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

Дженніфер Ґолбек: Загадка спіральної картоплі-фрі: Чому "вподобання" у соціальних мережах розповідають про вас більше, ніж ви собі гадаєте

Filmed:
2,366,837 views

Вам смакує спіральна картопля-фрі? Ви вже вподобали її сторінку на Facebook? Подивіться цей ролик, щоб дізнатись, які цікаві речі Facebook (та інші) може дізнатися про вас на основі ваших вподобань і поширень, над якими ви не надто задумуєтесь. Дослідник у галузі комп'ютерних технологій Дженніфер Ґолбек розповідає, як це можливо, чому деякі технологічні розробки не такі вже й безневинні - і чому, на її думку, контроль над інформацією треба повернути в руки її законних власників.
- 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.

00:12
If you rememberзгадаймо that first decadeдесятиліття of the webВеб,
0
738
1997
Як ви, можливо, пам'ятаєте, перші
десять років глобальна мережа
00:14
it was really a staticстатичні placeмісце.
1
2735
2255
була доволі статичним місцем.
00:16
You could go onlineонлайн, you could look at pagesсторінок,
2
4990
2245
Можна було зайти в Інтернет,
переглядати сайти,
00:19
and they were put up eitherабо by organizationsорганізації
3
7235
2513
що їх створювали або організації,
00:21
who had teamsкоманд to do it
4
9748
1521
де для цього були окремі команди,
00:23
or by individualsособистості who were really tech-savvyтехнічно підкований
5
11269
2229
або люди, справді технічно просунуті
00:25
for the time.
6
13498
1737
за тодішніми мірками.
00:27
And with the riseпідніматися of socialсоціальний mediaЗМІ
7
15235
1575
Та з розквітом соціальних медіа
00:28
and socialсоціальний networksмережі in the earlyрано 2000s,
8
16810
2399
й соціальних мереж на початку двотисячних
00:31
the webВеб was completelyповністю changedзмінився
9
19209
2149
Інтернет враз перетворився
00:33
to a placeмісце where now the vastвеличезний majorityбільшість of contentзміст
10
21358
3608
на місце, де переважну більшість контенту,
з котрим ми маємо справу, створюють
пересічні користувачі -
00:36
we interactвзаємодіяти with is put up by averageсередній usersкористувачів,
11
24966
3312
00:40
eitherабо in YouTubeYouTube videosвідеоролики or blogблог postsповідомлення
12
28278
2697
це відео на YouTube та дописи в блогах,
00:42
or productпродукт reviewsогляди or socialсоціальний mediaЗМІ postingsНотатки.
13
30975
3315
відгуки споживачів і дописи в соціальних медіа.
00:46
And it's alsoтакож becomeстати a much more interactiveінтерактивний placeмісце,
14
34290
2347
Заразом Інтернет став
значно інтерактивнішим місцем,
00:48
where people are interactingвзаємодіючи with othersінші,
15
36637
2637
де люди взаємодіють між собою,
00:51
they're commentingкоментуючи, they're sharingобмін,
16
39274
1696
коментують і діляться,
00:52
they're not just readingчитання.
17
40970
1614
а не лише читають.
00:54
So FacebookFacebook is not the only placeмісце you can do this,
18
42584
1866
Так, Facebook - не єдине місце,
де це можна робити,
00:56
but it's the biggestнайбільший,
19
44450
1098
але воно найбільше,
00:57
and it servesслужить to illustrateілюструємо the numbersномери.
20
45548
1784
варто лишень поглянути на статистику.
00:59
FacebookFacebook has 1.2 billionмільярд usersкористувачів perза monthмісяць.
21
47332
3477
Facebook має 1,2 мільярди
користувачів на місяць.
01:02
So halfполовина the Earth'sЗемлі InternetІнтернет populationнаселення
22
50809
1930
Тож половина жителів планети,
які мають доступ до Інтернету,
01:04
is usingвикористовуючи FacebookFacebook.
23
52739
1653
користуються Facebook.
01:06
They are a siteсайт, alongразом with othersінші,
24
54392
1932
Це один з сайтів,
01:08
that has allowedдозволено people to createстворити an onlineонлайн personaПерсона
25
56324
3219
що дав змогу людям створити
собі онлайн-особистість,
01:11
with very little technicalтехнічний skillмайстерність,
26
59543
1782
маючи мінімальні технічні навички,
01:13
and people respondedвідповів by puttingпокласти hugeвеличезний amountsсуми
27
61325
2476
й люди зреагували, виклавши
величезні обсяги
01:15
of personalособистий dataдані onlineонлайн.
