TEDGlobal 2010
Ethan Zuckerman: Listening to global voices
Ethan Zuckeerman: Escuchando las voces globales
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Claro que internet conecta al mundo, pero la mayoría terminamos escuchando principalmente a gente como nosotros mismos. El blogger y tecnólogo Ethan Zucherman quiere ayudar a compartir historias a lo largo y ancho de todo el mundo. Habla acerca de estrategias inteligentes para abrir el mundo de Twitter y leer noticias en idiomas que ni siquiera conocen.
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
Soy estadounidense, que generalmente significa,
00:18
I ignore football unless it involves
1
3000
2000
que ignoro el fútbol al menos que involucre
00:20
guys my size or Bruno's size
2
5000
2000
a tipos de mi tamaño, o del tamaño de Bruno
00:22
running into each other at extremely high speeds.
3
7000
3000
corriendo uno contra otro a velocidades extremadamente altas.
00:25
That said, it's been really hard
4
10000
2000
Dicho esto, realmente ha sido muy difícil
00:27
to ignore football
5
12000
2000
ignorar al fútbol
00:29
for the last couple of weeks.
6
14000
2000
en el último par de semanas.
00:31
I go onto Twitter, there are all these strange words that I've never heard before:
7
16000
3000
Entro a Twitter, y veo todas esas palabras extrañas, que nunca antes escuché:
00:34
FIFA, vuvuzela,
8
19000
2000
FIFA, vuvuzela,
00:36
weird jokes about octopi.
9
21000
2000
chistes extraños sobre los pulpos.
00:38
But the one that's really been sort of stressing me out,
10
23000
2000
Pero lo que realmente me confundió,
00:40
that I haven't been able to figure out,
11
25000
2000
y no he podido entender,
00:42
is this phrase "Cala a boca, Galvao."
12
27000
2000
es esta frase "Cala a boca, Galvao."
00:44
If you've gone onto Twitter in the last couple of weeks,
13
29000
2000
Si en las últimas semanas pasaron por Twitter,
00:46
you've probably seen this.
14
31000
2000
probablemente han visto esto.
00:48
It's been a major trending topic.
15
33000
2000
Ha sido un tema de moda.
00:50
Being a monolingual American, I obviously don't know what the phrase means.
16
35000
3000
Obviamente que siendo monolingüe, no se lo que significa esta frase.
00:53
So I went onto Twitter,
17
38000
2000
Así que entré a Twitter,
00:55
and I asked some people if they could explain to me "Cala a boca, Galvao."
18
40000
3000
y le pregunté a algunas personas si podían explicarme "Cala a boca, Galvao."
00:58
And fortunately, my Brazilian friends
19
43000
2000
Y afortunadamente, mis amigos brasileños
01:00
were more than ready to help.
20
45000
2000
estaban muy predispuestos a ayudar.
01:02
They explained that the Galvao bird
21
47000
3000
Explicaron que el ave Galvao, es una extraña especie
01:05
is a rare and endangered parrot
22
50000
2000
de loro y en peligro de extinción,
01:07
that's in terrible, terrible danger.
23
52000
2000
un gran peligro.
01:09
In fact, I'll let them tell you a bit more about it.
24
54000
2000
De hecho, les dejaré que les cuenten más sobre esto.
01:11
Narrator: A word about Galvao, a very rare kind of bird
25
56000
3000
Narrador: una palabra sobre el Galvao, una especie de ave
01:14
native to Brazil.
26
59000
2000
muy extraña y originaria de Brasil.
01:16
Every year, more than 300,000 Galvao birds
27
61000
3000
Cada año, más de 300.000 loros Galvao
01:19
are killed during Carnival parades.
28
64000
2000
son muertos durante los desfiles de carnaval.
01:21
Ethan Zuckerman: Obviously, this is a tragic situation,
29
66000
2000
Ethan Zuckerman: Obviamente que esta es una situación trágica,
01:23
and it actually gets worse.
30
68000
2000
y en realidad está empeorando.
01:25
It turns out that, not only is the Galvao parrot
31
70000
2000
Resulta que el loro Galvao no sólo
01:27
very attractive, useful for headdresses,
32
72000
3000
es muy atractivo y útil para los peinados,
01:30
it evidently has certain hallucinogenic properties,
33
75000
3000
también tiene ciertas propiedades alucinógenas,
01:33
which means that there's a terrible problem
34
78000
2000
lo que significa que hay un gran
01:35
with Galvao abuse.
35
80000
2000
problema con el abuso del Galvan.
01:37
Some sick and twisted people have found themselves snorting Galvao.
36
82000
3000
Algunas personas enfermas y retorcidas, se encuentran a si mismas aspirando Galvan.
01:40
And it's terribly endangered.
37
85000
2000
Están en gran peligro de extinción.
01:42
The good news about this is that the global community --
38
87000
2000
La buena noticia, es que la comunidad global --
01:44
again, my Brazilian friends tell me --
39
89000
2000
me dijeron mis amigos brasileños --
01:46
is pitching in to help out.
40
91000
2000
está comenzando a ayudar.
01:48
It turns out that Lady Gaga
41
93000
2000
Resulta que Lady Gaga
01:50
has released a new single --
42
95000
2000
ha lanzado un nuevo single --
01:52
actually five or six new singles, as near as I can tell --
43
97000
3000
en realidad 5 o 6 singles nuevos, es todo lo que puedo decir --
01:55
titled "Cala a boca, Galvao."
44
100000
2000
llamado "Cala a boca, Galvao."
01:57
And my Brazilian friends tell me that
45
102000
2000
Y mis amigos brasileños me dijeron que
01:59
if I just tweet the phrase "Cala a boca, Galvao,"
46
104000
2000
si envías un tweet con la frase "Cala a boca, Galvao,"
02:01
10 cents will be given
47
106000
2000
se darán 10 centavos
02:03
to a global campaign
48
108000
2000
a una campaña global
02:05
to save this rare and beautiful bird.
49
110000
3000
para salvar a esta hermosa y rara especie de ave.
02:08
Now, most of you have figured out that this was a prank,
50
113000
2000
La mayoría de ustedes se han dado cuenta que se trataba de una broma,
02:10
and actually a very, very good one.
51
115000
2000
y de una muy, muy buena.
02:12
"Cala a boca, Galvao" actually means something very different.
52
117000
2000
"Cala a boca, Galvao" en realidad significa algo muy diferente.
02:14
In Portugese, it means "Shut your mouth, Galvao."
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119000
3000
En Portugués, significa "Cierra la boca, Galvao".
02:17
And it specifically refers to this guy, Galvao Bueno,
54
122000
3000
Y se refiere explícitamente a este hombre, Galvao Bueno,
02:20
who's the lead soccer commentator
55
125000
2000
quien es el principal relator de fútbol
02:22
for Rede Globo.
56
127000
2000
de la Red Globo.
