TED Residency
Jeff Kirschner: This app makes it fun to pick up litter
Jeff Kirschner: Questa app trasforma la raccolta di rifiuti in un divertimento
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La terra è un grande luogo da tenere pulito. Con Litterati - un'app per identificare, raccogliere e geolocalizzare l'immondizia nel mondo - il membro interno di TED, Jeff Kirschner, ha creato una comunità che pulisce collettivamente il pianeta. Dopo aver rintracciato i rifiuti in più di 100 paesi, Kirschner spera di usare i dati raccolti per collaborare con marchi e organizzazioni per fermare i rifiuti prima che tocchino il terreno.
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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00:13
This story starts with these two --
0
1015
2993
Questa storia inizia con questi due:
00:16
my kids.
1
4032
1258
i miei figli.
00:17
We were hiking in the Oakland woods
2
5314
1682
Passeggiavamo nei boschi di Oakland
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
quando mia figlia notò
una lettiera per gatti in un ruscello.
una lettiera per gatti in un ruscello.
00:23
She looked at me and said,
4
11647
1662
Mi guarò e disse:
00:25
"Daddy?
5
13333
2507
"Papino?
00:27
That doesn't go there."
6
15864
1650
Quella non va lì."
00:29
When she said that,
it reminded me of summer camp.
it reminded me of summer camp.
7
17538
2422
Quando lo disse,
mi ricordò il campo estivo.
mi ricordò il campo estivo.
00:31
On the morning of visiting day,
8
19984
1498
La mattina delle visite,
00:33
right before they'd let our anxious
parents come barreling through the gates,
parents come barreling through the gates,
9
21506
3663
appena prima di aprire i cancelli
ai nostri genitori ansiosi,
ai nostri genitori ansiosi,
00:37
our camp director would say,
10
25193
1369
il direttore diceva:
"Veloci! Ognuno raccolga cinque rifiuti."
00:38
"Quick! Everyone pick up
five pieces of litter."
five pieces of litter."
11
26586
2309
00:40
You get a couple hundred kids
each picking up five pieces,
each picking up five pieces,
12
28919
3040
Un paio di centinaia di bambini,
ognuno che raccoglie 5 pezzi,
ognuno che raccoglie 5 pezzi,
00:43
and pretty soon, you've got
a much cleaner camp.
a much cleaner camp.
13
31983
2573
e subito si ha un campo più pulito.
00:46
So I thought,
14
34580
1159
Allora ho pensato,
00:47
why not apply that crowdsourced
cleanup model to the entire planet?
cleanup model to the entire planet?
15
35763
4537
perché non utilizzare il modello
di pulizia collettiva all'intero pianeta?
di pulizia collettiva all'intero pianeta?
00:52
And that was the inspiration
for Litterati.
for Litterati.
16
40324
2951
E quella fu l'ispirazione
che portò a Litterati.
che portò a Litterati.
00:55
The vision is to create
a litter-free world.
a litter-free world.
17
43299
3349
L'idea è di creare un mondo
senza immondizia.
senza immondizia.
00:58
Let me show you how it started.
18
46672
1508
Guardate come è iniziato.
01:00
I took a picture of a cigarette
using Instagram.
using Instagram.
19
48204
3386
Ho fatto una foto ad una sigaretta
usando Instagram.
usando Instagram.
01:04
Then I took another photo ...
20
52222
1867
Poi ho fatto un'altra foto...
01:06
and another photo ...
21
54113
1557
e un'altra foto..
01:07
and another photo.
22
55694
1167
e un'altra ancora.
01:08
And I noticed two things:
23
56885
1286
E ho notato due cose:
01:10
one, litter became artistic
and approachable;
and approachable;
24
58195
3472
la prima, i rifiuti divennero artistici
e accessibili;
e accessibili;
01:14
and two,
25
62244
1151
la seconda,
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
dopo alcuni giorni,
avevo 50 foto nel mio cellulare
avevo 50 foto nel mio cellulare
01:17
and I had picked up each piece,
27
65958
1587
e avevo raccolto ogni pezzo,
01:19
and I realized that I was keeping a record
28
67569
2385
e ho realizzato che stavo documentando
01:21
of the positive impact
I was having on the planet.
I was having on the planet.
29
69978
3151
l'impatto positivo che stavo
avendo sul pianeta.
avendo sul pianeta.
