炸薯条之迷:你以为社交媒体的“赞”就是单纯的“赞”而已吗
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0:01 - 0:02如果你还记得网络时代的头十年,
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0:04 - 0:05网络是一个水尽鹅飞的地方。
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0:05 - 0:07你可以上网,你可以浏览网页,
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0:07 - 0:10当时的网站
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0:10 - 0:11要么是由某个组织的专门团队建立,
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0:11 - 0:13要么就是由真正的技术行家所做,
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0:13 - 0:15这就是当时情况。
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0:15 - 0:17但在二十一世纪初
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0:17 - 0:19随着社交媒体以及社交网络的兴起,
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0:19 - 0:21网络发生了翻天覆地的变化:
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0:21 - 0:25如今网络上大部分的互动内容
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0:25 - 0:28都是由大众网络用户提供,
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0:28 - 0:31既有Youtube视频,也有博客文章,
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0:31 - 0:34既有产品评论,也有社交媒体发布。
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0:34 - 0:37与此同时,互联网成为了一个有更多互动的地方,
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0:37 - 0:39人们在这里互相交流、
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0:39 - 0:41互相评论、互相分享,
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0:41 - 0:43而不只是阅读信息。
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0:43 - 0:44面谱网不是唯一一个你可以做这些事情的地方,
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0:44 - 0:46但它确实是最大的一个,
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0:46 - 0:47并且它用数字来证明这点。
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0:47 - 0:51面谱网每个月有12亿用户。
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0:51 - 0:53由此可见,地球上一半的互联网用户
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0:53 - 0:54都在使用面谱网。
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0:54 - 0:56这些都是网站,
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0:56 - 1:00允许人们在网上创建不同的角色,
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1:00 - 1:01但这些人又不需要有多少计算机技能,
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1:01 - 1:03而人们的反应是
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1:03 - 1:06在网上输入大量的个人信息。
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1:06 - 1:09结果是,我们拥有数以亿计人的
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1:09 - 1:10行为信息、喜好信息
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1:10 - 1:12以及人口数据资料。
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1:12 - 1:14这在历史上前所未有。
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1:14 - 1:17对于作为计算机科学家的我来说,这意味着
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1:17 - 1:19我能够建立模型
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1:19 - 1:21来预测各种各样的
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1:21 - 1:23你或许完全没有意识到的
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1:23 - 1:25与你所分享的信息相关的隐藏信息。
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1:25 - 1:28作为科学家,我们利用这些信息
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1:28 - 1:30来帮助人们在网上交流。
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1:30 - 1:32但也有人用此来谋取自己的私欲,
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1:32 - 1:35而问题是,用户并没有真正理解
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1:35 - 1:37其中用到的技术和技术的应用方式。
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1:37 - 1:40即便理解了,也不见得他们有话事权。
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1:40 - 1:42所以,我今天想谈谈
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1:42 - 1:45我们能够做的一些事情,
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1:45 - 1:47也启发我们
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1:47 - 1:50如何改善情况、让话事权回归用户。
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1:50 - 1:52这是塔吉特百货公司的商标。
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1:52 - 1:53我并不单单把那个商标
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1:53 - 1:55放在这个可怜的孕妇的肚子上。
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1:55 - 1:57或许在福布斯杂志上
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1:57 - 1:59你看过这么一则趣事:
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1:59 - 2:02塔吉特百货公司给这个15岁女孩寄了一份传单,
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2:02 - 2:03传单上都是婴儿奶瓶、尿布、
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2:03 - 2:06婴儿床的广告和优惠券。
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2:06 - 2:07这一切发生在
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2:07 - 2:09她把怀孕消息告诉父母的两周前。
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2:09 - 2:12没错,女孩的父亲很生气。
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2:12 - 2:14他说:”塔吉特是如何
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2:14 - 2:16在连这个高中女生的父母都尚未知情之前
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2:16 - 2:18就知道她怀孕了?“
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2:18 - 2:20原来,塔吉特有成千上万的顾客,
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2:20 - 2:22并拥有他们的购买历史记录,
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2:22 - 2:25他们用计算机推算出他们所谓的“怀孕分数”,
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2:25 - 2:28不仅能知道一个女性是否怀孕,
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2:28 - 2:29而且还能计算出她的分娩日期。
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2:29 - 2:31他们计算出的结果
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2:31 - 2:32不单单是基于一些显而易见的事情,
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2:32 - 2:35比如说,她准备买个婴儿床或孩子的衣服,
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2:35 - 2:38更是基于其他一些事情,
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2:38 - 2:39例如她比平时多买了维他命,
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2:39 - 2:41或她买了一个新的手提包
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2:41 - 2:43大得可以放尿布。
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2:43 - 2:45单独来看这些消费记录
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2:45 - 2:47或许并不能说明什么,
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2:47 - 2:49但这确是一种行为模式,
