TED Residency
Jeff Kirschner: This app makes it fun to pick up litter
Jeff Kirschner: هذا التطبيق يجعل التقاط القمامة أمرًا ممتعًا
Filmed:
Readability: 4.2
1,385,758 views
تعتبر الأرض مكانًا شاسعًا للحفاظ على نظافتها. من خلال تطبيق ليتراتي يستطيع المستخدمون تحديد و جمع ومعرفة مكان القمامة المنتشرة في العالم -- أنشأ (جيف كريشنر) مجتمعًا يساعد على نظافة الكوكب معتمدًا على تكاتف الجميع. بعد تعقب القمامة في أكثر من مائة دولة، يأمل كريشنر في استخدام البيانات التي جمعها للعمل مع العلامات التجارية والمنظمات لوقف انتشار القمامة على الأرض.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
This story starts with these two --
0
1015
2993
بدأت هذه القصة مع هذين الاثنين --
00:16
my kids.
1
4032
1258
طفلاي.
00:17
We were hiking in the Oakland woods
2
5314
1682
بينما كنا نتنزه في غابات أوكلاند،
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
لاحظت ابنتي وعاء بلاستيكيا مخصصا
لفضلات القطط مرمى في جدول ماء.
لفضلات القطط مرمى في جدول ماء.
00:23
She looked at me and said,
4
11647
1662
نظرت إلي وقالت،
00:25
"Daddy?
5
13333
2507
"أبي؟"
00:27
That doesn't go there."
6
15864
1650
"ليس ملائمًا أن توضع هذه هنا."
00:29
When she said that,
it reminded me of summer camp.
it reminded me of summer camp.
7
17538
2422
عندما قالت ذلك،
ذكّرتني بالمخيم الصيفي.
ذكّرتني بالمخيم الصيفي.
00:31
On the morning of visiting day,
8
19984
1498
في صباح يوم الزيارة،
00:33
right before they'd let our anxious
parents come barreling through the gates,
parents come barreling through the gates,
9
21506
3663
مباشرةََ قبل ترك أبوانا المتلهفين
كانوا يأتون مسرعين نحو البوابات،
كانوا يأتون مسرعين نحو البوابات،
00:37
our camp director would say,
10
25193
1369
كان يقول لنا مدير المخيم،
00:38
"Quick! Everyone pick up
five pieces of litter."
five pieces of litter."
11
26586
2309
"ليسرع الجميع بالتقاط خمس قطع من القمامة."
00:40
You get a couple hundred kids
each picking up five pieces,
each picking up five pieces,
12
28919
3040
لديك مائتي فتى وكلُُ منهم يجمع خمس قطع،
00:43
and pretty soon, you've got
a much cleaner camp.
a much cleaner camp.
13
31983
2573
وبعد وقت قليل جدا يصبح المخيم أكثر نظافة.
00:46
So I thought,
14
34580
1159
لذا فكرت في،
00:47
why not apply that crowdsourced
cleanup model to the entire planet?
cleanup model to the entire planet?
15
35763
4537
لمَ لا نطبق نموذج النظافة المعتمدة على
المساهمة الجماعية في الكوكب بأكمله؟
المساهمة الجماعية في الكوكب بأكمله؟
00:52
And that was the inspiration
for Litterati.
for Litterati.
16
40324
2951
وكان هذا مصدر الإلهام لتطبيق "ليتراتي".
00:55
The vision is to create
a litter-free world.
a litter-free world.
17
43299
3349
تكمن الرؤية في عالم خال من القمامة.
00:58
Let me show you how it started.
18
46672
1508
دعوني أريكم كيف كانت البداية.
01:00
I took a picture of a cigarette
using Instagram.
using Instagram.
19
48204
3386
التقطت صورة لسيجارة مستخدما انستجرام.
01:04
Then I took another photo ...
20
52222
1867
ثم التقطت صورة أخرى ...
01:06
and another photo ...
21
54113
1557
ثم صورة أخرى ...
01:07
and another photo.
22
55694
1167
ثم صورة أخرى.
01:08
And I noticed two things:
23
56885
1286
ولاحظت أمرين:
01:10
one, litter became artistic
and approachable;
and approachable;
24
58195
3472
أولهما أنها أصبحت قطعة فنية ويمكن بلوغها؛
01:14
and two,
25
62244
1151
والأمر الثاني،
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
بعد أيام قليلة،
كان عندي 50 صورة على هاتفي
كان عندي 50 صورة على هاتفي
01:17
and I had picked up each piece,
27
65958
1587
و أني جمعت كل قطعة منها،
01:19
and I realized that I was keeping a record
28
67569
2385
وأدركت أني أسجل رقما قياسيا
01:21
of the positive impact
I was having on the planet.
