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Clay Shirky: How cognitive surplus will change the world
Clay Shirky : Comment le surplus cognitif va changer le monde
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Clay Shirky aborde le "surplus cognitif" - le travail collaboratif en ligne que nous effectuons grâce à nos cycles de cerveau disponibles. Tout en étant occupés à éditer Wikipedia, à poster sur Ushahidi (et, oui, à faire des LOLcats), nous construisons un monde meilleur et plus coopératif.
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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The story starts in Kenya
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1000
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L'histoire commence au Kenya
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in December of 2007,
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3000
2000
en décembre 2007,
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when there was a disputed presidential election,
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5000
2000
où eut lieu une élection présidentielle contestée.
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and in the immediate aftermath of that election,
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7000
3000
Dans le chaos qui a suivi cette élection,
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there was an outbreak of ethnic violence.
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il y a eu une recrudescence de violences ethniques.
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And there was a lawyer in Nairobi, Ory Okolloh --
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12000
3000
A Nairobi, une avocate, Ory Okolloh -
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who some of you may know from her TEDTalk --
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que certains d'entre vous connaissent peut-être pour sa présentation TED -
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who began blogging about it on her site,
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17000
2000
commença à blogger à ce sujet sur son site,
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Kenyan Pundit.
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Kenyan Pundit.
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And shortly after the election and the outbreak of violence,
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Peu après l'élection et l'éruption de violence,
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the government suddenly imposed
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le gouvernement imposa soudainement
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a significant media blackout.
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une large censure des médias.
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And so weblogs went from being
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Les blogs passèrent donc du statut
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commentary as part of the media landscape
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de commentateurs intégrés au paysage médiatique
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to being a critical part of the media landscape
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à celui de frange critique du paysage médiatique
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in trying to understand where the violence was.
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essayant de comprendre où était la violence.
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And Okolloh solicited
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Okolloh sollicita
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from her commenters
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ses lecteurs
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more information about what was going on.
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pour avoir plus d'information sur ce qui se passait.
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The comments began pouring in,
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Les témoignages commencèrent à affluer.
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and Okolloh would collate them. She would post them.
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Okolloh les agrégeait. Elle les mettait en ligne.
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And she quickly said, "It's too much.
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Rapidement, elle déclara : "Il y en a trop.
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I could do this all day every day
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Je pourrais passer toutes mes journées à faire ça
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and I can't keep up.
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et je n'arrive pas à suivre.
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There is more information
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Il y a plus d'information
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about what's going on in Kenya right now
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sur ce qui se passe au Kenya à l'heure actuelle
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than any one person can manage.
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que ce qu'une personne seule pourra jamais absorber.
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If only there was a way to automate this."
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Si seulement il y avait un moyen d'automatiser cela."
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And two programmers who read her blog
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Deux programmeurs qui lisaient son blog
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held their hands up and said, "We could do that,"
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levèrent la main et dirent : "Nous, on pourrait le faire."
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and in 72 hours, they launched Ushahidi.
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En 72 heures, ils ont lancé Ushahidi.
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Ushahidi -- the name means "witness"
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Ushahidi - ce mot veut dire "témoin"
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or "testimony" in Swahili --
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ou "témoignage" en Swahili -
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is a very simple way of taking reports from the field,
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est un moyen très simple de recueillir des témoignages sur le terrain
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whether it's from the web or, critically,
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3000
que ça soit sur le web ou, plus décisif,
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via mobile phones and SMS,
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80000
2000
via des téléphones portables et des SMS,
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aggregating it and putting it on a map.
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3000
de les agréger et de les mettre sur une carte.
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That's all it is, but that's all that's needed
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C'est juste ça, mais c'est tout ce dont on a besoin.
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because what it does is it takes the tacit information
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Parce que tout ce que Ushahidi fait, c'est prendre les informations tacites
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available to the whole population --
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2000
accessibles à toute la population -
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everybody knows where the violence is,
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2000
tout le monde sait où se trouve la violence,
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but no one person knows what everyone knows --
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3000
mais une seule personne ne peut pas avoir la connaissance de tout le monde -
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and it takes that tacit information
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97000
2000
prendre ces informations tacites
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and it aggregates it,
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99000
2000
et les rassembler,
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and it maps it and it makes it public.
