Ако си спомнята първото десетилетие на интернета, това беше много статично място. Можеше да отидеш онлайн, да разгледаш страници, които са качени от организации, направени от техните екипи, или от хора, които са много технически грамотни за времето си. С появата на социалните медии и социалните мрежи в началото на 21 век, мрежата напълно се промени и стана място, където по-голямата част от съдържанието, с което се сблъскваме, е качено от обикновените потребители, или под формата на видеа в YouTube, или блог постове, или отзиви за продукт, или постове в социалните медии. Тя стана много по-интерактивно място, където хората общуват помежду си, коментират, споделят, не само четат.
If you remember that first decade of the web, it was really a static place. You could go online, you could look at pages, and they were put up either by organizations who had teams to do it or by individuals who were really tech-savvy for the time. And with the rise of social media and social networks in the early 2000s, the web was completely changed to a place where now the vast majority of content we interact with is put up by average users, either in YouTube videos or blog posts or product reviews or social media postings. And it's also become a much more interactive place, where people are interacting with others, they're commenting, they're sharing, they're not just reading.
Facebook не е единственото място, където можете да правите това, но е най-голямото, и служи като пример за бройката. Facebook има 1,2 милиарда потребители всеки месец. Половината от интернет населението на Земята използва Facebook. Това е сайт, който както някои други, позволява на хората да създадат онлайн персонаж с много малко технически умения, и хората реагираха като качиха огромни количества лични данни онлайн. В резултат имаме поведенчески, преференциални и демографски данни на хиляди милиони хора, което е без прецедент в историята. Като компютърен специалист, това означава, че имам възможността да изградя модели, които могат да предскажат всякакви видове скрити атрибути за всички вас, за които дори не знаете, че споделяте информация. Като учени, ние използваме това за да подпомогнем начина, по който хората общуват онлайн, но има и не толкова алтруистични приложения. Това е проблем, тъй като потребителите не разбират напълно тези техники и как те работят, дори и да разбираха, те нямат особено голям контрол върху тях. Така че това, за което искам да говоря, са нещата, които сме способни да направим, и да ви дам няколко идеи как да подходим, така че да върнем част от контрола в ръцете на потребителите.
So Facebook is not the only place you can do this, but it's the biggest, and it serves to illustrate the numbers. Facebook has 1.2 billion users per month. So half the Earth's Internet population is using Facebook. They are a site, along with others, that has allowed people to create an online persona with very little technical skill, and people responded by putting huge amounts of personal data online. So the result is that we have behavioral, preference, demographic data for hundreds of millions of people, which is unprecedented in history. And as a computer scientist, what this means is that I've been able to build models that can predict all sorts of hidden attributes for all of you that you don't even know you're sharing information about. As scientists, we use that to help the way people interact online, but there's less altruistic applications, and there's a problem in that users don't really understand these techniques and how they work, and even if they did, they don't have a lot of control over it. So what I want to talk to you about today is some of these things that we're able to do, and then give us some ideas of how we might go forward to move some control back into the hands of users.
Това е Target, компанията. Не случайно сложих логото на корема на горката бременна жена. Може да знаете за този анекдот, който беше публикуван в списание Forbes, в който Target изпратили на едно 15-годишно момиче брошура с реклами и купони за намаление на бебешки бутилки, памперси и детски креватчета две седмици преди да каже на родителите си, че е бременна. Да, бащата бил много разстроен. Той казал: "Как Target могат да знаят, че една ученичка е бременна, преди тя да е казала на родителите си?" Оказва се, че те имат историята на покупките на стотици хиляди клиенти и изчисляват нещо, което наричат резултат на бременност, което не е просто дали жената е бременна или не. а кога е терминът й. Изчисляват това не като гледат очевидните неща, като това, че е купила детско креватче или бебешки дрехи, а неща като това дали е купила повече витамини, отколкото по принцип, или си е купила чанта, достатъчно голяма за да събере памперси. Сами по себе си тези покупки не изглеждат да разкриват особено много, но това е модел на поведение, който сложен в контекста на хиляди хора, разкрива определена информация. Това е видът на нещата, които правим, когато предсказваме неща за вас, чрез социалните медии. Търсим малки модели на поведение, които когато са засечени сред милиони хора, ни позволяват да открием всякакви неща.
