TEDxMidAtlantic 2013
Jennifer Golbeck: Your social media "likes" expose more than you think
Jennifer Golbeck: Ghicitoarea cartofilor prăjiţi: "like"-urile sociale spun mai mult decât crezi
Filmed:
Readability: 4.5
2,366,837 views
Îţi plac cartofii prăjiţi? Le-ai dat "like" pe Facebook? Vizionează acest discurs pentru a descoperi lucruri surprinzătoare pe care Facebook şi alţii le pot ghici despre tine din like-urile şi share-urile tale la întâmplare. Cercetătoarea în calculatoare Jennifer Golbeck explică modul în care a apărut acest fenomen, de ce unele aplicaţii ale tehnologiei nu sunt atât de binevoitoare -- şi de ce crede că ar trebui să redăm controlul informaţiei proprietarilor de drept.
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.
00:12
If you remember that first decade of the web,
0
738
1997
Vă amintiţi primul deceniu al internetului,
00:14
it was really a static place.
1
2735
2255
când era un loc static.
00:16
You could go online, you could look at pages,
2
4990
2245
Puteai să te conectezi, să cauţi pagini
00:19
and they were put up either by organizations
3
7235
2513
realizate fie de organizaţii
00:21
who had teams to do it
4
9748
1521
care aveau echipe pentru asta,
00:23
or by individuals who were really tech-savvy
5
11269
2229
fie de persoane pasionate de tehnologie
00:25
for the time.
6
13498
1737
la acel moment.
00:27
And with the rise of social media
7
15235
1575
Odată cu popularizarea mediului social
00:28
and social networks in the early 2000s,
8
16810
2399
şi a reţelelor sociale la începutul anilor 2000,
00:31
the web was completely changed
9
19209
2149
internetul s-a schimbat complet
00:33
to a place where now the vast majority of content
10
21358
3608
în ceva în care majoritatea conţinutului
00:36
we interact with is put up by average users,
11
24966
3312
cu care interacţionăm este realizat
de utilizatori obişnuiţi
de utilizatori obişnuiţi
00:40
either in YouTube videos or blog posts
12
28278
2697
prin videoclipuri pe YouTube
postări pe bloguri,
postări pe bloguri,
00:42
or product reviews or social media postings.
13
30975
3315
recenzii de produs sau postări obişnuite.
00:46
And it's also become a much more interactive place,
14
34290
2347
A devenit de asemenea un loc mai interactiv
00:48
where people are interacting with others,
15
36637
2637
unde oamenii interacţionează unii cu alţii
00:51
they're commenting, they're sharing,
16
39274
1696
comentează, împărtăşesc,
00:52
they're not just reading.
17
40970
1614
nu doar citesc.
00:54
So Facebook is not the only place you can do this,
18
42584
1866
Facebook nu e singurul loc
unde poţi face asta,
unde poţi face asta,
00:56
but it's the biggest,
19
44450
1098
dar este cel mai mare,
00:57
and it serves to illustrate the numbers.
20
45548
1784
iar numerele vorbesc de la sine.
00:59
Facebook has 1.2 billion users per month.
21
47332
3477
Facebook are 1,2 miliarde de utilizatori lunar.
01:02
So half the Earth's Internet population
22
50809
1930
Deci jumătate din populaţia conectată
la internet
la internet
01:04
is using Facebook.
23
52739
1653
foloseşte Facebook.
01:06
They are a site, along with others,
24
54392
1932
E un site care, alături de altele,
01:08
that has allowed people to create an online persona
25
56324
3219
permite oamenilor
să îşi creeze o identitate online
să îşi creeze o identitate online
01:11
with very little technical skill,
26
59543
1782
necesitând puţine cunoştiinţe tehnice,
01:13
and people responded by putting huge amounts
27
61325
2476
iar oamenii răspund punând foarte multe
01:15
of personal data online.
28
63801
1983
date personale online.
01:17
So the result is that we have behavioral,
29
65784
2543
Așa că avem indicatori comportamentali,
de preferinţe, demografici,
de preferinţe, demografici,
01:20
preference, demographic data
30
68327
1986
01:22
for hundreds of millions of people,
31
70313
2101
pentru sute de milioane de oameni,
01:24
which is unprecedented in history.
32
72414
2026
ceva unic în istorie.
