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

מתרגם: Ido Dekkers מבקר: Tal Dekkers

If you remember that first decade of the web,

אם אתם זוכרים את העשור הראשון של האינטרנט,

it was really a static place.

זה היה באמת מקום סטטי.

You could go online, you could look at pages,

יכולתם להיכנס לרשת, להסתכל על דפים,

and they were put up either by organizations

והם הועלו או על ידי ארגונים

who had teams to do it

שהיו להם צוותים שעשו את זה

or by individuals who were really tech-savvy

או על ידי אנשים פרטיים שהיו ממש טכנולגיים

for the time.

באותו הזמן.

And with the rise of social media

ועם העליה של המדיה החברתית

and social networks in the early 2000s,

והרשתות החברתיות בתחילת שנות ה 2000,

the web was completely changed

הרשת השתנתה לגמרי

to a place where now the vast majority of content

למקום שבו עכשיו רוב התוכן

we interact with is put up by average users,

אותו אנו צורכים מועלה על ידי המשתמש הממוצע,

either in YouTube videos or blog posts

בין אם בסרטוני יוטיוב או פוסטים בבלוג

or product reviews or social media postings.

או ביקורות מוצרים או פוסטים במדיה החברתית.

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

וזה גם הפך למקום הרבה יותר אינטראקטיבי,

where people are interacting with others,

שם אנשים מתקשרים עם אחרים,

they're commenting, they're sharing,

הם מגיבים, הם חולקים,

they're not just reading.

הם לא רק קוראים.

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

אז פייסבוק הוא לא המקום היחיד לעשות זאת.

but it's the biggest,

אבל הוא הגדול ביותר,

and it serves to illustrate the numbers.

והוא משמש כדי להדגים את המספרים.

Facebook has 1.2 billion users per month.

לפייסבוק יש 1.2 מיליארד משתמשים לחודש.

So half the Earth's Internet population

אז חצי מאוכלוסית האינטרנט העולמית

is using Facebook.

משתמשת בפייסבוק.

They are a site, along with others,

הם אתר, יחד עם אחרים,

that has allowed people to create an online persona

שאיפשר לאנשים ליצור ישות אינטרנטית

with very little technical skill,

עם מעט מאוד כישורים טכניים,

and people responded by putting huge amounts

ואנשים הגיבו בלהעלות כמויות עצומות

of personal data online.

של מידע אישי לרשת.

So the result is that we have behavioral,

אז התוצאה היא שיש לנו מידע

preference, demographic data

התנהגותי, דמוגרפי והעדפות

for hundreds of millions of people,

של מאות מליוני אנשים,

which is unprecedented in history.

שזה מעולם לא קרה בהסטוריה.

And as a computer scientist, what this means is that

וכמדענית מחשב, מה שזה אומר

I've been able to build models

זה שהייתי מסוגלת לבנות מודלים

that can predict all sorts of hidden attributes

שיכולים לצפות כל מיני תכונות חבויות

for all of you that you don't even know

עבור כולכם שאתם אפילו לא ידעתם

you're sharing information about.

שאתם חולקים מידע עליהן.

As scientists, we use that to help

כמדענים, אנחנו משתמשים בזה כדי לעזור

the way people interact online,

לאנשים בדרך שבה הם מתקשרים ברשת.

but there's less altruistic applications,

אבל יש ישומים פחות אלטרואיסטים,

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

ויש בעיה בזה שמתשמשים לא באמת

understand these techniques and how they work,

מבינים את הטכניקות ואיך הן עובדות,

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

ואפילו אם הם הבינו, אין להם הרבה שליטה על זה.

So what I want to talk to you about today

אז מה שאני רוצה לספר לכם היום

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

זה חלק מהדברים שאנחנו יכולים לעשות,

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

ואז לתת לכם כמה רעיונות על איך נמשיך מפה

to move some control back into the hands of users.

להזיז קצת שליטה חזרה לידיים של המשתמשים.

So this is Target, the company.

אז זו טארגט, החברה.

I didn't just put that logo

לא סתם שמתי את הלוגו

on this poor, pregnant woman's belly.

על הבטן של האישה ההריונית המסכנה הזו.

