O que aprendemos com cinco milhões de livros
-
0:00 - 0:02Erez Lieberman Aiden: Todos sabemos
-
0:02 - 0:05que uma imagem vale mais que mil palavras
-
0:07 - 0:09Mas nós em Harvard
-
0:09 - 0:12questionámos se isso seria mesmo verdade.
-
0:12 - 0:14(Risos)
-
0:14 - 0:18Então, juntámos uma equipa de peritos,
-
0:18 - 0:20que vieram de Harvard, do MIT,
-
0:20 - 0:23do The American Heritage Dictionary,
da The Encyclopedia Britannica -
0:23 - 0:25e até dos nossos
orgulhosos patrocinadores, -
0:25 - 0:28a Google.
-
0:28 - 0:30Debruçámo-nos sobre esta questão
-
0:30 - 0:32durante cerca de quatro anos.
-
0:32 - 0:37E chegámos a uma conclusão surpreendente.
-
0:37 - 0:40Meus senhores, uma imagem
não vale mais que mil palavras. -
0:40 - 0:42Na verdade, encontrámos imagens
-
0:42 - 0:47que valem 500 mil milhões de palavras.
-
0:47 - 0:49Jean-Baptiste Michel:
Como chegámos a esta conclusão? -
0:49 - 0:51O Erez e eu pensámos em como obter
-
0:51 - 0:53um panorama geral da cultura humana
e da história humana: -
0:53 - 0:56as mudanças através dos tempos.
-
0:56 - 0:58Ao longo dos anos,
escreveram-se muitos livros. -
0:58 - 1:00Pensámos que a melhor maneira
de aprender com eles -
1:00 - 1:02seria ler todos esses milhões de livros.
-
1:02 - 1:05Claro que, se houvesse uma escala
de como isso seria fantástico, -
1:05 - 1:08isso iria para a um patamar
muitíssimo elevado. -
1:08 - 1:10O problema é que há
um eixo X para isso, -
1:10 - 1:12que é o eixo prático.
-
1:12 - 1:14O que o coloca num patamar muito baixo
-
1:14 - 1:17(Aplausos)
-
1:17 - 1:20As pessoas têm tendência a usar
uma abordagem alternativa, -
1:20 - 1:22que é pegar nalgumas fontes
e lê-las cuidadosamente. -
1:22 - 1:24Isto é extremamente prático,
mas não muito fantástico. -
1:24 - 1:27O que realmente se pretende
-
1:27 - 1:30é chegar à parte fantástica
mas prática deste espaço. -
1:30 - 1:33Acontece que havia uma empresa
do outro lado do rio chamada Google -
1:33 - 1:35que iniciara um projeto
de digitalização há uns anos -
1:35 - 1:37que talvez permitisse essa abordagem.
-
1:37 - 1:39Tinham digitalizado milhões de livros.
-
1:39 - 1:42Isso significava que se podiam
usar métodos informáticos -
1:42 - 1:44para ler todos os livros
com o clique de um botão. -
1:44 - 1:47Isto é muito prático
e extremamente fantástico. -
1:48 - 1:50ELA: Vou falar-vos um pouco
de onde vêm os livros. -
1:50 - 1:53Desde tempos imemoriais
que existem autores. -
1:53 - 1:56Esses autores têm-se esforçado
por escrever livros. -
1:56 - 1:58Isso tornou-se muito mais fácil
-
1:58 - 2:00com o desenvolvimento
da imprensa há uns séculos. -
2:00 - 2:03Desde então, os autores tiveram
-
2:03 - 2:05129 milhões de ocasiões diferentes
-
2:05 - 2:07para publicar livros,
-
2:07 - 2:09Se esses livros
não se perderam na história -
2:09 - 2:11estão algures numa biblioteca,
-
2:11 - 2:14e muitos desses livros
têm sido recuperados das bibliotecas -
2:14 - 2:16e digitalizados pela Google,
-
2:16 - 2:18que já digitalizou
15 milhões de livros até agora. -
2:18 - 2:21Quando a Google digitaliza um livro,
põe-no num formato catita. -
2:21 - 2:23Agora, temos os dados
e temos ainda metadados. -
2:23 - 2:26Temos informação sobre onde foi publicado,
-
2:26 - 2:28quem foi o autor,
quando foi publicado, etc. -
2:28 - 2:31Verificamos todos esses arquivos
-
2:31 - 2:35e excluímos tudo o que não seja
da mais alta qualidade. -
2:35 - 2:37Aquilo que nos resta
-
2:37 - 2:40é uma coleção de cinco milhões de livros,
-
2:40 - 2:43500 mil milhões de palavras,
-
2:43 - 2:45uma cadeia de caracteres
mil vezes mais longa -
2:45 - 2:48que o genoma humano,
-
2:48 - 2:50um texto que,
se fosse escrito por extenso, -
2:50 - 2:52iria daqui até à Lua e voltava
-
2:52 - 2:54mais de dez vezes,
-
2:54 - 2:58um autêntico fragmento
do nosso genoma cultural. -
2:58 - 3:00Claro que aquilo que fizemos
-
3:00 - 3:03perante tamanha hipérbole...