I was having on the planet.
29
69978
3151
للتأثير الإيجابي الذي أتركه على الكوكب.
01:25
That's 50 less things that you might see,
30
73153
2188
هذه القطع الخمسون الصغيرة التي قد ترونها،
01:27
or you might step on,
31
75365
1243
أو قد تدوسون عليها،
01:28
or some bird might eat.
32
76632
1458
أو قد يأكلها الطير.
01:30
So I started telling people
what I was doing,
what I was doing,
33
78769
2652
لذا بدأت أخبر الناس عما أفعله،
01:33
and they started participating.
34
81445
2356
وبدأوا في التفاعل معي.
01:36
One day,
35
84831
1693
وفي يومِِ ما،
01:38
this photo showed up from China.
36
86548
2528
ظهرت هذه الصورة من الصين.
01:42
And that's when I realized
37
90039
1271
وعندها أدركت
01:43
that Litterati was more
than just pretty pictures;
than just pretty pictures;
38
91334
3266
بأن "ليتراتي" أكبر من كونه
مجرد صور جميلة؛
مجرد صور جميلة؛
01:46
we were becoming a community
that was collecting data.
that was collecting data.
39
94624
3369
كنا عبارة عن مجموعة تجمع بيانات.
01:50
Each photo tells a story.
40
98869
1890
وكل صورة تحكي قصة ما.
01:53
It tells us who picked up what,
41
101279
2193
وتخبرنا من الذي التقط وماذا التقط،
01:55
a geotag tells us where
42
103496
2011
والإشارة المكانية تخبرنا أين حدث ذلك
01:57
and a time stamp tells us when.
43
105531
2030
والطابع الزمني يخبرنا متى كان ذلك.
02:00
So I built a Google map,
44
108006
2429
لذا أنشأت خريطة على جوجل،
02:02
and started plotting the points
where pieces were being picked up.
where pieces were being picked up.
45
110459
4053
وبدأت في تحديد العلامات حيث التُقطت القطع.
02:06
And through that process,
the community grew
the community grew
46
114536
3918
وخلال هذه العملية، زادت المجموعة
02:10
and the data grew.
47
118478
1639
وزادت البيانات.
02:12
My two kids go to school
right in that bullseye.
right in that bullseye.
48
120806
3461
يذهب أطفالي إلى المدرسة وهذا هدفهم.
02:17
Litter:
49
125125
1211
القمامة:
02:18
it's blending into
the background of our lives.
the background of our lives.
50
126360
2704
يمتزج هذا في خلفية حياتنا.
02:21
But what if we brought it
to the forefront?
to the forefront?
51
129088
2099
لكن ماذا لو وضعناها في المقدمة؟
02:23
What if we understood exactly
what was on our streets,
what was on our streets,
52
131211
2912
ماذا لو فهمنا تحديدا ما كان في شوارعنا،
02:26
our sidewalks
53
134147
1389
وفي الأرصفة
02:27
and our school yards?
54
135560
1538
وفي ساحات المدرسة؟
02:29
How might we use that data
to make a difference?
to make a difference?
55
137122
3247
كيف قد نستخدم تلك البيانات في إحداث فرق؟
02:33
Well, let me show you.
56
141189
1198
حسنََا، دعوني أريكم.
02:34
The first is with cities.
57
142411
1385
الأولى تتعلق بالمدن.
02:36
San Francisco wanted to understand
what percentage of litter was cigarettes.
what percentage of litter was cigarettes.
58
144418
4639
أرادت مدينة سان فرانسيسكو تحديد نسبة
القمامة الناتجة عن السجائر.
القمامة الناتجة عن السجائر.
02:41
Why?
59
149081
1162
لماذا؟
02:42
To create a tax.
60
150267
1209
لفرض ضريبة.
02:44
So they put a couple of people
in the streets
in the streets
61
152073
2135
لذا وضعوا مجموعة أفراد في الشوارع
02:46
with pencils and clipboards,
62
154232
1361
ومعهم أقلام وألواح كتابية،
02:47
who walked around collecting information
63
155617
2063
الذين جابوا المنطقة لجمع المعلومات
02:49
which led to a 20-cent tax
on all cigarette sales.
on all cigarette sales.
64
157704
3111
مما أدى إلى فرض ضريبة قدرها 20 سنتََا
على جميع مبيعات السجائر.
على جميع مبيعات السجائر.
02:53
And then they got sued
65
161787
2153
وبعدها قاضتهم
02:55
by big tobacco,
66
163964
1176
شركات التبغ الكبرى،
02:57
who claimed that collecting information
with pencils and clipboards
with pencils and clipboards
67
165164
3216
الذين ادّعوا بأن جمع المعلومات
باستخدام الأقلام و اللوحات
باستخدام الأقلام و اللوحات
03:00
is neither precise nor provable.
