ABOUT THE SPEAKER
Nancy Lublin - Activist
As the CEO and Founder of Crisis Text Line, Nancy Lublin is using technology and data to help save lives.

Why you should listen

Nancy Lublin is Founder and CEO of Crisis Text Line, the nations first free, 24/7 text line for people in crisis. To date, almost 10 million text messages have come through the text line.

Nancy recently left her post as CEO of DoSomething.org, one of the largest global organizations for young people and social change. Previously, she founded Dress for Success, the organization that helps women transition from welfare to work. 

More profile about the speaker
Nancy Lublin | Speaker | TED.com
TEDWomen 2015

Nancy Lublin: How data from a crisis text line is saving lives

Nancy Lublin: Un mensaje de texto desgarrador que inspiró una línea de ayuda en crisis

Filmed:
956,279 views

Cuando una joven puso un mensaje de texto a DoSomething.org con un desgarrador grito de ayuda, la organización respondió con la apertura de una línea de mensajes de texto de crisis a nivel nacional para proporcionar una salida para gente que sufre. Casi 10 millones de mensajes de texto más tarde, la organización está utilizando la privacidad y el poder de los mensajes para ayudar a las personas con problemas como pensamientos suicidas, trastornos alimenticios, adicciones, abuso sexual y mucho más. Los datos recogidos en el proceso están remodelando la política y preparando las escuelas y a las autoridades para manejar mejor los picos de crisis.
- Activist
As the CEO and Founder of Crisis Text Line, Nancy Lublin is using technology and data to help save lives. Full bio

