How we can find ourselves in data | Giorgia Lupi

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TED


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

Tradutor: Carolina Fonseca Revisora: Margarida Ferreira
00:12
This is what my last week looked like.
0
12580
2880
O meu fim de semana passado teve este aspeto.
00:16
What I did,
1
16500
1696
O que fiz,
00:18
who I was with,
2
18220
1816
com quem estive,
00:20
the main sensations I had for every waking hour ...
3
20060
3120
as principais sensações que tive sempre que estava acordada...
00:23
If the feeling came as I thought of my dad
4
23900
2496
Se o sentimento surgia quando pensava no meu pai,
00:26
who recently passed away,
5
26420
1776
que morreu há pouco tempo,
00:28
or if I could have just definitely avoided the worries and anxieties.
6
28220
4056
ou se podia ter evitado as preocupações e ansiedades.
00:32
And if you think I'm a little obsessive,
7
32300
1936
E se acham que sou um pouco obsessiva,
00:34
you're probably right.
8
34260
1856
provavelmente têm razão.
00:36
But clearly, from this visualization,
9
36140
2256
Mas, claramente, a partir desta visualização,
00:38
you can learn much more about me than from this other one,
10
38420
3296
podem aprender muito mais sobre mim do que a partir desta outra,
00:41
which are images you're probably more familiar with
11
41740
2976
cujas imagens provavelmente vos são mais familiares
00:44
and which you possibly even have on your phone right now.
12
44740
2816
e que talvez tenham no telemóvel, neste preciso momento.
00:47
Bar charts for the steps you walked,
13
47580
2216
Gráficos de barras sobre os passos que deram,
00:49
pie charts for the quality of your sleep --
14
49820
2376
gráficos circulares sobre a qualidade do sono,
00:52
the path of your morning runs.
15
52220
1720
o percurso das corridas matinais.
00:55
In my day job, I work with data.
16
55100
2296
No meu emprego diário, trabalho com dados.
00:57
I run a data visualization design company,
17
57420
2496
Tenho uma empresa de "design" de visualização de dados.
00:59
and we design and develop ways to make information accessible
18
59940
3336
Concebemos e desenvolvemos formas de tornar a informação acessível
01:03
through visual representations.
19
63300
2096
através de representações visuais.
01:05
What my job has taught me over the years
20
65420
3016
O que o meu trabalho me ensinou, ao longo dos anos,
01:08
is that to really understand data and their true potential,
21
68460
4216
é que, para realmente compreender dados e o seu verdadeiro potencial,
01:12
sometimes we actually have to forget about them
22
72700
3096
por vezes, temos de nos esquecer deles
01:15
and see through them instead.
23
75820
1760
e, em vez disso, ver através deles.
01:18
Because data are always just a tool we use to represent reality.
24
78260
3576
Porque os dados são sempre apenas uma ferramenta
para representar a realidade.
01:21
They're always used as a placeholder for something else,
25
81860
2856
São sempre usados como substituto de outra coisa qualquer
01:24
but they are never the real thing.
26
84740
2176
mas nunca são a realidade.
01:26
But let me step back for a moment
27
86940
1936
Mas deixem-me voltar atrás,
01:28
to when I first understood this personally.
28
88900
2480
ao momento em que eu entendi isto pela primeira vez.
01:32
In 1994, I was 13 years old.
29
92100
3336
Em 1994, tinha 13 anos.
01:35
I was a teenager in Italy.
30
95460
1936
Era uma adolescente em Itália.
01:37
I was too young to be interested in politics,
31
97420
2616
Era demasiado nova para me interessar por política,
01:40
but I knew that a businessman, Silvio Berlusconi,
32
100060
2496
mas sabia que um empresário, Silvio Berlusconi,
01:42
was running for president for the moderate right.
33
102580
2560
era candidato à presidência pela direita moderada.
01:45
We lived in a very liberal town,
34
105940
2016
Vivíamos numa cidade muito liberal,
01:47
and my father was a politician for the Democratic Party.
35
107980
3296
o meu pai era político, do Partido Democrata.
01:51
And I remember that no one thought that Berlusconi could get elected --
36
111300
4336
Lembro-me que ninguém achava que Berlusconi podia ser eleito:
01:55
that was totally not an option.
37
115660
1760
isso era impossível.
