ABOUT THE SPEAKER
Del Harvey - Security maven
Del Harvey works to define policy and to ensure user safety and security in the challenging realm of modern social media.

Why you should listen

As Senior Director of Trust and Safety at Twitter, Del Harvey works to define policy and to ensure user safety and security in the challenging realm of modern social media. Prior to joining Twitter, she spent five years as the co-administrator and law enforcement liaison for a 501(c)3 non-profit charity, working with agencies ranging from local police departments to the FBI, U.S. Marshals and the Secret Service.

More profile about the speaker
Del Harvey | Speaker | TED.com
TED2014

Del Harvey: Protecting Twitter users (sometimes from themselves)

デル・ハーヴェイ: Twitterの規模がもたらす変なこと

Filmed:
993,199 views

何億というツイートが毎日飛び交う時、ユーザーに危害をもたらすシナリオがありそうにない百万に１つという可能性のものであっても、それは１日500回起きることになります。Twitterの信頼と安全部門のリーダーであるデル・ハーヴェイにとって、この確率はありがたいものではありません。セキュリティの達人である彼女は、世界の人々に発言の場を与えながら最悪のシナリオをいかに防ぐか考えることに日々を費やしています。まじめな顔で冗談を交えながら、彼女がいかに２億４千万のユーザーの安全を保っているのか垣間見せてくれます。
- Security maven
Del Harvey works to define policy and to ensure user safety and security in the challenging realm of modern social media. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
My jobジョブ at TwitterTwitter
0
984
1291
Twitterでの
私の仕事は
00:14
is to ensure確実に userユーザー trust信頼,
1
2275
1978
ユーザーの信頼を確保し
00:16
protect保護する userユーザー rights権利 and keep usersユーザー safe安全,
2
4253
2837
ユーザーの権利を守り
安全を保つということです
00:19
bothどちらも from each各 other
3
7090
1260
他のユーザーから
00:20
and, at times回, from themselves自分自身.
4
8350
3899
そして 時には
彼ら自身から
00:24
Let's talk about what scale規模 looks外見 like at TwitterTwitter.
5
12249
4275
Twitterの規模が どのようなものか
見てみましょう
00:28
Back in January1月 2009,
6
16524
2870
2009年1月には
00:31
we saw more than two million百万 new新しい tweetsつぶやき each各 day
7
19394
3331
１日に200万以上の
ツイートがありました
00:34
on the platformプラットフォーム.
8
22725
1764
１日に200万以上の
ツイートがありました
00:36
January1月 2014, more than 500 million百万.
9
24489
5908
2014年1月には１日のツイート数は
5億以上になりました
00:42
We were seeing見る two million百万 tweetsつぶやき
10
30397
2492
200万のツイートが
00:44
in lessもっと少なく than six6 minutes分.
11
32889
2176
６分足らずの間に行われます
00:47
That's a 24,900-percent-パーセント increase増加する.
12
35065
6984
24,900%増加したわけです
00:54
Now, the vast広大 majority多数 of activityアクティビティ on TwitterTwitter
13
42049
3253
Twitter上の活動の大多数は
誰かを危険にさらすことはありません
00:57
puts置く no one in harm's害の way.
14
45302
1503
Twitter上の活動の大多数は
誰かを危険にさらすことはありません
00:58
There's no riskリスク involved関係する.
15
46805
1935
何のリスクもありません
01:00
My jobジョブ is to rootルート out and prevent防ぐ activityアクティビティ that mightかもしれない.
16
48740
5753
私の仕事は 危険な可能性のある
活動をなくし 予防することです
01:06
Soundsサウンド straightforward簡単, right?
17
54493
1973
単純な話に聞こえるでしょう？
01:08
You mightかもしれない even think it'dそれは be easy簡単,
18
56466
1152
簡単そうだと
01:09
given与えられた that I just said the vast広大 majority多数
19
57618
2170
なにしろTwitter上の
活動の大多数は
01:11
of activityアクティビティ on TwitterTwitter puts置く no one in harm's害の way.
20
59788
3810
無害なものなのですから
01:15
Why spend費やす so much time
21
63598
2169
ではなぜ そのような
害のない活動の中から
01:17
searching検索 for potential潜在的な calamities災害
22
65767
