Del Harvey: The strangeness of scale at Twitter

104,892 views ・ 2014-03-27

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

Çeviri: Yunus ASIK Gözden geçirme: banu yobas
00:12
My job at Twitter
0
12984
1291
Twitter'daki işim
00:14
is to ensure user trust,
1
14275
1978
kullanıcıların güvenliğini sağlamak,
00:16
protect user rights and keep users safe,
2
16253
2837
kullanıcı haklarını ve kullanıcıların güvenliğini
00:19
both from each other
3
19090
1260
birbirinden ve
00:20
and, at times, from themselves.
4
20350
3899
bazen de kendilerinden korumak.
00:24
Let's talk about what scale looks like at Twitter.
5
24249
4275
Twitter'ın nasıl göründüğüne dair bir ölçekten bahsedeyim.
00:28
Back in January 2009,
6
28524
2870
Ocak 2009'a döndüğümüzde:
00:31
we saw more than two million new tweets each day
7
31394
3331
Twitter'da günde 2 milyon twit atıldığını
00:34
on the platform.
8
34725
1764
görüyoruz.
00:36
January 2014, more than 500 million.
9
36489
5908
Ocak 2014'te ise 500 milyondan fazla.
00:42
We were seeing two million tweets
10
42397
2492
Yani, 6 dakikadan daha az bir süre içinde
00:44
in less than six minutes.
11
44889
2176
2 milyon twit görüyorduk.
00:47
That's a 24,900-percent increase.
12
47065
6984
Bu, %24.900'lük bir artış.
00:54
Now, the vast majority of activity on Twitter
13
54049
3253
Twitter'daki faaliyetin büyük çoğunluğu
00:57
puts no one in harm's way.
14
57302
1503
kimseyi tehlikeye sokmuyor.
00:58
There's no risk involved.
15
58805
1935
Hiçbir risk yok.
01:00
My job is to root out and prevent activity that might.
16
60740
5753
Benim görevim olabilecek riskleri araştırmak ve engellemek.
01:06
Sounds straightforward, right?
17
66493
1973
Kulağa basit geliyor, değil mi?
01:08
You might even think it'd be easy,
18
68466
1152
Kolay olduğunu bile düşünebilirsiniz.
01:09
given that I just said the vast majority
19
69618
2170
Söylediğim gibi, Twitter'daki
01:11
of activity on Twitter puts no one in harm's way.
20
71788
3810
etkinliklerin çoğu kimseyi tehlikeye sokmuyor.
01:15
Why spend so much time
21
75598
2169
Neden zararsız şeylerin içindeki
01:17
searching for potential calamities
22
77767
2743
potansiyel felaketleri araştırmak için
01:20
in innocuous activities?
23
80510
2900
çok fazla zaman harcayalım?
01:23
Given the scale that Twitter is at,
24
83410
2940
Az önceki ölçeğin bize söylediğine göre
01:26
a one-in-a-million chance happens
25
86350
2357
milyonda birlik bir ihtimal, Twitter'da
01:28
500 times a day.
26
88707
4876
günde 500 defa oluyor.
01:33
It's the same for other companies
27
93583
1445
Bu ölçek türünde iş yapan
01:35
dealing at this sort of scale.
28
95028
1471
diğer şirketler için de aynı.
01:36
For us, edge cases,
29
96499
1708
Bizim için böylesi ender ve
01:38
those rare situations that are unlikely to occur,
30
98207
3625
istenmeyen, normalde karşılaşılmayan durumlar,
01:41
are more like norms.
31
101832
2622
daha çok standart olaylar olur.
01:44
Say 99.999 percent of tweets
32
104454
3942
Diyelim ki twitlerin %99,999'u
01:48
pose no risk to anyone.
33
108396
1888
kimse için bir risk değil.
01:50
There's no threat involved.
34
110284
1066
Hiçbir tehdit içermiyor.
01:51
Maybe people are documenting travel landmarks
35
111350
2954
Belki insanlar Avustralya'daki ünlü
01:54
like Australia's Heart Reef,
36
114304
1963
Heart Reef tatillerini belgeliyorlar,
01:56
or tweeting about a concert they're attending,
37
116267
2921
bir konser hakkında twit atıyorlar
01:59
or sharing pictures of cute baby animals.
38
119188
4747
ya da küçük şirin hayvanların fotoğrafını paylaşıyorlar.
