TEDWomen 2015
Nancy Lublin: How data from a crisis text line is saving lives
Nancy Lublin: Le SMS déchirant qui a inspiré une cause nationale
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Quand une jeune femme a envoyé à DoSomething.org un SMS, appel au secours déchirant, l'organisation a répondu en ouvrant une ligne SMS de crise nationale pour fournir une aide aux personnes qui souffrent. Près de millions de messages plus tard, l'organisation utilise l'intimité et le pouvoir des SMS pour aider les personnes avec des problèmes tels que l'addiction, les pensées suicidaires, les désordres alimentaires, les abus sexuels et plus. Les données collectées permettent de transformer les politiques et de préparer les écoles et les forces de l'ordre à mieux gérer les pics de crise.
Nancy Lublin - Activist
As the CEO and Founder of Crisis Text Line, Nancy Lublin is using technology and data to help save lives. Full bio
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 girl I've never met before
0
960
2856
Une fille que j'ai rencontrée
00:15
changed my life and the life
of thousands of other people.
of thousands of other people.
1
3840
3280
a changé ma vie
et celle de milliers d'autres personnes.
et celle de milliers d'autres personnes.
00:19
I'm the CEO of DoSomething.org.
2
7760
2400
Je suis PDG de DoSomething.org.
00:22
It's one of the largest organizations
in the world for young people.
in the world for young people.
3
10560
4416
C'est l'une des plus grandes organisations
du monde pour les jeunes.
du monde pour les jeunes.
00:27
In fact it's bigger than the Boy Scouts
in the United States.
in the United States.
4
15000
2896
En fait, c'est plus grand
que les scouts aux États-Unis.
que les scouts aux États-Unis.
00:29
And we're not homophobic.
5
17920
1536
Et nous ne sommes pas homophobes.
00:31
(Laughter)
6
19480
2160
(Rires)
00:34
And it's true -- the way we communicate
with young people is by text,
with young people is by text,
7
22080
3536
Il est vrai que nous communiquons
avec les jeunes par SMS,
avec les jeunes par SMS,
00:37
because that's how
young people communicate.
young people communicate.
8
25640
2360
car c'est ainsi
que les jeunes communiquent.
que les jeunes communiquent.
00:40
So we'll run over 200 campaigns this year,
9
28480
3575
Nous lancerons plus
de 200 campagnes cette année.
de 200 campagnes cette année.
Des choses telles que la collecte
de beurre de cacahouètes
de beurre de cacahouètes
00:44
things like collecting peanut butter
for food pantries,
for food pantries,
10
32080
3696
pour les banques alimentaires
00:47
or making Valentine's Day cards
for senior citizens who are homebound.
for senior citizens who are homebound.
11
35800
4840
ou confectionner des cartes
de Saint Valentin
de Saint Valentin
pour les citoyens âgés
à mobilité réduite.
à mobilité réduite.
00:53
And we'll text them.
12
41000
1456
Nous leur enverrons un SMS
00:54
And we'll have a 97 percent open rate.
13
42480
2936
et nous aurons un taux de réponse de 97%.
00:57
It'll over-index Hispanic and urban.
14
45440
2696
Et plus encore dans les communautés
hispaniques et les banlieues.
hispaniques et les banlieues.
01:00
We collected 200,000 jars of peanut butter
15
48160
3976
Nous avons collectés 200 000 pots
de beurre de cacahouètes
de beurre de cacahouètes
01:04
and over 365,000 Valentine's Day cards.
16
52160
4376
et plus de 365 000 cartes
de Saint Valentin.
de Saint Valentin.
01:08
This is big scale. OK --
17
56560
1776
C'est énorme.
01:10
(Applause)
18
58360
2680
(Applaudissements)
01:13
But there's one weird side effect.
19
61640
1640
Mais il y a un effet secondaire étrange.