2743
潜在的な危険を探すために
01:20
in innocuous無害な activitiesアクティビティ?
23
68510
2900
多くの時間を
費やしているのでしょう？
01:23
Given与えられた the scale規模 that TwitterTwitter is at,
24
71410
2940
Twitterの規模を考えたなら
01:26
a one-in-a-million100万人に一人 chanceチャンス happens起こる
25
74350
2357
百万に１つの可能性は
01:28
500 times回 a day.
26
76707
4876
１日に500回起きるのです
01:33
It's the same同じ for other companies企業
27
81583
1445
これは こんな規模を扱う
他の企業でも同様です
01:35
dealing対処する at this sortソート of scale規模.
28
83028
1471
これは こんな規模を扱う
他の企業でも同様です
01:36
For us, edgeエッジ cases症例,
29
84499
1708
私たちにとって
01:38
those rareまれな situations状況 that are unlikely起こりそうもない to occur発生する,
30
86207
3625
起きそうにない
まれなケースというのが
01:41
are more like norms規範.
31
89832
2622
日常的に起きるのです
01:44
Say 99.999 percentパーセント of tweetsつぶやき
32
92454
3942
99.999%のツイートに
01:48
poseポーズ no riskリスク to anyone誰でも.
33
96396
1888
何ら危険が
01:50
There's no threat脅威 involved関係する.
34
98284
1066
なかったとしましょう
01:51
Maybe people are documenting文書化する travel旅行 landmarksランドマーク
35
99350
2954
オーストラリアの
ハートリーフのような場所で
01:54
like Australia'sオーストラリアの Heartハート Reefリーフ,
36
102304
1963
旅の記録を
取っているのか
01:56
or tweetingツイート about a concertコンサート they're attending出席する,
37
104267
2921
参加しているコンサートのことを
つぶやいているのか
01:59
or sharing共有 picturesピクチャー of cute可愛い baby赤ちゃん animals動物.
38
107188
4747
あるいは かわいい動物の赤ちゃんの
写真を見せているのかもしれません
02:03
After you take out that 99.999 percentパーセント,
39
111935
4509
そのような99.999%を
取り除いた後に残る
02:08
that tiny小さな percentageパーセンテージ of tweetsつぶやき remaining残り
40
116444
3529
ごくわずかの
ツイートの数は
02:11
works作品 out to roughly大まかに
41
119973
2389
おおよそ
02:14
150,000 per〜ごと month月.
42
122362
3475
月に15万になります
02:17
The sheer薄い scale規模 of what we're dealing対処する with
43
125837
2456
私たちの扱っている
規模の大きさが
02:20
makes作る for a challengeチャレンジ.
44
128293
2312
難題を生み出しているのです
02:22
You know what elseelse makes作る my role役割
45
130605
1178
私の仕事を
難しくする
02:23
particularly特に challenging挑戦?
46
131783
3107
もう１つのものが
何かわかりますか？
02:26
People do weird奇妙な things.
47
134890
5123
人間って変なことをする
ということです
02:32
(Laughter笑い)
48
140013
1829
(笑)
02:33
And I have to figure数字 out what they're doing,
49
141842
2391
彼らが何を
なぜやっているのか
02:36
why, and whetherかどうか or not there's riskリスク involved関係する,
50
144233
2249
そこに危険がないか
見極めなければなりません
02:38
oftenしばしば withoutなし much in terms条項 of contextコンテキスト
51
146482
2168
あまり文脈や背景の
02:40
or backgroundバックグラウンド.
52
148650
1847
情報なしにです
02:42
I'm going to showショー you some examples例
53
150497
2077
私がTwitterで
仕事する中で出会った
02:44
that I've run走る into during中 my time at TwitterTwitter --
54
152574
2005
例をいくつか
お目にかけましょう
02:46
these are all realリアル examples例 —
55
154579
1620
いずれも実際の事例です
02:48
of situations状況 that at first seemed見えた cutカット and dried乾燥した,
56
156199
2653
一見ありきたりの
状況に見えながら
02:50
but the truth真実 of the matter問題 was something
57
158852
1643
真実はまったく異なる—
02:52
altogether全部 different異なる.
58
160495
1550
という例です
02:54
The details詳細 have been changedかわった
59
162045
1977
細部は 罪のない人の
あるいは
02:56
to protect保護する the innocent無実
60
164022
1257
罪ある人かもしれませんが
02:57
and sometimes時々 the guilty有罪.
61
165279
3233
プライバシーを守るため
変えてあります
03:00
We'll私たちは start開始 off easy簡単.
62
168512
3005
簡単なのから いきましょう
03:03
["Yoよ bitch雌犬"]
63
