TEDGlobal 2013
Alessandro Acquisti: What will a future without secrets look like?
Alessandro Acquisti: Mahremiyet neden önemlidir
Filmed:
Readability: 4.8
1,423,103 views
Kamusal ve kişisel arasındaki çizgiler son on yılda gerek sanal gerekse gerçek hayatta bulanıklaşmaya başladı ve Alessandro Acquisti bunun ne anlama geldiğini ve neden önemli olduğu anlatmak için burada. Bu düşünmeye zorlayan, hafif iç soğutan konuşmada, yabancı bir kişinin fotoğrafını son derece hassas bilgilerle eşleştirmenin ne kadar kolay olduğunu gösteren bir projeyi de içeren mevcut ve devam eden araştırmaların detaylarını paylaşıyor.
Alessandro Acquisti - Privacy economist
What motivates you to share your personal information online? Alessandro Acquisti studies the behavioral economics of privacy (and information security) in social networks. Full bio
What motivates you to share your personal information online? Alessandro Acquisti studies the behavioral economics of privacy (and information security) in social networks. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I would like to tell you a story
0
641
2354
Size; son on yılda
00:14
connecting the notorious privacy incident
1
2995
3176
kamusal ve kişisel gizlilik arasındaki sınırlarda oluşan, dikkate değer kayma ile
00:18
involving Adam and Eve,
2
6171
2769
Adem ve Havva'nın da dahil olduğu
00:20
and the remarkable shift in the boundaries
3
8940
3446
iki meşhur mahremiyet olayını
00:24
between public and private which has occurred
4
12386
2686
birbirine bağlayarak
00:27
in the past 10 years.
5
15072
1770
bir hikaye anlatmak istiyorum.
00:28
You know the incident.
6
16842
1298
Hikayeyi biliyorsunuz.
00:30
Adam and Eve one day in the Garden of Eden
7
18140
3330
Adem ve Havva bir gün Cennet bahçesinde iken,
00:33
realize they are naked.
8
21470
1843
çıplak olduklarını fark etmişler.
00:35
They freak out.
9
23313
1500
Ödleri kopmuş
00:36
And the rest is history.
10
24813
2757
ve gerisi malum..
00:39
Nowadays, Adam and Eve
11
27570
2188
Bugünlerde, Adem ve Havva
00:41
would probably act differently.
12
29758
2361
muhtemelen daha farklı davranırlardı.
00:44
[@Adam Last nite was a blast! loved dat apple LOL]
13
32119
2268
(@Adem: Geçen gece süperdir! Elmaya byldm LOL)
00:46
[@Eve yep.. babe, know what happened to my pants tho?]
14
34387
1873
(@Havva: Ewt...Aşkm, pantoluma ne oldğn blymsn ?)
00:48
We do reveal so much more information
15
36260
2636
Online olarak kendimizle ilgili
00:50
about ourselves online than ever before,
16
38896
3334
eskiye göre çok daha fazla bilgi paylaşıyoruz
00:54
and so much information about us
17
42230
1704
ve hakkımızda çok daha fazla bilgi
00:55
is being collected by organizations.
18
43934
2224
firmalar tarafından toplanıyor.
00:58
Now there is much to gain and benefit
19
46158
3282
Böyle büyük çapta bir kişisel bilgi analizinden
01:01
from this massive analysis of personal information,
20
49440
2446
ya da büyük veriden
01:03
or big data,
21
51886
1946
kazanılacak ve faydalanılacak çok şey var,
01:05
but there are also complex tradeoffs that come
22
53832
2638
ama aynı zamanda mahremiyetimizden vazgeçme karşılığında
01:08
from giving away our privacy.
23
56470
3098
oluşan karmaşık takaslar var.
01:11
And my story is about these tradeoffs.
24
59568
4023
Ve benim hikayemde bu takaslar ile ilgili.
01:15
We start with an observation which, in my mind,
25
63591
2584
Son birkaç yıldır gittikçe aklımda netleşen
01:18
has become clearer and clearer in the past few years,
26
66175
3327
bir gözlem ile başlayalım,
01:21
that any personal information
27
69502
2097
herhangi bir kişisel bilgi
01:23
can become sensitive information.
28
71599
2285
hassas bir bilgi haline gelebilir.
01:25
Back in the year 2000, about 100 billion photos
29
73884
4125
2000'lerde dünya çapında
01:30
were shot worldwide,
30
78009
1912
100 milyar fotoğraf çekildi
01:31
but only a minuscule proportion of them
31
79921
3065
ancak, sadece bunların çok küçük bir kısmı
01:34
were actually uploaded online.
32
82986
1883
online olarak yüklendi.
01:36
In 2010, only on Facebook, in a single month,
33
84869
3361
2010 yılında, sadece Facebook'ta , tek bir ayda
01:40
2.5 billion photos were uploaded,
34
88230
3270
2.5 milyar fotoğraf yüklendi,
01:43
most of them identified.
35
91500
1882
pek çoğu tanımlandı.
