TED Residency
Jeff Kirschner: This app makes it fun to pick up litter
जेफ किर्शनर: यह अॅप्लिकेशन कूड़े उठाने को मज़ेदार बनाता है
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साफ़ रखने के लिहाज से पृथ्वी एक बड़ी जगह है। लिटराती एप्लिकेशन के साथ कोई भी यूजर पूरी दुनिया में कही भी कूड़ा खोज सकता है, इक्कठा कर सकता है और उसको जॉटग कर सकता है। टेड निवासी जेफ किरसचनेर ने एक समुदाय का निर्माण किया है जो की करोडसोर्स के माध्यम से पृथवी की सफाई करता है। १०० से अधिक देशो में कूड़ा ट्रैक करने के बाद, किरसचनेर आशा करते है की वे लिटराती के माध्यम से डाटा इकठ्ठा करके और अलग अलग संस्थाओ के साथ जुड़कर कचरे को ज़मीन तक नहीं पहुचने देंगे।
Jeff Kirschner - Entrepreneur
Jeff Kirschner created a global community that's eradicating litter one piece at a time. Full bio
Jeff Kirschner created a global community that's eradicating litter one piece at a time. Full bio
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यह कहानी शुरू होती है इन दोनों से
00:13
This story starts with these two --
0
1015
2993
मेरे बच्चे
00:16
my kids.
1
4032
1258
हम ओकलैंड जंगल में पैदल यात्रा कर रहे थे
00:17
We were hiking in the Oakland woods
2
5314
1682
00:19
when my daughter noticed
a plastic tub of cat litter in a creek.
a plastic tub of cat litter in a creek.
3
7020
4134
जब मेरी बेटी ने खाड़ी में
प्लास्टिक का एक टब देखा
प्लास्टिक का एक टब देखा
जो की बिल्ली के कचरे से भरा था
उसने मुझे देखा और कहा,
00:23
She looked at me and said,
4
11647
1662
पापा?
00:25
"Daddy?
5
13333
2507
00:27
That doesn't go there."
6
15864
1650
यह तो वहां नहीं फेकना चाहिए
00:29
When she said that,
it reminded me of summer camp.
it reminded me of summer camp.
7
17538
2422
जब उसने यह बोला,
मुझे समर कैंप की याद आ गई
मुझे समर कैंप की याद आ गई
00:31
On the morning of visiting day,
8
19984
1498
मिलने की दिन की सुबह,
00:33
right before they'd let our anxious
parents come barreling through the gates,
parents come barreling through the gates,
9
21506
3663
हमारे उत्सुक माता पिताओ के
कैंप के अंदर आने से ठीक पहले
कैंप के अंदर आने से ठीक पहले
00:37
our camp director would say,
10
25193
1369
हमारे कैंप के निदेशक ने कहा
00:38
"Quick! Everyone pick up
five pieces of litter."
five pieces of litter."
11
26586
2309
जल्दी सभी ५ कचरे के टुकड़े उठाओ
00:40
You get a couple hundred kids
each picking up five pieces,
each picking up five pieces,
12
28919
3040
कैंप में २०० बचे और
हर कोई कचरे के ५ टुकड़े उठा रहा है
हर कोई कचरे के ५ टुकड़े उठा रहा है
00:43
and pretty soon, you've got
a much cleaner camp.
a much cleaner camp.
13
31983
2573
और बहुत जल्दी कैंप काफी साफ़ हो गया
00:46
So I thought,
14
34580
1159
तो मैंने सोचा,
00:47
why not apply that crowdsourced
cleanup model to the entire planet?
cleanup model to the entire planet?
15
35763
4537
क्यों न सफाई के इस मॉडल को पूरी
दुनिया पर लागू किया जाये
दुनिया पर लागू किया जाये
00:52
And that was the inspiration
for Litterati.
for Litterati.
16
40324
2951
और यह थी लिटराटी की प्रेरणा
00:55
The vision is to create
a litter-free world.
a litter-free world.