02:24
And what I understand from my Brazilian friends
57
129000
2000
Y lo que entiendo de mis amigos brasileños
02:26
is that this guy is just a cliche machine.
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131000
3000
es que este hombre es una máquina de cliché.
02:29
He can ruin the most interesting match
59
134000
3000
Puede arruinar el partido más interesante
02:32
by just spouting cliche again and again and again.
60
137000
2000
soltando cliché una y otra véz.
02:34
So Brazilians went to that first match
61
139000
2000
Así que los brasileños fueron a su
02:36
against North Korea,
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141000
2000
primer partido contra Corea del Norte
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put up this banner, started a Twitter campaign
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143000
2000
levantaron esta pancarta, comenzaron una campaña en Twitter
02:40
and tried to convince the rest of us
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145000
2000
y nos trataron de convencer de enviar
02:42
to tweet the phrase: "Cala a boca, Galvao."
65
147000
2000
un tweet con la frase: "Cala a boca, Galvao."
02:44
And in fact, were so successful at this
66
149000
3000
Y de hecho, fueron tan exitosos
02:47
that it topped Twitter for two weeks.
67
152000
2000
que por dos semanas encabezó Twitter.
02:49
Now there's a couple --
68
154000
2000
Ahora, hay un par de lecciones
02:51
there's a couple of lessons that you can take from this.
69
156000
3000
que se pueden tomar de esto.
02:54
And the first lesson, which I think is a worthwhile one,
70
159000
3000
Y la primera lección, la cual considero valiosa,
02:57
is that you cannot go wrong
71
162000
2000
es que no te puede ir mal
02:59
asking people to be active online,
72
164000
2000
pidiendo a la gente que sea activa online,
03:01
so long as activism just means retweeting a phrase.
73
166000
3000
siempre y cuando el activismo sólo sea retweeting una frase.
03:04
So as long as activism is that simple,
74
169000
2000
Mientras el activismo sea así de simple,
03:06
it's pretty easy to get away with.
75
171000
2000
es muy fácil involucrarse.
03:08
The other thing you can take from this, by the way,
76
173000
2000
La otra lección que se puede tomar,
03:10
is that there are a lot of Brazilians on Twitter.
77
175000
3000
es que en Twitter hay muchos brasileños.
03:13
There's more than five million of them.
78
178000
2000
Hay más de 5 millones.
03:15
As far as national representation,
79
180000
2000
En cuanto a representación nacional,
03:17
11 percent of Brazilian internet users are on Twitter.
80
182000
3000
el 11% de los usuarios brasileños de internet están en Twitter.
03:20
That's a much higher number than in the U.S. or U.K.
81
185000
3000
Es una cifra mucho más alta que en EEUU o el Reino Unido
03:23
Next to Japan,
82
188000
2000
Junto a Japón, en población
03:25
it's the second most represented by population.
83
190000
3000
es el segundo más representado.
03:28
Now if you're using Twitter or other social networks,
84
193000
2000
Si estas usando Twitter u otras redes sociales,
03:30
and you didn't realize
85
195000
2000
y no te diste cuenta
03:32
this was a space with a lot of Brazilians in it,
86
197000
2000
que había muchos brasileños,
03:34
you're like most of us.
87
199000
2000
eres como la mayoría de nosotros.
03:36
Because what happens on a social network
88
201000
2000
Porque lo que sucede en una red social
03:38
is you interact with the people
89
203000
2000
es que interactúas con gente
03:40
that you have chosen to interact with.
90
205000
2000
que tú has elegido para relacionarte.
03:42
And if you are like me, a big, geeky, white, American guy,
91
207000
3000
Y si eres como yo, un estadounidense grande, geeky y blanco,
03:45
you tend to interact with a lot of other geeky, white, American guys.
92
210000
3000
tiendes a relacionarte con muchos otros estadounidenses geekys y blancos.
03:48
And you don't necessarily have the sense
93
213000
2000
Y seguramente no tendrás idea de que
03:50
that Twitter is in fact a very heavily Brazilian space.
94
215000
2000
Twitter es un espacio lleno de brasileños.
03:52
It's also extremely surprising to many Americans,
95
217000
3000
También es extremadamente sorprendente para muchos estadounidenses,
03:55
a heavily African-American space.
96
220000
3000
que es un espacio muy afro-americano.
03:58
Twitter recently did some research.
97
223000
2000
Recientemente Twitter hizo una investigación.
04:00
They looked at their local population.
98
225000
2000
Observaron su población local.
04:02
They believe that 24 percent
99
227000
2000
Creen que el 24% de los usuarios de Twitter
04:04
of American Twitter users are African-American.
100
229000
2000
estadounidenses, son afro-americanos.
04:06
That's about twice as high as African-Americans
101
231000
2000
Eso es aproximadamente el doble de representación
04:08
are represented in the population.
102
233000
2000
que los afro-americanos tienen en la población.
04:10
And again, that was very shocking to many Twitter users,
103
235000
2000
Y de nuevo, eso fue impactante para muchos usuarios de Twitter,
04:12
but it shouldn't be.
104
237000
2000
pero no debería serlo.
04:14
And the reason it shouldn't be is that on any day
105
239000
2000
Y la razón por la que no debería serlo es que
04:16
you can go into Trending Topics.
106
241000
2000
cualquier día puedes entrar a un tema de moda
04:18
And you tend to find topics
107
243000
2000
y tiendes a encontrar temas
04:20
that are almost entirely African-American conversations.
108
245000
3000
que son casi en su totalidad conversaciones afro-americana.
04:24
This was a visualization done by Fernando Viegas
109
249000
2000
Esta es una visualización realizada por
04:26
and Martin Wattenberg,
110
251000
2000
Fernando Viegas y Martín Wattenberg,
04:28
two amazing visualization designers,
111
253000
2000
dos extraordinarios diseñadores de infográficos,
04:30
who looked at
112
255000
2000
quienes observaron
04:32
a weekend's worth of Twitter traffic
113
257000
2000
el tráfico de un fin de semana de Twitter
04:34
and essentially found that a lot of these trending topics
114
259000
2000
y fundamentalmente encontraron que muchos de estos temas de moda
04:36
were basically segregated conversations --
115
261000
3000
eran básicamente conversaciones de segregados --
04:39
and in ways that you wouldn't expect.
116
264000
2000
y de una forma que no se lo esperarían.
04:41
It turns out that oil spill is a mostly white conversation,
117
266000
3000
Resulta que el derrame de petróleo es, en su mayoría, una conversación de blancos,
04:44
that cookout
118
269000
2000
que cookout (picnic playero)
04:46
is a mostly black conversation.
119
271000
2000
es en su mayoría una conversación de negros.
04:48
And what's crazy about this is that
120
273000
2000
Y lo disparatado de esto es que
04:50
if you wanted to mix up who you were seeing on Twitter,
121
275000
3000
si te querías involucrar con quienes veías en Twitter,
04:53
it's literally a quick click away.
