TED@Cannes
Clay Shirky: How cognitive surplus will change the world
Clay Shirky: Hogyan fogja a kognitív többlet megváltoztatni a világot.
Filmed:
Readability: 4.5
1,065,787 views
Clay Shirky a kognitív többletet vizsgálja -- a megosztott, online munkát, amit a szabad agykapacitásunkkal végzünk. Miközben a Wikipedia szerkesztésével és az Ushahidi frissítésével vagyunk elfoglalva (és közben LOLcats képeket is csinálunk), egy jobb, együttműködőbb világot építünk.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
The story starts in Kenya
0
1000
2000
A történet Kenyában kezdődik,
00:18
in December of 2007,
1
3000
2000
2007 decemberében,
00:20
when there was a disputed presidential election,
2
5000
2000
amikor egy vitatott elnökválasztás volt,
00:22
and in the immediate aftermath of that election,
3
7000
3000
és közvetlenül a választás után,
00:25
there was an outbreak of ethnic violence.
4
10000
2000
etnikai villongások törtek ki.
00:27
And there was a lawyer in Nairobi, Ory Okolloh --
5
12000
3000
És ott volt egy ügyvéd Nairobiban, Ory Okolloh --
00:30
who some of you may know from her TEDTalk --
6
15000
2000
akit néhányan ismerhettek a TED beszédéből --
00:32
who began blogging about it on her site,
7
17000
2000
aki elkezdett blogolni róla a weboldalán,
00:34
Kenyan Pundit.
8
19000
2000
a Kenyan Punditon.
00:36
And shortly after the election and the outbreak of violence,
9
21000
3000
És röviddel a választások és a villongások kitörése után,
00:39
the government suddenly imposed
10
24000
2000
a kormány hirtelen komoly
00:41
a significant media blackout.
11
26000
2000
médiazárlatot vezetett be.
00:43
And so weblogs went from being
12
28000
2000
És így a blogok
00:45
commentary as part of the media landscape
13
30000
2000
a média perifériájáról
00:47
to being a critical part of the media landscape
14
32000
3000
a média kritikus részévé váltak,
00:50
in trying to understand where the violence was.
15
35000
3000
miközben próbálták megérteni, hol zajlanak harcok.
00:53
And Okolloh solicited
16
38000
2000
És Okolloh arra kérte
00:55
from her commenters
17
40000
2000
az olvasóit, hogy adjanak
00:57
more information about what was going on.
18
42000
2000
több információt a történésekről.
00:59
The comments began pouring in,
19
44000
2000
A hozzászólások kezdtek beözönleni,
01:01
and Okolloh would collate them. She would post them.
20
46000
2000
és Okolloh összegyűjtötte, majd publikálta őket.
01:03
And she quickly said, "It's too much.
21
48000
2000
És hamarosan azt mondta: "Ez túl sok.
01:05
I could do this all day every day
22
50000
2000
Ha egyfolytában ezt csinálom,
01:07
and I can't keep up.
23
52000
2000
még akkor se tudok lépést tartani.
01:09
There is more information
24
54000
2000
Több az információ arról,
01:11
about what's going on in Kenya right now
25
56000
2000
ami Kenyában most történik,
01:13
than any one person can manage.
26
58000
2000
mint amit egy személy képes lenne kezelni.
01:15
If only there was a way to automate this."
27
60000
2000
Bárcsak lenne egy mód ennek az automatizálására!"
01:17
And two programmers who read her blog
28
62000
2000
És két programozó, akik olvasták a blogját,
01:19
held their hands up and said, "We could do that,"
29
64000
3000
jelentkezett, és azt mondták: "Mi meg tudjuk csinálni",
01:22
and in 72 hours, they launched Ushahidi.
30
67000
3000
és 72 óra múlva elindították az Ushahidit.
01:25
Ushahidi -- the name means "witness"
31
70000
2000
Ushahidi -- ez a név tanút vagy
01:27
or "testimony" in Swahili --
32
72000
2000
vallomást jelent szuahéli nyelven --
01:29
is a very simple way of taking reports from the field,
33
74000
3000
és egy nagyon egyszerű módja az adatgyűjtésnek,
01:32
whether it's from the web or, critically,
34
77000
3000
származzon az a webről, vagy ami fontosabb,
01:35
via mobile phones and SMS,
35
80000
2000
a mobiltelefonokról és SMS-ből,
01:37
aggregating it and putting it on a map.
