TED2007
Jonathan Harris: The web as art
Jonathan Harris o kolekcjonowaniu historii
Filmed:
Readability: 3.4
910,598 views
Na konferencji EG w grudniu 2007 artysta Jonathan Harris opowiadał o swoich aktualnych projektach. Jednym z nich jest kolekcjonowanie historii: jego własnych, obcych ludzi oraz historii zaczerpniętych z Internetu, jak na przykład niesamowite "We Feel Fine."
Jonathan Harris - Artist, storyteller, Internet anthropologist
Artist and computer scientist Jonathan Harris makes online art that captures the world's expression -- and gives us a glimpse of the soul of the Internet. Full bio
Artist and computer scientist Jonathan Harris makes online art that captures the world's expression -- and gives us a glimpse of the soul of the Internet. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
So I'm going to talk today about collecting stories
0
0
4000
Będę dzisiaj mówił o kolekcjonowaniu historii
00:20
in some unconventional ways.
1
4000
2000
niekonwencjonalnymi sposobami.
00:22
This is a picture of me from a very awkward stage in my life.
2
6000
4000
To zdjęcie przedstawia mnie w bardzo niezręcznym okresie mojego życia
00:26
You might enjoy the awkwardly tight, cut-off pajama bottoms with balloons.
3
10000
5000
Możecie podziwiać niewygodnie ciasne, ucięte spodenki od pidżamy w baloniki.
00:31
Anyway, it was a time when I was mainly interested
4
15000
2000
W każdym razie były to czasy kiedy byłem głównie zainteresowany
00:33
in collecting imaginary stories.
5
17000
2000
kolekcjonowaniem wyimaginowanych historii.
00:35
So this is a picture of me
6
19000
2000
To zdjęcie przedstawia mnie
00:37
holding one of the first watercolor paintings I ever made.
7
21000
2000
trzymającego jeden z moich pierwszych obrazów wykonanych akwarelą.
00:39
And recently I've been much more interested in collecting stories
8
23000
3000
Obecnie jestem dużo bardziej zainteresowany kolekcjonowaniem historii
00:42
from reality -- so, real stories.
9
26000
2000
rzeczywistych - prawdziwych historii.
00:44
And specifically, I'm interested in collecting my own stories,
10
28000
4000
W szczególności interesują mnie moje własne historie,
00:48
stories from the Internet, and then recently, stories from life,
11
32000
3000
historie z Internetu, i od niedawna, historie z życia,
00:51
which is kind of a new area of work that I've been doing recently.
12
35000
4000
które są nowym obszarem obecnie poznawanym.
00:55
So I'll be talking about each of those today.
13
39000
2000
Opowiem dziś o każdej z nich.
00:57
So, first of all, my own stories. These are two of my sketchbooks.
14
41000
3000
Na początek - moje własne historie. To są dwa z moich szkicowników.
01:00
I have many of these books,
15
44000
2000
Mam ich wiele
01:02
and I've been keeping them for about the last eight or nine years.
16
46000
2000
i prowadzę je od jakichś ośmiu, dziewięciu lat.
01:04
They accompany me wherever I go in my life,
17
48000
2000
Towarzyszą mi gdziekolwiek jestem,
01:06
and I fill them with all sorts of things,
18
50000
2000
wypełniam je rozmaitymi rzeczami,
01:08
records of my lived experience:
19
52000
2000
zapisami moich przeżyć.
01:10
so watercolor paintings, drawings of what I see,
20
54000
4000
Malunki akwarelą, rysunki tego co widzę,
01:14
dead flowers, dead insects, pasted ticket stubs, rusting coins,
21
58000
4000
martwe kwiaty, martwe owady, stare bilety, rdzewiejące monety,
01:18
business cards, writings.
22
62000
3000
wizytówki, zapiski.
01:21
And in these books, you can find these short, little glimpses
23
65000
4000
W tych książkach można dostrzec migawki
01:25
of moments and experiences and people that I meet.
24
69000
2000
tych chwil, przeżyć i ludzi, których spotkałem.
01:27
And, you know, after keeping these books for a number of years,
25
71000
3000
Wiecie, po tylu latach, zbierania wszystkiego w tych książkach,
01:30
I started to become very interested in collecting
26
74000
2000
zacząłem się bardzo interesować zbieraniem
01:32
not only my own personal artifacts,
27
76000
2000
nie tylko moich własnych pamiątek,
01:34
but also the artifacts of other people.
28
78000
2000
ale też pamiątek innych ludzi.
01:36
So, I started collecting found objects.
29
80000
2000
Zacząłem zbierać znalezione przedmioty.
01:38
This is a photograph I found lying in a gutter in New York City
30
82000
2000
To jest zdjęcie, które znalazłem w rynsztoku w Nowym Jorku
01:40
about 10 years ago.
31
84000
2000
jakieś dziesięć lat temu.
01:42
On the front, you can see the tattered black-and-white photo of a woman's face,
32
86000
3000
Z przodu widać czarno-białe, postrzępione zdjęcie twarzy starszej kobiety,
01:45
and on the back it says, "To Judy, the girl with the Bill Bailey voice.
33
89000
4000
a z tyłu: "Dla Judy, dziewczyny o głosie jak Bill Bailey,
01:49
Have fun in whatever you do."
34
93000
2000
ciesz się wszystkim co będziesz robić."
01:51
And I really loved this idea of the partial glimpse into somebody's life.
35
95000
3000
Pokochałem pomysł zerkania na czyjeś życie,
01:54
As opposed to knowing the whole story, just knowing a little bit of the story,
36
98000
3000
w przeciwieństwie do poznania całej historii; poznanie jedynie małej części historii
01:57
and then letting your own mind fill in the rest.
37
101000
2000
i pozwolenie naszemu umysłowi na uzupełnienie reszty.
01:59
And that idea of a partial glimpse is something
38
103000
2000
Pomysł częściowego zerkania jest czymś,
02:01
that will come back in a lot of the work I'll be showing later today.
39
105000
3000
co powróci wiele razy w projektach, które będę pokazywać dzisiaj.
02:04
So, around this time I was studying computer science at Princeton University,
40
108000
3000
W tamtym okresie studiowałem informatykę na Uniwersytecie Princeton
02:07
and I noticed that it was suddenly possible
41
111000
3000
i dostrzegłem, że nagle stało się możliwe
02:10
to collect these sorts of personal artifacts,
42
114000
2000
zbieranie tego rodzaju znalezisk,
02:12
not just from street corners, but also from the Internet.
43
116000
3000
nie tylko z ulic, lecz także z Internetu.
02:15
And that suddenly, people, en masse, were leaving scores and scores
44
119000
4000
Nagle, ludzie wspólnie zaczęli zostawiać niezliczone ilości
02:19
of digital footprints online that told stories of their private lives.
45
123000
4000
cyfrowych śladów, które opowiadały o ich prywatnym życiu.
