ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Jennifer Golbeck | Speaker | TED.com
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:
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.
- 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

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

Αν θυμάστε την πρώτη δεκαετία
του διαδικτύου,
00:12
If you rememberθυμάμαι that first decadeδεκαετία of the webιστός,
0
738
1997
00:14
it was really a staticστατική placeθέση.
1
2735
2255
ήταν ένα πραγματικά στατικό μέρος.
00:16
You could go onlineσε απευθείας σύνδεση, you could look at pagesσελίδες,
2
4990
2245
Μπορούσατε να συνδεθείτε,
να δειτε σελίδες,
00:19
and they were put up eitherείτε by organizationsοργανώσεις
3
7235
2513
και τις είχαν ανεβάσει
είτε οργανισμοί
που είχαν ομάδες γι' αυτή τη δουλειά,
00:21
who had teamsτης ομάδας to do it
4
9748
1521
00:23
or by individualsτα άτομα who were really tech-savvyTech-savvy
5
11269
2229
ή άτομα που ήταν πραγματικά
γνώστες της τεχνολογίας της εποχής.
00:25
for the time.
6
13498
1737
00:27
And with the riseαύξηση of socialκοινωνικός mediaμεσο ΜΑΖΙΚΗΣ ΕΝΗΜΕΡΩΣΗΣ
7
15235
1575
Mε την άνοδο
των κοινωνικών μέσων και δικτύωσης
00:28
and socialκοινωνικός networksδικτύων in the earlyνωρίς 2000s,
8
16810
2399
στην αρχή της δεκαετίας του 2000,
00:31
the webιστός was completelyεντελώς changedάλλαξε
9
19209
2149
το διαδίκτυο άλλαξε ολοκληρωτικά
00:33
to a placeθέση where now the vastαπέραντος majorityη πλειοψηφία of contentπεριεχόμενο
10
21358
3608
και έγινε ένα μέρος όπου
η πλειονότητα του περιεχομένου
00:36
we interactαλληλεπιδρώ with is put up by averageμέση τιμή usersχρήστες,
11
24966
3312
με το οποίο αλληλεπιδρούμε
έχει ανέβει από μέσης ικανότητας χρήστες,
00:40
eitherείτε in YouTubeYouTube videosΒίντεο or blogblog postsθέσεις
12
28278
2697
είτε στο YouTube,
ή σε αναρτήσεις μπλογκ,
00:42
or productπροϊόν reviewsσχόλια or socialκοινωνικός mediaμεσο ΜΑΖΙΚΗΣ ΕΝΗΜΕΡΩΣΗΣ postingsαποσπάσεις.
13
30975
3315
ή κριτικές προϊόντων,
ή ανακοινώσεις στα κοινωνικά μέσα.
00:46
And it's alsoεπίσης becomeγίνομαι a much more interactiveδιαδραστικό placeθέση,
14
34290
2347
Έγινε επίσης πολύ πιο διαδραστικό μέρος,
00:48
where people are interactingαλληλεπιδρώντας with othersοι υπολοιποι,
15
36637
2637
όπου άνθρωποι αλληλεπιδρούν με άλλους,
00:51
they're commentingΣχολιάζοντας, they're sharingμοιρασιά,
16
39274
1696
σχολιάζουν, μοιράζονται,
00:52
they're not just readingΑΝΑΓΝΩΣΗ.
17
40970
1614
δεν διαβάζουν απλώς.
Το Facebook δεν είναι το μόνο τέτοιο μέρος
00:54
So FacebookΣτο Facebook is not the only placeθέση you can do this,
18
42584
1866
00:56
but it's the biggestμέγιστος,
19
44450
1098
αλλά είναι το μεγαλύτερο
00:57
and it servesεξυπηρετεί to illustrateεικονογραφώ the numbersαριθμούς.
20
45548
1784
και βοηθάει να δούμε τα νούμερα.
00:59
FacebookΣτο Facebook has 1.2 billionδισεκατομμύριο usersχρήστες perανά monthμήνας.
21
47332
3477
Το Facebook έχει 1,2 δις χρήστες τον μήνα.
Άρα ο μισός πληθυσμός της Γης
01:02
So halfΉμισυ the Earth'sΤης γης InternetΣτο διαδίκτυο populationπληθυσμός
22
50809
1930
01:04
is usingχρησιμοποιώντας FacebookΣτο Facebook.
23
52739
1653
χρησιμοποιεί το Facebook.
01:06
They are a siteιστοσελίδα, alongκατά μήκος with othersοι υπολοιποι,
24
54392
1932
Είναι ένας ιστοχώρος, μαζί με άλλους,
που επέτρεψε στους ανθρώπους
να φτιάξουν μια διαδικτυακή προσωπικότητα
01:08
that has allowedεπιτρέπεται people to createδημιουργώ an onlineσε απευθείας σύνδεση personaπροσωπικότητα
25
56324
3219
01:11
with very little technicalτεχνικός skillεπιδεξιότητα,
26
59543
1782
με ελάχιστες τεχνικές ικανότητες,
01:13
and people respondedαπάντησε by puttingβάζοντας hugeτεράστιος amountsποσά
27
61325
2476
και οι άνθρωποι ανταποκρίθηκαν
ανεβάζοντας τεράστιες ποσότητες
προσωπικών δεδομένων.
01:15
of personalπροσωπικός dataδεδομένα onlineσε απευθείας σύνδεση.
