TEDGlobal 2010
Ethan Zuckerman: Listening to global voices
Итан Цукерман: Прислушиваясь к глобальным голосам.
Filmed:
Readability: 4.3
814,118 views
Конечно, всемирная паутина соединяет земной шар, но большинство из нас в основном слышат от людей похожих на нас. Блоггер и технолог Итан Цукерман хочет помочь делиться историями всего обширного мира. Он говорит об умных стратегиях раскрытия вашего мира Твиттера и чтения новостей на языках которых вы даже не знаете.
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
Я Американец, что значит, как правило,
00:18
I ignore football unless it involves
1
3000
2000
я игнорирую футбол, если только в него не играют
00:20
guys my size or Bruno's size
2
5000
2000
парни моего или Бруно размера,
00:22
running into each other at extremely high speeds.
3
7000
3000
сталкивающиеся на огромных скоростях.
00:25
That said, it's been really hard
4
10000
2000
Тем не менее, было очень трудно
00:27
to ignore football
5
12000
2000
игнорировать футбол
00:29
for the last couple of weeks.
6
14000
2000
последние несколько недель.
00:31
I go onto Twitter, there are all these strange words that I've never heard before:
7
16000
3000
Я захожу на Твиттер, там повсюду эти незнакомые слова, которых я раньше никогда не слышал:
00:34
FIFA, vuvuzela,
8
19000
2000
ФИФА, вувузела,
00:36
weird jokes about octopi.
9
21000
2000
странные шутки про осьминогов.
00:38
But the one that's really been sort of stressing me out,
10
23000
2000
Но одна вещь, которая особенно не давала мне покоя
00:40
that I haven't been able to figure out,
11
25000
2000
это то, что я не мог понять,
00:42
is this phrase "Cala a boca, Galvao."
12
27000
2000
что означает фраза "Cala a boca, Galvao."
00:44
If you've gone onto Twitter in the last couple of weeks,
13
29000
2000
Если вы заходили в Твиттер в последнюю пару недель,
00:46
you've probably seen this.
14
31000
2000
вы наверняка ее видели.
00:48
It's been a major trending topic.
15
33000
2000
Это была одна из самых актуальных тем.
00:50
Being a monolingual American, I obviously don't know what the phrase means.
16
35000
3000
Будучи одноязычным американцем, я, естественно, не знаю, что эта фраза значит
00:53
So I went onto Twitter,
17
38000
2000
Поэтому я пошел в Твиттер
00:55
and I asked some people if they could explain to me "Cala a boca, Galvao."
18
40000
3000
и попросил нескольких людей объяснить мне значение "Cala a boca, Galvao."
00:58
And fortunately, my Brazilian friends
19
43000
2000
К счастью, мои бразильские друзья
01:00
were more than ready to help.
20
45000
2000
были более чем готовы помочь.
01:02
They explained that the Galvao bird
21
47000
3000
Они объяснили что птица Гальвао
01:05
is a rare and endangered parrot
22
50000
2000
это редкий и вымирающий попугай
01:07
that's in terrible, terrible danger.
23
52000
2000
который находится в страшной опасности.
01:09
In fact, I'll let them tell you a bit more about it.
24
54000
2000
Пусть они сами побольше расскажут вам об этом, в самом деле
01:11
Narrator: A word about Galvao, a very rare kind of bird
25
56000
3000
Диктор: Пару слов о Гальвао, очень редком виде птиц,
01:14
native to Brazil.
26
59000
2000
проживающем в Бразилии.
01:16
Every year, more than 300,000 Galvao birds
27
61000
3000
Каждый год больше чем 300,000 птиц Гальвао
01:19
are killed during Carnival parades.
28
64000
2000
убивают во время карнавальных парадов.
01:21
Ethan Zuckerman: Obviously, this is a tragic situation,
29
66000
2000
Итан Цукерман: Очевидно, что это трагическая ситуация,
01:23
and it actually gets worse.
30
68000
2000
и фактически она ухудшается.
01:25
It turns out that, not only is the Galvao parrot
31
70000
2000
Оказывается, попугай Гальвао не только
01:27
very attractive, useful for headdresses,
32
72000
3000
очень привлекательный, пригодный для головных уборов,
01:30
it evidently has certain hallucinogenic properties,
33
75000
3000
он очевидно обладает определёнными галлюциногенными свойствами,
01:33
which means that there's a terrible problem
34
78000
2000
что означает, что существует ужасная проблема
01:35
with Galvao abuse.
35
80000
2000
злоупотребления Гальвао.
01:37
Some sick and twisted people have found themselves snorting Galvao.
36
82000
3000
Некоторые больные, извращённые люди нахают Гальвао как наркотик.
01:40
And it's terribly endangered.
37
85000
2000
И он находится под серьезной угрозой исчезновения.
01:42
The good news about this is that the global community --
38
87000
2000
Хорошие новости состоят в том, что всемирная общественность
01:44
again, my Brazilian friends tell me --
39
89000
2000
опять же, как говорят мне мои бразильские друзья -
01:46
is pitching in to help out.
40
91000
2000
взялась активно помогать.
01:48
It turns out that Lady Gaga
41
93000
2000
Оказывается, что Леди Гага
01:50
has released a new single --
42
95000
2000
выпустила новый сингл -
01:52
actually five or six new singles, as near as I can tell --
43
97000
3000
даже пять или шесть новых синглов, если не ошибаюсь,
01:55
titled "Cala a boca, Galvao."
44
100000
2000
названных "Cala a boca, Galvao".
01:57
And my Brazilian friends tell me that
45
102000
2000
Также мои бразильские друзья сказали мне, что
01:59
if I just tweet the phrase "Cala a boca, Galvao,"
46
104000
2000
если я просто напишу в своём твиттере фразу "Cala a boca, Galvao",
02:01
10 cents will be given
47
106000
2000
10 центов будут переданы
02:03
to a global campaign
48
108000
2000
глобальному движению
02:05
to save this rare and beautiful bird.
49
110000
3000
по спасению этой редкой и красивой птицы.
02:08
Now, most of you have figured out that this was a prank,
50
113000
2000
Большинство из вас сообразили, что это была шутка,
02:10
and actually a very, very good one.
51
115000
2000
и на самом деле очень, очень хорошая шутка.
02:12
"Cala a boca, Galvao" actually means something very different.
52
117000
2000
"Cala a boca, Galvao" в действительности имеет совсем другое значение.
02:14
In Portugese, it means "Shut your mouth, Galvao."
53
119000
3000
По-португальски это значит "Заткнись, Гальвао."
02:17
And it specifically refers to this guy, Galvao Bueno,
54
122000
3000
А точнее это обращение к этому парню, Гальвао Буэно,
02:20
who's the lead soccer commentator
55
125000
2000
который является ведущим футбольным комментатором
02:22
for Rede Globo.
56
127000
2000
на Rede Globo.