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2:49 - 2:52当你有大量人口背景作比较,
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2:52 - 2:55这种行为模式就开始透露一些见解。
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2:55 - 2:57当我们根据社交媒体来预测关于你的一些事情时,
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2:57 - 2:59这便是我们常做的一类事情。
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2:59 - 3:02我们着眼于零星的行为模式,
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3:02 - 3:05当你在众人中发现这些行为模式时,
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3:05 - 3:07会帮助我们发现各种各样的事情。
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3:07 - 3:09在我的实验室,在同事们的合作下,
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3:09 - 3:11我们已经开发了一些机制
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3:11 - 3:13来较为准确地推测一些事情,
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3:13 - 3:14比如你的政治立场、
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3:14 - 3:18你的性格得分、性别、性取向、
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3:18 - 3:21宗教信仰、年龄、智商,
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3:21 - 3:22另外还有:
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3:22 - 3:24你对认识的人的信任程度、
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3:24 - 3:26你的人际关系程度。
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3:26 - 3:28我们能够很好地完成这些推测。
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3:28 - 3:30我在这里在强调一遍,这种推测并基于
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3:30 - 3:32在你看来显而易见的信息。
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3:32 - 3:34我最喜欢的例子是来自
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3:34 - 3:36今年发表在
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3:36 - 3:37美国国家论文集上的一个研究。
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3:37 - 3:39你可以在谷歌搜索找到这篇文章。
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3:39 - 3:40这篇文章总共四页,容易阅读。
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3:40 - 3:42他们仅仅研究了人们在面谱网上的“赞”,
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3:44 - 3:45也就是你在面谱网上喜欢的事情。
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3:45 - 3:48他们利用这些数据来预测
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3:48 - 3:49之前所说的所有特性,还有其他的一些特性。
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3:49 - 3:52在文章中列举了
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3:52 - 3:55最能够显示高智商的五个“赞”。
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3:55 - 3:57在这五项中
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3:57 - 3:59赞“炸扭薯”页面的是其中之一
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3:59 - 4:01炸扭薯很好吃,
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4:01 - 4:04但喜欢吃炸扭薯
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4:04 - 4:06并不一定意味着你比一般人聪明。
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4:06 - 4:09那么为什么喜欢某个页面
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4:09 - 4:11就成为显示你智商
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4:11 - 4:12的重要因素,
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4:12 - 4:14尽管该页面的内容和所预测的属性
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4:14 - 4:17与此毫不相干?
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4:17 - 4:19事实是我们必须审视
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4:19 - 4:20大量的基础理论,
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4:20 - 4:23从而了解我们是如何做到准确推测的。
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4:23 - 4:26其中一个基础理论是社会学的同质性理论,
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4:26 - 4:29主要意思是人们和自己相似的人交朋友。
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4:29 - 4:31所以说,如果你很聪明,你倾向于和聪明的人交朋友。
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4:31 - 4:33如果你还年轻,你倾向于和年轻人交朋友。
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4:33 - 4:35这是数百年来
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4:35 - 4:37公认的理论。
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4:37 - 4:38我们很清楚
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4:38 - 4:41信息在网络上传播的传播途径。
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4:41 - 4:42结果是,流行的视频、
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4:42 - 4:45脸书上得到很多“赞”的内容、
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4:45 - 4:47或者其他信息的传播,
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4:47 - 4:49同疾病在社交网络中蔓延的方式是相同的。
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4:49 - 4:51我们在这方面已经研究很久了。
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4:51 - 4:52我们己经建立了很好的模型。
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4:52 - 4:55你能够将所有这些事物放在一起,
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4:55 - 4:58看看为什么这样的事情会发生。
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4:58 - 4:59如果要我给你一个假说的话,
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4:59 - 5:03我会猜测一个聪明的人建立了这个页面,
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5:03 - 5:05或者第一个喜欢这个页面的人
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5:05 - 5:06拥有挺高的智商得分。
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5:06 - 5:09他们喜欢了这个页面,然后他们的朋友看到了,
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5:09 - 5:12根据同质性理论,我们知道这些人可能有聪明的朋友,
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5:12 - 5:15然后他们看到这类信息,他们中的一部分人也喜欢,
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5:15 - 5:16他们也有聪明的朋友,
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5:16 - 5:17所以这类信息也传到其他朋友那里,
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5:17 - 5:19所以信息就在网络上
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5:19 - 5:21在聪明人的圈子里流传开来了,
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5:21 - 5:23因此到了最后,
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5:23 - 5:26喜欢炸扭薯的这个页面
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5:26 - 5:28就成了高智商的象征,
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5:28 - 5:29而不是因为内容本身,
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5:29 - 5:32而是“喜欢”这一个实际行动
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5:32 - 5:34反映了那些也付诸同样行动的人
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5:34 - 5:36的相同特征。
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5:36 - 5:39听起来很复杂,对吧?
