Během první dekády své existence byl internet dost statický. Mohli jste brouzdat jen po stránkách, které vytvořily velké společnosti, co na to měly týmy, nebo nadšenci, kteří se výtečně vyznali v technice. Po roce 2000 se však začaly rozvíjet sociální sítě a média. Internet se úplně změnil. Většina obsahu, s nímž teď přicházíme do styku, pochází od běžných uživatelů. Spadají sem videa na YouTube, blogy, uživatelské recenze nebo příspěvky na sociálních sítích. Internet je také mnohem interaktivnější. Lidé na sebe reagují. Komentují, sdílejí; neomezují se jen na čtení.
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.
V největší míře takové možnosti nabízí Facebook. Proto o něm teď uvedu pár čísel. Facebook každý měsíc používá 1,2 miliardy uživatelů. To je polovina všech lidí používajících internet. Na Facebooku (ale i jinde) si můžete i s nepatrnými technickými znalostmi vytvořit vlastní síťovou identitu. Lidé díky tomu začali internet zaplavovat osobními daty. Máme data o chování, preferencích a demografii stovek milionů lidí. To tu nikdy nebylo. Zabývám se počítačovou vědou a díky těmto datům jsem dokázala vytvořit modely, které jsou schopny odhadnout různé druhy skrytých vlastností, o kterých sdílíte informace a ani o tom nevíte. To může pomoci k tomu, aby byl internet interaktivnější, ale dá se to i zneužít. Potíž je, že uživatelé těmto postupům a principům moc nerozumějí. A i kdyby ano, nemají nad nimi velkou kontrolu. Proto vám teď chci ukázat, co s daty umíme, a potom nadhodit pár nápadů, jak vrátit kontrolu nad daty uživatelům.
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
Tohle logo jsem tam té nebohé těhotné ženě nenamalovala já.
to move some control back into the hands of users.
Je to logo firmy "Target", která údajně poslala své 15 leté zákaznici leták s reklamou na kojenecké láhve, plenky a kolébky dva týdny předtím, než vůbec řekla rodičům, že je těhotná. A ano, tatínek zuřil. Jak mohl "Target" na něco takového přijít dřív než její rodiče? Protože sledoval historii nákupů stovek tisíc zákazníků a vypočítával podle ní "těhotenské skóre". Uměl dokonce odhadnout, v kolikátém je žena měsíci. A nepotřeboval k tomu očividné indicie, jako že zákaznice kupuje dětské šatičky. Stačilo mu vědět, že si zákaznice začala kupovat víc vitamínů nebo si pořídila tašku dost velkou na plínky. Na první pohled vypadají takové informace nevinně, ale pokud je získáte a srovnáte s tisíci dalšími lidmi, začnou prozrazovat skryté vzorce chování. A právě takové věci děláme na základě dat ze sociálních sítí. Hledáme nenápadné vzorce chování, a když je najdeme u milionů lidí, vyčteme z nich, na co si vzpomenete.
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.
Se svými kolegy jsem například vyvinula systém, jak vcelku přesně odhadovat vaše politické preference, osobnostní rysy, pohlaví, sexuální orientaci, vyznání, věk a inteligenci, ale také, jak moc důvěřujete svým známým a jak pevný s nimi máte vztah. Jsme v tom fakt dobří a stačí nám k tomu jen nepřímé indicie.
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.
Mým oblíbeným příkladem je studie, která letos vyšla v časopise "PNAS". Můžete si ji vygooglit; má jen 4 stránky. Autoři zkoumali, co lidé lajkují na Facebooku. Čemu dáváte "lajky". Takové údaje o vás mohou hodně prozradit. Vytipovali například pět stránek, které lajkují převážně lidé s vysokou inteligencí. Byla mezi nimi i stránka o hranolkách "curly fries". "Curly fries" jsou moc dobré, ale to, že vám chutnají, z vás přece ještě nedělá Einsteina. Jak to, že je lajkování těchto stránek výrazným indikátorem inteligence, když jejich obsah s indikovanou vlastností ani trochu nesouvisí? Souvisí to s řadou dalších teorií, které si nejprve musíme ozřejmit. Sociologická teorie "homofilie" například tvrdí, že se kamarádíme hlavně s lidmi, kteří jsou jako my. Chytří lidé častěji kamarádí s chytrými lidmi, mladí lidé s mladými a tak to chodí už stovky let. Víme také dost o tom, jak se po sítích šíří informace. Virální videa nebo třeba "lajky" na Facebooku se šíří sociálními sítěmi úplně stejně jako nějaká infekce. Studujeme to už dlouho a máme na to dobré modely. Proto si teď umíme takové věci spojit a chápeme, proč k nim dochází. Moje hypotéza tedy zní, že člověk, který stránku o "curly fries" spustil nebo ji jako první olajkoval, měl vysokou inteligenci. A pak to viděli jeho přátelé, mezi nimiž bylo podle principu homofile hodně chytrých lidí, a tak to lajkovali hlavně chytří lidé, kteří měli další chytré přátele, a tak se to celou sítí šířilo hlavně mezi chytrými lidmi. Lajkování stránky s "curly fries" se tudíž nestalo ukazatelem vysoké inteligence kvůli obsahu stránky, ale protože lidé, kteří něco lajkují, mají stejné vlastnosti jako ti, kdo to lajkovali před nimi.
