ABOUT THE SPEAKER
Erik Hersman - Technologist
Erik Hersman harnesses Africa’s boundless spirit of innovation by creating platforms to improve daily lives both inside and outside the continent.

Why you should listen

Hersman is the CEO of BRCK, a rugged, self-powered, mobile Wi-Fi device that connects people and things to the Internet in areas of the world with poor infrastructure. He leads a number of web and mobile projects through organizations including iHub, a Nairobi community center that’s an epicenter for Kenya’s booming tech industry. The mobile app Ushahidi, which he co-developed, allows users to share breaking news through text messaging and continues to revolutionize and empower journalists, watchdog groups and everyday people around the world.

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Erik Hersman | Speaker | TED.com
TED2009

Erik Hersman: Reporting crisis via texting

Erik Hersman über SMS als Mittel zur Krisenberichterstattung

Filmed:
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Erik Hersman erzählt bei der TEDU 2009 die bemerkenswerte Geschichte Ushahidis, eines GoogleMap-Mashups, das es den Kenianern nach den Wahlen 2008 ermöglicht hat, Gewalt aufzudecken und darüber zu berichten, und das sich entwickelt hat, um weiterhin Leben in anderen Ländern zu retten.
- Technologist
Erik Hersman harnesses Africa’s boundless spirit of innovation by creating platforms to improve daily lives both inside and outside the continent. Full bio

