Jennifer Golbeck: The curly fry conundrum: Why social media "likes" say more than you might think

المترجم: khalid marbou المدقّق: Abd Al-Rahman Al-Azhurry

If you remember that first decade of the web,

إن كنت تتذكر العقد الأول من الويب،

it was really a static place.

كان مكانا جامدا بالفعل.

You could go online, you could look at pages,

يمكنك أن تدخل إلى الإنترنت، وتطلع على الصفحات،

and they were put up either by organizations

وهي موضوعة إما من طرف المنظمات

who had teams to do it

التي كانت تتوفر لديها فرق للقيام بذلك

or by individuals who were really tech-savvy

أو من طرف أفراد بارعين في التكنولوجيا

for the time.

آنذاك.

And with the rise of social media

ومع بزوغ الوسائط الاجتماعية

and social networks in the early 2000s,

والشبكات الاجتماعية في مطلع القرن 21،

the web was completely changed

تغير الويب بشكل كامل

to a place where now the vast majority of content

إلى مكان حيث أغلب المحتوى

we interact with is put up by average users,

الذي نتفاعل معه، تم وضعه من طرف أعضاء عاديين،

either in YouTube videos or blog posts

سواء في فيديوهات اليوتيوب أو التدوينات

or product reviews or social media postings.

أو تقييمات المنتجات أو منشورات الوسائط الاجتماعية.

And it's also become a much more interactive place,

كما أصبح كذلك مكانًا أكثر تفاعلية بكثير،

where people are interacting with others,

حيث يتفاعل الناس مع بعضهم البعض،

they're commenting, they're sharing,

فيعلقون ويتشاركون،

they're not just reading.

ولا يقرؤون فقط.

So Facebook is not the only place you can do this,

إذن فالفيسبوك ليس المكان الوحيد الذي يمكنك القيام بهذا فيه،

but it's the biggest,

لكنه الأكبر،

and it serves to illustrate the numbers.

ومن المفيد أن نوضح ذلك بالأرقام.

Facebook has 1.2 billion users per month.

يرتاد الفيسبوك 1.2 مليار مستخدم في الشهر.

So half the Earth's Internet population

إذن فنصف مستخدمي الإنترنت من سكان الأرض

is using Facebook.

يستخدمون الفيسبوك.

They are a site, along with others,

إنه موقع، إلى جانب مواقع أخرى،

that has allowed people to create an online persona

تسمح للناس بإنشاء شخصيات افتراضية

with very little technical skill,

بالقليل جدا من المهارات التقنية،

and people responded by putting huge amounts

وقد تجاوب الناس من خلال وضع كم هائل

of personal data online.

من البيانات الشخصية على الإنترنيت.

So the result is that we have behavioral,

والنتيجة أننا نحصل على بيانات حول

preference, demographic data

السلوكيات والتفضيلات والديموغرافية

for hundreds of millions of people,

لمئات الملايين من الأشخاص،

which is unprecedented in history.

وهو أمر غير مسبوق تاريخيًا،

And as a computer scientist, what this means is that

وكعالمة حاسوب، ما يعنيه هذا هو أنني

I've been able to build models

استطعت بناء نماذج

that can predict all sorts of hidden attributes

يمكنها التنبؤ بمختلف السمات الخفية

for all of you that you don't even know

لجميعكم، مما لا تعرفون حتى

you're sharing information about.

أنكم تشاركون معلومات بخصوصه.

As scientists, we use that to help

كعلماء، نستخدم هذا لتيسير

the way people interact online,

الطريقة التي يتفاعل بها الناس على الإنترنت

but there's less altruistic applications,

لكن هناك تطبيقات أكثر أنانية،

and there's a problem in that users don't really

وهناك مشكلة في كون المستخدمين لا يفهمون حقا

understand these techniques and how they work,

هذه التقنيات وكيف تعمل،

and even if they did, they don't have a lot of control over it.