01:25
That's 50 less things that you might see,
30
73153
2188
50 rifiuti in meno che avreste visto,
01:27
or you might step on,
31
75365
1243
o calpestato,
01:28
or some bird might eat.
32
76632
1458
o che un uccello avrebbe ingoiato.
01:30
So I started telling people
what I was doing,
what I was doing,
33
78769
2652
Allora ho iniziato a raccontare
alla gente cosa facevo,
alla gente cosa facevo,
01:33
and they started participating.
34
81445
2356
e anche loro iniziarono a partecipare.
01:36
One day,
35
84831
1693
Un giorno,
01:38
this photo showed up from China.
36
86548
2528
questa foto fu condivisa dalla Cina.
01:42
And that's when I realized
37
90039
1271
E solo allora ho capito
01:43
that Litterati was more
than just pretty pictures;
than just pretty pictures;
38
91334
3266
che Litterati era più di solo belle foto;
01:46
we were becoming a community
that was collecting data.
that was collecting data.
39
94624
3369
Stavamo diventando una comunità
che collezionava informazioni.
che collezionava informazioni.
01:50
Each photo tells a story.
40
98869
1890
Ogni foto racconta una storia.
01:53
It tells us who picked up what,
41
101279
2193
Ci rivela chi ha raccolto cosa,
01:55
a geotag tells us where
42
103496
2011
le coordinate geografiche
ci dicono dove
ci dicono dove
01:57
and a time stamp tells us when.
43
105531
2030
e data e ora ci dicono quando.
02:00
So I built a Google map,
44
108006
2429
Così ho creato una mappa Google,
02:02
and started plotting the points
where pieces were being picked up.
where pieces were being picked up.
45
110459
4053
e ho iniziato a segnare i punti
in cui i rifiuti venivano raccolti.
in cui i rifiuti venivano raccolti.
02:06
And through that process,
the community grew
the community grew
46
114536
3918
E grazie a questo metodo,
la comunità crebbe
la comunità crebbe
02:10
and the data grew.
47
118478
1639
e anche le informazioni.
02:12
My two kids go to school
right in that bullseye.
right in that bullseye.
48
120806
3461
I miei due figli vanno a scuola
proprio lì in mezzo.
proprio lì in mezzo.
02:17
Litter:
49
125125
1211
Immondizia:
02:18
it's blending into
the background of our lives.
the background of our lives.
50
126360
2704
si sta inserendo nello sfondo
delle nostre vite.
delle nostre vite.
02:21
But what if we brought it
to the forefront?
to the forefront?
51
129088
2099
Ma se la mettessimo in evidenza?
02:23
What if we understood exactly
what was on our streets,
what was on our streets,
52
131211
2912
Se capissimo esattamente cosa
c'è nelle nostre strade,
c'è nelle nostre strade,
02:26
our sidewalks
53
134147
1389
nei nostri marciapiedi
02:27
and our school yards?
54
135560
1538
e nei cortili delle scuole?
02:29
How might we use that data
to make a difference?
to make a difference?
55
137122
3247
Come potremmo usare quelle informazioni
per fare la differenza?
per fare la differenza?
02:33
Well, let me show you.
56
141189
1198
Bè, ve lo dimostro.
02:34
The first is with cities.
57
142411
1385
Innanzitutto con le città.
02:36
San Francisco wanted to understand
what percentage of litter was cigarettes.
what percentage of litter was cigarettes.
58
144418
4639
San Francisco voleva stimare la quantità
di immondizia proveniente dalle sigarette.
di immondizia proveniente dalle sigarette.
02:41
Why?
59
149081
1162
Perché?
02:42
To create a tax.
60
150267
1209
Per stabilire una tassa.
02:44
So they put a couple of people
in the streets
in the streets
61
152073
2135
Allora inviarono due persone
con carta e penna,
02:46
with pencils and clipboards,
62
154232
1361
02:47
who walked around collecting information
63
155617
2063
a raccogliere informazioni a piedi,
02:49
which led to a 20-cent tax
on all cigarette sales.
on all cigarette sales.
64
157704
3111
il che portò a una tassa di 20 cent
sulla vendita di sigarette.
sulla vendita di sigarette.
02:53
And then they got sued
65
161787
2153
E vennero denunciati
dai grandi tabacchifici,
02:55
by big tobacco,
66
163964
1176
02:57
who claimed that collecting information
with pencils and clipboards
with pencils and clipboards
67
165164
3216
che sostenevano che raccogliere
informazioni con carta e penna
informazioni con carta e penna
03:00
is neither precise nor provable.
