TEDGlobal 2010
Ethan Zuckerman: Listening to global voices
Ethan Zuckerman: Głosy z całego świata
Filmed:
Readability: 4.3
814,118 views
Jasne, sieć łączy świat, ale większość z nas słucha tylko ludzi podobnych do nas samych. Ethan Zuckerman, blogger i technolog, chce udostępnić historie osób z całego świata. Mówi o ciekawych pomysłach na poszerzenie swojego twitterowego świata i czytanie wiadomości w obcych językach.
Ethan Zuckerman - Blogger, digital visionary
Ethan Zuckerman studies how the world -- the whole world -- uses new media to share information and moods across cultures, languages and platforms. Full bio
Ethan Zuckerman studies how the world -- the whole world -- uses new media to share information and moods across cultures, languages and platforms. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
I'm an American, which means, generally,
0
0
3000
Jestem Amerykaninem, więc właściwie
00:18
I ignore football unless it involves
1
3000
2000
olewam futbol, chyba że są tam
00:20
guys my size or Bruno's size
2
5000
2000
faceci wielcy jak ja lub Bruno,
00:22
running into each other at extremely high speeds.
3
7000
3000
pędzący i wpadający na siebie.
00:25
That said, it's been really hard
4
10000
2000
Mimo to, przez ostatnie tygodnie
00:27
to ignore football
5
12000
2000
było bardzo ciężko
00:29
for the last couple of weeks.
6
14000
2000
olewać futbol.
00:31
I go onto Twitter, there are all these strange words that I've never heard before:
7
16000
3000
Wchodzę na Twittera i widzę różne dziwne słowa, których nigdy nie słyszałem:
00:34
FIFA, vuvuzela,
8
19000
2000
FIFA, wuwuzela,
00:36
weird jokes about octopi.
9
21000
2000
dziwne żarty o ośmiornicach.
00:38
But the one that's really been sort of stressing me out,
10
23000
2000
Ale wyrażeniem, które mnie denerwowało,
00:40
that I haven't been able to figure out,
11
25000
2000
którego nie mogłem rozgryźć:
00:42
is this phrase "Cala a boca, Galvao."
12
27000
2000
"Cala a boca, Galvao".
00:44
If you've gone onto Twitter in the last couple of weeks,
13
29000
2000
Jeśli wchodziliście w ostatnich tygodniach na Twittera,
00:46
you've probably seen this.
14
31000
2000
pewnie to widzieliście.
00:48
It's been a major trending topic.
15
33000
2000
To popularny temat.
00:50
Being a monolingual American, I obviously don't know what the phrase means.
16
35000
3000
Jako jednojęzyczny Amerykanin nie znam przecież znaczenia tego wyrażenia.
00:53
So I went onto Twitter,
17
38000
2000
Wszedłem więc na Twittera
00:55
and I asked some people if they could explain to me "Cala a boca, Galvao."
18
40000
3000
i spytałem parę osób, czy mogliby mi wyjaśnić to "Cala a boca, Galvao".
00:58
And fortunately, my Brazilian friends
19
43000
2000
Na szczęście moi brazylijscy
01:00
were more than ready to help.
20
45000
2000
przyjaciele chętnie mi pomogli.
01:02
They explained that the Galvao bird
21
47000
3000
Wyjaśnili, że ptak galvao to rzadka
01:05
is a rare and endangered parrot
22
50000
2000
i zagrożona wymarciem papuga,
01:07
that's in terrible, terrible danger.
23
52000
2000
która jest w wielkim niebezpieczeństwie.
01:09
In fact, I'll let them tell you a bit more about it.
24
54000
2000
A teraz opowiedzą wam o tym trochę więcej.
01:11
Narrator: A word about Galvao, a very rare kind of bird
25
56000
3000
Narrator: Parę słów o galvao, bardzo rzadkim ptaku
01:14
native to Brazil.
26
59000
2000
z Brazylii.
01:16
Every year, more than 300,000 Galvao birds
27
61000
3000
Każdego roku ponad 300,000 ptaków galvao
01:19
are killed during Carnival parades.
28
64000
2000
zabija się na karnawałowych paradach.
01:21
Ethan Zuckerman: Obviously, this is a tragic situation,
29
66000
2000
Ethan Zuckerman: Jasnym jest, że to tragiczna sytuacja
01:23
and it actually gets worse.
30
68000
2000
i że się pogarsza.
01:25
It turns out that, not only is the Galvao parrot
31
70000
2000
Okazuje się, że papuga galvao jest nie tylko
01:27
very attractive, useful for headdresses,
32
72000
3000
bardzo atrakcyjna i używana w nakryciach głowy;
01:30
it evidently has certain hallucinogenic properties,
33
75000
3000
ma też pewne właściwości halucynogenne,
01:33
which means that there's a terrible problem
34
78000
2000
co oznacza ogromny problem -
01:35
with Galvao abuse.
35
80000
2000
dręczenie galvao.
01:37
Some sick and twisted people have found themselves snorting Galvao.
36
82000
3000
Pewni chorzy, porąbani ludzie zaczęli wciągać galvao nosem.
01:40
And it's terribly endangered.
37
85000
2000
Jest bardzo zagrożona.
01:42
The good news about this is that the global community --
38
87000
2000
Dobra wiadomość brzmi: globalna społeczność -
01:44
again, my Brazilian friends tell me --
39
89000
2000
jak mówią moi brazylijscy przyjaciele -
01:46
is pitching in to help out.
40
91000
2000
aż pcha się z pomocą.
01:48
It turns out that Lady Gaga
41
93000
2000
Okazuje się, że Lady Gaga
01:50
has released a new single --
42
95000
2000
wydała nowy singiel,
01:52
actually five or six new singles, as near as I can tell --
43
97000
3000
właściwie 5 czy 6 nowych singli, o ile wiem,
01:55
titled "Cala a boca, Galvao."
44
100000
2000
nazwany "Cala a boca, Galvao".
01:57
And my Brazilian friends tell me that
45
102000
2000
Moi brazylijscy przyjaciele mówią, że
01:59
if I just tweet the phrase "Cala a boca, Galvao,"
46
104000
2000
jeśli wrzucę na Twittera "Cala a boca, Galvao",
02:01
10 cents will be given
47
106000
2000
10 centów pójdzie na
02:03
to a global campaign
48
108000
2000
globalną kampanię,
02:05
to save this rare and beautiful bird.
49
110000
3000
by uratować tego pięknego, rzadkiego ptaka.
02:08
Now, most of you have figured out that this was a prank,
50
113000
2000
Większość z was poznała już, że to ściema
02:10
and actually a very, very good one.
51
115000
2000
i to całkiem niezła.
02:12
"Cala a boca, Galvao" actually means something very different.
52
117000
2000
"Cala a boca, Galvao" naprawdę znaczy coś zupełnie innego.
02:14
In Portugese, it means "Shut your mouth, Galvao."
53
119000
3000
W portugalskim znaczy to: "Zamknij się, Galvao".
02:17
And it specifically refers to this guy, Galvao Bueno,
54
122000
3000
I odnosi się do tego faceta, Galvao Bueno,
02:20
who's the lead soccer commentator
55
125000
2000
czołowego komentatora futbolowego
02:22
for Rede Globo.
56
127000
2000
dla Rede Globo.
