TEDGlobal 2010
Ethan Zuckerman: Listening to global voices
Ethan Zuckerman: ouvindo vozes globais
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É claro que a web conecta o globo, mas muitos de nós acabam ouvindo, principalmente, pessoas tais quais nós mesmos. O blogueiro e tecnólogo Ethan Zuckerman quer ajudar a compartilhar as histórias do mundo inteiro. Ele fala sobre estratégias inteligentes para abrir o seu mundinho de Twitter e ler notícias em línguas que você nem conhece.
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
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00:15
I'm an American, which means, generally,
0
0
3000
Sou americano, então, geralmente,
00:18
I ignore football unless it involves
1
3000
2000
eu ignoro o futebol, a menos que envolva
00:20
guys my size or Bruno's size
2
5000
2000
caras do meu tamanho, ou do Bruno,
00:22
running into each other at extremely high speeds.
3
7000
3000
correndo velozmente um em direção ao outro.
00:25
That said, it's been really hard
4
10000
2000
Dito isso, tem sido bem difícil
00:27
to ignore football
5
12000
2000
ignorar o futebol
00:29
for the last couple of weeks.
6
14000
2000
nas últimas semanas.
00:31
I go onto Twitter, there are all these strange words that I've never heard before:
7
16000
3000
Vou ao Twitter e há essas palavras estranhas que nunca ouvi antes:
00:34
FIFA, vuvuzela,
8
19000
2000
FIFA, vuvuzela,
00:36
weird jokes about octopi.
9
21000
2000
piadas esquisitas sobre polvos.
00:38
But the one that's really been sort of stressing me out,
10
23000
2000
Mas a coisa que tem realmente me estressado,
00:40
that I haven't been able to figure out,
11
25000
2000
que eu não consegui entender,
00:42
is this phrase "Cala a boca, Galvao."
12
27000
2000
é esta frase: "Cala a boca, Galvão."
00:44
If you've gone onto Twitter in the last couple of weeks,
13
29000
2000
Se você acessou o Twitter nas últimas semanas,
00:46
you've probably seen this.
14
31000
2000
provavelmente viu isso.
00:48
It's been a major trending topic.
15
33000
2000
Tem sido um grande "trending topic" (assuntos mais comentados).
00:50
Being a monolingual American, I obviously don't know what the phrase means.
16
35000
3000
Sendo um americano monolíngue, é claro que não sei o que significa.
00:53
So I went onto Twitter,
17
38000
2000
Então, fui ao Twitter,
00:55
and I asked some people if they could explain to me "Cala a boca, Galvao."
18
40000
3000
e perguntei a algumas pessoas se elas podiam explicar o "Cala a boca, Galvão."
00:58
And fortunately, my Brazilian friends
19
43000
2000
Felizmente, meus amigos brasileiros
01:00
were more than ready to help.
20
45000
2000
estavam bem dispostos a ajudar.
01:02
They explained that the Galvao bird
21
47000
3000
Eles explicaram que o pássaro Galvão
01:05
is a rare and endangered parrot
22
50000
2000
é um papagaio raro e ameaçado,
01:07
that's in terrible, terrible danger.
23
52000
2000
que corre um perigo terrível.
01:09
In fact, I'll let them tell you a bit more about it.
24
54000
2000
Na verdade, vou deixá-los explicar um pouco mais.
01:11
Narrator: A word about Galvao, a very rare kind of bird
25
56000
3000
Narrador: um pouco sobre o Galvão, um tipo muito raro de pássaro
01:14
native to Brazil.
26
59000
2000
nativo do Brasil.
01:16
Every year, more than 300,000 Galvao birds
27
61000
3000
Todo ano, mais de 300.000 pássaros Galvão
01:19
are killed during Carnival parades.
28
64000
2000
são mortos durante os desfiles de Carnaval.
01:21
Ethan Zuckerman: Obviously, this is a tragic situation,
29
66000
2000
Ethan Zuckerman: Obviamente, é uma situação trágica,
01:23
and it actually gets worse.
30
68000
2000
e fica pior.
01:25
It turns out that, not only is the Galvao parrot
31
70000
2000
Acontece que, não só o papagaio Galvão é
01:27
very attractive, useful for headdresses,
32
72000
3000
muito bonito, útil para cocares,
01:30
it evidently has certain hallucinogenic properties,
33
75000
3000
como também tem certas propriedades alucinógenas,
01:33
which means that there's a terrible problem
34
78000
2000
o que significa que há um problema terrível
01:35
with Galvao abuse.
35
80000
2000
de maus tratos ao Galvão.
01:37
Some sick and twisted people have found themselves snorting Galvao.
36
82000
3000
Algumas pessoas doentias encontraram-se cheirando Galvão.
01:40
And it's terribly endangered.
37
85000
2000
E ele está ameaçado.
01:42
The good news about this is that the global community --
38
87000
2000
A boa notícia é que a comunidade global --
01:44
again, my Brazilian friends tell me --
39
89000
2000
de novo, meus amigos brasileiros me disseram --
01:46
is pitching in to help out.
40
91000
2000
está se mobilizando para ajudar.
01:48
It turns out that Lady Gaga
41
93000
2000
Acontece que Lady Gaga
01:50
has released a new single --
42
95000
2000
lançou uma nova música --
01:52
actually five or six new singles, as near as I can tell --
43
97000
3000
na verdade, cinco ou seis novas músicas, até onde sei --
01:55
titled "Cala a boca, Galvao."
44
100000
2000
chamadas "Cala a boca, Galvão."
01:57
And my Brazilian friends tell me that
45
102000
2000
E meus amigos brasileiros me dizem que
01:59
if I just tweet the phrase "Cala a boca, Galvao,"
46
104000
2000
se eu simplesmente twitar a frase "Cala a boca, Galvão,"
02:01
10 cents will be given
47
106000
2000
18 centavos vão ser doados
02:03
to a global campaign
48
108000
2000
à campanha global
02:05
to save this rare and beautiful bird.
49
110000
3000
para salvar este raro e belo pássaro.
02:08
Now, most of you have figured out that this was a prank,
50
113000
2000
Agora, muitos de vocês devem ter notado que isso foi uma "pegadinha",
02:10
and actually a very, very good one.
51
115000
2000
e, na verdade, uma muito, muito boa.
02:12
"Cala a boca, Galvao" actually means something very different.
52
117000
2000
"Cala a boca, Galvão" significa algo bem diferente.
02:14
In Portugese, it means "Shut your mouth, Galvao."
53
119000
3000
Em português, significa "Cala a sua boca, Galvão."
02:17
And it specifically refers to this guy, Galvao Bueno,
54
122000
3000
E refere-se, em específico, a esse cara, Galvão Bueno,
02:20
who's the lead soccer commentator
55
125000
2000
que é o principal narrador esportivo
02:22
for Rede Globo.