28
63801
1983
персональних даних онлайн.
01:17
So the resultрезультат is that we have behavioralповедінкові,
29
65784
2543
Як наслідок, ми маємо інформацію
01:20
preferenceпереваги, demographicдемографічний dataдані
30
68327
1986
про поведінку, вподобання,
демографічні дані
01:22
for hundredsсотні of millionsмільйони of people,
31
70313
2101
сотень мільйонів людей -
01:24
whichкотрий is unprecedentedбезпрецедентний in historyісторія.
32
72414
2026
вперше в історії людства.
01:26
And as a computerкомп'ютер scientistвчений,
what this meansзасоби is that
33
74440
2560
Для мене, як фахівця у галузі
комп'ютерних технологій,
01:29
I've been ableздатний to buildбудувати modelsмоделі
34
77000
1664
це значить, що тепер я можу
створювати моделі,
01:30
that can predictпередбачати all sortsсортів of hiddenприхований attributesатрибути
35
78664
2322
що прогнозуватимуть
всілякі приховані тенденції
01:32
for all of you that you don't even know
36
80986
2284
на основі інформації,
01:35
you're sharingобмін informationінформація about.
37
83270
2202
яку ви поширюєте.
01:37
As scientistsвчені, we use that to help
38
85472
2382
Науковці використовують ці моделі,
01:39
the way people interactвзаємодіяти onlineонлайн,
39
87854
2114
щоб удосконалити нашу з вами
взаємодію в мережі,
01:41
but there's lessменше altruisticальтруїстичні applicationsзаявки,
40
89968
2499
але не всі мають
такі альтруїстичні наміри,
01:44
and there's a problemпроблема in that usersкористувачів don't really
41
92467
2381
до того ж, є одна проблема -
користувачі не зовсім
01:46
understandзрозуміти these techniquesтехніки and how they work,
42
94848
2470
розуміють, як працюють ці технології,
01:49
and even if they did, they don't
have a lot of controlКОНТРОЛЬ over it.
43
97318
3128
а навіть якби розуміли,
вони все одно не мають над ними контролю.
01:52
So what I want to talk to you about todayсьогодні
44
100446
1490
Отож, сьогодні поговоримо
01:53
is some of these things that we're ableздатний to do,
45
101936
2702
про те, що ми можемо
робити з цими даними,
01:56
and then give us some ideasідеї
of how we mightможе go forwardвперед
46
104638
2763
а потім поміркуємо, як
01:59
to moveрухатися some controlКОНТРОЛЬ back into the handsруки of usersкористувачів.
47
107401
2769
повернути частковий контроль
у руки користувачів.
02:02
So this is TargetЦільової, the companyкомпанія.
48
110170
1586
Ось компанія Target.
02:03
I didn't just put that logoлоготип
49
111756
1324
Я розмістила її логотип
02:05
on this poorбідний, pregnantвагітна woman'sжінка bellyживіт.
50
113080
2170
на животі цієї бідолашної
вагітної жінки не просто так.
02:07
You mayможе have seenбачив this anecdoteанекдот that was printedдрукований
51
115250
1840
Можливо, ви читали історію,
02:09
in ForbesForbes magazineжурнал where TargetЦільової
52
117090
2061
надруковану в журналі Forbes, про те,
02:11
sentнадісланий a flyerФлаєр to this 15-year-old-років girlдівчина
53
119151
2361
що Target надіслала 15-річній дівчині
02:13
with advertisementsреклама and couponsкупони
54
121512
1710
рекламу й купони на знижку
02:15
for babyдитина bottlesпляшки and diapersПідгузки дитячі and cribsдитячі ліжечка
55
123222
2554
на пляшечки, підгузники й дитячі ліжечка
02:17
two weeksтижні before she told her parentsбатьки
56
125776
1684
за два тижні до того, як та
02:19
that she was pregnantвагітна.
57
127460
1864
зізналася своїм батькам,
що вона вагітна.
02:21
Yeah, the dadПапа was really upsetзасмучений.
58
129324
2704
Так, батько дуже засмутився.
02:24
He said, "How did TargetЦільової figureфігура out
59
132028
1716
Він задумався: "А як Target дізнався,
02:25
that this highвисокий schoolшкола girlдівчина was pregnantвагітна
60
133744
1824
що ця школярка вагітна, ще до того,
02:27
before she told her parentsбатьки?"