You may have seen this anecdote that was printed

אתם אולי ראיתם את האנקדוטה הזו מודפסת

in Forbes magazine where Target

במגזין פורבס כשטארגט

sent a flyer to this 15-year-old girl

שלחה עלון לבת ה15 הזו

with advertisements and coupons

עם פרסומות וקופונים

for baby bottles and diapers and cribs

לבקבוקי תינוקות וחיתולים ועריסות

two weeks before she told her parents

שבועיים לפני שאמרה להוריה

that she was pregnant.

שהיא בהריון,

Yeah, the dad was really upset.

כן, האבא היה ממש עצבני.

He said, "How did Target figure out

הוא אמר, "איך טארגט הבינו

that this high school girl was pregnant

שנערה בתיכון בהריון

before she told her parents?"

לפני שהיא אמרה להוריה?"

It turns out that they have the purchase history

מסתבר שיש להם את הסטורית הרכישות

for hundreds of thousands of customers

למאות אלפי לקוחות

and they compute what they call a pregnancy score,

והם מחשבים את מה שהם קוראים לו ציון הריון,

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

שזה לא רק אם אישה בהריון,

but what her due date is.

אלא מתי התאריך המיועד.

And they compute that

והם מחשבים את זה

not by looking at the obvious things,

לא על ידי הסתכלות על דברים ברורים,

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

כמו, היא קונה עריסה או בגדי תינוק,

but things like, she bought more vitamins

אלא דברים כמו, היא קנתה יותר ויטמינים

than she normally had,

משהיא בדרך כלל קונה,

or she bought a handbag

או שהיא קנתה תיק

that's big enough to hold diapers.

שמספיק גדול להחזיק חיתולים.

And by themselves, those purchases don't seem

ובעצמן, למרות שהקניות האלה לא נראות

like they might reveal a lot,

כאילו הן מגלות הרבה,

but it's a pattern of behavior that,

אבל זו תבנית התנהגות,

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

שכשאתם מכניסים את זה להקשר של אלפי אנשים אחרים,

starts to actually reveal some insights.

מתחילה למעשה לגלות תובנות.

So that's the kind of thing that we do

אז זה סוג הדברים שאנחנו עושים

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

כשאנחנו חוזים דברים עליכם במדיה החברתית.

We're looking for little patterns of behavior that,

אנחנו מחפשים תבניות זעירות של התנהגות,

when you detect them among millions of people,

שכשמזהים אותן בין מליוני אנשים,

lets us find out all kinds of things.

נותנות לנו למצוא כל מיני דברים.

So in my lab and with colleagues,

אז במעבדה שלי ועם שותפים,

we've developed mechanisms where we can

אנחנו פיתחנו מכאניזמים איתם אנחנו יכולים

quite accurately predict things

לחזות די במדוייק דברים

like your political preference,

כמו העדפות פוליטיות,

your personality score, gender, sexual orientation,

ציון האישיות שלכם, מין, העדפות מיניות,

religion, age, intelligence,

דת, גיל, רמת אינטיליגנציה,

along with things like

יחד עם דברים כמו

how much you trust the people you know

כמה אתם בוטחים באנשים אותם אתם מכירים

and how strong those relationships are.

וכמה חזקים הקשרים האלה.

We can do all of this really well.

אנחנו יכולים לעשות את זה ממש טוב.

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

ושוב, זה לא מגיע ממה שאתם אולי

think of as obvious information.

חושבים כמידע ברור.

So my favorite example is from this study

אז הדוגמה האהובה עלי היא ממחקר

that was published this year

שפורסם השנה

in the Proceedings of the National Academies.

בפרסומים של האקדמיה הלאומית.

If you Google this, you'll find it.

אם תגגלו את זה, אתם תמצאו אותו.

It's four pages, easy to read.

זה ארבעה דפים, קלים לקריאה.

And they looked at just people's Facebook likes,

והם הסתכלו רק על לייקים של אנשים בפייסבוק,

so just the things you like on Facebook,

אז רק הדברים שאתם אוהבים בפייסבוק,

and used that to predict all these attributes,

והשתמשו בזה כדי לחזות את כל התכונות האלה,

along with some other ones.