17
43299
3349
मेरा सपना है कचरे से दुनिया को मुक्त करना
अब में आपको दिखता हु यह कैसे शुरू हुआ
00:58
Let me show you how it started.
18
46672
1508
01:00
I took a picture of a cigarette
using Instagram.
using Instagram.
19
48204
3386
मेने इंस्टाग्राम का इस्तेमाल करके,
सिग्ररेट की एक तस्वीर ली
सिग्ररेट की एक तस्वीर ली
01:04
Then I took another photo ...
20
52222
1867
और उसके बाद एक और तस्वीर ली ...
01:06
and another photo ...
21
54113
1557
और उसके बाद एक और
01:07
and another photo.
22
55694
1167
और एक और
01:08
And I noticed two things:
23
56885
1286
और दो बाते मेरे ध्यान में आयी
01:10
one, litter became artistic
and approachable;
and approachable;
24
58195
3472
पहली, कूड़ा कलात्मक बन गया
जिस तक लोग पहुँचने लगे थे
जिस तक लोग पहुँचने लगे थे
और दूसरी
01:14
and two,
25
62244
1151
कुछ दिनों के बाद
मेरे फ़ोन में लगभग ५० तस्वीरे थी
मेरे फ़ोन में लगभग ५० तस्वीरे थी
01:15
at the end of a few days,
I had 50 photos on my phone
I had 50 photos on my phone
26
63419
2515
और मेने हर एक टुकड़े को उठाया था
01:17
and I had picked up each piece,
27
65958
1587
01:19
and I realized that I was keeping a record
28
67569
2385
और मैंने महसूस किया कि
मैं एक रिकॉर्ड रख रहा था
मैं एक रिकॉर्ड रख रहा था
01:21
of the positive impact
I was having on the planet.
I was having on the planet.
29
69978
3151
कि इस ग्रह पर क्या सकारात्मक
प्रभाव पड़ रहा है
प्रभाव पड़ रहा है
01:25
That's 50 less things that you might see,
30
73153
2188
५० कचरे की चीजें जो अब आप नहीं देख पाएंगे
01:27
or you might step on,
31
75365
1243
या फिर जिस पर आपके कदम पड़ते
01:28
or some bird might eat.
32
76632
1458
या फिर कुछ पंक्षी उनको खा जाते
01:30
So I started telling people
what I was doing,
what I was doing,
33
78769
2652
तो मेने लोगों को बताना शुरू किया
की मैं क्या कर रहा था,
की मैं क्या कर रहा था,
01:33
and they started participating.
34
81445
2356
और उन्होंने भी भाग लेना शुरू किया।
01:36
One day,
35
84831
1693
एक दिन
01:38
this photo showed up from China.
36
86548
2528
एक तस्वीर चीन से आयी
01:42
And that's when I realized
37
90039
1271
और तब मुझे एहसास हुआ की,
01:43
that Litterati was more
than just pretty pictures;
than just pretty pictures;
38
91334
3266
लिटराटी सूंदर चित्रो की तुलना से
काफी अधिक है
काफी अधिक है
01:46
we were becoming a community
that was collecting data.
that was collecting data.
39
94624
3369
हम एक समुदाय बनते जा रहे थे,
जो कि डाटा एकत्रित कर था।
जो कि डाटा एकत्रित कर था।
01:50
Each photo tells a story.
40
98869
1890
प्रत्येक तस्वीर एक कहानी बयां करती है
01:53
It tells us who picked up what,
41
101279
2193
यह बताती है कि,
किसने क्या कूड़ा उठाया
किसने क्या कूड़ा उठाया
01:55
a geotag tells us where
42
103496
2011
जियोटैग हमे बताता है की
कूड़ा कहा से उठाया
कूड़ा कहा से उठाया
01:57
and a time stamp tells us when.
43
105531
2030
और समय के रिकॉर्ड से
पता चलता है की कब
पता चलता है की कब
02:00
So I built a Google map,
44
108006
2429
तो मैंने एक गूगल मानचित्र बनाया,
02:02
and started plotting the points
where pieces were being picked up.
where pieces were being picked up.
