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

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TED


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

Tradutor: Margarida Ferreira Revisora: Hamilton Abreu
00:12
If you remember that first decade of the web,
0
12738
1997
Se recordam a primeira década da Internet,
00:14
it was really a static place.
1
14735
2255
era um lugar estático.
00:16
You could go online, you could look at pages,
2
16990
2245
Podíamos entrar online, podíamos ver páginas,
00:19
and they were put up either by organizations
3
19235
2513
criadas por organizações com equipas para o efeito,
00:21
who had teams to do it
4
21748
1521
00:23
or by individuals who were really tech-savvy
5
23269
2229
ou por pessoas de grande saber tecnológico para a altura.
00:25
for the time.
6
25498
1737
00:27
And with the rise of social media
7
27235
1575
Com o crescimento dos "media" sociais e das redes sociais, no início do milénio,
00:28
and social networks in the early 2000s,
8
28810
2399
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
tornou-se um lugar onde, em grande maioria, os conteúdos
00:36
we interact with is put up by average users,
11
36966
3312
que usamos são disponibilizados por utilizadores comuns,
00:40
either in YouTube videos or blog posts
12
40278
2697
sejam vídeos no Youtube, publicações em blogues,
00:42
or product reviews or social media postings.
13
42975
3315
avaliações de produtos ou publicações nos "media" sociais.
00:46
And it's also become a much more interactive place,
14
46290
2347
Tornou-se também um lugar muito mais interativo,
00:48
where people are interacting with others,
15
48637
2637
onde as pessoas podem interagir umas com as outras,
00:51
they're commenting, they're sharing,
16
51274
1696
podem comentar, partilhar, não estão só a ler.
00:52
they're not just reading.
17
52970
1614
00:54
So Facebook is not the only place you can do this,
18
54584
1866
O Facebook não é o único lugar onde podemos fazer isso,
00:56
but it's the biggest,
19
56450
1098
00:57
and it serves to illustrate the numbers.
20
57548
1784
mas é o maior e serve para ilustrar os números.
00:59
Facebook has 1.2 billion users per month.
21
59332
3477
O Facebook tem 1200 milhões de utilizadores por mês.
01:02
So half the Earth's Internet population
22
62809
1930
Metade da população da Terra com Internet, usa o Facebook.
01:04
is using Facebook.
23
64739
1653
01:06
They are a site, along with others,
24
66392
1932
É um site, tal como outros,
01:08
that has allowed people to create an online persona
25
68324
3219
que permite que as pessoas criem uma personagem virtual,
01:11
with very little technical skill,
26
71543
1782
sem ter conhecimentos técnicos
01:13
and people responded by putting huge amounts
27
73325
2476
e as pessoas reagiram publicando enormes quantidades
01:15
of personal data online.
28
75801
1983
de dados pessoais online.
01:17
So the result is that we have behavioral,
29
77784
2543
O resultado é que temos dados comportamentais,
01:20
preference, demographic data
30
80327
1986
preferências e dados demográficos,
01:22
for hundreds of millions of people,
31
82313
2101
de centenas de milhões de pessoas,
01:24
which is unprecedented in history.
32
84414
2026
uma situação sem precedentes na história.
01:26
And as a computer scientist, what this means is that
33
86440
2560
Enquanto informática, o que isto significa
01:29
I've been able to build models
34
89000
1664
é que posso construir modelos para prever muitos tipos de atributos ocultos
01:30
that can predict all sorts of hidden attributes
35
90664
2322
01:32
for all of you that you don't even know
36
92986
2284
sobre todos vocês, sem sequer imaginarem que estão a partilhar essa informação.
01:35
you're sharing information about.
37
95270
2202
01:37
As scientists, we use that to help
38
97472
2382
Enquanto cientistas, usamos isso para facilitar
01:39
the way people interact online,
39
99854
2114
a forma como as pessoas interagem online,
01:41
but there's less altruistic applications,
40
101968
2499
mas existem outras aplicações menos altruístas,
01:44
and there's a problem in that users don't really
41
104467
2381
e o problema é que os utilizadores
01:46
understand these techniques and how they work,
42
106848
2470
não percebem estas técnicas nem 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 que entendessem, não têm grande controlo sobre elas.
