Beware online "filter bubbles" | Eli Pariser

1,588,934 views ・ 2011-05-02

TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Miguel Rodrigues Revisora: Ana Sofia Pinho
00:15
Mark Zuckerberg,
0
15260
2000
Um jornalista entrevistava Mark Zuckerberg,
00:17
a journalist was asking him a question about the news feed.
1
17260
3000
sobre o "feed" de notícias.
00:20
And the journalist was asking him,
2
20260
2000
e o jornalista perguntou-lhe:
00:22
"Why is this so important?"
3
22260
2000
"Porque é que isso é tão importante?"
00:24
And Zuckerberg said,
4
24260
2000
Ao que Zuckerberg respondeu:
00:26
"A squirrel dying in your front yard
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26260
2000
"Um esquilo a morrer no nosso quintal
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may be more relevant to your interests right now
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28260
3000
"pode ser mais relevante para os nossos interesses neste momento
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than people dying in Africa."
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31260
3000
"do que pessoas a morrer em África."
00:34
And I want to talk about
8
34260
2000
Eu quero falar sobre como será o aspeto
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what a Web based on that idea of relevance might look like.
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36260
3000
de uma web baseada nesta ideia de relevância.
00:40
So when I was growing up
10
40260
2000
À medida que fui crescendo numa zona rural em Maine
00:42
in a really rural area in Maine,
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42260
2000
00:44
the Internet meant something very different to me.
12
44260
3000
a Internet significava uma coisa muito diferente para mim.
00:47
It meant a connection to the world.
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47260
2000
Significava uma ligação ao mundo.
00:49
It meant something that would connect us all together.
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49260
3000
Era uma coisa que nos ligaria a todos.
00:52
And I was sure that it was going to be great for democracy
15
52260
3000
E eu tinha a certeza que seria ótimo para a democracia
00:55
and for our society.
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55260
3000
e para a nossa sociedade.
00:58
But there's this shift
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58260
2000
Mas houve uma mudança
01:00
in how information is flowing online,
18
60260
2000
na forma como as informações circulam online,
01:02
and it's invisible.
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62260
3000
e são invisíveis.
01:05
And if we don't pay attention to it,
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65260
2000
Se não lhe prestarmos atenção,
01:07
it could be a real problem.
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67260
3000
poderá ser um grande problema.
01:10
So I first noticed this in a place I spend a lot of time --
22
70260
3000
Reparei nisto pela primeira vez num local onde passo muito tempo,
01:13
my Facebook page.
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73260
2000
a minha página do Facebook.
01:15
I'm progressive, politically -- big surprise --
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75260
3000
Sou progressista, politicamente — grande surpresa —
01:18
but I've always gone out of my way to meet conservatives.
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78260
2000
mas sempre me esforcei para conhecer conservadores.
01:20
I like hearing what they're thinking about;
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80260
2000
Gosto de saber em que estão a pensar.
01:22
I like seeing what they link to;
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82260
2000
Gosto de ver em que ligações clicam.
01:24
I like learning a thing or two.
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84260
2000
Gosto de saber uma ou duas coisas.
01:26
And so I was surprised when I noticed one day
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86260
3000
Fiquei surpreendido quando um dia reparei
01:29
that the conservatives had disappeared from my Facebook feed.
30
89260
3000
que os conservadores tinham desaparecido do meu "feed" de notícias do Facebook.
01:33
And what it turned out was going on
31
93260
2000
O que realmente se passava
01:35
was that Facebook was looking at which links I clicked on,
32
95260
4000
era que o Facebook andava a ver em que ligações eu clicava,
01:39
and it was noticing that, actually,
33
99260
2000
e reparou que eu clicava mais
01:41
I was clicking more on my liberal friends' links
34
101260
2000
nas ligações dos meus amigos liberais
01:43
than on my conservative friends' links.
35
103260
3000
do que nos de amigos conservadores.
01:46
And without consulting me about it,
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106260
2000
E sem sequer me consultar sobre isso,
01:48
it had edited them out.