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00:12
So I'm here to tell you a storyGeschichte of successErfolg from AfricaAfrika.
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0
4000
Hier bin ich also, um euch eine Erfolgsgeschichte aus Afrika zu erzählen.
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A yearJahr and a halfHälfte agovor,
1
4000
3000
Vor eineinhalb Jahren
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fourvier of the fivefünf people who are fullvoll time membersMitglieder
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7000
2000
waren vier von fünf der Vollzeitbeschäftigten
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at UshahidiUshahidi,
3
9000
2000
bei Ushahidi,
00:23
whichwelche meansmeint "testimonyZeugnis" in SwahiliSwahili,
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11000
3000
was übrigens auf Swahili “Zeugenaussage” heißt,
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were TEDTED FellowsStipendiaten.
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14000
2000
auch TED-Mitglieder.
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A yearJahr agovor in KenyaKenia we had post-electionnach den Wahlen violenceGewalt.
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16000
3000
Es ist schon ein Jahr her, dass es nach den Wahlen in Kenia Gewalt gab.
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And in that time we prototypedPrototyp and builtgebaut,
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19000
3000
Und damals haben wir, in ungefähr drei Tagen,
00:34
in about threedrei daysTage, a systemSystem that would allowzulassen
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22000
2000
erstmalig ein System gebildet,
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anybodyirgendjemand with a mobileMobile phoneTelefon
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24000
2000
das es jedem ermöglicht, mit dem Handy
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to sendsenden in informationInformation and reportsBerichte on what was happeningHappening around them.
10
26000
3000
darüber zu berichten, was gerade in seiner Nähe passiert.
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We tookdauerte what we knewwusste about AfricaAfrika,
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29000
2000
Wir haben unsere gemeinsamen Kenntnisse
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the defaultStandard deviceGerät,
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31000
2000
über Afrika genutzt und gingen
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the mobileMobile phoneTelefon, as our commonverbreitet denominatorNenner,
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33000
2000
von dem Standardgerät,
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and wentging from there.
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35000
2000
dem Handy, aus.
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We got reportsBerichte like this.
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37000
3000
Wir haben solche Berichte bekommen.
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This is just a couplePaar of them from JanuaryJanuar 17thth, last yearJahr.
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44000
3000
Das sind aber nur einige vom 17. Januar letzten Jahres.
01:02
And our systemSystem was rudimentaryrudimentäre. It was very basicBasic.
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50000
3000
Unser System bestand aber nur im Ansatz. Es war ziemlich einfach.
01:05
It was a mash-upMash-up that used dataDaten that we collectedgesammelt from people,
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53000
3000
Es war ein Hybrid, der von Menschen gesammelte Informationen
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and we put it on our mapKarte.
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56000
2000
in unsere Landkarte einfügte.
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But then we decidedbeschlossen we needederforderlich to do something more.
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58000
2000
Wir haben uns aber dann dafür entschieden, noch mehr zu tun.
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We needederforderlich to take what we had builtgebaut
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60000
2000
Wir mussten das nehmen, was wir schon gemacht hatten
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and createerstellen a platformPlattform out of it so that it could be used elsewhereanderswo in the worldWelt.
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62000
3000
und daraus ein Grundsystem machen, das man auf der ganzen Welt nutzen kann.
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And so there is a teamMannschaft of developersEntwickler
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65000
3000
Und dafür gibt es eine Softwareentwickler-Gruppe
01:20
from all over AfricaAfrika, who are partTeil of this teamMannschaft now --
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68000
3000
bestehend aus Menschen aus ganz Afrika,
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from GhanaGhana, from MalawiMalawi, from KenyaKenia.
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71000
2000
aus Ghana, aus Malawi, aus Kenia.
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There is even some from the U.S.
26
73000
4000
Auch einige aus den USA.
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We're buildingGebäude for smartphonesSmartphones, so that it can be used in the developedentwickelt worldWelt,
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77000
3000
Wir entwickeln für Smartphones, damit man es sowohl in der entwickelten Welt
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as well as the developingEntwicklung worldWelt.
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80000
2000
als auch in den Entwicklungsländern nutzen kann.
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We are realizingverwirklichen that this is truewahr.
29
82000
2000
Wir stellen immer mehr fest, dass das so funktioniert.
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If it worksWerke in AfricaAfrika then it will work anywhereirgendwo.
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84000
2000
Klappt's in Afrika, klappt's auch woanders.
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And so we buildbauen for it in AfricaAfrika first
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86000
3000
Deshalb entwickeln wir es zuerst für Afrika
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and then we moveBewegung to the edgesKanten.
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89000
2000
und verbreiten es dann.
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It's now been deployedbereitgestellt in the DemocraticDemokratische RepublicRepublik of the CongoKongo.
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91000
3000
Schon angewendet wird es gerade in der Demokratischen Republik Kongo.
01:46
It's beingSein used by NGOsNRO all over EastOsten AfricaAfrika,
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94000
3000
Es wird schon überall in Ostafrika von Nichtregierungsorganisationen genutzt.
01:49
smallklein NGOsNRO doing theirihr ownbesitzen little projectsProjekte.
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97000
3000
Kleine Nichtregierungsorganisationen, die ihre eigenen Projekte haben.
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Just this last monthMonat it was deployedbereitgestellt by
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100000
2000
Gerade letzten Monat wurde es
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AlAl JazeeraJazeera in GazaGaza.
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102000
3000
von Al Jazeera in Gaza genutzt.
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But that's actuallytatsächlich not what I'm here to talk about.
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105000
2000
Aber ich bin eigentlich nicht hier, um darüber zu erzählen.
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I'm here to talk about the nextNächster biggroß thing,
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107000
2000
Ich bin hier, um über die nächste große Sache zu reden.
02:01
because what we're findingErgebnis out is that
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109000
2000
Wir haben nämlich herausgefunden,
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we have this capacityKapazität to reportBericht
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111000
2000
dass wir die Möglichkeit haben,
