Del Harvey: The strangeness of scale at Twitter
デル・ハーヴェイ: Twitterの規模がもたらす変なこと
105,103 views ・ 2014-03-27
下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。
翻訳: Yasushi Aoki
校正: Takafusa Kitazume
00:12
My job at Twitter
0
12984
1291
Twitterでの
私の仕事は
00:14
is to ensure user trust,
1
14275
1978
ユーザーの信頼を確保し
00:16
protect user rights and keep users safe,
2
16253
2837
ユーザーの権利を守り
安全を保つということです
00:19
both from each other
3
19090
1260
他のユーザーから
00:20
and, at times, from themselves.
4
20350
3899
そして 時には
彼ら自身から
00:24
Let's talk about what scale looks like at Twitter.
5
24249
4275
Twitterの規模が どのようなものか
見てみましょう
00:28
Back in January 2009,
6
28524
2870
2009年1月には
00:31
we saw more than two million new tweets each day
7
31394
3331
1日に200万以上の
ツイートがありました
00:34
on the platform.
8
34725
1764
1日に200万以上の
ツイートがありました
00:36
January 2014, more than 500 million.
9
36489
5908
2014年1月には1日のツイート数は
5億以上になりました
00:42
We were seeing two million tweets
10
42397
2492
200万のツイートが
00:44
in less than six minutes.
11
44889
2176
6分足らずの間に行われます
00:47
That's a 24,900-percent increase.
12
47065
6984
24,900%増加したわけです
00:54
Now, the vast majority of activity on Twitter
13
54049
3253
Twitter上の活動の大多数は
誰かを危険にさらすことはありません
00:57
puts no one in harm's way.
14
57302
1503
Twitter上の活動の大多数は
誰かを危険にさらすことはありません
00:58
There's no risk involved.
15
58805
1935
何のリスクもありません
01:00
My job is to root out and prevent activity that might.
16
60740
5753
私の仕事は 危険な可能性のある
活動をなくし 予防することです
01:06
Sounds straightforward, right?
17
66493
1973
単純な話に聞こえるでしょう?
01:08
You might even think it'd be easy,
18
68466
1152
簡単そうだと
01:09
given that I just said the vast majority
19
69618
2170
なにしろTwitter上の
活動の大多数は
01:11
of activity on Twitter puts no one in harm's way.
20
71788
3810
無害なものなのですから
01:15
Why spend so much time
21
75598
2169
ではなぜ そのような
害のない活動の中から
01:17
searching for potential calamities
22
77767
2743
潜在的な危険を探すために
01:20
in innocuous activities?
23
80510
2900
多くの時間を
費やしているのでしょう?
01:23
Given the scale that Twitter is at,
24
83410
2940
Twitterの規模を考えたなら
01:26
a one-in-a-million chance happens
25
86350
2357
百万に1つの可能性は
01:28
500 times a day.
26
88707
4876
1日に500回起きるのです
01:33
It's the same for other companies
27
93583
1445
これは こんな規模を扱う
他の企業でも同様です
01:35
dealing at this sort of scale.
28
95028
1471
これは こんな規模を扱う
他の企業でも同様です
01:36
For us, edge cases,
29
96499
1708
私たちにとって
01:38
those rare situations that are unlikely to occur,
30
98207
3625
起きそうにない
まれなケースというのが
01:41
are more like norms.
31
101832
2622
日常的に起きるのです
01:44
Say 99.999 percent of tweets
32
104454
3942
99.999%のツイートに
01:48
pose no risk to anyone.
33
108396
1888
何ら危険が
01:50
There's no threat involved.
34
110284
1066
なかったとしましょう
01:51
Maybe people are documenting travel landmarks
35
111350
2954
オーストラリアの
ハートリーフのような場所で
01:54
like Australia's Heart Reef,
36
114304
1963
旅の記録を
取っているのか
01:56
or tweeting about a concert they're attending,
37
116267
2921
参加しているコンサートのことを
つぶやいているのか
01:59
or sharing pictures of cute baby animals.