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108260
2000
acabou por filtrá-los.
01:50
They disappeared.
38
110260
3000
Desapareceram.
01:54
So Facebook isn't the only place
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114260
2000
O Facebook não é o único sítio
01:56
that's doing this kind of invisible, algorithmic
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116260
2000
a fazer este tipo de edição da web — invisível, algorítmica.
01:58
editing of the Web.
41
118260
3000
02:01
Google's doing it too.
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121260
2000
O Google também o faz.
02:03
If I search for something, and you search for something,
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123260
3000
Se eu pesquisar qualquer coisa e vocês também o fizerem,
02:06
even right now at the very same time,
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126260
2000
mesmo agora, exatamente ao mesmo tempo,
02:08
we may get very different search results.
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128260
3000
é possível que obtenhamos resultados de pesquisa muito diferentes.
02:11
Even if you're logged out, one engineer told me,
46
131260
3000
Mesmo que estejam desligados — disse-me um engenheiro —
02:14
there are 57 signals
47
134260
2000
há 57 sinais
02:16
that Google looks at --
48
136260
3000
para os quais a Google olha
02:19
everything from what kind of computer you're on
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139260
3000
— tudo, desde o tipo de computador em que nos encontramos
02:22
to what kind of browser you're using
50
142260
2000
até que tipo de navegador utilizamos
02:24
to where you're located --
51
144260
2000
até onde nos encontramos —
02:26
that it uses to personally tailor your query results.
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146260
3000
e os utiliza para personalizar os nossos resultados de pesquisa.
02:29
Think about it for a second:
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149260
2000
Pensem nisto por instantes.
02:31
there is no standard Google anymore.
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151260
4000
Já não há um Google igual para todos.
02:35
And you know, the funny thing about this is that it's hard to see.
55
155260
3000
A piada disto está no facto de que é difícil de se ver.
02:38
You can't see how different your search results are
56
158260
2000
Não temos a noção de que os nossos resultados são diferentes
02:40
from anyone else's.
57
160260
2000
02:42
But a couple of weeks ago,
58
162260
2000
dos de qualquer outra pessoa.
Aqui há umas semanas,
02:44
I asked a bunch of friends to Google "Egypt"
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164260
3000
pedi a uns quantos amigos que pesquisassem "Egito" no Google
02:47
and to send me screen shots of what they got.
60
167260
3000
e me mandassem uma imagem do seu ecrã com os resultados da pesquisa.
02:50
So here's my friend Scott's screen shot.
61
170260
3000
Esta é a imagem do meu amigo Scott.
02:54
And here's my friend Daniel's screen shot.
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174260
3000
E esta é a imagem do meu amigo Daniel.
02:57
When you put them side-by-side,
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177260
2000
Quando as pomos lado a lado,
02:59
you don't even have to read the links
64
179260
2000
não precisamos de ler os resultados
03:01
to see how different these two pages are.
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181260
2000
para ver quão diferentes são estas duas páginas.
03:03
But when you do read the links,
66
183260
2000
Mas quando lemos os resultados,
03:05
it's really quite remarkable.
67
185260
3000
é de facto bastante notável.
03:09
Daniel didn't get anything about the protests in Egypt at all
68
189260
3000
O Daniel não obteve absolutamente nada sobre os protestos no Egito
03:12
in his first page of Google results.
69
192260
2000
na sua primeira página de resultados no Google.
03:14
Scott's results were full of them.
70
194260
2000
Os resultados do Scott estavam cheios deles.
03:16
And this was the big story of the day at that time.
71
196260
2000
Na altura, esta era a grande notícia do dia.
03:18
That's how different these results are becoming.
72
198260
3000
Isto é o quão diferente estão a ficar estes resultados.
03:21
So it's not just Google and Facebook either.
73
201260
3000
Isto não é apenas no Google e no Facebook.
03:24
This is something that's sweeping the Web.
74
204260
2000
Isto é uma coisa que está a varrer a web.