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eyewitnessAugenzeuge accountsKonten of what's going on in realecht time.
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113000
4000
Vorort-Berichte in Echtzeit zu sammeln.
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We're seeingSehen this in eventsVeranstaltungen like MumbaiMumbai recentlyvor kurzem,
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117000
3000
Das sahen wir letztens in Mumbai.
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where it's so much easiereinfacher to reportBericht now
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120000
2000
Es ist aber viel einfacher, zu berichten
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than it is to consumeverbrauchen it.
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122000
2000
als das auch alles zu nutzen.
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There is so much informationInformation; what do you do?
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124000
2000
Es gibt so viel Informationen. Was soll man denn machen?
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This is the TwitterTwitter reportsBerichte for over threedrei daysTage
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126000
3000
Das sind für über drei Tage Twitter-Berichte
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just coveringVerkleidung MumbaiMumbai.
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129000
2000
nur über Mumbai.
02:23
How do you decideentscheiden what is importantwichtig?
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131000
2000
Woher soll man wissen, was davon eigentlich wichtig ist?
02:25
What is the veracityWahrhaftigkeit levelEbene of what you're looking at?
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133000
3000
Wie viel Wahrheit ist an dem, was man gerade anschaut?
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So what we find is that there is this
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136000
2000
So fanden wir, dass diese ungeheure Menge
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great dealDeal of wastedverschwendet crisisKrise informationInformation
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138000
2000
an verschwendeten Informationen über Krisen gibt.
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because there is just too much informationInformation for us to
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140000
3000
Es gibt nämlich zu viel Informationen für uns,
02:35
actuallytatsächlich do anything with right now.
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143000
3000
als dass wir mit ihnen etwas anfangen könnten.
02:38
And what we're actuallytatsächlich really concernedbesorgt with
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146000
2000
Worüber wir uns echt Gedanken machen,
02:40
is this first threedrei hoursStd..
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148000
2000
sind die Ereignisse aus den ersten drei Stunden.
02:42
What we are looking at is the first threedrei hoursStd..
57
150000
2000
Wir konzentrieren uns auf diese ersten drei Stunden.
02:44
How do we dealDeal with that informationInformation that is comingKommen in?
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152000
3000
Wie geht man damit um, was da berichtet wird?
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You can't understandverstehen what is actuallytatsächlich happeningHappening.
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155000
2000
Man versteht noch nicht richtig, was eigentlich passiert.
02:49
On the groundBoden and around the worldWelt
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157000
2000
Vor Ort und auch auf der Welt
02:51
people are still curiousneugierig,
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2000
ist man noch neugierig
02:53
and tryingversuchen to figureZahl out what is going on. But they don't know.
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161000
3000
und will mitbekommen, was passiert. Aber niemand weiß es.
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So what we builtgebaut of courseKurs, UshahidiUshahidi,
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164000
3000
Also haben wir, also Ushahidi, etwas entwickelt,
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is crowdsourcingCrowdsourcing this informationInformation.
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167000
2000
das diese Informationen über Crowdsourcing verarbeitet.
03:01
You see this with TwitterTwitter, too. You get this informationInformation overloadÜberlast.
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169000
3000
Das sieht man auch bei Twitter. Man bekommt dadurch eine ungebremste Informationsflut.
03:04
So you've got a lot of informationInformation. That's great.
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172000
2000
Man hat so viele Informationen. Das ist toll.
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But now what?
67
174000
2000
Aber was dann?
03:08
So we think that there is something interestinginteressant we can do here.
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176000
3000
Wir glauben, dass wir dafür etwas Interessantes tun können.
03:11
And we have a smallklein teamMannschaft who is workingArbeiten on this.
69
179000
2000
Und wir haben dazu eine kleine Gruppe eingeteilt, die daran arbeitet.
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We think that we can actuallytatsächlich createerstellen
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181000
2000
Wir glauben, dass wir
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a crowdsourcedCrowdsourcing filterFilter.
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183000
2000
einen Crowdsourcing-Filter schaffen können.
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Take the crowdMenge and applysich bewerben them to the informationInformation.
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185000
3000
Wir nehmen die Crowd, den Schwarm, und wenden dies auf die Information an.
03:20
And by ratingBewertung it and by ratingBewertung
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188000
2000
Und mithilfe der Bewertung der Information
03:22
the differentanders people who submiteinreichen informationInformation,
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190000
2000
und derer, die Informationen einsenden,
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we can get refinedraffiniert resultsErgebnisse
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2000
können wir verfeinerte
03:26
and weightedgewichtete resultsErgebnisse.
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194000
2000
und gewichtete Ergebnisse erhalten.
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So that we have a better understandingVerstehen
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196000
2000
Dann können wir die Wahrscheinlichkeit,
03:30
of the probabilityWahrscheinlichkeit of something beingSein truewahr or not.
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198000
2000
ob etwas stimmt oder nicht, besser abschätzen.
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This is the kindArt of innovationInnovation that is,
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200000
3000
Dass so eine Innovation
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quiteganz franklyoffen -- it's interestinginteressant that it's comingKommen from AfricaAfrika.
80
203000
2000
aus Afrika kommt, finde ich, offen gesagt, interessant.
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It's comingKommen from placessetzt that you wouldn'twürde nicht expecterwarten von.
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205000
3000
Sie kommt aus einer unerwarteten Ecke.
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From youngjung, smartsmart developersEntwickler.
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208000
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Von jungen, klugen Entwicklern.
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And it's a communityGemeinschaft around it that has decidedbeschlossen to buildbauen this.
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210000
3000
Und da hat sich eine Gemeinschaft entwickelt, um das alles zu schaffen.
03:45
So, thank you very much.
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213000
2000
Also vielen Dank.
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And we are very happyglücklich to be partTeil of the TEDTED familyFamilie.
85
215000
2000
Und wir sind froh, ein Teil der TED-Familie zu sein.
03:49
(ApplauseApplaus)
86
217000
1000
(Applaus)
Translated by Michael Cassady
Reviewed by Judith Matz

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