TEDxMidAtlantic 2013
Jennifer Golbeck: Your social media "likes" expose more than you think
Τζένιφερ Γκόλμπεκ: Ο γρίφος της σγουρής πατάτας: Γιατί τα «like» στα κοινωνικά μέσα λένε περισσότερα από όσα πιστεύετε
Filmed:
Readability: 4.5
2,366,837 views
Σας αρέσουν οι σγουρές πατάτες; Κάνατε like στη σελίδα τους στο Facebook; Δείτε αυτή την ομιλία για να ανακαλύψτε τα εκπληκτικά πράγματα που το Facebook (και άλλοι) μπορούν να μαντέψουν για εσάς από όσα σας αρέσουν και κοινοποιείτε. Η καθηγήτρια πληροφορικής Τζένιφερ Γκόλμπεκ εξηγεί πώς προέκυψε αυτό, πώς μερικές εφαρμογές της τεχνολογίας δεν είναι τόσο καλοήθεις - και γιατί νομίζει ότι πρέπει να επιστρέψουμε τον έλεγχο των πληροφοριών από τους νόμιμους ιδιοκτήτες τους.
Jennifer Golbeck - Computer scientist
As the director of the Human-Computer Interaction Lab at the University of Maryland, Jennifer Golbeck studies how people use social media -- and thinks about ways to improve their interactions. Full bio
As the director of the Human-Computer Interaction Lab at the University of Maryland, Jennifer Golbeck studies how people use social media -- and thinks about ways to improve their interactions. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
Αν θυμάστε την πρώτη δεκαετία
του διαδικτύου,
του διαδικτύου,
00:12
If you remember that first decade of the web,
0
738
1997
00:14
it was really a static place.
1
2735
2255
ήταν ένα πραγματικά στατικό μέρος.
00:16
You could go online, you could look at pages,
2
4990
2245
Μπορούσατε να συνδεθείτε,
να δειτε σελίδες,
να δειτε σελίδες,
00:19
and they were put up either by organizations
3
7235
2513
και τις είχαν ανεβάσει
είτε οργανισμοί
που είχαν ομάδες γι' αυτή τη δουλειά,
που είχαν ομάδες γι' αυτή τη δουλειά,
00:21
who had teams to do it
4
9748
1521
00:23
or by individuals who were really tech-savvy
5
11269
2229
ή άτομα που ήταν πραγματικά
γνώστες της τεχνολογίας της εποχής.
γνώστες της τεχνολογίας της εποχής.
00:25
for the time.
6
13498
1737
00:27
And with the rise of social media
7
15235
1575
Mε την άνοδο
των κοινωνικών μέσων και δικτύωσης
των κοινωνικών μέσων και δικτύωσης
00:28
and social networks in the early 2000s,
8
16810
2399
στην αρχή της δεκαετίας του 2000,
00:31
the web was completely changed
9
19209
2149
το διαδίκτυο άλλαξε ολοκληρωτικά
00:33
to a place where now the vast majority of content
10
21358
3608
και έγινε ένα μέρος όπου
η πλειονότητα του περιεχομένου
η πλειονότητα του περιεχομένου
00:36
we interact with is put up by average users,
11
24966
3312
με το οποίο αλληλεπιδρούμε
έχει ανέβει από μέσης ικανότητας χρήστες,
00:40
either in YouTube videos or blog posts
12
28278
2697
είτε στο YouTube,
ή σε αναρτήσεις μπλογκ,
ή σε αναρτήσεις μπλογκ,
00:42
or product reviews or social media postings.
13
30975
3315
ή κριτικές προϊόντων,
ή ανακοινώσεις στα κοινωνικά μέσα.
ή ανακοινώσεις στα κοινωνικά μέσα.
00:46
And it's also become a much more interactive place,
14
34290
2347
Έγινε επίσης πολύ πιο διαδραστικό μέρος,
00:48
where people are interacting with others,
15
36637
2637
όπου άνθρωποι αλληλεπιδρούν με άλλους,
00:51
they're commenting, they're sharing,
16
39274
1696
σχολιάζουν, μοιράζονται,
00:52
they're not just reading.
17
40970
1614
δεν διαβάζουν απλώς.
Το Facebook δεν είναι το μόνο τέτοιο μέρος
00:54
So Facebook is not the only place you can do this,
18
42584
1866
00:56
but it's the biggest,
19
44450
1098
αλλά είναι το μεγαλύτερο
00:57
and it serves to illustrate the numbers.
20
45548
1784
και βοηθάει να δούμε τα νούμερα.
00:59
Facebook has 1.2 billion users per month.
21
47332
3477
Το Facebook έχει 1,2 δις χρήστες τον μήνα.
Άρα ο μισός πληθυσμός της Γης
01:02
So half the Earth's Internet population
22
50809
1930
01:04
is using Facebook.
23
52739
1653
χρησιμοποιεί το Facebook.