171517
1793
[“Yo bitch” (おう メス犬)]
03:05
If you saw a TweetTweet that only said this,
64
173310
3228
このツイートだけ見たら
03:08
you mightかもしれない think to yourselfあなた自身,
65
176538
1694
罵り言葉だと
03:10
"That looks外見 like abuse乱用."
66
178232
1653
思うことでしょう
03:11
After all, why would you
want to receive受け取る the messageメッセージ,
67
179885
3107
誰が「おう メス犬」
なんてメッセージを
03:14
"Yoよ, bitch雌犬."
68
182992
2218
受け取りたいと
思うでしょう
03:17
Now, I try to stay滞在 relatively比較的 hipヒップ
69
185210
4663
私は最近のトレンドや
ミームには
03:21
to the latest最新 trendsトレンド and memesミームズ,
70
189873
2512
敏感であろうと
努めていますので
03:24
so I knew知っていた that "yoよ, bitch雌犬"
71
192385
2704
“Yo bitch”が
03:27
was alsoまた、 oftenしばしば a common一般 greeting挨拶 betweenの間に friends友達,
72
195089
3154
友達同士の挨拶に
使われることや
03:30
as well as beingであること a popular人気 "Breaking壊す Bad悪い" reference参照.
73
198243
4262
人気ドラマ『ブレーキング・バッド』の台詞の
引用でありうることは承知しています
03:34
I will admit認める that I did not expect期待する
74
202505
2487
しかしこの第４の用法は
03:36
to encounter出会い a fourth第4 use case場合.
75
204992
2841
正直予期していませんでした
03:39
It turnsターン out it is alsoまた、 used on TwitterTwitter
76
207833
3104
これはTwitterで
犬のフリをして話す時に
03:42
when people are role-playingロール・プレイング as dogs犬.
77
210937
3062
使われるということです
03:45
(Laughter笑い)
78
213999
5279
[“Yo bitch” (おう メス犬)] (笑)
03:51
And in fact事実, in that case場合,
79
219278
1666
この場合には
03:52
it's not only not abusive虐待,
80
220944
1609
罵り言葉でないだけでなく
03:54
it's technically技術的に just an accurate正確 greeting挨拶.
81
222553
3139
むしろ状況に即した
正しい挨拶と言えるでしょう
03:57
(Laughter笑い)
82
225692
2889
(笑)
04:00
So okay, determining決定する whetherかどうか or not
83
228581
2071
何かの言葉が
口汚いかどうかを
04:02
something is abusive虐待 withoutなし contextコンテキスト,
84
230652
1848
文脈抜きに判断するのは
04:04
definitely絶対に hardハード.
85
232500
1592
困難なのです
04:06
Let's look at spamスパム.
86
234092
2717
スパムを考えてみましょう
04:08
Here'sここにいる an example例 of an accountアカウント engaged従事する
87
236809
1960
これは典型的な
スパマーの行動です
04:10
in classicクラシック spammerスパマー behavior動作,
88
238769
1668
これは典型的な
スパマーの行動です
04:12
sending送信 the exact正確 same同じ messageメッセージ
89
240437
1559
まったく同一のメッセージを
何千という人に送りつけます
04:13
to thousands千 of people.
90
241996
1804
まったく同一のメッセージを
何千という人に送りつけます
04:15
While this is a mockupモックアップ I put
together一緒に usingを使用して my accountアカウント,
91
243800
2793
これは私自身のアカウントで
真似て見せたものですが
04:18
we see accountsアカウント doing this all the time.
92
246593
3001
このようなものは
しょっちゅう目にしています
04:21
Seems見える prettyかなり straightforward簡単.
93
249594
1979
すごく分かりやすいですよね
04:23
We should just automatically自動的に suspendサスペンド accountsアカウント
94
251573
2053
このようなことを
しているアカウントは
04:25
engaging魅力的 in this kind種類 of behavior動作.
95
253626
3307
自動的に閉鎖して
しまうべきでしょう
04:28
Turnsターン out there's some exceptions例外 to that ruleルール.
96
256933
3210
しかし例外があることが
分かりました
04:32
Turnsターン out that that messageメッセージ
could alsoまた、 be a notificationお知らせ
97
260143
2883
あのようなメッセージが
04:35
you signed署名された up for that the International国際
Spaceスペース Station駅 is passing通過 overheadオーバーヘッド
98
263026
3889
頭上を通過する
国際宇宙ステーションを
04:38
because you wanted to go outside外側
99
266915
1846
外に出て見られるよう
通知してくれる
04:40
and see if you could see it.
100
268761
1948
サービスかもしれないのです
04:42
You're not going to get that chanceチャンス