02:24
And what I understand from my Brazilian friends
57
129000
2000
И насколько я понял своих бразильских друзей,
02:26
is that this guy is just a cliche machine.
58
131000
3000
этот парень просто постоянно выдает избитые фразы.
02:29
He can ruin the most interesting match
59
134000
3000
Он может загубить интереснейший матч,
02:32
by just spouting cliche again and again and again.
60
137000
2000
извергая клише, одно за другим, снова и снова.
02:34
So Brazilians went to that first match
61
139000
2000
Поэтому бразильцы пошли на первый матч
02:36
against North Korea,
62
141000
2000
против Северной Кореи,
02:38
put up this banner, started a Twitter campaign
63
143000
2000
подняли этот флаг, начали Твиттер кампанию
02:40
and tried to convince the rest of us
64
145000
2000
и пытались убедить остальных
02:42
to tweet the phrase: "Cala a boca, Galvao."
65
147000
2000
твитить фразу :"Cala a boca, Galvao."
02:44
And in fact, were so successful at this
66
149000
3000
И в самом деле, были в этом настолько успешны
02:47
that it topped Twitter for two weeks.
67
152000
2000
что две недели эта тема находилась в топе Твиттера.
02:49
Now there's a couple --
68
154000
2000
Здесь есть пара --
02:51
there's a couple of lessons that you can take from this.
69
156000
3000
пара уроков, которые из этого можно извлечь.
02:54
And the first lesson, which I think is a worthwhile one,
70
159000
3000
Первый урок, на мой взгляд, стоящий,
02:57
is that you cannot go wrong
71
162000
2000
состоит в том, что невозможно навредить,
02:59
asking people to be active online,
72
164000
2000
прося людей быть активными в сети,
03:01
so long as activism just means retweeting a phrase.
73
166000
3000
пока эта активность ограничивается ретвитом фразы.
03:04
So as long as activism is that simple,
74
169000
2000
До тех пор пока активность настолько проста,
03:06
it's pretty easy to get away with.
75
171000
2000
она довольно легко сходит с рук.
03:08
The other thing you can take from this, by the way,
76
173000
2000
Ещё одна вещь которую можно извлечь из всего этого,
03:10
is that there are a lot of Brazilians on Twitter.
77
175000
3000
это то что на Твиттере много бразильцев.
03:13
There's more than five million of them.
78
178000
2000
Их больше пяти миллионов.
03:15
As far as national representation,
79
180000
2000
Что до национального представительства,
03:17
11 percent of Brazilian internet users are on Twitter.
80
182000
3000
11 процентов бразильских интернет пользователей имеют Твиттер.
03:20
That's a much higher number than in the U.S. or U.K.
81
185000
3000
Это значительно большее количество чем в США и Соединённом Королевстве.
03:23
Next to Japan,
82
188000
2000
После Японии,
03:25
it's the second most represented by population.
83
190000
3000
это вторая самая представленная нация по численности населения.
03:28
Now if you're using Twitter or other social networks,
84
193000
2000
Если вы пользуетесь Твиттером или другими социальными сетями,
03:30
and you didn't realize
85
195000
2000
и вы не догадывались
03:32
this was a space with a lot of Brazilians in it,
86
197000
2000
что там полно бразильцев,
03:34
you're like most of us.
87
199000
2000
вы как большинство из нас.
03:36
Because what happens on a social network
88
201000
2000
Потому что в социальной сети
03:38
is you interact with the people
89
203000
2000
вы общаетесь с людьми,
03:40
that you have chosen to interact with.
90
205000
2000
с которыми вы сами предпочли общаться.
03:42
And if you are like me, a big, geeky, white, American guy,
91
207000
3000
И если вы как я, крупный, помешанный на технологиях, белый, американский парень,
03:45
you tend to interact with a lot of other geeky, white, American guys.
92
210000
3000
то вы скорее всего будете общаться с другими помешанными на технологиях, белыми американскими парнями.
03:48
And you don't necessarily have the sense
93
213000
2000
И вы совсем не обязательно осознаёте,
03:50
that Twitter is in fact a very heavily Brazilian space.
94
215000
2000
что большая часть Твиттера, на самом деле, находится в бразильском пространстве.
03:52
It's also extremely surprising to many Americans,
95
217000
3000
Также, к удивлению множества американцев,
03:55
a heavily African-American space.
96
220000
3000
в твиттере большое число афро-американцев.
03:58
Twitter recently did some research.
97
223000
2000
Твиттер недавно провёл исследование.
04:00
They looked at their local population.
98
225000
2000
Они посмотрели на своё пользовательское население.
04:02
They believe that 24 percent
99
227000
2000
Они считают, что 24 процента
04:04
of American Twitter users are African-American.
100
229000
2000
американских пользователей Твиттера являются афро-американцами.
04:06
That's about twice as high as African-Americans
101
231000
2000
Это почти в два раза больше количества афро-американцев,
04:08
are represented in the population.
102
233000
2000
представленных в народонаселении.
04:10
And again, that was very shocking to many Twitter users,
103
235000
2000
Опять же, это очень шокировало многих пользователей Твиттера,
04:12
but it shouldn't be.
104
237000
2000
хотя не должно бы было.
04:14
And the reason it shouldn't be is that on any day
105
239000
2000
А не должно было, потому что в любой момент
04:16
you can go into Trending Topics.
106
241000
2000
можно посмотреть на Актуальные Темы.
04:18
And you tend to find topics
107
243000
2000
И зачастую вы обнаружите
04:20
that are almost entirely African-American conversations.
108
245000
3000
темы, которые являются почти исключительно афро-американскими разговорами.
04:24
This was a visualization done by Fernando Viegas
109
249000
2000
Это визуализация была сделана Фернандо Виегасом
04:26
and Martin Wattenberg,
110
251000
2000
и Мартином Ваттенбергом,
04:28
two amazing visualization designers,
111
253000
2000
двумя удивительными специалистами по инфографике,
04:30
who looked at
112
255000
2000
которые просмотрели
04:32
a weekend's worth of Twitter traffic
113
257000
2000
траффик, генерируемый Твиттером за уик-энд,
04:34
and essentially found that a lot of these trending topics
114
259000
2000
и, по существу, обнаружили, что большинство этих Актуальных Тем
04:36
were basically segregated conversations --
115
261000
3000
были в основном отдельными обсуждениями --
04:39
and in ways that you wouldn't expect.
116
264000
2000
причем природа их отделения весьма необычна.
04:41
It turns out that oil spill is a mostly white conversation,
117
266000
3000
Оказывается, разлив нефти в большей мере тема обсуждения белых.
04:44
that cookout
118
269000
2000
А Пикники --
04:46
is a mostly black conversation.
119
271000
2000
в большей мере тема обсуждения чёрных.
04:48
And what's crazy about this is that
120
273000
2000
И самое замечательное во всём этом то,
04:50
if you wanted to mix up who you were seeing on Twitter,
121
275000
3000
что от того чтоб разнообразить то, кого вы видите на Твиттере,
04:53
it's literally a quick click away.
