TEDGlobal 2005
Clay Shirky: Institutions vs. collaboration
Clay Shirky - Instituições versus Colaboração
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Nesta elaborada apresentação de 2005, Clay Shirky fala sobre como grupos fechados e empresas darão lugar a redes flexíveis onde pequenas contribuições desempenham um papel importante e uma cooperação ágil substitui um planejamento mais rígido.
Clay Shirky - Social Media Theorist
Clay Shirky argues that the history of the modern world could be rendered as the history of ways of arguing, where changes in media change what sort of arguments are possible -- with deep social and political implications. Full bio
Clay Shirky argues that the history of the modern world could be rendered as the history of ways of arguing, where changes in media change what sort of arguments are possible -- with deep social and political implications. Full bio
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00:12
How do groups get anything done? Right?
0
0
3000
Como os grupos produzem resultado?
00:15
How do you organize a group of individuals
1
3000
2000
Como se organiza um grupo de indivíduos
00:17
so that the output of the group
2
5000
2000
de forma que o resultado do trabalho
00:19
is something coherent and of lasting value,
3
7000
2000
seja algo coerente e duradouro
00:21
instead of just being chaos?
4
9000
2000
ao invés de algo simplesmente caótico?
00:23
And the economic framing of that problem
5
11000
3000
Em economia este problema
00:26
is called coordination costs.
6
14000
2000
é chamado "custo de coordenação".
00:28
And a coordination cost is essentially all of the financial
7
16000
4000
E o custo de coordenação é basicamente os custos financeiros
00:32
or institutional difficulties in arranging group output.
8
20000
4000
ou institucionais para que o grupo obtenha resultado.
00:36
And we've had a classic answer for coordination costs,
9
24000
3000
Nós temos uma resposta clássica para custos de gerenciamento
00:39
which is, if you want to coordinate the work of a group of people,
10
27000
3000
que é "se você quer gerenciar o trabalho de um grupo de pessoas,
00:42
you start an institution, right? You raise some resources.
11
30000
2000
você cria uma empresa", não? Você levanta o capital.
00:44
You found something. It can be private or public.
12
32000
3000
Você funda o negócio. Pode ser privado ou público.
00:47
It can be for profit or not profit. It can be large or small.
13
35000
3000
Com ou sem fins lucrativos. Grande ou pequeno.
00:50
But you get these resources together.
14
38000
2000
Enfim, você reune todos os recursos.
00:52
You found an institution, and you use the institution
15
40000
3000
Você funda uma instituição e você a usa
00:55
to coordinate the activities of the group.
16
43000
2000
para coordenar as atividades do grupo.
00:57
More recently, because the cost of letting groups
17
45000
4000
Recentemente, devido a queda drástica dos custos
01:01
communicate with each other has fallen through the floor --
18
49000
3000
de comunicação entre os grupos --
01:04
and communication costs are one of the big
19
52000
2000
e estes custos são um dos grandes
01:06
inputs to coordination -- there has been a second answer,
20
54000
4000
fatores no gerenciamento -- surgiu uma segunda alternativa,
01:10
which is to put the cooperation into the infrastructure,
21
58000
4000
que é inserir a coordenação dentro da infra-estrutura,
01:14
to design systems that coordinate the output
22
62000
3000
para elaborar sistemas que coordenem o resultado
01:17
of the group as a by-product of the operating of the system,
23
65000
3000
do grupo como um produto secundário do sistema operacional
01:20
without regard to institutional models.
24
68000
3000
sem considerar o modelo institucional.
01:23
So, that's what I want to talk about today.
25
71000
2000
É sobre isso que eu quero falar hoje.
01:25
I'm going to illustrate it with some fairly concrete examples,
26
73000
2000
Vou mostrar isto com alguns exemplos bastante concretos,
01:27
but always pointing to the broader themes.
27
75000
4000
mas sempre apontando a visão geral do tema.
01:31
So, I'm going to start by trying to answer a question
28
79000
2000
Bem, vou começar tentando responder a questão
01:33
that I know each of you will have asked yourself at some point or other,
29
81000
2000
que eu sei que vocês já se perguntaram em algum momento,
01:35
and which the Internet is purpose-built to answer,
30
83000
2000
e para a qual a Internet parece ter nascido para responder,
01:37
which is, where can I get a picture of a roller-skating mermaid?
31
85000
4000
que é "onde posso obter uma foto de uma sereia de patins"?
01:41
So, in New York City, on the first Saturday of every summer,
32
89000
4000
Bem, em Nova Iorque, no primeiro sábado do início de cada verão,
01:45
Coney Island, our local, charmingly run-down amusement park,
33
93000
3000
Coney Island, nosso charmoso porém deteriorado parque de diversão
01:48
hosts the Mermaid Parade. It's an amateur parade;
34
96000
3000
abriga o Desfile da Sereia. É um desfile amador
01:51
people come from all over the city; people get all dressed up.
35
99000
3000
onde pessoas de todos cantos da cidade se reúem, vestindo fantasias.
01:54
Some people get less dressed up.
36
102000
2000
Algumas com bem pouca.
01:56
Young and old, dancing in the streets.
37
104000
3000
Jovens e adultos dançam pelas ruas.
01:59
Colorful characters, and a good time is had by all.
38
107000
3000
São personagens coloridos e todos se divertem.
02:02
And what I want to call your attention to is not the Mermaid Parade itself,
39
110000
2000
Mas o que eu gostaria de mostrar não é o Desfile da Sereia em si,
02:04
charming though it is, but rather to these photos.
40
112000
3000
por mais charmoso que seja; eu quero mostrar estas fotos.
02:07
I didn't take them. How did I get them?
41
115000
3000
Não fui eu quem as tirou. Como eu as consegui?
02:10
And the answer is: I got them from Flickr.
42
118000
2000
A resposta é: Eu as encontrei no Flickr.
02:12
Flickr is a photo-sharing service
43
120000
3000
Flickr é um serviço de compartilhamento de fotos
02:15
that allows people to take photos, upload them,
44
123000
2000
que permite pessoas tirar, enviar e
02:17
share them over the Web and so forth.
45
125000
1000
compartilhar suas fotos pela Web.
02:18
Recently, Flickr has added an additional function called tagging.
46
126000
4000
Recentemente, Flickr adicionou uma funcionalidade chamada "etiquetar".
02:22
Tagging was pioneered by Delicious and Joshua Schachter.
47
130000
3000
Etiquetar foi utilizado pela primeira vez no site del.icio.us e Joshua Schachter.
02:25
Delicious is a social bookmarking service.
48
133000
2000
Del.icio.us é um serviço de compartilhamento de marcação de páginas web.
