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

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TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Gustavo Rocha Revisor: Gabriel Moreira
00:12
If you remember that first decade of the web,
0
12738
1997
Se você lembra da primeira década da Internet,
00:14
it was really a static place.
1
14735
2255
era um lugar bem estático.
00:16
You could go online, you could look at pages,
2
16990
2245
Dava para entrar na Internet, olhar as páginas,
00:19
and they were put up either by organizations
3
19235
2513
e elas eram criadas ou por organizações
00:21
who had teams to do it
4
21748
1521
que tinham equipes para isso
00:23
or by individuals who were really tech-savvy
5
23269
2229
ou por "experts" em tecnologia
00:25
for the time.
6
25498
1737
para a época.
00:27
And with the rise of social media
7
27235
1575
E com a ascenção da mídia social
00:28
and social networks in the early 2000s,
8
28810
2399
e redes sociais no início dos anos 2000,
00:31
the web was completely changed
9
31209
2149
a Internet mudou completamente
00:33
to a place where now the vast majority of content
10
33358
3608
para um lugar onde, agora, a grande maioria do conteúdo
00:36
we interact with is put up by average users,
11
36966
3312
com que interagimos é criado por usuários comuns,
00:40
either in YouTube videos or blog posts
12
40278
2697
seja em vídeos no YouTube ou "posts" em "blogs"
00:42
or product reviews or social media postings.
13
42975
3315
ou críticas de produtos ou "posts" em mídia social.
E também se tornou um lugar muito mais interativo,
00:46
And it's also become a much more interactive place,
14
46290
2347
00:48
where people are interacting with others,
15
48637
2637
onde pessoas interagem umas com as outras,
00:51
they're commenting, they're sharing,
16
51274
1696
estão comentando, compartilhando,
00:52
they're not just reading.
17
52970
1614
não estão só lendo.
00:54
So Facebook is not the only place you can do this,
18
54584
1866
E o Facebook não é o único lugar para isso,
00:56
but it's the biggest,
19
56450
1098
mas é o maior,
00:57
and it serves to illustrate the numbers.
20
57548
1784
e serve para ilustrar os números.
00:59
Facebook has 1.2 billion users per month.
21
59332
3477
O Facebook tem 1,2 bilhões de usuários por mês.
01:02
So half the Earth's Internet population
22
62809
1930
Metade da população da Internet
01:04
is using Facebook.
23
64739
1653
usa o Facebook.
01:06
They are a site, along with others,
24
66392
1932
Eles são um "site" que, junto com outros,
01:08
that has allowed people to create an online persona
25
68324
3219
permitiu que as pessoas criassem personalidades virtuais
01:11
with very little technical skill,
26
71543
1782
com pouca habilidade técnica,
01:13
and people responded by putting huge amounts
27
73325
2476
e as pessoas reagiram colocando muitos
01:15
of personal data online.
28
75801
1983
dados pessoais "online".
01:17
So the result is that we have behavioral,
29
77784
2543
E o resultado é que temos dados
de comportamento, de preferências e demográficos
01:20
preference, demographic data
30
80327
1986
01:22
for hundreds of millions of people,
31
82313
2101
para centenas de milhares de pessoas,
01:24
which is unprecedented in history.
32
84414
2026
o que nunca aconteceu antes na história.
01:26
And as a computer scientist, what this means is that
33
86440
2560
E como cientista da computação, isto quer dizer
que fui capaz de criar modelos
01:29
I've been able to build models
34
89000
1664
01:30
that can predict all sorts of hidden attributes
35
90664
2322
que podem prever todo tipo de característica oculta de vocês
01:32
for all of you that you don't even know
36
92986
2284
e vocês nem sabem que estão compartilhando
01:35
you're sharing information about.
37
95270
2202
informações sobre isso.
01:37
As scientists, we use that to help
38
97472
2382
Como cientistas, usamos isso para ajudar
01:39
the way people interact online,
39
99854
2114
as pessoas a interagirem "online",
01:41
but there's less altruistic applications,
40
101968
2499
mas há aplicações menos altruístas,
01:44
and there's a problem in that users don't really
41
104467
2381
e há um problema em que os usuários não entendem
01:46
understand these techniques and how they work,
42
106848
2470
realmente essas técnicas e como elas funcionam,
01:49
and even if they did, they don't have a lot of control over it.
43
109318
3128
e mesmo se entendessem, não têm muito controle sobre elas.