01:06
They are a site, along with others,
24
54392
1932
Είναι ένας ιστοχώρος, μαζί με άλλους,
που επέτρεψε στους ανθρώπους
να φτιάξουν μια διαδικτυακή προσωπικότητα
να φτιάξουν μια διαδικτυακή προσωπικότητα
01:08
that has allowed people to create an online persona
25
56324
3219
01:11
with very little technical skill,
26
59543
1782
με ελάχιστες τεχνικές ικανότητες,
01:13
and people responded by putting huge amounts
27
61325
2476
και οι άνθρωποι ανταποκρίθηκαν
ανεβάζοντας τεράστιες ποσότητες
προσωπικών δεδομένων.
προσωπικών δεδομένων.
01:15
of personal data online.
28
63801
1983
01:17
So the result is that we have behavioral,
29
65784
2543
Συνεπώς έχουμε δεδομένα συμπεριφοράς,
01:20
preference, demographic data
30
68327
1986
προτιμήσεων, δημογραφικά
01:22
for hundreds of millions of people,
31
70313
2101
για εκατοντάδες εκατομμύρια ανθρώπους,
01:24
which is unprecedented in history.
32
72414
2026
το οποίο είναι άνευ προηγουμένου.
01:26
And as a computer scientist,
what this means is that
what this means is that
33
74440
2560
Και ως επιστήμονας πληροφορικής,
αυτό σημαίνει ότι
αυτό σημαίνει ότι
01:29
I've been able to build models
34
77000
1664
έχω μπορέσει να χτίσω μοντέλα
ικανά να προβλέψουν
όλων των ειδών κρυμμένα χαρακτηριστικά
όλων των ειδών κρυμμένα χαρακτηριστικά
01:30
that can predict all sorts of hidden attributes
35
78664
2322
01:32
for all of you that you don't even know
36
80986
2284
για όλους εσάς
και που ούτε καν γνωρίζετε
και που ούτε καν γνωρίζετε
01:35
you're sharing information about.
37
83270
2202
ότι μοιράζεστε πληροφορίες γι' αυτά.
Ως επιστήμονες, τα χρησιμοποιούμε
01:37
As scientists, we use that to help
38
85472
2382
για να διευκολύνουμε την αλληλεπίδραση
των συνδεδεμένων χρηστών,
των συνδεδεμένων χρηστών,
01:39
the way people interact online,
39
87854
2114
01:41
but there's less altruistic applications,
40
89968
2499
αλλά υπάρχουν υστερόβουλες εφαρμογές
01:44
and there's a problem in that users don't really
41
92467
2381
και το πρόβλημα είναι ότι οι χρήστες
δεν καταλαβαίνουν αυτές τις τεχνικές
δεν καταλαβαίνουν αυτές τις τεχνικές
01:46
understand these techniques and how they work,
42
94848
2470
και πώς λειτουργούν.
01:49
and even if they did, they don't
have a lot of control over it.
have a lot of control over it.
43
97318
3128
όμως ακόμη και αν καταλάβαιναν,
δεν μπορούν να τις ελέγξουν.
δεν μπορούν να τις ελέγξουν.
Έτσι σήμερα θέλω να σας μιλήσω
01:52
So what I want to talk to you about today
44
100446
1490
01:53
is some of these things that we're able to do,
45
101936
2702
για κάποια πράγματα
που μπορούμε να κάνουμε,
που μπορούμε να κάνουμε,
01:56
and then give us some ideas
of how we might go forward
of how we might go forward
46
104638
2763
και μετά να δούμε κάποιες ιδέες
για το πώς να προχωρήσουμε
για το πώς να προχωρήσουμε
01:59
to move some control back into the hands of users.
47
107401
2769
και να φέρουμε μέρος του ελέγχου
πίσω στους χρήστες.
πίσω στους χρήστες.
02:02
So this is Target, the company.
48
110170
1586
Αυτή είναι η εταιρεία Target.
02:03
I didn't just put that logo
49
111756
1324
Δεν έβαλα εγώ το λογότυπο
02:05
on this poor, pregnant woman's belly.
50
113080
2170
στην κοιλιά της άμοιρης εγκύου.
02:07
You may have seen this anecdote that was printed
51
115250
1840
Ίσως έχετε δει το ανέκδοτο
που δημοσιεύτηκε στο περιοδικό Forbes
02:09
in Forbes magazine where Target
52
117090
2061
όπου η Target έστειλε φυλλάδιο
σε ένα 15χρονο κορίτσι
σε ένα 15χρονο κορίτσι
02:11
sent a flyer to this 15-year-old girl
53
119151
2361
02:13
with advertisements and coupons
54
121512
1710
με διαφημίσεις και εκπτωτικά κουπόνια
02:15
for baby bottles and diapers and cribs
55
123222
2554
για μπιμπερό, πάνες και κούνιες
δύο εβδομάδες πριν πει στους γονείς της
02:17
two weeks before she told her parents
56
125776
1684
02:19
that she was pregnant.
57
127460
1864
ότι ήταν έγκυος.
02:21
Yeah, the dad was really upset.
58
129324
2704
Ναι, ο πατέρας της
πραγματικά αναστατώθηκε.
πραγματικά αναστατώθηκε.
02:24
He said, "How did Target figure out
59
132028
1716
Είπε,
«Πώς κατάλαβε η Target
«Πώς κατάλαβε η Target
02:25
that this high school girl was pregnant
60
133744
1824
ότι μια μαθήτρια λυκείου ήταν έγκυος
02:27
before she told her parents?"