01:58
But it happened.
38
118380
1216
Mas aconteceu.
01:59
And I remember the feeling very vividly.
39
119620
2536
Lembro-me vivamente dessa sensação.
02:02
It was a complete surprise,
40
122180
1856
Foi uma surpresa total,
02:04
as my dad promised that in my town he knew nobody who voted for him.
41
124060
5040
pois o meu pai garantia que, na cidade, não havia ninguém que tivesse votado nele.
02:10
This was the first time
42
130540
1496
Foi a primeira vez
02:12
when the data I had gave me a completely distorted image of reality.
43
132060
4560
que os dados ao meu dispor
me deram uma imagem totalmente distorcida da realidade.
02:17
My data sample was actually pretty limited and skewed,
44
137100
3296
Na verdade, a minha amostra de dados era bastante limitada e parcial.
02:20
so probably it was because of that, I thought, I lived in a bubble,
45
140420
3736
Provavelmente foi por causa disso que pensei que vivia numa bolha
02:24
and I didn't have enough chances to see outside of it.
46
144180
2600
e não tinha oportunidades de ver o exterior.
02:27
Now, fast-forward to November 8, 2016
47
147900
3776
Passemos para 8 de novembro de 2016,
02:31
in the United States.
48
151700
1200
nos Estados Unidos da América.
02:33
The internet polls,
49
153780
1296
As sondagens na Internet, os modelos estatísticos,
02:35
statistical models,
50
155100
1376
02:36
all the pundits agreeing on a possible outcome for the presidential election.
51
156500
4816
todos os comentadores concordavam
num resultado possível para as eleições presidenciais.
02:41
It looked like we had enough information this time,
52
161340
2616
Parecia que, desta vez, tínhamos informação suficiente
02:43
and many more chances to see outside the closed circle we lived in --
53
163980
4096
e mais oportunidades de ver o exterior do círculo em que vivíamos,
02:48
but we clearly didn't.
54
168100
1320
mas claramente não tínhamos.
02:49
The feeling felt very familiar.
55
169860
2096
Foi uma sensação muito familiar.
02:51
I had been there before.
56
171980
1480
Eu já tinha passado por isso.
02:54
I think it's fair to say the data failed us this time --
57
174180
2856
Acho que é justo dizer que desta vez os dados nos traíram
02:57
and pretty spectacularly.
58
177060
1856
de maneira espetacular.
02:58
We believed in data,
59
178940
1696
Acreditámos nos dados,
03:00
but what happened,
60
180660
1416
mas o que aconteceu,
03:02
even with the most respected newspaper,
61
182100
2696
mesmo nos jornais mais respeitados,
03:04
is that the obsession to reduce everything to two simple percentage numbers
62
184820
4696
foi que a obsessão em reduzir tudo a duas percentagens simples
03:09
to make a powerful headline
63
189540
1976
de maneira a fazer um cabeçalho poderoso,
03:11
made us focus on these two digits
64
191540
2056
fez com que nos focássemos nesses dois números
03:13
and them alone.
65
193620
1200
e em mais nada.
03:15
In an effort to simplify the message
66
195380
2056
Numa tentativa de simplificar a mensagem
03:17
and draw a beautiful, inevitable red and blue map,
67
197460
3416
e criar um mapa vermelho e azul, bonito e inevitável,
03:20
we lost the point completely.
68
200900
1880
escapou-nos completamente o essencial.
03:23
We somehow forgot that there were stories --
69
203260
2136
Esquecemo-nos de que havia histórias:
03:25
stories of human beings behind these numbers.
70
205420
2360
histórias de seres humanos por trás dos números.
03:29
In a different context,
71
209060
1576
Num contexto diferente,
03:30
but to a very similar point,
72
210660
1656
mas num ponto muito semelhante,
03:32
a peculiar challenge was presented to my team by this woman.
73
212340
3896
esta senhora apresentou-nos um desafio peculiar, a mim e à minha equipa.
03:36
She came to us with a lot of data,
74
216260
2376
Apareceu-nos com muitos dados
03:38
but ultimately she wanted to tell one of the most humane stories possible.
75
218660
4416
mas, no fundo, queria contar uma das histórias mais humanas possível
03:43
She's Samantha Cristoforetti.