02:24
And what I understand from my Brazilian friends
57
129000
2000
Moi brazylijscy przyjaciele zdradzili mi, że
02:26
is that this guy is just a cliche machine.
58
131000
3000
ten facet to chodzący banał.
02:29
He can ruin the most interesting match
59
134000
3000
Może zepsuć najciekawszy mecz,
02:32
by just spouting cliche again and again and again.
60
137000
2000
rzucając co chwila banał za banałem.
02:34
So Brazilians went to that first match
61
139000
2000
Brazylijczycy poszli na pierwszy mecz
02:36
against North Korea,
62
141000
2000
z Koreą Północną,
02:38
put up this banner, started a Twitter campaign
63
143000
2000
wzięli ten baner, zaczęli kampanię na Twitterze
02:40
and tried to convince the rest of us
64
145000
2000
i spróbowali przekonać innych,
02:42
to tweet the phrase: "Cala a boca, Galvao."
65
147000
2000
żeby wrzucić wyrażenie "Cala a boca, Galvao".
02:44
And in fact, were so successful at this
66
149000
3000
Prawdę mówiąc, poszło im tak dobrze,
02:47
that it topped Twitter for two weeks.
67
152000
2000
że na 2 tygodnie zmonopolizowali Twittera.
02:49
Now there's a couple --
68
154000
2000
Jest też parę...
02:51
there's a couple of lessons that you can take from this.
69
156000
3000
jest parę rzeczy, których można się od nich nauczyć.
02:54
And the first lesson, which I think is a worthwhile one,
70
159000
3000
Pierwsza lekcja, moim zdaniem ważna, brzmi:
02:57
is that you cannot go wrong
71
162000
2000
nie zawiedziecie się, prosząc
02:59
asking people to be active online,
72
164000
2000
ludzi, żeby byli aktywni online,
03:01
so long as activism just means retweeting a phrase.
73
166000
3000
o ile "aktywność" oznacza wrzucanie frazy na Twittera.
03:04
So as long as activism is that simple,
74
169000
2000
Jeśli bycie aktywnym będzie tak proste,
03:06
it's pretty easy to get away with.
75
171000
2000
łatwo będzie to załatwić.
03:08
The other thing you can take from this, by the way,
76
173000
2000
Można się też przy okazji dowiedzieć,
03:10
is that there are a lot of Brazilians on Twitter.
77
175000
3000
że na Twitterze jest mnóstwo Brazylijczyków.
03:13
There's more than five million of them.
78
178000
2000
Jest ich ponad pięć milionów.
03:15
As far as national representation,
79
180000
2000
Jeśli chodzi o narodowości,
03:17
11 percent of Brazilian internet users are on Twitter.
80
182000
3000
11 % brazylijskich użytkowników internetu jest na Twitterze.
03:20
That's a much higher number than in the U.S. or U.K.
81
185000
3000
To o wiele więcej, niż w USA czy Wielkiej Brytanii.
03:23
Next to Japan,
82
188000
2000
Po Japonii
03:25
it's the second most represented by population.
83
190000
3000
Brazylia jest druga pod względem liczby użytkowników.
03:28
Now if you're using Twitter or other social networks,
84
193000
2000
Jeśli używacie Twittera lub innych portali
03:30
and you didn't realize
85
195000
2000
i nie zdajecie sobie sprawy,
03:32
this was a space with a lot of Brazilians in it,
86
197000
2000
że jest tam sporo Brazylijczyków,
03:34
you're like most of us.
87
199000
2000
to witam w klubie.
03:36
Because what happens on a social network
88
201000
2000
Na portalach społecznościowych
03:38
is you interact with the people
89
203000
2000
kontaktujecie się z ludźmi,
03:40
that you have chosen to interact with.
90
205000
2000
z którymi chcecie mieć kontakt.
03:42
And if you are like me, a big, geeky, white, American guy,
91
207000
3000
A jeśli przypominacie mnie, dużego, białego geeka z Ameryki,
03:45
you tend to interact with a lot of other geeky, white, American guys.
92
210000
3000
zwykle kontaktujecie się z innymi białymi, amerykańskimi geekami.
03:48
And you don't necessarily have the sense
93
213000
2000
Niekoniecznie musicie zauważać,
03:50
that Twitter is in fact a very heavily Brazilian space.
94
215000
2000
że na Twitterze jest tak wielu Brazylijczyków.
03:52
It's also extremely surprising to many Americans,
95
217000
3000
Wielu Amerykanów zaskakuje, że jest tam też
03:55
a heavily African-American space.
96
220000
3000
mnóstwo Afroamerykanów.
03:58
Twitter recently did some research.
97
223000
2000
Twitter przeprowadził badania.
04:00
They looked at their local population.
98
225000
2000
Przyjrzeli się swoim użytkownikom.
04:02
They believe that 24 percent
99
227000
2000
Uważają, że 24 % amerykańskich
04:04
of American Twitter users are African-American.
100
229000
2000
użytkowników Twittera to Afroamerykanie.
04:06
That's about twice as high as African-Americans
101
231000
2000
To ok. dwa razy tyle, co procent
04:08
are represented in the population.
102
233000
2000
Afroamerykanów w populacji.
04:10
And again, that was very shocking to many Twitter users,
103
235000
2000
To też był duży szok dla wielu użytkowników Twittera,
04:12
but it shouldn't be.
104
237000
2000
a nie powinien być.
04:14
And the reason it shouldn't be is that on any day
105
239000
2000
A to dlatego, że każdego dnia można
04:16
you can go into Trending Topics.
106
241000
2000
wejść na Modne Tematy.
04:18
And you tend to find topics
107
243000
2000
I ludzie znajdują tematy
04:20
that are almost entirely African-American conversations.
108
245000
3000
będące prawie wyłącznie rozmowami Afroamerykanów.
04:24
This was a visualization done by Fernando Viegas
109
249000
2000
To wizualizacja zrobiona przez Fernanda Viegas
04:26
and Martin Wattenberg,
110
251000
2000
i Martina Wattenberga,
04:28
two amazing visualization designers,
111
253000
2000
2 niesamowitych designerów wizualizacji,
04:30
who looked at
112
255000
2000
badających
04:32
a weekend's worth of Twitter traffic
113
257000
2000
weekendową aktywność na Twitterze;
04:34
and essentially found that a lot of these trending topics
114
259000
2000
odkryli, że wiele z tych modnych tematów to
04:36
were basically segregated conversations --
115
261000
3000
rozmowy segregowane; segregowane
04:39
and in ways that you wouldn't expect.
116
264000
2000
w sposób, na który byście nie wpadli.
04:41
It turns out that oil spill is a mostly white conversation,
117
266000
3000
Okazuje się, że o wycieku ropy rozmawiają głównie biali,
04:44
that cookout
118
269000
2000
a o barbecue
04:46
is a mostly black conversation.
119
271000
2000
głównie czarni.
04:48
And what's crazy about this is that
120
273000
2000
To szaleństwo. Jeśli chcecie
04:50
if you wanted to mix up who you were seeing on Twitter,
121
275000
3000
pomieszać tych, których widujecie na Twitterze,
04:53
it's literally a quick click away.
122
278000
3000
starczy po prostu kliknąć.
04:56
You click on that cookout tag, there an entirely different conversation
123
281000
2000
Klikacie na tag "barbecue", zupełnie inna rozmowa, w której
04:58
with different people participating in it.
