TEDWomen 2015
Nancy Lublin: How data from a crisis text line is saving lives
Nancy Lublin: O texto doloroso que inspirou uma linha de apoio à crise
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Quando uma rapariga enviou a DoSomething.org um SMS lancinante, a pedir ajuda, a organização respondeu abrindo uma Linha de SMS de Crise para proporcionar uma saída a pessoas em sofrimento. Depois de 10 milhões de mensagens, a organização está a usar a privacidade e o poder dos SMS para ajudar pessoas com problemas como a dependência, pensamentos suicidas, distúrbios alimentares, abusos sexuais e outras coisas ainda. Os dados reunidos durante este processo permitem reformular políticas e preparar as escolas e as forças da ordem para gerir melhor os picos de crise.
Nancy Lublin - Activist
As the CEO and Founder of Crisis Text Line, Nancy Lublin is using technology and data to help save lives. Full bio
As the CEO and Founder of Crisis Text Line, Nancy Lublin is using technology and data to help save lives. Full bio
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00:12
A girl I've never met before
0
960
2856
Uma rapariga que eu não conhecia
00:15
changed my life and the life
of thousands of other people.
of thousands of other people.
1
3840
3280
mudou a minha vida
e a vida de milhares de pessoas.
e a vida de milhares de pessoas.
00:19
I'm the CEO of DoSomething.org.
2
7760
2400
Sou a diretora de DoSomething.org.
00:22
It's one of the largest organizations
in the world for young people.
in the world for young people.
3
10560
4416
É uma das maiores organizações
do mundo para jovens.
do mundo para jovens.
00:27
In fact it's bigger than the Boy Scouts
in the United States.
in the United States.
4
15000
2896
Na realidade, é maior
do que os Escuteiros nos EUA.
do que os Escuteiros nos EUA.
00:29
And we're not homophobic.
5
17920
1536
E não somos homofóbicos.
00:31
(Laughter)
6
19480
2160
(Risos)
00:34
And it's true -- the way we communicate
with young people is by text,
with young people is by text,
7
22080
3536
É verdade, comunicamos com os jovens
através de SMS,
através de SMS,
00:37
because that's how
young people communicate.
young people communicate.
8
25640
2360
porque é assim que comunicam
os jovens de hoje.
os jovens de hoje.
00:40
So we'll run over 200 campaigns this year,
9
28480
3575
Este ano, vamos fazer
mais de 200 campanhas,
mais de 200 campanhas,
00:44
things like collecting peanut butter
for food pantries,
for food pantries,
10
32080
3696
coisas como arranjar manteiga de amendoim
para os bancos alimentares,
para os bancos alimentares,
00:47
or making Valentine's Day cards
for senior citizens who are homebound.
for senior citizens who are homebound.
11
35800
4840
ou fazer cartões do Dia de Namorados
para cidadãos idosos
que não podem sair de casa.
que não podem sair de casa.
00:53
And we'll text them.
12
41000
1456
Enviamos-lhes SMS.
00:54
And we'll have a 97 percent open rate.
13
42480
2936
E vamos ter uma taxa de respostas de 97%
00:57
It'll over-index Hispanic and urban.
14
45440
2696
sobretudo das comunidades hispânicas
e dos subúrbios.
e dos subúrbios.
01:00
We collected 200,000 jars of peanut butter
15
48160
3976
Reunimos 200 000 boiões
de manteiga de amendoim
de manteiga de amendoim
01:04
and over 365,000 Valentine's Day cards.
16
52160
4376
e mais de 365 000 cartões
do Dia dos Namorados.
do Dia dos Namorados.
01:08
This is big scale. OK --
17
56560
1776
Isto é uma dimensão enorme.
01:10
(Applause)
18
58360
2680
(Aplausos)
01:13
But there's one weird side effect.
19
61640
1640
Mas há um efeito secundário estranho.