-
3:03 - 3:05(Risos)
-
3:05 - 3:08... foi aquilo que teria feito
-
3:08 - 3:11qualquer pesquisador que se preze.
-
3:11 - 3:13Inspirámo-nos no XKDC, e dissemos:
-
3:13 - 3:15"Afastem-se. Vamos tentar fazer ciência."
-
3:15 - 3:17
-
3:17 - 3:19(Risos)
-
3:19 - 3:21JM: Claro que estávamos a pensar
-
3:21 - 3:23em publicar primeiro os dados
-
3:23 - 3:25para que as pessoas
pudessem fazer ciência. -
3:25 - 3:27Mas depois pensámos:
""Que dados podemos publicar?" -
3:27 - 3:29Claro que queríamos pegar nos livros
-
3:29 - 3:31e publicar o texto completo
destes cinco milhões de livros. -
3:31 - 3:33Mas a Google,
e o Jon Orwant em particular, -
3:33 - 3:35ensinou-nos uma pequena equação.
-
3:35 - 3:38Temos cinco milhões de autores, ou seja,
-
3:38 - 3:41cinco milhões de processos judiciais,
uma coisa monstruosa. -
3:41 - 3:43Assim, embora isso fosse fantástico
-
3:43 - 3:46mais uma vez, era impraticável.
-
3:46 - 3:48(Risos)
-
3:48 - 3:50Mais uma vez, tivemos de ceder
-
3:50 - 3:53e seguimos a abordagem prática,
que era menos fantástica. -
3:53 - 3:55Dissemos: "Em vez de publicarmos
o texto completo, -
3:55 - 3:57vamos publicar estatísticas
sobre os livros. -
3:57 - 3:59Por exemplo,
"Um brilho de felicidade". -
3:59 - 4:01São quatro palavras,
a que chamamos um quatro-grama. -
4:01 - 4:03Vamos dizer-vos quantas vezes
um determinado quatro-grama -
4:03 - 4:05apareceu em livros em 1801, 1802, 1803...
-
4:05 - 4:07até 2008.
-
4:07 - 4:09Isso dá-nos uma série temporal
-
4:09 - 4:11de quantas vezes foi utilizada essa frase.
-
4:11 - 4:14Fazemos isso para todas as palavras e frases
que surgem nesses livros. -
4:14 - 4:17Isso dá-nos uma enorme tabela
de dois mil milhões de linhas -
4:17 - 4:19que nos dizem como a cultura
tem vindo a mudar. -
4:19 - 4:21ELA: Chamamos a esses
dois mil milhões de linhas, -
4:21 - 4:23dois mil milhões de n-gramas.
-
4:23 - 4:25O que é que eles nos dizem?
-
4:25 - 4:27Os n-gramas individuais
medem tendências culturais. -
4:27 - 4:29Vou dar-vos um exemplo.
-
4:29 - 4:31Vamos supôr que estou a prosperar,
-
4:31 - 4:33e que amanhã quero contar
como me saí bem. -
4:33 - 4:36Posso dizer: "Ontem, eu vicejei."
-
4:36 - 4:39Em alternativa, podia dizer:
"Ontem, eu prosperei. -
4:39 - 4:42"Então qual é que devo utilizar?
-
4:42 - 4:44"Como é que hei de saber?"