وحتى إن فهموا ذلك، فليس لديهم الكثير من التحكم فيها.

So what I want to talk to you about today

لذا فما أود التحدث إليكم بخصوصه اليوم

is some of these things that we're able to do,

هو بعض من هذه الأمور التي يمكننا القيام بها،

and then give us some ideas of how we might go forward

وإعطاؤكم بعض الأفكار حول الكيفية التي يمكن بها أن نمضي قدمًا

to move some control back into the hands of users.

لإرجاع بعض من التحكم لأيادي المستخدمين.

So this is Target, the company.

هذه تارغيت، الشركة.

I didn't just put that logo

لم أقم بوضع هذا الشعار

on this poor, pregnant woman's belly.

على بطن هذه المرأة الحامل المسكينة.

You may have seen this anecdote that was printed

قد تكونون رأيتم هذه الطرفة التي طبعت

in Forbes magazine where Target

في مجلة فوربز، حيث قامت تارغيت

sent a flyer to this 15-year-old girl

بإرسال نشرة إعلانية لفتاة في 15 من عمرها

with advertisements and coupons

فيها إعلانات وقسائم شرائية

for baby bottles and diapers and cribs

لرضاعات وحفاضات ومهاد

two weeks before she told her parents

قبل أسبوعين من إخبارها لوالديها

that she was pregnant.

بأنها حامل.

Yeah, the dad was really upset.

نعم، الأب كان غاضبا بالفعل.

He said, "How did Target figure out

فقال: "كيف عرفت تارغيت

that this high school girl was pregnant

بأن هذه الفتاة في مرحلة الثانوية حامل

before she told her parents?"

قبل إخبارها لوالديها؟"

It turns out that they have the purchase history

وقد اتضح أنهم يحتفظون بتاريخ المشتريات

for hundreds of thousands of customers

لمئات الآلاف من الزبائن

and they compute what they call a pregnancy score,

ويقومون بحساب ما يسمونه بدرجة الحمل،

which is not just whether or not a woman's pregnant,

والذي لا يشير فقط إلى ما إذا كانت المرأة حاملًا أم لا،

but what her due date is.

لكن كذلك إلى تاريخ الولادة المحتمل.

And they compute that

ويقومون بحساب ذلك

not by looking at the obvious things,

ليس من خلال النظر إلى الأمور الواضحة،

like, she's buying a crib or baby clothes,

كشرائها لمهد أو ملابس طفل،

but things like, she bought more vitamins

ولكن لأشياء مثل أنها اشترت فيتامينات أكثر

than she normally had,

مما تشتريه في العادة،

or she bought a handbag

أو أنها اشترت حقيبة يدوية

that's big enough to hold diapers.

كبيرة بما يكفي لتحمل الحفاظات.

And by themselves, those purchases don't seem

وعمليات الشراء المنفردة تلك لا تبدو

like they might reveal a lot,

بأنها تبدي الكثير،

but it's a pattern of behavior that,

لكنه نمط سلوكي

when you take it in the context of thousands of other people,

حين تضعه في سياق آلاف الأشخاص الآخرين،

starts to actually reveal some insights.

يبدأ في إظهار بعض التبصرات.

So that's the kind of thing that we do

إذن فهذا هو ما نقوم به

when we're predicting stuff about you on social media.

حين نتنبأ بأشياء حولك في الوسائط الاجتماعية.

We're looking for little patterns of behavior that,

نبحث عن الأنماط الصغيرة للسلوكات والتي

when you detect them among millions of people,

حين تكتشفها ضمن ملايين الأشخاص،

lets us find out all kinds of things.

تسمح لنا بمعرفة أشياء كثيرة.