122
278000
3000
вас отделяет буквально один щелчок мыши.
04:56
You click on that cookout tag, there an entirely different conversation
123
281000
2000
Вы кликаете по этому ярлыку пикника, а там совершенно другой разговор
04:58
with different people participating in it.
124
283000
3000
с другими собеседниками.
05:01
But generally speaking, most of us don't.
125
286000
2000
Но, говоря в общем, большинство из нас этого не делают.
05:03
We end up within these filter bubbles, as my friend Eli Pariser calls them,
126
288000
3000
Мы оказываемся внутри этих пузырей-фильтров, как называет их мой друг Илай Пэризер,
05:06
where we see the people we already know
127
291000
2000
где мы видим людей, которых мы уже знаем,
05:08
and the people who are similar to the people we already know.
128
293000
3000
и людей, которые похожи на людей, которых мы уже знаем.
05:11
And we tend not to see that wider picture.
129
296000
3000
И зачастую мы не видим более широкую картину.
05:14
Now for me, I'm surprised by this,
130
299000
3000
Что касается меня, я удивлён этим,
05:17
because this wasn't how the internet was supposed to be.
131
302000
3000
потому что в основе интернета лежала другая идея.
05:20
If you go back into the early days of the internet,
132
305000
2000
Если мы вспомним начало интернета,
05:22
when cyber-utopians like Nick Negroponte
133
307000
3000
когда кибер-утописты как Ник Негропонте
05:25
were writing big books like "Being Digital,"
134
310000
2000
писали большие книги вроде "Being Digital,"
05:27
the prediction was that the internet
135
312000
2000
предсказание было таково, что интернет
05:29
was going to be an incredibly powerful force
136
314000
2000
станет невероятно мощной силой,
05:31
to smooth out cultural differences,
137
316000
3000
которая смягчит культурные различия и
05:34
to put us all on a common field of one fashion or another.
138
319000
3000
и так или иначе установит всех нас на общее поле.
05:37
Negroponte started his book with a story
139
322000
3000
Негропонте начал свою книгу с истории
05:40
about how hard it is to build connections
140
325000
2000
о том как сложно создавать связи
05:42
in the world of atoms.
141
327000
2000
в мире атомов.
05:44
He's at a technology conference in Florida.
142
329000
2000
Он находится на технической конференции во Флориде.
05:46
And he's looking at something really, truly absurd,
143
331000
3000
И смотрит на что-то по-настоящему нелепое,
05:49
which is bottles of Evian water on the table.
144
334000
3000
а именно на бутылки воды Эвиан на столе.
05:52
And Negroponte says this is crazy.
145
337000
2000
И Негропонте говорит что это ненормально.
05:54
This is the old economy.
146
339000
2000
Что это старая экономика.
05:56
It's the economy of moving these
147
341000
2000
Это экономика передвижения этих
05:58
heavy, slow atoms over long distances that's very difficult to do.
148
343000
3000
тяжёлых, медленных атомов на длинные расстояния, что очень сложно сделать.
06:01
We're heading to the future of bits,
149
346000
2000
Мы направляемся в будущее битов,
06:03
where everything is speedy, it's weightless.
150
348000
2000
где всё быстро, невесомо.
06:05
It can be anywhere in the world at any time.
151
350000
2000
и может быть в любой точке мира и в любое время.
06:07
And it's going to change the world as we know it.
152
352000
3000
И это изменит мир.
06:10
Now, Negroponte has been right about a lot of things.
153
355000
2000
Негропонте был прав во многом.
06:12
He's totally wrong about this one.
154
357000
2000
Но в этом он полностью ошибался.
06:14
It turns out that in many cases
155
359000
2000
Оказывается, во многих случаях
06:16
atoms are much more mobile than bits.
156
361000
3000
атомы намного мобильнее чем биты.
06:19
If I walk into a store in the United States,
157
364000
2000
Если я зайду в магазин в Соединённых Штатах,
06:21
it's very, very easy for me to buy water
158
366000
3000
мне будет очень и очень легко купить воду
06:24
that's bottled in Fiji,
159
369000
2000
которая была разлита на Фиджи,
06:26
shipped at great expense to the United States.
160
371000
2000
и доставлена в Соединённые Штаты с большими затратами.
06:28
It's actually surprisingly hard
161
373000
3000
Однако, мне удивительно сложно
06:31
for me to see a Fijian feature film.
162
376000
2000
посмотреть фильм фиджийского производства.
06:33
It's really difficult for me to listen to Fijian music.
163
378000
3000
Мне очень сложно послушать фиджийскую музыку.
06:36
It's extremely difficult for me to get Fijian news,
164
381000
3000
Мне чрезвычайно сложно заполучить фиджийские новости,
06:39
which is strange, because actually there's an enormous amount going on in Fiji.
165
384000
3000
что странно, так как на самом деле на Фиджи происходит огромная масса событий.
06:42
There's a coup government. There's a military government.
166
387000
2000
Там идет государственный переворот. Там военное правительство.
06:44
There's crackdowns on the press.
167
389000
2000
Там происходит подавление прессы.
06:46
It's actually a place that we probably should
168
391000
2000
Это в действительности место на которое мы, вероятно, должны
06:48
be paying attention to at the moment.
169
393000
2000
обращать внимание в данный момент.
06:50
Here's what I think is going on.
170
395000
2000
Вот что, по моему мнению, происходит.
06:52
I think that we tend to look a lot
171
397000
2000
Я думаю, что мы склонны смотреть
06:54
at the infrastructure
172
399000
2000
на инфраструктуру
06:56
of globalization.
173
401000
2000
глобализации.
06:58
We look at the framework that makes it possible
174
403000
2000
Мы смотрим на структуру, которая делает возможной
07:00
to live in this connected world.
175
405000
2000
жизнь в соединённом мире.
07:02
And that's a framework that includes things like airline routes.
176
407000
3000
И это та структура которая включает в себя такие вещи как воздушные маршруты.
07:05
It includes things like the Internet cables.
177
410000
2000
Она включает вещи как интернет-кабель.
07:07
We look at a map like this one,
178
412000
2000
Мы смотрим на карту вроде этой,
07:09
and it looks like the entire world is flat
179
414000
3000
и кажется будто весь мир плоский
07:12
because everything is a hop or two away.
180
417000
2000
потому что всё находится в пределах одного-двух скачков.
07:14
You can get on a flight in London,
181
419000
2000
Вы можете сесть на самолёт в Лондоне,
07:16
you can end up in Bangalore later today.
182
421000
2000
вы можете оказаться в тот же день в Бангалоре.
07:18
Two hops, you're in Suva, the capitol of Fiji.
183
423000
2000
Два скачка и вы в Суве, столице Фиджи.
07:20
It's all right there.
184
425000
2000
Здесь всё хорошо.
