Erik Hersman: How texting helped Kenyans survive crisis

Erik Hersman krizi cep telefonu ile bildirme üzerine

15,544 views

2009-04-22 ・ TED


New videos

Erik Hersman: How texting helped Kenyans survive crisis

Erik Hersman krizi cep telefonu ile bildirme üzerine

15,544 views ・ 2009-04-22

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

Çeviri: Ahmet Yükseltürk Gözden geçirme: Ozay Ozaydin
00:12
So I'm here to tell you a story of success from Africa.
0
12160
4000
Afrika'dan bir başarı hikayesi anlatmak için buradayım.
00:16
A year and a half ago,
1
16160
3000
Bir buçuk yıl önce,
00:19
four of the five people who are full time members
2
19160
2000
Swahili dilinde "şahitlik" anlamına gelen Ushahidi'de
00:21
at Ushahidi,
3
21160
2000
tamzamanlı çalışan
00:23
which means "testimony" in Swahili,
4
23160
3000
beş kişiden dördü
00:26
were TED Fellows.
5
26160
2000
TED Fellows üyesiydi.
00:28
A year ago in Kenya we had post-election violence.
6
28160
3000
Bir yıl önce Kenya'da seçim sonrası şiddet olayları yaşadık.
00:31
And in that time we prototyped and built,
7
31160
3000
O zamanlar 3 gün içinde
00:34
in about three days, a system that would allow
8
34160
2000
cep telefonu olan birisinin
00:36
anybody with a mobile phone
9
36160
2000
etrafında ne olup bittiğini gönderebilecek
00:38
to send in information and reports on what was happening around them.
10
38160
3000
bir sistemi tasarladık ve hayata geçirdik.
00:41
We took what we knew about Africa,
11
41160
2000
Afrika'da herkeste bulunan aleti,
00:43
the default device,
12
43160
2000
cep telefonunu,
00:45
the mobile phone, as our common denominator,
13
45160
2000
ortak bölenimiz kabul edip,
00:47
and went from there.
14
47160
2000
yolumuza öyle başladık.
00:49
We got reports like this.
15
49160
3000
Ve bunlara benzer raporlar aldık.
00:56
This is just a couple of them from January 17th, last year.
16
56160
3000
Bunlar da geçen yıl 17 Ocak'ta gönderilenlerden birkaçı.
01:02
And our system was rudimentary. It was very basic.
17
62160
3000
Sistemimiz çok ilkeldi. Çok basitti.
01:05
It was a mash-up that used data that we collected from people,
18
65160
3000
İnsanlardan topladığımız bilgileri
01:08
and we put it on our map.
19
68160
2000
haritaya koyduğumuz bir mashup'dı.
01:10
But then we decided we needed to do something more.
20
70160
2000
Daha sonra daha fazlasını yapmamız gerektiğine karar verdik.
01:12
We needed to take what we had built
21
72160
2000
İnşaa ettiğimizi, dünyanın her yerinde kullanılabilecek
01:14
and create a platform out of it so that it could be used elsewhere in the world.
22
74160
3000
bir platform haline getirmemiz lazımdı.
01:17
And so there is a team of developers
23
77160
3000
Burada Afrika'nın her yerinden Gana'dan, Malavi'den, Kenya'dan
01:20
from all over Africa, who are part of this team now --
24
80160
3000
hatta bir tanesi ABD'den ve şimdi de
01:23
from Ghana, from Malawi, from Kenya.
25
83160
2000
takımımızda yer alan
01:25
There is even some from the U.S.
26
85160
4000
geliştiricileri görüyorsunuz.
01:29
We're building for smartphones, so that it can be used in the developed world,
27
89160
3000
Hem gelişmiş ülkelerde, hem gelişen ülkelerde kullanılması için
01:32
as well as the developing world.
28
92160
2000
akıllı telefonlar için sistemler yapıyoruz.
01:34
We are realizing that this is true.
29
94160
2000
Bunun doğru olduğunu idrak ediyoruz.
01:36
If it works in Africa then it will work anywhere.
30
96160
2000
Afrika'da bir şey çalışıyorsa, her yerde çalışır.
01:38
And so we build for it in Africa first
31
98160
3000
İlk başta Afrika için yaptık,
01:41
and then we move to the edges.
32
101160
2000
sonra uçlara gittik.
01:43
It's now been deployed in the Democratic Republic of the Congo.
33
103160
3000
Sistem şu an Demokratik Kongo Cumhuriyeti'nde yayılıyor.
01:46
It's being used by NGOs all over East Africa,
34
106160
3000
Doğu Afrika'daki sivil toplum kuruluşları tarafından kullanılıyor.
01:49
small NGOs doing their own little projects.
35
109160
3000
Küçük sivil toplum kuruluşları kendi küçük projelerini yapıyorlar.
01:52
Just this last month it was deployed by
36
112160
2000
Geçen ay Gazze'de
01:54
Al Jazeera in Gaza.
37
114160
3000
El-Cezire kanalı tarafından kullanıldı.
01:57
But that's actually not what I'm here to talk about.
38
117160
2000
Aslında bunlar, burada söylemek istediğim şeyler değil.
01:59
I'm here to talk about the next big thing,
39
119160
2000
Bir sonraki büyük işimizi anlatmak için buradayım aslında.
02:01
because what we're finding out is that
40
