WEBVTT

00:00:01.015 --> 00:00:04.012
Esta história começa com estes dois:

00:00:04.012 --> 00:00:05.254
meus filhos.

00:00:05.254 --> 00:00:07.000
Caminhávamos nos bosques de Oakland,

00:00:07.000 --> 00:00:11.514
quando a minha filha notou uma bacia
plástica para sujeira de gato num riacho.

00:00:11.519 --> 00:00:13.359
Ela olhou para mim e disse:

00:00:13.359 --> 00:00:14.780
"Papai?

00:00:15.840 --> 00:00:17.494
Isso não devia estar lá".

NOTE Paragraph

00:00:17.494 --> 00:00:20.010
Quando ela falou, me lembrou
do acampamento de verão.

00:00:20.010 --> 00:00:21.512
Na manhã do dia de visita,

00:00:21.512 --> 00:00:24.503
antes que deixassem os pais ansiosos
virem através dos portões,

00:00:24.503 --> 00:00:28.942
o diretor do acampamento disse: "Rápido!
Todos peguem cinco peças de lixo".

00:00:28.942 --> 00:00:31.989
Você tem umas 200 crianças,
cada uma pegando cinco peças,

00:00:31.989 --> 00:00:34.606
e logo você tem um acampamento
muito mais limpo.

00:00:34.606 --> 00:00:35.759
Então eu pensei,

00:00:35.759 --> 00:00:40.340
por que não aplicar esse modelo de limpeza
colaborativa para todo o planeta?

00:00:40.340 --> 00:00:43.295
E essa foi a inspiração para o Litterati.

NOTE Paragraph

00:00:43.299 --> 00:00:46.668
A ideia é criar um mundo sem lixo.

00:00:46.668 --> 00:00:48.160
Deixem-me mostrar como começou.

00:00:48.160 --> 00:00:52.010
Tirei uma foto de um cigarro
usando o Instagram.

00:00:52.010 --> 00:00:54.119
Então tirei outra foto...

00:00:54.119 --> 00:00:55.700
e outra foto...

00:00:55.700 --> 00:00:56.891
e outra foto.

00:00:56.891 --> 00:01:02.011
E notei duas coisas: uma,
o lixo se torna artístico e acessível.

00:01:02.011 --> 00:01:05.515
E, duas, depois de alguns dias,
tinha 50 fotos no meu telefone

00:01:05.515 --> 00:01:10.005
e eu tinha pegado cada peça de lixo,
e percebi que estava mantendo um registro

00:01:10.005 --> 00:01:13.179
do impacto positivo
que eu estava tendo no planeta.

00:01:13.179 --> 00:01:16.431
São 50 coisas a menos
para você ver, ou para você pisar,

00:01:16.431 --> 00:01:18.520
ou para algum pássaro comer.

NOTE Paragraph

00:01:18.520 --> 00:01:21.351
Então, comecei a dizer
às pessoas o que estava fazendo,

00:01:21.351 --> 00:01:24.231
e elas começaram a participar.

00:01:24.751 --> 00:01:26.554
Um dia,

00:01:26.554 --> 00:01:30.036
esta foto apareceu da China.

00:01:30.039 --> 00:01:34.680
E foi aí que percebi que Litterati era
mais do que apenas belas fotos,

00:01:34.680 --> 00:01:38.883
estávamos nos tornando uma comunidade
que estava coletando dados.

00:01:38.883 --> 00:01:41.289
Cada foto conta uma história.

00:01:41.289 --> 00:01:45.487
Nos diz quem pegou o que,
um "geotag" nos diz onde

00:01:45.487 --> 00:01:48.011
e um registro da hora nos diz quando.

00:01:48.011 --> 00:01:50.465
Então, criei um mapa do Google,

00:01:50.465 --> 00:01:54.552
e comecei a traçar um mapa dos pontos
onde o lixo estava sendo pego.

00:01:54.552 --> 00:01:57.934
E, através desse processo,
a comunidade cresceu

00:01:58.494 --> 00:02:00.817
e os dados cresceram.

00:02:00.817 --> 00:02:05.137
Meus dois filhos vão para a escola
bem naquele ponto.