-
4:44 - 4:46Há cerca de seis meses,
-
4:46 - 4:48o topo de gama neste campo
-
4:48 - 4:50seria dirigir-se, por exemplo,
-
4:50 - 4:52a um psicólogo com um cabelo fabuloso
-
4:52 - 4:54e dizer:
-
4:54 - 4:57"Steve, és perito em verbos.
-
4:57 - 4:59"O que é que devo fazer?"
-
4:59 - 5:01E ele responderia:
"Muitos dizem 'prosperei', -
5:01 - 5:04"mas alguns dizem 'vicejei'."
-
5:04 - 5:06Também ficariam a saber, mais ou menos,
-
5:06 - 5:09que, se recuassem 200 anos,
-
5:09 - 5:12e perguntassem a este estadista
com um cabelo igualmente fabuloso: -
5:12 - 5:15(Risos)
-
5:15 - 5:17"Tom, o que é que eu devo dizer?"
-
5:17 - 5:19Ele diria: "No meu tempo,
a maior parte das pessoas vicejava, -
5:19 - 5:22"mas alguns prosperavam."
-
5:22 - 5:24Agora vou mostrar-vos dados brutos.
-
5:24 - 5:28Duas linhas desta tabela
com dois mil milhões de entradas. -
5:28 - 5:30Estão a ver a frequência, ano a ano,
-
5:30 - 5:33de "prosperei" e "vicejei"
ao longo do tempo. -
5:34 - 5:36Estas são apenas duas
-
5:36 - 5:39de dois mil milhões de linhas.
-
5:39 - 5:41O conjunto total dos dados
-
5:41 - 5:44é mil milhões de vezes mais fantástico
do que este slide. -
5:44 - 5:46(Risos)
-
5:46 - 5:50(Aplausos)
-
5:50 - 5:52JM: Há muitas imagens que valem mais
que 500 mil milhões de palavras. -
5:52 - 5:54Por exemplo, esta.
-
5:54 - 5:56Se pegarmos em "gripe",
-
5:56 - 5:58verão picos na época em que se sabia
-
5:58 - 6:01que grandes epidemias de gripe
matavam pessoas em todo o globo. -
6:01 - 6:04ELA: Se ainda não estão convencidos,
-
6:04 - 6:06os níveis do mar estão a subir,
-
6:06 - 6:09assim como o CO2 na atmosfera
e a temperatura da Terra. -
6:09 - 6:12JM: Talvez queiram prestar atenção
a este n-grama em particular, -
6:12 - 6:15para dizer a Nietzsche
que Deus não está morto, -
6:15 - 6:18embora concordem que Ele precisa
de um relações públicas melhor. -
6:18 - 6:20(Risos)
-
6:20 - 6:23ELA: Podemos obter conceitos bastante
abstratos com este tipo de análise. -
6:23 - 6:25Por exemplo, vou contar-vos a história
-
6:25 - 6:27do ano de 1950.
-
6:27 - 6:29Durante grande parte da história,
-
6:29 - 6:31ninguém ligou nenhuma a 1950.
-
6:31 - 6:33Em 1700, em 1800, em 1900,
-
6:33 - 6:36ninguém se preocupou.
-
6:37 - 6:39Durante os anos 30 e 40,
-
6:39 - 6:41ninguém se preocupou.
-
6:41 - 6:43De repente, a meio dos anos 40,
-
6:43 - 6:45começa a haver um burburinho.
-
6:45 - 6:47As pessoas percebem
que 1950 vai acontecer, -
6:47 - 6:49e pode ser uma coisa em grande.
-
6:49 - 6:52(Risos)
-
6:52 - 6:55Mas nada fez com que as pessoas
se interessassem mais pelo ano de 1950 -
6:55 - 6:58do que o ano de 1950.
-
6:58 - 7:01(Risos)
-
7:01 - 7:03As pessoas andavam obcecadas.
-
7:03 - 7:05Não conseguiam deixar de falar
-
7:05 - 7:08sobre tudo o que tinham feito em 1950,
-
7:08 - 7:11tudo o que planeavam fazer em 1950,
-
7:11 - 7:16todos os sonhos
que queriam alcançar em 1950. -
7:16 - 7:18Na verdade, 1950 foi tão fascinante
-
7:18 - 7:20que, anos depois,
-
7:20 - 7:23as pessoas continuavam a falar
das coisas maravilhosas que tinham acontecido, -
7:23 - 7:25em 1951, 1952, 1953.