01:26
And as a computer scientist,
what this means is that
what this means is that
33
74440
2560
Ca specialist în calculatoare,
asta înseamnă
asta înseamnă
01:29
I've been able to build models
34
77000
1664
că am putut crea modele
01:30
that can predict all sorts of hidden attributes
35
78664
2322
care pot anticipa
tot felul de atribute ascunse
tot felul de atribute ascunse
01:32
for all of you that you don't even know
36
80986
2284
de care nici măcar nu ştiţi
01:35
you're sharing information about.
37
83270
2202
că oferiţi această informaţie.
01:37
As scientists, we use that to help
38
85472
2382
Ca oameni de ştiinţă,
noi folosim asta pentru a ajuta
noi folosim asta pentru a ajuta
01:39
the way people interact online,
39
87854
2114
modul în care oamenii interacţionează online
01:41
but there's less altruistic applications,
40
89968
2499
dar există aplicaţii mai puţin altruiste
01:44
and there's a problem in that users don't really
41
92467
2381
şi există o problemă că utilizatorii
01:46
understand these techniques and how they work,
42
94848
2470
nu înţeleg exact aceste tehnici
şi cum funcţionează
şi cum funcţionează
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
şi chiar dacă ar înţelege
nu le-ar putea controla.
nu le-ar putea controla.
01:52
So what I want to talk to you about today
44
100446
1490
Astăzi vreau să vă vorbesc
01:53
is some of these things that we're able to do,
45
101936
2702
despre câteva lucruri pe care le putem face
01:56
and then give us some ideas
of how we might go forward
of how we might go forward
46
104638
2763
şi apoi să avem idei
despre cum putem merge înainte
despre cum putem merge înainte
01:59
to move some control back into the hands of users.
47
107401
2769
să redăm controlul utilizatorilor.
02:02
So this is Target, the company.
48
110170
1586
Aceasta e compania Target.
02:03
I didn't just put that logo
49
111756
1324
Acel logo nu e pus degeaba
02:05
on this poor, pregnant woman's belly.
50
113080
2170
pe pântecele acelei femei însărcinate.
02:07
You may have seen this anecdote that was printed
51
115250
1840
Poate aţi văzut anecdota printată
02:09
in Forbes magazine where Target
52
117090
2061
în revista Forbes, unde Target
02:11
sent a flyer to this 15-year-old girl
53
119151
2361
a trimis un fluturaş acestei fetiţe de 15 ani
02:13
with advertisements and coupons
54
121512
1710
cu reclame şi cupoane
02:15
for baby bottles and diapers and cribs
55
123222
2554
de biberoane, scutece şi pătuţuri de copii
02:17
two weeks before she told her parents
56
125776
1684
cu două săptămâni înainte
să le spună părinţilor
să le spună părinţilor
02:19
that she was pregnant.
57
127460
1864
că este însărcinată.
02:21
Yeah, the dad was really upset.
58
129324
2704
Tatăl a fost foarte supărat.
02:24
He said, "How did Target figure out
59
132028
1716
A spus: "Cum şi-au dat seama cei de la Target
02:25
that this high school girl was pregnant
60
133744
1824
că această liceană este însărcinată
02:27
before she told her parents?"
61
135568
1960
înainte ca ea să le spună părinţilor?"
02:29
It turns out that they have the purchase history
62
137528
2621
A reieşit că ei au istoricul cumpărăturilor
02:32
for hundreds of thousands of customers
63
140149
2301
pentru sute de mii de clienţi
02:34
and they compute what they
call a pregnancy score,
call a pregnancy score,
64
142450
2730
şi calculează un scor ce estimează sarcina,
02:37
which is not just whether or
not a woman's pregnant,
not a woman's pregnant,
65
145180
2332
arătând nu doar dacă o femeie
e însărcinată sau nu,
e însărcinată sau nu,
02:39
but what her due date is.
66
147512
1730
ci şi care e data la care va naşte.
02:41
And they compute that
67
149242
1304
Iar ei au estimat asta
02:42
not by looking at the obvious things,
68
150546
1768
fără a accesa lucrurile evidente:
02:44
like, she's buying a crib or baby clothes,
69
152314
2512
dacă a cumparat un pătuţ
sau haine de copil,
sau haine de copil,
02:46
but things like, she bought more vitamins
70
154826
2943
ci dacă a cumpărat mai multe vitamine
02:49
than she normally had,
71
157769
1717
decât în mod obişnuit
02:51
or she bought a handbag
72
159486
1464
sau dacă a cumparat o geantă
02:52
that's big enough to hold diapers.