03:26
There are a whole host of companies that are doing this kind of personalization.
75
206260
3000
Há uma série de empresas que estão a fazer este tipo de personalização.
03:29
Yahoo News, the biggest news site on the Internet,
76
209260
3000
A Yahoo News, o maior site de notícias na Internet,
03:32
is now personalized -- different people get different things.
77
212260
3000
é agora personalizado — pessoas diferentes obtêm resultados diferentes.
03:36
Huffington Post, the Washington Post, the New York Times --
78
216260
3000
O Huffington Post, o Washington Post, o New York Times
03:39
all flirting with personalization in various ways.
79
219260
3000
— todos a namoriscar a personalização de diferentes maneiras.
03:42
And this moves us very quickly
80
222260
3000
Isto leva-nos muito rapidamente
03:45
toward a world in which
81
225260
2000
na direção de um mundo em que a Internet nos mostra
03:47
the Internet is showing us what it thinks we want to see,
82
227260
4000
o que ela acha que nós queremos ver,
03:51
but not necessarily what we need to see.
83
231260
3000
mas não necessariamente aquilo que temos de ver.
03:54
As Eric Schmidt said,
84
234260
3000
Como disse Eric Schmidt:
03:57
"It will be very hard for people to watch or consume something
85
237260
3000
"Será muito difícil fazer com que as pessoas vejam ou adquiram algo
04:00
that has not in some sense
86
240260
2000
"que não foi de alguma forma feito para elas."
04:02
been tailored for them."
87
242260
3000
04:05
So I do think this is a problem.
88
245260
2000
Eu penso que isto é um problema.
04:07
And I think, if you take all of these filters together,
89
247260
3000
E penso que, se agarrarmos em todos estes filtros,
04:10
you take all these algorithms,
90
250260
2000
se agarrarmos em todos estes algoritmos,
04:12
you get what I call a filter bubble.
91
252260
3000
ficamos com aquilo a que eu chamo uma "bolha de filtros".
04:16
And your filter bubble is your own personal,
92
256260
3000
E a nossa bolha de filtros
é o nosso universo de informações pessoal e único.
04:19
unique universe of information
93
259260
2000
04:21
that you live in online.
94
261260
2000
em que vivemos online.
04:23
And what's in your filter bubble
95
263260
3000
O que está na nossa bolha de filtros
04:26
depends on who you are, and it depends on what you do.
96
266260
3000
depende de quem somos e depende do que fazemos.
04:29
But the thing is that you don't decide what gets in.
97
269260
4000
O problema é que não decidimos o que entra na bolha.
04:33
And more importantly,
98
273260
2000
E mais importante ainda,
04:35
you don't actually see what gets edited out.
99
275260
3000
não vemos o que fica de fora.
04:38
So one of the problems with the filter bubble
100
278260
2000
Um dos problemas da bolha de filtros
04:40
was discovered by some researchers at Netflix.
101
280260
3000
foi descoberto por investigadores na Netflix.
04:43
And they were looking at the Netflix queues, and they noticed something kind of funny
102
283260
3000
Estavam a ver as filas na Netflix e repararam numa coisa com piada
04:46
that a lot of us probably have noticed,
103
286260
2000
em que talvez já tenham reparado.
04:48
which is there are some movies
104
288260
2000
Há certos filmes que entram e saem logo de nossa casa
04:50
that just sort of zip right up and out to our houses.
105
290260
3000
04:53
They enter the queue, they just zip right out.
106
293260
3000
Vão para a fila e saem logo.
04:56
So "Iron Man" zips right out,
107
296260
2000
Ou seja, o "Iron Man" sai logo,
04:58
and "Waiting for Superman"
108
298260
2000
e o "Waiting for Superman" pode esperar muito tempo.
05:00
can wait for a really long time.
