Jonathan Harris: The Web's secret stories

Jonathan Harris: İnternet'in gizli hikayeleri üzerine...

84,122 views ・ 2007-07-10

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

Çeviri: Ahmet Kurnaz Gözden geçirme: Sancak Gülgen
00:25
So I really consider myself a storyteller.
0
25000
4000
Kendimi bir hikayeci olarak görüyorum.
00:29
But I don't really tell stories in the usual way,
1
29000
4000
Fakat ben hikayeleri alışılagelmiş bir şekilde,
00:33
in the sense that I don't usually tell my own stories.
2
33000
3000
sadece kendi hikayelerimi anlatmama düşüncemden bahsediyorum.
00:37
Instead, I'm really interested in building tools that allow
3
37000
2000
Bunun yerine, diğer birçok insanın da hikayelerini anlatabilmelerini sağlayacak
00:39
large numbers of other people to tell their stories,
4
39000
4000
araçlar ortaya atmayla ilgileniyorum,
00:43
people all around the world.
5
43000
1000
dünya üzerindeki tüm insanlar yani.
00:45
I do this because I think that people actually have a lot in common.
6
45000
4000
Bunu yapıyorum çünkü insanların birçok ortak yanlarının olduğunu düşünüyorum.
00:49
I think people are very similar,
7
49000
1000
İnsanların birbirlerine çok benzer olduklarını sanıyorum,
00:51
but I also think that we have trouble seeing that.
8
51000
2000
fakat yine bunu kavrama da bazı sorunlarımızın olduğunu da zannediyorum.
00:54
You know, as I look around the world I see a lot of gaps,
9
54000
3000
Bildiğiniz gibi, çevreme baktıkça birçok ihtilafın olduğunu görüyorum,
00:57
and I think we all see a lot of gaps.
10
57000
1000
sanırsam bu ayrışmaları hepimiz görüyoruz.
00:59
And we define ourselves by our gaps.
11
59000
2000
Ve kendimizi de bu ayrılıklarla tanımlıyoruz.
01:02
There's language gaps,
12
62000
1000
Bilirsiniz, dil ayrımları var,
01:04
there's ethnicity and racial gaps, there's age gaps,
13
64000
4000
etnik ve ırkçı ayrışmalar var, yaş farkları var,
01:08
there's gender gaps, there's sexuality gaps,
14
68000
5000
cinsiyet ayrımı var,
01:13
there's wealth and money gaps, there's education gaps,
15
73000
4000
zenginlik ve maddi konularda, eğitimsel konularda,
01:18
there's also religious gaps.
16
78000
2000
hatta dini konularda bile ihtilaflar.
01:20
You know, we have all these gaps and I think we like our gaps
17
80000
2000
Yani bu ihtilafların hepsine sahibiz ve bu ayrışımları kabul ediyoruz sanırsam
01:22
because they make us feel like we identify with something,
18
82000
3000
çünkü biz kendimizi bunlarla özdeşleşmiş gibi hissediyoruz,
01:25
some smaller community.
19
85000
1000
bazı daha dar toplumlarda özellikle.
01:26
But I think that actually, despite our gaps,
20
86000
2000
Fakat ben tüm bu ihtilaflara rağmen
01:29
we really have a lot in common.
21
89000
1000
yine de birçok ortak yanımızın olduğu kanısındayım.
01:30
And I think one thing we have in common is a very deep need
22
90000
4000
Ve bu ortak yanlarımızdan birisi de gerçekten çok ihtiyacımız olan
01:35
to express ourselves.
23
95000
1000
kendimizi ifade etmedir.
01:36
I think this is a very old human desire. It's nothing new.
24
96000
5000
Kendini ifade etmenin çok eski bir insan arzusu olduğunu düşünüyorum. Yeni birşey değil yani.
01:42
But the thing about self-expression
25
102000
1000
Fakat kendini ifade etmeyle ilgili birşey var ki bu da,
01:43
is that there's traditionally been this imbalance
26
103000
2000
kendimizi ifade etme arzusu ve
01:45
between the desire that we have to express ourselves
27
105000
3000
bizim yanımızda kalıp bizi dinlemek isteyen
01:48
and the number of sympathetic friends
28
108000
2000
sempatik arkadaşlarımız arasındaki
01:50
who are willing to stand around and listen.
29
110000
2000
geleneksel dengesizlik.
01:52
(Laughter)
30
112000
1000
(Kahkaha)
01:54
This, also, is nothing new.
31
114000
2000
Bu da yeni birşey değil.
01:56
Since the dawn of human history, we've tried to rectify this imbalance
32
116000
3000
İnsanlık tarihinin başlangıcından bu yana, bu dengesizliği
01:59
by making art, writing poems, singing songs,
33
119000
4000
sanatla, şiir yazmayla, şarkı söylemeyle,
02:03
scripting editorials and sending them in to a newspaper,
34
123000
3000
baş yazılar yazmasıyla ve bunları gazetelere yollamayla,
02:06
gossiping with friends. This is nothing new.
35
126000
2000
arkadaşlarımızla dedikodu yapmayla gidermeye çalıştık.
02:08
What's new is that in the last several years
36
128000
2000
Yeni olan şey, son birkaç yılda birçok
02:10
a lot of these very traditional physical human activities,
37
130000
3000
geleneksel ve fiziksel insan aktivitelerinin,
02:13
these acts of self-expression, have been moving onto the Internet.
38
133000
2000
yani bu kendini ifade etme durumunun, İnternet üzerine taşınması.
02:16
And as that's happened, people have been leaving behind footprints,
39
136000
3000
Bunlar gün yüzüne çıktıkça, insanlar arkalarında hep ayak izleri bıraktılar,
02:20
footprints that tell stories of their moments of self-expression.
40
140000
3000
bu ayak izleri de insanların kendilerini ifade etme anlarıyla ilgili hikayeler anlatıyor.
02:24
And so what I do is, I write computer programs
41
144000
3000
Yani burda benim yaptığım şey, çok sayıdaki bu ayak izleri üzerinde çalışacak
02:27
that study very large sets of these footprints,
42
147000
3000
bilgisayar programları yazmak
02:30
and then try to draw conclusions about the people who left them --
43
150000
3000
ve ardından programa eklenen insanlar hakkında sonuç elde etmeyi deneyecek --
02:34
what they feel, what they think,
44
154000
1000
insanların ne hissettikleri, ne düşündükleri,
02:36
what's different in the world today than usual,
45
156000
2000
günümüzde dünyasında olağandan farklı olan şeylerin ne oldukları vs.
