Erik Hersman: How texting helped Kenyans survive crisis

15,544 views ・ 2009-04-22

TED


Будь ласка, двічі клацніть на англійські субтитри нижче, щоб відтворити відео.

Перекладач: Kato Despati Утверджено: Vira Ivanova
00:12
So I'm here to tell you a story of success from Africa.
0
12160
4000
Отже я тут, щоб розповісти вам історію успіху з Африки.
00:16
A year and a half ago,
1
16160
3000
Півтора роки тому,
00:19
four of the five people who are full time members
2
19160
2000
чотири з п`яти постійних членів
00:21
at Ushahidi,
3
21160
2000
Ушагіді,
00:23
which means "testimony" in Swahili,
4
23160
3000
що значить "свідчення" мовою Суахілі,
00:26
were TED Fellows.
5
26160
2000
були TED Fellows.
00:28
A year ago in Kenya we had post-election violence.
6
28160
3000
Рік тому в Кенії ми мали спалах пост-виборчого насильства.
00:31
And in that time we prototyped and built,
7
31160
3000
Й в той час ми змоделювали та збудували,
00:34
in about three days, a system that would allow
8
34160
2000
приблизно за три дні - систему, що б дозволила
00:36
anybody with a mobile phone
9
36160
2000
будь-кому зі стільниковим телефоном
00:38
to send in information and reports on what was happening around them.
10
38160
3000
надіслати інформацію та доповісти про те, що відбувається довкола них.
00:41
We took what we knew about Africa,
11
41160
2000
Ми взяли те, що ми знали про Африку,
00:43
the default device,
12
43160
2000
пристрій за замовчанням -
00:45
the mobile phone, as our common denominator,
13
45160
2000
мобільний телефон - як наш спільний знаменник,
00:47
and went from there.
14
47160
2000
й виходили з цього.
00:49
We got reports like this.
15
49160
3000
Ми одержували звістки, як ці.
00:56
This is just a couple of them from January 17th, last year.
16
56160
3000
Це лише кілька з них, від 17 січня минулого року.
01:02
And our system was rudimentary. It was very basic.
17
62160
3000
Й наша система була примітивною. Вона дуже елементарна.
01:05
It was a mash-up that used data that we collected from people,
18
65160
3000
Це був гібрид, що використовував дані, які ми збирали від людей,
01:08
and we put it on our map.
19
68160
2000
й ми розміщували їх на нашій мапі.
01:10
But then we decided we needed to do something more.
20
70160
2000
Але потім ми вирішили, що мали зробити щось більше.
01:12
We needed to take what we had built
21
72160
2000
Ми мали взяти те, що збудували,
01:14
and create a platform out of it so that it could be used elsewhere in the world.
22
74160
3000
й створити з цього платформу, щоб її могли використати будь-де в світі.
01:17
And so there is a team of developers
23
77160
3000
Відтак існує команда розробників
01:20
from all over Africa, who are part of this team now --
24
80160
3000
з усієї Африки, що є зараз частиною цієї команди -
01:23
from Ghana, from Malawi, from Kenya.
25
83160
2000
з Гани, Малаві, з Кенії.
01:25
There is even some from the U.S.
26
85160
4000
Є навіть дехто зі США.
01:29
We're building for smartphones, so that it can be used in the developed world,
27
89160
3000
Ми створюємо й для смартфонів, щоб це можна було використовувати в розвинутому світі,
01:32
as well as the developing world.
28
92160
2000
як і в світі, що розвивається.
01:34
We are realizing that this is true.
29
94160
2000
Ми усвідомлюємо, що це вірно.
01:36
If it works in Africa then it will work anywhere.
30
96160
2000
Коли це працює в Африці - значить це працюватиме будь-де.
01:38
And so we build for it in Africa first
31
98160
3000
Відтак ми розробили це спершу для Африки,
01:41
and then we move to the edges.
32
101160
2000
а тоді ми почали рухатись до кордонів.
01:43
It's now been deployed in the Democratic Republic of the Congo.
33
103160
3000
Зараз систему розгорнуто в Демократичній Республіці Конго.
01:46
It's being used by NGOs all over East Africa,
34
106160
3000
Її використовують неурядові організації по всій Східній Африці,
01:49
small NGOs doing their own little projects.
35
109160
3000
малі неурядові організації реалізують власні малі проекти.
01:52
Just this last month it was deployed by
36
112160
2000
Лише минулого місяця систему було розгорнуто
01:54
Al Jazeera in Gaza.
37
114160
3000
Аль Джазірою в Газа.
01:57
But that's actually not what I'm here to talk about.
38
117160
2000
Та це, власне, не те, про що я хотів би тут поговорити.
01:59
I'm here to talk about the next big thing,
39
119160
2000
Я хочу обговорити наступну велику річ,
02:01
because what we're finding out is that
40
121160
2000
оскільки, що ми виявили - це те,
02:03
we have this capacity to report
41
123160
2000
що ми маємо цю потужність звітувати
02:05
eyewitness accounts of what's going on in real time.
42
125160
4000
наочні свідчення того, що відбувається в реальному часі.
02:09
We're seeing this in events like Mumbai recently,
43
129160
3000
Ми спостерігали це в подіях як в Мумбаї, нещодавно,