28
63801
1983
01:17
So the resultαποτέλεσμα is that we have behavioralσυμπεριφορική,
29
65784
2543
Συνεπώς έχουμε δεδομένα συμπεριφοράς,
01:20
preferenceπροτίμηση, demographicδημογραφικός dataδεδομένα
30
68327
1986
προτιμήσεων, δημογραφικά
01:22
for hundredsεκατοντάδες of millionsεκατομμύρια of people,
31
70313
2101
για εκατοντάδες εκατομμύρια ανθρώπους,
01:24
whichοι οποίες is unprecedentedάνευ προηγουμένου in historyιστορία.
32
72414
2026
το οποίο είναι άνευ προηγουμένου.
01:26
And as a computerυπολογιστή scientistεπιστήμονας,
what this meansπου σημαίνει is that
33
74440
2560
Και ως επιστήμονας πληροφορικής,
αυτό σημαίνει ότι
01:29
I've been ableικανός to buildχτίζω modelsμοντέλα
34
77000
1664
έχω μπορέσει να χτίσω μοντέλα
ικανά να προβλέψουν
όλων των ειδών κρυμμένα χαρακτηριστικά
01:30
that can predictπρολέγω all sortsείδος of hiddenκεκρυμμένος attributesχαρακτηριστικά
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
01:35
you're sharingμοιρασιά informationπληροφορίες about.
37
83270
2202
ότι μοιράζεστε πληροφορίες γι' αυτά.
Ως επιστήμονες, τα χρησιμοποιούμε
01:37
As scientistsΕπιστήμονες, we use that to help
38
85472
2382
για να διευκολύνουμε την αλληλεπίδραση
των συνδεδεμένων χρηστών,
01:39
the way people interactαλληλεπιδρώ onlineσε απευθείας σύνδεση,
39
87854
2114
01:41
but there's lessπιο λιγο altruisticαλτρουιστικά applicationsεφαρμογών,
40
89968
2499
αλλά υπάρχουν υστερόβουλες εφαρμογές
01:44
and there's a problemπρόβλημα in that usersχρήστες don't really
41
92467
2381
και το πρόβλημα είναι ότι οι χρήστες
δεν καταλαβαίνουν αυτές τις τεχνικές
01:46
understandκαταλαβαίνουν these techniquesτεχνικές and how they work,
42
94848
2470
και πώς λειτουργούν.
01:49
and even if they did, they don't
have a lot of controlέλεγχος over it.
43
97318
3128
όμως ακόμη και αν καταλάβαιναν,
δεν μπορούν να τις ελέγξουν.
Έτσι σήμερα θέλω να σας μιλήσω
01:52
So what I want to talk to you about todayσήμερα
44
100446
1490
01:53
is some of these things that we're ableικανός to do,
45
101936
2702
για κάποια πράγματα
που μπορούμε να κάνουμε,
01:56
and then give us some ideasιδέες
of how we mightθα μπορούσε go forwardπρος τα εμπρός
46
104638
2763
και μετά να δούμε κάποιες ιδέες
για το πώς να προχωρήσουμε
01:59
to moveκίνηση some controlέλεγχος back into the handsτα χέρια of usersχρήστες.
47
107401
2769
και να φέρουμε μέρος του ελέγχου
πίσω στους χρήστες.
02:02
So this is TargetΣτόχος, the companyΕταιρία.
48
110170
1586
Αυτή είναι η εταιρεία Target.
02:03
I didn't just put that logoλογότυπο
49
111756
1324
Δεν έβαλα εγώ το λογότυπο
02:05
on this poorΦτωχός, pregnantέγκυος woman'sτης γυναίκας bellyκοιλιά.
50
113080
2170
στην κοιλιά της άμοιρης εγκύου.
02:07
You mayενδέχεται have seenείδα this anecdoteανέκδοτο that was printedέντυπος
51
115250
1840
Ίσως έχετε δει το ανέκδοτο
που δημοσιεύτηκε στο περιοδικό Forbes
02:09
in ForbesForbes magazineπεριοδικό where TargetΣτόχος
52
117090
2061
όπου η Target έστειλε φυλλάδιο
σε ένα 15χρονο κορίτσι
02:11
sentΑπεσταλμένα a flyerΦέιγ βολάν to this 15-year-old-ετών girlκορίτσι
53
119151
2361
02:13
with advertisementsδιαφημίσεις and couponsκουπόνια
54
121512
1710
με διαφημίσεις και εκπτωτικά κουπόνια
02:15
for babyμωρό bottlesμπουκάλια and diapersπάνες and cribsβρεφικές κούνιες
55
123222
2554
για μπιμπερό, πάνες και κούνιες
δύο εβδομάδες πριν πει στους γονείς της
02:17
two weeksεβδομάδες before she told her parentsγονείς
56
125776
1684
02:19
that she was pregnantέγκυος.
57
127460
1864
ότι ήταν έγκυος.
02:21
Yeah, the dadΜπαμπάς was really upsetαναστατωμένος.
58
129324
2704
Ναι, ο πατέρας της
πραγματικά αναστατώθηκε.
02:24
He said, "How did TargetΣτόχος figureεικόνα out
59
132028
1716
Είπε,
«Πώς κατάλαβε η Target
02:25
that this highυψηλός schoolσχολείο girlκορίτσι was pregnantέγκυος
60
133744
1824
ότι μια μαθήτρια λυκείου ήταν έγκυος
02:27
before she told her parentsγονείς?"
61
135568
1960
πριν αυτή να το πει στους γονείς της;»
02:29
It turnsστροφές out that they have the purchaseαγορά historyιστορία
62
137528
2621
Αποδεικνύεται ότι έχουν το ιστορικό αγορών
02:32
for hundredsεκατοντάδες of thousandsχιλιάδες of customersοι πελάτες
63
140149
2301
για εκατοντάδες χιλιάδες πελάτες
και υπολογίζουν τον αποκαλούμενο
δείκτη εγκυμοσύνης,
02:34
and they computeυπολογίζω what they
call a pregnancyεγκυμοσύνη scoreσκορ,
64
142450
2730
που δεν είναι απλά
αν μια γυναίκα είναι έγκυος,
02:37
whichοι οποίες is not just whetherκατά πόσο or
not a woman'sτης γυναίκας pregnantέγκυος,
65
145180
2332
02:39
but what her dueλόγω dateημερομηνία is.
