Del Harvey: The strangeness of scale at Twitter

Del Harvey: Das Problem der Größenordnung bei Twitter

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2014-03-27 ・ TED


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Del Harvey: The strangeness of scale at Twitter

Del Harvey: Das Problem der Größenordnung bei Twitter

105,103 views ・ 2014-03-27

TED


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Übersetzung: Mick Nitschke Lektorat: Nadine Hennig
00:12
My job at Twitter
0
12984
1291
Mein Job bei Twitter ist es,
00:14
is to ensure user trust,
1
14275
1978
das Vertrauen der User zu bewahren,
00:16
protect user rights and keep users safe,
2
16253
2837
User-Rechte zu sichern und sie zu beschützen,
00:19
both from each other
3
19090
1260
sowohl voreinander
00:20
and, at times, from themselves.
4
20350
3899
als manchmal auch vor sich selbst.
00:24
Let's talk about what scale looks like at Twitter.
5
24249
4275
Reden wir über die Größenordnungen bei Twitter.
00:28
Back in January 2009,
6
28524
2870
Im Januar 2009
00:31
we saw more than two million new tweets each day
7
31394
3331
gab es auf der Plattform jeden Tag
mehr als 2 Millionen neue Tweets.
00:34
on the platform.
8
34725
1764
00:36
January 2014, more than 500 million.
9
36489
5908
Im Januar 2014 waren es mehr als 500 Millionen.
00:42
We were seeing two million tweets
10
42397
2492
2 Millionen Tweets geschehen jetzt
00:44
in less than six minutes.
11
44889
2176
innerhalb von weniger als 6 Minuten.
00:47
That's a 24,900-percent increase.
12
47065
6984
Das ist eine Steigerung um 24 900 %.
00:54
Now, the vast majority of activity on Twitter
13
54049
3253
Die große Mehrheit aller Aktivitäten auf Twitter
00:57
puts no one in harm's way.
14
57302
1503
schadet niemandem.
00:58
There's no risk involved.
15
58805
1935
Da besteht kein Risiko.
01:00
My job is to root out and prevent activity that might.
16
60740
5753
Mein Job ist es, jene Aktivitäten auszumerzen und zu verhindern,
die schädlich sein könnten.
01:06
Sounds straightforward, right?
17
66493
1973
Hört sich wie ein Kinderspiel an.
01:08
You might even think it'd be easy,
18
68466
1152
Vielleicht denken Sie, das wäre einfach,
01:09
given that I just said the vast majority
19
69618
2170
da ich ja gerade sagte,
01:11
of activity on Twitter puts no one in harm's way.
20
71788
3810
dass die große Mehrheit der Aktivitäten auf Twitter niemandem schadet.
01:15
Why spend so much time
21
75598
2169
Warum also so viel Zeit damit verbringen,
01:17
searching for potential calamities
22
77767
2743
nach potenziellem Unheil
01:20
in innocuous activities?
23
80510
2900
in harmlosen Aktivitäten zu suchen?
01:23
Given the scale that Twitter is at,
24
83410
2940
Angesichts der Größe von Twitter
01:26
a one-in-a-million chance happens
25
86350
2357
geschehen Dinge mit einer Wahrscheinlichkeit von 1 : 1 000 000
01:28
500 times a day.
26
88707
4876
ganze 500-mal am Tag.
01:33
It's the same for other companies
27
93583
1445
Das Gleiche gilt für andere Unternehmen
01:35
dealing at this sort of scale.
28
95028
1471
01:36
For us, edge cases,
29
96499
1708
ähnlicher Größe.
Für uns sind solche Ausnahmefälle,
01:38
those rare situations that are unlikely to occur,
30
98207
3625
seltene, unwahrscheinliche Situationen,
01:41
are more like norms.
31
101832
2622
eher der Normfall.
01:44
Say 99.999 percent of tweets
32
104454
3942
Sagen wir mal, 99,999 % der Tweets
01:48
pose no risk to anyone.
33
108396
1888
gefährden niemanden.
01:50
There's no threat involved.
34
110284
1066
Von ihnen geht keine Gefahr aus.
01:51
Maybe people are documenting travel landmarks
35
111350
2954
Vielleicht dokumentieren Leute Sehenswürdigkeiten,
01:54
like Australia's Heart Reef,
36
114304
1963
so wie das "Heart Reef" in Australien,
01:56
or tweeting about a concert they're attending,
37
116267
2921
oder twittern über ein Konzert, auf dem sie sind,
01:59
or sharing pictures of cute baby animals.