68
168404
2331
ليس دقيقََا ولا مثْبتََا.
03:03
The city called me and asked
if our technology could help.
if our technology could help.
69
171454
3680
اتصل بي مسؤولوا المدينة وسألوا إذا كانت
التكنولوجيا الخاصة بنا قد تفيد.
التكنولوجيا الخاصة بنا قد تفيد.
03:07
I'm not sure they realized
70
175158
1249
لست متأكدا إذا أدركوا
03:08
that our technology
was my Instagram account --
was my Instagram account --
71
176431
2248
أن تلك التكنولوجيا هي
حسابي على انستجرام --
حسابي على انستجرام --
03:10
(Laughter)
72
178703
1039
(ضحك)
03:11
But I said, "Yes, we can."
73
179766
1266
لكني قلت "نعم، نستطيع."
03:13
(Laughter)
74
181056
1016
(ضحك)
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
"ونستطيع إطلاعكم إذا كانت من ماركة
"بارلامنت" أو" بول مول".
"بارلامنت" أو" بول مول".
03:18
Plus, every photograph
is geotagged and time-stamped,
is geotagged and time-stamped,
76
186028
3425
إضافةََ أن جميع الصور محددة المكان والزمن.
03:21
providing you with proof."
77
189477
1381
مقدمةََ لك الدليل."
03:23
Four days and 5,000 pieces later,
78
191839
3220
أربعة أيام وتم تجميع 5,000 قطعة،
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
استُخدمت بياناتنا في المحكمة
ليس للدفاع فقط بل لمضاعفة الضريبة،
ليس للدفاع فقط بل لمضاعفة الضريبة،
03:32
generating an annual recurring revenue
of four million dollars
of four million dollars
80
200045
4323
موجدة مكاسب سنوية متكررة
تبلغ أربعة ملايين دولار
تبلغ أربعة ملايين دولار
03:36
for San Francisco to clean itself up.
81
204392
2295
لصالح سان فرانسيسكو لنظافة المدينة.
03:40
Now, during that process
I learned two things:
I learned two things:
82
208001
2235
الآن وأثناء تلك العملية تعلمت شيئين:
03:42
one, Instagram is not the right tool --
83
210260
2554
الأول، انستجرام ليس الأداة المناسبة--
03:44
(Laughter)
84
212838
1031
(ضحك)
03:45
so we built an app.
85
213893
1503
لذا اخترعنا تطبيقََا.
03:47
And two, if you think about it,
86
215420
1633
والثاني، إذا فكرت بالأمر،
03:49
every city in the world
has a unique litter fingerprint,
has a unique litter fingerprint,
87
217077
3617
لدى كل مدينة في العالم
بصمة فريدة للتخلص من القمامة،
بصمة فريدة للتخلص من القمامة،
03:52
and that fingerprint provides
both the source of the problem
both the source of the problem
88
220718
3836
وتلك البصمة تقدم كلا من مصدر المشكلة
03:56
and the path to the solution.
89
224578
1921
وطريقة حلها.
03:59
If you could generate a revenue stream
90
227646
2378
لو استطعت إيجاد تدفق للمكاسب
04:02
just by understanding
the percentage of cigarettes,
the percentage of cigarettes,
91
230048
2463
عن طريق تحديد نسبة السجائر فقط،
04:04
well, what about coffee cups
92
232535
2096
حسنا، ماذا عن أكواب القهوة
04:06
or soda cans
93
234655
1706
أو علب المياه الغازية
04:08
or plastic bottles?
94
236385
1414
أو الزجاجات البلاستيكية؟
04:10
If you could fingerprint San Francisco,
well, how about Oakland
well, how about Oakland
95
238501
3201
إذا تمكنت من وضع بصمة علي سان فرانسيسكو،
حسنََا، ماذا عن أوكلاند
حسنََا، ماذا عن أوكلاند
04:13
or Amsterdam
96
241726
1696
أو أمستردام
04:15
or somewhere much closer to home?
97
243446
2970
أو مكان أقرب كثيرا إلى المنزل؟
04:19
And what about brands?
98
247408
1234
والعلامات التجارية؟
04:20
How might they use this data
99
248666
1901
كيف قد يستخدمون هذه البيانات
04:22
to align their environmental
and economic interests?
and economic interests?
100
250591
4212
لتنظيم مصالحهم البيئية مع الاقتصادية؟
04:27
There's a block in downtown Oakland
that's covered in blight.
that's covered in blight.