02:23
Blog posts, photographs, thoughts, feelings, opinions,
46
127000
4000
Posty na blogach, zdjęcia, przemyślenia, odczucia, opinie,
02:27
all of these things were being expressed by people online,
47
131000
2000
wszystkie te rzeczy były wyrażane przez ludzi online
02:29
and leaving behind trails.
48
133000
2000
i zostawiały po sobie ślady.
02:31
So, I started to write computer programs
49
135000
2000
Więc zacząłem pisać programy komputerowe,
02:33
that study very, very large sets of these online footprints.
50
137000
3000
które badały bardzo, bardzo duże zbiory tych cyfrowych śladów.
02:36
One such project is about a year and a half old.
51
140000
2000
Jeden projekt trwa około półtora roku.
02:38
It's called "We Feel Fine."
52
142000
2000
Nazywa się We Feel Fine (ang. "Czujemy Się Dobrze").
02:40
This is a project that scans the world's newly posted blog entries
53
144000
3000
Ten projekt skanuje nowe wpisy na blogach na całym świecie
02:43
every two or three minutes, searching for occurrences of the phrases
54
147000
3000
co dwie - trzy minuty, szuka występowania zwrotów
02:46
"I feel" and "I am feeling." And when it finds one of those phrases,
55
150000
4000
"I feel" i "I am feeling" (ang. "czuję się"). I kiedy znajdzie jeden z tych zwrotów,
02:50
it grabs the full sentence up to the period
56
154000
2000
pobiera całe zdanie do kropki
02:52
and also tries to identify demographic information about the author.
57
156000
3000
i stara się również zidentyfikować demograficzne informacje o autorze.
02:55
So, their gender, their age, their geographic location
58
159000
3000
Jego płeć, wiek, położenie geograficzne,
02:58
and what the weather conditions were like when they wrote that sentence.
59
162000
3000
a także jaka była pogoda, kiedy pisał to zdanie.
03:01
It collects about 20,000 such sentences a day
60
165000
2000
Gromadzonych jest około 20,000 zdań dziennie
03:03
and it's been running for about a year and a half,
61
167000
2000
i działa to od około półtora roku,
03:05
having collected over 10 and a half million feelings now.
62
169000
3000
co daje ponad dziesięć i pół miliona zgromadzonych odczuć.
03:08
This is, then, how they're presented.
63
172000
2000
To jest sposób ich prezentacji.
03:10
These dots here represent some of the English-speaking world's
64
174000
3000
Te kropki reprezentują niektóre wyrazy z języka angielskiego
03:13
feelings from the last few hours,
65
177000
3000
oznaczające uczucia z ostatnich kilku godzin.
03:16
each dot being a single sentence stated by a single blogger.
66
180000
3000
Jedna kropka oznacza jedno zdanie napisane przez jednego bloggera.
03:19
And the color of each dot corresponds to the type of feeling inside,
67
183000
3000
Kolor kropki odpowiada zawartemu rodzajowi uczucia,
03:22
so the bright ones are happy, and the dark ones are sad.
68
186000
3000
jasne są radosne, a ciemne są smutne.
03:25
And the diameter of each dot corresponds
69
189000
2000
Średnica każdej kropki odpowiada
03:27
to the length of the sentence inside.
70
191000
2000
długości reprezentowanego zdania.
03:29
So the small ones are short, and the bigger ones are longer.
71
193000
3000
Małe oznaczają krótkie zdania, większe - długie.
03:32
"I feel fine with the body I'm in, there'll be no easy excuse
72
196000
2000
"Czuję się dobrze w moim ciele, nie ma łatwego wytłumaczenia
03:34
for why I still feel uncomfortable being close to my boyfriend,"
73
198000
4000
dlaczego czuję się niekomfortowo będąc blisko mojego chłopaka",
03:38
from a twenty-two-year-old in Japan.
74
202000
2000
od dwudziestodwulatki z Japonii.
03:40
"I got this on some trading locally,
75
204000
2000
"Kupiłem to w okolicy,
03:42
but really don't feel like screwing with wiring and crap."
76
206000
2000
ale naprawdę nie czuję się na siłach, żeby to naprawiać."
03:44
Also, some of the feelings contain photographs in the blog posts.
77
208000
3000
Niektóre odczucia zawierają fotografie w postach,
03:47
And when that happens, these montage compositions are automatically created,
78
211000
5000
w takich przypadkach, są automatycznie tworzone dwuskładnikowe wpisy,
03:52
which consist of the sentence and images being combined.
79
216000
3000
zawierające zdanie i zdjęcie.
03:55
And any of these can be opened up to reveal the sentence inside.
80
219000
4000
Każdy z nich można otworzyć, żeby zobaczyć treść.
03:59
"I feel good."
81
223000
5000
"Czuję się dobrze."
04:04
"I feel rough now, and I probably gained 100,000 pounds,
82
228000
3000
"Czuję się źle, prawdopodobnie przytyłam 100 000 kilo,
04:07
but it was worth it."
83
231000
4000
ale było warto."
04:11
"I love how they were able to preserve most in everything
84
235000
3000
"Zachwycił mnie sposób, w jaki zachowali wszystko
04:14
that makes you feel close to nature -- butterflies,
85
238000
2000
co powoduje, że czujesz bliskość natury - motyle
04:16
man-made forests, limestone caves and hey, even a huge python."
86
240000
5000
zrobione przez człowieka lasy, wapniowe jaskinie, i... hej, nawet wielkiego pytona!."
04:21
So the next movement is called mobs.
87
245000
2000
Następny widok nazywany jest tłumem.
04:23
This provides a slightly more statistical look at things.
88
247000
2000
Dostarcza bardziej statystycznego spojrzenia na informacje.
04:25
This is showing the world's most common feelings overall right now,
89
249000
3000
Tu widać najpopularniejsze uczucia na świecie w tym momencie,
04:28
dominated by better, then bad, then good, then guilty, and so on.
90
252000
3000
zdominowane przez lepiej, potem w kolejności przez: źle, dobrze, winny i tak dalej.
04:31
Weather causes the feelings to assume the physical traits
91
255000
3000
Pogoda powoduje, że uczucia przyjmują fizyczne cechy
04:34
of the weather they represent. So the sunny ones swirl around,
92
258000
2000
stanu pogodowego, który reprezentują. Słoneczne wirują w koło,
04:36
the cloudy ones float along, the rainy ones fall down,
93
260000
3000
pochmurne dryfują w poprzek, deszczowe spadają w dół,
04:39
and the snowy ones flutter to the ground.
94
263000
2000
a śnieżne powoli osuwają się na ziemię.
04:41
You can also stop a raindrop and open the feeling inside.
95
265000
6000
Można także zatrzymać kroplę i otworzyć zawarte uczucie,
04:47
Finally, location causes the feelings to move to their spots
96
271000
2000
Na koniec lokalizacja - umieszcza uczucia w miejscu
04:49
on a world map, giving you a sense of their geographic distribution.
97
273000
3000
na mapie świata, pokazując ich geograficzne rozłożenie.