01:45
In the same span of time,
36
93382
1880
Aynı zaman aralığında,
01:47
computers' ability to recognize people in photos
37
95262
4870
bilgisayarların fotoğraflardaki insanları tanıma kabiliyeti
01:52
improved by three orders of magnitude.
38
100132
3608
1000 kat geliştirildi.
01:55
What happens when you combine
39
103740
1882
Bu teknolojileri birleştirince
01:57
these technologies together:
40
105622
1501
ne oluyor:
01:59
increasing availability of facial data;
41
107123
2658
Yüzsel verinin bulunabilirliğinde artış;
02:01
improving facial recognizing ability by computers;
42
109781
3648
Bilgisayarların yüzsel tanıma yeteneklerinde gelişme;
02:05
but also cloud computing,
43
113429
2182
ama aynı zamanda bir kaç yıl önce
02:07
which gives anyone in this theater
44
115611
1888
sadece 3 harfli kurumların domainlerinde olan tarzda
02:09
the kind of computational power
45
117499
1560
bir hesaplama gücünü
02:11
which a few years ago was only the domain
46
119059
1886
bu salondaki herkese veren
02:12
of three-letter agencies;
47
120945
1782
bulut hesaplama;
02:14
and ubiquitous computing,
48
122727
1378
ve bir süper-bilgisayar olmayan telefonumun
02:16
which allows my phone, which is not a supercomputer,
49
124105
2892
internete bağlanmasını ve
02:18
to connect to the Internet
50
126997
1671
orada yüzbinlerce yüzsel hesaplamayı
02:20
and do there hundreds of thousands
51
128668
2334
bir kaç saniye içinde yapmamızı
02:23
of face metrics in a few seconds?
52
131002
2639
sağlayan ulaşılabilir bilgisayar teknolojileri?
02:25
Well, we conjecture that the result
53
133641
2628
Pekala; bu teknolojilerin kombinasyonun
02:28
of this combination of technologies
54
136269
2064
sonucunun; kişisellik ve anonimlik
02:30
will be a radical change in our very notions
55
138333
2888
ile ilgili algılarımızda radikal bir değişiklik
02:33
of privacy and anonymity.
56
141221
2257
yapacağını kestirebiliriz.
02:35
To test that, we did an experiment
57
143478
1993
Bunu sınamak için; Carnegie Mellon Üniversitesi kampüsünde
02:37
on Carnegie Mellon University campus.
58
145471
2121
bir deney yaptık.
02:39
We asked students who were walking by
59
147592
2099
Gelip geçen öğrencilere; bir çalışmaya
02:41
to participate in a study,
60
149691
1779
katılabileceklerini sorduk,
02:43
and we took a shot with a webcam,
61
151470
2562
ve bir webcam ile fotoğraflarını çektik,
02:46
and we asked them to fill out a survey on a laptop.
62
154032
2782
ve laptopta bir anket doldurmalarını istedik.
02:48
While they were filling out the survey,
63
156814
1979
Onlar anketi doldururken,
02:50
we uploaded their shot to a cloud-computing cluster,
64
158793
2797
fotoğraflarını bir bulut hesaplama ünitesine yükledik,
02:53
and we started using a facial recognizer
65
161590
1727
ve yüz tanıma programı kullanarak
02:55
to match that shot to a database
66
163317
2405
Facebook profillerinden indirdiğimiz
02:57
of some hundreds of thousands of images
67
165722
2393
yüzbinlerce resimden bazılarına
03:00
which we had downloaded from Facebook profiles.
68
168115
3596
eşleştirmeye çalıştık.
03:03
By the time the subject reached the last page
69
171711
3259
Denek anketteki son sayfaya ulaştığında;
03:06
on the survey, the page had been dynamically updated
70
174970
3347
sayfa dinamik olarak
03:10
with the 10 best matching photos
71
178317
2313
yüz tanıma programının bulduğu
03:12
which the recognizer had found,
72
180630
2285
en iyi eşleşen 10 fotoğrafla güncellendi,
03:14
and we asked the subjects to indicate
73
182915
1738
ve deneklere bu fotoğraflarda kendilerinin
03:16
whether he or she found themselves in the photo.
74
184653
4120
olup olmadıklarını sorduk.
03:20
Do you see the subject?
75
188773
3699
Deneği görüyor musunuz?
03:24
Well, the computer did, and in fact did so
76
192472
2845
Eh bilgisayar gördü ve
03:27
for one out of three subjects.
77
195317
2149
3 denekten 1'i si de gördü.
03:29
So essentially, we can start from an anonymous face,
78
197466
3184
Bu yüzden, aslında, tamamen anonim bir yüzden başlayıp,
03:32
offline or online, and we can use facial recognition
79
200650
3484
offline yada online, ve bu anonim yüze bir isim vermek için
03:36
to give a name to that anonymous face
80
204134
2360
sosyal medya sağolsun,
03:38
thanks to social media data.
81
206494
2108
bir yüz tanıma programı kullanabiliriz
03:40
But a few years back, we did something else.
