TEDGlobal 2010
Ethan Zuckerman: Listening to global voices
Ethan Zuckerman : Écouter les voix mondiales
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Bien sûr, le web connecte le monde, mais la plupart d'entre nous finissons par n'entendre parler que de gens qui nous ressemblent. Ethan Zuckerman, blogueur et technologue veut aider à partager les histoires du monde entier. Il parle de stratégies habiles pour ouvrir votre monde Twitter et lire les informations dans des langues que vous ne connaissez même pas.
Ethan Zuckerman - Blogger, digital visionary
Ethan Zuckerman studies how the world -- the whole world -- uses new media to share information and moods across cultures, languages and platforms. Full bio
Ethan Zuckerman studies how the world -- the whole world -- uses new media to share information and moods across cultures, languages and platforms. Full bio
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00:15
I'm an American, which means, generally,
0
0
3000
Je suis Américain, ce qui signifie, en général,
00:18
I ignore football unless it involves
1
3000
2000
que j'ignore le football sauf s'il implique
00:20
guys my size or Bruno's size
2
5000
2000
les gars de ma taille ou de celle de Bruno
00:22
running into each other at extremely high speeds.
3
7000
3000
qui se rentrent dedans à des vitesses extrêmement élevées.
00:25
That said, it's been really hard
4
10000
2000
Cela dit, il a été vraiment dur
00:27
to ignore football
5
12000
2000
d'ignorer le football
00:29
for the last couple of weeks.
6
14000
2000
ces deux dernières semaines.
00:31
I go onto Twitter, there are all these strange words that I've never heard before:
7
16000
3000
Sur Twitter, il y a des mots étranges que je n'ai jamais entendus:
00:34
FIFA, vuvuzela,
8
19000
2000
FIFA, vuvuzela,
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weird jokes about octopi.
9
21000
2000
des blagues étranges au sujet de poulpes.
00:38
But the one that's really been sort of stressing me out,
10
23000
2000
Mais ce qui m'a vraiment déconcerté,
00:40
that I haven't been able to figure out,
11
25000
2000
que je n'ai pas compris,
00:42
is this phrase "Cala a boca, Galvao."
12
27000
2000
c'est cette expression "Cala a boca, Galvao."
00:44
If you've gone onto Twitter in the last couple of weeks,
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29000
2000
Si vous êtes allé sur Twitter ces 2 dernières semaines,
00:46
you've probably seen this.
14
31000
2000
vous l'avez probablement vue.
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It's been a major trending topic.
15
33000
2000
Elle a été un des sujets tendance.
00:50
Being a monolingual American, I obviously don't know what the phrase means.
16
35000
3000
En tant qu'Américain monolingue, je ne sais pas ce que ça signifie.
00:53
So I went onto Twitter,
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38000
2000
Je suis donc allé sur Twitter,
00:55
and I asked some people if they could explain to me "Cala a boca, Galvao."
18
40000
3000
et j'ai demandé à des gens de m'expliquer "Cala a boca, Galvao."
00:58
And fortunately, my Brazilian friends
19
43000
2000
Et heureusement, mes amis brésiliens
01:00
were more than ready to help.
20
45000
2000
étaient plus que prêts à aider.
01:02
They explained that the Galvao bird
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47000
3000
Ils ont expliqué que l'oiseau Galvao
01:05
is a rare and endangered parrot
22
50000
2000
est un perroquet rare, en voie de disparition,
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that's in terrible, terrible danger.
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52000
2000
terriblement en danger.
01:09
In fact, I'll let them tell you a bit more about it.
24
54000
2000
Je leur cède la parole.
01:11
Narrator: A word about Galvao, a very rare kind of bird
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56000
3000
Narrateur: Un mot sur le galvao, un oiseau très rare
01:14
native to Brazil.
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59000
2000
originaire du Brésil.
01:16
Every year, more than 300,000 Galvao birds
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61000
3000
Chaque année, plus de 300.000 oiseaux galvans
01:19
are killed during Carnival parades.
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64000
2000
sont tués lors des parades du Carnaval.
01:21
Ethan Zuckerman: Obviously, this is a tragic situation,
29
66000
2000
E. Zuckerman: La situation est tragique,
01:23
and it actually gets worse.
30
68000
2000
et même pire.
01:25
It turns out that, not only is the Galvao parrot
31
70000
2000
Non seulement le perroquet galvan
01:27
very attractive, useful for headdresses,
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72000
3000
est attrayant, utile pour les coiffures,
01:30
it evidently has certain hallucinogenic properties,
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75000
3000
mais il a des propriétés hallucinogènes,
01:33
which means that there's a terrible problem
34
78000
2000
ce qui signifie qu'il y a un terrible problème
01:35
with Galvao abuse.
35
80000
2000
avec l'abus de galvao.
01:37
Some sick and twisted people have found themselves snorting Galvao.
36
82000
3000
Certains pervers sniffent du galvao.
01:40
And it's terribly endangered.
37
85000
2000
C'est une espèce terriblement menacée.
01:42
The good news about this is that the global community --
38
87000
2000
La bonne nouvelle est que la communauté internationale
01:44
again, my Brazilian friends tell me --
39
89000
2000
- aux dires de mes amis brésiliens -
01:46
is pitching in to help out.
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91000
2000
vient à la rescousse.
01:48
It turns out that Lady Gaga
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93000
2000
Il se trouve que Lady Gaga
01:50
has released a new single --
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95000
2000
a sorti un nouveau single
01:52
actually five or six new singles, as near as I can tell --
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97000
3000
- et même 5 ou 6, pour autant que je puisse en juger -
01:55
titled "Cala a boca, Galvao."
44
100000
2000
intitulés "Cala a boca, Galvao."
01:57
And my Brazilian friends tell me that
45
102000
2000
Et mes amis brésiliens me disent que
01:59
if I just tweet the phrase "Cala a boca, Galvao,"
46
104000
2000
si je tweete l'expression "Cala a boca, Galvao,"
02:01
10 cents will be given
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106000
2000
10 cents seront versés
02:03
to a global campaign
48
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2000
à une campagne mondiale
02:05
to save this rare and beautiful bird.
49
110000
3000
pour sauver cette belle et rare espèce.
02:08
Now, most of you have figured out that this was a prank,
50
113000
2000
La plupart d'entre vous l'ont compris: c'est un canulard,
02:10
and actually a very, very good one.
51
115000
2000
et un très, très bon.
02:12
"Cala a boca, Galvao" actually means something very different.
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117000
2000
"Cala a boca, Galvao", en réalité, ça signifie,
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In Portugese, it means "Shut your mouth, Galvao."
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119000
3000
en portugais, "Ferme ta gueule, Galvao."
02:17
And it specifically refers to this guy, Galvao Bueno,
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122000
3000
Ça s'adresse à Galvão Bueno,
02:20
who's the lead soccer commentator
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125000
2000
le commentateur vedette de football
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for Rede Globo.
