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

Jennifer Golbeck: El enigma de las papas rizadas: Por qué un "me gusta" dice más de lo que imaginas

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2014-04-03 ・ TED


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Jennifer Golbeck: El enigma de las papas rizadas: Por qué un "me gusta" dice más de lo que imaginas

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Traductor: Sebastian Betti Revisor: mariana vergnano
00:12
If you remember that first decade of the web,
0
12738
1997
Si recuerdan aquella primera década de la Web,
00:14
it was really a static place.
1
14735
2255
era un lugar realmente estático.
00:16
You could go online, you could look at pages,
2
16990
2245
Uno podía ingresar, mirar páginas,
00:19
and they were put up either by organizations
3
19235
2513
o bien de organizaciones
00:21
who had teams to do it
4
21748
1521
que tenían equipos para crearlas
00:23
or by individuals who were really tech-savvy
5
23269
2229
o bien de personas que tenían conocimientos técnicos
00:25
for the time.
6
25498
1737
en ese entonces.
00:27
And with the rise of social media
7
27235
1575
Y con el auge de los medios sociales
00:28
and social networks in the early 2000s,
8
28810
2399
y de las redes sociales a principios del 2000
00:31
the web was completely changed
9
31209
2149
la Web cambió completamente
00:33
to a place where now the vast majority of content
10
33358
3608
y ahora la vasta mayoría del contenido con el que
00:36
we interact with is put up by average users,
11
36966
3312
interactuamos proviene de usuarios medios,
00:40
either in YouTube videos or blog posts
12
40278
2697
de videos de YouTube, artículos de blog,
00:42
or product reviews or social media postings.
13
42975
3315
revisiones de productos o de artículos en medios sociales.
00:46
And it's also become a much more interactive place,
14
46290
2347
Y también se ha vuelto un lugar mucho más interactivo,
00:48
where people are interacting with others,
15
48637
2637
donde las personas interactúan,
00:51
they're commenting, they're sharing,
16
51274
1696
comentan, comparten,
00:52
they're not just reading.
17
52970
1614
y no solo están leyendo.
00:54
So Facebook is not the only place you can do this,
18
54584
1866
Facebook no es el único lugar donde esto se puede hacer,
00:56
but it's the biggest,
19
56450
1098
pero es el lugar más grande.
00:57
and it serves to illustrate the numbers.
20
57548
1784
Veamos los números.
00:59
Facebook has 1.2 billion users per month.
21
59332
3477
Facebook tiene 1200 millones de usuarios por mes.
01:02
So half the Earth's Internet population
22
62809
1930
La mitad de la población de Internet
01:04
is using Facebook.
23
64739
1653
usa Facebook.
01:06
They are a site, along with others,
24
66392
1932
Es un sitio, como otros,
01:08
that has allowed people to create an online persona
25
68324
3219
que nos ha permitido crear un yo virtual
01:11
with very little technical skill,
26
71543
1782
con poca habilidad técnica,
01:13
and people responded by putting huge amounts
27
73325
2476
y por eso respondemos poniendo ingentes cantidades
01:15
of personal data online.
28
75801
1983
de datos personales.
01:17
So the result is that we have behavioral,
29
77784
2543
Así que tenemos datos de comportamiento,
01:20
preference, demographic data
30
80327
1986
preferencias, datos demográficos
01:22
for hundreds of millions of people,
31
82313
2101
de cientos de millones de personas,
01:24
which is unprecedented in history.
32
84414
2026
algo sin precedentes en la historia.
01:26
And as a computer scientist, what this means is that
33
86440
2560
Como científica informática, esto me ha permitido
01:29
I've been able to build models
34
89000
1664
construir modelos
01:30
that can predict all sorts of hidden attributes
35
90664
2322
que pueden predecir todo tipo de atributos ocultos
01:32
for all of you that you don't even know
36
92986
2284
de Uds. que ni siquiera Uds. conocen,
01:35
you're sharing information about.
37
95270
2202
de los que comparten información.
01:37
As scientists, we use that to help
38
97472
2382
Como científicos, usamos eso para ayudar
01:39
the way people interact online,
39
99854
2114
a interactuar en línea,
01:41
but there's less altruistic applications,
40
101968
2499
pero hay aplicaciones menos altruístas,
01:44
and there's a problem in that users don't really
41
104467
2381
y existe un problema en el desconocimiento del usuario
01:46
understand these techniques and how they work,
42
106848
2470
de estas técnicas y de su funcionamiento,
01:49
and even if they did, they don't have a lot of control over it.