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101000
2000
les cartographier et les rendre publiques.
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And that, that maneuver
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Et ceci, cette action
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called "crisis mapping,"
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2000
qu'on appelle la "cartographie de crise",
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was kicked off in Kenya
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a démarré au Kenya
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in January of 2008.
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2000
en janvier 2008.
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And enough people looked at it and found it valuable enough
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3000
Suffisamment de gens ont vu cela et l'ont trouvé assez précieux
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that the programmers who created Ushahidi
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pour que les programmeurs qui avaient créé Ushahidi
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decided they were going to make it open source
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2000
décident de le rendre open source
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and turn it into a platform.
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2000
et d'en faire une plateforme.
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It's since been deployed in Mexico
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2000
Depuis, Ushahidi a été déployé au Mexique
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to track electoral fraud.
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pour détecter la fraude électorale.
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It's been deployed in Washington D.C. to track snow cleanup.
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3000
Il a été déployé à Washington D.C. pour suivre le déneigement.
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And it's been used most famously in Haiti
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128000
2000
Et il est devenu célèbre pour avoir été utilisé à Haïti
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in the aftermath of the earthquake.
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130000
3000
à la suite du tremblement de terre.
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And when you look at the map
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133000
2000
Quand vous regardez la carte
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now posted on the Ushahidi front page,
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135000
2000
qui figure maintenant sur la page d'accueil d'Ushahidi,
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you can see that the number of deployments in Ushahidi
60
137000
2000
vous voyez que le nombre de déploiements d'Ushahidi
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has gone worldwide, all right?
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3000
a atteint une échelle mondiale.
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This went from a single idea
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2000
Tout ça, c'est parti d'une seule idée
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and a single implementation
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144000
2000
et d'une seule implémentation
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in East Africa in the beginning of 2008
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146000
3000
en Afrique de l'Est début 2008
02:44
to a global deployment
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2000
pour atteindre un déploiement planétaire
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in less than three years.
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3000
en moins de trois ans.
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Now what Okolloh did
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154000
3000
Mais ce qu'Okolloh a fait
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would not have been possible
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157000
2000
n'aurait pas été possible
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without digital technology.
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159000
3000
sans la technologie numérique.
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What Okolloh did would not have been possible
70
162000
3000
Ce qu'Okolloh a fait n'aurait pas été possible
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without human generosity.
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165000
2000
sans la générosité humaine.
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And the interesting moment now,
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167000
2000
Voilà où cela devient intéressant :
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the number of environments
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169000
2000
le nombre d'environnements
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where the social design challenge
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171000
2000
où le défi du développement social
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relies on both of those things being true.
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173000
3000
nécessite que ces deux choses soient réunies.
03:11
That is the resource that I'm talking about.
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176000
3000
C'est ça, la ressource dont je parle.
03:14
I call it cognitive surplus.
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179000
2000
Je l'appelle "surplus cognitif".
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And it represents the ability
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181000
2000
Il représente la capacité
03:18
of the world's population
79
183000
2000
de la population mondiale
03:20
to volunteer and to contribute and collaborate
80
185000
3000
à se proposer spontanément pour contribuer et collaborer
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on large, sometimes global, projects.
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188000
3000
à de larges projets parfois planétaires.
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Cognitive surplus is made up of two things.
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191000
2000
Le surplus cognitif est constitué de deux choses.
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The first, obviously, is the world's free time and talents.
83
193000
3000
La première, évidemment, est le temps libre et les talents du monde entier.
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The world has over
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196000
2000
Le monde a plus de
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a trillion hours a year
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198000
3000
1000 milliards d'heures par an
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of free time
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201000
2000
de temps libre
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to commit to shared projects.
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203000
2000
à consacrer à des projets coopératifs.
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Now, that free time existed in the 20th century,
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205000
2000
Ce temps libre existait au 20e siècle,
03:42
but we didn't get Ushahidi in the 20th century.