So in my lab and with colleagues,

إذن ففي مختبري ومع زملائي،

we've developed mechanisms where we can

قمنا بتطوير آلية حيث يمكننا

quite accurately predict things

توقع أمور بدقة كبيرة

like your political preference,

مثل توجهك السياسي،

your personality score, gender, sexual orientation,

ونمط شخصيتك وجنسك وتوجهك الجنسي،

religion, age, intelligence,

وديانتك وعمرك وذكائك،

along with things like

بالإضافة إلى أشياء مثل

how much you trust the people you know

كم تثق في الأشخاص الذين تعرفهم

and how strong those relationships are.

ومدى متانة علاقتك بهم.

We can do all of this really well.

يمكننا القيام بكل هذا بشكل جيد.

And again, it doesn't come from what you might

ومجدداً، فإن هذا لا يأتي مما قد

think of as obvious information.

تعتقد أنها معلومات بديهية.

So my favorite example is from this study

والمثال المفضل لدي من هذه الدراسة

that was published this year

التي تم نشرها هذه السنة

in the Proceedings of the National Academies.

في أشغال الأكاديميات الوطنية.

If you Google this, you'll find it.

إن قمتم بالبحث عن هذا في غوغل ستجدونها.

It's four pages, easy to read.

إنها دراسة من أربعة صفحات، سهلة القراءة.

And they looked at just people's Facebook likes,

وقد نظروا فقط إلى إعجابات الأشخاص على الفيسبوك،

so just the things you like on Facebook,

فقط الأمور التي تسجل إعجابك بها على الفيسبوك،

and used that to predict all these attributes,

واستخدموا ذلك للتنبؤ بكل هذه السمات،

along with some other ones.

بالإضافة إلى تنبؤات أخرى.

And in their paper they listed the five likes

وفي منشورهم عدّدوا أكثر خمسة إعجابات

that were most indicative of high intelligence.

تدل على الذكاء العالي.

And among those was liking a page

ومن بينهم، كان تسجيل الإعجاب بصفحة

for curly fries. (Laughter)

للبطاطس المقلية المجعّدة. (ضحك)

Curly fries are delicious,

البطاطس المقلية المجعّدة لذيذة،

but liking them does not necessarily mean

لكن تسجيل الإعجاب بها لا يعني بالضرورة

that you're smarter than the average person.

أنك أذكى من الشخص العادي.

So how is it that one of the strongest indicators

فكيف يعتبر ذلك إذن بأنه من أقوى الأدلة

of your intelligence

على ذكائك

is liking this page

أن تسجل إعجابك بهذه الصفحة

when the content is totally irrelevant

في حين أن المحتوى غير ذي صلة

to the attribute that's being predicted?

بالسمات التي يتم التنبؤ بها؟

And it turns out that we have to look at

وقد اتضح أنه علينا أن ننظر إلى

a whole bunch of underlying theories

كم من النظريات الكامنة

to see why we're able to do this.

لمعرفة سبب قدرتنا على القيام بهذا.

One of them is a sociological theory called homophily,

أحدها نظرية اجتماعية تدعى "الهوموفيليا (الإمعة)"

which basically says people are friends with people like them.

والتي تقول أساسا بأن الناس يصادقون من هم مثلهم.

So if you're smart, you tend to be friends with smart people,

وبالتالي إن كنت ذكيًّا ، فإنك تميل إلى مصادقة الأذكياء،

and if you're young, you tend to be friends with young people,

وإن كنت شابًا، فإنك تميل إلى مصادقة الشباب،

and this is well established

وهذا أمر مؤكد

for hundreds of years.

على مدى مئات السنين.

We also know a lot

نعرف كذلك الكثير

about how information spreads through networks.

عن كيفية انتشار المعلومات عبر الشبكات.

It turns out things like viral videos

وقد اتضح أن أشياء مثل الفيديوهات سريعة الانتشار

or Facebook likes or other information

أو إعجابات الفيسبوك أو معلومات أخرى

spreads in exactly the same way

تنتشر بنفس الطريقة

that diseases spread through social networks.

التي تنتشر بها الأمراض في الشبكات الاجتماعية.