66
147512
1730
αλλά ποια είναι η ημέρα τοκετού.
02:41
And they computeυπολογίζω that
67
149242
1304
Και αυτό το υπολογίζουν
02:42
not by looking at the obviousφανερός things,
68
150546
1768
όχι κοιτάζοντας προφανή πράγματα,
02:44
like, she's buyingεξαγορά a cribπαχνί or babyμωρό clothesρούχα,
69
152314
2512
εάν αγοράζει κούνια
ή μωρουδιακά,
αλλά πράγματα όπως,
αγόρασε περισσότερες βιταμίνες
02:46
but things like, she boughtαγορασμένος more vitaminsβιταμίνες
70
154826
2943
02:49
than she normallyκανονικά had,
71
157769
1717
από ότι αγόραζε συνήθως,
02:51
or she boughtαγορασμένος a handbagτσάντα
72
159486
1464
ή αγόρασε μια τσάντα
02:52
that's bigμεγάλο enoughαρκετά to holdΚρατήστε diapersπάνες.
73
160950
1711
αρκετά μεγάλη για πάνες μωρού.
02:54
And by themselvesτους εαυτούς τους, those purchasesψώνια don't seemφαίνομαι
74
162661
1910
Και από μόνες τους αυτές οι αγορές,
02:56
like they mightθα μπορούσε revealαποκαλύπτω a lot,
75
164571
2469
δεν φαίνονται να φανερώνουν πολλά,
αλλά είναι ένα πρότυπο συμπεριφοράς που,
02:59
but it's a patternπρότυπο of behaviorη ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΑ that,
76
167040
1978
03:01
when you take it in the contextσυμφραζόμενα
of thousandsχιλιάδες of other people,
77
169018
3117
αν το συνυπολογίσετε
με αυτό χιλιάδων άλλων ανθρώπων,
αρχίζει πραγματικά να αποκαλύπτει πολλά.
03:04
startsξεκινά to actuallyπράγματι revealαποκαλύπτω some insightsπληροφορίες.
78
172135
2757
03:06
So that's the kindείδος of thing that we do
79
174892
1793
Αυτό λοιπόν είναι που κάνουμε
όταν κάνουμε προβλέψεις για εσάς
στα κοινωνικά δίκτυα.
03:08
when we're predictingπροβλέποντας stuffυλικό
about you on socialκοινωνικός mediaμεσο ΜΑΖΙΚΗΣ ΕΝΗΜΕΡΩΣΗΣ.
80
176685
2567
03:11
We're looking for little
patternsσχέδια of behaviorη ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΑ that,
81
179252
2796
Ψάχνουμε για μικρά πρότυπα συμπεριφοράς
03:14
when you detectανιχνεύουν them amongαναμεταξύ millionsεκατομμύρια of people,
82
182048
2682
που αν ανιχνευτούν σε εκατομμύρια ανθρώπων
03:16
letsεπιτρέπει us find out all kindsείδη of things.
83
184730
2706
μας επιτρέπουν να βρούμε
όλων των ειδών τα πράγματα.
03:19
So in my labεργαστήριο and with colleaguesΣυνάδελφοι,
84
187436
1747
Έτσι, στο εργαστήριο με συναδέλφους,
03:21
we'veέχουμε developedαναπτηγμένος mechanismsμηχανισμούς where we can
85
189183
1777
αναπτύξαμε μηχανισμούς
ακριβούς πρόβλεψης πραγμάτων
03:22
quiteαρκετά accuratelyμε ακρίβεια predictπρολέγω things
86
190960
1560
03:24
like your politicalπολιτικός preferenceπροτίμηση,
87
192520
1725
όπως πολιτικές προτιμήσεις,
03:26
your personalityπροσωπικότητα scoreσκορ, genderγένος, sexualσεξουαλικός orientationπροσανατολισμός,
88
194245
3752
δείκτες προσωπικότητας, γένος,
σεξουαλικό προσανατολισμό,
03:29
religionθρησκεία, ageηλικία, intelligenceνοημοσύνη,
89
197997
2873
θρησκεία, ηλικία, ευφυΐα,
03:32
alongκατά μήκος with things like
90
200870
1394
αλλά και πράγματα όπως
03:34
how much you trustεμπιστοσύνη the people you know
91
202264
1937
πόσο εμπιστεύεστε τους οικείους σας
και πόσο δυνατές είναι οι σχέσεις σας.
03:36
and how strongισχυρός those relationshipsσχέσεις 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.
03:39
And again, it doesn't come from what you mightθα μπορούσε
94
207790
2197
Και ξανά,
δεν προέρχονται από κάτι
που εσείς θεωρείτε
προφανή πληροφόρηση.
03:41
think of as obviousφανερός informationπληροφορίες.
95
209987
2102
Το αγαπημένο μου παράδειγμα
είναι από μια μελέτη
03:44
So my favoriteαγαπημένη exampleπαράδειγμα is from this studyμελέτη
96
212089
2281
03:46
that was publishedδημοσίευσε this yearέτος
97
214370
1240
που δημοσιεύτηκε φέτος
στις Διαδικασίες των Εθνικών Ακαδημιών.
03:47
in the ProceedingsΔίκη of the NationalΕθνική AcademiesΑκαδημίες.