07:22
When you start looking at what actually
185
427000
2000
Когда вы начинаете смотреть, что на самом деле
07:24
flows on top of these networks,
186
429000
2000
движется по этим сетям,
07:26
you get a very different picture.
187
431000
2000
вы получаете совсем другую картину.
07:28
You start looking at how
188
433000
2000
Вы начинаете смотреть на то, как
07:30
the global plane flights move,
189
435000
2000
движутся мировые воздушные потоки,
07:32
and you suddenly discover that the world isn't even close to flat.
190
437000
2000
и вы вдруг обнаруживаете, что мир ни разу не плосок.
07:34
It's extremely lumpy.
191
439000
2000
Он очень бугорчатый.
07:36
There are parts of the world that are very, very well connected.
192
441000
2000
В мире есть очень хорошо соединённые места.
07:38
There's basically a giant pathway in the sky
193
443000
2000
Существует, по сути, гигантская магистраль в небе
07:40
between London and New York.
194
445000
2000
между Лондоном и Нью-Йорком.
07:42
but look at this map, and you can watch this
195
447000
2000
но взгляните на эту карту и наблюдайте за ней
07:44
for, you know, two or three minutes.
196
449000
2000
две или три минуты.
07:46
You won't see very many planes
197
451000
2000
Вы не увидите много самолётов
07:48
go from South America to Africa.
198
453000
2000
летящих из Южной Америки в Африку.
07:50
And you'll discover that there are parts of the globe
199
455000
2000
Вы обнаружите что существуют части земного шара,
07:52
that are systematically cut off.
200
457000
2000
которые систематически отсекаются.
07:54
When we stop looking at the infrastructure that makes connection possible,
201
459000
3000
Когда мы перестаем смотреть на инфраструктуру, которая делает связь возможной,
07:57
and we look at what actually happens,
202
462000
3000
а смотрим на то, что происходит на самом деле,
08:00
we start realizing that the world doesn't work quite the same way
203
465000
2000
мы начинаем осознавать, что мир функционирует не совсем так,
08:02
that we think it does.
204
467000
2000
как мы думаем.
08:04
So here's the problem that I've been interested in
205
469000
2000
Вот этой проблемой я и интересовался
08:06
in the last decade or so.
206
471000
3000
последние лет десять.
08:09
The world is, in fact, getting more global.
207
474000
2000
Мир, фактически, становится более глобальным.
08:11
It's getting more connected.
208
476000
2000
Становится более взаимосвязанным.
08:13
More of problems are global in scale.
209
478000
2000
Больше проблем глобальны по своему масштабу.
08:15
More of our economics is global in scale.
210
480000
2000
Наша экономика по большей части глобальна.
08:17
And our media is less global by the day.
211
482000
3000
А вот наши средства массовой информации менее глобальны на данный момент.
08:20
If you watched a television broadcast in the United States in the 1970s,
212
485000
3000
Если бы вы посмотрели телепередачу в США в 1970ых,
08:23
35 to 40 percent of it would have been international news
213
488000
3000
35 - 40 процентов её, составляли бы международные новости
08:26
on a nightly new broadcast.
214
491000
2000
в ночной выпуск новостей.
08:28
That's down to about 12 to 15 percent.
215
493000
3000
Этот показатель уменьшился до 12 - 15 процентов.
08:31
And this tends to give us a very distorted view of the world.
216
496000
3000
И это приводит к тому, что мы имеем крайне искажённый взгляд на мир.
08:34
Here's a slide that Alisa Miller showed at a previous TED Talk.
217
499000
3000
Вот слайд, который Алиса Миллер показала на предыдущем TED Talk.
08:37
Alisa's the president of Public Radio International.
218
502000
3000
Алиса - президент Public Radio International.
08:40
And she made a cartogram, which is basically a distorted map
219
505000
3000
И она сделала картограмму, которая по сути является искажённой картой,
08:43
based on what American
220
508000
2000
основанной на том, что американские
08:45
television news casts
221
510000
2000
телевизионные новостные выпуски
08:47
looked at for a month.
222
512000
2000
освещали за месяц.
08:49
And you see that when you distort a map based on attention,
223
514000
3000
Вы видите карту мира, деформированную в соответствии с количеством уделенного внимания,
08:52
the world within American television news
224
517000
2000
и получается, что мир, в представлении американских телевизионных новостей,
08:54
is basically reduced to
225
519000
2000
по большому счёту сводится к
08:56
this giant bloated U.S.
226
521000
2000
этим гигантских раздутым Соединённым Штатам
08:58
and a couple of other countries which we've invaded.
227
523000
2000
и паре других стран в которые мы вторгались.
09:00
And that's basically what our media is about.
228
525000
3000
И это по сути то, что представляют из себя наши средства массовой информации.
09:03
And before you conclude that this is just a function of American TV news --
229
528000
3000
И прежде чем вы сделаете вывод, что так действуют только новости американского телевидения --
09:06
which is dreadful, and I agree that it's dreadful --
230
531000
3000
что ужасно, и я соглашусь что это ужасно --
09:09
I've been mapping elite media like the New York Times,
231
534000
2000
я скажу вам, что наносил на карту элитные СМИ как Нью Йорк Таймс,
09:11
and I get the same thing.
232
536000
2000
и получал тот же результат.
09:13
When you look at the New York Times, you look at other elite media,
233
538000
2000
Если вы обратитесь к Нью Йорк Таймс и к другим элитным СМИ,
09:15
what you largely get are pictures of very wealthy nations
234
540000
3000
вы по большей части увидите описания очень богатых стран
09:18
and the nations we've invaded.
235
543000
2000
и стран, в которые мы вторгались.
09:20
It turns out that new media
236
545000
2000
Оказывается, что новые средства массовой информации
09:22
isn't necessarily helping us all that much.
237
547000
2000
не особенно сильно нам помогают.
09:24
Here's a map made by Mark Graham
238
549000
2000
Вот карта, сделанная Марком Грэмом,
09:26
who's down the street at the Oxford Internet Institute.
239
551000
2000
который сидит тут недалеко - в Оксфордском Институте Интернета.
09:28
A this is a map of articles in Wikipedia
240
553000
2000
Это карта статей Википедии,
09:30
that have been geo-coded.
241
555000
2000
которые были геокодированы.
09:32
And you'll notice that there's a very heavy bias
242
557000
2000
Вы заметите, что существует очень большое смещение
09:34
towards North America and Western Europe.
243
559000
3000
в сторону Северной Америки и Западной Европы.
09:37
Even within Wikipedias,
244
562000
2000
Даже в пределах Википедий,
09:39
where we're creating their own content online,
245
564000
2000
где мы сами создаем содержимое,
09:41
there's a heavy bias towards the place where
246
566000
2000
есть сильный уклон в сторону местности, где
09:43
a lot of the Wikipedia authors are based,
247
568000
2000
проживает большое количество авторов Википедии,
09:45
rather than to the rest of the world.