76
223100
1696
Chama-se Samantha Cristoforetti.
03:44
She has been the first Italian woman astronaut,
77
224820
2576
É a primeira mulher astronauta italiana
03:47
and she contacted us before being launched
78
227420
2496
e contactou-nos antes de partir para uma expedição de seis meses
03:49
on a six-month-long expedition to the International Space Station.
79
229940
3896
na Estação Espacial Internacional.
03:53
She told us, "I'm going to space,
80
233860
2216
Ela disse-nos: "Vou para o espaço
03:56
and I want to do something meaningful with the data of my mission
81
236100
3096
"e quero fazer algo importante com os dados da minha missão
03:59
to reach out to people."
82
239220
1240
"para chegar às pessoas."
04:01
A mission to the International Space Station
83
241420
2536
Uma missão na Estação Espacial Internacional
04:03
comes with terabytes of data
84
243980
2096
traz terabits de dados
04:06
about anything you can possibly imagine --
85
246100
2376
sobre tudo o que se possa imaginar:
04:08
the orbits around Earth,
86
248500
1496
as órbitas à volta da Terra,
04:10
the speed and position of the ISS
87
250020
2096
a velocidade e a posição da EEI
04:12
and all of the other thousands of live streams from its sensors.
88
252140
3680
e todas as outras transmissões em direto emitidas pelos seus sensores.
04:16
We had all of the hard data we could think of --
89
256660
2896
Tínhamos todos os dados concretos imagináveis
04:19
just like the pundits before the election --
90
259580
2416
— tal como os comentadores antes das eleições —
04:22
but what is the point of all these numbers?
91
262020
2976
mas para que servem estes números todos?
04:25
People are not interested in data for the sake of it,
92
265020
2736
As pessoas não estão interessadas nos dados em si mesmos,
04:27
because numbers are never the point.
93
267780
1855
pois os números nunca são o essencial.
04:29
They're always the means to an end.
94
269659
1961
São sempre um meio para atingir um fim.
04:32
The story we needed to tell
95
272659
1777
A história que tínhamos de contar
04:34
is that there is a human being in a teeny box
96
274460
2496
é que há um ser humano numa caixinha
04:36
flying in space above your head,
97
276980
2256
a flutuar no espaço acima de nós
04:39
and that you can actually see her with your naked eye on a clear night.
98
279260
4096
e que podemos vê-la a olho nu, numa noite límpida.
04:43
So we decided to use data to create a connection
99
283380
3096
Então, decidimos usar dados para criar uma ligação
04:46
between Samantha and all of the people looking at her from below.
100
286500
4056
entre Samantha e as pessoas a olhar para ela cá de baixo.
04:50
We designed and developed what we called "Friends in Space,"
101
290580
3176
Concebemos e desenvolvemos o chamado "Amigos no Espaço",
04:53
a web application that simply lets you say "hello" to Samantha
102
293780
4656
uma aplicação da Internet que nos permite dizer "olá" à Samantha,
04:58
from where you are,
103
298460
1256
em qualquer lugar onde estejamos
04:59
and "hello" to all the people who are online at the same time
104
299740
3536
e dizer "olá" a toda a gente que está online ao mesmo tempo,
05:03
from all over the world.
105
303300
1520
em todo o mundo.
05:05
And all of these "hellos" left visible marks on the map
106
305460
3456
E todos esses "olás" deixavam marcas visíveis no mapa,
05:08
as Samantha was flying by
107
308940
2016
enquanto Samantha estava a passar
05:10
and as she was actually waving back every day at us
108
310980
3376
e enquanto estava a acenar-nos, diariamente,
05:14
using Twitter from the ISS.
109
314380
1680
usando o Twitter da EEI.
05:16
This made people see the mission's data from a very different perspective.
110
316700
4976
Isto fez com que as pessoas
olhassem para os dados da missão sob uma perspetiva diferente.
05:21
It all suddenly became much more about our human nature and our curiosity,
111
321700
4696
De repente, tornou-se mais acerca da nossa natureza humana e curiosidade
05:26
rather than technology.
112
326420
1656
do que sobre a tecnologia.
05:28
So data powered the experience,
113
328100
2336
Então, os dados potenciaram a experiência
05:30
but stories of human beings were the drive.
114
330460
2400
mas as histórias de seres humanos foram o impulso.