01:52
So what I want to talk to you about today
44
112446
1490
Portanto, quero falar-vos hoje das coisas que conseguimos fazer,
01:53
is some of these things that we're able to do,
45
113936
2702
01:56
and then give us some ideas of how we might go forward
46
116638
2763
e depois dar-vos algumas ideias sobre o que podemos fazer
01:59
to move some control back into the hands of users.
47
119401
2769
para devolver algum controlo aos utilizadores.
02:02
So this is Target, the company.
48
122170
1586
Esta é a companhia Target.
02:03
I didn't just put that logo
49
123756
1324
— não fui eu que coloquei o logótipo na barriga da pobre mulher grávida —
02:05
on this poor, pregnant woman's belly.
50
125080
2170
02:07
You may have seen this anecdote that was printed
51
127250
1840
Talvez tenham visto a história que foi publicada na revista Forbes:
02:09
in Forbes magazine where Target
52
129090
2061
a Target enviou um folheto a uma rapariga de 15 anos
02:11
sent a flyer to this 15-year-old girl
53
131151
2361
02:13
with advertisements and coupons
54
133512
1710
com publicidade e cupões para biberões, fraldas e berços,
02:15
for baby bottles and diapers and cribs
55
135222
2554
02:17
two weeks before she told her parents
56
137776
1684
duas semanas antes de ela dizer aos pais que estava grávida.
02:19
that she was pregnant.
57
139460
1864
02:21
Yeah, the dad was really upset.
58
141324
2704
Pois, o pai ficou mesmo chateado e disse:
02:24
He said, "How did Target figure out
59
144028
1716
"Como é que a Target descobriu que uma miúda do secundário estava grávida
02:25
that this high school girl was pregnant
60
145744
1824
02:27
before she told her parents?"
61
147568
1960
"antes de ela contar aos pais?"
02:29
It turns out that they have the purchase history
62
149528
2621
Acontece que eles têm o historial de compras
02:32
for hundreds of thousands of customers
63
152149
2301
de centenas de milhares de clientes
02:34
and they compute what they call a pregnancy score,
64
154450
2730
e calculam o que chamam uma probabilidade de gravidez,
02:37
which is not just whether or not a woman's pregnant,
65
157180
2332
que não só sabe se a mulher está grávida, como também a data provável de gestação.
02:39
but what her due date is.
66
159512
1730
02:41
And they compute that
67
161242
1304
E calculam isso, não por observarem coisas óbvias,
02:42
not by looking at the obvious things,
68
162546
1768
02:44
like, she's buying a crib or baby clothes,
69
164314
2512
como ela comprar um berço ou roupas de bebé,
02:46
but things like, she bought more vitamins
70
166826
2943
mas coisas como ter comprado mais vitaminas do que é habitual,
02:49
than she normally had,
71
169769
1717
02:51
or she bought a handbag
72
171486
1464
ou uma mala de mão grande o suficiente para carregar fraldas.
02:52
that's big enough to hold diapers.
73
172950
1711
02:54
And by themselves, those purchases don't seem
74
174661
1910
Parece que estas compras não podem revelar grande coisa, em si mesmas,
02:56
like they might reveal a lot,
75
176571
2469
02:59
but it's a pattern of behavior that,
76
179040
1978
mas é um padrão de comportamento
03:01
when you take it in the context of thousands of other people,
77
181018
3117
que, quando tomado no contexto de milhares de outras pessoas,
03:04
starts to actually reveal some insights.
78
184135
2757
começa de facto a revelar algumas pistas.
03:06
So that's the kind of thing that we do
79
186892
1793
É este tipo de coisas que fazemos
03:08
when we're predicting stuff about you on social media.
80
188685
2567
para prever coisas sobre vocês nos "media" sociais.
03:11
We're looking for little patterns of behavior that,
81
191252
2796
Procuramos pequenos padrões de comportamento
03:14
when you detect them among millions of people,
82
194048
2682
que, quando detetados entre milhões de pessoas,
03:16
lets us find out all kinds of things.
83
196730
2706
nos permitem encontrar todo o tipo de coisas.