45
110459
4053
और जहा जहा से कूड़ा उठाया जा राहै था
वहां वहां मानचित्र पर अंक लगाने लगा
वहां वहां मानचित्र पर अंक लगाने लगा
02:06
And through that process,
the community grew
the community grew
46
114536
3918
और इस प्रक्रिया के माध्यम से
हमारा समुदाय बढ़ने लगा
हमारा समुदाय बढ़ने लगा
02:10
and the data grew.
47
118478
1639
और डेटा में वृद्धि हुई।
02:12
My two kids go to school
right in that bullseye.
right in that bullseye.
48
120806
3461
कूड़ामेरे दोनों बचो का स्कूल जाना,
मुझे एकदम सही दिशा में ले गया
मुझे एकदम सही दिशा में ले गया
02:17
Litter:
49
125125
1211
कूड़ा
02:18
it's blending into
the background of our lives.
the background of our lives.
50
126360
2704
हमारे जीवन की पृष्ठभूमि में,
मिलता जा रहा है
मिलता जा रहा है
02:21
But what if we brought it
to the forefront?
to the forefront?
51
129088
2099
लेकिन अगर हम इसे
आगे लेकर आये?
आगे लेकर आये?
02:23
What if we understood exactly
what was on our streets,
what was on our streets,
52
131211
2912
अगर हम वास्तव में समझ जाये,
की क्या हमारी सड़कों पर क्या था,
की क्या हमारी सड़कों पर क्या था,
02:26
our sidewalks
53
134147
1389
हमारे फुटपाथ,
02:27
and our school yards?
54
135560
1538
और हमारे स्कूल मैदान पर?
02:29
How might we use that data
to make a difference?
to make a difference?
55
137122
3247
कैसे हम उस डेटा का उपयोग,
बदलाव के लिए कर सकते है?
बदलाव के लिए कर सकते है?
02:33
Well, let me show you.
56
141189
1198
मैं तुम्हे दिखता हूँ
02:34
The first is with cities.
57
142411
1385
शुरुवात शहरो से करते है
02:36
San Francisco wanted to understand
what percentage of litter was cigarettes.
what percentage of litter was cigarettes.
58
144418
4639
सैन फ्रांसिस्को समझना चाहता था
कि कूड़े का क्या प्रतिशत सिगरेट है।
कि कूड़े का क्या प्रतिशत सिगरेट है।
02:41
Why?
59
149081
1162
क्यों?
02:42
To create a tax.
60
150267
1209
एक कर बनाने के लिए।
02:44
So they put a couple of people
in the streets
in the streets
61
152073
2135
इसलिए उन्होंने कुछ लोगो को
सड़को पर भेजा
सड़को पर भेजा
02:46
with pencils and clipboards,
62
154232
1361
पेंसिल और क्लिपबोर्ड के साथ
02:47
who walked around collecting information
63
155617
2063
जो आसपास घूमकर जानकारी
इक्कठा करने लगे
इक्कठा करने लगे
02:49
which led to a 20-cent tax
on all cigarette sales.
on all cigarette sales.
64
157704
3111
जिसकी वजह से सिगरेट की बिक्री पर
२० प्रतिशत कर लगा दिया गया
२० प्रतिशत कर लगा दिया गया
02:53
And then they got sued
65
161787
2153
और फिर उन पर मुकदमा दायर किया गया
02:55
by big tobacco,
66
163964
1176
बिग टोबैको के दुवारा
02:57
who claimed that collecting information
with pencils and clipboards
with pencils and clipboards
67
165164
3216
जिन्होंने दावा किया कि पेंसिलऔर
क्लीपबोर्ड्स के साथ जानकारी एकत्रित
क्लीपबोर्ड्स के साथ जानकारी एकत्रित
03:00
is neither precise nor provable.
68
168404
2331
करना ना तो निश्चित है और न ही साध्य है।
03:03
The city called me and asked
if our technology could help.
if our technology could help.
