Jonathan Harris: The web as art

Jonathan Harris öyküleri biriktiyor

30,188 views ・ 2008-07-24

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

Çeviri: Nazan Altun Gözden geçirme: Sancak Gülgen
00:16
So I'm going to talk today about collecting stories
0
16160
4000
Bugün, biraz alışılmadık yollarla
00:20
in some unconventional ways.
1
20160
2000
öykü koleksiyonu yapmaktan bahsedeceğim.
00:22
This is a picture of me from a very awkward stage in my life.
2
22160
4000
Bu, hayatımın çok tuhaf bir döneminde çekilmiş bir fotoğraf.
00:26
You might enjoy the awkwardly tight, cut-off pajama bottoms with balloons.
3
26160
5000
Aşırı dar, kesik, balonlu alt pijamam hoşunuza gidebilir.
00:31
Anyway, it was a time when I was mainly interested
4
31160
2000
Neyse, bu dönemde daha cok
00:33
in collecting imaginary stories.
5
33160
2000
hayali öyküler biriktirmekle ilgileniyordum.
00:35
So this is a picture of me
6
35160
2000
Bu, yaptığım ilk suluboya resimlerden birini
00:37
holding one of the first watercolor paintings I ever made.
7
37160
2000
tutarken çekilmiş bir fotoğrafim.
00:39
And recently I've been much more interested in collecting stories
8
39160
3000
Ve son zamanlarda gerçek hayattan öyküler, yani gerçek öyküler
00:42
from reality -- so, real stories.
9
42160
2000
biriktirmek çok daha fazla ilgimi çekiyor.
00:44
And specifically, I'm interested in collecting my own stories,
10
44160
4000
Ve ilgimi özellikle çeken kendi öykülerimi, internetten bulduğum
00:48
stories from the Internet, and then recently, stories from life,
11
48160
3000
öyküleri, son zamanlarda da hayattan öyküler biriktirmek,
00:51
which is kind of a new area of work that I've been doing recently.
12
51160
4000
ki bu sonuncusu yeni yeni girdiğim bir calisma alani.
00:55
So I'll be talking about each of those today.
13
55160
2000
Bugün bunlar üzerine konuşacağım.
00:57
So, first of all, my own stories. These are two of my sketchbooks.
14
57160
3000
Şimdi, ilk olarak: kendi öykülerim. Bunlar eskiz defterlerimden ikisi.
01:00
I have many of these books,
15
60160
2000
Bu defterlerden bir sürü var bende,
01:02
and I've been keeping them for about the last eight or nine years.
16
62160
2000
neredeyse son 8-9 yıldır tutuyorum bunları.
01:04
They accompany me wherever I go in my life,
17
64160
2000
Hayatta nereye gidersem benimle geliyorlar
01:06
and I fill them with all sorts of things,
18
66160
2000
ben de içlerini her cesit şeyle, yasadigim
01:08
records of my lived experience:
19
68160
2000
tecrubelerin kayitlariyla dolduruyorum.
01:10
so watercolor paintings, drawings of what I see,
20
70160
4000
Yani suluboya resimler, gördüğüm şeylerin çizimleri,
01:14
dead flowers, dead insects, pasted ticket stubs, rusting coins,
21
74160
4000
ölü çiçekler, ölü böcekler, kullanılmış biletler, paslanmış paralar,
01:18
business cards, writings.
22
78160
3000
kartvizitler, yazılar.
01:21
And in these books, you can find these short, little glimpses
23
81160
4000
Ve bu defterlerin içinde bu anlara, deneyimlere
01:25
of moments and experiences and people that I meet.
24
85160
2000
ve tanıştığım insanlara ait anlik goruntuler bulabilirsiniz.
01:27
And, you know, after keeping these books for a number of years,
25
87160
3000
Ve bu defterleri birkaç yıl tuttuktan sonra
01:30
I started to become very interested in collecting
26
90160
2000
sadece kendi yaptığım şeyleri değil,
01:32
not only my own personal artifacts,
27
92160
2000
başka insanların yaptıklarını da toplamak
01:34
but also the artifacts of other people.
28
94160
2000
oldukça ilgimi çekmeye başladı.
01:36
So, I started collecting found objects.
29
96160
2000
Böylece yolda bulduğum nesneleri biriktirmeye başladım.
01:38
This is a photograph I found lying in a gutter in New York City
30
98160
2000
Bu, yaklaşık 10 yıl önce New York'ta, sokaktaki bir su giderinde
01:40
about 10 years ago.
31
100160
2000
bulduğum bir fotoğraf.
01:42
On the front, you can see the tattered black-and-white photo of a woman's face,
32
102160
3000
Önünde bir kadının suratının parçalanmış siyah-beyaz fotoğrafını görüyorsunuz,
01:45
and on the back it says, "To Judy, the girl with the Bill Bailey voice.
33
105160
4000
arkasında da "Judy'ye, Bill Bailey sesli kıza,
01:49
Have fun in whatever you do."
34
109160
2000
Her ne yaparsan eğlenerek yapman dileğiyle," yazıyor.
01:51
And I really loved this idea of the partial glimpse into somebody's life.
35
111160
3000
Ve bir insanın hayatını kısmi göruntuleri fikri çok hoşuma gidiyor,
01:54
As opposed to knowing the whole story, just knowing a little bit of the story,
36
114160
3000
tüm hikâyeyi bilmenin tersine yalnızca kucuk bir kısmını bilip
01:57
and then letting your own mind fill in the rest.
37
117160
2000
sonra, gerisini tamamlamayi kendi akliniza birakmak.
01:59
And that idea of a partial glimpse is something
38
119160
2000
Ve bu kısmen görme fikri
02:01
that will come back in a lot of the work I'll be showing later today.
39
121160
3000
bugün göstereceğim diğer işlerde de sık sık karşılaşacağımız bir şey.
02:04
So, around this time I was studying computer science at Princeton University,
40
124160
3000
Bu sıralarda Princeton Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi okuyordum
02:07
and I noticed that it was suddenly possible
41
127160
3000
ve aniden, bu tür şahsi eşyaların yalnızca sokak köşelerinden
02:10
to collect these sorts of personal artifacts,
42
130160
2000
değil, aynı zamanda internetten de
02:12
not just from street corners, but also from the Internet.
43
132160
3000
biriktilebileceğini fark ettim.
02:15
And that suddenly, people, en masse, were leaving scores and scores
44
135160
4000
Ve bir anda insanların toplu halde internette, özel hayatlarını anlatan
02:19
of digital footprints online that told stories of their private lives.
45
139160
4000
bir sürü ama bir sürü dijital ayak izi bıraktığını fark ettim.
02:23
Blog posts, photographs, thoughts, feelings, opinions,
46
143160
4000
Blog girişleri, fotoğraflar, düşünceler, duygular, fikirler,
02:27
all of these things were being expressed by people online,
47
147160
2000
bütün bunlar insanlar tarafından internette açıklanıyor
02:29
and leaving behind trails.
48
149160
2000
ve arkalarından iz bırakıyorlardı.