02:03
After you take out that 99.999 percent,
39
123935
4509
Bütün o 99,999 oranı çıkarttıktan sonra,
02:08
that tiny percentage of tweets remaining
40
128444
3529
geriye kalan twitlerin kabaca küçücük
02:11
works out to roughly
41
131973
2389
bir yüzdesi kalıyor.
02:14
150,000 per month.
42
134362
3475
Ayda 150 bin tane.
02:17
The sheer scale of what we're dealing with
43
137837
2456
Bu, aslında bizim meydan okuma için
02:20
makes for a challenge.
44
140293
2312
gerçekte ne ölçekte uğraştığımızı gösteriyor.
02:22
You know what else makes my role
45
142605
1178
Benim pozisyonumun başka
02:23
particularly challenging?
46
143783
3107
ne gibi zorlukları vardır?
02:26
People do weird things.
47
146890
5123
İnsanlar garip şeyler yapar.
02:32
(Laughter)
48
152013
1829
(Kahkahalar)
02:33
And I have to figure out what they're doing,
49
153842
2391
Ve ben ne yaptıklarını, neden yaptıklarını ve
02:36
why, and whether or not there's risk involved,
50
156233
2249
davranışlarının, içerik olarak veya arka planda
02:38
often without much in terms of context
51
158482
2168
herhangi bir risk içerip içermediğini
02:40
or background.
52
160650
1847
anlamak zorundayım.
02:42
I'm going to show you some examples
53
162497
2077
Twitter'da benim dönemimde gerçekleşen
02:44
that I've run into during my time at Twitter --
54
164574
2005
örneklerden birkaçını göstereceğim.
02:46
these are all real examples —
55
166579
1620
-- Tamamı gerçek --
02:48
of situations that at first seemed cut and dried,
56
168199
2653
İlk başta önceden planlanmış gibiydi
02:50
but the truth of the matter was something
57
170852
1643
ama aslında gerçekte
02:52
altogether different.
58
172495
1550
tamamen farklıydı.
02:54
The details have been changed
59
174045
1977
Masumları ve bazı durumlarda suçluları
02:56
to protect the innocent
60
176022
1257
korumak için
02:57
and sometimes the guilty.
61
177279
3233
detaylar değiştirilmiştir.
03:00
We'll start off easy.
62
180512
3005
Kolaydan başlayacağız.
03:03
["Yo bitch"]
63
183517
1793
["Seni o..."]
03:05
If you saw a Tweet that only said this,
64
185310
3228
Bir Twit'in sadece bu kısmını görürseniz;
03:08
you might think to yourself,
65
188538
1694
kendinizce şunu düşünebilirsiniz,
03:10
"That looks like abuse."
66
190232
1653
"Bu bir taciz gibi görünüyor."
03:11
After all, why would you want to receive the message,
67
191885
3107
Sonuçta, neden bu mesajı almak isteyesiniz:
03:14
"Yo, bitch."
68
194992
2218
"Seni o..."
03:17
Now, I try to stay relatively hip
69
197210
4663
Son trend ve internette komiklik ifadelerinden
03:21
to the latest trends and memes,
70
201873
2512
olabildiğince haberdar olmaya çalışıyorum.
03:24
so I knew that "yo, bitch"
71
204385
2704
Yani "Seni o..."'nun, popüler "Breaking Bad"
03:27
was also often a common greeting between friends,
72
207089
3154
kaynaklı olmasının yanı sıra, arkadaşlar arasında
03:30
as well as being a popular "Breaking Bad" reference.
73
210243
4262
sık kullanılan bir selamlaşma terimi olduğunu biliyorum.
03:34
I will admit that I did not expect
74
214505
2487
İtiraf ediyorum, dördüncü bir kullanım örneği ile
03:36
to encounter a fourth use case.
75
216992
2841
karşılaşacağımı beklemiyordum.
03:39
It turns out it is also used on Twitter
76
219833
3104
İnsanlar ayrıca Twitter'da köpek taklidi
03:42
when people are role-playing as dogs.
77
222937
3062
yaparken de kullanılıyor.
03:45
(Laughter)
78
225999
5279
(Kahkahalar)
03:51
And in fact, in that case,
79
231278
1666
Aslında bu durumda,
03:52
it's not only not abusive,
80
232944
1609
bu sadece küfürlü değil,
03:54
it's technically just an accurate greeting.
81
234553
3139
teknik olarak tam bir selamlaşma.