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207000
3000
mais nous n'avions pas Ushahidi au 20e siècle.
03:45
That's the second half of cognitive surplus.
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210000
2000
C'est la deuxième partie du surplus cognitif.
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The media landscape in the 20th century
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212000
2000
Le paysage médiatique du 20e siècle
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was very good at helping people consume,
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214000
3000
réussissait très bien à aider les gens à consommer.
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and we got, as a result,
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217000
2000
Nous sommes devenus, par conséquent,
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very good at consuming.
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219000
2000
très doués pour consommer.
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But now that we've been given media tools --
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221000
2000
Mais maintenant qu'on nous a donné des outils médiatiques -
03:58
the Internet, mobile phones -- that let us do more than consume,
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223000
3000
Internet, les téléphones portables - qui nous permettent de faire plus que consommer,
04:01
what we're seeing is that people weren't couch potatoes
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226000
3000
ce que nous voyons, c'est que les gens n'étaient pas vautrés devant la télé
04:04
because we liked to be.
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229000
2000
parce qu'ils aimaient ça.
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We were couch potatoes because that was
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231000
2000
Nous étions vautrés devant la télé parce que c'était
04:08
the only opportunity given to us.
100
233000
2000
la seule opportunité qui nous était offerte.
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We still like to consume, of course.
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235000
2000
Nous aimons toujours consommer, bien sûr.
04:12
But it turns out we also like to create,
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237000
2000
Mais il s'avère que nous aimons aussi créer,
04:14
and we like to share.
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239000
3000
et nous aimons partager.
04:17
And it's those two things together --
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242000
2000
Et ce sont ces deux choses ensemble -
04:19
ancient human motivation
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244000
2000
la motivation humaine très ancienne
04:21
and the modern tools to allow that motivation
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246000
2000
et les outils modernes permettant que cette motivation
04:23
to be joined up in large-scale efforts --
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248000
3000
se rassemble dans des efforts à grande échelle -
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that are the new design resource.
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251000
3000
qui constituent le nouveau carburant de la création.
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And using cognitive surplus,
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254000
2000
On commence à voir des expériences vraiment incroyables
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we're starting to see truly incredible experiments
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256000
3000
utilisant le surplus cognitif
04:34
in scientific, literary,
111
259000
2000
sur des efforts scientifiques, littéraires,
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artistic, political efforts.
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261000
3000
artistiques et politiques.
04:39
Designing.
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264000
2000
En conception.
04:41
We're also getting, of course, a lot of LOLcats.
114
266000
3000
On a aussi, bien sûr, beaucoup de LOLcats.
04:44
LOLcats are cute pictures of cats
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269000
2000
Les LOLcats sont des photos de chats tout mignons
04:46
made cuter with the addition of cute captions.
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271000
3000
rendus encore plus mignons par l'ajout de sous-titres tout mignons.
04:49
And they are also
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274000
2000
Ils font aussi partie
04:51
part of the abundant media landscape we're getting now.
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276000
3000
du paysage médiatique foisonnant d'aujourd'hui.
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This is one of the participatory --
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279000
2000
C'est un des
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one of the participatory models
120
281000
2000
modèles participatifs
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we see coming out of that, along with Ushahidi.
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283000
3000
qui est du même principe qu'Ushahidi.
05:01
Now I want to stipulate, as the lawyers say,
122
286000
2000
Maintenant j'aimerais formuler la thèse, comme disent les avocats,
05:03
that LOLcats are the stupidest possible
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288000
2000
que les LOLcats sont l'acte créatif
05:05
creative act.
124
290000
2000
le plus stupide possible.
05:07
There are other candidates of course,
125
292000
2000
Il y a d'autres candidats bien sûr,
05:09
but LOLcats will do as a general case.
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294000
3000
mais les LOLcats feront l'affaire en tant que cas d'école.
05:12
But here's the thing:
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297000
2000
Mais voilà :
05:14
The stupidest possible creative act
128
299000
2000
l'acte créatif le plus stupide au monde
05:16
is still a creative act.