02:31
So, I started to write computer programs
49
151160
2000
Böylece bu online ayak izlerini çok büyük kümeler
02:33
that study very, very large sets of these online footprints.
50
153160
3000
halinde inceleyecek bilgisayar programları yazmaya başladım.
02:36
One such project is about a year and a half old.
51
156160
2000
Bu projelerden biri bir buçuk yaşında.
02:38
It's called "We Feel Fine."
52
158160
2000
Adı, İyi Hissediyoruz.
02:40
This is a project that scans the world's newly posted blog entries
53
160160
3000
Bu, dünyadaki yeni girilen blog yazılarını her iki-üç dakikada bir tarayıp
02:43
every two or three minutes, searching for occurrences of the phrases
54
163160
3000
"Hissetmekteyim" ve "Hissediyorum" kelimelerini arayan
02:46
"I feel" and "I am feeling." And when it finds one of those phrases,
55
166160
4000
bir proje. Ve bu kelimelerden birini bulduğunda,
02:50
it grabs the full sentence up to the period
56
170160
2000
noktaya kadar tüm cümleyi alıyor ve aynı
02:52
and also tries to identify demographic information about the author.
57
172160
3000
zamanda yazar hakkında demografik bilgi toplamaya çalışıyor.
02:55
So, their gender, their age, their geographic location
58
175160
3000
Yani cinsiyetleri, yaşları, coğrafi konumları
02:58
and what the weather conditions were like when they wrote that sentence.
59
178160
3000
ve o cümleyi yazarlarkenki hava koşulu.
03:01
It collects about 20,000 such sentences a day
60
181160
2000
Günde bunun gibi yaklaşık 20.000 cümle topluyor
03:03
and it's been running for about a year and a half,
61
183160
2000
ve yaklaşık bir buçuk yıl önce başladığı günden bu yana
03:05
having collected over 10 and a half million feelings now.
62
185160
3000
neredeyse 10 buçuk milyon duygu biriktirdi.
03:08
This is, then, how they're presented.
63
188160
2000
İşte bu, sunuluş biçimleri.
03:10
These dots here represent some of the English-speaking world's
64
190160
3000
Buradaki noktalar, bazı İngilizce konuşan cevrelerin
03:13
feelings from the last few hours,
65
193160
3000
son saatlerden duygularını temsil ediyor.
03:16
each dot being a single sentence stated by a single blogger.
66
196160
3000
Her nokta tek bir blogcu tarafından yazılan tek bir cümle oluyor.
03:19
And the color of each dot corresponds to the type of feeling inside,
67
199160
3000
Ve noktaların renkleri duygunun türüne karsilik geliyor.
03:22
so the bright ones are happy, and the dark ones are sad.
68
202160
3000
yani açık renk olanlar mutlu, koyu olanlarsa üzgün.
03:25
And the diameter of each dot corresponds
69
205160
2000
Ve noktaların çapları
03:27
to the length of the sentence inside.
70
207160
2000
cümlelerin uzunluğuna karsilik geliyor.
03:29
So the small ones are short, and the bigger ones are longer.
71
209160
3000
Yani küçük olanlar kısa, daha büyük olanlarsa daha uzun.
03:32
"I feel fine with the body I'm in, there'll be no easy excuse
72
212160
2000
"Icinde oldugum vücutla barışığım, erkek arkadaşımla yakınlaşmanın bana
03:34
for why I still feel uncomfortable being close to my boyfriend,"
73
214160
4000
kendimi hâlâ rahatsız hissettirmesi için kolay bir bahane bulamayacağım,"
03:38
from a twenty-two-year-old in Japan.
74
218160
2000
diyor Japonya'dan 22 yaşında biri.
03:40
"I got this on some trading locally,
75
220160
2000
"Bunu buralardan değiş tokuş yoluyla aldım
03:42
but really don't feel like screwing with wiring and crap."
76
222160
2000
ama hiç de kablo veya oyle zirvalarla ugrasacagim gibi gelmiyor."
03:44
Also, some of the feelings contain photographs in the blog posts.
77
224160
3000
Aynı zamanda blog girişlerindeki bazı duygular fotoğraf da
03:47
And when that happens, these montage compositions are automatically created,
78
227160
5000
içeriyorlar, böyle olunca, otomatik olarak cümleyle görseli
03:52
which consist of the sentence and images being combined.
79
232160
3000
birleştiren derleme montajlar oluşuyor.
03:55
And any of these can be opened up to reveal the sentence inside.
80
235160
4000
Ve bunlardan herhangi biri içindeki cümleyi ortaya cikarmak için açılabilir.
03:59
"I feel good."
81
239160
5000
"İyi hissediyorum."
04:04
"I feel rough now, and I probably gained 100,000 pounds,
82
244160
3000
"Şu an rahatsiz hissediyorum ve büyük ihtimalle 100.000 kilo aldım,
04:07
but it was worth it."
83
247160
4000
ama buna değdi."
04:11
"I love how they were able to preserve most in everything
84
251160
3000
"Kendilerini doğaya yakın hissettiren şeyleri --kelebekleri,
04:14
that makes you feel close to nature -- butterflies,
85
254160
2000
insan yapımı ormanlari, kireçtaşı mağralarıni, hatta
04:16
man-made forests, limestone caves and hey, even a huge python."
86
256160
5000
kocaman bir pitonu-- saklayabilmiş olmalarına bayılıyorum."
04:21
So the next movement is called mobs.
87
261160
2000
Bir sonraki olayin adı çeteler.
04:23
This provides a slightly more statistical look at things.
88
263160
2000
Bu, olan bitene biraz daha istatistiksel bakmamızı sağlıyor.
04:25
This is showing the world's most common feelings overall right now,
89
265160
3000
Bu şu an dünyadaki en genel hissedilen duyguyu gösteriyor,
04:28
dominated by better, then bad, then good, then guilty, and so on.
90
268160
3000
çok iyi'nin onculugunde, sonra kötü, sonra iyi, sonra suçlu ve bu sekilde gidiyor.
04:31
Weather causes the feelings to assume the physical traits
91
271160
3000
Hava durumu, duyguların, temsil ettikleri havanın fiziksel özelliklerini
04:34
of the weather they represent. So the sunny ones swirl around,
92
274160
2000
almalarına neden oluyor. Yani güneşli olanlar fırıl fırıl dönüyor,
04:36
the cloudy ones float along, the rainy ones fall down,
93
276160
3000
bulutlu onlarlar kayıp gidiyor, yağmurlu olanlar inis yapiyor,
04:39
and the snowy ones flutter to the ground.
94
279160
2000
ve karlı olanlar pırpır ederek yere düşüyor.
04:41
You can also stop a raindrop and open the feeling inside.
95
281160
6000
Aynı zamanda bir yağmur damlasını durdurup içindeki duyguya bakabiliyorsunuz.
04:47
Finally, location causes the feelings to move to their spots
96
287160
2000
Son olarak, konumları duyguların dünya haritasındaki yerlerini
04:49
on a world map, giving you a sense of their geographic distribution.
