ABOUT THE SPEAKER
Jeff Kirschner - Entrepreneur
Jeff Kirschner created a global community that's eradicating litter one piece at a time.

Why you should listen

When his 4-year old daughter saw a plastic tub of cat litter in the woods, little did Jeff Kirschner realize that it would be the spark for creating Litterati -- a global movement that's "crowdsource-cleaning" the planet one piece of litter at a time. 

Featured in National Geographic, Time Magazine, Fast Company and USA Today, Litterati has become a shining example of how communities are using technology and data to solve our world's most complex problems. 

Kirschner has shared the Litterati story at Fortune 500 companies such as Google, Facebook and Uber, keynoted environmental summits at the Monterey Bay Aquarium and Keep America Beautiful, as well as leading schools including Stanford, MIT and the University of Michigan. He was recently a TED Resident, where he developed Litterati into an idea worth spreading.

More profile about the speaker
Jeff Kirschner | Speaker | TED.com
TED Residency

Jeff Kirschner: This app makes it fun to pick up litter

Jeff Kirschner: Esta aplicação faz com que apanhar lixo seja divertido

Filmed:
1,385,758 views

A Terra é um grande lugar para se manter limpa. Com o Litterati — uma aplicação para os utilizadores identificarem, recolherem e marcarem geograficamente o lixo do mundo — Jeff Kirschner, residente da TED, criou uma comunidade que limpa o planeta. Depois de rastrear o lixo em mais de 100 países, Kirschner espera usar os dados para trabalhar com marcas e organizações para parar o lixo antes que atinja o solo.
- Entrepreneur
Jeff Kirschner created a global community that's eradicating litter one piece at a time. Full bio