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.
Celkem zapeklitá záležitost, že? Průměrnému uživateli to vysvětlíte dost těžko, a i kdyby ano, co proti tomu zmůže? Jak pozná, že o sobě lajkováním cosi prozrazuje, když to vůbec nesouvisí s obsahem toho, co lajkuje? K tomu by potřeboval mnohem větší kompetence. Je to čím dál závážnější problém.
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.
Zamysleme se tedy nad tím, jak dát uživatelům určitou kontrolu nad využíváním osobních údajů. Protože ne vždy budou užívány pro jejich dobro. Kdyby mě například omrzelo učit na univerzitě, založím si společnost, která bude například odhadovat, jestli jste týmový hráč nebo zda nejste alkoholik. To opravdu umíme. A pak bych výsledky prodávala personálním agenturám a vašim potencionálním zaměstnavatelům. Tohle fakt umíme. Zítra se do toho můžu pustit, a vy mi nijak nezabráníte, abych vaše data takhle použila. A to je přeci problém.
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.
Můžeme mu čelit tím, že pozměníme legislativu. To by bylo nejúčinnější, ale muselo by se to nejprve provést. A podle toho, jak u nás funguje zákonodárství, se mi mi moc nezdá, že najdeme dost zastupitelů, kteří budou ochotni si tu problematiku nastudovat a změnit žádoucím způsobem zákon o duševním vlastnictví.
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.
Můžeme apelovat na samotné mediální společnosti, aby uznaly, že uživatelé mají mít kontrolu nad svými daty. Jenomže příjem takových společností vesměs plyne právě z toho, že data svých uživatelů nějak sdílejí a využívají. O Facebooku se říkává, že jeho uživatelé jsou jeho zboží. Jak přimět společnost, aby se vzdala kontroly nad zdrojem příjmů ve prospěch uživatelů? Asi by se to dalo zařídit, ale rozhodně ne hned.
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.
Proto je podle mě nejlepší jiná cesta: znovu do toho zapojit vědu. Postupy, jak vyhodnocovat osobní data, bychom neměli, kdyby nebylo vědy. A tytéž vědecké postupy nám mohou pomoct, abychom vytvořili mechanismy, které vás upozorní na konkrétní rizika. Jako například, že když lajkujete nebo sdílíte to a to, tak mi tím pomáháte odhadnout, zda neberete drogy či jak vycházíte s lidmi v práci. Kdybyste to věděli, asi byste si lépe rozmysleli, zda něco sdílet, nebo si to nechat pro sebe. Mohli bychom se také zaměřit na šifrování nahrávaných dat. Facebook či na něj navázaní poskytovalé služeb by tudíž data neviděli a nemohli je použít. Data by se zobrazovala jen uživatelům, kterým to povolil ten, kdo data nahrál. Pro vědce jsou to podnětné intelektuální výzvy a rádi se jich zhostí. V tom je výhoda tohoto řešení oproti zavádění legislativy.
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.
Lidé, s nimiž o tom mluvím, však vidí problém v tom, že když si budeme nechávat údaje pro sebe, přijdou námi vytvořené predikční metody vniveč. Já to však beru jako úspěch! Jsem vědec a mým úkolem není domýšlet si o uživatelích informace, ale přispívat k jejich lepší interakci online. Někdy k tomu pomáhá, když si o uživatelích něco domyslíme, ale pokud si to nepřejí, mají na to podle mě právo. Chci, aby využívali námi vytvořené nástroje poučeně a zodpovědně.
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.
Proto je třeba podporovat takový typ vědy a takový typ výzkumníků, kteří chtějí vrátit kontrolu nad informacemi uživatelům a vzít je sociálním médiím. Pak totiž nebudeme mít jen čím dál lepší techniku, ale také informované a zodpovědné uživatele. A asi se shodneme, že takový vývoj by byl ideální.
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.
Děkuji.
Thank you.
(Potlesk.)
(Applause)