82
208602
1872
Ama bir kaç yıl önce, başka birşey yaptık.
03:42
We started from social media data,
83
210474
1823
Sosyal medya verisinden başladık,
03:44
we combined it statistically with data
84
212297
3051
bu veriyi ABD sosyal güvenlik bilgilerindeki
03:47
from U.S. government social security,
85
215348
2102
istatistiksel verilerle birleştirdik,
03:49
and we ended up predicting social security numbers,
86
217450
3324
ve Amerika'da son derece hassas bir bilgi olan
03:52
which in the United States
87
220774
1512
sosyal güvenlik numaralarını
03:54
are extremely sensitive information.
88
222286
2040
tahmin etmeye başladık.
03:56
Do you see where I'm going with this?
89
224326
2093
Bununla nereye varmaya çalıştığımı görüyor musunuz?
03:58
So if you combine the two studies together,
90
226419
2922
Yani; bu iki çalışmayı birleştirirseniz,
04:01
then the question becomes,
91
229341
1512
şu soru geliyor akla,
04:02
can you start from a face and,
92
230853
2720
bir yüzden başlayarak ve
04:05
using facial recognition, find a name
93
233573
2311
yüz tanıma kullanarak bir isim ve
04:07
and publicly available information
94
235884
2669
o isimle ve o kişiyle ilgili
04:10
about that name and that person,
95
238553
1932
kamusal olarak açık bilgilere erişip,
04:12
and from that publicly available information
96
240485
2248
ve bu kamusal bilgilerden
04:14
infer non-publicly available information,
97
242733
2042
kamusal olmayan bilgileri çıkarıp,
04:16
much more sensitive ones
98
244775
1606
daha hassas olanlar
04:18
which you link back to the face?
99
246381
1492
o yüzle bağlantı kurabilir miyiz?
04:19
And the answer is, yes, we can, and we did.
100
247873
1916
ve cevap, evet yapabiliriz ve yaptık.
04:21
Of course, the accuracy keeps getting worse.
101
249789
2568
Tabi ki, doğruluk gittikçe kötüleşiyor.
04:24
[27% of subjects' first 5 SSN digits identified (with 4 attempts)]
102
252357
944
(Deneklerin %27 sinin ilk 5 Sosyal güvenlik numarası rakamı 4 denemede tanımlandı)
04:25
But in fact, we even decided to develop an iPhone app
103
253301
3827
Ama hatta, bir Iphone uygulaması geliştirmeye karar verdik,
04:29
which uses the phone's internal camera
104
257128
2715
telefonun kamerasını kullanarak
04:31
to take a shot of a subject
105
259843
1600
deneğin fotoğrafının çekecek
04:33
and then upload it to a cloud
106
261443
1487
ve bir buluta yükleyecek
04:34
and then do what I just described to you in real time:
107
262930
2662
ve daha sonra size anlattıklarımı eş zamanlı olarak yapacak:
04:37
looking for a match, finding public information,
108
265592
2088
eşleştirme bulmak, kamusal bilgilere erişme,
04:39
trying to infer sensitive information,
109
267680
1730
hassas bilgiler bulmaya çalışma,
04:41
and then sending back to the phone
110
269410
2591
ve daha sonra bunları telefona geri gönderecek
04:44
so that it is overlaid on the face of the subject,
111
272001
3609
ve böylece deneğin yüzünde yazılı,
04:47
an example of augmented reality,
112
275610
1901
arttırılmış gerçekliğin bir kopyası,
04:49
probably a creepy example of augmented reality.
113
277511
2451
belkide ürpertici bir arttırılmış gerçeklik kopyası.
04:51
In fact, we didn't develop the app to make it available,
114
279962
3339
Aslında, bu uygulamayı kullanılabilmesi için yapmadık,
04:55
just as a proof of concept.
115
283301
1922
sadece içeriğin bir kanıtı olarak yaptık.
04:57
In fact, take these technologies
116
285223
2313
Hatta, bu teknolojileri alın
04:59
and push them to their logical extreme.
117
287536
1837
ve mantıksal en uç sınırlarına itin.
05:01
Imagine a future in which strangers around you
118
289373
2719
Çevrenizdeki yabancıların
05:04
will look at you through their Google Glasses
119
292092
2311
size Google Gözlükleriyle baktıkları
05:06
or, one day, their contact lenses,
120
294403
2307
veya bir gün lenslerinden,
05:08
and use seven or eight data points about you
121
296710
4020
ve sizin hakkınızda yedi yada sekiz veri noktası kullanarak,
05:12
to infer anything else
122
300730
2582
hakkınızda bilinebilecek herhangi bir bilgiye
05:15
which may be known about you.
123
303312
2603
ulaşabildikleri bir gelecek hayal edin.
05:17
What will this future without secrets look like?
124
305915
4794
Hiç bir sırrın olmadığı bir gelecek nasıl olurdu?
05:22
And should we care?
125
310709
1964
Ve umursamalı mıyız?
