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.
Ak si spomeniete na prvé desaťročie webu, bolo to skutočne statické miesto. Mohli ste sa pripojiť, prehliadať stránky, ktoré boli vkladané buď organizáciami, ktoré na to mali tímy ľudí, alebo jednotlivcami, ktorí boli v tom čase počítačovými špičkami. S nástupom sociálnych médií a sociálnych sietí na začiatku tisícrocia sa internet razantne zmenil na miesto, kde veľká väčšina obsahu, s ktorým prídeme do styku, je pridávaná priemernými používateľmi, či už ide o YouTube videá, blogy, recenzie na výrobky alebo príspevky na sociálnych médiach. Web sa tiež stal oveľa interaktívnejším miestom, kde sa ľudia stretávajú s inými, komentujú, zdieľajú, nie sú len pasívnymi čitateľmi.
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.
Facebook nie je jediným takým miestom, ale je najväčším a dobre sa na ňom ilustrujú štatistiky. Facebook má mesačne 1,2 miliardy používateľov. Takže polovica internetovej populácie používa Facebook. Takýto druh stránok dovoľuje ľudom vytvárať virtuálne identity s minimom technických zručností a ľudia v obrovskom množstve dávajú na web osobné údaje. V dôsledku toho máme k dispozícii dáta o správaní sa, preferenciách a demografii stoviek miliónov ľudí, čo nemá v histórii ľudstva obdoby. Pre mňa ako počítačovú vedkyňu to znamená to, že môžem tvoriť modely, ktoré vám dokážu predpovedať množstvo skrytých vlastností, pri ktorých ani netušíte, že o nich zdieľate informácie. My vedci môžeme použiť tieto informácie ako pomoc pri spôsobe, akým ľudia interagujú online, ale existuje aj menej vznešený spôsob použitia a problémom je, že používatelia vskutku nerozumejú takýmto metódam a ich fungovaniu a aj keby rozumeli, tak to nemajú ako kontrolovať. Dnes chcem hovoriť o niektorých veciach, ktoré môžeme urobiť, a dať vám nejaké nápady, ako sa posunúť a vrátiť kontrolu späť do rúk používateľom.
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.
Toto je firma Target („Cieľ“). Nedala som to logo len tak na bruško tej úbohej tehotnej ženy. Možno ste videli anekdotu, ktorá vyšla vo Forbese, kde firma Target poslala 15-ročnej dievčine leták s reklamou a kupónmi na dojčenské fľaše, plienky a postieľky dva týždne pred tým, čo oznámila rodičom, že je tehotná. Áno, jej otec bol z toho dosť nešťastný. Pýtal sa: „Ako vedela firma Target, že jeho dcéra stredoškoláčka je tehotná, pred tým, ako to povedala rodičom?“ Ukázalo sa, že firma Target mala obchodnú históriu stotisícov zákazníkov a vypočítali niečo, čomu hovoria tehotenské skóre, čo nie je len fakt, či je žena tehotná alebo nie, ale aj dátum očakávaného pôrodu. Nevypočítali to tak, že by sa pozerali na obvyklé veci, ako to, že kupovala postieľku alebo detské oblečenie, ale podľa toho, že kúpila viac vitamínov, ako kupovala normálne, alebo kúpila tašku dosť veľkú na detské plienky. Zdá sa, že samy od seba tieto nákupy neprezrádzajú veľa, ale je v tom vzor správania sa, ktorý keď vložíte do kontextu správania sa tisícov ľudí, začne o vás prezrádzať oveľa viac. Toto je druh vecí, ktoré robíme, keď o vás predpovedáme veci na sociálnych médiách. Hľadáme vzorčeky v chovaní, ktoré keď zistíme medzi miliónmi ľudí, umožnia nám zistiť množstvo vecí.
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.
S kolegami sme v laboratóriu vyvinuli mechanizmus, ktorým môžeme celkom presne predpovedať veci, ako sú vaše politické preferencie, osobnostné hodnotenie, pohlavie, sexuálna orientácia, viera, vek, inteligencia, spolu s vecami ako ako dôverujete ľudom, ktorých poznáte, a aké pevné sú tieto vzťahy. Toto všetko vieme robiť veľmi dobre. A to všetko zisťujeme z informácii, ktoré by ste nepovažovali za zrejmé.
