Clay Shirky: How cognitive surplus will change the world

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TED


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

Tradutor: Sofia Nunes Revisora: Rafael Eufrasio
00:16
The story starts in Kenya
0
16260
2000
A história começa no Kenya
00:18
in December of 2007,
1
18260
2000
em Dezembro de 2007,
00:20
when there was a disputed presidential election,
2
20260
2000
quando houve uma eleição presidencial disputada.
00:22
and in the immediate aftermath of that election,
3
22260
3000
E como consequência imediata dessa eleição,
00:25
there was an outbreak of ethnic violence.
4
25260
2000
houve uma explosão de violência étnica.
00:27
And there was a lawyer in Nairobi, Ory Okolloh --
5
27260
3000
E houve uma advogada em Nairobi, Ory Okolloh --
00:30
who some of you may know from her TEDTalk --
6
30260
2000
que alguns de vocês podem conhecer da sua TEDTalk --
00:32
who began blogging about it on her site,
7
32260
2000
que começou um blog acerca disso no seu site,
00:34
Kenyan Pundit.
8
34260
2000
Kenyan Pundit.
00:36
And shortly after the election and the outbreak of violence,
9
36260
3000
E pouco tempo depois da eleição e da explosão de violência,
00:39
the government suddenly imposed
10
39260
2000
o governo de repente impôs
00:41
a significant media blackout.
11
41260
2000
um blackout significativo nos meios de comunicação.
00:43
And so weblogs went from being
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43260
2000
E então os blogs passaram de
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commentary as part of the media landscape
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45260
2000
comentários como parte do panorama dos meios de comunicação social
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to being a critical part of the media landscape
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47260
3000
a uma parte crítica do panorama dos meios de comunicação social
00:50
in trying to understand where the violence was.
15
50260
3000
ao tentar perceber onde estava a violência.
00:53
And Okolloh solicited
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53260
2000
E Okolloh solicitou
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from her commenters
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55260
2000
aos seus comentadores
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more information about what was going on.
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57260
2000
mais informação acerca do que se estava a passar.
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The comments began pouring in,
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2000
E começaram a chover os comentários.
01:01
and Okolloh would collate them. She would post them.
20
61260
2000
E Okolloh colecionava-os. Ela colocava-os no blog.
01:03
And she quickly said, "It's too much.
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63260
2000
E ela rapidamente disse, "É demais.
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I could do this all day every day
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65260
2000
Eu podia fazer isto todo o dia, todos os dias
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and I can't keep up.
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67260
2000
e não ia ser capaz de acompanhar.
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There is more information
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69260
2000
Há mais informação
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about what's going on in Kenya right now
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71260
2000
acerca do que se está a passar no Kenya neste preciso momento
01:13
than any one person can manage.
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73260
2000
do que qualquer pessoa possa imaginar.
01:15
If only there was a way to automate this."
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75260
2000
Se ao menos houvesse uma maneira de automatizar isto."
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And two programmers who read her blog
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77260
2000
E dois programadores que leram o blog
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held their hands up and said, "We could do that,"
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79260
3000
levantaram as suas mãos e disseram, "Nós podíamos fazer isso."
01:22
and in 72 hours, they launched Ushahidi.
30
82260
3000
E em 72 horas, eles lançaram o Ushahidi.
01:25
Ushahidi -- the name means "witness"
31
85260
2000
Ushahidi -- o nome significa "testemunha"
01:27
or "testimony" in Swahili --
32
87260
2000
ou "testemunho" em Swahili --
01:29
is a very simple way of taking reports from the field,
33
89260
3000
é uma maneira muito simples de pegar em relatórios daquilo que se passa no terreno,
01:32
whether it's from the web or, critically,
34
92260
3000
seja a partir da web ou, criticamente,
01:35
via mobile phones and SMS,
35
95260
2000
através de telemóveis e SMS,
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aggregating it and putting it on a map.
36
97260
3000
agregar tudo isso e colocar num mapa.
01:40
That's all it is, but that's all that's needed
37
100260
2000
E é apenas isso, mas isso é tudo o que é preciso.