122
278000
3000
lo hacías en el acto, literalmente con un clic.
04:56
You click on that cookout tag, there an entirely different conversation
123
281000
2000
Si entras a la etiqueta cookout, ves una conversación totalmente diferente
04:58
with different people participating in it.
124
283000
3000
con diferentes personas participando.
05:01
But generally speaking, most of us don't.
125
286000
2000
Pero en general hablando de un forma que muchos de nosotros no lo haría.
05:03
We end up within these filter bubbles, as my friend Eli Pariser calls them,
126
288000
3000
Terminamos dentro de estas burbujas de filtros, como les llama mi amiga Eli Pariser,
05:06
where we see the people we already know
127
291000
2000
donde vemos la gente que ya conocemos
05:08
and the people who are similar to the people we already know.
128
293000
3000
y las personas que son similares a la gente que ya conocemos.
05:11
And we tend not to see that wider picture.
129
296000
3000
Y no tendemos a ver la imagen en su totalidad.
05:14
Now for me, I'm surprised by this,
130
299000
3000
En lo personal, esto me sorprende,
05:17
because this wasn't how the internet was supposed to be.
131
302000
3000
porque esto no fue, como se supuso que Internet sea.
05:20
If you go back into the early days of the internet,
132
305000
2000
Si retrocedes a los primeros tiempos de internet,
05:22
when cyber-utopians like Nick Negroponte
133
307000
3000
cuando los utópicos cibernéticos como Nick Negroponte
05:25
were writing big books like "Being Digital,"
134
310000
2000
escribían grandes libros como "Ser Digital,"
05:27
the prediction was that the internet
135
312000
2000
la predicción era que internet iba a ser
05:29
was going to be an incredibly powerful force
136
314000
2000
una fuerza increiblemente poderosa
05:31
to smooth out cultural differences,
137
316000
3000
para resolver las diferencias culturales,
05:34
to put us all on a common field of one fashion or another.
138
319000
3000
para llevarnos a todos, de una u otra manera, a un espacio común.
05:37
Negroponte started his book with a story
139
322000
3000
Negroponte comenzó su libro con una historia
05:40
about how hard it is to build connections
140
325000
2000
sobre lo difícil que es construir conexiones
05:42
in the world of atoms.
141
327000
2000
en el mundo de los átomos.
05:44
He's at a technology conference in Florida.
142
329000
2000
Está en una conferencia de tecnología en Florida.
05:46
And he's looking at something really, truly absurd,
143
331000
3000
Y está viendo algo verdaderamente absurdo,
05:49
which is bottles of Evian water on the table.
144
334000
3000
botellas de agua Evian sobre la mesa.
05:52
And Negroponte says this is crazy.
145
337000
2000
Y Negroponte dice que esto es una locura.
05:54
This is the old economy.
146
339000
2000
Esta es la vieja economía.
05:56
It's the economy of moving these
147
341000
2000
Es la economía de trasladar a estos átomos
05:58
heavy, slow atoms over long distances that's very difficult to do.
148
343000
3000
pesados y lentos por distancias largas, muy difícil de hacer.
06:01
We're heading to the future of bits,
149
346000
2000
Nos dirigimos hacia el futuro de los bits,
06:03
where everything is speedy, it's weightless.
150
348000
2000
donde todo es rápido e ingrávido.
06:05
It can be anywhere in the world at any time.
151
350000
2000
Puede estar en cualquier parte del mundo, en cualquier momento.
06:07
And it's going to change the world as we know it.
152
352000
3000
Y va a cambiar el mundo tal como lo conocemos.
06:10
Now, Negroponte has been right about a lot of things.
153
355000
2000
Negroponte ha tenido razón en muchas cosas.
06:12
He's totally wrong about this one.
154
357000
2000
Acerca de ésta, se equivoca totalmente.
06:14
It turns out that in many cases
155
359000
2000
Resulta que en muchos casos
06:16
atoms are much more mobile than bits.
156
361000
3000
los átomos son mucho más móviles que los bits.
06:19
If I walk into a store in the United States,
157
364000
2000
Si entro en una tienda en los EEUU,
06:21
it's very, very easy for me to buy water
158
366000
3000
es muy, muy fácil para mí comprar agua
06:24
that's bottled in Fiji,
159
369000
2000
que es embotellada en Fiyi,
06:26
shipped at great expense to the United States.
160
371000
2000
y enviada, a un alto costo, a los EEUU.
06:28
It's actually surprisingly hard
161
373000
3000
Pero me es sumamente difícil
06:31
for me to see a Fijian feature film.
162
376000
2000
ver una película de Fiyi.
06:33
It's really difficult for me to listen to Fijian music.
163
378000
3000
Me es realmente difícil escuchar música de Fiyi.
06:36
It's extremely difficult for me to get Fijian news,
164
381000
3000
Es extremadamente difícil para mí para obtener noticias de Fiyi,
06:39
which is strange, because actually there's an enormous amount going on in Fiji.
165
384000
3000
lo cual es extraño, porque en realidad hay una gran cantidad de cosas pasando ahí.
06:42
There's a coup government. There's a military government.
166
387000
2000
Hubo un golpe de Estado. Hay un gobierno militar.
06:44
There's crackdowns on the press.
167
389000
2000
Hay ofensivas contra la prensa.
06:46
It's actually a place that we probably should
168
391000
2000
En realidad es un lugar al que probablemente deberíamos
06:48
be paying attention to at the moment.
169
393000
2000
estar prestando atención en este momento.
06:50
Here's what I think is going on.
170
395000
2000
Esto es lo que creo que está pasando.
06:52
I think that we tend to look a lot
171
397000
2000
Creo que tendemos a mirar
06:54
at the infrastructure
172
399000
2000
la infraestructura
06:56
of globalization.
173
401000
2000
de la globalización.
06:58
We look at the framework that makes it possible
174
403000
2000
Nos fijamos en el marco que hace posible
07:00
to live in this connected world.
175
405000
2000
vivir en un mundo conectado.
07:02
And that's a framework that includes things like airline routes.
176
407000
3000
Y es un marco que incluye cosas como las rutas aéreas.
07:05
It includes things like the Internet cables.
177
410000
2000
Cosas como el cable de internet.
07:07
We look at a map like this one,
178
412000
2000
Vemos un mapa como éste,
07:09
and it looks like the entire world is flat
179
414000
3000
y pareciera que todo el mundo es plano
07:12
because everything is a hop or two away.
180
417000
2000
porque todo está a un paso o dos de distancia.
07:14
You can get on a flight in London,
181
419000
2000
Puedes tomar un vuelo en Londres,
07:16
you can end up in Bangalore later today.
182
421000
2000
y al final del día llegar a Bangalore.
