TEDxMidAtlantic 2013
Jennifer Golbeck: Your social media "likes" expose more than you think
Jennifer Golbeck: O enigma das batatas fritas encaracoladas: Porque os "Gosto" dizem mais sobre si do que pensa
Filmed:
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Gosta de batatas fritas encaracoladas? Deu-lhes um "Gosto" no Facebook? Assista a esta palestra para descobrir as coisas surpreendentes que o Facebook (e outros) podem adivinhar sobre si, a partir dos seus "Gosto" e dos seus "Partilhar". A informática Jennifer Golbeck explica como isto aconteceu, como algumas aplicações da tecnologia não são muito engraçadas — e porque é que ela pensa que devíamos devolver o controlo sobre a informação aos seus legítimos proprietários.
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
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00:12
If you remember that first decade of the web,
0
738
1997
Se recordam a primeira década da Internet,
00:14
it was really a static place.
1
2735
2255
era um lugar estático.
00:16
You could go online, you could look at pages,
2
4990
2245
Podíamos entrar online,
podíamos ver páginas,
podíamos ver páginas,
00:19
and they were put up either by organizations
3
7235
2513
criadas por organizações
com equipas para o efeito,
com equipas para o efeito,
00:21
who had teams to do it
4
9748
1521
00:23
or by individuals who were really tech-savvy
5
11269
2229
ou por pessoas
de grande saber tecnológico para a altura.
de grande saber tecnológico para a altura.
00:25
for the time.
6
13498
1737
00:27
And with the rise of social media
7
15235
1575
Com o crescimento dos "media" sociais
e das redes sociais, no início do milénio,
e das redes sociais, no início do milénio,
00:28
and social networks in the early 2000s,
8
16810
2399
00:31
the web was completely changed
9
19209
2149
a Internet mudou completamente,
00:33
to a place where now the vast majority of content
10
21358
3608
tornou-se um lugar onde,
em grande maioria, os conteúdos
em grande maioria, os conteúdos
00:36
we interact with is put up by average users,
11
24966
3312
que usamos são disponibilizados
por utilizadores comuns,
por utilizadores comuns,
00:40
either in YouTube videos or blog posts
12
28278
2697
sejam vídeos no Youtube,
publicações em blogues,
publicações em blogues,
00:42
or product reviews or social media postings.
13
30975
3315
avaliações de produtos
ou publicações nos "media" sociais.
ou publicações nos "media" sociais.
00:46
And it's also become a much more interactive place,
14
34290
2347
Tornou-se também
um lugar muito mais interativo,
um lugar muito mais interativo,
00:48
where people are interacting with others,
15
36637
2637
onde as pessoas podem interagir
umas com as outras,
umas com as outras,
00:51
they're commenting, they're sharing,
16
39274
1696
podem comentar, partilhar,
não estão só a ler.
não estão só a ler.
00:52
they're not just reading.
17
40970
1614
O Facebook não é o único lugar
onde podemos fazer isso,
onde podemos fazer isso,
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
mas é o maior
e serve para ilustrar os números.
e serve para ilustrar os números.
00:57
and it serves to illustrate the numbers.
20
45548
1784
00:59
Facebook has 1.2 billion users per month.
21
47332
3477
O Facebook tem 1200 milhões
de utilizadores por mês.
de utilizadores por mês.
01:02
So half the Earth's Internet population
22
50809
1930
Metade da população da Terra
com Internet, usa o Facebook.
com Internet, usa o Facebook.
01:04
is using Facebook.
23
52739
1653
01:06
They are a site, along with others,
24
54392
1932
É um site, tal como outros,
01:08
that has allowed people to create an online persona
25
56324
3219
que permite que as pessoas criem
uma personagem virtual,
uma personagem virtual,
01:11
with very little technical skill,
26
59543
1782
sem ter conhecimentos técnicos
01:13
and people responded by putting huge amounts
27
61325
2476
e as pessoas reagiram publicando
enormes quantidades
enormes quantidades
01:15
of personal data online.