03:19
So in my lab and with colleagues,
84
199436
1747
No meu laboratório, com colegas, desenvolvemos mecanismos
03:21
we've developed mechanisms where we can
85
201183
1777
03:22
quite accurately predict things
86
202960
1560
para prever, com grande rigor, coisas como as vossas preferências políticas,
03:24
like your political preference,
87
204520
1725
03:26
your personality score, gender, sexual orientation,
88
206245
3752
a vossa personalidade, o género, a orientação sexual,
03:29
religion, age, intelligence,
89
209997
2873
a religião, a idade, a inteligência,
03:32
along with things like
90
212870
1394
juntamente com coisas como
03:34
how much you trust the people you know
91
214264
1937
em que medida confiam nas vossas relações e se essas relações são fortes.
03:36
and how strong those relationships are.
92
216201
1804
03:38
We can do all of this really well.
93
218005
1785
Podemos fazer tudo isto, e bem. E, mais uma vez, não provém
03:39
And again, it doesn't come from what you might
94
219790
2197
03:41
think of as obvious information.
95
221987
2102
do que possam parecer informações óbvias.
03:44
So my favorite example is from this study
96
224089
2281
O meu exemplo preferido é um estudo
03:46
that was published this year
97
226370
1240
publicado este ano na revista "Proceedings of the National Academies".
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
Encontram-no no Google — são quatro páginas, fáceis de ler.
03:50
It's four pages, easy to read.
100
230690
1872
03:52
And they looked at just people's Facebook likes,
101
232562
3003
Eles analisam os "Gosto" no Facebook,
03:55
so just the things you like on Facebook,
102
235565
1920
as coisas de que vocês gostam,
03:57
and used that to predict all these attributes,
103
237485
2138
e usam-nas para prever todos esses atributos,
03:59
along with some other ones.
104
239623
1645
juntamente com outros.
04:01
And in their paper they listed the five likes
105
241268
2961
No artigo, listam os cinco "Gosto" mais indiciadores de grande inteligência.
04:04
that were most indicative of high intelligence.
106
244229
2787
04:07
And among those was liking a page
107
247016
2324
Entre eles, estava: "gostar de uma página de batatas fritas encaracoladas".
04:09
for curly fries. (Laughter)
108
249340
1905
(Risos)
04:11
Curly fries are delicious,
109
251245
2093
Batatas fritas encaracoladas 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 somos mais inteligentes do que a média.
04:17
So how is it that one of the strongest indicators
112
257948
3207
Então, como é possível que um dos indicadores mais fortes
04:21
of your intelligence
113
261155
1570
da vossa inteligência seja gostar daquela página
04:22
is liking this page
114
262725
1447
04:24
when the content is totally irrelevant
115
264172
2252
quando o conteúdo é totalmente irrelevante para o atributo que está a ser avaliado?
04:26
to the attribute that's being predicted?
116
266424
2527
04:28
And it turns out that we have to look at
117
268951
1584
Acontece que temos que olhar para uma série de teorias subjacentes
04:30
a whole bunch of underlying theories
118
270535
1618
04:32
to see why we're able to do this.
119
272153
2569
para ver porque é que podemos fazer isto.
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 diz que as pessoas são amigas de pessoas parecidas com elas.
04:40
So if you're smart, you tend to be friends with smart people,
122
280727
2014
Se são inteligentes, tendem a ter amigos inteligentes,
04:42
and if you're young, you tend to be friends with young people,
123
282741
2630
se são jovens, tendem a ter amigos jovens
04:45
and this is well established
124
285371
1627
isto é uma verdade bem estabelecida, tem centenas de anos.
04:46
for hundreds of years.
125
286998
1745
04:48
We also know a lot
126
288743
1232
Também sabemos muito sobre como a informação se espalha através das redes.
04:49
about how information spreads through networks.
127
289975
2550
04:52
It turns out things like viral videos
128
292525
1754
Acontece que coisas como vídeos virais, "Gosto" no Facebook, ou outras informações
04:54
or Facebook likes or other information
129
294279
2406
04:56
spreads in exactly the same way
130
296685
1888
se espalham exatamente da mesma maneira que as doenças se espalham na sociedade.
04:58
that diseases spread through social networks.
131
298573
2454
Isto é uma coisa que estudamos há muito tempo.
05:01
So this is something we've studied for a long time.
132
301027
1791
05:02
We have good models of it.
133
302818
1576
Temos bons modelos para isso.