61
135568
1960
πριν αυτή να το πει στους γονείς της;»
02:29
It turns out that they have the purchase history
62
137528
2621
Αποδεικνύεται ότι έχουν το ιστορικό αγορών
02:32
for hundreds of thousands of customers
63
140149
2301
για εκατοντάδες χιλιάδες πελάτες
και υπολογίζουν τον αποκαλούμενο
δείκτη εγκυμοσύνης,
δείκτη εγκυμοσύνης,
02:34
and they compute what they
call a pregnancy score,
call a pregnancy score,
64
142450
2730
που δεν είναι απλά
αν μια γυναίκα είναι έγκυος,
αν μια γυναίκα είναι έγκυος,
02:37
which is not just whether or
not a woman's pregnant,
not a woman's pregnant,
65
145180
2332
02:39
but what her due date is.
66
147512
1730
αλλά ποια είναι η ημέρα τοκετού.
02:41
And they compute that
67
149242
1304
Και αυτό το υπολογίζουν
02:42
not by looking at the obvious things,
68
150546
1768
όχι κοιτάζοντας προφανή πράγματα,
02:44
like, she's buying a crib or baby clothes,
69
152314
2512
εάν αγοράζει κούνια
ή μωρουδιακά,
ή μωρουδιακά,
αλλά πράγματα όπως,
αγόρασε περισσότερες βιταμίνες
αγόρασε περισσότερες βιταμίνες
02:46
but things like, she bought more vitamins
70
154826
2943
02:49
than she normally had,
71
157769
1717
από ότι αγόραζε συνήθως,
02:51
or she bought a handbag
72
159486
1464
ή αγόρασε μια τσάντα
02:52
that's big enough to hold diapers.
73
160950
1711
αρκετά μεγάλη για πάνες μωρού.
02:54
And by themselves, those purchases don't seem
74
162661
1910
Και από μόνες τους αυτές οι αγορές,
02:56
like they might reveal a lot,
75
164571
2469
δεν φαίνονται να φανερώνουν πολλά,
αλλά είναι ένα πρότυπο συμπεριφοράς που,
02:59
but it's a pattern of behavior that,
76
167040
1978
03:01
when you take it in the context
of thousands of other people,
of thousands of other people,
77
169018
3117
αν το συνυπολογίσετε
με αυτό χιλιάδων άλλων ανθρώπων,
με αυτό χιλιάδων άλλων ανθρώπων,
αρχίζει πραγματικά να αποκαλύπτει πολλά.
03:04
starts to actually reveal some insights.
78
172135
2757
03:06
So that's the kind of thing that we do
79
174892
1793
Αυτό λοιπόν είναι που κάνουμε
όταν κάνουμε προβλέψεις για εσάς
στα κοινωνικά δίκτυα.
στα κοινωνικά δίκτυα.
03:08
when we're predicting stuff
about you on social media.
about you on social media.
80
176685
2567
03:11
We're looking for little
patterns of behavior that,
patterns of behavior that,
81
179252
2796
Ψάχνουμε για μικρά πρότυπα συμπεριφοράς
03:14
when you detect them among millions of people,
82
182048
2682
που αν ανιχνευτούν σε εκατομμύρια ανθρώπων
03:16
lets us find out all kinds of things.
83
184730
2706
μας επιτρέπουν να βρούμε
όλων των ειδών τα πράγματα.
όλων των ειδών τα πράγματα.
03:19
So in my lab and with colleagues,
84
187436
1747
Έτσι, στο εργαστήριο με συναδέλφους,
03:21
we've developed mechanisms where we can
85
189183
1777
αναπτύξαμε μηχανισμούς
ακριβούς πρόβλεψης πραγμάτων
ακριβούς πρόβλεψης πραγμάτων
03:22
quite accurately predict things
86
190960
1560
03:24
like your political preference,
87
192520
1725
όπως πολιτικές προτιμήσεις,
03:26
your personality score, gender, sexual orientation,
88
194245
3752
δείκτες προσωπικότητας, γένος,
σεξουαλικό προσανατολισμό,
03:29
religion, age, intelligence,
89
197997
2873
θρησκεία, ηλικία, ευφυΐα,
03:32
along with things like
90
200870
1394
αλλά και πράγματα όπως
03:34
how much you trust the people you know
91
202264
1937
πόσο εμπιστεύεστε τους οικείους σας
και πόσο δυνατές είναι οι σχέσεις σας.
03:36
and how strong those relationships are.
92
204201
1804
03:38
We can do all of this really well.
93
206005
1785
Όλα αυτά μπορούμε
να τα κάνουμε πολύ καλά.
να τα κάνουμε πολύ καλά.
03:39
And again, it doesn't come from what you might
94
207790
2197
Και ξανά,
δεν προέρχονται από κάτι
δεν προέρχονται από κάτι
που εσείς θεωρείτε
προφανή πληροφόρηση.
προφανή πληροφόρηση.
03:41
think of as obvious information.