01:52
So what I want to talk to you about today
44
112446
1490
O que quero lhes falar hoje
01:53
is some of these things that we're able to do,
45
113936
2702
são algumas dessas coisas que podemos fazer,
01:56
and then give us some ideas of how we might go forward
46
116638
2763
e nos dar algumas ideias de como podemos avançar
01:59
to move some control back into the hands of users.
47
119401
2769
para devolver um pouco de controle aos usuários.
02:02
So this is Target, the company.
48
122170
1586
Essa é a Target, a empresa.
02:03
I didn't just put that logo
49
123756
1324
Eu não coloquei o logo
02:05
on this poor, pregnant woman's belly.
50
125080
2170
na barriga desta pobre mulher grávida.
Vocês talvez tenham visto essa piada publicada
02:07
You may have seen this anecdote that was printed
51
127250
1840
02:09
in Forbes magazine where Target
52
129090
2061
na revista Forbes, em que a Target
02:11
sent a flyer to this 15-year-old girl
53
131151
2361
enviou um panfleto para essa garota de 15 anos
02:13
with advertisements and coupons
54
133512
1710
com propagandas e cupons
02:15
for baby bottles and diapers and cribs
55
135222
2554
para mamadeiras, fraldas e berços,
02:17
two weeks before she told her parents
56
137776
1684
duas semanas antes de ela contar aos seus pais
02:19
that she was pregnant.
57
139460
1864
que estava grávida.
02:21
Yeah, the dad was really upset.
58
141324
2704
Pois é, o pai ficou muito bravo.
Ele disse: "Como a Target descobriu
02:24
He said, "How did Target figure out
59
144028
1716
02:25
that this high school girl was pregnant
60
145744
1824
que essa essa garota estava grávida
02:27
before she told her parents?"
61
147568
1960
antes de ela contar aos seus pais?"
02:29
It turns out that they have the purchase history
62
149528
2621
Acontece que eles têm um histórico de compras
02:32
for hundreds of thousands of customers
63
152149
2301
para centenas de milhares de clientes
02:34
and they compute what they call a pregnancy score,
64
154450
2730
e eles calculam o que chamam de índice de gravidez,
02:37
which is not just whether or not a woman's pregnant,
65
157180
2332
que não é só se uma mulher está grávida ou não,
02:39
but what her due date is.
66
159512
1730
mas também quando o bebê deve nascer.
02:41
And they compute that
67
161242
1304
E eles o calculam
02:42
not by looking at the obvious things,
68
162546
1768
não com base nas coisas óbvias,
02:44
like, she's buying a crib or baby clothes,
69
164314
2512
como a compra de um berço e roupas de bebê,
02:46
but things like, she bought more vitamins
70
166826
2943
mas coisas como: "Ela comprou mais vitaminas
02:49
than she normally had,
71
169769
1717
do que normalmente compra",
02:51
or she bought a handbag
72
171486
1464
ou "Ela comprou uma bolsa
02:52
that's big enough to hold diapers.
73
172950
1711
que é grande o suficiente para guardar fraldas".
02:54
And by themselves, those purchases don't seem
74
174661
1910
E por si sós, essas compras não parecem
02:56
like they might reveal a lot,
75
176571
2469
revelar muita coisa,
02:59
but it's a pattern of behavior that,
76
179040
1978
mas é um padrão de comportamento
que, quando visto no contexto de milhares de outras pessoas,
03:01
when you take it in the context of thousands of other people,
77
181018
3117
03:04
starts to actually reveal some insights.
78
184135
2757
começa a revelar algumas ideias.
03:06
So that's the kind of thing that we do
79
186892
1793
É esse o tipo de coisa que fazemos
03:08
when we're predicting stuff about you on social media.
80
188685
2567
quando prevemos coisas sobre vocês na mídia social.
03:11
We're looking for little patterns of behavior that,
81
191252
2796
Buscamos por pequenos padrões de comportamento
03:14
when you detect them among millions of people,
82
194048
2682
que, quando detectados entre milhões de pessoas,
03:16
lets us find out all kinds of things.
83
196730
2706
nos permitem descobrir todo tipo de coisa.