01:15
Every time we send out a text message,
20
63840
3096
Sempre que enviamos um SMS,
01:18
we get back a few dozen text messages
having nothing to do with peanut butter
having nothing to do with peanut butter
21
66960
4296
recebemos dezenas de mensagens
que não têm nada a ver
com manteiga de amendoim
com manteiga de amendoim
01:23
or hunger or senior citizens --
22
71280
2776
nem com fome, nem com cidadãos idosos.
01:26
but text messages about being bullied,
23
74080
3496
São SMS sobre serem vítimas de violência,
01:29
text messages about being addicted to pot.
24
77600
2800
mensagens sobre serem viciados em erva.
01:33
And the worst message
we ever got said exactly this:
we ever got said exactly this:
25
81520
3640
A pior mensagem que já recebemos
dizia exatamente o seguinte:
dizia exatamente o seguinte:
01:38
"He won't stop raping me.
26
86320
1880
"Ele não deixa de me violar.
01:40
It's my dad.
27
88720
1520
"É o meu pai.
01:43
He told me not to tell anyone.
Are you there?"
Are you there?"
28
91040
3800
"Ele disse-me para não contar a ninguém.
Estão a ouvir-me?"
Estão a ouvir-me?"
Não podíamos acreditar naquilo.
01:50
We couldn't believe this was happening.
29
98238
1858
Não podíamos acreditar
que uma coisa tão horrenda
que uma coisa tão horrenda
01:52
We couldn't believe that something
so horrific could happen to a human being,
so horrific could happen to a human being,
30
100120
3656
pudesse acontecer a um ser humano,
01:55
and that she would share it with us --
something so intimate, so personal.
something so intimate, so personal.
31
103800
3640
e que ela partilhasse connosco
uma coisa tão íntima, tão pessoal.
uma coisa tão íntima, tão pessoal.
Percebemos que tínhamos que deixar
de fazer a triagem disto
de fazer a triagem disto
02:00
And we realized
we had to stop triaging this
we had to stop triaging this
32
108480
2256
02:02
and we had to build a crisis text line
for these people in pain.
for these people in pain.
33
110760
4000
e tínhamos que montar
uma linha de SMS de crise
uma linha de SMS de crise
para aquelas pessoas que sofriam.
02:07
So we launched Crisis Text Line,
34
115960
2120
Assim, lançámos
a Linha de SMS de Crise,
a Linha de SMS de Crise,
02:11
very quietly, in Chicago and El Paso --
just a few thousand people in each market.
just a few thousand people in each market.
35
119000
5456
muito discretamente, em Chicago e El Paso
— uns milhares de pessoas em cada mercado.
— uns milhares de pessoas em cada mercado.
02:16
And in four months,
we were in all 295 area codes in America.
we were in all 295 area codes in America.
36
124480
4736
Em quatro meses apenas, estávamos
por todo o lado nos EUA.
por todo o lado nos EUA.
02:21
Just to put that into perspective,
37
129240
1620
Para pôr isto em perspetiva,
02:22
that's zero marketing and faster growth
than when Facebook first launched.
than when Facebook first launched.
38
130883
3613
sem nenhuma publicidade e um crescimento
superior ao do Facebook no início.
superior ao do Facebook no início.
02:26
(Applause)
39
134520
4536
(Aplausos)
02:31
Text is unbelievably private.
40
139080
2376
Os SMS são extremamente pessoais.
02:33
No one hears you talking.
41
141480
1696
Ninguém nos ouve falar.
02:35
So we spike everyday at lunch time --
42
143200
2096
Por isso o auge é sempre à hora do almoço.
02:37
kids are sitting at the lunch table
43
145320
1696
Os jovens estão sentados à mesa.
02:39
and you think that she's texting
the cute boy across the hall,
the cute boy across the hall,
44
147040
3176
Julgamos que ela está a enviar um SMS
ao rapaz giro do outro lado da sala,
ao rapaz giro do outro lado da sala,
02:42
but she's actually texting us
about her bulimia.
about her bulimia.
