Del Harvey: The strangeness of scale at Twitter

Del Harvey: La extrañeza de la escala en Twitter

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2014-03-27 ・ TED


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Del Harvey: La extrañeza de la escala en Twitter

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Traductor: Sebastian Betti Revisor: Eduardo Sierra
00:12
My job at Twitter
0
12984
1291
Mi trabajo en Twitter
00:14
is to ensure user trust,
1
14275
1978
es asegurar la confianza del usuario,
00:16
protect user rights and keep users safe,
2
16253
2837
proteger sus derechos y mantener la seguridad
00:19
both from each other
3
19090
1260
de unos respecto de otros
00:20
and, at times, from themselves.
4
20350
3899
y, a veces, de sí mismos.
00:24
Let's talk about what scale looks like at Twitter.
5
24249
4275
Veamos qué es la escala para Twitter.
00:28
Back in January 2009,
6
28524
2870
En enero de 2009,
00:31
we saw more than two million new tweets each day
7
31394
3331
vimos más de 2 millones de tuits por día
00:34
on the platform.
8
34725
1764
en la plataforma.
00:36
January 2014, more than 500 million.
9
36489
5908
En enero de 2014, más de 500 millones.
00:42
We were seeing two million tweets
10
42397
2492
Vimos 2 millones de tuits
00:44
in less than six minutes.
11
44889
2176
en menos de 6 minutos.
00:47
That's a 24,900-percent increase.
12
47065
6984
Es un crecimiento del 24 900 %.
00:54
Now, the vast majority of activity on Twitter
13
54049
3253
Ahora, la gran mayoría de la actividad en Twitter
00:57
puts no one in harm's way.
14
57302
1503
no pone a nadie en peligro.
00:58
There's no risk involved.
15
58805
1935
No hay riesgo en esto.
01:00
My job is to root out and prevent activity that might.
16
60740
5753
Mi trabajo consiste en prevenir o erradicar la actividad potencialmente peligrosa.
01:06
Sounds straightforward, right?
17
66493
1973
Suena fácil, ¿no?
01:08
You might even think it'd be easy,
18
68466
1152
Quizá piensen que es fácil,
01:09
given that I just said the vast majority
19
69618
2170
dado que acabo de decir que la gran mayoría
01:11
of activity on Twitter puts no one in harm's way.
20
71788
3810
de la actividad en Twitter no pone a nadie en peligro.
01:15
Why spend so much time
21
75598
2169
¿Por qué pasar tanto tiempo
01:17
searching for potential calamities
22
77767
2743
buscando posibles calamidades
01:20
in innocuous activities?
23
80510
2900
en actividades inocuas?
01:23
Given the scale that Twitter is at,
24
83410
2940
Dada la escala que tiene Twitter,
01:26
a one-in-a-million chance happens
25
86350
2357
una probabilidad en un millón ocurre
01:28
500 times a day.
26
88707
4876
500 veces al día.
01:33
It's the same for other companies
27
93583
1445
Lo mismo ocurre en otras empresas
01:35
dealing at this sort of scale.
28
95028
1471
que tienen esta escala.
01:36
For us, edge cases,
29
96499
1708
Para nosotros, los casos límite,
01:38
those rare situations that are unlikely to occur,
30
98207
3625
esas situaciones raras que difícilmente ocurren,
01:41
are more like norms.
31
101832
2622
son la norma.
01:44
Say 99.999 percent of tweets
32
104454
3942
Digamos que el 99,999 % de los tuits
01:48
pose no risk to anyone.
33
108396
1888
no supone riesgo para nadie.
01:50
There's no threat involved.
34
110284
1066
No hay ninguna amenaza.
01:51
Maybe people are documenting travel landmarks
35
111350
2954
Quizá la gente documenta hitos de los viajes
01:54
like Australia's Heart Reef,
36
114304
1963
como el corazón de Coral de Australia,
01:56
or tweeting about a concert they're attending,
37
116267
2921
o tuitear sobre un concierto al que están asistiendo,
01:59
or sharing pictures of cute baby animals.