97
289160
3000
değiştirip size coğrafi dağılımlarıyla ilgili bir fikir veriyor.
04:52
So I'll show you now some of my favorite montages from "We Feel Fine."
98
292160
3000
Şimdi size İyi Hissediyorum'da en sevdigim montajları göstereceğim.
04:55
These are the images that are automatically constructed.
99
295160
2000
Bunlar otomatik olarak yaratılan görseller.
04:57
"I feel like I'm diagonally parked in a parallel universe."
100
297160
3000
"Paralel bir evrende çapraz park edilmişim gibi hissediyorum."¥
05:00
(Laughter)
101
300160
3000
(Gülüşmeler)
05:03
"I've kissed numerous other boys and it hasn't felt good,
102
303160
2000
"Başka bir sürü çocukla öpüştüm ve bu iyi hissettirmiyor,
05:05
the kisses felt messy and wrong,
103
305160
2000
o öpücükler pis ve yanlış hissettiriyordu,
05:07
but kissing Lucas feels beautiful and almost spiritual."
104
307160
6000
ama Lucas'ı öpmek güzel ve neredeyse ruhani bir his veriyor."
05:13
"I can feel my cancer grow."
105
313160
3000
"Kanserimin ilerledigini hissedebiliyorum."
05:16
"I feel pretty."
106
316160
3000
"Kendimi güzel hissediyorum."
05:19
"I feel skinny, but I'm not."
107
319160
3000
"Kendimi cılız hissediyorum, ama değilim."
05:22
"I'm 23, and a recovering meth and heroin addict,
108
322160
2000
"23 yaşında, iyileşmekte olan bir meth ve eroin bağımlısıyım
05:24
and feel absolutely blessed to still be alive."
109
324160
3000
ve hâlâ hayatta olduğum icin kutsanmisim gibi hissediyorum."
05:27
"I can't wait to see them racing for the first time at Daytona next month,
110
327160
3000
"Onları gelecek ay Daytona'da ilk kez yarışırken görmek için sabırsızlanıyorum,
05:30
because I feel the need for speed."
111
330160
2000
çünkü hıza ihtiyac duydugumu hissediyorum."
05:32
(Laughter)
112
332160
3000
(Gülüşmeler)
05:35
"I feel sassy."
113
335160
1000
"Kendimi arsız hissediyorum."
05:36
"I feel so sexy in this new wig."
114
336160
3000
"Bu yeni perukla kendimi çok seksi hissediyorum."
05:39
As you can see, "We Feel Fine" collects
115
339160
2000
Gördüğünüz gibi, İyi Hssediyorum çok çok
05:41
very, very small-scale personal stories.
116
341160
2000
küçük çapta kişisel öyküler topluyor.
05:43
Sometimes, stories as short as two or three words.
117
343160
2000
Bazen iki-üç kelime kısalığında öyküler.
05:45
So, really even challenging the notion
118
345160
2000
Hatta neyin öykü sayılabileceği
05:47
of what can be considered a story.
119
347160
2000
fikrini bile sorgulatabiliyor gercekten.
05:49
And recently, I've become interested in diving much more deeply into a single story.
120
349160
4000
Ve son zamanlarda tek bir öykünün derinliklerine daha da dalmak ilgimi çekmeye başladı.
05:53
And that's led me to doing some work with the physical world,
121
353160
3000
Ve bu beni, internetle değil de fiziksel dünyayla çalışmaya
05:56
not with the Internet,
122
356160
1000
ve interneti ancak en son anda
05:57
and only using the Internet at the very last moment, as a presentation medium.
123
357160
4000
bir sunum platformu olarak kullanmaya itti.
06:01
So these are some newer projects that
124
361160
1000
Şimdi bunlar henüz yayınlanmamış
06:02
actually aren't even launched publicly yet.
125
362160
2000
daha yeni projeler.
06:04
The first such one is called "The Whale Hunt."
126
364160
2000
İlkinin adı "Balina Avı".
06:06
Last May, I spent nine days living up in Barrow, Alaska,
127
366160
3000
Geçen Mayıs ayında Barrow, Alaska'da, Amerika'nın
06:09
the northernmost settlement in the United States,
128
369160
2000
en kuzeyindeki yerleşim bölgesinde, bir Inupiat Eskimoları aileyle
06:11
with a family of Inupiat Eskimos,
129
371160
2000
9 gün geçirip her yıl baharda yaptıkları
06:13
documenting their annual spring whale hunt.
130
373160
3000
balina avını görüntüledim.
06:16
This is the whaling camp here, we're about six miles from shore,
131
376160
3000
Burası balina avı kampı, kıyıdan yaklaşık 10 kilometre uzaktayız,
06:19
camping on five and a half feet of thick, frozen pack ice.
132
379160
3000
2 metre kalınlığında buzun üzerinde kamp yapıyoruz.
06:22
And that water that you see there is the open lead,
133
382160
2000
Ve burada gördüğünüz su, buzların arasındaki açık alan
06:24
and through that lead, bowhead whales migrate north each springtime.
134
384160
4000
ve Bowhead balinaları her baharda bu alandan kuzeye göç ediyorlar.
06:28
And the Eskimo community basically camps out on the edge of the ice here,
135
388160
3000
Ve Eskimo halkı burada buzun kenarında kamp kurup balinanın
06:31
waits for a whale to come close enough to attack. And when it does,
136
391160
3000
saldırabilecegi kadar yakınlarına gelmesini bekliyor ve geldiğinde
06:34
it throws a harpoon at it, and then hauls the whale up
137
394160
2000
onu zıpkınlayıp buzun altından çekerek çıkarıyor
06:36
under the ice, and cuts it up.
138
396160
2000
ve kesiyor.
06:38
And that would provide the community's food supply for a long time.
139
398160
2000
Ve bu çok uzun bir süre boyunca halka gida temini saglayabilir.
06:40
So I went up there, and I lived with these guys
140
400160
2000
İşte ben de oraya gidip bu adamlarla balina
06:42
out in their whaling camp here, and photographed the entire experience,
141
402160
3000
kamplarında yaşadım ve New York'taki Newark havaalanına yaptığım
06:45
beginning with the taxi ride to Newark airport in New York,
142
405160
4000
taksi yolculuğumdan başlayıp 7 buçuk gün sonra ikinci
06:49
and ending with the butchering of the second whale, seven and a half days later.
143
409160
3000
balinanın kesilmesine kadar yaşadığım her şeyi fotoğrafladım.
06:52
I photographed that entire experience at five-minute intervals.
144
412160
3000
Tüm macerayı 5 dakikalık aralarla fotoğrafladım.
06:55
So every five minutes, I took a photograph.
145
415160
2000
Yani her 5 dakikada bir, bir fotoğraf çektim.
06:57
When I was awake, with the camera around my neck.
146
417160
2000
Uyanıkken boynumda duran fotoğraf makinesiyle;
06:59
When I was sleeping, with a tripod and a timer.
147
419160
2000
uyurken tripod ve zamanlayici ile.