05:34
The very positive response of its thousands of users
115
334660
3336
A resposta muito positiva dos milhares de utilizadores
05:38
taught me a very important lesson --
116
338020
1936
ensinou-me uma lição muito importante.
05:39
that working with data means designing ways
117
339980
2856
Trabalhar com dados implica conceber formas
05:42
to transform the abstract and the uncountable
118
342860
2736
de transformar o abstrato e e o incontável
05:45
into something that can be seen, felt and directly reconnected
119
345620
4016
em algo que pode ser visto, sentido e diretamente relacionado
05:49
to our lives and to our behaviors,
120
349660
2296
com a nossa vida e comportamentos.
05:51
something that is hard to achieve
121
351980
1856
Algo que é difícil concretizar
05:53
if we let the obsession for the numbers and the technology around them
122
353860
3896
se deixarmos que os números e a tecnologia que os rodeia
05:57
lead us in the process.
123
357780
1280
nos guiem nesse processo.
06:00
But we can do even more to connect data to the stories they represent.
124
360420
4896
Mas podemos fazer mais para ligar os dados às histórias que eles representam.
06:05
We can remove technology completely.
125
365340
2656
06:08
A few years ago, I met this other woman,
126
368020
2256
Há uns anos, conheci outra mulher, Stefanie Posavec,
06:10
Stefanie Posavec --
127
370300
1376
06:11
a London-based designer who shares with me the passion and obsession about data.
128
371700
5816
uma "designer" sediada em Londres,
com a mesma paixão e obsessão por dados.
06:17
We didn't know each other,
129
377540
1336
Não nos conhecíamos,
06:18
but we decided to run a very radical experiment,
130
378900
3256
mas decidimos fazer uma experiência muito radical:
06:22
starting a communication using only data,
131
382180
2536
começar uma conversa usando apenas dados,
06:24
no other language,
132
384740
1336
nenhuma outra linguagem
06:26
and we opted for using no technology whatsoever to share our data.
133
386100
4616
e optámos por não usar qualquer tecnologia para partilhar os dados.
06:30
In fact, our only means of communication
134
390740
2896
Na verdade, o nosso único meio de comunicação
06:33
would be through the old-fashioned post office.
135
393660
2856
seria a antiquada estação de correios.
06:36
For "Dear Data," every week for one year,
136
396540
2456
Para "Queridos Dados", todas as semanas, durante um ano,
06:39
we used our personal data to get to know each other --
137
399020
3456
usámos dados pessoais para nos conhecermos:
06:42
personal data around weekly shared mundane topics,
138
402500
3656
dados pessoais partilhados semanalmente sobre tópicos mundanos,
06:46
from our feelings
139
406180
1216
desde os nossos sentimentos às interações com os nossos companheiros.
06:47
to the interactions with our partners,
140
407420
1856
06:49
from the compliments we received to the sounds of our surroundings.
141
409300
3160
Desde os elogios que recebíamos, aos sons ao nosso redor.
06:53
Personal information that we would then manually hand draw
142
413300
3536
Informações pessoais que desenhávamos manualmente,
06:56
on a postcard-size sheet of paper
143
416860
2496
numa folha do tamanho de um postal,
06:59
that we would every week send from London to New York,
144
419380
2936
que mandávamos semanalmente de Londres para Nova Iorque,
07:02
where I live,
145
422340
1256
onde eu moro,
07:03
and from New York to London, where she lives.
146
423620
2200
e de Nova Iorque para Londres, onde ela mora.
07:06
The front of the postcard is the data drawing,
147
426300
3696
Na parte frontal do postal ficava o desenho dos dados
07:10
and the back of the card
148
430020
1296
e, no verso, continha a morada da outra pessoa
07:11
contains the address of the other person, of course,
149
431340
2429
07:13
and the legend for how to interpret our drawing.
150
433793
2640
e a legenda de como interpretar o desenho.
07:17
The very first week into the project,
151
437460
2016
Na primeira semana do projeto,
07:19
we actually chose a pretty cold and impersonal topic.
152
439500
3056
escolhemos um tópico frio e impessoal:
07:22
How many times do we check the time in a week?
153
442580
3200
Quantas vezes olhamos para as horas, numa semana?