04:52
So I'll show you now some of my favorite montages from "We Feel Fine."
98
276000
3000
Pokażę wam teraz kilka moich ulubionych montaży z "We Feel Fine".
04:55
These are the images that are automatically constructed.
99
279000
2000
Są to obrazy generowane automatycznie.
04:57
"I feel like I'm diagonally parked in a parallel universe."
100
281000
3000
"Czuję, jakbym zaparkowała w poprzek równoległego wszechświata."
05:00
(Laughter)
101
284000
3000
(Śmiech)
05:03
"I've kissed numerous other boys and it hasn't felt good,
102
287000
2000
"Całowałam wielu chłopców, ale to nie było to,
05:05
the kisses felt messy and wrong,
103
289000
2000
pocałunki były chaotyczne,
05:07
but kissing Lucas feels beautiful and almost spiritual."
104
291000
6000
całowanie Lucasa było pięknym i prawie duchowym przeżyciem."
05:13
"I can feel my cancer grow."
105
297000
3000
"Czuję, że mój rak rośnie."
05:16
"I feel pretty."
106
300000
3000
"Czuję się piękna."
05:19
"I feel skinny, but I'm not."
107
303000
3000
"Czuję się chudo, ale nie jestem."
05:22
"I'm 23, and a recovering meth and heroin addict,
108
306000
2000
"Mam dwadzieścia trzy lata, wyleczyłam się z narkomanii,
05:24
and feel absolutely blessed to still be alive."
109
308000
3000
to, że ciągle żyję, musi być błogosławieństwem."
05:27
"I can't wait to see them racing for the first time at Daytona next month,
110
311000
3000
"Nie mogę się doczekać wyścigu na torze Daytona w przyszłym miesiącu,
05:30
because I feel the need for speed."
111
314000
2000
ponieważ odczuwam 'potrzebę prędkości'."
05:32
(Laughter)
112
316000
3000
(Śmiech)
05:35
"I feel sassy."
113
319000
1000
"Czuję się chamsko."
05:36
"I feel so sexy in this new wig."
114
320000
3000
"Czuję się taka seksowna w tej nowej peruce."
05:39
As you can see, "We Feel Fine" collects
115
323000
2000
Jak widzicie, "We Feel Fine" zbiera
05:41
very, very small-scale personal stories.
116
325000
2000
bardzo, bardzo małe fragmenty ludzkich historii.
05:43
Sometimes, stories as short as two or three words.
117
327000
2000
Czasem historie są krótsze niż dwa, trzy słowa,
05:45
So, really even challenging the notion
118
329000
2000
podważając nawet pojęcie tego
05:47
of what can be considered a story.
119
331000
2000
co rozumiemy jako historię.
05:49
And recently, I've become interested in diving much more deeply into a single story.
120
333000
4000
Ostatnio zainteresowałem się zgłębianiem pojedynczych historii.
05:53
And that's led me to doing some work with the physical world,
121
337000
3000
To skierowało mnie do działania z realnym światem,
05:56
not with the Internet,
122
340000
1000
nie z Internetem
05:57
and only using the Internet at the very last moment, as a presentation medium.
123
341000
4000
i użycia Internetu jedynie w ostatnim momencie, jako środka przekazu.
06:01
So these are some newer projects that
124
345000
1000
To jest kilka projektów,
06:02
actually aren't even launched publicly yet.
125
346000
2000
które nie zostały jeszcze udostępnione publicznie.
06:04
The first such one is called "The Whale Hunt."
126
348000
2000
Pierwszy nazywa się "The Whale Hunt". (ang. Polowanie Na Wieloryba)
06:06
Last May, I spent nine days living up in Barrow, Alaska,
127
350000
3000
W maju zeszłego roku spędziłem dziewięć dni mieszkając w Barrow na Alasce,
06:09
the northernmost settlement in the United States,
128
353000
2000
najbardziej wysuniętej na północ wiosce Stanów Zjednoczonych,
06:11
with a family of Inupiat Eskimos,
129
355000
2000
z rodziną Inuickich Eskimosów,
06:13
documenting their annual spring whale hunt.
130
357000
3000
dokumentując ich doroczne wiosenne polowanie na wieloryba.
06:16
This is the whaling camp here, we're about six miles from shore,
131
360000
3000
To jest obóz wielorybników, około 6 mil (~9,6km) od brzegu,
06:19
camping on five and a half feet of thick, frozen pack ice.
132
363000
3000
usytuowany na ubitym lodzie grubości 5,5 stóp (~1,7m).
06:22
And that water that you see there is the open lead,
133
366000
2000
Woda, którą tu widzicie, jest otwartym szlakiem
06:24
and through that lead, bowhead whales migrate north each springtime.
134
368000
4000
i przez ten szlak, wieloryby grenlandzkie wędrują na północ każdej wiosny.
06:28
And the Eskimo community basically camps out on the edge of the ice here,
135
372000
3000
A eskimoska wspólnota koczuje na krawędzi lodu,
06:31
waits for a whale to come close enough to attack. And when it does,
136
375000
3000
czekając aż wieloryb podpłynie dostatecznie blisko, żeby móc go zaatakować, a kiedy to się stanie,
06:34
it throws a harpoon at it, and then hauls the whale up
137
378000
2000
rzucają w niego harpunem i holują go
06:36
under the ice, and cuts it up.
138
380000
2000
pod lodem, a następnie ćwiartują go.
06:38
And that would provide the community's food supply for a long time.
139
382000
2000
To zapewnia wspólnocie zapas jedzenia na długi czas.
06:40
So I went up there, and I lived with these guys
140
384000
2000
Więc pojechałem tam, mieszkałem z tymi ludźmi
06:42
out in their whaling camp here, and photographed the entire experience,
141
386000
3000
w obozie wielorybniczym i fotografowałem całe doświadczenie,
06:45
beginning with the taxi ride to Newark airport in New York,
142
389000
4000
zaczynając od jazdy taksówką na lotnisko Newark w Nowym Jorku,
06:49
and ending with the butchering of the second whale, seven and a half days later.
143
393000
3000
a kończąc na oprawianiu drugiego wieloryba siedem i pół dnia później.
06:52
I photographed that entire experience at five-minute intervals.
144
396000
3000
Fotografowałem to doświadczenie w pięciominutowych odstępach.
06:55
So every five minutes, I took a photograph.
145
399000
2000
Czyli co pięć minut robiłem zdjęcie.
06:57
When I was awake, with the camera around my neck.
146
401000
2000
Kiedy nie spałem - aparatem na mojej szyi;
06:59
When I was sleeping, with a tripod and a timer.
147
403000
2000
w nocy - za pomocą statywu i samowyzwalacza.
07:01
And then in moments of high adrenaline,
148
405000
2000
A w momentach wysokiego ożywienia,
07:03
like when something exciting was happening,
149
407000
2000
kiedy działo się coś ekscytującego,
07:05
I would up that photographic frequency to as many as
150
409000
2000
częstotliwość robionych zdjęć rosła do
07:07
37 photographs in five minutes.