03:57
(Laughter)
82
237692
2889
(Kahkahalar)
04:00
So okay, determining whether or not
83
240581
2071
Peki tamam, bir şeyin içerik olmadan küfür
04:02
something is abusive without context,
84
242652
1848
olup olmadığını belirlemek
04:04
definitely hard.
85
244500
1592
kesinlikle zor.
04:06
Let's look at spam.
86
246092
2717
İstenmeyen maillere (Spam) bakalım.
04:08
Here's an example of an account engaged
87
248809
1960
Burada klasik spamci davranışı ile
04:10
in classic spammer behavior,
88
250769
1668
ilgili bir hesap örneği var,
04:12
sending the exact same message
89
252437
1559
tam olarak aynı mesajı binlerce
04:13
to thousands of people.
90
253996
1804
kişiye gönderiyor.
04:15
While this is a mockup I put together using my account,
91
255800
2793
Bu, hesabımı kullanarak bir araya getirdiğim bir model.
04:18
we see accounts doing this all the time.
92
258593
3001
Bunu her zaman yapan hesapları görüyoruz.
04:21
Seems pretty straightforward.
93
261594
1979
Oldukça hilesiz görünüyor.
04:23
We should just automatically suspend accounts
94
263573
2053
Bu tarz davranışlarda bulunan hesapları
04:25
engaging in this kind of behavior.
95
265626
3307
otomatik olarak askıya almalıyız.
04:28
Turns out there's some exceptions to that rule.
96
268933
3210
Bu kurala istisna olan bazı durumlar var.
04:32
Turns out that that message could also be a notification
97
272143
2883
Yukarıdan geçen Uluslararası Uzay İstasyonu'nun
04:35
you signed up for that the International Space Station is passing overhead
98
275026
3889
bildirim listesine katıldıysanız, bu mesaj bir bildirim olarak da çıkabilir,
04:38
because you wanted to go outside
99
278915
1846
çünkü dışarı çıkıp bakmak istediniz,
04:40
and see if you could see it.
100
280761
1948
acaba uzay istasyonunu görebilecek miydiniz.
04:42
You're not going to get that chance
101
282709
1225
Eğer hesabın spam olduğunu düşünüp
04:43
if we mistakenly suspend the account
102
283934
1847
yanlışlıkla askıya alırsak,
04:45
thinking it's spam.
103
285781
2266
bu şansı elde edemeyeceksiniz.
04:48
Okay. Let's make the stakes higher.
104
288047
3526
Tamam. Hadi bahsi artıralım.
04:51
Back to my account,
105
291573
1916
Yine klasik davranış sergileyen
04:53
again exhibiting classic behavior.
106
293489
3505
hesabıma geri dönelim.
04:56
This time it's sending the same message and link.
107
296994
2643
Bu sefer aynı mesajı ve bağlantıyı gönderiyor.
04:59
This is often indicative of something called phishing,
108
299637
2774
Bu sıkça kullanılan kimlik avı adında bir şeyin göstergesidir,
05:02
somebody trying to steal another person's account information
109
302411
3178
başka bir internet sitesine yönlendirerek,
05:05
by directing them to another website.
110
305589
2203
başka birinin hesap bilgilerini çalmaya çalışan biri.
05:07
That's pretty clearly not a good thing.
111
307792
4194
Açıkçası iyi bir şey değil.
05:11
We want to, and do, suspend accounts
112
311986
1930
Bu tür davranış sergileyen
05:13
engaging in that kind of behavior.
113
313916
2624
hesapları askıya almayı istiyoruz.
05:16
So why are the stakes higher for this?
114
316540
3247
Peki neden bunun için bahisler daha yüksek?
05:19
Well, this could also be a bystander at a rally
115
319787
2999
Bu da bir polis memurunun şiddet uygulamayan bir
05:22
who managed to record a video
116
322786
1910
protestocuyu dövmesini videoya kaydeden
05:24
of a police officer beating a non-violent protester
117
324696
3270
ve ne olduğunu dünyanın öğrenmesini sağlamaya çalışan
05:27
who's trying to let the world know what's happening.
118
327966
2975
mitingdeki bir görgü tanığı olabilir.
05:30
We don't want to gamble
119
330941
1643
Çok hayati olan bu konuşmayı, spam olarak
05:32
on potentially silencing that crucial speech
120
332584
2517
sınıflandırıp potansiyel olarak askıya alıp
05:35
by classifying it as spam and suspending it.