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00:13
This storyhistória startscomeça with these two --
0
1015
2993
Esta história começa com estes dois
— os meus filhos.
00:16
my kidsfilhos.
1
4032
1258
00:17
We were hikingcaminhadas in the OaklandOakland woodsfloresta
2
5314
1682
Estávamos a caminhar
nos bosques de Oakland
00:19
when my daughterfilha noticednotado
a plasticplástico tubbanheira of catgato litterninhada in a creekriacho.
3
7020
4134
quando a minha filha reparou
numa caixa plástica de areia de gato
que estava num riacho.
00:23
She lookedolhou at me and said,
4
11647
1662
Ela olhou para mim e disse:
00:25
"DaddyPapai?
5
13333
2507
"Pai?
"Aquilo não devia estar ali."
00:27
That doesn't go there."
6
15864
1650
00:29
When she said that,
it remindedlembrou me of summerverão campacampamento.
7
17538
2422
Quando me disse isto, lembrei-me
dos campos de verão.
00:31
On the morningmanhã of visitingvisitando day,
8
19984
1498
Na manhã do dia de visitas,
00:33
right before they'deles let our anxiousansioso
parentsparentes come barrelingde Roldão throughatravés the gatesportões,
9
21506
3663
antes de deixarem os nossos pais
atravessar os portões,
o nosso diretor dizia-nos:
00:37
our campacampamento directordiretor would say,
10
25193
1369
"Rápido! Toda a gente pega
em cinco pedaços de lixo."
00:38
"QuickRápido! EveryoneToda a gente pickescolher up
fivecinco piecespeças of litterninhada."
11
26586
2309
00:40
You get a couplecasal hundredcem kidsfilhos
eachcada pickingescolhendo up fivecinco piecespeças,
12
28919
3040
Quando há umas cem crianças,
cada a pegar em cinco pedaços de lixo,
00:43
and prettybonita soonem breve, you've got
a much cleanerlimpador campacampamento.
13
31983
2573
têm um acampamento
muito mais limpo.
00:46
So I thought,
14
34580
1159
Então eu pensei:
00:47
why not applyAplique that crowdsourcedcrowdsourced
cleanuplimpeza modelmodelo to the entireinteira planetplaneta?
15
35763
4537
"Porque não aplicar este modelo
de limpeza em todo o planeta?"
00:52
And that was the inspirationinspiração
for LitteratiLitterati.
16
40324
2951
E foi esta a inspiração para a Litterati.
00:55
The visionvisão is to createcrio
a litter-freelivre de lixo worldmundo.
17
43299
3349
A nossa visão é criar um mundo sem lixo.
00:58
Let me showexposição you how it startedcomeçado.
18
46672
1508
Vou mostrar como isto começou.
01:00
I tooktomou a picturecenário of a cigarettecigarro
usingusando InstagramInstagram.
19
48204
3386
Usei o Instagram para tirar
uma foto de um cigarro.
01:04
Then I tooktomou anotheroutro photofoto ...
20
52222
1867
Depois tirei outra foto...
01:06
and anotheroutro photofoto ...
21
54113
1557
e outra foto...
01:07
and anotheroutro photofoto.
22
55694
1167
e outra foto.
01:08
And I noticednotado two things:
23
56885
1286
E notei duas coisas:
01:10
one, litterninhada becamepassou a ser artisticartístico
and approachableacessível;
24
58195
3472
um, o lixo tornou-se
artístico e acessível;
01:14
and two,
25
62244
1151
e dois,
01:15
at the endfim of a fewpoucos daysdias,
I had 50 photosfotos on my phonetelefone
26
63419
2515
ao fim de uns dias,
tinha 50 fotos no meu telefone
e tinha apanhado cada pedaço,
01:17
and I had pickedescolhido up eachcada piecepeça,
27
65958
1587
01:19
and I realizedpercebi that I was keepingguardando a recordregistro
28
67569
2385
e apercebi-me que estava
a manter um registo
01:21
of the positivepositivo impactimpacto
I was havingtendo on the planetplaneta.
29
69978
3151
do impacto positivo
que eu estava a ter no planeta.
Isto são menos 50 coisas
que vocês poderiam ver,
01:25
That's 50 lessMenos things that you mightpoderia see,
30
73153
2188
01:27
or you mightpoderia stepdegrau on,
31
75365
1243
ou poderiam pisar,
01:28
or some birdpássaro mightpoderia eatcomer.
32
76632
1458
ou algum pássaro poderia comer.
01:30
So I startedcomeçado tellingdizendo people
what I was doing,
33
78769
2652
Então comecei a dizer às pessoas
o que estava a fazer,
01:33
and they startedcomeçado participatingparticipando.
34
81445
2356
e elas começaram a participar.
01:36
One day,
35
84831
1693
Um dia,
01:38
this photofoto showedmostrou up from ChinaChina.
36
86548
2528
apareceu esta foto da China.
01:42
And that's when I realizedpercebi
37
90039
1271
E foi aí que me apercebi
01:43
that LitteratiLitterati was more
than just prettybonita picturesAs fotos;
