TED Residency
Jeff Kirschner: This app makes it fun to pick up litter
Jeff Kirschner: Este aplicativo deixa divertido pegar o lixo
Filmed:
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A Terra é um lugar grande para se manter limpo. Com o "Litterati" - um aplicativo para os usuários identificarem, coletarem e marcarem geograficamente o lixo do mundo - Jeff Kirschner, do TED, criou uma comunidade de limpeza colaborativa do planeta. Depois de rastrear o lixo em mais de 100 países, Kirschner espera usar os dados coletados para trabalhar com marcas e organizações visando impedir que o lixo penetre no solo.
Jeff Kirschner - Entrepreneur
Jeff Kirschner created a global community that's eradicating litter one piece at a time. Full bio
Jeff Kirschner created a global community that's eradicating litter one piece at a time. Full bio
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00:13
This story starts with these two --
0
1015
2993
Esta história começa com estes dois:
meus filhos.
00:16
my kids.
1
4032
1258
Caminhávamos nos bosques de Oakland,
00:17
We were hiking in the Oakland woods
2
5314
1682
quando a minha filha notou uma bacia
plástica para sujeira de gato num riacho.
plástica para sujeira de gato num riacho.
00:19
when my daughter noticed
a plastic tub of cat litter in a creek.
a plastic tub of cat litter in a creek.
3
7020
4134
Ela olhou para mim e disse:
00:23
She looked at me and said,
4
11647
1662
00:25
"Daddy?
5
13333
2507
"Papai?
Isso não devia estar lá".
00:27
That doesn't go there."
6
15864
1650
Quando ela falou, me lembrou
do acampamento de verão.
do acampamento de verão.
00:29
When she said that,
it reminded me of summer camp.
it reminded me of summer camp.
7
17538
2422
00:31
On the morning of visiting day,
8
19984
1498
Na manhã do dia de visita,
00:33
right before they'd let our anxious
parents come barreling through the gates,
parents come barreling through the gates,
9
21506
3663
antes que deixassem os pais ansiosos
virem através dos portões,
virem através dos portões,
o diretor do acampamento disse: "Rápido!
Todos peguem cinco peças de lixo".
Todos peguem cinco peças de lixo".
00:37
our camp director would say,
10
25193
1369
00:38
"Quick! Everyone pick up
five pieces of litter."
five pieces of litter."
11
26586
2309
00:40
You get a couple hundred kids
each picking up five pieces,
each picking up five pieces,
12
28919
3040
Você tem umas 200 crianças,
cada uma pegando cinco peças,
cada uma pegando cinco peças,
00:43
and pretty soon, you've got
a much cleaner camp.
a much cleaner camp.
13
31983
2573
e logo você tem um acampamento
muito mais limpo.
muito mais limpo.
00:46
So I thought,
14
34580
1159
Então eu pensei,
por que não aplicar esse modelo de limpeza
colaborativa para todo o planeta?
colaborativa para todo o planeta?
00:47
why not apply that crowdsourced
cleanup model to the entire planet?
cleanup model to the entire planet?
15
35763
4537
00:52
And that was the inspiration
for Litterati.
for Litterati.
16
40324
2951
E essa foi a inspiração para o Litterati.
00:55
The vision is to create
a litter-free world.
a litter-free world.
17
43299
3349
A ideia é criar um mundo sem lixo.
Deixem-me mostrar como começou.
00:58
Let me show you how it started.
18
46672
1508
Tirei uma foto de um cigarro
usando o Instagram.
usando o Instagram.
01:00
I took a picture of a cigarette
using Instagram.
using Instagram.
19
48204
3386
Então tirei outra foto...
01:04
Then I took another photo ...
20
52222
1867
01:06
and another photo ...
21
54113
1557
e outra foto...
01:07
and another photo.
22
55694
1167
e outra foto.
01:08
And I noticed two things:
23
56885
1286
E notei duas coisas: uma,
o lixo se torna artístico e acessível.
o lixo se torna artístico e acessível.
01:10
one, litter became artistic
and approachable;
and approachable;
24
58195
3472
E, duas, depois de alguns dias,
tinha 50 fotos no meu telefone
tinha 50 fotos no meu telefone
01:14
and two,
25
62244
1151
01:15
at the end of a few days,
I had 50 photos on my phone
I had 50 photos on my phone
26
63419
2515
e eu tinha pegado cada peça de lixo,
e percebi que estava mantendo um registro
e percebi que estava mantendo um registro
01:17
and I had picked up each piece,
27
65958
1587
01:19
and I realized that I was keeping a record
28
67569
2385
01:21
of the positive impact
I was having on the planet.
I was having on the planet.