05:24
We may like to believe
126
312673
1891
Bu kadar zengin bir veri ile dolu bir geleceğin
05:26
that the future with so much wealth of data
127
314564
3040
önyargıların olmadığı bir gelecek olacağına
05:29
would be a future with no more biases,
128
317604
2514
inanmak isteyebiliriz,
05:32
but in fact, having so much information
129
320118
3583
ancak, aslında, bu kadar fazla bilgi
05:35
doesn't mean that we will make decisions
130
323701
2191
daha objektif seçimler yapacağımız
05:37
which are more objective.
131
325892
1706
anlamına gelmiyor.
05:39
In another experiment, we presented to our subjects
132
327598
2560
Başka bir deneyde, deneklerimize
05:42
information about a potential job candidate.
133
330158
2246
muhtemel bir iş adayının bilgilerini sunduk.
05:44
We included in this information some references
134
332404
3178
Bu bilgiye bazıları komik,
05:47
to some funny, absolutely legal,
135
335582
2646
tamamı yasal ama belki biraz utanç verici
05:50
but perhaps slightly embarrassing information
136
338228
2465
deneğin online olarak paylaştığı
05:52
that the subject had posted online.
137
340693
2020
bazı referans bilgileri de koyduk.
05:54
Now interestingly, among our subjects,
138
342713
2366
Şimdi, ilginçtir ki, deneklerimiz arasında,
05:57
some had posted comparable information,
139
345079
3083
bazıları benzer bilgiler paylaşmıştı
06:00
and some had not.
140
348162
2362
ve bazıları paylaşmamıştı.
06:02
Which group do you think
141
350524
1949
Sizce hangi grup deneğimizi
06:04
was more likely to judge harshly our subject?
142
352473
4552
daha acımasızca eleştirmiştir?
06:09
Paradoxically, it was the group
143
357025
1957
Paradoksal olarak, ahlaki uyumsuzluğun
06:10
who had posted similar information,
144
358982
1733
bir örneği olarak,
06:12
an example of moral dissonance.
145
360715
2942
benzer bilgileri paylaşan gruptu.
06:15
Now you may be thinking,
146
363657
1750
Şimdi şunu düşünebilirsiniz,
06:17
this does not apply to me,
147
365407
1702
bu bende geçerli olmaz,
06:19
because I have nothing to hide.
148
367109
2162
çünkü saklayacak bir şeyim yok.
06:21
But in fact, privacy is not about
149
369271
2482
Ama aslında mahremiyet saklayacak
06:23
having something negative to hide.
150
371753
3676
negatif bir şeyleriniz olması ile ilgili değildir.
06:27
Imagine that you are the H.R. director
151
375429
2354
Belli bir firma da İ.K müdürü
06:29
of a certain organization, and you receive résumés,
152
377783
2947
olduğunuzu hayal edin ve özgeçmişleri alıyorsunuz,
06:32
and you decide to find more information about the candidates.
153
380730
2473
ve adaylarla ilgili daha fazla bilgi almak istiyorsunuz.
06:35
Therefore, you Google their names
154
383203
2460
Bu yüzden, isimlerini Google'da aratıyorsunuz
06:37
and in a certain universe,
155
385663
2240
ve belli bir evrende,
06:39
you find this information.
156
387903
2008
bu bilgiyi buluyorsunuz,
06:41
Or in a parallel universe, you find this information.
157
389911
4437
veya paralel bir evrende, bu bilgiyi buluyorsunuz.
06:46
Do you think that you would be equally likely
158
394348
2717
Bir görüşme için her iki adayı da
06:49
to call either candidate for an interview?
159
397065
2803
eşit olarak çağırabileceğinizi düşünüyor musunuz?
06:51
If you think so, then you are not
160
399868
2282
Eğer öyleyse; o zaman sizler,
06:54
like the U.S. employers who are, in fact,
161
402150
2582
gerçekten de deneyimizin bir parçası olan ve tam olarak
06:56
part of our experiment, meaning we did exactly that.
162
404732
3307
bunu yaptığımız, ABD işverenleri gibi değilsiniz.
07:00
We created Facebook profiles, manipulating traits,
163
408039
3182
Özellikleri değiştirerek ,Facebook profilleri oluşturduk
07:03
then we started sending out résumés to companies in the U.S.,
164
411221
2851
daha sonra özgeçmişleri ABD' de ki firmalara göndermeye başladık
07:06
and we detected, we monitored,
165
414072
1908
ve adayları araştırıp araştırmadıklarını
07:07
whether they were searching for our candidates,
166
415980
2393
ve sosyal medyada buldukları bilgilere göre
07:10
and whether they were acting on the information
167
418373
1832
hareket edip etmediklerini
07:12
they found on social media. And they were.
168
420205
1938
tespit edip gözlemledik. Ve öyle davranıyorlarç
07:14
Discrimination was happening through social media
169
422143
2101
Ayrımcılık,eşit yetkinlikte ki adaylar için
07:16
for equally skilled candidates.
170
424244
3073
sosyal medya aracılığı ile olmaktadır.