45
150240
2640
mas ela está a enviar-nos um SMS
sobre a sua bulimia.
sobre a sua bulimia.
02:45
And we don't get the word "like"
or "um" or hyperventilating or crying.
or "um" or hyperventilating or crying.
46
153280
3776
Não recebemos a palavra "gosto" nem "hum"
nem uma respiração mais rápida nem choro.
nem uma respiração mais rápida nem choro.
02:49
We just get facts.
47
157080
1760
Só recebemos factos.
02:52
We get things like, "I want to die.
48
160200
3616
Recebemos coisas como:
"Quero morrer".
"Quero morrer".
02:55
I have a bottle of pills
on the desk in front of me."
on the desk in front of me."
49
163840
2920
"Tenho um frasco de comprimidos
à minha frente".
à minha frente".
02:59
And so the crisis counselor says,
50
167200
2096
E o conselheiro de crise diz:
03:01
"How about you put those pills
in the drawer while we text?"
in the drawer while we text?"
51
169320
3000
"Porque não pões esses comprimidos
na gaveta, enquanto escreves?"
na gaveta, enquanto escreves?"
03:05
And they go back and forth for a while.
52
173840
2296
E ficam ali, a trocar SMS,
03:08
And the crisis counselor
gets the girl to give her her address,
gets the girl to give her her address,
53
176160
3000
até que o conselheiro de crise
consegue a morada da rapariga,
consegue a morada da rapariga,
03:11
because if you're texting
a text line, you want help.
a text line, you want help.
54
179200
2696
porque, se ela está a enviar um SMS,
é porque precisa de ajuda.
é porque precisa de ajuda.
03:13
So she gets the address
55
181920
1176
Assim, o conselheiro obtém a morada
e desencadeia uma ajuda ativa,
e desencadeia uma ajuda ativa,
03:15
and the counselor triggers
an active rescue
an active rescue
56
183120
2176
03:17
while they're texting back and forth.
57
185320
2000
enquanto continuam a trocar SMS.
03:20
And then it goes quiet --
58
188000
3216
Depois, silêncio...
03:23
23 minutes with no response
from this girl.
from this girl.
59
191240
4640
durante 23 minutos
não há resposta da rapariga.
não há resposta da rapariga.
03:29
And the next message that comes in says --
60
197160
2456
Chega a mensagem seguinte que diz:
03:31
it's the mom --
61
199640
1616
"Sou a mãe dela.
03:33
"I had no idea, and I was in the house,
62
201280
3576
"Não fazia a mínima ideia
e eu estava cá em casa.
e eu estava cá em casa.
03:36
we're in an ambulance
on our way to the hospital."
on our way to the hospital."
63
204880
2480
"Estamos numa ambulância,
a caminho do hospital".
a caminho do hospital".
03:40
As a mom that one just --
64
208200
1880
Como uma mãe que está...
03:44
The next message comes a month later.
65
212760
2120
A mensagem seguinte
aparece um mês depois.
aparece um mês depois.
03:47
"I just got out of the hospital.
66
215280
1696
"Acabo de sair do hospital.
03:49
I was diagnosed as bipolar,
and I think I'm going to be OK."
and I think I'm going to be OK."
67
217000
3520
"Fui diagnosticada como bipolar,
penso que agora vou ficar bem".
penso que agora vou ficar bem".
03:53
(Applause)
68
221440
2696
(Aplausos)
03:56
I would love to tell you
that that's an unusual exchange,
that that's an unusual exchange,
69
224160
4656
Gostaria de dizer
que este foi um caso invulgar,
que este foi um caso invulgar,
04:00
but we're doing on average
2.41 active rescues a day.
2.41 active rescues a day.
70
228840
4536
mas, em média, estamos a fazer
2,41 ajudas ativas por dia.
2,41 ajudas ativas por dia.
04:05
Thirty percent of our text messages
are about suicide and depression -- huge.
are about suicide and depression -- huge.
71
233400
4960
uns 30% dos nossos SMS
são sobre suicídio e depressão — é imenso!
são sobre suicídio e depressão — é imenso!