03:19
So in my lab and with colleagues,
84
199436
1747
Em meu laboratório e com colegas,
03:21
we've developed mechanisms where we can
85
201183
1777
desenvolvemos mecanismos através dos quais podemos
03:22
quite accurately predict things
86
202960
1560
prever coisas com muita precisão,
03:24
like your political preference,
87
204520
1725
como sua preferência política,
03:26
your personality score, gender, sexual orientation,
88
206245
3752
seu índice de personalidade, gênero, orientação sexual,
03:29
religion, age, intelligence,
89
209997
2873
religião, idade, inteligência,
03:32
along with things like
90
212870
1394
junto com coisas como
03:34
how much you trust the people you know
91
214264
1937
o quanto você confia nas pessoas que conhece
03:36
and how strong those relationships are.
92
216201
1804
e a força desses relacionamentos.
03:38
We can do all of this really well.
93
218005
1785
Podemos fazer isso muito bem.
03:39
And again, it doesn't come from what you might
94
219790
2197
E novamente, não vem do que pensaríamos
03:41
think of as obvious information.
95
221987
2102
que é informação óbvia.
03:44
So my favorite example is from this study
96
224089
2281
Meu exemplo preferido vem de um estudo
03:46
that was published this year
97
226370
1240
publicado este ano nos Precedentes das Academias Nacionais.
03:47
in the Proceedings of the National Academies.
98
227610
1795
03:49
If you Google this, you'll find it.
99
229405
1285
Se olharem no Google, vão achar.
03:50
It's four pages, easy to read.
100
230690
1872
São quatro paginas, fácil de ler.
03:52
And they looked at just people's Facebook likes,
101
232562
3003
E eles só observaram o que as pessoas curtiam no Facebook,
03:55
so just the things you like on Facebook,
102
235565
1920
só as coisas que vocês curtem no Facebook,
03:57
and used that to predict all these attributes,
103
237485
2138
e as usaram para prever características,
03:59
along with some other ones.
104
239623
1645
junto com algumas outras.
04:01
And in their paper they listed the five likes
105
241268
2961
E no artigo, eles listaram as cinco "curtidas"
04:04
that were most indicative of high intelligence.
106
244229
2787
que mais indicavam alta inteligência.
04:07
And among those was liking a page
107
247016
2324
E entre eles estava uma página
04:09
for curly fries. (Laughter)
108
249340
1905
de fritas enroladas. (Risos)
04:11
Curly fries are delicious,
109
251245
2093
Fritas enroladas são deliciosas,
04:13
but liking them does not necessarily mean
110
253338
2530
Mas gostar delas não significa necessariamente
04:15
that you're smarter than the average person.
111
255868
2080
que você é mais esperto que a média.
04:17
So how is it that one of the strongest indicators
112
257948
3207
Então, como é que um dos indicadores mais fortes
04:21
of your intelligence
113
261155
1570
de inteligência
04:22
is liking this page
114
262725
1447
é curtir essa página,
04:24
when the content is totally irrelevant
115
264172
2252
quando o conteúdo é totalmente irrelevante
04:26
to the attribute that's being predicted?
116
266424
2527
à característica que está sendo prevista?
04:28
And it turns out that we have to look at
117
268951
1584
E acontece que temos que observar
04:30
a whole bunch of underlying theories
118
270535
1618
um monte de teorias implícitas
04:32
to see why we're able to do this.
119
272153
2569
para ver por que conseguimos fazer isso.
04:34
One of them is a sociological theory called homophily,
120
274722
2913
Uma delas é uma teoria sociológica chamada homofilia,
04:37
which basically says people are friends with people like them.
121
277635
3092
que basicamente diz que as pessoas ficam amigas de pessoas como elas.
04:40
So if you're smart, you tend to be friends with smart people,
122
280727
2014
Se você é esperto, seus amigos devem ser espertos,
04:42
and if you're young, you tend to be friends with young people,
123
282741
2630
Se você é jovem, seus amigos devem ser jovens,
04:45
and this is well established
124
285371
1627
e isso foi bem estabelecido
04:46
for hundreds of years.
125
286998
1745
por centenas de anos.
04:48
We also know a lot
126
288743
1232
Também sabemos muito
04:49
about how information spreads through networks.
127
289975
2550
sobre como a informação se propaga pelas redes.
04:52
It turns out things like viral videos
128
292525
1754
Pelo jeito, coisas como vídeos virais
04:54
or Facebook likes or other information
129
294279
2406
ou "curtidas" no Facebook ou outras informações
04:56
spreads in exactly the same way
130
296685
1888
se espalham exatamente do mesmo jeito
04:58
that diseases spread through social networks.
131
298573
2454
que doenças se espalham por redes sociais.