01:15
Every time we send out a text message,
20
63840
3096
Chaque fois que nous envoyons un SMS,
01:18
we get back a few dozen text messages
having nothing to do with peanut butter
having nothing to do with peanut butter
21
66960
4296
nous recevons des dizaines de messages
n'ayant rien à voir
avec le beurre de cacahouètes,
avec le beurre de cacahouètes,
01:23
or hunger or senior citizens --
22
71280
2776
la famine
ou les citoyens âgés --
ou les citoyens âgés --
01:26
but text messages about being bullied,
23
74080
3496
mais des SMS sur le fait
d'être maltraité,
d'être maltraité,
01:29
text messages about being addicted to pot.
24
77600
2800
d'être accro à la marijuana.
01:33
And the worst message
we ever got said exactly this:
we ever got said exactly this:
25
81520
3640
Le pire message que nous ayons reçu
était mot pour mot celui-ci :
était mot pour mot celui-ci :
01:38
"He won't stop raping me.
26
86320
1880
« Il n'arrête pas de me violer.
01:40
It's my dad.
27
88720
1520
C'est mon père.
01:43
He told me not to tell anyone.
Are you there?"
Are you there?"
28
91040
3800
Il m'a dit de n'en parler à personne.
Vous êtes là ? »
Vous êtes là ? »
01:50
We couldn't believe this was happening.
29
98238
1858
Nous ne pouvions pas y croire.
Nous ne pouvions pas croire
qu'une chose aussi horrible
qu'une chose aussi horrible
01:52
We couldn't believe that something
so horrific could happen to a human being,
so horrific could happen to a human being,
30
100120
3656
puisse arriver à un être humain
01:55
and that she would share it with us --
something so intimate, so personal.
something so intimate, so personal.
31
103800
3640
et qu'elle le partage avec nous
alors que c'était si intime et personnel.
alors que c'était si intime et personnel.
Nous avons réalisé
qu'il fallait arrêter de les trier
qu'il fallait arrêter de les trier
02:00
And we realized
we had to stop triaging this
we had to stop triaging this
32
108480
2256
02:02
and we had to build a crisis text line
for these people in pain.
for these people in pain.
33
110760
4000
et mettre en place une ligne SMS de crise
pour ces personnes qui souffraient.
pour ces personnes qui souffraient.
02:07
So we launched Crisis Text Line,
34
115960
2120
Nous avons lancé Crisis Text Line,
02:11
very quietly, in Chicago and El Paso --
just a few thousand people in each market.
just a few thousand people in each market.
35
119000
5456
très discrètement, à Chicago et El Paso --
quelques milliers de personnes par marché.
quelques milliers de personnes par marché.
02:16
And in four months,
we were in all 295 area codes in America.
we were in all 295 area codes in America.
36
124480
4736
En seulement 4 mois,
nous étions partout aux États-Unis.
nous étions partout aux États-Unis.
02:21
Just to put that into perspective,
37
129240
1620
Pour y donner un contexte,
02:22
that's zero marketing and faster growth
than when Facebook first launched.
than when Facebook first launched.
38
130883
3613
c'est aucune publicité et une croissance
plus rapide que Facebook à ses débuts.
plus rapide que Facebook à ses débuts.
02:26
(Applause)
39
134520
4536
(Applaudissements)
02:31
Text is unbelievably private.
40
139080
2376
Les SMS sont incroyablement personnels.
02:33
No one hears you talking.
41
141480
1696
Personne ne vous entend parler.
02:35
So we spike everyday at lunch time --
42
143200
2096
Nous nous manifestons
tous les jours à midi.
tous les jours à midi.
02:37
kids are sitting at the lunch table
43
145320
1696
Les enfants sont à table
02:39
and you think that she's texting
the cute boy across the hall,
the cute boy across the hall,
44
147040
3176
et vous pensez qu'elle envoie un SMS
au garçon mignon au bout du couloir
au garçon mignon au bout du couloir
02:42
but she's actually texting us
about her bulimia.
about her bulimia.
45
150240
2640
mais elle nous envoie un SMS
sur sa boulimie.
sur sa boulimie.