So this is Target, the company. I didn't just put that logo on this poor, pregnant woman's belly. You may have seen this anecdote that was printed in Forbes magazine where Target sent a flyer to this 15-year-old girl with advertisements and coupons for baby bottles and diapers and cribs two weeks before she told her parents that she was pregnant. Yeah, the dad was really upset. He said, "How did Target figure out that this high school girl was pregnant before she told her parents?" It turns out that they have the purchase history for hundreds of thousands of customers and they compute what they call a pregnancy score, which is not just whether or not a woman's pregnant, but what her due date is. And they compute that not by looking at the obvious things, like, she's buying a crib or baby clothes, but things like, she bought more vitamins than she normally had, or she bought a handbag that's big enough to hold diapers. And by themselves, those purchases don't seem like they might reveal a lot, but it's a pattern of behavior that, when you take it in the context of thousands of other people, starts to actually reveal some insights. So that's the kind of thing that we do when we're predicting stuff about you on social media. We're looking for little patterns of behavior that, when you detect them among millions of people, lets us find out all kinds of things.
В моята лаборатория с колегите разработихме механизъм, при който с точност можем да определим неща като политическите ви предпочитания, характера, пола, сексуалната ориентация, религията, възрастта, интелекта както и други неща като колко вярвате на хората, които познавате, и колко са силни връзките ви с тях. Можем да правим това много добре. И отново, това не произлиза от очевидната информация.
So in my lab and with colleagues, we've developed mechanisms where we can quite accurately predict things like your political preference, your personality score, gender, sexual orientation, religion, age, intelligence, along with things like how much you trust the people you know and how strong those relationships are. We can do all of this really well. And again, it doesn't come from what you might think of as obvious information.
Любимият ми пример е от проучване публикувано тази година в Бюлетина на националните академии. Ако потърсите в Google, ще го намерите. Четири страници е, лесно за четене. Разгледали какво хората харесват във Facebook, само нещата, които харесвате във Facebook, и използвали това за да предскажат всички тези атрибути, както и някои други. В проучването те описват петте харесвания, които най-добре показват висок интелект. Сред тях е това да харесаш страница за къдрави пържени картофки. (Смях) Къдравите пържени картофки са вкусни, но това да ги харесваш не значи непременно, че си по-умен от средностатистическия човек. Тогава как така един от най-силните показатели за вашия интелект е да харесате страница, в която съдържанието е абсолютно несвързано с атрибута, който е предсказан? Оказва се, че трябва да разгледам голям брой свързани теории за да разберем как е възможно това. Една от тях е социологическа теория наречена хомофилия, която твърди, че хората са приятели с хора, с които си приличат. Така че ако сте умни, имате склонност да сте приятели с умни хора, ако сте млади, имате склонност да сте приятели с млади хора, и това е силно утвърдено от стотици години насам. Също така знаем много за това как информацията се разпространява в общностите. Оказва се, че неща като "вирусни" видеоклипове, Facebook харесвания и друга информация, се разпространява точно по същия начин, както болестите се разпространяват в социалните общностни. Така че това е нещо, което изучаваме от много време. Имаме добри модели за него. Така че може да съберем тези неща заедно и да разберем защо се случват такива неща. Ако трябва да изложа хипотеза, тя би била, че някой умен човек е създал страницата, или някой от първите хора, които са я харесали би получил висок резултат на този тест. Те са я харесали и техните приятели са видяли, заради хомофилията знаем, че вероятно той е имал умни приятели, тя се е разпространила между тях, някои от тях са я харесали, те са имали умни приятели, стигнала е и до тях, и така се е разпространила в мрежата до цял куп умни хора, и накрая, действието на харесване на страницата за къдрави картофки, става показателна за висок интелект, не заради съдържанието, а защото самото действие на харесване отразява съвместните атрибути на други хора, които са го направили.