07:19
Now marketers like us to believe
171
427317
4575
Pazarlamacılar bizim,
07:23
that all information about us will always
172
431892
2269
hakkımızdaki tüm bilginin
07:26
be used in a manner which is in our favor.
173
434161
3273
yararımıza olacak bir şekilde kullanılacağına inanmamızı istiyorlar.
07:29
But think again. Why should that be always the case?
174
437434
3715
Ama tekrar düşünün. Neden hep bu şekilde olmak zorunda?
07:33
In a movie which came out a few years ago,
175
441149
2664
Bir süre önce çıkmış bir filimde,
07:35
"Minority Report," a famous scene
176
443813
2553
"Azınlık Raporu", ünlü bir sahnede
07:38
had Tom Cruise walk in a mall
177
446366
2576
Tom Cruise bir alışveriş merkezinde yürümektedir
07:40
and holographic personalized advertising
178
448942
3776
ve holografik kişiselleştirilmiş reklamlar
07:44
would appear around him.
179
452718
1835
çevresinde belirmektedir.
07:46
Now, that movie is set in 2054,
180
454553
3227
Şimdi, film 2054 yılında geçmektedir,
07:49
about 40 years from now,
181
457780
1642
bugünden 40 yıl sonra,
07:51
and as exciting as that technology looks,
182
459422
2908
ve teknoloji ne kadar heyecan verici gözükürse gözüksün,
07:54
it already vastly underestimates
183
462330
2646
sizin hakkınızda bu firmaların toplayabileceği bilgi miktarını
07:56
the amount of information that organizations
184
464976
2140
ve bunları sizi tespit dahi edemeyeceğiniz bir biçimde
07:59
can gather about you, and how they can use it
185
467116
2483
sizi etkilemek için nasıl kullanabileceğini
08:01
to influence you in a way that you will not even detect.
186
469599
3398
ciddi anlamda hafife almaktadır
08:04
So as an example, this is another experiment
187
472997
2103
Mesela, bu, şu an yapmakta olduğumuz
08:07
actually we are running, not yet completed.
188
475100
2273
ve henüz bitmemiş bir deneyimiz.
08:09
Imagine that an organization has access
189
477373
2319
Hayal edin, bir firma sizin
08:11
to your list of Facebook friends,
190
479692
2056
tüm Facebook arkadaş listenize ulaşabiliyor
08:13
and through some kind of algorithm
191
481748
1772
ve bir algoritma vasıtası ile
08:15
they can detect the two friends that you like the most.
192
483520
3734
en yakın arkadaşlarınız tespit ediyor.
08:19
And then they create, in real time,
193
487254
2280
Ve eş zamanlı olarak,
08:21
a facial composite of these two friends.
194
489534
2842
bu iki arkadaşınızın yüzsel birleşimini oluşturuyor.
08:24
Now studies prior to ours have shown that people
195
492376
3069
Şimdi, önceki çalışmalar bize gösteriyor ki,
08:27
don't recognize any longer even themselves
196
495445
2885
insanlar, kendilerine ait olan yüzsel birleşimlerini dahi
08:30
in facial composites, but they react
197
498330
2462
tanımamaktadır ama bu tarz birleşimlere
08:32
to those composites in a positive manner.
198
500792
2117
olumlu bir yönde tepki vermektedir.
08:34
So next time you are looking for a certain product,
199
502909
3415
Bu yüzden, bir daha ki sefere belli bir ürüne bakarken,
08:38
and there is an ad suggesting you to buy it,
200
506324
2559
ve size bunu almanızı öneren bir reklam varsa,
08:40
it will not be just a standard spokesperson.
201
508883
2907
bu sadece tipik bir sözcü olmayacaktır,
08:43
It will be one of your friends,
202
511790
2313
bu sizin arkadaşlarınızdan birisi olacaktır
08:46
and you will not even know that this is happening.
203
514103
3303
ve sizi bunun olduğunu anlamayacaksınız bile.
08:49
Now the problem is that
204
517406
2413
Şimdi problem ;şu anda
08:51
the current policy mechanisms we have
205
519819
2519
kişisel bilgilerin suistimalinden korumak için sahip
08:54
to protect ourselves from the abuses of personal information
206
522338
3438
olduğumuz kural mekanizmaları
08:57
are like bringing a knife to a gunfight.
207
525776
2984
bir silahlı çatışmaya bıçak getirmek gibi olması.
09:00
One of these mechanisms is transparency,
208
528760
2913
Bu mekanizmalardan bir tanesi şeffaflık,
09:03
telling people what you are going to do with their data.
209
531673
3200
insanlara onların bilgileri ile ne yapacağınız söylemek.
09:06
And in principle, that's a very good thing.
210
534873
2106
Ve prensipte, bu çok güzel bir şey.
09:08
It's necessary, but it is not sufficient.
211
536979
3667
Bu gereklidir ancak yeterli değildir.
09:12
Transparency can be misdirected.
212
540646
3698
Şeffaflık yanlış yönlendirilebilir.
