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

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Catarina Mendes Revisora: Isabel Vaz Belchior
00:12
This story starts with these two --
0
12835
2993
Esta história começa com estes dois
00:15
my kids.
1
15852
1258
— os meus filhos.
00:17
We were hiking in the Oakland woods
2
17134
1682
Estávamos a caminhar nos bosques de Oakland
00:18
when my daughter noticed a plastic tub of cat litter in a creek.
3
18840
4134
quando a minha filha reparou numa caixa plástica de areia de gato
que estava num riacho.
00:23
She looked at me and said,
4
23467
1662
Ela olhou para mim e disse:
00:25
"Daddy?
5
25153
2507
"Pai?
00:27
That doesn't go there."
6
27684
1650
"Aquilo não devia estar ali."
00:29
When she said that, it reminded me of summer camp.
7
29358
2422
Quando me disse isto, lembrei-me dos campos de verão.
00:31
On the morning of visiting day,
8
31804
1498
Na manhã do dia de visitas,
00:33
right before they'd let our anxious parents come barreling through the gates,
9
33326
3663
antes de deixarem os nossos pais atravessar os portões,
o nosso diretor dizia-nos:
00:37
our camp director would say,
10
37013
1369
00:38
"Quick! Everyone pick up five pieces of litter."
11
38406
2309
"Rápido! Toda a gente pega em cinco pedaços de lixo."
00:40
You get a couple hundred kids each picking up five pieces,
12
40739
3040
Quando há umas cem crianças, cada a pegar em cinco pedaços de lixo,
00:43
and pretty soon, you've got a much cleaner camp.
13
43803
2573
têm um acampamento muito mais limpo.
00:46
So I thought,
14
46400
1159
Então eu pensei:
00:47
why not apply that crowdsourced cleanup model to the entire planet?
15
47583
4537
"Porque não aplicar este modelo de limpeza em todo o planeta?"
00:52
And that was the inspiration for Litterati.
16
52144
2951
E foi esta a inspiração para a Litterati.
00:55
The vision is to create a litter-free world.
17
55119
3349
A nossa visão é criar um mundo sem lixo.
00:58
Let me show you how it started.
18
58492
1508
Vou mostrar como isto começou.
01:00
I took a picture of a cigarette using Instagram.
19
60024
3386
Usei o Instagram para tirar uma foto de um cigarro.
01:04
Then I took another photo ...
20
64042
1867
Depois tirei outra foto...
01:05
and another photo ...
21
65933
1557
e outra foto...
01:07
and another photo.
22
67514
1167
e outra foto.
01:08
And I noticed two things:
23
68705
1286
E notei duas coisas:
01:10
one, litter became artistic and approachable;
24
70015
3472
um, o lixo tornou-se artístico e acessível;
01:14
and two,
25
74064
1151
e dois,
01:15
at the end of a few days, I had 50 photos on my phone
26
75239
2515
ao fim de uns dias, tinha 50 fotos no meu telefone
01:17
and I had picked up each piece,
27
77778
1587
e tinha apanhado cada pedaço,
01:19
and I realized that I was keeping a record
28
79389
2385
e apercebi-me que estava a manter um registo
01:21
of the positive impact I was having on the planet.
29
81798
3151
do impacto positivo que eu estava a ter no planeta.
01:24
That's 50 less things that you might see,
30
84973
2188
Isto são menos 50 coisas que vocês poderiam ver,
01:27
or you might step on,
31
87185
1243
ou poderiam pisar,
01:28
or some bird might eat.
32
88452
1458
ou algum pássaro poderia comer.
01:30
So I started telling people what I was doing,
33
90589
2652
Então comecei a dizer às pessoas o que estava a fazer,
01:33
and they started participating.
34
93265
2356
e elas começaram a participar.
01:36
One day,
35
96651
1693
Um dia,
01:38
this photo showed up from China.
36
98368
2528
apareceu esta foto da China.
01:41
And that's when I realized
37
101859
1271
E foi aí que me apercebi
01:43
that Litterati was more than just pretty pictures;
38
103154
3266
que a Litterati era mais que apenas fotos bonitas;
01:46
we were becoming a community that was collecting data.
39
106444
3369
estávamos a tornar-nos uma comunidade que recolhe dados.
01:50
Each photo tells a story.
40
110689
1890
Cada foto conta uma história.
01:53
It tells us who picked up what,
41
113099
2193
Diz-nos quem apanhou o quê,
01:55
a geotag tells us where
42
115316
2011
uma marca geográfica diz-nos onde
01:57
and a time stamp tells us when.
43
117351
2030
e um selo de tempo diz-nos quando.
01:59
So I built a Google map,
44
119826
2429
Então construí um mapa do Google,
02:02
and started plotting the points where pieces were being picked up.