02:27
Tagging is a cooperative infrastructure answer to classification.
49
135000
5000
Etiquetar é uma resposta cooperativa a classificação.
02:32
Right? If I had given this talk last year,
50
140000
3000
Certo? Se eu tivesse dado esta apresentação no ano passado
02:35
I couldn't do what I just did,
51
143000
2000
eu não poderia ter feito o que eu fiz,
02:37
because I couldn't have found those photos.
52
145000
2000
porque eu não teria encontrado estas fotos.
02:39
But instead of saying,
53
147000
2000
Mas ao invés de dizer
02:41
we need to hire a professional class of librarians
54
149000
2000
"nós precisamos contratar bibliotecários profissionais
02:43
to organize these photos once they're uploaded,
55
151000
2000
para organizar estas fotos assim que forem enviadas",
02:45
Flickr simply turned over to the users
56
153000
3000
Flickr simplesmente permite que seus usuários
02:48
the ability to characterize the photos.
57
156000
2000
possam catalogar as fotos.
02:50
So, I was able to go in and draw down photos that had been tagged
58
158000
3000
De modo que eu pude procurar por fotos que foram etiquetadas como
02:53
"Mermaid Parade." There were 3,100 photos taken by 118 photographers,
59
161000
6000
"Desfile da Sereia". Haviam mais de 3.100 fotos tiradas por 118 fotógrafos
02:59
all aggregated and then put under this nice, neat name,
60
167000
3000
todas reunidas e colocadas sobre este nome legal,
03:02
shown in reverse chronological order.
61
170000
2000
e mostradas em ordem decrescente de data.
03:04
And I was then able to go and retrieve them
62
172000
2000
E eu pude então pegá-las
03:06
to give you that little slideshow.
63
174000
2000
para montar esta apresentação pra vocês.
03:08
Now, what hard problem is being solved here?
64
176000
3000
Agora, qual foi o grande problema resolvido aqui?
03:11
And it's -- in the most schematic possible view,
65
179000
2000
Do ponto de vista mais abstrato possível,
03:13
it's a coordination problem, right?
66
181000
2000
foi um problema de coordenação, não?
03:15
There are a large number of people on the Internet,
67
183000
2000
Na internet existe um grande número de pessoas;
03:17
a very small fraction of them have photos of the Mermaid Parade.
68
185000
4000
uma pequena parte delas possuem fotos do Desfile da Sereia.
03:21
How do we get those people together to contribute that work?
69
189000
4000
Como fazemos para reunir estas pessoas e gerar este trabalho?
03:25
The classic answer is to form an institution, right?
70
193000
3000
A resposta classica é criar uma empresa, não?
03:28
To draw those people into some prearranged structure
71
196000
4000
Reunir toda essa gente em uma estrutura pre-definida
03:32
that has explicit goals.
72
200000
2000
com objetivos explícitos.
03:34
And I want to call your attention to
73
202000
2000
Mas eu quero chamar a atenção para
03:36
some of the side effects of going the institutional route.
74
204000
5000
alguns dos efeitos colaterais ao seguir por esse caminho institucional.
03:41
First of all, when you form an institution,
75
209000
2000
Primeiramente, quando você forma uma empresa
03:43
you take on a management problem, right?
76
211000
2000
você enfrenta o problema do gerenciamento, certo?
03:45
No good just hiring employees,
77
213000
2000
Não basta apenas contratar bons funcionários.
03:47
you also have to hire other employees to manage those employees
78
215000
3000
Você tem que contratar outros funcionários para gerenciar os primeiros
03:50
and to enforce the goals of the institution and so forth.
79
218000
3000
e força-los a cumprir todas as metas da empresa e assim por diante.
03:53
Secondly, you have to bring structure into place.
80
221000
3000
Em segundo lugar, você tem que criar a estrutura.
03:56
Right? You have to have economic structure.
81
224000
2000
Certo? Você tem que ter uma estrutura econômica.
03:58
You have to have legal structure.
82
226000
2000
Você tem que ter uma estrutura legal.
04:00
You have to have physical structure.
83
228000
1000
Você tem que ter uma estrutura física.
04:01
And that creates additional costs.
84
229000
3000
E tudo isso implica em custos adicionais.
04:04
Third, forming an institution is inherently exclusionary.
85
232000
4000
Terceiro, formar uma empresa é inerentemente excludente.
04:08
You notice we haven't got everybody who has a photo.
86
236000
4000
Você notou que nós não temos aqui todas as pessoas que tiraram fotos.
04:12
You can't hire everyone in a company, right?
87
240000
3000
Você não pode contratar todo mundo em uma empresa, certo?
04:15
You can't recruit everyone into a governmental organization.
88
243000
3000
Você não pode recrutar todo mundo em uma instituição governamental.
04:18
You have to exclude some people.
89
246000
2000
Você tem que deixar de fora algumas pessoas.
04:20
And fourth, as a result of that exclusion,
90
248000
2000
E em quarto lugar, como resultado desta exclusão,
04:22
you end up with a professional class. Look at the change here.
91
250000
4000
você termina com uma classe de profissionais. Olhe aqui as mudanças.
04:26
We've gone from people with photos to photographers.
92
254000
3000
Nós fomos de "pessoas com fotos" para "fotógrafos".
04:29
Right? We've created a professional class of photographers
93
257000
4000
Certo? Nós criamos uma classe de fotógrafos profissionais
04:33
whose goal is to go out and photograph the Mermaid Parade,
94
261000
2000
cujo objetivo é sair para fotografar o Desfile da Sereia
04:35
or whatever else they're sent out to photograph.
95
263000
5000
ou qualquer outro evento que forem solicitados.
04:40
When you build cooperation into the infrastructure,
96
268000
3000
Quando você constrói a cooperação como parte da infraestrutura,
04:43
which is the Flickr answer,
97
271000
3000
que é o que o Flickr provê,
04:46
you can leave the people where they are
98
274000
2000
você pode deixar as pessoas onde estão
04:48
and you take the problem to the individuals, rather than
99
276000
4000
e você leva o problema até os indivíduos ao invés de
04:52
moving the individuals to the problem.
100
280000
1000
levar o indivíduo até o problema.
04:53
You arrange the coordination in the group, and by doing that
101
281000
7000
Você organiza a coordenação do grupo e fazendo isso
05:00
you get the same outcome, without the institutional difficulties.
102
288000
4000
você obtém o mesmo resultado sem as dificuldades de uma instituição.
05:04
You lose the institutional imperative.
103
292000
2000
Você abre mão do imperativo institucional.