36
82000
3000
majd csoportosítja ezeket és kiteszi egy térképre.
01:40
That's all it is, but that's all that's needed
37
85000
2000
Ez minden, de pont ennyire van szükség,
01:42
because what it does is it takes the tacit information
38
87000
3000
mert fogja a hallgatólagos információt,
01:45
available to the whole population --
39
90000
2000
ami elérhető az egész lakosság számára --
01:47
everybody knows where the violence is,
40
92000
2000
mindenki tudja hol folynak harcok,
01:49
but no one person knows what everyone knows --
41
94000
3000
de egyetlen személy sem tudja, amit mindenki tud --,
01:52
and it takes that tacit information
42
97000
2000
és fogja azt a hallgatólagos információt
01:54
and it aggregates it,
43
99000
2000
és csoportosítja,
01:56
and it maps it and it makes it public.
44
101000
2000
és térképre teszi, és nyilvánossá teszi.
01:58
And that, that maneuver
45
103000
2000
És ez a manőver,
02:00
called "crisis mapping,"
46
105000
2000
amit krízisfeltérképezésnek nevezünk,
02:02
was kicked off in Kenya
47
107000
3000
Kenyában kezdődött
02:05
in January of 2008.
48
110000
2000
2008 januárjában.
02:07
And enough people looked at it and found it valuable enough
49
112000
3000
És sokan megnézték, és elég hasznosnak találták
02:10
that the programmers who created Ushahidi
50
115000
2000
ahhoz, hogy az Ushahidit alkotó programozók
02:12
decided they were going to make it open source
51
117000
2000
nyilvánossá tegyék a forráskódját,
02:14
and turn it into a platform.
52
119000
2000
és egy platformmá alakítsák.
02:16
It's since been deployed in Mexico
53
121000
2000
Azóta Mexikóban is használták
02:18
to track electoral fraud.
54
123000
2000
a választási csalások követésére.
02:20
It's been deployed in Washington D.C. to track snow cleanup.
55
125000
3000
Washington D.C.-ben használták a hóeltakarítás követésére.
02:23
And it's been used most famously in Haiti
56
128000
2000
És a leghíresebb alkalmazása Haitiban volt,
02:25
in the aftermath of the earthquake.
57
130000
3000
a földrengés után.
02:28
And when you look at the map
58
133000
2000
És ha megnézik a térképet
02:30
now posted on the Ushahidi front page,
59
135000
2000
az Ushahidi főoldalán,
02:32
you can see that the number of deployments in Ushahidi
60
137000
2000
láthatják, hogy az Ushahidi alkalmazása
02:34
has gone worldwide, all right?
61
139000
3000
világméretű lett.
02:37
This went from a single idea
62
142000
2000
Tehát egy ötletből
02:39
and a single implementation
63
144000
2000
és egyetlen alkalmazásból
02:41
in East Africa in the beginning of 2008
64
146000
3000
2008 kezdetén Kelet-Afrikában,
02:44
to a global deployment
65
149000
2000
három év alatt
02:46
in less than three years.
66
151000
3000
globális alkalmazás lett.
02:49
Now what Okolloh did
67
154000
3000
Amit Okolloh tett,
02:52
would not have been possible
68
157000
2000
az nem lett volna lehetséges
02:54
without digital technology.
69
159000
3000
digitális technológia nélkül.
02:57
What Okolloh did would not have been possible
70
162000
3000
Amit Okolloh tett, az nem lett volna lehetséges
03:00
without human generosity.
71
165000
2000
emberi nagylelkűség nélkül.
03:02
And the interesting moment now,
72
167000
2000
És ami igazán érdekes most:
03:04
the number of environments
73
169000
2000
a környezetek nagy száma
03:06
where the social design challenge
74
171000
2000
ahol a szociális tervezés kihívása
03:08
relies on both of those things being true.
75
173000
3000
mind a kettőt szükségelteti.
03:11
That is the resource that I'm talking about.
76
176000
3000
Ez az az erőforrás amiről beszélek.
03:14
I call it cognitive surplus.