02:45
And we don't get the word "like"
or "um" or hyperventilating or crying.
or "um" or hyperventilating or crying.
46
153280
3776
Nous ne recevons de « genre » ou « hum »
ou d'hyperventilation ou des pleurs.
ou d'hyperventilation ou des pleurs.
02:49
We just get facts.
47
157080
1760
Nous ne recevons que des faits.
02:52
We get things like, "I want to die.
48
160200
3616
Nous recevons des choses comme :
« Je veux mourir.
« Je veux mourir.
02:55
I have a bottle of pills
on the desk in front of me."
on the desk in front of me."
49
163840
2920
J'ai une tablette de cachets
sur le bureau devant moi. »
sur le bureau devant moi. »
02:59
And so the crisis counselor says,
50
167200
2096
Et le conseiller de crise dit :
03:01
"How about you put those pills
in the drawer while we text?"
in the drawer while we text?"
51
169320
3000
« Pourquoi ne mets-tu pas ces cachets
dans le tiroir pendant qu'on parle ? »
dans le tiroir pendant qu'on parle ? »
03:05
And they go back and forth for a while.
52
173840
2296
Et ils s'envoient quelques messages.
03:08
And the crisis counselor
gets the girl to give her her address,
gets the girl to give her her address,
53
176160
3000
Le conseiller de crise
obtient l'adresse de la fille,
obtient l'adresse de la fille,
car si vous contactez une ligne de crise,
vous voulez de l'aide.
vous voulez de l'aide.
03:11
because if you're texting
a text line, you want help.
a text line, you want help.
54
179200
2696
03:13
So she gets the address
55
181920
1176
Le conseiller obtient l'adresse
03:15
and the counselor triggers
an active rescue
an active rescue
56
183120
2176
et déclenche un sauvetage actif
03:17
while they're texting back and forth.
57
185320
2000
pendant qu'ils discutent par SMS.
03:20
And then it goes quiet --
58
188000
3216
Puis, le silence :
03:23
23 minutes with no response
from this girl.
from this girl.
59
191240
4640
23 minutes sans réponse
de la part de cette fille.
de la part de cette fille.
03:29
And the next message that comes in says --
60
197160
2456
Et le message suivant arrive,
03:31
it's the mom --
61
199640
1616
il provient de la mère :
03:33
"I had no idea, and I was in the house,
62
201280
3576
« Je ne savais pas,
alors que j'étais aussi dans la maison.
alors que j'étais aussi dans la maison.
03:36
we're in an ambulance
on our way to the hospital."
on our way to the hospital."
63
204880
2480
Nous sommes dans l'ambulance
en route pour l'hôpital. »
en route pour l'hôpital. »
03:40
As a mom that one just --
64
208200
1880
En tant que mère ce message...
03:44
The next message comes a month later.
65
212760
2120
Le message suivant arrive
un mois plus tard.
un mois plus tard.
03:47
"I just got out of the hospital.
66
215280
1696
« Je viens de sortir de l'hôpital.
03:49
I was diagnosed as bipolar,
and I think I'm going to be OK."
and I think I'm going to be OK."
67
217000
3520
J'ai été diagnostiquée bipolaire,
je crois que ça ira. »
je crois que ça ira. »
03:53
(Applause)
68
221440
2696
(Applaudissements)
03:56
I would love to tell you
that that's an unusual exchange,
that that's an unusual exchange,
69
224160
4656
J'aimerais vous dire
que c'est un échange inhabituel
que c'est un échange inhabituel
04:00
but we're doing on average
2.41 active rescues a day.
2.41 active rescues a day.
70
228840
4536
mais nous faisons en moyenne
2,41 sauvetages actifs par jour.
2,41 sauvetages actifs par jour.
04:05
Thirty percent of our text messages
are about suicide and depression -- huge.
are about suicide and depression -- huge.
71
233400
4960
30% de nos SMS traitent
de suicide et de dépression, c'est énorme.
de suicide et de dépression, c'est énorme.