09:16
You can tell people what you are going to do,
213
544344
2104
İnsanlara ne yapacağınızı söyleyebilirsiniz,
09:18
and then you still nudge them to disclose
214
546448
2232
ve daha sonra onları keyfi miktarlarda
09:20
arbitrary amounts of personal information.
215
548680
2623
kişisel bilgi paylaşmaya sürükleyebilir.
09:23
So in yet another experiment, this one with students,
216
551303
2886
Bu yüzden, başka bir deneyde, bu sefer öğrencilerle
09:26
we asked them to provide information
217
554189
3058
kampüs davranışları hakkında
09:29
about their campus behavior,
218
557247
1813
bilgi sağlamalarını istedik,
09:31
including pretty sensitive questions, such as this one.
219
559060
2940
bunların bazıları şunun gibi son derece hassas soruları da içermekteydi.
09:34
[Have you ever cheated in an exam?]
220
562000
621
(Hiç bir sınavda kopya çektiniz mi?)
09:34
Now to one group of subjects, we told them,
221
562621
2300
Deneklerin bir grubuna, şöyle söyledik,
09:36
"Only other students will see your answers."
222
564921
2841
"Cevaplarınızı sadece diğer öğrenciler görecek."
09:39
To another group of subjects, we told them,
223
567762
1579
Diğer bir grup deneğe, şöyle söyledik,
09:41
"Students and faculty will see your answers."
224
569341
3561
"Öğrenciler ve yönetim cevaplarınızı görecek."
09:44
Transparency. Notification. And sure enough, this worked,
225
572902
2591
Şeffaflık. Bildirim. Ve kesin olarak bu işe yaradı,
09:47
in the sense that the first group of subjects
226
575493
1407
ilk grup denekler ikinciden daha
09:48
were much more likely to disclose than the second.
227
576900
2568
çok açık olmaya yatkındılar.
09:51
It makes sense, right?
228
579468
1520
Mantıklı değil mi?
09:52
But then we added the misdirection.
229
580988
1490
Ama daha sonra bir yanlış yönlendirme ekledik.
09:54
We repeated the experiment with the same two groups,
230
582478
2760
Deneyi aynı iki grupla tekrarladık,
09:57
this time adding a delay
231
585238
2427
bu sefer deneklere bilgilerini
09:59
between the time we told subjects
232
587665
2935
nasıl kullanacağımızı bildirmek
10:02
how we would use their data
233
590600
2080
ile soruları cevaplamaya başlamaları arasına
10:04
and the time we actually started answering the questions.
234
592680
4388
biraz gecikme ekledik.
10:09
How long a delay do you think we had to add
235
597068
2561
Fakültenin sizin cevaplarınızı göreceği
10:11
in order to nullify the inhibitory effect
236
599629
4613
bilgisini etkisizleştirme etkisini yok etmek için
10:16
of knowing that faculty would see your answers?
237
604242
3411
sizce ne kadar süre eklemişizdir?
10:19
Ten minutes?
238
607653
1780
10 dakika?
10:21
Five minutes?
239
609433
1791
5 dakika?
10:23
One minute?
240
611224
1776
1 dakika?
10:25
How about 15 seconds?
241
613000
2049
15 saniye nasıl?
10:27
Fifteen seconds were sufficient to have the two groups
242
615049
2668
15 saniye 2 grubun aynı miktarda
10:29
disclose the same amount of information,
243
617717
1568
bilgi paylaşmasını sağlamak için yeterliydi,
10:31
as if the second group now no longer cares
244
619285
2746
adeta, ikinci grup, yönetimin cevaplarını
10:34
for faculty reading their answers.
245
622031
2656
görmesini artık umursamıyordu.
10:36
Now I have to admit that this talk so far
246
624687
3336
Kabul etmeliyimki, bu konuşma
10:40
may sound exceedingly gloomy,
247
628023
2480
şu ana kadar fazlasıyla kasvetli gelebilir,
10:42
but that is not my point.
248
630503
1721
ama demek istediğim bu değil.
10:44
In fact, I want to share with you the fact that
249
632224
2699
Aslında, sizinle alternatifler olduğunu
10:46
there are alternatives.
250
634923
1772
paylaşmak istiyorum.
10:48
The way we are doing things now is not the only way
251
636695
2499
Bazı şeyleri şu anda ki yapma şeklimiz
10:51
they can done, and certainly not the best way
252
639194
3037
tek yapma şekli değil ve kesinlikle en iyi
10:54
they can be done.
253
642231
2027
yolda değil.
10:56
When someone tells you, "People don't care about privacy,"
254
644258
4171
Birisi size, "insanlar mahremiyeti önemsemiyorlar", dediği zaman,
11:00
consider whether the game has been designed
255
648429
2642
oyunun insanların mahremiyeti önemseyemeyecek şekilde
11:03
and rigged so that they cannot care about privacy,
256
651071
2724
tasarlanıp , donatıldığını göz önünde bulundurun,
11:05
and coming to the realization that these manipulations occur
257
653795
3262
ve oluşan bu manipülasyonları
11:09
is already halfway through the process
258
657057
1607
anlamak kendinizi koruyabilme sürecinin
11:10
of being able to protect yourself.