01:42
because what it does is it takes the tacit information
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102260
3000
Porque o que faz é que leva a informação tácita
01:45
available to the whole population --
39
105260
2000
disponibilizando-a a toda a população --
01:47
everybody knows where the violence is,
40
107260
2000
toda a gente sabe onde está a violência,
01:49
but no one person knows what everyone knows --
41
109260
3000
mas nenhuma pessoa sabe o que toda a gente sabe --
01:52
and it takes that tacit information
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112260
2000
e leva essa informação tácita
01:54
and it aggregates it,
43
114260
2000
e agrega-a,
01:56
and it maps it and it makes it public.
44
116260
2000
planeia-a e torna-a pública.
01:58
And that, that maneuver
45
118260
2000
E isso, essa manobra
02:00
called "crisis mapping,"
46
120260
2000
chamada "mapeamento de crise"
02:02
was kicked off in Kenya
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122260
3000
foi lançada no Kenya
02:05
in January of 2008.
48
125260
2000
em Janeiro de 2008.
02:07
And enough people looked at it and found it valuable enough
49
127260
3000
E um número suficiente de pessoas olharam para isso e consideraram que era algo suficientemente valioso
02:10
that the programmers who created Ushahidi
50
130260
2000
tanto, que os programadores que criaram o Ushahidi
02:12
decided they were going to make it open source
51
132260
2000
decidiram que iriam fazê-lo open source
02:14
and turn it into a platform.
52
134260
2000
e torná-lo uma plataforma.
02:16
It's since been deployed in Mexico
53
136260
2000
Desde então foi implementado no México
02:18
to track electoral fraud.
54
138260
2000
para detectar fraude eleitoral.
02:20
It's been deployed in Washington D.C. to track snow cleanup.
55
140260
3000
Foi implementado em Washington D.C. para localizar limpezas de neve.
02:23
And it's been used most famously in Haiti
56
143260
2000
E tem sido usado mais mediaticamente no Haiti
02:25
in the aftermath of the earthquake.
57
145260
3000
na sequência do sismo.
02:28
And when you look at the map
58
148260
2000
E quando olham para o mapa
02:30
now posted on the Ushahidi front page,
59
150260
2000
que está agora na primeira página do Ushahidi,
02:32
you can see that the number of deployments in Ushahidi
60
152260
2000
podem ver que o número de implementações no Ushahidi
02:34
has gone worldwide, all right?
61
154260
3000
se espalhou pelo mundo, certo?
02:37
This went from a single idea
62
157260
2000
Isto partiu de uma simples ideia
02:39
and a single implementation
63
159260
2000
e uma simples implementação
02:41
in East Africa in the beginning of 2008
64
161260
3000
na África Oriental no início de 2008
02:44
to a global deployment
65
164260
2000
até atingir uma implementação global
02:46
in less than three years.
66
166260
3000
em menos de três anos.
02:49
Now what Okolloh did
67
169260
3000
Agora o que Okolloh fez
02:52
would not have been possible
68
172260
2000
não teria sido possível
02:54
without digital technology.
69
174260
3000
sem tecnologia digital.
02:57
What Okolloh did would not have been possible
70
177260
3000
O que Okolloh fez não teria sido possível
03:00
without human generosity.
71
180260
2000
sem generosidade humana.
03:02
And the interesting moment now,
72
182260
2000
E agora o ponto interessante,
03:04
the number of environments
73
184260
2000
é o número de ambientes
03:06
where the social design challenge
74
186260
2000
em que o desafio do design social
03:08
relies on both of those things being true.
75
188260
3000
se apoia, desde que ambas as condições estejam satisfeitas.
03:11
That is the resource that I'm talking about.
76
191260
3000
É desse recurso que estou a falar.
03:14
I call it cognitive surplus.
77
194260
2000
Eu chamo-o "excedente cognitivo".
03:16
And it represents the ability
78
196260
2000
E representa a habilidade
03:18
of the world's population
79
198260
2000
da população mundial
03:20
to volunteer and to contribute and collaborate
80
200260
3000
para se voluntariar e contribuir e colaborar
03:23
on large, sometimes global, projects.