38
119188
4747
o compartir fotos de lindas crías de animales.
02:03
After you take out that 99.999 percent,
39
123935
4509
Al quitar ese 99,999 %,
02:08
that tiny percentage of tweets remaining
40
128444
3529
ese pequeño porcentaje de tuits restantes
02:11
works out to roughly
41
131973
2389
se reduce a más o menos
02:14
150,000 per month.
42
134362
3475
150 000 por mes.
02:17
The sheer scale of what we're dealing with
43
137837
2456
La magnitud de mensajes procesados
02:20
makes for a challenge.
44
140293
2312
es en sí un desafío.
02:22
You know what else makes my role
45
142605
1178
¿Saben que otra cosa hace a mi trabajo
02:23
particularly challenging?
46
143783
3107
particularmente desafiante?
02:26
People do weird things.
47
146890
5123
La gente hace cosas extrañas.
02:32
(Laughter)
48
152013
1829
(Risas)
02:33
And I have to figure out what they're doing,
49
153842
2391
Y yo debo entender qué están haciendo,
02:36
why, and whether or not there's risk involved,
50
156233
2249
por qué y si eso implica o no riesgo,
02:38
often without much in terms of context
51
158482
2168
a menudo sin mucho contexto
02:40
or background.
52
160650
1847
ni trasfondo.
02:42
I'm going to show you some examples
53
162497
2077
Les mostraré algunos ejemplos
02:44
that I've run into during my time at Twitter --
54
164574
2005
que encontré durante mi trabajo en Twitter
02:46
these are all real examples —
55
166579
1620
-- son ejemplos reales --
02:48
of situations that at first seemed cut and dried,
56
168199
2653
de situaciones que en principio parecían obvias,
02:50
but the truth of the matter was something
57
170852
1643
pero que en realidad era algo
02:52
altogether different.
58
172495
1550
totalmente diferente.
02:54
The details have been changed
59
174045
1977
Se cambiaron los detalles
02:56
to protect the innocent
60
176022
1257
para proteger al inocente
02:57
and sometimes the guilty.
61
177279
3233
y a veces al culpable.
03:00
We'll start off easy.
62
180512
3005
Empezaremos con algo simple.
03:03
["Yo bitch"]
63
183517
1793
["Tú, perra"]
03:05
If you saw a Tweet that only said this,
64
185310
3228
Si uno ve un tuit que solo dice esto,
03:08
you might think to yourself,
65
188538
1694
uno puede pensar,
03:10
"That looks like abuse."
66
190232
1653
"Parece abuso".
03:11
After all, why would you want to receive the message,
67
191885
3107
Después de todo, ¿por qué querrías recibir el mensaje
03:14
"Yo, bitch."
68
194992
2218
"Tú, perra".
03:17
Now, I try to stay relatively hip
69
197210
4663
Pero yo trato de estar al tanto
03:21
to the latest trends and memes,
70
201873
2512
de las tendencias y los últimos memes,
03:24
so I knew that "yo, bitch"
71
204385
2704
por eso sabía que "tú, perra"
03:27
was also often a common greeting between friends,
72
207089
3154
a menudo era un saludo común entre amigos,
03:30
as well as being a popular "Breaking Bad" reference.
73
210243
4262
así como una referencia popular de "Breaking Bad".
03:34
I will admit that I did not expect
74
214505
2487
Tengo que admitir que no esperaba
03:36
to encounter a fourth use case.
75
216992
2841
encontrar un cuarto uso.
03:39
It turns out it is also used on Twitter
76
219833
3104
Resulta que también se usa en Twitter
03:42
when people are role-playing as dogs.
77
222937
3062
cuando la gente hace el papel de perros.
03:45
(Laughter)
78
225999
5279
(Risas)
03:51
And in fact, in that case,
79
231278
1666
Y de hecho, en ese caso,
03:52
it's not only not abusive,
80
232944
1609
no solo no es abusivo,
03:54
it's technically just an accurate greeting.