38
119188
4747
oder teilen Bilder von niedlichen Tierbabys.
02:03
After you take out that 99.999 percent,
39
123935
4509
Wenn man die 99,999 % ausblendet,
02:08
that tiny percentage of tweets remaining
40
128444
3529
kommt der winzige verbleibende Prozentsatz von Tweets
02:11
works out to roughly
41
131973
2389
noch immer auf nahezu
02:14
150,000 per month.
42
134362
3475
150 000 im Monat.
02:17
The sheer scale of what we're dealing with
43
137837
2456
Die schiere Größe, mit der wir es zu tun haben,
02:20
makes for a challenge.
44
140293
2312
macht es zu einer Herausforderung.
02:22
You know what else makes my role
45
142605
1178
Wissen Sie, was für mich noch
02:23
particularly challenging?
46
143783
3107
eine große Herausforderung darstellt?
02:26
People do weird things.
47
146890
5123
Leute machen komisches Zeug.
(Gelächter)
02:32
(Laughter)
48
152013
1829
02:33
And I have to figure out what they're doing,
49
153842
2391
Ich muss herausfinden, was sie machen,
02:36
why, and whether or not there's risk involved,
50
156233
2249
warum, und ob ein Risiko besteht,
02:38
often without much in terms of context
51
158482
2168
oft ohne viel Wissen über die Zusammenhänge
02:40
or background.
52
160650
1847
oder Hintergründe.
02:42
I'm going to show you some examples
53
162497
2077
Ich zeige Ihnen ein paar Beispiele,
02:44
that I've run into during my time at Twitter --
54
164574
2005
auf die ich bei Twitter gestoßen bin.
02:46
these are all real examples —
55
166579
1620
Das sind echte Beispiele von Situationen,
02:48
of situations that at first seemed cut and dried,
56
168199
2653
die erst ganz klar schienen,
02:50
but the truth of the matter was something
57
170852
1643
aber in Wahrheit völlig anders waren.
02:52
altogether different.
58
172495
1550
02:54
The details have been changed
59
174045
1977
Manche Details wurden verändert,
um Unschuldige zu schützen
02:56
to protect the innocent
60
176022
1257
02:57
and sometimes the guilty.
61
177279
3233
-- und manchmal auch die Schuldigen.
Wir beginnen mal ganz einfach.
03:00
We'll start off easy.
62
180512
3005
03:03
["Yo bitch"]
63
183517
1793
["Hey, Schlampe"]
03:05
If you saw a Tweet that only said this,
64
185310
3228
Wenn Sie einen solchen Tweet sähen,
03:08
you might think to yourself,
65
188538
1694
würden Sie sich vielleicht sagen:
03:10
"That looks like abuse."
66
190232
1653
"Das sieht nach Beleidigung aus."
03:11
After all, why would you want to receive the message,
67
191885
3107
Denn warum würden Sie so eine Nachricht erhalten wollen?
03:14
"Yo, bitch."
68
194992
2218
"Hey, Schlampe."
03:17
Now, I try to stay relatively hip
69
197210
4663
Ich versuche,
relativ nahe an den neusten Trends und Memes zu bleiben.
03:21
to the latest trends and memes,
70
201873
2512
03:24
so I knew that "yo, bitch"
71
204385
2704
Also wusste ich, dass "Hey, Schlampe"
03:27
was also often a common greeting between friends,
72
207089
3154
sowohl häufig eine Begrüßung unter Freunden ist
03:30
as well as being a popular "Breaking Bad" reference.
73
210243
4262
als auch eine gängige Referenz zu "Breaking Bad".
03:34
I will admit that I did not expect
74
214505
2487
Ich gebe zu, dass ich nicht erwartet hatte,
03:36
to encounter a fourth use case.
75
216992
2841
einer vierten Interpretation zu begegnen.
03:39
It turns out it is also used on Twitter
76
219833
3104
Der Ausdruck wird auf Twitter auch von Leuten benutzt,
03:42
when people are role-playing as dogs.