05:01
So this is something we've studied for a long time.
132
301027
1791
Estudamos isso por muito tempo.
05:02
We have good models of it.
133
302818
1576
Temos bons modelos disso.
05:04
And so you can put those things together
134
304394
2157
E podemos juntar essas coisas
05:06
and start seeing why things like this happen.
135
306551
3088
e começar a ver por que essas coisas acontecem.
05:09
So if I were to give you a hypothesis,
136
309639
1814
Se fosse para criar uma hipótese,
05:11
it would be that a smart guy started this page,
137
311453
3227
seria que um cara esperto criou essa página,
05:14
or maybe one of the first people who liked it
138
314680
1939
ou talvez um dos primeiros que curtiu a página
05:16
would have scored high on that test.
139
316619
1736
teria se saído bem naquele teste.
05:18
And they liked it, and their friends saw it,
140
318355
2288
E ele curtiu, e seus amigos viram,
05:20
and by homophily, we know that he probably had smart friends,
141
320643
3122
e por homofilia, provavelmente ele tinha amigos espertos,
05:23
and so it spread to them, and some of them liked it,
142
323765
3056
e assim se espalhou para eles, e alguns deles curtiram,
05:26
and they had smart friends,
143
326821
1189
e eles tinham amigos espertos, e assim se espalhou para eles,
05:28
and so it spread to them,
144
328010
807
05:28
and so it propagated through the network
145
328817
1973
e assim se propagou pela rede
05:30
to a host of smart people,
146
330790
2569
para uma série de pessoas espertas,
05:33
so that by the end, the action
147
333359
2056
de modo que, ao final,
05:35
of liking the curly fries page
148
335415
2544
o ato de curtir a página das fritas enroladas
05:37
is indicative of high intelligence,
149
337959
1615
indica alta inteligência,
05:39
not because of the content,
150
339574
1803
não por causa do conteúdo,
05:41
but because the actual action of liking
151
341377
2522
mas porque o ato de curtir em si
05:43
reflects back the common attributes
152
343899
1900
reflete as características em comum
05:45
of other people who have done it.
153
345799
2468
de outras pessoas que também curtiram.
05:48
So this is pretty complicated stuff, right?
154
348267
2897
Coisa bastante complicada, certo?
05:51
It's a hard thing to sit down and explain
155
351164
2199
É difícil sentar e explicar
05:53
to an average user, and even if you do,
156
353363
2848
para um usuário comum, e mesmo se o fizer,
05:56
what can the average user do about it?
157
356211
2188
o que o usuário comum pode fazer a respeito?
05:58
How do you know that you've liked something
158
358399
2048
Como saber que você curtiu uma coisa
06:00
that indicates a trait for you
159
360447
1492
que indica um traço seu
06:01
that's totally irrelevant to the content of what you've liked?
160
361939
3545
que é totalmente irrelevante ao conteúdo do que você curtiu?
06:05
There's a lot of power that users don't have
161
365484
2546
Há muito poder que os usuários não têm
06:08
to control how this data is used.
162
368030
2230
para controlar como esses dados são usados.
06:10
And I see that as a real problem going forward.
163
370260
3112
E eu vejo isso como um verdadeiro problema avançando.
06:13
So I think there's a couple paths
164
373372
1977
Acho que há dois caminhos que podemos observar,
06:15
that we want to look at
165
375349
1001
06:16
if we want to give users some control
166
376350
1910
se quisermos dar ao usuário o controle
06:18
over how this data is used,
167
378260
1740
sobre a utilização desses dados,
06:20
because it's not always going to be used
168
380000
1940
porque nem sempre serão usados
06:21
for their benefit.
169
381940
1381
para seu benefício.
06:23
An example I often give is that,
170
383321
1422
Um exemplo que eu sempre uso:
06:24
if I ever get bored being a professor,
171
384743
1646
se eu me cansar de ser professora,
06:26
I'm going to go start a company
172
386389
1653
eu vou abrir uma empresa
06:28
that predicts all of these attributes
173
388042
1454
que prevê as características
06:29
and things like how well you work in teams
174
389496
1602
e coisas como trabalho em equipe
06:31
and if you're a drug user, if you're an alcoholic.
175
391098
2671
e se você é usuário de drogas, se é um alcoólatra.
06:33
We know how to predict all that.
176
393769
1440
Sabemos como prever isso tudo.