69
171454
3680
उन्होंने मुझे फोन किया और पूछा क्या
हमारे प्रौद्योगिकी उनकी मदद कर सकता है।
हमारे प्रौद्योगिकी उनकी मदद कर सकता है।
03:07
I'm not sure they realized
70
175158
1249
मुझे यकीन नहीं है
कि उन्हें पता है
कि उन्हें पता है
03:08
that our technology
was my Instagram account --
was my Instagram account --
71
176431
2248
की हमारी प्रौद्योगिकी
मेरा इंस्टाग्राम खाता है
मेरा इंस्टाग्राम खाता है
03:10
(Laughter)
72
178703
1039
(हंसी)
03:11
But I said, "Yes, we can."
73
179766
1266
लेकिन मैंने कहा,
"हाँ, हम कर सकते हैं।"
"हाँ, हम कर सकते हैं।"
03:13
(Laughter)
74
181056
1016
(हंसी)
03:14
"And we can tell you
if that's a Parliament or a Pall Mall.
if that's a Parliament or a Pall Mall.
75
182096
3908
"और हम आपको बता सकते है
कि यह एक संसद है या कोई पॉल मॉल
कि यह एक संसद है या कोई पॉल मॉल
03:18
Plus, every photograph
is geotagged and time-stamped,
is geotagged and time-stamped,
76
186028
3425
इसके अलावा, हर तस्वीर पर
जियोटैग है और समय की मुहर लगी है
जियोटैग है और समय की मुहर लगी है
03:21
providing you with proof."
77
189477
1381
सबूत के साथ आपको दे रहे है
03:23
Four days and 5,000 pieces later,
78
191839
3220
चार दिन और
5,000 कूड़े के टुकड़े के बाद,
5,000 कूड़े के टुकड़े के बाद,
03:27
our data was used in court
to not only defend but double the tax,
to not only defend but double the tax,
79
195083
4938
हमारा डेटा अदालत में इस्तेमाल किया गया,
न केवल सबूत के तौर पर
न केवल सबूत के तौर पर
पर कर को दोगुणा करने के लिए भी
03:32
generating an annual recurring revenue
of four million dollars
of four million dollars
80
200045
4323
जिससे हर साल ४० लाख डॉलर की आय
पैदा होगी
पैदा होगी
03:36
for San Francisco to clean itself up.
81
204392
2295
जो कि सैन फ्रांसिस्को को
साफ रखने के लिए काफी है
साफ रखने के लिए काफी है
03:40
Now, during that process
I learned two things:
I learned two things:
82
208001
2235
अब, इस प्रक्रिया के दौरान
मैं दो बातें सीखा:
मैं दो बातें सीखा:
03:42
one, Instagram is not the right tool --
83
210260
2554
पहली, इस काम के लिए
इंस्टाग्राम सही उपकरण नहीं है -
इंस्टाग्राम सही उपकरण नहीं है -
03:44
(Laughter)
84
212838
1031
(हंसी)
03:45
so we built an app.
85
213893
1503
इसलिए हमने एक एप्प का बनाई
03:47
And two, if you think about it,
86
215420
1633
और दूसरी,अगर आप इस बारे में सोचें
03:49
every city in the world
has a unique litter fingerprint,
has a unique litter fingerprint,
87
217077
3617
की दुनिया के हर शहर में
एक अनूठी कूड़े की छाप है
एक अनूठी कूड़े की छाप है
03:52
and that fingerprint provides
both the source of the problem
both the source of the problem
88
220718
3836
और वो छाप दोनों चीजे प्रदान करता है
समस्या का स्रोत भी,
समस्या का स्रोत भी,
03:56
and the path to the solution.
89
224578
1921
और उसके समाधान का रास्ता भी।
03:59
If you could generate a revenue stream
90
227646
2378
अगर आप एक राजस्व का रास्ता
उत्पन्न कर सकते है,
उत्पन्न कर सकते है,
04:02
just by understanding
the percentage of cigarettes,
the percentage of cigarettes,
91
230048
2463
सिर्फ सिगरेट का प्रतिशत जानने से
04:04
well, what about coffee cups
92
232535
2096
फिर,कॉफी कप के बारे में
आपका क्या ख्याल है,
आपका क्या ख्याल है,
04:06
or soda cans
93
234655
1706
और सोडा के डिब्बे।
04:08
or plastic bottles?