07:18
Two hops, you're in Suva, the capitol of Fiji.
183
423000
2000
Dos pasos, estás en Suva, la capital de Fiyi.
07:20
It's all right there.
184
425000
2000
Está bien allí.
07:22
When you start looking at what actually
185
427000
2000
Cuando se empieza a observar lo que realmente
07:24
flows on top of these networks,
186
429000
2000
fluye por encima de estas redes,
07:26
you get a very different picture.
187
431000
2000
se obtiene una imagen muy diferente.
07:28
You start looking at how
188
433000
2000
Empiezas a ver cómo
07:30
the global plane flights move,
189
435000
2000
se mueven los vuelos a nivel global,
07:32
and you suddenly discover that the world isn't even close to flat.
190
437000
2000
y de repente descubrimos que el mundo no está ni siquiera cerca de ser plano.
07:34
It's extremely lumpy.
191
439000
2000
Es extremadamente desigual.
07:36
There are parts of the world that are very, very well connected.
192
441000
2000
Hay partes del mundo muy bien conectadas.
07:38
There's basically a giant pathway in the sky
193
443000
2000
Básicamente hay una gran pista en el cielo
07:40
between London and New York.
194
445000
2000
entre Londres y Nueva York.
07:42
but look at this map, and you can watch this
195
447000
2000
pero miren este mapa,
07:44
for, you know, two or three minutes.
196
449000
2000
y podrán observar esto por 2 o 3 minutos.
07:46
You won't see very many planes
197
451000
2000
No verán muchos vuelos
07:48
go from South America to Africa.
198
453000
2000
desde Sudamérica a África.
07:50
And you'll discover that there are parts of the globe
199
455000
2000
Y descubrirán que hay partes del mundo
07:52
that are systematically cut off.
200
457000
2000
que están sistemáticamente aisladas.
07:54
When we stop looking at the infrastructure that makes connection possible,
201
459000
3000
Cuando dejamos de mirar a la infraestructura que hace posible la conexión,
07:57
and we look at what actually happens,
202
462000
3000
y nos fijamos en lo que realmente sucede,
08:00
we start realizing that the world doesn't work quite the same way
203
465000
2000
empezamos a darnos cuenta que el mundo no funciona
08:02
that we think it does.
204
467000
2000
de la forma que nosotros creemos.
08:04
So here's the problem that I've been interested in
205
469000
2000
Así que éste es el problema en que he estado interesado
08:06
in the last decade or so.
206
471000
3000
alrededor de la última década.
08:09
The world is, in fact, getting more global.
207
474000
2000
De hecho, el mundo es cada vez más global.
08:11
It's getting more connected.
208
476000
2000
Está cada vez más conectado.
08:13
More of problems are global in scale.
209
478000
2000
Hay más problemas de alcance global.
08:15
More of our economics is global in scale.
210
480000
2000
La economía es más global.
08:17
And our media is less global by the day.
211
482000
3000
Y nuestros medios de comunicación son menos globales.
08:20
If you watched a television broadcast in the United States in the 1970s,
212
485000
3000
Si vieron una transmisión televisiva en los Estados Unidos en la década de 1970,
08:23
35 to 40 percent of it would have been international news
213
488000
3000
se podía encontrar de un 35% a 40% de noticias internacionales
08:26
on a nightly new broadcast.
214
491000
2000
en cada nueva transmisión nocturna.
08:28
That's down to about 12 to 15 percent.
215
493000
3000
Eso se redujo a un 12% o 15%.
08:31
And this tends to give us a very distorted view of the world.
216
496000
3000
Y esto tiende a darnos una visión muy distorsionada del mundo.
08:34
Here's a slide that Alisa Miller showed at a previous TED Talk.
217
499000
3000
Esta es una diapositiva que Alisa Miller mostró en una conversación previa de TED.
08:37
Alisa's the president of Public Radio International.
218
502000
3000
Alisa es la presidente de Public Radio International.
08:40
And she made a cartogram, which is basically a distorted map
219
505000
3000
Y ella hizo un cartograma, que es esencialmente un mapa distorsionado
08:43
based on what American
220
508000
2000
basado en lo que las noticias
08:45
television news casts
221
510000
2000
de televisión estadounidense transmiten
08:47
looked at for a month.
222
512000
2000
la observación fue durante un mes.
08:49
And you see that when you distort a map based on attention,
223
514000
3000
Y se observa que cuando se distorsiona un mapa basado en la atención,
08:52
the world within American television news
224
517000
2000
el mundo en las noticias de televisión estadounidense
08:54
is basically reduced to
225
519000
2000
se reducen básicamente a
08:56
this giant bloated U.S.
226
521000
2000
este gigante e inflado EEUU
08:58
and a couple of other countries which we've invaded.
227
523000
2000
y un par de otros países que hemos invadido.
09:00
And that's basically what our media is about.
228
525000
3000
Y básicamente de eso se tratan nuestros medios.
09:03
And before you conclude that this is just a function of American TV news --
229
528000
3000
Y antes que concluyan que esto sólo pasa en las noticias televisivas de EEUU --
09:06
which is dreadful, and I agree that it's dreadful --
230
531000
3000
lo cual es terrible, y estoy de acuerdo con esto --
09:09
I've been mapping elite media like the New York Times,
231
534000
2000
Estuve mapeando los medios de elites como el New York Times,
09:11
and I get the same thing.
232
536000
2000
y obtuve los mismos resultados.
09:13
When you look at the New York Times, you look at other elite media,
233
538000
2000
Cuando nos fijamos en el New York Times, vemos otros medios de elite,
09:15
what you largely get are pictures of very wealthy nations
234
540000
3000
lo que se obtiene en gran medida, son imágenes de naciones muy ricas
09:18
and the nations we've invaded.
235
543000
2000
y de naciones que hemos invadido.
09:20
It turns out that new media
236
545000
2000
Resulta que los nuevos medios
09:22
isn't necessarily helping us all that much.
237
547000
2000
no necesariamente nos están ayudando mucho.
09:24
Here's a map made by Mark Graham
238
549000
2000
Este es un mapa hecho por Mark Graham
09:26
who's down the street at the Oxford Internet Institute.
239
551000
2000
quien trabaja en el Oxford Internet Institute.
09:28
A this is a map of articles in Wikipedia
240
553000
2000
Es un mapa de artículos de Wikipedia
09:30
that have been geo-coded.
241
555000
2000
codificados geográficamente.
09:32
And you'll notice that there's a very heavy bias
242
557000
2000
Y se darán cuenta que hay un sesgo muy fuerte
09:34
towards North America and Western Europe.
243
559000
3000
hacia Norteamérica y Europa Occidental.