28
63801
1983
de dados pessoais online.
01:17
So the result is that we have behavioral,
29
65784
2543
O resultado
é que temos dados comportamentais,
é que temos dados comportamentais,
01:20
preference, demographic data
30
68327
1986
preferências e dados demográficos,
01:22
for hundreds of millions of people,
31
70313
2101
de centenas de milhões de pessoas,
01:24
which is unprecedented in history.
32
72414
2026
uma situação sem precedentes na história.
01:26
And as a computer scientist,
what this means is that
what this means is that
33
74440
2560
Enquanto informática,
o que isto significa
o que isto significa
01:29
I've been able to build models
34
77000
1664
é que posso construir modelos para prever
muitos tipos de atributos ocultos
muitos tipos de atributos ocultos
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
sobre todos vocês, sem sequer imaginarem
que estão a partilhar essa informação.
que estão a partilhar essa informação.
01:35
you're sharing information about.
37
83270
2202
01:37
As scientists, we use that to help
38
85472
2382
Enquanto cientistas,
usamos isso para facilitar
usamos isso para facilitar
01:39
the way people interact online,
39
87854
2114
a forma como as pessoas
interagem online,
interagem online,
01:41
but there's less altruistic applications,
40
89968
2499
mas existem outras aplicações
menos altruístas,
menos altruístas,
01:44
and there's a problem in that users don't really
41
92467
2381
e o problema é que os utilizadores
01:46
understand these techniques and how they work,
42
94848
2470
não percebem estas técnicas
nem como elas funcionam
nem como elas funcionam
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
e, mesmo que entendessem,
não têm grande controlo sobre elas.
não têm grande controlo sobre elas.
01:52
So what I want to talk to you about today
44
100446
1490
Portanto, quero falar-vos hoje
das coisas que conseguimos fazer,
das coisas que conseguimos fazer,
01:53
is some of these things that we're able to do,
45
101936
2702
01:56
and then give us some ideas
of how we might go forward
of how we might go forward
46
104638
2763
e depois dar-vos algumas ideias
sobre o que podemos fazer
sobre o que podemos fazer
01:59
to move some control back into the hands of users.
47
107401
2769
para devolver algum controlo
aos utilizadores.
aos utilizadores.
02:02
So this is Target, the company.
48
110170
1586
Esta é a companhia Target.
02:03
I didn't just put that logo
49
111756
1324
— não fui eu que coloquei o logótipo
na barriga da pobre mulher grávida —
na barriga da pobre mulher grávida —
02:05
on this poor, pregnant woman's belly.
50
113080
2170
02:07
You may have seen this anecdote that was printed
51
115250
1840
Talvez tenham visto a história
que foi publicada na revista Forbes:
que foi publicada na revista Forbes:
02:09
in Forbes magazine where Target
52
117090
2061
a Target enviou um folheto
a uma rapariga de 15 anos
a uma rapariga de 15 anos
02:11
sent a flyer to this 15-year-old girl
53
119151
2361
02:13
with advertisements and coupons
54
121512
1710
com publicidade e cupões
para biberões, fraldas e berços,
para biberões, fraldas e berços,
02:15
for baby bottles and diapers and cribs
55
123222
2554
02:17
two weeks before she told her parents
56
125776
1684
duas semanas antes de ela
dizer aos pais que estava grávida.
dizer aos pais que estava grávida.
02:19
that she was pregnant.
57
127460
1864
02:21
Yeah, the dad was really upset.
58
129324
2704
Pois, o pai ficou mesmo chateado e disse:
"Como é que a Target descobriu
que uma miúda do secundário estava grávida
que uma miúda do secundário estava grávida
02:24
He said, "How did Target figure out
59
132028
1716
02:25
that this high school girl was pregnant
60
133744
1824
02:27
before she told her parents?"
61
135568
1960
"antes de ela contar aos pais?"