56
127000
2000
pour Rede Globo.
02:24
And what I understand from my Brazilian friends
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129000
2000
Et à ce que mes amis brésiliens me disent,
02:26
is that this guy is just a cliche machine.
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131000
3000
ce mec est une machine à clichés.
02:29
He can ruin the most interesting match
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134000
3000
Il peut gâcher le match le plus intéressant
02:32
by just spouting cliche again and again and again.
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137000
2000
en balançant cliché après cliché.
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So Brazilians went to that first match
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139000
2000
Et les Brésiliens sont allés à ce premier match
02:36
against North Korea,
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141000
2000
contre la Corée du Nord,
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put up this banner, started a Twitter campaign
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143000
2000
ont placé cette bannière, lancé une campagne Twitter
02:40
and tried to convince the rest of us
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145000
2000
et essayé de convaincre le reste d'entre nous
02:42
to tweet the phrase: "Cala a boca, Galvao."
65
147000
2000
de tweeter "Cala a boca, Galvao."
02:44
And in fact, were so successful at this
66
149000
3000
Et ils ont si bien réussi
02:47
that it topped Twitter for two weeks.
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152000
2000
que ce tweet a été le plus populaire pendant 2 semaines.
02:49
Now there's a couple --
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154000
2000
Il y a une ou deux leçons
02:51
there's a couple of lessons that you can take from this.
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156000
3000
qu'on peut tirer de cette histoire.
02:54
And the first lesson, which I think is a worthwhile one,
70
159000
3000
La première - elle vaut le coup -
02:57
is that you cannot go wrong
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162000
2000
c'est qu'on ne peut pas se tromper
02:59
asking people to be active online,
72
164000
2000
en demandant aux gens d'être actifs en ligne,
03:01
so long as activism just means retweeting a phrase.
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166000
3000
tant que ça signifie simplement retweeter une phrase.
03:04
So as long as activism is that simple,
74
169000
2000
Tant que le militantisme est aussi simple,
03:06
it's pretty easy to get away with.
75
171000
2000
on s'en sort assez facilement.
03:08
The other thing you can take from this, by the way,
76
173000
2000
L'autre chose qu'on peut retirer de cette histoire, d'ailleurs,
03:10
is that there are a lot of Brazilians on Twitter.
77
175000
3000
c'est qu'il y a beaucoup de Brésiliens sur Twitter.
03:13
There's more than five million of them.
78
178000
2000
Ils sont plus de cinq millions.
03:15
As far as national representation,
79
180000
2000
Si on prend la représentation nationale,
03:17
11 percent of Brazilian internet users are on Twitter.
80
182000
3000
11 % des internautes brésiliens sont sur Twitter.
03:20
That's a much higher number than in the U.S. or U.K.
81
185000
3000
C'est bien plus qu'aux États-Unis ou au Royaume-Uni.
03:23
Next to Japan,
82
188000
2000
Derrière le Japon,
03:25
it's the second most represented by population.
83
190000
3000
c'est le pays le mieux représenté proportionnellement à sa population.
03:28
Now if you're using Twitter or other social networks,
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193000
2000
Si vous utilisez Twitter
03:30
and you didn't realize
85
195000
2000
et que vous ne vous êtes pas rendu compte
03:32
this was a space with a lot of Brazilians in it,
86
197000
2000
qu'il y beaucoup de Brésiliens,
03:34
you're like most of us.
87
199000
2000
vous êtes comme la plupart d'entre nous.
03:36
Because what happens on a social network
88
201000
2000
Parce que ce qui se passe sur un réseau social
03:38
is you interact with the people
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203000
2000
c'est qu'on interagit avec les gens
03:40
that you have chosen to interact with.
90
205000
2000
avec lesquels on a choisi d'interagir.
03:42
And if you are like me, a big, geeky, white, American guy,
91
207000
3000
Et si vous êtes comme moi, un gros geek, américain et blanc,
03:45
you tend to interact with a lot of other geeky, white, American guys.
92
210000
3000
vous interagissez avec d'autres geeks, américains et blancs.
03:48
And you don't necessarily have the sense
93
213000
2000
Et vous n'avez pas nécessairement l'impression
03:50
that Twitter is in fact a very heavily Brazilian space.
94
215000
2000
que Twitter est très brésilien.
03:52
It's also extremely surprising to many Americans,
95
217000
3000
Il est aussi, à la surprise de nombreux Américains,
03:55
a heavily African-American space.
96
220000
3000
très afro-américain.
03:58
Twitter recently did some research.
97
223000
2000
Twitter a récemment mené des recherches.
04:00
They looked at their local population.
98
225000
2000
Ils ont étudié la population locale.
04:02
They believe that 24 percent
99
227000
2000
Ils estiment que 24 %
04:04
of American Twitter users are African-American.
100
229000
2000
des utilisateurs américains de Twitter sont afro-américains.
04:06
That's about twice as high as African-Americans
101
231000
2000
C'est 2 fois la proportion des Afro-Américains
04:08
are represented in the population.
102
233000
2000
dans la population.
04:10
And again, that was very shocking to many Twitter users,
103
235000
2000
C'est un choc pour de nombreux utilisateurs,
04:12
but it shouldn't be.
104
237000
2000
mais ça ne devrait pas l'être.
04:14
And the reason it shouldn't be is that on any day
105
239000
2000
Parce que, tous les jours,
04:16
you can go into Trending Topics.
106
241000
2000
si on regarde les sujets tendance,
04:18
And you tend to find topics
107
243000
2000
on y trouve des sujets
04:20
that are almost entirely African-American conversations.
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245000
3000
qui sont presque entièrement des conversations afro-américaines.
04:24
This was a visualization done by Fernando Viegas
109
249000
2000
Voici une visualisation réalisée par Fernando Viegas
04:26
and Martin Wattenberg,
110
251000
2000
et Martin Wattenberg,
04:28
two amazing visualization designers,
111
253000
2000
deux fabuleux concepteurs de visualisations,
04:30
who looked at
112
255000
2000
qui ont examiné
04:32
a weekend's worth of Twitter traffic
113
257000
2000
l'équivalent d'un week-end de trafic sur Twitter
04:34
and essentially found that a lot of these trending topics
114
259000
2000
et ont constaté que beaucoup de ces sujets tendance
04:36
were basically segregated conversations --
115
261000
3000
étaient des conversations communautaires
04:39
and in ways that you wouldn't expect.
116
264000
2000
- et d'une manière qu'on ne soupçonnerait pas.
04:41
It turns out that oil spill is a mostly white conversation,
117
266000
3000
La marée noire est une conversation en majorité blanche;
04:44
that cookout
118
269000
2000
le barbecue,
04:46
is a mostly black conversation.
119
271000
2000
en majorité noire.