61
135568
1960
як вона розповіла про це своїм батькам?"
02:29
It turnsвиявляється out that they have the purchaseпридбати historyісторія
62
137528
2621
Як виявилось, компанія збирає
історію покупок
02:32
for hundredsсотні of thousandsтисячі of customersклієнти
63
140149
2301
сотень тисяч своїх клієнтів
02:34
and they computeобчислювати what they
call a pregnancyВагітність scoreоцінка,
64
142450
2730
і вираховує так званий
"показник вагітності" -
02:37
whichкотрий is not just whetherчи то or
not a woman'sжінка pregnantвагітна,
65
145180
2332
не тільки ймовірність,
вагітна жінка чи ні,
02:39
but what her dueза рахунок dateдата is.
66
147512
1730
а й те, коли саме їй народжувати.
02:41
And they computeобчислювати that
67
149242
1304
Компанія вираховує його
02:42
not by looking at the obviousочевидний things,
68
150546
1768
не лише на основі очевидних факторів,
02:44
like, she's buyingпокупка a cribдитяче ліжечко or babyдитина clothesодяг,
69
152314
2512
наприклад, чи купує жінка
колиску чи одяг для немовляти,
02:46
but things like, she boughtкупив more vitaminsвітаміни
70
154826
2943
а стежить за тим, чи не купила
вона, бува, більше вітамінів,
02:49
than she normallyнормально had,
71
157769
1717
ніж зазвичай,
02:51
or she boughtкупив a handbagСумочка
72
159486
1464
чи, може, придбала велику сумку,
02:52
that's bigвеликий enoughдостатньо to holdтримайся diapersПідгузки дитячі.
73
160950
1711
куди вмістяться підгузники.
02:54
And by themselvesсамі, those purchasesпокупки don't seemздається
74
162661
1910
Самі по собі ці покупки
02:56
like they mightможе revealрозкрий a lot,
75
164571
2469
не надто інформативні,
02:59
but it's a patternвізерунок of behaviorповедінка that,
76
167040
1978
але якщо взяти
модель поведінки
03:01
when you take it in the contextконтекст
of thousandsтисячі of other people,
77
169018
3117
в масштабі тисяч людей,
03:04
startsпочинається to actuallyнасправді revealрозкрий some insightsрозуміння.
78
172135
2757
то вималюється певна картина.
03:06
So that's the kindдоброзичливий of thing that we do
79
174892
1793
Ми займаємось чимось подібним,
03:08
when we're predictingпрогнозування stuffречі
about you on socialсоціальний mediaЗМІ.
80
176685
2567
коли складаємо прогнози на основі
вашої поведінки в соціальних мережах.
03:11
We're looking for little
patternsвізерунки of behaviorповедінка that,
81
179252
2796
Ми вишуковуємо непомітні
на перший погляд моделі поведінки,
03:14
when you detectвиявити them amongсеред millionsмільйони of people,
82
182048
2682
які розкажуть багато чого,
03:16
letsдозволяє us find out all kindsвидів of things.
83
184730
2706
якщо виявиться, що вони властиві
мільйонам людей.
03:19
So in my labлабораторія and with colleaguesколеги,
84
187436
1747
Ми з колегами з нашої лабораторії
03:21
we'veми маємо developedрозроблений mechanismsмеханізми where we can
85
189183
1777
розробили механізми, що
дають нам змогу
03:22
quiteцілком accuratelyточно predictпередбачати things
86
190960
1560
доволі точно прогнозувати
03:24
like your politicalполітичний preferenceпереваги,
87
192520
1725
ваші політичні вподобання,
03:26
your personalityособистість scoreоцінка, genderСтать, sexualсексуальний orientationорієнтація,
88
194245
3752
особисті характеристики, стать,
сексуальну орієнтацію,
03:29
religionрелігія, ageвік, intelligenceрозвідка,
89
197997
2873
релігію, вік, рівень інтелекту,
03:32
alongразом with things like
90
200870
1394
а також те,
03:34
how much you trustдовіра the people you know
91
202264
1937
наскільки ви довіряєте
своїм знайомим,
03:36
and how strongсильний those relationshipsвідносини are.
92
204201
1804
і чи міцні ваші взаємини.
03:38
We can do all of this really well.
93
206005
1785
Нам це вдається досить добре.
03:39
And again, it doesn't come from what you mightможе
94
207790
2197
Знову ж таки, ми не потребуємо
03:41
think of as obviousочевидний informationінформація.