77
179000
2000
Ezt nevezem kognitív többletnek.
03:16
And it represents the ability
78
181000
2000
A világ lakosságának
03:18
of the world's population
79
183000
2000
azt a képességét jelenti,
03:20
to volunteer and to contribute and collaborate
80
185000
3000
hogy önkéntesen hozzájáruljon és együttműködjön
03:23
on large, sometimes global, projects.
81
188000
3000
nagy méretű, néha globális projekteken.
03:26
Cognitive surplus is made up of two things.
82
191000
2000
A kognitív többlet két részből áll.
03:28
The first, obviously, is the world's free time and talents.
83
193000
3000
Az első a világ szabadideje és tehetsége.
03:31
The world has over
84
196000
2000
A világnak több mint
03:33
a trillion hours a year
85
198000
3000
egybillió szabad órája
03:36
of free time
86
201000
2000
van évente
03:38
to commit to shared projects.
87
203000
2000
közös projektekre.
03:40
Now, that free time existed in the 20th century,
88
205000
2000
Nos, ez a szabadidő létezett a 20. században is,
03:42
but we didn't get Ushahidi in the 20th century.
89
207000
3000
de nem lett Ushahidi a 20. században.
03:45
That's the second half of cognitive surplus.
90
210000
2000
Ez a kognitív többlet második része.
03:47
The media landscape in the 20th century
91
212000
2000
A 20. század média tájképe
03:49
was very good at helping people consume,
92
214000
3000
nagyon kedvezett a fogyasztóknak,
03:52
and we got, as a result,
93
217000
2000
és ennek eredményeként
03:54
very good at consuming.
94
219000
2000
nagyon jók lettünk a fogyasztásban.
03:56
But now that we've been given media tools --
95
221000
2000
De most, amikor média eszközöket kaptunk --
03:58
the Internet, mobile phones -- that let us do more than consume,
96
223000
3000
internet, mobiltelefonok -- és ezek megengedik, hogy a fogyasztásnál többet tegyünk,
04:01
what we're seeing is that people weren't couch potatoes
97
226000
3000
azt látjuk, hogy az emberek nem azért voltak passzívak,
04:04
because we liked to be.
98
229000
2000
mert szerettek passzívak lenni.
04:06
We were couch potatoes because that was
99
231000
2000
Azért voltunk passzív fogyasztók,
04:08
the only opportunity given to us.
100
233000
2000
mert ez volt az egyetlen lehetőség amit kaptunk.
04:10
We still like to consume, of course.
101
235000
2000
Persze még mindig szeretünk fogyasztani.
04:12
But it turns out we also like to create,
102
237000
2000
De kiderült, hogy alkotni is szeretünk,
04:14
and we like to share.
103
239000
3000
és szeretünk megosztani.
04:17
And it's those two things together --
104
242000
2000
És ez a két dolog együtt --
04:19
ancient human motivation
105
244000
2000
ősrégi emberi motiváció
04:21
and the modern tools to allow that motivation
106
246000
2000
és a modern eszközök, amik megengedik,
04:23
to be joined up in large-scale efforts --
107
248000
3000
hogy a motivációk egyesüljenek nagy léptékű erőfeszítésekké --
04:26
that are the new design resource.
108
251000
3000
ez az új tervezési efőforrás.
04:29
And using cognitive surplus,
109
254000
2000
És használva a kognitív többletet,
04:31
we're starting to see truly incredible experiments
110
256000
3000
igazán hihetetlen kísérleteket kezdünk látni
04:34
in scientific, literary,
111
259000
2000
a tudományos, irodalmi,
04:36
artistic, political efforts.
112
261000
3000
művészeti, politikai erőfeszítésekben.
04:39
Designing.
113
264000
2000
Tervezés.
04:41
We're also getting, of course, a lot of LOLcats.
114
266000
3000
Persze kapunk egy rakás LOLcats képet is.
04:44
LOLcats are cute pictures of cats
115
269000
2000
A LOLcats képeken cuki macskák vannak,
04:46
made cuter with the addition of cute captions.
116
271000
3000
amik a cuki feliratoktól még cukibbak lettek.
04:49
And they are also
117
274000
2000
És szintén részei
04:51
part of the abundant media landscape we're getting now.
118
276000
3000
a mai média tájképnek.