124
283000
3000
uczestniczą różni ludzie.
05:01
But generally speaking, most of us don't.
125
286000
2000
Ale większość z nas tego nie robi.
05:03
We end up within these filter bubbles, as my friend Eli Pariser calls them,
126
288000
3000
Zostają nam okienka filtrujące, jak nazywa je mój przyjaciel Eli Pariser,
05:06
where we see the people we already know
127
291000
2000
gdzie widzimy ludzi, których już znamy
05:08
and the people who are similar to the people we already know.
128
293000
3000
i ludzi podobnych do ludzi, których już znamy.
05:11
And we tend not to see that wider picture.
129
296000
3000
Zwykle nie widzimy obrazu całości.
05:14
Now for me, I'm surprised by this,
130
299000
3000
Mnie samego to zaskakuje,
05:17
because this wasn't how the internet was supposed to be.
131
302000
3000
bo nie taki miał być internet.
05:20
If you go back into the early days of the internet,
132
305000
2000
W początkach istnienia internetu, gdy
05:22
when cyber-utopians like Nick Negroponte
133
307000
3000
twórcy cyberutopii, jak Nick Negroponte,
05:25
were writing big books like "Being Digital,"
134
310000
2000
pisali ważne książki, jak "Bycie cyfrowym",
05:27
the prediction was that the internet
135
312000
2000
założenie było takie, że internet
05:29
was going to be an incredibly powerful force
136
314000
2000
będzie niezwykle potężną siłą, mającą
05:31
to smooth out cultural differences,
137
316000
3000
niwelować różnice kulturowe,
05:34
to put us all on a common field of one fashion or another.
138
319000
3000
aby stworzyć taką czy inną płaszczyznę porozumienia.
05:37
Negroponte started his book with a story
139
322000
3000
Negroponte zaczął swoją książkę historią
05:40
about how hard it is to build connections
140
325000
2000
o tym, jak ciężko jest budować połączenia
05:42
in the world of atoms.
141
327000
2000
w świecie atomów.
05:44
He's at a technology conference in Florida.
142
329000
2000
Jest na konferencji technologicznej na Florydzie.
05:46
And he's looking at something really, truly absurd,
143
331000
3000
Patrzy na coś naprawdę absurdalnego, to jest
05:49
which is bottles of Evian water on the table.
144
334000
3000
na butelki wody Evian stojące na stole.
05:52
And Negroponte says this is crazy.
145
337000
2000
Negroponte mówi, że to szaleństwo.
05:54
This is the old economy.
146
339000
2000
Oto stara ekonomia.
05:56
It's the economy of moving these
147
341000
2000
To ekonomia przenoszenia tych
05:58
heavy, slow atoms over long distances that's very difficult to do.
148
343000
3000
ciężkich, powolnych atomów na duże odległości sprawia prawdziwe trudności.
06:01
We're heading to the future of bits,
149
346000
2000
Dążymy to przyszłości części,
06:03
where everything is speedy, it's weightless.
150
348000
2000
gdzie wszystko jest szybkie i nic nie waży.
06:05
It can be anywhere in the world at any time.
151
350000
2000
Może być gdziekolwiek na świecie, kiedykolwiek.
06:07
And it's going to change the world as we know it.
152
352000
3000
Zmieni to świat, który znamy.
06:10
Now, Negroponte has been right about a lot of things.
153
355000
2000
Negroponte miał rację co do wielu rzeczy.
06:12
He's totally wrong about this one.
154
357000
2000
Ale tutaj kompletnie się myli.
06:14
It turns out that in many cases
155
359000
2000
Okazuje się, że w wielu przypadkach
06:16
atoms are much more mobile than bits.
156
361000
3000
atomy są bardziej mobilne niż kawałki.
06:19
If I walk into a store in the United States,
157
364000
2000
Kiedy wchodzę do sklepu w Stanach,
06:21
it's very, very easy for me to buy water
158
366000
3000
bardzo łatwo jest mi kupić wodę
06:24
that's bottled in Fiji,
159
369000
2000
butelkowaną w Fidżi
06:26
shipped at great expense to the United States.
160
371000
2000
i wysłaną za ciężkie pieniądze do Stanów.
06:28
It's actually surprisingly hard
161
373000
3000
Za to zaskakująco trudno jest
06:31
for me to see a Fijian feature film.
162
376000
2000
znaleźć fidżyjski film fabularny.
06:33
It's really difficult for me to listen to Fijian music.
163
378000
3000
Naprawdę trudno jest znaleźć fidżyjską muzykę.
06:36
It's extremely difficult for me to get Fijian news,
164
381000
3000
Niesłychanie trudno jest znaleźć wiadomości z Fidżi,
06:39
which is strange, because actually there's an enormous amount going on in Fiji.
165
384000
3000
co mnie dziwi, bo w Fidżi naprawdę mnóstwo się dzieje. Mają rząd powstały
06:42
There's a coup government. There's a military government.
166
387000
2000
po zamachu stanu. Mają rząd złożony z wojskowych.
06:44
There's crackdowns on the press.
167
389000
2000
Prasa jest represjonowana.
06:46
It's actually a place that we probably should
168
391000
2000
Właściwie to miejsce, któremu powinniśmy
06:48
be paying attention to at the moment.
169
393000
2000
poświęcić teraz uwagę.
06:50
Here's what I think is going on.
170
395000
2000
Oto, co się według mnie dzieje.
06:52
I think that we tend to look a lot
171
397000
2000
Myślę, że dużo uwagi poświęcamy
06:54
at the infrastructure
172
399000
2000
infrastrukturze
06:56
of globalization.
173
401000
2000
globalizacji.
06:58
We look at the framework that makes it possible
174
403000
2000
Przyglądamy się strukturze umożliwiającej
07:00
to live in this connected world.
175
405000
2000
życie w tym połączonym świecie.
07:02
And that's a framework that includes things like airline routes.
176
407000
3000
Ta struktura obejmuje np. trasy lotu samolotów.
07:05
It includes things like the Internet cables.
177
410000
2000
Obejmuje kabel do internetu.
07:07
We look at a map like this one,
178
412000
2000
Patrzymy na mapę podobną do tej.
07:09
and it looks like the entire world is flat
179
414000
3000
Wygląda, jakby cały świat był płaski,
07:12
because everything is a hop or two away.
180
417000
2000
bo wszystko jest o rzut beretem.
07:14
You can get on a flight in London,
181
419000
2000
Można złapać samolot w Londynie
07:16
you can end up in Bangalore later today.
182
421000
2000
i tego samego dnia wylądować w Bangalore.
07:18
Two hops, you're in Suva, the capitol of Fiji.
183
423000
2000
Dwa skoki, jesteśmy w Suvie, stolicy Fidżi.
07:20
It's all right there.
184
425000
2000
Świat w zasięgu ręki.
07:22
When you start looking at what actually
185
427000
2000
Kiedy przyjrzymy się, co właściwie
07:24
flows on top of these networks,
186
429000
2000
przepływa przez te sieci,
07:26
you get a very different picture.
187
431000
2000
widzimy coś zupełnie innego.
07:28
You start looking at how
188
433000
2000
Patrzycie na trasę
07:30
the global plane flights move,
189
435000
2000
globalnych lotów samolotem
07:32
and you suddenly discover that the world isn't even close to flat.