02:39
these sorts of questions.
46
159000
1000
gibi soru çeşitleri.
02:41
One project that explores these ideas,
47
161000
1000
Yaklaşık bir yıl önce ortaya atılan
02:43
which was made about a year ago,
48
163000
1000
bu fikirleri keşfeden
02:44
is a piece called We Feel Fine.
49
164000
1000
bir projenin adı da "İyi Hissediyoruz."
02:45
This is a piece that every two or three minutes
50
165000
3000
Bu her iki yada üç dakikaya bir
02:48
scans the world's newly-posted blog entries
51
168000
2000
dünyada yeni gönderilmiş olan blog girdilerinin
02:50
for occurrences of the phrases "I feel" or "I am feeling."
52
170000
5000
içerisinde "Hissederim" yada "Hissediyorum" ifadelerini içerenleri tarıyan bir kısım.
02:55
And when it finds one of those phrases,
53
175000
1000
Ve ifadelerden bir tanesini bulduğunda,
02:56
it grabs the sentence up to the period,
54
176000
2000
cümlenin gönderildiği zamanı kapıyor,
02:58
and then automatically tries to deduce the age, gender
55
178000
3000
ve arkasından otomatik bir şekilde bu cümleyi yazan kişinin
03:01
and geographical location of the person that wrote that sentence.
56
181000
3000
yaşını, cinsiyetini, coğrafi konumunu belirlemeye çalışıyor.
03:05
Then, knowing the geographical location and the time,
57
185000
2000
Ardından, coğrafi konumu ve zamanı bilerek,
03:07
we can also then figure out the weather
58
187000
1000
bu cümleyi yazan kişinin bulunduğu yerdeki
03:08
when that person wrote the sentence.
59
188000
2000
havayı bile keşfedebiliriz.
03:11
All of this information is saved in a database
60
191000
2000
Tüm bu bilgiler günlük yaklaşık 20,000 duygu ifadesi toplayan
03:13
that collects about 20,000 feelings a day.
61
193000
2000
bir veri tabanına kaydediliyor.
03:15
It's been running for about a year and a half.
62
195000
2000
Bu program yaklaşık 1,5 yıldır çalışmakta.
03:17
It's reached about seven-and-a-half million human feelings now.
63
197000
3000
Şu an kadar yaklaşık 7,5 milyon duygu ifadesine ulaştı,
03:20
And I'll show you a glimpse
64
200000
1000
ve size bu bilgilerin nasıl görselleştirildiğini canlandıran
03:21
of how this information is then visualized. So this is We Feel Fine.
65
201000
5000
kısa bir görüntü göstereceğim. İşte bu "İyi Hissediyoruz."
03:27
What you see here is a madly swarming mass of particles,
66
207000
4000
Burada gördükleriniz delice üşüşen bir partikül topluluğu,
03:31
each of which represents a single human feeling
67
211000
2000
ve bunların her biri son birkaç saat içerisinde belirlenen,
03:33
that was stated in the last few hours.
68
213000
2000
insan duygularını temsil ediyor.
03:36
The color of each particle corresponds to the type of feeling inside --
69
216000
3000
Her partikülün rengi duygu çeşitlerine karşılık geliyor --
03:39
so that happy, positive feelings are brightly colored.
70
219000
2000
yani mutlu ve pozitif duygular parlak renkli olanlar.
03:42
And sad, negative feelings are darkly colored.
71
222000
2000
Üzgün ve negatif duygular da koyu renkliler.
03:44
The diameter of each dot
72
224000
2000
Her noktanın çapı
03:46
represents the length of the sentence inside,
73
226000
2000
içindeki cümlenin uzunluğunu gösteriyor,
03:48
so that the large dots contain large sentences,
74
228000
2000
böylece büyük noktalar uzun cümleler,
03:50
and the small dots contain small sentences.
75
230000
2000
ve küçük noktalar da kısa cümleler içeriyor.
03:52
Any dot can be clicked and expanded. And we see here,
76
232000
3000
Herhangi bir noktanın üzerine tıklanabilir ve genişletilebilir. Ve burda şunu görüyoruz,
03:56
"I would just feel so much better
77
236000
1000
Şu an onun kollarına kıvrılmış ve bana olan sevgisini ve şefkatini
03:57
if I could curl up in his arms right now and feel his affection for me
78
237000
3000
utanarak da olsa
04:00
in the embrace of his body and the tenderness of his lips."
79
240000
3000
hissetsem çok daha iyi bir durumda olurdum.
04:03
So it gets pretty hot and steamy sometimes
80
243000
2000
Bu durum bazen insan duygusunun dünyasında
04:05
in the world of human emotions.
81
245000
2000
heyecanlı ve şehvetli bir hal alabiliyor.
04:07
And all of these are stated by people:
82
247000
3000
Ve tüm bunlar da insanlar tarafından yazıldı:
04:10
"I know that objectively it really doesn't mean much,
83
250000
2000
"Bunun nesnel olarak pek bir anlam ifade etmediğini biliyorum fakat,
04:12
but after spending so many years as a small fish in a big pond,
84
252000
3000
büyük bir havuzda küçük bir balık olarak birçok yıl geçirdikten sonra,
04:15
it's nice to feel bigger again."
85
255000
2000
yeniden büyük hissetmek güzel."
04:17
The dots exhibit human qualities. They kind of have their own physics,
86
257000
3000
Bu noktalar insanların vasıflarını sergiliyor. Bir nevi kendi vucütları var
04:20
and they swarm wildly around, kind of exploring the world of life.
87
260000
4000
ve etrafa çılgınca yayılıyorlar, dünya yaşamına keşfediyormuş gibi.
04:25
And then they also exhibit curiosity.
88
265000
1000
Ve bunlar aynı zamanda merakı da ortaya koyuyorlar.
04:26
You can see a few of them are swarming around the cursor right now.
89
266000
3000
Bu noktaların birkaçının okun etrafında toplandığını görüyorsunuz.
04:29
You can see some other ones
90
269000
1000
Ve diğer birkaçının da yaklaşık 6 kelimenin olduğu
04:31
are swarming around the bottom left corner of the screen
91
271000
1000
ekranın sol alt köşesine yığıldını görüyoruz.