04:54
This is one of the participatory --
119
279000
2000
Ez az egyik részvételi --
04:56
one of the participatory models
120
281000
2000
az egyik részvételi modell
04:58
we see coming out of that, along with Ushahidi.
121
283000
3000
amit látunk megjelenni, együtt az Ushahidivel.
05:01
Now I want to stipulate, as the lawyers say,
122
286000
2000
Szeretném kikötni, ahogy az ügyvédek mondják,
05:03
that LOLcats are the stupidest possible
123
288000
2000
hogy a LOLcats a lehetséges legbutább
05:05
creative act.
124
290000
2000
alkotó tevékenység.
05:07
There are other candidates of course,
125
292000
2000
Persze vannak más jelöltek is,
05:09
but LOLcats will do as a general case.
126
294000
3000
de a LOLcats megteszi, mint általános eset.
05:12
But here's the thing:
127
297000
2000
De végülis
05:14
The stupidest possible creative act
128
299000
2000
a lehetséges legbutább alkotói tevékenység
05:16
is still a creative act.
129
301000
3000
is egy alkotói aktus.
05:19
Someone who has done something like this,
130
304000
3000
Valaki, aki egy ilyesmit csinált,
05:22
however mediocre and throwaway,
131
307000
3000
bármennyire is átlagos és elfelejthető,
05:25
has tried something, has put something forward in public.
132
310000
3000
megpróbált valamit, bemutatott valamit a nyilvánosságnak.
05:28
And once they've done it, they can do it again,
133
313000
3000
És ha egyszer megtették, megtehetik újból,
05:31
and they could work on getting it better.
134
316000
2000
és dolgozhatnak rajta és jobbá tehetik.
05:33
There is a spectrum between mediocre work and good work,
135
318000
3000
Egész skála van az átlagos és a jó munka között,
05:36
and as anybody who's worked as an artist or a creator knows,
136
321000
3000
és bárki, aki dolgozott mint művész vagy alkotó tudja,
05:39
it's a spectrum you're constantly
137
324000
2000
hogy ez egy spektrum, aminek
05:41
struggling to get on top of.
138
326000
2000
állandóan a csúcsára akarsz jutni.
05:43
The gap is between
139
328000
2000
A rés a semmittevés
05:45
doing anything and doing nothing.
140
330000
3000
és a cselekvés között van.
05:48
And someone who makes a LOLcat
141
333000
2000
És az, aki készít egy LOLcats képet
05:50
has already crossed over that gap.
142
335000
3000
már átlépett ezen a résen.
05:53
Now it's tempting to want to get the Ushahidis
143
338000
2000
Csábító megkapni az Ushahidiket
05:55
without the LOLcats, right,
144
340000
2000
a LOLcats nélkül,
05:57
to get the serious stuff without the throwaway stuff.
145
342000
3000
megkapni a komoly dolgot a szemét nélkül.
06:00
But media abundance never works that way.
146
345000
3000
De a média bősége sohasem így működik.
06:03
Freedom to experiment means freedom to experiment with anything.
147
348000
3000
A kísérletezés szabadsága tartalmazza a bármivel való kísérletezést is.
06:06
Even with the sacred printing press,
148
351000
2000
A szent nyomdagéppel is:
06:08
we got erotic novels 150 years
149
353000
2000
erotikus regényeket 150 évvel korábban nyomtattak,
06:10
before we got scientific journals.
150
355000
3000
mint tudományos folyóiratokat.
06:14
So before I talk about
151
359000
3000
Mielőtt a döntő különbségről
06:17
what is, I think, the critical difference
152
362000
2000
beszélnék a LOLcats
06:19
between LOLcats and Ushahidi,
153
364000
2000
és az Ushahidi között,
06:21
I want to talk about
154
366000
2000
beszélni akarok
06:23
their shared source.
155
368000
2000
a közös forrásukról.
06:25
And that source is design for generosity.
156
370000
3000
És ez a forrás a nagylelkű alkotás.