151
411000
2000
trzydziestu siedmiu na pięć minut.
07:09
So what this created was a photographic heartbeat
152
413000
2000
Więc, to co powstało, jest fotograficznym biciem serca,
07:11
that sped up and slowed down, more or less matching
153
415000
2000
które przyspiesza i zwalnia, mniej lub bardziej, dopasowując się
07:13
the changing pace of my own heartbeat.
154
417000
3000
do tempa mojego własnego bicia serca.
07:16
That was the first concept here.
155
420000
2000
To był pierwszy pomysł.
07:18
The second concept was to use this experience to think about
156
422000
2000
Drugim pomysłem było użycie tego doświadczenia do zastanowienia się
07:20
the fundamental components of any story.
157
424000
2000
nad podstawowymi składnikami każdej historii.
07:22
What are the things that make up a story?
158
426000
2000
Więc z czego składa się historia?
07:24
So, stories have characters. Stories have concepts.
159
428000
3000
Historie mają postacie. Historie mają zamysł.
07:27
Stories take place in a certain area. They have contexts.
160
431000
2000
Historie dzieją się w pewnym miejscu. Mają kontekst.
07:29
They have colors. What do they look like?
161
433000
2000
Mają kolory. Jak wyglądają?
07:31
They have time. When did it take place? Dates -- when did it occur?
162
435000
3000
Są osadzone w czasie. Kiedy to się wydarzyło? Daty - kiedy to miało miejsce?
07:34
And in the case of the whale hunt, also this idea of an excitement level.
163
438000
3000
A w odniesieniu do wielorybnictwa, dochodzi także sprawa podekscytowania.
07:37
The thing about stories, though, in most of the existing mediums
164
441000
3000
Jedna rzecz, jeśli chodzi o historie w większości istniejących mediów,
07:40
that we're accustomed to -- things like novels, radio,
165
444000
3000
do których przywykliśmy - jak powieści, radio,
07:43
photographs, movies, even lectures like this one --
166
447000
2000
zdjęcia, filmy, nawet wykłady jak ten -
07:45
we're very accustomed to this idea of the narrator or the camera position,
167
449000
4000
jesteśmy przyzwyczajeni do idei narratora, czy pozycji kamery.
07:49
some kind of omniscient, external body
168
453000
2000
Pewien rodzaj wszechwiedzącej zewnętrznej istoty,
07:51
through whose eyes you see the story.
169
455000
3000
której oczami przyglądamy się historii.
07:54
We're very used to this.
170
458000
2000
Bardzo do tego przywykliśmy.
07:56
But if you think about real life, it's not like that at all.
171
460000
2000
Lecz kiedy myślimy o prawdziwym życiu, wcale tak nie jest.
07:58
I mean, in real life, things are much more nuanced and complex,
172
462000
2000
Mam na myśli, że w prawdziwym życiu wszystko jest bardziej szczegółowe i skomplikowane,
08:00
and there's all of these overlapping stories
173
464000
2000
jest wiele nakładających się historii
08:02
intersecting and touching each other.
174
466000
2000
oddziałujących na siebie wzajemnie.
08:04
And so I thought it would be interesting to build a framework
175
468000
3000
Pomyślałem więc, że interesujące może być stworzenie podstawy
08:07
to surface those types of stories. So, in the case of "The Whale Hunt,"
176
471000
4000
do tworzenie tego typu historii. Tak więc, jak w przypadku "The Whale Hunt,"
08:11
how could we extract something like the story of Simeon and Crawford,
177
475000
3000
możemy uzyskać coś w rodzaju historii Simeona i Crawforda,
08:14
involving the concepts of wildlife, tools and blood, taking place on the Arctic Ocean,
178
478000
4000
zawierającej koncept dzikiego życia, narzędzi i krwi, toczącej się na Oceanie Arktycznym
08:18
dominated by the color red, happening around 10 a.m. on May 3,
179
482000
3000
zdominowanej przez kolor czerwony, dziejącej się około godziny 10:00, trzeciego maja,
08:21
with an excitement level of high?
180
485000
2000
z wysokim poziomem podekscytowania.
08:23
So, how to extract this order of narrative from this larger story?
181
487000
5000
Jak możemy uzyskać taki porządek relacji z tej większej historii?
08:28
I built a web interface for viewing "The Whale Hunt" that attempts to do just this.
182
492000
5000
Stworzyłem interfejs do przeglądania "The Whale Hunt"
08:33
So these are all 3,214 pictures taken up there.
183
497000
4000
Są tutaj wszystkie 3,214 zrobione tam zdjęcia.
08:37
This is my studio in Brooklyn. This is the Arctic Ocean,
184
501000
4000
To jest moje studio na Brooklynie. To jest Ocean Arktyczny,
08:41
and the butchering of the second whale, seven days later.
185
505000
3000
i oprawianie drugiego wieloryba, siedem dni później.
08:44
You can start to see some of the story here, told by color.
186
508000
3000
Możecie zobaczyć kolory odpowiadające fragmentom historii.
08:47
So this red strip signifies the color of the wallpaper
187
511000
3000
Czerwony pasek oznacza kolor tapety
08:50
in the basement apartment where I was staying.
188
514000
2000
w piwnicy mieszkania gdzie się zatrzymałem.
08:52
And things go white as we move out onto the Arctic Ocean.
189
516000
3000
Kolor przechodzi w biały w miarę jak przemieszczamy się nad Ocean Arktyczny.
08:55
Introduction of red down here, when whales are being cut up.
190
519000
4000
Czerwony pojawia się na dole, kiedy wieloryb zaczynał być rozkrajany.
08:59
You can see a timeline, showing you the exciting moments throughout the story.
191
523000
3000
Możecie przejrzeć linię czasu, pokazującą ekscytujące momenty historii.
09:02
These are organized chronologically.
192
526000
2000
Są ułożone chronologicznie.
09:04
Wheel provides a slightly more playful version of the same,
193
528000
3000
Koło prezentuje bardziej stylowy widok tych samych,
09:07
so these are also all the photographs organized chronologically.
194
531000
3000
wszystkich zdjęć posortowanych chronologicznie.
09:10
And any of these can be clicked,
195
534000
2000
Każde z nich można kliknąć,
09:12
and then the narrative is entered at that position.
196
536000
2000
i przenosimy się do danego momentu relacji.
09:14
So here I am sleeping on the airplane heading up to Alaska.
197
538000
3000
Tutaj śpię w samolocie na Alaskę.
09:17
That's "Moby Dick."
198
541000
2000
To jest Moby Dick.
09:19
This is the food we ate.
199
543000
2000
To jedzenie, które jedliśmy.
09:21
This is in the Patkotak's family living room
200
545000
3000
To jest pokój dzienny rodziny Patkotaków
09:24
in their house in Barrow. The boxed wine they served us.
201
548000
3000
w ich domu w Barrow. Wino w kartonie, którym nas poczętowali.