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.
Môj najobľúbenejší príklad je zo štúdie, publikovanej tento rok v Proceedings of the National Academies. Ľahko to nájdete na Google. Má to len 4 stránky, jednoduché čítanie. Pozorovali iba to, čo ľudia na Facebooku označujú „likeom“, len to, čo sa vám páči na Facebooku, a tým predpovedali všetky tie atribúty, ako aj ďalšie. V štúdii urobili zoznam piatich „likeov“, ktoré najviac indikovali vysokú inteligenciu. V tomto zozname bolo aj „likeovanie“ stránky s kučeravými hranolkami. (smiech) Kučeravé hranolky chutia úžasne, ale to, že ich máte radi, nemusí znamenať, že ste inteligentnejší ako priemerný človek. Ako môže potom byť jeden z najsilnejších indikátorov vašej inteligencie to, že označíte, že sa vám páči táto stránka, keď obsah je absolútne irelevantný k vlastnosti, ktorú chceme predpovedať? Ukazuje sa, že sa musíme pozrieť na celú skupinu základných teórií, aby sme pochopili, ako sa to dá urobiť. Jedna z nich je sociologická teória zvaná homofília, ktorá v princípe hovorí, že ľudia sa priatelia s podobnými ľuďmi. Ako múdry sa skôr spriatelíte s múdrymi, ako mladý skôr s mladými ľuďmi, to je stará známa vec už po stovky rokov. Vieme tiež dosť o tom, ako sa informácia šíri cez siete. Ukazuje sa, že veci ako virálne videá alebo „likey“ na Facebooku alebo iné informácie sa šíria presne takým istým spôsobom, ako sa šíria choroby, cez sociálne siete. Takže toto študujeme už celkom dlho. Máme na to dobré modely. Môžete zložiť tieto časti dohromady a začnete vidieť, prečo sa veci ako toto sa stávajú. Ak by som chcela postaviť hypotézu, bola by asi taká, že túto stránku vytvoril chytrý chlapík, alebo medzi prvými, ktorí dali „like“, bol niekto inteligentný. Dal „like“, jeho priatelia to videli a podľa homofílie vieme, že pravdepodobne má chytrých priateľov, takže sa to rozšírilo na nich, niektorí tiež dali „like“. Mali ďalších priateľov, rozšírilo sa to k nim a šíri sa to sieťou davom chytrých ľudí, takže v konečnom dôsledku je označenie stránky s kučeravými hranolkami indikátorom vysokej inteligencie, nie pre obsah stránky, ale pretože samotný akt označenia stránky nás vracia späť k spoločným atribútom iných ľudí, ktorí urobili to isté.
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.
Asi sa vám to javí ako pekne komplikovaná vec, že ? Je to dosť ťažké, sadnúť si a vysvetliť to priemerným používateľom, a ak to aj dokážete, čo s tým môže obyčajný človek urobiť ? Ako môžete vedieť, keď dáte like na niečo, čo indikuje vašu povahovú črtu, ktorá je úplne irelevantná k obsahu, ktorý ste označili, že sa vám páči? Užívatelia nemajú veľkú moc kontrolovať používanie týchto údajov. Ja to vnímam ako narastajúci 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.
Myslím, že je niekoľko ciest, ktoré treba zvážiť, ak chceme dať používateľom istú kontrolu nad tým, ako sú použité tieto dáta, pretože nie vždy budú použité k ich prospechu. Často uvádzam tento príklad: ak ma učiteľstvo začne nudiť, otvorím si spoločnosť, ktorá by predpovedala tie veci: ako dobre pracujete v tíme, či beriete drogy, či ste alkoholik. Toto všetko vieme predpovedať. Predala by som tieto informácie personálnym firmám a veľkým spoločnostiam, ktoré vás chcú zamestnať. Áno, to sa už dnes dá. Hneď zajtra by som mohla založiť firmu a vy by ste nemali žiadnu kontrolu nad tým, ako tieto dáta použijem. To sa mi zdá ako dosť veľký problém.