-
7:25 - 7:27Finalmente, em 1954,
-
7:27 - 7:29houve alguém que acordou e percebeu
-
7:29 - 7:33que 1950 se tinha tornado
numa coisa do passado. -
7:33 - 7:35(Risos)
-
7:35 - 7:37E de repente, rebentou a bolha.
-
7:37 - 7:39(Risos)
-
7:39 - 7:41A história de 1950
-
7:41 - 7:43é a história de cada ano
que temos registado, -
7:43 - 7:46com uma ligeira diferença, porque agora
temos estes gráficos catitas. -
7:46 - 7:49Como temos estes gráficos catitas,
podemos comparar coisas. -
7:49 - 7:51Podemos dizer:
"Quão depressa rebenta a bolha?" -
7:51 - 7:54Acontece que conseguimos medir isso
com muita precisão. -
7:54 - 7:57Derivaram-se equações,
produziram-se gráficos, -
7:57 - 7:59e como resultado final
-
7:59 - 8:02descobrimos que a bolha rebenta
cada vez mais depressa, -
8:02 - 8:04de ano para ano.
-
8:04 - 8:09Estamos a perder interesse no passado
cada vez mais rapidamente. -
8:09 - 8:11JM: Agora, um pouco
de orientação profissional. -
8:11 - 8:13Os que querem ser famosos,
-
8:13 - 8:15podem aprender
com os 25 políticos mais famosos, -
8:15 - 8:17autores, atores, etc..
-
8:17 - 8:20Se quiserem ser famosos cedo,
devem tornar-se atores, -
8:20 - 8:22porque a fama começa a aumentar
no final dos vinte anos, -
8:22 - 8:24ainda são jovens, isso é ótimo.
-
8:24 - 8:26Se puderem esperar um bocadinho,
devem ser autores, -
8:26 - 8:28porque então podem chegar longe,
-
8:28 - 8:30como Mark Twain, por exemplo,
extremamente famoso. -
8:30 - 8:32Mas se quiserem alcançar mesmo o topo,
-
8:32 - 8:34não devem esperar resultados imediatos
-
8:34 - 8:36e, claro, devem tornarem-se políticos.
-
8:36 - 8:38Aqui começarão a ser famosos
no final dos 50 anos -
8:38 - 8:40e tornar-se-ão
muito famosos depois disso. -
8:40 - 8:43Os cientistas também ficam famosos
quando são muito mais velhos. -
8:43 - 8:45Por exemplo, os biológos e os físicos
-
8:45 - 8:47podem ser tão famosos como os atores.
-
8:47 - 8:50Um erro que não devem fazer
é tornarem-se matemáticos. -
8:50 - 8:52(Risos)
-
8:52 - 8:54Se o fizerem, podem pensar:
-
8:54 - 8:57"Ótimo. Vou fazer o meu melhor trabalho
aos 20 anos." -
8:57 - 8:59Mas, calculem, ninguém vai querer saber.
-
8:59 - 9:02(Risos)
-
9:02 - 9:04Há notas mais sóbrias
-
9:04 - 9:06entre os n-gramas.
-
9:06 - 9:08Por exemplo, esta é
a trajetória de Marc Chagall, -
9:08 - 9:10um artista nascido em 1887.
-
9:10 - 9:13Parece-se com a trajetória normal
de uma pessoa famosa. -
9:13 - 9:17Torna-se cada vez mais famoso,
-
9:17 - 9:19exceto se procurarem em alemão.
-
9:19 - 9:21Se procurarem em alemão,
verão uma coisa bizarra, -
9:21 - 9:23uma coisa que habitualmente
não se observa. -
9:23 - 9:25Ele torna-se extremamente famoso
-
9:25 - 9:27e, de repente, cai vertiginosamente,
-
9:27 - 9:30atravessando o ponto mais baixo
entre 1933 e 1945, -
9:30 - 9:33antes de recuperar nos anos seguintes.
-
9:33 - 9:35O que aqui observamos
-
9:35 - 9:38é o facto de Marc Chagall
ser um artista judeu -
9:38 - 9:40na Alemanha nazi.