95
209987
2102
так званої очевидної інформації.
03:44
So my favoriteулюблений exampleприклад is from this studyвивчення
96
212089
2281
Мій улюблений приклад -
із дослідження,
03:46
that was publishedопубліковано this yearрік
97
214370
1240
описаного в цьогорічному випуску
03:47
in the ProceedingsПровадження of the NationalНаціональний AcademiesАкадемій.
98
215610
1795
журналу Національної академії наук.
03:49
If you GoogleGoogle this, you'llти будеш find it.
99
217405
1285
Його можна знайти в Google.
03:50
It's fourчотири pagesсторінок, easyлегко to readчитати.
100
218690
1872
Там всього чотири сторінки.
03:52
And they lookedподивився at just people'sнародний FacebookFacebook likesлюбить,
101
220562
3003
Автори дослідження проаналізували
03:55
so just the things you like on FacebookFacebook,
102
223565
1920
вподобання людей у Facebook
03:57
and used that to predictпередбачати all these attributesатрибути,
103
225485
2138
і на основі цього спрогнозували
всі перелічені мною характеристики,
03:59
alongразом with some other onesті, хто.
104
227623
1645
і навіть більше.
04:01
And in theirїх paperпапір they listedперераховані the fiveп'ять likesлюбить
105
229268
2961
І в своїй статті вони перерахували
п'ять вподобань,
04:04
that were mostнайбільше indicativeвказує of highвисокий intelligenceрозвідка.
106
232229
2787
що найпереконливіше свідчать
про високий рівень інтелекту.
04:07
And amongсеред those was likingсмак a pageсторінка
107
235016
2324
Серед них було вподобання
04:09
for curlyфігурні friesкартопля фрі. (LaughterСміх)
108
237340
1905
сторінки спіральної
картоплі-фрі. (Сміх)
04:11
CurlyФігурні friesкартопля фрі are deliciousсмачні,
109
239245
2093
Спіральна картопля-фрі
дуже смачна,
04:13
but likingсмак them does not necessarilyобов'язково mean
110
241338
2530
але якщо ви вподобали
її сторінку, це не значить,
04:15
that you're smarterрозумніше than the averageсередній personлюдина.
111
243868
2080
що ви розумніші за інших.
04:17
So how is it that one of the strongestнайсильніший indicatorsпоказники
112
245948
3207
Тож як так може бути, що
найпереконливішим показником
04:21
of your intelligenceрозвідка
113
249155
1570
рівня вашого інтелекту
04:22
is likingсмак this pageсторінка
114
250725
1447
є вподобання сторінки,
04:24
when the contentзміст is totallyповністю irrelevantнерелевантний
115
252172
2252
вміст якої не має аніякісінького
стосунку
04:26
to the attributeатрибут that's beingбуття predictedпередбачений?
116
254424
2527
до прогнозованої характеристики?
04:28
And it turnsвиявляється out that we have to look at
117
256951
1584
Виявляється, для того,
щоб зрозуміти це,
04:30
a wholeцілий bunchпучок of underlyingОсновні theoriesтеорії
118
258535
1618
треба взяти до уваги
04:32
to see why we're ableздатний to do this.
119
260153
2569
цілу низку теорій.
04:34
One of them is a sociologicalСоціологічні
theoryтеорія calledназивається homophilyhomophily,
120
262722
2913
Однією з них є соціологічна теорія
під назвою гомофілія,
04:37
whichкотрий basicallyв основному saysкаже people are
friendsдрузі with people like them.
121
265635
3092
згідно з якою, люди приятелюють
з тими, хто схожий на них.
04:40
So if you're smartрозумний, you tendсхильні to
be friendsдрузі with smartрозумний people,
122
268727
2014
Тобто якщо ви розумні, скоріш за все,
ви приятелюватимете з розумними людьми,
04:42
and if you're youngмолодий, you tendсхильні
to be friendsдрузі with youngмолодий people,
123
270741
2630
якщо молоді - дружитимете з молодими,
04:45
and this is well establishedстворена
124
273371
1627
і так триває
04:46
for hundredsсотні of yearsроків.
125
274998
1745
вже сотні років.
04:48
We alsoтакож know a lot
126
276743
1232
Ми також чимало дізналися про те,
04:49
about how informationінформація spreadsпоширюється throughчерез networksмережі.
127
277975
2550
як інформація поширюється мережею.