09:37
Even within Wikipedias,
244
562000
2000
Incluso dentro de Enciclopedias
09:39
where we're creating their own content online,
245
564000
2000
donde estamos creando su propio contenido en línea,
09:41
there's a heavy bias towards the place where
246
566000
2000
hay un fuerte sesgo hacia el lugar donde
09:43
a lot of the Wikipedia authors are based,
247
568000
2000
viven muchos de los autores de Wikipedia,
09:45
rather than to the rest of the world.
248
570000
2000
y no del resto del mundo.
09:47
In the U.K., you can get up,
249
572000
2000
En el Reino Unido podemos levantar.
09:49
you can pick up your computer when you get out of this session,
250
574000
2000
Puedes tomar tu computadora cuando sales de esta sesión.
09:51
you could read a newspaper from India or from Australia,
251
576000
2000
Puedes leer un periódico de la India o de Australia,
09:53
from Canada, God forbid from the U.S.
252
578000
3000
de Canadá, Dios no lo quiera de los EE.UU.
09:56
You probably won't.
253
581000
2000
Probablemente no podrás.
09:58
If you look at online media consumption --
254
583000
2000
Si nos fijamos en el consumo de medios online --
10:00
in this case, in the top 10 users of the internet --
255
585000
3000
en este caso, entre los 10 primeros usuarios de Internet --
10:03
more than 95 percent of the news readership
256
588000
2000
más del 95 por ciento de los lectores de noticias
10:05
is on domestic news sites.
257
590000
2000
se encuentra en sitios de noticias nacionales.
10:07
It's one of these rare cases where the U.S. is actually slightly better than [the U.K.],
258
592000
3000
Es uno de esos raros casos en los que EE.UU. es en realidad un poco mejor que Canadá
10:10
because we actually like reading your media,
259
595000
2000
porque de hecho nos gusta leer sus medios de comunicación,
10:12
rather than vice versa.
260
597000
2000
y no al revés.
10:14
So all of this starts leading me
261
599000
2000
Así que todo esto me llevó a pensar
10:16
to think that we're in a state that I refer to
262
601000
2000
que estamos en un estado al que me refiero
10:18
as imaginary cosmopolitanism.
263
603000
2000
como cosmopolitismo imaginario.
10:20
We look at the internet.
264
605000
2000
Miramos internet.
10:22
We think we're getting this wide view of the globe.
265
607000
3000
Creemos que tenemos esta amplia visión del mundo.
10:25
We occasionally stumble onto a page in Chinese,
266
610000
2000
De vez en cuando nos encontramos con una página en Chino,
10:27
and we decide that we do in fact have the greatest technology ever built
267
612000
3000
y decidimos que de hecho tenemos la mayor tecnología jamás construida
10:30
to connect us to the rest of the world.
268
615000
2000
para conectarnos con el resto del mundo.
10:32
And we forget that most of the time
269
617000
2000
Y nos olvidamos que la mayor parte del tiempo
10:34
we're checking Boston Red Sox scores.
270
619000
3000
estamos revisando los resultados de los Boston Red Sox.
10:37
So this is a real problem --
271
622000
2000
Así que este es un problema real --
10:39
not just because the Red Sox are having a bad year --
272
624000
3000
no sólo porque los Red Sox están teniendo un año malo --
10:42
but it's a real problem because,
273
627000
2000
sino que es un problema real porque,
10:44
as we're discussing here at TED,
274
629000
2000
tal como estuvimos discutiendo aquí en TED,
10:46
the real problems in the world
275
631000
2000
los problemas reales del mundo
10:48
the interesting problems to solve
276
633000
2000
los problemas interesantes para resolver
10:50
are global in scale and scope,
277
635000
2000
son globales en escala y alcance,
10:52
they require global conversations
278
637000
2000
requieren de conversaciones globales
10:54
to get to global solutions.
279
639000
2000
para llegar a soluciones globales.
10:56
This is a problem we have to solve.
280
641000
2000
Este es un problema que tenemos que resolver.
10:58
So here's the good news.
281
643000
2000
Por eso, éstas son las buenas noticias.
11:00
For six years, I've been hanging out with these guys.
282
645000
2000
Durante seis años, he estado en contacto con estos chicos.
11:02
This is a group called Global Voices.
283
647000
2000
Este es un grupo llamado Voces Globales.
11:04
This is a team of bloggers from around the world.
284
649000
2000
Este es un equipo de bloggers de todo el mundo.
11:06
Our mission was to fix the world's media.
285
651000
3000
Nuestra misión era arreglar los medios de comunicación del mundo.
11:09
We started in 2004.
286
654000
2000
Comenzamos en el 2004.
11:11
You might have noticed, we haven't done all that well so far.
287
656000
2000
Pueden haber notado, que hasta ahora, no hemos hecho todo bien.
11:13
Nor do I think we are by ourselves,
288
658000
2000
Tampoco creo que por nosotros mismos,
11:15
actually going to solve the problem.
289
660000
2000
vamos a resolver el problema.
11:17
But the more that I think about it, the more that I think
290
662000
2000
Pero cuanto más pienso en ello, más creo
11:19
that a few things that we have learned along the way
291
664000
3000
que algunas cosas que hemos aprendido en el camino
11:22
are interesting lessons for how we would rewire
292
667000
3000
son lecciones interesantes sobre cómo nos reconectaríamos
11:25
if we we wanted to use the web to have a wider world.
293
670000
3000
si queremos utilizar la web para tener un mundo más amplio.
11:28
The first thing you have to consider
294
673000
2000
Lo primero que tienen que considerar
11:30
is that there are parts of the world
295
675000
2000
es que hay partes del mundo
11:32
that are dark spots in terms of attention.
296
677000
2000
que son sitios oscuros en términos de atención.
11:34
In this case -- the map of the world at night by NASA --
297
679000
3000
En este caso, el mapa de la Nasa "the world at night" --
11:37
they're dark literally because of lack of electricity.
298
682000
3000
su oscuridad es literalmente por la falta de electricidad.
11:40
And I used to think that a dark spot on this map
299
685000
2000
Y solía pensar que un punto negro en este mapa,
11:42
basically meant you're not going to get media from there
300
687000
2000
básicamente significa que no vas a tener comunicación desde ahí,
11:44
because there are more basic needs.
301
689000
2000
porque hay necesidades más básicas.
11:46
What I'm starting to realize is that
302
691000
2000
Lo que estoy comenzando a entender es que
11:48
you can get media, it's just an enormous amount of work,
303
693000
3000
se puede obtener comunicación, es sólo una enorme cantidad de trabajo
11:51
and you need an enormous amount of encouragement.
304
696000
2000
y se necesita una enorme cantidad de estímulo.
11:53
One of those dark spots is Madagascar,
305
698000
2000
Uno de esos puntos oscuros es Madagascar,
11:55
a country which is generally better known for the Dreamworks film
306
700000
3000
un país que es mejor conocido por los films de Dreamworks
11:58
than it is actually known for
307
703000
2000
que por la gente maravillosa
12:00
the lovely people who live there.