-
9:40 - 9:42Estes sinais
-
9:42 - 9:44na realidade são tão fortes
-
9:44 - 9:47que não precisamos de saber
que alguém foi censurado. -
9:47 - 9:49Podemos chegar a essa conclusão
-
9:49 - 9:51através do tratamento básico de sinais.
-
9:51 - 9:53Esta é uma forma simples de o fazer.
-
9:53 - 9:55Uma expetativa razoável
-
9:55 - 9:57é a de que a fama de alguém
num dado período de tempo -
9:57 - 9:59deverá ser sensivelmete
a média da sua fama antes -
9:59 - 10:01e da sua fama depois desse período.
-
10:01 - 10:03Isso é mais ou menos aquilo que se espera.
-
10:03 - 10:06Comparamos isso com a fama
que observamos. -
10:06 - 10:08Depois é só dividir uma pela outra
-
10:08 - 10:10para obter uma coisa a que chamamos
"índice de supressão". -
10:10 - 10:13Se o índice de supressão
for muito, muito baixo, -
10:13 - 10:15quase de certeza estão a ser reprimidos.
-
10:15 - 10:18Se for muito alto, então talvez estejam
a beneficiar com a propaganda. -
10:19 - 10:21JM: Podemos mesmo ver
-
10:21 - 10:24a distribuição de índices de supressão
em populações inteiras. -
10:24 - 10:26Por exemplo, aqui...
-
10:26 - 10:28este índice de supressão
é de cinco mil pessoas -
10:28 - 10:30escolhidas em livros em inglês
onde não há supressão explícita... -
10:30 - 10:32seria como este, centrado numa pessoa.
-
10:32 - 10:34O que se espera é aquilo que se observa.
-
10:34 - 10:36Esta é a distribuição conforme
observada na Alemanha -
10:36 - 10:38— muito diferente,
desvia-se para a esquerda. -
10:38 - 10:41As pessoas falaram sobre isto
duas vezes menos do que o esperado. -
10:41 - 10:43Mas muito mais importante,
a distribuição é mais alargada. -
10:43 - 10:46Há muitas pessoas que acabam
na extrema esquerda nesta distribuição -
10:46 - 10:49de quem se falou menos dez vezes
do que seria de esperar. -
10:49 - 10:51Mas também muita gente
na extrema direita -
10:51 - 10:53parece beneficiar com a propaganda.
-
10:53 - 10:56Esta imagem é a marca distintiva
da censura no registo dos livros. -
10:56 - 10:58ELA: "Culturómica"
-
10:58 - 11:00é o que chamamos a este método.
-
11:00 - 11:02É como genómica.
-
11:02 - 11:04Excepto que a genómica
é uma lente sobre a biologia -
11:04 - 11:07através da janela da sequência
de bases no genoma humano. -
11:07 - 11:09A culturómica é parecida.
-
11:09 - 11:12É a aplicação da análise da recolha
de dados em larga escala -
11:12 - 11:14ao estudo da cultura humana.
-
11:14 - 11:16Aqui, em vez de ser
através da lente de um genoma, -
11:16 - 11:19é através da lente de peças digitalizadas
do registo histórico. -
11:19 - 11:21O que é genial na culturómica
-
11:21 - 11:23é que todos a podem fazer.
-
11:23 - 11:25Porque é que todos a podem fazer?
-
11:25 - 11:27Todos a podem fazer
porque três indivíduos, -
11:27 - 11:30Jon Orwant, Matt Gray
e Will Brockman na Google, -
11:30 - 11:32viram o protótipo do NGram Viewer,
-
11:32 - 11:34e disseram: "Isto é muito divertido.
-
11:34 - 11:37"Temos de tornar isto
acessível às pessoas." -
11:37 - 11:39Em apenas duas semanas — as duas semanas
anteriores à publicação do nosso artigo — -
11:39 - 11:42fizeram o código para uma versão
do NGram Viewer para o público em geral. -
11:42 - 11:45Agora podemos escrever qualquer palavra
ou frase em que estejamos interessados -
11:45 - 11:47e vemos imediatamente o seu n-grama,
-
11:47 - 11:49assim como vemos exemplos
de todos os diversos livros -
11:49 - 11:51onde surge esse n-grama.