81
203260
3000
em projectos grandes, por vezes globais.
03:26
Cognitive surplus is made up of two things.
82
206260
2000
O excedente cognitivo é constituído por duas coisas.
03:28
The first, obviously, is the world's free time and talents.
83
208260
3000
A primeira, obviamente, é o tempo livre que existe no mundo e os talentos.
03:31
The world has over
84
211260
2000
O mundo tem mais de
03:33
a trillion hours a year
85
213260
3000
um bilião de horas por ano
03:36
of free time
86
216260
2000
de tempo livre
03:38
to commit to shared projects.
87
218260
2000
para se comprometer com projectos partilhados.
03:40
Now, that free time existed in the 20th century,
88
220260
2000
Agora, esse tempo livre existiu no século XX,
03:42
but we didn't get Ushahidi in the 20th century.
89
222260
3000
mas nós não tivemos o Ushahidi no século XX.
03:45
That's the second half of cognitive surplus.
90
225260
2000
Essa é a segunda metade do excedente cognitivo.
03:47
The media landscape in the 20th century
91
227260
2000
O panorama dos meios de comunicação social no século XX
03:49
was very good at helping people consume,
92
229260
3000
era muito bom a estimular o consumo.
03:52
and we got, as a result,
93
232260
2000
E nós tornámo-nos, como resultado,
03:54
very good at consuming.
94
234260
2000
muito bons a consumir.
03:56
But now that we've been given media tools --
95
236260
2000
Mas agora que nos foram dadas ferramentas --
03:58
the Internet, mobile phones -- that let us do more than consume,
96
238260
3000
a Internet, telemóveis -- que nos permitem fazer mais do que consumir,
04:01
what we're seeing is that people weren't couch potatoes
97
241260
3000
o que estamos a ver é que as pessoas não passavam o tempo sentadas no sofá
04:04
because we liked to be.
98
244260
2000
porque gostavam.
04:06
We were couch potatoes because that was
99
246260
2000
Passávamos o tempo sentados no sofá porque essa era
04:08
the only opportunity given to us.
100
248260
2000
a oportunidade que nos era dada.
04:10
We still like to consume, of course.
101
250260
2000
Nós ainda gostamos de consumir, claro.
04:12
But it turns out we also like to create,
102
252260
2000
Mas acontece que também gostamos de criar,
04:14
and we like to share.
103
254260
3000
e gostamos de partilhar.
04:17
And it's those two things together --
104
257260
2000
E são essas duas coisas juntas --
04:19
ancient human motivation
105
259260
2000
a antiga motivação humana
04:21
and the modern tools to allow that motivation
106
261260
2000
e as ferramentas modernas que permitem que essa motivação
04:23
to be joined up in large-scale efforts --
107
263260
3000
se associe a esforços em larga-escala --
04:26
that are the new design resource.
108
266260
3000
que são o novo recurso do design.
04:29
And using cognitive surplus,
109
269260
2000
E ao utilizar o excedente cognitivo
04:31
we're starting to see truly incredible experiments
110
271260
3000
estamos a começar a assistir a tentativas incríveis
04:34
in scientific, literary,
111
274260
2000
nas ciências, literatura,
04:36
artistic, political efforts.
112
276260
3000
artes, e política.
04:39
Designing.
113
279260
2000
Desenhando.
04:41
We're also getting, of course, a lot of LOLcats.
114
281260
3000
Estamos também a obter, claro, muitos LOLcats.
04:44
LOLcats are cute pictures of cats
115
284260
2000
LOLcats são imagens bonitinhas de gatos
04:46
made cuter with the addition of cute captions.
116
286260
3000
tornadas ainda mais bonitinhas através da adição de legendas bonitinhas.
04:49
And they are also
117
289260
2000
E são também
04:51
part of the abundant media landscape we're getting now.
118
291260
3000
parte do panorama de meios de comunicação social abundante que estamos a ter agora.
04:54
This is one of the participatory --
119
294260
2000
Este é um dos --
04:56
one of the participatory models
120
296260
2000
um dos modelos participatórios
04:58
we see coming out of that, along with Ushahidi.