68
168404
2331
non fosse né preciso né dimostrabile.
03:03
The city called me and asked
if our technology could help.
if our technology could help.
69
171454
3680
La città mi chiamò chiedendo se
la nostra tecnologia potesse aiutare.
la nostra tecnologia potesse aiutare.
03:07
I'm not sure they realized
70
175158
1249
Non credo che sapessero
03:08
that our technology
was my Instagram account --
was my Instagram account --
71
176431
2248
che la nostra tecnologia era
il mio Instagram.
il mio Instagram.
03:10
(Laughter)
72
178703
1039
(Risate)
03:11
But I said, "Yes, we can."
73
179766
1266
Ma risposi: "Si, possiamo"
03:13
(Laughter)
74
181056
1016
(Risate)
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
"E possiamo dirvi se
è una Parliament o una Pall Mall.
è una Parliament o una Pall Mall.
03:18
Plus, every photograph
is geotagged and time-stamped,
is geotagged and time-stamped,
76
186028
3425
Inoltre, ogni fotografia
è geolocalizzata e con data e ora,
è geolocalizzata e con data e ora,
03:21
providing you with proof."
77
189477
1381
dandovi delle prove".
03:23
Four days and 5,000 pieces later,
78
191839
3220
Quattro giorni e 5000 rifiuti dopo,
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
i nostri dati vennero usati in tribunale
sia per difendere sia per raddoppiarla,
sia per difendere sia per raddoppiarla,
03:32
generating an annual recurring revenue
of four million dollars
of four million dollars
80
200045
4323
creando un incasso annuo ricorrente
di 4 milioni di dollari
di 4 milioni di dollari
03:36
for San Francisco to clean itself up.
81
204392
2295
per ripulire la città di S. Francisco.
03:40
Now, during that process
I learned two things:
I learned two things:
82
208001
2235
Ora, con quel metodo
ho imparato due cose:
ho imparato due cose:
03:42
one, Instagram is not the right tool --
83
210260
2554
la prima, Instagram non va bene -
03:44
(Laughter)
84
212838
1031
(Risate)
03:45
so we built an app.
85
213893
1503
così abbiamo creato un'app.
03:47
And two, if you think about it,
86
215420
1633
La seconda, se ci pensate,
03:49
every city in the world
has a unique litter fingerprint,
has a unique litter fingerprint,
87
217077
3617
ogni città nel mondo ha la sua
determinata impronta di rifiuti,
determinata impronta di rifiuti,
03:52
and that fingerprint provides
both the source of the problem
both the source of the problem
88
220718
3836
e quella impronta è
sia la causa del problema
sia la causa del problema
03:56
and the path to the solution.
89
224578
1921
e la strada per la soluzione.
03:59
If you could generate a revenue stream
90
227646
2378
Se si può generare un
flusso di entrate
flusso di entrate
04:02
just by understanding
the percentage of cigarettes,
the percentage of cigarettes,
91
230048
2463
solo capendo la percentuale
di sigarette,
di sigarette,
04:04
well, what about coffee cups
92
232535
2096
cosa succederebbe
con i bicchieri per il caffè
con i bicchieri per il caffè
04:06
or soda cans
93
234655
1706
o le lattine di bibite
04:08
or plastic bottles?
94
236385
1414
o le bottiglie di plastica?
04:10
If you could fingerprint San Francisco,
well, how about Oakland
well, how about Oakland
95
238501
3201
Se si può tracciare S. Francisco,
allora, perchè non Oakland
allora, perchè non Oakland
04:13
or Amsterdam
96
241726
1696
o Amsterdam
04:15
or somewhere much closer to home?
97
243446
2970
o qualsiasi luogo più vicino a casa?
E i marchi?
04:19
And what about brands?
98
247408
1234
04:20
How might they use this data
99
248666
1901
Come potrebbero usare questi dati
04:22
to align their environmental
and economic interests?
and economic interests?
100
250591
4212
per adeguare
i loro interessi ambientali ed economici?
i loro interessi ambientali ed economici?
04:27
There's a block in downtown Oakland
that's covered in blight.
that's covered in blight.
101
255646
3212
C'è un'area nel centro
di Oakland ricoperta di rifiuti.
di Oakland ricoperta di rifiuti.