121160
2000
Teknoloji şu an bize
02:03
we have this capacity to report
41
123160
2000
şahitlerin bilgilerini eş zamanlı olarak raporlama
02:05
eyewitness accounts of what's going on in real time.
42
125160
4000
imkanı veriyor.
02:09
We're seeing this in events like Mumbai recently,
43
129160
3000
Bunu Mumbai olaylarında gördük.
02:12
where it's so much easier to report now
44
132160
2000
Şu an haber gönderme,
02:14
than it is to consume it.
45
134160
2000
okumaktan çok daha kolay.
02:16
There is so much information; what do you do?
46
136160
2000
Bu kadar bilgi var; ne yaparsınız?
02:18
This is the Twitter reports for over three days
47
138160
3000
Burada Twitter'da üç gün içinde
02:21
just covering Mumbai.
48
141160
2000
Mumbai olaylarından bahseden mesaj sayılarını görüyorsunuz.
02:23
How do you decide what is important?
49
143160
2000
Hangisinin önemli olduğuna nasıl karar verirsiniz?
02:25
What is the veracity level of what you're looking at?
50
145160
3000
Bilginin ne kadarına bakmak istiyorsunuz?
02:28
So what we find is that there is this
51
148160
2000
Buradan çıkardığımız sonuç,
02:30
great deal of wasted crisis information
52
150160
2000
krizle ilgili çöp bilgi sorunu var.
02:32
because there is just too much information for us to
53
152160
3000
Elimizde bir şey yapabilmek için
02:35
actually do anything with right now.
54
155160
3000
çok fazla bilgi var.
02:38
And what we're actually really concerned with
55
158160
2000
Burada ilgilendiğimiz bilgi,
02:40
is this first three hours.
56
160160
2000
aslında ilk üç saatin içinde gizli.
02:42
What we are looking at is the first three hours.
57
162160
2000
Baktığımız yer şu ilk üç saat.
02:44
How do we deal with that information that is coming in?
58
164160
3000
Elimize geçen bilginin üstünden nasıl geliyoruz?
02:47
You can't understand what is actually happening.
59
167160
2000
Asıl habere ulaşmanız mümkün değil.
02:49
On the ground and around the world
60
169160
2000
Dünyanın çeşitli yerlerinde
02:51
people are still curious,
61
171160
2000
insanlar olup biteni merak ediyor.
02:53
and trying to figure out what is going on. But they don't know.
62
173160
3000
Fakat öğrenemiyorlar.
02:56
So what we built of course, Ushahidi,
63
176160
3000
Tabi ki yaptığımız sistem, yani Ushahidi,
02:59
is crowdsourcing this information.
64
179160
2000
kitle kaynaklı bilgiye dayanıyor.
03:01
You see this with Twitter, too. You get this information overload.
65
181160
3000
Bunu Twitter'da da görüyorsunuz. Fazla bilgi yükü var.
03:04
So you've got a lot of information. That's great.
66
184160
2000
Çok fazla bilginiz var. Bu muhteşem bir şey.
03:06
But now what?
67
186160
2000
Peki şimdi ne olacak?
03:08
So we think that there is something interesting we can do here.
68
188160
3000
İlginç bir şey yapabileceğimizi düşünüyoruz.
03:11
And we have a small team who is working on this.
69
191160
2000
Bunun üzerinde çalışan küçük bir takımımız var.
03:13
We think that we can actually create
70
193160
2000
Kitle kaynaklı bir filtre
03:15
a crowdsourced filter.
71
195160
2000
yapabileceğimizi düşünüyorum.
03:17
Take the crowd and apply them to the information.
72
197160
3000
Kitleyi bilgiye maruz bırakacağız.
03:20
And by rating it and by rating
73
200160
2000
Bilgiyi notlandırarak,
03:22
the different people who submit information,
74
202160
2000
farklı insanların notlandırmasından sonra
03:24
we can get refined results
75
204160
2000
iyileştirilmiş ve ağırlıklı
03:26
and weighted results.
76
206160
2000
sonuçlar alabiliriz.
03:28
So that we have a better understanding
77
208160
2000
Böylece bir şeyin doğru olup olmadığını
03:30
of the probability of something being true or not.
78
210160
2000
daha iyi anlayabiliriz.
03:32
This is the kind of innovation that is,
79
212160
3000
Bu yenilik, açıkçası --
03:35
quite frankly -- it's interesting that it's coming from Africa.
80
215160
2000
yeniliğin Afrika'dan çıkması çok ilginç.
03:37
It's coming from places that you wouldn't expect.
81
217160
3000
Hiç beklemediğiniz yerlerden gelen bir proje.
03:40
From young, smart developers.
82
220160
2000
Genç, zeki geliştiricilerden.
03:42
And it's a community around it that has decided to build this.
83
222160
3000
Bunu yapmaya karar veren ise bu kişilerin etrafındaki topluluk.
03:45
So, thank you very much.
84
225160
2000
Çok teşekkürler.
03:47
And we are very happy to be part of the TED family.
85
227160
2000
TED ailesinin bir bireyi olmaktan çok mutluyuz.
03:49
(Applause)
86
229160
1000
(Alkış)
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7