77
222937
3062
die Hunde-Rollenspiele praktizieren. [bitch = auch: Hündin]
03:45
(Laughter)
78
225999
5279
(Gelächter)
03:51
And in fact, in that case,
79
231278
1666
Tatsächlich ist es in diesem Fall
03:52
it's not only not abusive,
80
232944
1609
nicht nur nicht beleidigend,
03:54
it's technically just an accurate greeting.
81
234553
3139
sondern eine völlig korrekte Anrede.
03:57
(Laughter)
82
237692
2889
(Gelächter)
04:00
So okay, determining whether or not
83
240581
2071
Also festzustellen, ob etwas beleidigend ist,
04:02
something is abusive without context,
84
242652
1848
ohne den Zusammenhang zu kennen,
04:04
definitely hard.
85
244500
1592
ist wirklich schwer.
04:06
Let's look at spam.
86
246092
2717
Schauen wir uns mal Spam an.
04:08
Here's an example of an account engaged
87
248809
1960
Hier ein Twitter-Account,
04:10
in classic spammer behavior,
88
250769
1668
der sich wie ein klassischer Spam-Account verhält,
04:12
sending the exact same message
89
252437
1559
indem er denselben Tweet
04:13
to thousands of people.
90
253996
1804
an Tausende von Leuten schickt.
04:15
While this is a mockup I put together using my account,
91
255800
2793
Dieses Beispiel ist von meinem Account konstruiert,
04:18
we see accounts doing this all the time.
92
258593
3001
aber wir beobachten welche, die das ständig tun.
04:21
Seems pretty straightforward.
93
261594
1979
Scheint ziemlich eindeutig zu sein.
04:23
We should just automatically suspend accounts
94
263573
2053
Wir sollten Accounts,
04:25
engaging in this kind of behavior.
95
265626
3307
die sich so verhalten, einfach automatisch sperren.
04:28
Turns out there's some exceptions to that rule.
96
268933
3210
Es gibt aber ein paar Ausnahmen von der Regel.
04:32
Turns out that that message could also be a notification
97
272143
2883
Vielleicht haben Sie die Nachricht sogar angefordert,
04:35
you signed up for that the International Space Station is passing overhead
98
275026
3889
weil Sie wissen wollen, wann sich die Internationale Raumstation
04:38
because you wanted to go outside
99
278915
1846
über Ihnen befindet, weil Sie raus gehen
04:40
and see if you could see it.
100
280761
1948
und schauen wollen, ob Sie sie entdecken.
04:42
You're not going to get that chance
101
282709
1225
Das könnten Sie nicht,
04:43
if we mistakenly suspend the account
102
283934
1847
wenn wir versehentlich den Account sperren würden,
04:45
thinking it's spam.
103
285781
2266
weil wir denken, es ist Spam.
04:48
Okay. Let's make the stakes higher.
104
288047
3526
Okay. Legen wir die Latte höher.
04:51
Back to my account,
105
291573
1916
Kehren wir zurück zu meinem Account
04:53
again exhibiting classic behavior.
106
293489
3505
und zeigen wir wieder klassisches Verhalten.
04:56
This time it's sending the same message and link.
107
296994
2643
Dieses Mal sendet er die gleiche Nachricht mit gleichem Link,
04:59
This is often indicative of something called phishing,
108
299637
2774
was oft ein Anzeichen für "Phishing" ist:
05:02
somebody trying to steal another person's account information
109
302411
3178
Jemand versucht, Account-Infos einer anderen Person zu stehlen,
05:05
by directing them to another website.
110
305589
2203
indem er sie zu einer anderen Webseite lotst.
05:07
That's pretty clearly not a good thing.
111
307792
4194
Das ist natürlich nicht besonders nett.
05:11
We want to, and do, suspend accounts
112
311986
1930
Wir möchten Accounts, die so etwas tun,
05:13
engaging in that kind of behavior.
113
313916
2624
sperren und tun das auch.
05:16
So why are the stakes higher for this?
114
316540
3247
Also warum liegt hier die Latte höher?
05:19
Well, this could also be a bystander at a rally
115
319787
2999
Es könnte auch ein Augenzeuge sein,
05:22
who managed to record a video
116
322786
1910
dem es gelang, einen Polizisten zu filmen,
05:24
of a police officer beating a non-violent protester
117
324696
3270
der einen friedlichen Demonstranten schlägt,
05:27
who's trying to let the world know what's happening.
118
327966
2975
und Ersterer versucht, die Welt über die Zustände aufzuklären.