07:01
And then in moments of high adrenaline,
148
421160
2000
Ve yüksek adrenalin anlarında,
07:03
like when something exciting was happening,
149
423160
2000
yani mesela heyecan verici bir şeyler yaşanırken,
07:05
I would up that photographic frequency to as many as
150
425160
2000
bu fotoğraf ritmini 5 dakikada 37 fotoğrafa
07:07
37 photographs in five minutes.
151
427160
2000
kadar çıkardığım oluyordu.
07:09
So what this created was a photographic heartbeat
152
429160
2000
Böylece yaratilan bu sey; kendi kalp atışımla
07:11
that sped up and slowed down, more or less matching
153
431160
2000
az cok senkronize bir şekilde hızlanan ve yavaşlayan
07:13
the changing pace of my own heartbeat.
154
433160
3000
fotografik bir kalp atışı olmustu.
07:16
That was the first concept here.
155
436160
2000
Burada, ilk dusunce buydu.
07:18
The second concept was to use this experience to think about
156
438160
2000
İkincisi, bu deneyimi herhangi bir öykünün ana bileşenlerinin
07:20
the fundamental components of any story.
157
440160
2000
ne olduğunu düşünmek icin kullanmakti.
07:22
What are the things that make up a story?
158
442160
2000
Bir öyküyü hazirlayan seyler nelerdir?
07:24
So, stories have characters. Stories have concepts.
159
444160
3000
Öykülerde karakterler vardır. Öykülerin konulari vardır.
07:27
Stories take place in a certain area. They have contexts.
160
447160
2000
Öyküler belli bir mekânda geçerler. Bağlamları vardır.
07:29
They have colors. What do they look like?
161
449160
2000
Renkleri vardır. Neye benzerler?
07:31
They have time. When did it take place? Dates -- when did it occur?
162
451160
3000
Zamanları vardır. Ne zaman gerçekleşti? Tarihler, ne zaman yaşandı?
07:34
And in the case of the whale hunt, also this idea of an excitement level.
163
454160
3000
Ve balina avına gelince, aynı zamanda bir heyecan seviyesi fikri var.
07:37
The thing about stories, though, in most of the existing mediums
164
457160
3000
Ama yine de oykulerle ilgili durum, alışık olduğumuz mevcut medya
07:40
that we're accustomed to -- things like novels, radio,
165
460160
3000
araçlarındaki -roman, radyo, fotoğraf, film, hatta bunun
07:43
photographs, movies, even lectures like this one --
166
463160
2000
gibi konferanslardaki- öykülerde, bir anlatıcı
07:45
we're very accustomed to this idea of the narrator or the camera position,
167
465160
4000
ya da kamera acilari fikrine çok alışık oldugumuz.
07:49
some kind of omniscient, external body
168
469160
2000
Öyküyü onun gözlerinden gördüğünüz,
07:51
through whose eyes you see the story.
169
471160
3000
her şeyi bilen disaridan biri.
07:54
We're very used to this.
170
474160
2000
Buna çok alışığız.
07:56
But if you think about real life, it's not like that at all.
171
476160
2000
Ama gerçek hayati dusunurseniz, bu hiç de böyle değil.
07:58
I mean, in real life, things are much more nuanced and complex,
172
478160
2000
Demek isteğim, gerçek hayatta her şey çok daha incelikli ve karmaşık;
08:00
and there's all of these overlapping stories
173
480160
2000
ve birbiriyle ortusen, birbiriyle kesişen, birbirine
08:02
intersecting and touching each other.
174
482160
2000
dokunan bir sürü öykü var.
08:04
And so I thought it would be interesting to build a framework
175
484160
3000
Ben de bu tür öyküleri su üstüne çıkaracak bir çerçeve yaratmanın
08:07
to surface those types of stories. So, in the case of "The Whale Hunt,"
176
487160
4000
ilginç olabileceğini düşündüm. "Balina Avı"na gelirsek,
08:11
how could we extract something like the story of Simeon and Crawford,
177
491160
3000
Simeon ve Crawford'ın; vahşi hayat, el aletleri ve kan ile dolu,
08:14
involving the concepts of wildlife, tools and blood, taking place on the Arctic Ocean,
178
494160
4000
Arktik Okyanusu'nda geçen, kırmızı rengin egemen olduğu, 3 Mayıs'ta
08:18
dominated by the color red, happening around 10 a.m. on May 3,
179
498160
3000
sabah 10 civarında gerçekleşen, heyecan dolu
08:21
with an excitement level of high?
180
501160
2000
oykusu gibi birseyi nasıl çekip çıkarabiliriz?
08:23
So, how to extract this order of narrative from this larger story?
181
503160
5000
Bu oykuleme duzenini, o büyük öykünün içinden nasıl çıkarabiliriz?
08:28
I built a web interface for viewing "The Whale Hunt" that attempts to do just this.
182
508160
5000
"Balina Avı" için tam da bunu yapmaya çalışan bir web arayüzü geliştirdim.
08:33
So these are all 3,214 pictures taken up there.
183
513160
4000
Tüm bu 3,214 fotoğraf orada çekildi.
08:37
This is my studio in Brooklyn. This is the Arctic Ocean,
184
517160
4000
Burası Brooklyn'deki stüdyo dairem. Burası Arktik Okyanusu
08:41
and the butchering of the second whale, seven days later.
185
521160
3000
ve 7 gün sonra ikinci balinanın öldürülüsü.
08:44
You can start to see some of the story here, told by color.
186
524160
3000
Burada renklerle anlatılan öykünün bir kısmının görmeye baslayabilirsiniz.
08:47
So this red strip signifies the color of the wallpaper
187
527160
3000
Bu kırmızı çizgi kaldığım zemin kat dairesinin
08:50
in the basement apartment where I was staying.
188
530160
2000
duvar kâğıdının rengine işaret ediyor.
08:52
And things go white as we move out onto the Arctic Ocean.
189
532160
3000
Ve dışarı, Arktik Okyanusu'na doğru gittiğimizde resim beyazlaşıyor.
08:55
Introduction of red down here, when whales are being cut up.
190
535160
4000
Tam burada, balinalar kesilirken kırmızı başlıyor.
08:59
You can see a timeline, showing you the exciting moments throughout the story.
191
539160
3000
Öykünün icinden heyecanlı anları gösteren bir zaman cetveli goruyorsunuz.
09:02
These are organized chronologically.
192
542160
2000
Bunlar kronolojik sırayla düzenlendi.
09:04
Wheel provides a slightly more playful version of the same,
193
544160
3000
Çark aynı şeyin biraz daha eğlenceli bir halini sunuyor,
09:07
so these are also all the photographs organized chronologically.
194
547160
3000
yani bunlar da kronolojik sirayla dizilen tum o fotograflar.
09:10
And any of these can be clicked,
195
550160
2000
Ve bunlardan herhangi birine tiklayip
09:12
and then the narrative is entered at that position.
196
552160
2000
oykuye o kismindan girebilirsiniz.
09:14
So here I am sleeping on the airplane heading up to Alaska.
197
554160
3000
Burada Alaska'ya giden uçakta uyuyorum.