04:48
And what's crazy about this is that
120
273000
2000
Ce qui est fou là-dedans,
04:50
if you wanted to mix up who you were seeing on Twitter,
121
275000
3000
c'est que pour diversifier ses contacts sur Twitter,
04:53
it's literally a quick click away.
122
278000
3000
il n'y a littéralement qu'un clic à faire.
04:56
You click on that cookout tag, there an entirely different conversation
123
281000
2000
Vous cliquez sur un tag et il y a une conversation différente
04:58
with different people participating in it.
124
283000
3000
avec des participants différents.
05:01
But generally speaking, most of us don't.
125
286000
2000
Mais la plupart d'entre nous ne le faisons pas.
05:03
We end up within these filter bubbles, as my friend Eli Pariser calls them,
126
288000
3000
Nous nous retrouvons dans ces bulles filtres, comme Eli Pariser les appelle,
05:06
where we see the people we already know
127
291000
2000
où nous voyons les gens que nous connaissons
05:08
and the people who are similar to the people we already know.
128
293000
3000
et des gens semblables à eux.
05:11
And we tend not to see that wider picture.
129
296000
3000
Et nous ne voyons pas au-delà.
05:14
Now for me, I'm surprised by this,
130
299000
3000
Moi, ça me surprend,
05:17
because this wasn't how the internet was supposed to be.
131
302000
3000
parce que l'Internet n'était pas censé être comme ça.
05:20
If you go back into the early days of the internet,
132
305000
2000
Si vous remontez aux premiers jours de l'Internet,
05:22
when cyber-utopians like Nick Negroponte
133
307000
3000
quand des cyberutopistes comme N. Negroponte
05:25
were writing big books like "Being Digital,"
134
310000
2000
écrivaient des livres comme "L'homme numérique",
05:27
the prediction was that the internet
135
312000
2000
la prédiction était que l'Internet
05:29
was going to be an incredibly powerful force
136
314000
2000
serait une force puissante
05:31
to smooth out cultural differences,
137
316000
3000
pour aplanir les différences culturelles,
05:34
to put us all on a common field of one fashion or another.
138
319000
3000
nous mettre tous sur un terrain commun.
05:37
Negroponte started his book with a story
139
322000
3000
Negroponte commençait son livre avec une histoire
05:40
about how hard it is to build connections
140
325000
2000
sur la difficulté d'établir des liens
05:42
in the world of atoms.
141
327000
2000
dans le monde des atomes.
05:44
He's at a technology conference in Florida.
142
329000
2000
Il est à une conférence sur la technologie en Floride.
05:46
And he's looking at something really, truly absurd,
143
331000
3000
Et il voit quelque chose de vraiment absurde:
05:49
which is bottles of Evian water on the table.
144
334000
3000
des bouteilles d'eau Evian sur la table.
05:52
And Negroponte says this is crazy.
145
337000
2000
Et Negroponte dit que c'est fou.
05:54
This is the old economy.
146
339000
2000
C'est l'économie du passé,
05:56
It's the economy of moving these
147
341000
2000
l'économie basée sur le déplacement
05:58
heavy, slow atoms over long distances that's very difficult to do.
148
343000
3000
d'atomes lourds et lents. C'est très difficile.
06:01
We're heading to the future of bits,
149
346000
2000
Nous nous dirigeons vers un avenir de bits,
06:03
where everything is speedy, it's weightless.
150
348000
2000
où tout est rapide, sans poids,
06:05
It can be anywhere in the world at any time.
151
350000
2000
est n'importe où n'importe quand.
06:07
And it's going to change the world as we know it.
152
352000
3000
Et ça va changer le monde que nous connaissons.
06:10
Now, Negroponte has been right about a lot of things.
153
355000
2000
Negroponte a eu souvent raison mais
06:12
He's totally wrong about this one.
154
357000
2000
il a tout à fait tort à ce sujet.
06:14
It turns out that in many cases
155
359000
2000
Dans de nombreux cas,
06:16
atoms are much more mobile than bits.
156
361000
3000
les atomes sont beaucoup plus mobiles que les bits.
06:19
If I walk into a store in the United States,
157
364000
2000
Si j'entre dans un magasin aux États-Unis,
06:21
it's very, very easy for me to buy water
158
366000
3000
Il est très facile pour moi d'acheter de l'eau
06:24
that's bottled in Fiji,
159
369000
2000
mise en bouteilles dans les îles Fidji,
06:26
shipped at great expense to the United States.
160
371000
2000
expédiée à grands frais aux États-Unis.
06:28
It's actually surprisingly hard
161
373000
3000
Et c'est étonnamment difficile
06:31
for me to see a Fijian feature film.
162
376000
2000
pour moi de voir un long métrage fidjien.
06:33
It's really difficult for me to listen to Fijian music.
163
378000
3000
C'est vraiment difficile pour moi d'écouter de la musique fidjienne,
06:36
It's extremely difficult for me to get Fijian news,
164
381000
3000
extrêmement difficile d'avoir des nouvelles des Fidji,
06:39
which is strange, because actually there's an enormous amount going on in Fiji.
165
384000
3000
ce qui est étrange, parce qu'il s'en passe des choses.
06:42
There's a coup government. There's a military government.
166
387000
2000
Il y a eu un coup d'État, un gouvernement militaire.
06:44
There's crackdowns on the press.
167
389000
2000
Il y a une répression sur la presse.
06:46
It's actually a place that we probably should
168
391000
2000
C'est un lieu auquel nous devrions
06:48
be paying attention to at the moment.
169
393000
2000
prêter attention en ce moment.
06:50
Here's what I think is going on.
170
395000
2000
Ce que je pense,
06:52
I think that we tend to look a lot
171
397000
2000
c'est que nous avons tendance à regarder
06:54
at the infrastructure
172
399000
2000
l'infrastructure
06:56
of globalization.
173
401000
2000
de la mondialisation,
06:58
We look at the framework that makes it possible
174
403000
2000
le cadre qui permet
07:00
to live in this connected world.
175
405000
2000
de vivre dans ce monde connecté.
07:02
And that's a framework that includes things like airline routes.
176
407000
3000
C'est un cadre qui inclut les couloirs aériens,
07:05
It includes things like the Internet cables.
177
410000
2000
l'Internet par le câble.
07:07
We look at a map like this one,
178
412000
2000
Nous regardons une carte comme celle-ci,
07:09
and it looks like the entire world is flat
179
414000
3000
et il semble que le monde est plat,
07:12
because everything is a hop or two away.
180
417000
2000
que tout est à la portée d'un saut ou deux.
07:14
You can get on a flight in London,
181
419000
2000
On peut prendre un avion à Londres,
07:16
you can end up in Bangalore later today.
182
421000
2000
se retrouver à Bangalore dans la soirée.
07:18
Two hops, you're in Suva, the capitol of Fiji.
183
423000
2000
Deux sauts et on est à Suva, la capitale des Fidji.