43
109318
3128
y aún de conocerlas, no tenemos demasiado control sobre ellas.
01:52
So what I want to talk to you about today
44
112446
1490
Por eso hoy quiero hablarles
01:53
is some of these things that we're able to do,
45
113936
2702
de algunas cosas que podemos hacer,
01:56
and then give us some ideas of how we might go forward
46
116638
2763
y luego brindar ideas para avanzar,
01:59
to move some control back into the hands of users.
47
119401
2769
para devolverle un poco de control a los usuarios.
02:02
So this is Target, the company.
48
122170
1586
Esta es Target, la empresa.
02:03
I didn't just put that logo
49
123756
1324
No solo puse ese logo
02:05
on this poor, pregnant woman's belly.
50
125080
2170
en el vientre a esa pobre mujer embarazada.
02:07
You may have seen this anecdote that was printed
51
127250
1840
Es posible que hayan visto la anécdota que salió
02:09
in Forbes magazine where Target
52
129090
2061
en Forbes, en la que Target
02:11
sent a flyer to this 15-year-old girl
53
131151
2361
le envió un volante a esta chica de 15 años
02:13
with advertisements and coupons
54
133512
1710
con anuncios y cupones
02:15
for baby bottles and diapers and cribs
55
135222
2554
para biberones, pañales y cunas
02:17
two weeks before she told her parents
56
137776
1684
2 semanas antes de que le dijera a sus padres
02:19
that she was pregnant.
57
139460
1864
que estaba embarazada.
02:21
Yeah, the dad was really upset.
58
141324
2704
Sí, el padre estaba muy molesto.
02:24
He said, "How did Target figure out
59
144028
1716
Dijo: "¿Cómo adivinó Target
02:25
that this high school girl was pregnant
60
145744
1824
que esta chica de secundaria estaba embarazada
02:27
before she told her parents?"
61
147568
1960
antes de que se lo diga a sus padres?"
02:29
It turns out that they have the purchase history
62
149528
2621
Resulta que ellos tienen el historial de compras
02:32
for hundreds of thousands of customers
63
152149
2301
de cientos de miles de clientes
02:34
and they compute what they call a pregnancy score,
64
154450
2730
y calculan lo que llaman puntaje de embarazo,
02:37
which is not just whether or not a woman's pregnant,
65
157180
2332
que no se trata de si la mujer está o no embarazada,
02:39
but what her due date is.
66
159512
1730
sino para cuándo espera.
02:41
And they compute that
67
161242
1304
Y lo calculan
02:42
not by looking at the obvious things,
68
162546
1768
no mirando cosas obvias
02:44
like, she's buying a crib or baby clothes,
69
164314
2512
como si compra una cuna o ropa de bebé,
02:46
but things like, she bought more vitamins
70
166826
2943
sino cosas como si compró más vitaminas
02:49
than she normally had,
71
169769
1717
de lo normal,
02:51
or she bought a handbag
72
171486
1464
o si compró un bolso de mano
02:52
that's big enough to hold diapers.
73
172950
1711
suficientemente grande como para contener pañales.
02:54
And by themselves, those purchases don't seem
74
174661
1910
Y por sí solas, dichas compras no parecen
02:56
like they might reveal a lot,
75
176571
2469
revelar mucho,
02:59
but it's a pattern of behavior that,
76
179040
1978
pero es un patrón de comportamiento que,
03:01
when you take it in the context of thousands of other people,
77
181018
3117
tomado en el contexto de miles de otras personas,
03:04
starts to actually reveal some insights.
78
184135
2757
empieza a revelar algunas ideas.
03:06
So that's the kind of thing that we do
79
186892
1793
Ese es el tipo de cosas que hacemos
03:08
when we're predicting stuff about you on social media.
80
188685
2567
al predecir en los medios sociales.
03:11
We're looking for little patterns of behavior that,
81
191252
2796
Buscamos pequeños patrones de comportamiento que,
03:14
when you detect them among millions of people,
82
194048
2682
al detectarlos entre millones de personas,
03:16
lets us find out all kinds of things.
83
196730
2706
nos permiten encontrar todo tipo de cosas.