09:27
Cigarette break outside -- I don't smoke.
202
551000
3000
Przerwa na papierosa na zewnątrz - ja nie palę.
09:30
This is a really exciting sequence of me sleeping.
203
554000
4000
To jest naprawdę ekscytująca seria mnie podczas snu.
09:34
This is out at whale camp, on the Arctic Ocean.
204
558000
4000
To jest w obozie wielorybników na Oceanie Arktycznym.
09:38
This graph that I'm clicking down here is meant to be
205
562000
2000
Ten wykres na dole, który klikam, w założeniu
09:40
reminiscent of a medical heartbeat graph,
206
564000
2000
przypomina medyczny wykres bicia serca,
09:42
showing the exciting moments of adrenaline.
207
566000
5000
reprezentując momenty przypływu adrenaliny.
09:47
This is the ice starting to freeze over. The snow fence they built.
208
571000
3000
To jest zamarzający lód. Śnieżny płot, który zbudowali.
09:50
And so what I'll show you now is the ability to pull out sub-stories.
209
574000
3000
To co teraz wam pokażę, jest możliwością wydzielania mniejszych historii.
09:53
So, here you see the cast. These are all of the people in "The Whale Hunt"
210
577000
4000
To jest obsada. To wszyscy ludzie występujący w "The Whale Hunt",
09:57
and the two whales that were killed down here.
211
581000
2000
oraz dwa wieloryby, które zostały zabite.
09:59
And we could do something as arbitrary as, say,
212
583000
2000
Możemy zrobić coś tak przypadkowego, jak
10:01
extract the story of Rony, involving the concepts of blood
213
585000
6000
stworzenie historii Rony'ego, zawierającej elementy krwi,
10:07
and whales and tools, taking place on the Arctic Ocean,
214
591000
5000
wieloryby i narzędzia, dziejącej się na Oceanie Arktycznym,
10:12
at Ahkivgaq camp, with the heartbeat level of fast.
215
596000
4000
w obozie Ahkivgaq, o poziomie ekscytacji równym trzy.
10:16
And now we've whittled down that whole story
216
600000
2000
Teraz, kiedy zredukowaliśmy całą historię
10:18
to just 29 matching photographs,
217
602000
2000
do tylko dwudziestu dziewięciu cudownych zdjęć,
10:20
and then we can enter the narrative at that position.
218
604000
2000
możemy umiejscowić relację w tym miejscu.
10:22
And you can see Rony cutting up the whale here.
219
606000
2000
Możecie zobaczyć Rony'ego, który tnie wieloryba.
10:24
These whales are about 40 feet long,
220
608000
2000
Te wieloryby są długie na 44 stopy (~13,5m),
10:26
and weighing over 40 tons. And they provide the food source
221
610000
3000
i ważą jakieś cztery tony. Zapewniają zapas żywności
10:29
for the community for much of the year.
222
613000
4000
dla grupy na większość roku.
10:33
Skipping ahead a bit more here, this is Rony on the whale carcass.
223
617000
5000
Przeskakując trochę dalej, to jest Rony na tułowiu wieloryba.
10:38
They use no chainsaws or anything; it's entirely just blades,
224
622000
3000
Oni nie używają pił łańcuchowych ani nic z tych rzeczy, jedynie ostrza,
10:41
and an incredibly efficient process.
225
625000
2000
i jest to niesamowicie skuteczny proces.
10:43
This is the guys on the rope, pulling open the carcass.
226
627000
3000
To są mężczyźni ciągnący linę, aby otworzyć korpus.
10:46
This is the muktuk, or the blubber, all lined up for community distribution.
227
630000
4000
To są 'części wieloryba' gotowe do podziału dla ludności.
10:50
It's baleen. Moving on.
228
634000
3000
To jest fiszbin. Dalej.
10:53
So what I'm going to tell you about next
229
637000
2000
To o czym opowiem wam teraz
10:55
is a very new thing. It's not even a project yet.
230
639000
3000
jest bardzo świeże. Nie jest to jeszcze nawet projektem.
10:58
So, just yesterday, I flew in here from Singapore, and before that,
231
642000
3000
Zaledwie wczoraj przyleciałem z Singapuru, a wcześniej
11:01
I was spending two weeks in Bhutan, the small Himalayan kingdom
232
645000
4000
spędziłem dwa tygodnie w Bhutanie, małym himalajskim królestwie
11:05
nestled between Tibet and India.
233
649000
2000
skrytym pomiędzy Tybetem a Indiami.
11:07
And I was doing a project there about happiness,
234
651000
3000
Robiłem tam projekt o szczęściu,
11:10
interviewing a lot of local people.
235
654000
2000
robiąc wywiady z tubylcami.
11:12
So Bhutan has this really wacky thing where they base
236
656000
6000
W Bhutanie używają bardzo niezwykłego wskaźnika, na którym opierają
11:18
most of their high-level governmental decisions around the concept
237
662000
2000
większość ich decyzji rządowych, używają
11:20
of gross national happiness instead of gross domestic product,
238
664000
4000
zadowolenia krajowego brutto zamiast produktu krajowego brutto,
11:24
and they've been doing this since the '70s.
239
668000
2000
i robią to od lat 70.
11:26
And it leads to just a completely different value system.
240
670000
3000
Prowadzi to do zupełnie innego systemu wartości.
11:29
It's an incredibly non-materialistic culture,
241
673000
2000
Jest to wyjątkowo niematerialna kultura,
11:31
where people don't have a lot, but they're incredibly happy.
242
675000
3000
gdzie ludzie nie mają wiele, ale są niesamowicie szczęśliwi.
11:34
So I went around and I talked to people about some of these ideas.
243
678000
3000
Więc kręciłem się i rozmawiałem z ludźmi o tych założeniach.
11:37
So, I did a number of things. I asked people a number of set questions,
244
681000
3000
Zrobiłem kilka rzeczy. Zadawałem ludziom wiele zestawów pytań,
11:40
and took a number of set photographs,
245
684000
2000
zrobiłem wiele zestawów zdjęć,
11:42
and interviewed them with audio, and also took pictures.
246
686000
2000
przeprowadziłem z nimi wywiady dźwiękowe oraz robiłem zdjęcia.
11:44
I would start by asking people to rate their happiness
247
688000
2000
Zaczynałem od pytania ludzi o ich poziom szczęścia
11:46
between one and 10, which is kind of inherently absurd.
248
690000
3000
w skali od jeden do dziesięć, co jest z natury absurdalne.
11:49
And then when they answered, I would inflate that number of balloons
249
693000
3000
Kiedy odpowiadali, nadmuchiwałem odpowiednią liczbę balonów
11:52
and give them that number of balloons to hold.
250
696000
2000
i wręczałem im te balony.
11:54
So, you have some really happy person holding 10 balloons,
251
698000
2000
Więc mamy tu bardzo szczęśliwych ludzi trzymających po dziesięć balonów,
11:56
and some really sad soul holding one balloon.