121
335101
2929
susturacak bir kumar oynamak istemiyoruz.
05:38
That means we evaluate hundreds of parameters
122
338030
2879
Bu, hesap davranışlarına bakarken yüzlerce parametreyi
05:40
when looking at account behaviors,
123
340909
1688
değerlendirdiğimiz anlamına geliyor
05:42
and even then, we can still get it wrong
124
342597
2016
ve yine de hata yapabiliyoruz
05:44
and have to reevaluate.
125
344613
2236
ve bunu yeniden değerlendirmek zorundayız.
05:46
Now, given the sorts of challenges I'm up against,
126
346849
3708
Karşılaştığım zorluklara bakıldığında,
05:50
it's crucial that I not only predict
127
350557
2696
sadece önceden tahmin etmek değil,
05:53
but also design protections for the unexpected.
128
353253
3784
aynı zamanda beklenmedik durumlar için önlemler tasarlamak da çok önemli.
Bu sadece benim ya da Twitter için bir sorun değil,
05:57
And that's not just an issue for me,
129
357037
2342
05:59
or for Twitter, it's an issue for you.
130
359379
2087
sizin için de bir sorun.
06:01
It's an issue for anybody who's building or creating
131
361466
2406
Bu, harika olacağını düşündüğünüz ve insanların
06:03
something that you think is going to be amazing
132
363872
1925
harika şeyler yapmasını sağlayan şeyleri
06:05
and will let people do awesome things.
133
365797
2789
yapan veya yaratan herkes için bir sorun.
06:08
So what do I do?
134
368586
2866
Peki, ben ne yapıyorum?
06:11
I pause and I think,
135
371452
3318
Durup düşünüyorum,
06:14
how could all of this
136
374770
2095
bu şeylerin tümü
06:16
go horribly wrong?
137
376865
3793
nasıl korkunç şekilde yanlış gidebilir?
06:20
I visualize catastrophe.
138
380658
4453
Felaketi görselleştiririm.
06:25
And that's hard. There's a sort of
139
385111
2463
Bu zor. Bunu yaparken
06:27
inherent cognitive dissonance in doing that,
140
387574
2848
bir tür doğal kavramsal uyumsuzluk var.
06:30
like when you're writing your wedding vows
141
390422
1812
Aynen evlilik yemininizi yazarken,
06:32
at the same time as your prenuptial agreement.
142
392234
2646
aynı zamanda evlilik öncesi anlaşma yapmak gibi.
06:34
(Laughter)
143
394880
1696
(Kahkahalar)
06:36
But you still have to do it,
144
396576
2373
Ama yine de yapmak zorundasınız,
06:38
particularly if you're marrying 500 million tweets per day.
145
398949
4446
özellikle günde 500 milyon twitle evleniyorsanız.
06:43
What do I mean by "visualize catastrophe?"
146
403395
3097
Ben, "felaketi görselleştirmek" ile ne anlatıyorum?
06:46
I try to think of how something as
147
406492
2762
İyi huylu ve zararsız bir kedi resminin
06:49
benign and innocuous as a picture of a cat
148
409254
3228
nasıl ölüme yol açabilecek bir şey olduğunu
06:52
could lead to death,
149
412482
1104
ve önlemek için ne yapacağımı
06:53
and what to do to prevent that.
150
413586
2326
düşünmeye çalışırım.
06:55
Which happens to be my next example.
151
415912
2383
Bir sonraki örneğim bu olacak.
06:58
This is my cat, Eli.
152
418295
3110
Bu benim kedim, Eli.
07:01
We wanted to give users the ability
153
421405
1981
Kullanıcılara twitlerine fotoğraf ekleme
07:03
to add photos to their tweets.
154
423386
2073
seçeneği vermek istedik.
07:05
A picture is worth a thousand words.
155
425459
1597
Bir resim bin kelime değerindedir.
07:07
You only get 140 characters.
156
427056
2009
Sadece 140 karakteriniz var.
07:09
You add a photo to your tweet,
157
429065
1200
Twitinize bir fotoğraf ekleyin,
07:10
look at how much more content you've got now.
158
430265
3038
bakın, daha fazla içeriğe sahip oldunuz.
07:13
There's all sorts of great things you can do
159
433303
1677
Bir twite fotoğraf ekleyerek yapabileceğiniz
07:14
by adding a photo to a tweet.
160
434980
2007
harika şeyler var.