29
69978
3151
do impacto positivo
que eu estava tendo no planeta.
que eu estava tendo no planeta.
01:25
That's 50 less things that you might see,
30
73153
2188
São 50 coisas a menos
para você ver, ou para você pisar,
para você ver, ou para você pisar,
01:27
or you might step on,
31
75365
1243
ou para algum pássaro comer.
01:28
or some bird might eat.
32
76632
1458
Então, comecei a dizer
às pessoas o que estava fazendo,
às pessoas o que estava fazendo,
01:30
So I started telling people
what I was doing,
what I was doing,
33
78769
2652
e elas começaram a participar.
01:33
and they started participating.
34
81445
2356
Um dia,
01:36
One day,
35
84831
1693
01:38
this photo showed up from China.
36
86548
2528
esta foto apareceu da China.
01:42
And that's when I realized
37
90039
1271
E foi aí que percebi que Litterati era
mais do que apenas belas fotos,
mais do que apenas belas fotos,
01:43
that Litterati was more
than just pretty pictures;
than just pretty pictures;
38
91334
3266
01:46
we were becoming a community
that was collecting data.
that was collecting data.
39
94624
3369
estávamos nos tornando uma comunidade
que estava coletando dados.
que estava coletando dados.
01:50
Each photo tells a story.
40
98869
1890
Cada foto conta uma história.
01:53
It tells us who picked up what,
41
101279
2193
Nos diz quem pegou o que,
um "geotag" nos diz onde
um "geotag" nos diz onde
01:55
a geotag tells us where
42
103496
2011
e um registro da hora nos diz quando.
01:57
and a time stamp tells us when.
43
105531
2030
02:00
So I built a Google map,
44
108006
2429
Então, criei um mapa do Google,
02:02
and started plotting the points
where pieces were being picked up.
where pieces were being picked up.
45
110459
4053
e comecei a traçar um mapa dos pontos
onde o lixo estava sendo pego.
onde o lixo estava sendo pego.
02:06
And through that process,
the community grew
the community grew
46
114536
3918
E, através desse processo,
a comunidade cresceu
a comunidade cresceu
02:10
and the data grew.
47
118478
1639
e os dados cresceram.
02:12
My two kids go to school
right in that bullseye.
right in that bullseye.
48
120806
3461
Meus dois filhos vão para a escola
bem naquele ponto.
bem naquele ponto.
02:17
Litter:
49
125125
1211
Lixo:
02:18
it's blending into
the background of our lives.
the background of our lives.
50
126360
2704
está se misturando
com a história de nossas vidas,
com a história de nossas vidas,
mas, e se o trouxermos
para o primeiro plano?
para o primeiro plano?
02:21
But what if we brought it
to the forefront?
to the forefront?
51
129088
2099
02:23
What if we understood exactly
what was on our streets,
what was on our streets,
52
131211
2912
E se entendêssemos exatamente
o que estava em nossas ruas,
o que estava em nossas ruas,
02:26
our sidewalks
53
134147
1389
nossas calçadas
02:27
and our school yards?
54
135560
1538
e nossos pátios escolares?
02:29
How might we use that data
to make a difference?
to make a difference?
55
137122
3247
Como podemos usar esses dados
para fazer a diferença?
para fazer a diferença?
Deixem-me mostrar a vocês,
primeiro, com as cidades.
primeiro, com as cidades.
02:33
Well, let me show you.
56
141189
1198
02:34
The first is with cities.
57
142411
1385
02:36
San Francisco wanted to understand
what percentage of litter was cigarettes.
what percentage of litter was cigarettes.
58
144418
4639
São Francisco quis entender
qual porcentagem de lixo era cigarro.
qual porcentagem de lixo era cigarro.
02:41
Why?
59
149081
1162
Por quê?
02:42
To create a tax.
60
150267
1209
Para criar um tributo.
02:44
So they put a couple of people
in the streets
in the streets
61
152073
2135
Então, colocaram pessoas
nas ruas com lápis e pranchetas,
nas ruas com lápis e pranchetas,
02:46
with pencils and clipboards,
62
154232
1361
que andaram por aí coletando informações,
02:47
who walked around collecting information
63
155617
2063
02:49
which led to a 20-cent tax
on all cigarette sales.
on all cigarette sales.
64
157704
3111
o que levou a uma tributação de 20%
sobre todas as vendas de cigarros.
sobre todas as vendas de cigarros.
02:53
And then they got sued
65
161787
2153
E, então, eles foram processados
02:55
by big tobacco,
66
163964
1176
pelas empresas de tabaco,
02:57
who claimed that collecting information
with pencils and clipboards
with pencils and clipboards
67
165164
3216
que alegaram que a coleta
de dados com lápis e pranchetas
de dados com lápis e pranchetas
não é nem precisa nem demonstrável.