38
119188
4747
あるいは かわいい動物の赤ちゃんの
写真を見せているのかもしれません
02:03
After you take out that 99.999 percent,
39
123935
4509
そのような99.999%を
取り除いた後に残る
02:08
that tiny percentage of tweets remaining
40
128444
3529
ごくわずかの
ツイートの数は
02:11
works out to roughly
41
131973
2389
おおよそ
02:14
150,000 per month.
42
134362
3475
月に15万になります
02:17
The sheer scale of what we're dealing with
43
137837
2456
私たちの扱っている
規模の大きさが
02:20
makes for a challenge.
44
140293
2312
難題を生み出しているのです
02:22
You know what else makes my role
45
142605
1178
私の仕事を
難しくする
02:23
particularly challenging?
46
143783
3107
もう1つのものが
何かわかりますか?
02:26
People do weird things.
47
146890
5123
人間って変なことをする
ということです
02:32
(Laughter)
48
152013
1829
(笑)
02:33
And I have to figure out what they're doing,
49
153842
2391
彼らが何を
なぜやっているのか
02:36
why, and whether or not there's risk involved,
50
156233
2249
そこに危険がないか
見極めなければなりません
02:38
often without much in terms of context
51
158482
2168
あまり文脈や背景の
02:40
or background.
52
160650
1847
情報なしにです
02:42
I'm going to show you some examples
53
162497
2077
私がTwitterで
仕事する中で出会った
02:44
that I've run into during my time at Twitter --
54
164574
2005
例をいくつか
お目にかけましょう
02:46
these are all real examples —
55
166579
1620
いずれも実際の事例です
02:48
of situations that at first seemed cut and dried,
56
168199
2653
一見ありきたりの
状況に見えながら
02:50
but the truth of the matter was something
57
170852
1643
真実はまったく異なる—
02:52
altogether different.
58
172495
1550
という例です
02:54
The details have been changed
59
174045
1977
細部は 罪のない人の
あるいは
02:56
to protect the innocent
60
176022
1257
罪ある人かもしれませんが
02:57
and sometimes the guilty.
61
177279
3233
プライバシーを守るため
変えてあります
03:00
We'll start off easy.
62
180512
3005
簡単なのから いきましょう
03:03
["Yo bitch"]
63
183517
1793
[“Yo bitch” (おう メス犬)]
03:05
If you saw a Tweet that only said this,
64
185310
3228
このツイートだけ見たら
03:08
you might think to yourself,
65
188538
1694
罵り言葉だと
03:10
"That looks like abuse."
66
190232
1653
思うことでしょう
03:11
After all, why would you
want to receive the message,
67
191885
3107
誰が「おう メス犬」
なんてメッセージを
03:14
"Yo, bitch."
68
194992
2218
受け取りたいと
思うでしょう
03:17
Now, I try to stay relatively hip
69
197210
4663
私は最近のトレンドや
ミームには
03:21
to the latest trends and memes,
70
201873
2512
敏感であろうと
努めていますので
03:24
so I knew that "yo, bitch"
71
204385
2704
“Yo bitch”が
03:27
was also often a common greeting between friends,
72
207089
3154
友達同士の挨拶に
使われることや
03:30
as well as being a popular "Breaking Bad" reference.
73
210243
4262
人気ドラマ『ブレーキング・バッド』の台詞の
引用でありうることは承知しています
03:34
I will admit that I did not expect
74
214505
2487
しかしこの第4の用法は
03:36
to encounter a fourth use case.
75
216992
2841
正直予期していませんでした
03:39
It turns out it is also used on Twitter
76
219833
3104
これはTwitterで
犬のフリをして話す時に
03:42
when people are role-playing as dogs.
77
222937
3062
使われるということです
03:45
(Laughter)
78
225999
5279
[“Yo bitch” (おう メス犬)] (笑)
03:51
And in fact, in that case,
79
231278
1666
この場合には
03:52
it's not only not abusive,
80
232944
1609
罵り言葉でないだけでなく
03:54
it's technically just an accurate greeting.