73
160950
1711
suficient de mare pentru scutece.
02:54
And by themselves, those purchases don't seem
74
162661
1910
Aceste cumparături nu par să dezvăluie
02:56
like they might reveal a lot,
75
164571
2469
prea mult,
02:59
but it's a pattern of behavior that,
76
167040
1978
dar este un tipar comportamental care,
03:01
when you take it in the context
of thousands of other people,
of thousands of other people,
77
169018
3117
raportat la mii de oameni,
03:04
starts to actually reveal some insights.
78
172135
2757
începe să însemne ceva anume.
03:06
So that's the kind of thing that we do
79
174892
1793
Asta facem noi
03:08
when we're predicting stuff
about you on social media.
about you on social media.
80
176685
2567
când estimăm lucruri despre voi
în mediul social.
în mediul social.
03:11
We're looking for little
patterns of behavior that,
patterns of behavior that,
81
179252
2796
Căutăm modele de comportament care,
03:14
when you detect them among millions of people,
82
182048
2682
fiind comune la milioane de oameni,
03:16
lets us find out all kinds of things.
83
184730
2706
ne ajută să aflăm tot felul de lucruri.
03:19
So in my lab and with colleagues,
84
187436
1747
În laborator cu colegii mei
03:21
we've developed mechanisms where we can
85
189183
1777
am dezvoltat mecanisme prin care putem
03:22
quite accurately predict things
86
190960
1560
să estimăm lucruri cu acurateţe
03:24
like your political preference,
87
192520
1725
precum preferinţele politice
03:26
your personality score, gender, sexual orientation,
88
194245
3752
personalitatea voastră, genul,
orientarea sexuală
orientarea sexuală
03:29
religion, age, intelligence,
89
197997
2873
religia, vârsta, inteligenţa,
03:32
along with things like
90
200870
1394
împreună cu lucruri precum
03:34
how much you trust the people you know
91
202264
1937
cât de mult aveţi încredere în oamenii cunoscuţi
03:36
and how strong those relationships are.
92
204201
1804
şi cât de puternice sunt acele relaţii.
03:38
We can do all of this really well.
93
206005
1785
Putem face foarte bine acest lucru.
03:39
And again, it doesn't come from what you might
94
207790
2197
Şi, din nou, asta nu datorită
03:41
think of as obvious information.
95
209987
2102
informaţiei considerate evidente.
03:44
So my favorite example is from this study
96
212089
2281
Exemplul meu favorit e în acest studiu
03:46
that was published this year
97
214370
1240
publicat anul ăsta
03:47
in the Proceedings of the National Academies.
98
215610
1795
în Procedurile Academiilor Naţionale.
03:49
If you Google this, you'll find it.
99
217405
1285
Îl puteţi găsi pe Google.
03:50
It's four pages, easy to read.
100
218690
1872
Are patru pagini - uşor de citit.
03:52
And they looked at just people's Facebook likes,
101
220562
3003
Au luat în calcul
doar la ce dau oamenii like,
doar la ce dau oamenii like,
03:55
so just the things you like on Facebook,
102
223565
1920
adică lucrurile care vă plac pe Facebook
03:57
and used that to predict all these attributes,
103
225485
2138
şi le-au folosit pentru a estima aceste atribute
03:59
along with some other ones.
104
227623
1645
pe lângă altele.
04:01
And in their paper they listed the five likes
105
229268
2961
În lucrare ei au listat cele 5 like-uri
04:04
that were most indicative of high intelligence.
106
232229
2787
care indică un grad înalt de inteligentă.
04:07
And among those was liking a page
107
235016
2324
Şi printre ele se afla like-ul la o pagină
04:09
for curly fries. (Laughter)
108
237340
1905
pentru cartofi prăjiţi. (Râsete)
04:11
Curly fries are delicious,
109
239245
2093
Cartofii prăjiţi sunt delicioşi,
04:13
but liking them does not necessarily mean
110
241338
2530
dar dacă vă plac, nu înseamnă neapărat
04:15
that you're smarter than the average person.
111
243868
2080
că sunteţi mai deştept decât persoana medie.