יחד עם כמה אחרות.

And in their paper they listed the five likes

ובמאמר שלהם הם ציינו את חמשת הלייקים

that were most indicative of high intelligence.

שהכי הראו אינטיליגנציה גבוהה.

And among those was liking a page

ובינהם היה לייק לדף

for curly fries. (Laughter)

לצ'יפסים מקורזלים. (צחוק)

Curly fries are delicious,

צ'יפסים מקורזלים הם ממש טעימים,

but liking them does not necessarily mean

אבל אהבה שלהם לא בהכרח אומרת

that you're smarter than the average person.

שאתם אדם חכם מהממוצע.

So how is it that one of the strongest indicators

אז איך אחד המדדים החזקים ביותר

of your intelligence

לאינטליגנציה שלכם

is liking this page

הוא אהבת הדף הזה

when the content is totally irrelevant

כשהתוכן לחלוטין לא רלוונטי

to the attribute that's being predicted?

לתכונות שנצפות?

And it turns out that we have to look at

ומסתבר שאנחנו צריכים להביט

a whole bunch of underlying theories

בקבוצה שלמה של תאוריות

to see why we're able to do this.

כדי לראות למה אנחנו מסוגלים לעשות את זה.

One of them is a sociological theory called homophily,

אחת מהן היא תאוריה סוציולוגית שנקראת הומופיליה,

which basically says people are friends with people like them.

שאומרת בעיקרון שאנשים חברים עם אנשים שדומים להם.

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

אז אם אתה חכם, אתה נוטה להיות חבר של אנשים חכמים,

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

ואם אתה הצעיר, אתה נוטה להיות חבר של אנשים צעירים,

and this is well established

וזה מוכח היטב

for hundreds of years.

מאות שנים.

We also know a lot

אנחנו גם יודעים הרבה

about how information spreads through networks.

על איך מידע מתפשט ברשתות.

It turns out things like viral videos

מסתבר שדברים כמו סרטונים ויראליים

or Facebook likes or other information

או לייקים של פייסבוק או מידע אחר

spreads in exactly the same way

מתפשטים בדיוק באותה דרך

that diseases spread through social networks.

שמחלות מתפשטות ברשתות חברתיות.

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

אז זה משהו שחקרנו הרבה זמן.

We have good models of it.

יש לנו מודלים טובים של זה.

And so you can put those things together

וכך אתם יכולים לחבר את הדברים האלה

and start seeing why things like this happen.

ולהתחיל לראות למה דברים כאלה קורים.

So if I were to give you a hypothesis,

אז אם הייתי נותנת לכם השערה,

it would be that a smart guy started this page,

היא תהיה שאדם חכם התחיל את הדף הזה,

or maybe one of the first people who liked it

או אולי אחד האנשים הראשונים שאהבו אותו

would have scored high on that test.

היה מקבל ציון גבוה במבחן הזה.

And they liked it, and their friends saw it,

והם אהבו אותו, וחברים שלהם ראו אותו,

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

ודרך ההומופיליה, אנחנו יודעים שכנראה היו לו חברים חכמים,

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

אז זה התפשט אליהם, וכמה מהם אהבו את זה,

and they had smart friends,

ולהם היו חברים חכמים,

and so it spread to them,

and so it propagated through the network

וכך זה התפשט אליהם,

ואז זה חלחל דרך הרשת

to a host of smart people,

להרבה אנשים חכמים,

so that by the end, the action

אז בסוף, הפעולה

of liking the curly fries page

של אהבת דף הצ'יפסים המקורזלים

is indicative of high intelligence,

מעידה של אינטליגנציה גבוהה,

not because of the content,

לא בגלל התוכן,

but because the actual action of liking

אלא בגלל הפעולה עצמה של אהבה

reflects back the common attributes

משקפת את התכונות המשותפות

of other people who have done it.

של אנשים אחרים שעשו את זה.

So this is pretty complicated stuff, right?

אז אלה דברים די מסובכים, נכון?

It's a hard thing to sit down and explain

זה קשה לשבת להסביר

to an average user, and even if you do,

למשתמש ממוצע, ואפילו אם אתם עושים זאת,

what can the average user do about it?