81
234553
3139
むしろ状況に即した
正しい挨拶と言えるでしょう
03:57
(Laughter)
82
237692
2889
(笑)
04:00
So okay, determining whether or not
83
240581
2071
何かの言葉が
口汚いかどうかを
04:02
something is abusive without context,
84
242652
1848
文脈抜きに判断するのは
04:04
definitely hard.
85
244500
1592
困難なのです
04:06
Let's look at spam.
86
246092
2717
スパムを考えてみましょう
04:08
Here's an example of an account engaged
87
248809
1960
これは典型的な
スパマーの行動です
04:10
in classic spammer behavior,
88
250769
1668
これは典型的な
スパマーの行動です
04:12
sending the exact same message
89
252437
1559
まったく同一のメッセージを
何千という人に送りつけます
04:13
to thousands of people.
90
253996
1804
まったく同一のメッセージを
何千という人に送りつけます
04:15
While this is a mockup I put
together using my account,
91
255800
2793
これは私自身のアカウントで
真似て見せたものですが
04:18
we see accounts doing this all the time.
92
258593
3001
このようなものは
しょっちゅう目にしています
04:21
Seems pretty straightforward.
93
261594
1979
すごく分かりやすいですよね
04:23
We should just automatically suspend accounts
94
263573
2053
このようなことを
しているアカウントは
04:25
engaging in this kind of behavior.
95
265626
3307
自動的に閉鎖して
しまうべきでしょう
04:28
Turns out there's some exceptions to that rule.
96
268933
3210
しかし例外があることが
分かりました
04:32
Turns out that that message
could also be a notification
97
272143
2883
あのようなメッセージが
04:35
you signed up for that the International
Space Station is passing overhead
98
275026
3889
頭上を通過する
国際宇宙ステーションを
04:38
because you wanted to go outside
99
278915
1846
外に出て見られるよう
通知してくれる
04:40
and see if you could see it.
100
280761
1948
サービスかもしれないのです
04:42
You're not going to get that chance
101
282709
1225
これをスパムとみなして
04:43
if we mistakenly suspend the account
102
283934
1847
アカウントを閉鎖してしまったら
04:45
thinking it's spam.
103
285781
2266
みんな宇宙ステーションを
見逃してしまうでしょう
04:48
Okay. Let's make the stakes higher.
104
288047
3526
より重大なケースを
考えてみましょう
04:51
Back to my account,
105
291573
1916
再び私のアカウントで
04:53
again exhibiting classic behavior.
106
293489
3505
典型的な問題行動を
模倣してみました
04:56
This time it's sending the same message and link.
107
296994
2643
多数の同一メッセージを
リンク付きで送るというものです
04:59
This is often indicative of
something called phishing,
108
299637
2774
これはフィッシングと呼ばれるものに
よく見受けられます
05:02
somebody trying to steal another
person's account information
109
302411
3178
他のサイトに
誘導することで
05:05
by directing them to another website.
110
305589
2203
アカウント情報を
盗もうとするのです
05:07
That's pretty clearly not a good thing.
111
307792
4194
明らかに良くないことです
05:11
We want to, and do, suspend accounts
112
311986
1930
このような活動を
しているアカウントは
05:13
engaging in that kind of behavior.
113
313916
2624
停止したいし
実際停止していますが
05:16
So why are the stakes higher for this?
114
316540
3247
ではなぜこれが
重大だというのでしょう?
05:19
Well, this could also be a bystander at a rally
115
319787
2999
これは もしかしたら
05:22
who managed to record a video
116
322786
1910
無抵抗の抗議者に
05:24
of a police officer beating a non-violent protester
117
324696
3270
暴力を振るう警官を
目撃者が録画し
05:27
who's trying to let the world know what's happening.
118
327966
2975
世界に伝えようと
しているのかもしれないのです
05:30
We don't want to gamble
119
330941
1643
それをスパムに分類して
05:32
on potentially silencing that crucial speech
120
332584
2517
重要な言論を封じて
しまうような危険を
05:35
by classifying it as spam and suspending it.