81
234553
3139
técnicamente es un saludo apropiado.
03:57
(Laughter)
82
237692
2889
(Risas)
04:00
So okay, determining whether or not
83
240581
2071
Por eso determinar si algo es o no
04:02
something is abusive without context,
84
242652
1848
abusivo sin tener contexto,
04:04
definitely hard.
85
244500
1592
sin duda es difícil.
04:06
Let's look at spam.
86
246092
2717
Veamos el spam.
04:08
Here's an example of an account engaged
87
248809
1960
Este es el ejemplo de una cuenta que participó
04:10
in classic spammer behavior,
88
250769
1668
en una conducta clásica de spam,
04:12
sending the exact same message
89
252437
1559
enviando exactamente el mismo mensaje
04:13
to thousands of people.
90
253996
1804
a miles de personas.
04:15
While this is a mockup I put together using my account,
91
255800
2793
Si bien este es un ejemplo que hice con mi cuenta,
04:18
we see accounts doing this all the time.
92
258593
3001
vemos cuentas que hacen esto todo el tiempo.
04:21
Seems pretty straightforward.
93
261594
1979
Parece bastante simple.
04:23
We should just automatically suspend accounts
94
263573
2053
Deberíamos suspender automáticamente las cuentas
04:25
engaging in this kind of behavior.
95
265626
3307
que tienen este comportamiento.
04:28
Turns out there's some exceptions to that rule.
96
268933
3210
Pero resulta que hay excepciones a la regla.
04:32
Turns out that that message could also be a notification
97
272143
2883
Puede que ese mensaje podría ser una suscripción
04:35
you signed up for that the International Space Station is passing overhead
98
275026
3889
a una notificación que indica si la Estación Espacial está pasando por encima
04:38
because you wanted to go outside
99
278915
1846
porque uno quería salir
04:40
and see if you could see it.
100
280761
1948
y tratar de verla.
04:42
You're not going to get that chance
101
282709
1225
No tendrán esa oportunidad
04:43
if we mistakenly suspend the account
102
283934
1847
si suspendemos la cuenta por error
04:45
thinking it's spam.
103
285781
2266
pensando que es spam.
04:48
Okay. Let's make the stakes higher.
104
288047
3526
Bien, subamos la apuesta.
04:51
Back to my account,
105
291573
1916
Volvamos a mi cuenta,
04:53
again exhibiting classic behavior.
106
293489
3505
veamos el comportamiento clásico.
04:56
This time it's sending the same message and link.
107
296994
2643
Esta vez se está enviando el mismo mensaje y enlace.
04:59
This is often indicative of something called phishing,
108
299637
2774
A menudo es indicativo de algo llamado phishing,
05:02
somebody trying to steal another person's account information
109
302411
3178
alguien que trata de robar la información de la cuenta de otra persona
05:05
by directing them to another website.
110
305589
2203
redirigiéndolos a otro sitio web.
05:07
That's pretty clearly not a good thing.
111
307792
4194
Eso claramente no es algo bueno.
05:11
We want to, and do, suspend accounts
112
311986
1930
Queremos hacerlo, lo hacemos, suspendemos las cuentas
05:13
engaging in that kind of behavior.
113
313916
2624
que tienen ese comportamiento.
05:16
So why are the stakes higher for this?
114
316540
3247
¿Por qué los riesgos son más altos en este caso?
05:19
Well, this could also be a bystander at a rally
115
319787
2999
Bueno, también podría ser un espectador en un mitin
05:22
who managed to record a video
116
322786
1910
que grabó un video
05:24
of a police officer beating a non-violent protester
117
324696
3270
de un oficial de policía que golpea a un manifestante no violento
05:27
who's trying to let the world know what's happening.
118
327966
2975
que trata de contarle al mundo lo que ocurre.
05:30
We don't want to gamble
119
330941
1643
No queremos participar
05:32
on potentially silencing that crucial speech
120
332584
2517
potencialmente silenciando ese discurso crucial
05:35
by classifying it as spam and suspending it.
121
335101
2929
tildándolo de spam y suspendiéndolo.