259
658664
2258
zaten yarısıdır.
11:12
When someone tells you that privacy is incompatible
260
660922
3710
Size birisi mahremiyetin büyük verinin
11:16
with the benefits of big data,
261
664632
1849
faydalarıyla uyumsuz olduğunu söylediğinde,
11:18
consider that in the last 20 years,
262
666481
2473
son 20 yılda araştırmacıların
11:20
researchers have created technologies
263
668954
1917
sanal olarak herhangi bir elektronik hareketin
11:22
to allow virtually any electronic transactions
264
670871
3318
daha mahremiyet-koruyucu bir şekilde gerçekleştirebilecek
11:26
to take place in a more privacy-preserving manner.
265
674189
3749
teknolojileri oluşturduğunu göz önünde bulundurun.
11:29
We can browse the Internet anonymously.
266
677938
2555
İnternette anonim olarak gezebiliriz.
11:32
We can send emails that can only be read
267
680493
2678
NSA tarafından dahi okunamayacak sadece
11:35
by the intended recipient, not even the NSA.
268
683171
3709
gönderilen alıcının okuyabileceği mailler gönderebiliriz.
11:38
We can have even privacy-preserving data mining.
269
686880
2997
Hatta, mahremiyet-koruyucu veri madenciliği yapabiliriz.
11:41
In other words, we can have the benefits of big data
270
689877
3894
Başka bir deyişle, büyük verilerin faydalarına mahremiyeti
11:45
while protecting privacy.
271
693771
2132
korurken sahip olabiliriz.
11:47
Of course, these technologies imply a shifting
272
695903
3791
Tabiki de , bu teknolojiler
11:51
of cost and revenues
273
699694
1546
veri sahipleri ve veri konuları arasında
11:53
between data holders and data subjects,
274
701240
2107
maliyetlerin ve gelirlerin değişmesini beraberinde getirmektedir
11:55
which is why, perhaps, you don't hear more about them.
275
703347
3453
bu yüzden, belki de bunlar hakkında fazla bir şey duymuyoruz.
11:58
Which brings me back to the Garden of Eden.
276
706800
3706
Bu da beni tekrar Cennet Bahçesine getirmekte.
12:02
There is a second privacy interpretation
277
710506
2780
Cennet Bahçesi hikayesinin
12:05
of the story of the Garden of Eden
278
713286
1809
Adem ve Havva'nın çıplak hissetmesi ve utanmaları
12:07
which doesn't have to do with the issue
279
715095
2096
ile ilgli olmayacak şekilde
12:09
of Adam and Eve feeling naked
280
717191
2225
ikinci bir mahremiyet yorumu
12:11
and feeling ashamed.
281
719416
2381
bulunmaktadır.
12:13
You can find echoes of this interpretation
282
721797
2781
Bu yorumun yansımalarını
12:16
in John Milton's "Paradise Lost."
283
724578
2782
John Milton'nun "Kayıp Cennet"inde bulabilirsiniz.
12:19
In the garden, Adam and Eve are materially content.
284
727360
4197
Bahçede,Adem ve Havva bariz şekilde memnunlar.
12:23
They're happy. They are satisfied.
285
731557
2104
Mutlular,Tatminler.
12:25
However, they also lack knowledge
286
733661
2293
Ancak, aynı zamanda
12:27
and self-awareness.
287
735954
1640
özfarkındalık ve bilgiye sahip değilller.
12:29
The moment they eat the aptly named
288
737594
3319
Makul bir şekilde adlandırılmış olan
12:32
fruit of knowledge,
289
740913
1293
bilgi meyvesini yedikleri anda,
12:34
that's when they discover themselves.
290
742206
2605
kendilerini keşfetmeye başladılar.
12:36
They become aware. They achieve autonomy.
291
744811
4031
Farkında oldular. Bağımsızlık kazandılar.
12:40
The price to pay, however, is leaving the garden.
292
748842
3126
Ancak, ödenecek bedel, bahçeyi terk etmek oldu.
12:43
So privacy, in a way, is both the means
293
751968
3881
Bu yüzden mahremiyet,özgürlük için
12:47
and the price to pay for freedom.
294
755849
2962
hem bir araç hem de ödenecek bedeldir.
12:50
Again, marketers tell us
295
758811
2770
Tekrardan, pazarlamacılar bize
12:53
that big data and social media
296
761581
3019
büyük verinin ve sosyal medyanın
12:56
are not just a paradise of profit for them,
297
764600
2979
sadece onlar için bir kar cenneti değil,
12:59
but a Garden of Eden for the rest of us.
298
767579
2457
aynı zamanda geri kalanlarımız için Cennet Bahçesi olduğunu söylemekteler.
13:02
We get free content.
299
770036
1238
Bedava içerik alıyoruz.
13:03
We get to play Angry Birds. We get targeted apps.
300
771274
3123
Angry Birds oynayabiliyoruz. Belli uygulamalara sahip oluyoruz.