121
298260
3000
que vemos surgir em paralelo com o Ushahidi.
05:01
Now I want to stipulate, as the lawyers say,
122
301260
2000
Agora o que queremos estipular, como dizem os advogados,
05:03
that LOLcats are the stupidest possible
123
303260
2000
é que os LOLcats são o acto criativo
05:05
creative act.
124
305260
2000
mais estúpido possível.
05:07
There are other candidates of course,
125
307260
2000
Há outros candidatos, claro,
05:09
but LOLcats will do as a general case.
126
309260
3000
mas os LOLcats vão servir como exemplo geral.
05:12
But here's the thing:
127
312260
2000
Mas eis a questão.
05:14
The stupidest possible creative act
128
314260
2000
O acto criativo mais estúpido possível
05:16
is still a creative act.
129
316260
3000
é mesmo assim um acto criativo.
05:19
Someone who has done something like this,
130
319260
3000
Alguém que fez algo como isto,
05:22
however mediocre and throwaway,
131
322260
3000
por muito medíocre e dispensável que seja,
05:25
has tried something, has put something forward in public.
132
325260
3000
tentou algo, colocou algo em público.
05:28
And once they've done it, they can do it again,
133
328260
3000
E depois de o terem feito uma vez, podem fazê-lo outra vez.
05:31
and they could work on getting it better.
134
331260
2000
E poderiam tentar fazê-lo melhor.
05:33
There is a spectrum between mediocre work and good work,
135
333260
3000
Existe um espectro entre o trabalho medíocre e o bom trabalho.
05:36
and as anybody who's worked as an artist or a creator knows,
136
336260
3000
E tal como qualquer pessoa que tenha trabalhado como artista ou criador sabe,
05:39
it's a spectrum you're constantly
137
339260
2000
é um espectro onde se está constantemente
05:41
struggling to get on top of.
138
341260
2000
a lutar para chegar ao topo.
05:43
The gap is between
139
343260
2000
O hiato está entre
05:45
doing anything and doing nothing.
140
345260
3000
fazer qualquer coisa e não fazer nada.
05:48
And someone who makes a LOLcat
141
348260
2000
E alguém que faça um LOLcat
05:50
has already crossed over that gap.
142
350260
3000
já atravessou esse hiato.
05:53
Now it's tempting to want to get the Ushahidis
143
353260
2000
Ora, é tentador querer que os Ushahidis
05:55
without the LOLcats, right,
144
355260
2000
sem os LOLcats, é certo,
05:57
to get the serious stuff without the throwaway stuff.
145
357260
3000
se tornem algo sério e sem aquilo que é dispensável.
06:00
But media abundance never works that way.
146
360260
3000
Mas a abundância de meios de comunicação social nunca funciona assim.
06:03
Freedom to experiment means freedom to experiment with anything.
147
363260
3000
A liberdade para experimentar significa liberdade para experimentar com qualquer coisa.
06:06
Even with the sacred printing press,
148
366260
2000
Mesmo na sagrada imprensa,
06:08
we got erotic novels 150 years
149
368260
2000
tivemos romances eróticos 150 anos
06:10
before we got scientific journals.
150
370260
3000
antes de termos jornais científicos.
06:14
So before I talk about
151
374260
3000
Então antes de eu falar
06:17
what is, I think, the critical difference
152
377260
2000
acerca do que é, penso eu, a principal diferença
06:19
between LOLcats and Ushahidi,
153
379260
2000
entre LOLcats e Ushahidi,
06:21
I want to talk about
154
381260
2000
eu quero falar acerca
06:23
their shared source.
155
383260
2000
da sua fonte comum.
06:25
And that source is design for generosity.
156
385260
3000
E essa fonte é o design pela generosidade.