NOTE Paragraph

00:02:05.137 --> 00:02:06.386
Lixo:

00:02:06.386 --> 00:02:08.824
está se misturando
com a história de nossas vidas,

00:02:08.824 --> 00:02:11.217
mas, e se o trouxermos
para o primeiro plano?

00:02:11.217 --> 00:02:14.163
E se entendêssemos exatamente
o que estava em nossas ruas,

00:02:14.163 --> 00:02:15.576
nossas calçadas

00:02:15.576 --> 00:02:17.138
e nossos pátios escolares?

00:02:17.138 --> 00:02:21.109
Como podemos usar esses dados
para fazer a diferença?

NOTE Paragraph

00:02:21.109 --> 00:02:24.487
Deixem-me mostrar a vocês,
primeiro, com as cidades.

00:02:24.487 --> 00:02:29.097
São Francisco quis entender
qual porcentagem de lixo era cigarro.

00:02:29.097 --> 00:02:30.283
Por quê?

00:02:30.283 --> 00:02:32.096
Para criar um tributo.

00:02:32.096 --> 00:02:35.258
Então, colocaram pessoas
nas ruas com lápis e pranchetas,

00:02:35.258 --> 00:02:37.710
que andaram por aí coletando informações,

00:02:37.710 --> 00:02:41.815
o que levou a uma tributação de 20%
sobre todas as vendas de cigarros.

00:02:41.815 --> 00:02:43.970
E, então, eles foram processados

00:02:43.970 --> 00:02:45.180
pelas empresas de tabaco,

00:02:45.180 --> 00:02:48.020
que alegaram que a coleta
de dados com lápis e pranchetas

00:02:48.020 --> 00:02:51.155
não é nem precisa nem demonstrável.

00:02:51.455 --> 00:02:55.184
A prefeitura me ligou e perguntou
se nossa tecnologia poderia ajudar.

00:02:55.184 --> 00:02:58.717
Acho que não perceberam
que nossa tecnologia era meu Instagram.

NOTE Paragraph

00:02:58.717 --> 00:02:59.782
(Risos)

NOTE Paragraph

00:02:59.782 --> 00:03:01.072
Mas eu disse: "Podemos!"

NOTE Paragraph

00:03:01.072 --> 00:03:02.122
(Risos)

NOTE Paragraph

00:03:02.122 --> 00:03:06.064
"E podemos dizer se é
um Parliament ou um Pall Mall.

00:03:06.064 --> 00:03:09.503
Além disso, cada foto é marcada
geograficamente e tem registro da hora,

00:03:09.503 --> 00:03:11.348
fornecendo-lhe provas".

00:03:11.848 --> 00:03:15.079
Quatro dias e 5 mil unidades mais tarde,

00:03:15.083 --> 00:03:20.071
nossos dados foram usados na Corte para,
não apenas defender, mas dobrar o tributo,

00:03:20.071 --> 00:03:24.408
gerando uma receita anual
recorrente de US$ 4 milhões

00:03:24.408 --> 00:03:26.687
para São Francisco ser limpa.

NOTE Paragraph

00:03:28.001 --> 00:03:32.760
Nesse processo, aprendi duas coisas:
uma, o Instagram não é a ferramenta certa.

NOTE Paragraph

00:03:32.760 --> 00:03:33.843
(Risos)

NOTE Paragraph

00:03:33.843 --> 00:03:35.350
Então, criamos um aplicativo.

NOTE Paragraph

00:03:35.350 --> 00:03:37.017
E, duas: se você pensar nisso,

00:03:37.017 --> 00:03:40.744
cada cidade do mundo tem
uma única impressão digital do lixo,

00:03:40.744 --> 00:03:44.584
e essa impressão digital fornece
tanto a fonte do problema

00:03:44.584 --> 00:03:46.499
como o caminho para a solução.

00:03:47.646 --> 00:03:50.054
Se você pudesse gerar um fluxo de receita

00:03:50.054 --> 00:03:52.551
apenas por entender
a porcentagem de cigarros,

00:03:52.551 --> 00:03:54.671
bem, que tal com copos de café,

00:03:54.671 --> 00:03:56.401
ou latas de refrigerante,

00:03:56.401 --> 00:03:58.039
ou garrafas plásticas?