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00:12
A girlniña I've never metreunió before
0
960
2856
Una niña que no había
conocido nunca antes
00:15
changedcambiado my life and the life
of thousandsmiles of other people.
1
3840
3280
cambió mi vida
y la vida de miles de personas.
00:19
I'm the CEOCEO of DoSomethingHacer algo.orgorg.
2
7760
2400
Soy el directora de DoSomething.org.
00:22
It's one of the largestmás grande organizationsorganizaciones
in the worldmundo for youngjoven people.
3
10560
4416
Es una de las organizaciones más grandes
del mundo para los jóvenes.
00:27
In facthecho it's biggermás grande than the BoyChico ScoutsScouts
in the UnitedUnido StatesEstados.
4
15000
2896
De hecho, es más grande
que los Boy Scouts de EE. UU.
00:29
And we're not homophobichomofóbico.
5
17920
1536
Y no somos homofóbicos.
00:31
(LaughterRisa)
6
19480
2160
(Risas)
00:34
And it's truecierto -- the way we communicatecomunicar
with youngjoven people is by texttexto,
7
22080
3536
Y es verdad... nos comunicamos
con los jóvenes con texto,
00:37
because that's how
youngjoven people communicatecomunicar.
8
25640
2360
porque eso es como
se comunica la gente joven.
00:40
So we'llbien runcorrer over 200 campaignscampañas this yearaño,
9
28480
3575
Vamos a realizar más
de 200 campañas este año,
00:44
things like collectingcoleccionar peanutmaní buttermantequilla
for foodcomida pantriesdespensas,
10
32080
3696
cosas como recoger mantequilla de maní
para las despensas de alimentos,
00:47
or makingfabricación Valentine'sSan Valentín Day cardscartas
for seniormayor citizenslos ciudadanos who are homeboundconfinado en casa.
11
35800
4840
o hacer tarjetas de San Valentín para los
jubilados que están confinados en casa.
00:53
And we'llbien texttexto them.
12
41000
1456
Y les enviaremos mensajes.
00:54
And we'llbien have a 97 percentpor ciento openabierto ratetarifa.
13
42480
2936
Y tendremos una
tasa de apertura del 97 %..
00:57
It'llVa a over-indexsobre-índice HispanicHispano and urbanurbano.
14
45440
2696
Irá sobre el índice en hispanos y urbanos.
01:00
We collectedrecogido 200,000 jarspaso of peanutmaní buttermantequilla
15
48160
3976
Recogimos 200 000
frascos de mantequilla de maní
01:04
and over 365,000 Valentine'sSan Valentín Day cardscartas.
16
52160
4376
y más de 365 mil tarjetas de San Valentín.
01:08
This is biggrande scaleescala. OK --
17
56560
1776
Es a gran escala. Bien...
01:10
(ApplauseAplausos)
18
58360
2680
(Aplausos)
01:13
But there's one weirdextraño sidelado effectefecto.
19
61640
1640
Pero hay un efecto secundario raro.
01:15
EveryCada time we sendenviar out a texttexto messagemensaje,
20
63840
3096
Cada vez que enviamos un mensaje de texto,
01:18
we get back a fewpocos dozendocena texttexto messagesmensajes
havingteniendo nothing to do with peanutmaní buttermantequilla
21
66960
4296
recibimos algunos mensajes que no tienen
nada que ver con mantequilla de maní,
01:23
or hungerhambre or seniormayor citizenslos ciudadanos --
22
71280
2776
hambre o la tercera edad,
01:26
but texttexto messagesmensajes about beingsiendo bulliedintimidado,
23
74080
3496
sino con mensajes de texto
sobre intimidación,
01:29
texttexto messagesmensajes about beingsiendo addictedfanático to potmaceta.
24
77600
2800
mensajes de texto sobre ser adictos.
01:33
And the worstpeor messagemensaje
we ever got said exactlyexactamente this:
25
81520
3640
Y el peor mensaje que jamás
recibimos decía exactamente esto:
01:38
"He won'tcostumbre stop rapingviolar me.
26
86320
1880
"No va a dejar de violarme.
01:40
It's my dadpapá.
27
88720
1520
Es mi padre.
01:43
He told me not to tell anyonenadie.
Are you there?"
28
91040
3800
Me dijo que no se lo diga a nadie.
¿Estás ahí?".
01:50
We couldn'tno pudo believe this was happeningsucediendo.
29
98238
1858
No podíamos creer lo que sucedía.
01:52
We couldn'tno pudo believe that something
so horrifichorrendo could happenocurrir to a humanhumano beingsiendo,
30
100120