04:17
So how is it that one of the strongest indicators
112
245948
3207
Cum se face că unul dintre cei mai puternici indicatori
04:21
of your intelligence
113
249155
1570
ai inteligenţei voastre
04:22
is liking this page
114
250725
1447
este că daţi like la această pagină
04:24
when the content is totally irrelevant
115
252172
2252
cu un conţinut total irelevant
04:26
to the attribute that's being predicted?
116
254424
2527
pentru atributul care urmează a fi estimat?
04:28
And it turns out that we have to look at
117
256951
1584
Rezultă că trebuie să luăm în calcul
04:30
a whole bunch of underlying theories
118
258535
1618
o întreagă serie de teorii
04:32
to see why we're able to do this.
119
260153
2569
pentru a vedea de ce putem face asta.
04:34
One of them is a sociological
theory called homophily,
theory called homophily,
120
262722
2913
Una dintre ele e o teorie sociologică
numită homofilie
04:37
which basically says people are
friends with people like them.
friends with people like them.
121
265635
3092
care spune că oamenii
sunt prieteni cu oameni ca ei.
sunt prieteni cu oameni ca ei.
04:40
So if you're smart, you tend to
be friends with smart people,
be friends with smart people,
122
268727
2014
Dacă eşti deştept, tinzi să fii prieten
cu oameni deştepţi
cu oameni deştepţi
04:42
and if you're young, you tend
to be friends with young people,
to be friends with young people,
123
270741
2630
şi dacă eşti tânăr - cu oameni tineri
04:45
and this is well established
124
273371
1627
şi ştim asta
04:46
for hundreds of years.
125
274998
1745
de sute de ani.
04:48
We also know a lot
126
276743
1232
Mai ştim multe
04:49
about how information spreads through networks.
127
277975
2550
despre cum se împrăştie informaţia prin reţele.
04:52
It turns out things like viral videos
128
280525
1754
Se pare că videoclipurile virale
04:54
or Facebook likes or other information
129
282279
2406
sau like-urile de pe Facebook
sau alte informaţii
sau alte informaţii
04:56
spreads in exactly the same way
130
284685
1888
sunt transmise exact în acelaşi fel
04:58
that diseases spread through social networks.
131
286573
2454
în care se transmit bolile prin reţele sociale.
05:01
So this is something we've studied for a long time.
132
289027
1791
Asta e ceva ce studiem de ceva timp.
05:02
We have good models of it.
133
290818
1576
Avem modele bune pentru asta.
05:04
And so you can put those things together
134
292394
2157
Punem lucrurile astea la un loc
05:06
and start seeing why things like this happen.
135
294551
3088
şi vedem de ce se întâmplă astfel de lucruri.
05:09
So if I were to give you a hypothesis,
136
297639
1814
Dacă ar fi să vă dau o ipoteză,
05:11
it would be that a smart guy started this page,
137
299453
3227
ar fi că un om deştept a creat această pagină
05:14
or maybe one of the first people who liked it
138
302680
1939
sau poate că unul dintre primii care au dat like
05:16
would have scored high on that test.
139
304619
1736
ar fi avut un punctaj mare la acel test.
05:18
And they liked it, and their friends saw it,
140
306355
2288
Iar acestuia i-a plăcut pagina
şi prietenii săi au văzut
şi prietenii săi au văzut
05:20
and by homophily, we know that
he probably had smart friends,
he probably had smart friends,
141
308643
3122
şi datorită homofiliei
ştim că are prieteni deştepţi,
ştim că are prieteni deştepţi,
05:23
and so it spread to them,
and some of them liked it,
and some of them liked it,
142
311765
3056
astfel s-a transmis şi lor,
iar câtorva le-a plăcut,
iar câtorva le-a plăcut,
05:26
and they had smart friends,
143
314821
1189
iar ei la rândul lor au prieteni deştepţi,
05:28
and so it spread to them,
144
316010
807
astfel că s-a transmis şi lor
05:28
and so it propagated through the network
145
316817
1973
şi aşa s-a propagat prin reţea
05:30
to a host of smart people,
146
318790
2569
către oamenii deştepţi,
05:33
so that by the end, the action
147
321359
2056
iar în final acţiunea
05:35
of liking the curly fries page
148
323415
2544
de a da like la cartofi prăjiţi
05:37
is indicative of high intelligence,
149
325959
1615
e un indicator de inteligenţă,
05:39
not because of the content,
150
327574
1803
nu datorită conţinutului
05:41
but because the actual action of liking
151
329377
2522
ci pentru că acţiunea de a da like
05:43
reflects back the common attributes
152
331899
1900
reflectă atribute comune
05:45
of other people who have done it.