13:06
But in fact, in a few years, organizations
301
774397
2897
Ancak aslında, bir kaç yıl içinde, şirketler
13:09
will know so much about us,
302
777294
1609
hakkımızda o kadar çok şey bilecekki
13:10
they will be able to infer our desires
303
778903
2710
isteklerimize daha biz dahi o arzuyu oluşturmadan
13:13
before we even form them, and perhaps
304
781613
2204
müdahale edebilecekler ve belki
13:15
buy products on our behalf
305
783817
2447
daha biz onlara ihtiyacımız olduğunu bilmeden
13:18
before we even know we need them.
306
786264
2274
bizim yerimize ürünleri alacaklar.
13:20
Now there was one English author
307
788538
3237
Rahatlık için bağımsızlığımızı ve özgürlüğümüzü
13:23
who anticipated this kind of future
308
791775
3045
takas edeceğimiz bu tarz bir geleceği
13:26
where we would trade away
309
794820
1405
tahmin eden
13:28
our autonomy and freedom for comfort.
310
796225
3548
İngiliz bir yazar vardı.
13:31
Even more so than George Orwell,
311
799773
2161
Hatta George Orwell'den daha fazla,
13:33
the author is, of course, Aldous Huxley.
312
801934
2761
Yazar tabiki de Aldous Huxley'di.
13:36
In "Brave New World," he imagines a society
313
804695
2854
"Cesur Yeni Dünya"'da özgürlük için oluşturduğumuz
13:39
where technologies that we created
314
807549
2171
teknolojilerin sonunda geri dönüp
13:41
originally for freedom
315
809720
1859
bizi baskı altında tuttuğu
13:43
end up coercing us.
316
811579
2567
bir toplum hayal ediyor.
13:46
However, in the book, he also offers us a way out
317
814146
4791
Bununla birlikte, kitapta, aynı zamanda bize bu tarz bir toplumdan,
13:50
of that society, similar to the path
318
818937
3438
Adem ve Havva'nın cenneti terk etmek için izlediği yola benzer olan
13:54
that Adam and Eve had to follow to leave the garden.
319
822375
3955
çıkış yolunu dagösteriyor
13:58
In the words of the Savage,
320
826330
2147
Savage'ın deyimiyle,
14:00
regaining autonomy and freedom is possible,
321
828477
3069
ödenecek bedelin aşırı olmasına rağmen
14:03
although the price to pay is steep.
322
831546
2679
bağımsızlık ve özgürlük mümkündür,
14:06
So I do believe that one of the defining fights
323
834225
5715
Bu yüzden,günümüzün belirleyici kavgalardan birinin
14:11
of our times will be the fight
324
839940
2563
kişisel bilgiler üzerindeki kontrol için,
14:14
for the control over personal information,
325
842503
2387
büyük verinin
14:16
the fight over whether big data will become a force
326
844890
3507
gizlice bizi manipüle edecek bir güçtense
14:20
for freedom,
327
848397
1289
özgürlük için bir güç olup olmayacağı için
14:21
rather than a force which will hiddenly manipulate us.
328
849686
4746
yapılacağına inanıyorum.
14:26
Right now, many of us
329
854432
2593
Şu anda pek çoğumuz,
14:29
do not even know that the fight is going on,
330
857025
2753
kavganın devam ettiğini dahi bilmiyoruz
14:31
but it is, whether you like it or not.
331
859778
2672
ama ister beğenin ister beğenmeyin devam ediyor.
14:34
And at the risk of playing the serpent,
332
862450
2804
Ve yılanı oynama pahasına,
14:37
I will tell you that the tools for the fight
333
865254
2897
Size bu kavga için burada olan gerekli aletleri söyleyeceğim
14:40
are here, the awareness of what is going on,
334
868151
3009
neler olup bittiğinin farkındalığı
14:43
and in your hands,
335
871160
1355
ve ellerinizde,
14:44
just a few clicks away.
336
872515
3740
sadece bir kaç tık ötede.
14:48
Thank you.
337
876255
1482
Teşekkürler.
14:49
(Applause)
338
877737
4477
(Alkışlar)
ABOUT THE SPEAKER
Alessandro Acquisti - Privacy economistWhat motivates you to share your personal information online? Alessandro Acquisti studies the behavioral economics of privacy (and information security) in social networks.
Why you should listen
Online, we humans are paradoxical: We cherish privacy, but freely disclose our personal information in certain contexts. Privacy economics offers a powerful lens to understand this paradox, and the field has been spearheaded by Alessandro Acquisti and his colleagues' analyses of how we decide what to share online and what we get in return.
His team's surprising studies on facial recognition software showed that it can connect an anonymous human face to an online name -- and then to a Facebook account -- in about 3 seconds. Other work shows how easy it can be to find a US citizen's Social Security number using basic pattern matching on public data. Work like this earned him an invitation to testify before a US Senate committee on the impact technology has on civil liberties.
Read about his work in the New York Times »
Alessandro Acquisti | Speaker | TED.com