02:29
It turns out that they have the purchase history
62
137528
2621
Acontece que eles têm
o historial de compras
o historial de compras
02:32
for hundreds of thousands of customers
63
140149
2301
de centenas de milhares de clientes
02:34
and they compute what they
call a pregnancy score,
call a pregnancy score,
64
142450
2730
e calculam o que chamam
uma probabilidade de gravidez,
uma probabilidade de gravidez,
02:37
which is not just whether or
not a woman's pregnant,
not a woman's pregnant,
65
145180
2332
que não só sabe se a mulher está grávida,
como também a data provável de gestação.
como também a data provável de gestação.
02:39
but what her due date is.
66
147512
1730
02:41
And they compute that
67
149242
1304
E calculam isso,
não por observarem coisas óbvias,
não por observarem coisas óbvias,
02:42
not by looking at the obvious things,
68
150546
1768
02:44
like, she's buying a crib or baby clothes,
69
152314
2512
como ela comprar um berço
ou roupas de bebé,
ou roupas de bebé,
02:46
but things like, she bought more vitamins
70
154826
2943
mas coisas como ter comprado
mais vitaminas do que é habitual,
mais vitaminas do que é habitual,
02:49
than she normally had,
71
157769
1717
ou uma mala de mão
grande o suficiente para carregar fraldas.
grande o suficiente para carregar fraldas.
02:51
or she bought a handbag
72
159486
1464
02:52
that's big enough to hold diapers.
73
160950
1711
02:54
And by themselves, those purchases don't seem
74
162661
1910
Parece que estas compras não podem
revelar grande coisa, em si mesmas,
revelar grande coisa, em si mesmas,
02:56
like they might reveal a lot,
75
164571
2469
02:59
but it's a pattern of behavior that,
76
167040
1978
mas é um padrão de comportamento
03:01
when you take it in the context
of thousands of other people,
of thousands of other people,
77
169018
3117
que, quando tomado no contexto
de milhares de outras pessoas,
de milhares de outras pessoas,
03:04
starts to actually reveal some insights.
78
172135
2757
começa de facto a revelar algumas pistas.
03:06
So that's the kind of thing that we do
79
174892
1793
É este tipo de coisas que fazemos
03:08
when we're predicting stuff
about you on social media.
about you on social media.
80
176685
2567
para prever coisas sobre vocês
nos "media" sociais.
nos "media" sociais.
03:11
We're looking for little
patterns of behavior that,
patterns of behavior that,
81
179252
2796
Procuramos pequenos padrões
de comportamento
de comportamento
03:14
when you detect them among millions of people,
82
182048
2682
que, quando detetados
entre milhões de pessoas,
entre milhões de pessoas,
03:16
lets us find out all kinds of things.
83
184730
2706
nos permitem encontrar
todo o tipo de coisas.
todo o tipo de coisas.
03:19
So in my lab and with colleagues,
84
187436
1747
No meu laboratório, com colegas,
desenvolvemos mecanismos
desenvolvemos mecanismos
03:21
we've developed mechanisms where we can
85
189183
1777
para prever, com grande rigor, coisas como
as vossas preferências políticas,
as vossas preferências políticas,
03:22
quite accurately predict things
86
190960
1560
03:24
like your political preference,
87
192520
1725
03:26
your personality score, gender, sexual orientation,
88
194245
3752
a vossa personalidade,
o género, a orientação sexual,
o género, a orientação sexual,
03:29
religion, age, intelligence,
89
197997
2873
a religião, a idade, a inteligência,
03:32
along with things like
90
200870
1394
juntamente com coisas como
03:34
how much you trust the people you know
91
202264
1937
em que medida confiam nas vossas relações
e se essas relações são fortes.
e se essas relações são fortes.
03:36
and how strong those relationships are.
92
204201
1804
03:38
We can do all of this really well.
93
206005
1785
Podemos fazer tudo isto, e bem.
E, mais uma vez, não provém
E, mais uma vez, não provém
03:39
And again, it doesn't come from what you might
94
207790
2197
03:41
think of as obvious information.
95
209987
2102
do que possam parecer
informações óbvias.
informações óbvias.