05:06
You lose the right to shape people's work when it's volunteer effort,
104
294000
3000
Você abre mão de formatar o trabalho das pessoas quando é um esforço voluntário
05:09
but you also shed the institutional cost,
105
297000
3000
porém você também derruba os custos institucionais,
05:12
which gives you greater flexibility.
106
300000
2000
o que dá a você uma grande flexibilidade.
05:14
What Flickr does is it replaces planning with coordination.
107
302000
5000
O que o Flickr faz é substituir o planejamento com coordenação.
05:19
And this is a general aspect of these cooperative systems.
108
307000
3000
Isto é um aspecto padrão destes sistemas cooperativos.
05:22
Right. You'll have experienced this in your life
109
310000
3000
Certo. Pode ser que você tenha experimentado a seguinte situação
05:25
whenever you bought your first mobile phone,
110
313000
2000
quando você comprou seu primeiro telefone celular,
05:27
and you stopped making plans.
111
315000
2000
você deixou de fazer planos.
05:29
You just said, "I'll call you when I get there."
112
317000
2000
Você apenas diz "eu te ligo quando chegar lá".
05:31
"Call me when you get off work." Right?
113
319000
2000
"Me ligue quando sair do trabalho", certo?
05:33
That is a point-to-point replacement of coordination with planning.
114
321000
5000
Isto é uma subtituição do planejamento por coordenação ponto-a-ponto.
05:38
Right. We're now able to do that kind of thing with groups.
115
326000
4000
Bem, nós agora podemos fazer este tipo de coisa com grupos.
05:42
To say instead of, we must make an advance plan,
116
330000
3000
Dizer, ao invés de, "nós devemos planejar com atecedência",
05:45
we must have a five-year projection
117
333000
1000
"nós devemos ter uma projeção do que será a
05:46
of where the Wikipedia is going to be, or whatever,
118
334000
3000
Wikipedia daqui a 5 anos" ou qualquer outra coisa,
05:49
you can just say, let's coordinate the group effort,
119
337000
3000
você pode apenas dizer, "vamos coordenar o esforço do grupo,
05:52
and let's deal with it as we go,
120
340000
2000
e vamos lidando conforme o andamento",
05:54
because we're now well-enough coordinated
121
342000
1000
porquê nós agora estamos sendo bem coordenados
05:55
that we don't have to take on the problems of deciding in advance what to do.
122
343000
5000
e não precisamos tomar decisões antecipadas sobre os problemas e o que fazer.
06:00
So here's another example. This one's somewhat more somber.
123
348000
3000
Então, outro exemplo. Este um pouco mais sombrio.
06:03
These are photos on Flickr tagged "Iraq."
124
351000
2000
Estas são fotoso do Flickr etiquetadas "Iraque".
06:09
And everything that was hard about the coordination cost
125
357000
3000
E tudo aquilo que era difícil nos "custos de coordenação" envolvidos no
06:12
with the Mermaid Parade is even harder here.
126
360000
3000
Desfile das Sereias é bem pior aqui.
06:15
There are more pictures. There are more photographers.
127
363000
3000
Existem mais fotos. Existem mais fotógrafos.
06:18
It's taken over a wider geographic area.
128
366000
4000
A área geográfica é bem maior.
06:22
The photos are spread out over a longer period of time.
129
370000
2000
As fotos estão espalhadas por um longo período.
06:24
And worst of all, that figure at the bottom,
130
372000
4000
E o pior de tudo, esse número alí abaixo,
06:28
approximately ten photos per photographer, is a lie.
131
376000
4000
aproximadamente dez fotos por fotógrafos, é uma mentira.
06:32
It's mathematically true,
132
380000
2000
É matematicamente verdade,
06:34
but it doesn't really talk about anything important --
133
382000
2000
mas não diz nada de realmente importante
06:36
because in these systems, the average isn't really what matters.
134
384000
5000
porque nestes sistemas, a média realmente não importa.
06:41
What matters is this.
135
389000
2000
O que importa é isso.
06:43
This is a graph of photographs tagged Iraq
136
391000
5000
Este é um gráfico de fotos etiquetadas Iraque
06:48
as taken by the 529 photographers who contributed the 5,445 photos.
137
396000
6000
e foram tiradas por 529 fotógrafos que contribuiram com 5.445 fotos.
06:54
And it's ranked in order of number of photos taken per photographer.
138
402000
5000
Elas foram ordenadas pelo número de fotos por fotógrafo.
06:59
You can see here, over at the end,
139
407000
2000
Você pode ver aqui, perto do final,
07:01
our most prolific photographer has taken around 350 photos,
140
409000
4000
que nosso fotógrafo mais produtivo tirou aproximadamente 350 fotos
07:05
and you can see there's a few people who have taken hundreds of photos.
141
413000
4000
e você pode ver umas poucas pessoas que tiraram uma centena de fotos.
07:09
Then there's dozens of people who've taken dozens of photos.
142
417000
3000
E então há dúzias de pessoas que tiraram algumas dúzias de fotos.
07:12
And by the time we get around here,
143
420000
2000
E quando nos aproximamos daqui,
07:14
we get ten or fewer photos, and then there's this long, flat tail.
144
422000
4000
nós temos 10 ou menos fotos, e então temos essa linha longa e fina.
07:18
And by the time you get to the middle,
145
426000
2000
A medida que nos aproximamos do meio,
07:20
you've got hundreds of people
146
428000
2000
você tem centenas de pessoas
07:22
who have contributed only one photo each.
147
430000
3000
que contribuiram com apenas uma foto cada.
07:25
This is called a power-law distribution.
148
433000
2000
Isto é chamado de "Lei de Distribuição de Poder".
07:27
It appears often in unconstrained social systems
149
435000
5000
Isto aparece com frequência em sistemas sociais sem restrições
07:32
where people are allowed to contribute as much or as little as they like --
150
440000
4000
onde pessoas tem permissão de contribuir tanto quanto quiserem,
07:36
this is often what you get. Right?
151
444000
2000
e isto é o resultado obtido. Certo?
07:38
The math behind the power-law distribution is that whatever's in the nth position
152
446000
4000
A matemática por trás da "Lei da Distribuição do Poder" diz que a posição N
07:42
is doing about one-nth of whatever's being measured,
153
450000
3000
representa cerca de 1/N do que se está medido,
07:45
relative to the person in the first position.
154
453000
2000
relativo a pessoa na primeira posição.
07:47
So, we'd expect the tenth most prolific photographer
155
455000
2000
Desta forma era de se esperar que o décimo fotógrafo mais produtivo
07:49
to have contributed about a tenth of the photos,
156
457000
3000
tivesse contribuido com cerca de um décimo das fotos.