03:00
is neither precise nor provable.
68
168404
2331
03:03
The city called me and asked
if our technology could help.
if our technology could help.
69
171454
3680
A prefeitura me ligou e perguntou
se nossa tecnologia poderia ajudar.
se nossa tecnologia poderia ajudar.
03:07
I'm not sure they realized
70
175158
1249
Acho que não perceberam
que nossa tecnologia era meu Instagram.
que nossa tecnologia era meu Instagram.
03:08
that our technology
was my Instagram account --
was my Instagram account --
71
176431
2248
03:10
(Laughter)
72
178703
1039
(Risos)
03:11
But I said, "Yes, we can."
73
179766
1266
Mas eu disse: "Podemos!"
03:13
(Laughter)
74
181056
1016
(Risos)
03:14
"And we can tell you
if that's a Parliament or a Pall Mall.
if that's a Parliament or a Pall Mall.
75
182096
3908
"E podemos dizer se é
um Parliament ou um Pall Mall.
um Parliament ou um Pall Mall.
03:18
Plus, every photograph
is geotagged and time-stamped,
is geotagged and time-stamped,
76
186028
3425
Além disso, cada foto é marcada
geograficamente e tem registro da hora,
geograficamente e tem registro da hora,
03:21
providing you with proof."
77
189477
1381
fornecendo-lhe provas".
03:23
Four days and 5,000 pieces later,
78
191839
3220
Quatro dias e 5 mil unidades mais tarde,
03:27
our data was used in court
to not only defend but double the tax,
to not only defend but double the tax,
79
195083
4938
nossos dados foram usados na Corte para,
não apenas defender, mas dobrar o tributo,
não apenas defender, mas dobrar o tributo,
03:32
generating an annual recurring revenue
of four million dollars
of four million dollars
80
200045
4323
gerando uma receita anual
recorrente de US$ 4 milhões
recorrente de US$ 4 milhões
03:36
for San Francisco to clean itself up.
81
204392
2295
para São Francisco ser limpa.
03:40
Now, during that process
I learned two things:
I learned two things:
82
208001
2235
Nesse processo, aprendi duas coisas:
uma, o Instagram não é a ferramenta certa.
uma, o Instagram não é a ferramenta certa.
03:42
one, Instagram is not the right tool --
83
210260
2554
(Risos)
03:44
(Laughter)
84
212838
1031
Então, criamos um aplicativo.
03:45
so we built an app.
85
213893
1503
E, duas: se você pensar nisso,
03:47
And two, if you think about it,
86
215420
1633
cada cidade do mundo tem
uma única impressão digital do lixo,
uma única impressão digital do lixo,
03:49
every city in the world
has a unique litter fingerprint,
has a unique litter fingerprint,
87
217077
3617
03:52
and that fingerprint provides
both the source of the problem
both the source of the problem
88
220718
3836
e essa impressão digital fornece
tanto a fonte do problema
tanto a fonte do problema
03:56
and the path to the solution.
89
224578
1921
como o caminho para a solução.
03:59
If you could generate a revenue stream
90
227646
2378
Se você pudesse gerar um fluxo de receita
04:02
just by understanding
the percentage of cigarettes,
the percentage of cigarettes,
91
230048
2463
apenas por entender
a porcentagem de cigarros,
a porcentagem de cigarros,
04:04
well, what about coffee cups
92
232535
2096
bem, que tal com copos de café,
04:06
or soda cans
93
234655
1706
ou latas de refrigerante,
04:08
or plastic bottles?
94
236385
1414
ou garrafas plásticas?
04:10
If you could fingerprint San Francisco,
well, how about Oakland
well, how about Oakland
95
238501
3201
Se você pôde mapear São Francisco,
bem, que tal Oakland
bem, que tal Oakland
04:13
or Amsterdam
96
241726
1696
ou Amsterdã,
04:15
or somewhere much closer to home?
97
243446
2970
ou algum lugar muito mais perto de casa?
04:19
And what about brands?
98
247408
1234
E quanto às marcas?
04:20
How might they use this data
99
248666
1901
Como podem usar esses dados
04:22
to align their environmental
and economic interests?
and economic interests?
100
250591
4212
para alinhar os interesses
ambientais e econômicos?
ambientais e econômicos?
04:27
There's a block in downtown Oakland
that's covered in blight.
that's covered in blight.
101
255646
3212
Há um quarteirão no centro
de Oakland coberto de pragas.
de Oakland coberto de pragas.
04:31
The Litterati community got together
and picked up 1,500 pieces.
and picked up 1,500 pieces.