45
122279
4053
e comecei a traçar os pontos onde o lixo estava a ser apanhado.
02:06
And through that process, the community grew
46
126356
3918
E através deste processo, a comunidade cresceu
02:10
and the data grew.
47
130298
1639
e os dados cresceram.
02:12
My two kids go to school right in that bullseye.
48
132626
3461
Os meus dois filhos andam na escola que fica naquele alvo.
02:16
Litter:
49
136945
1211
Lixo:
02:18
it's blending into the background of our lives.
50
138180
2704
está a misturar-se em plano de fundo com as nossas vidas.
02:20
But what if we brought it to the forefront?
51
140908
2099
Mas e se nós o trouxéssemos para a frente?
02:23
What if we understood exactly what was on our streets,
52
143031
2912
E se nós percebêssemos exatamente o que está nas nossas ruas,
02:25
our sidewalks
53
145967
1389
nos nossos passeios
02:27
and our school yards?
54
147380
1538
e nos nossos pátios das escolas?
02:28
How might we use that data to make a difference?
55
148942
3247
Como poderíamos usar estes dados para fazer a diferença?
02:33
Well, let me show you.
56
153009
1198
Deixem-me mostrar-vos.
02:34
The first is with cities.
57
154231
1385
A primeira é com as cidades.
02:36
San Francisco wanted to understand what percentage of litter was cigarettes.
58
156238
4639
São Francisco queria perceber que percentagem do lixo eram os cigarros.
02:40
Why?
59
160901
1162
Porquê?
02:42
To create a tax.
60
162087
1209
Para criar um imposto.
02:43
So they put a couple of people in the streets
61
163893
2135
Então, puseram algumas pessoas nas ruas
02:46
with pencils and clipboards,
62
166052
1361
com lápis e blocos,
02:47
who walked around collecting information
63
167437
2063
a recolher informações
02:49
which led to a 20-cent tax on all cigarette sales.
64
169524
3111
o que levou a um imposto de 20 cêntimos sobre todas as vendas de cigarros.
02:53
And then they got sued
65
173607
2153
Depois foram processados
02:55
by big tobacco,
66
175784
1176
por grandes tabaqueiras,
02:56
who claimed that collecting information with pencils and clipboards
67
176984
3216
que alegavam que a recolha de informações com lápis e blocos
03:00
is neither precise nor provable.
68
180224
2331
não é exata nem demonstrável.
Então ligaram-me a perguntar se a nossa tecnologia os podia ajudar.
03:03
The city called me and asked if our technology could help.
69
183274
3680
03:06
I'm not sure they realized
70
186978
1249
Não sei se eles se aperceberam de que a nossa tecnologia
03:08
that our technology was my Instagram account --
71
188251
2248
era a minha conta do Instagram.
03:10
(Laughter)
72
190523
1039
03:11
But I said, "Yes, we can."
73
191586
1266
Mas eu disse-lhes: "Sim, conseguimos."
03:12
(Laughter)
74
192876
1016
03:13
"And we can tell you if that's a Parliament or a Pall Mall.
75
193916
3908
(Risos)
"E podemos dizer-vos se é um Parliament ou um Pall Mall.
03:17
Plus, every photograph is geotagged and time-stamped,
76
197848
3425
"Além disso, cada fotografia tem uma marca geográfica e um selo de tempo,
03:21
providing you with proof."
77
201297
1381
"fornecendo-vos provas."
03:23
Four days and 5,000 pieces later,
78
203659
3220
Quatro dias e 5000 fotos depois,
03:26
our data was used in court to not only defend but double the tax,
79
206903
4938
os nossos dados foram utilizados em tribunal não só para defender
mas também para duplicar o imposto,
03:31
generating an annual recurring revenue of four million dollars
80
211865
4323
gerando uma receita anual recorrente de quatro milhões de dólares
03:36
for San Francisco to clean itself up.
81
216212
2295
para São Francisco se limpar.
03:39
Now, during that process I learned two things:
82
219821
2235
Durante este processo aprendi duas coisas:
primeiro, que o Instagram não é a ferramenta certa.
03:42
one, Instagram is not the right tool --
83
222080
2554
03:44
(Laughter)
84
224658
1031
(Risos)
03:45
so we built an app.
85
225713
1503
Por isso, construímos uma "app".
03:47
And two, if you think about it,
86
227240
1633
E segundo, se pensarem nisso,
03:48
every city in the world has a unique litter fingerprint,
87
228897
3617
todas as cidades do mundo têm uma pegada ecológica única,
03:52
and that fingerprint provides both the source of the problem
88
232538
3836
e essa pegada dá-nos tanto a fonte do problema
03:56
and the path to the solution.
89
236398
1921
como o caminho para a solução.