07:16
My job isn't to think of those.
161
436987
2280
Benim işim bunu düşünmek değil.
07:19
It's to think of what could go wrong.
162
439267
2747
Neyin yanlış gidebileceğini düşünmek.
07:22
How could this picture
163
442014
1892
Bu resim nasıl olur da
07:23
lead to my death?
164
443906
3539
ölüme yol açabilir?
07:27
Well, here's one possibility.
165
447445
3160
Bir olasılık var.
07:30
There's more in that picture than just a cat.
166
450605
3086
O resimde bir kediden fazlası var.
07:33
There's geodata.
167
453691
2092
Konum verisi var.
07:35
When you take a picture with your smartphone
168
455783
2212
Akıllı telefon ya da kameranızla
07:37
or digital camera,
169
457995
1299
bir fotoğraf çektiğinizde,
07:39
there's a lot of additional information
170
459294
1654
görüntüyle birlikte kaydedilen
07:40
saved along in that image.
171
460948
1616
bir sürü ek bilgi var.
07:42
In fact, this image also contains
172
462564
1932
Aslında bu görüntü de
07:44
the equivalent of this,
173
464496
1805
daha özel olarak,
07:46
more specifically, this.
174
466301
3079
bunun eşdeğerini içeriyor.
07:49
Sure, it's not likely that someone's going to try
175
469380
1956
Tabii ki kimsenin kedimin fotoğrafıyla
07:51
to track me down and do me harm
176
471336
2285
ilişkili görüntü verilerine dayanarak,
07:53
based upon image data associated
177
473621
1784
beni takip etme ve bana zarar vermeyi
07:55
with a picture I took of my cat,
178
475405
1948
deneme ihtimali pek yok
07:57
but I start by assuming the worst will happen.
179
477353
3651
ama ben en kötü ihtimali varsayarak başlarım.
Bu yüzden Twitter'da fotoğraf paylaşımına başladığımızda
08:01
That's why, when we launched photos on Twitter,
180
481004
2338
08:03
we made the decision to strip that geodata out.
181
483342
3821
konum bilgilerini kapatmaya karar verdik.
08:07
(Applause)
182
487163
5847
(Alkışlar)
08:13
If I start by assuming the worst
183
493010
2613
En kötüyü varsayarak ve geriye dönük
08:15
and work backwards,
184
495623
947
çalışmaya başlarsam,
08:16
I can make sure that the protections we build
185
496570
2553
bekleyen ve beklenmeyen durumlar için
08:19
work for both expected
186
499123
1768
kurduğumuz çalışmaların
08:20
and unexpected use cases.
187
500891
2078
korunduğuna emin olabilirim.
08:22
Given that I spend my days and nights
188
502969
2945
Gündüzümü, gecemi, en kötüsünün olabileceğini
08:25
imagining the worst that could happen,
189
505914
2541
hayal ederek geçirdiğim göz önüne alındığında,
08:28
it wouldn't be surprising if my worldview was gloomy.
190
508455
4257
dünya görüşümün kasvetli olması şaşırtıcı olmazdı.
08:32
(Laughter)
191
512712
1783
(Kahkahalar)
08:34
It's not.
192
514495
1417
Öyle değil.
08:35
The vast majority of interactions I see --
193
515912
3876
Gördüğüm etkileşimlerin büyük çoğunluğu pozitif,
08:39
and I see a lot, believe me -- are positive,
194
519788
3901
-- büyük bölümü, inanın bana --
08:43
people reaching out to help
195
523689
1924
insanlara yardımcı olmak, iletişim kurmak
08:45
or to connect or share information with each other.
196
525613
3448
ya da birbirleriyle bilgi paylaşmak için.
08:49
It's just that for those of us dealing with scale,
197
529061
3323
Sadece bu skala ile uğraşan ve
08:52
for those of us tasked with keeping people safe,
198
532384
3800
insanları güvende tutmaya görevli bizler,
08:56
we have to assume the worst will happen,
199
536184
2546
olabilecek en kötü şeyi düşünmek zorundayız,
08:58
because for us, a one-in-a-million chance
200
538730
4227
çünkü bizim için milyonda bir şans
09:02
is pretty good odds.
201
542957
2749
gerçekleşmesi oldukça mümkün bir orandır.
09:05
Thank you.
202
545706
1864
Teşekkür ederim.
09:07
(Applause)
203
547570
4000
(Alkışlar)
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7