07:52
and the hundredth most prolific photographer
157
460000
2000
E que o centécimo fotógrafo mais produtivo
07:54
to have contributed only about a hundred as many photos
158
462000
3000
tivesse contribuído somente com aproximadamente um centésimo das fotos
07:57
as the most prolific photographer did.
159
465000
2000
enviadas pelo primeiro fotógrafo.
07:59
So, the head of the curve can be sharper or flatter.
160
467000
4000
O topo da curva pode ser mais agudo ou mais plano,
08:03
But that basic math accounts both for the steep slope
161
471000
2000
mas a matemática básica mostra tanto a parábola
08:05
and for the long, flat tail.
162
473000
2000
quanto a longa e fina cauda.
08:07
And curiously, in these systems, as they grow larger,
163
475000
3000
E curiosamente, nestes casos, a medida que os sistemas crescem,
08:10
the systems don't converge; they diverge more.
164
478000
4000
eles não convergem; o sistema diverge mais ainda.
08:14
In bigger systems, the head gets bigger
165
482000
1000
Em grandes sistemas, o topo se encontra mais alto
08:15
and the tail gets longer, so the imbalance increases.
166
483000
6000
e a cauda fica maior; o desequilíbrio aumenta.
08:21
You can see the curve is obviously heavily left-weighted. Here's how heavily:
167
489000
4000
Percebe-se que a curva tende fortemente para a esquerda. Aqui está o quanto.
08:25
if you take the top 10 percent of photographers contributing to this system,
168
493000
4000
Se pegarmos 10% dos fotógrafos que mais contribuiram com o sistema
08:29
they account for three quarters of the photos taken --
169
497000
4000
eles são responsáveis por 3/4 das fotos tiradas --
08:33
just the top 10 percent most prolific photographers.
170
501000
3000
apenas os 10% dos fotógrafos mais produtivos.
08:36
If you go down to five percent,
171
504000
2000
Se descermos para 5%,
08:38
you're still accounting for 60 percent of the photos.
172
506000
3000
você ainda está contabilizando 60% das fotos.
08:41
If you go down to one percent, exclude 99 percent of the group effort,
173
509000
6000
Se você descer até 1%, excluíndo 99% de toda a contribuição do grupo,
08:47
you're still accounting for almost a quarter of the photos.
174
515000
3000
você ainda está contabilizando quase 1/4 das fotos.
08:50
And because of this left weighting,
175
518000
2000
E por conta deste peso à esquerda,
08:52
the average is actually here, way to the left.
176
520000
5000
a média é na verdade aqui, mais para a esquerda.
08:57
And that sounds strange to our ears,
177
525000
2000
E isto soa estranho para nós,
08:59
but what ends up happening is that 80 percent of the contributors
178
527000
3000
mas o que acaba acontecendo é que 80% dos contribuintes
09:02
have contributed a below-average amount.
179
530000
3000
tem contribuído abaixo do volume médio.
09:05
That sounds strange because we expect average and middle
180
533000
2000
Isto soa estranho porquê nós esperamos que a média e o meio
09:07
to be about the same, but they're not at all.
181
535000
3000
sejam mais ou menos o mesmo, mas eles não são.
09:10
This is the math underlying the 80/20 rule. Right?
182
538000
4000
Esta é a matemática por trás da regra 80/20. Certo?
09:14
Whenever you hear anybody talking about the 80/20 rule,
183
542000
2000
Sempre que você ouvir alguém falar da regra 80/20,
09:16
this is what's going on. Right?
184
544000
2000
isto é o que está acontecendo.
09:18
20 percent of the merchandise accounts for 80 percent of the revenue,
185
546000
4000
20% da produção é responsável por 80% dos lucros,
09:22
20 percent of the users use 80 percent of the resources --
186
550000
2000
20% dos usuários usam 80% dos recursos --
09:24
this is the shape people are talking about when that happens.
187
552000
5000
este é o formato do qual as pessoas falam quando isto acontece.
09:29
Institutions only have two tools: carrots and sticks.
188
557000
3000
Instituições tem apenas duas ferramentas: cenouras e varas.
09:32
And the 80 percent zone is a no-carrot and no-stick zone.
189
560000
4000
E 80% da área não é de cenouras nem de varas.
09:36
The costs of running the institution mean that you cannot
190
564000
9000
O custo de operar a instituição significa que você não pode
09:45
take on the work of those people easily in an institutional frame.
191
573000
3000
aproveitar o trabalho destas 80% de pessoas em uma estrutura institucional.
09:48
The institutional model always pushes leftwards,
192
576000
4000
O modelo institucional sempre puxa para a curva para a esquerda,
09:52
treating these people as employees.
193
580000
2000
tratando estas pessoas como funcionários.
09:54
The institutional response is,
194
582000
1000
A resposta da instituição é,
09:55
I can get 75 percent of the value for 10 percent of the hires -- great,
195
583000
5000
podemos ter 75% de valor com apenas 10% dos funcionários -- brilhante!
10:00
that's what I'll do.
196
588000
2000
Isto é o que eu vou fazer.
10:02
The cooperative infrastructure model says,
197
590000
2000
O modelo de infraestrutura cooperativa diz,
10:04
why do you want to give up a quarter of the value?
198
592000
3000
porquê você quer jogar fora 1/4 do valor?
10:07
If your system is designed
199
595000
2000
Se o sistema é projetado
10:09
so that you have to give up a quarter of the value,
200
597000
3000
de forma que você tem que abrir mão de 1/4 de valor,
10:12
re-engineer the system.
201
600000
3000
re-projete o sistema.
10:15
Don't take on the cost that prevents you
202
603000
2000
Não absorva o custo que lhe impede
10:17
from getting to the contributions of these people.
203
605000
2000
de obter a contribuição destas pessoas,
10:19
Build the system so that anybody can contribute at any amount.
204
607000
5000
contrua o sistema de forma que qualquer um pode contribuir o quanto quiser.
10:24
So the coordination response asks not,
205
612000
6000
Portanto, a pergunta do sistema coorporativo não é
10:30
how are these people as employees, but rather,
206
618000
3000
"estas pessoas são bons funcionários" mas sim
10:33
what is their contribution like? Right?
207
621000
2000
"quão valiosa é esta contribuição?".
10:35
We have over here Psycho Milt, a Flickr user,
208
623000
3000
Nós temos aqui Psycho Milt, um usuário do Flickr,
10:38
who has contributed one, and only one, photo titled "Iraq."
209
626000
5000
que contribuiu com uma, e apenas uma, foto rotulada "Iraque".
