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推特對特殊訊息的衡量

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    我在推特的工作
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    就是確保使用者對推特的信任,
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    以及保護使用者的權益及安全,
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    不只是使用者之間
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    有時是有關使用者本身的權益及安全。
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    讓我們談談推特訊息的規模。
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    2009 年 1 月,
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    每一天,我們在推特平台上
  • 0:23 - 0:24
    看到超過 200 萬條新訊息。
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    2014 年 1 月,則有超過 5 億條訊息。
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    六分鐘內,
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    就有 200 萬條推文。
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    那是 24,900% 的成長。
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    今天,絶大部分在推特上的活動
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    不會傷害任何人。
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    沒有任何風險。
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    我的工作則是根除
    任何可能傷害他人權益的活動。
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    聽起來很簡單,對吧?
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    你或許會認為這個工作很簡單,
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    尤其當我說,推特上絕大部分的動作
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    並不會對任何人造成傷害。
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    那為什麼要花費這麼多時間
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    在無害的網路活動中,
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    尋找可能的危機?
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    以推特的規模來看,
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    百萬分之一的機率,
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    相當於一天會有 500 條
    可能造成危害的訊息。
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    這個訊息量,是其他公司
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    所要處理的訊息量相同
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    對我們而言,那些稀少罕見,
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    不太可能發生的極端事件,
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    有如家常便飯。
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    假設百分之 99.999% 的推文
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    都不會傷害任何人,
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    不涉及任何風險。
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    也許大家只是在記錄旅遊景點,
  • 1:42 - 1:44
    像是澳洲的心形礁,
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    或是傳些關於他們正在參加的演唱會,
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    或者是分享一些可愛小動物的照片。
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    當你除去那 99.999% 的機率,
  • 1:56 - 2:00
    剩下極微小的百分比
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    粗估下來
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    每月大約有十五萬條訊息。
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    管理這麼龐大的規模,
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    是個挑戰。
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    你知道還有什麼
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    讓我的工作更具挑戰性的嗎?
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    人會做些奇怪的事。
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    (笑聲)
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    而我則必須搞清楚他們在做什麼,
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    動機是什麼,還有是否有危險性,
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    且通常是在沒有資料
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    或背景的情況下就要去搞清楚。
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    讓我舉幾個我在推特工作時
  • 2:33 - 2:35
    遇到的例子,
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    這些全都是真實的案例,
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    一些原先看來簡單明瞭的情況,
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    但事情的真相
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    又是截然不同。
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    有些細節已被更改,
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    是為了保護無辜的人,
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    有時也包括罪犯。
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    我們從簡單的開始。
  • 2:52 - 2:53
    [嘿 賤女人]
  • 2:53 - 2:57
    當你在推特上看到這句話,
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    你可能會認為:
  • 2:58 - 3:00
    「那是一種辱罵」。
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    畢竟,誰會希望收到這樣的訊息:
  • 3:03 - 3:05