56
127000
2000
da Rede Globo.
02:24
And what I understand from my Brazilian friends
57
129000
2000
Pelo o que entendo dos meus amigos brasileiros,
02:26
is that this guy is just a cliche machine.
58
131000
3000
é que esse cara é uma máquina de clichês.
02:29
He can ruin the most interesting match
59
134000
3000
Ele pode arruinar a partida mais interessante
02:32
by just spouting cliche again and again and again.
60
137000
2000
simplesmente jorrando clichês de novo e de novo e de novo.
02:34
So Brazilians went to that first match
61
139000
2000
Então, os brasileiros foram à primeira partida,
02:36
against North Korea,
62
141000
2000
contra a Coreia do Norte,
02:38
put up this banner, started a Twitter campaign
63
143000
2000
puseram este cartaz, começaram uma campanha no Twitter
02:40
and tried to convince the rest of us
64
145000
2000
e tentaram nos convencer
02:42
to tweet the phrase: "Cala a boca, Galvao."
65
147000
2000
a twitar a frase: "Cala a boca, Galvão."
02:44
And in fact, were so successful at this
66
149000
3000
E, de fato, foram tão bem-sucedidos que
02:47
that it topped Twitter for two weeks.
67
152000
2000
ela ficou em destaque por duas semanas.
02:49
Now there's a couple --
68
154000
2000
Agora, há algumas --
02:51
there's a couple of lessons that you can take from this.
69
156000
3000
há algumas lições que você pode tirar disso.
02:54
And the first lesson, which I think is a worthwhile one,
70
159000
3000
E a primeira lição, que acho que é válida,
02:57
is that you cannot go wrong
71
162000
2000
é que não há como errar
02:59
asking people to be active online,
72
164000
2000
ao pedir às pessoas que sejam ativas online,
03:01
so long as activism just means retweeting a phrase.
73
166000
3000
contanto que ativismo signifique retwitar uma frase.
03:04
So as long as activism is that simple,
74
169000
2000
Enquanto o ativismo for simples assim,
03:06
it's pretty easy to get away with.
75
171000
2000
é bem fácil seguir com isso.
03:08
The other thing you can take from this, by the way,
76
173000
2000
Outra lição é que, por sinal,
03:10
is that there are a lot of Brazilians on Twitter.
77
175000
3000
existem muitos brasileiros no Twitter.
03:13
There's more than five million of them.
78
178000
2000
Há mais de cinco milhões deles.
03:15
As far as national representation,
79
180000
2000
Quanto a representação nacional,
03:17
11 percent of Brazilian internet users are on Twitter.
80
182000
3000
11% dos internautas brasileiros estão no Twitter.
03:20
That's a much higher number than in the U.S. or U.K.
81
185000
3000
É um número muito mais alto do que nos EUA ou no Reino Unido.
03:23
Next to Japan,
82
188000
2000
Junto ao Japão,
03:25
it's the second most represented by population.
83
190000
3000
é o segundo país mais representado por população.
03:28
Now if you're using Twitter or other social networks,
84
193000
2000
Se você usa o Twitter ou outras redes sociais,
03:30
and you didn't realize
85
195000
2000
e você não percebeu
03:32
this was a space with a lot of Brazilians in it,
86
197000
2000
que este é um espaço com muitos brasileiros,
03:34
you're like most of us.
87
199000
2000
você é como muitos de nós.
03:36
Because what happens on a social network
88
201000
2000
Porque o que acontece numa rede social
03:38
is you interact with the people
89
203000
2000
é que você interage com pessoas
03:40
that you have chosen to interact with.
90
205000
2000
com as quais você escolheu interagir.
03:42
And if you are like me, a big, geeky, white, American guy,
91
207000
3000
Se você é como eu, um americano branco, geek e grande,
03:45
you tend to interact with a lot of other geeky, white, American guys.
92
210000
3000
você tende a interagir com outros americanos geeks e brancos.
03:48
And you don't necessarily have the sense
93
213000
2000
E você não percebe, necessariamente,
03:50
that Twitter is in fact a very heavily Brazilian space.
94
215000
2000
que o Twitter é um espaço acentuadamente brasileiro.
03:52
It's also extremely surprising to many Americans,
95
217000
3000
E também é - para muitos americanos, surpreendentemente -
03:55
a heavily African-American space.
96
220000
3000
um espaço acentuadamente afro-americano.
03:58
Twitter recently did some research.
97
223000
2000
O Twitter recentemente fez uma pesquisa.
04:00
They looked at their local population.
98
225000
2000
Eles olharam para sua população local.
04:02
They believe that 24 percent
99
227000
2000
Eles acreditam que 24%
04:04
of American Twitter users are African-American.
100
229000
2000
dos usuários americanos do Twitter são afro-americanos.
04:06
That's about twice as high as African-Americans
101
231000
2000
Cerca de duas vezes mais do que afro-americanos
04:08
are represented in the population.
102
233000
2000
na população do país.
04:10
And again, that was very shocking to many Twitter users,
103
235000
2000
De novo, isso foi chocante para muitos usuários do Twitter,
04:12
but it shouldn't be.
104
237000
2000
mas não deveria ser.
04:14
And the reason it shouldn't be is that on any day
105
239000
2000
E a razão por que não deveria é que em qualquer dia
04:16
you can go into Trending Topics.
106
241000
2000
você pode acessar os "trending topics."
04:18
And you tend to find topics
107
243000
2000
E você tende a encontrar tópicos
04:20
that are almost entirely African-American conversations.
108
245000
3000
que são quase totalmente conversas afro-americanas.
04:24
This was a visualization done by Fernando Viegas
109
249000
2000
Esta é uma visualização feita por Fernando Viegas
04:26
and Martin Wattenberg,
110
251000
2000
e Martin Wattenberg,
04:28
two amazing visualization designers,
111
253000
2000
dois incríveis designers de visualização,
04:30
who looked at
112
255000
2000
que mapearam o
04:32
a weekend's worth of Twitter traffic
113
257000
2000
tráfico do Twitter por um fim de semana
04:34
and essentially found that a lot of these trending topics
114
259000
2000
e descobriram que muitos desses "trending topics"
04:36
were basically segregated conversations --
115
261000
3000
eram basicamente conversas segregadas --
04:39
and in ways that you wouldn't expect.
116
264000
2000
e de maneiras que você não esperaria.
04:41
It turns out that oil spill is a mostly white conversation,
117
266000
3000
O derramamento de óleo é um assunto majoritariamente branco,
04:44
that cookout
118
269000
2000
e, churrasco,
04:46
is a mostly black conversation.