04:10
The beautiful thing about Crisis Text Line
72
238760
2176
O que é belo nesta Linha de SMS de Crise
04:12
is that these are strangers
counseling other strangers
counseling other strangers
73
240960
3576
é que são desconhecidos
a aconselhar outros desconhecidos
a aconselhar outros desconhecidos
04:16
on the most intimate issues,
74
244560
2656
sobre os problemas mais íntimos,
e a fazê-los passar de momentos de pânico
para momentos de calma.
para momentos de calma.
04:19
and getting them from hot moments
to cold moments.
to cold moments.
75
247240
2376
04:21
It's exciting, and I will tell you
76
249640
2296
É emocionante e dir-vos-ei
04:23
that we have done a total
of more than 6.5 million text messages
of more than 6.5 million text messages
77
251960
4256
que já recebemos
mais de 6,5 milhões de SMS,
mais de 6,5 milhões de SMS,
04:28
in less than two years.
78
256240
1296
em menos de dois anos.
04:29
(Applause)
79
257560
4976
(Aplausos)
04:34
But the thing that really gets me
hot and sweaty about this,
hot and sweaty about this,
80
262560
3216
Mas o que me entusiasma realmente,
04:37
the thing that really gets me
psyched is the data:
psyched is the data:
81
265800
2856
o que me motiva, são os dados:
04:40
6.5 million messages --
82
268680
2336
são 6,5 milhões de mensagens,
04:43
that's the volume, velocity and variety
to provide a really juicy corpus.
to provide a really juicy corpus.
83
271040
5640
é o volume, a velocidade e a variedade
que produzem um conjunto suculento.
que produzem um conjunto suculento.
04:49
We can do things like predictive work.
84
277000
1856
Podemos fazer um trabalho preventivo.
04:50
We can do all kinds of conclusions
and learnings from that data set.
and learnings from that data set.
85
278880
4536
Podemos tirar todo o tipo de conclusões
e aprender com este conjunto de dados.
e aprender com este conjunto de dados.
04:55
So we can be better,
and the world can be better.
and the world can be better.
86
283440
3216
Podemos ser melhores,
o mundo pode ser melhor.
o mundo pode ser melhor.
04:58
So how do we use the data
to make us better?
to make us better?
87
286680
2416
Como usar os dados para sermos melhores?
05:01
Alright, chances are someone here,
someone watching this
someone watching this
88
289120
3336
É possível que alguém aqui,
alguém que esteja a ver isto
alguém que esteja a ver isto
05:04
has seen a therapist or a shrink
at some point in time in your life --
at some point in time in your life --
89
292480
3576
tenha ido a um terapeuta
ou a um psicanalista
ou a um psicanalista
em qualquer altura da sua vida.
05:08
you do not have to raise your hand.
90
296080
1667
Não precisam de levantar a mão.
05:09
(Laughter)
91
297771
1605
(Risos)
05:11
How do you know that person's any good?
92
299400
2256
Como é que sabem
que essa pessoa é competente?
que essa pessoa é competente?
05:13
Oh, they have a degree
from Harvard on the wall?
from Harvard on the wall?
93
301680
2256
Tem um diploma do curso
em Harvard na parede?
em Harvard na parede?
05:15
Are you sure he didn't graduate
in the bottom 10 percent?
in the bottom 10 percent?
94
303960
2667
Têm a certeza de que não se formou
entre os 10% piores?
entre os 10% piores?
05:18
(Laughter)
95
306651
1405
(Risos)
05:20
When my husband and I
saw a marriage counselor,
saw a marriage counselor,
96
308080
2216
O meu marido e eu fomos
a uma conselheira matrimonial,
a uma conselheira matrimonial,
05:22
I thought she was a genius when she said,
97
310320
1953
Achei-a genial, até ela dizer:
"Venham cá daqui a duas semanas
05:24
"I'll see you guys in two weeks --
but I need to see you next week, sir."
but I need to see you next week, sir."