04:33
around six words. Those six words represent the six movements
92
273000
3000
Bu 6 kelime "İyi Hissediyoruz"un 6 hareketine
04:36
of We Feel Fine. We're currently seeing Madness.
93
276000
3000
karşılık geliyor. Şimdi "Çılgınlığı" görüyoruz.
04:39
There's also Murmurs, Montage, Mobs, Metrics and Mounds.
94
279000
4000
Mırıltı, Kurgu, Haydut, Metrik ve Yığın'da var.
04:43
And I'll walk you through a few of those now.
95
283000
2000
Bunlardan birkaçına bakacağız şimdi.
04:45
Murmurs causes all of the feelings to fly to the ceiling.
96
285000
3000
Mırıltılar tüm duyguların tavana uçmasına yol açar.
04:49
And then, one by one, in reverse chronological order,
97
289000
2000
Ve ardından, bir bir, koronolojik sıranın tam tersine,
04:51
they excuse themselves, entering the scrolling list of feelings.
98
291000
3000
kendilerini bundan muaf tutarak, duyguların kayan listesine giriyoruz.
04:56
"I feel a bit better now."
99
296000
1000
"Şu an bir miktar daha iyi hissediyorum."
04:57
(Laughter)
100
297000
2000
(Kahkaha)
05:00
"I feel confused and unsure of what the hell I want to do."
101
300000
2000
"Ne saçmalık yapmak istediğimden emin değilim ve kafam karışık."
05:03
"I feel gypped out of something awesome here."
102
303000
2000
"Burada harika birşey dolandırmış gibi hissediyorum."
05:06
"I feel so free; I feel so good."
103
306000
1000
"Çok özgür ve çok iyi hissediyorum."
05:08
"I feel like I'm in this fog of depression that I can't get out of."
104
308000
3000
"İçinden çıkamadığım bir depresyon karartısı içindeymişim gibi hissediyorum."
05:11
And you can click any of these to go out and visit the blog
105
311000
2000
Bunların herhangi birisine tıklayabilir ve bunların
05:13
from which it was collected. And in that way,
106
313000
2000
elde edildiği bloglara erişebilirsiniz. Böylece,
05:15
you can connect with the authors of these statements
107
315000
2000
bu ifadelerin sahipleriyle bağlantıya geçebilirsiniz,
05:18
if you feel some degree of empathy.
108
318000
1000
tabii bir miktar empati yapabiliyorsanız.
05:20
The next movement is called Montage.
109
320000
2000
Bir sonraki akım "Kurgu"
05:22
Montage causes all of the feelings that contain photographs
110
322000
3000
Kurgu fotoğraf içeren tüm duygular
05:25
to become extracted and display themselves in a grid.
111
325000
3000
seçilip çıkartıldıktan sonra bir sistem dahilinde görüntülenebiliyor.
05:29
This grid is then said to represent the picture of the world's feelings
112
329000
4000
Sistem bu haliyle dünyanın son birkaç saat içerisindeki duygularını
05:33
in the last few hours, if you will.
113
333000
1000
gösterdiği söyleniyor, eğer isterseniz tabii.
05:34
Each of these can be clicked and we can blow it up.
114
334000
3000
Bunların her birinin üzerine tıklanabilir ve patlatılabilir.
05:37
We see, "I just feel like I'm not going to have fun
115
337000
3000
"Eğer ikimiz bir arada olmazsak eğlenecekmişim gibi hissetmiyorum" ifadesi görüyoruz.
05:40
if it's not the both of us." That was from someone in Michigan.
116
340000
4000
Bu Michigan'dan birisinin yazdığı birşey.
05:46
We see, "I feel like I have been at a computer all day."
117
346000
4000
"Tüm gün boyunca bilgisayar karşında olmam gerektiğini hissediyorum." ifadesi bu da.
05:50
(Laughter)
118
350000
1000
(Kahkaha)
05:53
These are automatically constructed using the found objects:
119
353000
3000
Bulunan şeyleri otomatik bir şekilde bulan bir yapı var:
05:56
"I think I feel a little full."
120
356000
2000
"Bir miktar dolu hissediyorum."
06:00
The next movement is called mobs.
121
360000
1000
Bir diğer akım "Haydut".
06:01
Mobs provides different statistical breakdowns
122
361000
2000
Çeteler dünyanın son birkaç saatindeki duyguların nüfusunun
06:03
of the population of the world's feelings in the last few hours.
123
363000
3000
farklı istatistik analizlerini temin ediyor.
06:06
We see that "better" is the most frequent feeling right now,
124
366000
2000
Görüyoruz ki "daha iyi" çok daha sık kullanılan bir duygu şu an,
06:08
followed by "good," "bad," "guilty," "right," "down," "sick" and so on.
125
368000
4000
ve bu ifadeyi de "iyi, kötü, suçlu, doğru, aşağı, hasta vs." takip ediyor.
06:13
We can also get a gender breakdown.
126
373000
1000
Bir cinsiyet analizi de elde edebiliriz.
06:14
And we see that women are slightly more prolific
127
374000
2000
Son birkaç saat içerisinde duyguları ifade etme konusunda
06:16
talking about their emotions in the last few hours than men.
128
376000
2000
bayanların erkeklerden çok daha üretken olduklarını görüyoruz.
06:20
We can do an age breakdown, which gives us a histogram
129
380000
2000
Dünyanın duygusal dağılımını yaş açısından ele alan
06:22
of the world's emotional distribution by age.
130
382000
2000
bir çubuk grafiğiyle ilgili bir yaş analizi de yapabiliriz.
06:25
We see people in their twenties are the most prolific,
131
385000
3000
20'lerinde olan insanların daha çok üretken olduklarını görüyoruz,
06:28
followed by teenagers, and then people in their thirties,
132
388000
2000
bunları ergenlik çağındakiler takip ediyor, ve ardından da 30'undakiler,
06:30
and it dies out very quickly from there.
133
390000
1000
ve bu noktadan sonra tükeniyor.
06:32
In weather, the feelings assume the physical characteristics
134
392000
4000
Duygular simgeledikleri havanın
06:36
of the weather that they represent,
135
396000
1000
fiziksel karakterlerini üstlenirler,
06:37
so that the ones collected on a sunny day
136
397000
2000
yani güneşli bir günde elde edilen duygu ifadeleri
06:39
swirl around as if they're part of the sun.