101
270709
1225
これをスパムとみなして
04:43
if we mistakenly誤って suspendサスペンド the accountアカウント
102
271934
1847
アカウントを閉鎖してしまったら
04:45
thinking考え it's spamスパム.
103
273781
2266
みんな宇宙ステーションを
見逃してしまうでしょう
04:48
Okay. Let's make the stakesステークス higher高い.
104
276047
3526
より重大なケースを
考えてみましょう
04:51
Back to my accountアカウント,
105
279573
1916
再び私のアカウントで
04:53
again exhibiting出展 classicクラシック behavior動作.
106
281489
3505
典型的な問題行動を
模倣してみました
04:56
This time it's sending送信 the same同じ messageメッセージ and linkリンク.
107
284994
2643
多数の同一メッセージを
リンク付きで送るというものです
04:59
This is oftenしばしば indicative指示的 of
something calledと呼ばれる phishingフィッシング,
108
287637
2774
これはフィッシングと呼ばれるものに
よく見受けられます
05:02
somebody誰か trying試す to stealスチール another別の
person's人 accountアカウント information情報
109
290411
3178
他のサイトに
誘導することで
05:05
by directing演出 them to another別の websiteウェブサイト.
110
293589
2203
アカウント情報を
盗もうとするのです
05:07
That's prettyかなり clearlyはっきりと not a good thing.
111
295792
4194
明らかに良くないことです
05:11
We want to, and do, suspendサスペンド accountsアカウント
112
299986
1930
このような活動を
しているアカウントは
05:13
engaging魅力的 in that kind種類 of behavior動作.
113
301916
2624
停止したいし
実際停止していますが
05:16
So why are the stakesステークス higher高い for this?
114
304540
3247
ではなぜこれが
重大だというのでしょう？
05:19
Well, this could alsoまた、 be a bystander傍観者 at a rallyラリー
115
307787
2999
これは もしかしたら
05:22
who managed管理された to record記録 a videoビデオ
116
310786
1910
無抵抗の抗議者に
05:24
of a police警察 officer役員 beating打つ a non-violent非暴力 protester抗議者
117
312696
3270
暴力を振るう警官を
目撃者が録画し
05:27
who'sだれの trying試す to let the world世界 know what's happeningハプニング.
118
315966
2975
世界に伝えようと
しているのかもしれないのです
05:30
We don't want to gambleギャンブル
119
318941
1643
それをスパムに分類して
05:32
on potentially潜在的 silencingサイレンシング that crucial重大な speechスピーチ
120
320584
2517
重要な言論を封じて
しまうような危険を
05:35
by classifying分類 it as spamスパム and suspending吊るす it.
121
323101
2929
冒したくはありません
05:38
That means手段 we evaluate評価する hundreds数百 of parametersパラメーター
122
326030
2879
だからアカウントの
活動を見る時には
05:40
when looking at accountアカウント behaviors行動,
123
328909
1688
何百という尺度を
使っていますが
05:42
and even then, we can still get it wrong違う
124
330597
2016
それでも時には間違い
05:44
and have to reevaluate再評価する.
125
332613
2236
再確認を要することが
あり得ます
05:46
Now, given与えられた the sortsソート of challenges挑戦 I'm up againstに対して,
126
334849
3708
私が直面している難題の
種類を考えるなら
05:50
it's crucial重大な that I not only predict予測する
127
338557
2696
惨事を予想するだけでなく
05:53
but alsoまた、 design設計 protections保護 for the unexpected予想外の.
128
341253
3784
予想外のことから守る仕組みを
設けることも重要です
05:57
And that's not just an issue問題 for me,
129
345037
2342
これは私やTwitterにとって
だけの問題ではなく
05:59
or for TwitterTwitter, it's an issue問題 for you.
130
347379
2087
皆さんの問題でもあるのです
06:01
It's an issue問題 for anybody誰 who'sだれの building建物 or creating作成
131
349466
2406
みんなが素晴らしいことを
できるようにする
06:03
something that you think is going to be amazing素晴らしい
132
351872
1925
何かすごいものを
作ろうとしている
06:05
and will let people do awesome驚くばかり things.
133
353797
2789
すべての人にとっての
問題です
06:08
So what do I do?
134
356586
2866
ではどうするのか？
06:11
I pause一時停止する and I think,
135
359452
3318
立ち止まって
こう考えるんです
06:14
how could all of this
136
362770
2095
「まったく酷いことが
06:16