So my favorite example is from this study that was published this year in the Proceedings of the National Academies. If you Google this, you'll find it. It's four pages, easy to read. And they looked at just people's Facebook likes, so just the things you like on Facebook, and used that to predict all these attributes, along with some other ones. And in their paper they listed the five likes that were most indicative of high intelligence. And among those was liking a page for curly fries. (Laughter) Curly fries are delicious, but liking them does not necessarily mean that you're smarter than the average person. So how is it that one of the strongest indicators of your intelligence is liking this page when the content is totally irrelevant to the attribute that's being predicted? And it turns out that we have to look at a whole bunch of underlying theories to see why we're able to do this. One of them is a sociological theory called homophily, which basically says people are friends with people like them. So if you're smart, you tend to be friends with smart people, and if you're young, you tend to be friends with young people, and this is well established for hundreds of years. We also know a lot about how information spreads through networks. It turns out things like viral videos or Facebook likes or other information spreads in exactly the same way that diseases spread through social networks. So this is something we've studied for a long time. We have good models of it. And so you can put those things together and start seeing why things like this happen. So if I were to give you a hypothesis, it would be that a smart guy started this page, or maybe one of the first people who liked it would have scored high on that test. And they liked it, and their friends saw it, and by homophily, we know that he probably had smart friends, and so it spread to them, and some of them liked it, and they had smart friends, and so it spread to them, and so it propagated through the network to a host of smart people, so that by the end, the action of liking the curly fries page is indicative of high intelligence, not because of the content, but because the actual action of liking reflects back the common attributes of other people who have done it.
Доста сложно, нали? Трудно е да го обясниш на средностатистическия потребител, и дори да го направиш, какво може да направи той по въпроса? Как може да знаеш, че си харесал нещо, което показва твоя отличителна черта, когато то няма нищо общо със съдържанието на това, което си харесал? Има много власт, която потребители не притежават, за контролирането на това как се използват тези данни. За мен това е сериозен нарастващ проблем.
So this is pretty complicated stuff, right? It's a hard thing to sit down and explain to an average user, and even if you do, what can the average user do about it? How do you know that you've liked something that indicates a trait for you that's totally irrelevant to the content of what you've liked? There's a lot of power that users don't have to control how this data is used. And I see that as a real problem going forward.
Така че мисля, че има няколко варианта, които можем да разгледаме, ако искаме да дадем на потребителите част от контрола върху използването на тези данни, защото те не винаги ще бъдат използвани в тяхна полза. Пример, който често давам, е, че ако някога се отегча от това да съм професор, ще основа компания, която предсказва всички тези атрибути и неща като това колко добре работиш в екип, дали ползваш наркотици, дали си алкохолик. Знаем как да предскажем всичко това. И ще продавам доклади на компаниите за набиране на персонал и големите бизнеси, които искат да ви назначат. В момента това е абсолютно постижимо. Мога да започна този бизнес още утре, а вие няма да имате абсолютно никакъв контрол, върху използването на вашите данни. На мен това ми изглежда като проблем.
So I think there's a couple paths that we want to look at if we want to give users some control over how this data is used, because it's not always going to be used for their benefit. An example I often give is that, if I ever get bored being a professor, I'm going to go start a company that predicts all of these attributes and things like how well you work in teams and if you're a drug user, if you're an alcoholic. We know how to predict all that. And I'm going to sell reports to H.R. companies and big businesses that want to hire you. We totally can do that now. I could start that business tomorrow, and you would have absolutely no control over me using your data like that. That seems to me to be a problem.
Така че единият вариант е, вариантът на политиката и закона. До някаква степен смятам, че той ще е най-ефективен, но проблемът е, че ще трябва да го изпълним. Наблюдавайки политическите ни процеси в действие, си мисля, че е малко вероятно да накараме група представители да седнат, да се запознаят с това и да вкарат в действие радикални промени в закона за интелектуалната собственост в САЩ, така че потребителите да контролират данните си.
So one of the paths we can go down is the policy and law path. And in some respects, I think that that would be most effective, but the problem is we'd actually have to do it. Observing our political process in action makes me think it's highly unlikely that we're going to get a bunch of representatives to sit down, learn about this, and then enact sweeping changes to intellectual property law in the U.S. so users control their data.
Можем да тръгнем по пътя на политиката, при която социалните медии да кажат: "Знаете ли какво, вие притежавате данните си. Имате контрол върху това как се използват." Проблемът е, че приходите на повечето социални медии зависят от някакъв вид споделяне и експлоатирането на потребителски данни. Понякога казват за Facebook, че потребителите не са клиентите, а са продуктът. Тогава как да накараме една компания да даде контрола върху основните си активи обратно на потребителите? Възможно е, но не мисля, че това е нещо, което ще видим да се случи скоро.