137
399000
2000
güneşin bir parçasıymış gibi etrafta fırıl fırıl dönüyorlar.
06:41
The cloudy ones float along as if they're on a breeze.
138
401000
2000
Bulutlu olan duygu ifadeleri bir esintiye kapılmışçasına dolaşıyorlar.
06:44
The rainy ones fall down as if they're in a rainstorm,
139
404000
2000
Yağmurlu olan ifadeler, bir yağmur fırtınasına kapılmışçasına yere düşüyorlar,
06:46
and the snowy ones kind of flutter to the ground.
140
406000
2000
ve karlı olanlar da bir telaş içerisinde toprakla buluşuyorlar.
06:49
Finally, location causes the feelings to move to their positions
141
409000
3000
Son olarak, bulunulan yerin, duygu ifadelerinin coğrafi dağılımını gösteren bir harita üzerinde,
06:52
on a world map showing the geographical distribution of feelings.
142
412000
3000
duyguların yerlerini değiştirmelerine yol açtığını görüyoruz.
06:57
Metrics provides more numerical views on the data.
143
417000
2000
Ölçümler verilerle ilgili daha sayısal görüntüler sağlıyor.
06:59
We see that the world is feeling "used"
144
419000
1000
Dünyanın normal düzeyden 3.3 kat daha
07:00
at 3.3 times the normal level right now.
145
420000
3000
yukarı bir seviyede hislerinin olduğunu görüyoruz.
07:03
(Laughter)
146
423000
3000
(Kahkaha)
07:06
They're feeling "warm" at 2.9 times the normal level, and so on.
147
426000
4000
Normal seviyeden 2.9 kat daha yukarıda sıcakkanlı hislerimiz var, vs.
07:10
Other views are also available.
148
430000
1000
Diğer görüntüler de mevcut.
07:11
Here are gender, age, weather, location.
149
431000
2000
Bunlar da yaş, cinsiyet, hava ve yerleşim yeri ile ilgili olanlar.
07:13
The final movement is called Mounds.
150
433000
2000
Son akımın adı "Yığınlar."
07:15
It's a bit different from the others.
151
435000
1000
Bu diğerlerinden biraz farklı.
07:16
Mounds visualizes the entire dataset as large, gelatinous blobs
152
436000
4000
Yığınlar, tüm veri topluluğunu geniş,
07:20
which kind of jiggle.
153
440000
1000
hafif sallanan jelatin damlalarmış gibi görselleştiriyor.
07:22
And if I hold down my cursor, they do a little dance.
154
442000
2000
İşaretçimi basılı tutarsam, küçük bir dans yapıyorlar.
07:25
We see "better" is the most frequent feeling, followed by "bad."
155
445000
3000
"Daha iyi"nin en sık kullanılan duygu ifadesi olduğunu görüyoruz. Bunu da "kötü" takip ediyor.
07:28
And then if I go over here, the list begins to scroll,
156
448000
3000
Bunu tekrar kontrol edersem, liste kaymaya başlıyor,
07:31
and there are actually thousands of feelings that have been collected.
157
451000
2000
ve gerçekten de elde edilen binlerce duygu var.
07:33
You can see the little pink cursor moving along,
158
453000
2000
Küçük pembe işaretçinin hareket ettiğini görebilirsiniz,
07:35
representing our position.
159
455000
1000
bu da bizim konumumuzu simgeliyor.
07:37
Here we see people that feel "slipping," "nauseous," "responsible."
160
457000
4000
Burada da insanların "kaygan", "iğrenç", "sorumlu" hissettiğini görüyoruz.
07:41
There's also a search capability,
161
461000
1000
Eğer belli bir nufüs yoğunluğuyla ilgili araştırma yapmak isterseniz,
07:42
if you're interested in finding out about a certain population.
162
462000
2000
bir de arama bölümü var.
07:45
For instance, you could find women who feel "addicted"
163
465000
2000
Mesela, "düşkün" hisleri olan 20 yaşlarındaki bayanları
07:47
in their 20s when it was cloudy in Bangladesh.
164
467000
4000
Bangladeş'te bulutlu bir hava varken bile bulabilirsiniz.
07:51
(Laughter)
165
471000
4000
(Kahkaha)
07:55
But I'll spare you that.
166
475000
1000
Bunu size bağışlıyorum..
07:56
So here are some of my favorite montages that have been collected:
167
476000
3000
Bunlar da benim elde edilmiş olan favori montajlarım:
08:00
"I feel so much of my dad alive in me that there isn't even room for me."
168
480000
3000
"Babamı kendimde öylesine canlı hissediyorum ki, kendime yer bile kalmıyor."
08:05
"I feel very lonely."
169
485000
2000
"Çok yalnız hissediyorum."
08:09
"I need to be in some backwoods redneck town
170
489000
2000
"Bir taşra köyünde olmam gerekiyor ki
08:11
so that I can feel beautiful."
171
491000
2000
güzel hissedebileyim."
08:16
"I feel invisible to you."
172
496000
1000
"Sana karşı görünmez hissediyorum."
08:19
"I wouldn't hide it if society didn't make me feel like I needed to."
173
499000
3000
"Eğer toplum beni buna zorlamasaydı, bunu gizlemezdim"
08:25
"I feel in love with Carolyn." "I feel so naughty."
174
505000
4000
"Carolyn'e aşığım." "Çok afacan hissediyorum."
08:32
"I feel these weirdoes are actually an asset to college life."
175
512000
3000
"Bu tür tuhaf tiplerin kolej hayatının değerli şeyleri olduklarını hissediyorum."
08:35
(Laughter)
176
515000
4000
(Kahkaha)
08:39
"I love how I feel today."
177
519000
1000
"Bugün nasıl hissettiğimi seviyorum."
08:42
So as you can see, We Feel Fine uses a technique
178
522000
2000
Yani gördüğünüz üzere, "İyi Hissediyoruz" programı benim "pasif gözlem"
08:44
that I call "passive observation."
179
524000
1000
olarak adlandırdğım bir tekniği kullanıyor.
08:45
What I mean by that is that it passively observes people
180
525000
3000
Yani bundan kastım program insanları kendi hayatını yaşarmışcasına
08:48
as they live their lives. It scans the world's blogs
181
528000
4000
pasif bir şekilde gözlemliyor. Dünya'daki blog sayfalarını
08:52
and looks at what people are writing,
182
532000
1000
tarıyor ve insanların yazdıklarına bakıyor,
08:53
and these people don't know they're being watched or interviewed.
