that the algorithms
147
394260
3000
E a questão é que os algoritmos
06:37
don't yet have the kind of embedded ethics
148
397260
3000
não possuem ainda o tipo ética arraigada
06:40
that the editors did.
149
400260
3000
que os editores possuiam.
06:43
So if algorithms are going to curate the world for us,
150
403260
3000
Então, se os algoritmos serão os curadores do mundo para nós,
06:46
if they're going to decide what we get to see and what we don't get to see,
151
406260
3000
se eles decidirão o que veremos e o que não veremos,
06:49
then we need to make sure
152
409260
2000
então precisamos ter certeza
06:51
that they're not just keyed to relevance.
153
411260
3000
de que eles não estarão atados apenas à relevância.
06:54
We need to make sure that they also show us things
154
414260
2000
Precisamos ter certeza que eles também nos mostrarão coisas
06:56
that are uncomfortable or challenging or important --
155
416260
3000
que são desconfortáveis ou desfiadoras ou importantes --
06:59
this is what TED does --
156
419260
2000
isto é o que o TED faz, correto? --
07:01
other points of view.
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421260
2000
outros pontos de vista.
07:03
And the thing is, we've actually been here before
158
423260
2000
E a questão é que já passamos por isso antes
07:05
as a society.
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425260
2000
como sociedade.
07:08
In 1915, it's not like newspapers were sweating a lot
160
428260
3000
Em 1915, não era que os jornais se esforçavam muito
07:11
about their civic responsibilities.
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431260
3000
sobre suas responsabilidades civis.
07:14
Then people noticed
162
434260
2000
Então, as pessoas perceberam
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that they were doing something really important.
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436260
3000
que eles faziam algo realmente importante.
07:19
That, in fact, you couldn't have
164
439260
2000
Que, de fato, você não poderia ter
07:21
a functioning democracy
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441260
2000
uma democracia funcionante
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if citizens didn't get a good flow of information,
166
443260
4000
se os cidadãos não conseguissem um bom fluxo de informação.
07:28
that the newspapers were critical because they were acting as the filter,
167
448260
3000
Por isso que os jornais foram fundamentais, pois eles atuaram com um filtro
07:31
and then journalistic ethics developed.
168
451260
2000
e assim a ética jornalística se desenvolveu.
07:33
It wasn't perfect,
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453260
2000
Ela não era perfeita,
07:35
but it got us through the last century.
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455260
3000
mas nos conduziu pelo último século.
07:38
And so now,
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458260
2000
E agora então,
07:40
we're kind of back in 1915 on the Web.
172
460260
3000
estamos como que de volta a 1915, na web.
07:44
And we need the new gatekeepers
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464260
3000
E precisamos de novos porteiros
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to encode that kind of responsibility
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467260
2000
para registrarem aquele tipo de responsabilidade
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into the code that they're writing.
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469260
2000
no código que eles estão escrevendo.
07:51
I know that there are a lot of people here from Facebook and from Google --
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471260
3000
Eu sei que temos aqui muitas pessoas do Facebook e do Google --
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Larry and Sergey --
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474260
2000
Larry e Sergey --
07:56
people who have helped build the Web as it is,
178
476260
2000
pessoas que ajudaram a construir a web como ela é,
07:58
and I'm grateful for that.
179
478260
2000
e eu sou grato por isso.
08:00
But we really need you to make sure
180
480260
3000
Mas realmente precisamos que vocês se certifiquem
08:03
that these algorithms have encoded in them
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483260
3000
que estes algoritmos tenham codificados neles
08:06
a sense of the public life, a sense of civic responsibility.
182
486260
3000
um senso de vida pública, um senso de responsabilidade cívica.
08:09
We need you to make sure that they're transparent enough
183
489260
3000
Precisamos que vocês assegurem que eles sejam transparentes o bastante
08:12
that we can see what the rules are
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492260
2000
do modo que possamos ver quais são as regras
08:14
that determine what gets through our filters.
185
494260
3000
que determinam o que passa pelos nossos filtros.
08:17
And we need you to give us some control
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497260
2000
E precisamos que vocês nos dêem algum controle,
08:19
so that we can decide
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499260
2000
para que possamos decidir
08:21
what gets through and what doesn't.
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501260
3000
o que passa e o que não passa.
08:24
Because I think
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504260
2000
Pois eu penso
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we really need the Internet to be that thing
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506260
2000
que realmente precisamos que a internet seja aquela coisa
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that we all dreamed of it being.
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508260
2000
que todos sonhamos que ela fosse.
08:30
We need it to connect us all together.
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510260
3000
Precisamos que ela conecte a todos nós.
08:33
We need it to introduce us to new ideas
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513260
3000
Precisamos que ela nos introduza em novas ideias,
08:36
and new people and different perspectives.
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516260
3000
novas pessoas e diferentes perspectivas.
08:40
And it's not going to do that
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520260
2000
E ela não fará isso
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if it leaves us all isolated in a Web of one.
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522260
3000
se nos deixar isolados em uma "rede de um".
08:45
Thank you.
197
525260
2000
Obrigado.
08:47
(Applause)
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11000
(Aplausos)
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