248
570000
2000
а не в сторону остального мира.
09:47
In the U.K., you can get up,
249
572000
2000
В Великобритании, вы можете встать,
09:49
you can pick up your computer when you get out of this session,
250
574000
2000
взять свой компьютер после нашего собрания,
09:51
you could read a newspaper from India or from Australia,
251
576000
2000
вы можете прочитать газету из Индии или Австралии,
09:53
from Canada, God forbid from the U.S.
252
578000
3000
из Канады, боже упаси из США.
09:56
You probably won't.
253
581000
2000
Вероятнее всего вы этого не сделаете.
09:58
If you look at online media consumption --
254
583000
2000
Если вы посмотрите на потребление средств массовой информации онлайн --
10:00
in this case, in the top 10 users of the internet --
255
585000
3000
в этом случае, в топе 10 пользователей интернета --
10:03
more than 95 percent of the news readership
256
588000
2000
больше 95 процентов чтения новостей
10:05
is on domestic news sites.
257
590000
2000
приходится на местные сайты новостей.
10:07
It's one of these rare cases where the U.S. is actually slightly better than [the U.K.],
258
592000
3000
Это один из тех редких случаев, где США немного лучше чем [Великобритания]
10:10
because we actually like reading your media,
259
595000
2000
потому что мы, на самом деле, любим читать Ваши СМИ,
10:12
rather than vice versa.
260
597000
2000
но не наоборот.
10:14
So all of this starts leading me
261
599000
2000
Всё это наводит меня
10:16
to think that we're in a state that I refer to
262
601000
2000
на мысль, что мы находимся в состоянии, которое я называю
10:18
as imaginary cosmopolitanism.
263
603000
2000
воображаемым космополитизмом.
10:20
We look at the internet.
264
605000
2000
Мы смотрим на интернет.
10:22
We think we're getting this wide view of the globe.
265
607000
3000
Мы думаем что получаем широкое представление о мире.
10:25
We occasionally stumble onto a page in Chinese,
266
610000
2000
Мы иногда наталкиваемся на веб-страницу на китайском,
10:27
and we decide that we do in fact have the greatest technology ever built
267
612000
3000
и мы приходим к выводу, что действительно владеем величайшей технологией из когда-либо созданных
10:30
to connect us to the rest of the world.
268
615000
2000
для соединения нас с остальным миром.
10:32
And we forget that most of the time
269
617000
2000
И мы забываем, что большую часть времени
10:34
we're checking Boston Red Sox scores.
270
619000
3000
мы проверяем результаты игр Бостон Ред Сокс.
10:37
So this is a real problem --
271
622000
2000
Вот это настоящая проблема --
10:39
not just because the Red Sox are having a bad year --
272
624000
3000
не только потому что у Ред Сокс выдался плохой сезон --
10:42
but it's a real problem because,
273
627000
2000
это реальная проблема, потому что,
10:44
as we're discussing here at TED,
274
629000
2000
как мы обсуждаем здесь на TED,
10:46
the real problems in the world
275
631000
2000
Актуальные мировые проблемы,
10:48
the interesting problems to solve
276
633000
2000
проблемы, которые интересно решать,
10:50
are global in scale and scope,
277
635000
2000
глобальны по масштабу и смыслу,
10:52
they require global conversations
278
637000
2000
они требуют глобальных переговоров,
10:54
to get to global solutions.
279
639000
2000
чтобы получить глобальные решения.
10:56
This is a problem we have to solve.
280
641000
2000
Это задача, которую мы должны решить.
10:58
So here's the good news.
281
643000
2000
Вот хорошие новости.
11:00
For six years, I've been hanging out with these guys.
282
645000
2000
Шесть лет я общался с этими ребятами.
11:02
This is a group called Global Voices.
283
647000
2000
Это группа под названием Глобальные Голоса.
11:04
This is a team of bloggers from around the world.
284
649000
2000
Это команда блоггеров со всего мира.
11:06
Our mission was to fix the world's media.
285
651000
3000
Нашей миссией было исправление мировых СМИ.
11:09
We started in 2004.
286
654000
2000
Мы начали в 2004ом.
11:11
You might have noticed, we haven't done all that well so far.
287
656000
2000
И, как вы могли заметить, пока у нас это не очень хорошо получается.
11:13
Nor do I think we are by ourselves,
288
658000
2000
Я вообще не думаю что мы сами, своими силами,
11:15
actually going to solve the problem.
289
660000
2000
действительно можем решить эту проблему.
11:17
But the more that I think about it, the more that I think
290
662000
2000
Но чем больше я об этом думаю, тем больше я думаю,
11:19
that a few things that we have learned along the way
291
664000
3000
что некоторые вещи, которые мы узнали попутно --
11:22
are interesting lessons for how we would rewire
292
667000
3000
являются интересными уроками того, как мы могли бы перестроиться,
11:25
if we we wanted to use the web to have a wider world.
293
670000
3000
если бы захотели использовать всемирную сеть, чтобы получить более обширный мир.
11:28
The first thing you have to consider
294
673000
2000
Первая вещь, которую следует принять к сведению,
11:30
is that there are parts of the world
295
675000
2000
это то, что существуют части мира,
11:32
that are dark spots in terms of attention.
296
677000
2000
которые в плане внимания являются тёмными пятнами.
11:34
In this case -- the map of the world at night by NASA --
297
679000
3000
В этом случае --на карте ночного мира НАСА --
11:37
they're dark literally because of lack of electricity.
298
682000
3000
они тёмные в прямом смысле слова - из-за отсутствия электричества.
11:40
And I used to think that a dark spot on this map
299
685000
2000
Я раньше думал, что тёмное пятно на этой карте
11:42
basically meant you're not going to get media from there
300
687000
2000
по сути значит, что оттуда не получить новостей,
11:44
because there are more basic needs.
301
689000
2000
потому что там не удовлетворены более базовые нужды.
11:46
What I'm starting to realize is that
302
691000
2000
Я начинаю понимать, что
11:48
you can get media, it's just an enormous amount of work,
303
693000
3000
новости получить возможно, просто это огромный труд,
11:51
and you need an enormous amount of encouragement.
304
696000
2000
и нужна большая поддержка.
11:53
One of those dark spots is Madagascar,
305
698000
2000
Одно из этих тёмных пятен это Мадагаскар,
11:55
a country which is generally better known for the Dreamworks film
306
700000
3000
страна, которая больше известна из-за фильма Дримворкс,
11:58
than it is actually known for
307
703000
2000
чем тем,
12:00
the lovely people who live there.
308
705000
2000
какие прекрасные люди там живут.
12:02
And so the people who founded
309
707000
2000
Люди, которые основали
12:04
Foko Club in Madagascar
310
709000
2000
Фоко Клуб на Мадагаскаре
12:06
weren't actually concerned with trying to change the image of their country.
311
711000
3000
на самом деле не были озабочены сменой имиджа своей страны.