-
11:51 - 11:53Isto foi utilizado mais de um milhão
de vezes no primeiro dia, -
11:53 - 11:55o que é a melhor de todas as pesquisas.
-
11:55 - 11:58As pessoas querem ser o seu melhor,
mostrar o seu melhor. -
11:58 - 12:01Mas acontece que, no século XVIII,
as pessoas não se preocupavam com isso. -
12:01 - 12:04Não queriam ser o seu melhor,
queriam ser o seu "milhor". -
12:04 - 12:07Claro que o que aconteceu
foi apenas um erro. -
12:07 - 12:09Não que é que se esforçassem
pela mediocridade, -
12:09 - 12:12é só porque o "e" escrevia-se
de forma diferente, como um "i". -
12:12 - 12:15A Google não se apercebeu disso na altura,
-
12:15 - 12:18e nós referimos isso no artigo científico
que escrevemos. -
12:18 - 12:20Acontece que isto é apenas um lembrete
-
12:20 - 12:22de que, embora seja tudo muito divertido,
-
12:22 - 12:24quando interpretamos estes gráficos,
temos de ser cuidadosos. -
12:24 - 12:27Há que adotar os procedimentos
científicos de base. -
12:27 - 12:30ELA: As pessoas têm usado isto
para todo o tipo de diversão. -
12:30 - 12:37(Risos)
-
12:37 - 12:39Na verdade, nem é preciso dizer,
-
12:39 - 12:42vamos apenas mostrar-vos
todos os slides e ficar calados. -
12:42 - 12:45Esta pessoa estava interessada
na história da frustração. -
12:45 - 12:48Há vários tipos de frustração.
-
12:48 - 12:51Se baterem com um dedo do pé,
isso é um "ai" com um A. -
12:51 - 12:53Se o planeta Terra for aniquilado
pelos Vogons -
12:53 - 12:55para criar um desvio interestelar,
-
12:55 - 12:57isso é um "aaaaaaaai" com oito A's.
-
12:57 - 12:59Esta pessoa estuda todos os "ais",
-
12:59 - 13:01entre um a oito A's.
-
13:01 - 13:03Acontece
-
13:03 - 13:05que os "ais" menos frequentes
-
13:05 - 13:08são os que correspondem
a coisas mais frustrantes, -
13:08 - 13:11excepto, por incrível que pareça,
nos princípios dos anos 80. -
13:11 - 13:13Talvez tenha alguma coisa
a ver com Reagan. -
13:13 - 13:15(Risos)
-
13:15 - 13:18JM: Há muitas utilizações
para estes dados, -
13:18 - 13:21mas o mais importante é que
o registo histórico está a ser digitalizado. -
13:21 - 13:23A Google começou a digitalizar
15 milhões de livros. -
13:23 - 13:25São 12% de todos os livros já publicados.
-
13:25 - 13:28É um pedaço considerável
da cultura humana. -
13:28 - 13:31Há muito mais na cultura,
há manuscritos, há jornais, -
13:31 - 13:33há coisas que não são textos,
como arte e quadros. -
13:33 - 13:35Tudo isto está nos nossos computadores,
-
13:35 - 13:37nos computadores de todo o mundo.
-
13:37 - 13:40Quando isso acontece,
irá transformar a forma -
13:40 - 13:42como entendemos o nosso passado,
o nosso presente e a nossa cultura humana. -
13:42 - 13:44Muito obrigado.
-
13:44 - 13:47(Aplausos)
- Title:
- O que aprendemos com cinco milhões de livros
- Speaker:
- Jean-Baptiste Michel + Erez Lieberman Aiden
- Description:
-
Já brincaram com o Ngram Viewer da Google Labs? É uma ferramenta viciante que permite procurar palavras e ideias numa base de dados de cinco milhões de livros através dos séculos. Erez Lieberman Aiden e Jean-Baptiste Michel mostram-nos como funciona e algumas das coisas surpreendentes que podemos aprender com 500 mil milhões de palavras.
- Video Language:
- English
- Team:
closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 13:48
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Margarida Ferreira edited Portuguese subtitles for What we learned from 5 million books | |
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Marta Gama added a translation |