252
700000
4000
a także smutne dusze trzymające jeden balon.
12:00
But you know, even holding one balloon is like, kind of happy.
253
704000
3000
Ale wiecie, nawet trzymanie jednego balona jest, w pewien sposób, radosne.
12:03
(Laughter)
254
707000
2000
(Śmiech)
12:05
And then I would ask them a number of questions like
255
709000
2000
Następnie zadawałem kilka pytań w stylu:
12:07
what was the happiest day in their life, what makes them happy.
256
711000
2000
jaki był najszczęśliwszy dzień w ich życiu, co ich raduje.
12:09
And then finally, I would ask them to make a wish.
257
713000
3000
Na koniec prosiłem, żeby pomyśleli życzenie.
12:12
And when they made a wish, I would write their wish
258
716000
2000
Kiedy mieli już to życzenie, pisałem ich życzenie
12:14
onto one of the balloons and take a picture of them holding it.
259
718000
3000
na jednym z balonów i robiłem im zdjęcie jak je trzymają.
12:17
So I'm going to show you now just a few brief snippets
260
721000
3000
Pokażę wam teraz małą część
12:20
of some of the interviews that I did, some of the people I spoke with.
261
724000
3000
wywiadów, które zrobiłem z niektórymi ludźmi.
12:23
This is an 11-year-old student.
262
727000
2000
To jest jedenastoletni uczeń.
12:25
He was playing cops and robbers with his friends, running around town,
263
729000
3000
Bawił się w policjantów i złodziei z przyjaciółmi, biegając po miasteczku,
12:28
and they all had plastic toy guns.
264
732000
2000
wszyscy mieli plastikowe pistolety zabawki.
12:30
His wish was to become a police officer.
265
734000
3000
Jego marzeniem było, aby zostać policjantem.
12:33
He was getting started early. Those were his hands.
266
737000
3000
Zaczynał wcześnie. To były jego ręce.
12:36
I took pictures of everybody's hands,
267
740000
2000
Robiłem zdjęcie dłoni każdego,
12:38
because I think you can often tell a lot about somebody
268
742000
2000
ponieważ myślę, że można wiele o kimś powiedzieć
12:40
from how their hands look. I took a portrait of everybody,
269
744000
3000
na podstawie tego jak wyglądają jego dłonie. Robiłem każdemu portret
12:43
and asked everybody to make a funny face.
270
747000
3000
i prosiłem każdego o zrobienie zabawnej miny.
12:46
A 17-year-old student. Her wish was to have been born a boy.
271
750000
4000
Siedemnastoletnia uczennica. Jej marzeniem było, aby urodzić się chłopcem.
12:50
She thinks that women have a pretty tough go of things in Bhutan,
272
754000
3000
Uważa, że kobiety w Bhutanie nie mają lekko
12:53
and it's a lot easier if you're a boy.
273
757000
2000
i dużo lepiej być chłopcem.
13:01
A 28-year-old cell phone shop owner.
274
765000
2000
Dwudziestoośmioletni właściciel sklepu z komórkami.
13:03
If you knew what Paro looked like, you'd understand
275
767000
2000
Jeśli byście wiedzieli jak wygląda Paro, zrozumielibyście
13:05
how amazing it is that there's a cell phone shop there.
276
769000
5000
jak niesamowite jest to, że jest tam sklep z komórkami.
13:10
He wanted to help poor people.
277
774000
2000
Chciał pomagać biednym ludziom.
13:19
A 53-year-old farmer. She was chaffing wheat,
278
783000
3000
Pięćdziesięciotrzyletnia gospodyni. Plewiła pszenicę,
13:22
and that pile of wheat behind her
279
786000
2000
ta sterta za nią
13:24
had taken her about a week to make.
280
788000
2000
kosztowała ją jakiś tydzień pracy
13:26
She wanted to keep farming until she dies.
281
790000
4000
Chciała uprawiać ziemię do śmierci.
13:30
You can really start to see the stories told by the hands here.
282
794000
3000
Możecie wyraźnie zacząć dostrzegać historie po dłoniach.
13:33
She was wearing this silver ring that had the word "love" engraved on it,
283
797000
3000
Nosiła ten srebrny pierścień mający wygrawerowane słowo "love" (ang. miłość)
13:36
and she'd found it in the road somewhere.
284
800000
3000
znalazła go gdzieś na drodze.
13:43
A 16-year-old quarry worker.
285
807000
2000
Szesnastoletni pracownik kopalni.
13:45
This guy was breaking rocks with a hammer in the hot sunlight,
286
809000
4000
Ten chłopak rozbijał młotem kamienie w pełnym słońcu,
13:49
but he just wanted to spend his life as a farmer.
287
813000
3000
ale chciał spędzić swoje życie uprawiając ziemię.
13:59
A 21-year-old monk. He was very happy.
288
823000
5000
Dwudziestojednoletni mnich. Był bardzo wesoły.
14:04
He wanted to live a long life at the monastery.
289
828000
3000
Chciał wieść długie życie w klasztorze.
14:10
He had this amazing series of hairs growing out of a mole on the left side of his face,
290
834000
4000
Miał niesamowitą kępkę włosów rosnących na pieprzyku z lewej strony jego twarzy,
14:14
which I'm told is very good luck.
291
838000
3000
powiedział mi, że to przynosi mu szczęście.
14:17
He was kind of too shy to make a funny face.
292
841000
4000
Był zbyt nieśmiały, żeby zrobić śmieszną minę.
14:21
A 16-year-old student.
293
845000
5000
Szesnastoletnia uczennica.
14:26
She wanted to become an independent woman.
294
850000
2000
Chciała zostać niezależną kobietą.
14:28
I asked her about that, and she said she meant
295
852000
1000
Zapytałem co to znaczy, wyjaśniła mi,
14:29
that she doesn't want to be married,
296
853000
2000
że nie chce wyjść za mąż,
14:31
because, in her opinion, when you get married in Bhutan as a woman,
297
855000
3000
ponieważ jej zdaniem, po ślubie w Bhutanie, będąc kobietą,
14:34
your chances to live an independent life kind of end,
298
858000
3000
twoje szanse na bycie niezależną kończą się,
14:37
and so she had no interest in that.
299
861000
2000
a ona nie była tym zainteresowana.
14:45
A 24-year-old truck driver.
300
869000
2000
Dwudziestoczteroletni kierowca ciężarówki.
14:47
There are these terrifyingly huge Indian trucks
301
871000
2000
Tam są te przerażająca wielkie hinduskie ciężarówki,
14:49
that come careening around one-lane roads with two-lane traffic,
302
873000
4000
które pędzą po jednopasmowych drogach z ruchem w obie strony
14:53
with 3,000-foot drop-offs right next to the road,
303
877000
3000
i urwiskiem na 3000 stóp (~1km) wzdłuż drogi,
14:56
and he was driving one of these trucks.
304
880000
2000
on jeździł właśnie taką ciężarówką.