07:26
So here is the front of my card,
154
446540
1936
Aqui está a frente do meu cartão
07:28
and you can see that every little symbol
155
448500
1976
e podemos ver que cada símbolo
07:30
represents all of the times that I checked the time,
156
450500
3416
representa todas as vezes que eu olhei para as horas,
07:33
positioned for days and different hours chronologically --
157
453940
3376
colocado por dias e por horas, cronologicamente,
07:37
nothing really complicated here.
158
457340
2040
nada muito complicado.
07:40
But then you see in the legend
159
460020
1576
Mas então vemos na legenda,
07:41
how I added anecdotal details about these moments.
160
461620
3456
como eu adicionei detalhes informais sobre esses momentos.
07:45
In fact, the different types of symbols indicate why I was checking the time --
161
465100
4576
Na verdade, os diferentes símbolos
indicam a razão de eu ter consultado as horas.
07:49
what was I doing?
162
469700
1216
07:50
Was I bored? Was I hungry?
163
470940
1696
O que é que eu estava a fazer?
Estava aborrecida? Com fome? Atrasada?
07:52
Was I late?
164
472660
1216
07:53
Did I check it on purpose or just casually glance at the clock?
165
473900
3216
Consultei de propósito?
Ou olhei, casualmente, para o relógio, de relance?
07:57
And this is the key part --
166
477140
2256
Esta parte é a parte essencial:
07:59
representing the details of my days and my personality
167
479420
3696
representar os detalhes dos meus dias e da minha personalidade,
08:03
through my data collection.
168
483140
1936
através da recolha de dados.
08:05
Using data as a lens or a filter to discover and reveal, for example,
169
485100
4696
Usar dados como uma lente ou filtro
para descobrir e revelar, por exemplo,
08:09
my never-ending anxiety for being late,
170
489820
2176
a minha interminável ansiedade de nunca me atrasar,
08:12
even though I'm absolutely always on time.
171
492020
2200
apesar de eu chegar sempre a horas.
08:16
Stefanie and I spent one year collecting our data manually
172
496020
4096
Stefanie e eu passámos um ano a recolher os nossos dados, manualmente,
08:20
to force us to focus on the nuances that computers cannot gather --
173
500140
4496
para nos forçarmos a concentrar em nuances que os computadores não recolhem,
08:24
or at least not yet --
174
504660
1536
pelo menos, por enquanto,
08:26
using data also to explore our minds and the words we use,
175
506220
3496
usando dados para explorar as nossas mentes
e as palavras que usamos
08:29
and not only our activities.
176
509740
1936
e não apenas as nossas atividades.
08:31
Like at week number three,
177
511700
1416
Na terceira semana,
08:33
where we tracked the "thank yous" we said and were received,
178
513140
3816
monitorizámos os "obrigados" que dissemos e recebemos
08:36
and when I realized that I thank mostly people that I don't know.
179
516980
4656
e, então, percebi que agradeço sobretudo às pessoas que não conheço.
08:41
Apparently I'm a compulsive thanker to waitresses and waiters,
180
521660
4336
Aparentemente, agradeço compulsivamente aos empregados de mesa,
08:46
but I definitely don't thank enough the people who are close to me.
181
526020
3160
mas não agradeço às pessoas chegadas a mim o suficiente.
08:50
Over one year,
182
530820
1256
Durante um ano,
08:52
the process of actively noticing and counting these types of actions
183
532100
4496
o processo de ativamente observar e calcular estas ações,
08:56
became a ritual.
184
536620
1296
tornou-se num ritual que nos modificou.
08:57
It actually changed ourselves.
185
537940
2056
09:00
We became much more in tune with ourselves,
186
540020
2696
Tornámo-nos mais ligadas a nós mesmas,
09:02
much more aware of our behaviors and our surroundings.
187
542740
3120
muito mais conscientes do nosso comportamento
e do que nos rodeava.
09:06
Over one year, Stefanie and I connected at a very deep level
188
546500
2976
Durante um ano, Stefanie e eu comunicámos de forma profunda
09:09
through our shared data diary,
189
549500
2016
através dos diários de dados que partilhávamos.
09:11
but we could do this only because we put ourselves in these numbers,
190
551540
4296
Mas só pudemos fazer isso porque nos colocámos nos números,
09:15
adding the contexts of our very personal stories to them.