38
91334
3266
que a Litterati era mais que
apenas fotos bonitas;
01:46
we were becomingtornando-se a communitycomunidade
that was collectingcoletando datadados.
39
94624
3369
estávamos a tornar-nos
uma comunidade que recolhe dados.
01:50
EachCada photofoto tellsconta a storyhistória.
40
98869
1890
Cada foto conta uma história.
01:53
It tellsconta us who pickedescolhido up what,
41
101279
2193
Diz-nos quem apanhou o quê,
01:55
a geotagGeotag tellsconta us where
42
103496
2011
uma marca geográfica diz-nos onde
01:57
and a time stampcarimbo tellsconta us when.
43
105531
2030
e um selo de tempo diz-nos quando.
02:00
So I builtconstruído a GoogleGoogle mapmapa,
44
108006
2429
Então construí um mapa do Google,
02:02
and startedcomeçado plottingplotagem the pointspontos
where piecespeças were beingser pickedescolhido up.
45
110459
4053
e comecei a traçar os pontos
onde o lixo estava a ser apanhado.
02:06
And throughatravés that processprocesso,
the communitycomunidade grewcresceu
46
114536
3918
E através deste processo,
a comunidade cresceu
02:10
and the datadados grewcresceu.
47
118478
1639
e os dados cresceram.
02:12
My two kidsfilhos go to schoolescola
right in that bullseyeBullseye.
48
120806
3461
Os meus dois filhos andam na escola
que fica naquele alvo.
02:17
LitterNinhada:
49
125125
1211
Lixo:
02:18
it's blendingMisturando into
the backgroundfundo of our livesvidas.
50
126360
2704
está a misturar-se em plano de fundo
com as nossas vidas.
02:21
But what if we broughttrouxe it
to the forefrontForefront?
51
129088
2099
Mas e se nós o trouxéssemos para a frente?
02:23
What if we understoodEntendido exactlyexatamente
what was on our streetsruas,
52
131211
2912
E se nós percebêssemos exatamente
o que está nas nossas ruas,
02:26
our sidewalkscalçadas
53
134147
1389
nos nossos passeios
02:27
and our schoolescola yardsjardas?
54
135560
1538
e nos nossos pátios das escolas?
02:29
How mightpoderia we use that datadados
to make a differencediferença?
55
137122
3247
Como poderíamos usar estes dados
para fazer a diferença?
02:33
Well, let me showexposição you.
56
141189
1198
Deixem-me mostrar-vos.
02:34
The first is with citiescidades.
57
142411
1385
A primeira é com as cidades.
02:36
SanSan FranciscoFrancisco wanted to understandCompreendo
what percentagepercentagem of litterninhada was cigarettescigarros.
58
144418
4639
São Francisco queria perceber que
percentagem do lixo eram os cigarros.
02:41
Why?
59
149081
1162
Porquê?
02:42
To createcrio a taximposto.
60
150267
1209
Para criar um imposto.
02:44
So they put a couplecasal of people
in the streetsruas
61
152073
2135
Então, puseram algumas pessoas nas ruas
02:46
with pencilslápis and clipboardsárea de transferência,
62
154232
1361
com lápis e blocos,
02:47
who walkedcaminhou around collectingcoletando informationem formação
63
155617
2063
a recolher informações
02:49
whichqual led to a 20-cent-cent taximposto
on all cigarettecigarro salesvendas.
64
157704
3111
o que levou a um imposto de 20 cêntimos
sobre todas as vendas de cigarros.
02:53
And then they got suedprocessado
65
161787
2153
Depois foram processados
02:55
by biggrande tobaccotabaco,
66
163964
1176
por grandes tabaqueiras,
02:57
who claimedalegou that collectingcoletando informationem formação
with pencilslápis and clipboardsárea de transferência
67
165164
3216
que alegavam que a recolha
de informações com lápis e blocos
não é exata nem demonstrável.
03:00
is neithernem precisepreciso nornem provabledemonstrável.
68
168404
2331
Então ligaram-me a perguntar
se a nossa tecnologia os podia ajudar.
03:03
The citycidade calledchamado me and askedperguntei
if our technologytecnologia could help.
69
171454
3680
Não sei se eles se aperceberam
de que a nossa tecnologia
03:07
I'm not sure they realizedpercebi
70
175158
1249
03:08
that our technologytecnologia
was my InstagramInstagram accountconta --
71
176431
2248
era a minha conta do Instagram.
03:10
(LaughterRiso)
72
178703
1039
Mas eu disse-lhes: "Sim, conseguimos."
03:11
But I said, "Yes, we can."
73
179766
1266
03:13
(LaughterRiso)
74
181056
1016
(Risos)
03:14
"And we can tell you
if that's a ParliamentParlamento or a PallPall MallCentro comercial.
75
182096
3908
"E podemos dizer-vos se é
um Parliament ou um Pall Mall.
"Além disso, cada fotografia tem uma
marca geográfica e um selo de tempo,