07:20
It's all right there.
184
425000
2000
Tout est là.
07:22
When you start looking at what actually
185
427000
2000
Quand on commence à regarder
07:24
flows on top of these networks,
186
429000
2000
ce qui circule par ces réseaux,
07:26
you get a very different picture.
187
431000
2000
on obtient une image très différente.
07:28
You start looking at how
188
433000
2000
On commence à voir comment
07:30
the global plane flights move,
189
435000
2000
le trafic aérien mondial s'organise,
07:32
and you suddenly discover that the world isn't even close to flat.
190
437000
2000
et on découvre que le monde est très loin d'être plat.
07:34
It's extremely lumpy.
191
439000
2000
Il est extrêmement bosselé.
07:36
There are parts of the world that are very, very well connected.
192
441000
2000
Il y a des parties du monde qui sont très, très bien reliées.
07:38
There's basically a giant pathway in the sky
193
443000
2000
Il y a une route géante dans le ciel
07:40
between London and New York.
194
445000
2000
entre Londres et New York.
07:42
but look at this map, and you can watch this
195
447000
2000
Mais regardez cette carte
07:44
for, you know, two or three minutes.
196
449000
2000
pendant deux ou trois minutes.
07:46
You won't see very many planes
197
451000
2000
Vous ne verrez pas beaucoup d'avions
07:48
go from South America to Africa.
198
453000
2000
aller de l'Amérique du Sud à l'Afrique.
07:50
And you'll discover that there are parts of the globe
199
455000
2000
Il y a des parties du globe
07:52
that are systematically cut off.
200
457000
2000
qui sont systématiquement en dehors.
07:54
When we stop looking at the infrastructure that makes connection possible,
201
459000
3000
Quand on cesse de regarder l'infrastructure qui rend possible la connexion,
07:57
and we look at what actually happens,
202
462000
3000
et qu'on regarde ce qui se passe réellement,
08:00
we start realizing that the world doesn't work quite the same way
203
465000
2000
on se rend compte que le monde ne fonctionne pas tout à fait
08:02
that we think it does.
204
467000
2000
comme on le pense.
08:04
So here's the problem that I've been interested in
205
469000
2000
Voici le problème qui m'a intéressé
08:06
in the last decade or so.
206
471000
3000
dans la dernière décennie.
08:09
The world is, in fact, getting more global.
207
474000
2000
Le monde est de plus en plus mondialisé.
08:11
It's getting more connected.
208
476000
2000
Il devient de plus en plus connecté.
08:13
More of problems are global in scale.
209
478000
2000
Plus de problèmes sont d'envergure mondiale.
08:15
More of our economics is global in scale.
210
480000
2000
Notre économie est de plus en plus mondiale.
08:17
And our media is less global by the day.
211
482000
3000
Nos médias, de moins en moins mondiaux.
08:20
If you watched a television broadcast in the United States in the 1970s,
212
485000
3000
Si vous regardiez la télévision aux États-Unis dans les années 1970,
08:23
35 to 40 percent of it would have been international news
213
488000
3000
35 à 40 % des informations au journal du soir
08:26
on a nightly new broadcast.
214
491000
2000
étaient internationales.
08:28
That's down to about 12 to 15 percent.
215
493000
3000
Aujourd'hui, leur part est d'environ 12 à 15%,
08:31
And this tends to give us a very distorted view of the world.
216
496000
3000
ce qui nous donne une vision très déformée du monde.
08:34
Here's a slide that Alisa Miller showed at a previous TED Talk.
217
499000
3000
Voici une diapositive qu'Alisa Miller a montrée à un TED Talk.
08:37
Alisa's the president of Public Radio International.
218
502000
3000
Alisa est la présidente de Public Radio International.
08:40
And she made a cartogram, which is basically a distorted map
219
505000
3000
Elle a fait un cartogramme,
08:43
based on what American
220
508000
2000
une carte déformée
08:45
television news casts
221
510000
2000
de ce que les journaux télévisés américains
08:47
looked at for a month.
222
512000
2000
ont couvert en un mois.
08:49
And you see that when you distort a map based on attention,
223
514000
3000
Quand on déforme une carte selon l'attention,
08:52
the world within American television news
224
517000
2000
le monde vu par les nouvelles
08:54
is basically reduced to
225
519000
2000
est réduit à
08:56
this giant bloated U.S.
226
521000
2000
ce géant américain gonflé
08:58
and a couple of other countries which we've invaded.
227
523000
2000
et 2 ou 3 autres pays que nous avons envahis.
09:00
And that's basically what our media is about.
228
525000
3000
C'est ce que nous proposent nos médias.
09:03
And before you conclude that this is just a function of American TV news --
229
528000
3000
Ne croyez pas que ça ne concerne que la télévision américaine
09:06
which is dreadful, and I agree that it's dreadful --
230
531000
3000
- qui est épouvantable, je suis d'accord -
09:09
I've been mapping elite media like the New York Times,
231
534000
2000
j'ai cartographié des médias comme le New York Times,
09:11
and I get the same thing.
232
536000
2000
et j'obtiens la même chose.
09:13
When you look at the New York Times, you look at other elite media,
233
538000
2000
Quand vous regardez le New York Times et d'autres,
09:15
what you largely get are pictures of very wealthy nations
234
540000
3000
vous obtenez, en grande partie, des images de pays très riches
09:18
and the nations we've invaded.
235
543000
2000
et des nations que nous avons envahies.
09:20
It turns out that new media
236
545000
2000
Les nouveaux médias
09:22
isn't necessarily helping us all that much.
237
547000
2000
ne nous aident pas tant que ça.
09:24
Here's a map made by Mark Graham
238
549000
2000
Voici une carte de Mark Graham
09:26
who's down the street at the Oxford Internet Institute.
239
551000
2000
qui travaille à l'Oxford Internet Institute.
09:28
A this is a map of articles in Wikipedia
240
553000
2000
C'est une carte d'articles dans Wikipédia
09:30
that have been geo-coded.
241
555000
2000
qui ont été géocodés.
09:32
And you'll notice that there's a very heavy bias
242
557000
2000
Et il y a une distorsion très forte en direction
09:34
towards North America and Western Europe.
243
559000
3000
de l'Amérique du Nord et de l'Europe occidentale.
09:37
Even within Wikipedias,
244
562000
2000
Même dans les encyclopédies
09:39
where we're creating their own content online,
245
564000
2000
dont nous créons le contenu en ligne,
09:41
there's a heavy bias towards the place where
246
566000
2000
il y a une forte distorsion vers l'endroit où
09:43
a lot of the Wikipedia authors are based,
247
568000
2000
une grande partie des auteurs Wikipédia se trouvent,
09:45
rather than to the rest of the world.
248
570000
2000
plutôt que vers le reste du monde.