03:19
So in my lab and with colleagues,
84
199436
1747
En mi laboratorio, junto a mis colegas,
03:21
we've developed mechanisms where we can
85
201183
1777
hemos desarrollado mecanismos en los que podemos
03:22
quite accurately predict things
86
202960
1560
predecir cosas con bastante exactitud
03:24
like your political preference,
87
204520
1725
como sus preferencias políticas,
03:26
your personality score, gender, sexual orientation,
88
206245
3752
su puntaje de personalidad, género, orientación sexual,
03:29
religion, age, intelligence,
89
209997
2873
religión, edad, inteligencia,
03:32
along with things like
90
212870
1394
además de cosas como
03:34
how much you trust the people you know
91
214264
1937
cuánto confían en las personas que conocen
03:36
and how strong those relationships are.
92
216201
1804
y cuán fuertes son esas relaciones.
03:38
We can do all of this really well.
93
218005
1785
Podemos hacer todo esto muy bien.
03:39
And again, it doesn't come from what you might
94
219790
2197
Y, de nuevo, no viene de lo que podría
03:41
think of as obvious information.
95
221987
2102
pensarse como información obvia.
03:44
So my favorite example is from this study
96
224089
2281
Mi ejemplo preferido es este estudio
03:46
that was published this year
97
226370
1240
publicado este año
03:47
in the Proceedings of the National Academies.
98
227610
1795
en las Actas de la Academia Nacional.
03:49
If you Google this, you'll find it.
99
229405
1285
Si lo buscan en Google, lo encontrarán.
03:50
It's four pages, easy to read.
100
230690
1872
Tiene 4 páginas, es fácil de leer.
03:52
And they looked at just people's Facebook likes,
101
232562
3003
Mirando los "me gusta" de Facebook,
03:55
so just the things you like on Facebook,
102
235565
1920
o sea, las cosas que nos gustan en Facebook,
03:57
and used that to predict all these attributes,
103
237485
2138
usaron eso para predecir todos estos atributos,
03:59
along with some other ones.
104
239623
1645
y algunos otros.
04:01
And in their paper they listed the five likes
105
241268
2961
En su artículo listaron los 5 "me gusta"
04:04
that were most indicative of high intelligence.
106
244229
2787
más indicativos de una inteligencia alta.
04:07
And among those was liking a page
107
247016
2324
Entre ellos figuraba el "me gusta"
04:09
for curly fries. (Laughter)
108
249340
1905
de las papas rizadas. (Risas)
04:11
Curly fries are delicious,
109
251245
2093
Las papas rizadas son deliciosas,
04:13
but liking them does not necessarily mean
110
253338
2530
pero que les gusten no necesariamente significa
04:15
that you're smarter than the average person.
111
255868
2080
que sean más inteligentes que la media.
04:17
So how is it that one of the strongest indicators
112
257948
3207
Entonces, ¿cómo es que uno de los indicadores más fuertes
04:21
of your intelligence
113
261155
1570
de inteligencia
04:22
is liking this page
114
262725
1447
sea darle "me gusta" a esta página
04:24
when the content is totally irrelevant
115
264172
2252
si el contenido es totalmente irrelevante
04:26
to the attribute that's being predicted?
116
266424
2527
para el atributo que se predice?
04:28
And it turns out that we have to look at
117
268951
1584
Resulta que tenemos que mirar
04:30
a whole bunch of underlying theories
118
270535
1618
un montón de teorías subyacentes
04:32
to see why we're able to do this.
119
272153
2569
para ver por qué podemos hacer esto.
04:34
One of them is a sociological theory called homophily,
120
274722
2913
Una de ellas es una teoría sociológica llamada homofilia,
04:37
which basically says people are friends with people like them.
121
277635
3092
que dice que básicamente las personas son amigas de personas como ellos.
04:40
So if you're smart, you tend to be friends with smart people,
122
280727
2014
Así, si uno es inteligente, tiende a ser amigo de personas inteligentes
04:42
and if you're young, you tend to be friends with young people,
123
282741
2630
y si es joven, tiende a ser amigo de jóvenes
04:45
and this is well established
124
285371
1627
y esto está bien establecido
04:46
for hundreds of years.
125
286998
1745
desde hace cientos de años.
04:48
We also know a lot
126
288743
1232
También sabemos mucho
04:49
about how information spreads through networks.
127
289975
2550
sobre cómo se difunde la información por las redes.
04:52
It turns out things like viral videos
128
292525
1754
Resulta ser que los videos virales,
04:54
or Facebook likes or other information
129
294279
2406
los "me gusta" de Facebook, u otra información
04:56
spreads in exactly the same way
130
296685
1888
se difunden exactamente de la misma manera
04:58
that diseases spread through social networks.