98
215610
1795
03:49
If you GoogleGoogle this, you'llθα το κάνετε find it.
99
217405
1285
Aναζητήστε το στο Google.
03:50
It's fourτέσσερα pagesσελίδες, easyεύκολος to readανάγνωση.
100
218690
1872
Είναι 4 σελίδες, ευανάγνωστο.
03:52
And they lookedκοίταξε at just people'sτων ανθρώπων FacebookΣτο Facebook likesαρέσει,
101
220562
3003
Εξέτασαν μόνο τα like των ανθρώπων
στο Facebook,
άρα μόνο αυτά
που σας αρέσουν στο Facebook
03:55
so just the things you like on FacebookΣτο Facebook,
102
223565
1920
03:57
and used that to predictπρολέγω all these attributesχαρακτηριστικά,
103
225485
2138
και τα χρησιμοποίησαν για να προβλέψουν
όλα αυτά τα χαρακτηριστικά,
03:59
alongκατά μήκος with some other onesαυτές.
104
227623
1645
μαζί με κάποια άλλα.
04:01
And in theirδικα τους paperχαρτί they listedαναφέρονται the fiveπέντε likesαρέσει
105
229268
2961
Και στην εργασία τους
παρουσίασαν τα πέντε like
04:04
that were mostπλέον indicativeενδεικτικό of highυψηλός intelligenceνοημοσύνη.
106
232229
2787
που ήταν πιο ενδεικτικά υψηλής νοημοσύνης.
04:07
And amongαναμεταξύ those was likingπροτιμήσεις a pageσελίδα
107
235016
2324
Ανάμεσα σε αυτά ήταν
να σας αρέσει μια σελίδα
04:09
for curlyσγουρά friesπατατες ΤΗΓΑΝΙΤΕΣ. (LaughterΤο γέλιο)
108
237340
1905
για σγουρές πατάτες.
(Γέλια)
04:11
CurlyΣγουρά friesπατατες ΤΗΓΑΝΙΤΕΣ are deliciousνόστιμα,
109
239245
2093
Οι σγουρές πατάτες είναι νοστιμότατες,
04:13
but likingπροτιμήσεις them does not necessarilyαναγκαίως mean
110
241338
2530
αλλά το να σου αρέσουν
δεν σημαίνει απαραίτητα
04:15
that you're smarterεξυπνότερα than the averageμέση τιμή personπρόσωπο.
111
243868
2080
ότι είσαι εξυπνότερος
από τον μέσο άνθρωπο.
04:17
So how is it that one of the strongestισχυρότερο indicatorsδείκτες
112
245948
3207
Πώς γίνεται λοιπόν,
μία από τις ισχυρότερες ενδείξεις ευφυίας
04:21
of your intelligenceνοημοσύνη
113
249155
1570
να είναι το να σου αρέσει αυτή η σελίδα
04:22
is likingπροτιμήσεις this pageσελίδα
114
250725
1447
04:24
when the contentπεριεχόμενο is totallyεντελώς irrelevantάσχετος
115
252172
2252
όταν το περιεχόμενο είναι τελείως άσχετο
04:26
to the attributeΧαρακτηριστικό that's beingνα εισαι predictedπροβλεπόταν?
116
254424
2527
με το χαρακτηριστικό που αποδίδεται;
04:28
And it turnsστροφές out that we have to look at
117
256951
1584
Αποδεικνύεται ότι πρέπει να δούμε
04:30
a wholeολόκληρος bunchδέσμη of underlyingυποκείμενο theoriesθεωρίες
118
258535
1618
ένα πλήθος υποκειμένων θεωριών
04:32
to see why we're ableικανός to do this.
119
260153
2569
για να δούμε
γιατί μπορούμε να το κάνουμε.
04:34
One of them is a sociologicalκοινωνιολογικές
theoryθεωρία calledπου ονομάζεται homophilyhomophily,
120
262722
2913
Μία είναι η κοινωνιολογική θεωρία
που λέγεται ομοφυλία,
04:37
whichοι οποίες basicallyβασικα saysλέει people are
friendsοι φιλοι with people like them.
121
265635
3092
η οποία βασικά λέει ότι
οι άνθρωποι είναι φίλοι με όμοιούς τους.
04:40
So if you're smartέξυπνος, you tendτείνω to
be friendsοι φιλοι with smartέξυπνος people,
122
268727
2014
Ο έξυπνος τείνει να έχει έξυπνους φίλους,
04:42
and if you're youngνεαρός, you tendτείνω
to be friendsοι φιλοι with youngνεαρός people,
123
270741
2630
και ο νέος τείνει να είναι φίλος
με νέους ανθρώπους,
04:45
and this is well establishedκαθιερωμένος
124
273371
1627
και αυτό είναι αποδεδειγμένο
04:46
for hundredsεκατοντάδες of yearsχρόνια.
125
274998
1745
εδώ και εκατοντάδες χρόνια.
04:48
We alsoεπίσης know a lot
126
276743
1232
Επίσης γνωρίζουμε πολλά
για τον τρόπο μετάδοσης της πληροφορίας
μέσα από τα δίκτυα.
04:49
about how informationπληροφορίες spreadsτα spreads throughδιά μέσου networksδικτύων.
127
277975
2550
04:52
It turnsστροφές out things like viralιογενής videosΒίντεο
128
280525
1754
Φαίνεται ότι τα ιότροπα βίντεο
04:54
or FacebookΣτο Facebook likesαρέσει or other informationπληροφορίες
129
282279
2406
ή τα like στο Facebook
ή άλλες πληροφορίες
04:56
spreadsτα spreads in exactlyακριβώς the sameίδιο way
130
284685
1888
διαδίδονται ακριβώς με τον ίδιο τρόπο
04:58
that diseasesασθένειες spreadδιάδοση throughδιά μέσου socialκοινωνικός networksδικτύων.