03:44
So my favorite example is from this study
96
212089
2281
O meu exemplo preferido é um estudo
03:46
that was published this year
97
214370
1240
publicado este ano na revista
"Proceedings of the National Academies".
"Proceedings of the National Academies".
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
Encontram-no no Google
— são quatro páginas, fáceis de ler.
— são quatro páginas, fáceis de ler.
03:50
It's four pages, easy to read.
100
218690
1872
03:52
And they looked at just people's Facebook likes,
101
220562
3003
Eles analisam os "Gosto" no Facebook,
03:55
so just the things you like on Facebook,
102
223565
1920
as coisas de que vocês gostam,
03:57
and used that to predict all these attributes,
103
225485
2138
e usam-nas para prever
todos esses atributos,
todos esses atributos,
03:59
along with some other ones.
104
227623
1645
juntamente com outros.
04:01
And in their paper they listed the five likes
105
229268
2961
No artigo, listam os cinco "Gosto"
mais indiciadores de grande inteligência.
mais indiciadores de grande inteligência.
04:04
that were most indicative of high intelligence.
106
232229
2787
04:07
And among those was liking a page
107
235016
2324
Entre eles, estava: "gostar de uma página
de batatas fritas encaracoladas".
de batatas fritas encaracoladas".
04:09
for curly fries. (Laughter)
108
237340
1905
(Risos)
04:11
Curly fries are delicious,
109
239245
2093
Batatas fritas encaracoladas
são deliciosas,
são deliciosas,
04:13
but liking them does not necessarily mean
110
241338
2530
mas gostar delas
não significa necessariamente
não significa necessariamente
04:15
that you're smarter than the average person.
111
243868
2080
que somos mais inteligentes
do que a média.
do que a média.
04:17
So how is it that one of the strongest indicators
112
245948
3207
Então, como é possível
que um dos indicadores mais fortes
que um dos indicadores mais fortes
04:21
of your intelligence
113
249155
1570
da vossa inteligência
seja gostar daquela página
seja gostar daquela página
04:22
is liking this page
114
250725
1447
04:24
when the content is totally irrelevant
115
252172
2252
quando o conteúdo é totalmente irrelevante
para o atributo que está a ser avaliado?
para o atributo que está a ser avaliado?
04:26
to the attribute that's being predicted?
116
254424
2527
04:28
And it turns out that we have to look at
117
256951
1584
Acontece que temos que olhar
para uma série de teorias subjacentes
para uma série de teorias subjacentes
04:30
a whole bunch of underlying theories
118
258535
1618
04:32
to see why we're able to do this.
119
260153
2569
para ver porque é que podemos fazer isto.
04:34
One of them is a sociological
theory called homophily,
theory called homophily,
120
262722
2913
Uma delas é uma teoria sociológica
chamada homofilia,
chamada homofilia,
04:37
which basically says people are
friends with people like them.
friends with people like them.
121
265635
3092
que diz que as pessoas são amigas
de pessoas parecidas com elas.
de pessoas parecidas com elas.
Se são inteligentes,
tendem a ter amigos inteligentes,
tendem a ter amigos inteligentes,
04:40
So if you're smart, you tend to
be friends with smart people,
be friends with smart people,
122
268727
2014
04:42
and if you're young, you tend
to be friends with young people,
to be friends with young people,
123
270741
2630
se são jovens, tendem a ter
amigos jovens
amigos jovens
04:45
and this is well established
124
273371
1627
isto é uma verdade bem estabelecida,
tem centenas de anos.
tem centenas de anos.
04:46
for hundreds of years.
125
274998
1745
04:48
We also know a lot
126
276743
1232
Também sabemos muito sobre como a
informação se espalha através das redes.
informação se espalha através das redes.
04:49
about how information spreads through networks.