95
209987
2102
Το αγαπημένο μου παράδειγμα
είναι από μια μελέτη
είναι από μια μελέτη
03:44
So my favorite example is from this study
96
212089
2281
03:46
that was published this year
97
214370
1240
που δημοσιεύτηκε φέτος
στις Διαδικασίες των Εθνικών Ακαδημιών.
03:47
in the Proceedings of the National Academies.
98
215610
1795
03:49
If you Google this, you'll find it.
99
217405
1285
Aναζητήστε το στο Google.
03:50
It's four pages, easy to read.
100
218690
1872
Είναι 4 σελίδες, ευανάγνωστο.
03:52
And they looked at just people's Facebook likes,
101
220562
3003
Εξέτασαν μόνο τα like των ανθρώπων
στο Facebook,
στο Facebook,
άρα μόνο αυτά
που σας αρέσουν στο Facebook
που σας αρέσουν στο Facebook
03:55
so just the things you like on Facebook,
102
223565
1920
03:57
and used that to predict all these attributes,
103
225485
2138
και τα χρησιμοποίησαν για να προβλέψουν
όλα αυτά τα χαρακτηριστικά,
όλα αυτά τα χαρακτηριστικά,
03:59
along with some other ones.
104
227623
1645
μαζί με κάποια άλλα.
04:01
And in their paper they listed the five likes
105
229268
2961
Και στην εργασία τους
παρουσίασαν τα πέντε like
παρουσίασαν τα πέντε like
04:04
that were most indicative of high intelligence.
106
232229
2787
που ήταν πιο ενδεικτικά υψηλής νοημοσύνης.
04:07
And among those was liking a page
107
235016
2324
Ανάμεσα σε αυτά ήταν
να σας αρέσει μια σελίδα
να σας αρέσει μια σελίδα
04:09
for curly fries. (Laughter)
108
237340
1905
για σγουρές πατάτες.
(Γέλια)
(Γέλια)
04:11
Curly fries are delicious,
109
239245
2093
Οι σγουρές πατάτες είναι νοστιμότατες,
04:13
but liking them does not necessarily mean
110
241338
2530
αλλά το να σου αρέσουν
δεν σημαίνει απαραίτητα
δεν σημαίνει απαραίτητα
04:15
that you're smarter than the average person.
111
243868
2080
ότι είσαι εξυπνότερος
από τον μέσο άνθρωπο.
από τον μέσο άνθρωπο.
04:17
So how is it that one of the strongest indicators
112
245948
3207
Πώς γίνεται λοιπόν,
μία από τις ισχυρότερες ενδείξεις ευφυίας
04:21
of your intelligence
113
249155
1570
να είναι το να σου αρέσει αυτή η σελίδα
04:22
is liking this page
114
250725
1447
04:24
when the content is totally irrelevant
115
252172
2252
όταν το περιεχόμενο είναι τελείως άσχετο
04:26
to the attribute that's being predicted?
116
254424
2527
με το χαρακτηριστικό που αποδίδεται;
04:28
And it turns out that we have to look at
117
256951
1584
Αποδεικνύεται ότι πρέπει να δούμε
04:30
a whole bunch of underlying theories
118
258535
1618
ένα πλήθος υποκειμένων θεωριών
04:32
to see why we're able to do this.
119
260153
2569
για να δούμε
γιατί μπορούμε να το κάνουμε.
γιατί μπορούμε να το κάνουμε.
04:34
One of them is a sociological
theory called homophily,
theory called homophily,
120
262722
2913
Μία είναι η κοινωνιολογική θεωρία
που λέγεται ομοφυλία,
που λέγεται ομοφυλία,
04:37
which basically says people are
friends with people like them.
friends with people like them.
121
265635
3092
η οποία βασικά λέει ότι
οι άνθρωποι είναι φίλοι με όμοιούς τους.
οι άνθρωποι είναι φίλοι με όμοιούς τους.
04:40
So if you're smart, you tend to
be friends with smart people,
be friends with smart people,
122
268727
2014
Ο έξυπνος τείνει να έχει έξυπνους φίλους,
04:42
and if you're young, you tend
to be friends with young people,
to be friends with young people,
123
270741
2630
και ο νέος τείνει να είναι φίλος
με νέους ανθρώπους,
με νέους ανθρώπους,
04:45
and this is well established
124
273371
1627
και αυτό είναι αποδεδειγμένο
04:46
for hundreds of years.
125
274998
1745
εδώ και εκατοντάδες χρόνια.
04:48
We also know a lot
126
276743
1232
Επίσης γνωρίζουμε πολλά
για τον τρόπο μετάδοσης της πληροφορίας
μέσα από τα δίκτυα.
μέσα από τα δίκτυα.
04:49
about how information spreads through networks.
127
277975
2550
04:52
It turns out things like viral videos
128
280525
1754
Φαίνεται ότι τα ιότροπα βίντεο
04:54
or Facebook likes or other information
129
282279
2406
ή τα like στο Facebook
ή άλλες πληροφορίες
ή άλλες πληροφορίες
04:56
spreads in exactly the same way
130
284685
1888
διαδίδονται ακριβώς με τον ίδιο τρόπο
04:58
that diseases spread through social networks.
131
286573
2454
που εξαπλώνονται οι ιώσεις
στα κοινωνικά δίκτυα.