131
298573
2454
que las enfermedades por las redes sociales.
05:01
So this is something we've studied for a long time.
132
301027
1791
Por eso es algo que hemos estudiado durante mucho tiempo.
05:02
We have good models of it.
133
302818
1576
Tenemos buenos modelos de esto.
05:04
And so you can put those things together
134
304394
2157
Juntando estas cosas
05:06
and start seeing why things like this happen.
135
306551
3088
empezamos a ver por qué ocurren cosas como estas.
05:09
So if I were to give you a hypothesis,
136
309639
1814
Si tuviera que hacer una hipótesis,
05:11
it would be that a smart guy started this page,
137
311453
3227
diría que un tipo inteligente lanzó esta página
05:14
or maybe one of the first people who liked it
138
314680
1939
o fue quizá uno de los primeros "me gusta"
05:16
would have scored high on that test.
139
316619
1736
que puntuó alto en esa prueba.
05:18
And they liked it, and their friends saw it,
140
318355
2288
Les gustó, y sus amigos lo vieron,
05:20
and by homophily, we know that he probably had smart friends,
141
320643
3122
y por homofilia, sabemos que probablemente tenía amigos inteligentes,
05:23
and so it spread to them, and some of them liked it,
142
323765
3056
por eso se los propagó, y a alguno le gustó,
05:26
and they had smart friends,
143
326821
1189
y ellos tenían amigos inteligentes,
05:28
and so it spread to them,
144
328010
807
05:28
and so it propagated through the network
145
328817
1973
y se lo propagaron a ellos,
y así se expandió por la red
05:30
to a host of smart people,
146
330790
2569
a una serie de personas inteligentes,
05:33
so that by the end, the action
147
333359
2056
y así, al final, la acción
05:35
of liking the curly fries page
148
335415
2544
de darle "me gusta" a las papas rizadas
05:37
is indicative of high intelligence,
149
337959
1615
es indicio de inteligencia superior,
05:39
not because of the content,
150
339574
1803
no debido al contenido,
05:41
but because the actual action of liking
151
341377
2522
sino por la acción de darle "me gusta"
05:43
reflects back the common attributes
152
343899
1900
que refleja el atributo en común
05:45
of other people who have done it.
153
345799
2468
con otras personas que hicieron lo mismo.
05:48
So this is pretty complicated stuff, right?
154
348267
2897
Es complicado, ¿no?
05:51
It's a hard thing to sit down and explain
155
351164
2199
Es algo difícil de explicar
05:53
to an average user, and even if you do,
156
353363
2848
al usuario medio, y aún de hacerlo,
05:56
what can the average user do about it?
157
356211
2188
¿qué puede hacer al respecto el usuario medio?
05:58
How do you know that you've liked something
158
358399
2048
¿Cómo saber que uno dio un "me gusta"
06:00
that indicates a trait for you
159
360447
1492
que indica un rasgo propio
06:01
that's totally irrelevant to the content of what you've liked?
160
361939
3545
totalmente irrelevante al contexto del "me gusta"?
06:05
There's a lot of power that users don't have
161
365484
2546
Los usuarios no tienen demasiado poder
06:08
to control how this data is used.
162
368030
2230
para controlar el uso de estos datos.
06:10
And I see that as a real problem going forward.
163
370260
3112
Y veo eso como un verdadero problema en el futuro.
06:13
So I think there's a couple paths
164
373372
1977
Por eso creo que hay un par de caminos
06:15
that we want to look at
165
375349
1001
a mirar
06:16
if we want to give users some control
166
376350
1910
si queremos darle a los usuarios algo de control
06:18
over how this data is used,
167
378260
1740
sobre cómo se usan estos datos,
06:20
because it's not always going to be used
168
380000
1940
porque no siempre se van a usar
06:21
for their benefit.
169
381940
1381
en su beneficio.
06:23
An example I often give is that,
170
383321
1422
Un ejemplo que doy a menudo es que,
06:24
if I ever get bored being a professor,
171
384743
1646
si alguna vez me aburro de ser profesora,
06:26
I'm going to go start a company
172
386389
1653
fundaré una empresa
06:28
that predicts all of these attributes
173
388042
1454
que prediga todos estos atributos
06:29
and things like how well you work in teams
174
389496
1602
y cosas como cuán bien uno trabaja en equipo,
06:31
and if you're a drug user, if you're an alcoholic.