102
259325
4104
A comunidade Litterati reuniu-se
e recolheu 1,5 mil unidades.
e recolheu 1,5 mil unidades.
04:35
And here's what we learned:
103
263812
1340
E aqui está o que aprendemos:
04:37
most of that litter came
from a very well-known taco brand.
from a very well-known taco brand.
104
265176
3210
a maioria desse lixo veio
de uma marca de taco muito conhecida.
de uma marca de taco muito conhecida.
(Risos)
04:41
Most of that brand's litter
were their own hot sauce packets,
were their own hot sauce packets,
105
269738
3577
A maioria do lixo dessa marca
eram os próprios sachês de molho picante,
eram os próprios sachês de molho picante,
04:46
and most of those hot sauce packets
hadn't even been opened.
hadn't even been opened.
106
274438
3626
e a maioria dos sachês de molho picante
nem sequer tinham sido abertos.
nem sequer tinham sido abertos.
04:51
The problem and the path
to the solution --
to the solution --
107
279965
2715
O problema e o caminho para a solução:
04:54
well, maybe that brand only
gives out hot sauce upon request
gives out hot sauce upon request
108
282704
3961
bem, talvez essa marca só dê
molho picante mediante solicitação,
molho picante mediante solicitação,
04:58
or installs bulk dispensers
109
286689
2009
ou instale dosadores a granel,
05:00
or comes up with more
sustainable packaging.
sustainable packaging.
110
288722
2552
ou surja com embalagens mais sustentáveis.
05:03
How does a brand take
an environmental hazard,
an environmental hazard,
111
291298
2969
Como uma marca assume um risco ambiental,
05:06
turn it into an economic engine
112
294291
2006
transforma isto num mecanismo econômico
05:08
and become an industry hero?
113
296321
1768
e se torna um herói da indústria?
05:11
If you really want to create change,
114
299292
2202
Se você realmente quer gerar uma mudança,
05:13
there's no better place to start
than with our kids.
than with our kids.
115
301518
2874
não há lugar melhor para começar
do que com nossos filhos.
do que com nossos filhos.
05:16
A group of fifth graders picked up
1,247 pieces of litter
1,247 pieces of litter
116
304416
3403
Um grupo de alunos do quinto ano
recolheu 1.247 unidades de lixo
recolheu 1.247 unidades de lixo
05:19
just on their school yard.
117
307843
1848
apenas no pátio da escola.
05:21
And they learned that the most
common type of litter
common type of litter
118
309715
2532
E eles aprenderam que o tipo
mais comum de lixo
mais comum de lixo
05:24
were the plastic straw wrappers
from their own cafeteria.
from their own cafeteria.
119
312271
3234
eram as embalagens de canudo
de plástico de sua própria cafeteria.
de plástico de sua própria cafeteria.
Então, esses jovens
perguntaram para o diretor:
perguntaram para o diretor:
05:27
So these kids went
to their principal and asked,
to their principal and asked,
120
315947
2529
05:30
"Why are we still buying straws?"
121
318500
1660
"Por que ainda compramos canudos?"
05:33
And they stopped.
122
321166
1755
E eles pararam.
05:34
And they learned that individually
they could each make a difference,
they could each make a difference,
123
322945
3654
E eles aprenderam que, individualmente,
cada um poderia fazer a diferença,
cada um poderia fazer a diferença,
05:38
but together they created an impact.
124
326623
2338
mas, juntos, causaram um impacto.
Não importa se você é
estudante ou cientista,
estudante ou cientista,
05:41
It doesn't matter
if you're a student or a scientist,
if you're a student or a scientist,
125
329503
4012
05:45
whether you live in Honolulu or Hanoi,
126
333539
3135
se vive em Honolulu ou em Hanoi,
05:48
this is a community for everyone.
127
336698
2441
esta é uma comunidade para todos.
05:51
It started because of two little kids
in the Northern California woods,
in the Northern California woods,
128
339974
4679
Tudo começou com duas crianças pequenas
nos bosques do norte da Califórnia,
nos bosques do norte da Califórnia,
05:56
and today it's spread across the world.
129
344677
2814
e hoje está espalhado pelo mundo.
05:59
And you know how we're getting there?
130
347938
1783
E sabe como estamos chegando lá?
06:02
One piece at a time.
131
350067
1878
Uma peça de cada vez.
Obrigado.
06:04
Thank you.
132
352508
1215
06:05
(Applause)
133
353747
3618
(Aplausos) (Vivas)
ABOUT THE SPEAKER
Jeff Kirschner - EntrepreneurJeff 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.
Jeff Kirschner | Speaker | TED.com