So this is something we've studied for a long time.

فهذا أمر درسناه لمدة طويلة.

We have good models of it.

ولدينا نماذج جيدة له.

And so you can put those things together

لذا فيمكنك أن تضع هذه الأمور معاً

and start seeing why things like this happen.

وتبدأ في رؤية سبب حدوث أمور كهذه.

So if I were to give you a hypothesis,

إذاً لو أردت أن أعطيكم فرضيةً،

it would be that a smart guy started this page,

كانت لتكون أن شخصًا ذكيًا أنشأ هذه الصفحة،

or maybe one of the first people who liked it

أو ربما أحد الأشخاص الأوائل الذين سجلو الإعجاب بها

would have scored high on that test.

كانت درجاتهم مرتفعة في ذلك الاختبار.

And they liked it, and their friends saw it,

فسجلوا إعجابهم بها، فلاحظ أصدقاؤهم الصفحة،

and by homophily, we know that he probably had smart friends,

وبإعمال مبدأ الهوموفيليا، ندرك أنه قد كان لديه أصدقاء أذكياء،

and so it spread to them, and some of them liked it,

وبالتالي انتشر الأمر بينهم، وبعضهم سجل إعجابه،

and they had smart friends,

وقد كان لديهم أصدقاء أذكياء،

and so it spread to them,

and so it propagated through the network

فانتشرت بينهم كذلك،

وهكذا انتشرت عبر الشبكة

to a host of smart people,

عبر أشخاص أذكياء،

so that by the end, the action

ليصبح في النهاية، فعل

of liking the curly fries page

تسجيل الإعجاب بصفحة البطاطس المقلية المجعّدة

is indicative of high intelligence,

دليلًا على الذكاء العالي،

not because of the content,

ليس بسبب المحتوى،

but because the actual action of liking

ولكن بسبب أن فعل تسجيل الإعجاب نفسه

reflects back the common attributes

يعكس السمات العامة

of other people who have done it.

للأشخاص الآخرين الذين قاموا بذلك.

So this is pretty complicated stuff, right?

هذه أشياء في غاية التعقيد، صحيح؟

It's a hard thing to sit down and explain

من الصعب أن يتم الجلوس لشرحها

to an average user, and even if you do,

لمستخدم عادي، وحتى إن تم ذلك،

what can the average user do about it?

ماذا يمكن للمستخدم العادي أن يفعل تجاه هذا الأمر؟

How do you know that you've liked something

كيف تعرف أنك إن قمت بتسجيل إعجابك بشيء

that indicates a trait for you

فهذا يدل على إحدى سماتك

that's totally irrelevant to the content of what you've liked?

التي لا علاقة لها بالمحتوى الذي قمت بتسجيل إعجابك به؟

There's a lot of power that users don't have

هناك الكثير من القدرة التي لا يمتلكها المستخدمون

to control how this data is used.

للتحكم في كيفية استخدام هذه البيانات.

And I see that as a real problem going forward.

وبرأيي أن هذا يشكل مشكلة حقيقية في المستقبل.

So I think there's a couple paths

لذا أعتقد أن هناك مسارين

that we want to look at

يجدر بنا النظر إليهما

if we want to give users some control

إن أردنا إعطاء بعض التحكم للمستخدمين

over how this data is used,

حول كيفية استخدام هذه البيانات،

because it's not always going to be used

لأنه لن يتم استخدامها دائما

for their benefit.

لمصحلتهم.

An example I often give is that,

مثال أضربه عادة لهذا،

if I ever get bored being a professor,

أنني إن أحسست بالملل كأستاذة جامعية،

I'm going to go start a company

سأنشئ شركة

that predicts all of these attributes

تتنبأ بكل هذه السمات

and things like how well you work in teams

وأشياء مثل مدى اشتغالك في إطار الفريق

and if you're a drug user, if you're an alcoholic.