09:47
In the U.K., you can get up,
249
572000
2000
Au Royaume-Uni, vous pouvez vous lever,
09:49
you can pick up your computer when you get out of this session,
250
574000
2000
prendre votre ordinateur en sortant d'ici,
09:51
you could read a newspaper from India or from Australia,
251
576000
2000
et aller lire un journal indien ou australien,
09:53
from Canada, God forbid from the U.S.
252
578000
3000
canadien, à Dieu ne plaise américain.
09:56
You probably won't.
253
581000
2000
Vous ne le ferez probablement pas.
09:58
If you look at online media consumption --
254
583000
2000
Si on regarde la consommation des médias en ligne
10:00
in this case, in the top 10 users of the internet --
255
585000
3000
dans les 10 pays qui utilisent le plus l'Internet,
10:03
more than 95 percent of the news readership
256
588000
2000
plus de 95 % des informations lues
10:05
is on domestic news sites.
257
590000
2000
se trouvent sur les sites des médias nationaux.
10:07
It's one of these rare cases where the U.S. is actually slightly better than [the U.K.],
258
592000
3000
C'est un des rares cas où les États-Unis font mieux que le Canada,
10:10
because we actually like reading your media,
259
595000
2000
parce que nous aimons lire vos médias,
10:12
rather than vice versa.
260
597000
2000
mais l'inverse est moins vrai.
10:14
So all of this starts leading me
261
599000
2000
Donc, tout cela me fait penser
10:16
to think that we're in a state that I refer to
262
601000
2000
que nous sommes dans un état
10:18
as imaginary cosmopolitanism.
263
603000
2000
de cosmopolitisme imaginaire.
10:20
We look at the internet.
264
605000
2000
Nous regardons l'Internet.
10:22
We think we're getting this wide view of the globe.
265
607000
3000
Nous pensons avoir une vision large du monde.
10:25
We occasionally stumble onto a page in Chinese,
266
610000
2000
Il nous arrive de tomber sur une page en chinois,
10:27
and we decide that we do in fact have the greatest technology ever built
267
612000
3000
et nous en concluons que nous possédons une technologie formidable
10:30
to connect us to the rest of the world.
268
615000
2000
pour nous relier au reste du monde.
10:32
And we forget that most of the time
269
617000
2000
Et nous oublions que la plupart du temps
10:34
we're checking Boston Red Sox scores.
270
619000
3000
nous vérifions les scores des Boston Red Sox.
10:37
So this is a real problem --
271
622000
2000
C'est un vrai problème,
10:39
not just because the Red Sox are having a bad year --
272
624000
3000
et pas seulement parce que les Red Sox ont une mauvaise année.
10:42
but it's a real problem because,
273
627000
2000
C'est un vrai problème parce que,
10:44
as we're discussing here at TED,
274
629000
2000
comme nous en discutons ici, à TED,
10:46
the real problems in the world
275
631000
2000
les vrais problèmes dans le monde
10:48
the interesting problems to solve
276
633000
2000
les problèmes intéressants à résoudre
10:50
are global in scale and scope,
277
635000
2000
sont de portée mondiale.
10:52
they require global conversations
278
637000
2000
Il faut des conversations mondiales
10:54
to get to global solutions.
279
639000
2000
pour arriver à des solutions mondiales.
10:56
This is a problem we have to solve.
280
641000
2000
C'est un problème que nous devons résoudre.
10:58
So here's the good news.
281
643000
2000
Voici la bonne nouvelle.
11:00
For six years, I've been hanging out with these guys.
282
645000
2000
Pendant six ans, j'ai traîné avec ces gens,
11:02
This is a group called Global Voices.
283
647000
2000
un groupe appelé Global Voices,
11:04
This is a team of bloggers from around the world.
284
649000
2000
une équipe de blogueurs du monde entier.
11:06
Our mission was to fix the world's media.
285
651000
3000
Notre mission était d'arranger les médias.
11:09
We started in 2004.
286
654000
2000
Nous avons commencé en 2004.
11:11
You might have noticed, we haven't done all that well so far.
287
656000
2000
Nous n'avons pas si bien réussi jusqu'ici.
11:13
Nor do I think we are by ourselves,
288
658000
2000
Je ne pense pas non plus qu'à nous seuls
11:15
actually going to solve the problem.
289
660000
2000
nous allons résoudre le problème.
11:17
But the more that I think about it, the more that I think
290
662000
2000
Mais plus j'y réfléchis, plus je pense
11:19
that a few things that we have learned along the way
291
664000
3000
que certaines choses que nous avons apprises
11:22
are interesting lessons for how we would rewire
292
667000
3000
sont des enseignements intéressants sur la façon de nous reconnecter
11:25
if we we wanted to use the web to have a wider world.
293
670000
3000
pour utiliser le Web afin d'avoir un monde plus vaste.
11:28
The first thing you have to consider
294
673000
2000
La première chose à considérer
11:30
is that there are parts of the world
295
675000
2000
c'est qu'il y a des parties du monde
11:32
that are dark spots in terms of attention.
296
677000
2000
qui sont ne reçoivent aucune attention.
11:34
In this case -- the map of the world at night by NASA --
297
679000
3000
Dans ce cas - la carte du monde la nuit par la NASA -
11:37
they're dark literally because of lack of electricity.
298
682000
3000
ce sont des taches sombres en raison du manque d'électricité.
11:40
And I used to think that a dark spot on this map
299
685000
2000
Et je pensais que ces taches sombres étaient
11:42
basically meant you're not going to get media from there
300
687000
2000
des endroits non couverts par les médias
11:44
because there are more basic needs.
301
689000
2000
parce qu'il y avait des besoins plus fondamentaux.
11:46
What I'm starting to realize is that
302
691000
2000
Je commence à comprendre qu'on peut
11:48
you can get media, it's just an enormous amount of work,
303
693000
3000
obtenir des médias, c'est juste un énorme travail,
11:51
and you need an enormous amount of encouragement.
304
696000
2000
et on a besoin d'une énorme quantité d'encouragements.
11:53
One of those dark spots is Madagascar,
305
698000
2000
Une de ces taches sombres est Madagascar,
11:55
a country which is generally better known for the Dreamworks film
306
700000
3000
un pays qui est généralement mieux connu pour le film de Dreamworks
11:58
than it is actually known for
307
703000
2000
qu'il ne l'est pour
12:00
the lovely people who live there.
308
705000
2000
les gens charmants qui y vivent.
12:02
And so the people who founded
309
707000
2000
Les gens qui ont fondé
12:04
Foko Club in Madagascar
310
709000
2000
le club Foko à Madagascar
12:06
weren't actually concerned with trying to change the image of their country.
311
711000
3000
n'essayaient pas de changer l'image de leur pays.
12:09
They were doing something much simpler.
312
714000
2000
Ils faisaient quelque chose de beaucoup plus simple.
12:11
It was a club to learn English
313
716000
2000
C'était un club pour apprendre l'anglais
12:13
and to learn computers and the internet.