190
437000
2000
i nagle odkrywacie, że świat nie jest nawet płaski.
07:34
It's extremely lumpy.
191
439000
2000
Jest bardzo wyboisty.
07:36
There are parts of the world that are very, very well connected.
192
441000
2000
Niektóre części świata są niezwykle dobrze połączone.
07:38
There's basically a giant pathway in the sky
193
443000
2000
Praktycznie mamy ogromną ścieżkę na niebie
07:40
between London and New York.
194
445000
2000
między Londynem i Nowym Jorkiem.
07:42
but look at this map, and you can watch this
195
447000
2000
Ale spójrzcie na tę mapę, popatrzcie
07:44
for, you know, two or three minutes.
196
449000
2000
przez jakieś dwie czy trzy minuty.
07:46
You won't see very many planes
197
451000
2000
Niewiele samolotów lata
07:48
go from South America to Africa.
198
453000
2000
z Ameryki Południowej do Afryki.
07:50
And you'll discover that there are parts of the globe
199
455000
2000
Odkryjecie, że niektóre części świata
07:52
that are systematically cut off.
200
457000
2000
są systematycznie odcinane.
07:54
When we stop looking at the infrastructure that makes connection possible,
201
459000
3000
Kiedy odwracamy wzrok od infrastruktury umożliwiającej połączenie
07:57
and we look at what actually happens,
202
462000
3000
i patrzymy na to, co się naprawdę dzieje,
08:00
we start realizing that the world doesn't work quite the same way
203
465000
2000
zaczynamy zdawać sobie sprawę, że świat nie działa dokładnie tak,
08:02
that we think it does.
204
467000
2000
jak nam się zdaje.
08:04
So here's the problem that I've been interested in
205
469000
2000
Oto problem, który zajmował mnie przez
08:06
in the last decade or so.
206
471000
3000
ostatnią dekadę.
08:09
The world is, in fact, getting more global.
207
474000
2000
Świat staje się coraz bardziej globalny.
08:11
It's getting more connected.
208
476000
2000
Coraz bardziej połączony.
08:13
More of problems are global in scale.
209
478000
2000
Więcej problemów ma skalę globalną.
08:15
More of our economics is global in scale.
210
480000
2000
Nasza gospodarka zyskuje wymiar globalny.
08:17
And our media is less global by the day.
211
482000
3000
A media z dnia na dzień przestają być globalne.
08:20
If you watched a television broadcast in the United States in the 1970s,
212
485000
3000
Jeśli widzieliście transmisję telewizyjną w latach 70. w USA,
08:23
35 to 40 percent of it would have been international news
213
488000
3000
35 do 40% tej transmisji to wiadomości międzynarodowe
08:26
on a nightly new broadcast.
214
491000
2000
wyświetlane wieczorem.
08:28
That's down to about 12 to 15 percent.
215
493000
3000
Teraz ich liczba spadła do 12-15%.
08:31
And this tends to give us a very distorted view of the world.
216
496000
3000
A to pokazuje nam bardzo zaburzony obraz świata.
08:34
Here's a slide that Alisa Miller showed at a previous TED Talk.
217
499000
3000
Ten slajd Alisa Miller pokazała na wcześniejszej konferencji TED.
08:37
Alisa's the president of Public Radio International.
218
502000
3000
Alisa jest prezeską Public Radio International.
08:40
And she made a cartogram, which is basically a distorted map
219
505000
3000
Pokazała kartogram, będący właściwie zaburzoną mapą opartą
08:43
based on what American
220
508000
2000
na tym, co amerykańskie
08:45
television news casts
221
510000
2000
wiadomości telewizyjne
08:47
looked at for a month.
222
512000
2000
pokazywały przez miesiąc.
08:49
And you see that when you distort a map based on attention,
223
514000
3000
Widzicie, że kiedy zaburzy się mapę opartą na uwadze,
08:52
the world within American television news
224
517000
2000
świat w amerykańskich wiadomościach
08:54
is basically reduced to
225
519000
2000
jest zredukowany do
08:56
this giant bloated U.S.
226
521000
2000
wielkiego, rozdętego USA
08:58
and a couple of other countries which we've invaded.
227
523000
2000
i kilku innych krajów, na które dokonaliśmy inwazji.
09:00
And that's basically what our media is about.
228
525000
3000
To tyle, jeśli chodzi o nasze media.
09:03
And before you conclude that this is just a function of American TV news --
229
528000
3000
Zanim uznacie, że to po prostu funkcja amerykańskich wiadomości w TV,
09:06
which is dreadful, and I agree that it's dreadful --
230
531000
3000
straszna funkcja, zgadzam się --
09:09
I've been mapping elite media like the New York Times,
231
534000
2000
tworzyłem mapy dla elitarnych mediów, np. New York Times
09:11
and I get the same thing.
232
536000
2000
i efekt był ten sam.
09:13
When you look at the New York Times, you look at other elite media,
233
538000
2000
Patrząc na New York Timesa, patrząc na inne elitarne media,
09:15
what you largely get are pictures of very wealthy nations
234
540000
3000
zyskuje się głównie obraz bardzo bogatych narodów
09:18
and the nations we've invaded.
235
543000
2000
i narodów, na które najechaliśmy.
09:20
It turns out that new media
236
545000
2000
Okazuje się, że to nowe medium
09:22
isn't necessarily helping us all that much.
237
547000
2000
niekoniecznie aż tak nam pomaga.
09:24
Here's a map made by Mark Graham
238
549000
2000
To mapa zrobiona przez Marka Grahama,
09:26
who's down the street at the Oxford Internet Institute.
239
551000
2000
z Oxford Internet Institute przy tej samej ulicy.
09:28
A this is a map of articles in Wikipedia
240
553000
2000
To mapa artykułów na Wikipedii,
09:30
that have been geo-coded.
241
555000
2000
które zostały zgeokodowane.
09:32
And you'll notice that there's a very heavy bias
242
557000
2000
Zauważycie ogromną przewagę na rzecz
09:34
towards North America and Western Europe.
243
559000
3000
Ameryki Północnej i Europy Zachodniej.
09:37
Even within Wikipedias,
244
562000
2000
Nawet wśród Wikipedii,
09:39
where we're creating their own content online,
245
564000
2000
których treść tworzymy przez internet,
09:41
there's a heavy bias towards the place where
246
566000
2000
faworyzowane są miejsca, w których
09:43
a lot of the Wikipedia authors are based,
247
568000
2000
znajduje się większość autorów Wikipedii,
09:45
rather than to the rest of the world.
248
570000
2000
zapominając o reszcie świata.
09:47
In the U.K., you can get up,
249
572000
2000
W UK można wstać z łóżka,
09:49
you can pick up your computer when you get out of this session,
250
574000
2000
wziąć komputer po opuszczeniu tej sesji,
09:51
you could read a newspaper from India or from Australia,
251
576000
2000
można przeczytać gazetę z Indii lub z Australii, z Kanady,
09:53
from Canada, God forbid from the U.S.
252
578000
3000
tylko, Boże broń, nie z USA.
09:56
You probably won't.
253
581000
2000
Pewnie tego nie zrobicie.