05:38
That means we evaluate hundreds of parameters
122
338030
2879
Eso significa que evaluamos cientos de parámetros
05:40
when looking at account behaviors,
123
340909
1688
al analizar el comportamiento de las cuentas
05:42
and even then, we can still get it wrong
124
342597
2016
y aún así, todavía podemos equivocarnos
05:44
and have to reevaluate.
125
344613
2236
y tenemos que volver a evaluar.
05:46
Now, given the sorts of challenges I'm up against,
126
346849
3708
Ahora, dado los desafíos que enfrentamos
05:50
it's crucial that I not only predict
127
350557
2696
es crucial no solo predecir
05:53
but also design protections for the unexpected.
128
353253
3784
sino también diseñar protecciones para lo inesperado.
05:57
And that's not just an issue for me,
129
357037
2342
Y eso no solo es un problema para mí,
05:59
or for Twitter, it's an issue for you.
130
359379
2087
o para Twitter, es un problema para Uds.
06:01
It's an issue for anybody who's building or creating
131
361466
2406
Es un problema para cualquiera que esté construyendo o creando
06:03
something that you think is going to be amazing
132
363872
1925
algo que uno cree que será increíble
06:05
and will let people do awesome things.
133
365797
2789
y le permitirá a la gente hacer cosas impresionantes.
06:08
So what do I do?
134
368586
2866
Entonces ¿qué hago?
06:11
I pause and I think,
135
371452
3318
Me detengo y pienso,
06:14
how could all of this
136
374770
2095
¿cómo podría todo esto
06:16
go horribly wrong?
137
376865
3793
terminar muy mal?
06:20
I visualize catastrophe.
138
380658
4453
Visualizo la catástrofe.
06:25
And that's hard. There's a sort of
139
385111
2463
Y eso es difícil. Hay una especie
06:27
inherent cognitive dissonance in doing that,
140
387574
2848
de disonancia cognitiva en esto,
06:30
like when you're writing your wedding vows
141
390422
1812
como cuando estás declarando los votos matrimoniales
06:32
at the same time as your prenuptial agreement.
142
392234
2646
y al mismo tiempo el acuerdo prenupcial.
06:34
(Laughter)
143
394880
1696
(Risas)
06:36
But you still have to do it,
144
396576
2373
Y aún así hay que hacerlo,
06:38
particularly if you're marrying 500 million tweets per day.
145
398949
4446
sobre todo si te estás casando con 500 millones de tuits por día.
06:43
What do I mean by "visualize catastrophe?"
146
403395
3097
¿A qué me refiero con "visualizo la catástrofe"?
06:46
I try to think of how something as
147
406492
2762
Trato de pensar cómo algo
06:49
benign and innocuous as a picture of a cat
148
409254
3228
tan benigno e inocuo como la foto de un gato
06:52
could lead to death,
149
412482
1104
podría llevar a la muerte,
06:53
and what to do to prevent that.
150
413586
2326
y qué hacer para evitarlo.
06:55
Which happens to be my next example.
151
415912
2383
Que resulta ser mi siguiente ejemplo.
06:58
This is my cat, Eli.
152
418295
3110
Este es mi gato, Eli.
07:01
We wanted to give users the ability
153
421405
1981
Queríamos darle a los usuarios la posibilidad
07:03
to add photos to their tweets.
154
423386
2073
de agregar fotos a sus tuits.
07:05
A picture is worth a thousand words.
155
425459
1597
Una foto vale más que mil palabras.
07:07
You only get 140 characters.
156
427056
2009
Solo tienes 140 caracteres.
07:09
You add a photo to your tweet,
157
429065
1200
Agregas una foto al tuit,
07:10
look at how much more content you've got now.
158
430265
3038
y mira cuánto más contenido tienes ahora.
07:13
There's all sorts of great things you can do
159
433303
1677
Pueden hacerse grandes cosas
07:14
by adding a photo to a tweet.
160
434980
2007
al agregar una foto a un tuit.
07:16
My job isn't to think of those.