09:17
That's "Moby Dick."
198
557160
2000
Önümdeki "Moby Dick".
09:19
This is the food we ate.
199
559160
2000
Bu yediğimiz yemek.
09:21
This is in the Patkotak's family living room
200
561160
3000
Burasi Patkotak'ların* Barrow'daki evlerinin
09:24
in their house in Barrow. The boxed wine they served us.
201
564160
3000
salonu. Bize ikram ettikleri şarap kutusu.
09:27
Cigarette break outside -- I don't smoke.
202
567160
3000
Disarida sigara molası -- ben içmiyorum.
09:30
This is a really exciting sequence of me sleeping.
203
570160
4000
Bu benim uyuduğum çok heyecanlı bir bölüm.
09:34
This is out at whale camp, on the Arctic Ocean.
204
574160
4000
Burası Arktik Okyanusu'ndaki balina kampı.
09:38
This graph that I'm clicking down here is meant to be
205
578160
2000
Tıkladığım alttaki bu grafiği, tıbbi kalp atışı
09:40
reminiscent of a medical heartbeat graph,
206
580160
2000
grafigine benzetmeye çalıştım,
09:42
showing the exciting moments of adrenaline.
207
582160
5000
yani yuksek adrenalin dolu anları gösteriyor.
09:47
This is the ice starting to freeze over. The snow fence they built.
208
587160
3000
Bu, buzun donmaya başlaması. Onlarin yaptıkları kar perdesi.
09:50
And so what I'll show you now is the ability to pull out sub-stories.
209
590160
3000
Ve şimdi size gosterecegim sey alt-öyküleri çekip çıkarabilme yetisi.
09:53
So, here you see the cast. These are all of the people in "The Whale Hunt"
210
593160
4000
Burada karakterleri görüyorsunuz. Bunlar "Balina Avı"ndaki tum insanlar,
09:57
and the two whales that were killed down here.
211
597160
2000
ve öldürülen iki balina burada.
09:59
And we could do something as arbitrary as, say,
212
599160
2000
Ve, mesela, Rony'nin* kan, balina ve el aletleri
10:01
extract the story of Rony, involving the concepts of blood
213
601160
6000
kavramlarini içeren, Arktik Okyanusu'ndaki Ahkivgaq
10:07
and whales and tools, taking place on the Arctic Ocean,
214
607160
5000
kampında geçen, kalp atışı hızlı olan öyküsünü
10:12
at Ahkivgaq camp, with the heartbeat level of fast.
215
612160
4000
çıkarmak kadar rastgele bir şey yapabiliriz.
10:16
And now we've whittled down that whole story
216
616160
2000
Ve şimdi tüm öyküyü yalnızca 29 sihirli
10:18
to just 29 matching photographs,
217
618160
2000
fotoğrafa indirgediğimize göre,
10:20
and then we can enter the narrative at that position.
218
620160
2000
hikayeye o noktadan girebiliriz.
10:22
And you can see Rony cutting up the whale here.
219
622160
2000
Ve burada Rony'yi* balinayı keserken görebilirsiniz.
10:24
These whales are about 40 feet long,
220
624160
2000
Bu balinalar yaklaşık 12 metre uzunluğunda
10:26
and weighing over 40 tons. And they provide the food source
221
626160
3000
ve 40 ton ağırlığında. Senenin buyuk bir bolumu boyunca
10:29
for the community for much of the year.
222
629160
4000
topluluga yiyecek kaynagi sağlıyorlar.
10:33
Skipping ahead a bit more here, this is Rony on the whale carcass.
223
633160
5000
Biraz daha ileriye gidersek, burada Rony balina ölüsü üzerinde.
10:38
They use no chainsaws or anything; it's entirely just blades,
224
638160
3000
Hiç testere ya da başka bir şey kullanmıyorlar, bastan sona yalnızca bıçak
10:41
and an incredibly efficient process.
225
641160
2000
ve inanılmaz etkili bir yöntem kullanıyorlar.
10:43
This is the guys on the rope, pulling open the carcass.
226
643160
3000
Bunlar ipi cekerek balinanın gövdesini açan insanlar.
10:46
This is the muktuk, or the blubber, all lined up for community distribution.
227
646160
4000
Bu bir muktuk, ya da balina yağı, halka bolusturulmek için siralanmis.
10:50
It's baleen. Moving on.
228
650160
3000
Balina kemiği. Devam ediyoruz.
10:53
So what I'm going to tell you about next
229
653160
2000
Sizlere şimdi anlatacağım, çok yeni bir şey.
10:55
is a very new thing. It's not even a project yet.
230
655160
3000
Henüz bir proje bile değil.
10:58
So, just yesterday, I flew in here from Singapore, and before that,
231
658160
3000
Daha dün buraya Singapur'dan geldim ve ondan önce,
11:01
I was spending two weeks in Bhutan, the small Himalayan kingdom
232
661160
4000
Himalaya'da, Tibet ve Hindistan arasına kurulmus ufak Bhutan
11:05
nestled between Tibet and India.
233
665160
2000
Krallığı'nda 2 hafta geçiriyordum.
11:07
And I was doing a project there about happiness,
234
667160
3000
Ve orada mutlulukla ilgili bir proje üzerinde çalisiyordum,
11:10
interviewing a lot of local people.
235
670160
2000
yerel halktan bir suru insanla görüşmeler yaptım.
11:12
So Bhutan has this really wacky thing where they base
236
672160
6000
Bhutan'da çok kaçık bir sistem söz konusu.
11:18
most of their high-level governmental decisions around the concept
237
678160
2000
Birçok yüksek seviye hükümet kararlarını gayri safi yurtiçi hasılası
11:20
of gross national happiness instead of gross domestic product,
238
680160
4000
yerine gayri safi milli mutluluğa bağlı olarak veriyorlar
11:24
and they've been doing this since the '70s.
239
684160
2000
ve bunu 70'lerden beri yapıyorlar.
11:26
And it leads to just a completely different value system.
240
686160
3000
Bu tamamen farkli bir deger sistemine yol aciyor.
11:29
It's an incredibly non-materialistic culture,
241
689160
2000
Inanilmaz derecede materyalist-olmayan bir kültür;
11:31
where people don't have a lot, but they're incredibly happy.
242
691160
3000
insanlarin çok fazla şeye sahip olmadigi ama inanılmaz mutlu olduklari.
11:34
So I went around and I talked to people about some of these ideas.
243
694160
3000
İşte ben de bunu ele alip, birçok insanla bu fikirlerin bazilari üzerine konuştum.
11:37
So, I did a number of things. I asked people a number of set questions,
244
697160
3000
Birkaç şey yaptım. İnsanlara bir dizi onceden hazirlanmis sorular sordum,
11:40
and took a number of set photographs,
245
700160
2000
birkaç belirli fotoğraf çektim ve görüşürken
11:42
and interviewed them with audio, and also took pictures.
246
702160
2000
seslerini kaydedip aynı zamanda fotoğraflarını çektim.