05:04
And so you can put those things together
134
304394
2157
Portanto, podemos juntar estas coisas
05:06
and start seeing why things like this happen.
135
306551
3088
e começar a ver porque é que acontecem coisas como esta.
05:09
So if I were to give you a hypothesis,
136
309639
1814
Se eu quisesse formular uma hipótese,
05:11
it would be that a smart guy started this page,
137
311453
3227
seria que foi um tipo inteligente que iniciou esta página,
05:14
or maybe one of the first people who liked it
138
314680
1939
ou talvez que uma das primeiras pessoas a gostar dela
05:16
would have scored high on that test.
139
316619
1736
pontuou alto no teste.
05:18
And they liked it, and their friends saw it,
140
318355
2288
Gostaram daquilo, e outros amigos viram,
05:20
and by homophily, we know that he probably had smart friends,
141
320643
3122
por homofilia, sabemos que provavelmente tinha amigos inteligentes,
05:23
and so it spread to them, and some of them liked it,
142
323765
3056
e assim espalhou por eles, e alguns gostaram
05:26
and they had smart friends,
143
326821
1189
e tinham amigos inteligentes e espalharam por esses
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 propagou-se pela rede a uma legião de pessoas inteligentes,
05:30
to a host of smart people,
146
330790
2569
05:33
so that by the end, the action
147
333359
2056
de modo que, por fim,
05:35
of liking the curly fries page
148
335415
2544
a ação de gostar da página das batatas fritas encaracoladas
05:37
is indicative of high intelligence,
149
337959
1615
é indicadora de grande inteligência, não por causa do conteúdo,
05:39
not because of the content,
150
339574
1803
05:41
but because the actual action of liking
151
341377
2522
mas porque a ação de gostar reflete os atributos comuns
05:43
reflects back the common attributes
152
343899
1900
05:45
of other people who have done it.
153
345799
2468
de outras pessoas que fizeram o mesmo.
05:48
So this is pretty complicated stuff, right?
154
348267
2897
Isto é mesmo uma coisa bastante complicada, não é?
05:51
It's a hard thing to sit down and explain
155
351164
2199
É difícil sentarmo-nos e explicarmos
05:53
to an average user, and even if you do,
156
353363
2848
a um utilizador vulgar e, mesmo que o façamos,
05:56
what can the average user do about it?
157
356211
2188
o que pode o utilizador vulgar fazer?
05:58
How do you know that you've liked something
158
358399
2048
Como é que sabemos que gostar de uma coisa
06:00
that indicates a trait for you
159
360447
1492
indica uma característica
06:01
that's totally irrelevant to the content of what you've liked?
160
361939
3545
totalmente irrelevante para o conteúdo daquilo de que gostamos?
06:05
There's a lot of power that users don't have
161
365484
2546
Os utilizadores não têm o poder de controlar o uso dos dados
06:08
to control how this data is used.
162
368030
2230
06:10
And I see that as a real problem going forward.
163
370260
3112
e eu considero isso um problema real que está a agravar-se.
06:13
So I think there's a couple paths
164
373372
1977
Portanto, penso que há algumas vias que devemos analisar
06:15
that we want to look at
165
375349
1001
06:16
if we want to give users some control
166
376350
1910
para dar aos utilizadores algum controlo
06:18
over how this data is used,
167
378260
1740
sobre o uso destes 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
em seu benefício.
06:23
An example I often give is that,
170
383321
1422
Um exemplo que costumo usar, é que, se me fartar de ensinar,
06:24
if I ever get bored being a professor,
171
384743
1646
06:26
I'm going to go start a company
172
386389
1653
vou criar uma companhia que preveja estes atributos:
06:28
that predicts all of these attributes
173
388042
1454
06:29
and things like how well you work in teams
174
389496
1602
se vocês trabalham bem em equipa, se são consumidores de drogas,
06:31
and if you're a drug user, if you're an alcoholic.
175
391098
2671
se são alcoólicos.
06:33
We know how to predict all that.
176
393769
1440
Sabemos como prever tudo isso.
06:35
And I'm going to sell reports
177
395209
1761
E vou vender relatórios às companhias de recursos humanos
06:36
to H.R. companies and big businesses
178
396970
2100
e às grandes empresas que pensem contratar-vos.