314
718000
2000
et apprendre l'informatique et Internet.
12:15
but what happened was that Madagascar
315
720000
3000
Mais ce qui s'est passé, c'est que Madagascar
12:18
went through a violent coup.
316
723000
2000
a connu un coup d'État violent.
12:20
Most independent media was shut down.
317
725000
2000
La plupart des médias indépendants ont été fermés.
12:22
And the high school students
318
727000
2000
Et les lycéens
12:24
who were learning to blog through Foko Club
319
729000
2000
qui apprennaient à bloguer avec Foko Club
12:26
suddenly found themselves talking to an international audience
320
731000
2000
se sont retrouvés à parler à un public international
12:28
about the demonstrations, the violence,
321
733000
2000
des manifestations, de la violence,
12:30
everything that was going on within this country.
322
735000
3000
de ce qui se passait dans ce pays.
12:33
So a very, very small program
323
738000
2000
Ainsi, un très petit programme
12:35
designed to get people in front of computers,
324
740000
3000
conçu pour amener les gens devant des ordinateurs
12:38
publishing their own thoughts, publishing independent media,
325
743000
3000
pour qu'ils publient ce qu'ils pensent
12:41
ended up having a huge impact
326
746000
2000
a fini par avoir un impact énorme
12:43
on what we know about this country.
327
748000
2000
sur ce que nous savons de ce pays.
12:45
Now the trick with this is that I'm guessing
328
750000
2000
Maintenant, j'imagine
12:47
most people here don't speak Malagasy.
329
752000
3000
que la plupart des gens ici ne parlent pas malgache.
12:50
I'm also guessing that most of you don't even speak Chinese --
330
755000
2000
Beaucoup ne parlent même pas chinois,
12:52
which is sort of sad if you think about it,
331
757000
2000
ce qui est triste, si vous y réfléchissez,
12:54
as it's now the most represented language on the internet.
332
759000
2000
puisque c'est la langue la plus représentée sur l'Internet.
12:56
Fortunately people are trying to figure out how to fix this.
333
761000
3000
Heureusement, des gens essaient de résoudre ce problème.
12:59
If you're using Google Chrome and you go to a Chinese language site,
334
764000
3000
Avec Google Chrome, si vous allez sur un site en chinois,
13:02
you notice this really cute box at the top,
335
767000
3000
vous remarquez cette mignonne petite case en haut,
13:05
which automatically detects that the page is in Chinese
336
770000
3000
qui détecte automatiquement que la page est en chinois
13:08
and very quickly at a mouse click
337
773000
2000
et très rapidement, à un clic de souris,
13:10
will give you a translation of the page.
338
775000
2000
vous donnera une traduction de la page.
13:12
Unfortunately, it's a machine translation of the page.
339
777000
3000
Malheureusement, c'est une traduction automatique de la page.
13:15
And while Google is very, very good with some languages,
340
780000
2000
Et si Google est très bon pour certaines langues,
13:17
it's actually pretty dreadful with Chinese.
341
782000
2000
il est épouvantable avec le chinois.
13:19
And the results can be pretty funny.
342
784000
2000
Et les résultats peuvent être drôles.
13:21
What you really want -- what I really want,
343
786000
3000
Ce que vous voulez, ce que je veux,
13:24
is eventually the ability to push a button
344
789000
2000
c'est pouvoir appuyer sur un bouton
13:26
and have this queued
345
791000
2000
et mettre ça en file d'attente
13:28
so a human being can translate this.
346
793000
2000
pour qu'un être humain le traduise.
13:30
And if you think this is absurd, it's not.
347
795000
2000
Vous pensez que c'est absurde?
13:32
There's a group right now in China called Yeeyan.
348
797000
3000
Il y a un groupe en Chine appelé Yeeyan,
13:35
And Yeeyan is a group
349
800000
2000
un groupe
13:37
of 150,000 volunteers
350
802000
2000
de 150.000 bénévoles
13:39
who get online every day.
351
804000
2000
qui sont en ligne tous les jours.
13:41
They look for the most interesting content in the English language.
352
806000
3000
Ils cherchent le contenu le plus intéressant en anglais.
13:44
They translate roughly 100 articles a day
353
809000
3000
Ils traduisent une centaine d'articles par jour
13:47
from major newspapers, major websites.
354
812000
2000
de grands journaux, de sites importants.
13:49
They put it online for free.
355
814000
2000
Ils les mettent en ligne gratuitement.
13:51
It's the project of a guy named Zhang Lei,
356
816000
2000
C'est le projet d'un gars nommé Zhang Lei,
13:53
who was living in the United States during the Lhasa riots
357
818000
3000
qui vivait aux États-Unis durant les émeutes de Lhassa
13:56
and who couldn't believe how biased
358
821000
2000
et qui ne pouvait pas croire à quel point
13:58
American media coverage was.
359
823000
2000
la couverture médiatique américaine était biaisée.
14:00
And he said, "If there's one thing I can do, I can start translating,
360
825000
3000
Et il s'est dit: "Je peux traduire
14:03
so that people between these countries
361
828000
2000
pour que les gens de ces pays
14:05
start understanding each other a little bit better."
362
830000
2000
se comprennent mieux les uns les autres. "
14:07
And my question to you is:
363
832000
2000
Et ma question est la suivante:
14:09
if Yeeyan can line up 150,000 people
364
834000
2000
si Yeeyan peut rassembler 150.000 personnes
14:11
to translate the English internet into Chinese,
365
836000
2000
pour traduire l'Internet anglais en chinois,
14:13
where's the English language Yeeyan?
366
838000
3000
où est le Yeeyan en langue anglaise?
14:16
Who's going after Chinese,
367
841000
2000
Qui se préoccupe du chinois,
14:18
which now has 400 million internet users out there?
368
843000
3000
qui a maintenant 400 millions d'internautes?
14:21
My guess is at least one of them has something interesting to say.
369
846000
3000
L'un d'eux doit avoir quelque chose d'intéressant à dire.
14:24
So even if we can find a way to translate from Chinese,
370
849000
3000
Mais même s'il existe un moyen de traduire du chinois,
14:27
there's no guarantee that we're going to find it.
371
852000
2000
il n'y a aucune garantie que nous le trouvions.
14:29
When we look for information online,
372
854000
2000
Lorsque nous cherchons des informations en ligne,
14:31
we basically have two strategies.
373
856000
3000
nous avons essentiellement deux stratégies.
14:34
We use a lot of search.
374
859000
2000
Nous utilisons la recherche
14:36
And search is terrific if you know what you're looking for.
375
861000
3000
qui est formidable quand on sait ce qu'on cherche.
14:39
But if what you're looking for is serendipity,
376
864000
2000
Mais si on veut un heureux hasard,
14:41
if you want to stumble onto something
377
866000
2000
si on veut trouver quelque chose
14:43
that you didn't know you needed,
378
868000
2000
dont on ignorait avoir besoin,
14:45
our main philosophy is to look to our social networks,
379
870000
2000
nous allons dans nos réseaux sociaux,
14:47
to look for our friends.