183
533000
3000
ve insanlar da izlendiklerini ya da görüntülendiklerini bilmiyorlar.
08:56
And because of that,
184
536000
1000
Ve bu yüzden,
08:57
you end up getting very honest, candid, sincere responses
185
537000
3000
genelde oldukça etkileyici olan, dürüst, açık yürekli
09:00
that are often very moving.
186
540000
1000
ve içten cevaplarla karşılaşıyorsunuz.
09:02
And this is a technique that I usually prefer in my work
187
542000
2000
Bu benim işimde de genellikle kullandığım bir teknik,
09:04
because people don't know they're being interviewed.
188
544000
2000
çünkü insanlar görüntülendiklerini bilmiyorlar.
09:06
They're just living life, and they end up just acting like that.
189
546000
3000
Onlar sadece hayatlarını yaşıyorlar -- ya da sadece böyle sonuç elde ediyorlar.
09:10
Another technique is directly questioning people.
190
550000
2000
Başka bir teknik ise insanları direk sorgulama.
09:12
And this is a technique that I explored in a different project,
191
552000
2000
Bu benim farklı bir projede - Yahoo! Zaman Kapsülü-
09:14
the Yahoo! Time Capsule,
192
554000
1000
keşfettiğim bir teknik,
09:15
which was designed to take a fingerprint of the world in 2006.
193
555000
4000
ve bu da dünyanın parmak izini almak için 2006 yılında tasarlanmıştı.
09:20
It was divided into ten very simple themes --
194
560000
2000
Bu oldukça basit 10 temaya ayrıldı --
09:22
love, anger, sadness and so on --
195
562000
2000
aşk, sinir, üzüntü vs --
09:24
each of which contained a single, very open-ended question
196
564000
2000
bunların hepsi de dünyaya yöneltilen tek, yoruma açık sorular:
09:26
put to the world: What do you love? What makes you angry?
197
566000
3000
"Neyi seviyorsunuz? Sizi ne sinirlendiriyor?
09:29
What makes you sad? What do you believe in? And so on.
198
569000
2000
Sizi ne üzüyor? Neye inanıyorsunuz? ve benzeri."
09:31
The time capsule was available for one month online,
199
571000
2000
10 farklı dile tercüme edilen bu zaman kapsülü internet ortamına yaklaşık
09:33
translated into 10 languages, and this is what it looked like.
200
573000
5000
1 ay bulundu, ve bu da onun nasıl göründüğü.
09:38
It's a spinning globe,
201
578000
1000
Bu, yüzeyi tamamen bahsettiğimiz
09:39
the surface of which is entirely composed of the pictures
202
579000
3000
zaman kapsülüne gönderilen
09:42
and words and drawings of people
203
582000
2000
resimler, kelimeler ve insanların
09:44
that submitted to the time capsule.
204
584000
1000
çizimleri ile dönen bir dünya.
09:46
The ten themes radiate out and orbit the time capsule.
205
586000
2000
Bu 10 tema ışık saçıyor ve zaman kapsülünün yörüngesinde dönüyor.
09:48
You can sift through this data and see what people have submitted.
206
588000
4000
Bu veriyi iyice inceleyebilir ve insanların neler gönderdiklerini görebilirsiniz.
09:52
This is in response to, What's beautiful? "Miss World."
207
592000
2000
Bu "Güzel nedir?" sorusana cevap: "Miss World."
09:54
There are two modes to the time capsule.
208
594000
2000
Zaman kapsülünün 2 modu var.
09:56
There's One World, which presents the spinning globe,
209
596000
2000
Birisi dönen dünyayı temsil eden "Tek Dünya" ve
09:58
and Many Voices, which splits the data out into film strips
210
598000
3000
diğeri de verileri bir film şeridine dönüştüren
10:02
and lets you sift through them one by one.
211
602000
1000
ve bunları da bir bir incelemenize olanak sağlayan "Birçok Ses" adlı mod.
10:05
So this project was punctuated by a really amazing event,
212
605000
4000
Fakat bu proje 3 gün süren ve Jemez Pueblo'daki
10:09
which was held in the desert outside Albuquerque in New Mexico
213
609000
5000
New Mexico'nun Albuquerque çölünde
10:14
at the Jemez Pueblo, where for three consecutive nights,
214
614000
2000
düzenlenen oldukça eğlenceli bir olayla
10:16
the contents of the capsule were projected onto the sides
215
616000
3000
kapsüllerin içerikleri antik Red Rock Canyon bölgesinde bulunan
10:19
of the ancient Red Rock Canyon walls,
216
619000
1000
yaklaşık 200 fit yüksekliğindeki duvarlara yansıtıldı.
10:21
which stand about 200 feet tall. It was really incredible.
217
621000
2000
Bu gerçekten inanılmazdı.
10:23
And we also projected the contents of the time capsule
218
623000
3000
Zaman kapsüllerinin içeriklerini 35 wattlık lazer ışıkları sayesinde
10:26
as binary code using a 35-watt laser into outer space.
219
626000
3000
dış mekana yanstımak üzere planladık.
10:29
You can see the orange line leaving the desert floor
220
629000
3000
Turuncu çizginin çölü
10:32
at about a 45 degree angle there. This was amazing
221
632000
2000
yaklaşık 45 derecelik açıyla terk ettiğini görüyorsunuz.
10:34
because the first night I looked at all this information
222
634000
4000
Bu çok şaşırtıcıydı, çünkü ilk gece bu bilgilere baktım ve
10:38
and really started seeing the gaps that I talked about earlier --
223
638000
3000
daha önceden bahsetmiş olduğum ayrılıkları gerçekten görmeye başladım --
10:41
the differences in age, gender and wealth and so on.
224
641000
2000
yaş, cinsiyet ve zenginlik ayrımları vb.
10:44
But, you know, as I looked at this more and more and more,
225
644000
2000
Fakat bildiğiniz gibi, bu konuya çok ama çok eğildim,
10:46
and saw these images go across the rocks,
226
646000
2000
ve bu nesnelerin kayalara doğru gittiğini gördüm.
10:48
I realized I was seeing the same archetypal events
227
648000
2000
Aynı örneği teşkil eden olayları gördüğümün farkına vardım,
10:50
depicted again and again and again.
228
650000
2000
bunu da tekrar tekrar betimledim.