Ce qui est beau à propos
de la Crisis Text Line,
de la Crisis Text Line,
04:10
The beautiful thing about Crisis Text Line
72
238760
2176
04:12
is that these are strangers
counseling other strangers
counseling other strangers
73
240960
3576
c'est que ce sont des inconnus
qui conseillent d'autres inconnus
qui conseillent d'autres inconnus
04:16
on the most intimate issues,
74
244560
2656
sur les problèmes les plus intimes
04:19
and getting them from hot moments
to cold moments.
to cold moments.
75
247240
2376
et qui leur permettent d'aller mieux.
04:21
It's exciting, and I will tell you
76
249640
2296
C'est excitant.
Je vous dirais
Je vous dirais
04:23
that we have done a total
of more than 6.5 million text messages
of more than 6.5 million text messages
77
251960
4256
que nous avons reçu au total
plus de 6,5 millions de SMS
plus de 6,5 millions de SMS
04:28
in less than two years.
78
256240
1296
en moins de deux ans.
04:29
(Applause)
79
257560
4976
(Applaudissements)
04:34
But the thing that really gets me
hot and sweaty about this,
hot and sweaty about this,
80
262560
3216
Ce qui m'excite vraiment
à ce propos,
à ce propos,
04:37
the thing that really gets me
psyched is the data:
psyched is the data:
81
265800
2856
ce qui m'enthousiasme
ce sont les données :
ce sont les données :
04:40
6.5 million messages --
82
268680
2336
6,5 millions de messages,
04:43
that's the volume, velocity and variety
to provide a really juicy corpus.
to provide a really juicy corpus.
83
271040
5640
c'est le volume, la vélocité et la variété
pour produire un corpus juteux.
pour produire un corpus juteux.
04:49
We can do things like predictive work.
84
277000
1856
Nous pouvons faire
un travail préventif.
un travail préventif.
04:50
We can do all kinds of conclusions
and learnings from that data set.
and learnings from that data set.
85
278880
4536
Nous pouvons faire tous types
de conclusions et d'apprentissages
de conclusions et d'apprentissages
grâce à ce jeu de données.
04:55
So we can be better,
and the world can be better.
and the world can be better.
86
283440
3216
Nous pouvons faire mieux
et améliorer le monde.
et améliorer le monde.
Comment utiliser les données
pour nous rendre meilleurs ?
pour nous rendre meilleurs ?
04:58
So how do we use the data
to make us better?
to make us better?
87
286680
2416
05:01
Alright, chances are someone here,
someone watching this
someone watching this
88
289120
3336
Statistiquement, quelqu'un ici,
quelqu'un regardant ceci
quelqu'un regardant ceci
05:04
has seen a therapist or a shrink
at some point in time in your life --
at some point in time in your life --
89
292480
3576
a vu un thérapeute ou un psy
à un moment dans sa vie,
à un moment dans sa vie,
05:08
you do not have to raise your hand.
90
296080
1667
pas besoin de lever la main.
05:09
(Laughter)
91
297771
1605
(Rires)
05:11
How do you know that person's any good?
92
299400
2256
Comment savez-vous que
cette personne est bien ?
cette personne est bien ?
05:13
Oh, they have a degree
from Harvard on the wall?
from Harvard on the wall?
93
301680
2256
Il a un diplôme d'Harvard
accroché au mur ?
accroché au mur ?
05:15
Are you sure he didn't graduate
in the bottom 10 percent?
in the bottom 10 percent?
94
303960
2667
Êtes-vous sûr qu'il n'a pas fini
dernier de la promo ?
dernier de la promo ?