101
255646
3212
هناك عقار في وسط مدينة اوكلاند
محاط بالآفات.
محاط بالآفات.
04:31
The Litterati community got together
and picked up 1,500 pieces.
and picked up 1,500 pieces.
102
259325
4104
تكاتف مجتمع ليتراتي والتقطوا 1,500 قطعة.
04:35
And here's what we learned:
103
263812
1340
وإليكم ما تعلمناه:
04:37
most of that litter came
from a very well-known taco brand.
from a very well-known taco brand.
104
265176
3210
أن أغلب هذه القمامة مصدرها علامة تاكو
التجارية الشهيرة جدا.
التجارية الشهيرة جدا.
04:41
Most of that brand's litter
were their own hot sauce packets,
were their own hot sauce packets,
105
269738
3577
أغلب قمامتها
هي أكياس الصلصة الحارة.
هي أكياس الصلصة الحارة.
04:46
and most of those hot sauce packets
hadn't even been opened.
hadn't even been opened.
106
274438
3626
ومعظمها لم يُفتح حتى.
04:51
The problem and the path
to the solution --
to the solution --
107
279965
2715
المشكلة وطريقة الحل--
04:54
well, maybe that brand only
gives out hot sauce upon request
gives out hot sauce upon request
108
282704
3961
حسنََا، قد تقدم هذه العلامة التجارية
صلصة حارة عند الطلب
صلصة حارة عند الطلب
04:58
or installs bulk dispensers
109
286689
2009
أو تضع ماكينات توزيع آلية
05:00
or comes up with more
sustainable packaging.
sustainable packaging.
110
288722
2552
أو تتوصل إلى تغليف أكثر استدامة.
05:03
How does a brand take
an environmental hazard,
an environmental hazard,
111
291298
2969
كيف تأخذ علامة تجارية خطرا بيئيا،
05:06
turn it into an economic engine
112
294291
2006
وتحوله إلى محرك اقتصادي
05:08
and become an industry hero?
113
296321
1768
وتصبح محط إعجاب في الصناعة؟
05:11
If you really want to create change,
114
299292
2202
إذا أردت حقََا أن تحدث تغييرا،
05:13
there's no better place to start
than with our kids.
than with our kids.
115
301518
2874
فلا يوجد أفضل من البداية مع أطفالنا.
05:16
A group of fifth graders picked up
1,247 pieces of litter
1,247 pieces of litter
116
304416
3403
قامت مجموعة من الصف الخامس
بجمع1,247 قطعة من القمامة
بجمع1,247 قطعة من القمامة
05:19
just on their school yard.
117
307843
1848
فقط من ساحة المدرسة الخاصة بهم.
05:21
And they learned that the most
common type of litter
common type of litter
118
309715
2532
وعرفوا أن أكثر نوع شائع من القمامة
05:24
were the plastic straw wrappers
from their own cafeteria.
from their own cafeteria.
119
312271
3234
كانت أغلفة المصاصة البلاستيكية
من مطعمهم الخاص.
من مطعمهم الخاص.
05:27
So these kids went
to their principal and asked,
to their principal and asked,
120
315947
2529
لذا ذهب هؤلاء الأطفال إلى مديرهم وسألوه،
05:30
"Why are we still buying straws?"
121
318500
1660
"لم لا نزال نبتاع المصاصات ؟"
05:33
And they stopped.
122
321166
1755
وتوقفوا عن شرائها.
05:34
And they learned that individually
they could each make a difference,
they could each make a difference,
123
322945
3654
وتعلموا أن كل فرد منهم يستطيع إحداث فرق،
05:38
but together they created an impact.
124
326623
2338
لكنهم معََا أوجدوا تأثيرََا.
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
لايهم إن كنت طالبََا أم عالمََا،
05:45
whether you live in Honolulu or Hanoi,
126
333539
3135
سواءََا تعيش في هونولولو أم في هانوي،
05:48
this is a community for everyone.
127
336698
2441
ينتمي الجميع لهذا المجتمع.
05:51
It started because of two little kids
in the Northern California woods,
in the Northern California woods,
128
339974
4679
بدأ الأمر بسبب طفلين صغيرين
في غابات كليفورنيا الشمالية،
في غابات كليفورنيا الشمالية،
05:56
and today it's spread across the world.
129
344677
2814
واليوم انتشر في جميع أرجاء العالم.
05:59
And you know how we're getting there?
130
347938
1783
وهل تعلمون كيف وصلنا لتلك المرحلة؟
06:02
One piece at a time.
131
350067
1878
قطعة واحدة في كل مرة.
06:04
Thank you.
132
352508
1215
شكرََا لكم.
06:05
(Applause)
133
353747
3618
(تصفيق)
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