308
705000
2000
que vive ahí.
12:02
And so the people who founded
309
707000
2000
Y entonces la gente que fundó
12:04
Foko Club in Madagascar
310
709000
2000
el club Foko en Madagascar
12:06
weren't actually concerned with trying to change the image of their country.
311
711000
3000
no estaban realmente preocupados en tratar de cambiar la imagen de su país.
12:09
They were doing something much simpler.
312
714000
2000
Estaban haciendo algo mucho más simple.
12:11
It was a club to learn English
313
716000
2000
Era un club para aprender inglés,
12:13
and to learn computers and the internet.
314
718000
2000
computación e internet.
12:15
but what happened was that Madagascar
315
720000
3000
Pero pasó que Madagascar
12:18
went through a violent coup.
316
723000
2000
sufrió un violento golpe de Estado.
12:20
Most independent media was shut down.
317
725000
2000
La mayoría de medios de comunicación independientes fueron cerrados.
12:22
And the high school students
318
727000
2000
Y los estudiantes de la escuela media
12:24
who were learning to blog through Foko Club
319
729000
2000
que estaban aprendiendo en el club Foko a postear en blogs
12:26
suddenly found themselves talking to an international audience
320
731000
2000
se encontraron de repente hablando con una audiencia internacional
12:28
about the demonstrations, the violence,
321
733000
2000
sobre las manifestaciones, la violencia,
12:30
everything that was going on within this country.
322
735000
3000
todo lo que estaba sucediendo en el país.
12:33
So a very, very small program
323
738000
2000
Entonces un programa muy pequeño
12:35
designed to get people in front of computers,
324
740000
3000
diseñado para atraer gente a las computadoras,
12:38
publishing their own thoughts, publishing independent media,
325
743000
3000
publicando sus propios pensamientos, noticias independientes,
12:41
ended up having a huge impact
326
746000
2000
terminaron teniendo un enorme impacto
12:43
on what we know about this country.
327
748000
2000
en lo que sabemos de este país.
12:45
Now the trick with this is that I'm guessing
328
750000
2000
Supongo que el truco con esto
12:47
most people here don't speak Malagasy.
329
752000
3000
es que muchos de los presentes no hablan malgache.
12:50
I'm also guessing that most of you don't even speak Chinese --
330
755000
2000
También supongo que muchos de ustedes ni siquiera hablan chino --
12:52
which is sort of sad if you think about it,
331
757000
2000
lo cual si lo piensan es un poco triste,
12:54
as it's now the most represented language on the internet.
332
759000
2000
ya que actualmente es la lengua más representada en Internet.
12:56
Fortunately people are trying to figure out how to fix this.
333
761000
3000
Afortunadamente hay gente tratando de pensar cómo solucionar este problema.
12:59
If you're using Google Chrome and you go to a Chinese language site,
334
764000
3000
Si usan Chrome de Google y van a un sitio de lengua china,
13:02
you notice this really cute box at the top,
335
767000
3000
observan este cuadro muy lindo en la parte superior,
13:05
which automatically detects that the page is in Chinese
336
770000
3000
que automáticamente detecta que la página está en chino
13:08
and very quickly at a mouse click
337
773000
2000
y muy rápidamente, con un clic
13:10
will give you a translation of the page.
338
775000
2000
le dará una traducción de la página.
13:12
Unfortunately, it's a machine translation of the page.
339
777000
3000
Desafortunadamente, es una traducción automática de la página.
13:15
And while Google is very, very good with some languages,
340
780000
2000
Y si bien Google es muy bueno con algunas lenguas,
13:17
it's actually pretty dreadful with Chinese.
341
782000
2000
con el chino es en realidad bastante malo.
13:19
And the results can be pretty funny.
342
784000
2000
Y los resultados pueden ser bastante cómicos.
13:21
What you really want -- what I really want,
343
786000
3000
Lo que realmente ustedes quieren, lo que yo quiero,
13:24
is eventually the ability to push a button
344
789000
2000
es tener la posibilidad de presionar un botón
13:26
and have this queued
345
791000
2000
y tener esto pendiente
13:28
so a human being can translate this.
346
793000
2000
para que una persona pueda traducirlo.
13:30
And if you think this is absurd, it's not.
347
795000
2000
Y si piensan que esto es absurdo, no lo es.
13:32
There's a group right now in China called Yeeyan.
348
797000
3000
Actualmente hay un grupo en China llamado Yeeyan.
13:35
And Yeeyan is a group
349
800000
2000
Yeeyan es un grupo
13:37
of 150,000 volunteers
350
802000
2000
de 150.000 voluntarios
13:39
who get online every day.
351
804000
2000
quienes se conectan cada día.
13:41
They look for the most interesting content in the English language.
352
806000
3000
Buscan el contenido más interesante en idioma Inglés.
13:44
They translate roughly 100 articles a day
353
809000
3000
Traducen alrededor de 100 artículos al día
13:47
from major newspapers, major websites.
354
812000
2000
de los principales periódicos y sitios web.
13:49
They put it online for free.
355
814000
2000
Lo suben online con acceso libre.
13:51
It's the project of a guy named Zhang Lei,
356
816000
2000
Es el projecto de un joven llamado Zhang Lei,
13:53
who was living in the United States during the Lhasa riots
357
818000
3000
quien estuvo viviendo en EEUU durante los disturbios de Lhasa
13:56
and who couldn't believe how biased
358
821000
2000
y quien no podía creer la cobertura sesgada
13:58
American media coverage was.
359
823000
2000
que daban los medios de comunicación estadounidenses.
14:00
And he said, "If there's one thing I can do, I can start translating,
360
825000
3000
Y dijo: "Si hay una cosa que puedo hacer, puedo empezar a traducir,
14:03
so that people between these countries
361
828000
2000
para que la gente entre estos países
14:05
start understanding each other a little bit better."
362
830000
2000
empiecen a entenderse un poco mejor unos a otros."
14:07
And my question to you is:
363
832000
2000
Y yo les pregunto:
14:09
if Yeeyan can line up 150,000 people
364
834000
2000
Si Yeeyan puede alinear 150.000 personas
14:11
to translate the English internet into Chinese,
365
836000
2000
para traducir al chino, los sitios web en inglés,
14:13
where's the English language Yeeyan?
366
838000
3000
¿Donde está el Yeeyan del idioma inglés?
14:16
Who's going after Chinese,
367
841000
2000
¿Quién está siguiendo al chino,
14:18
which now has 400 million internet users out there?
368
843000
3000
que ahora tiene 400 millones de usuarios de internet?
14:21
My guess is at least one of them has something interesting to say.
369
846000
3000
Me imagino que al menos uno de ellos tiene algo interesante para decir.
14:24
So even if we can find a way to translate from Chinese,
370
849000
3000
Así que aun cuando encontremos la forma de traducir del chino,♫
14:27
there's no guarantee that we're going to find it.