10:43
And here's the photo. Right. Labeled, "Bad Day at Work."
210
631000
4000
E aqui está a foto. Certo? Com a etiqueta "Dia Ruim No Trabalho".
10:47
Right? So the question is,
211
635000
3000
Certo? Então, a questão é,
10:50
do you want that photo? Yes or no.
212
638000
3000
"Você quer esta foto? Sim ou não?"
10:53
The question is not, is Psycho Milt a good employee?
213
641000
4000
A questão não é se o Psycho Milt é ou não um bom funcionário.
10:57
And the tension here is between institution as enabler
214
645000
5000
E a tensão aqui é entre a instituição, como facilitadora
11:02
and institution as obstacle.
215
650000
2000
ou a instituição como obstáculo.
11:04
When you're dealing with the left-hand edge
216
652000
2000
Quando você lida com o canto esquerdo
11:06
of one of these distributions,
217
654000
2000
de uma destas distribuições,
11:08
when you're dealing with the people who spend a lot of time
218
656000
2000
quando você está lidando com pessoas que gastam muito tempo
11:10
producing a lot of the material you want,
219
658000
2000
produzindo muito do material que você quer,
11:12
that's an institution-as-enabler world.
220
660000
2000
esta é uma instituição do mundo das facilitadoras.
11:14
You can hire those people as employees, you can coordinate their work
221
662000
3000
Você contrata estes funcionários, você coordena seus trabalhos
11:17
and you can get some output.
222
665000
2000
e você obtém algum resultado.
11:19
But when you're down here, where the Psycho Milts of the world
223
667000
2000
Mas quanto você está aqui, onde os Psycho Milts da vida
11:21
are adding one photo at a time,
224
669000
3000
estão adicionando uma foto por vez,
11:24
that's institution as obstacle.
225
672000
3000
isso é a instituição como obstáculo.
11:27
Institutions hate being told they're obstacles.
226
675000
4000
Instituições odeiam quando são chamadas de obstáculos.
11:31
One of the first things that happens
227
679000
2000
Uma das primeira coisas que acontecem
11:33
when you institutionalize a problem
228
681000
2000
quando você tem um problema institucional
11:35
is that the first goal of the institution
229
683000
4000
é que o objetivo principal da instituição
11:39
immediately shifts from whatever the nominal goal was
230
687000
2000
imediatamente dá lugar a qualquer objetivo necessário para
11:41
to self-preservation.
231
689000
2000
preservar a instituição.
11:43
And the actual goal of the institution goes to two through n.
232
691000
4000
E o objetivo principal da instituição vai passando de 2 plano para último plano.
11:47
Right? So, when institutions are told they are obstacles,
233
695000
3000
Certo? Então, quando é dito para instituições que elas são obstáculos,
11:50
and that there are other ways of coordinating the value,
234
698000
2000
e que há outras formas de coordenar o valor,
11:52
they go through something a little bit like the Kubler-Ross stages --
235
700000
5000
elas passam por algo mais ou menos como os estágios Kubler-Ross --
11:57
(Laughter)
236
705000
1000
(Risos)
11:58
-- of reaction, being told you have a fatal illness:
237
706000
2000
-- a reação ao ser informado que você tem uma doença fatal:
12:00
denial, anger, bargaining, acceptance.
238
708000
4000
negação, raiva, barganha, aceitação.
12:04
Most of the cooperative systems we've seen
239
712000
2000
Muitos dos sistemas cooperativos que tenho visto
12:06
haven't been around long enough
240
714000
1000
não existem a tempo suficiente
12:07
to have gotten to the acceptance phase.
241
715000
3000
para terem chegado até a fase da aceitação.
12:10
Many, many institutions are still in denial,
242
718000
2000
Muitas, muitas instituições ainda estão na fase da negação,
12:12
but we're seeing recently a lot of both anger and bargaining.
243
720000
5000
mas tenho visto recentemente muitas na fase de raiva e barganha.
12:17
There's a wonderful, small example going on right now.
244
725000
2000
Atualmente existe um exemplo maravilhoso acontecendo.
12:19
In France, a bus company is suing people for forming a carpool,
245
727000
5000
Na França, uma empresa de ônibus está processando pessoas que organizam "rodizios de carros".
12:24
right, because the fact that they have coordinated
246
732000
3000
Porque o fato delas terem se organizado para criar
12:27
themselves to create cooperative value is depriving them of revenue.
247
735000
6000
este resultado está atrapalhando os lucros da empresa.
12:33
You can follow this in the Guardian.
248
741000
1000
Você pode acompanhar isto no "The Guardian".
12:34
It's actually quite entertaining.
249
742000
4000
Na verdade é quase um entretenimento.
12:38
The bigger question is,
250
746000
2000
A questão é,
12:40
what do you do about the value down here?
251
748000
3000
"O que fazer com o valor aqui abaixo?"
12:43
Right? How do you capture that?
252
751000
3000
Certo? "Como aproveitar isto?"
12:46
And institutions, as I've said, are prevented from capturing that.
253
754000
4000
Instituições, como eu disse, não estão aproveitando isto.
12:50
Steve Ballmer, now CEO of Microsoft,
254
758000
2000
Steve Ballmer, o atual CEO da Microsoft,
12:52
was criticizing Linux a couple of years ago, and he said,
255
760000
2000
a alguns anos, criticou o Linux dizendo que,
12:54
"Oh, this business of thousands of programmers
256
762000
2000
"Hum, este negócio de milhares de programadores
12:56
contributing to Linux, this is a myth.
257
764000
2000
contribuindo com o Linux, isto é um mito, não?"
12:58
We've looked at who's contributed to Linux,
258
766000
3000
Nós olhamos quem está contribuindo com o Linux
13:01
and most of the patches have been produced by programmers
259
769000
3000
e muitas das contribuições foram feitas por programadores
13:04
who've only done one thing." Right?
260
772000
4000
que contribuiram com apenas uma coisa."
13:08
You can hear this distribution under that complaint.
261
776000
4000
Você pode perceber esta distribuição irregular.
13:12
And you can see why, from Ballmer's point of view,
262
780000
2000
E você pode entender porquê, do ponto de vista do Ballmer,
13:14
that's a bad idea, right?
263
782000
1000
isto não é uma boa idéia.
13:15
We hired this programmer, he came in, he drank our Cokes
264
783000
3000
Nós contratamos os programadores, eles chegam, tomam nossas Coca-Colas,
13:18
and played Foosball for three years and he had one idea.
265
786000
2000
durante 3 anos jogam Pebolim e aí tem apenas 1 única idéia.