04:52
It turnsвиявляється out things like viralвірусні videosвідеоролики
128
280525
1754
Виявилось, що вірусні відео,
04:54
or FacebookFacebook likesлюбить or other informationінформація
129
282279
2406
вподобання на Facebook чи інша інформація
04:56
spreadsпоширюється in exactlyточно the sameтой же way
130
284685
1888
поширюються точно так само,
04:58
that diseasesхвороби spreadпоширюватися throughчерез socialсоціальний networksмережі.
131
286573
2454
як хвороби серед людей.
05:01
So this is something we'veми маємо studiedвивчав for a long time.
132
289027
1791
Ми це довгий час аналізували.
05:02
We have good modelsмоделі of it.
133
290818
1576
Розробили кілька моделей.
05:04
And so you can put those things togetherразом
134
292394
2157
Тому тепер можна скласти
всі чинники докупи
05:06
and startпочати seeingбачачи why things like this happenстатися.
135
294551
3088
й зробити висновок, чому так є.
05:09
So if I were to give you a hypothesisгіпотеза,
136
297639
1814
Якби ви запитали мене про це,
05:11
it would be that a smartрозумний guy startedпочався this pageсторінка,
137
299453
3227
я б відповіла, що ту сторінку з картоплею
створив якийсь розумний хлопчина,
05:14
or maybe one of the first people who likedсподобалося it
138
302680
1939
або той, хто вподобав її одним із перших,
05:16
would have scoredзабив highвисокий on that testтест.
139
304619
1736
має високий рівень інтелекту.
05:18
And they likedсподобалося it, and theirїх friendsдрузі saw it,
140
306355
2288
Його друзі побачили, що він
вподобав ту сторінку -
05:20
and by homophilyhomophily, we know that
he probablyймовірно had smartрозумний friendsдрузі,
141
308643
3122
а теорія гомофілії каже нам,
що він має розумних приятелів -
05:23
and so it spreadпоширюватися to them,
and some of them likedсподобалося it,
142
311765
3056
і дехто з них і собі її вподобав.
05:26
and they had smartрозумний friendsдрузі,
143
314821
1189
Ті люди теж мають
розумних друзів,
05:28
and so it spreadпоширюватися to them,
144
316010
807
які також дізнались про ту сторінку,
05:28
and so it propagatedРозмножується throughчерез the networkмережа
145
316817
1973
і так інформація облетіла мережу,
05:30
to a hostхост of smartрозумний people,
146
318790
2569
поширилась серед розумних людей,
05:33
so that by the endкінець, the actionдія
147
321359
2056
і, зрештою, сам факт уподобання
05:35
of likingсмак the curlyфігурні friesкартопля фрі pageсторінка
148
323415
2544
сторінки зі спіральною картоплею-фрі
05:37
is indicativeвказує of highвисокий intelligenceрозвідка,
149
325959
1615
став свідчити про
високий рівень інтелекту.
05:39
not because of the contentзміст,
150
327574
1803
Але не через зміст цієї сторінки,
05:41
but because the actualфактичний actionдія of likingсмак
151
329377
2522
а через те, що сама дія -
вподобання -
05:43
reflectsвідображає back the commonзагальний attributesатрибути
152
331899
1900
свідчить про спільні характеристики
05:45
of other people who have doneзроблено it.
153
333799
2468
людей, які цю дію здійснили.
05:48
So this is prettyкрасиво complicatedускладнений stuffречі, right?
154
336267
2897
Звучить досить складно, правда ж?
05:51
It's a hardважко thing to sitсидіти down and explainпояснити
155
339164
2199
Не так легко сісти й пояснити це
05:53
to an averageсередній userкористувач, and even if you do,
156
341363
2848
пересічному користувачеві,
та й навіть, якщо вам вдасться пояснити,
05:56
what can the averageсередній userкористувач do about it?
157
344211
2188
чим типовий користувач зможе
тут зарадити?
05:58
How do you know that
you've likedсподобалося something
158
346399
2048
Звідки ви можете знати,
що те, що ви вподобали,
06:00
that indicatesвказує a traitриса for you
159
348447
1492
свідчить про якусь вашу рису,
06:01
that's totallyповністю irrelevantнерелевантний to the
contentзміст of what you've likedсподобалося?
160
349939
3545
яка не має жодного стосунку
до змісту вподобаної вами сторінки?
06:05
There's a lot of powerвлада that usersкористувачів don't have
161
353484
2546
Користувачам не під силу повністю
06:08
to controlКОНТРОЛЬ how this dataдані is used.