129
301000
3000
reste quand même un acte créatif.
05:19
Someone who has done something like this,
130
304000
3000
La personne qui a réalisé une photo comme celle-là,
05:22
however mediocre and throwaway,
131
307000
3000
aussi médiocre et jetable qu'elle puisse être,
05:25
has tried something, has put something forward in public.
132
310000
3000
a essayé quelque chose, a présenté quelque chose publiquement.
05:28
And once they've done it, they can do it again,
133
313000
3000
Et une fois qu'elle l'a fait, elle peut recommencer,
05:31
and they could work on getting it better.
134
316000
2000
et pourrait travailler à l'améliorer.
05:33
There is a spectrum between mediocre work and good work,
135
318000
3000
Il y a un large spectre entre un travail médiocre et un bon travail.
05:36
and as anybody who's worked as an artist or a creator knows,
136
321000
3000
Et, comme le sait quiconque a travaillé en tant qu'artiste ou créateur,
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it's a spectrum you're constantly
137
324000
2000
c'est un spectre dont vous êtes constamment
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struggling to get on top of.
138
326000
2000
en train de tenter d'atteindre le sommet.
05:43
The gap is between
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328000
2000
Le vrai fossé se situe entre
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doing anything and doing nothing.
140
330000
3000
ne rien faire et faire quelque chose, quoi que ce soit.
05:48
And someone who makes a LOLcat
141
333000
2000
Quelqu'un qui crée un LOLcat
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has already crossed over that gap.
142
335000
3000
a déjà franchi ce fossé.
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Now it's tempting to want to get the Ushahidis
143
338000
2000
Bon, il est tentant de vouloir avoir les Ushahidis
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without the LOLcats, right,
144
340000
2000
sans avoir les LOLcats,
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to get the serious stuff without the throwaway stuff.
145
342000
3000
avoir le sérieux sans le jetable.
06:00
But media abundance never works that way.
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345000
3000
Mais l'abondance des médias ne marche jamais comme ça.
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Freedom to experiment means freedom to experiment with anything.
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348000
3000
La liberté d'expérimenter signifie la liberté d'expérimenter n'importe quoi.
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Even with the sacred printing press,
148
351000
2000
Même dans la sacro-sainte presse papier,
06:08
we got erotic novels 150 years
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353000
2000
on a vu apparaitre la nouvelle érotique
06:10
before we got scientific journals.
150
355000
3000
150 ans avant la revue scientifique.
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So before I talk about
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359000
3000
Donc avant que j'évoque
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what is, I think, the critical difference
152
362000
2000
ce que je pense être la différence critique
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between LOLcats and Ushahidi,
153
364000
2000
entre les LOLcats et Ushahidi,
06:21
I want to talk about
154
366000
2000
j'aimerais parler
06:23
their shared source.
155
368000
2000
de leur source commune,
06:25
And that source is design for generosity.
156
370000
3000
Cette source, c'est l'intention de générosité.
06:28
It is one of the curiosities of our historical era
157
373000
3000
C'est une des curiosités de notre ère historique :
06:31
that even as cognitive surplus
158
376000
2000
alors même que le surplus cognitif
06:33
is becoming a resource we can design around,
159
378000
2000
devient une ressource autour de laquelle on peut créer,
06:35
social sciences are also starting to explain
160
380000
3000
les sciences sociales commencent aussi à expliquer
06:38
how important
161
383000
2000
toute l'importance qu'ont pour nous
06:40
our intrinsic motivations are to us,
162
385000
2000
nos motivations intrinsèques,
06:42
how much we do things because we like to do them
163
387000
3000
combien nous faisons les choses parce que nous aimons les faire,
06:45
rather than because our boss told us to do them,
164
390000
2000
plutôt que parce que notre patron nous a dit de les faire,
06:47
or because we're being paid to do them.
165
392000
3000
ou parce que nous sommes payés pour les faire.