13:20
(Laughter)
266
788000
1000
(Risos)
13:21
Right? Bad hire. Right?
267
789000
3000
Péssima contratação. Certo?
13:24
(Laughter)
268
792000
2000
(Risos)
13:26
The Psycho Milt question is, was it a good idea?
269
794000
5000
A pergunta Psycho Milt é, "O que é uma boa idéia?"
13:31
What if it was a security patch?
270
799000
2000
E se for uma correção de segurança?
13:33
What if it was a security patch for a buffer overflow exploit,
271
801000
4000
Se for uma correção para as brechas de estouro de memória,
13:37
of which Windows has not some, [but] several?
272
805000
2000
as quais o Windows não tem poucas e sim muitas?
13:39
Do you want that patch, right?
273
807000
4000
Você gostaria desta correção, não?
13:43
The fact that a single programmer can,
274
811000
2000
O fato de que um programador pode,
13:45
without having to move into a professional relation
275
813000
3000
sem ter que fazer parte de uma empresa,
13:48
to an institution, improve Linux once
276
816000
3000
melhorar o Linux apenas uma única vez
13:51
and never be seen from again, should terrify Ballmer.
277
819000
4000
e sumir, deveria assustar o Ballmer.
13:55
Because this kind of value is unreachable in classic
278
823000
4000
Pelo fato de que este tipo de trabalho não é obtido
13:59
institutional frameworks, but is part of cooperative
279
827000
2000
numa instituição clássica mas é parte do sistema
14:01
systems of open-source software, of file sharing,
280
829000
3000
cooperativo do código open-source, de compartilhar arquivos,
14:04
of the Wikipedia. I've used a lot of examples from Flickr,
281
832000
3000
da Wikipedia. Eu usei muitos exemplos do Flickr
14:07
but there are actually stories about this from all over.
282
835000
3000
mas existem vários outros exemplos por aí.
14:10
Meetup, a service founded so that users could find people
283
838000
3000
Meetup, um serviço onde usuários podem procurar por pessoas
14:13
in their local area who share their interests and affinities
284
841000
2000
em sua vizinhança que compartilham pelos mesmos interesses e afinidades
14:15
and actually have a real-world meeting offline in a cafe
285
843000
4000
e querem ter um encontro real em um café,
14:19
or a pub or what have you.
286
847000
2000
em um bar ou qualquer outro lugar.
14:21
When Scott Heiferman founded Meetup,
287
849000
2000
Quando Scott Heiferman fundou Meetup
14:23
he thought it would be used for, you know,
288
851000
2000
ele pensou que poderia ser útil para, por exemplo,
14:25
train spotters and cat fanciers -- classic affinity groups.
289
853000
2000
fãs por trens ou criadores de gatos -- afinidades clássicas entre grupos.
14:27
The inventors don't know what the invention is.
290
855000
3000
Os criadores não tinham idéia para que serviria o sistema.
14:30
Number one group on Meetup right now,
291
858000
2000
O principal grupo no Meetup atualmente,
14:32
most chapters in most cities with most members, most active?
292
860000
3000
com maior número de sedes, na maioria das cidades, com mais membros ativos?
14:35
Stay-at-home moms. Right?
293
863000
2000
Donas de casa! Certo?
14:37
In the suburbanized, dual-income United States,
294
865000
3000
Nos EUA, em bairros nobres, com famílias de renda dupla
14:40
stay-at-home moms are actually missing
295
868000
3000
as donas de casa estão na verdade perdendo
14:43
the social infrastructure that comes from extended family
296
871000
3000
o contato social que acompanhava a família extendida
14:46
and local, small-scale neighborhoods.
297
874000
3000
e as pequenas vizinhaças locais.
14:49
So they're reinventing it, using these tools.
298
877000
3000
Elas estão usando estas ferramentas para se reinventar.
14:52
Meetup is the platform,
299
880000
1000
Meetup é a ferramenta,
14:53
but the value here is in social infrastructure.
300
881000
3000
mas o valioso aqui está na infraestrutura social.
14:56
If you want to know what technology is going to change the world,
301
884000
3000
Se você quizer saber qual é a tecnologia que mudará o mundo
14:59
don't pay attention to 13-year-old boys --
302
887000
2000
não preste atenção nas crianças de 13 anos de idade,
15:01
pay attention to young mothers,
303
889000
2000
preste atenção em suas jovens mães,
15:03
because they have got not an ounce of support for technology
304
891000
3000
porque elas não tiveram nenhuma ajuda com a tecnologia
15:06
that doesn't materially make their lives better.
305
894000
3000
que tornou suas vidas melhores.
15:09
This is so much more important than Xbox,
306
897000
2000
E isto é muito mais importante que o Xbox
15:11
but it's a lot less glitzy.
307
899000
2000
apesar de não ser tão vistoso.
15:13
I think this is a revolution.
308
901000
2000
Eu acho que isto é uma revolução.
15:15
I think that this is a really profound change
309
903000
3000
Acho que esta é uma mudança radical na forma
15:18
in the way human affairs are arranged.
310
906000
1000
como as pessoas se relacionam.
15:19
And I use that word advisedly.
311
907000
2000
E eu digo isso deliberadamente.
15:21
It's a revolution in that it's a change in equilibrium.
312
909000
3000
É uma revolução na qual a mudança está no equilíbrio.
15:24
It's a whole new way of doing things, which includes new downsides.
313
912000
6000
É uma forma inteiramente nova de fazer as coisas e que traz novas desvantagens.
15:30
In the United States right now, a woman named Judith Miller
314
918000
3000
Nos EUA, agora mesmo, uma mulher chamada Judith Miller
15:33
is in jail for not having given to a Federal Grand Jury her sources --
315
921000
5000
está na cadeia por não ter divulgado ao Tribunal Federal suas fontes --
15:38
she's a reporter for the New York Times --
316
926000
1000
ela é uma reporter do New York Times --
15:39
her sources, in a very abstract and hard-to-follow case.
317
927000
3000
fontes num caso muito abstrato e difícil de seguir.
15:42
And journalists are in the street rallying to improve the shield laws.
318
930000
3000
Os jornalistas estão nas ruas, protestando, para melhorar os "escudos da lei".
15:45
The shield laws are our laws -- pretty much a patchwork of state laws --
319
933000
4000
Os "escudos da lei" são as nossas leis -- um mosaico das leis do Estado --
15:49
that prevent a journalist from having to betray a source.
320
937000
3000
que impedem que um jornalista deva revelar sua fonte.
15:52
This is happening, however, against the background
321
940000
3000
Isto ocorre, sem barreiras, com o crescimento
15:55
of the rise of Web logging.