162
356030
2230
контролювати те, як
використовують ці дані.
06:10
And I see that as a realреальний
problemпроблема going forwardвперед.
163
358260
3112
І мені здається, що це
дедалі більша проблема.
06:13
So I think there's a coupleпара pathsшляхи
164
361372
1977
Існує кілька способів,
06:15
that we want to look at
165
363349
1001
які варто розглянути,
06:16
if we want to give usersкористувачів some controlКОНТРОЛЬ
166
364350
1910
якщо ми хочемо дати користувачам
частковий контроль над тим,
06:18
over how this dataдані is used,
167
366260
1740
як використовують ці дані,
06:20
because it's not always going to be used
168
368000
1940
бо це не завжди йде
06:21
for theirїх benefitкористь.
169
369940
1381
їм на користь.
06:23
An exampleприклад I oftenчасто give is that,
170
371321
1422
Я часто кажу, що
06:24
if I ever get boredнудно beingбуття a professorпрофесор,
171
372743
1646
коли мені набридне викладати,
06:26
I'm going to go startпочати a companyкомпанія
172
374389
1653
я засную компанію,
06:28
that predictsпрогнозує all of these attributesатрибути
173
376042
1454
що прогнозуватиме
різні характеристики,
06:29
and things like how well you work in teamsкоманд
174
377496
1602
і те, чи ви, наприклад, вмієте
працювати в команді,
06:31
and if you're a drugнаркотик userкористувач, if you're an alcoholicалкоголік.
175
379098
2671
чи ви наркоман, чи, може, зловживаєте
алкоголем.
06:33
We know how to predictпередбачати all that.
176
381769
1440
Ми знаємо, як це все прогнозувати.
06:35
And I'm going to sellпродати reportsзвіти
177
383209
1761
І тоді я розсилатиму звіти
06:36
to H.R. companiesкомпаній and bigвеликий businessesпідприємства
178
384970
2100
у кадрові агенції та великі компанії,
06:39
that want to hireнайняти you.
179
387070
2273
що хочуть найняти вас на роботу.
06:41
We totallyповністю can do that now.
180
389343
1177
Тепер ми спокійно
можемо це робити.
06:42
I could startпочати that businessбізнес tomorrowзавтра,
181
390520
1788
Я можу взятися за це
хоч завтра,
06:44
and you would have
absolutelyабсолютно no controlКОНТРОЛЬ
182
392308
2052
а ви не матимете жодного контролю
06:46
over me usingвикористовуючи your dataдані like that.
183
394360
2138
над тим, як я використовуватиму
ці дані.
06:48
That seemsздається to me to be a problemпроблема.
184
396498
2292
Як на мене, це проблема.
06:50
So one of the pathsшляхи we can go down
185
398790
1910
Отож, один із способів
їй зарадити -
06:52
is the policyполітика and lawзакон pathшлях.
186
400700
2032
ухвалити правила й закони.
06:54
And in some respectsповаги, I think
that that would be mostнайбільше effectiveефективний,
187
402732
3046
На мою думку, цей спосіб -
найефективніший,
06:57
but the problemпроблема is we'dми б
actuallyнасправді have to do it.
188
405778
2756
але проблема в тому,
що тут доведеться добре попрацювати.
07:00
ObservingСпостереження our politicalполітичний processпроцес in actionдія
189
408534
2780
Коли я спостерігаю за
нашим політичним процесом,
07:03
makesробить me think it's highlyвисоко unlikelyнавряд чи
190
411314
2379
то щораз менше впевнена в тому,
07:05
that we're going to get a bunchпучок of representativesпредставники
191
413693
1597
що нам вдасться залучити
десяток депутатів,
07:07
to sitсидіти down, learnвчитися about this,
192
415290
1986
змусити їх сісти й вивчити цю тему,
07:09
and then enactприноши sweepingпідмітання changesзміни
193
417276
2106
а потім внести кардинальні зміни
07:11
to intellectualінтелектуальний propertyвласність lawзакон in the U.S.
194
419382
2157
в закони США про інтелектуальну власність,
07:13
so usersкористувачів controlКОНТРОЛЬ theirїх dataдані.
195
421539
2461
щоб користувачі могли
контролювати особисті дані.
07:16
We could go the policyполітика routeмаршрут,
196
424000
1304
Можна спробувати ухвалити
якісь правила,
07:17
where socialсоціальний mediaЗМІ companiesкомпаній say,
197
425304
1479
але соціальні медіа заявлять:
07:18
you know what? You ownвласний your dataдані.