11:44
I would start by asking people to rate their happiness
247
704160
2000
İlk başta insanlardan mutluluklarına 1 ile 10 arası
11:46
between one and 10, which is kind of inherently absurd.
248
706160
3000
bir puan vermelerini istiyordum ki bu doğal olarak absürd bir şey.
11:49
And then when they answered, I would inflate that number of balloons
249
709160
3000
Ve yanıtladıklarında, o kadar sayıda balonu şişirip
11:52
and give them that number of balloons to hold.
250
712160
2000
onlara tutmaları için veriyordum.
11:54
So, you have some really happy person holding 10 balloons,
251
714160
2000
Böylece çok mutlu bir insanın elinde 10 balon ve çok üzgün
11:56
and some really sad soul holding one balloon.
252
716160
4000
birinin elinde 1 balon goruyordunuz.
12:00
But you know, even holding one balloon is like, kind of happy.
253
720160
3000
Ama, hani, tek bir balon tutmak bile mutlu bir şey.
12:03
(Laughter)
254
723160
2000
(Gülüşmeler)
12:05
And then I would ask them a number of questions like
255
725160
2000
Sonra onlara bazı sorular soruyordum, mesela:
12:07
what was the happiest day in their life, what makes them happy.
256
727160
2000
Hayatlarındaki en mutlu gün hangisiydi, onları mutlu eden şey ne.
12:09
And then finally, I would ask them to make a wish.
257
729160
3000
En sonunda da onlardan bir dilek tutmalarini istiyordum.
12:12
And when they made a wish, I would write their wish
258
732160
2000
Ve dilek tuttuklarinda dileklerini balonlardan birine yazıp
12:14
onto one of the balloons and take a picture of them holding it.
259
734160
3000
onlar o balonu tutarken fotoğraflarını çekiyordum.
12:17
So I'm going to show you now just a few brief snippets
260
737160
3000
Simdi size konustugum bazi insanlarla yaptigim
12:20
of some of the interviews that I did, some of the people I spoke with.
261
740160
3000
birkac roportajin ozet bolumlerini gosterecegim.
12:23
This is an 11-year-old student.
262
743160
2000
Bu on bir yasinda bir ogrenci.
12:25
He was playing cops and robbers with his friends, running around town,
263
745160
3000
Arkadaslariyla hirsiz-polis oynuyor, kasabada kosusturuyordu,
12:28
and they all had plastic toy guns.
264
748160
2000
ve hepsi de plastik oyuncak silahlarla oynuyordu.
12:30
His wish was to become a police officer.
265
750160
3000
Onun dilegi bir polis memuru olmakti.
12:33
He was getting started early. Those were his hands.
266
753160
3000
Erken baslamis. Bunlar onun elleri.
12:36
I took pictures of everybody's hands,
267
756160
2000
Herkesin ellerinin fotografini cektim.
12:38
because I think you can often tell a lot about somebody
268
758160
2000
cunku birisi hakkinda ellerinin nasil gorunduguyle ilgili
12:40
from how their hands look. I took a portrait of everybody,
269
760160
3000
bircok sey soyeyebilirsiniz. Herkesi portreden birer kez aldim,
12:43
and asked everybody to make a funny face.
270
763160
3000
ve herkesten komik bir yuz cikarmasini istedim.
12:46
A 17-year-old student. Her wish was to have been born a boy.
271
766160
4000
17 yasinda bir ogrenci. Onun dilegi erkek cocugu olarak dogmus olmakti.
12:50
She thinks that women have a pretty tough go of things in Bhutan,
272
770160
3000
Butan'da kadinlar icin gidisatin epeyce zorlu oldugunu dusunuyor,
12:53
and it's a lot easier if you're a boy.
273
773160
2000
ve bunun eger erkekseniz daha kolay oldugunu.
13:01
A 28-year-old cell phone shop owner.
274
781160
2000
Yirmi sekiz yasinda bir cep telefonu bayii sahibi.
13:03
If you knew what Paro looked like, you'd understand
275
783160
2000
Eger Paro'nun nasil gorundugunu bilseydiniz, orada bir cep telefonu
13:05
how amazing it is that there's a cell phone shop there.
276
785160
5000
bayiinin olmasinin ne kadar sasirtici odugunu anlardiniz.
13:10
He wanted to help poor people.
277
790160
2000
Fakir insanlara yardim etmek istedi.
13:19
A 53-year-old farmer. She was chaffing wheat,
278
799160
3000
Elli yasinda bir ciftci. Saman copu ayiriyordu,
13:22
and that pile of wheat behind her
279
802160
2000
ve arkasindaki bugday yiginini
13:24
had taken her about a week to make.
280
804160
2000
yapmasi yaklasik bir haftasini almisti.
13:26
She wanted to keep farming until she dies.
281
806160
4000
Ciftciligi olene kadar surdurmeyi istiyordu.
13:30
You can really start to see the stories told by the hands here.
282
810160
3000
Burada eller tarafindan anlatilan hikayeleri gercekten gormeye baslayabilirsiniz.
13:33
She was wearing this silver ring that had the word "love" engraved on it,
283
813160
3000
Uzerine "ask" kelimesi kazinmis gumus yuzugu takiyor,
13:36
and she'd found it in the road somewhere.
284
816160
3000
ve onu yolda bir yerlerde bulmus.
13:43
A 16-year-old quarry worker.
285
823160
2000
On alti yasinda bir maden ocagi iscisi.
13:45
This guy was breaking rocks with a hammer in the hot sunlight,
286
825160
4000
Bu adam sicak gunes isigi altinda kayalari cekicle kiriyordu,
13:49
but he just wanted to spend his life as a farmer.
287
829160
3000
ama yasamini bir ciftci olarak gecirmek istemisti.
13:59
A 21-year-old monk. He was very happy.
288
839160
5000
Yirmi bir yasinda bir keşiş. Cok mutluydu.
14:04
He wanted to live a long life at the monastery.
289
844160
3000
Manastirda uzun bi hayat yasamak istiyordu.
14:10
He had this amazing series of hairs growing out of a mole on the left side of his face,
290
850160
4000
Yuzunun sol tarafinda buyuyen bir benden disari cikan su inanilmaz killar vardi,
14:14
which I'm told is very good luck.
291
854160
3000
bana iyi sans demek oldugu soylenen.
14:17
He was kind of too shy to make a funny face.
292
857160
4000
Komik surat yapmak icin fazla utangac bir tipti.
14:21
A 16-year-old student.
293
861160
5000
On alti yasinda bir ogrenci.
14:26
She wanted to become an independent woman.
294
866160
2000
Bagimsiz bir kadin olmak istiyordu.
14:28
I asked her about that, and she said she meant
295
868160
1000
Ona bunun hakkinda sorular sordum ve sunu demek istedigini soyledi:
14:29
that she doesn't want to be married,
296
869160
2000
evlenmek istemedigini,
14:31
because, in her opinion, when you get married in Bhutan as a woman,
297
871160
3000
cunku onun fikrince, Butan'da bir kadin olarak evlendiginiz zaman,
14:34
your chances to live an independent life kind of end,
298
874160
3000
bagimsiz yasama sansiniz sona eriyor gibi birsey,
14:37
and so she had no interest in that.