12:09
They were doing something much simpler.
312
714000
2000
Они делали нечто более простое.
12:11
It was a club to learn English
313
716000
2000
Это был клуб изучения английского языка,
12:13
and to learn computers and the internet.
314
718000
2000
компьютеров и интернета.
12:15
but what happened was that Madagascar
315
720000
3000
Но на Мадагаскаре
12:18
went through a violent coup.
316
723000
2000
произошёл насильственный переворот.
12:20
Most independent media was shut down.
317
725000
2000
Большинство независимых СМИ были закрыты.
12:22
And the high school students
318
727000
2000
А школьники,
12:24
who were learning to blog through Foko Club
319
729000
2000
которые учились пользоваться блогами в Фоко Клубе,
12:26
suddenly found themselves talking to an international audience
320
731000
2000
вдруг обнаружили себя в диалоге с международной аудиторией
12:28
about the demonstrations, the violence,
321
733000
2000
о демонстрациях, о насилии,
12:30
everything that was going on within this country.
322
735000
3000
обо всём, что происходило внутри страны.
12:33
So a very, very small program
323
738000
2000
Таким образом, малюсенькая программа,
12:35
designed to get people in front of computers,
324
740000
3000
предназначенная для того, чтобы посадить людей за компьютеры,
12:38
publishing their own thoughts, publishing independent media,
325
743000
3000
публиковать свои мысли, публиковать независимые новости,
12:41
ended up having a huge impact
326
746000
2000
оказала огромное влияние
12:43
on what we know about this country.
327
748000
2000
на то, что мы знаем об этой стране.
12:45
Now the trick with this is that I'm guessing
328
750000
2000
Подвох заключается в том, что, как я подозреваю,
12:47
most people here don't speak Malagasy.
329
752000
3000
большинство из вас здесь не говорят по-малагасийски.
12:50
I'm also guessing that most of you don't even speak Chinese --
330
755000
2000
Я также подозреваю, что большинство даже не говорят по-китайски --
12:52
which is sort of sad if you think about it,
331
757000
2000
что как-то грустно, если подумать,
12:54
as it's now the most represented language on the internet.
332
759000
2000
так как сейчас это наиболее представленный язык в интернете.
12:56
Fortunately people are trying to figure out how to fix this.
333
761000
3000
К счастью, люди пытаются придумать, как это решить.
12:59
If you're using Google Chrome and you go to a Chinese language site,
334
764000
3000
Если вы пользуетесь Google Chrome и заходите на китайский сайт,
13:02
you notice this really cute box at the top,
335
767000
3000
сверху вы заметите такой очень симпатичный квадратик,
13:05
which automatically detects that the page is in Chinese
336
770000
3000
который автоматически определяет, что веб-страница на китайском языке
13:08
and very quickly at a mouse click
337
773000
2000
и очень быстро по щелчку мышки
13:10
will give you a translation of the page.
338
775000
2000
даст вам перевод этой веб-страницы.
13:12
Unfortunately, it's a machine translation of the page.
339
777000
3000
К сожалению, это машинный перевод страницы.
13:15
And while Google is very, very good with some languages,
340
780000
2000
И в то время как Google очень-очень хорош в некоторых языках,
13:17
it's actually pretty dreadful with Chinese.
341
782000
2000
он ужасен в китайском.
13:19
And the results can be pretty funny.
342
784000
2000
И результаты могут оказаться довольно смешными.
13:21
What you really want -- what I really want,
343
786000
3000
Что вы действительно хотите -- что я действительно хочу,
13:24
is eventually the ability to push a button
344
789000
2000
это со временем иметь возможность нажать кнопку
13:26
and have this queued
345
791000
2000
и поставить это в очередь
13:28
so a human being can translate this.
346
793000
2000
на живой перевод.
13:30
And if you think this is absurd, it's not.
347
795000
2000
Если вы думаете, что это абсурдно, это не так.
13:32
There's a group right now in China called Yeeyan.
348
797000
3000
В Китае сейчас существует группа под названием Yeeyan.
13:35
And Yeeyan is a group
349
800000
2000
Yeeyan - это группа,
13:37
of 150,000 volunteers
350
802000
2000
включающая 150, 000 добровольцев,
13:39
who get online every day.
351
804000
2000
которые в сети каждый день.
13:41
They look for the most interesting content in the English language.
352
806000
3000
Они ищут самые интересные информационные ресурсы на английском языке.
13:44
They translate roughly 100 articles a day
353
809000
3000
Они переводят приблизительно 100 статей в день
13:47
from major newspapers, major websites.
354
812000
2000
из ведущих газет и веб-сайтов.
13:49
They put it online for free.
355
814000
2000
Они выкладывают это в интернет бесплатно.
13:51
It's the project of a guy named Zhang Lei,
356
816000
2000
Это проект парня по имени Zhang Lei,
13:53
who was living in the United States during the Lhasa riots
357
818000
3000
который жил в Соединённых Штатах во время беспорядков в Лхасе,
13:56
and who couldn't believe how biased
358
821000
2000
и не мог поверить, насколько пристрастно
13:58
American media coverage was.
359
823000
2000
было освещение событий американскими СМИ.
14:00
And he said, "If there's one thing I can do, I can start translating,
360
825000
3000
И он сказал, " Есть одна вещь которую я могу сделать, я могу начать переводить,
14:03
so that people between these countries
361
828000
2000
чтобы люди этих стран
14:05
start understanding each other a little bit better."
362
830000
2000
начали понимать друг друга немного лучше."
14:07
And my question to you is:
363
832000
2000
И мой вопрос к вам таков:
14:09
if Yeeyan can line up 150,000 people
364
834000
2000
если Yeeyan может собрать 150,000 людей
14:11
to translate the English internet into Chinese,
365
836000
2000
для перевода английского интернета на китайский,
14:13
where's the English language Yeeyan?
366
838000
3000
где же Yeeyan для английского языка?
14:16
Who's going after Chinese,
367
841000
2000
Кто займётся китайским языком,
14:18
which now has 400 million internet users out there?
368
843000
3000
на котором сейчас говорят 400 миллионов пользователей в интернете?
14:21
My guess is at least one of them has something interesting to say.
369
846000
3000
И я думаю, что по крайней мере один из них может сказать нечто интересное.
14:24
So even if we can find a way to translate from Chinese,
370
849000
3000
Итак, даже если есть возможность найти способ переводить с китайского,
14:27
there's no guarantee that we're going to find it.
371
852000
2000
нет никакой гарантии, что мы сделаем это.
14:29
When we look for information online,
372
854000
2000
Когда мы ищем информацию онлайн,
14:31
we basically have two strategies.
373
856000
3000
у нас, по сути, есть две стратегии.
14:34
We use a lot of search.
374
859000
2000
Мы много пользуемся поиском.
14:36
And search is terrific if you know what you're looking for.
375
861000
3000
Поиск это замечательно, если ты знаешь что ищешь.