στα κοινωνικά δίκτυα.
05:01
So this is something we've studied for a long time.
132
289027
1791
Το έχουμε μελετήσει για πολύ καιρό.
05:02
We have good models of it.
133
290818
1576
Έχουμε καλά μοντέλα για αυτό.
05:04
And so you can put those things together
134
292394
2157
Και έτσι μπορείτε
να συνδυάσετε περιπτώσεις
να συνδυάσετε περιπτώσεις
05:06
and start seeing why things like this happen.
135
294551
3088
και να αρχίσετε να καταλαβαίνετε
γιατί συμβαίνουν τέτοια πράγματα.
γιατί συμβαίνουν τέτοια πράγματα.
05:09
So if I were to give you a hypothesis,
136
297639
1814
Αν έπρεπε να κάνω μια υπόθεση,
θα έλεγα ότι ένας έξυπνος άνθρωπος
ξεκίνησε αυτή τη σελίδα,
ξεκίνησε αυτή τη σελίδα,
05:11
it would be that a smart guy started this page,
137
299453
3227
05:14
or maybe one of the first people who liked it
138
302680
1939
ή ότι ένας από τους πρώτους
που του άρεσε η σελίδα
που του άρεσε η σελίδα
05:16
would have scored high on that test.
139
304619
1736
είχε αριστεύσει σε κάποιο τεστ.
05:18
And they liked it, and their friends saw it,
140
306355
2288
Και έκαναν like,
οι φίλοι τους το είδαν,
οι φίλοι τους το είδαν,
και από την ομοφυλία, ξέρουμε
ότι μάλλον είχαν έξυπνους φίλους,
ότι μάλλον είχαν έξυπνους φίλους,
05:20
and by homophily, we know that
he probably had smart friends,
he probably had smart friends,
141
308643
3122
05:23
and so it spread to them,
and some of them liked it,
and some of them liked it,
142
311765
3056
έτσι διαδόθηκε σε αυτούς,
σε κάποιους από αυτούς άρεσε,
σε κάποιους από αυτούς άρεσε,
αυτοί είχαν έξυπνους φίλους,
05:26
and they had smart friends,
143
314821
1189
05:28
and so it spread to them,
144
316010
807
διαδόθηκε και σε αυτούς,
05:28
and so it propagated through the network
145
316817
1973
και έτσι εξαπλώθηκε μέσα από το δίκτυο
05:30
to a host of smart people,
146
318790
2569
σε μεγάλες ομάδες έξυπνων ανθρώπων,
05:33
so that by the end, the action
147
321359
2056
έτσι ώστε τελικά,
το like στη σελίδα της σγουρής πατάτας
05:35
of liking the curly fries page
148
323415
2544
έγινε ένδειξη υψηλής ευφυίας,
05:37
is indicative of high intelligence,
149
325959
1615
05:39
not because of the content,
150
327574
1803
όχι εξαιτίας του περιεχομένου,
05:41
but because the actual action of liking
151
329377
2522
αλλά επειδή η πράξη καθαυτή
του να πατήσεις like
του να πατήσεις like
05:43
reflects back the common attributes
152
331899
1900
αντανακλά κοινά χαρακτηριστικά
05:45
of other people who have done it.
153
333799
2468
με άλλους ανθρώπους που έκαναν το ίδιο.
05:48
So this is pretty complicated stuff, right?
154
336267
2897
Αρκετά περίπλοκη υπόθεση, σωστά;
05:51
It's a hard thing to sit down and explain
155
339164
2199
Είναι δύσκολο να καθίσεις να το εξηγήσεις
05:53
to an average user, and even if you do,
156
341363
2848
στον μέσο χρήστη,
αλλά και αν το κάνεις,
αλλά και αν το κάνεις,
05:56
what can the average user do about it?
157
344211
2188
τι μπορεί να κάνει ο μέσος χρήστης;
05:58
How do you know that
you've liked something
you've liked something
158
346399
2048
Πώς μπορείς να ξέρεις ότι σου άρεσε κάτι
06:00
that indicates a trait for you
159
348447
1492
που υποδηλώνει ένα χαρακτηριστικό σου
06:01
that's totally irrelevant to the
content of what you've liked?
content of what you've liked?
160
349939
3545
που είναι τελείως άσχετο
με το περιεχόμενο που σου άρεσε;
με το περιεχόμενο που σου άρεσε;
Υπάρχει πολλή δύναμη
που οι χρήστες δεν έχουν
που οι χρήστες δεν έχουν
06:05
There's a lot of power that users don't have
161
353484
2546
06:08
to control how this data is used.
162
356030
2230
για να ελέγξουν πώς χρησιμοποιούνται
αυτά τα δεδομένα.
αυτά τα δεδομένα.
06:10
And I see that as a real
problem going forward.
problem going forward.
163
358260
3112
Και το βλέπω ως ένα σοβαρό πρόβλημα
που ελλοχεύει.
που ελλοχεύει.