119
271000
2000
um assunto majoritariamente negro.
04:48
And what's crazy about this is that
120
273000
2000
E o maluco disso é que,
04:50
if you wanted to mix up who you were seeing on Twitter,
121
275000
3000
se você quisesse misturar quem você estivesse vendo no Twitter,
04:53
it's literally a quick click away.
122
278000
3000
estava a um clique de distância.
04:56
You click on that cookout tag, there an entirely different conversation
123
281000
2000
Você clica na tag churrasco e há uma conversa totalmente diferente
04:58
with different people participating in it.
124
283000
3000
com pessoas diferentes participando.
05:01
But generally speaking, most of us don't.
125
286000
2000
Mas, generalizando, muitos de nós não participam.
05:03
We end up within these filter bubbles, as my friend Eli Pariser calls them,
126
288000
3000
Ficamos dentro dessas bolhas de filtragem, como meu amigo Eli Pariser as chama,
05:06
where we see the people we already know
127
291000
2000
onde vemos as pessoas que já conhecemos
05:08
and the people who are similar to the people we already know.
128
293000
3000
e as pessoas parecidas com as que já conhecemos.
05:11
And we tend not to see that wider picture.
129
296000
3000
E tendemos a não ver o quadro mais amplo.
05:14
Now for me, I'm surprised by this,
130
299000
3000
Estou surpreso com isso,
05:17
because this wasn't how the internet was supposed to be.
131
302000
3000
porque a internet não deveria ser assim.
05:20
If you go back into the early days of the internet,
132
305000
2000
Se voltarmos aos primórdios da internet,
05:22
when cyber-utopians like Nick Negroponte
133
307000
3000
quando ciberutopistas como Nicholas Negroponte
05:25
were writing big books like "Being Digital,"
134
310000
2000
escreviam livros como "A Vida Digital,"
05:27
the prediction was that the internet
135
312000
2000
a previsão era a de que a internet
05:29
was going to be an incredibly powerful force
136
314000
2000
seria uma força incrivelmente poderosa
05:31
to smooth out cultural differences,
137
316000
3000
para amenizar diferenças culturais,
05:34
to put us all on a common field of one fashion or another.
138
319000
3000
para nos colocar num campo comum de um tipo ou outro.
05:37
Negroponte started his book with a story
139
322000
3000
Negroponte começa seu livro com uma história
05:40
about how hard it is to build connections
140
325000
2000
sobre o quão difícil é criar conexões
05:42
in the world of atoms.
141
327000
2000
no mundo dos átomos.
05:44
He's at a technology conference in Florida.
142
329000
2000
Ele está numa conferência de tecnologia na Flórida.
05:46
And he's looking at something really, truly absurd,
143
331000
3000
E ele olha para algo realmente absurdo,
05:49
which is bottles of Evian water on the table.
144
334000
3000
garrafas de água Evian numa mesa.
05:52
And Negroponte says this is crazy.
145
337000
2000
E Negroponte diz que isso é loucura.
05:54
This is the old economy.
146
339000
2000
Isso é a antiga economia.
05:56
It's the economy of moving these
147
341000
2000
É a economia que leva esses
05:58
heavy, slow atoms over long distances that's very difficult to do.
148
343000
3000
átomos lentos e pesados por longas distâncias, que é muito difícil de realizar.
06:01
We're heading to the future of bits,
149
346000
2000
Rumamos ao futuro dos bits,
06:03
where everything is speedy, it's weightless.
150
348000
2000
onde tudo é veloz e sem peso.
06:05
It can be anywhere in the world at any time.
151
350000
2000
Pode estar em qualquer lugar do mundo, a qualquer hora.
06:07
And it's going to change the world as we know it.
152
352000
3000
E vai mudar o mundo como o conhecemos.
06:10
Now, Negroponte has been right about a lot of things.
153
355000
2000
Negroponte estava certo sobre muitas coisas.
06:12
He's totally wrong about this one.
154
357000
2000
Mas está totalmente errado quanto a essa.
06:14
It turns out that in many cases
155
359000
2000
Acontece que, em muitos casos,
06:16
atoms are much more mobile than bits.
156
361000
3000
átomos são muito mais móveis que bits.
06:19
If I walk into a store in the United States,
157
364000
2000
Se eu entro numa loja nos Estados Unidos,
06:21
it's very, very easy for me to buy water
158
366000
3000
é muito, muito fácil para eu comprar água
06:24
that's bottled in Fiji,
159
369000
2000
engarrafada em Fiji,
06:26
shipped at great expense to the United States.
160
371000
2000
importada a altos custos para os EUA.
06:28
It's actually surprisingly hard
161
373000
3000
É surpreendentemente difícil
06:31
for me to see a Fijian feature film.
162
376000
2000
que eu consiga assistir a um filme de Fiji.
06:33
It's really difficult for me to listen to Fijian music.
163
378000
3000
É muito difícil que eu ouça música de Fiji.
06:36
It's extremely difficult for me to get Fijian news,
164
381000
3000
É extremamente difícil que eu obtenha notícias de Fiji,
06:39
which is strange, because actually there's an enormous amount going on in Fiji.
165
384000
3000
o que é estranho, porque há muita coisa acontecendo em Fiji.
06:42
There's a coup government. There's a military government.
166
387000
2000
Há um golpe, um governo militar.
06:44
There's crackdowns on the press.
167
389000
2000
Há repressões na imprensa.
06:46
It's actually a place that we probably should
168
391000
2000
É, de fato, um lugar no qual provavelmente deveríamos
06:48
be paying attention to at the moment.
169
393000
2000
estar prestando atenção, no momento.
06:50
Here's what I think is going on.
170
395000
2000
Eis o que acho que está acontecendo.
06:52
I think that we tend to look a lot
171
397000
2000
Acho que tendemos a olhar para
06:54
at the infrastructure
172
399000
2000
a infraestrutura
06:56
of globalization.
173
401000
2000
da globalização.
06:58
We look at the framework that makes it possible
174
403000
2000
Observamos a estrutura que torna possível
07:00
to live in this connected world.
175
405000
2000
viver no mundo conectado.
07:02
And that's a framework that includes things like airline routes.
176
407000
3000
E é um sistema que inclui coisas como rotas aéreas.
07:05
It includes things like the Internet cables.
177
410000
2000
Inclui coisas como cabos de internet.
07:07
We look at a map like this one,
178
412000
2000
Olhamos para um mapa como este
07:09
and it looks like the entire world is flat
179
414000
3000
e parece que o mundo inteiro é plano,
07:12
because everything is a hop or two away.
180
417000
2000
porque tudo está a um pulo ou dois de distância.