06:50
This is a graph from a paper
166
395000
3000
Ce graphe est tiré d'un papier
06:53
by Uri Gneezy and Aldo Rustichini,
167
398000
2000
d'Uri Gneezy et Aldo Rusticini,
06:55
who set out to test, at the beginning of this decade,
168
400000
3000
qui ont cherché à tester, au début de cette décennie,
06:58
what they called "deterrence theory."
169
403000
2000
ce qu'ils appellent la "théorie de la dissuasion".
07:00
And deterrence theory is a very simple theory of human behavior:
170
405000
2000
La théorie de la dissuasion est une théorie du comportement humain très simple.
07:02
If you want somebody to do less of something,
171
407000
2000
Si vous voulez que quelqu'un se retienne de faire quelque chose,
07:04
add a punishment and they'll do less of it.
172
409000
2000
ajoutez une punition et il se restreindra.
07:06
Simple, straightforward, commonsensical --
173
411000
3000
Théorie simple, sans détour, pleine de bon sens,
07:09
also, largely untested.
174
414000
2000
mais aussi très peu testée.
07:11
And so they went and studied
175
416000
2000
Ils ont donc commencé à faire des tests sur
07:13
10 daycare centers in Haifa, Israel.
176
418000
2000
10 crèches à Haïfa en Israël.
07:15
They studied those daycare centers
177
420000
2000
Ils ont étudié ces crèches
07:17
at the time of highest tension,
178
422000
2000
au moment où la tension est la plus forte,
07:19
which is pick-up time.
179
424000
2000
c'est-à-dire à l'heure de la sortie.
07:21
At pick-up time the teachers,
180
426000
2000
A l'heure de la sortie, les éducateurs,
07:23
who have been with your children all day,
181
428000
2000
qui ont passé toute la journée avec vos enfants,
07:25
would like you to be there at the appointed hour to take your children back.
182
430000
3000
aimeraient que vous soyez là à l'heure prévue pour les récupérer.
07:28
Meanwhile, the parents -- perhaps a little busy at work, running late, running errands --
183
433000
3000
Dans le même temps, les parents - peut-être un peu absorbés par leur travail, en retard, ayant des courses à faire -
07:31
want a little slack to pick the kids up late.
184
436000
3000
veulent un petit peu de marge pour aller chercher les enfants plus tard.
07:34
So Gneezy and Rustichini said,
185
439000
2000
Gneezy et Rusticini ont demandé :
07:36
"How many instances of late pick-ups
186
441000
2000
"Combien d'occurrences de récupérations d'enfant tardives
07:38
are there at these 10 daycare centers?"
187
443000
2000
y a-t-il dans ces 10 crèches ?"
07:40
Now they saw -- and this is what the graph is,
188
445000
2000
Ej bien ils ont constaté - et c'est ce que le graphe montre,
07:42
these are the number of weeks and these are the number of late arrivals --
189
447000
3000
ça c'est le nombre de semaines et ça c'est le nombre de retards -
07:45
that there were between six and 10
190
450000
2000
qu'il y avait entre six et dix
07:47
instances of late pick-ups
191
452000
2000
occurrences de récupérations tardives
07:49
on average in these 10 daycare centers.
192
454000
2000
en moyenne dans ces 10 garderies.
07:51
So they divided the daycare centers into two groups.
193
456000
3000
Ils ont donc divisé les crèches en deux groupes.
07:54
The white group there
194
459000
2000
Le groupe blanc ici
07:56
is the control group; they change nothing.
195
461000
3000
est le groupe de contrôle, ils n'ont rien changé.
07:59
But the group of daycare centers represented by the black line,
196
464000
3000
Mais au groupe de crèches représenté par la ligne noire
08:02
they said, "We are changing this bargain
197
467000
2000
ils ont dit : "Nous changeons les termes du marché
08:04
as of right now.
198
469000
2000
à partir de maintenant.
08:06
If you pick your kid up more than 10 minutes late,
199
471000
2000
Si vous venez récupérer votre enfant avec plus de 10 minutes de retard,
08:08
we're going to add a 10 shekel fine to your bill.
200
473000
2000
nous allons ajouter une amende de 10 shekels à votre facture.
08:10
Boom. No ifs, ands or buts."