153
333799
2468
ale altor oameni care au făcut asta.
05:48
So this is pretty complicated stuff, right?
154
336267
2897
Destul de complicat, nu?
05:51
It's a hard thing to sit down and explain
155
339164
2199
Este greu de explicat
05:53
to an average user, and even if you do,
156
341363
2848
utilizatorului mediu şi chiar dacă ar fi posibil,
05:56
what can the average user do about it?
157
344211
2188
ce ar putea face el în privinţa aceasta?
05:58
How do you know that
you've liked something
you've liked something
158
346399
2048
Cum poţi şti că ai dat like la ceva
06:00
that indicates a trait for you
159
348447
1492
care indică o trăsătură a ta
06:01
that's totally irrelevant to the
content of what you've liked?
content of what you've liked?
160
349939
3545
care e irelevantă prin conţinutul care ţi-a plăcut?
06:05
There's a lot of power that users don't have
161
353484
2546
Utilizatorii nu au puterea
06:08
to control how this data is used.
162
356030
2230
de a controla modul
cum sunt folosite aceste date.
cum sunt folosite aceste date.
06:10
And I see that as a real
problem going forward.
problem going forward.
163
358260
3112
Văd asta ca o problemă reală ce avansează.
06:13
So I think there's a couple paths
164
361372
1977
Cred că există anumite soluţii
06:15
that we want to look at
165
363349
1001
pe care să le analizăm
06:16
if we want to give users some control
166
364350
1910
dacă vrem să dăm control utilizatorilor
06:18
over how this data is used,
167
366260
1740
cu privire la utilizarea datelor,
06:20
because it's not always going to be used
168
368000
1940
pentru că nu vor fi întotdeauna folosite
06:21
for their benefit.
169
369940
1381
în beneficiul lor.
06:23
An example I often give is that,
170
371321
1422
Dau adesea un exemplu:
06:24
if I ever get bored being a professor,
171
372743
1646
dacă o să mă plictisesc vreodată
de a fi profesor,
de a fi profesor,
06:26
I'm going to go start a company
172
374389
1653
voi crea o companie
06:28
that predicts all of these attributes
173
376042
1454
care estimează toate aceste atribute,
06:29
and things like how well you work in teams
174
377496
1602
lucruri despre cât de bine lucraţi în echipă,
06:31
and if you're a drug user, if you're an alcoholic.
175
379098
2671
dacă sunteţi dependent de drog sau alcoolic.
06:33
We know how to predict all that.
176
381769
1440
Ştim cum să estimăm toate astea.
06:35
And I'm going to sell reports
177
383209
1761
Intenţionez să vând rapoarte
06:36
to H.R. companies and big businesses
178
384970
2100
companiilor de HR şi marilor afaceri
06:39
that want to hire you.
179
387070
2273
care vă angajează.
06:41
We totally can do that now.
180
389343
1177
Putem face asta acum.
06:42
I could start that business tomorrow,
181
390520
1788
Pot începe această afacere chiar mâine
06:44
and you would have
absolutely no control
absolutely no control
182
392308
2052
şi nu aţi avea absolut niciun control
06:46
over me using your data like that.
183
394360
2138
asupra faptului că folosesc astfel datele.
06:48
That seems to me to be a problem.
184
396498
2292
Asta mi se pare o problemă.
06:50
So one of the paths we can go down
185
398790
1910
O cale pe care o putem alege
06:52
is the policy and law path.
186
400700
2032
e calea politicii şi a legii.
06:54
And in some respects, I think
that that would be most effective,
that that would be most effective,
187
402732
3046
În anumite privinţe, cred că aceasta
ar fi cea mai eficientă,
ar fi cea mai eficientă,
06:57
but the problem is we'd
actually have to do it.
actually have to do it.
188
405778
2756
dar problema e că ar trebui să o facem.