06:28
It is one of the curiosities of our historical era
157
373000
3000
Történelmi korunk egyik furcsasága,
06:31
that even as cognitive surplus
158
376000
2000
hogy miközben a kognitív többlet
06:33
is becoming a resource we can design around,
159
378000
2000
olyan erőforrássá válik amire építhetünk,
06:35
social sciences are also starting to explain
160
380000
3000
a társadalmi tudományok kezdik megmagyarázni,
06:38
how important
161
383000
2000
mennyire fontos nekünk
06:40
our intrinsic motivations are to us,
162
385000
2000
a saját belső motivációnk,
06:42
how much we do things because we like to do them
163
387000
3000
mennyi dolgot teszünk azért, mert nekünk tetszik
06:45
rather than because our boss told us to do them,
164
390000
2000
inkább mint azért, mert a főnökünk mondta nekünk,
06:47
or because we're being paid to do them.
165
392000
3000
vagy mert fizetnek minket érte.
06:50
This is a graph from a paper
166
395000
3000
Ez egy grafikon egy cikkből,
06:53
by Uri Gneezy and Aldo Rustichini,
167
398000
2000
amit Uri Gneezy és Aldo Rustichini írtak,
06:55
who set out to test, at the beginning of this decade,
168
400000
3000
akik az évtized elején le akarták tesztelni
06:58
what they called "deterrence theory."
169
403000
2000
az általuk "elrettentés elmélet"-nek nevezett dolgot.
07:00
And deterrence theory is a very simple theory of human behavior:
170
405000
2000
Az elrettentés elmélet egy nagyon egyszerű elmélet az emberi viselkedésről:
07:02
If you want somebody to do less of something,
171
407000
2000
ha azt akarod, hogy valaki kevésbé tegyen meg valamit,
07:04
add a punishment and they'll do less of it.
172
409000
2000
használj egy büntetést és kevesebbet fognak tenni belőle.
07:06
Simple, straightforward, commonsensical --
173
411000
3000
Egyszerű, világos, nyilvánvaló --
07:09
also, largely untested.
174
414000
2000
és többnyire ellenőrizetlen.
07:11
And so they went and studied
175
416000
2000
Tehát tanulmányoztak
07:13
10 daycare centers in Haifa, Israel.
176
418000
2000
10 napközit az izraeli Haifában.
07:15
They studied those daycare centers
177
420000
2000
És a legfeszültebb pillanatokban
07:17
at the time of highest tension,
178
422000
2000
tanulmányozták a napköziket,
07:19
which is pick-up time.
179
424000
2000
amikor a szülők hazaviszik a gyerekeket.
07:21
At pick-up time the teachers,
180
426000
2000
Ilyenkor a tanárok, akik egész nap
07:23
who have been with your children all day,
181
428000
2000
a gyerekeiddel voltak, szeretnék ha
07:25
would like you to be there at the appointed hour to take your children back.
182
430000
3000
te ott lennél a megbeszélt időpontban a gyerekeidért.
07:28
Meanwhile, the parents -- perhaps a little busy at work, running late, running errands --
183
433000
3000
Ezalatt a szülők -- talán kicsit elfoglaltak a munkában, késésben, szaladgálva --
07:31
want a little slack to pick the kids up late.
184
436000
3000
szeretnének egy kicsit késni.
07:34
So Gneezy and Rustichini said,
185
439000
2000
Tehát Gneezy és Rustichini azt kérdezte:
07:36
"How many instances of late pick-ups
186
441000
2000
"Hányszor késtek a szülők
07:38
are there at these 10 daycare centers?"
187
443000
2000
a 10 napköziben?"
07:40
Now they saw -- and this is what the graph is,
188
445000
2000
Azt látták -- és ez a grafikon ezt mutatja,
07:42
these are the number of weeks and these are the number of late arrivals --
189
447000
3000
itt vannak a hetek és ez a késések száma --
07:45
that there were between six and 10
190
450000
2000
hogy hat és tíz között volt
07:47
instances of late pick-ups
191
452000
2000
a késések száma,
07:49
on average in these 10 daycare centers.
192
454000
2000
átlagban a tíz napköziben.
07:51
So they divided the daycare centers into two groups.
193
456000
3000
Ekkor két csoportba osztották a napköziket.
07:54
The white group there
194
459000
2000
A fehér csoport itt
07:56
is the control group; they change nothing.
195
461000
3000
a kontroll csoport; itt semmit se változtattak.