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5:39 - 5:41对于一般用户来说
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5:41 - 5:44它比较难解释清楚,就算你解释清楚了,
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5:44 - 5:46一般用户又能利用它来干嘛呢?
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5:46 - 5:48你又怎么能知道你喜欢的事情
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5:48 - 5:50反映了你什么特征
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5:50 - 5:53而且这个特征还和你喜欢的内容毫不相干呢?
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5:53 - 5:56用户其实没有太多的能力
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5:56 - 5:58去控制这些数据的使用。
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5:58 - 6:01我把这个看作将来的真实问题,
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6:01 - 6:03我认为,要是我们想让用户拥有
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6:03 - 6:04使用这些数据的能力,
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6:04 - 6:06那么有几条路径
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6:06 - 6:08我们需要探究,
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6:08 - 6:10因为这些数据并不总是
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6:10 - 6:11用来为他们谋利益。
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6:11 - 6:13这有一个我经常举的例子,
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6:13 - 6:14如果我厌倦了当一名教授,
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6:14 - 6:16我会选择自己开家公司
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6:16 - 6:17这家公司能预测这些特性和事物
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6:17 - 6:19例如你在团队里的能力
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6:19 - 6:22例如你是否是一个吸毒者或酗酒者。
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6:22 - 6:23我们知道如何去预测这些特性。
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6:23 - 6:25然后我就会把这些报告
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6:25 - 6:27卖给那些人力资源公司
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6:27 - 6:29和想要雇佣你的大公司。
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6:29 - 6:31我们完全可以做到这点。
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6:31 - 6:32我明天就能开始这个项目,
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6:32 - 6:34并且你对我这用使用你的数据
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6:34 - 6:36是一点办法也没有的。
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6:36 - 6:39这对我来说是一个问题。
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6:39 - 6:41所以我们可选的其中一条路径
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6:41 - 6:43是政策和法律这条途径。
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6:43 - 6:46某程度上我觉得这可能是最有效的
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6:46 - 6:49但问题是,事实上我们将不得不这么做。
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6:49 - 6:51观察我们目前的政治进程
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6:51 - 6:54让我觉得在美国
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6:54 - 6:55把一帮代表们聚在一起
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6:55 - 6:57让他们坐下来理解这个问题,
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6:57 - 6:59然后颁布有关知识产权法方面的颠覆性条例,
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6:59 - 7:02让用户掌控自己的数据,
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7:02 - 7:04这似乎是不可能的。
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7:04 - 7:05我们可以走政策途径,
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7:05 - 7:07这样社交媒体公司就会告诉你,
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7:07 - 7:08你知道吗?你的确拥有你的数据。
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7:08 - 7:11你绝对能自己决定要怎么去用。
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7:11 - 7:13但问题在于大部分的社交媒体公司
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7:13 - 7:14他们的盈利模式
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7:14 - 7:18在某方面取决于分享或挖掘用户的数据资料。
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7:18 - 7:21所以有时会说面谱网的用户并不是顾客,
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7:21 - 7:23而是产品。
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7:23 - 7:25那么你要怎样让一个公司
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7:25 - 7:27将他们的主要资产控制权
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7:27 - 7:29双手拱让给用户呢?