109
300260
2000
05:02
What they discovered
110
302260
2000
Descobriram que, nas nossas filas da Netflix,
05:04
was that in our Netflix queues
111
304260
2000
05:06
there's this epic struggle going on
112
306260
3000
decorre uma luta épica
05:09
between our future aspirational selves
113
309260
3000
entre a nossa pessoa, futura e aspiracional,
05:12
and our more impulsive present selves.
114
312260
3000
e a nossa pessoa, mais impulsiva e presente.
05:15
You know we all want to be someone
115
315260
2000
Todos sabemos que queremos ser
05:17
who has watched "Rashomon,"
116
317260
2000
alguém que viu o "Rashomon",
05:19
but right now
117
319260
2000
mas, neste momento,
05:21
we want to watch "Ace Ventura" for the fourth time.
118
321260
3000
queremos ver o "Ace Ventura" pela quarta vez.
05:24
(Laughter)
119
324260
3000
(Risos)
05:27
So the best editing gives us a bit of both.
120
327260
2000
Portanto, o melhor ajuste dá-nos um bocado dos dois.
05:29
It gives us a little bit of Justin Bieber
121
329260
2000
Dá-nos um bocado de Justin Bieber
05:31
and a little bit of Afghanistan.
122
331260
2000
e um bocado do Afeganistão.
05:33
It gives us some information vegetables;
123
333260
2000
Dá-nos informações tipo vegetais,
05:35
it gives us some information dessert.
124
335260
3000
e dá-nos informações tipo sobremesa.
05:38
And the challenge with these kinds of algorithmic filters,
125
338260
2000
O problema com este tipo de filtros algorítmicos,
05:40
these personalized filters,
126
340260
2000
com estes filtros personalizados,
05:42
is that, because they're mainly looking
127
342260
2000
é que, devido ao facto de estarem a olhar para o que se clica primeiro,
05:44
at what you click on first,
128
344260
4000
05:48
it can throw off that balance.
129
348260
4000
podem desequilibrar esse balanço.
05:52
And instead of a balanced information diet,
130
352260
3000
Em vez de uma dieta equilibrada de informações ,
05:55
you can end up surrounded
131
355260
2000
podemos encontrar-nos rodeados
05:57
by information junk food.
132
357260
2000
de informações tipo "comida de plástico".
05:59
What this suggests
133
359260
2000
O que isto sugere
06:01
is actually that we may have the story about the Internet wrong.
134
361260
3000
é que podemos ficar com uma ideia errada da Internet.
06:04
In a broadcast society --
135
364260
2000
Numa sociedade difundida
06:06
this is how the founding mythology goes --
136
366260
2000
— é assim que funciona a mitologia de fundação —
06:08
in a broadcast society,
137
368260
2000
numa sociedade difundida,
06:10
there were these gatekeepers, the editors,
138
370260
2000
havia os porteiros, os editores,
06:12
and they controlled the flows of information.
139
372260
3000
que controlavam os fluxos de informações.
06:15
And along came the Internet and it swept them out of the way,
140
375260
3000
Entretanto, veio a Internet, varreu-os para fora do seu caminho,
06:18
and it allowed all of us to connect together,
141
378260
2000
e permitiu-nos ligar uns aos outros,
06:20
and it was awesome.
142
380260
2000
o que era ótimo.
06:22
But that's not actually what's happening right now.
143
382260
3000
Mas, na verdade, não é o que acontece neste momento.
06:26
What we're seeing is more of a passing of the torch
144
386260
3000
O que estamos a ver é antes a passagem do facho
06:29
from human gatekeepers
145
389260
2000
dos porteiros humanos
06:31
to algorithmic ones.
146
391260
3000
para os porteiros algorítmicos.
06:34
And the thing is that the algorithms
147
394260
3000
O problema é que os algoritmos
06:37
don't yet have the kind of embedded ethics
148
397260
3000
ainda não têm incorporada
06:40
that the editors did.
149
400260
3000
o tipo de ética que os editores tinham.