198
426783
1402
Знаєте що? Ваші дані належать вам самим.
07:20
You have totalзагальна кількість controlКОНТРОЛЬ over how it's used.
199
428185
2489
Те, як їх буде використано,
залежить від вас.
07:22
The problemпроблема is that the revenueдохід modelsмоделі
200
430674
1848
Проблема в тому, що дохід
07:24
for mostнайбільше socialсоціальний mediaЗМІ companiesкомпаній
201
432522
1724
більшості соціальних медіа
залежить від розповсюдження
07:26
relyпокладатися on sharingобмін or exploitingексплуататорські
users'користувачів dataдані in some way.
202
434246
4031
чи використання користувацьких
даних у певний спосіб.
07:30
It's sometimesіноді said of FacebookFacebook that the usersкористувачів
203
438277
1833
Про Facebook часом кажуть, що
07:32
aren'tні the customerзамовник, they're the productпродукт.
204
440110
2528
користувачі - це не клієнти,
це - продукт.
07:34
And so how do you get a companyкомпанія
205
442638
2714
Тож як змусити компанію
07:37
to cedeСивий controlКОНТРОЛЬ of theirїх mainосновний assetактиви
206
445352
2558
повернути контроль над
своїм найбільшим капіталом
07:39
back to the usersкористувачів?
207
447910
1249
назад користувачам?
07:41
It's possibleможливий, but I don't think it's something
208
449159
1701
Це можливо, але я не думаю,
07:42
that we're going to see changeзмінити quicklyшвидко.
209
450860
2320
що ці зміни
найближчим часом відбудуться.
07:45
So I think the other pathшлях
210
453180
1500
Тому вартує скористатися
07:46
that we can go down that's
going to be more effectiveефективний
211
454680
2288
іншим, ефективнішим, способом -
07:48
is one of more scienceнаука.
212
456968
1508
звернутися до науки.
07:50
It's doing scienceнаука that allowedдозволено us to developрозвиватися
213
458476
2510
Саме наука дала нам змогу
07:52
all these mechanismsмеханізми for computingобчислення
214
460986
1750
створити механізми аналізу
07:54
this personalособистий dataдані in the first placeмісце.
215
462736
2052
особистих даних.
07:56
And it's actuallyнасправді very similarподібний researchдослідження
216
464788
2106
І треба провести практично
07:58
that we'dми б have to do
217
466894
1438
таке саме дослідження,
08:00
if we want to developрозвиватися mechanismsмеханізми
218
468332
2386
щоб розробити механізми,
08:02
that can say to a userкористувач,
219
470718
1421
які попереджатимуть користувача:
08:04
"Here'sОсь the riskризик of that actionдія you just tookвзяв."
220
472139
2229
"Ваші дії - ризиковані".
08:06
By likingсмак that FacebookFacebook pageсторінка,
221
474368
2080
Вподобавши ось цю сторінку на Facebook
08:08
or by sharingобмін this pieceшматок of personalособистий informationінформація,
222
476448
2535
або поділившись ось цією
особистою інформацією,
08:10
you've now improvedпокращився my abilityздібності
223
478983
1502
ви підвищили мої шанси
08:12
to predictпередбачати whetherчи то or not you're usingвикористовуючи drugsнаркотики
224
480485
2086
успішно спрогнозувати, вживаєте
ви наркотики чи ні,
08:14
or whetherчи то or not you get
alongразом well in the workplaceробоче місце.
225
482571
2862
і чи ладнаєте ви зі своїми колегами.
08:17
And that, I think, can affectвпливати whetherчи то or not
226
485433
1848
Це впливатиме на рішення людей -
08:19
people want to shareподілитися something,
227
487281
1510
поділяться вони певною інформацією,
08:20
keep it privateприватний, or just keep it offlineофлайн altogetherвзагалі.
228
488791
3239
зроблять її доступною лише для якогось кола людей,
чи взагалі не публікуватимуть її в Інтернеті.
08:24
We can alsoтакож look at things like
229
492030
1563
Можна також дати людям змогу
08:25
allowingдозволяючи people to encryptшифрування dataдані that they uploadзавантажити,
230
493593
2728
шифрувати дані, які вони
завантажують в Інтернет,
08:28
so it's kindдоброзичливий of invisibleневидимий and worthlessнічого не варті
231
496321
1855
щоб ті були невидимими
й нічого не вартими
08:30
to sitesсайти like FacebookFacebook
232
498176
1431
для сайтів на кшталт Facebook
08:31
or thirdтретій partyвечірка servicesпослуги that accessдоступ it,
233
499607
2629
чи третіх сторін.