10:52
You know: weddings, births, funerals, the first car, the first kiss,
229
652000
5000
Biliyorsunuz ki: evlilik, doğum, cenaze töreni, ilk arabamız, ilk öpücük,
10:57
the first camel or horse -- depending on the culture.
230
657000
3000
ilk devemiz ya da atımız -- kültürlere göre değişebilir.
11:00
And it was really moving. And this picture here was taken
231
660000
4000
Bu gerçekten etkileyiciydi. Ve bu da kapsüllerin içeriğinin
11:04
the final night from a distant cliff about two miles away,
232
664000
3000
uzay boşluğuna yansıtıldığı ve 2 mil ötedeki
11:07
where the contents of the capsule were being beamed into space.
233
667000
3000
uzak bir uçurumun son gecesinden alınan bir fotoğraf.
11:10
And there was something very moving
234
670000
2000
Gece vakti gökyüzüne ışınlanan insan ifadeleriyle ilgili
11:12
about all of this human expression being shot off into the night sky.
235
672000
3000
oldukça etkileyici bir şey vardı.
11:15
And it started to make me think a lot about the night sky,
236
675000
3000
Ve bu da beni gökyüzünün gece vaktindeki haliyle
11:18
and how humans have always used the night sky
237
678000
1000
ve insanların gece göğünü harika öykülerini yansıtmak için
11:19
to project their great stories.
238
679000
2000
nasıl kullandıklarıyla düşüncelerimi artırdı.
11:21
You know, as a child in Vermont, on a farm where I grew up,
239
681000
3000
Büyüdüğüm çiftliğin bulunduğu yer olan Vermont'ta bir çocuk olarak
11:24
I would often look up into the dark sky
240
684000
2000
sık sık karanlık gökyüzüne bakardım
11:26
and see the three star belt of Orion, the Hunter.
241
686000
2000
ve orda 3'lü Orion ve Hunter takım yıldızlarını görürdüm.
11:29
And as an adult, I've been more aware
242
689000
2000
Şimdi ise bir yetişkin olarak,
11:31
of the great Greek myths playing out in the sky overhead every night.
243
691000
3000
her gece Yunan Mitolojisi'nde tepemizde tükenen o harika gökyüzünün daha da farkına varmaya başladım.
11:35
You know, Orion facing the roaring bull.
244
695000
2000
Orion kükreyen boğayla karşı karşıya geliyor.
11:37
Perseus flying to the rescue of Andromeda.
245
697000
2000
Perseus ise Andromeda'dan kaçmak için uçuyor.
11:39
Zeus battling Chronos for control of Mount Olympus.
246
699000
3000
Zeus da Olimpus Dağı'nın kontrolünü eline geçirmek için savaşıyor.
11:42
I mean, these are the great tales of the Greeks.
247
702000
2000
Demek istediğim bunlar harika Yunan efsaneleri.
11:44
And it caused me to wonder about our world today.
248
704000
2000
Bu da beni dünyamız hakkında meraka sevk etti.
11:47
And it caused me to wonder specifically,
249
707000
2000
Özellikle de, eğer yeni takım yıldızları oluşturabilseydik,
11:49
if we could make new constellations today,
250
709000
2000
bunlar nasıl görünürdü, ve bunlar da ne olurdu?
11:52
what would those look like? What would those be?
251
712000
2000
Bunu merak etmeme neden oldu.
11:54
If we could make new pictures in the sky, what would we draw?
252
714000
3000
Gökyüzünde yeni resimler çizebilseydik, ne yapardık?
11:57
What are the great stories of today?
253
717000
1000
Günümüzün en harika öyküler neler?
11:58
And those are the questions that inspired my new project,
254
718000
4000
Tüm bu sorular benim buraya, TED'e, çıkmama sebep olan
12:02
which is debuting here today at TED.
255
722000
2000
yeni projeme ilhan verdi.
12:04
Nobody's seen this yet, publicly.
256
724000
1000
Bunu alenen henüz hiç kimse görmedi.
12:06
It's called Universe: Revealing Our Modern Mythology.
257
726000
3000
Modern mitolojiyi gözler önüne seren Universe olarak adlandırılıyor.
12:10
And it uses this metaphor of an interactive night sky.
258
730000
3000
Ve bu interaktif gece göğünün metaforunu kullanıyor.
12:13
So, it's my great pleasure now to show this to you.
259
733000
3000
Bu yüzden, şu an bunu size göstermek benim için büyük bir mutluluk.
12:16
So, Universe will open here.
260
736000
1000
Universe burada açılıyor.
12:17
And you'll see that it leads with a shifting star field,
261
737000
4000
Ve bunun kayan yıldızlar topluluğuna yol açtığını görüyorsunuz
12:22
and there's an Aurora Borealis in the background,
262
742000
2000
ve arkaplanda da bir Aurora Borealis var,
12:24
kind of morphing with color. The color of the Aurora Borealis
263
744000
3000
bir tür renk değiştirme şeklinde birşey. Aurora Borealis'in rengi
12:27
can be controlled using this single bar of color at the bottom,
264
747000
3000
altta bulunan tek renk butonunu kullanarak kontrol edilebilir,
12:31
and we'll put it down here to red.
265
751000
2000
ve biz de bunu kırmızı renge çeviriyoruz.
12:33
So you see this kind of -- these stars moving along.
266
753000
2000
Yani bu tür yıdızların ilerlediğini görüyorsunuz.
12:36
Now, these aren't just little points of light, little pixels.
267
756000
3000
Şimdi, bunlar sadece düşük piksellerdeki küçük ışık demetleri değil.
12:39
Each of those stars actually represents
268
759000
2000
Bu yıldızların her biri aslında
12:41
a specific event in the real world --
269
761000
2000
gereçk dünyadaki belirli bazı olayları simgeliyor. --
12:44
a quote that was stated by somebody, an image,
270
764000
2000
birisi tarafından söylenen birşeyin alıntısı, bir resim,
12:47
a news story, a person, a company. You know,
271
767000
3000
bir haber metni, bir kişi, bir şirket ve sizlerin de bildiği
12:50
some kind of heroic personality.
272
770000
2000
bazı kahraman kimseler.
12:53
And you might notice that as the cursor begins
273
773000
2000
Ve imlecin bazı yıldızlara dokunmaya başlamasıyla
12:55
to touch some of these stars, that shapes begin to emerge.