07:59
But the group of daycare centers represented by the black line,
196
464000
3000
De a fekete vonallal ábrázolt napközikben
08:02
they said, "We are changing this bargain
197
467000
2000
ezt mondták: "Azonnal megváltoztatjuk
08:04
as of right now.
198
469000
2000
ezt az alkut.
08:06
If you pick your kid up more than 10 minutes late,
199
471000
2000
Ha több mint 10 percet késel,
08:08
we're going to add a 10 shekel fine to your bill.
200
473000
2000
10 sékelt adunk a számládhoz.
08:10
Boom. No ifs, ands or buts."
201
475000
3000
Ez van, semmi kivétel!"
08:13
And the minute they did that,
202
478000
2000
És ettől a perctől kezdve megváltozott
08:15
the behavior in those daycare centers changed.
203
480000
2000
a viselkedés azokban a napközikben.
08:17
Late pick-ups went up
204
482000
2000
A késések száma emelkedett
08:19
every week for the next four weeks
205
484000
3000
minden héten, a következő négy hétben,
08:22
until they topped out at triple the pre-fine average,
206
487000
3000
amíg elérte a büntetés előtti átlag háromszorosát,
08:25
and then they fluctuated
207
490000
2000
majd ingadozott
08:27
at between double and triple the pre-fine average
208
492000
2000
a büntetés előtti átlag kétszerese és háromszorosa között,
08:29
for the life of the fine.
209
494000
2000
amíg érvényben volt a büntetés.
08:31
And you can see immediately what happened, right?
210
496000
3000
Azonnal látják mi történt, nemde?
08:35
The fine broke the culture
211
500000
2000
A büntetés megtörte
08:37
of the daycare center.
212
502000
2000
a napközi kultúráját.
08:39
By adding a fine,
213
504000
2000
A büntetéssel
08:41
what they did was communicate to the parents
214
506000
2000
azt közölték a szülőkkel,
08:43
that their entire debt to the teachers
215
508000
2000
hogy eltörölték teljes tartozásukat
08:45
had been discharged
216
510000
2000
a tanárok felé
08:47
with the payment of 10 shekels,
217
512000
2000
a 10 sékel büntetés kifizetésével,
08:49
and that there was no residue of guilt or social concern
218
514000
3000
és semmi nyoma nem maradt a bűntudatnak vagy
08:52
that the parents owed the teachers.
219
517000
2000
társadalmi tartozásnak a szülő-tanár viszonyban.
08:54
And so the parents, quite sensibly, said,
220
519000
2000
És a szülők, nagyon ésszerűen, azt mondták:
08:56
"10 shekels to pick my kid up late?
221
521000
2000
"10 sékel a késésemért a napköziből?
08:58
What could be bad?"
222
523000
2000
Üsse kő!"
09:00
(Laughter)
223
525000
2000
(Nevetés)
09:04
The explanation of human behavior
224
529000
2000
A 20. századból örökölt magyarázat
09:06
that we inherited in the 20th century
225
531000
3000
az emberi viselkedésre az volt, hogy
09:09
was that we are all rational, self-maximizing actors,
226
534000
3000
mindnyájan értelmes, önmaximalizáló egyének vagyunk,
09:12
and in that explanation --
227
537000
2000
és abban a magyarázatban --
09:14
the daycare center had no contract --
228
539000
3000
a napközinek nem volt szerződése --
09:17
should have been operating without any constraints.
229
542000
3000
teljesen kényszer nélkül kellett volna működjön.
09:20
But that's not right.
230
545000
2000
De ez nem igaz.
09:22
They were operating with social constraints
231
547000
2000
Ők szociális kényszerek között működtek,
09:24
rather than contractual ones.
232
549000
2000
és nem szerződéses kényszerek között.
09:26
And critically, the social constraints
233
551000
2000
És kritikus módon a szociális kényszerek
09:28
created a culture that was more generous
234
553000
3000
egy nagylelkűbb kultúrát hoztak létre,
09:31
than the contractual constraints did.
235
556000
2000
mint a szerződéses kényszerek.
09:33
So Gneezy and Rustichini run this experiment for a dozen weeks --
236
558000
3000
Tehát Gneezy és Rustichini egy tucat hétig folytatta ezt a kísérletet --
09:36
run the fine for a dozen weeks --
237
561000
2000
közben osztogatva a büntetéseket --
09:38
and then they say, "Okay, that's it. All done; fine."