98
312297
3439
— mas a si, meu caro,
quero vê-lo para a semana".
quero vê-lo para a semana".
05:27
(Laughter)
99
315760
2656
(Risos)
05:30
We have the data to know
what makes a great counselor.
what makes a great counselor.
100
318440
2920
Nós temos os dados para saber
o que é um bom conselheiro.
o que é um bom conselheiro.
05:33
We know that if you text
the words "numbs" and "sleeve,"
the words "numbs" and "sleeve,"
101
321760
4896
Sabemos que, se aparecerem as palavras
"insensível" e "manga",
"insensível" e "manga",
05:38
there's a 99 percent match for cutting.
102
326680
3136
há 99% de hipóteses de haver mutilações.
05:41
We know that if you text
in the words "mg" and "rubber band,"
in the words "mg" and "rubber band,"
103
329840
4816
Sabemos que, se aparecerem as palavras
"mg" e "tira de borracha",
"mg" e "tira de borracha",
05:46
there's a 99 percent match
for substance abuse.
for substance abuse.
104
334680
3280
há 99% de hipóteses
de haver consumo de drogas.
de haver consumo de drogas.
05:50
And we know that if you text in
"sex," "oral" and "Mormon,"
"sex," "oral" and "Mormon,"
105
338760
5336
Sabemos que, se aparecerem as palavras
"sexo", "oral" e "mórmon",
"sexo", "oral" e "mórmon",
05:56
you're questioning if you're gay.
106
344120
1760
estão questionar-se se serão "gays".
05:59
Now that's interesting information
that a counselor could figure out
that a counselor could figure out
107
347440
3216
Estas informações interessantes
podem ser do conhecimento dum conselheiro
podem ser do conhecimento dum conselheiro
06:02
but that algorithm in our hands
means that an automatic pop-up says,
means that an automatic pop-up says,
108
350680
4136
mas o nosso algoritmo
desencadeia uma resposta automática
desencadeia uma resposta automática
06:06
"99 percent match for cutting --
try asking one of these questions"
try asking one of these questions"
109
354840
4376
que aparece ao conselheiro, dizendo:
"99% de risco de mutilação,
tente fazer uma destas perguntas"
tente fazer uma destas perguntas"
06:11
to prompt the counselor.
110
359240
1336
06:12
Or "99 percent match for substance abuse,
111
360600
2776
ou "99% de risco de consumo de drogas,
06:15
here are three drug clinics
near the texter."
near the texter."
112
363400
3640
"estas são três centros de desintoxicação
perto do remetente".
perto do remetente".
06:19
It makes us more accurate.
113
367560
1680
Isto torna-nos mais eficazes.
06:22
On the day that Robin Williams
committed suicide,
committed suicide,
114
370240
2736
No dia em que Robin Williams
se suicidou,
se suicidou,
06:25
people flooded hotlines
all over this country.
all over this country.
115
373000
2256
as pessoas inundaram as linhas diretas
de todo o país.
de todo o país.
06:27
It was sad to see an icon,
a funnyman, commit suicide,
a funnyman, commit suicide,
116
375280
4256
Foi triste ver um ícone,
um comediante, suicidar-se.
um comediante, suicidar-se.
06:31
and there were three hour wait times
on every phone hotline in the country.
on every phone hotline in the country.
117
379560
3696
Chegou a haver três horas de espera
em todas as linhas diretas do país.
em todas as linhas diretas do país.
06:35
We had a spike in volume also.
118
383280
2336
Nós também tivemos um pico em volume.
06:37
The difference was
119
385640
1256
A diferença foi que,
06:38
if you text us, "I want to die,"
or "I want to kill myself,"
or "I want to kill myself,"
120
386920
3936
quando escrevem: "Quero morrer",
ou "Quero matar-me",
ou "Quero matar-me",
06:42
the algorithm reads that,
you're code orange,
you're code orange,
121
390880
3456
o algoritmo lê isso,
classifica-vos com código laranja
classifica-vos com código laranja
06:46
and you become number one in the queue.