05:18
(Laughter)
95
306651
1405
(Rires)
Quand mon mari et moi
avons vu une conseillère maritale,
avons vu une conseillère maritale,
05:20
When my husband and I
saw a marriage counselor,
saw a marriage counselor,
96
308080
2216
05:22
I thought she was a genius when she said,
97
310320
1953
je la trouvais géniale
car elle a dit :
car elle a dit :
« Je vous revois dans 2 semaines
mais je revois monsieur dans 1 semaine. »
mais je revois monsieur dans 1 semaine. »
05:24
"I'll see you guys in two weeks --
but I need to see you next week, sir."
but I need to see you next week, sir."
98
312297
3439
05:27
(Laughter)
99
315760
2656
(Rires)
05:30
We have the data to know
what makes a great counselor.
what makes a great counselor.
100
318440
2920
Nous savons ce qui fait
un excellent conseiller.
un excellent conseiller.
05:33
We know that if you text
the words "numbs" and "sleeve,"
the words "numbs" and "sleeve,"
101
321760
4896
Nous savons que si vous utilisez
les mots « engourdi » et « manche »,
les mots « engourdi » et « manche »,
05:38
there's a 99 percent match for cutting.
102
326680
3136
il y a 99% de chances
qu'il y ait mutilation.
qu'il y ait mutilation.
05:41
We know that if you text
in the words "mg" and "rubber band,"
in the words "mg" and "rubber band,"
103
329840
4816
Si vous envoyez les mots
« mg » et « ruban de caoutchouc »,
« mg » et « ruban de caoutchouc »,
05:46
there's a 99 percent match
for substance abuse.
for substance abuse.
104
334680
3280
il y a 99% de chances
qu'il y ait consommation de drogue.
qu'il y ait consommation de drogue.
05:50
And we know that if you text in
"sex," "oral" and "Mormon,"
"sex," "oral" and "Mormon,"
105
338760
5336
Et nous savons que si vous envoyez
« sexe », « oral » et « Mormon »,
« sexe », « oral » et « Mormon »,
05:56
you're questioning if you're gay.
106
344120
1760
vous questionnez votre sexualité.
C'est une information intéressante
que pourrait utiliser un conseiller
que pourrait utiliser un conseiller
05:59
Now that's interesting information
that a counselor could figure out
that a counselor could figure out
107
347440
3216
06:02
but that algorithm in our hands
means that an automatic pop-up says,
means that an automatic pop-up says,
108
350680
4136
mais l'algorithme dans nos mains
signifie un message automatique disant :
signifie un message automatique disant :
06:06
"99 percent match for cutting --
try asking one of these questions"
try asking one of these questions"
109
354840
4376
« 99% de risques de mutilation,
essayez de poser une de ces questions »
essayez de poser une de ces questions »
qui est envoyé au conseiller.
06:11
to prompt the counselor.
110
359240
1336
06:12
Or "99 percent match for substance abuse,
111
360600
2776
ou « 99% de risques
de consommation de drogue,
de consommation de drogue,
06:15
here are three drug clinics
near the texter."
near the texter."
112
363400
3640
voici 3 centres de désintoxication
proches de l'envoyeur. »
proches de l'envoyeur. »
06:19
It makes us more accurate.
113
367560
1680
Cela nous rend plus précis.
06:22
On the day that Robin Williams
committed suicide,
committed suicide,
114
370240
2736
Le jour du suicide
de Robin Williams,
de Robin Williams,
06:25
people flooded hotlines
all over this country.
all over this country.
115
373000
2256
les gens ont inondé
les lignes de crise du pays.
les lignes de crise du pays.
06:27
It was sad to see an icon,
a funnyman, commit suicide,
a funnyman, commit suicide,
116
375280
4256
Il est triste de voir une icône,
un homme drôle, se suicider.
un homme drôle, se suicider.
06:31
and there were three hour wait times
on every phone hotline in the country.
on every phone hotline in the country.
117
379560
3696
Il y avait 3 heures d'attente
sur toutes les lignes de crise du pays.
sur toutes les lignes de crise du pays.
06:35
We had a spike in volume also.
118
383280
2336
Nous avons également
eu un pic de volume.
eu un pic de volume.