05:30
We don't want to gamble
119
330941
1643
Wir wollen nicht riskieren,
05:32
on potentially silencing that crucial speech
120
332584
2517
so wichtige Nachrichten zu unterdrücken,
05:35
by classifying it as spam and suspending it.
121
335101
2929
indem wir sie als Spam kennzeichnen und aussortieren.
05:38
That means we evaluate hundreds of parameters
122
338030
2879
Deshalb erheben wir Hunderte von Parametern
05:40
when looking at account behaviors,
123
340909
1688
beim Beobachten eines Accounts,
05:42
and even then, we can still get it wrong
124
342597
2016
und trotzdem können wir uns irren
05:44
and have to reevaluate.
125
344613
2236
und müssen Entscheidungen zurücknehmen.
05:46
Now, given the sorts of challenges I'm up against,
126
346849
3708
Angesichts der Herausforderungen, denen ich gegenüberstehe,
05:50
it's crucial that I not only predict
127
350557
2696
ist es wichtig, dass ich Probleme nicht nur voraussehe,
05:53
but also design protections for the unexpected.
128
353253
3784
sondern mich auch gegen das Unerwartete wappne.
05:57
And that's not just an issue for me,
129
357037
2342
Und das ist nicht nur ein Thema für mich
05:59
or for Twitter, it's an issue for you.
130
359379
2087
oder für Twitter, es ist auch eines für Sie.
06:01
It's an issue for anybody who's building or creating
131
361466
2406
Es ist ein Thema für jeden, der etwas erschafft,
06:03
something that you think is going to be amazing
132
363872
1925
von dem er denkt, es könnte etwas Wundervolles werden
06:05
and will let people do awesome things.
133
365797
2789
und Leute könnten tolle Sachen machen.
06:08
So what do I do?
134
368586
2866
Also was mache ich?
06:11
I pause and I think,
135
371452
3318
Ich lege einen Pause ein und denke,
06:14
how could all of this
136
374770
2095
wie könnte all das
06:16
go horribly wrong?
137
376865
3793
schrecklich schief laufen?
06:20
I visualize catastrophe.
138
380658
4453
Ich stelle mir Katastrophen vor.
06:25
And that's hard. There's a sort of
139
385111
2463
Und das ist schwer.
06:27
inherent cognitive dissonance in doing that,
140
387574
2848
Da entsteht im Kopf eine Art ständige "kognitive Dissonanz",
06:30
like when you're writing your wedding vows
141
390422
1812
so als ob man beim Schreiben seines Ehegelübdes
06:32
at the same time as your prenuptial agreement.
142
392234
2646
gleichzeitig den Ehevertrag aufsetzt.
06:34
(Laughter)
143
394880
1696
(Gelächter)
06:36
But you still have to do it,
144
396576
2373
Aber man muss es tun,
06:38
particularly if you're marrying 500 million tweets per day.
145
398949
4446
besonders, wenn man 500 Millionen Tweets täglich "heiratet".
06:43
What do I mean by "visualize catastrophe?"
146
403395
3097
Was meine ich mit "ich stelle mir Katastrophen vor"?
06:46
I try to think of how something as
147
406492
2762
Ich versuche mir auszudenken,
06:49
benign and innocuous as a picture of a cat
148
409254
3228
wie etwas so Niedliches und Unschuldiges wie ein Katzenbild
06:52
could lead to death,
149
412482
1104
zum Tode führen könnte
06:53
and what to do to prevent that.
150
413586
2326
und wie wir das verhindern können.
06:55
Which happens to be my next example.
151
415912
2383
Das ist also mein nächstes Beispiel.
06:58
This is my cat, Eli.
152
418295
3110
Das ist meine Katze Eli.
07:01
We wanted to give users the ability
153
421405
1981
Wir wollten Usern die Möglichkeit bieten,
07:03
to add photos to their tweets.
154
423386
2073
ihren Tweets Fotos beizufügen.
07:05
A picture is worth a thousand words.
155
425459
1597
Ein Bild sagt mehr als 1 000 Worte.
07:07
You only get 140 characters.
156
427056
2009
Man hat nur 140 Zeichen.
07:09
You add a photo to your tweet,
157
429065
1200
Wenn man seinem Tweet ein Foto beifügt,
07:10
look at how much more content you've got now.
158
430265
3038
transportiert er wesentlich mehr Inhalt.