131
286573
2454
που εξαπλώνονται οι ιώσεις
στα κοινωνικά δίκτυα.
05:01
So this is something we'veέχουμε studiedμελετημένος for a long time.
132
289027
1791
Το έχουμε μελετήσει για πολύ καιρό.
05:02
We have good modelsμοντέλα of it.
133
290818
1576
Έχουμε καλά μοντέλα για αυτό.
05:04
And so you can put those things togetherμαζί
134
292394
2157
Και έτσι μπορείτε
να συνδυάσετε περιπτώσεις
05:06
and startαρχή seeingβλέπων why things like this happenσυμβεί.
135
294551
3088
και να αρχίσετε να καταλαβαίνετε
γιατί συμβαίνουν τέτοια πράγματα.
05:09
So if I were to give you a hypothesisυπόθεση,
136
297639
1814
Αν έπρεπε να κάνω μια υπόθεση,
θα έλεγα ότι ένας έξυπνος άνθρωπος
ξεκίνησε αυτή τη σελίδα,
05:11
it would be that a smartέξυπνος guy startedξεκίνησε this pageσελίδα,
137
299453
3227
05:14
or maybe one of the first people who likedάρεσε it
138
302680
1939
ή ότι ένας από τους πρώτους
που του άρεσε η σελίδα
05:16
would have scoredσκόραρε highυψηλός on that testδοκιμή.
139
304619
1736
είχε αριστεύσει σε κάποιο τεστ.
05:18
And they likedάρεσε it, and theirδικα τους friendsοι φιλοι saw it,
140
306355
2288
Και έκαναν like,
οι φίλοι τους το είδαν,
και από την ομοφυλία, ξέρουμε
ότι μάλλον είχαν έξυπνους φίλους,
05:20
and by homophilyhomophily, we know that
he probablyπιθανώς had smartέξυπνος friendsοι φιλοι,
141
308643
3122
05:23
and so it spreadδιάδοση to them,
and some of them likedάρεσε it,
142
311765
3056
έτσι διαδόθηκε σε αυτούς,
σε κάποιους από αυτούς άρεσε,
αυτοί είχαν έξυπνους φίλους,
05:26
and they had smartέξυπνος friendsοι φιλοι,
143
314821
1189
05:28
and so it spreadδιάδοση to them,
144
316010
807
διαδόθηκε και σε αυτούς,
05:28
and so it propagatedπολλαπλασιάζονται throughδιά μέσου the networkδίκτυο
145
316817
1973
και έτσι εξαπλώθηκε μέσα από το δίκτυο
05:30
to a hostπλήθος of smartέξυπνος people,
146
318790
2569
σε μεγάλες ομάδες έξυπνων ανθρώπων,
05:33
so that by the endτέλος, the actionδράση
147
321359
2056
έτσι ώστε τελικά,
το like στη σελίδα της σγουρής πατάτας
05:35
of likingπροτιμήσεις the curlyσγουρά friesπατατες ΤΗΓΑΝΙΤΕΣ pageσελίδα
148
323415
2544
έγινε ένδειξη υψηλής ευφυίας,
05:37
is indicativeενδεικτικό of highυψηλός intelligenceνοημοσύνη,
149
325959
1615
05:39
not because of the contentπεριεχόμενο,
150
327574
1803
όχι εξαιτίας του περιεχομένου,
05:41
but because the actualπραγματικός actionδράση of likingπροτιμήσεις
151
329377
2522
αλλά επειδή η πράξη καθαυτή
του να πατήσεις like
05:43
reflectsαντανακλά back the commonκοινός attributesχαρακτηριστικά
152
331899
1900
αντανακλά κοινά χαρακτηριστικά
05:45
of other people who have doneΈγινε it.
153
333799
2468
με άλλους ανθρώπους που έκαναν το ίδιο.
05:48
So this is prettyαρκετά complicatedπερίπλοκος stuffυλικό, right?
154
336267
2897
Αρκετά περίπλοκη υπόθεση, σωστά;
05:51
It's a hardσκληρά thing to sitκαθίζω down and explainεξηγώ
155
339164
2199
Είναι δύσκολο να καθίσεις να το εξηγήσεις
05:53
to an averageμέση τιμή userχρήστης, and even if you do,
156
341363
2848
στον μέσο χρήστη,
αλλά και αν το κάνεις,
05:56
what can the averageμέση τιμή userχρήστης do about it?
157
344211
2188
τι μπορεί να κάνει ο μέσος χρήστης;
05:58
How do you know that
you've likedάρεσε something
158
346399
2048
Πώς μπορείς να ξέρεις ότι σου άρεσε κάτι
06:00
that indicatesυποδηλώνει a traitτο γνώρισμα for you
159
348447
1492
που υποδηλώνει ένα χαρακτηριστικό σου
06:01
that's totallyεντελώς irrelevantάσχετος to the
contentπεριεχόμενο of what you've likedάρεσε?
160
349939
3545
που είναι τελείως άσχετο
με το περιεχόμενο που σου άρεσε;
Υπάρχει πολλή δύναμη
που οι χρήστες δεν έχουν
06:05
There's a lot of powerεξουσία that usersχρήστες don't have
161
353484
2546
06:08
to controlέλεγχος how this dataδεδομένα is used.
162
356030
2230
για να ελέγξουν πώς χρησιμοποιούνται
αυτά τα δεδομένα.
06:10
And I see that as a realπραγματικός
problemπρόβλημα going forwardπρος τα εμπρός.
163
358260
3112
Και το βλέπω ως ένα σοβαρό πρόβλημα
που ελλοχεύει.