04:31
The Litterati community got together
and picked up 1,500 pieces.
and picked up 1,500 pieces.
102
259325
4104
La comunità di Litterati si è riunita
e ha raccolto 1500 pezzi.
e ha raccolto 1500 pezzi.
04:35
And here's what we learned:
103
263812
1340
E ecco cosa
abbiamo imparato:
abbiamo imparato:
04:37
most of that litter came
from a very well-known taco brand.
from a very well-known taco brand.
104
265176
3210
la maggior parte proveniva
da un famoso marchio di taco.
da un famoso marchio di taco.
04:41
Most of that brand's litter
were their own hot sauce packets,
were their own hot sauce packets,
105
269738
3577
La maggioranza erano le loro
stesse confezioni di salsa piccante
stesse confezioni di salsa piccante
04:46
and most of those hot sauce packets
hadn't even been opened.
hadn't even been opened.
106
274438
3626
e la maggior parte non
erano neanche state aperte.
erano neanche state aperte.
04:51
The problem and the path
to the solution --
to the solution --
107
279965
2715
Il problema e la via per la soluzione.
04:54
well, maybe that brand only
gives out hot sauce upon request
gives out hot sauce upon request
108
282704
3961
Bè, forse quel marchio può dare
solo salsa piccante se richiesta
solo salsa piccante se richiesta
04:58
or installs bulk dispensers
109
286689
2009
o installare un distributore di salsa
05:00
or comes up with more
sustainable packaging.
sustainable packaging.
110
288722
2552
o avere una confezione più sostenibile.
05:03
How does a brand take
an environmental hazard,
an environmental hazard,
111
291298
2969
Come fa un marchio a prendere
un rischio ambientale,
un rischio ambientale,
05:06
turn it into an economic engine
112
294291
2006
trasformarlo in un motore economico
05:08
and become an industry hero?
113
296321
1768
e diventare un eroe dell'industria?
05:11
If you really want to create change,
114
299292
2202
Se si vuole creare un vero cambiamento,
05:13
there's no better place to start
than with our kids.
than with our kids.
115
301518
2874
non c'è luogo migliore che iniziare dai
nostri bambini.
nostri bambini.
05:16
A group of fifth graders picked up
1,247 pieces of litter
1,247 pieces of litter
116
304416
3403
Un gruppo di ragazzini raccolse
1247 rifiuti
1247 rifiuti
05:19
just on their school yard.
117
307843
1848
solo nel cortile
della loro scuola.
della loro scuola.
05:21
And they learned that the most
common type of litter
common type of litter
118
309715
2532
E scoprirono che i rifiuti
più comuni
più comuni
05:24
were the plastic straw wrappers
from their own cafeteria.
from their own cafeteria.
119
312271
3234
erano le confezioni in plastica
di cannucce della loro stessa mensa.
di cannucce della loro stessa mensa.
05:27
So these kids went
to their principal and asked,
to their principal and asked,
120
315947
2529
Allora i ragazzi andarono
dal preside chiedendo:
dal preside chiedendo:
05:30
"Why are we still buying straws?"
121
318500
1660
"Perché le compriamo ancora?
05:33
And they stopped.
122
321166
1755
E così smisero.
05:34
And they learned that individually
they could each make a difference,
they could each make a difference,
123
322945
3654
E impararono che singolarmente potevano
fare la differenza,
fare la differenza,
05:38
but together they created an impact.
124
326623
2338
ma insieme potevano avere un vero impatto.
05:41
It doesn't matter
if you're a student or a scientist,
if you're a student or a scientist,
125
329503
4012
Non importa se sei uno studente
o uno scienziato,
o uno scienziato,
05:45
whether you live in Honolulu or Hanoi,
126
333539
3135
se vivi a Honolulu o Hanoi,
05:48
this is a community for everyone.
127
336698
2441
questa è una comunità per chiunque.
05:51
It started because of two little kids
in the Northern California woods,
in the Northern California woods,
128
339974
4679
Iniziò grazie a due bambini nei boschi
della California del Nord,
della California del Nord,
05:56
and today it's spread across the world.
129
344677
2814
e ora è estesa in tutto il mondo.
05:59
And you know how we're getting there?
130
347938
1783
E sapete come lo stiamo facendo?
06:02
One piece at a time.
131
350067
1878
Un pezzo alla volta.
06:04
Thank you.
132
352508
1215
Grazie.
06:05
(Applause)
133
353747
3618
(Applausi)
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