07:00
Observing our political process in action
189
408534
2780
Observarea procesului politic în acţiune
07:03
makes me think it's highly unlikely
190
411314
2379
mă face să mă gândesc că e puţin probabil
07:05
that we're going to get a bunch of representatives
191
413693
1597
să avem câţiva reprezentanţi
07:07
to sit down, learn about this,
192
415290
1986
care să înveţe despre asta
07:09
and then enact sweeping changes
193
417276
2106
şi apoi să adopte schimbări radicale
07:11
to intellectual property law in the U.S.
194
419382
2157
în proprietatea intelectuală în SUA,
07:13
so users control their data.
195
421539
2461
astfel încât utilizatorii să controleze datele.
07:16
We could go the policy route,
196
424000
1304
Am putea alege calea politică
07:17
where social media companies say,
197
425304
1479
unde companiile sociale mediatice spun
07:18
you know what? You own your data.
198
426783
1402
"Ştiţi ceva?
Aveţi propriile voastre informaţii.
Aveţi propriile voastre informaţii.
07:20
You have total control over how it's used.
199
428185
2489
Aveţi control total
asupra modului în care sunt folosite."
asupra modului în care sunt folosite."
07:22
The problem is that the revenue models
200
430674
1848
Problema este că modelele de venit
07:24
for most social media companies
201
432522
1724
pentru majoritatea
companiilor sociale mediatice
companiilor sociale mediatice
07:26
rely on sharing or exploiting
users' data in some way.
users' data in some way.
202
434246
4031
se bazează într-un fel pe împărtăşirea
sau exploatarea datelor utilizatorilor.
07:30
It's sometimes said of Facebook that the users
203
438277
1833
Uneori se spune despre Facebook
că utilizatorii
că utilizatorii
07:32
aren't the customer, they're the product.
204
440110
2528
nu sunt clienţii, ei sunt produsul.
07:34
And so how do you get a company
205
442638
2714
Deci cum faci o companie
să redea controlul asupra
principalei sale proprietăţi utilizatorilor?
principalei sale proprietăţi utilizatorilor?
07:37
to cede control of their main asset
206
445352
2558
07:39
back to the users?
207
447910
1249
07:41
It's possible, but I don't think it's something
208
449159
1701
E posibil, dar nu cred că e ceva
07:42
that we're going to see change quickly.
209
450860
2320
care o să se schimbe rapid.
07:45
So I think the other path
210
453180
1500
Cred că cealaltă cale
07:46
that we can go down that's
going to be more effective
going to be more effective
211
454680
2288
pe care o putem alege
şi care va fi mai eficientă
şi care va fi mai eficientă
07:48
is one of more science.
212
456968
1508
este cea a ştiinţei.
07:50
It's doing science that allowed us to develop
213
458476
2510
Practicarea ştiinţei
ne-a permis să dezvoltăm
07:52
all these mechanisms for computing
214
460986
1750
aceste mecanisme de a calcula
07:54
this personal data in the first place.
215
462736
2052
aceste date personale în primul rând.
07:56
And it's actually very similar research
216
464788
2106
Ar trebui să facem o cercetare similară
07:58
that we'd have to do
217
466894
1438
08:00
if we want to develop mechanisms
218
468332
2386
dacă dorim să dezvoltăm mecanisme
08:02
that can say to a user,
219
470718
1421
care să-i poată spune unui utilizator
08:04
"Here's the risk of that action you just took."
220
472139
2229
"Acesta e riscul pe care ţi l-ai luat
cu această acţiune"
cu această acţiune"
08:06
By liking that Facebook page,
221
474368
2080
Dând like la acea pagină de Facebook,
08:08
or by sharing this piece of personal information,
222
476448
2535
sau împărtăşind această informaţie personală,
08:10
you've now improved my ability
223
478983
1502
mi-ai îmbunătăţit capacitatea
08:12
to predict whether or not you're using drugs
224
480485
2086
de a prezice dacă foloseşti droguri
08:14
or whether or not you get
along well in the workplace.
along well in the workplace.
225
482571
2862
sau dacă te simţi bine la locul de muncă.
08:17
And that, I think, can affect whether or not
226
485433
1848
Iar acest lucru consider că poate afecta
08:19
people want to share something,
227
487281
1510
dacă oamenii doresc sau nu
să împărtăşească ceva,
să împărtăşească ceva,
08:20
keep it private, or just keep it offline altogether.
228
488791
3239
să păstreze privat
sau pur și simplu să nu-l pună online.
sau pur și simplu să nu-l pună online.