Έτσι νομίζω ότι υπάρχουν κάποιοι δρόμοι
06:13
So I think there's a coupleζευγάρι pathsδιαδρομές
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 usersχρήστες some controlέλεγχος
166
364350
1910
για να δώσουμε στους χρήστες
κάποιον έλεγχο στη χρήση των δεδομένων,
06:18
over how this dataδεδομένα 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 theirδικα τους benefitόφελος.
169
369940
1381
προς όφελός τους.
Λέω συχνά σαν παράδειγμα ότι,
06:23
An exampleπαράδειγμα I oftenσυχνά give is that,
170
371321
1422
06:24
if I ever get boredβαρεθεί beingνα εισαι a professorκαθηγητής,
171
372743
1646
αν ποτέ βαρεθώ να είμαι καθηγήτρια,
06:26
I'm going to go startαρχή a companyΕταιρία
172
374389
1653
θα φτιάξω μια εταιρεία
που θα προβλέπει στοιχεία όπως,
06:28
that predictsπροβλέπει all of these attributesχαρακτηριστικά
173
376042
1454
06:29
and things like how well you work in teamsτης ομάδας
174
377496
1602
πώς αποδίδετε σε ομαδική εργασία,
06:31
and if you're a drugφάρμακο userχρήστης, if you're an alcoholicαλκοολικός.
175
379098
2671
αν είστε χρήστης ουσιών,
αν είστε αλκοολικός.
06:33
We know how to predictπρολέγω all that.
176
381769
1440
Ξέρουμε πώς να τα προβλέψουμε.
06:35
And I'm going to sellΠουλώ reportsΑναφορές
177
383209
1761
Και θα πουλάω αναφορές
σε εταιρείες ανθρώπινου δυναμικού
06:36
to H.R. companiesεταιρείες and bigμεγάλο businessesεπιχειρήσεις
178
384970
2100
και επιχειρήσεις που θέλουν
να σας προσλάβουν.
06:39
that want to hireενοικίαση you.
179
387070
2273
Μπορούμε να το κάνουμε άμεσα.
06:41
We totallyεντελώς can do that now.
180
389343
1177
06:42
I could startαρχή that businessεπιχείρηση tomorrowαύριο,
181
390520
1788
Μπορώ να το ξεκινήσω αύριο,
06:44
and you would have
absolutelyαπολύτως no controlέλεγχος
182
392308
2052
και δεν θα έχετε
απολύτως κανένα έλεγχο σε εμένα
06:46
over me usingχρησιμοποιώντας your dataδεδομένα like that.
183
394360
2138
που χρησιμοποιώ τα δεδομένα σας έτσι.
06:48
That seemsφαίνεται to me to be a problemπρόβλημα.
184
396498
2292
Εμένα μου ακούγεται σαν πρόβλημα.
06:50
So one of the pathsδιαδρομές we can go down
185
398790
1910
Έτσι ένας από τους δρόμους
που έχουμε
06:52
is the policyπολιτική and lawνόμος pathμονοπάτι.
186
400700
2032
είναι ο πολιτικός και νομικός δρόμος.
06:54
And in some respectsσέβη, I think
that that would be mostπλέον effectiveαποτελεσματικός,
187
402732
3046
Από κάποιες απόψεις,
νομίζω ότι είναι ο πιο αποτελεσματικός,
06:57
but the problemπρόβλημα is we'dνυμφεύω
actuallyπράγματι have to do it.
188
405778
2756
αλλά το πρόβλημα είναι ότι
θα πρέπει να τον «ανοίξουμε».
07:00
ObservingΠαρατηρώντας our politicalπολιτικός processεπεξεργάζομαι, διαδικασία in actionδράση
189
408534
2780
Παρατηρώντας την πολιτική διαδικασία
στην πράξη
με κάνει να σκέφτομαι
ότι είναι μάλλον απίθανο
07:03
makesκάνει me think it's highlyυψηλά unlikelyαπίθανος
190
411314
2379
07:05
that we're going to get a bunchδέσμη of representativesαντιπρόσωποι
191
413693
1597
να πείσουμε μια ομάδα βουλευτών
07:07
to sitκαθίζω down, learnμαθαίνω about this,
192
415290
1986
να καθίσουν,
να ενημερωθούν,
07:09
and then enactθεσπίσει sweepingσκούπισμα changesαλλαγές
193
417276
2106
και μετά να επιφέρουν ριζικές αλλαγές
στον νόμο περί
πνευματικής ιδιοκτησίας των ΗΠΑ.
07:11
to intellectualδιανοούμενος propertyιδιοκτησία lawνόμος in the U.S.
194
419382
2157
07:13
so usersχρήστες controlέλεγχος theirδικα τους dataδεδομένα.
195
421539
2461
ώστε οι χρήστες
να ελέγχουν τα δεδομένα τους.
Υπάρχει και ο δρόμος της πολιτικής,
07:16
We could go the policyπολιτική routeΔιαδρομή,
196
424000
1304
07:17
where socialκοινωνικός mediaμεσο ΜΑΖΙΚΗΣ ΕΝΗΜΕΡΩΣΗΣ companiesεταιρείες say,
197
425304
1479
όπου οι εταιρείες
των κοινωνικών μέσων λένε,
07:18
you know what? You ownτα δικά your dataδεδομένα.
198
426783
1402
«Δικά σου είναι τα δεδομένα.
07:20
You have totalσύνολο controlέλεγχος over how it's used.
199
428185
2489
Έχεις πλήρη έλεγχο
στο πώς χρησιμοποιούνται».