09:58
If you look at online media consumption --
254
583000
2000
Spójrzcie na korzystanie z mediów internetowych --
10:00
in this case, in the top 10 users of the internet --
255
585000
3000
w przypadku 10 największych użytkowników internetu --
10:03
more than 95 percent of the news readership
256
588000
2000
ponad 95% czytających wiadomości
10:05
is on domestic news sites.
257
590000
2000
korzysta ze stron lokalnych.
10:07
It's one of these rare cases where the U.S. is actually slightly better than [the U.K.],
258
592000
3000
To jeden z tych rzadkich przypadków, kiedy USA jest nieco lepsze (od UK),
10:10
because we actually like reading your media,
259
595000
2000
bo my lubimy czytać wasze media, za to
10:12
rather than vice versa.
260
597000
2000
odwrotnie - nie bardzo.
10:14
So all of this starts leading me
261
599000
2000
Wszystko to sprawia, że zaczynam
10:16
to think that we're in a state that I refer to
262
601000
2000
myśleć, że jesteśmy w stanie, który nazywam
10:18
as imaginary cosmopolitanism.
263
603000
2000
wyimaginowanym kosmopolityzmem.
10:20
We look at the internet.
264
605000
2000
Patrzymy na internet.
10:22
We think we're getting this wide view of the globe.
265
607000
3000
Myślimy, że mamy rozbudowany obraz świata.
10:25
We occasionally stumble onto a page in Chinese,
266
610000
2000
Znajdujemy czasem jakąś stronę po chińsku
10:27
and we decide that we do in fact have the greatest technology ever built
267
612000
3000
i uznajemy, że naprawdę mamy do czynienia z najlepszą technologią w historii,
10:30
to connect us to the rest of the world.
268
615000
2000
która łączy nas z resztą świata.
10:32
And we forget that most of the time
269
617000
2000
Zapominamy, że przez większość czasu
10:34
we're checking Boston Red Sox scores.
270
619000
3000
sprawdzamy wyniki Boston Red Sox.
10:37
So this is a real problem --
271
622000
2000
To jest prawdziwy problem.
10:39
not just because the Red Sox are having a bad year --
272
624000
3000
Nie dlatego, że Red Sox mają kiepski rok,
10:42
but it's a real problem because,
273
627000
2000
ale dlatego, że kiedy rozmawiamy
10:44
as we're discussing here at TED,
274
629000
2000
tu na konferencjach TED,
10:46
the real problems in the world
275
631000
2000
prawdziwe problemy świata,
10:48
the interesting problems to solve
276
633000
2000
ciekawe problemy do rozwiązania
10:50
are global in scale and scope,
277
635000
2000
mają globalną skalę i zasięg,
10:52
they require global conversations
278
637000
2000
wymagają globalnych rozmów
10:54
to get to global solutions.
279
639000
2000
i globalnych rozwiązań.
10:56
This is a problem we have to solve.
280
641000
2000
Oto problem, który musimy rozwiązać.
10:58
So here's the good news.
281
643000
2000
A oto dobra wiadomość.
11:00
For six years, I've been hanging out with these guys.
282
645000
2000
Przez 6 lat zadawałem się z tymi facetami.
11:02
This is a group called Global Voices.
283
647000
2000
To grupa o nazwie Globalne Głosy.
11:04
This is a team of bloggers from around the world.
284
649000
2000
To ekipa blogerów z całego świata.
11:06
Our mission was to fix the world's media.
285
651000
3000
Naszą misją była naprawa światowych mediów.
11:09
We started in 2004.
286
654000
2000
Zaczęliśmy w 2004.
11:11
You might have noticed, we haven't done all that well so far.
287
656000
2000
Jak można zauważyć, nie osiągnęliśmy jeszcze aż tak wiele.
11:13
Nor do I think we are by ourselves,
288
658000
2000
Nie myślę też, że sami
11:15
actually going to solve the problem.
289
660000
2000
naprawdę rozwiążemy ten problem.
11:17
But the more that I think about it, the more that I think
290
662000
2000
Ale im więcej o tym myślę, tym więcej przychodzi mi
11:19
that a few things that we have learned along the way
291
664000
3000
na myśl rzeczy, których się już nauczyliśmy
11:22
are interesting lessons for how we would rewire
292
667000
3000
i które uczą nas, jak zmienilibyśmy okablowanie,
11:25
if we we wanted to use the web to have a wider world.
293
670000
3000
jeśli chcielibyśmy użyć sieci do poszerzenia świata.
11:28
The first thing you have to consider
294
673000
2000
Pierwszym, co trzeba wziąć pod uwagę,
11:30
is that there are parts of the world
295
675000
2000
są części świata, które, jeśli chodzi
11:32
that are dark spots in terms of attention.
296
677000
2000
o poświęcanie uwagi, są ciemnymi plamami.
11:34
In this case -- the map of the world at night by NASA --
297
679000
3000
Tutaj -- nocna mapa świata sporządzona przez NASA --
11:37
they're dark literally because of lack of electricity.
298
682000
3000
są dosłownie ciemne z powodu braku elektryczności.
11:40
And I used to think that a dark spot on this map
299
685000
2000
Myślałem kiedyś, że ciemna plama na tej mapie
11:42
basically meant you're not going to get media from there
300
687000
2000
oznacza, że nie znajdzie się żadnych wiadomości
11:44
because there are more basic needs.
301
689000
2000
stamtąd, bo są pilniejsze potrzeby.
11:46
What I'm starting to realize is that
302
691000
2000
Teraz zaczynam rozumieć,
11:48
you can get media, it's just an enormous amount of work,
303
693000
3000
że można mieć media, tylko wymaga to ogromu pracy
11:51
and you need an enormous amount of encouragement.
304
696000
2000
oraz ogromnej zachęty.
11:53
One of those dark spots is Madagascar,
305
698000
2000
Jedną z tych ciemnych plam jest Madagaskar,
11:55
a country which is generally better known for the Dreamworks film
306
700000
3000
kraj który lepiej znamy z filmu wytwórni Dreamworks,
11:58
than it is actually known for
307
703000
2000
niż z przemiłych
12:00
the lovely people who live there.
308
705000
2000
ludzi, którzy tam mieszkają.
12:02
And so the people who founded
309
707000
2000
Ludzie, którzy utworzyli
12:04
Foko Club in Madagascar
310
709000
2000
Klub Foko w Madagaskarze,
12:06
weren't actually concerned with trying to change the image of their country.
311
711000
3000
właściwie nie zrobili tego po to, żeby zmienić obraz swojego kraju.
12:09
They were doing something much simpler.
312
714000
2000
Robili coś o wiele prostszego.
12:11
It was a club to learn English
313
716000
2000
To był klub nauki angielskiego,
12:13
and to learn computers and the internet.
314
718000
2000
korzystania z komputera i internetu;
12:15
but what happened was that Madagascar
315
720000
3000
ale okazało się, że w Madagaskarze
12:18
went through a violent coup.
316
723000
2000
dokonano zamachu stanu.
12:20
Most independent media was shut down.
317
725000
2000
Zamknięto najbardziej niezależne media.
12:22
And the high school students
318
727000
2000
A uczniowie liceów, którzy
12:24
who were learning to blog through Foko Club
319
729000
2000
uczyli się blogować poprzez Klub Foko,
12:26
suddenly found themselves talking to an international audience
320
731000
2000
nagle odkryli, że rozmawiają z międzynarodową publicznością
12:28
about the demonstrations, the violence,
321
733000
2000
o demonstracjach, o przemocy,
12:30
everything that was going on within this country.