Έτσι νομίζω ότι υπάρχουν κάποιοι δρόμοι
06:13
So I think there's a couple paths
164
361372
1977
06:15
that we want to look at
165
363349
1001
που πρέπει να δούμε
06:16
if we want to give users some control
166
364350
1910
για να δώσουμε στους χρήστες
κάποιον έλεγχο στη χρήση των δεδομένων,
06:18
over how this data is used,
167
366260
1740
06:20
because it's not always going to be used
168
368000
1940
επειδή δεν θα χρησιμοποιούνται πάντα
06:21
for their benefit.
169
369940
1381
προς όφελός τους.
Λέω συχνά σαν παράδειγμα ότι,
06:23
An example I often give is that,
170
371321
1422
06:24
if I ever get bored being a professor,
171
372743
1646
αν ποτέ βαρεθώ να είμαι καθηγήτρια,
06:26
I'm going to go start a company
172
374389
1653
θα φτιάξω μια εταιρεία
που θα προβλέπει στοιχεία όπως,
06:28
that predicts all of these attributes
173
376042
1454
06:29
and things like how well you work in teams
174
377496
1602
πώς αποδίδετε σε ομαδική εργασία,
06:31
and if you're a drug user, if you're an alcoholic.
175
379098
2671
αν είστε χρήστης ουσιών,
αν είστε αλκοολικός.
αν είστε αλκοολικός.
06:33
We know how to predict all that.
176
381769
1440
Ξέρουμε πώς να τα προβλέψουμε.
06:35
And I'm going to sell reports
177
383209
1761
Και θα πουλάω αναφορές
σε εταιρείες ανθρώπινου δυναμικού
06:36
to H.R. companies and big businesses
178
384970
2100
και επιχειρήσεις που θέλουν
να σας προσλάβουν.
να σας προσλάβουν.
06:39
that want to hire you.
179
387070
2273
Μπορούμε να το κάνουμε άμεσα.
06:41
We totally can do that now.
180
389343
1177
06:42
I could start that business tomorrow,
181
390520
1788
Μπορώ να το ξεκινήσω αύριο,
06:44
and you would have
absolutely no control
absolutely no control
182
392308
2052
και δεν θα έχετε
απολύτως κανένα έλεγχο σε εμένα
απολύτως κανένα έλεγχο σε εμένα
06:46
over me using your data like that.
183
394360
2138
που χρησιμοποιώ τα δεδομένα σας έτσι.
06:48
That seems to me to be a problem.
184
396498
2292
Εμένα μου ακούγεται σαν πρόβλημα.
06:50
So one of the paths we can go down
185
398790
1910
Έτσι ένας από τους δρόμους
που έχουμε
που έχουμε
06:52
is the policy and law path.
186
400700
2032
είναι ο πολιτικός και νομικός δρόμος.
06:54
And in some respects, I think
that that would be most effective,
that that would be most effective,
187
402732
3046
Από κάποιες απόψεις,
νομίζω ότι είναι ο πιο αποτελεσματικός,
νομίζω ότι είναι ο πιο αποτελεσματικός,
06:57
but the problem is we'd
actually have to do it.
actually have to do it.
188
405778
2756
αλλά το πρόβλημα είναι ότι
θα πρέπει να τον «ανοίξουμε».
θα πρέπει να τον «ανοίξουμε».
07:00
Observing our political process in action
189
408534
2780
Παρατηρώντας την πολιτική διαδικασία
στην πράξη
στην πράξη
με κάνει να σκέφτομαι
ότι είναι μάλλον απίθανο
ότι είναι μάλλον απίθανο
07:03
makes me think it's highly unlikely
190
411314
2379
07:05
that we're going to get a bunch of representatives
191
413693
1597
να πείσουμε μια ομάδα βουλευτών
07:07
to sit down, learn about this,
192
415290
1986
να καθίσουν,
να ενημερωθούν,
να ενημερωθούν,
07:09
and then enact sweeping changes
193
417276
2106
και μετά να επιφέρουν ριζικές αλλαγές
στον νόμο περί
πνευματικής ιδιοκτησίας των ΗΠΑ.
πνευματικής ιδιοκτησίας των ΗΠΑ.
07:11
to intellectual property law in the U.S.
194
419382
2157
07:13
so users control their data.
195
421539
2461
ώστε οι χρήστες
να ελέγχουν τα δεδομένα τους.
να ελέγχουν τα δεδομένα τους.
Υπάρχει και ο δρόμος της πολιτικής,
07:16
We could go the policy route,
196
424000
1304
07:17
where social media companies say,
197
425304
1479
όπου οι εταιρείες
των κοινωνικών μέσων λένε,
των κοινωνικών μέσων λένε,
07:18
you know what? You own your data.
198
426783
1402
«Δικά σου είναι τα δεδομένα.
07:20
You have total control over how it's used.
199
428185
2489
Έχεις πλήρη έλεγχο
στο πώς χρησιμοποιούνται».
στο πώς χρησιμοποιούνται».
07:22
The problem is that the revenue models
200
430674
1848
Το πρόβλημα είναι ότι τα μοντέλα εσόδων
07:24
for most social media companies
201
432522
1724
των εταιρειών κοινωνικών μέσων
07:26
rely on sharing or exploiting
users' data in some way.
users' data in some way.