07:22
The problemπρόβλημα is that the revenueέσοδα modelsμοντέλα
200
430674
1848
Το πρόβλημα είναι ότι τα μοντέλα εσόδων
07:24
for mostπλέον socialκοινωνικός mediaμεσο ΜΑΖΙΚΗΣ ΕΝΗΜΕΡΩΣΗΣ companiesεταιρείες
201
432522
1724
των εταιρειών κοινωνικών μέσων
07:26
relyβασίζομαι on sharingμοιρασιά or exploitingαξιοποίηση
users'χρηστών dataδεδομένα in some way.
202
434246
4031
βασίζονται στην αποκάλυψη ή εκμετάλλευση
των δεδομένων των χρηστών.
07:30
It's sometimesωρες ωρες said of FacebookΣτο Facebook that the usersχρήστες
203
438277
1833
Λέγεται για το Facebook
ότι οι χρήστες δεν είναι ο πελάτης,
είναι το προϊόν.
07:32
aren'tδεν είναι the customerπελάτης, they're the productπροϊόν.
204
440110
2528
07:34
And so how do you get a companyΕταιρία
205
442638
2714
Πώς λοιπόν θα καταφέρεις μια εταιρεία
07:37
to cedeπαραχωρήσει controlέλεγχος of theirδικα τους mainκύριος assetπεριουσιακό στοιχείο
206
445352
2558
να εκχωρήσει τον έλεγχο
του βασικού κεφαλαίου της
07:39
back to the usersχρήστες?
207
447910
1249
πίσω στους χρήστες;
07:41
It's possibleδυνατόν, but I don't think it's something
208
449159
1701
Είναι πιθανόν,
αλλά δεν νομίζω ότι είναι κάτι
07:42
that we're going to see changeαλλαγή quicklyγρήγορα.
209
450860
2320
που θα δούμε να αλλάζει σύντομα.
07:45
So I think the other pathμονοπάτι
210
453180
1500
Πιστεύω ότι ο άλλος δρόμος
07:46
that we can go down that's
going to be more effectiveαποτελεσματικός
211
454680
2288
που θα είναι και πιο αποτελεσματικός,
είναι της περισσότερης επιστήμης.
07:48
is one of more scienceεπιστήμη.
212
456968
1508
07:50
It's doing scienceεπιστήμη that allowedεπιτρέπεται us to developαναπτύσσω
213
458476
2510
Είναι η επιστήμη που μας επέτρεψε
να αναπτύξουμε μηχανισμούς υπολογισμού
07:52
all these mechanismsμηχανισμούς for computingχρήση υπολογιστή
214
460986
1750
07:54
this personalπροσωπικός dataδεδομένα in the first placeθέση.
215
462736
2052
των προσωπικών δεδομένων εξ αρχής.
07:56
And it's actuallyπράγματι very similarπαρόμοιος researchέρευνα
216
464788
2106
Στην ουσία είναι παρόμοια η έρευνα
που πρέπει να κάνουμε
07:58
that we'dνυμφεύω have to do
217
466894
1438
08:00
if we want to developαναπτύσσω mechanismsμηχανισμούς
218
468332
2386
αν θέλουμε να εξελίξουμε μηχανισμούς
που να μπορούν να πουν στον χρήστη,
08:02
that can say to a userχρήστης,
219
470718
1421
08:04
"Here'sΕδώ είναι the riskκίνδυνος of that actionδράση you just tookπήρε."
220
472139
2229
«Αυτό είναι το ρίσκο της πράξης σου.
Κάνοντας like σε αυτή
τη σελίδα του Facebook
08:06
By likingπροτιμήσεις that FacebookΣτο Facebook pageσελίδα,
221
474368
2080
08:08
or by sharingμοιρασιά this pieceκομμάτι of personalπροσωπικός informationπληροφορίες,
222
476448
2535
ή κοινοποιώντας
αυτή την προσωπική πληροφορία,
08:10
you've now improvedβελτίωση my abilityικανότητα
223
478983
1502
βελτίωσες την ικανότητά μου
08:12
to predictπρολέγω whetherκατά πόσο or not you're usingχρησιμοποιώντας drugsφάρμακα
224
480485
2086
να προβλέψω
κατά πόσον είσαι χρήστης ουσιών
08:14
or whetherκατά πόσο or not you get
alongκατά μήκος well in the workplaceΧΩΡΟΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ.
225
482571
2862
ή πώς τα πας στον χώρο εργασίας σου».
08:17
And that, I think, can affectεπηρεάζουν whetherκατά πόσο or not
226
485433
1848
Και αυτό νομίζω μπορεί να επηρεάσει
το κατά πόσον
θα μοιραστούν κάτι,
08:19
people want to shareμερίδιο something,
227
487281
1510
08:20
keep it privateιδιωτικός, or just keep it offlineεκτός σύνδεσης altogetherσυνολικά.
228
488791
3239
θα το διατηρήσουν ιδιωτικό,
ή θα το αφήσουν τελείως εκτός δικτύου.
08:24
We can alsoεπίσης look at things like
229
492030
1563
Μπορούμε να δούμε πράγματα όπως
08:25
allowingεπιτρέποντας people to encryptκρυπτογράφηση dataδεδομένα that they uploadμεταφόρτωση,
230
493593
2728
να μπορούν οι χρήστες
να κρυπτογραφούν τα δεδομένα,
08:28
so it's kindείδος of invisibleαόρατος and worthlessάνευ αξίας
231
496321
1855
έτσι ώστε να είναι αόρατα ή άνευ αξίας
σε σελίδες όπως το Facebook
08:30
to sitesιστοσελίδες like FacebookΣτο Facebook
232
498176
1431
08:31
or thirdτρίτος partyκόμμα servicesΥπηρεσίες that accessπρόσβαση it,
233
499607
2629
ή σε υπηρεσίες τρίτων
που έχουν πρόσβαση σε αυτά,
08:34
but that selectεπιλέγω usersχρήστες who the personπρόσωπο who postedδημοσιεύτηκε it
234
502236
3247
αλλά οι επιλεγμένοι χρήστες
που το άτομο που έκανε την ανάρτηση
θέλει να τα δουν,
08:37
want to see it have accessπρόσβαση to see it.