94
236385
1414
या प्लास्टिक की बोतले?
04:10
If you could fingerprint San Francisco,
well, how about Oakland
well, how about Oakland
95
238501
3201
अगर आप सैन फ्रांसिस्को का फिंगरप्रिंट
बना सकते है,
बना सकते है,
तो ओकलैंड के बारे में क्या ख्याल है
04:13
or Amsterdam
96
241726
1696
या एम्स्टर्डम
04:15
or somewhere much closer to home?
97
243446
2970
या फिर घर के कही करीब?
04:19
And what about brands?
98
247408
1234
और ब्रांडों के बारे में?
04:20
How might they use this data
99
248666
1901
वे इस डेटा का उपयोग कैसे कर सकते है
04:22
to align their environmental
and economic interests?
and economic interests?
100
250591
4212
अपने पर्यावरण और आर्थिक हितों
को सही दिशा में लेन के लिए?
को सही दिशा में लेन के लिए?
04:27
There's a block in downtown Oakland
that's covered in blight.
that's covered in blight.
101
255646
3212
ऑकलैंड शहर में एक ब्लॉक है
जो कूड़े से भरा हुआ है
जो कूड़े से भरा हुआ है
04:31
The Litterati community got together
and picked up 1,500 pieces.
and picked up 1,500 pieces.
102
259325
4104
लिटराती समुदाय एक साथ आया
और १५०० कूड़े के टुकड़े उठाये।
और १५०० कूड़े के टुकड़े उठाये।
04:35
And here's what we learned:
103
263812
1340
और हमने यहाँ सीखा की:
04:37
most of that litter came
from a very well-known taco brand.
from a very well-known taco brand.
104
265176
3210
अधिकतम कूड़ा एक बहुत अच्छे
टैको ब्रांड से आ रहा था
टैको ब्रांड से आ रहा था
04:41
Most of that brand's litter
were their own hot sauce packets,
were their own hot sauce packets,
105
269738
3577
उस ब्रांड के कूड़े का अधिकांश
भाग,स्वयं के गर्म सॉस के पैकेट थे
भाग,स्वयं के गर्म सॉस के पैकेट थे
04:46
and most of those hot sauce packets
hadn't even been opened.
hadn't even been opened.
106
274438
3626
और ज्यादातर पैकेट खोले भी नै गए थे
समस्या और समाधान का रास्ता -
04:51
The problem and the path
to the solution --
to the solution --
107
279965
2715
04:54
well, maybe that brand only
gives out hot sauce upon request
gives out hot sauce upon request
108
282704
3961
हो सकता है कि ब्रांड केवल
अनुरोध पर सॉस के पैकेट देना शुरू करे
अनुरोध पर सॉस के पैकेट देना शुरू करे
04:58
or installs bulk dispensers
109
286689
2009
या फिर थोक मशीन स्थापित करदे
05:00
or comes up with more
sustainable packaging.
sustainable packaging.
110
288722
2552
या फिर कोई और टिकाऊ पैकेजिंग ले आये
05:03
How does a brand take
an environmental hazard,
an environmental hazard,
111
291298
2969
एक ब्रांड पर्यावरण खतरे को कैसे
समझता है,
समझता है,
05:06
turn it into an economic engine
112
294291
2006
और कैसे उसको आय उत्पन्न
करने के लिए इस्तेमाल करता है
करने के लिए इस्तेमाल करता है
05:08
and become an industry hero?
113
296321
1768
और उद्योग का नायक बन जाता हैं?
05:11
If you really want to create change,
114
299292
2202
अगर तुम सच में परिवर्तन लाना चाहते हो,
05:13
there's no better place to start
than with our kids.
than with our kids.