121
335101
2929
冒したくはありません
05:38
That means we evaluate hundreds of parameters
122
338030
2879
だからアカウントの
活動を見る時には
05:40
when looking at account behaviors,
123
340909
1688
何百という尺度を
使っていますが
05:42
and even then, we can still get it wrong
124
342597
2016
それでも時には間違い
05:44
and have to reevaluate.
125
344613
2236
再確認を要することが
あり得ます
05:46
Now, given the sorts of challenges I'm up against,
126
346849
3708
私が直面している難題の
種類を考えるなら
05:50
it's crucial that I not only predict
127
350557
2696
惨事を予想するだけでなく
05:53
but also design protections for the unexpected.
128
353253
3784
予想外のことから守る仕組みを
設けることも重要です
05:57
And that's not just an issue for me,
129
357037
2342
これは私やTwitterにとって
だけの問題ではなく
05:59
or for Twitter, it's an issue for you.
130
359379
2087
皆さんの問題でもあるのです
06:01
It's an issue for anybody who's building or creating
131
361466
2406
みんなが素晴らしいことを
できるようにする
06:03
something that you think is going to be amazing
132
363872
1925
何かすごいものを
作ろうとしている
06:05
and will let people do awesome things.
133
365797
2789
すべての人にとっての
問題です
06:08
So what do I do?
134
368586
2866
ではどうするのか?
06:11
I pause and I think,
135
371452
3318
立ち止まって
こう考えるんです
06:14
how could all of this
136
374770
2095
「まったく酷いことが
06:16
go horribly wrong?
137
376865
3793
これから起きるとしたら
どのようにしてか?」
06:20
I visualize catastrophe.
138
380658
4453
惨事を思い描くのです
06:25
And that's hard. There's a sort of
139
385111
2463
これは難しいことです
06:27
inherent cognitive dissonance in doing that,
140
387574
2848
一種の認知的不協和があります
06:30
like when you're writing your wedding vows
141
390422
1812
結婚の誓いの言葉と同時に
06:32
at the same time as your prenuptial agreement.
142
392234
2646
婚前同意書を作ろうとする
ようなものです
06:34
(Laughter)
143
394880
1696
(笑)
06:36
But you still have to do it,
144
396576
2373
でもやらなければ
ならないんです
06:38
particularly if you're marrying
500 million tweets per day.
145
398949
4446
1日5億のツイートと
結婚すると決めたなら
06:43
What do I mean by "visualize catastrophe?"
146
403395
3097
惨事を思い描くというのは
06:46
I try to think of how something as
147
406492
2762
猫の写真のような
害のないものが
06:49
benign and innocuous as a picture of a cat
148
409254
3228
いかに人の死に
つながりうるか
06:52
could lead to death,
149
412482
1104
それを いかに防げるか
考えるということです
06:53
and what to do to prevent that.
150
413586
2326
それを いかに防げるか
考えるということです
06:55
Which happens to be my next example.
151
415912
2383
次のケースが
まさにその例です
06:58
This is my cat, Eli.
152
418295
3110
これは私の猫のイーライです
07:01
We wanted to give users the ability
153
421405
1981
私たちはツイートに写真を
07:03
to add photos to their tweets.
154
423386
2073
付けられるように
したいと思いました
07:05
A picture is worth a thousand words.
155
425459
1597
百聞は一見にしかずです
07:07
You only get 140 characters.
156
427056
2009
たった140文字のツイートに
07:09
You add a photo to your tweet,
157
429065
1200
写真を付けたなら
07:10
look at how much more content you've got now.
158
430265
3038
どれほど内容が
豊かになるでしょう
07:13
There's all sorts of great things you can do
159
433303
1677
ツイートに写真を付けることで
07:14
by adding a photo to a tweet.
160
434980
2007
可能になる素晴らしいことが
たくさんあります
07:16
My job isn't to think of those.