go horribly恐ろしく wrong違う?
137
364865
3793
これから起きるとしたら
どのようにしてか？」
06:20
I visualize視覚化する catastrophe災害.
138
368658
4453
惨事を思い描くのです
06:25
And that's hardハード. There's a sortソート of
139
373111
2463
これは難しいことです
06:27
inherent固有の cognitive認知 dissonance不協和音 in doing that,
140
375574
2848
一種の認知的不協和があります
06:30
like when you're writing書き込み your wedding結婚式 vows誓い
141
378422
1812
結婚の誓いの言葉と同時に
06:32
at the same同じ time as your prenuptial結婚前 agreement契約.
142
380234
2646
婚前同意書を作ろうとする
ようなものです
06:34
(Laughter笑い)
143
382880
1696
(笑)
06:36
But you still have to do it,
144
384576
2373
でもやらなければ
ならないんです
06:38
particularly特に if you're marrying結婚
500 million百万 tweetsつぶやき per〜ごと day.
145
386949
4446
１日５億のツイートと
結婚すると決めたなら
06:43
What do I mean by "visualize視覚化する catastrophe災害?"
146
391395
3097
惨事を思い描くというのは
06:46
I try to think of how something as
147
394492
2762
猫の写真のような
害のないものが
06:49
benign良性 and innocuous無害な as a picture画像 of a catネコ
148
397254
3228
いかに人の死に
つながりうるか
06:52
could lead鉛 to death死,
149
400482
1104
それを いかに防げるか
考えるということです
06:53
and what to do to prevent防ぐ that.
150
401586
2326
それを いかに防げるか
考えるということです
06:55
Whichどの happens起こる to be my next次 example例.
151
403912
2383
次のケースが
まさにその例です
06:58
This is my catネコ, Eliエリ.
152
406295
3110
これは私の猫のイーライです
07:01
We wanted to give usersユーザー the ability能力
153
409405
1981
私たちはツイートに写真を
07:03
to add追加する photos写真 to their彼らの tweetsつぶやき.
154
411386
2073
付けられるように
したいと思いました
07:05
A picture画像 is worth価値 a thousand千 words言葉.
155
413459
1597
百聞は一見にしかずです
07:07
You only get 140 characters文字.
156
415056
2009
たった140文字のツイートに
07:09
You add追加する a photo写真 to your tweetつぶやく,
157
417065
1200
写真を付けたなら
07:10
look at how much more contentコンテンツ you've got now.
158
418265
3038
どれほど内容が
豊かになるでしょう
07:13
There's all sortsソート of great things you can do
159
421303
1677
ツイートに写真を付けることで
07:14
by adding追加する a photo写真 to a tweetつぶやく.
160
422980
2007
可能になる素晴らしいことが
たくさんあります
07:16
My jobジョブ isn't to think of those.
161
424987
2280
でもそれを考えるのは
私の仕事ではありません
07:19
It's to think of what could go wrong違う.
162
427267
2747
それがどうマズくなりうるか
考えるのが私の仕事です
07:22
How could this picture画像
163
430014
1892
この写真がどうしたら
07:23
lead鉛 to my death死?
164
431906
3539
私の死につながりうるのか？
07:27
Well, here'sここにいる one possibility可能性.
165
435445
3160
たとえば こんな可能性があります
07:30
There's more in that picture画像 than just a catネコ.
166
438605
3086
この写真に写っていのは
猫だけではありません
07:33
There's geodata地理データ.
167
441691
2092
GPS情報があります
07:35
When you take a picture画像 with your smartphoneスマートフォン
168
443783
2212
携帯やデジカメで
07:37
or digitalデジタル cameraカメラ,
169
445995
1299
写真を撮る時
画像とともに保存される
07:39
there's a lot of additional追加 information情報
170
447294
1654
写真を撮る時
画像とともに保存される
07:40
saved保存された along一緒に in that image画像.
171
448948
1616
様々な情報があります
07:42
In fact事実, this image画像 alsoまた、 contains含まれる
172
450564
1932
この画像には
07:44
the equivalent同等 of this,
173
452496
1805
これと同等の情報
07:46
more specifically具体的に, this.
174
454301
3079
より具体的には
この位置情報が含まれています
07:49
Sure, it's not likelyおそらく that someone's誰かの going to try
175
457380
1956
私が撮った猫の写真の
07:51
to trackトラック me down and do me harm害
176
459336
2285
付随情報から
私の居所を突き止め
07:53