06:39
that want to hire you.
179
399070
2273
06:41
We totally can do that now.
180
401343
1177
Hoje, podemos fazê-lo.
06:42
I could start that business tomorrow,
181
402520
1788
Eu podia iniciar esse negócio amanhã
06:44
and you would have absolutely no control
182
404308
2052
e vocês não teriam o mínimo controlo deste meu uso dos vossos dados.
06:46
over me using your data like that.
183
406360
2138
06:48
That seems to me to be a problem.
184
408498
2292
Penso que isso é um problema.
06:50
So one of the paths we can go down
185
410790
1910
Assim, uma das vias a que podemos recorrer é a via da política e da lei.
06:52
is the policy and law path.
186
412700
2032
06:54
And in some respects, I think that that would be most effective,
187
414732
3046
Sob certas perspectivas, penso que esse seria o mais eficaz,
06:57
but the problem is we'd actually have to do it.
188
417778
2756
mas o problema é que temos que o fazer.
07:00
Observing our political process in action
189
420534
2780
Observando o nosso processo político em ação,
07:03
makes me think it's highly unlikely
190
423314
2379
faz-me pensar que é muito pouco provável
07:05
that we're going to get a bunch of representatives
191
425693
1597
arranjar um grupo de representantes que se sentem, oiçam falar disto,
07:07
to sit down, learn about this,
192
427290
1986
07:09
and then enact sweeping changes
193
429276
2106
e depois produzam alterações radicais
07:11
to intellectual property law in the U.S.
194
431382
2157
à lei da propriedade intelectual nos EU,
07:13
so users control their data.
195
433539
2461
para que os utilizadores controlem os seus dados.
07:16
We could go the policy route,
196
436000
1304
Temos a via da autorregulação, em que os "media" sociais dizem:
07:17
where social media companies say,
197
437304
1479
07:18
you know what? You own your data.
198
438783
1402
"São donos dos vossos dados. Podem controlar o modo como são usados".
07:20
You have total control over how it's used.
199
440185
2489
07:22
The problem is that the revenue models
200
442674
1848
O problema é que o modelo de receitas da maior parte dos "media" sociais
07:24
for most social media companies
201
444522
1724
07:26
rely on sharing or exploiting users' data in some way.
202
446246
4031
baseia-se em partilhar ou explorar os dados dos utilizadores, de vários modos.
07:30
It's sometimes said of Facebook that the users
203
450277
1833
Diz-se que os utilizadores do Facebook não são clientes, são o produto.
07:32
aren't the customer, they're the product.
204
452110
2528
07:34
And so how do you get a company
205
454638
2714
Então como é que conseguimos que uma companhia
07:37
to cede control of their main asset
206
457352
2558
abra mão do controlo do seu principal ativo
07:39
back to the users?
207
459910
1249
devolvendo-o aos utilizadores?
07:41
It's possible, but I don't think it's something
208
461159
1701
É possível, mas não é uma coisa que vá mudar assim tão depressa.
07:42
that we're going to see change quickly.
209
462860
2320
07:45
So I think the other path
210
465180
1500
Portanto, acho que a outra via que podemos usar e será muito mais eficaz
07:46
that we can go down that's going to be more effective
211
466680
2288
07:48
is one of more science.
212
468968
1508
é uma via mais científica.
07:50
It's doing science that allowed us to develop
213
470476
2510
Foi a ciência que nos permitiu desenvolver
07:52
all these mechanisms for computing
214
472986
1750
todos os mecanismos de computação para estes dados pessoais.
07:54
this personal data in the first place.
215
474736
2052
07:56
And it's actually very similar research
216
476788
2106
E na verdade é uma pesquisa muito semelhante
07:58
that we'd have to do
217
478894
1438
que teremos que fazer se queremos desenvolver mecanismos
08:00
if we want to develop mechanisms
218
480332
2386
08:02
that can say to a user,
219
482718
1421
que digam a um utilizador: "Este é o risco da ação que realizou".
08:04
"Here's the risk of that action you just took."
220
484139
2229
08:06
By liking that Facebook page,
221
486368
2080
Ao dar um "Gosto" no Facebook, ou partilhar alguma informação pessoal,
08:08
or by sharing this piece of personal information,
222
488448
2535
08:10
you've now improved my ability
223
490983
1502
aumentaram a minha capacidade de prever se estão a usar drogas
08:12
to predict whether or not you're using drugs
224
492485
2086
08:14
or whether or not you get along well in the workplace.