07:14
You can get on a flight in London,
181
419000
2000
Você pode pegar um voo em Londres
07:16
you can end up in Bangalore later today.
182
421000
2000
e chegar a Bangalore no fim do dia.
07:18
Two hops, you're in Suva, the capitol of Fiji.
183
423000
2000
Dois pulos, você está em Suva, capital de Fiji.
07:20
It's all right there.
184
425000
2000
Está tudo aqui.
07:22
When you start looking at what actually
185
427000
2000
Quando você começa a ver o real
07:24
flows on top of these networks,
186
429000
2000
fluxo nessas redes,
07:26
you get a very different picture.
187
431000
2000
você percebe um quadro bem diferente.
07:28
You start looking at how
188
433000
2000
Você começa a ver como
07:30
the global plane flights move,
189
435000
2000
como os aviões movem,
07:32
and you suddenly discover that the world isn't even close to flat.
190
437000
2000
e, de repente, você descobre que o mundo não tem nada de plano.
07:34
It's extremely lumpy.
191
439000
2000
Está cheio de protuberâncias.
07:36
There are parts of the world that are very, very well connected.
192
441000
2000
Há partes do mundo que são muito, muito bem conectadas.
07:38
There's basically a giant pathway in the sky
193
443000
2000
Há, basicamente, um caminho gigante no céu
07:40
between London and New York.
194
445000
2000
entre Londres e Nova York.
07:42
but look at this map, and you can watch this
195
447000
2000
Mas olhe para este mapa, e você pode assistir a isso
07:44
for, you know, two or three minutes.
196
449000
2000
por, sei lá, dois ou três minutos.
07:46
You won't see very many planes
197
451000
2000
Você não verá muitos aviões
07:48
go from South America to Africa.
198
453000
2000
irem da América do Sul para a África.
07:50
And you'll discover that there are parts of the globe
199
455000
2000
E você descobrirá que há partes do globo
07:52
that are systematically cut off.
200
457000
2000
que são sistematicamente isoladas.
07:54
When we stop looking at the infrastructure that makes connection possible,
201
459000
3000
Quando deixamos de olhar para a infraestrutura que possibilita a conexão,
07:57
and we look at what actually happens,
202
462000
3000
e olhamos para o que realmente acontece,
08:00
we start realizing that the world doesn't work quite the same way
203
465000
2000
passamos a perceber que o mundo não funciona do mesmo jeito
08:02
that we think it does.
204
467000
2000
que pensamos que ele funciona.
08:04
So here's the problem that I've been interested in
205
469000
2000
Então, este é o problema que tem me interessado
08:06
in the last decade or so.
206
471000
3000
na última década,
08:09
The world is, in fact, getting more global.
207
474000
2000
O mundo está, de fato, ficando mais global.
08:11
It's getting more connected.
208
476000
2000
Está ficando mais conectado.
08:13
More of problems are global in scale.
209
478000
2000
Existem mais problemas em escala global.
08:15
More of our economics is global in scale.
210
480000
2000
Mais da nossa economia é em escala global.
08:17
And our media is less global by the day.
211
482000
3000
E nossa mídia é menos global a cada dia.
08:20
If you watched a television broadcast in the United States in the 1970s,
212
485000
3000
Se você tivesse assistido TV nos Estados Unidos na década de 1970,
08:23
35 to 40 percent of it would have been international news
213
488000
3000
35 a 40 por cento dela seria de notícias internacionais,
08:26
on a nightly new broadcast.
214
491000
2000
nos noticiários diários de TV.
08:28
That's down to about 12 to 15 percent.
215
493000
3000
O número caiu para 12 a 15 por cento.
08:31
And this tends to give us a very distorted view of the world.
216
496000
3000
Isso tende a nos dar uma visão muito distorcida do mundo.
08:34
Here's a slide that Alisa Miller showed at a previous TED Talk.
217
499000
3000
Este é um slide que Alisa Miller mostrou em outra "TED Talk."
08:37
Alisa's the president of Public Radio International.
218
502000
3000
Ela é presidente do "Public Radio International".
08:40
And she made a cartogram, which is basically a distorted map
219
505000
3000
Ela fez um cartograma, que é, basicamente, um mapa distorcido
08:43
based on what American
220
508000
2000
baseado no que noticiários
08:45
television news casts
221
510000
2000
da televisão americana
08:47
looked at for a month.
222
512000
2000
mostraram durante um mês.
08:49
And you see that when you distort a map based on attention,
223
514000
3000
Vê-se que, quando você distorce um mapa com base na atenção,
08:52
the world within American television news
224
517000
2000
o mundo, dentro do noticiário norte-americano,
08:54
is basically reduced to
225
519000
2000
é basicamente reduzido a
08:56
this giant bloated U.S.
226
521000
2000
esses EUA gigantes,
08:58
and a couple of other countries which we've invaded.
227
523000
2000
e alguns outros países que invadimos.
09:00
And that's basically what our media is about.
228
525000
3000
E nossa mídia fala basicamente disso.
09:03
And before you conclude that this is just a function of American TV news --
229
528000
3000
E, antes que vocês concluam que é assim apenas na TV --
09:06
which is dreadful, and I agree that it's dreadful --
230
531000
3000
o que é terrível, e concordo que é terrível --
09:09
I've been mapping elite media like the New York Times,
231
534000
2000
tenho mapeado a mídia de elite como o " New York Times",
09:11
and I get the same thing.
232
536000
2000
e chego ao mesmo resultado.
09:13
When you look at the New York Times, you look at other elite media,
233
538000
2000
Quando você olha para o "New York Times", olha para outra mídia de elite,
09:15
what you largely get are pictures of very wealthy nations
234
540000
3000
e, geralmente, vê nações muito ricas
09:18
and the nations we've invaded.
235
543000
2000
e nações que invadimos.
09:20
It turns out that new media
236
545000
2000
O fato é que as novas mídias
09:22
isn't necessarily helping us all that much.
237
547000
2000
não estão necessariamente nos ajudando muito.
09:24
Here's a map made by Mark Graham
238
549000
2000
Este é um mapa feito por Mark Graham,
09:26
who's down the street at the Oxford Internet Institute.
239
551000
2000
que trabalha no “Oxford Internet Institute.”
09:28
A this is a map of articles in Wikipedia
240
553000
2000
Este é um mapa de artigos da Wikipédia
09:30
that have been geo-coded.
241
555000
2000
que foram geo-codificados.
09:32
And you'll notice that there's a very heavy bias
242
557000
2000
Vocês notarão que há um viés acentuado
09:34
towards North America and Western Europe.
243
559000
3000
para a América do Norte e a Europa Ocidental.