06:28
It is one of the curiosities of our historical era
157
388260
3000
É uma das curiosidades da nossa era histórica
06:31
that even as cognitive surplus
158
391260
2000
que ainda que o excedente cognitivo
06:33
is becoming a resource we can design around,
159
393260
2000
esteja a tornar-se um recurso que podemos utilizar para desenhar à sua volta,
06:35
social sciences are also starting to explain
160
395260
3000
as ciências sociais estão também a começar a explicar
06:38
how important
161
398260
2000
quão importante
06:40
our intrinsic motivations are to us,
162
400260
2000
as nossas motivações intrínsecas são para nós
06:42
how much we do things because we like to do them
163
402260
3000
como fazemos coisas porque gostamos de as fazer,
06:45
rather than because our boss told us to do them,
164
405260
2000
em vez de as fazermos porque o nosso chefe nos disse,
06:47
or because we're being paid to do them.
165
407260
3000
ou porque estamos a ser pagos para fazê-las.
06:50
This is a graph from a paper
166
410260
3000
Este é um gráfico de um jornal
06:53
by Uri Gneezy and Aldo Rustichini,
167
413260
2000
por Uri Gneezy e Afredo Rusticini,
06:55
who set out to test, at the beginning of this decade,
168
415260
3000
que resolveram testar, no início esta década,
06:58
what they called "deterrence theory."
169
418260
2000
aquilo a que chamaram "teoria de dissuasão".
07:00
And deterrence theory is a very simple theory of human behavior:
170
420260
2000
E a teoria da dissuasão é uma teoria muito simples do comportamento humano.
07:02
If you want somebody to do less of something,
171
422260
2000
Se queremos que alguém faça menos de alguma coisa
07:04
add a punishment and they'll do less of it.
172
424260
2000
adicionamos um castigo e a pessoa irá fazer menos disso.
07:06
Simple, straightforward, commonsensical --
173
426260
3000
Simples, directo, senso comum,
07:09
also, largely untested.
174
429260
2000
e também largamente não testado.
07:11
And so they went and studied
175
431260
2000
E então eles foram e estudaram
07:13
10 daycare centers in Haifa, Israel.
176
433260
2000
10 creches em Haifa, Israel.
07:15
They studied those daycare centers
177
435260
2000
E estudaram essas creches
07:17
at the time of highest tension,
178
437260
2000
nos momentos de maior tensão,
07:19
which is pick-up time.
179
439260
2000
que é a altura em que os pais vão buscar os filhos.
07:21
At pick-up time the teachers,
180
441260
2000
A essa hora, os educadores,
07:23
who have been with your children all day,
181
443260
2000
que estiveram com as crianças o dia todo,
07:25
would like you to be there at the appointed hour to take your children back.
182
445260
3000
gostariam que os pais estivessem lá à hora marcada para levar as suas crianças.
07:28
Meanwhile, the parents -- perhaps a little busy at work, running late, running errands --
183
448260
3000
Entretanto, os pais -- talvez um pouco ocupados com o trabalho, atrasados, a fazer algumas tarefas --
07:31
want a little slack to pick the kids up late.
184
451260
3000
querem uma pequena folga para irem buscar os seus filhos tarde.
07:34
So Gneezy and Rustichini said,
185
454260
2000
Então Gneezy e Rusticini disseram,
07:36
"How many instances of late pick-ups
186
456260
2000
"Quantos casos de pais a irem buscar os filhos tarde
07:38
are there at these 10 daycare centers?"
187
458260
2000
há nestas 10 creches?"
07:40
Now they saw -- and this is what the graph is,
188
460260
2000
Ora eles viram -- e o que o gráfico representa é que
07:42
these are the number of weeks and these are the number of late arrivals --
189
462260
3000
este é o número de semanas e este é o número de chegadas tardias --
07:45
that there were between six and 10
190
465260
2000
que, em média, há entre seis e 10
07:47
instances of late pick-ups
191
467260
2000
casos de chegadas tardias
07:49
on average in these 10 daycare centers.
192
469260
2000
nestas 10 creches.
07:51
So they divided the daycare centers into two groups.
193
471260
3000
Então eles dividiram estas creches em dois grupos.
07:54
The white group there
194
474260
2000
O grupo branco ali
07:56
is the control group; they change nothing.
195
476260
3000
é o grupo de controlo; com eles não muda nada.
07:59
But the group of daycare centers represented by the black line,
196
479260
3000
Mas o grupo de creches representado pela linha preta,
08:02
they said, "We are changing this bargain
197
482260
2000
disse, "Nós vamos mudar este negócio
08:04
as of right now.