3656
No podíamos creer que algo tan horrible
le pudiera pasar a un ser humano,
01:55
and that she would sharecompartir it with us --
something so intimateíntimo, so personalpersonal.
31
103800
3640
y que ella lo compartiera con nosotros...
algo tan íntimo, tan personal.
02:00
And we realizeddio cuenta
we had to stop triagingtriaje this
32
108480
2256
Y vimos que teníamos
que dejar de clasificarlo
02:02
and we had to buildconstruir a crisiscrisis texttexto linelínea
for these people in paindolor.
33
110760
4000
y construir una línea de texto
de crisis para estas personas sufriendo.
02:07
So we launchedlanzado CrisisCrisis TextTexto LineLínea,
34
115960
2120
Así lanzamos
Línea de Texto para Crisis,
02:11
very quietlytranquilamente, in ChicagoChicago and ElEl PasoPaso --
just a fewpocos thousandmil people in eachcada marketmercado.
35
119000
5456
sin ruido, en Chicago y El Paso, solo unas
pocas miles de personas en cada mercado.
02:16
And in fourlas cuatro monthsmeses,
we were in all 295 areazona codescódigos in AmericaAmerica.
36
124480
4736
Y en 4 meses, estábamos en todos
los 295 códigos de área en EE. UU.
02:21
Just to put that into perspectiveperspectiva,
37
129240
1620
Solo para ponerlo en perspectiva,
02:22
that's zerocero marketingmárketing and fasterMás rápido growthcrecimiento
than when FacebookFacebook first launchedlanzado.
38
130883
3613
eso es cero mercadeo y un crecimiento
superior al lanzamiento de Facebook.
02:26
(ApplauseAplausos)
39
134520
4536
(Aplausos)
02:31
TextTexto is unbelievablyincreíblemente privateprivado.
40
139080
2376
El texto es increíblemente privado.
02:33
No one hearsescucha you talkinghablando.
41
141480
1696
Nadie te oye hablar.
02:35
So we spikeespiga everydaycada día at lunchalmuerzo time --
42
143200
2096
Nos clavamos todos los días
al almuerzo...
02:37
kidsniños are sittingsentado at the lunchalmuerzo tablemesa
43
145320
1696
los niños sentados en la mesa
02:39
and you think that she's textingmensajes de texto
the cutelinda boychico acrossa través de the hallsala,
44
147040
3176
y uno piensa que ella está enviando
mensajes al chico lindo,
02:42
but she's actuallyactualmente textingmensajes de texto us
about her bulimiabulimia.
45
150240
2640
pero en realidad nos envía
un texto sobre su bulimia.
02:45
And we don't get the wordpalabra "like"
or "umum" or hyperventilatinghiperventilando or cryingllorando.
46
153280
3776
Y no tenemos un "like" o "um"
o hiperventilación o llanto.
02:49
We just get factshechos.
47
157080
1760
Solo conseguimos hechos.
02:52
We get things like, "I want to diemorir.
48
160200
3616
Tenemos cosas como: "Quiero morir.
02:55
I have a bottlebotella of pillspastillas
on the deskescritorio in frontfrente of me."
49
163840
2920
Tengo una botella de píldoras
en la mesa delante de mí".
02:59
And so the crisiscrisis counselorconsejero saysdice,
50
167200
2096
Y así, el consejero de crisis, dice,
03:01
"How about you put those pillspastillas
in the drawercajón while we texttexto?"
51
169320
3000
"¿Pon esas pastillas
en el cajón mientras escribes?".
03:05
And they go back and forthadelante for a while.
52
173840
2296
Y van y vienen por un tiempo.
03:08
And the crisiscrisis counselorconsejero
getsse pone the girlniña to give her her addressdirección,
53
176160
3000
Y el consejero consigue que
la chica que le dé su dirección,
03:11
because if you're textingmensajes de texto
a texttexto linelínea, you want help.
54
179200
2696
porque si envías mensajes
a una línea, deseas ayuda.
03:13
So she getsse pone the addressdirección
55
181920
1176
Escribe la dirección
03:15
and the counselorconsejero triggersdesencadenantes
an activeactivo rescuerescate
56
183120
2176
y el consejero desencadena
un rescate activo
03:17
while they're textingmensajes de texto back and forthadelante.
57
185320
2000
mientras envían mensajes uno a otro.
03:20
And then it goesva quiettranquilo --
58
188000
3216
Y luego se queda en silencio...
03:23