191
555860
3976
inserindo neles os contextos das nossas histórias.
09:19
It was the only way to make them truly meaningful
192
559860
2456
Foi a única forma de fazê-los ter significado e de nos representar.
09:22
and representative of ourselves.
193
562340
2200
09:26
I am not asking you to start drawing your personal data,
194
566300
3096
Eu não estou a pedir que comecem a desenhar os vossos dados pessoais
09:29
or to find a pen pal across the ocean.
195
569420
2856
ou encontrem um correspondente do outro lado do mundo.
09:32
But I'm asking you to consider data --
196
572300
2576
Mas peço-vos que tenham em consideração os dados
09:34
all kind of data --
197
574900
1456
— dados de todos os tipos —
09:36
as the beginning of the conversation
198
576380
1776
como o início de uma conversa e não o seu fim.
09:38
and not the end.
199
578180
1200
09:39
Because data alone will never give us a solution.
200
579900
3176
Porque os dados, só por si, nunca nos darão uma solução.
09:43
And this is why data failed us so badly --
201
583100
2696
É por isso que os dados falham terrivelmente,
09:45
because we failed to include the right amount of context
202
585820
3376
porque nós falhamos em incluir a quantia certa de contexto
09:49
to represent reality --
203
589220
1456
que represente a realidade,
09:50
a nuanced, complicated and intricate reality.
204
590700
3200
uma realidade complicada, detalhada e cheia de nuances.
09:54
We kept looking at these two numbers,
205
594780
2456
Continuámos a olhar para estes dois números,
09:57
obsessing with them
206
597260
1496
obcecados por eles
09:58
and pretending that our world could be reduced
207
598780
2496
e fingimos que o mundo podia ser reduzido
10:01
to a couple digits and a horse race,
208
601300
2336
a um par de dígitos e a uma corrida de cavalos,
10:03
while the real stories,
209
603660
1256
enquanto que histórias reais, as realmente importantes,
10:04
the ones that really mattered,
210
604940
1456
10:06
were somewhere else.
211
606420
1416
estavam noutro local.
10:07
What we missed looking at these stories only through models and algorithms
212
607860
4416
O que nos escapou, ao olharmos para estas histórias,
apenas através de modelos e de algoritmos,
10:12
is what I call "data humanism."
213
612300
2520
é aquilo a que eu chamo "humanismo dos dados".
10:15
In the Renaissance humanism,
214
615380
2016
No humanismo renascentista, os intelectuais europeus
10:17
European intellectuals
215
617420
1616
10:19
placed the human nature instead of God at the center of their view of the world.
216
619060
4920
puseram no centro do mundo a natureza humana, em vez de Deus.
10:24
I believe something similar needs to happen
217
624620
2216
Eu creio que é preciso acontecer algo parecido
10:26
with the universe of data.
218
626860
1776
com o universo dos dados.
10:28
Now data are apparently treated like a God --
219
628660
2976
Hoje, os dados são tratados como deuses,
10:31
keeper of infallible truth for our present and our future.
220
631660
3280
guardiões da verdade infalível do nosso presente e futuro.
10:35
The experiences that I shared with you today
221
635660
2896
As experiências que partilhei hoje
10:38
taught me that to make data faithfully representative of our human nature
222
638580
5016
ensinaram-me que, para que os dados representem
a nossa natureza humana, de forma fiel,
10:43
and to make sure they will not mislead us anymore,
223
643620
3416
e para garantir que não nos enganem de novo,
10:47
we need to start designing ways to include empathy, imperfection
224
647060
3696
precisamos de começar a criar formas de incluir a empatia, a imperfeição
10:50
and human qualities
225
650780
1576
e qualidades humanas
10:52
in how we collect, process, analyze and display them.
226
652380
3720
na forma como recolhemos, processamos, analisamos e apresentamos os dados.
10:57
I do see a place where, ultimately,
227
657100
2976
Eu imagino um lugar onde, por fim,
11:00
instead of using data only to become more efficient,
228
660100
3336
em vez de usarmos dados só para sermos mais eficazes,
11:03
we will all use data to become more humane.
229
663460
2800
usaremos os dados para nos tornarmos mais humanos.
11:06
Thank you.
230
666700
1216
Obrigada.
11:07
(Applause)
231
667940
4441
(Aplausos)
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