06:37
The difference was
119
385640
1256
La différence est que
06:38
if you text us, "I want to die,"
or "I want to kill myself,"
or "I want to kill myself,"
120
386920
3936
si vous nous envoyez « Je veux mourir »
ou « Je veux me tuer »,
ou « Je veux me tuer »,
06:42
the algorithm reads that,
you're code orange,
you're code orange,
121
390880
3456
les algorithmes le lisent,
vous avez le code orange
vous avez le code orange
06:46
and you become number one in the queue.
122
394360
2176
et vous êtes premiers sur la liste.
06:48
So we can handle severity,
not chronological.
not chronological.
123
396560
3096
Nous pouvons traiter par sévérité
et non par ordre d'arrivée.
et non par ordre d'arrivée.
06:51
(Applause)
124
399680
5136
(Applaudissements)
06:56
This data is also making the world better
125
404840
2336
Les données rendent le monde meilleur
06:59
because I'm sitting on the world's
first map of real-time crises.
first map of real-time crises.
126
407200
5496
parce que je suis assise
sur la première carte mondiale
sur la première carte mondiale
de crises en temps réel.
07:04
Think about it:
127
412720
1216
Pensez-y :
07:05
those 6.5 million messages, auto-tagging
through natural language processes,
through natural language processes,
128
413960
4376
ces 6,5 millions de messages,
la détection automatique,
via des processus de langage naturel,
via des processus de langage naturel,
07:10
all of these data points --
129
418360
1496
toutes ces données.
07:11
I can tell you that the worst day
of the week for eating disorders: Monday.
of the week for eating disorders: Monday.
130
419880
4880
Le pire jour de la semaine pour
les désordres alimentaires est le lundi.
les désordres alimentaires est le lundi.
07:17
The worst time of day
for substance abuse: 5am.
for substance abuse: 5am.
131
425880
4040
La pire heure de la journée pour
la consommation de drogue est 5h du matin.
la consommation de drogue est 5h du matin.
07:22
And that Montana is
a beautiful place to visit
a beautiful place to visit
132
430880
2456
Et le Montana est
un très bel endroit à visiter
un très bel endroit à visiter
07:25
but you do not want to live there,
133
433360
1776
mais vous ne voulez pas y vivre
07:27
because it is the number one state
for suicidal ideation.
for suicidal ideation.
134
435160
3560
car c'est le premier État en termes
d'idées suicidaires.
d'idées suicidaires.
07:31
And we've made this data public
and free and open.
and free and open.
135
439920
3896
J'ai rendu ces données
publiques, libres et ouvertes.
publiques, libres et ouvertes.
07:35
We've pulled all the personally
identifiable information.
identifiable information.
136
443840
3096
Nous avons retiré
toutes les informations personnelles.
toutes les informations personnelles.
07:38
And it's in a place
called CrisisTrends.org.
called CrisisTrends.org.
137
446960
3256
Cela s'appelle
CrisisTrends.org
CrisisTrends.org
07:42
Because I want schools to be able to see
138
450240
5336
Je veux que les écoles puissent voir
que le lundi est le pire jour
pour les désordres alimentaires
pour les désordres alimentaires
07:47
that Monday is the worst day
for eating disorders,
for eating disorders,
139
455600
2336
07:49
so that they can plan meals
140
457960
1856
afin qu'elles puissent
prévoir des menus
prévoir des menus
07:51
and guidance counselors
to be there on Mondays.
to be there on Mondays.
141
459840
2416
et que les conseillers
soient présents le lundi.
soient présents le lundi.
07:54
And I want families to see that
substance abuse questions spike at 5am.
substance abuse questions spike at 5am.
142
462280
4736
Et je veux que les familles voient
que la consommation de drogue
que la consommation de drogue
est plus forte à 5h du matin.
07:59
I want somebody to take care of those
Native American reservations in Montana.
Native American reservations in Montana.
143
467040
4280
Je veux que quelqu'un du Montana s'occupe
des réserves indiennes.
des réserves indiennes.