122
394360
2176
e passam para número um
na lista de espera.
na lista de espera.
06:48
So we can handle severity,
not chronological.
not chronological.
123
396560
3096
Portanto, gerimos a gravidade,
e não a ordem cronológica.
e não a ordem cronológica.
06:51
(Applause)
124
399680
5136
(Aplausos)
06:56
This data is also making the world better
125
404840
2336
Estes dados também estão a tornar
o mundo melhor
o mundo melhor
06:59
because I'm sitting on the world's
first map of real-time crises.
first map of real-time crises.
126
407200
5496
porque eu estou sentada
no primeiro mapa mundial
no primeiro mapa mundial
das crises, em tempo real.
07:04
Think about it:
127
412720
1216
Pensem bem:
07:05
those 6.5 million messages, auto-tagging
through natural language processes,
through natural language processes,
128
413960
4376
nestes 6,5 milhões de mensagens,
todas estas informações
são identificadas automaticamente
são identificadas automaticamente
07:10
all of these data points --
129
418360
1496
.por processos naturais de linguagem,
07:11
I can tell you that the worst day
of the week for eating disorders: Monday.
of the week for eating disorders: Monday.
130
419880
4880
O pior dia da semana para os distúrbios
alimentares é a segunda-feira.
alimentares é a segunda-feira.
07:17
The worst time of day
for substance abuse: 5am.
for substance abuse: 5am.
131
425880
4040
A pior altura do dia
para o consumo de drogas é às 5 da manhã.
para o consumo de drogas é às 5 da manhã.
07:22
And that Montana is
a beautiful place to visit
a beautiful place to visit
132
430880
2456
Montana é um local belo para visitar
07:25
but you do not want to live there,
133
433360
1776
mas não vão querer lá viver,
07:27
because it is the number one state
for suicidal ideation.
for suicidal ideation.
134
435160
3560
porque é o estado número um
para tendências suicidas.
para tendências suicidas.
07:31
And we've made this data public
and free and open.
and free and open.
135
439920
3896
Tornámos públicos estes dados,
gratuitos e abertos.
gratuitos e abertos.
07:35
We've pulled all the personally
identifiable information.
identifiable information.
136
443840
3096
Retirámos todas as informações
de identificação pessoal.
de identificação pessoal.
07:38
And it's in a place
called CrisisTrends.org.
called CrisisTrends.org.
137
446960
3256
Estão num local chamado
CrisisTrends.org.
CrisisTrends.org.
07:42
Because I want schools to be able to see
138
450240
5336
(Aplausos)
Quero que as escolas possam ver
que a segunda-feira é o pior dia
para os distúrbios alimentares,
para os distúrbios alimentares,
07:47
that Monday is the worst day
for eating disorders,
for eating disorders,
139
455600
2336
07:49
so that they can plan meals
140
457960
1856
para poderem planear as refeições
07:51
and guidance counselors
to be there on Mondays.
to be there on Mondays.
141
459840
2416
e os conselheiros
estarem presentes à segunda-feira.
estarem presentes à segunda-feira.
07:54
And I want families to see that
substance abuse questions spike at 5am.
substance abuse questions spike at 5am.
142
462280
4736
Quero que as famílias vejam
que o consumo de drogas
atinge o pico às 5 da manhã.
atinge o pico às 5 da manhã.
07:59
I want somebody to take care of those
Native American reservations in Montana.
Native American reservations in Montana.
143
467040
4280
Quero que alguém se ocupe das reservas
dos índios em Montana.
dos índios em Montana.
08:03
(Applause)
144
471960
2056
(Aplausos)
08:06
Data, evidence
145
474040
2280
Os dados, as provas
08:08
makes policy, research,
146
476960
2096
melhoram as políticas, a investigação,
08:11
journalism, policing, school boards --
everything better.
everything better.
147
479080
4176
o jornalismo, o policiamento,
as direções escolares.
as direções escolares.