14:58
But all he wanted was to just live a comfortable life, like other people.
305
882000
3000
Ale wszystko czego pragnął to jedynie prowadzenie wygodnego życia jak inni ludzie.
15:08
A 24-year-old road sweeper. I caught her on her lunch break.
306
892000
3000
Dwudziestoczteroletnia zamiataczka ulic. Złapałem ją w czasie jej przerwy obiadowej.
15:11
She'd built a little fire to keep warm, right next to the road.
307
895000
3000
Zrobiła sobie małe ognisko obok drogi, aby się ogrzać.
15:14
Her wish was to marry someone with a car.
308
898000
4000
Jej marzeniem było poślubienie kogoś z samochodem.
15:18
She wanted a change in her life.
309
902000
2000
Chciała zmiany w swoim życiu.
15:20
She lives in a little worker's camp right next to the road,
310
904000
3000
Mieszkała w małym obozie pracowników obok drogi
15:23
and she wanted a different lot on things.
311
907000
2000
i chciała wielu różnych rzeczy.
15:33
An 81-year-old itinerant farmer.
312
917000
2000
Osiemdziesięciojednoletni wędrowny rolnik.
15:35
I saw this guy on the side of the road,
313
919000
2000
Spostrzegłem go na poboczu,
15:37
and he actually doesn't have a home.
314
921000
2000
nie ma swojego domu.
15:39
He travels from farm to farm each day trying to find work,
315
923000
2000
Podróżuje od gospodarstwa do gospodarstwa szukając pracy,
15:41
and then he tries to sleep at whatever farm he gets work at.
316
925000
4000
potem stara się dostać nocleg tam gdzie znajduje pracę.
15:45
So his wish was to come with me, so that he had somewhere to live.
317
929000
3000
Jego życzeniem było pójście ze mną, żeby miał gdzie mieszkać.
15:55
He had this amazing knife that he pulled out of his gho
318
939000
2000
Miał niesamowity nóż, który wyciągną zza pazuchy
15:57
and started brandishing when I asked him to make a funny face.
319
941000
4000
i zaczął nim wywijać, kiedy poprosiłem go o zrobienie zabawnej miny.
16:01
It was all good-natured.
320
945000
2000
Miał dobre intencje.
16:04
A 10-year-old.
321
948000
4000
Dziesięciolatek.
16:08
He wanted to join a school and learn to read,
322
952000
2000
Chciał pójść do szkoły i nauczyć się czytać,
16:10
but his parents didn't have enough money to send him to school.
323
954000
4000
ale jego rodzice nie mieli wystarczająco pieniędzy, aby go tam posłać.
16:14
He was eating this orange, sugary candy
324
958000
2000
Jadł pomarańczowego cukierka,
16:16
that he kept dipping his fingers into,
325
960000
2000
którego ściskał mocno palcami,
16:18
and since there was so much saliva on his hands,
326
962000
2000
w końcu miał tak obślinione ręce,
16:20
this orange paste started to form on his palms.
327
964000
3000
że na jego dłoniach zaczęła się tworzyć pomarańczowa papka.
16:27
(Laughter)
328
971000
2000
(Śmiech)
16:30
A 37-year-old road worker.
329
974000
3000
Trzydziestosiedmioletni pracownik drogowy.
16:33
One of the more touchy political subjects in Bhutan
330
977000
4000
Jeden z najdelikatniejszych tematów politycznych w Bhutanie
16:37
is the use of Indian cheap labor
331
981000
3000
to korzystanie z hinduskiej taniej siły roboczej.
16:40
that they import from India to build the roads,
332
984000
3000
Sprowadzają pracowników w Indii, żeby budowali ich drogi
16:43
and then they send these people home once the roads are built.
333
987000
2000
i odsyłają ich z powrotem kiedy droga jest ukończona.
16:45
So these guys were in a worker's gang
334
989000
2000
Ci goście byli w brygadzie pracowniczej
16:47
mixing up asphalt one morning on the side of the highway.
335
991000
3000
mieszając asfalt pewnego ranka z boku autostrady.
16:50
His wish was to make some money and open a store.
336
994000
3000
Jego marzeniem było zarobienie pieniędzy i otworzenie sklepu.
17:00
A 75-year-old farmer. She was selling oranges on the side of the road.
337
1004000
4000
Siedemdziesięciopięcioletnia gospodyni. Sprzedawała pomarańcze na poboczu.
17:04
I asked her about her wish, and she said,
338
1008000
2000
Zapytałem ją o życzenie, odpowiedziała:
17:06
"You know, maybe I'll live, maybe I'll die, but I don't have a wish."
339
1010000
3000
"Wiesz, może będę żyć, może umrę, ale nie mam życzenia."
17:14
She was chewing betel nut, which caused her teeth
340
1018000
3000
Żuła nasiona palmowca, które powodowały, że jej zęby
17:17
over the years to turn very red.
341
1021000
2000
stały się bardzo czerwone po latach.
17:19
Finally, this is a 26-year-old nun I spoke to.
342
1023000
6000
Na koniec, dwudziestosześcioletnia zakonnica, z którą rozmawiałem.
17:25
Her wish was to make a pilgrimage to Tibet.
343
1029000
3000
Jej marzeniem było odbycie pielgrzymki do Tybetu.
17:28
I asked her how long she planned to live in the nunnery and she said,
344
1032000
2000
Zapytałem jak długo planuje być zakonnicą, odpowiedziała
17:30
"Well, you know, of course, it's impermanent,
345
1034000
2000
"Wiesz, oczywiście nie jest to pewne,
17:32
but my plan is to live here until I'm 30, and then enter a hermitage."
346
1036000
4000
ale planuję żyć tutaj do mojej trzydziestki, a potem zostać pustelnicą."
17:36
And I said, "You mean, like a cave?" And she said, "Yeah, like a cave."
347
1040000
5000
Zapytałem: "Jak w jaskini?", a ona odpowiedziała "Tak, jak w jaskini."
17:41
And I said, "Wow, and how long will you live in the cave?"
348
1045000
3000
Zapytałem: "Łał, jak długo planujesz mieszkać w jaskini?"
17:44
And she said, "Well, you know,
349
1048000
2000
Odpowiedziała: "Wiesz,
17:46
I think I'd kind of like to live my whole life in the cave."
350
1050000
4000
myślę, że chciałabym spędzić resztę życia w jaskini."
17:50
I just thought that was amazing. I mean, she spoke in a way --
351
1054000
2000
Pomyślałem, że to niesamowite. To znaczy, mówiła to w taki sposób --
17:52
with amazing English, and amazing humor, and amazing laughter --
352
1056000
3000
bardzo dobrym angielskim, z poczuciem humoru i niesamowitym śmiechem --
17:55
that made her seem like somebody I could have bumped into
353
1059000
2000
że wydawała się być kimś na kogo mógłbym wpaść
17:57
on the streets of New York, or in Vermont, where I'm from.