We could go the policy route, where social media companies say, you know what? You own your data. You have total control over how it's used. The problem is that the revenue models for most social media companies rely on sharing or exploiting users' data in some way. It's sometimes said of Facebook that the users aren't the customer, they're the product. And so how do you get a company to cede control of their main asset back to the users? It's possible, but I don't think it's something that we're going to see change quickly.
Така че мисля, че другият вариант, който ще бъде по-ефективен, е този на повечето наука. Да се занимаваме с науката, която ни е позволила да развием всички тези механизми за изчисляване на личните данни. Всъщност е много подобно проучване, на това което трябва да направим, за да разработим механизми, които могат да кажат на потребителя "Ето това е рискът, от действието, което току що предприе." Харесвайки тази Фейсбук страница или споделяйки тази лична информация, ти току що подобри способността ми да предскажа дали използваш наркотици или не или дали се разбираш добре или не с колегите на работа. Това смятам, че може да повлияе върху решението на хората дали искат да споделят нещо, да го запазят лично или въобще да не го качват. Можем да разгледаме и варианти, които биха позволили на хората да криптират данните, които качват, така че да са един вид невидими и безполезни за страници като Фейсбук или допълнителни услуги, които ги достъпват, но да са видими за избрани потребители, за които този, който е публикувал информацията, иска тя да бъде видима. Това е изключително проучване от интелектуална гледна точка и учените са склонни да го направят. Това му дава предимство пред законовият подход.
So I think the other path that we can go down that's going to be more effective is one of more science. It's doing science that allowed us to develop all these mechanisms for computing this personal data in the first place. And it's actually very similar research that we'd have to do if we want to develop mechanisms that can say to a user, "Here's the risk of that action you just took." By liking that Facebook page, or by sharing this piece of personal information, you've now improved my ability to predict whether or not you're using drugs or whether or not you get along well in the workplace. And that, I think, can affect whether or not people want to share something, keep it private, or just keep it offline altogether. We can also look at things like allowing people to encrypt data that they upload, so it's kind of invisible and worthless to sites like Facebook or third party services that access it, but that select users who the person who posted it want to see it have access to see it. This is all super exciting research from an intellectual perspective, and so scientists are going to be willing to do it. So that gives us an advantage over the law side.
Един от проблемите, които се повдигат, когато говоря за това е следният: Знаеш ли, когато хората започнат да пазят цялата информация като лична, тогава всички тези методи, които си разработил за да предсказваш заплахите, ще се провалят. А аз отговарям: Абсолютно! И аз мен, това е успех, защото като учен, моята цел не е да разбирам информация за потребителите, а да подобря начина, по който взаимодействат онлайн. Понякога това включва събиране на информация за тях, но ако потребителите не искат да използвам тази информация, смятам, че трябва да имат правото да ми забранят. Искам потребителите да бъдат информирани и осъзнати потребители на механизмите, които разработваме.
One of the problems that people bring up when I talk about this is, they say, you know, if people start keeping all this data private, all those methods that you've been developing to predict their traits are going to fail. And I say, absolutely, and for me, that's success, because as a scientist, my goal is not to infer information about users, it's to improve the way people interact online. And sometimes that involves inferring things about them, but if users don't want me to use that data, I think they should have the right to do that. I want users to be informed and consenting users of the tools that we develop.
Смятам, че окуражавайки този вид наука и подкрепяйки изследователите, които искат да върнат част от контрола обратно на потребителите и далеч от компаниите за социални медии, означава да вървим напред и докато тези механизми се развиват и напредват, това означава, че ние ще имаме образована и упълномощена потребителска база и смятам, че всеки от нас би се съгласил, че това е съвсем идеален начин да вървим напред.
And so I think encouraging this kind of science and supporting researchers who want to cede some of that control back to users and away from the social media companies means that going forward, as these tools evolve and advance, means that we're going to have an educated and empowered user base, and I think all of us can agree that that's a pretty ideal way to go forward.
Благодаря ви.
Thank you.
(Аплодисменти)
(Applause)