מה המשתמש הממוצע יכול לעשות בנוגע לזה?

How do you know that you've liked something

איך אתם יודעים שאהבתם משהו

that indicates a trait for you

שמשקף תכונה שלכם

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

שלגמרי לא רלוונטית לתוכן של מה שאהבתם?

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

יש הרבה כוח שאין למשתמשים

to control how this data is used.

כדי לשלוט באיך משתמשים במידע הזה.

And I see that as a real problem going forward.

ואני רואה בזה בעיה אמיתית בעתיד.

So I think there's a couple paths

אז אני חושבת שיש כמה כיוונים

that we want to look at

שנרצה לבחון

if we want to give users some control

אם אנחנו רוצים לתת למשתמשים מעט שליטה

over how this data is used,

על איך משתמשים במידע הזה,

because it's not always going to be used

מפני שלא תמיד הוא יהיה בשימוש

for their benefit.

לתועלתם.

An example I often give is that,

דוגמה שאני נותנת לזה הרבה היא,

if I ever get bored being a professor,

שאם אי פעם אשתעמם להיות פרופסורית,

I'm going to go start a company

אני אקים חברה

that predicts all of these attributes

שחוזה את כל התכונות האלה

and things like how well you work in teams

ודברים כמו כמה טוב אתם עובדים בצוות

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

ואם אתם משתמשים בסמים, אם אתם אלכוהוליסטים.

We know how to predict all that.

אנחנו יודעים איך לחזות את כל זה.

And I'm going to sell reports

ואני אמכור דוחות

to H.R. companies and big businesses

לחברות כוח אדם ועסקים גדולים

that want to hire you.

שרוצים להעסיק אתכם.

We totally can do that now.

אנחנו לגמרי יכולים לעשות את זה עכשיו.

I could start that business tomorrow,

הייתי יכולה להתחיל את העסק הזה מחר,

and you would have absolutely no control

ולא היתה לכם שליטה בכלל

over me using your data like that.

על השימוש שלי במידע שלכם כך.

That seems to me to be a problem.

זו נראית לי בעיה גדולה.

So one of the paths we can go down

אז אחת הדרכים שאננחו יכולים לבחור בה

is the policy and law path.

היא המדיניות והחוק.

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

ובכמה הבטים, אני חושב שזה יהיה הכי אפקטיבי,

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

אבל הבעיה היא שלמעשה נצטרך לעשות את זה.

Observing our political process in action

בהסתכלות על התהליך הפוליטי שלנו בפעולה

makes me think it's highly unlikely

גורם לי לחשוב שזה מאוד לא סביר

that we're going to get a bunch of representatives

שנשיג כמה נבחרים

to sit down, learn about this,

לשבת, ללמוד את הנושא,

and then enact sweeping changes

ואז להחיל שינויים מקיפים

to intellectual property law in the U.S.

על חוקי רכוש רעיוני בארה"ב.

so users control their data.

כך שמשתמשים ישלטו במידע שלהם.

We could go the policy route,

נוכל ללכת בדרך המדיניות,

where social media companies say,

שם חברות מדיה חברתית אומרות,

you know what? You own your data.

אתם יודעים מה? המידע בבעלותכם.

You have total control over how it's used.

יש לכם שליטה מלאה בשימוש בו.

The problem is that the revenue models

הבעיה היא שמודלי הרווחיות

for most social media companies

לרוב חברות המדיה החברתית

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

נסמכים על ניצול המידע של המשתמש בדרך כלשהי.

It's sometimes said of Facebook that the users

לפעמים נאמר על פייסבוק שהמשתמשים

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

הם לא לקוחות, הם המוצר.

And so how do you get a company

וכך איך אתם גורמים לחברה

to cede control of their main asset

לוותר על שליטה בנכס העיקרי שלהם

back to the users?

בחזרה למשתמשים?

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

זה אפשרי, אבל אני לא חושב שזה משהו

that we're going to see change quickly.

שאנחנו נראה משתנה במהירות.

So I think the other path

אז אני חושבת שהדרך הנוספת

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

שאנחנו יכולים ללכת בה שתהיה יותר יעילה

is one of more science.

היא זו של יותר מדע.