201
475000
3000
Boum. Pas d'exceptions.
08:13
And the minute they did that,
202
478000
2000
Dès l'instant où ils ont fait ça,
08:15
the behavior in those daycare centers changed.
203
480000
2000
le comportement dans ces crèches a changé.
08:17
Late pick-ups went up
204
482000
2000
Les retards ont augmenté
08:19
every week for the next four weeks
205
484000
3000
toutes les semaines pendant les 4 semaines suivantes
08:22
until they topped out at triple the pre-fine average,
206
487000
3000
jusqu'à ce qu'ils culminent à 3 fois la moyenne d'avant l'amende,
08:25
and then they fluctuated
207
490000
2000
et ensuite ils ont fluctué
08:27
at between double and triple the pre-fine average
208
492000
2000
entre le double et le triple de la moyenne d'avant l'amende
08:29
for the life of the fine.
209
494000
2000
pendant toute la durée de vie de la sanction.
08:31
And you can see immediately what happened, right?
210
496000
3000
Vous voyez tout de suite ce qui s'est passé.
08:35
The fine broke the culture
211
500000
2000
L'amende a brisé la culture
08:37
of the daycare center.
212
502000
2000
de la crèche.
08:39
By adding a fine,
213
504000
2000
En ajoutant une amende,
08:41
what they did was communicate to the parents
214
506000
2000
ce qu'ils ont fait, c'est communiquer aux parents
08:43
that their entire debt to the teachers
215
508000
2000
que toute leur dette envers les auxiliaires
08:45
had been discharged
216
510000
2000
de la crèche avait été acquittée
08:47
with the payment of 10 shekels,
217
512000
2000
avec le paiement de 10 shekels,
08:49
and that there was no residue of guilt or social concern
218
514000
3000
et qu'il n'y avait aucun résidu de culpabilité ou de préoccupation sociale
08:52
that the parents owed the teachers.
219
517000
2000
que les parents devaient aux éducateurs.
08:54
And so the parents, quite sensibly, said,
220
519000
2000
Les parents ont donc dit, de manière assez sensée :
08:56
"10 shekels to pick my kid up late?
221
521000
2000
"10 shekels pour aller chercher mon enfant en retard ?
08:58
What could be bad?"
222
523000
2000
C'est pas trop mal !"
09:00
(Laughter)
223
525000
2000
(Rires)
09:04
The explanation of human behavior
224
529000
2000
Selon l'explication du comportement humain
09:06
that we inherited in the 20th century
225
531000
3000
dont nous avons hérité au 20e siècle,
09:09
was that we are all rational, self-maximizing actors,
226
534000
3000
nous sommes tous des acteurs rationnels tendant à maximiser notre satisfaction.
09:12
and in that explanation --
227
537000
2000
Selon cette explication,
09:14
the daycare center had no contract --
228
539000
3000
les crèches n'avaient pas de contrat,
09:17
should have been operating without any constraints.
229
542000
3000
elles devaient opérer sans contraintes.
09:20
But that's not right.
230
545000
2000
Mais ce n'est pas tout à fait juste.
09:22
They were operating with social constraints
231
547000
2000
Elles opéraient avec des contraintes sociales
09:24
rather than contractual ones.
232
549000
2000
plutôt que des contraintes contractuelles.
09:26
And critically, the social constraints
233
551000
2000
Ce qui est capital, c'est que les contraintes sociales
09:28
created a culture that was more generous
234
553000
3000
ont créé une culture plus généreuse
09:31
than the contractual constraints did.
235
556000
2000
que ce qu'ont fait les contraintes contractuelles.
09:33
So Gneezy and Rustichini run this experiment for a dozen weeks --
236
558000
3000
Donc, Gneezy et Rustichini mènent cette expérience pendant une douzaine de semaines -
09:36
run the fine for a dozen weeks --
237
561000
2000
maintiennent l'amende pendant une douzaine de semaines -
09:38
and then they say, "Okay, that's it. All done; fine."
238
563000
3000
et ils déclarent ensuite, "OK, c'est terminé. Tout s'est bien passé."