06:35
And I'm going to sell reports
177
395209
1761
E vou vender relatórios
06:36
to H.R. companies and big businesses
178
396970
2100
para empresas de RH e grandes empresas
06:39
that want to hire you.
179
399070
2273
que queiram te contratar.
Podemos fazer isso agora.
06:41
We totally can do that now.
180
401343
1177
06:42
I could start that business tomorrow,
181
402520
1788
Eu poderia abrir essa empresa amanhã,
06:44
and you would have absolutely no control
182
404308
2052
e você não teria qualquer controle
06:46
over me using your data like that.
183
406360
2138
de como eu uso seus dados desse jeito.
06:48
That seems to me to be a problem.
184
408498
2292
Para mim, isso parece um problema.
06:50
So one of the paths we can go down
185
410790
1910
Então, um dos caminhos que podemos seguir
06:52
is the policy and law path.
186
412700
2032
é o caminho da política e da lei.
06:54
And in some respects, I think that that would be most effective,
187
414732
3046
E em alguns aspectos, acho que assim seria mais eficiente,
06:57
but the problem is we'd actually have to do it.
188
417778
2756
mas o problema é que teríamos mesmo que fazer.
07:00
Observing our political process in action
189
420534
2780
Observar nosso processo político em ação
07:03
makes me think it's highly unlikely
190
423314
2379
me faz pensar que é altamente improvável
07:05
that we're going to get a bunch of representatives
191
425693
1597
que vamos juntar um monte de representantes, mostrá-lhes isso,
07:07
to sit down, learn about this,
192
427290
1986
07:09
and then enact sweeping changes
193
429276
2106
e fazer que decretem mudanças extensas
07:11
to intellectual property law in the U.S.
194
431382
2157
à lei da propriedade intelectual nos EUA
07:13
so users control their data.
195
433539
2461
para que os usuários controlem seus dados.
Ou seguir a rota da política,
07:16
We could go the policy route,
196
436000
1304
07:17
where social media companies say,
197
437304
1479
em que empresas de mídia social dizem:
07:18
you know what? You own your data.
198
438783
1402
"Sabe? Você é dono de seus dados.
07:20
You have total control over how it's used.
199
440185
2489
Você tem total controle sobre como eles são usados."
07:22
The problem is that the revenue models
200
442674
1848
O problema são os modelos de receita
07:24
for most social media companies
201
444522
1724
para a maioria das empresas de mídia social
07:26
rely on sharing or exploiting users' data in some way.
202
446246
4031
que se baseiam no compartilhamento ou exploração dos dados dos usuários.
07:30
It's sometimes said of Facebook that the users
203
450277
1833
Dizem do Facebook que os usuários
07:32
aren't the customer, they're the product.
204
452110
2528
não são os clientes, eles são o produto.
07:34
And so how do you get a company
205
454638
2714
Então, como fazemos com que uma empresa
07:37
to cede control of their main asset
206
457352
2558
ceda o controle de seu principal bem
07:39
back to the users?
207
459910
1249
aos usuários?
07:41
It's possible, but I don't think it's something
208
461159
1701
É possível, mas não acho que seja algo
07:42
that we're going to see change quickly.
209
462860
2320
que veremos acontecer rapidamente.
07:45
So I think the other path
210
465180
1500
E eu acho que o outro caminho
07:46
that we can go down that's going to be more effective
211
466680
2288
que podemos seguir e que será mais eficiente
07:48
is one of more science.
212
468968
1508
é um mais científico.
07:50
It's doing science that allowed us to develop
213
470476
2510
É usar a ciência que nos permitiu desenvolver
07:52
all these mechanisms for computing
214
472986
1750
todos esses mecanismos para calcular
07:54
this personal data in the first place.
215
474736
2052
esses dados pessoais a princípio.
07:56
And it's actually very similar research
216
476788
2106
E é, de fato, uma pesquisa muito similar
07:58
that we'd have to do
217
478894
1438
que teríamos que fazer,
08:00
if we want to develop mechanisms
218
480332
2386
se quisermos desenvolver mecanismos
08:02
that can say to a user,
219
482718
1421
que possam dizer ao usuário:
08:04
"Here's the risk of that action you just took."
220
484139
2229
"Aqui está o risco do que você acabou de fazer."