371
852000
2000
no hay garantía de que lo encontremos.
14:29
When we look for information online,
372
854000
2000
Cuando buscamos información online,
14:31
we basically have two strategies.
373
856000
3000
básicamente tenemos dos estrategias.
14:34
We use a lot of search.
374
859000
2000
Hacemos mucha búsqueda.
14:36
And search is terrific if you know what you're looking for.
375
861000
3000
Y la búsqueda es genial si sabes lo que estás buscando.
14:39
But if what you're looking for is serendipity,
376
864000
2000
Pero si estás buscando descubrir algo por casualidad,
14:41
if you want to stumble onto something
377
866000
2000
si quieres llegar a algo
14:43
that you didn't know you needed,
378
868000
2000
que no sabias que necesitabas,
14:45
our main philosophy is to look to our social networks,
379
870000
2000
nuestra filosofía es buscar en las redes sociales,
14:47
to look for our friends.
380
872000
2000
buscar en nuestros amigos.
14:49
What are they looking at? Maybe we should be looking at it.
381
874000
3000
¿Qué están mirando ellos? Tal vez deberíamos mirar lo mismo.
14:52
The problem with this is that essentially
382
877000
2000
El problema con esto es que luego de un tiempo
14:54
what you end up getting after a while is the wisdom of the flock.
383
879000
2000
terminas teniendo la sabiduría de la manada.
14:56
You end up flocking with a lot of people
384
881000
2000
Terminas en una manada de gente
14:58
who are probably similar to you,
385
883000
2000
quienes probablemente son similares que tu,
15:00
who have similar interests.
386
885000
2000
con intereses similares.
15:02
And it's very, very hard to get information
387
887000
2000
Y es muy difícil obtener información
15:04
from the other flocks, from the other parts of the world
388
889000
3000
de otras manadas, de otras partes del mundo
15:07
where people getting together and talking about their own interests.
389
892000
3000
donde la gente se reúne y habla de sus propios intereses.
15:10
To do this, at a certain point,
390
895000
2000
Para hacer esto, en cierto momento, necesitas alguien
15:12
you need someone to bump you out of your flock and into another flock.
391
897000
3000
que te saque de tu manada y te lleve a otra manada.
15:15
You need a guide.
392
900000
2000
Necesitas un guía.
15:17
So this is Amira Al Hussaini. She is the Middle East editor for Global Voices.
393
902000
3000
Esto es Amira Al Hussaini. Ella es la editora de Voces Globales en Medio Oriente.
15:20
She has one of the hardest jobs in the world.
394
905000
2000
Tiene uno de los trabajos más difíciles del mundo.
15:22
Not only does she have to keep our Israeli and Palestinian contributors
395
907000
2000
No sólo tiene que mantener a nuestros colaboradores Israelíes y Palestinos
15:24
from killing each other,
396
909000
2000
de matarse unos a otros,
15:26
she has to figure out
397
911000
2000
sino que tiene que averiguar
15:28
what is going to interest you
398
913000
2000
lo que va a interesarles
15:30
about the Middle East.
399
915000
2000
sobre Medio Oriente.
15:32
And in that sense of trying to get you
400
917000
2000
Y en ese camino de tratar de
15:34
out of your normal orbit,
401
919000
2000
sacarlos de su órbita normal,
15:36
and to try to get you to pay attention
402
921000
2000
e intentar que presten atención
15:38
to a story about someone who's
403
923000
2000
a la historia de alguien que
15:40
given up smoking for the month of Ramadan,
404
925000
2000
deja de fumar durante el mes del Ramadán,
15:42
she has to know something about a global audience.
405
927000
3000
ella necesita saber algo sobre la audiencia global.
15:45
She has to know something about what stories are available.
406
930000
2000
Tiene que saber algo sobre qué historias están disponibles.
15:47
Basically, she's a deejay.
407
932000
2000
Básicamente ella es un deejay.
15:49
She's a skilled human curator
408
934000
2000
Ella es una curadora humana calificada
15:51
who knows what material is available to her,
409
936000
2000
quién sabe qué material está disponible para ella,
15:53
who's able to listen to the audience,
410
938000
2000
que sabe escuchar a la audiencia,
15:55
and who's able to make a selection
411
940000
2000
y que es capaz de hacer una selección
15:57
and push people forward in one fashion or another.
412
942000
2000
y hacer avanzar a la gente de una u otra manera.
15:59
I don't think this is necessarily an algorithmic process.
413
944000
3000
No creo que esto sea necesariamente un proceso matemático.
16:02
I think what's great about the internet
414
947000
2000
Creo que lo fantástico de Internet
16:04
is that it actually makes it much easier
415
949000
2000
es que en realidad les facilita a los
16:06
for deejays to reach a wider audience.
416
951000
2000
deejays alcanzar una audiencia más amplia.
16:08
I know Amira.
417
953000
2000
Conozco a Amira.
16:10
I can ask her what to read.
418
955000
2000
Puedo preguntarle qué leer.
16:12
But with the internet, she's in a position where she can
419
957000
2000
Pero con Internet, ella está en una posición donde puede
16:14
tell a lot of people what to read.
420
959000
2000
decirle a muchas personas qué leer.
16:16
And you can listen to her as well,
421
961000
2000
Y ustedes también la pueden escuchar,
16:18
if this is a way that you're interested in having your web widened.
422
963000
3000
si esta es la forma en que están interesados en ampliar su red.
16:21
So once you start widening like this,
423
966000
2000
Así que una vez que empiecen a ampliarse de este modo,
16:23
once you start lighting up voices in the dark spots,
424
968000
2000
a iluminar las voces de los lugares oscuros,
16:25
once you start translating, once you start curating,
425
970000
3000
que empiecen a traducir, a guiar,
16:28
you end up in some really weird places.
426
973000
3000
se llega lugares realmente extraños.
16:31
This is an image from pretty much my favorite blog,
427
976000
2000
Esta es la imagen de uno de mis blogs favoritos,
16:33
which is AfriGadget.
428
978000
2000
es AfriGadget.
16:35
And AfriGadget is a blog that looks
429
980000
2000
Y AfriGadget es un blog que analiza
16:37
at technology in an Africa context.
430
982000
2000
la tecnología en el contexto africano.
16:39
And specifically, it's looking at a blacksmith
431
984000
3000
Y en particular, analiza a un herrero
16:42
in Kibera in Nairobi,
432
987000
2000
en kibera, Nairobi,
16:44
who is turning the shaft of a Landrover
433
989000
2000
quien está convirtiendo el eje de un Landrover
16:46
into a cold chisel.
434
991000
2000
en un cincel frío.
16:48
And when you look at this image, you might find yourself going,
435
993000
2000
Y cuando miren esta imagen, quizás se pregunten,
16:50
"Why would I conceivably care about this?"