299
877160
2000
ve bu yuzden ilgi duymuyordu.
14:45
A 24-year-old truck driver.
300
885160
2000
Yirmi dort yasinda bir kamyon surucusu.
14:47
There are these terrifyingly huge Indian trucks
301
887160
2000
Orada bu korkunc derecede buyuk Hint kamyonlarindan vardi,
14:49
that come careening around one-lane roads with two-lane traffic,
302
889160
4000
tek seritli yollarda iki serit trafigi yapip yana yatarak gidiyorlardi,
14:53
with 3,000-foot drop-offs right next to the road,
303
893160
3000
yolun sagindan 3,000 feet alcakliginda,
14:56
and he was driving one of these trucks.
304
896160
2000
ve o da, bu kamyonlardan birini suruyordu.
14:58
But all he wanted was to just live a comfortable life, like other people.
305
898160
3000
Ama tek istedigi sadece diger insanlar gibi rahat bir hayat yasamakti.
15:08
A 24-year-old road sweeper. I caught her on her lunch break.
306
908160
3000
Yirmi dort yasinda bir sokak supurucusu. Onu ogle yemegi molasinda yakaladim.
15:11
She'd built a little fire to keep warm, right next to the road.
307
911160
3000
Isinabilmek icin yolun sag yaninda kucuk bir ates yakti.
15:14
Her wish was to marry someone with a car.
308
914160
4000
Onun dilegi arabasi olan birisiyle evlenmekti.
15:18
She wanted a change in her life.
309
918160
2000
Hayatinda bir degisiklik istiyordu.
15:20
She lives in a little worker's camp right next to the road,
310
920160
3000
Yolun sag tarafinda bir isci kampinda yasiyor ve
15:23
and she wanted a different lot on things.
311
923160
2000
farkli bir gidisati olsun istiyordu.
15:33
An 81-year-old itinerant farmer.
312
933160
2000
Yirmi bir yasinda bir gezgin ciftci.
15:35
I saw this guy on the side of the road,
313
935160
2000
Bu adami yolun kenarinda gormustum
15:37
and he actually doesn't have a home.
314
937160
2000
ve aslinda evi yoktu da.
15:39
He travels from farm to farm each day trying to find work,
315
939160
2000
Is bulmak icin her gun ciftlikten ciflige dolasiyordu,
15:41
and then he tries to sleep at whatever farm he gets work at.
316
941160
4000
ve sonra ne ciftliginde is almissa orada uyumaya calisiyordu.
15:45
So his wish was to come with me, so that he had somewhere to live.
317
945160
3000
Bu yuzden onun dilegi benimle birlikte gelmekti, boylece yasayacak bir yer bulmus olacakti.
15:55
He had this amazing knife that he pulled out of his gho
318
955160
2000
kiyafetinin icinden cektigi su ilginc bicagi vardi
15:57
and started brandishing when I asked him to make a funny face.
319
957160
4000
ve egenceli bir yuz ifadesi sergilemesini istedigimde sallamaya basladi.
16:01
It was all good-natured.
320
961160
2000
Tamamen iyi niyetiydi.
16:04
A 10-year-old.
321
964160
4000
On yasinda birisi.
16:08
He wanted to join a school and learn to read,
322
968160
2000
Okula baslamak ve okumayi ogrenmek istiyordu,
16:10
but his parents didn't have enough money to send him to school.
323
970160
4000
ama ebeveynlerinin onu okula gonderecek kadar parasi yoktu.
16:14
He was eating this orange, sugary candy
324
974160
2000
Parmaklariyla kaziyip durdugu
16:16
that he kept dipping his fingers into,
325
976160
2000
portakal sulu seker yiyordu,
16:18
and since there was so much saliva on his hands,
326
978160
2000
ve elinde cok fazla tukuruk oldugu icin
16:20
this orange paste started to form on his palms.
327
980160
3000
portakal eriyigi avucunun icinde kalmaya basladi.
16:27
(Laughter)
328
987160
2000
(Gulusmeler)
16:30
A 37-year-old road worker.
329
990160
3000
Otuz yedi yasinda bir yol iscisi.
16:33
One of the more touchy political subjects in Bhutan
330
993160
4000
Butan'daki hassas siyasi konulardan birisi Hindistan'dan
16:37
is the use of Indian cheap labor
331
997160
3000
yollari insa etmek icin ithal edilen ve
16:40
that they import from India to build the roads,
332
1000160
3000
yollar yapildiktan sonra eve geri
16:43
and then they send these people home once the roads are built.
333
1003160
2000
gonderilen ucuz Hint isci sinifinin kullanilmasi.
16:45
So these guys were in a worker's gang
334
1005160
2000
Bu adamlar bir sabah anayol tarafinda
16:47
mixing up asphalt one morning on the side of the highway.
335
1007160
3000
asfalti karistiran bir isci cetesindeydi.
16:50
His wish was to make some money and open a store.
336
1010160
3000
Onun dilegi biraz para biriktirmek ve bir dukkan acmakti.
17:00
A 75-year-old farmer. She was selling oranges on the side of the road.
337
1020160
4000
Yetmis bes yasinda bir ciftci. Yolun kenarinda portakal satiyordu.
17:04
I asked her about her wish, and she said,
338
1024160
2000
Ona dilegini sordum ve o da dedi ki,
17:06
"You know, maybe I'll live, maybe I'll die, but I don't have a wish."
339
1026160
3000
"Bilirsin, beki yasayacagim, belki olecegim ama bir dilegim yok."
17:14
She was chewing betel nut, which caused her teeth
340
1034160
3000
Hurma cigniyordu ki dislerinin yillar gectikce iyice kirmiziya
17:17
over the years to turn very red.
341
1037160
2000
donmesine bu neden olmustu.
17:19
Finally, this is a 26-year-old nun I spoke to.
342
1039160
6000
Ve son olarak bu da konustugum yirmi alti yasinda bir rahibe.
17:25
Her wish was to make a pilgrimage to Tibet.
343
1045160
3000
Onun dilegi Tibet'e, hacca gitmekti.
17:28
I asked her how long she planned to live in the nunnery and she said,
344
1048160
2000
Ne kadar daha rahibe manastirinde yasamayi planladigini sordum ona, dedi ki;
17:30
"Well, you know, of course, it's impermanent,
345
1050160
2000
"Yani, bilirsin, bu kalici degil tabii ki,
17:32
but my plan is to live here until I'm 30, and then enter a hermitage."
346
1052160
4000
planim burada otuzuma kadar yasamak ve ondan sonra bir inziva yerine gitmek."
17:36
And I said, "You mean, like a cave?" And she said, "Yeah, like a cave."
347
1056160
5000
Dedim ki, "Magara gibi bir yerden mi bahsediyorsun?" O da, " Evet, magara gibi." dedi.
17:41
And I said, "Wow, and how long will you live in the cave?"