07:13
There's all sorts of great things you can do
159
433303
1677
Man kann viele tolle Sachen tun,
07:14
by adding a photo to a tweet.
160
434980
2007
indem man einem Tweet ein Foto beifügt.
07:16
My job isn't to think of those.
161
436987
2280
Mein Job ist nicht, darüber nachzudenken.
07:19
It's to think of what could go wrong.
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439267
2747
Ich muss darüber nachdenken, was schief laufen könnte.
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How could this picture
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442014
1892
Wie könnte dieses Bild
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lead to my death?
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443906
3539
zu meinem Tod führen?
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Well, here's one possibility.
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447445
3160
Hier ist eine Möglichkeit:
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There's more in that picture than just a cat.
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450605
3086
Das Bild zeigt mehr als nur eine Katze.
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There's geodata.
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453691
2092
Es beinhaltet auch Geodaten.
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When you take a picture with your smartphone
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455783
2212
Wenn man ein Bild mit dem Smartphone
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or digital camera,
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457995
1299
oder der Digitalkamera aufnimmt,
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there's a lot of additional information
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459294
1654
gibt es eine Menge mehr Informationen,
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saved along in that image.
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460948
1616
die mit dem Bild gespeichert werden.
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In fact, this image also contains
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462564
1932
Tatsächlich beinhaltet dieses Bild
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the equivalent of this,
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1805
ungefähr das.
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more specifically, this.
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3079
Genauer gesagt: das.
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Sure, it's not likely that someone's going to try
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469380
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Es ist unwahrscheinlich, dass jemand versucht,
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to track me down and do me harm
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mich aufzuspüren und mir weh zu tun,
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based upon image data associated
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aufgrund von Bilddaten eines Fotos,
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with a picture I took of my cat,
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das ich von meiner Katze gemacht habe,
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but I start by assuming the worst will happen.
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477353
3651
aber ich muss immer das Schlimmste annehmen.
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That's why, when we launched photos on Twitter,
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2338
Deshalb entschieden wir, als wir damit begannen,
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we made the decision to strip that geodata out.
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483342
3821
bei Fotos auf Twitter die Geodaten rauszuziehen.
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(Applause)
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487163
5847
(Applaus)
Ich gehe vom Schlimmsten aus und arbeite mich dann rückwärts.
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If I start by assuming the worst
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493010
2613
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and work backwards,
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495623
947
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I can make sure that the protections we build
185
496570
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So funktionieren die Sicherheitsmaßnahmen
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work for both expected
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499123
1768
sowohl für die erwarteten als auch
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and unexpected use cases.
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500891
2078
für die unerwarteten Fälle.
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Given that I spend my days and nights
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502969
2945
Wenn man sich vorstellt, dass ich mir Tag und Nacht
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imagining the worst that could happen,
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505914
2541
die schlimmsten Dinge ausdenke,
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it wouldn't be surprising if my worldview was gloomy.
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508455
4257
wäre es nicht überraschend, wenn ich ein ziemlich düsteres Weltbild hätte.
08:32
(Laughter)
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512712
1783
(Gelächter)
08:34
It's not.
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514495
1417
Aber so ist es nicht.
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The vast majority of interactions I see --
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515912
3876
Die überwältigende Mehrheit der Interaktionen, die ich sehe,
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and I see a lot, believe me -- are positive,
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519788
3901
-- und ich sehe viele, glauben Sie mir -- sind positiv.
08:43
people reaching out to help
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523689
1924
Menschen verbinden sich, um zu helfen
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or to connect or share information with each other.
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525613
3448
oder Informationen miteinander auszutauschen.
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It's just that for those of us dealing with scale,
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529061
3323
Nur wir, die mit dieser Größenordnung arbeiten,
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for those of us tasked with keeping people safe,
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532384
3800
die den Auftrag haben, Menschen zu schützen,
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we have to assume the worst will happen,
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536184
2546
müssen davon ausgehen, dass das Schlimmste passiert.
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because for us, a one-in-a-million chance
200
538730
4227
Weil für uns eine Wahrscheinlichkeit von 1 : 1 000 000
09:02
is pretty good odds.
201
542957
2749
eine ziemlich realistische Wette ist.
09:05
Thank you.
202
545706
1864
Vielen Dank.
09:07
(Applause)
203
547570
4000
(Applaus)
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