23 minutesminutos with no responserespuesta
from this girlniña.
59
191240
4640
23 minutos sin respuesta
por parte de esta chica.
03:29
And the nextsiguiente messagemensaje that comesproviene in saysdice --
60
197160
2456
Y el siguiente mensaje
que llega dice
03:31
it's the mommamá --
61
199640
1616
--es la madre--
03:33
"I had no ideaidea, and I was in the housecasa,
62
201280
3576
"No tenía ni idea y yo estaba en la casa,
03:36
we're in an ambulanceambulancia
on our way to the hospitalhospital."
63
204880
2480
estamos en una ambulancia
de camino al hospital".
03:40
As a mommamá that one just --
64
208200
1880
Como madre uno solo...
03:44
The nextsiguiente messagemensaje comesproviene a monthmes laterluego.
65
212760
2120
El siguiente mensaje
llega un mes después.
03:47
"I just got out of the hospitalhospital.
66
215280
1696
"Acabo de salir del hospital.
03:49
I was diagnoseddiagnosticado as bipolarbipolar,
and I think I'm going to be OK."
67
217000
3520
Fui diagnosticada como bipolar,
y creo que me pondré bien".
03:53
(ApplauseAplausos)
68
221440
2696
(Aplausos)
03:56
I would love to tell you
that that's an unusualraro exchangeintercambiar,
69
224160
4656
Me encantaría decirles que este
es un intercambio inusual,
04:00
but we're doing on averagepromedio
2.41 activeactivo rescuesrescates a day.
70
228840
4536
pero estamos haciendo un promedio
de 2.41 rescates activos al día.
04:05
ThirtyTreinta percentpor ciento of our texttexto messagesmensajes
are about suicidesuicidio and depressiondepresión -- hugeenorme.
71
233400
4960
El 30 % de nuestros mensajes son
suicidio y depresión... enorme.
04:10
The beautifulhermosa thing about CrisisCrisis TextTexto LineLínea
72
238760
2176
Lo bonito de la Línea de Texto de Crisis
04:12
is that these are strangersextraños
counselingasesoramiento other strangersextraños
73
240960
3576
es que estos son extraños
aconsejando a otros extraños
04:16
on the mostmás intimateíntimo issuescuestiones,
74
244560
2656
sobre los temas más íntimos,
04:19
and gettingconsiguiendo them from hotcaliente momentsmomentos
to coldfrío momentsmomentos.
75
247240
2376
y convirtiendo momentos calientes
en fríos.
04:21
It's excitingemocionante, and I will tell you
76
249640
2296
Es emocionante, y yo les diría
04:23
that we have donehecho a totaltotal
of more than 6.5 millionmillón texttexto messagesmensajes
77
251960
4256
que hemos gestionado un total de más
de 6.5 millones de mensajes de texto
04:28
in lessMenos than two yearsaños.
78
256240
1296
en menos de 2 años.
04:29
(ApplauseAplausos)
79
257560
4976
(Aplausos)
04:34
But the thing that really getsse pone me
hotcaliente and sweatysudoroso about this,
80
262560
3216
Pero lo que realmente me pone
hace sudar con todo esto,
04:37
the thing that really getsse pone me
psychedmentalizado is the datadatos:
81
265800
2856
lo que realmente me enloquece
son los datos:
04:40
6.5 millionmillón messagesmensajes --
82
268680
2336
6.5 millones de mensajes,
04:43
that's the volumevolumen, velocityvelocidad and varietyvariedad
to provideproporcionar a really juicyjugoso corpuscuerpo.
83
271040
5640
es el volumen, la velocidad y la variedad
para ofrecer un corpus muy jugoso.
04:49
We can do things like predictiveprofético work.
84
277000
1856
Podemos hacer trabajo predictivo.
04:50
We can do all kindsclases of conclusionsconclusiones
and learningsaprendizajes from that datadatos setconjunto.
85
278880
4536
Podemos sacar todo tipo de conclusiones
y aprendizajes a partir de esos datos.
04:55
So we can be better,
and the worldmundo can be better.
86
283440
3216
Así que podemos ser mejores,
y el mundo puede ser mejor.
04:58
So how do we use the datadatos
to make us better?
87
286680
2416
¿Cómo se utilizan los datos
para hacernos mejores?
05:01
AlrightBien, chancesposibilidades are someonealguien here,
someonealguien watchingacecho this
88
289120
3336
Bien, lo más probable es que
alguien aquí, viendo esto,
05:04