115
301518
2874
तो शुरू करने के लिए अपने बच्चो
से अच्छी जगह कोई नहीं है
से अच्छी जगह कोई नहीं है
05:16
A group of fifth graders picked up
1,247 pieces of litter
1,247 pieces of litter
116
304416
3403
पांचवीं कक्षा के छात्रों के एक समूह ने
१२४७ कूड़े के टुकड़े उठाये
१२४७ कूड़े के टुकड़े उठाये
05:19
just on their school yard.
117
307843
1848
केवल अपने स्कूल के मैदान से
05:21
And they learned that the most
common type of litter
common type of litter
118
309715
2532
और उन्होंने सीख की सबसे ज्यादा आम
कूड़ा
कूड़ा
05:24
were the plastic straw wrappers
from their own cafeteria.
from their own cafeteria.
119
312271
3234
प्लास्टिक के स्ट्रास है,
जो उन्ही के कैफेटेरिया से आया है
जो उन्ही के कैफेटेरिया से आया है
05:27
So these kids went
to their principal and asked,
to their principal and asked,
120
315947
2529
तो ये सभी बच्चे प्रधानचार्य के पास गए
और पूछने लगे,
और पूछने लगे,
05:30
"Why are we still buying straws?"
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318500
1660
की हम अभी भी स्ट्रास क्यों खरीद रहे है?
और स्कूल ने स्ट्रास खरीदना बंद कर दिया
05:33
And they stopped.
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321166
1755
05:34
And they learned that individually
they could each make a difference,
they could each make a difference,
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322945
3654
और उन्होंने सीख की
वे सब अकेले भी बदलाव ला सकते है
वे सब अकेले भी बदलाव ला सकते है
05:38
but together they created an impact.
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326623
2338
और उन्होंने सीख की
वे सब अकेले भी बदलाव ला सकते है
वे सब अकेले भी बदलाव ला सकते है
05:41
It doesn't matter
if you're a student or a scientist,
if you're a student or a scientist,
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329503
4012
कोई फर्क नहीं पड़ता कि
यदि आप एक छात्र या एक वैज्ञानिक हैं,
यदि आप एक छात्र या एक वैज्ञानिक हैं,
05:45
whether you live in Honolulu or Hanoi,
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333539
3135
चाहे आप होनोलूलू या हनोई में रहते हैं,
05:48
this is a community for everyone.
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336698
2441
यह समुदाय सभी के लिए एक है।
05:51
It started because of two little kids
in the Northern California woods,
in the Northern California woods,
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339974
4679
यह सब दो छोटे बच्चो की वजह से शुरू हुआ जो
उत्तरी कैलिफोर्निया के जंगल में घूम रहे थे
उत्तरी कैलिफोर्निया के जंगल में घूम रहे थे
05:56
and today it's spread across the world.
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344677
2814
और आज ये पूरी दुनिया फैल चुका है
और आप जानते हैं कि
कैसे हम वहाँ पहुच रहे है?
कैसे हम वहाँ पहुच रहे है?
05:59
And you know how we're getting there?
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347938
1783
06:02
One piece at a time.
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350067
1878
एक समय में एक टुकड़ा उठा कर।
06:04
Thank you.
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352508
1215
धन्यवाद।
06:05
(Applause)
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353747
3618
(तालियाँ)
ABOUT THE SPEAKER
Jeff Kirschner - EntrepreneurJeff Kirschner created a global community that's eradicating litter one piece at a time.
Why you should listen
When his 4-year old daughter saw a plastic tub of cat litter in the woods, little did Jeff Kirschner realize that it would be the spark for creating Litterati -- a global movement that's "crowdsource-cleaning" the planet one piece of litter at a time.
Featured in National Geographic, Time Magazine, Fast Company and USA Today, Litterati has become a shining example of how communities are using technology and data to solve our world's most complex problems.
Kirschner has shared the Litterati story at Fortune 500 companies such as Google, Facebook and Uber, keynoted environmental summits at the Monterey Bay Aquarium and Keep America Beautiful, as well as leading schools including Stanford, MIT and the University of Michigan. He was recently a TED Resident, where he developed Litterati into an idea worth spreading.
Jeff Kirschner | Speaker | TED.com