202
434246
4031
βασίζονται στην αποκάλυψη ή εκμετάλλευση
των δεδομένων των χρηστών.
των δεδομένων των χρηστών.
07:30
It's sometimes said of Facebook that the users
203
438277
1833
Λέγεται για το Facebook
ότι οι χρήστες δεν είναι ο πελάτης,
είναι το προϊόν.
είναι το προϊόν.
07:32
aren't the customer, they're the product.
204
440110
2528
07:34
And so how do you get a company
205
442638
2714
Πώς λοιπόν θα καταφέρεις μια εταιρεία
07:37
to cede control of their main asset
206
445352
2558
να εκχωρήσει τον έλεγχο
του βασικού κεφαλαίου της
του βασικού κεφαλαίου της
07:39
back to the users?
207
447910
1249
πίσω στους χρήστες;
07:41
It's possible, but I don't think it's something
208
449159
1701
Είναι πιθανόν,
αλλά δεν νομίζω ότι είναι κάτι
αλλά δεν νομίζω ότι είναι κάτι
07:42
that we're going to see change quickly.
209
450860
2320
που θα δούμε να αλλάζει σύντομα.
07:45
So I think the other path
210
453180
1500
Πιστεύω ότι ο άλλος δρόμος
07:46
that we can go down that's
going to be more effective
going to be more effective
211
454680
2288
που θα είναι και πιο αποτελεσματικός,
είναι της περισσότερης επιστήμης.
07:48
is one of more science.
212
456968
1508
07:50
It's doing science that allowed us to develop
213
458476
2510
Είναι η επιστήμη που μας επέτρεψε
να αναπτύξουμε μηχανισμούς υπολογισμού
07:52
all these mechanisms for computing
214
460986
1750
07:54
this personal data in the first place.
215
462736
2052
των προσωπικών δεδομένων εξ αρχής.
07:56
And it's actually very similar research
216
464788
2106
Στην ουσία είναι παρόμοια η έρευνα
που πρέπει να κάνουμε
07:58
that we'd have to do
217
466894
1438
08:00
if we want to develop mechanisms
218
468332
2386
αν θέλουμε να εξελίξουμε μηχανισμούς
που να μπορούν να πουν στον χρήστη,
08:02
that can say to a user,
219
470718
1421
08:04
"Here's the risk of that action you just took."
220
472139
2229
«Αυτό είναι το ρίσκο της πράξης σου.
Κάνοντας like σε αυτή
τη σελίδα του Facebook
τη σελίδα του Facebook
08:06
By liking that Facebook page,
221
474368
2080
08:08
or by sharing this piece of personal information,
222
476448
2535
ή κοινοποιώντας
αυτή την προσωπική πληροφορία,
αυτή την προσωπική πληροφορία,
08:10
you've now improved my ability
223
478983
1502
βελτίωσες την ικανότητά μου
08:12
to predict whether or not you're using drugs
224
480485
2086
να προβλέψω
κατά πόσον είσαι χρήστης ουσιών
κατά πόσον είσαι χρήστης ουσιών
08:14
or whether or not you get
along well in the workplace.
along well in the workplace.
225
482571
2862
ή πώς τα πας στον χώρο εργασίας σου».
08:17
And that, I think, can affect whether or not
226
485433
1848
Και αυτό νομίζω μπορεί να επηρεάσει
το κατά πόσον
θα μοιραστούν κάτι,
θα μοιραστούν κάτι,
08:19
people want to share something,
227
487281
1510
08:20
keep it private, or just keep it offline altogether.
228
488791
3239
θα το διατηρήσουν ιδιωτικό,
ή θα το αφήσουν τελείως εκτός δικτύου.
ή θα το αφήσουν τελείως εκτός δικτύου.
08:24
We can also look at things like
229
492030
1563
Μπορούμε να δούμε πράγματα όπως
08:25
allowing people to encrypt data that they upload,
230
493593
2728
να μπορούν οι χρήστες
να κρυπτογραφούν τα δεδομένα,
να κρυπτογραφούν τα δεδομένα,
08:28
so it's kind of invisible and worthless
231
496321
1855
έτσι ώστε να είναι αόρατα ή άνευ αξίας
σε σελίδες όπως το Facebook
σε σελίδες όπως το Facebook
08:30
to sites like Facebook
232
498176
1431
08:31
or third party services that access it,
233
499607
2629
ή σε υπηρεσίες τρίτων
που έχουν πρόσβαση σε αυτά,
που έχουν πρόσβαση σε αυτά,
08:34
but that select users who the person who posted it
234
502236
3247
αλλά οι επιλεγμένοι χρήστες
που το άτομο που έκανε την ανάρτηση
θέλει να τα δουν,
θέλει να τα δουν,
08:37
want to see it have access to see it.
235
505483
2670
να μπορούν να τα δουν.
08:40
This is all super exciting research
236
508153
2166
Είναι πάρα πολύ συναρπαστική έρευνα
08:42
from an intellectual perspective,
237
510319
1620
από διαλεκτικής άποψης,
γι' αυτό οι επιστήμονες θα συνεργαστούν.
08:43
and so scientists are going to be willing to do it.
238
511939
1859
08:45
So that gives us an advantage over the law side.