has seenvisto a therapistterapeuta or a shrinkencogimiento
at some pointpunto in time in your life --
89
292480
3576
haya visitado un terapeuta o un
psiquiatra en algún momento en su vida...
05:08
you do not have to raiseaumento your handmano.
90
296080
1667
no tienen que levantar la mano.
05:09
(LaughterRisa)
91
297771
1605
(Risas)
05:11
How do you know that person'spersona any good?
92
299400
2256
¿Cómo saben que esa persona es buena?
05:13
Oh, they have a degreela licenciatura
from HarvardHarvard on the wallpared?
93
301680
2256
Ah, ¿tienen un grado de
Harvard en la pared?
05:15
Are you sure he didn't graduategraduado
in the bottomfondo 10 percentpor ciento?
94
303960
2667
¿Están seguros de que no se graduó
en el 10 % inferior?
05:18
(LaughterRisa)
95
306651
1405
(Risas)
Cuando con mi marido
fuimos a un consejero matrimonial,
05:20
When my husbandmarido and I
saw a marriagematrimonio counselorconsejero,
96
308080
2216
05:22
I thought she was a geniusgenio when she said,
97
310320
1953
pensé que era un genio cuando dijo:
05:24
"I'll see you guys in two weekssemanas --
but I need to see you nextsiguiente weeksemana, sirseñor."
98
312297
3439
"Los veré en 2 semanas... pero señor,
necesito verlo la próxima semana".
05:27
(LaughterRisa)
99
315760
2656
(Risas)
05:30
We have the datadatos to know
what makeshace a great counselorconsejero.
100
318440
2920
Tenemos los datos para saber
lo que hace un gran consejero.
05:33
We know that if you texttexto
the wordspalabras "numbsadormece" and "sleevemanga,"
101
321760
4896
Sabemos que si envían las
palabras "adormecido" y "manga"
05:38
there's a 99 percentpor ciento matchpartido for cuttingcorte.
102
326680
3136
hay un de 99 % de que se corten.
05:41
We know that if you texttexto
in the wordspalabras "mgmg" and "rubbercaucho bandbanda,"
103
329840
4816
Sabemos que si envía en texto
las palabras "mg" y "goma elástica"
05:46
there's a 99 percentpor ciento matchpartido
for substancesustancia abuseabuso.
104
334680
3280
hay un 99 % para abuso de sustancias.
05:50
And we know that if you texttexto in
"sexsexo," "oraloral" and "Mormonmormón,"
105
338760
5336
Y sabemos que si envía
"sexo", "oral" y "mormón"
05:56
you're questioninginterrogatorio if you're gaygay.
106
344120
1760
se está cuestionando si es gay.
05:59
Now that's interestinginteresante informationinformación
that a counselorconsejero could figurefigura out
107
347440
3216
Esa es información interesante
que un consejero puede averiguar
06:02
but that algorithmalgoritmo in our handsmanos
meansmedio that an automaticautomático pop-upsurgir saysdice,
108
350680
4136
pero nuestro algoritmo hace que
unas ventanas emergentes digan:
06:06
"99 percentpor ciento matchpartido for cuttingcorte --
try askingpreguntando one of these questionspreguntas"
109
354840
4376
"99 % para cortes, intente hacer
una de estas preguntas"
06:11
to promptrápido the counselorconsejero.
110
359240
1336
para afinar al consejero.
06:12
Or "99 percentpor ciento matchpartido for substancesustancia abuseabuso,
111
360600
2776
O "99 % para el abuso de sustancias,
06:15
here are threeTres drugdroga clinicsclínicas
nearcerca the textertexter."
112
363400
3640
aquí hay 3 clínicas de drogas
cerca del redactor de textos".
06:19
It makeshace us more accuratepreciso.
113
367560
1680
Nos hace más precisos.
06:22
On the day that RobinRobin WilliamsWilliams
committedcomprometido suicidesuicidio,
114
370240
2736
El día en que Robin Williams se suicidó,
06:25
people floodedinundado hotlineslíneas directas
all over this countrypaís.
115
373000
2256
se inundaron
las líneas en todo el país.
06:27
It was sadtriste to see an iconicono,
a funnymanhombre gracioso, commitcometer suicidesuicidio,
116
375280
4256
Fue triste ver a un icono,
un comediante, que se suicida,
06:31
and there were threeTres hourhora wait timesveces
on everycada phoneteléfono hotlinelínea directa in the countrypaís.
117
379560
3696
y hubo tiempos de 3 horas de espera