322
943000
2000
de participação em blogs.
15:57
Web logging is a classic example of mass amateurization.
323
945000
4000
Blogs são um exemplo clássico de "amadorização".
16:01
It has de-professionalized publishing.
324
949000
2000
Eles têm des-proficionalizado o trabalho de editores.
16:03
Want to publish globally anything you think today?
325
951000
3000
Quer mostrar ao mundo qualquer idéia que você está tendo?
16:06
It is a one-button operation that you can do for free.
326
954000
4000
É simplesmente uma operação de um único clique, gratuita.
16:10
That has sent the professional class of publishing down
327
958000
4000
E isto levou a classe de editores profissionais
16:14
into the ranks of mass amateurization.
328
962000
3000
ao patamar das massas amadoras.
16:17
And so the shield law, as much as we want it --
329
965000
4000
E então, por mais que nós queiramos o "escudo da lei" --
16:21
we want a professional class of truth-tellers --
330
969000
2000
nós queremos uma categoria profissional de editores confiáveis --
16:23
it is becoming increasingly incoherent, because
331
971000
3000
isto está se tornando incrivelmente incoerente porque
16:26
the institution is becoming incoherent.
332
974000
2000
a instituição está se tornando incoerente.
16:28
There are people in the States right now
333
976000
2000
Existem pessoas agora mesmo nos EUA pessoas
16:30
tying themselves into knots, trying to figure out
334
978000
3000
se reunindo e discutindo
16:33
whether or not bloggers are journalists.
335
981000
2000
se bloggers são ou não jornalistas.
16:35
And the answer to that question is,
336
983000
2000
E a resposta a esta questão é que
16:37
it doesn't matter, because that's not the right question.
337
985000
3000
isto realmente não importa! Porque esta não é a pergunta correta.
16:40
Journalism was an answer to an even more important question,
338
988000
4000
Jornalismo foi uma resposta a uma questão ainda mais importante
16:44
which is, how will society be informed?
339
992000
2000
que é, "Como a sociedade será informada?"
16:46
How will they share ideas and opinions?
340
994000
3000
"Como ela vai trocar idéias e opiniões?"
16:49
And if there is an answer to that that happens outside
341
997000
3000
Mesmo se existir uma resposta a estas questões ela acontece fora
16:52
the professional framework of journalism,
342
1000000
2000
da estrutura do jornalismo profissional,
16:54
it makes no sense to take a professional metaphor
343
1002000
4000
não faz sentido pegar uma metáfora profissional
16:58
and apply it to this distributed class.
344
1006000
4000
e aplicar a esta categoria dispersa.
17:02
So as much as we want the shield laws,
345
1010000
2000
Então, por mais que nós gostemos desta proteção,
17:04
the background -- the institution to which they were attached --
346
1012000
4000
por trás, a instituição as quais elas estão ligadas
17:08
is becoming incoherent.
347
1016000
2000
esta se tornando incoerente
17:10
Here's another example.
348
1018000
2000
Aqui um outro exemplo.
17:12
Pro-ana, the pro-ana groups.
349
1020000
2000
Pro-ana, o grupo Pro-ana.
17:14
These are groups of teenage girls
350
1022000
2000
São grupos de garotas adolescentes
17:16
who have taken on Web logs, bulletin boards,
351
1024000
3000
que criaram seus blogs, bulletin boards,
17:19
other kinds of cooperative infrastructure,
352
1027000
2000
e outros tipos de infra-estrutura cooperativa,
17:21
and have used it to set up support groups for
353
1029000
2000
e tem utilizado isto para criar grupos de ajuda para as
17:23
remaining anorexic by choice.
354
1031000
2000
que preferem permanecer anoréxicas.
17:25
They post pictures of thin models, which they call "thinspiration."
355
1033000
3000
Elas apresentam fotos de modelos magras, as quais chamam de "Thinspiration" (inspiração magra).
17:28
They have little slogans, like "Salvation through Starvation."
356
1036000
3000
Elas tem pequenos bordões, como "Salvação pela Privação",
17:31
They even have Lance Armstrong-style bracelets,
357
1039000
2000
elas tem até mesmo braceletes estilo Lance Armstrong,
17:33
these red bracelets, which signify, in the small group,
358
1041000
3000
estes braceletes vermelhos que significam, neste pequeno grupo,
17:36
I am trying to maintain my eating disorder.
359
1044000
3000
"Eu estou tentando manter minha desordem alimentar".
17:39
They trade tips, like, if you feel like eating something,
360
1047000
2000
Elas trocam dicas, como "Se você sentir vontade de comer alguma coisa,
17:41
clean a toilet or the litter box. The feeling will pass.
361
1049000
5000
vá limpar um banheiro ou a lixeira. A fome vai passar."
17:46
We're used to support groups being beneficial.
362
1054000
3000
Nós estamos acostumados com grupos de ajuda benéficos.
17:49
We have an attitude that support groups are inherently beneficial.
363
1057000
3000
Nós achamos que grupos de ajuda tem inerentemente boas intenções.
17:52
But it turns out that the logic of the support group is value neutral.
364
1060000
4000
Mas isto mostra que a lógica do grupo de ajuda tem valor insignificante.
17:56
A support group is simply a small group that wants to maintain
365
1064000
4000
Um grupo de ajuda é simplesmente um pequeno grupo que quer manter
18:00
a way of living in the context of a larger group.
366
1068000
3000
uma vida diferente daquela do grupo maior.
18:03
Now, when the larger group is a bunch of drunks,
367
1071000
2000
Agora, quando o grupo maior é um bando de bêbados,
18:05
and the small group wants to stay sober, then we think,
368
1073000
2000
e o menor grupo quer se manter sóbrio, nós pensamos,
18:07
that's a great support group.
369
1075000
2000
"Este é um ótimo grupo de ajuda!".
18:09
But when the small group is teenage girls
370
1077000
2000
Mas quando o grupo menor é composto por garotas adolescentes
18:11
who want to stay anorexic by choice, then we're horrified.
371
1079000
4000
que preferem manterem-se anoréxicas, nos horrorizamos.
18:15
What's happened is that the normative goals
372
1083000
3000
O que acontece é que os objetivos normativos
18:18
of the support groups that we're used to,
373
1086000
2000
dos grupos de ajuda aos quais estamos acostumados
18:20
came from the institutions that were framing them,
374
1088000
3000
provém das instituições que os apoiaram,
18:23
and not from the infrastructure.
375
1091000
1000
e não de sua infra-estrutura.