أو إن كنت مستخدمًا للمخدرات، أو مدمنًا للكحول.

We know how to predict all that.

نعرف كيف نخمن كل ذلك.

And I'm going to sell reports

وسأقوم ببيع التقارير

to H.R. companies and big businesses

لشركات الموارد البشرية والشركات الكبرى

that want to hire you.

التي تريد توظيفك.

We totally can do that now.

نستطيع القيام بذلك بكل سهولة الآن.

I could start that business tomorrow,

أستطيع أن أبدأ ذلك المشروع من الغد،

and you would have absolutely no control

ولن يكون لديك أي تحكم على الإطلاق

over me using your data like that.

في استخدامي لبياناتك بهذه الطريقة.

That seems to me to be a problem.

وهذه في نظري مشكلة.

So one of the paths we can go down

لذا فأحد المسارات التي يمكن أن نسلكها

is the policy and law path.

هو المسار القانوني.

And in some respects, I think that that would be most effective,

وأظن أنه في بعض النواحي، سيكون ذلك أكثر فاعلية،

but the problem is we'd actually have to do it.

لكن المشكلة هي أننا سيتوجب علينا القيام بذلك.

Observing our political process in action

والنظر إلى سيرورة العملية السياسية لدينا

makes me think it's highly unlikely

يجعلني أظن أنه من الصعب

that we're going to get a bunch of representatives

أن نقنع مجموعة من المندوبين

to sit down, learn about this,

ليجلسوا ويتعلموا عن ذلك،

and then enact sweeping changes

ثم يسنّو تغييرات شاملة

to intellectual property law in the U.S.

على قوانين الملكية الفكرية في الولايات المتحدة

so users control their data.

بحيث يسمح للمستخدمين بالتحكم في بياناتهم.

We could go the policy route,

نستطيع أن نسلك المسار السياسي،

where social media companies say,

حيث تقول شركات الوسائط الاجتماعية،

you know what? You own your data.

أتعلمون أمرًا؟ أنتم تمتلكون بياناتكم.

You have total control over how it's used.

أنتم تتحكمون في كيفية استخدامها.

The problem is that the revenue models

والمشكلة هي أن نظام موارد

for most social media companies

معظم شركات الوسائط الاجتماعية

rely on sharing or exploiting users' data in some way.

يعتمد على مشاركة أو استغلال بيانات المستخدمين بطريقة ما.

It's sometimes said of Facebook that the users

ويقال أحيانا عن الفيسبوك بأن المستخدمين

aren't the customer, they're the product.

ليسوا زبائنًا، لكنهم المنتج.

And so how do you get a company

إذن فكيف تجعل شركة

to cede control of their main asset

تتنازل عن التحكم في أصولها الرئيسية

back to the users?

للمستخدمين؟

It's possible, but I don't think it's something

الأمر ممكن، لكن لا أظنه أمرًا

that we're going to see change quickly.

سنراه يتغير بسرعة.

So I think the other path

لذلك أعتقد أن المسار الآخر

that we can go down that's going to be more effective

الذي يمكننا أن نسلكه هو الأكثر فاعلية

is one of more science.

وهو أن نكثف الجهود العلمية.

It's doing science that allowed us to develop

وهو أن نكثف من الجهود العلمية التي تسمح لنا بتطوير

all these mechanisms for computing

كل هذه الآليات لحساب

this personal data in the first place.

هذه البيانات الشخصية في المقام الأول.

And it's actually very similar research

وهو في الواقع بحث مشابه جدًا

that we'd have to do

سيكون علينا القيام به

if we want to develop mechanisms

إن أردنا تطوير آليات

that can say to a user,

يمكنها القول لمستخدم،

"Here's the risk of that action you just took."

"ها هي مخاطر العملية التي أقدمت عليها للتو."