08:34
but that selectвибрати usersкористувачів who the personлюдина who postedопубліковано it
234
502236
3247
Доступ до цих даних мали б
08:37
want to see it have accessдоступ to see it.
235
505483
2670
тільки обрані нами користувачі.
08:40
This is all superсупер excitingхвилююче researchдослідження
236
508153
2166
Це дослідження страшенно цікаве
08:42
from an intellectualінтелектуальний perspectiveперспектива,
237
510319
1620
для науковців, тому
08:43
and so scientistsвчені are going to be willingбажаю to do it.
238
511939
1859
вони охоче ним займуться.
08:45
So that givesдає us an advantageПеревага over the lawзакон sideсторона.
239
513798
3610
Отож, піти цим шляхом простіше,
ніж ухвалювати закони.
08:49
One of the problemsпроблеми that people bringпринести up
240
517408
1725
Коли я говорю на цю тему,
08:51
when I talk about this is, they say,
241
519133
1595
то часто чую зауваження:
08:52
you know, if people startпочати
keepingзберігання all this dataдані privateприватний,
242
520728
2646
але якщо люди почнуть
захищати всі свої дані,
08:55
all those methodsметоди that you've been developingрозвивається
243
523374
2113
то методи, які ви розробляєте,
08:57
to predictпередбачати theirїх traitsриси are going to failневдача.
244
525487
2653
щоб прогнозувати їхню поведінку,
перестануть працювати.
09:00
And I say, absolutelyабсолютно, and for me, that's successуспіх,
245
528140
3520
Так, перестануть, і це чудово,
09:03
because as a scientistвчений,
246
531660
1786
бо як науковець
09:05
my goalмета is not to inferзробити висновок informationінформація about usersкористувачів,
247
533446
3688
я не хочу вивідувати інформацію
про користувачів.
09:09
it's to improveполіпшити the way people interactвзаємодіяти onlineонлайн.
248
537134
2767
Моя мета - поліпшити взаємодію
людей в Інтернеті.
09:11
And sometimesіноді that involvesвключає
inferringвиводити things about them,
249
539901
3218
Для цього часом доводиться
вивідувати якусь інформацію про них,
09:15
but if usersкористувачів don't want me to use that dataдані,
250
543119
3022
але якщо користувачі не хочуть,
щоб я скористалась їхніми даними,
09:18
I think they should have the right to do that.
251
546141
2038
то вони мусять мати на це право.
09:20
I want usersкористувачів to be informedповідомили and consentingпогоджуватися
252
548179
2651
Я хочу, щоб люди знали,
які програми ми розробляємо,
09:22
usersкористувачів of the toolsінструменти that we developрозвиватися.
253
550830
2112
і давали на це свою згоду.
09:24
And so I think encouragingзаохочення this kindдоброзичливий of scienceнаука
254
552942
2952
І тому гадаю, що підтримка
таких наукових розробок
09:27
and supportingпідтримка researchersдослідники
255
555894
1346
і дослідників, які хочуть
09:29
who want to cedeСивий some of that controlКОНТРОЛЬ back to usersкористувачів
256
557240
3023
повернути контроль користувачам,
09:32
and away from the socialсоціальний mediaЗМІ companiesкомпаній
257
560263
2311
забравши його в соціальних медіа,
09:34
meansзасоби that going forwardвперед, as these toolsінструменти evolveрозвиватися
258
562574
2671
означає крок уперед.
09:37
and advanceзаздалегідь,
259
565245
1476
А розробка й вдосконалення
таких інструментів
09:38
meansзасоби that we're going to have an educatedосвічений
260
566721
1414
означає, що користувачі
09:40
and empoweredуповноважений userкористувач baseбаза,
261
568135
1694
будуть обізнані й матимуть права.
09:41
and I think all of us can agreeзгоден
262
569829
1100
І думаю, зі мною всі погодяться,
09:42
that that's a prettyкрасиво idealідеальний way to go forwardвперед.
263
570929
2564
що над цим варто працювати.
09:45
Thank you.
264
573493
2184
Дякую.
09:47
(ApplauseОплески)
265
575677
3080
(Оплески)
Translated by Hanna Leliv
Reviewed by Khrystyna Romashko

▲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