198
484260
2000
a partir deste momento.
08:06
If you pick your kid up more than 10 minutes late,
199
486260
2000
Se vocês vierem buscar o vosso filho 10 minutos mais tarde,
08:08
we're going to add a 10 shekel fine to your bill.
200
488260
2000
nós vamos adicionar uma multa de 10 shekel à vossa conta.
08:10
Boom. No ifs, ands or buts."
201
490260
3000
Boom. Nem ses, es ou mas."
08:13
And the minute they did that,
202
493260
2000
E no momento em que fizeram isso,
08:15
the behavior in those daycare centers changed.
203
495260
2000
o comportamento nessas creches mudou.
08:17
Late pick-ups went up
204
497260
2000
O número de chegadas tardias aumentou
08:19
every week for the next four weeks
205
499260
3000
todas as semanas durante as quatro semanas seguintes
08:22
until they topped out at triple the pre-fine average,
206
502260
3000
até que atingiram o triplo do número de casos pré-multa,
08:25
and then they fluctuated
207
505260
2000
e depois flutuaram
08:27
at between double and triple the pre-fine average
208
507260
2000
entre o dobro e o triplo da média pré-multa
08:29
for the life of the fine.
209
509260
2000
enquanto durou a multa.
08:31
And you can see immediately what happened, right?
210
511260
3000
E podem ver imediatamente o que aconteceu, certo?
08:35
The fine broke the culture
211
515260
2000
A multa quebrou a cultura
08:37
of the daycare center.
212
517260
2000
da creche.
08:39
By adding a fine,
213
519260
2000
Ao adicionar uma multa,
08:41
what they did was communicate to the parents
214
521260
2000
o que fizeram foi comunicar aos pais
08:43
that their entire debt to the teachers
215
523260
2000
que toda a sua dívida para com os educadores
08:45
had been discharged
216
525260
2000
tinha sido perdoada
08:47
with the payment of 10 shekels,
217
527260
2000
com o pagamento dos 10 shekels,
08:49
and that there was no residue of guilt or social concern
218
529260
3000
e que não havia vestígio de culpa ou de constrangimento social
08:52
that the parents owed the teachers.
219
532260
2000
que os pais devessem aos professores.
08:54
And so the parents, quite sensibly, said,
220
534260
2000
E então os pais, muito sensatamente disseram,
08:56
"10 shekels to pick my kid up late?
221
536260
2000
"10 shekels para ir buscar o meu filho tarde?
08:58
What could be bad?"
222
538260
2000
O que tem de mal?"
09:00
(Laughter)
223
540260
2000
(Risos)
09:04
The explanation of human behavior
224
544260
2000
A explicação do comportamento humano
09:06
that we inherited in the 20th century
225
546260
3000
que herdámos do século XX
09:09
was that we are all rational, self-maximizing actors,
226
549260
3000
era que nós somos todos actores racionais e auto-restritivos.
09:12
and in that explanation --
227
552260
2000
E nessa explicação --
09:14
the daycare center had no contract --
228
554260
3000
a creche não tinha contrato --
09:17
should have been operating without any constraints.
229
557260
3000
deveria estar a funcionar sem quaisquer restrições.
09:20
But that's not right.
230
560260
2000
Mas isso não está certo.
09:22
They were operating with social constraints
231
562260
2000
Eles estavam a funcionar com restrições sociais
09:24
rather than contractual ones.
232
564260
2000
em vez de contratuais.
09:26
And critically, the social constraints
233
566260
2000
E criticamente, as restrições sociais
09:28
created a culture that was more generous
234
568260
3000
criaram uma cultura que era mais generosa
09:31
than the contractual constraints did.
235
571260
2000
do que as restrições contratuais fizeram.
09:33
So Gneezy and Rustichini run this experiment for a dozen weeks --
236
573260
3000
Então Gneezy e Rustichini fizeram esta experiência durante doze semanas --
09:36
run the fine for a dozen weeks --
237
576260
2000
aplicaram a multa durante doze semanas --
09:38
and then they say, "Okay, that's it. All done; fine."