239
513798
3610
Έτσι αυτό μας δίνει πλεονέκτημα
έναντι της νομικής πλευράς.
έναντι της νομικής πλευράς.
Ένα από τα προβλήματα
που οι άνθρωποι αναφέρουν
που οι άνθρωποι αναφέρουν
08:49
One of the problems that people bring up
240
517408
1725
08:51
when I talk about this is, they say,
241
519133
1595
όταν μιλάω γι' αυτό είναι,
08:52
you know, if people start
keeping all this data private,
keeping all this data private,
242
520728
2646
«Αν οι άνθρωποι αρχίσουν
να έχουν ιδιωτικά δεδομένα,
να έχουν ιδιωτικά δεδομένα,
08:55
all those methods that you've been developing
243
523374
2113
όλες αυτές οι μέθοδοι που αναπτύσσεις
08:57
to predict their traits are going to fail.
244
525487
2653
για πρόβλεψη χαρακτηριστικών
θα αποτύχουν».
θα αποτύχουν».
09:00
And I say, absolutely, and for me, that's success,
245
528140
3520
Και εγώ απαντώ, σίγουρα,
και αυτό για μένα είναι επιτυχία,
και αυτό για μένα είναι επιτυχία,
09:03
because as a scientist,
246
531660
1786
επειδή ως επιστήμονας,
09:05
my goal is not to infer information about users,
247
533446
3688
στόχος μου δεν είναι να συνάγω
πληροφορίες σχετικά με τους χρήστες,
πληροφορίες σχετικά με τους χρήστες,
είναι να βελτιώνω τον τρόπο
αλληλεπίδρασής τους στο δίκτυο.
αλληλεπίδρασής τους στο δίκτυο.
09:09
it's to improve the way people interact online.
248
537134
2767
09:11
And sometimes that involves
inferring things about them,
inferring things about them,
249
539901
3218
Μερικές φορές αυτό εμπλέκει
και την εξεύρεση στοιχείων για αυτούς,
και την εξεύρεση στοιχείων για αυτούς,
09:15
but if users don't want me to use that data,
250
543119
3022
αλλά αν οι χρήστες δεν θέλουν
να χρησιμοποιώ αυτά τα δεδομένα,
να χρησιμοποιώ αυτά τα δεδομένα,
09:18
I think they should have the right to do that.
251
546141
2038
θα πρέπει να έχουν αυτό το δικαίωμα.
09:20
I want users to be informed and consenting
252
548179
2651
Θέλω οι χρήστες να είναι ενημερωμένοι
και να εγκρίνουν τα εργαλεία
που αναπτύσσουμε.
που αναπτύσσουμε.
09:22
users of the tools that we develop.
253
550830
2112
09:24
And so I think encouraging this kind of science
254
552942
2952
Και νομίζω ότι ενθαρρύνοντας
αυτό το είδος της επιστήμης,
αυτό το είδος της επιστήμης,
09:27
and supporting researchers
255
555894
1346
και στηρίζοντας τους ερευνητές
09:29
who want to cede some of that control back to users
256
557240
3023
που θέλουν να επιστρέψουν τον έλεγχο
πίσω στους χρήστες
πίσω στους χρήστες
09:32
and away from the social media companies
257
560263
2311
από τις εταιρείες κοινωνικών μέσων,
09:34
means that going forward, as these tools evolve
258
562574
2671
σημαίνει ότι προοδεύουμε,
καθώς τα εργαλεία αυτά
εξελίσσονται και βελτιώνονται,
εξελίσσονται και βελτιώνονται,
09:37
and advance,
259
565245
1476
σημαίνει ότι θα έχουμε μορφωμένους
09:38
means that we're going to have an educated
260
566721
1414
09:40
and empowered user base,
261
568135
1694
και δυναμικούς χρήστες,
09:41
and I think all of us can agree
262
569829
1100
και νομίζω όλοι συμφωνούμε
09:42
that that's a pretty ideal way to go forward.
263
570929
2564
ότι αυτός είναι ο ιδανικός τρόπος
να προοδεύσουμε.
να προοδεύσουμε.
09:45
Thank you.
264
573493
2184
Ευχαριστώ.
09:47
(Applause)
265
575677
3080
(Χειροκρότημα)
ABOUT THE SPEAKER
Jennifer Golbeck - Computer scientistAs the director of the Human-Computer Interaction Lab at the University of Maryland, Jennifer Golbeck studies how people use social media -- and thinks about ways to improve their interactions.
Why you should listen
Jennifer Golbeck is an associate professor in the College of Information Studies at the University of Maryland, where she also moonlights in the department of computer science. Her work invariably focuses on how to enhance and improve the way that people interact with their own information online. "I approach this from a computer science perspective and my general research hits social networks, trust, web science, artificial intelligence, and human-computer interaction," she writes.
Author of the 2013 book, Analyzing the Social Web, Golbeck likes nothing more than to immerse herself in the inner workings of the Internet tools so many millions of people use daily, to understand the implications of our choices and actions. Recently, she has also been working to bring human-computer interaction ideas to the world of security and privacy systems.
Jennifer Golbeck | Speaker | TED.com