436
995000
3000
"¿Por qué me importaría esto?"
16:53
And the truth is, this guy can probably explain this to you.
437
998000
2000
Y lo cierto es que este hombre probablemente pueda explicártelo.
16:55
This is Erik Hersman. You guys may have seen him around the conference.
438
1000000
3000
Se trata de Erik Hersman. Quizás lo hayan visto alrededor de la conferencia.
16:58
He goes by the moniker White African.
439
1003000
2000
Le llaman el africano blanco.
17:00
He's both a very well known American geek,
440
1005000
3000
Es tanto un geek estadounidense muy conocido,
17:03
but he's also Kenyan; he was born in Sudan, grew up in Kenya.
441
1008000
3000
como así también un keniano; Nació en Sudan y creció en Kenia.
17:06
He is a bridge figure.
442
1011000
3000
Es una figura puente.
17:09
He is someone who literally has feet in both worlds --
443
1014000
2000
Es alguien que, literalmente, tiene los pies en ambos mundos --
17:11
one in the world of the African technology community,
444
1016000
3000
un pie en el mundo de la comunidad tecnológica de África,
17:14
one in the world of the American technology community.
445
1019000
2000
y el otro pie en el mundo de la comunidad tecnológica estadounidense.
17:16
And so he's able to tell a story
446
1021000
3000
Y por eso nos puede contar una historia
17:19
about this blacksmith in Kibera
447
1024000
2000
sobre este herrero de Kibera
17:21
and turn it into a story about repurposing technology,
448
1026000
3000
y convertirla en una historia sobre la reutilización de tecnología,
17:24
about innovating from constraint,
449
1029000
2000
de innovar a partir de las limitaciones,
17:26
about looking for inspiration based on reusing materials.
450
1031000
3000
de buscar inspiración en la reutilización de los materiales.
17:29
He knows one world,
451
1034000
2000
Él conoce un mundo,
17:31
and he's finding a way to communicate it to another world,
452
1036000
3000
y busca la forma de comunicarlo con el otro mundo,
17:34
both of which he has deep connections to.
453
1039000
3000
teniendo con ambos profundas conexiones.
17:37
These bridge figures, I'm pretty well convinced,
454
1042000
3000
Estoy muy convencido, de que estas figuras puente,
17:40
are the future of how we try to make the world wider
455
1045000
2000
son el futuro de como tratamos de ampliar el mundo
17:42
through using the web.
456
1047000
2000
a través del uso de internet.
17:44
But the trick with bridges is, ultimately,
457
1049000
2000
Pero en última instancia, el truco con los puentes,
17:46
you need someone to cross them.
458
1051000
2000
es que se necesita alguien para cruzarlos.
17:48
And that's where we start talking about xenophiles.
459
1053000
2000
Y es ahí donde empezamos a hablar de xenofilos.
17:50
So if I found myself in the NFL,
460
1055000
3000
Así que si me encuentro a mi mismo en la NFL (National Football League)
17:53
I suspect I would spend my off-season
461
1058000
2000
Me imagino que pasaría la temporada baja
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nursing my wounds, enjoying my house, so on and so forth --
462
1060000
3000
curando mis heridas, disfrutando de mi casa, etc, etc --
17:58
possibly recording a hip-hop album.
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2000
posiblemente grabando un album de hip-hop.
18:00
Dhani Jones,
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2000
Dhani Jones,
18:02
who is the middle linebacker for the Cincinnati Bengals,
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3000
quien es el linebacker central de los Cincinnati Bengals,
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has a slightly different approach to the off-season.
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3000
tiene un enfoque ligeramente diferente para la temporada baja.
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Dhani has a television show.
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2000
Dhani tiene un show televisivo.
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It's called "Dhani Tackles the Globe."
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2000
Se llama "Dhani Tackles the Globe."
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And every week on this television show,
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2000
Y para el show, cada semana,
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Dhani travels to a different nation of the world.
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3000
Dhani viaja a un país diferente del mundo.
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He finds a local sporting team.
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2000
Se encuentra con un equipo deportivo local.
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He trains with them for a week, and he plays a match with them.
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Durante una semana se entrena con ellos, y juegan un partido.
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And his reason for this
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2000
Y su razón para esto
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is not just that he wants to master Muay Thai boxing.
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no es sólo perfeccionar su boxeo Muay Tai.
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It's because, for him,
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2000
Es porque para él,
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sport is the language
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el deporte es el idioma
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that allows him to encounter
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2000
que le permite encontrar
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the full width and wonder of the world.
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3000
toda la amplitud y maravilla del 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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2000
Para algunos de nosotros podría ser la música, para otros podría ser la comida.
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For a lot of us it might be literature or writing.
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3000
Para muchos de nosotros podría ser la literatura o la escritura.
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But there are all these different techniques
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2000
Sin embargo, hay todas estas diferentes técnicas
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that allow you to go out and look at the world
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que le permiten salir y mirar el mundo
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and find your place within it.
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2000
y encontrar su lugar en él.
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The goal of my Talk here
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2000
Mi objetivo con esta charla
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is not to persuade the people in this room
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2000
no es persuadir a los presentes en este salón
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to embrace your xenophilia.
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que abracen la xenofília.
18:54
My guess -- given that you're at a conference called TEDGlobal --
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3000
Me imagino- ya que están en una conferencia llamada TEDGlobal --
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is that most of you are xenophiles,
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2000
que la mayoría de ustedes son xenófilos,
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whether or not you use that term.
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sean que usen o no esa palabra.
19:02
My challenge instead is this.
490
1127000
2000
En cambio mi desafío es este.
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It's not enough to make the personal decision
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3000
No es suficiente tomar la decisión personal
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that you want a wider world.
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de querer un mundo más amplio.
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We have to figure out how to rewire
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2000
Tenemos que encontrar la forma de reconectar
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the systems that we have.
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los sistemas que tenemos.
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We have to fix our media.
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Tenemos que mejorar nuestros medios de comunicación.
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We have to fix the internet. We have to fix our education.
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3000
Tenemos que mejorar Internet. Tenemos que mejorar nuestra educación.
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We have to fix our immigration policy.
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Tenemos que mejorar nuestra política de inmigración.
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We need to look at ways
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Necesitamos buscar formas
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of creating serendipity,
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de crear serendipia,
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of making translation pervasive,
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de generalizar las traducciones,
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and we need to find ways to embrace
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y necesitamos encontrar la forma de abrazar
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and celebrate these bridge figures.
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y celebrar estas figuras puente.
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And we need to figure out how to cultivate xenophiles.
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2000
Y necesitamos encontrar la forma de cultivar la xenofilia.
19:32
That's what I'm trying to do. I need your help.
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1157000
3000
Eso es lo que estoy tratando de hacer. Necesito su ayuda.
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(Applause)
505
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3000
(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