03:18
PlusPlus, everycada photographfotografia
is geotaggedgeotagged and time-stampedcarimbo de hora,
76
186028
3425
03:21
providingfornecendo you with proofprova."
77
189477
1381
"fornecendo-vos provas."
03:23
FourQuatro daysdias and 5,000 piecespeças latermais tarde,
78
191839
3220
Quatro dias e 5000 fotos depois,
os nossos dados foram utilizados
em tribunal não só para defender
03:27
our datadados was used in courtquadra
to not only defenddefender but doubleDuplo the taximposto,
79
195083
4938
mas também para duplicar o imposto,
03:32
generatinggerando an annualanual recurringrecorrente revenuereceita
of fourquatro millionmilhão dollarsdólares
80
200045
4323
gerando uma receita anual recorrente
de quatro milhões de dólares
03:36
for SanSan FranciscoFrancisco to cleanlimpar \ limpo itselfem si up.
81
204392
2295
para São Francisco se limpar.
Durante este processo aprendi duas coisas:
03:40
Now, duringdurante that processprocesso
I learnedaprendido two things:
82
208001
2235
primeiro, que o Instagram
não é a ferramenta certa.
03:42
one, InstagramInstagram is not the right toolferramenta --
83
210260
2554
(Risos)
03:44
(LaughterRiso)
84
212838
1031
03:45
so we builtconstruído an appaplicativo.
85
213893
1503
Por isso, construímos uma "app".
03:47
And two, if you think about it,
86
215420
1633
E segundo, se pensarem nisso,
03:49
everycada citycidade in the worldmundo
has a uniqueúnico litterninhada fingerprintimpressão digital,
87
217077
3617
todas as cidades do mundo têm
uma pegada ecológica única,
03:52
and that fingerprintimpressão digital providesfornece
bothambos the sourcefonte of the problemproblema
88
220718
3836
e essa pegada dá-nos tanto
a fonte do problema
03:56
and the pathcaminho to the solutionsolução.
89
224578
1921
como o caminho para a solução.
03:59
If you could generategerar a revenuereceita streamcorrente
90
227646
2378
Se podemos gerar um fluxo de receitas
04:02
just by understandingcompreensão
the percentagepercentagem of cigarettescigarros,
91
230048
2463
apenas ao percebermos
a percentagem de cigarros,
04:04
well, what about coffeecafé cupscopos
92
232535
2096
bem, então e os copos de café?
04:06
or sodarefrigerante canslatas
93
234655
1706
Ou as latas de refrigerantes?
04:08
or plasticplástico bottlesgarrafas?
94
236385
1414
Ou as garrafas de plástico?
04:10
If you could fingerprintimpressão digital SanSan FranciscoFrancisco,
well, how about OaklandOakland
95
238501
3201
Se pudemos digitalizar São Francisco,
então e Oakland?
04:13
or AmsterdamAmsterdam
96
241726
1696
Ou Amesterdão?
04:15
or somewherealgum lugar much closermais perto to home?
97
243446
2970
Ou algum lugar muito mais perto de casa?
04:19
And what about brandsmarcas?
98
247408
1234
E as marcas?
04:20
How mightpoderia they use this datadados
99
248666
1901
Como é que eles podem usar estes dados
04:22
to alignalinhar theirdeles environmentalde Meio Ambiente
and economiceconômico interestsinteresses?
100
250591
4212
para alinharem os seus interesses
ambientais e económicos?
04:27
There's a blockquadra in downtowncentro da cidade OaklandOakland
that's coveredcoberto in blightferrão.
101
255646
3212
Há um quarteirão no centro de Oakland
que está coberto de lixo.
04:31
The LitteratiLitterati communitycomunidade got togetherjuntos
and pickedescolhido up 1,500 piecespeças.
102
259325
4104
A comunidade Litterati uniu-se
e, juntos, apanhámos 1500 pedaços.
04:35
And here'saqui está what we learnedaprendido:
103
263812
1340
Aqui está o que aprendemos:
04:37
mosta maioria of that litterninhada cameveio
from a very well-knownbem conhecido tacotaco brandmarca.
104
265176
3210
a maior parte do lixo vinha
de uma marca muito conhecida de tacos.
04:41
MostMaioria of that brand'smarca litterninhada
were theirdeles ownpróprio hotquente saucemolho packetspacotes,
105
269738
3577
A maior parte do lixo dessa marca
eram pacotes de molho piripiri,
04:46
and mosta maioria of those hotquente saucemolho packetspacotes
hadn'tnão tinha even been openedaberto.
106
274438
3626
e a maior parte ainda por abrir.
04:51
The problemproblema and the pathcaminho
to the solutionsolução --
107
279965
2715
O problema e o caminho para a solução:
04:54
well, maybe that brandmarca only
gives out hotquente saucemolho uponsobre requestsolicitação de
108
282704
3961
talvez esta marca só dê molho piripiri