By liking that Facebook page,

من خلال تسجيل الإعجاب بصفحة فيسبوك،

or by sharing this piece of personal information,

أو مشاركة تلك المعلومات الشخصية،

you've now improved my ability

قد قمت بتحسين مقدرتي

to predict whether or not you're using drugs

على توقع ما إذا كنت تستخدم المخدرات أم لا

or whether or not you get along well in the workplace.

أو ما إذا كنت منسجما في مكان عملك أم لا.

And that, I think, can affect whether or not

وأظن أن ذلك سيؤثر على مدى

people want to share something,

رغبة الناس في مشاركة شيء،

keep it private, or just keep it offline altogether.

أو إبقائه خاصًّا، أو بعيدًا نهائيًّا عن الإنترنت.

We can also look at things like

يمكننا كذلك النظر إلى أشياء مثل

allowing people to encrypt data that they upload,

السماح للأشخاص بتشفير البيانات التي يرفعونها،

so it's kind of invisible and worthless

فتصبح بذلك خفيةً وغير ذات فائدة

to sites like Facebook

لمواقع مثل الفيسبوك

or third party services that access it,

أو أي جهاتٍ خارجيةِ تصل إليها،

but that select users who the person who posted it

ولكن المستخدمين الذين يود الشخص الذي نشرها

want to see it have access to see it.

أن يطلعوا عليها وحدهم يستطيعون رؤيتها.

This is all super exciting research

هذا مجالٌ بحثي مثيرٌ للغاية

from an intellectual perspective,

من منظورٍ فكري،

and so scientists are going to be willing to do it.

لذلك سيكون العلماء مستعدين للقيام به.

So that gives us an advantage over the law side.

وهذا يعطيه الأفضلية مقارنةً بالجانب القانوني.

One of the problems that people bring up

أحد المشاكل التي يطرحها الناس

when I talk about this is, they say,

حين أتحدث عن هذا، قولهم:

you know, if people start keeping all this data private,

أتعلمين أنه إن بدأ الناس بجعل كل هذا البيانات خاصة،

all those methods that you've been developing

كل تلك الطرق التي كنت تطورينها

to predict their traits are going to fail.

لتخمين سماتهم ستفشل.

And I say, absolutely, and for me, that's success,

وأقول، بكل تأكيد، وبالنسبة لي، فذلك نجاح،

because as a scientist,

لأنني كعالمة،

my goal is not to infer information about users,

هدفي ليس أن أستنتج معلومات عن المستخدمين،

it's to improve the way people interact online.

بل أن أحسّن من الطريقة التي يتفاعل بها الناس على الإنترنت.

And sometimes that involves inferring things about them,

وأحيانا يعني ذلك استنتاج أشياء عنهم،

but if users don't want me to use that data,

لكن إن لم يرد المستخدمون مني أن أستخدم تلك البيانات،

I think they should have the right to do that.

فأظن أنه يجب أن يتم إعطاؤهم الحق في القيام بذلك.

I want users to be informed and consenting

أريد من المستخدمين أن يكونو مستخدمين واعيين وراضين

users of the tools that we develop.

عن الأدوات التي نطورها.

And so I think encouraging this kind of science

لذا أعتقد أن تشجيع هذا النوع من العلوم

and supporting researchers

ودعم الباحثين

who want to cede some of that control back to users

الذين يريدون التخلي عن بعض من ذلك التحكم وإعادته للمستخدمين

and away from the social media companies

وبعيداً عن شركات الوسائط الاجتماعية

means that going forward, as these tools evolve

يعني أن المضي قدمًا، وبتطور هذه الأدوات

and advance,

وتقدمها،

means that we're going to have an educated

يعني أنه ستكون لدينا قاعدة مستخدمين

and empowered user base,

متعلمة وممكّنة،

and I think all of us can agree

وأظن أن معظمنا متفقين على

that that's a pretty ideal way to go forward.

أن ذلك مسار مثالي للمضي قدمًا.

Thank you.

شكرا لكم.

(Applause)

(تصفيق)