en cada línea telefónica en el país.
06:35
We had a spikeespiga in volumevolumen alsoademás.
118
383280
2336
Tuvimos un aumento en volumen también.
06:37
The differencediferencia was
119
385640
1256
La diferencia fue
06:38
if you texttexto us, "I want to diemorir,"
or "I want to killmatar myselfmí mismo,"
120
386920
3936
que si su texto era, "Quiero morir",
o "Quiero matarme"
06:42
the algorithmalgoritmo readslee that,
you're codecódigo orangenaranja,
121
390880
3456
el algoritmo lee eso,
lo pone en código naranja,
06:46
and you becomevolverse numbernúmero one in the queuecola.
122
394360
2176
y lo convierte en número uno en la cola.
06:48
So we can handleencargarse de severitygravedad,
not chronologicalcronológico.
123
396560
3096
Así que podemos manejar por gravedad,
no cronológicamente.
06:51
(ApplauseAplausos)
124
399680
5136
(Aplausos)
06:56
This datadatos is alsoademás makingfabricación the worldmundo better
125
404840
2336
Estos datos también
están haciendo un mundo mejor
06:59
because I'm sittingsentado on the world'smundo
first mapmapa of real-timetiempo real crisescrisis.
126
407200
5496
porque estoy sentada en el primer mapa
mundial de crisis en tiempo real.
07:04
Think about it:
127
412720
1216
Piensen en ello:
07:05
those 6.5 millionmillón messagesmensajes, auto-taggingetiquetado automático
throughmediante naturalnatural languageidioma processesprocesos,
128
413960
4376
los 6.5 millones de mensajes, etiquetados
a través de procesos de lenguaje natural,
07:10
all of these datadatos pointspuntos --
129
418360
1496
todos estos puntos de datos...
07:11
I can tell you that the worstpeor day
of the weeksemana for eatingcomiendo disorderstrastornos: Mondaylunes.
130
419880
4880
les puedo decir el peor día para
trastornos alimentarios: el lunes.
07:17
The worstpeor time of day
for substancesustancia abuseabuso: 5am.
131
425880
4040
El peor momento del día
para el abuso de sustancias: 5 am.
07:22
And that MontanaMontana is
a beautifulhermosa placelugar to visitvisitar
132
430880
2456
Y que Montana es
un lugar hermoso para visitar
07:25
but you do not want to livevivir there,
133
433360
1776
pero uno no quiere vivir allá,
07:27
because it is the numbernúmero one stateestado
for suicidalsuicida ideationideación.
134
435160
3560
porque es el estado número uno
para la ideación suicida.
07:31
And we'venosotros tenemos madehecho this datadatos publicpúblico
and freegratis and openabierto.
135
439920
3896
Y hemos hecho públicos estos datos,
gratuita y abiertamente.
07:35
We'veNosotros tenemos pulledtirado all the personallypersonalmente
identifiableidentificable informationinformación.
136
443840
3096
Hemos quitado toda información
de identificación personal.
07:38
And it's in a placelugar
calledllamado CrisisTrendsCrisisTrends.orgorg.
137
446960
3256
Y es un lugar llamado CrisisTrends.org.
07:42
Because I want schoolsescuelas to be ablepoder to see
138
450240
5336
Porque quiero que las escuelas puedan ver
07:47
that Mondaylunes is the worstpeor day
for eatingcomiendo disorderstrastornos,
139
455600
2336
que el lunes es el peor día para
los trastornos alimentarios,
07:49
so that they can planplan mealscomidas
140
457960
1856
para que puedan planificar las comidas
07:51
and guidancedirección counselorsconsejeros
to be there on MondaysLunes.
141
459840
2416
y tener orientadores los lunes.
07:54
And I want familiesfamilias to see that
substancesustancia abuseabuso questionspreguntas spikeespiga at 5am.
142
462280
4736
Quiero que las familias puedan ver que el
pico de abuso de sustancias es las 5 am.
07:59
I want somebodyalguien to take carecuidado of those
NativeNativo Americanamericano reservationsreservas in MontanaMontana.
143
467040
4280
Quiero a alguien para cuidar de esas
Reservas Indígenas en Montana.
08:03
(ApplauseAplausos)
144
471960
2056
(Aplausos)
08:06
DataDatos, evidenceevidencia
145
474040
2280
Datos, evidencia
08:08
makeshace policypolítica, researchinvestigación,
146
476960
2096