348
1061160
3000
Ve ben dedim ki, "Vay canina, peki ne kadar magarada kalacaksin?"
17:44
And she said, "Well, you know,
349
1064160
2000
Dedi ki, "Guzel, bilirsin, butun hayatimi
17:46
I think I'd kind of like to live my whole life in the cave."
350
1066160
4000
o magarada yasamak gibi birsey dusunuyorum."
17:50
I just thought that was amazing. I mean, she spoke in a way --
351
1070160
2000
Bunun hayret verici oldugunu dusundum. Yani, konusmasi onu bir sekilde --
17:52
with amazing English, and amazing humor, and amazing laughter --
352
1072160
3000
sasirtici bir Ingilizce, sasirtici bir mizah ve sasirtici kahkahasi ile --
17:55
that made her seem like somebody I could have bumped into
353
1075160
2000
New York'un ya da -benim geldigim- Vermont'un
17:57
on the streets of New York, or in Vermont, where I'm from.
354
1077160
3000
sokaklarinda rastlayabiecegim turden birisi gibi yapiyordu.
18:00
But here she had been living in a nunnery for the last seven years.
355
1080160
3000
Ama o son yedi senedir burada bir rahibe manastirinda yasiyordu.
18:03
I asked her a little bit more about the cave
356
1083160
3000
Magara hakkinda biraz daha sordum ona
18:06
and what she planned would happen once she went there, you know.
357
1086160
4000
ve oraya gittiginde neler olabilecegini planladigi hakkinda, bilirsiniz.
18:10
What if she saw the truth after just one year,
358
1090160
2000
Peki ya sadece bir sene sonra gercegi gorurse,
18:12
what would she do for the next 35 years in her life?
359
1092160
2000
hayatinin kalan 35 yilinda ne yapardi?
18:14
And this is what she said.
360
1094160
2000
Ve bunlar da onun soyledikleri.
18:16
Woman: I think I'm going to stay for 35. Maybe -- maybe I'll die.
361
1096160
5000
Kadin: Otuz bes sene kalacagimi dusunuyorum -- belki olurum.
18:21
Jonathan Harris: Maybe you'll die? Woman: Yes.
362
1101160
2000
Jonathan Harris: Belki olur musun? Kadin: Evet.
18:23
JH: 10 years? Woman: Yes, yes. JH: 10 years, that's a long time.
363
1103160
3000
JH: On sene? Kadin: Evet, evet. JH: On sene, uzun bir sure bu.
18:26
Woman: Yes, not maybe one, 10 years, maybe I can die
364
1106160
3000
Kadin: Evet, belki de bir, on sene degil, belki bir sene icinde
18:29
within one year, or something like that.
365
1109160
2000
olebilirim, ya da onun gibi birsey.
18:31
JH: Are you hoping to?
366
1111160
2000
JH: Oyle mi umit ediyorsun?
18:33
Woman: Ah, because you know, it's impermanent.
367
1113160
2000
Kadin: Aa, cunku bildigin gibi, bu gecici.
18:35
JH: Yeah, but -- yeah, OK. Do you hope --
368
1115160
6000
JH: Evet, ama evet de, tamam. Umuyor musun --
18:41
would you prefer to live in the cave for 40 years,
369
1121160
3000
magarada kirk sene mi yoksa bir sene boyunca mi
18:44
or to live for one year?
370
1124160
2000
yasamayi tercih ederdin?
18:46
Woman: But I prefer for maybe 40 to 50.
371
1126160
4000
Kadin: Ama kirk-elli'yi falan tercih ederim.
18:50
JH: 40 to 50? Yeah.
372
1130160
1000
JH: Kirk-elli? Guzel.
18:51
Woman: Yes. From then, I'm going to the heaven.
373
1131160
3000
Kadin: Evet. Ondan sonra cennette olacagim.
18:54
JH: Well, I wish you the best of luck with it.
374
1134160
5000
JH: Peki, bu konuda en iyi sans dileklerimle.
18:59
Woman: Thank you.
375
1139160
1000
Kadin: Tesekkur ederim.
19:00
JH: I hope it's everything that you hope it will be.
376
1140160
3000
JH: Umarim ki diledigin hersey gerceklesir.
19:03
So thank you again, so much.
377
1143160
2000
Ve tekrar tesekkurler, cok sagol.
19:05
Woman: You're most welcome.
378
1145160
2000
Kadin: Hic onemli degil.
19:07
JH: So if you caught that, she said she hoped to die
379
1147160
2000
JH: Eger yakaladiysaniz kirk civarina geldigi zaman olmeyi
19:09
when she was around 40. That was enough life for her.
380
1149160
3000
umdugunu soyledi. Bu onun icin yeterli bir yasam suresiydi.
19:12
So, the last thing we did, very quickly,
381
1152160
2000
Ve yaptigimiz son sey, cok hizlica,
19:14
is I took all those wish balloons -- there were 117 interviews,
382
1154160
3000
butun bu dilek balonarini aldim -- 117 tane roportajdi,
19:17
117 wishes -- and I brought them up to a place called Dochula,
383
1157160
4000
117 dilek -- ve onlari Dochula diye isimlendirilen bir yere goturdum,
19:21
which is a mountain pass in Bhutan, at 10,300 feet,
384
1161160
4000
Butan da 10,300 feet yuksekliginde bir dag gecidi orasi,
19:25
one of the more sacred places in Bhutan.
385
1165160
3000
Butan'daki en kutsal yererden birisi.
19:28
And up there, there are thousands of prayer flags
386
1168160
2000
Ve burada binlerce duaci bezi var ki
19:30
that people have spread out over the years.
387
1170160
2000
insanlar yillardir yaymislar.
19:32
And we re-inflated all of the balloons, put them up on a string,
388
1172160
3000
Ve biz butun balonlari yeniden sisirdik, onlari bir iplige dizdik
19:35
and hung them up there among the prayer flags.
389
1175160
2000
ve onari duaci bezlerinin arasina tutturduk.
19:37
And they're actually still flying up there today.
390
1177160
2000
Ve aslina bakarsaniz hala orada dalgalaniyorlar.
19:39
So if any of you have any Bhutan travel plans in the near future,
391
1179160
3000
Yani herhangi birinizin yakin bir gelecekte Butan'a seyahat planlari varsa,
19:42
you can go check these out. Here are some images from that.
392
1182160
3000
bunlari kontrol etmeye gidebilirsiniz. Iste birkac goruntusu.
19:46
We said a Buddhist prayer so that all these wishes could come true.
393
1186160
4000
Budist bir duaciya soyledik, bu yuzden butun bu dilekler gercege donusebilir.
19:59
You can start to see some familiar balloons here.
394
1199160
3000
Burada birkac tanidik balon gormeye baslayabilirsiniz.
20:02
"To make some money and to open a store" was the Indian road worker.
395
1202160
5000
Hintli yol iscisinden "Biraz para biriktirmek ve bir dukkan acmak"
20:15
Thanks very much.
396
1215160
2000
Cok tesekkurler.
20:17
(Applause)
397
1217160
3000
(Alkislar)
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