274
775000
4000
bazı şekillerin ortaya çıktığını fark etmiş olabilirsiniz.
12:59
We see here there's a little man walking along, or maybe a woman.
275
779000
3000
Burada küçük bir adamın ya da bir kadının yürüdüğünü görüyoruz.
13:02
And we see here a photograph with a head.
276
782000
4000
Ve burada da bir kişini fotoğrafı.
13:07
You can start to see words emerging here.
277
787000
2000
Ortaya çıkan kelimeleri görmeye başlıyoruz.
13:10
And those are
278
790000
1000
Bunlar takım yıldızları;
13:12
the constellations of today.
279
792000
1000
günümüzdeki takım yıldızları yani.
13:14
And I can turn them all on,
280
794000
1000
Bunları dönderebilirim,
13:15
and you can see them moving across the sky now.
281
795000
2000
ve siz de onların gökyüzüne ilerlediğini görebilirsiniz.
13:18
This is the universe of 2007, the last two months.
282
798000
2000
Bu 2007 yılının evreni, son iki ayı.
13:21
The data from this is global news coverage
283
801000
2000
Bu bilgiler dünyaki binlerce haber kaynaklarının
13:23
from thousands of news sources around the world.
284
803000
2000
haber yorumlarından elde ediliyor.
13:25
It's using the API of a really great company that I work with
285
805000
4000
New York'ta, asıl adı Daylife, benim de birlikte çalışmakta olduğum
13:29
in New York, actually, called Daylife.
286
809000
1000
gerçekten harika bir şirketin Uygulama Programla Arayüzünü(API) kullanıyor.
13:31
And it's kind of the zeitgeist view at this level
287
811000
3000
Ve bu da son birkaç ay içerisindeki
13:34
of the world's current mythology over the last couple of months.
288
814000
4000
dünyada var olan mitoloji seviyesinin genel görüşü.
13:38
So we can see where it's emerging here, like President Ford,
289
818000
3000
Yani bunların nerede ortaya çıktığını görebiliyoruz, mesela Başkan Ford,
13:42
Iraq, Bush. And we can actually isolate just the words --
290
822000
3000
Irak, Bush gibi. Ve aslında sadece kelimeleri izole edebiliriz ve --
13:45
I call them secrets -- and we can cause them to form
291
825000
2000
Ben onları "gizler" olarak adlandırıyorum -- bu kelimeleri
13:47
an alphabetical list. And we see Anna Nicole Smith
292
827000
3000
alfabetik sıraya göre dizebiliriz. Anna Nicole Smith'in son zamanlarda
13:51
playing a big role recently.
293
831000
2000
büyük bir rolü yüklendiğini görüyoruz.
13:53
President Ford -- this is Gerald Ford's funeral.
294
833000
3000
Başka Ford -- Bu Gerald Ford'un cenaze töreni.
13:56
We can actually click anything in Universe
295
836000
3000
Universe programında aslında istediğimiz herşeye tıklayabilir
13:59
and have it become the center of the universe,
296
839000
1000
ve onu evrenin merkezine yerleştirerek
14:00
and everything else will enter its orbit.
297
840000
2000
diğerlerini de onun yörüngesine yöneltebiliriz.
14:02
So, we'll click Ford, and now that becomes the center.
298
842000
3000
Ford'un üzerine tıklıyoruz ve merkeze doğru yöneliyor.
14:05
And the things that relate to Ford enter its orbit
299
845000
3000
Ve Ford'la ilgili diğer kelimeler de onun yörüngesine yerleşip
14:08
and swirl around it.
300
848000
1000
dönmeye başlıyorlar.
14:10
We can isolate just the photographs, and we now see those.
301
850000
2000
Sadece fotoğrafları seçebiliriz ve bunları görüntüleyebiliriz.
14:13
We can click on one of those
302
853000
1000
Resimlerden birisine tıklıyorum
14:14
and have the photograph be the center of the universe.
303
854000
2000
ve resmi evrenin merkezine alıyorum.
14:17
Now the things that relate to it are swirling around.
304
857000
3000
Şu an Ford'la ilgili kelimeler onun etrafında dönüyor.
14:20
We can click on this and we see this iconic image
305
860000
3000
Resme tıklıyoruz ve Betty Ford'un eşinin tabutunu öptüğü
14:23
of Betty Ford kissing her husband's coffin.
306
863000
3000
resmin simgesel bir imajını görüyoruz.
14:26
In Universe, there's kind of no end. It just goes infinitely,
307
866000
5000
Universe'de, herşey sonsuz. Sadece sonsuza dek sürüyor ve
14:32
and you can just kind of click on stuff.
308
872000
1000
size de bu içeriğin herhangi birisine tıklamak kalıyor.
14:34
This is a photographic representation, called Snapshots.
309
874000
4000
Buna Snapshots adı verilen fotoğraf gösterimi deniyor.
14:38
But we can actually be more specific in defining our universe.
310
878000
4000
Fakat evrenimizi tanıma da daha özele inebiliriz.
14:42
So, if we want to,
311
882000
1000
Eğer istersek,
14:43
let's check out what Bill Clinton's universe looks like.
312
883000
3000
Bill Clinton'ın bile ne olduğunu kontrol edebiliriz.
14:46
And let's see, in the past week, what he's been up to.
313
886000
4000
Haydi, bu geçen hafta içerisinde, neler olduğuna bakalım.
14:50
So now, we have a new universe, which is just constrained
314
890000
3000
Şimdi, her şeyin Bill Clinton'a odaklandığı
14:53
to all things Bill Clinton.
315
893000
1000
bir evrene geçiyoruz.
14:55
We can have his constellations emerge here.
316
895000
2000
Onun burçlarını burada ortaya çıkarabiliriz.
14:58
We can pull out his secrets,
317
898000
1000
Sırlarını açığa çıkartabilir ve
14:59
and we see that it has a lot to do with candidates,
318
899000
3000
Barack Obama, başkanlık, Hillary ve adaylarla
15:02
Hillary, presidential, Barack Obama.
319
902000
3000
yapacağı ne kadar şeyin olduğunu görebiliriz.
15:06
We can see the stories
320
906000
1000
Bill Clinton'ın şu an itibariyle
15:07
that Bill Clinton is taking part in right now.
321
907000
3000
yer almış olduğu söylentileri görebiliriz.
15:10
Any of those can be opened up.