09:37
Even within Wikipedias,
244
562000
2000
Até mesmo dentro das Wikipédias,
09:39
where we're creating their own content online,
245
564000
2000
em que estamos criando seu próprio conteúdo online,
09:41
there's a heavy bias towards the place where
246
566000
2000
há um viés acentuado para os lugares onde
09:43
a lot of the Wikipedia authors are based,
247
568000
2000
muitos dos autores da Wikipédia vivem,
09:45
rather than to the rest of the world.
248
570000
2000
em vez de para o resto do mundo.
09:47
In the U.K., you can get up,
249
572000
2000
No Reino Unido, você pode se levantar,
09:49
you can pick up your computer when you get out of this session,
250
574000
2000
pegar seu computador, quando você sair desta sessão,
09:51
you could read a newspaper from India or from Australia,
251
576000
2000
você pode ler um jornal da Índia, ou da Austrália,
09:53
from Canada, God forbid from the U.S.
252
578000
3000
do Canadá, ou, Deus queira que não, dos EUA.
09:56
You probably won't.
253
581000
2000
Você provavelmente não lerá.
09:58
If you look at online media consumption --
254
583000
2000
Se você olhar para o consumo de mídias online --
10:00
in this case, in the top 10 users of the internet --
255
585000
3000
neste caso, nos 10 maiores usuários da internet --
10:03
more than 95 percent of the news readership
256
588000
2000
mais de 95% da leitura de notícias
10:05
is on domestic news sites.
257
590000
2000
é em sites noticiosos domésticos.
10:07
It's one of these rare cases where the U.S. is actually slightly better than [the U.K.],
258
592000
3000
É um dos raros casos em que os EUA são um pouco melhores que o Reino Unido,
10:10
because we actually like reading your media,
259
595000
2000
porque nós gostamos de ler os veículos de vocês,
10:12
rather than vice versa.
260
597000
2000
mas não o contrário.
10:14
So all of this starts leading me
261
599000
2000
Tudo isso me leva
10:16
to think that we're in a state that I refer to
262
601000
2000
a pensar que estamos num estado que chamo de
10:18
as imaginary cosmopolitanism.
263
603000
2000
cosmopolitismo imaginário.
10:20
We look at the internet.
264
605000
2000
Olhamos para a internet.
10:22
We think we're getting this wide view of the globe.
265
607000
3000
Pensamos que temos uma visão ampla do globo.
10:25
We occasionally stumble onto a page in Chinese,
266
610000
2000
Às vezes, encontramos uma página em chinês,
10:27
and we decide that we do in fact have the greatest technology ever built
267
612000
3000
e decidimos que temos a melhor tecnologia já criada
10:30
to connect us to the rest of the world.
268
615000
2000
para nos conectar ao resto do mundo.
10:32
And we forget that most of the time
269
617000
2000
E esquecemos que, na maior parte do tempo,
10:34
we're checking Boston Red Sox scores.
270
619000
3000
estamos conferindo o resultado do Boston Red Sox [time de beisebol].
10:37
So this is a real problem --
271
622000
2000
Isso é um problema sério --
10:39
not just because the Red Sox are having a bad year --
272
624000
3000
não só porque os Red Sox estão tendo um ano ruim --
10:42
but it's a real problem because,
273
627000
2000
mas é um problema porque,
10:44
as we're discussing here at TED,
274
629000
2000
como temos discutido aqui no TED,
10:46
the real problems in the world
275
631000
2000
os reais problemas do mundo,
10:48
the interesting problems to solve
276
633000
2000
os problemas interessantes de resolver
10:50
are global in scale and scope,
277
635000
2000
são globais em escala e escopo,
10:52
they require global conversations
278
637000
2000
eles requerem discussões globais
10:54
to get to global solutions.
279
639000
2000
para se chegar a soluções globais.
10:56
This is a problem we have to solve.
280
641000
2000
Este é um problema que temos que resolver.
10:58
So here's the good news.
281
643000
2000
Eis a boa notícia.
11:00
For six years, I've been hanging out with these guys.
282
645000
2000
Durante seis anos, tenho estado com esses caras.
11:02
This is a group called Global Voices.
283
647000
2000
Este é um grupo chamado "Global Voices".
11:04
This is a team of bloggers from around the world.
284
649000
2000
É um time de blogueiros de todo o mundo.
11:06
Our mission was to fix the world's media.
285
651000
3000
Nossa missão era consertar a mídia do mundo.
11:09
We started in 2004.
286
654000
2000
Começamos em 2004.
11:11
You might have noticed, we haven't done all that well so far.
287
656000
2000
Vocês devem ter notado que não nos demos muito bem, até agora.
11:13
Nor do I think we are by ourselves,
288
658000
2000
Também não penso que vamos, sozinhos,
11:15
actually going to solve the problem.
289
660000
2000
resolver o problema.
11:17
But the more that I think about it, the more that I think
290
662000
2000
Mas, quanto mais penso sobre isso, mais acho
11:19
that a few things that we have learned along the way
291
664000
3000
que algumas coisas que aprendemos pelo caminho
11:22
are interesting lessons for how we would rewire
292
667000
3000
são lições interessantes para como nos reconectaríamos,
11:25
if we we wanted to use the web to have a wider world.
293
670000
3000
se quiséssemos que a web tivesse um mundo mais amplo.
11:28
The first thing you have to consider
294
673000
2000
A primeira coisa a se considerar
11:30
is that there are parts of the world
295
675000
2000
é que há partes do mundo
11:32
that are dark spots in terms of attention.
296
677000
2000
que são pontos obscuros, em termos de atenção.
11:34
In this case -- the map of the world at night by NASA --
297
679000
3000
Nesse caso -- o mapa do mundo à noite, feito pela NASA --
11:37
they're dark literally because of lack of electricity.
298
682000
3000
são literalmente obscuros, devido à falta de eletricidade.
11:40
And I used to think that a dark spot on this map
299
685000
2000
E eu pensava que um ponto escuro no mapa
11:42
basically meant you're not going to get media from there
300
687000
2000
significava que não haveria notícias daquele lugar,
11:44
because there are more basic needs.
301
689000
2000
já que haveria necessidades mais básicas.
11:46
What I'm starting to realize is that
302
691000
2000
Começo a perceber que
11:48
you can get media, it's just an enormous amount of work,
303
693000
3000
você consegue notícias. É só um trabalho enorme,
11:51
and you need an enormous amount of encouragement.
304
696000
2000
e você precisa de uma quantidade enorme de incentivo.
11:53
One of those dark spots is Madagascar,
305
698000
2000
Um desses pontos obscuros é Madagascar,
11:55
a country which is generally better known for the Dreamworks film
306
700000
3000
um país geralmente mais conhecido pelos filmes da "Dreamworks"
11:58
than it is actually known for
307
703000
2000
do que conhecido pelas
12:00
the lovely people who live there.