175
391098
2671
o si uno es drogadicto, o alcohólico.
06:33
We know how to predict all that.
176
393769
1440
Sabemos cómo predecir eso.
06:35
And I'm going to sell reports
177
395209
1761
Y le venderé informes
06:36
to H.R. companies and big businesses
178
396970
2100
a empresas de RR.HH. y a grandes empresas
06:39
that want to hire you.
179
399070
2273
que quieran contratarlos.
06:41
We totally can do that now.
180
401343
1177
Hoy, podemos hacerlo.
06:42
I could start that business tomorrow,
181
402520
1788
Podría lanzar esa empresa mañana,
06:44
and you would have absolutely no control
182
404308
2052
y Uds. no tendrían ningún control
06:46
over me using your data like that.
183
406360
2138
para que no use sus datos de esa forma.
06:48
That seems to me to be a problem.
184
408498
2292
Eso me parece que es un problema.
06:50
So one of the paths we can go down
185
410790
1910
Por eso podemos transitar las vías
06:52
is the policy and law path.
186
412700
2032
políticas y legales.
06:54
And in some respects, I think that that would be most effective,
187
414732
3046
En algunos aspectos, creo que sería más eficaz
06:57
but the problem is we'd actually have to do it.
188
417778
2756
pero el problema es que deberíamos hacerlo.
07:00
Observing our political process in action
189
420534
2780
Al observar nuestro proceso político en acción
07:03
makes me think it's highly unlikely
190
423314
2379
pienso que es muy poco probable
07:05
that we're going to get a bunch of representatives
191
425693
1597
conseguir que un grupo de representantes
07:07
to sit down, learn about this,
192
427290
1986
se siente, se documenten al respecto,
07:09
and then enact sweeping changes
193
429276
2106
y luego promulguen cambios radicales
07:11
to intellectual property law in the U.S.
194
431382
2157
a la ley de propiedad intelectual de EE.UU.
07:13
so users control their data.
195
433539
2461
para que los usuarios controlen sus datos.
07:16
We could go the policy route,
196
436000
1304
Podríamos ir por las políticas,
07:17
where social media companies say,
197
437304
1479
las empresas de medios sociales dicen
07:18
you know what? You own your data.
198
438783
1402
¿Sabes? Eres dueño de tus datos.
07:20
You have total control over how it's used.
199
440185
2489
Tienes total control de cómo se usan.
07:22
The problem is that the revenue models
200
442674
1848
El problema es que los modelos de ingresos
07:24
for most social media companies
201
444522
1724
de la mayoría de las empresas de medios sociales
07:26
rely on sharing or exploiting users' data in some way.
202
446246
4031
dependen de compartir o explotar los datos de usuario de alguna manera.
07:30
It's sometimes said of Facebook that the users
203
450277
1833
A veces se dice de Facebook que los usuarios
07:32
aren't the customer, they're the product.
204
452110
2528
no son el cliente, sino el producto.
07:34
And so how do you get a company
205
454638
2714
Entonces, ¿cómo hacer que una empresa
07:37
to cede control of their main asset
206
457352
2558
le ceda el control de su activo principal
07:39
back to the users?
207
459910
1249
nuevamente a los usuarios?
07:41
It's possible, but I don't think it's something
208
461159
1701
Es posible, pero no creo que sea algo
07:42
that we're going to see change quickly.
209
462860
2320
que veamos cambiar rápidamente.
07:45
So I think the other path
210
465180
1500
Por eso creo que la otra vía
07:46
that we can go down that's going to be more effective
211
466680
2288
que podemos transitar es la de ser más eficaces,
07:48
is one of more science.
212
468968
1508
la de aplicar más ciencia.
07:50
It's doing science that allowed us to develop
213
470476
2510
La de hacer más ciencia que nos permita desarrollar
07:52
all these mechanisms for computing
214
472986
1750
todos estos mecanismos para calcular
07:54
this personal data in the first place.
215
474736
2052
estos datos personales en primer lugar.
07:56
And it's actually very similar research
216
476788
2106
Es una investigación muy similar
07:58
that we'd have to do
217
478894
1438
a la que deberíamos hacer
08:00
if we want to develop mechanisms
218
480332
2386
si quisiéramos desarrollar mecanismos
08:02
that can say to a user,
219
482718
1421
que le digan al usuario:
08:04
"Here's the risk of that action you just took."
220
484139
2229
"Este es el riesgo de la acción que acabas de hacer".