mediante solicitação
04:58
or installsinstala bulkmassa dispensersdispensadores de
109
286689
2009
ou instale uma distribuidora de molho
05:00
or comesvem up with more
sustainablesustentável packagingembalagem.
110
288722
2552
ou utilize embalagens mais sustentáveis.
05:03
How does a brandmarca take
an environmentalde Meio Ambiente hazardperigo,
111
291298
2969
Como é que uma marca
assume um risco ambiental,
05:06
turnvirar it into an economiceconômico enginemotor
112
294291
2006
transforma-o num motor económico
05:08
and becometornar-se an industryindústria heroherói?
113
296321
1768
e se torna um herói da indústria?
05:11
If you really want to createcrio changemudança,
114
299292
2202
Se realmente querem criar mudança,
05:13
there's no better placeLugar, colocar to startcomeçar
than with our kidsfilhos.
115
301518
2874
não há lugar melhor para começar
do que pelos nossos filhos.
05:16
A groupgrupo of fifthquinto gradersgraduadores pickedescolhido up
1,247 piecespeças of litterninhada
116
304416
3403
Um grupo de alunos do quinto ano
apanhou 1247 pedaços de lixo
05:19
just on theirdeles schoolescola yardjardim.
117
307843
1848
apenas no pátio da escola.
05:21
And they learnedaprendido that the mosta maioria
commoncomum typetipo of litterninhada
118
309715
2532
E aprenderam que o tipo mais comum de lixo
05:24
were the plasticplástico strawPalha wrappersinvólucros de
from theirdeles ownpróprio cafeterialanchonete.
119
312271
3234
eram as embalagens de plástico
das palhinhas da cafetaria.
Então as crianças foram falar
com o diretor e perguntaram:
05:27
So these kidsfilhos wentfoi
to theirdeles principalDiretor and askedperguntei,
120
315947
2529
05:30
"Why are we still buyingcomprando strawscanudos?"
121
318500
1660
"Porque é que ainda estamos
a comprar palhinhas?"
05:33
And they stoppedparado.
122
321166
1755
E eles pararam.
05:34
And they learnedaprendido that individuallyindividualmente
they could eachcada make a differencediferença,
123
322945
3654
E aprenderam que, individualmente,
cada um poderia fazer a diferença,
05:38
but togetherjuntos they createdcriada an impactimpacto.
124
326623
2338
mas juntos criaram um impacto.
05:41
It doesn't matterimportam
if you're a studentaluna or a scientistcientista,
125
329503
4012
Não interessa
se são estudantes ou cientistas,
05:45
whetherse you liveviver in HonoluluHonolulu or HanoiHanoi,
126
333539
3135
se vivem em Honolulu ou em Hanói,
05:48
this is a communitycomunidade for everyonetodos.
127
336698
2441
esta é uma comunidade para toda a gente.
05:51
It startedcomeçado because of two little kidsfilhos
in the NorthernDo Norte CaliforniaCalifórnia woodsfloresta,
128
339974
4679
Começou por causa de duas crianças
nos bosques do norte da Califórnia,
05:56
and todayhoje it's spreadespalhar acrossatravés the worldmundo.
129
344677
2814
e hoje está espalhada pelo mundo.
05:59
And you know how we're gettingobtendo there?
130
347938
1783
Sabem como estamos a chegar lá?
06:02
One piecepeça at a time.
131
350067
1878
Um pedaço de lixo de cada vez.
06:04
Thank you.
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Obrigado.
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Translated by Catarina Mendes
Reviewed by Isabel M. Vaz Belchior

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ABOUT THE SPEAKER
Jeff Kirschner - Entrepreneur
Jeff Kirschner created a global community that's eradicating litter one piece at a time.

Why you should listen

When his 4-year old daughter saw a plastic tub of cat litter in the woods, little did Jeff Kirschner realize that it would be the spark for creating Litterati -- a global movement that's "crowdsource-cleaning" the planet one piece of litter at a time. 

Featured in National Geographic, Time Magazine, Fast Company and USA Today, Litterati has become a shining example of how communities are using technology and data to solve our world's most complex problems. 

Kirschner has shared the Litterati story at Fortune 500 companies such as Google, Facebook and Uber, keynoted environmental summits at the Monterey Bay Aquarium and Keep America Beautiful, as well as leading schools including Stanford, MIT and the University of Michigan. He was recently a TED Resident, where he developed Litterati into an idea worth spreading.

More profile about the speaker
Jeff Kirschner | Speaker | TED.com