08:03
(Applause)
144
471960
2056
(Applaudissements)
08:06
Data, evidence
145
474040
2280
Les données, les preuves
08:08
makes policy, research,
146
476960
2096
améliorent les lois, la recherche,
08:11
journalism, policing, school boards --
everything better.
everything better.
147
479080
4176
le journalisme, la police,
les conseils d'administration scolaires.
les conseils d'administration scolaires.
08:15
I don't think of myself
as a mental health activist.
as a mental health activist.
148
483280
3376
Je ne me vois pas comme étant
une activiste de la santé mentale.
une activiste de la santé mentale.
08:18
I think of myself
as a national health activist.
as a national health activist.
149
486680
4136
Je me vois comme
une activiste nationale de la santé.
une activiste nationale de la santé.
08:22
I get really excited about this data,
I'm a little nerdy.
I'm a little nerdy.
150
490840
2880
Les données m'excitent,
je suis un peu geek.
je suis un peu geek.
08:26
Yeah, that sounded too girly.
151
494480
1656
Cela était trop efféminé.
08:28
I'm nerdy.
152
496160
1416
Je suis une geek.
08:29
(Laughter)
153
497600
1496
(Rires)
08:31
I love data.
154
499120
1960
J'aime les données.
08:34
And the only difference really between me
and those people in hoodies down the road
and those people in hoodies down the road
155
502120
5696
La seule différence entre moi
et ces gens en sweat dans la rue,
et ces gens en sweat dans la rue,
08:39
with their fat-funded companies,
156
507840
2016
avec ces entreprises basées sur le gras,
est que cela ne m'intéresse pas
est que cela ne m'intéresse pas
08:41
is that I'm not inspired by helping you
find Chinese food at 2am in Dallas,
find Chinese food at 2am in Dallas,
157
509880
5816
de vous aider à trouver à Dallas de
la nourriture chinoise à 2 heures du matin
la nourriture chinoise à 2 heures du matin
ou que vous touchiez votre poignet
et obteniez immédiatement une voiture
et obteniez immédiatement une voiture
08:47
or helping you touch your wrist
and get a car immediately,
and get a car immediately,
158
515720
4016
ou couchiez avec quelqu'un.
08:51
or swipe right and get laid.
159
519760
1856
08:53
I'm inspired --
160
521640
1375
Je suis inspirée --
08:55
(Laughter, applause)
161
523039
5777
(Rires)
(Applaudissements)
(Applaudissements)
09:00
I want to use tech and data
to make the world a better place.
to make the world a better place.
162
528840
4576
Je veux utiliser cette technologie,
ces données pour rendre le monde meilleur.
ces données pour rendre le monde meilleur.
09:05
I want to use it to help that girl,
163
533440
1696
Je veux aider cette fille
09:07
who texted in about
being raped by her father.
being raped by her father.
164
535160
2280
qui a envoyé un SMS
disant que son père la violait.
disant que son père la violait.
09:09
Because the truth is
we never heard from her again.
we never heard from her again.
165
537800
2496
Car nous n'avons plus
eu de nouvelles d'elle.
eu de nouvelles d'elle.
09:12
And I hope that she is
somewhere safe and healthy,
somewhere safe and healthy,
166
540320
4696
J'espère qu'elle est quelque part
en sécurité et en bonne santé
en sécurité et en bonne santé
09:17
and I hope that she sees this talk
167
545040
2256
et qu'elle voit cette conférence
09:19
and she knows that her desperation
168
547320
2616
et sait que son désespoir
09:21
and her courage inspired
the creation of Crisis Text Line
the creation of Crisis Text Line
169
549960
3936
et son courage ont inspiré
la création la Crisis Text Line
la création la Crisis Text Line
09:25
and inspires me every freaking day.
170
553920
2400
et m'inspire chaque jour.
09:28
(Applause)
171
556760
7000
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Nancy Lublin - ActivistAs 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.
Nancy Lublin | Speaker | TED.com