127
277975
2550
04:52
It turns out things like viral videos
128
280525
1754
Acontece que coisas como vídeos virais,
"Gosto" no Facebook, ou outras informações
"Gosto" no Facebook, ou outras informações
04:54
or Facebook likes or other information
129
282279
2406
04:56
spreads in exactly the same way
130
284685
1888
se espalham exatamente da mesma maneira
que as doenças se espalham na sociedade.
que as doenças se espalham na sociedade.
04:58
that diseases spread through social networks.
131
286573
2454
Isto é uma coisa que estudamos
há muito tempo.
há muito tempo.
05:01
So this is something we've studied for a long time.
132
289027
1791
05:02
We have good models of it.
133
290818
1576
Temos bons modelos para isso.
05:04
And so you can put those things together
134
292394
2157
Portanto, podemos juntar estas coisas
05:06
and start seeing why things like this happen.
135
294551
3088
e começar a ver porque é
que acontecem coisas como esta.
que acontecem coisas como esta.
05:09
So if I were to give you a hypothesis,
136
297639
1814
Se eu quisesse formular uma hipótese,
05:11
it would be that a smart guy started this page,
137
299453
3227
seria que foi um tipo inteligente
que iniciou esta página,
que iniciou esta página,
05:14
or maybe one of the first people who liked it
138
302680
1939
ou talvez que uma das
primeiras pessoas a gostar dela
primeiras pessoas a gostar dela
05:16
would have scored high on that test.
139
304619
1736
pontuou alto no teste.
05:18
And they liked it, and their friends saw it,
140
306355
2288
Gostaram daquilo,
e outros amigos viram,
e outros amigos viram,
05:20
and by homophily, we know that
he probably had smart friends,
he probably had smart friends,
141
308643
3122
por homofilia, sabemos que
provavelmente tinha amigos inteligentes,
provavelmente tinha amigos inteligentes,
05:23
and so it spread to them,
and some of them liked it,
and some of them liked it,
142
311765
3056
e assim espalhou por eles,
e alguns gostaram
e alguns gostaram
e tinham amigos inteligentes
e espalharam por esses
e espalharam por esses
05:26
and they had smart friends,
143
314821
1189
05:28
and so it spread to them,
144
316010
807
05:28
and so it propagated through the network
145
316817
1973
e assim propagou-se pela rede
a uma legião de pessoas inteligentes,
a uma legião de pessoas inteligentes,
05:30
to a host of smart people,
146
318790
2569
05:33
so that by the end, the action
147
321359
2056
de modo que, por fim,
a ação de gostar da página
das batatas fritas encaracoladas
das batatas fritas encaracoladas
05:35
of liking the curly fries page
148
323415
2544
05:37
is indicative of high intelligence,
149
325959
1615
é indicadora de grande inteligência,
não por causa do conteúdo,
não por causa do conteúdo,
05:39
not because of the content,
150
327574
1803
05:41
but because the actual action of liking
151
329377
2522
mas porque a ação de gostar
reflete os atributos comuns
reflete os atributos comuns
05:43
reflects back the common attributes
152
331899
1900
05:45
of other people who have done it.
153
333799
2468
de outras pessoas que fizeram o mesmo.
05:48
So this is pretty complicated stuff, right?
154
336267
2897
Isto é mesmo uma coisa
bastante complicada, não é?
bastante complicada, não é?
05:51
It's a hard thing to sit down and explain
155
339164
2199
É difícil sentarmo-nos e explicarmos
05:53
to an average user, and even if you do,
156
341363
2848
a um utilizador vulgar e,
mesmo que o façamos,
mesmo que o façamos,
05:56
what can the average user do about it?
157
344211
2188
o que pode o utilizador vulgar fazer?
05:58
How do you know that
you've liked something
you've liked something
158
346399
2048
Como é que sabemos que
gostar de uma coisa
gostar de uma coisa
06:00
that indicates a trait for you
159
348447
1492
indica uma característica
06:01
that's totally irrelevant to the
content of what you've liked?
content of what you've liked?
160
349939
3545
totalmente irrelevante
para o conteúdo daquilo de que gostamos?
para o conteúdo daquilo de que gostamos?