380
872000
2000
nous cherchons nos amis.
14:49
What are they looking at? Maybe we should be looking at it.
381
874000
3000
Que regardent-ils? Peut-être que nous devrions le regarder.
14:52
The problem with this is that essentially
382
877000
2000
Le problème est
14:54
what you end up getting after a while is the wisdom of the flock.
383
879000
2000
qu'on obtient ainsi la sagesse du troupeau.
14:56
You end up flocking with a lot of people
384
881000
2000
Vous finissez par vous rassembler avec des personnes
14:58
who are probably similar to you,
385
883000
2000
qui sont probablement semblables à vous,
15:00
who have similar interests.
386
885000
2000
qui ont des intérêts similaires.
15:02
And it's very, very hard to get information
387
887000
2000
Et c'est difficile d'obtenir des informations
15:04
from the other flocks, from the other parts of the world
388
889000
3000
des autres troupeaux, des autres parties du monde
15:07
where people getting together and talking about their own interests.
389
892000
3000
où les gens se réunissent et parlent de leurs propres intérêts.
15:10
To do this, at a certain point,
390
895000
2000
Pour cela, à un certain point,
15:12
you need someone to bump you out of your flock and into another flock.
391
897000
3000
il faut que quelqu'un vous pousse dans un autre troupeau.
15:15
You need a guide.
392
900000
2000
Vous avez besoin d'un guide.
15:17
So this is Amira Al Hussaini. She is the Middle East editor for Global Voices.
393
902000
3000
Voici Amira Al Hussaini. Elle est rédactrice en chef, Moyen-Orient,
15:20
She has one of the hardest jobs in the world.
394
905000
2000
pour Global Voices, un des métiers les plus difficiles au monde.
15:22
Not only does she have to keep our Israeli and Palestinian contributors
395
907000
2000
Elle doit empêcher
15:24
from killing each other,
396
909000
2000
nos contributeurs israéliens et palestiniens de s'entretuer,
15:26
she has to figure out
397
911000
2000
et elle doit comprendre
15:28
what is going to interest you
398
913000
2000
ce qui va vous intéresser
15:30
about the Middle East.
399
915000
2000
sur le Moyen-Orient.
15:32
And in that sense of trying to get you
400
917000
2000
Et pour essayer de vous sortir
15:34
out of your normal orbit,
401
919000
2000
de votre orbite normale,
15:36
and to try to get you to pay attention
402
921000
2000
et d'attirer votre attention
15:38
to a story about someone who's
403
923000
2000
sur l'histoire de quelqu'un qui a
15:40
given up smoking for the month of Ramadan,
404
925000
2000
arrêté de fumer pendant le mois de Ramadan,
15:42
she has to know something about a global audience.
405
927000
3000
elle doit connaître le public mondial.
15:45
She has to know something about what stories are available.
406
930000
2000
Elle doit savoir quelles histoires sont disponibles.
15:47
Basically, she's a deejay.
407
932000
2000
Fondamentalement, elle est DJ.
15:49
She's a skilled human curator
408
934000
2000
Elle est conservatrice d'une exposition humaine,
15:51
who knows what material is available to her,
409
936000
2000
elle sait quel matériau est là,
15:53
who's able to listen to the audience,
410
938000
2000
elle est en mesure d'écouter le public,
15:55
and who's able to make a selection
411
940000
2000
et est capable de faire une sélection
15:57
and push people forward in one fashion or another.
412
942000
2000
et de faire avancer les gens.
15:59
I don't think this is necessarily an algorithmic process.
413
944000
3000
Ce n'est pas nécessairement un processus algorithmique.
16:02
I think what's great about the internet
414
947000
2000
Ce qui est génial sur l'Internet,
16:04
is that it actually makes it much easier
415
949000
2000
c'est qu'il est beaucoup plus facile pour les DJ
16:06
for deejays to reach a wider audience.
416
951000
2000
de toucher un public plus large.
16:08
I know Amira.
417
953000
2000
Je connais Amira.
16:10
I can ask her what to read.
418
955000
2000
Je peux lui demander ce qu'il faut lire.
16:12
But with the internet, she's in a position where she can
419
957000
2000
Mais avec Internet, elle peut dire
16:14
tell a lot of people what to read.
420
959000
2000
à beaucoup de gens ce qu'il faut lire.
16:16
And you can listen to her as well,
421
961000
2000
Et vous pouvez l'écouter également,
16:18
if this is a way that you're interested in having your web widened.
422
963000
3000
si c'est de cette façon-là que vous voulez élargir votre web.
16:21
So once you start widening like this,
423
966000
2000
Dès que vous commencez à l'élargir,
16:23
once you start lighting up voices in the dark spots,
424
968000
2000
à allumer des voix dans les taches sombres,
16:25
once you start translating, once you start curating,
425
970000
3000
à traduire, à présenter,
16:28
you end up in some really weird places.
426
973000
3000
vous vous retrouvez dans des endroits bizarres.
16:31
This is an image from pretty much my favorite blog,
427
976000
2000
Cette image vient de mon blog favori,
16:33
which is AfriGadget.
428
978000
2000
AfriGadget.
16:35
And AfriGadget is a blog that looks
429
980000
2000
AfriGadget s'intéresse
16:37
at technology in an Africa context.
430
982000
2000
à la technologie dans un contexte africain.
16:39
And specifically, it's looking at a blacksmith
431
984000
3000
Il s'agit d'un forgeron
16:42
in Kibera in Nairobi,
432
987000
2000
à Kibera, à Nairobi,
16:44
who is turning the shaft of a Landrover
433
989000
2000
qui transforme l'arbre d'un Landrover
16:46
into a cold chisel.
434
991000
2000
en un ciseau à froid.
16:48
And when you look at this image, you might find yourself going,
435
993000
2000
En regardant cette image, vous pourriez penser,
16:50
"Why would I conceivably care about this?"
436
995000
3000
"En quoi est-ce que ça peut m'intéresser?"
16:53
And the truth is, this guy can probably explain this to you.
437
998000
2000
Ce gars-là peut sans doute vous l'expliquer.
16:55
This is Erik Hersman. You guys may have seen him around the conference.
438
1000000
3000
C'est Erik Hersman. Vous l'avez peut-être croisé.
16:58
He goes by the moniker White African.
439
1003000
2000
On le surnomme l'Africain blanc.
17:00
He's both a very well known American geek,
440
1005000
3000
C'est un geek américain très connu,
17:03
but he's also Kenyan; he was born in Sudan, grew up in Kenya.
441
1008000
3000
mais il est aussi Kenyan; il est né au Soudan, a grandi au Kenya.
17:06
He is a bridge figure.