06:43
So if algorithms are going to curate the world for us,
150
403260
3000
Portanto, se são os algoritmos que vão filtrar o mundo por nós,
06:46
if they're going to decide what we get to see and what we don't get to see,
151
406260
3000
se vão decidir o que podemos ver e o que não podemos ver,
06:49
then we need to make sure
152
409260
2000
então temos que ter a certeza
06:51
that they're not just keyed to relevance.
153
411260
3000
que não estão apenas ligados à relevância.
06:54
We need to make sure that they also show us things
154
414260
2000
Temos que ter a certeza que também nos mostram coisas
06:56
that are uncomfortable or challenging or important --
155
416260
3000
que são desconfortáveis ou desafiadoras ou importantes
06:59
this is what TED does --
156
419260
2000
— é isto o que o TED faz —
07:01
other points of view.
157
421260
2000
outros pontos de vista.
07:03
And the thing is, we've actually been here before
158
423260
2000
E o problema é que já passámos por isto
07:05
as a society.
159
425260
2000
enquanto sociedade.
07:08
In 1915, it's not like newspapers were sweating a lot
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3000
Em 1915, os jornais não se preocupavam muito
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about their civic responsibilities.
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431260
3000
com as suas responsabilidades cívicas.
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Then people noticed
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2000
Depois as pessoas repararam
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that they were doing something really important.
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436260
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que eles estavam a fazer uma coisa muito importante.
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That, in fact, you couldn't have
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Que, de facto, não era possível ter uma democracia funcional
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a functioning democracy
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if citizens didn't get a good flow of information,
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4000
se os cidadãos não obtivessem um bom fluxo de informações.
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that the newspapers were critical because they were acting as the filter,
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Que os jornais eram críticos, porque estavam a agir como filtro,
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and then journalistic ethics developed.
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451260
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e aí desenvolveu-se a ética do jornalismo.
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It wasn't perfect,
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Não era perfeita,
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but it got us through the last century.
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3000
mas foi com ela que passámos o século passado.
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And so now,
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Portanto agora,
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we're kind of back in 1915 on the Web.
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é como se voltássemos a 1915, na web.
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And we need the new gatekeepers
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É preciso que estes novos porteiros
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to encode that kind of responsibility
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inscrevam esse tipo de responsabilidade
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into the code that they're writing.
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no código daquilo que estão a escrever.
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I know that there are a lot of people here from Facebook and from Google --
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Eu sei que há aqui bastantes pessoas do Facebook e do Google
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Larry and Sergey --
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— Larry e Sergey —
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people who have helped build the Web as it is,
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pessoas que ajudaram a construir a web tal como é
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and I'm grateful for that.
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2000
— e eu estou grato por isso.
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But we really need you to make sure
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Mas precisamos que vocês tenham a certeza
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that these algorithms have encoded in them
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de que estes algoritmos tenham neles inscritos
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a sense of the public life, a sense of civic responsibility.
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um sentido de vida pública, um sentido de responsabilidade cívica.
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We need you to make sure that they're transparent enough
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Precisamos que vocês tenham a certeza
de que são suficientemente transparentes
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that we can see what the rules are
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para conseguirmos ver quais são as regras
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that determine what gets through our filters.
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que determinam o que é que passa através dos nossos filtros.
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And we need you to give us some control
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Precisamos que nos deem algum controlo,
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so that we can decide
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para podermos decidir o que passa e o que não passa.
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what gets through and what doesn't.
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Because I think
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Porque eu acho que precisamos
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we really need the Internet to be that thing
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que a Internet seja aquela coisa
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that we all dreamed of it being.
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que todos nós sonhávamos que era.
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We need it to connect us all together.
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Precisamos que nos ligue todos uns aos outros.
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We need it to introduce us to new ideas
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Precisamos que nos dê a conhecer novas ideias
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and new people and different perspectives.
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e novas pessoas e diferentes perspetivas.
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And it's not going to do that
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E não vai fazer isso
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if it leaves us all isolated in a Web of one.
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se nos deixar a todos isolados na web de um só.
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Thank you.
197
525260
2000
Obrigado.
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(Applause)
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11000
(Aplausos)
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