322
735000
3000
o wszystkim, co działo się w tym kraju.
12:33
So a very, very small program
323
738000
2000
Tak więc bardzo mały program
12:35
designed to get people in front of computers,
324
740000
3000
opracowany, aby ludzie przed komputerami
12:38
publishing their own thoughts, publishing independent media,
325
743000
3000
mogli publikować swoje myśli, publikować niezależne media,
12:41
ended up having a huge impact
326
746000
2000
zaczął mieć wielki wpływ na to,
12:43
on what we know about this country.
327
748000
2000
co wiemy o tym kraju.
12:45
Now the trick with this is that I'm guessing
328
750000
2000
Problem w tym, że, jak sądzę, większość
12:47
most people here don't speak Malagasy.
329
752000
3000
ludzi tutaj nie zna języka malagaskiego.
12:50
I'm also guessing that most of you don't even speak Chinese --
330
755000
2000
Zgaduję też, że większość z was nie mówi nawet po chińsku --
12:52
which is sort of sad if you think about it,
331
757000
2000
co jest dość smutne, jeśli się zastanowić,
12:54
as it's now the most represented language on the internet.
332
759000
2000
bo jest to obecnie najpopularniejszy język w internecie.
12:56
Fortunately people are trying to figure out how to fix this.
333
761000
3000
Na szczęście, ludzie próbują wymyślić, co z tym zrobić.
12:59
If you're using Google Chrome and you go to a Chinese language site,
334
764000
3000
Jeśli używacie Google Chrome i wejdziecie na stronę po chińsku,
13:02
you notice this really cute box at the top,
335
767000
3000
zauważycie to śliczne okienko na górze,
13:05
which automatically detects that the page is in Chinese
336
770000
3000
które automatycznie wykrywa, że strona jest po chińsku
13:08
and very quickly at a mouse click
337
773000
2000
i migiem, po jednym kliknięciu,
13:10
will give you a translation of the page.
338
775000
2000
pokaże wam tłumaczenie tej strony.
13:12
Unfortunately, it's a machine translation of the page.
339
777000
3000
Niestety, jest to tłumaczenie mechaniczne.
13:15
And while Google is very, very good with some languages,
340
780000
2000
Choć Google radzi sobie świetnie z pewnymi językami,
13:17
it's actually pretty dreadful with Chinese.
341
782000
2000
to jest beznadziejny, jeśli chodzi o chiński.
13:19
And the results can be pretty funny.
342
784000
2000
Rezultaty mogą być zabawne.
13:21
What you really want -- what I really want,
343
786000
3000
Tym, czego naprawdę chcecie, czego ja chcę,
13:24
is eventually the ability to push a button
344
789000
2000
jest możliwość naciśnięcia guzika
13:26
and have this queued
345
791000
2000
i poczekania, aż
13:28
so a human being can translate this.
346
793000
2000
jakiś człowiek to przetłumaczy.
13:30
And if you think this is absurd, it's not.
347
795000
2000
Myślicie, że to absurd? Nieprawda.
13:32
There's a group right now in China called Yeeyan.
348
797000
3000
W Chinach jest obecnie grupa zwana Yeeyan.
13:35
And Yeeyan is a group
349
800000
2000
Yeeyan liczy
13:37
of 150,000 volunteers
350
802000
2000
150.000 ochotników,
13:39
who get online every day.
351
804000
2000
którzy co dzień są online.
13:41
They look for the most interesting content in the English language.
352
806000
3000
Szukają najciekawszych treści w języku angielskim.
13:44
They translate roughly 100 articles a day
353
809000
3000
Tłumaczą około 100 artykułów dziennie:
13:47
from major newspapers, major websites.
354
812000
2000
większe gazety, popularne strony.
13:49
They put it online for free.
355
814000
2000
Umieszczają to w sieci za darmo.
13:51
It's the project of a guy named Zhang Lei,
356
816000
2000
To projekt faceta zwanego Zhang Lei,
13:53
who was living in the United States during the Lhasa riots
357
818000
3000
który w czasie zamieszek w Lhasie mieszkał w Stanach
13:56
and who couldn't believe how biased
358
821000
2000
i nie mógł uwierzyć, jak stronnicze
13:58
American media coverage was.
359
823000
2000
były amerykańskie media.
14:00
And he said, "If there's one thing I can do, I can start translating,
360
825000
3000
Powiedział: "Jeśli mogę coś zrobić, to właśnie zacząć tłumaczyć,
14:03
so that people between these countries
361
828000
2000
żeby ludzie między tymi krajami
14:05
start understanding each other a little bit better."
362
830000
2000
zaczęli się trochę lepiej rozumieć".
14:07
And my question to you is:
363
832000
2000
Moje pytanie brzmi:
14:09
if Yeeyan can line up 150,000 people
364
834000
2000
jeśli Yeeyan może znaleźć 150.000 ludzi
14:11
to translate the English internet into Chinese,
365
836000
2000
do tłumaczenia angielskich stron na chiński,
14:13
where's the English language Yeeyan?
366
838000
3000
gdzie jest angielski Yeeyan?
14:16
Who's going after Chinese,
367
841000
2000
Kto zajmie się chińskim,
14:18
which now has 400 million internet users out there?
368
843000
3000
którego obecnie używa 400 milionów internautów?
14:21
My guess is at least one of them has something interesting to say.
369
846000
3000
Myślę, że choć jeden z nich ma coś ciekawego do powiedzenia.
14:24
So even if we can find a way to translate from Chinese,
370
849000
3000
Jeśli nawet znajdziemy sposób tłumaczenia z chińskiego,
14:27
there's no guarantee that we're going to find it.
371
852000
2000
nie ma gwarancji, że go znajdziemy.
14:29
When we look for information online,
372
854000
2000
Szukając informacji online,
14:31
we basically have two strategies.
373
856000
3000
mamy właściwie dwie strategie.
14:34
We use a lot of search.
374
859000
2000
Bardzo dużo wyszukujemy.
14:36
And search is terrific if you know what you're looking for.
375
861000
3000
Szukanie jest świetne, jeśli się wie, czego szukać.
14:39
But if what you're looking for is serendipity,
376
864000
2000
Ale jeśli szukacie szczęśliwego trafu,
14:41
if you want to stumble onto something
377
866000
2000
jeśli chcecie trafić na coś, o czym nie
14:43
that you didn't know you needed,
378
868000
2000
wiedzieliście, że tego potrzebujecie,
14:45
our main philosophy is to look to our social networks,
379
870000
2000
główną strategią jest zerknięcie na sieci społecznościowe,
14:47
to look for our friends.
380
872000
2000
poszukanie przyjaciół.
14:49
What are they looking at? Maybe we should be looking at it.
381
874000
3000
Czym się interesują? Może powinniśmy się tym zainteresować?
14:52
The problem with this is that essentially
382
877000
2000
Problem w tym, że po jakimś czasie
14:54
what you end up getting after a while is the wisdom of the flock.
383
879000
2000
trafiamy na owczy pęd.
14:56
You end up flocking with a lot of people
384
881000
2000
Podążamy za mnóstwem ludzi,
14:58
who are probably similar to you,
385
883000
2000
prawdopodobnie podobnych do nas,
15:00
who have similar interests.