308
705000
2000
pessoas adoráveis que vivem lá.
12:02
And so the people who founded
309
707000
2000
Então, as pessoas que fundaram o
12:04
Foko Club in Madagascar
310
709000
2000
"Foko Club" em Madagascar
12:06
weren't actually concerned with trying to change the image of their country.
311
711000
3000
não estavam preocupadas em tentar mudar a imagem de seu país.
12:09
They were doing something much simpler.
312
714000
2000
Estavam fazendo algo bem mais simples.
12:11
It was a club to learn English
313
716000
2000
Era um clube para aprender inglês
12:13
and to learn computers and the internet.
314
718000
2000
e aprender a usar o computador e a internet.
12:15
but what happened was that Madagascar
315
720000
3000
Mas o que aconteceu foi que Madagascar
12:18
went through a violent coup.
316
723000
2000
sofreu um Golpe de Estado violento.
12:20
Most independent media was shut down.
317
725000
2000
A maior parte da mídia independente foi fechada.
12:22
And the high school students
318
727000
2000
E os estudantes de Ensino Médio
12:24
who were learning to blog through Foko Club
319
729000
2000
que aprendiam a blogar no "Foko Club"
12:26
suddenly found themselves talking to an international audience
320
731000
2000
de repente se viram falando para uma plateia internacional
12:28
about the demonstrations, the violence,
321
733000
2000
sobre as demonstrações, a violência,
12:30
everything that was going on within this country.
322
735000
3000
tudo o que estava acontecendo dentro do país.
12:33
So a very, very small program
323
738000
2000
Então um programa muito, muito pequeno,
12:35
designed to get people in front of computers,
324
740000
3000
criado para pôr pessoas na frente de computadores,
12:38
publishing their own thoughts, publishing independent media,
325
743000
3000
publicando seus pensamentos, publicando mídia independente,
12:41
ended up having a huge impact
326
746000
2000
acabaram tendo um impacto enorme
12:43
on what we know about this country.
327
748000
2000
no que sabemos sobre o país.
12:45
Now the trick with this is that I'm guessing
328
750000
2000
Agora, o difícil disso é que eu suponho que
12:47
most people here don't speak Malagasy.
329
752000
3000
muitas pessoas aqui não falam malgaxe.
12:50
I'm also guessing that most of you don't even speak Chinese --
330
755000
2000
Também suponho que muitos de vocês sequer falam chinês --
12:52
which is sort of sad if you think about it,
331
757000
2000
o que é meio triste, se pensarem bem,
12:54
as it's now the most represented language on the internet.
332
759000
2000
já que essa é a língua mais presente na internet.
12:56
Fortunately people are trying to figure out how to fix this.
333
761000
3000
Felizmente, tem gente pensando como resolver isso.
12:59
If you're using Google Chrome and you go to a Chinese language site,
334
764000
3000
Se você usa o Google Chrome e vai a um site em chinês,
13:02
you notice this really cute box at the top,
335
767000
3000
você nota essa caixa bonitinha no topo,
13:05
which automatically detects that the page is in Chinese
336
770000
3000
que detecta automaticamente que a página está em chinês
13:08
and very quickly at a mouse click
337
773000
2000
e bem rápido, num clique de mouse,
13:10
will give you a translation of the page.
338
775000
2000
faz uma tradução da página.
13:12
Unfortunately, it's a machine translation of the page.
339
777000
3000
Infelizmente, é uma tradução automática da página.
13:15
And while Google is very, very good with some languages,
340
780000
2000
E, ainda que o Google seja muito bom com alguns idiomas,
13:17
it's actually pretty dreadful with Chinese.
341
782000
2000
ele é muito ruim com o chinês.
13:19
And the results can be pretty funny.
342
784000
2000
E os resultados podem ser bem engraçados.
13:21
What you really want -- what I really want,
343
786000
3000
O que você realmente quer -- o que eu realmente quero,
13:24
is eventually the ability to push a button
344
789000
2000
é a capacidade de apertar um botão
13:26
and have this queued
345
791000
2000
e entrar na fila para que
13:28
so a human being can translate this.
346
793000
2000
um ser humano possa traduzir.
13:30
And if you think this is absurd, it's not.
347
795000
2000
E, se você acha isso absurdo, não é.
13:32
There's a group right now in China called Yeeyan.
348
797000
3000
Há um grupo, agora mesmo, na China, chamado Yeeyan.
13:35
And Yeeyan is a group
349
800000
2000
E o Yeeyan é um grupo
13:37
of 150,000 volunteers
350
802000
2000
de 150 mil voluntários
13:39
who get online every day.
351
804000
2000
que ficam online todo dia.
13:41
They look for the most interesting content in the English language.
352
806000
3000
Eles procuram o conteúdo mais interessante em inglês.
13:44
They translate roughly 100 articles a day
353
809000
3000
Eles traduzem cerca de 100 artigos por dia
13:47
from major newspapers, major websites.
354
812000
2000
de grandes jornais, grandes websites.
13:49
They put it online for free.
355
814000
2000
Eles os disponibilizam online de graça.
13:51
It's the project of a guy named Zhang Lei,
356
816000
2000
É o projeto de um cara chamado Zhang Lei,
13:53
who was living in the United States during the Lhasa riots
357
818000
3000
que vivia nos EUA durante as revoltas de Lhasa
13:56
and who couldn't believe how biased
358
821000
2000
e não podia acreditar no quão tendenciosa
13:58
American media coverage was.
359
823000
2000
era a cobertura da mídia americana.
14:00
And he said, "If there's one thing I can do, I can start translating,
360
825000
3000
E ele disse: "Se há algo que posso fazer, é começar a traduzir,
14:03
so that people between these countries
361
828000
2000
para que as pessoas desses países
14:05
start understanding each other a little bit better."
362
830000
2000
possam entender uma à outra um pouco melhor."
14:07
And my question to you is:
363
832000
2000
E minha pergunta para vocês é:
14:09
if Yeeyan can line up 150,000 people
364
834000
2000
se o Yeeyan pode recrutar 150 mil pessoas
14:11
to translate the English internet into Chinese,
365
836000
2000
para traduzir a internet em inglês para o chinês,
14:13
where's the English language Yeeyan?
366
838000
3000
onde está o Yeeyan da língua inglesa?
14:16
Who's going after Chinese,
367
841000
2000
Quem está indo atrás do chinês,
14:18
which now has 400 million internet users out there?
368
843000
3000
que tem 400 milhões de usuários de internet por aí?
14:21
My guess is at least one of them has something interesting to say.
369
846000
3000
Minha hipótese é que ao menos um deles tem algo interessante a dizer.