238
578260
3000
e depois disseram, "Pronto, já chega. Basta de multas."
09:41
And then a really interesting thing happens:
239
581260
2000
E então algo verdadeiramente interessante acontece.
09:43
Nothing changes.
240
583260
3000
Nada muda.
09:46
The culture that got broken by the fine
241
586260
3000
A cultura que havia sido destruída com a multa
09:49
stayed broken when the fine was removed.
242
589260
3000
permaneceu destruída depois da multa ter sido retirada.
09:52
Not only are economic motivations
243
592260
3000
Não só as motivações económicas
09:55
and intrinsic motivations
244
595260
2000
e as motivações intrínsecas
09:57
incompatible,
245
597260
2000
são incompatíveis,
09:59
that incompatibility
246
599260
2000
como também essa incompatibilidade
10:01
can persist over long periods.
247
601260
3000
pode persistir durante longos períodos.
10:04
So the trick
248
604260
2000
Então o truque
10:06
in designing these kinds of situations
249
606260
2000
para planear este tipo de situações
10:08
is to understand where you're relying on
250
608260
3000
é perceber quando estamos a depender
10:11
the economic part of the bargain -- as with the parents paying the teachers --
251
611260
3000
da parte económica do negócio -- como os pais a pagarem aos educadores --
10:14
and when you're relying on the social part of the bargain,
252
614260
3000
e quando estamos a depender da parte social do negócio,
10:17
when you're really designing for generosity.
253
617260
3000
quando estamos realmente a desenhar para a generosidade.
10:20
This brings me back to the LOLcats
254
620260
3000
Isto traz-me de volta aos LOLcats
10:23
and to Ushahidi.
255
623260
2000
e ao Ushahidi.
10:25
This is, I think, the range that matters.
256
625260
2000
Isto é, penso eu, o intervalo que interessa.
10:27
Both of these rely on cognitive surplus.
257
627260
2000
Ambos dependem do excedente cognitivo.
10:29
Both of these design for the assumption
258
629260
2000
Ambos desenham com base na suposição
10:31
that people like to create and we want to share.
259
631260
3000
de que as pessoas gostam de criar e que gostamos de partilhar.
10:34
Here is the critical difference between these:
260
634260
3000
É aqui que reside a diferença fundamental entre ambos.
10:39
LOLcats is communal value.
261
639260
3000
Os LOLcats é valor comum.
10:42
It's value created by the participants
262
642260
2000
O seu valor é criado pelos participantes
10:44
for each other.
263
644260
2000
de uns para os outros.
10:46
Communal value on the networks we have
264
646260
3000
O valor comum nas redes que temos
10:49
is everywhere --
265
649260
2000
está em todo o lado.
10:51
every time you see a large aggregate
266
651260
2000
De cada vez que vemos um grande conjunto
10:53
of shared, publicly available data,
267
653260
3000
de dados partilhados, disponíveis publicamente,
10:56
whether it's photos on Flickr
268
656260
2000
quer sejam fotos no Flickr
10:58
or videos on Youtube or whatever.
269
658260
2000
ou vídeos no Youtube ou o que quer que seja.
11:00
This is good. I like LOLcats as much as the next guy,
270
660260
2000
Isto é bom. Eu gosto tanto dos LOLcats como outra pessoa,
11:02
maybe a little more even,
271
662260
2000
talez até um pouco mais.
11:04
but this is also
272
664260
3000
Mas isto também é
11:07
a largely solved problem.
273
667260
2000
um problema em grande parte resolvido.
11:09
I have a hard time envisioning a future
274
669260
2000
Eu tenho alguma dificuldade em prever um futuro
11:11
in which someone is saying,
275
671260
2000
em que alguém está a dizer,
11:13
"Where, oh where, can I find a picture
276
673260
2000
"Onde, oh onde é que eu posso encontrar uma fotografia
11:15
of a cute cat?"
277
675260
2000
de um gato bonitinho?"
11:17
Ushahidi, by contrast,
278
677260
2000
O Ushahidi, pelo contrário,
11:19
is civic value.