03:59
If you could generate a revenue stream
90
239466
2378
Se podemos gerar um fluxo de receitas
04:01
just by understanding the percentage of cigarettes,
91
241868
2463
apenas ao percebermos a percentagem de cigarros,
04:04
well, what about coffee cups
92
244355
2096
bem, então e os copos de café?
04:06
or soda cans
93
246475
1706
Ou as latas de refrigerantes?
04:08
or plastic bottles?
94
248205
1414
Ou as garrafas de plástico?
04:10
If you could fingerprint San Francisco, well, how about Oakland
95
250321
3201
Se pudemos digitalizar São Francisco, então e Oakland?
04:13
or Amsterdam
96
253546
1696
Ou Amesterdão?
04:15
or somewhere much closer to home?
97
255266
2970
Ou algum lugar muito mais perto de casa?
04:19
And what about brands?
98
259228
1234
E as marcas?
04:20
How might they use this data
99
260486
1901
Como é que eles podem usar estes dados
04:22
to align their environmental and economic interests?
100
262411
4212
para alinharem os seus interesses ambientais e económicos?
04:27
There's a block in downtown Oakland that's covered in blight.
101
267466
3212
Há um quarteirão no centro de Oakland que está coberto de lixo.
04:31
The Litterati community got together and picked up 1,500 pieces.
102
271145
4104
A comunidade Litterati uniu-se e, juntos, apanhámos 1500 pedaços.
04:35
And here's what we learned:
103
275632
1340
Aqui está o que aprendemos:
04:36
most of that litter came from a very well-known taco brand.
104
276996
3210
a maior parte do lixo vinha de uma marca muito conhecida de tacos.
04:41
Most of that brand's litter were their own hot sauce packets,
105
281558
3577
A maior parte do lixo dessa marca eram pacotes de molho piripiri,
04:46
and most of those hot sauce packets hadn't even been opened.
106
286258
3626
e a maior parte ainda por abrir.
04:51
The problem and the path to the solution --
107
291785
2715
O problema e o caminho para a solução:
04:54
well, maybe that brand only gives out hot sauce upon request
108
294524
3961
talvez esta marca só dê molho piripiri mediante solicitação
04:58
or installs bulk dispensers
109
298509
2009
ou instale uma distribuidora de molho
05:00
or comes up with more sustainable packaging.
110
300542
2552
ou utilize embalagens mais sustentáveis.
05:03
How does a brand take an environmental hazard,
111
303118
2969
Como é que uma marca assume um risco ambiental,
05:06
turn it into an economic engine
112
306111
2006
transforma-o num motor económico
05:08
and become an industry hero?
113
308141
1768
e se torna um herói da indústria?
05:11
If you really want to create change,
114
311112
2202
Se realmente querem criar mudança,
05:13
there's no better place to start than with our kids.
115
313338
2874
não há lugar melhor para começar do que pelos nossos filhos.
05:16
A group of fifth graders picked up 1,247 pieces of litter
116
316236
3403
Um grupo de alunos do quinto ano apanhou 1247 pedaços de lixo
05:19
just on their school yard.
117
319663
1848
apenas no pátio da escola.
05:21
And they learned that the most common type of litter
118
321535
2532
E aprenderam que o tipo mais comum de lixo
05:24
were the plastic straw wrappers from their own cafeteria.
119
324091
3234
eram as embalagens de plástico das palhinhas da cafetaria.
05:27
So these kids went to their principal and asked,
120
327767
2529
Então as crianças foram falar com o diretor e perguntaram:
05:30
"Why are we still buying straws?"
121
330320
1660
"Porque é que ainda estamos a comprar palhinhas?"
05:32
And they stopped.
122
332986
1755
E eles pararam.
05:34
And they learned that individually they could each make a difference,
123
334765
3654
E aprenderam que, individualmente, cada um poderia fazer a diferença,
05:38
but together they created an impact.
124
338443
2338
mas juntos criaram um impacto.
05:41
It doesn't matter if you're a student or a scientist,
125
341323
4012
Não interessa se são estudantes ou cientistas,
05:45
whether you live in Honolulu or Hanoi,
126
345359
3135
se vivem em Honolulu ou em Hanói,
05:48
this is a community for everyone.
127
348518
2441
esta é uma comunidade para toda a gente.
05:51
It started because of two little kids in the Northern California woods,
128
351794
4679
Começou por causa de duas crianças nos bosques do norte da Califórnia,
05:56
and today it's spread across the world.
129
356497
2814
e hoje está espalhada pelo mundo.
05:59
And you know how we're getting there?
130
359758
1783
Sabem como estamos a chegar lá?
06:01
One piece at a time.
131
361887
1878
Um pedaço de lixo de cada vez.
06:04
Thank you.
132
364328
1215
Obrigado.
06:05
(Applause)
133
365567
3618
(Aplausos)
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