hacer política, investigación,
08:11
journalismperiodismo, policingvigilancia, schoolcolegio boardstablas --
everything better.
147
479080
4176
periodismo, policía, consejos escolares...
todo mejor.
08:15
I don't think of myselfmí mismo
as a mentalmental healthsalud activistactivista.
148
483280
3376
No creo en mí misma
como un activista de salud mental.
08:18
I think of myselfmí mismo
as a nationalnacional healthsalud activistactivista.
149
486680
4136
Pienso en mí misma
como un activista nacional de salud.
08:22
I get really excitedemocionado about this datadatos,
I'm a little nerdynerdy.
150
490840
2880
Me entusiasmo mucho
con estos datos; soy un poco nerd.
08:26
Yeah, that soundedsonaba too girlygirly.
151
494480
1656
Sí, eso sonó demasiado femenino.
08:28
I'm nerdynerdy.
152
496160
1416
Soy nerd.
08:29
(LaughterRisa)
153
497600
1496
(Risas)
08:31
I love datadatos.
154
499120
1960
Me encantan los datos.
08:34
And the only differencediferencia really betweenEntre me
and those people in hoodiessudaderas down the roadla carretera
155
502120
5696
Y la única diferencia realmente entre yo
y esa gente en sudaderas en la vía
08:39
with theirsu fat-fundedfondos gordos companiescompañías,
156
507840
2016
con sus empresas de capital de grasa,
08:41
is that I'm not inspiredinspirado by helpingración you
find Chinesechino foodcomida at 2am in DallasDallas,
157
509880
5816
es que no me inspira ayudarle a encontrar
comida china a las 2 am en Dallas,
08:47
or helpingración you touchtoque your wristmuñeca
and get a carcoche immediatelyinmediatamente,
158
515720
4016
o ayudar a chasquear los dedos
y obtener un auto de inmediato,
08:51
or swipegolpe fuerte right and get laidpuesto.
159
519760
1856
o pasarla bien y acostarte.
08:53
I'm inspiredinspirado --
160
521640
1375
Estoy inspirada...
08:55
(LaughterRisa, applauseaplausos)
161
523039
5777
(Risas, aplausos)
09:00
I want to use techtecnología and datadatos
to make the worldmundo a better placelugar.
162
528840
4576
quiero utilizar la tecnología y los datos
para hacer del mundo un lugar mejor.
09:05
I want to use it to help that girlniña,
163
533440
1696
Quiero ayudar a esa chica,
09:07
who textedmensaje de texto in about
beingsiendo rapedviolado by her fatherpadre.
164
535160
2280
que envió un texto sobre
haber sido violada por su padre.
09:09
Because the truthverdad is
we never heardoído from her again.
165
537800
2496
Porque no hemos escuchado más de ella.
09:12
And I hopeesperanza that she is
somewherealgun lado safeseguro and healthysaludable,
166
540320
4696
Y espero que ella esté
en algún lugar seguro y saludable,
09:17
and I hopeesperanza that she seesve this talk
167
545040
2256
y espero que ella vea esta charla
09:19
and she knowssabe that her desperationdesesperación
168
547320
2616
y sepa que su desesperación
09:21
and her couragevalor inspiredinspirado
the creationcreación of CrisisCrisis TextTexto LineLínea
169
549960
3936
y su coraje inspiró la creación
de la Línea de Texto de Crisis
09:25
and inspiresinspira me everycada freakingvolviendo loco day.
170
553920
2400
y me inspira cada maldito día.
09:28
(ApplauseAplausos)
171
556760
7000
(Aplausos)
Translated by Ciro Gomez
Reviewed by Lidia Cámara de la Fuente

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ABOUT THE SPEAKER
Nancy Lublin - Activist
As the CEO and Founder of Crisis Text Line, Nancy Lublin is using technology and data to help save lives.

Why you should listen

Nancy Lublin is Founder and CEO of Crisis Text Line, the nations first free, 24/7 text line for people in crisis. To date, almost 10 million text messages have come through the text line.

Nancy recently left her post as CEO of DoSomething.org, one of the largest global organizations for young people and social change. Previously, she founded Dress for Success, the organization that helps women transition from welfare to work. 

More profile about the speaker
Nancy Lublin | Speaker | TED.com