161
436987
2280
Mi trabajo no es pensar en eso.
07:19
It's to think of what could go wrong.
162
439267
2747
Es pensar qué puede terminar mal.
07:22
How could this picture
163
442014
1892
¿Cómo esta imagen puede
07:23
lead to my death?
164
443906
3539
llevarme a la muerte?
07:27
Well, here's one possibility.
165
447445
3160
Bueno, esta es una posibilidad.
07:30
There's more in that picture than just a cat.
166
450605
3086
Hay mucho más que un gato en esa foto.
07:33
There's geodata.
167
453691
2092
Hay información geográfica.
07:35
When you take a picture with your smartphone
168
455783
2212
Cuando tomas una foto con tu móvil
07:37
or digital camera,
169
457995
1299
o con tu cámara digital
07:39
there's a lot of additional information
170
459294
1654
hay mucha información adicional
07:40
saved along in that image.
171
460948
1616
guardada junto con esa imagen.
07:42
In fact, this image also contains
172
462564
1932
De hecho, esta imagen también contiene
07:44
the equivalent of this,
173
464496
1805
el equivalente a esto,
07:46
more specifically, this.
174
466301
3079
más específicamente, esto.
07:49
Sure, it's not likely that someone's going to try
175
469380
1956
Seguro, no es probable que alguien trate
07:51
to track me down and do me harm
176
471336
2285
de localizarme y hacerme daño
07:53
based upon image data associated
177
473621
1784
basado en los datos asociados a la foto
07:55
with a picture I took of my cat,
178
475405
1948
que le tomé a mi gato,
07:57
but I start by assuming the worst will happen.
179
477353
3651
pero empiezo suponiendo que ocurrirá lo peor.
08:01
That's why, when we launched photos on Twitter,
180
481004
2338
Por eso, cuando lanzamos las fotos en Twitter,
08:03
we made the decision to strip that geodata out.
181
483342
3821
tomamos la decisión de quitar los datos geográficos.
08:07
(Applause)
182
487163
5847
(Aplausos)
08:13
If I start by assuming the worst
183
493010
2613
Si empiezo suponiendo lo peor
08:15
and work backwards,
184
495623
947
y voy hacia atrás,
08:16
I can make sure that the protections we build
185
496570
2553
puedo asegurar que las protecciones que construimos
08:19
work for both expected
186
499123
1768
funcionan para los casos
08:20
and unexpected use cases.
187
500891
2078
esperados y para los inesperados.
08:22
Given that I spend my days and nights
188
502969
2945
Dado que paso días y noches
08:25
imagining the worst that could happen,
189
505914
2541
imaginando lo peor que podría suceder,
08:28
it wouldn't be surprising if my worldview was gloomy.
190
508455
4257
no sería de extrañar que mi visión del mundo sea sombría.
08:32
(Laughter)
191
512712
1783
(Risas)
08:34
It's not.
192
514495
1417
No lo es.
08:35
The vast majority of interactions I see --
193
515912
3876
La gran mayoría de las interacciones que veo
08:39
and I see a lot, believe me -- are positive,
194
519788
3901
-- y veo muchas, créanme -- son positivas,
08:43
people reaching out to help
195
523689
1924
personas que tratan de ayudar
08:45
or to connect or share information with each other.
196
525613
3448
o de conectarse o de compartir información con otros.
08:49
It's just that for those of us dealing with scale,
197
529061
3323
Solo nosotros, los que trabajamos con grandes volúmenes,
08:52
for those of us tasked with keeping people safe,
198
532384
3800
los que trabajamos en la seguridad de las personas,
08:56
we have to assume the worst will happen,
199
536184
2546
los que tenemos que suponer lo peor,
08:58
because for us, a one-in-a-million chance
200
538730
4227
porque para nosotros, una posibilidad en un millón
09:02
is pretty good odds.
201
542957
2749
es una posibilidad bastante buena.
09:05
Thank you.
202
545706
1864
Gracias.
09:07
(Applause)
203
547570
4000
(Aplausos)
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