18:24
Once the infrastructure becomes generically available,
376
1092000
4000
Uma vez que infra-estrutura se coloca, genericamente, a disposição,
18:28
the logic of the support group has been revealed to be
377
1096000
2000
a lógica do grupo de ajuda fica acessível
18:30
accessible to anyone, including people pursuing these kinds of goals.
378
1098000
5000
para qualquer um, incluindo pessoas com estes tipos de objetivos.
18:35
So, there are significant downsides to these changes
379
1103000
2000
De modo que, existem desvantagens significativas neste processo,
18:37
as well as upsides. And of course, in the current environment,
380
1105000
3000
como vocês viram. E, claro, na situação atual,
18:40
one need allude only lightly to the work of non-state actors
381
1108000
5000
basta uma única referência as ações de personagens não-estatais
18:45
trying to influence global affairs, and taking advantage of these.
382
1113000
3000
que tentam influenciar assuntos globais, aproveitando-se deste processo.
18:48
This is a social map of the hijackers and their associates
383
1116000
3000
Este é o mapa social de sequestradores e seus comparsas;
18:51
who perpetrated the 9/11 attack.
384
1119000
4000
os que perpetuaram os ataques de 11 de setembro.
18:55
It was produced by analyzing their communications patterns
385
1123000
4000
Estas imagens foram produzidas analizando seus padrões de comunicação
18:59
using a lot of these tools. And doubtless the intelligence communities of the world
386
1127000
3000
alguns dos quais usavam estas ferramentas. Sem dúvida, a comunidade mundial de inteligência
19:02
are doing the same work today for the attacks of last week.
387
1130000
4000
está fazendo hoje, quanto aos ataques, o mesmo trabalho da semana passada.
19:06
Now, this is the part of the talk where I tell you
388
1134000
2000
Agora, esta é a parte do gráfico onde eu falo que
19:08
what's going to come as a result of all of this,
389
1136000
2000
irá definir todo o resto.
19:10
but I'm running out of time, which is good,
390
1138000
3000
Mas, acabou o meu tempo. E isso é bom,
19:13
because I don't know.
391
1141000
2000
o porquê eu não sei.
19:15
(Laughter)
392
1143000
2000
(Risos)
19:17
Right. As with the printing press, if it's really a revolution,
393
1145000
4000
É assim mesmo. Da mesma forma que ocorreu com a imprensa; se é realmente uma revolução,
19:21
it doesn't take us from Point A to Point B.
394
1149000
2000
não é algo que nos leve do ponto A ao ponto B.
19:23
It takes us from Point A to chaos.
395
1151000
3000
Nos leva deste ponto A... ao caos!
19:26
The printing press precipitated 200 years of chaos,
396
1154000
5000
A imprensa passou por um período de 200 anos de caos;
19:31
moving from a world where the Catholic Church
397
1159000
2000
mudou de um mundo em que a Igreja Católica
19:33
was the sort of organizing political force to the Treaty of Westphalia,
398
1161000
4000
era, de certa forma, a força política organizadora, até o tratado de Wesfalia,
19:37
when we finally knew what the new unit was: the nation state.
399
1165000
3000
quando finalmente se reconhece a unidade emergente: o Estado-Nação.
19:40
Now, I'm not predicting 200 years of chaos as a result of this. 50.
400
1168000
5000
Bom, não estou predizendo 200 anos de caos com tudo isso.
19:45
50 years in which loosely coordinated groups
401
1173000
4000
50 anos bastam para que grupos com algum grau de coordenação
19:49
are going to be given increasingly high leverage,
402
1177000
3000
adquiram gradativamente maior influência;
19:52
and the more those groups forego traditional institutional imperatives --
403
1180000
4000
e a não ser que estes grupos se apeguem aos imperativos tradicionais das instituições --
19:56
like deciding in advance what's going to happen,
404
1184000
3000
tais como decidir de antemão seu curso
19:59
or the profit motive -- the more leverage they'll get.
405
1187000
3000
ou seu objetivo de lucro -- mais influência terão.
20:02
And institutions are going to come under
406
1190000
2000
As instituições vão sofrer
20:04
an increasing degree of pressure,
407
1192000
2000
uma crescente pressão,
20:06
and the more rigidly managed, and the more they rely
408
1194000
2000
serão mais rigidamente administradas, e dependerão mais
20:08
on information monopolies, the greater the pressure is going to be.
409
1196000
4000
de monopólios de informação, maior será a pressão sobre elas.
20:12
And that's going to happen one arena at a time,
410
1200000
2000
Isto vai ocorrer aos poucos,
20:14
one institution at a time. The forces are general,
411
1202000
3000
uma instituição por vez. As forças são genéricas.
20:17
but the results are going to be specific.
412
1205000
2000
mas os resultados serão específicos.
20:19
And so the point here is not,
413
1207000
2000
De forma que o ponto aqui não é:
20:21
"This is wonderful," or "We're going to see a transition
414
1209000
3000
"Isto é maravilhoso" ou "Vamos presenciar uma transição
20:24
from only institutions to only cooperative framework."
415
1212000
3000
desde "somente Instituições" para "somente Contextos Cooperativos".
20:27
It's going to be much more complicated than that.
416
1215000
2000
Será muito mais complicado que isto.
20:29
But the point is that it's going to be a massive readjustment.
417
1217000
3000
Mas o fato é que será uma grande mudança.
20:32
And since we can see it in advance and know it's coming,
418
1220000
2000
E já que nós podemos ver o que está acontecendo,
20:34
my argument is essentially: we might as well get good at it.
419
1222000
3000
minha sugestão é basicamente que possamos saber usar bem tudo isto.
20:37
Thank you very much.
420
1225000
2000
Muito obrigado.
20:39
(Applause)
421
1227000
2000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Clay Shirky - Social Media TheoristClay Shirky argues that the history of the modern world could be rendered as the history of ways of arguing, where changes in media change what sort of arguments are possible -- with deep social and political implications.
Why you should listen
Clay Shirky's work focuses on the rising usefulness of networks -- using decentralized technologies such as peer-to-peer sharing, wireless, software for social creation, and open-source development. New technologies are enabling new kinds of cooperative structures to flourish as a way of getting things done in business, science, the arts and elsewhere, as an alternative to centralized and institutional structures, which he sees as self-limiting. In his writings and speeches he has argued that "a group is its own worst enemy."
Shirky is an adjunct professor in New York Universityʼs graduate Interactive Telecommunications Program, where he teaches a course named “Social Weather.” Heʼs the author of several books. This spring at the TED headquarters in New York, he gave an impassioned talk against SOPA/PIPA that saw 1 million views in 48 hours.
Clay Shirky | Speaker | TED.com