08:24
We can also look at things like
229
492030
1563
Putem observa şi lucruri ca cel de permite
08:25
allowing people to encrypt data that they upload,
230
493593
2728
oamenilor să codifice informaţiile
pe care le încarcă
pe care le încarcă
08:28
so it's kind of invisible and worthless
231
496321
1855
astfel încât să fie invizibile şi inutile
08:30
to sites like Facebook
232
498176
1431
pentru site-uri precum Facebook
08:31
or third party services that access it,
233
499607
2629
sau terțe servicii care le accesează,
08:34
but that select users who the person who posted it
234
502236
3247
dar să selecteze utilizatorii
care au acces la ele.
care au acces la ele.
08:37
want to see it have access to see it.
235
505483
2670
08:40
This is all super exciting research
236
508153
2166
Asta-i o cercetare foarte interesantă
08:42
from an intellectual perspective,
237
510319
1620
dintr-o perspectivă intelectuală,
astfel că cercetătorii vor fi dispuşi
s-o intreprindă.
s-o intreprindă.
08:43
and so scientists are going to be willing to do it.
238
511939
1859
Asta ne dă un avantaj în faţa căii legale.
08:45
So that gives us an advantage over the law side.
239
513798
3610
08:49
One of the problems that people bring up
240
517408
1725
Una dintre problemele
menționate este:
08:51
when I talk about this is, they say,
241
519133
1595
"dacă oamenii încep să îşi păstreze
08:52
you know, if people start
keeping all this data private,
keeping all this data private,
242
520728
2646
toate datele personale private,
08:55
all those methods that you've been developing
243
523374
2113
aceste metode pe care le dezvoltaţi
08:57
to predict their traits are going to fail.
244
525487
2653
ca să le deduceţi caracteristicile
vor eşua."
09:00
And I say, absolutely, and for me, that's success,
245
528140
3520
Iar eu răspund: "Absolut, iar pentru mine,
acesta e un succes,
09:03
because as a scientist,
246
531660
1786
deoarece, ca om de ştiinţă,
09:05
my goal is not to infer information about users,
247
533446
3688
scopul meu nu e să deduc informaţii
despre utilizatori,
despre utilizatori,
ci să îmbunătăţesc modul în care
oamenii interacţionează online.
oamenii interacţionează online.
09:09
it's to improve the way people interact online.
248
537134
2767
Uneori asta implică deducţia
unor lucruri despre ei,
unor lucruri despre ei,
09:11
And sometimes that involves
inferring things about them,
inferring things about them,
249
539901
3218
dar dacă utilizatorii nu vor
ca eu să folosesc acele date,
ca eu să folosesc acele date,
09:15
but if users don't want me to use that data,
250
543119
3022
09:18
I think they should have the right to do that.
251
546141
2038
cred că ar trebui să aibă dreptul
să facă asta.
să facă asta.
09:20
I want users to be informed and consenting
252
548179
2651
Vreau ca utilizatorii
să fie informaţi şi de acord
să fie informaţi şi de acord
09:22
users of the tools that we develop.
253
550830
2112
cu instrumentele pe care le realizăm.
09:24
And so I think encouraging this kind of science
254
552942
2952
Cred că a încuraja acest tip de ştiinţă
09:27
and supporting researchers
255
555894
1346
şi a sprijini cercetătorii
09:29
who want to cede some of that control back to users
256
557240
3023
care vor să redea
o parte din acel control utilizatorilor
o parte din acel control utilizatorilor
09:32
and away from the social media companies
257
560263
2311
şi să îl ia de la companiile sociale mediatice,
09:34
means that going forward, as these tools evolve
258
562574
2671
înseamnă a înainta, odată cu evoluția
şi progresul acestor mijloace,
09:37
and advance,
259
565245
1476
09:38
means that we're going to have an educated
260
566721
1414
înseamnă că vom avea o bază de utilizatori
09:40
and empowered user base,
261
568135
1694
educată şi în control
09:41
and I think all of us can agree
262
569829
1100
şi toți suntem de acord
09:42
that that's a pretty ideal way to go forward.
263
570929
2564
că asta-i modalitatea ideală
de a merge înainte.
de a merge înainte.
09:45
Thank you.
264
573493
2184
Vă mulţumesc.
(Aplauze)
09:47
(Applause)
265
575677
3080
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