225
494571
2862
ou se estão bem integrados no vosso local de trabalho.
08:17
And that, I think, can affect whether or not
226
497433
1848
E isso, creio, pode afetar se as pessoas querem partilhar alguma coisa,
08:19
people want to share something,
227
499281
1510
08:20
keep it private, or just keep it offline altogether.
228
500791
3239
manterem-na em privado, ou apenas mantê-la offline.
08:24
We can also look at things like
229
504030
1563
Podemos olhar para coisas como permitir
08:25
allowing people to encrypt data that they upload,
230
505593
2728
que as pessoas codifiquem os dados que carregam,
08:28
so it's kind of invisible and worthless
231
508321
1855
de modo que eles sejam invisíveis e sem préstimo no Facebook
08:30
to sites like Facebook
232
510176
1431
08:31
or third party services that access it,
233
511607
2629
ou em serviços a que terceiros tenham acesso,
08:34
but that select users who the person who posted it
234
514236
3247
mas que as pessoas escolhidas por quem os publicou
08:37
want to see it have access to see it.
235
517483
2670
possam ter acesso a eles.
08:40
This is all super exciting research
236
520153
2166
Esta é uma pesquisa extremamente excitante
08:42
from an intellectual perspective,
237
522319
1620
do ponto de vista intelectual,
08:43
and so scientists are going to be willing to do it.
238
523939
1859
e os cientistas vão querer fazê-la.
08:45
So that gives us an advantage over the law side.
239
525798
3610
Isso dá-nos uma vantagem sobre a via legal.
08:49
One of the problems that people bring up
240
529408
1725
Um dos problemas que as pessoas levantam quando falo sobre isto, é:
08:51
when I talk about this is, they say,
241
531133
1595
08:52
you know, if people start keeping all this data private,
242
532728
2646
"Se as pessoas começam a manter estes dados em privado,
08:55
all those methods that you've been developing
243
535374
2113
"todos os métodos que desenvolveram para prever atributos vão fracassar".
08:57
to predict their traits are going to fail.
244
537487
2653
09:00
And I say, absolutely, and for me, that's success,
245
540140
3520
E eu digo: "Encantada! Para mim, isso é um êxito".
09:03
because as a scientist,
246
543660
1786
porque, enquanto cientista,
09:05
my goal is not to infer information about users,
247
545446
3688
o meu objetivo não é deduzir informações sobre utilizadores,
09:09
it's to improve the way people interact online.
248
549134
2767
é melhorar a forma como as pessoas interagem online.
09:11
And sometimes that involves inferring things about them,
249
551901
3218
E por vezes isso envolve deduzir coisas sobre elas,
09:15
but if users don't want me to use that data,
250
555119
3022
mas, se os utilizadores não quiserem que eu use esses dados,
09:18
I think they should have the right to do that.
251
558141
2038
penso que devem ter o direito de fazê-lo.
09:20
I want users to be informed and consenting
252
560179
2651
Quero que os utilizadores sejam informados
09:22
users of the tools that we develop.
253
562830
2112
e autorizem as ferramentas que desenvolvemos.
09:24
And so I think encouraging this kind of science
254
564942
2952
Portanto, penso que encorajar este tipo de ciência
09:27
and supporting researchers
255
567894
1346
e apoiar investigadores
09:29
who want to cede some of that control back to users
256
569240
3023
que querem devolver algum desse controlo aos utilizadores
09:32
and away from the social media companies
257
572263
2311
e retirá-lo às companhias dos "media" sociais
09:34
means that going forward, as these tools evolve
258
574574
2671
significa avançar,
à medida que 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 passaremos a ter uma base de utilizadores
09:40
and empowered user base,
261
580135
1694
educada e com poder.
09:41
and I think all of us can agree
262
581829
1100
09:42
that that's a pretty ideal way to go forward.
263
582929
2564
E penso que todos concordamos que é um belo ideal para pôr em prática.
09:45
Thank you.
264
585493
2184
Obrigada.
09:47
(Applause)
265
587677
3080
(Aplausos)
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