08:15
I don't think of myself
as a mental health activist.
as a mental health activist.
148
483280
3376
Não me considero
uma ativista da saúde mental,
uma ativista da saúde mental,
08:18
I think of myself
as a national health activist.
as a national health activist.
149
486680
4136
considero-me uma ativista
da saúde nacional.
da saúde nacional.
08:22
I get really excited about this data,
I'm a little nerdy.
I'm a little nerdy.
150
490840
2880
Fico entusiasmada com estes dados,
sou um bocado "nerd".
sou um bocado "nerd".
08:26
Yeah, that sounded too girly.
151
494480
1656
Sim, isto parece um bocado infantil.
08:28
I'm nerdy.
152
496160
1416
Sou "nerd".
08:29
(Laughter)
153
497600
1496
(Risos)
08:31
I love data.
154
499120
1960
Adoro dados.
08:34
And the only difference really between me
and those people in hoodies down the road
and those people in hoodies down the road
155
502120
5696
A única diferença entre mim
e as pessoas de capuz pela rua
e as pessoas de capuz pela rua
08:39
with their fat-funded companies,
156
507840
2016
com essas empresas de capital de gordura,
08:41
is that I'm not inspired by helping you
find Chinese food at 2am in Dallas,
find Chinese food at 2am in Dallas,
157
509880
5816
é que eu não me sinto motivada
para ajudar-vos a encontrar comida chinesa
em Dalas, às 2 da manhã,
em Dalas, às 2 da manhã,
08:47
or helping you touch your wrist
and get a car immediately,
and get a car immediately,
158
515720
4016
nem ajudar-vos a tocar no pulso
e arranjar um carro imediatamente
e arranjar um carro imediatamente
08:51
or swipe right and get laid.
159
519760
1856
ou dormir com alguém.
08:53
I'm inspired --
160
521640
1375
(Risos)
08:55
(Laughter, applause)
161
523039
5777
(Aplausos)
09:00
I want to use tech and data
to make the world a better place.
to make the world a better place.
162
528840
4576
Quero usar a tecnologia e os dados
para tornar o mundo melhor.
para tornar o mundo melhor.
09:05
I want to use it to help that girl,
163
533440
1696
Quero usá-los para ajudar aquela rapariga,
09:07
who texted in about
being raped by her father.
being raped by her father.
164
535160
2280
que enviou um SMS
a dizer que o pai a violava.
a dizer que o pai a violava.
09:09
Because the truth is
we never heard from her again.
we never heard from her again.
165
537800
2496
Porque a verdade é que
nunca mais ouvimos falar dela.
nunca mais ouvimos falar dela.
09:12
And I hope that she is
somewhere safe and healthy,
somewhere safe and healthy,
166
540320
4696
Espero que ela esteja algures,
em segurança e de saúde.
em segurança e de saúde.
09:17
and I hope that she sees this talk
167
545040
2256
Espero que ela veja esta palestra
09:19
and she knows that her desperation
168
547320
2616
e saiba que foi o seu desespero
e a sua coragem
e a sua coragem
09:21
and her courage inspired
the creation of Crisis Text Line
the creation of Crisis Text Line
169
549960
3936
que inspiraram a criação
da Linha de SMS de Crise
da Linha de SMS de Crise
09:25
and inspires me every freaking day.
170
553920
2400
e que me inspira todos os dias.
09:28
(Applause)
171
556760
7000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Nancy Lublin - ActivistAs the CEO and Founder of Crisis Text Line, Nancy Lublin is using technology and data to help save lives.
Why you should listen
Nancy Lublin is Founder and CEO of Crisis Text Line, the nations first free, 24/7 text line for people in crisis. To date, almost 10 million text messages have come through the text line.
Nancy recently left her post as CEO of DoSomething.org, one of the largest global organizations for young people and social change. Previously, she founded Dress for Success, the organization that helps women transition from welfare to work.
Nancy Lublin | Speaker | TED.com