238
563000
3000
és aztán azt mondták: "Rendben, ez volt. Vége."
09:41
And then a really interesting thing happens:
239
566000
2000
És akkor valami igazán érdekes történt:
09:43
Nothing changes.
240
568000
3000
semmi se változott.
09:46
The culture that got broken by the fine
241
571000
3000
A büntetés által megtört kultúra
09:49
stayed broken when the fine was removed.
242
574000
3000
megtörve maradt a büntetés eltörlése után is.
09:52
Not only are economic motivations
243
577000
3000
Nemcsak hogy a gazdasági
09:55
and intrinsic motivations
244
580000
2000
és belső motivációk
09:57
incompatible,
245
582000
2000
inkompatibilisek,
09:59
that incompatibility
246
584000
2000
hanem az inkompatibilitás
10:01
can persist over long periods.
247
586000
3000
hosszabb ideig képes megmaradni.
10:04
So the trick
248
589000
2000
Tehát a trükk
10:06
in designing these kinds of situations
249
591000
2000
ezeknek a helyzeteknek a megtervezésénél
10:08
is to understand where you're relying on
250
593000
3000
annak a megértése, hogy mikor támaszkodsz
10:11
the economic part of the bargain -- as with the parents paying the teachers --
251
596000
3000
az alku gazdasági részére -- mint a szülőkkel, akik a büntetést fizettek --
10:14
and when you're relying on the social part of the bargain,
252
599000
3000
és mikor a támaszkodsz az alku szociális részére,
10:17
when you're really designing for generosity.
253
602000
3000
amikor igazán a nagylelkűségre alapozol.
10:20
This brings me back to the LOLcats
254
605000
3000
Ez visszahoz a LOLcats-hez
10:23
and to Ushahidi.
255
608000
2000
és az Ushahidihez.
10:25
This is, I think, the range that matters.
256
610000
2000
Ez az a terjedelem, ami számít.
10:27
Both of these rely on cognitive surplus.
257
612000
2000
Mindkettő a kognitív többletre alapoz.
10:29
Both of these design for the assumption
258
614000
2000
Mindkettő azzal a feltevéssel számol, hogy
10:31
that people like to create and we want to share.
259
616000
3000
szeretünk alkotni és meg akarjuk osztani.
10:34
Here is the critical difference between these:
260
619000
3000
Íme a lényeges különbség ezek között:
10:39
LOLcats is communal value.
261
624000
3000
a LOLcats közösségi értékeket képvisel.
10:42
It's value created by the participants
262
627000
2000
A résztvevők egymásnak
10:44
for each other.
263
629000
2000
alkották az értéket.
10:46
Communal value on the networks we have
264
631000
3000
Mindenhol találunk közösségi értéket
10:49
is everywhere --
265
634000
2000
a hálózatunkban --
10:51
every time you see a large aggregate
266
636000
2000
valahányszor látsz egy nagy adag
10:53
of shared, publicly available data,
267
638000
3000
megosztott, nyilvános adatot,
10:56
whether it's photos on Flickr
268
641000
2000
akár képek a Flickr-en
10:58
or videos on Youtube or whatever.
269
643000
2000
vagy videók a Youtube-on vagy bármi más.
11:00
This is good. I like LOLcats as much as the next guy,
270
645000
2000
Ez jó. Annyira kedvelem a LOLcats-et mint bárki más,
11:02
maybe a little more even,
271
647000
2000
talán egy kicsit jobban,
11:04
but this is also
272
649000
3000
de ez ugyanakkor
11:07
a largely solved problem.
273
652000
2000
egy nagymértékben megoldott probléma.
11:09
I have a hard time envisioning a future
274
654000
2000
Nehezen tudom elképzelni a jövőt,
11:11
in which someone is saying,
275
656000
2000
amikor valaki azt mondja majd:
11:13
"Where, oh where, can I find a picture
276
658000
2000
"Ó, vajon hol is találhatnék
11:15
of a cute cat?"
277
660000
2000
egy cuki macskás képet?"
11:17
Ushahidi, by contrast,
278
662000
2000
Az Ushahidi, ezzel ellentétben,
11:19
is civic value.