14:24
So even if we can find a way to translate from Chinese,
370
849000
3000
Mesmo que encontremos um jeito de traduzir do chinês,
14:27
there's no guarantee that we're going to find it.
371
852000
2000
não há garantia que o encontremos.
14:29
When we look for information online,
372
854000
2000
Quando procuramos por informação online,
14:31
we basically have two strategies.
373
856000
3000
usamos, basicamente, duas estratégias.
14:34
We use a lot of search.
374
859000
2000
Usamos muita busca.
14:36
And search is terrific if you know what you're looking for.
375
861000
3000
E a busca é ótima, se você sabe o que está buscando.
14:39
But if what you're looking for is serendipity,
376
864000
2000
Mas se o que você está buscando é serendipitia,
14:41
if you want to stumble onto something
377
866000
2000
se você quer encontrar algo por acaso
14:43
that you didn't know you needed,
378
868000
2000
que você não sabia que precisava,
14:45
our main philosophy is to look to our social networks,
379
870000
2000
nossa filosofia é olhar para nossas redes sociais,
14:47
to look for our friends.
380
872000
2000
procurar nossos amigos.
14:49
What are they looking at? Maybe we should be looking at it.
381
874000
3000
O que eles estão vendo? Talvez, devêssemos ver o mesmo.
14:52
The problem with this is that essentially
382
877000
2000
O problema disso é que, em essência,
14:54
what you end up getting after a while is the wisdom of the flock.
383
879000
2000
você acaba obtendo a sabedoria do bando.
14:56
You end up flocking with a lot of people
384
881000
2000
Você se reúne com muitas pessoas
14:58
who are probably similar to you,
385
883000
2000
que são, provavelmente, parecidas com você,
15:00
who have similar interests.
386
885000
2000
que têm interesses similares.
15:02
And it's very, very hard to get information
387
887000
2000
E é muito, muito difícil conseguir informação
15:04
from the other flocks, from the other parts of the world
388
889000
3000
dos outros bandos, das outras partes do mundo
15:07
where people getting together and talking about their own interests.
389
892000
3000
onde pessoas se reunem e conversam sobre seus próprios interesses.
15:10
To do this, at a certain point,
390
895000
2000
Para fazer isso, num dado momento,
15:12
you need someone to bump you out of your flock and into another flock.
391
897000
3000
você precisa que alguém lhe tire de um bando e lhe ponha em outro.
15:15
You need a guide.
392
900000
2000
Você precisa de um guia.
15:17
So this is Amira Al Hussaini. She is the Middle East editor for Global Voices.
393
902000
3000
Esta é Amira Al Hussaini. Ela é a editora do Oriente Médio para o "Global Voices".
15:20
She has one of the hardest jobs in the world.
394
905000
2000
Ela tem um dos trabalhos mais difíceis do mundo.
15:22
Not only does she have to keep our Israeli and Palestinian contributors
395
907000
2000
Não só ela tem que evitar que nossos contribuidores
15:24
from killing each other,
396
909000
2000
israelenses e palestinos se matem,
15:26
she has to figure out
397
911000
2000
ela também tem que pensar
15:28
what is going to interest you
398
913000
2000
o que vai despertar seu interesse
15:30
about the Middle East.
399
915000
2000
sobre o Oriente Médio.
15:32
And in that sense of trying to get you
400
917000
2000
E, no sentido de tirar vocês
15:34
out of your normal orbit,
401
919000
2000
de sua órbita normal,
15:36
and to try to get you to pay attention
402
921000
2000
e fazer com que vocês prestem atenção
15:38
to a story about someone who's
403
923000
2000
numa história sobre alguém que
15:40
given up smoking for the month of Ramadan,
404
925000
2000
deixou de fumar no mês do Ramadã,
15:42
she has to know something about a global audience.
405
927000
3000
ela tem que saber algo sobre uma audiência global.
15:45
She has to know something about what stories are available.
406
930000
2000
Ela tem que saber sobre quais histórias estão disponíveis.
15:47
Basically, she's a deejay.
407
932000
2000
Basicamente, ela é uma DJ.
15:49
She's a skilled human curator
408
934000
2000
Ela é uma curadora com capacidade,
15:51
who knows what material is available to her,
409
936000
2000
que sabe que material está disponível para ela,
15:53
who's able to listen to the audience,
410
938000
2000
que está apta a ouvir o público,
15:55
and who's able to make a selection
411
940000
2000
e que é capaz de fazer uma seleção
15:57
and push people forward in one fashion or another.
412
942000
2000
e fazer as pessoas avançarem, de uma forma ou outra.
15:59
I don't think this is necessarily an algorithmic process.
413
944000
3000
Não acho que seja um processo algorítmico.
16:02
I think what's great about the internet
414
947000
2000
Acho que o legal da internet
16:04
is that it actually makes it much easier
415
949000
2000
é que ela torna mais fácil que
16:06
for deejays to reach a wider audience.
416
951000
2000
DJs cheguem a um público mais amplo.
16:08
I know Amira.
417
953000
2000
Eu conheço Amira.
16:10
I can ask her what to read.
418
955000
2000
Posso perguntar a ela o que ler.
16:12
But with the internet, she's in a position where she can
419
957000
2000
Mas, com a internet, ela está numa posição em que pode
16:14
tell a lot of people what to read.
420
959000
2000
dizer a muitas pessoas o que ler.
16:16
And you can listen to her as well,
421
961000
2000
E vocês podem ouvi-la, também,
16:18
if this is a way that you're interested in having your web widened.
422
963000
3000
se for um modo que lhes interesse para ampliar sua rede.
16:21
So once you start widening like this,
423
966000
2000
Uma vez que você se abre assim,
16:23
once you start lighting up voices in the dark spots,
424
968000
2000
uma vez que você começa a iluminar vozes nos pontos obscuros,
16:25
once you start translating, once you start curating,
425
970000
3000
uma vez que você começa a traduzir, a editar conteúdo,
16:28
you end up in some really weird places.
426
973000
3000
você acaba em lugares bem estranhos.
16:31
This is an image from pretty much my favorite blog,
427
976000
2000
Esta é uma imagem do meu blog favorito,
16:33
which is AfriGadget.
428
978000
2000
o AfriGadget.
16:35
And AfriGadget is a blog that looks
429
980000
2000
O AfriGadget é um blog que olha para
16:37
at technology in an Africa context.
430
982000
2000
a tecnologia num contexto africano.
16:39
And specifically, it's looking at a blacksmith
431
984000
3000
Especificamente, está olhando para um ferreiro
16:42
in Kibera in Nairobi,
432
987000
2000
em Kibera, em Nairobi,
16:44
who is turning the shaft of a Landrover
433
989000
2000
que está transformando o eixo de uma Landrover
16:46
into a cold chisel.