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.
Jedna cesta, po ktorej sa môžeme vydať, je cesta právneho prístupu. A myslím, že v istých ohľadoch by to mohlo byť najúčinnejšie, ale problémom je, že by sme to museli naozaj urobiť. Keď sledujem náš politický proces v akcii, zdá sa mi vysoko nepravdepodobné, že prinútime skupinu politikov, aby si k tomu sadli, osvojili si to a potom presadili závažné zmeny v zákonoch USA o intelektuálnom vlastníctve, aby užívatelia mohli kontrolovať svoje dáta.
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.
Mohli by sme ísť tou cestou, kde by vlastníci sietí povedali: viete čo? Vaše dáta sú vaše. Máte úplnú kontrolu nad tým, ako sú použité. Problém je, že modely finančnej návratnosti väčšiny vlastníkov sociálnych sietí sú nejakým spôsobom závislé od zdieľania alebo zneužívania užívateľských dát. O Facebooku sa vravieva, že užívatelia nie sú zákazníci, ale produkt. Tak ako potom prinútiť spoločnosti, aby vrátili kontrolu svojho hlavného majetku späť užívateľom? Možné to je, ale nemyslím si, že sa to v dohľadnom čase zmení.
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.
Preto si myslím, že ďalšia cesta, ktorú môžeme skúsiť a ktorá bude účinnejšia, je nasadiť viac vedy. Veda nás priviedla k tomu, že sme vyvinuli všetky tie mechanizmy na spracovávanie osobných dát. A je to vlastne veľmi podobný výskum, ktorý musíme urobiť, ak chceme vyvinúť mechanizmy, ktoré používateľovi povedia: „To, čo chceš práve urobiť, je riskantné.“ Likeovaním tejto Facebookovej stránky alebo zdieľaním tejto osobnej informácie zväčšuješ našu schopnosť predpovedať, či berieš alebo neberieš drogy alebo či máš dobré vzťahy na pracovisku. Myslím, že to môže ovplyvniť, či ľudia chcú niečo zdielať, držať to v súkromí alebo to nezdieľať vôbec. Môžeme to skúsiť ešte inak: dovoliť ľudom šifrovať dáta, ktoré pridávajú, aby sa tak neviditeľnými a bezcennými pre stránky ako Facebook či služby tretích strán, ktoré naň pristupujú, ale aby ich vybraní užívatelia, ktorým autor obsah sprístupní, mohli daný obsah vidieť. Z intelektuálneho hľadiska je tento výskum mimoriadne vzrušujúci a preto do toho vedci pôjdu radi. To nám dáva výhodu pred právnym prístupom.
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.
Jeden z problémov, ktorý ľudia spomínajú, keď o tom hovorím, je, že ak ľudia začnú uchovávať všetky tieto dáta v súkromí, všetky tie metódy, ktoré vyvíjame na predpovedanie ich charakterových čŕt, nakoniec zlyhajú. A ja hovorím, že určite a že je to pre mňa úspech, pretože ako pre vedkyňu nie je pre mňa cieľom získavať informácie o užívateľoch, ale zlepšiť spôsob, ako ľudia interagujú online. Áno, niekedy to zahŕňa aj vyhodnocovanie informácii o nich samotných, ale ak užívatelia nechcú, aby sa tieto informácie použili, myslím, že na to majú mať právo. Chcem, aby ľudia boli informovanými a poučenými používateľmi nástrojov, ktoré sme vyvinuli.
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.
Myslím, že podporovanie tohto druhu vedy a podpora výskumníkov, ktorí chcú postúpiť časť kontroly späť používateľom a vziať ju vlastníkom sociálnych médií, znamená, že posúvať sa dopredu s vývojom a postupom týchto nástrojov znamená, že treba vzdelanú a posilnenú základňu používateľov, a myslím, že súhlasíte, že to je presne ten ideál, ku ktorému chceme smerovať.
Thank you.
Ďakujem.
(Applause)
(potlesk)