322
910000
2000
Bunlardan herhangi birisi açılabilir.
15:12
So we see Obama and the Clintons meet in Alabama.
323
912000
2000
Evet, Obama ve Clinton ailesinin Alabama'da bir araya geldiklerini görüyoruz.
15:15
You can see that this is an important story;
324
915000
1000
Bunun önemli bir söylenti olduğunu anlıyoruz;
15:16
there are a lot of things in its orbit. If we open this up,
325
916000
4000
çünkü yörüngesinde birçok şey var. Eğer bunu açacak olursak,
15:20
we get different perspectives on this story.
326
920000
3000
söylentiyle ilgili farklı perspektifler elde edebiliriz.
15:23
You can click any of those to go out and read the article
327
923000
2000
Bunlardan herhangi birisine tıklayıp, ayrı bir pencereden
15:25
at the source. This one's from Al Jazeera.
328
925000
2000
haberi yazıldığı kaynaktan okuyabilirsiniz. Mesela bu El Cezire'dan.
15:28
We can also see the superstars. These would be the people
329
928000
4000
Süper starları da görebiliyoruz. Bu kimseler
15:32
that are kind of the looming heroes and heroines
330
932000
3000
Bill Clinton'un gözünde büyüyen kahramanlar
15:35
in the universe of Bill Clinton. So there's Bill Clinton, Hillary,
331
935000
3000
gibiler. Bu yüzden Bill Clinton var, Hillary var,
15:38
Iraq, George Bush, Barack Obama, Scooter Libby --
332
938000
4000
Irak, George Bush, Barack Obama, Scooter Libby var --
15:42
these are kind of the people of Bill Clinton.
333
942000
2000
Bunlar Bill Clinton türünde kimseler.
15:45
We can also see a world map, so this shows us the geographic reach
334
945000
4000
Bir dünya haritası da görebiliyoruz, böylece bu harita Bill Clinton'ın
15:49
of Bill Clinton in the last week or so.
335
949000
1000
geçen hafta içerisinde gittiği coğrafi noktaları gösteriyor bize.
15:50
We can see he's been focused in America
336
950000
2000
Haritada onun muhtemelen seçim çalışmalarından dolayı
15:52
because he's been campaigning, probably,
337
952000
2000
Amerika'ya odaklandığını, fakat Orta Doğu'da da
15:54
but a little bit of action over here in the Middle East.
338
954000
2000
bir miktar bulunduğu görülüyor.
15:56
And then we can also see a timeline.
339
956000
2000
Bunun ardından, bir zaman çizelgesi var.
15:58
So we see that he was a bit quiet on Saturday,
340
958000
3000
Cumartesi gününü biraz daha sakin geçirmiş gibi,
16:01
but he was back to work on Sunday morning,
341
961000
2000
fakat Pazar sabahı tekrar işine dönüyor,
16:03
and actually been tapering off since then this week.
342
963000
3000
ve aslında bu haftanın o zamanından sonra daha durgunlaşıyor.
16:06
And it's not limited to just people or dates,
343
966000
2000
Bu sadece insanlara ve tarihlere indirgenmemiş,
16:08
but we can actually put in concepts also.
344
968000
2000
bunları kavramlar halinene de getirebiliriz.
16:10
So if I put in climate change for all of 2006,
345
970000
3000
Eğer 2006 yılının tamamındaki iklim değişikliğine bakarsak,
16:14
we'll see what that universe looks like.
346
974000
2000
evrenimizin ne halde olduğunu görmüş olacağız.
16:16
Here we have our star field. Here we have our shapes.
347
976000
3000
Yıldız topluluğu burada, şekillerimiz de burada,
16:19
Here we have our secrets.
348
979000
2000
ve bunlar da sırlarımız.
16:22
So we see again, climate change is large:
349
982000
2000
Tekrar bakıyoruz, iklim değişikliği oldukça geniş.
16:24
Nairobi, global conference, environmental.
350
984000
3000
Nairobi, küresel konferans, çevre.
16:27
And there are also quotes that you can see,
351
987000
2000
Eğer iklim değişikliğiyle ilgi alıntılarla ilgileniyorsanız,
16:29
if you're interested in reading about quotes on climate change.
352
989000
2000
onları da yine burada görebilirsiniz.
16:31
You know, this is really an infinite thing.
353
991000
1000
Görüyorsunuz, bu gerçekten sonsuz bir şey.
16:33
The superstars of climate change in 2006:
354
993000
2000
2006 yılındaki iklim değişikliğinin ağır topları:
16:35
United States, Britain, China. You know,
355
995000
3000
Birleik Devletler, Birleşik Krallık, Çin.
16:38
these are the towering countries that kind of define this concept.
356
998000
3000
Bildiğiniz gibi bunlar bazı yönleriyle yükselmekte olan ülkeler.
16:41
So this is a piece that demands exploration.
357
1001000
3000
Bu keşfedilmeyi bekleyen birşey.
16:44
This will be online in several days, probably next Tuesday.
358
1004000
4000
Bu birkaç gün içerisinde internette yerini alacak, muhtemelen gelecek Salı gününe.
16:49
And you'll all be able to use it and kind of explore
359
1009000
4000
Ve sizler de bunu kullanma ve kişisel mitolojinize göre
16:53
what your own personal mythology might be.
360
1013000
2000
keşiflerde bulunma şansını yakalacaksınız.
16:55
You'll notice that in Daylife -- rather, in Universe --
361
1015000
3000
Daylife'da bunun farkına varacaksınız -- yani Universe'de,
16:58
it supports both the notion of a global mythology,
362
1018000
2000
hem 2007'de olabildiğince geniş bir şekilde
17:00
which is represented by something as broad as, say, 2007,
363
1020000
3000
temsil edilmiş olan küresel mitoloji fikri
17:03
and also a personal mythology.
364
1023000
2000
hem de kişisel mitoloji destek buluyor.
17:05
As you search for the things that are important to you in your world,
365
1025000
4000
Dünyanızda sizin için önemli olan şeyleri araştırın,
17:09
and then see what the constellations of those might look like.
366
1029000
3000
ve bunun ardından dünyanızın takım yıldızlarının nasıl olduklarını görün.
17:13
So it's been a pleasure. Thank you very much.
367
1033000
3000
Benim için bir zevkti. Çok teşekkür ederim. Ve sağolun.
17:16
(Applause)
368
1036000
3000
(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