434
991000
2000
num cinzel.
16:48
And when you look at this image, you might find yourself going,
435
993000
2000
Quando você vê a imagem, pode pensar
16:50
"Why would I conceivably care about this?"
436
995000
3000
"Por que eu me importaria com isso?"
16:53
And the truth is, this guy can probably explain this to you.
437
998000
2000
E a verdade é que esse cara pode explicar para você.
16:55
This is Erik Hersman. You guys may have seen him around the conference.
438
1000000
3000
Esse é Erik Hersman. Vocês podem tê-lo visto pela conferência.
16:58
He goes by the moniker White African.
439
1003000
2000
Ele atende pelo codinome Africano Branco.
17:00
He's both a very well known American geek,
440
1005000
3000
Ele é um geek americano bem conhecido,
17:03
but he's also Kenyan; he was born in Sudan, grew up in Kenya.
441
1008000
3000
mas também é queniano; ele nasceu no Sudão, cresceu no Quênia.
17:06
He is a bridge figure.
442
1011000
3000
Ele é uma pessoa-ponte.
17:09
He is someone who literally has feet in both worlds --
443
1014000
2000
Ele é alguém que tem os pés em dois mundos --
17:11
one in the world of the African technology community,
444
1016000
3000
um no mundo da comunidade tecnológica africana,
17:14
one in the world of the American technology community.
445
1019000
2000
um no mundo da comunidade tecnológica americana.
17:16
And so he's able to tell a story
446
1021000
3000
Então, ele é capaz de contar uma história
17:19
about this blacksmith in Kibera
447
1024000
2000
sobre esse ferreiro em Kibera
17:21
and turn it into a story about repurposing technology,
448
1026000
3000
e torná-la uma história sobre um novo propósito para a tecnologia,
17:24
about innovating from constraint,
449
1029000
2000
sobre inovação a partir das limitações,
17:26
about looking for inspiration based on reusing materials.
450
1031000
3000
sobre inspiração baseada na reutilização de materiais.
17:29
He knows one world,
451
1034000
2000
Ele conhece um mundo,
17:31
and he's finding a way to communicate it to another world,
452
1036000
3000
e ele está encontrando um modo de comunicá-lo a outro mundo,
17:34
both of which he has deep connections to.
453
1039000
3000
ambos com os quais ele tem profundas conexões.
17:37
These bridge figures, I'm pretty well convinced,
454
1042000
3000
Essas pessoas-ponte, estou bem convencido,
17:40
are the future of how we try to make the world wider
455
1045000
2000
são o futuro de como tentamos tornar o mundo mais amplo
17:42
through using the web.
456
1047000
2000
por meio da web.
17:44
But the trick with bridges is, ultimately,
457
1049000
2000
Mas a questão com pontes é que, no fim,
17:46
you need someone to cross them.
458
1051000
2000
você precisa de alguém para atravessá-las.
17:48
And that's where we start talking about xenophiles.
459
1053000
2000
E aí começamos a falar de xenófilos.
17:50
So if I found myself in the NFL,
460
1055000
3000
Se eu estivesse na Liga Nacional de Futebol.
17:53
I suspect I would spend my off-season
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Acho que passaria minha "off-season"
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nursing my wounds, enjoying my house, so on and so forth --
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tratando minhas lesões, curtindo minha casa e tal --
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possibly recording a hip-hop album.
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talvez gravando um álbum de hip-hop.
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Dhani Jones,
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Dhani Jones,
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who is the middle linebacker for the Cincinnati Bengals,
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que joga na defesa dos Cincinnati Bengals,
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has a slightly different approach to the off-season.
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aproveita o período fora de temporada de outra maneira.
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Dhani has a television show.
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Dhani tem um programa de televisão.
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It's called "Dhani Tackles the Globe."
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Chama-se “Dhani Dribla o Globo.”
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And every week on this television show,
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Toda semana, no seu programa,
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Dhani travels to a different nation of the world.
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Dhani viaja para uma nação diferente do mundo.
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He finds a local sporting team.
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Ele encontra um time de esporte local.
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He trains with them for a week, and he plays a match with them.
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Ele treina com eles por uma semana, e joga uma partida com eles.
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And his reason for this
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E sua razão para isso
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is not just that he wants to master Muay Thai boxing.
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não é só querer dominar o boxe Muay Thai.
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It's because, for him,
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É porque, para ele,
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sport is the language
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o esporte é a língua
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that allows him to encounter
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que o permite encontrar
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the full width and wonder of the world.
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toda a vastidão e maravilha do mundo.
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For some of us it might be music. For some of us it might be food.
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Para alguns de nós, pode ser a música. Para alguns, pode ser comida.
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For a lot of us it might be literature or writing.
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Para muitos de nós, pode ser a literatura, ou a escrita.
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But there are all these different techniques
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Mas existem todas estas técnicas diferentes
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that allow you to go out and look at the world
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que permitem que você saia e olhe para o mundo
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and find your place within it.
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e encontre seu lugar nele.
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The goal of my Talk here
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O objetivo da minha palestra, aqui,
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is not to persuade the people in this room
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não é persuadir as pessoas nesta sala
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to embrace your xenophilia.
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a abraçar sua xenofilia.
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My guess -- given that you're at a conference called TEDGlobal --
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Meu palpite -- dado que vocês estão numa conferência chamada "TEDGlobal" --
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is that most of you are xenophiles,
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é que muitos de vocês são xenófilos,
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whether or not you use that term.
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usem ou não usem o termo.
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My challenge instead is this.
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Meu desafio, em vez disso, é este.
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It's not enough to make the personal decision
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Não é suficiente tomar a decisão pessoal
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that you want a wider world.
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de que você quer um mundo mais amplo.
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We have to figure out how to rewire
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Temos que descobrir como reconectar
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the systems that we have.
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os sistemas que nós temos.
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We have to fix our media.
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Temos que consertar nossa mídia.
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We have to fix the internet. We have to fix our education.
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Temos que consertar a internet. Temos que consertar nossa educação.
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We have to fix our immigration policy.
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Temos que consertar nossa política de imigração.
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We need to look at ways
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Temos que procurar meios
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of creating serendipity,
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de criar serendipismo,
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of making translation pervasive,
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de difundir a tradução,
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and we need to find ways to embrace
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e precisamos encontrar formas de abraçar
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and celebrate these bridge figures.
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e celebrar as pessoas-ponte.
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And we need to figure out how to cultivate xenophiles.
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E precisamos descobrir como cultivar xenófilos.
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That's what I'm trying to do. I need your help.
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É o que estou tentando fazer. Preciso de sua ajuda.
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(Applause)
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(Aplausos)
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