161
436987
2280
でもそれを考えるのは
私の仕事ではありません
07:19
It's to think of what could go wrong.
162
439267
2747
それがどうマズくなりうるか
考えるのが私の仕事です
07:22
How could this picture
163
442014
1892
この写真がどうしたら
07:23
lead to my death?
164
443906
3539
私の死につながりうるのか?
07:27
Well, here's one possibility.
165
447445
3160
たとえば こんな可能性があります
07:30
There's more in that picture than just a cat.
166
450605
3086
この写真に写っていのは
猫だけではありません
07:33
There's geodata.
167
453691
2092
GPS情報があります
07:35
When you take a picture with your smartphone
168
455783
2212
携帯やデジカメで
07:37
or digital camera,
169
457995
1299
写真を撮る時
画像とともに保存される
07:39
there's a lot of additional information
170
459294
1654
写真を撮る時
画像とともに保存される
07:40
saved along in that image.
171
460948
1616
様々な情報があります
07:42
In fact, this image also contains
172
462564
1932
この画像には
07:44
the equivalent of this,
173
464496
1805
これと同等の情報
07:46
more specifically, this.
174
466301
3079
より具体的には
この位置情報が含まれています
07:49
Sure, it's not likely that someone's going to try
175
469380
1956
私が撮った猫の写真の
07:51
to track me down and do me harm
176
471336
2285
付随情報から
私の居所を突き止め
07:53
based upon image data associated
177
473621
1784
悪さをしようという人が
07:55
with a picture I took of my cat,
178
475405
1948
いるとも思えませんが
07:57
but I start by assuming the worst will happen.
179
477353
3651
しかし私は最悪のことは起こると
仮定するところから始めます
08:01
That's why, when we launched photos on Twitter,
180
481004
2338
私たちがツイートに写真を
付けられるようにした時
08:03
we made the decision to strip that geodata out.
181
483342
3821
GPS情報が取り除かれる
ようにしたのは そのためです
08:07
(Applause)
182
487163
5847
(拍手)
08:13
If I start by assuming the worst
183
493010
2613
常に最悪のことを仮定し
08:15
and work backwards,
184
495623
947
保守的に構えることで
08:16
I can make sure that the protections we build
185
496570
2553
私たちの作る守りが
間違いなく
08:19
work for both expected
186
499123
1768
予期されることにも
08:20
and unexpected use cases.
187
500891
2078
予期せざることにも
働くようにできます
08:22
Given that I spend my days and nights
188
502969
2945
起こりうる最悪のことを
08:25
imagining the worst that could happen,
189
505914
2541
いつも想像して
過ごしていたら
08:28
it wouldn't be surprising if
my worldview was gloomy.
190
508455
4257
私の世界観が暗いものになったとしても
不思議はないでしょう
08:32
(Laughter)
191
512712
1783
(笑)
08:34
It's not.
192
514495
1417
でもそうではありません
08:35
The vast majority of interactions I see --
193
515912
3876
私が目にする
やりとりの大多数は
08:39
and I see a lot, believe me -- are positive,
194
519788
3901
本当にたくさん見ていますが
ポジティブなのです
08:43
people reaching out to help
195
523689
1924
人々が助けの手を伸ばし
08:45
or to connect or share information with each other.
196
525613
3448
互いに繋がり合い
情報を共有し合っています
08:49
It's just that for those of us dealing with scale,
197
529061
3323
ただ私たちのような
大規模のものを扱い
08:52
for those of us tasked with keeping people safe,
198
532384
3800
人々の安全を保つことを
仕事とする者は
08:56
we have to assume the worst will happen,
199
536184
2546
最悪のことは起こると
仮定せざるを得ないのです
08:58
because for us, a one-in-a-million chance
200
538730
4227
私たちにとって
百万に1つという可能性というのは
09:02
is pretty good odds.
201
542957
2749
至極起きがちなことだからです
09:05
Thank you.
202
545706
1864
ありがとうございました
09:07
(Applause)
203
547570
4000
(拍手)
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