14:39
But if what you're looking for is serendipity,
376
864000
2000
Но если ты ищешь чего-то непредсказуемого,
14:41
if you want to stumble onto something
377
866000
2000
если ты хочешь наткнуться на что-то,
14:43
that you didn't know you needed,
378
868000
2000
в чём не знал надобности,
14:45
our main philosophy is to look to our social networks,
379
870000
2000
наша главная философия - это обратиться к социальным сетям,
14:47
to look for our friends.
380
872000
2000
обратиться к нашим друзьям.
14:49
What are they looking at? Maybe we should be looking at it.
381
874000
3000
На что они смотрят? Может и нам стоит на это посмотреть.
14:52
The problem with this is that essentially
382
877000
2000
Проблема в том, что, по существу,
14:54
what you end up getting after a while is the wisdom of the flock.
383
879000
2000
то, что вы через некоторое время получите, это мудрость стада.
14:56
You end up flocking with a lot of people
384
881000
2000
Вы станете сбиваться в стада с множеством людей,
14:58
who are probably similar to you,
385
883000
2000
которые, вероятно, похожи на вас
15:00
who have similar interests.
386
885000
2000
и имеют похожие интересы.
15:02
And it's very, very hard to get information
387
887000
2000
И очень-очень трудно получить информацию
15:04
from the other flocks, from the other parts of the world
388
889000
3000
от других стад, из других частей мира,
15:07
where people getting together and talking about their own interests.
389
892000
3000
где люди собираются и разговаривают о своих собственных интересах.
15:10
To do this, at a certain point,
390
895000
2000
Чтобы сделать это, в какой-то момент
15:12
you need someone to bump you out of your flock and into another flock.
391
897000
3000
нужно чтоб кто-то вытолкнул вас из одного стада в другое.
15:15
You need a guide.
392
900000
2000
Вам нужен гид.
15:17
So this is Amira Al Hussaini. She is the Middle East editor for Global Voices.
393
902000
3000
Это Амира аль Хусаини. Она является редактором Глобальных Голосов по Ближнему Востоку.
15:20
She has one of the hardest jobs in the world.
394
905000
2000
У неё одна из сложнейших работ в мире\.
15:22
Not only does she have to keep our Israeli and Palestinian contributors
395
907000
2000
Она не только должна помешать нашим израильским и палестинским авторам
15:24
from killing each other,
396
909000
2000
убить друг друга,
15:26
she has to figure out
397
911000
2000
но также она должна понять,
15:28
what is going to interest you
398
913000
2000
что заинтересует вас
15:30
about the Middle East.
399
915000
2000
в Ближнем Востоке.
15:32
And in that sense of trying to get you
400
917000
2000
И для того, чтобы попытаться выбить вас
15:34
out of your normal orbit,
401
919000
2000
из вашей привычной сферы,
15:36
and to try to get you to pay attention
402
921000
2000
и попытаться обратить ваше внимание
15:38
to a story about someone who's
403
923000
2000
на историю о ком-то кто
15:40
given up smoking for the month of Ramadan,
404
925000
2000
бросил курить на месяц Рамадана,
15:42
she has to know something about a global audience.
405
927000
3000
она должна знать кое-что о глобальной аудитории.
15:45
She has to know something about what stories are available.
406
930000
2000
Она должна знать об уже имеющихся историях.
15:47
Basically, she's a deejay.
407
932000
2000
По сути, она диджей.
15:49
She's a skilled human curator
408
934000
2000
Она опытный куратор,
15:51
who knows what material is available to her,
409
936000
2000
который знает какой материал ей доступен,
15:53
who's able to listen to the audience,
410
938000
2000
который умеет слушать аудиторию,
15:55
and who's able to make a selection
411
940000
2000
и который умеет делать подборку
15:57
and push people forward in one fashion or another.
412
942000
2000
и тем или иным образом толкать людей вперёд.
15:59
I don't think this is necessarily an algorithmic process.
413
944000
3000
Я не думаю что это обязательно алгоритмический процесс.
16:02
I think what's great about the internet
414
947000
2000
Что хорошо в интернете,
16:04
is that it actually makes it much easier
415
949000
2000
это то что он сильно упрощает
16:06
for deejays to reach a wider audience.
416
951000
2000
охват большей аудитории для диджеев.
16:08
I know Amira.
417
953000
2000
Я знаю Амиру.
16:10
I can ask her what to read.
418
955000
2000
Я могу спросить у неё что почитать.
16:12
But with the internet, she's in a position where she can
419
957000
2000
Но с интернетом, она в положении, в котором она может
16:14
tell a lot of people what to read.
420
959000
2000
сказать многим людям что читать.
16:16
And you can listen to her as well,
421
961000
2000
Вы тоже можете её послушать,
16:18
if this is a way that you're interested in having your web widened.
422
963000
3000
если вас интересует такой метод расширения кругозора.
16:21
So once you start widening like this,
423
966000
2000
Однажды начав такое расширение,
16:23
once you start lighting up voices in the dark spots,
424
968000
2000
начав зажигать голоса в тёмных пятнах,
16:25
once you start translating, once you start curating,
425
970000
3000
начав переводить, начав курировать,
16:28
you end up in some really weird places.
426
973000
3000
вы окажетесь в некоторых очень странных местах.
16:31
This is an image from pretty much my favorite blog,
427
976000
2000
Это изображение с моего почти самого любимого блога,
16:33
which is AfriGadget.
428
978000
2000
коим является АфриГаджет.
16:35
And AfriGadget is a blog that looks
429
980000
2000
АфриГаджет - это блог, который смотрит
16:37
at technology in an Africa context.
430
982000
2000
на технологию в африканском контексте.
16:39
And specifically, it's looking at a blacksmith
431
984000
3000
А конкретнее, он следит за кузнецом
16:42
in Kibera in Nairobi,
432
987000
2000
в Кибере, Найроби,
16:44
who is turning the shaft of a Landrover
433
989000
2000
который делает из оси Лэндровэра
16:46
into a cold chisel.
434
991000
2000
слесарное зубило.
16:48
And when you look at this image, you might find yourself going,
435
993000
2000
Когда вы посмотрите на эту фотографию, вы возможно подумаете,
16:50
"Why would I conceivably care about this?"
436
995000
3000
"С какой стати меня это должно волновать?"
16:53
And the truth is, this guy can probably explain this to you.
437
998000
2000
И, по правде говоря, этот парень вероятно сможет вам это объяснить.
16:55
This is Erik Hersman. You guys may have seen him around the conference.
438
1000000
3000
Это Эрик Херсман. Вы могли его видеть на конференции.
16:58
He goes by the moniker White African.
439
1003000
2000
Его кличка Белый Африканец.
17:00
He's both a very well known American geek,
440
1005000
3000
Он одновременно хорошо известный американский компьютерщик,
17:03
but he's also Kenyan; he was born in Sudan, grew up in Kenya.
