So I'm here to tell you a story of success from Africa. A year and a half ago, four of the five people who are full time members at Ushahidi, which means "testimony" in Swahili, were TED Fellows. A year ago in Kenya we had post-election violence. And in that time we prototyped and built, in about three days, a system that would allow anybody with a mobile phone to send in information and reports on what was happening around them. We took what we knew about Africa, the default device, the mobile phone, as our common denominator, and went from there. We got reports like this. This is just a couple of them from January 17th, last year. And our system was rudimentary. It was very basic. It was a mash-up that used data that we collected from people, and we put it on our map.
Venho aqui para contar uma história de sucesso em África. Há ano e meio, quatro das cinco pessoas que são membros permanentes no Ushahidi — que significa "testemunho" in suaíli — eram TED Fellows. Há um ano, no Quénia, tivemos um surto de violência pós-eleições. Na época nós fizemos um protótipo e construímos, em três dias, um sistema que permitiria a toda a gente com telemóvel enviar informações e relatos sobre o que estava a acontecer à sua volta. Agarrámos no que sabíamos sobre África, no dispositivo padrão, o telemóvel, como nosso denominador comum, e partimos a partir disso. Recebemos relatos deste tipo. [Um rapaz de 13 anos foi morto junto da casa do tio; [no funeral estiveram centenas de moradores...] Isto são só alguns deles, de 17 de janeiro do ano passado. [... a polícia disparou... "alvejando quem quer que visse"...] O nosso sistema era rudimentar. Era muito simples. Era um "mashup" que usava dados obtidos das pessoas.
But then we decided we needed to do something more. We needed to take what we had built and create a platform out of it so that it could be used elsewhere in the world. And so there is a team of developers from all over Africa, who are part of this team now -- from Ghana, from Malawi, from Kenya. There is even some from the U.S. We're building for smartphones, so that it can be used in the developed world, as well as the developing world.
Colocávamos esses dados no mapa. Depois, decidimos que precisávamos de fazer mais, Tínhamos de usar o que já tínhamos feito e criar uma plataforma para ser usada em qualquer lugar do mundo. Esta é uma equipa de desenvolvedores de toda a África que agora fazem parte desta equipa, do Gana, do Malawi, do Quénia. Há também algumas pessoas dos EUA. Estamos a construir para smartphones, para poder ser usada nos países desenvolvidos,
We are realizing that this is true. If it works in Africa then it will work anywhere. And so we build for it in Africa first and then we move to the edges. It's now been deployed in the Democratic Republic of the Congo. It's being used by NGOs all over East Africa, small NGOs doing their own little projects. Just this last month it was deployed by Al Jazeera in Gaza. But that's actually not what I'm here to talk about.
bem como nos países em desenvolvimento. Estamos a perceber que isto é verdade. Se funciona em África, funcionará em qualquer lugar. Primeiro, construímos para África e daí passámos para outras fronteiras. Agora já está a chegar à República Democrática do Congo. Está a ser usada por ONGs em toda a África oriental, por pequenas ONGs que fazem os seus projetos. Neste último mês, a plataforma já chegou à TV Al Jazeera, em Gaza. Mas não é disto que vim falar aqui.
I'm here to talk about the next big thing, because what we're finding out is that we have this capacity to report eyewitness accounts of what's going on in real time. We're seeing this in events like Mumbai recently, where it's so much easier to report now than it is to consume it. There is so much information; what do you do? This is the Twitter reports for over three days just covering Mumbai. How do you decide what is important? What is the veracity level of what you're looking at? So what we find is that there is this great deal of wasted crisis information because there is just too much information for us to actually do anything with right now. And what we're actually really concerned with is this first three hours. What we are looking at is the first three hours. How do we deal with that information that is coming in? You can't understand what is actually happening. On the ground and around the world people are still curious, and trying to figure out what is going on. But they don't know.
Estou aqui para falar do próximo grande acontecimento porque estamos a descobrir que temos esta capacidade de relatar testemunhos oculares do que está a acontecer, em tempo real. Estamos a ver isso em acontecimentos como o de Mumbai, onde agora é muito mais fácil relatar do que consumir essa informação. Há tanta informação. O que é que havemos de fazer? Estes são os relatos no Twitter, durante três dias, só relacionados com Mumbai. Como decidimos o que é importante? Qual é o grau de veracidade no que procuramos? Concluímos que há uma grande quantidade de informações desperdiçadas, sobre uma crise, porque há informações a mais para podermos fazer alguma coisa, neste momento. Estamos mais preocupados com essas três primeiras horas. O que procuramos são as três primeiras horas. Como é que lidamos com as informações que vão chegando? Não conseguimos entender o que está a acontecer. No local ou no mundo inteiro, as pessoas continuam curiosas e tentam saber o que está a acontecer. Mas não sabem.
So what we built of course, Ushahidi, is crowdsourcing this information. You see this with Twitter, too. You get this information overload. So you've got a lot of information. That's great. But now what? So we think that there is something interesting we can do here. And we have a small team who is working on this. We think that we can actually create a crowdsourced filter. Take the crowd and apply them to the information. And by rating it and by rating the different people who submit information, we can get refined results and weighted results. So that we have a better understanding of the probability of something being true or not. This is the kind of innovation that is, quite frankly -- it's interesting that it's coming from Africa. It's coming from places that you wouldn't expect. From young, smart developers. And it's a community around it that has decided to build this. So, thank you very much. And we are very happy to be part of the TED family. (Applause)
Assim, o que nós criámos, o Ushahidi, foi o tratamento dessas informações com a colaboração de massas. Também vemos isso no Twitter. Recebemos demasiadas informações. Temos imensas informações. Isso é ótimo. Mas e depois? Pensamos que há algo de interessante que podemos fazer. Temos uma equipa pequena que está a trabalhar nisso. Achamos que podemos criar um filtro com a colaboração de massas. Usamos as massas e damos-lhes as informações. E ao classificar as informações e as pessoas que forneceram essas informações, podemos obter resultados mais refinados e mais valiosos. Teremos uma melhor compreensão de a probabilidade duma coisa ser verdadeira ou não. Este é o tipo de inovação que é interessante por estar a vir de África. Está a vir de lugares que não esperávamos, de jovens e inteligentes desenvolvedores. Foi uma comunidade local que decidiu construir isto. Muito obrigado. Estamos muito felizes por fazer parte da família TED. (Aplausos)