442
1011000
3000
Il est une passerelle.
17:09
He is someone who literally has feet in both worlds --
443
1014000
2000
C'est quelqu'un qui a littéralement un pied dans chaque monde -
17:11
one in the world of the African technology community,
444
1016000
3000
le monde de la communauté technologique africaine
17:14
one in the world of the American technology community.
445
1019000
2000
et le monde de l'américaine.
17:16
And so he's able to tell a story
446
1021000
3000
Il est donc capable de raconter une histoire
17:19
about this blacksmith in Kibera
447
1024000
2000
à propos de ce forgeron à Kibera
17:21
and turn it into a story about repurposing technology,
448
1026000
3000
et d'en faire une histoire sur la réorientation de la technologie,
17:24
about innovating from constraint,
449
1029000
2000
l'innovation à partir de la contrainte,
17:26
about looking for inspiration based on reusing materials.
450
1031000
3000
l'inspiration dans le recyclage des matériaux.
17:29
He knows one world,
451
1034000
2000
Il connaît un monde,
17:31
and he's finding a way to communicate it to another world,
452
1036000
3000
et il trouve une façon de le communiquer à un autre
17:34
both of which he has deep connections to.
453
1039000
3000
avec lequel il a aussi des liens profonds.
17:37
These bridge figures, I'm pretty well convinced,
454
1042000
3000
Ces passerelles - j'en suis convaincu -
17:40
are the future of how we try to make the world wider
455
1045000
2000
sont l'avenir de l'élargissement du monde
17:42
through using the web.
456
1047000
2000
par l'intermédiaire du web.
17:44
But the trick with bridges is, ultimately,
457
1049000
2000
Mais quand on a une passerelle,
17:46
you need someone to cross them.
458
1051000
2000
il faut encore quelqu'un pour la traverser.
17:48
And that's where we start talking about xenophiles.
459
1053000
2000
Ici, les xénophiles entrent en scène.
17:50
So if I found myself in the NFL,
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3000
Si j'étais dans la ligue nationale de football,
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I suspect I would spend my off-season
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2000
je pense que je passerais la saison morte
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nursing my wounds, enjoying my house, so on and so forth --
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3000
à soigner mes blessures, à profiter de ma maison,
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possibly recording a hip-hop album.
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2000
peut-être à enregistrer un album hip-hop.
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Dhani Jones,
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2000
Dhani Jones,
18:02
who is the middle linebacker for the Cincinnati Bengals,
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qui est en 2e ligne de défense pour les Bengals de Cincinnati,
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has a slightly different approach to the off-season.
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a une approche légèrement différente.
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Dhani has a television show.
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Dhani a une émission de télévision,
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It's called "Dhani Tackles the Globe."
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"Dhani s'attaque au monde."
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And every week on this television show,
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Et chaque semaine,
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Dhani travels to a different nation of the world.
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Il se rend dans une nation différente.
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He finds a local sporting team.
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Il trouve une équipe sportive locale.
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He trains with them for a week, and he plays a match with them.
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Il s'entraîne avec elle pendant une semaine, et il joue un match.
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And his reason for this
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Et s'il le fait,
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is not just that he wants to master Muay Thai boxing.
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ce n'est pas juste qu'il veut maîtriser la boxe thaï.
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It's because, for him,
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C'est parce que, pour lui,
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sport is the language
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le sport est la langue
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that allows him to encounter
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qui lui permet de découvrir
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the full width and wonder of the world.
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la grandeur et la beauté du monde.
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For some of us it might be music. For some of us it might be food.
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Pour certains, ce serait la musique, la cuisine.
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For a lot of us it might be literature or writing.
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Pour beaucoup, la littérature ou l'écriture.
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But there are all these different techniques
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Mais il y a toutes ces techniques
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that allow you to go out and look at the world
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pour sortir, regarder le monde
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and find your place within it.
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et y trouver votre place.
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The goal of my Talk here
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2000
Le but de mon intervention
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is not to persuade the people in this room
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n'est pas de convaincre les gens dans cette salle
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to embrace your xenophilia.
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d'embrasser leur xénophilie.
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My guess -- given that you're at a conference called TEDGlobal --
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Je pense - à une conférence TEDGlobal -
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is that most of you are xenophiles,
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que la plupart d'entre vous sont xénophiles,
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whether or not you use that term.
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que vous utilisiez ce terme ou pas.
19:02
My challenge instead is this.
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Mon défi est plutôt ceci.
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It's not enough to make the personal decision
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Il ne suffit pas de prendre la décision personnelle
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that you want a wider world.
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de vouloir un monde plus vaste.
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We have to figure out how to rewire
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Il faut trouver une façon de reconnecter
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the systems that we have.
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les systèmes que nous avons.
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We have to fix our media.
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Nous devons réparer nos médias.
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We have to fix the internet. We have to fix our education.
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Nous devons réparer l'Internet, notre éducation,
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We have to fix our immigration policy.
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notre politique d'immigration.
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We need to look at ways
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Nous devons trouver des moyens
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of creating serendipity,
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de créer d'heureux hasards,
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of making translation pervasive,
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de rendre la traduction omniprésente,
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and we need to find ways to embrace
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d'accueillir et de célébrer
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and celebrate these bridge figures.
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ces bâtisseurs de passerelles;
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And we need to figure out how to cultivate xenophiles.
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de cultiver la xénophilie.
19:32
That's what I'm trying to do. I need your help.
504
1157000
3000
C'est ce que j'essaie de faire.
19:35
(Applause)
505
1160000
3000
J'ai besoin de votre aide. (Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Ethan Zuckerman - Blogger, digital visionaryEthan Zuckerman studies how the world -- the whole world -- uses new media to share information and moods across cultures, languages and platforms.
Why you should listen
Ethan Zuckerman is a senior researcher at the Berkman Center for Internet and Society at Harvard University. His research focuses on the distribution of attention in mainstream and new media, the use of technology for international development, and the use of new media technologies by activists. He and his team recently launched Media Cloud, an open-source platform for studying online media that enables quantitative analysis of media attention.
With Rebecca MacKinnon, Ethan co-founded international blogging community Global Voices, sharing news and opinions from citizen media in over 150 nations, translating content from over 30 languages, and publishing editions in 20 languages. With support from foundation funders and media partners, Global Voices supports dozens of smaller citizen media projects in developing nations, and is a leading voice for free speech online. In 2000, Zuckerman founded Geekcorps, a technology volunteer corps that sends IT specialists to work on projects in developing nations, with a focus on West Africa. Geekcorps sent over 100 volunteers to projects throughout the developing world, working on projects that ranged from bringing internet connectivity to Malian radio stations to digitizing databases to manage Rwanda's Gacaca trials. In an earlier life, Zuckerman was a founder of Tripod.com. He's a legendarily dedicated blogger at ... My heart's in Accra.
Ethan Zuckerman | Speaker | TED.com