386
885000
2000
o podobnych zainteresowaniach.
15:02
And it's very, very hard to get information
387
887000
2000
Jest ogromnie trudno dostać informacje
15:04
from the other flocks, from the other parts of the world
388
889000
3000
od innych "owiec", z innych części świata, w których
15:07
where people getting together and talking about their own interests.
389
892000
3000
ludzie kontaktują się ze sobą i rozmawiają o swoich zainteresowaniach.
15:10
To do this, at a certain point,
390
895000
2000
Żeby tak się stało, potrzebny
15:12
you need someone to bump you out of your flock and into another flock.
391
897000
3000
wam ktoś, kto wypchnie was z waszego "stada" i wepchnie do innego.
15:15
You need a guide.
392
900000
2000
Przewodnika.
15:17
So this is Amira Al Hussaini. She is the Middle East editor for Global Voices.
393
902000
3000
To jest Amira Al Hussaini, edytorka Globalnych Głosów na Bliskim Wschodzie.
15:20
She has one of the hardest jobs in the world.
394
905000
2000
Ma jedną z najtrudniejszych prac na świecie.
15:22
Not only does she have to keep our Israeli and Palestinian contributors
395
907000
2000
Musi nie tylko powstrzymać izraelskich i palestyńskich współpracowników
15:24
from killing each other,
396
909000
2000
przed zabijaniem się;
15:26
she has to figure out
397
911000
2000
musi zgadnąć,
15:28
what is going to interest you
398
913000
2000
co was zainteresuje
15:30
about the Middle East.
399
915000
2000
na Bliskim Wschodzie.
15:32
And in that sense of trying to get you
400
917000
2000
Aby wyrwać was z waszej
15:34
out of your normal orbit,
401
919000
2000
zwykłej orbity,
15:36
and to try to get you to pay attention
402
921000
2000
i zwrócić waszą uwagę
15:38
to a story about someone who's
403
923000
2000
na historię o kimś, kto
15:40
given up smoking for the month of Ramadan,
404
925000
2000
rzucił palenie na miesiąc Ramadan,
15:42
she has to know something about a global audience.
405
927000
3000
musi wiedzieć coś o globalnej publiczności.
15:45
She has to know something about what stories are available.
406
930000
2000
Musi wiedzieć, jakie historie są dostępne.
15:47
Basically, she's a deejay.
407
932000
2000
Właściwie, jest didżejem.
15:49
She's a skilled human curator
408
934000
2000
Uzdolnionym opiekunem,
15:51
who knows what material is available to her,
409
936000
2000
który wie, jakie materiały są dostępne,
15:53
who's able to listen to the audience,
410
938000
2000
który umie słuchać publiczności,
15:55
and who's able to make a selection
411
940000
2000
który potrafi dokonać selekcji
15:57
and push people forward in one fashion or another.
412
942000
2000
i pchnąć ludzi naprzód w taki czy inny sposób.
15:59
I don't think this is necessarily an algorithmic process.
413
944000
3000
Nie sądzę, żeby był to proces algorytmiczny.
16:02
I think what's great about the internet
414
947000
2000
Myślę, że w internecie świetne jest to,
16:04
is that it actually makes it much easier
415
949000
2000
że bardzo ułatwia didżejom
16:06
for deejays to reach a wider audience.
416
951000
2000
dotarcie do szerszej publiczności.
16:08
I know Amira.
417
953000
2000
Znam Amirę.
16:10
I can ask her what to read.
418
955000
2000
Mogę ją spytać, co przeczytać.
16:12
But with the internet, she's in a position where she can
419
957000
2000
Ale internet stawia ją w pozycji, w której może
16:14
tell a lot of people what to read.
420
959000
2000
powiedzieć wielu ludziom, co czytać.
16:16
And you can listen to her as well,
421
961000
2000
Wy też możecie jej posłuchać,
16:18
if this is a way that you're interested in having your web widened.
422
963000
3000
jeśli chcecie w ten sposób poszerzyć swoją sieć.
16:21
So once you start widening like this,
423
966000
2000
Kiedy zaczniecie już poszerzać,
16:23
once you start lighting up voices in the dark spots,
424
968000
2000
zaczniecie zapalać głosy w ciemnych miejscach,
16:25
once you start translating, once you start curating,
425
970000
3000
zaczniecie tłumaczyć, brać sprawy w swoje ręce,
16:28
you end up in some really weird places.
426
973000
3000
wylądujecie w bardzo dziwnych miejscach.
16:31
This is an image from pretty much my favorite blog,
427
976000
2000
To obrazek z mojego ulubionego bloga,
16:33
which is AfriGadget.
428
978000
2000
czyli AfriGadget.
16:35
And AfriGadget is a blog that looks
429
980000
2000
AfriGadget to blog opisujący
16:37
at technology in an Africa context.
430
982000
2000
technologię w kontekście Afryki.
16:39
And specifically, it's looking at a blacksmith
431
984000
3000
Koncentruje się na pewnym kowalu
16:42
in Kibera in Nairobi,
432
987000
2000
w Kiberze w Nairobi,
16:44
who is turning the shaft of a Landrover
433
989000
2000
który zmienia oś Landrovera
16:46
into a cold chisel.
434
991000
2000
w przecinak ślusarski.
16:48
And when you look at this image, you might find yourself going,
435
993000
2000
Kiedy się na to spojrzy, człowiek zadaje sobie pytanie:
16:50
"Why would I conceivably care about this?"
436
995000
3000
"A właściwie, to co mnie to obchodzi?"
16:53
And the truth is, this guy can probably explain this to you.
437
998000
2000
Prawda jest taka, że ten facet pewnie może wam to wyjaśnić.
16:55
This is Erik Hersman. You guys may have seen him around the conference.
438
1000000
3000
To Erik Hersman. Mogliście go widzieć na konferencji.
16:58
He goes by the moniker White African.
439
1003000
2000
Ma ksywkę Biały Afrykanin.
17:00
He's both a very well known American geek,
440
1005000
3000
Jest bardzo znanym amerykańskim geekiem,
17:03
but he's also Kenyan; he was born in Sudan, grew up in Kenya.
441
1008000
3000
jest też Kenijczykiem, urodził się w Sudanie, a dorastał w Kenii.
17:06
He is a bridge figure.
442
1011000
3000
Łączy dwie kultury.
17:09
He is someone who literally has feet in both worlds --
443
1014000
2000
On dosłownie żyje w dwóch światach --
17:11
one in the world of the African technology community,
444
1016000
3000
w świecie afrykańskiej społeczności technologicznej
17:14
one in the world of the American technology community.
445
1019000
2000
oraz w świecie amerykańskiej społeczności technologicznej.
17:16
And so he's able to tell a story
446
1021000
3000
Może więc opowiedzieć historię
17:19
about this blacksmith in Kibera
447
1024000
2000
tego kowala w Kiberze
17:21
and turn it into a story about repurposing technology,
448
1026000
3000
i zmienić ją w opowieść o zmienianiu sensu technologii,
17:24
about innovating from constraint,
449
1029000
2000
o wprowadzaniu innowacji pomimo ograniczeń,
17:26
about looking for inspiration based on reusing materials.
450
1031000
3000
o szukaniu inspiracji opartym na ponownym wykorzystaniu materiałów.