09:41
And then a really interesting thing happens:
239
566000
2000
Il se passe ensuite quelque chose de très intéressant.
09:43
Nothing changes.
240
568000
3000
Rien ne change.
09:46
The culture that got broken by the fine
241
571000
3000
La culture qui avait été détériorée par l'amende
09:49
stayed broken when the fine was removed.
242
574000
3000
est restée détériorée quand l'amende a été retirée.
09:52
Not only are economic motivations
243
577000
3000
Non seulement les motivations économiques
09:55
and intrinsic motivations
244
580000
2000
et les motivations intrinsèques
09:57
incompatible,
245
582000
2000
sont incompatibles,
09:59
that incompatibility
246
584000
2000
mais cette incompatibilité
10:01
can persist over long periods.
247
586000
3000
peut persister sur de longues périodes.
10:04
So the trick
248
589000
2000
Donc l'astuce
10:06
in designing these kinds of situations
249
591000
2000
quand on envisage ce genre de situation
10:08
is to understand where you're relying on
250
593000
3000
est de comprendre à quel moment on peut compter sur
10:11
the economic part of the bargain -- as with the parents paying the teachers --
251
596000
3000
la partie économique du contrat - comme quand les parents payent les éducateurs -
10:14
and when you're relying on the social part of the bargain,
252
599000
3000
et à quel moment on peut compter sur la partie sociale du contrat,
10:17
when you're really designing for generosity.
253
602000
3000
lorsqu'on s'adresse réellement à la générosité.
10:20
This brings me back to the LOLcats
254
605000
3000
Cela me ramène aux LOLcats
10:23
and to Ushahidi.
255
608000
2000
et à Ushahidi.
10:25
This is, I think, the range that matters.
256
610000
2000
Voici, je pense, l'écart qui compte.
10:27
Both of these rely on cognitive surplus.
257
612000
2000
Ces deux phénomènes reposent sur le surplus cognitif.
10:29
Both of these design for the assumption
258
614000
2000
Ils partent tous deux du présupposé
10:31
that people like to create and we want to share.
259
616000
3000
que les gens aiment créer et que nous voulons partager.
10:34
Here is the critical difference between these:
260
619000
3000
Voici la différence critique entre les deux.
10:39
LOLcats is communal value.
261
624000
3000
Les LOLcats, c'est de la valeur communautaire.
10:42
It's value created by the participants
262
627000
2000
C'est de la valeur créée par les participants
10:44
for each other.
263
629000
2000
entre eux.
10:46
Communal value on the networks we have
264
631000
3000
La valeur communautaire, sur les réseaux que nous connaissons,
10:49
is everywhere --
265
634000
2000
est partout.
10:51
every time you see a large aggregate
266
636000
2000
Chaque fois que vous voyez un grand ensemble
10:53
of shared, publicly available data,
267
638000
3000
de données partagées et disponibles publiquement,
10:56
whether it's photos on Flickr
268
641000
2000
que ça soit des photos sur Flicker,
10:58
or videos on Youtube or whatever.
269
643000
2000
des vidéos sur Youtube ou quoi que ce soit.
11:00
This is good. I like LOLcats as much as the next guy,
270
645000
2000
C'est appréciable. J'aime les LOLcats comme tout le monde,
11:02
maybe a little more even,
271
647000
2000
peut-être même un petit peu plus.
11:04
but this is also
272
649000
3000
Mais c'est aussi
11:07
a largely solved problem.
273
652000
2000
un problème en grande partie résolu.
11:09
I have a hard time envisioning a future
274
654000
2000
J'ai du mal à me représenter un avenir
11:11
in which someone is saying,
275
656000
2000
dans lequel quelqu'un dit :
11:13
"Where, oh where, can I find a picture
276
658000
2000
"Où, mais où, puis-je trouver une photo
11:15
of a cute cat?"
277
660000
2000
d'un chat tout mignon ?"
11:17
Ushahidi, by contrast,
278
662000
2000
Ushahidi, par contraste,
11:19
is civic value.
279
664000
2000
constitue une valeur civique.