08:06
By liking that Facebook page,
221
486368
2080
Ao curtir aquela página do Facebook,
08:08
or by sharing this piece of personal information,
222
488448
2535
ou ao compartilhar essa informação pessoal,
08:10
you've now improved my ability
223
490983
1502
você melhorou minha capacidade
08:12
to predict whether or not you're using drugs
224
492485
2086
de prever se você usa drogas ou não,
08:14
or whether or not you get along well in the workplace.
225
494571
2862
ou se você se dá bem no ambiente de trabalho ou não.
08:17
And that, I think, can affect whether or not
226
497433
1848
E isso, acredito, pode influenciar
08:19
people want to share something,
227
499281
1510
a decisão de compartilhar algo,
08:20
keep it private, or just keep it offline altogether.
228
500791
3239
manter privado ou manter inteiramente "offline".
Também podemos observar coisas como
08:24
We can also look at things like
229
504030
1563
08:25
allowing people to encrypt data that they upload,
230
505593
2728
permitir que as pessoas encriptem os dados que elas enviam,
08:28
so it's kind of invisible and worthless
231
508321
1855
para que sejam invisíveis e inúteis
08:30
to sites like Facebook
232
510176
1431
a "sites" como o Facebook
08:31
or third party services that access it,
233
511607
2629
ou serviços de terceiros que os acessem,
08:34
but that select users who the person who posted it
234
514236
3247
mas a usuários selecionados, que a pessoa que postou
08:37
want to see it have access to see it.
235
517483
2670
quer que os vejam, tenham acesso.
08:40
This is all super exciting research
236
520153
2166
Tudo isso é uma pesquisa superlegal
08:42
from an intellectual perspective,
237
522319
1620
de uma perspectiva intelectual.
08:43
and so scientists are going to be willing to do it.
238
523939
1859
Os cientistas estarão dispostos a fazê-la.
08:45
So that gives us an advantage over the law side.
239
525798
3610
Isso nos dá uma vantagem sobre o lado da lei.
08:49
One of the problems that people bring up
240
529408
1725
Um dos problemas que as pessoas levantam
08:51
when I talk about this is, they say,
241
531133
1595
quando falo disso é que elas dizem:
08:52
you know, if people start keeping all this data private,
242
532728
2646
"Sabe, se todos começarem a manter esses dados privados,
08:55
all those methods that you've been developing
243
535374
2113
todos os métodos que você desenvolveu
08:57
to predict their traits are going to fail.
244
537487
2653
para prever seus traços vão falhar.
09:00
And I say, absolutely, and for me, that's success,
245
540140
3520
E eu digo "com certeza", e para mim isso é sucesso,
09:03
because as a scientist,
246
543660
1786
porque como cientista,
09:05
my goal is not to infer information about users,
247
545446
3688
meu objetivo não é inferir informações sobre os usuários,
09:09
it's to improve the way people interact online.
248
549134
2767
é melhorar o jeito como as pessoas interagem "online".
09:11
And sometimes that involves inferring things about them,
249
551901
3218
E, às vezes, isso envolve inferir coisas sobre elas,
09:15
but if users don't want me to use that data,
250
555119
3022
mas se os usuários não quiserem que eu use esses dados,
09:18
I think they should have the right to do that.
251
558141
2038
acho que eles deveriam ter esse direito.
09:20
I want users to be informed and consenting
252
560179
2651
Quero que os usuários estejam cientes e de acordo,
09:22
users of the tools that we develop.
253
562830
2112
usuários das ferramentas que desenvolvemos.
09:24
And so I think encouraging this kind of science
254
564942
2952
Então, acredito que encorajar esse tipo de ciência
09:27
and supporting researchers
255
567894
1346
e apoiar pesquisadores
09:29
who want to cede some of that control back to users
256
569240
3023
que querem ceder um pouco desse controle aos usuários
09:32
and away from the social media companies
257
572263
2311
e tirá-lo das empresas de mídia social
09:34
means that going forward, as these tools evolve
258
574574
2671
significa que avançar, enquanto essas ferramentas evoluem e avançam,
09:37
and advance,
259
577245
1476
09:38
means that we're going to have an educated
260
578721
1414
significa que vamos ter uma base
de usuários instruídos e capacitados,
09:40
and empowered user base,
261
580135
1694
09:41
and I think all of us can agree
262
581829
1100
e acho que todos concordamos
09:42
that that's a pretty ideal way to go forward.
263
582929
2564
que esse é o jeito ideal de avançar.
09:45
Thank you.
264
585493
2184
Obrigada.
(Aplausos)
09:47
(Applause)
265
587677
3080
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