00:03:58.501 --> 00:04:01.752
Se você pôde mapear São Francisco,
bem, que tal Oakland

00:04:01.752 --> 00:04:03.452
ou Amsterdã,

00:04:03.452 --> 00:04:06.416
ou algum lugar muito mais perto de casa?

00:04:07.408 --> 00:04:08.682
E quanto às marcas?


00:04:08.682 --> 00:04:10.597
Como podem usar esses dados

00:04:10.597 --> 00:04:14.803
para alinhar os interesses
ambientais e econômicos?

NOTE Paragraph

00:04:15.646 --> 00:04:18.858
Há um quarteirão no centro
de Oakland coberto de pragas.

00:04:19.325 --> 00:04:23.429
A comunidade Litterati reuniu-se
e recolheu 1,5 mil unidades.

00:04:23.812 --> 00:04:25.192
E aqui está o que aprendemos:

00:04:25.192 --> 00:04:28.248
a maioria desse lixo veio
de uma marca de taco muito conhecida.

00:04:28.248 --> 00:04:29.738
(Risos)

00:04:29.738 --> 00:04:33.305
A maioria do lixo dessa marca
eram os próprios sachês de molho picante,

00:04:34.468 --> 00:04:38.564
e a maioria dos sachês de molho picante
nem sequer tinham sido abertos.

00:04:39.965 --> 00:04:42.720
O problema e o caminho para a solução:

00:04:42.720 --> 00:04:46.715
bem, talvez essa marca só dê
molho picante mediante solicitação,

00:04:46.715 --> 00:04:48.748
ou instale dosadores a granel,

00:04:48.748 --> 00:04:51.314
ou surja com embalagens mais sustentáveis.

00:04:51.314 --> 00:04:54.307
Como uma marca assume um risco ambiental,

00:04:54.307 --> 00:04:56.347
transforma isto num mecanismo econômico

00:04:56.347 --> 00:04:58.569
e se torna um herói da indústria?

NOTE Paragraph

00:04:59.292 --> 00:05:01.524
Se você realmente quer gerar uma mudança,

00:05:01.524 --> 00:05:04.432
não há lugar melhor para começar
do que com nossos filhos.

00:05:04.432 --> 00:05:07.869
Um grupo de alunos do quinto ano
recolheu 1.247 unidades de lixo

00:05:07.869 --> 00:05:09.731
apenas no pátio da escola.

00:05:09.731 --> 00:05:12.287
E eles aprenderam que o tipo
mais comum de lixo

00:05:12.287 --> 00:05:15.755
eram as embalagens de canudo
de plástico de sua própria cafeteria.

00:05:15.755 --> 00:05:18.536
Então, esses jovens
perguntaram para o diretor:

00:05:18.536 --> 00:05:20.780
"Por que ainda compramos canudos?"

00:05:21.166 --> 00:05:22.971
E eles pararam.

00:05:22.971 --> 00:05:26.629
E eles aprenderam que, individualmente,
cada um poderia fazer a diferença,

00:05:26.629 --> 00:05:29.501
mas, juntos, causaram um impacto.

NOTE Paragraph

00:05:29.501 --> 00:05:33.565
Não importa se você é
estudante ou cientista,

00:05:33.565 --> 00:05:36.724
se vive em Honolulu ou em Hanoi,

00:05:36.724 --> 00:05:39.139
esta é uma comunidade para todos.

00:05:39.974 --> 00:05:44.703
Tudo começou com duas crianças pequenas
nos bosques do norte da Califórnia,

00:05:44.703 --> 00:05:47.491
e hoje está espalhado pelo mundo.

00:05:47.938 --> 00:05:49.721
E sabe como estamos chegando lá?

00:05:50.067 --> 00:05:52.455
Uma peça de cada vez.

NOTE Paragraph

00:05:52.455 --> 00:05:53.773
Obrigado.


NOTE Paragraph

00:05:53.773 --> 00:05:55.765
(Aplausos) (Vivas)