279
664000
2000
egy polgári érték.
11:21
It's value created by the participants
280
666000
2000
Az értékét a résztvevők hozzák létre,
11:23
but enjoyed by society as a whole.
281
668000
2000
de az egész társadalom élvezi.
11:25
The goals set out by Ushahidi
282
670000
2000
Az Ushahidi célja nemcsak az,
11:27
are not just to make life better
283
672000
2000
hogy a résztvevők életét
11:29
for the participants,
284
674000
2000
tegye jobbá,
11:31
but to make life better for everyone in the society
285
676000
3000
hanem mindenki életét jobbá tegye abban a társadalomban,
11:34
in which Ushahidi is operating.
286
679000
2000
ahol az Ushahidi működik.
11:36
And that kind of civic value
287
681000
3000
És az a fajta polgári érték
11:39
is not just a side effect
288
684000
2000
nem csak mellékterméke
11:41
of opening up to human motivation.
289
686000
3000
az emberi motivációkra való megnyílásnak.
11:44
It really is going to be a side effect
290
689000
2000
Annak lesz valójában a mellékterméke
11:46
of what we, collectively,
291
691000
2000
amit mi, közösen
11:48
make of these kinds of efforts.
292
693000
3000
kihozunk ezekből az erőfeszítésekből.
11:51
There are a trillion
293
696000
2000
Egybillió óra
11:53
hours a year
294
698000
2000
van évente
11:55
of participatory value
295
700000
2000
résztvevői értékből
11:57
up for grabs.
296
702000
2000
ingyen.
11:59
That will be true year-in and year-out.
297
704000
3000
Ez állandóan igaz lesz.
12:02
The number of people who are going to be able
298
707000
2000
Azon emberek száma, akik képesek lesznek
12:04
to participate in these kinds of projects
299
709000
2000
résztvenni az ilyen tervekben
12:06
is going to grow,
300
711000
2000
nőni fog,
12:08
and we can see that organizations
301
713000
3000
és láthatjuk majd, hogy szervezetek,
12:11
designed around a culture of generosity
302
716000
2000
amelyek a nagylelkűségre építenek,
12:13
can achieve incredible effects
303
718000
2000
hihetetlen hatásokat tudnak elérni
12:15
without an enormous amount of contractual overhead --
304
720000
3000
hatalmas szerződéses többletköltségek nélkül --
12:18
a very different model
305
723000
2000
egy nagyon különböző modell,
12:20
than our default model for large-scale group action in the 20th century.
306
725000
3000
mint a 20. századi nagy léptékű csoport akció alapmodell.
12:24
What's going to make the difference here
307
729000
3000
Ami számítani fog itt,
12:27
is what Dean Kamen said,
308
732000
3000
az amit Dean Kamen mondott,
12:30
the inventor and entrepreneur.
309
735000
2000
a feltaláló és vállalkozó.
12:32
Kamen said, "Free cultures get what they celebrate."
310
737000
3000
Kamen azt mondta: "A szabad kultúrák megkapják, amit ünnepelnek."
12:36
We've got a choice before us.
311
741000
3000
Egy választás előtt állunk.
12:39
We've got this trillion hours a year.
312
744000
2000
Van egybillió óránk évente.
12:41
We can use it to crack each other up, and we're going to do that.
313
746000
3000
Használhatjuk egymás szórakoztatására, és ebben jók vagyunk.
12:44
That, we get for free.
314
749000
2000
Ezt ingyen megkapjuk.
12:46
But we can also celebrate
315
751000
2000
De ugyanakkor ünnepelhetjük
12:48
and support and reward the people
316
753000
2000
és támogathatjuk és jutalmazhatjuk az embereket,
12:50
trying to use cognitive surplus
317
755000
2000
akik polgári érték teremtésére próbálják
12:52
to create civic value.
318
757000
2000
használni a kognitív többletet.
12:54
And to the degree we're going to do that, to the degree we're able to do that,
319
759000
3000
És amennyiben meg fogjuk ezt tenni, képesek leszünk ezt megtenni,
12:57
we'll be able to change society.
320
762000
2000
képesek leszünk megváltoztatni a társadalmat.
12:59
Thank you very much.
321
764000
2000
Nagyon szépen köszönöm.
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