17:29
He knows one world,
451
1034000
2000
Zna jeden ze światów
17:31
and he's finding a way to communicate it to another world,
452
1036000
3000
i znajduje sposób opowiedzenia go drugiemu światu;
17:34
both of which he has deep connections to.
453
1039000
3000
jest głęboko zakorzeniony w nich obu.
17:37
These bridge figures, I'm pretty well convinced,
454
1042000
3000
Jestem przekonany, że ludzie łączący kultury
17:40
are the future of how we try to make the world wider
455
1045000
2000
są przyszłością naszych prób poszerzenia świata
17:42
through using the web.
456
1047000
2000
poprzez użycie sieci.
17:44
But the trick with bridges is, ultimately,
457
1049000
2000
Ale problem z mostami polega na tym,
17:46
you need someone to cross them.
458
1051000
2000
że ktoś musi po nich przejść.
17:48
And that's where we start talking about xenophiles.
459
1053000
2000
Tu przychodzą nam z pomocą ksenofile.
17:50
So if I found myself in the NFL,
460
1055000
3000
Gdybym znalazł się w NFL,
17:53
I suspect I would spend my off-season
461
1058000
2000
pewnie spędzałbym czas po sezonie
17:55
nursing my wounds, enjoying my house, so on and so forth --
462
1060000
3000
lecząc rany, rozkoszując się spokojem w domu i tak dalej...
17:58
possibly recording a hip-hop album.
463
1063000
2000
może nagrywając album hip-hopowy.
18:00
Dhani Jones,
464
1065000
2000
Dhani Jones,
18:02
who is the middle linebacker for the Cincinnati Bengals,
465
1067000
3000
środkowy obrońca drużyny Cincinnati Bengals,
18:05
has a slightly different approach to the off-season.
466
1070000
3000
ma trochę inne podejście do okresu posezonowego.
18:08
Dhani has a television show.
467
1073000
2000
Dhani ma telewizyjny show.
18:10
It's called "Dhani Tackles the Globe."
468
1075000
2000
Nazywa się "Dhani zmaga się z globem".
18:12
And every week on this television show,
469
1077000
2000
Co tydzień w tym show Dhani
18:14
Dhani travels to a different nation of the world.
470
1079000
3000
podróżuje do różnych narodów świata.
18:17
He finds a local sporting team.
471
1082000
2000
Znajduje lokalną drużynę sportową.
18:19
He trains with them for a week, and he plays a match with them.
472
1084000
3000
Trenuje z nimi przez tydzień i gra z nimi mecz.
18:22
And his reason for this
473
1087000
2000
Nie robi tego tylko dlatego,
18:24
is not just that he wants to master Muay Thai boxing.
474
1089000
3000
że chce opanować dziedzinę boksu Muay Thai.
18:27
It's because, for him,
475
1092000
2000
Robi to, bo dla niego
18:29
sport is the language
476
1094000
2000
sport jest językiem,
18:31
that allows him to encounter
477
1096000
2000
który pozwala mu doświadczyć
18:33
the full width and wonder of the world.
478
1098000
3000
pełnej rozmaitości i wspaniałości świata.
18:36
For some of us it might be music. For some of us it might be food.
479
1101000
2000
Dla niektórych z nas to może być muzyka. Dla innych jedzenie.
18:38
For a lot of us it might be literature or writing.
480
1103000
3000
Dla wielu z nas - literatura lub pisanie.
18:41
But there are all these different techniques
481
1106000
2000
Jest tak wiele sposobów pozwalających
18:43
that allow you to go out and look at the world
482
1108000
3000
wyjść na zewnątrz i spojrzeć na świat,
18:46
and find your place within it.
483
1111000
2000
i znaleźć w nim swoje miejsce.
18:48
The goal of my Talk here
484
1113000
2000
Celem mojej Mowy
18:50
is not to persuade the people in this room
485
1115000
2000
nie jest przekonanie tu obecnych
18:52
to embrace your xenophilia.
486
1117000
2000
do przejścia na ksenofilię.
18:54
My guess -- given that you're at a conference called TEDGlobal --
487
1119000
3000
Zgaduję, że, skoro jesteście na konferencji o nazwie TEDGlobal,
18:57
is that most of you are xenophiles,
488
1122000
2000
to większość z was jest ksenofilami,
18:59
whether or not you use that term.
489
1124000
3000
nawet jeśli nie używacie tego słowa.
19:02
My challenge instead is this.
490
1127000
2000
Oto moje zadanie.
19:04
It's not enough to make the personal decision
491
1129000
3000
Nie wystarczy podjąć osobistą decyzję,
19:07
that you want a wider world.
492
1132000
2000
że chcecie szerszego świata.
19:09
We have to figure out how to rewire
493
1134000
2000
Musimy odkryć, jak zmienić okablowanie
19:11
the systems that we have.
494
1136000
2000
systemów, które mamy.
19:13
We have to fix our media.
495
1138000
2000
Musimy naprawić nasze media.
19:15
We have to fix the internet. We have to fix our education.
496
1140000
3000
Naprawić internet. Musimy naprawić naszą edukację.
19:18
We have to fix our immigration policy.
497
1143000
2000
Naprawić naszą politykę imigracyjną.
19:20
We need to look at ways
498
1145000
2000
Musimy poszukać sposobów
19:22
of creating serendipity,
499
1147000
2000
tworzenia szczęśliwych trafów,
19:24
of making translation pervasive,
500
1149000
2000
czynienia tłumaczeń wszechobecnymi;
19:26
and we need to find ways to embrace
501
1151000
2000
musimy znaleźć sposoby przyjmowania
19:28
and celebrate these bridge figures.
502
1153000
2000
i honorowania ludzi łączących kultury.
19:30
And we need to figure out how to cultivate xenophiles.
503
1155000
2000
Musimy też odkryć, jak się hoduje ksenofili.
19:32
That's what I'm trying to do. I need your help.
504
1157000
3000
To właśnie próbuję zrobić. I potrzebuję pomocy.
19:35
(Applause)
505
1160000
3000
(oklaski)
ABOUT THE SPEAKER
Ethan Zuckerman - Blogger, digital visionaryEthan Zuckerman studies how the world -- the whole world -- uses new media to share information and moods across cultures, languages and platforms.
Why you should listen
Ethan Zuckerman is a senior researcher at the Berkman Center for Internet and Society at Harvard University. His research focuses on the distribution of attention in mainstream and new media, the use of technology for international development, and the use of new media technologies by activists. He and his team recently launched Media Cloud, an open-source platform for studying online media that enables quantitative analysis of media attention.
With Rebecca MacKinnon, Ethan co-founded international blogging community Global Voices, sharing news and opinions from citizen media in over 150 nations, translating content from over 30 languages, and publishing editions in 20 languages. With support from foundation funders and media partners, Global Voices supports dozens of smaller citizen media projects in developing nations, and is a leading voice for free speech online. In 2000, Zuckerman founded Geekcorps, a technology volunteer corps that sends IT specialists to work on projects in developing nations, with a focus on West Africa. Geekcorps sent over 100 volunteers to projects throughout the developing world, working on projects that ranged from bringing internet connectivity to Malian radio stations to digitizing databases to manage Rwanda's Gacaca trials. In an earlier life, Zuckerman was a founder of Tripod.com. He's a legendarily dedicated blogger at ... My heart's in Accra.
Ethan Zuckerman | Speaker | TED.com