02:12
where it's so much easier to report now
44
132160
2000
де є набагато простішим, звітувати зараз,
02:14
than it is to consume it.
45
134160
2000
ніж протистояти їм.
02:16
There is so much information; what do you do?
46
136160
2000
Є так багато інформації; що робите ви?
02:18
This is the Twitter reports for over three days
47
138160
3000
- Це Твіттер-сповіщення за три доби,
02:21
just covering Mumbai.
48
141160
2000
лише з Мумбаї.
02:23
How do you decide what is important?
49
143160
2000
Як ви вирішуєте, що є важливим?
02:25
What is the veracity level of what you're looking at?
50
145160
3000
Який рівень достовірності того, що ви бачите?
02:28
So what we find is that there is this
51
148160
2000
Тож що ми з`ясували - існує ця
02:30
great deal of wasted crisis information
52
150160
2000
прірва змарнованих кризових сигналів,
02:32
because there is just too much information for us to
53
152160
3000
оскільки інформації просто забагато, щоб ми
02:35
actually do anything with right now.
54
155160
3000
могли справді зробити з нею будь-що просто зараз.
02:38
And what we're actually really concerned with
55
158160
2000
Й чим ми справді стурбовані -
02:40
is this first three hours.
56
160160
2000
то це тими першими трьома годинами.
02:42
What we are looking at is the first three hours.
57
162160
2000
За чим ми спостерігаємо - це перші три години.
02:44
How do we deal with that information that is coming in?
58
164160
3000
Як ми оброблюємо ту інформацію, що надходить?
02:47
You can't understand what is actually happening.
59
167160
2000
Ви не можете зрозуміти, що насправді відбувається.
02:49
On the ground and around the world
60
169160
2000
Поруч та в усьому світі
02:51
people are still curious,
61
171160
2000
люди досі зацікавлені,
02:53
and trying to figure out what is going on. But they don't know.
62
173160
3000
й намагаються з`ясувати, що ж відбувається. Та вони не знають.
02:56
So what we built of course, Ushahidi,
63
176160
3000
Тож те, що ми створили, звісно, Ушагіді
02:59
is crowdsourcing this information.
64
179160
2000
- збирає цю інформацію від незалежних дописувачів.
03:01
You see this with Twitter, too. You get this information overload.
65
181160
3000
Ви бачите це й в Твіттері, також. Ви одержуєте надлишок такої інформації.
03:04
So you've got a lot of information. That's great.
66
184160
2000
Тож ви щедро поінформовані. Це чудово.
03:06
But now what?
67
186160
2000
Та що з того?
03:08
So we think that there is something interesting we can do here.
68
188160
3000
Тож ми вирішили, що можемо зробити тут дещо цікаве.
03:11
And we have a small team who is working on this.
69
191160
2000
Й ми маємо маленьку команду, що працює над цим.
03:13
We think that we can actually create
70
193160
2000
Ми гадаємо, що можемо дійсно створити
03:15
a crowdsourced filter.
71
195160
2000
краудсорсинговий фільтр.
03:17
Take the crowd and apply them to the information.
72
197160
3000
Візьміть натовп й зверніться до нього по інформацію.
03:20
And by rating it and by rating
73
200160
2000
Й співставляючи її, співставляючи
03:22
the different people who submit information,
74
202160
2000
різних людей, що надають інформацію,
03:24
we can get refined results
75
204160
2000
ми можемо вилущити результати,
03:26
and weighted results.
76
206160
2000
виважені результати.
03:28
So that we have a better understanding
77
208160
2000
Відтак ми маємо краще розуміння
03:30
of the probability of something being true or not.
78
210160
2000
вірогідної правдивості чи неправдивості чогось.
03:32
This is the kind of innovation that is,
79
212160
3000
Це своєрідна новація, що
03:35
quite frankly -- it's interesting that it's coming from Africa.
80
215160
2000
правду кажучи - цікаво, що вона походить з Африки.
03:37
It's coming from places that you wouldn't expect.
81
217160
3000
Походить з місця, з якого ви не чекали.
03:40
From young, smart developers.
82
220160
2000
Від молодих, кмітливих розробників.
03:42
And it's a community around it that has decided to build this.
83
222160
3000
Й існує спільнота довкола цього, що вирішила створити це.
03:45
So, thank you very much.
84
225160
2000
Тож, дуже вам дякую.
03:47
And we are very happy to be part of the TED family.
85
227160
2000
Й ми дуже щасливі бути частиною ТЕД родини.
03:49
(Applause)
86
229160
1000
(Оплески)
Про цей сайт

Цей сайт познайомить вас з відеороликами YouTube, корисними для вивчення англійської мови. Ви побачите уроки англійської мови, які проводять першокласні викладачі з усього світу. Двічі клацніть на англійських субтитрах, що відображаються на кожній сторінці відео, щоб відтворити відео з цієї сторінки. Субтитри прокручуються синхронно з відтворенням відео. Якщо у вас є коментарі або побажання, будь ласка, зв'яжіться з нами за допомогою цієї контактної форми.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7