basedベース upon〜に image画像 dataデータ associated関連する
177
461621
1784
悪さをしようという人が
07:55
with a picture画像 I took取った of my catネコ,
178
463405
1948
いるとも思えませんが
07:57
but I start開始 by assuming前提 the worst最悪 will happen起こる.
179
465353
3651
しかし私は最悪のことは起こると
仮定するところから始めます
08:01
That's why, when we launched打ち上げ photos写真 on TwitterTwitter,
180
469004
2338
私たちがツイートに写真を
付けられるようにした時
08:03
we made製 the decision決定 to stripストリップ that geodata地理データ out.
181
471342
3821
GPS情報が取り除かれる
ようにしたのは そのためです
08:07
(Applause拍手)
182
475163
5847
(拍手)
08:13
If I start開始 by assuming前提 the worst最悪
183
481010
2613
常に最悪のことを仮定し
08:15
and work backwards後方に,
184
483623
947
保守的に構えることで
08:16
I can make sure that the protections保護 we buildビルドする
185
484570
2553
私たちの作る守りが
間違いなく
08:19
work for bothどちらも expected期待される
186
487123
1768
予期されることにも
08:20
and unexpected予想外の use cases症例.
187
488891
2078
予期せざることにも
働くようにできます
08:22
Given与えられた that I spend費やす my days日々 and nights夜間
188
490969
2945
起こりうる最悪のことを
08:25
imagining想像する the worst最悪 that could happen起こる,
189
493914
2541
いつも想像して
過ごしていたら
08:28
it wouldn'tしないだろう be surprising驚くべき if
my worldview世界観 was gloomy暗い.
190
496455
4257
私の世界観が暗いものになったとしても
不思議はないでしょう
08:32
(Laughter笑い)
191
500712
1783
(笑)
08:34
It's not.
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502495
1417
でもそうではありません
08:35
The vast広大 majority多数 of interactionsインタラクション I see --
193
503912
3876
私が目にする
やりとりの大多数は
08:39
and I see a lot, believe me -- are positiveポジティブ,
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507788
3901
本当にたくさん見ていますが
ポジティブなのです
08:43
people reaching到達 out to help
195
511689
1924
人々が助けの手を伸ばし
08:45
or to connect接続する or shareシェア information情報 with each各 other.
196
513613
3448
互いに繋がり合い
情報を共有し合っています
08:49
It's just that for those of us dealing対処する with scale規模,
197
517061
3323
ただ私たちのような
大規模のものを扱い
08:52
for those of us tasked任命された with keeping維持 people safe安全,
198
520384
3800
人々の安全を保つことを
仕事とする者は
08:56
we have to assume想定する the worst最悪 will happen起こる,
199
524184
2546
最悪のことは起こると
仮定せざるを得ないのです
08:58
because for us, a one-in-a-million100万人に一人 chanceチャンス
200
526730
4227
私たちにとって
百万に１つという可能性というのは
09:02
is prettyかなり good oddsオッズ.
201
530957
2749
至極起きがちなことだからです
09:05
Thank you.
202
533706
1864
ありがとうございました
09:07
(Applause拍手)
203
535570
4000
(拍手)
Translated by Yasushi Aoki
Reviewed by Takafusa Kitazume

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ABOUT THE SPEAKER
Del Harvey - Security maven
Del Harvey works to define policy and to ensure user safety and security in the challenging realm of modern social media.

Why you should listen

As Senior Director of Trust and Safety at Twitter, Del Harvey works to define policy and to ensure user safety and security in the challenging realm of modern social media. Prior to joining Twitter, she spent five years as the co-administrator and law enforcement liaison for a 501(c)3 non-profit charity, working with agencies ranging from local police departments to the FBI, U.S. Marshals and the Secret Service.

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Del Harvey | Speaker | TED.com
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