441
1008000
3000
но также он кениец; он родился в Судане, вырос в Кении.
17:06
He is a bridge figure.
442
1011000
3000
Он связующая фигура.
17:09
He is someone who literally has feet in both worlds --
443
1014000
2000
Он тот, кто буквально стоит ногами в обоих мирах --
17:11
one in the world of the African technology community,
444
1016000
3000
одна нога в мире африканского технологического сообщества,
17:14
one in the world of the American technology community.
445
1019000
2000
вторая нога в мире американского технологического сообщества.
17:16
And so he's able to tell a story
446
1021000
3000
И он может рассказать
17:19
about this blacksmith in Kibera
447
1024000
2000
об этом кузнеце из Киберы
17:21
and turn it into a story about repurposing technology,
448
1026000
3000
и превратить это в историю о технологии повторного использования,
17:24
about innovating from constraint,
449
1029000
2000
об инновациях из принуждения,
17:26
about looking for inspiration based on reusing materials.
450
1031000
3000
о поиске вдохновения, основанном на повторном использовании материалов.
17:29
He knows one world,
451
1034000
2000
Он знает один мир,
17:31
and he's finding a way to communicate it to another world,
452
1036000
3000
и он находит способ сообщения его с другим миром,
17:34
both of which he has deep connections to.
453
1039000
3000
имея глубокие связи с обоими мирами.
17:37
These bridge figures, I'm pretty well convinced,
454
1042000
3000
Эти связующие фигуры, я глубоко убеждён,
17:40
are the future of how we try to make the world wider
455
1045000
2000
есть будущее наших стараний сделать мир шире,
17:42
through using the web.
456
1047000
2000
используя всемирную паутину.
17:44
But the trick with bridges is, ultimately,
457
1049000
2000
Но в конечном счёте, хитрость мостов в том,
17:46
you need someone to cross them.
458
1051000
2000
что нужен кто-то кто будет их переходить.
17:48
And that's where we start talking about xenophiles.
459
1053000
2000
И здесь пойдёт речь о ксенофилах.
17:50
So if I found myself in the NFL,
460
1055000
3000
Если бы я играл в НФЛ [Национальная Футбольная Лига],
17:53
I suspect I would spend my off-season
461
1058000
2000
подозреваю что в перерывы между сезонами я бы
17:55
nursing my wounds, enjoying my house, so on and so forth --
462
1060000
3000
залечивал свои травмы, наслаждался бы своим домом, и так далее --
17:58
possibly recording a hip-hop album.
463
1063000
2000
возможно, записал бы хип-хоп альбом.
18:00
Dhani Jones,
464
1065000
2000
у Дхани Джонса,
18:02
who is the middle linebacker for the Cincinnati Bengals,
465
1067000
3000
среднего полузащитника Цинциннати Бенгалс,
18:05
has a slightly different approach to the off-season.
466
1070000
3000
немного другой подход к межсезонью.
18:08
Dhani has a television show.
467
1073000
2000
У Дхани есть своя телевизионная передача.
18:10
It's called "Dhani Tackles the Globe."
468
1075000
2000
Называется "Дхани борется с миром."
18:12
And every week on this television show,
469
1077000
2000
И каждую неделю на этом шоу,
18:14
Dhani travels to a different nation of the world.
470
1079000
3000
Дхани ездит в разные страны мира.
18:17
He finds a local sporting team.
471
1082000
2000
Находит местную спортивную команду.
18:19
He trains with them for a week, and he plays a match with them.
472
1084000
3000
Неделю тренируется с ними, и играет с ними матч.
18:22
And his reason for this
473
1087000
2000
И смысл в этом для него
18:24
is not just that he wants to master Muay Thai boxing.
474
1089000
3000
не только в том чтобы овладеть Муай Тай.
18:27
It's because, for him,
475
1092000
2000
А в том, что для него
18:29
sport is the language
476
1094000
2000
спорт это язык,
18:31
that allows him to encounter
477
1096000
2000
позволяющий ему встретиться
18:33
the full width and wonder of the world.
478
1098000
3000
со всей шириной и всем чудом мира.
18:36
For some of us it might be music. For some of us it might be food.
479
1101000
2000
Для кого-то из нас это может быть музыка. Для кого-то еда.
18:38
For a lot of us it might be literature or writing.
480
1103000
3000
Для многих из нас это может быть литература или письмо.
18:41
But there are all these different techniques
481
1106000
2000
Но существует много различных методов,
18:43
that allow you to go out and look at the world
482
1108000
3000
позволяющих вам посмотреть на мир
18:46
and find your place within it.
483
1111000
2000
и найти в нём свое место.
18:48
The goal of my Talk here
484
1113000
2000
Цель моей речи здесь
18:50
is not to persuade the people in this room
485
1115000
2000
не в том, чтоб убедить людей в этой комнате
18:52
to embrace your xenophilia.
486
1117000
2000
стать ксенофилами.
18:54
My guess -- given that you're at a conference called TEDGlobal --
487
1119000
3000
Я думаю -- учитывая что вы находитесь на конференции под названием TEDGlobal--
18:57
is that most of you are xenophiles,
488
1122000
2000
что большинство из вас и есть ксенофилы,
18:59
whether or not you use that term.
489
1124000
3000
не важно, пользуетесь вы этим термином или нет.
19:02
My challenge instead is this.
490
1127000
2000
Мой же задача следующая.
19:04
It's not enough to make the personal decision
491
1129000
3000
Недостаточно принять личное решение,
19:07
that you want a wider world.
492
1132000
2000
что вы хотите более широкий мир.
19:09
We have to figure out how to rewire
493
1134000
2000
Мы должны придумать, как перестроить
19:11
the systems that we have.
494
1136000
2000
существующую систему.
19:13
We have to fix our media.
495
1138000
2000
Мы должны улучшить СМИ.
19:15
We have to fix the internet. We have to fix our education.
496
1140000
3000
Мы должны улучшить интернет. Мы должны улучшить наше образование.
19:18
We have to fix our immigration policy.
497
1143000
2000
Мы должны улучшить нашу иммиграционную политику.
19:20
We need to look at ways
498
1145000
2000
Нам необходимо искать способы
19:22
of creating serendipity,
499
1147000
2000
совершения неожиданных открытий,
19:24
of making translation pervasive,
500
1149000
2000
сделать переводы вездесущими,
19:26
and we need to find ways to embrace
501
1151000
2000
и нам нужно найти способы использования
19:28
and celebrate these bridge figures.
502
1153000
2000
этих связующих фигур и оценки их по достоинству.
19:30
And we need to figure out how to cultivate xenophiles.
503
1155000
2000
И мы должны придумать как взращивать ксенофилов.
19:32
That's what I'm trying to do. I need your help.
504
1157000
3000
Вот что я пытаюсь сделать. Мне нужна ваша помощь.
19:35
(Applause)
505
1160000
3000
(Аплодисменты)
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