11:21
It's value created by the participants
280
666000
2000
C'est une valeur créée par les participants,
11:23
but enjoyed by society as a whole.
281
668000
2000
mais qui profite à la société dans sa globalité.
11:25
The goals set out by Ushahidi
282
670000
2000
Les objectifs fixés par Ushahidi
11:27
are not just to make life better
283
672000
2000
ne se limitent pas à rendre la vie meilleure
11:29
for the participants,
284
674000
2000
à ses participants,
11:31
but to make life better for everyone in the society
285
676000
3000
ils visent une vie meilleure pour chaque individu de la société
11:34
in which Ushahidi is operating.
286
679000
2000
dans laquelle Ushahidi opère.
11:36
And that kind of civic value
287
681000
3000
Ce type de valeur civique
11:39
is not just a side effect
288
684000
2000
n'est pas un simple effet secondaire
11:41
of opening up to human motivation.
289
686000
3000
du fait de s'ouvrir à la motivation humaine.
11:44
It really is going to be a side effect
290
689000
2000
En réalité, ça sera un effet secondaire
11:46
of what we, collectively,
291
691000
2000
de ce que nous faisons collectivement
11:48
make of these kinds of efforts.
292
693000
3000
de ce type d'effort.
11:51
There are a trillion
293
696000
2000
Il y a 1000 milliards
11:53
hours a year
294
698000
2000
d'heures par an
11:55
of participatory value
295
700000
2000
de valeur participative
11:57
up for grabs.
296
702000
2000
qui nous tendent les bras.
11:59
That will be true year-in and year-out.
297
704000
3000
Cela continuera à être vrai année après année.
12:02
The number of people who are going to be able
298
707000
2000
Le nombre de gens qui auront la possibilité
12:04
to participate in these kinds of projects
299
709000
2000
de participer à ce genre de projets
12:06
is going to grow,
300
711000
2000
va augmenter.
12:08
and we can see that organizations
301
713000
3000
Nous pouvons constater que les organisations
12:11
designed around a culture of generosity
302
716000
2000
conçues autour d'une culture de la générosité
12:13
can achieve incredible effects
303
718000
2000
peuvent atteindre des résultats incroyables
12:15
without an enormous amount of contractual overhead --
304
720000
3000
sans nécessiter un énorme préalable contractuel.
12:18
a very different model
305
723000
2000
Un modèle très différent
12:20
than our default model for large-scale group action in the 20th century.
306
725000
3000
de notre modèle par défaut d'action groupée à grande échelle au 20e siècle.
12:24
What's going to make the difference here
307
729000
3000
Ce qui fait la différence ici
12:27
is what Dean Kamen said,
308
732000
3000
c'est ce qu'a dit Dean Kamen,
12:30
the inventor and entrepreneur.
309
735000
2000
l'inventeur et entrepreneur.
12:32
Kamen said, "Free cultures get what they celebrate."
310
737000
3000
Kamen a dit : "Les cultures libres récoltent ce qu'elles célèbrent."
12:36
We've got a choice before us.
311
741000
3000
Nous avons un choix devant nous.
12:39
We've got this trillion hours a year.
312
744000
2000
Nous avons ces 1000 milliards d'heures par an.
12:41
We can use it to crack each other up, and we're going to do that.
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746000
3000
On peut les utiliser pour se faire marrer les uns les autres, et c'est ce qu'on va faire.
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That, we get for free.
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749000
2000
Ça, on l'a quoi qu'il arrive.
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But we can also celebrate
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751000
2000
Mais nous pouvons aussi célébrer,
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and support and reward the people
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753000
2000
soutenir, récompenser les gens
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trying to use cognitive surplus
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755000
2000
qui essaient d'utiliser le surplus cognitif
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to create civic value.
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757000
2000
pour créer de la valeur civique.
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And to the degree we're going to do that, to the degree we're able to do that,
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759000
3000
Selon le degré où on va le faire, selon le degré où nous serons capables de le faire,
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we'll be able to change society.
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762000
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nous pourrons changer la société.
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Thank you very much.
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764000
2000
Merci beaucoup.
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