354
1061000
3000
na ulicy w Nowym Jorku albo w Vermont, skąd pochodzę.
18:00
But here she had been living in a nunnery for the last seven years.
355
1064000
3000
A ona żyje w powołaniu od siedmiu lat.
18:03
I asked her a little bit more about the cave
356
1067000
3000
Zapytałem ją trochę dokładniej o jaskinię
18:06
and what she planned would happen once she went there, you know.
357
1070000
4000
o to co się stanie kiedy tam będzie, rozumiecie.
18:10
What if she saw the truth after just one year,
358
1074000
2000
Co jeżeli pozna prawdę już po roku,
18:12
what would she do for the next 35 years in her life?
359
1076000
2000
co będzie robić przez kolejne 35 lat swojego życia?
18:14
And this is what she said.
360
1078000
2000
Oto co powiedziała.
18:16
Woman: I think I'm going to stay for 35. Maybe -- maybe I'll die.
361
1080000
5000
Kobieta: Myślę, że zostanę tam do 35 roku życia, może - może umrę.
18:21
Jonathan Harris: Maybe you'll die? Woman: Yes.
362
1085000
2000
Jonathan Harris: Może umrzesz? Kobieta: Tak.
18:23
JH: 10 years? Woman: Yes, yes. JH: 10 years, that's a long time.
363
1087000
3000
JH: Dziesięć lat? Kobieta: Tak, tak. JH: Dziesięć lat to dość długo.
18:26
Woman: Yes, not maybe one, 10 years, maybe I can die
364
1090000
3000
Kobieta: Tak, może nie rok, dziesięć lat, może umrę
18:29
within one year, or something like that.
365
1093000
2000
w ciągu roku, czy coś takiego.
18:31
JH: Are you hoping to?
366
1095000
2000
JH: Chciałabyś?
18:33
Woman: Ah, because you know, it's impermanent.
367
1097000
2000
Kobieta: Och, wiesz, to jest niepewne.
18:35
JH: Yeah, but -- yeah, OK. Do you hope --
368
1099000
6000
JH: No tak, ale -- no tak, OK. Czy liczysz na--
18:41
would you prefer to live in the cave for 40 years,
369
1105000
3000
czy wolisz żyć w jaskini przez czterdzieści lat,
18:44
or to live for one year?
370
1108000
2000
czy przez rok?
18:46
Woman: But I prefer for maybe 40 to 50.
371
1110000
4000
Kobieta: Chyba wolę dożyć czterdziestu lub pięćdziesięciu lat.
18:50
JH: 40 to 50? Yeah.
372
1114000
1000
JH: Czterdziestu albo pięćdziesięciu? No tak.
18:51
Woman: Yes. From then, I'm going to the heaven.
373
1115000
3000
Kobieta: Tak. Stamtąd pójdę do nieba.
18:54
JH: Well, I wish you the best of luck with it.
374
1118000
5000
JH: Więc, życzę ci powodzenia.
18:59
Woman: Thank you.
375
1123000
1000
Kobieta: Dziękuję.
19:00
JH: I hope it's everything that you hope it will be.
376
1124000
3000
JH: Mam nadzieję, że wszystko czego pragniesz się ziści.
19:03
So thank you again, so much.
377
1127000
2000
Dziękuję bardzo raz jeszcze.
19:05
Woman: You're most welcome.
378
1129000
2000
Kobieta: Naprawdę, nie ma za co.
19:07
JH: So if you caught that, she said she hoped to die
379
1131000
2000
JH: Nie wiem czy wyłapaliście. Ona powiedziała, że ma nadzieję umrzeć
19:09
when she was around 40. That was enough life for her.
380
1133000
3000
w wieku, około, czterdziestu lat. To by jej wystarczyło.
19:12
So, the last thing we did, very quickly,
381
1136000
2000
Ostatnia rzecz, którą zrobiliśmy, w skrócie,
19:14
is I took all those wish balloons -- there were 117 interviews,
382
1138000
3000
zebraliśmy wszystkie te balony - było 117 wywiadów,
19:17
117 wishes -- and I brought them up to a place called Dochula,
383
1141000
4000
117 życzeń - i zabraliśmy je w miejsce zwane Dochula,
19:21
which is a mountain pass in Bhutan, at 10,300 feet,
384
1145000
4000
jest to przełęcz górska w Bhutanie na wysokości 10,300 stóp (~3km),
19:25
one of the more sacred places in Bhutan.
385
1149000
3000
jedno ze świętych miejsc w Bhutanie.
19:28
And up there, there are thousands of prayer flags
386
1152000
2000
Znajdują się tam na górze tysiące flag modlitewnych,
19:30
that people have spread out over the years.
387
1154000
2000
które ludzie umieścili tam przez lata.
19:32
And we re-inflated all of the balloons, put them up on a string,
388
1156000
3000
Ponownie nadmuchaliśmy wszystkie balony, przyczepiliśmy je do sznurka
19:35
and hung them up there among the prayer flags.
389
1159000
2000
i zawiesiliśmy je tam, pomiędzy tymi flagami modlitewnymi.
19:37
And they're actually still flying up there today.
390
1161000
2000
I faktycznie powiewają tam po dziś dzień.
19:39
So if any of you have any Bhutan travel plans in the near future,
391
1163000
3000
Więc, jeśli ktoś z wam ma w planach zwiedzić Bhutan w niedalekiej przyszłości
19:42
you can go check these out. Here are some images from that.
392
1166000
3000
możecie iść i je zobaczyć. Oto kilka zdjęć.
19:46
We said a Buddhist prayer so that all these wishes could come true.
393
1170000
4000
Odmówiliśmy buddyjską modlitwę, aby wszystkie życzenia się spełniły.
19:59
You can start to see some familiar balloons here.
394
1183000
3000
Możecie dostrzec niektóre znajome balony.
20:02
"To make some money and to open a store" was the Indian road worker.
395
1186000
5000
"Zarobić trochę pieniędzy i otworzyć sklep", to od hinduskiego pracownika drogowego.
20:15
Thanks very much.
396
1199000
2000
Dziękuję bardzo.
20:17
(Applause)
397
1201000
3000
(Oklaski)
ABOUT THE SPEAKER
Jonathan Harris - Artist, storyteller, Internet anthropologistArtist and computer scientist Jonathan Harris makes online art that captures the world's expression -- and gives us a glimpse of the soul of the Internet.
Why you should listen
Brooklyn-based artist Jonathan Harris' work celebrates the world's diversity even as it illustrates the universal concerns of its occupants. His computer programs scour the Internet for unfiltered content, which his beautiful interfaces then organize to create coherence from the chaos.
His projects are both intensely personal (the "We Feel Fine" project, made with Sep Kanvar, which scans the world's blogs to collect snapshots of the writers' feelings) and entirely global (the new "Universe," which turns current events into constellations of words). But their effect is the same -- to show off a world that resonates with shared emotions, concerns, problems, triumphs and troubles.
Jonathan Harris | Speaker | TED.com