235
505483
2670
να μπορούν να τα δουν.
08:40
This is all superσούπερ excitingσυναρπαστικός researchέρευνα
236
508153
2166
Είναι πάρα πολύ συναρπαστική έρευνα
08:42
from an intellectualδιανοούμενος perspectiveπροοπτική,
237
510319
1620
από διαλεκτικής άποψης,
γι' αυτό οι επιστήμονες θα συνεργαστούν.
08:43
and so scientistsΕπιστήμονες are going to be willingπρόθυμος to do it.
238
511939
1859
08:45
So that givesδίνει us an advantageπλεονέκτημα over the lawνόμος sideπλευρά.
239
513798
3610
Έτσι αυτό μας δίνει πλεονέκτημα
έναντι της νομικής πλευράς.
Ένα από τα προβλήματα
που οι άνθρωποι αναφέρουν
08:49
One of the problemsπροβλήματα that people bringνα φερεις 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 startαρχή
keepingτήρηση all this dataδεδομένα privateιδιωτικός,
242
520728
2646
«Αν οι άνθρωποι αρχίσουν
να έχουν ιδιωτικά δεδομένα,
08:55
all those methodsμεθόδων that you've been developingανάπτυξη
243
523374
2113
όλες αυτές οι μέθοδοι που αναπτύσσεις
08:57
to predictπρολέγω theirδικα τους traitsχαρακτηριστικά are going to failαποτυγχάνω.
244
525487
2653
για πρόβλεψη χαρακτηριστικών
θα αποτύχουν».
09:00
And I say, absolutelyαπολύτως, and for me, that's successεπιτυχία,
245
528140
3520
Και εγώ απαντώ, σίγουρα,
και αυτό για μένα είναι επιτυχία,
09:03
because as a scientistεπιστήμονας,
246
531660
1786
επειδή ως επιστήμονας,
09:05
my goalστόχος is not to inferσυμπεράνουμε informationπληροφορίες about usersχρήστες,
247
533446
3688
στόχος μου δεν είναι να συνάγω
πληροφορίες σχετικά με τους χρήστες,
είναι να βελτιώνω τον τρόπο
αλληλεπίδρασής τους στο δίκτυο.
09:09
it's to improveβελτιώσει the way people interactαλληλεπιδρώ onlineσε απευθείας σύνδεση.
248
537134
2767
09:11
And sometimesωρες ωρες that involvesπεριλαμβάνει
inferringσυνάγοντας things about them,
249
539901
3218
Μερικές φορές αυτό εμπλέκει
και την εξεύρεση στοιχείων για αυτούς,
09:15
but if usersχρήστες don't want me to use that dataδεδομένα,
250
543119
3022
αλλά αν οι χρήστες δεν θέλουν
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 usersχρήστες to be informedπροειδοποίητος and consentingτη συγκατάθεσή σας
252
548179
2651
Θέλω οι χρήστες να είναι ενημερωμένοι
και να εγκρίνουν τα εργαλεία
που αναπτύσσουμε.
09:22
usersχρήστες of the toolsεργαλεία that we developαναπτύσσω.
253
550830
2112
09:24
And so I think encouragingενθαρρύνοντας this kindείδος of scienceεπιστήμη
254
552942
2952
Και νομίζω ότι ενθαρρύνοντας
αυτό το είδος της επιστήμης,
09:27
and supportingυποστήριξη researchersερευνητές
255
555894
1346
και στηρίζοντας τους ερευνητές
09:29
who want to cedeπαραχωρήσει some of that controlέλεγχος back to usersχρήστες
256
557240
3023
που θέλουν να επιστρέψουν τον έλεγχο
πίσω στους χρήστες
09:32
and away from the socialκοινωνικός mediaμεσο ΜΑΖΙΚΗΣ ΕΝΗΜΕΡΩΣΗΣ companiesεταιρείες
257
560263
2311
από τις εταιρείες κοινωνικών μέσων,
09:34
meansπου σημαίνει that going forwardπρος τα εμπρός, as these toolsεργαλεία evolveαναπτύσσω
258
562574
2671
σημαίνει ότι προοδεύουμε,
καθώς τα εργαλεία αυτά
εξελίσσονται και βελτιώνονται,
09:37
and advanceπροκαταβολή,
259
565245
1476
σημαίνει ότι θα έχουμε μορφωμένους
09:38
meansπου σημαίνει that we're going to have an educatedμορφωμένος
260
566721
1414
09:40
and empoweredεξουσιοδοτημένος userχρήστης baseβάση,
261
568135
1694
και δυναμικούς χρήστες,
09:41
and I think all of us can agreeσυμφωνώ
262
569829
1100
και νομίζω όλοι συμφωνούμε
09:42
that that's a prettyαρκετά idealιδανικό way to go forwardπρος τα εμπρός.
263
570929
2564
ότι αυτός είναι ο ιδανικός τρόπος
να προοδεύσουμε.
09:45
Thank you.
264
573493
2184
Ευχαριστώ.
09:47
(ApplauseΧειροκροτήματα)
265
575677
3080
(Χειροκρότημα)
Translated by Lucas Kaimaras
Reviewed by Androniki Koumadoraki

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Jennifer Golbeck | Speaker | TED.com