06:05
There's a lot of power that users don't have
161
353484
2546
Os utilizadores não têm o poder
de controlar o uso dos dados
de controlar o uso dos dados
06:08
to control how this data is used.
162
356030
2230
06:10
And I see that as a real
problem going forward.
problem going forward.
163
358260
3112
e eu considero isso um problema real
que está a agravar-se.
que está a agravar-se.
06:13
So I think there's a couple paths
164
361372
1977
Portanto, penso que há algumas vias
que devemos analisar
que devemos analisar
06:15
that we want to look at
165
363349
1001
06:16
if we want to give users some control
166
364350
1910
para dar aos utilizadores
algum controlo
algum controlo
06:18
over how this data is used,
167
366260
1740
sobre o uso destes dados,
06:20
because it's not always going to be used
168
368000
1940
porque nem sempre serão usados
06:21
for their benefit.
169
369940
1381
em seu benefício.
06:23
An example I often give is that,
170
371321
1422
Um exemplo que costumo usar, é que,
se me fartar de ensinar,
se me fartar de ensinar,
06:24
if I ever get bored being a professor,
171
372743
1646
06:26
I'm going to go start a company
172
374389
1653
vou criar uma companhia
que preveja estes atributos:
que preveja estes atributos:
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
se vocês trabalham bem em equipa,
se são consumidores de drogas,
se são consumidores de drogas,
06:31
and if you're a drug user, if you're an alcoholic.
175
379098
2671
se são alcoólicos.
06:33
We know how to predict all that.
176
381769
1440
Sabemos como prever tudo isso.
06:35
And I'm going to sell reports
177
383209
1761
E vou vender relatórios
às companhias de recursos humanos
às companhias de recursos humanos
06:36
to H.R. companies and big businesses
178
384970
2100
e às grandes empresas
que pensem contratar-vos.
que pensem contratar-vos.
06:39
that want to hire you.
179
387070
2273
06:41
We totally can do that now.
180
389343
1177
Hoje, podemos fazê-lo.
06:42
I could start that business tomorrow,
181
390520
1788
Eu podia iniciar esse negócio amanhã
06:44
and you would have
absolutely no control
absolutely no control
182
392308
2052
e vocês não teriam o mínimo controlo
deste meu uso dos vossos dados.
deste meu uso dos vossos dados.
06:46
over me using your data like that.
183
394360
2138
06:48
That seems to me to be a problem.
184
396498
2292
Penso que isso é um problema.
06:50
So one of the paths we can go down
185
398790
1910
Assim, uma das vias a que podemos recorrer
é a via da política e da lei.
é a via da política e da lei.
06:52
is the policy and law path.
186
400700
2032
06:54
And in some respects, I think
that that would be most effective,
that that would be most effective,
187
402732
3046
Sob certas perspectivas,
penso que esse seria o mais eficaz,
penso que esse seria o mais eficaz,
06:57
but the problem is we'd
actually have to do it.
actually have to do it.
188
405778
2756
mas o problema é que temos que o fazer.
07:00
Observing our political process in action
189
408534
2780
Observando o nosso
processo político em ação,
processo político em ação,
07:03
makes me think it's highly unlikely
190
411314
2379
faz-me pensar que é muito pouco provável
07:05
that we're going to get a bunch of representatives
191
413693
1597
arranjar um grupo de representantes
que se sentem, oiçam falar disto,
que se sentem, oiçam falar disto,
07:07
to sit down, learn about this,
192
415290
1986
07:09
and then enact sweeping changes
193
417276
2106
e depois produzam alterações radicais
07:11
to intellectual property law in the U.S.
194
419382
2157
à lei da propriedade intelectual nos EU,
07:13
so users control their data.
195
421539
2461
para que os utilizadores
controlem os seus dados.
controlem os seus dados.
07:16
We could go the policy route,
196
424000
1304
Temos a via da autorregulação,
em que os "media" sociais dizem:
em que os "media" sociais dizem:
07:17
where social media companies say,
197
425304
1479
07:18
you know what? You own your data.