08:06
By liking that Facebook page,
221
486368
2080
Al darle "me gusta" a esa página en Facebook,
08:08
or by sharing this piece of personal information,
222
488448
2535
o al compartir esa información personal,
08:10
you've now improved my ability
223
490983
1502
mejoraste mi capacidad
08:12
to predict whether or not you're using drugs
224
492485
2086
de predecir si usas drogas
08:14
or whether or not you get along well in the workplace.
225
494571
2862
o si te llevas bien en el trabajo.
08:17
And that, I think, can affect whether or not
226
497433
1848
Y eso, creo, puede afectar que
08:19
people want to share something,
227
499281
1510
las personas quieran compartir algo,
08:20
keep it private, or just keep it offline altogether.
228
500791
3239
mantenerlo privado, o desconectado por completo.
08:24
We can also look at things like
229
504030
1563
También podemos ver cosas como
08:25
allowing people to encrypt data that they upload,
230
505593
2728
permitirle a las personas cifrar los datos que suben,
08:28
so it's kind of invisible and worthless
231
508321
1855
para que sean invisibles o sin valor
08:30
to sites like Facebook
232
510176
1431
para sitios como Facebook
08:31
or third party services that access it,
233
511607
2629
o servicios de terceros que los acceden
08:34
but that select users who the person who posted it
234
514236
3247
pero que los usuarios que la persona seleccionó
08:37
want to see it have access to see it.
235
517483
2670
puedan verlos.
08:40
This is all super exciting research
236
520153
2166
Esta es una investigación súper interesante
08:42
from an intellectual perspective,
237
522319
1620
desde el punto de vista intelectual,
08:43
and so scientists are going to be willing to do it.
238
523939
1859
de modo que los científicos estarán encantados de hacerla.
08:45
So that gives us an advantage over the law side.
239
525798
3610
Eso nos da una ventaja sobre la vía legal.
08:49
One of the problems that people bring up
240
529408
1725
Uno de los problemas que surgen
08:51
when I talk about this is, they say,
241
531133
1595
cuando hablo de esto
08:52
you know, if people start keeping all this data private,
242
532728
2646
es que si las personas empiezan a mantener estos datos privados
08:55
all those methods that you've been developing
243
535374
2113
todos esos métodos desarrollados
08:57
to predict their traits are going to fail.
244
537487
2653
para predecir sus rasgos fallarán.
09:00
And I say, absolutely, and for me, that's success,
245
540140
3520
Y yo digo que para mí es un éxito total,
09:03
because as a scientist,
246
543660
1786
porque como científica,
09:05
my goal is not to infer information about users,
247
545446
3688
mi objetivo no es inferir información de los usuarios,
09:09
it's to improve the way people interact online.
248
549134
2767
sino mejorar la interacción de las personas en línea.
09:11
And sometimes that involves inferring things about them,
249
551901
3218
A veces, eso implica inferir cosas sobre ellos,
09:15
but if users don't want me to use that data,
250
555119
3022
pero si los usuarios no quieren que use esos datos,
09:18
I think they should have the right to do that.
251
558141
2038
creo que deberían tener el derecho a pedirlo.
09:20
I want users to be informed and consenting
252
560179
2651
Quiero usuarios informados, que aprueben
09:22
users of the tools that we develop.
253
562830
2112
las herramientas que desarrollamos.
09:24
And so I think encouraging this kind of science
254
564942
2952
Por eso creo que incentivar este tipo de ciencia
09:27
and supporting researchers
255
567894
1346
y apoyar a los investigadores
09:29
who want to cede some of that control back to users
256
569240
3023
que quieran ceder algo del control nuevamente a los usuarios
09:32
and away from the social media companies
257
572263
2311
y quitárselo a las empresas de medios sociales
09:34
means that going forward, as these tools evolve
258
574574
2671
implica avanzar, y que esas herramientas evolucionen
09:37
and advance,
259
577245
1476
y avancen,
09:38
means that we're going to have an educated
260
578721
1414
significa que tendremos una base de usuarios
09:40
and empowered user base,
261
580135
1694
educados y con poder.
09:41
and I think all of us can agree
262
581829
1100
Y creo que todos estamos de acuerdo
09:42
that that's a pretty ideal way to go forward.
263
582929
2564
en que es una manera bastante ideal de avanzar.
09:45
Thank you.
264
585493
2184
Gracias.
09:47
(Applause)
265
587677
3080
(Aplausos)
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