It's doing science that allowed us to develop

לעשות מדע זה מה שאפשר לנו לפתח

all these mechanisms for computing

את כל המנגנונים למחשוב

this personal data in the first place.

המידע האישי מראש.

And it's actually very similar research

וזה למעשה מחקר מאוד דומה

that we'd have to do

שאנחנו צריכים לעשות

if we want to develop mechanisms

אם נרצה לפתח מנגנונים

that can say to a user,

שיכולים להגיד למשתמש,

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

"הנה הסיכונים של הפעולה הזו שעשית."

By liking that Facebook page,

על ידי לחיצת לייק על דף פייסבוק מסויים,

or by sharing this piece of personal information,

או עלי ידי שיתוף פיסה זו של מידע אישי,

you've now improved my ability

שיפרתם עכשיו את היכולת שלי

to predict whether or not you're using drugs

לחזות אם אתם משתמשים בסמים

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

או אם אתם מסתדרים במקום העבודה.

And that, I think, can affect whether or not

וזה, אני חושבת, יכול להשפיע על אם

people want to share something,

אנשים ירצו לחלוק משהו,

keep it private, or just keep it offline altogether.

לשמור על זה פרטי, או פשוט לשמור על זה מחוץ לרשת.

We can also look at things like

אנחנו יכולים להביט גם בדברים

allowing people to encrypt data that they upload,

כמו לאפשר לאנשים להצפין את המידע שהם מעלים,

so it's kind of invisible and worthless

אז הוא סוג של בלתי נראה וחסר תועלת

to sites like Facebook

לאתרים כמו פייסבוק

or third party services that access it,

או שרותי צד שלישי שניגשים אליו,

but that select users who the person who posted it

אבל למשתמשים הנבחרים שהאדם שהעלה את זה

want to see it have access to see it.

רוצה שיראו את זה, תהיה גישה אליו.

This is all super exciting research

כל זה מחקר סופר מרגש

from an intellectual perspective,

מנקודת מבט אינטלקטואלית,

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

וכך מדענים יהיו מוכנים לעשות את זה.

So that gives us an advantage over the law side.

אז זה נותן לנו יתרון על אפשרות החוק.

One of the problems that people bring up

אחת הבעיות שאנשים מעלים

when I talk about this is, they say,

כשאני מדברת על זה, הם אומרים,

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

את יודעת, אם אנשים מתחילים לשמור על כל המידע פרטי,

all those methods that you've been developing

כל השיטות האלה שפיתחתם

to predict their traits are going to fail.

לחזות את התכונות שלהם יכשלו.

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

ואני אומרת, בהחלט, ובשבילי, זו הצלחה,

because as a scientist,

מפני שכמדענית,

my goal is not to infer information about users,

המטרה שלי היא לא להסיק מידע על משתמשים,

it's to improve the way people interact online.

זה כדי לשפר את הדרך בה אנשים מתקשרים ברשת.

And sometimes that involves inferring things about them,

ולפעמים זה דורש להסיק דברים עליהם,

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

אבל אם משתמשים לא רוצים שאני אשתמש במידע הזה,

I think they should have the right to do that.

אני חושבת שצריכה להיות להם הזכות לעשות את זה.

I want users to be informed and consenting

אני רוצה שמשתמשים יהיו מיודעים ומסכימים

users of the tools that we develop.

לכלים שאנחנו מפתחים.

And so I think encouraging this kind of science

אז אני חושבת שלעודד סוג זה של מדע

and supporting researchers

ולתמוך בחוקרים

who want to cede some of that control back to users

שרוצים להחזיר חלק מהשליטה למשתמשים

and away from the social media companies

ולקחת אותו מחברות המדיה החברתית

means that going forward, as these tools evolve

אומר שכשנמשיך הלאה, כשהכלים האלה יתפתחו

and advance,

ויתקדמו,

means that we're going to have an educated

אומר שיהיה לנו בסיס משתמשים

and empowered user base,

מיודע ובעל כוח,

and I think all of us can agree

ואני חושבת שכולנו יכולים להסכים

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

שזה דרך מאוד אידיאלית להתקדם.

Thank you.

תודה לכם.

(Applause)

(מחיאות כפיים)