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7:29 - 7:31这是可能的,但我不觉得
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7:31 - 7:33我们能很快见证这种改变。
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7:33 - 7:35所以我认为我们得走另一条途径
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7:35 - 7:37一条更有效的途径,
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7:37 - 7:38一条更加科学的途径。
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7:38 - 7:41这途径是开发一种技术
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7:41 - 7:43让我们能够发展所有这些机制
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7:43 - 7:45来首先处理自己的个人信息资料。
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7:45 - 7:47而这很接近
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7:47 - 7:48我们必须做的研究,
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7:48 - 7:51要是我们想要发展这些机制
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7:51 - 7:52跟用户说明,
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7:52 - 7:54“这样做你需要承担那样的风险。”
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7:54 - 7:56你在面谱网上点“赞”
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7:56 - 7:59或者分享一些私人信息,
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7:59 - 8:00就相当于增强了我的能力
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8:00 - 8:03去预测你是不是在吸毒
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8:03 - 8:05或者你在工作中是否顺利。
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8:05 - 8:07我觉得,这样做
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8:07 - 8:09能够影响人们分享的决定:
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8:09 - 8:12是要保持私隐,还是在网上只字不提。
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8:12 - 8:14我们也可以探究一些别的,例如
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8:14 - 8:16让人们去给上传的东西加密,
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8:16 - 8:18那么像面谱网这样的网站
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8:18 - 8:20或其他能获取信息的第三方来说
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8:20 - 8:22这些信息就隐秘很多,也少了很多意义,
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8:22 - 8:25而且只有上传人指定的用户
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8:25 - 8:28才有浏览的权限。
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8:28 - 8:30从智能的角度来看,
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8:30 - 8:32这是一个非常振奋人心的研究,
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8:32 - 8:34而且科学家们也会乐意去做这样的事。
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8:34 - 8:37这样在法律方面,我们就有优势了。
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8:37 - 8:39当我谈论到这个话题时,
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8:39 - 8:41人们提到的其中一个问题,就是
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8:41 - 8:43如果当人们开始把这些数据进行保密,
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8:43 - 8:45那些你研发的用来预测
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8:45 - 8:48人们特性的手段都会作废。
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8:48 - 8:52我会说,绝对会作废,但对我来说,这是成功,
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8:52 - 8:53因为作为一个科学家,
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8:53 - 8:57我的目标不是去推测出用户的信息,
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8:57 - 9:00而是提高人们在网上互动的方式。
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9:00 - 9:03虽然有时涉及到推测用户的资料,
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9:03 - 9:06但如果用户不希望我们用他们的数据,
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9:06 - 9:08我觉得他们应该有权去拒绝。
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9:08 - 9:11我希望用户能被告知
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9:11 - 9:13并且赞同我们开发的这种工具。
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9:13 - 9:16所以我认为,鼓励这类科学,
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9:16 - 9:17支持这些研究者们
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9:17 - 9:20这些愿意放弃部分控制,退还给用户们,
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9:20 - 9:23并且不让社交媒体公司接触数据的研究者们
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9:23 - 9:25随着这些工具的进化和提高
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9:25 - 9:27这一切意味着向前的发展,
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9:27 - 9:28意味着我们将会拥有一个
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9:28 - 9:30有素质有权力的用户基础,
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9:30 - 9:31我觉得我们都会同意
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9:31 - 9:33这是一个理想的前进目标。
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9:33 - 9:36谢谢。
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9:36 - 9:39(掌声)
- Title:
- 炸薯条之迷:你以为社交媒体的“赞”就是单纯的“赞”而已吗
- Speaker:
- 詹尼弗·高尔拜克
- Description:
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你喜欢吃炸薯条吗?你在面谱网上给过它们“赞”吗?看看这个视频,你会惊奇地发现面谱网(以及其他网站)怎样从你随手的“赞”和“分享”中预测与你相关的信息。计算机科学家詹尼弗·高尔拜克解释这一种做法,解释某些科技应用软件其实并没那么趣致——以及为什么她觉得我们应该把信息的控制权交还给真正的拥有人。
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
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- TEDTalks
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杏儀 歐陽
HEllo,
Thank you for your translation. You have done a good job!
Li Li
Thanks for your review too. ^_^