279
679260
2000
é valor cívico.
11:21
It's value created by the participants
280
681260
2000
É valor criado pelos participantes,
11:23
but enjoyed by society as a whole.
281
683260
2000
mas gozado pela sociedade como um todo.
11:25
The goals set out by Ushahidi
282
685260
2000
Os objectivos estabelecidos pelo Ushahidi
11:27
are not just to make life better
283
687260
2000
não são apenas tornar a vida dos participantes
11:29
for the participants,
284
689260
2000
melhor,
11:31
but to make life better for everyone in the society
285
691260
3000
mas melhorar a vida de todas as pessoas na sociedade
11:34
in which Ushahidi is operating.
286
694260
2000
na qual o Ushahidi está a actuar.
11:36
And that kind of civic value
287
696260
3000
E esse tipo de valor cívico
11:39
is not just a side effect
288
699260
2000
nao é apenas um efeito colateral
11:41
of opening up to human motivation.
289
701260
3000
da abertura à motivação humana.
11:44
It really is going to be a side effect
290
704260
2000
Irá ser realmente um efeito colateral
11:46
of what we, collectively,
291
706260
2000
daquilo que, colectivamente,
11:48
make of these kinds of efforts.
292
708260
3000
fazemos a partir deste tipo de esforços.
11:51
There are a trillion
293
711260
2000
Há um bilião
11:53
hours a year
294
713260
2000
de horas por ano
11:55
of participatory value
295
715260
2000
de valor participatório
11:57
up for grabs.
296
717260
2000
disponível para ser aproveitado.
11:59
That will be true year-in and year-out.
297
719260
3000
Isso será verdade ano após ano.
12:02
The number of people who are going to be able
298
722260
2000
O número de pessoas que poderão
12:04
to participate in these kinds of projects
299
724260
2000
participar neste tipo de projectos
12:06
is going to grow,
300
726260
2000
irá aumentar.
12:08
and we can see that organizations
301
728260
3000
E podemos ver que organizações
12:11
designed around a culture of generosity
302
731260
2000
desenhadas em torno de uma cultura de generosidade
12:13
can achieve incredible effects
303
733260
2000
podem atingir efeitos fantásticos
12:15
without an enormous amount of contractual overhead --
304
735260
3000
sem uma enorme quantidade de despesas contratuais.
12:18
a very different model
305
738260
2000
Um modelo bem diferente
12:20
than our default model for large-scale group action in the 20th century.
306
740260
3000
do nosso modelo padrão para acção de grupos em larga escala do século XX.
12:24
What's going to make the difference here
307
744260
3000
O que irá fazer a diferença aqui
12:27
is what Dean Kamen said,
308
747260
3000
é o que Dean Kamen disse,
12:30
the inventor and entrepreneur.
309
750260
2000
o inventor e o empreendedor.
12:32
Kamen said, "Free cultures get what they celebrate."
310
752260
3000
Kamen disse, "Culturas livres obtêm aquilo que celebram."
12:36
We've got a choice before us.
311
756260
3000
Nós temos uma escolha à nossa frente.
12:39
We've got this trillion hours a year.
312
759260
2000
Nós temos este bilião de horas por ano.
12:41
We can use it to crack each other up, and we're going to do that.
313
761260
3000
Nós podemos utilizá-las para fazermo-nos rir uns aos outros, e iremos fazê-lo.
12:44
That, we get for free.
314
764260
2000
Isso, temos de graça.
12:46
But we can also celebrate
315
766260
2000
Mas também podemos celebrar
12:48
and support and reward the people
316
768260
2000
e apoiar e recompensar as pessoas
12:50
trying to use cognitive surplus
317
770260
2000
que estão a tentar utilizar o excedente cognitivo
12:52
to create civic value.
318
772260
2000
para criar valor cívico.
12:54
And to the degree we're going to do that, to the degree we're able to do that,
319
774260
3000
E na medida em que fizermos isso, na medida em que formos capazes de fazer isso,
12:57
we'll be able to change society.
320
777260
2000
seremos capazes de mudar a sociedade.
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Thank you very much.
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2000
Muito obrigado.
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