198
426783
1402
"São donos dos vossos dados.
Podem controlar o modo como são usados".
Podem controlar o modo como são usados".
07:20
You have total control over how it's used.
199
428185
2489
07:22
The problem is that the revenue models
200
430674
1848
O problema é que o modelo de receitas
da maior parte dos "media" sociais
da maior parte dos "media" sociais
07:24
for most social media companies
201
432522
1724
07:26
rely on sharing or exploiting
users' data in some way.
users' data in some way.
202
434246
4031
baseia-se em partilhar ou explorar os
dados dos utilizadores, de vários modos.
dados dos utilizadores, de vários modos.
07:30
It's sometimes said of Facebook that the users
203
438277
1833
Diz-se que os utilizadores do Facebook
não são clientes, são o produto.
não são clientes, são o produto.
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
Então como é que conseguimos
que uma companhia
que uma companhia
07:37
to cede control of their main asset
206
445352
2558
abra mão do controlo
do seu principal ativo
do seu principal ativo
07:39
back to the users?
207
447910
1249
devolvendo-o aos utilizadores?
07:41
It's possible, but I don't think it's something
208
449159
1701
É possível, mas não é uma coisa
que vá mudar assim tão depressa.
que vá mudar assim tão depressa.
07:42
that we're going to see change quickly.
209
450860
2320
07:45
So I think the other path
210
453180
1500
Portanto, acho que a outra via
que podemos usar e será muito mais eficaz
que podemos usar e será muito mais eficaz
07:46
that we can go down that's
going to be more effective
going to be more effective
211
454680
2288
07:48
is one of more science.
212
456968
1508
é uma via mais científica.
07:50
It's doing science that allowed us to develop
213
458476
2510
Foi a ciência
que nos permitiu desenvolver
que nos permitiu desenvolver
07:52
all these mechanisms for computing
214
460986
1750
todos os mecanismos de computação
para estes dados pessoais.
para estes dados pessoais.
07:54
this personal data in the first place.
215
462736
2052
07:56
And it's actually very similar research
216
464788
2106
E na verdade é uma pesquisa
muito semelhante
muito semelhante
07:58
that we'd have to do
217
466894
1438
que teremos que fazer
se queremos desenvolver mecanismos
se queremos desenvolver mecanismos
08:00
if we want to develop mechanisms
218
468332
2386
08:02
that can say to a user,
219
470718
1421
que digam a um utilizador:
"Este é o risco da ação que realizou".
"Este é o risco da ação que realizou".
08:04
"Here's the risk of that action you just took."
220
472139
2229
08:06
By liking that Facebook page,
221
474368
2080
Ao dar um "Gosto" no Facebook,
ou partilhar alguma informação pessoal,
ou partilhar alguma informação pessoal,
08:08
or by sharing this piece of personal information,
222
476448
2535
08:10
you've now improved my ability
223
478983
1502
aumentaram a minha capacidade
de prever se estão a usar drogas
de prever se estão a usar drogas
08:12
to predict whether or not you're using drugs
224
480485
2086
08:14
or whether or not you get
along well in the workplace.
along well in the workplace.
225
482571
2862
ou se estão bem integrados
no vosso local de trabalho.
no vosso local de trabalho.
08:17
And that, I think, can affect whether or not
226
485433
1848
E isso, creio, pode afetar se as pessoas
querem partilhar alguma coisa,
querem partilhar alguma coisa,
08:19
people want to share something,
227
487281
1510
08:20
keep it private, or just keep it offline altogether.
228
488791
3239
manterem-na em privado,
ou apenas mantê-la offline.
ou apenas mantê-la offline.
08:24
We can also look at things like
229
492030
1563
Podemos olhar para coisas como permitir
08:25
allowing people to encrypt data that they upload,
230
493593
2728
que as pessoas codifiquem
os dados que carregam,
os dados que carregam,
08:28
so it's kind of invisible and worthless
231
496321
1855
de modo que eles sejam invisíveis
e sem préstimo no Facebook
e sem préstimo no Facebook
08:30
to sites like Facebook
232
498176
1431
08:31
or third party services that access it,
233
499607
2629
ou em serviços
a que terceiros tenham acesso,
a que terceiros tenham acesso,
08:34
but that select users who the person who posted it
234
502236
3247
mas que as pessoas escolhidas
por quem os publicou
por quem os publicou
08:37
want to see it have access to see it.
235
505483
2670
possam ter acesso a eles.
08:40
This is all super exciting research
236
508153
2166
Esta é uma pesquisa extremamente excitante
08:42
from an intellectual perspective,
237
510319
1620
do ponto de vista intelectual,
08:43
and so scientists are going to be willing to do it.
238
511939
1859
e os cientistas vão querer fazê-la.
08:45
So that gives us an advantage over the law side.
239
513798
3610
Isso dá-nos uma vantagem
sobre a via legal.
sobre a via legal.
08:49
One of the problems that people bring up
240
517408
1725
Um dos problemas que as pessoas levantam
quando falo sobre isto, é:
quando falo sobre isto, é:
08:51
when I talk about this is, they say,
241
519133
1595
08:52
you know, if people start
keeping all this data private,
keeping all this data private,
242
520728
2646
"Se as pessoas começam a manter
estes dados em privado,
estes dados em privado,
08:55
all those methods that you've been developing
243
523374
2113
"todos os métodos que desenvolveram
para prever atributos vão fracassar".
para prever atributos vão fracassar".
08:57
to predict their traits are going to fail.
244
525487
2653
09:00
And I say, absolutely, and for me, that's success,
245
528140
3520
E eu digo:
"Encantada! Para mim, isso é um êxito".
"Encantada! Para mim, isso é um êxito".
09:03
because as a scientist,
246
531660
1786
porque, enquanto cientista,
09:05
my goal is not to infer information about users,
247
533446
3688
o meu objetivo não é deduzir
informações sobre utilizadores,
informações sobre utilizadores,
09:09
it's to improve the way people interact online.
248
537134
2767
é melhorar a forma
como as pessoas interagem online.
como as pessoas interagem online.
09:11
And sometimes that involves
inferring things about them,
inferring things about them,
249
539901
3218
E por vezes isso envolve
deduzir coisas sobre elas,
deduzir coisas sobre elas,
09:15
but if users don't want me to use that data,
250
543119
3022
mas, se os utilizadores não quiserem
que eu use esses dados,
que eu use esses dados,
09:18
I think they should have the right to do that.
251
546141
2038
penso que devem ter o direito de fazê-lo.
09:20
I want users to be informed and consenting
252
548179
2651
Quero que os utilizadores sejam informados
e autorizem as ferramentas
que desenvolvemos.
que desenvolvemos.
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
Portanto, penso que encorajar
este tipo de ciência
este tipo de ciência
09:27
and supporting researchers
255
555894
1346
e apoiar investigadores
09:29
who want to cede some of that control back to users
256
557240
3023
que querem devolver algum
desse controlo aos utilizadores
desse controlo aos utilizadores
09:32
and away from the social media companies
257
560263
2311
e retirá-lo às companhias
dos "media" sociais
dos "media" sociais
09:34
means that going forward, as these tools evolve
258
562574
2671
significa avançar,
à medida que essas ferramentas
evoluem e avançam,
evoluem e avançam,
09:37
and advance,
259
565245
1476
significa que passaremos a ter
uma base de utilizadores
uma base de utilizadores
09:38
means that we're going to have an educated
260
566721
1414
09:40
and empowered user base,
261
568135
1694
educada e com poder.
09:41
and I think all of us can agree
262
569829
1100
E penso que todos concordamos
que é um belo ideal para pôr em prática.
que é um belo ideal para pôr em prática.
09:42
that that's a pretty ideal way to go forward.
263
570929
2564
09:45
Thank you.
264
573493
2184
Obrigada.
09:47
(Applause)
265
575677
3080
(Aplausos)
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