    「嘿,賤女人。」
  • 3:05 - 3:10
    現在,我試著跟上趨勢
  • 3:10 - 3:12
    及最新流行用語,
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    所以我知道「嘿,賤女人」
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    也常被用作朋友間的招呼用語
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    是來自於《絕命毒師》的說法。
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    我得承認我沒有想到
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    這句話會有第四種用法。
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    原來在推特上,扮成狗的人
  • 3:31 - 3:34
    也會用這個詞。
  • 3:34 - 3:39
    (笑聲)
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    事實上,在這個情況下,
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    不止沒有辱罵的意味,
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    嚴格說來,這是一個準確的問候用語。
  • 3:46 - 3:49
    (笑聲)
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    所以,一條沒有來龍去脈的訊息
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    要去判定這個訊息是否有辱罵的意味,
  • 3:52 - 3:54
    絕對是很困難的。
  • 3:54 - 3:57
    我們來看看垃圾訊息。
  • 3:57 - 3:59
    這是使用者傳送垃圾訊息
  • 3:59 - 4:00
    的典型例子,
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    一直不斷地傳送相同的訊息
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    給上千個人。
  • 4:04 - 4:07
    這是我用自己帳號作出的模擬範例,
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    我們總可以看到使用者傳送這樣的訊息。
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    看起來相當簡單明瞭。
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    我們應該自動封鎖
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    涉及這種行為的帳號。
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    結果總有些例外。
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    這些訊息,也有可能是通知
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    你登記參加國際太空站經過你上空的活動,
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    你希望收到通知,即時走到戶外
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    可以親自目睹。
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    你絶不會因為
  • 4:32 - 4:34
    誤認為這是垃圾訊息
  • 4:34 - 4:36
    而停用這個帳號的情況發生。
  • 4:36 - 4:40
    好。讓我們再把風險的層級提高。
  • 4:40 - 4:41
    再來看我的帳號,
  • 4:41 - 4:45
    在推特上展示特定的行為。
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    這次是在持特上傳送相同的訊息和連結
  • 4:48 - 4:50
    這通常是一種網路釣魚,
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    有人試著去引導他人到另一個網站
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    然後盜用他的帳號
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    很明顯這不是一件好事。
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    我們要,而且必須去阻止
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    可疑的帳號去做這樣的行為。
  • 5:05 - 5:08
    但是,為何這麼做風險更高?
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    這像是遊行人潮當中的旁觀者
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    拿著攝影機,對著
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    警察動手打一個
    無暴力行為的抗議者攝影,
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    好讓全世界的人知道此事。
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    我們不想冒這個險
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    把有可能很重要的訊息
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    歸類為垃圾訊息,然後停用帳號。
  • 5:26 - 5:29
    那意味著,當我們在觀察使用者行為時
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    我們憑估成千上百個因素,
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    即使是這麼做了,百密仍有一疏,
  • 5:33 - 5:35
    必須再重新評估這些訊息。
  • 5:35 - 5:39
    現在,面臨各式各樣的挑戰,
  • 5:39 - 5:41
    重要的是,不但要去預測可能發生的事,
  • 5:41 - 5:45
    而且要對可能發生的事,
    設計一套因應的保護措施。
  • 5:45 - 5:47
    這不僅事關我和推特,
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    這也關係到你。
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    關係到任何想創造美好事物,
  • 5:54 - 5:57
    以及想要讓他人也一起
    做美好事物的推特使用者。
  • 5:57 - 5:59
    所以我要怎麼做呢?
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    我一再思考這問題
  • 6:03 - 6:05
    這些事情
  • 6:05 - 6:09
    到底怎麼會出錯?
  • 6:09 - 6:13
    我想像發生災難的情形。
  • 6:13 - 6:16
    這很困難,
  • 6:16 - 6:18
    因為這麼做,
    有點像是內在認知不協調,
  • 6:18 - 6:20
    就像是寫結婚誓言時,
  • 6:20 - 6:23
    同時也寫婚前協議書。
  • 6:23 - 6:25
    (笑聲)
  • 6:25 - 6:27
    但還是必須要去做,
  • 6:27 - 6:31
    特別是每天要處理 5 億條推文。
  • 6:31 - 6:34
    我所說的「想像災難」是什麼意思呢?
  • 6:34 - 6:37
    我試著去想像,
  • 6:37 - 6:40
    像是一張無害的貓咪照片
  • 6:40 - 6:42
    為何可能導致死亡,
  • 6:42 - 6:44
    以及如何避免這種事情發生。
  • 6:44 - 6:46
    正是接下來我要說的例子。
  • 6:46 - 6:49
    這隻是我的貓,叫伊萊。
  • 6:49 - 6:51
    我們盡可能讓推特的使用者
  • 6:51 - 6:53
    在推特上傳送圖片,
  • 6:53 - 6:55
    一張圖勝過千言萬語,
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    而一次推文只能傳送 140 個字。
  • 6:57 - 6:58
    你在推文加入圖片,
  • 6:58 - 7:01
    你會發現推文的內容更加豐富。
  • 7:01 - 7:03
    藉由推特加入圖片的功能,
  • 7:03 - 7:05
    你可以做各種麼美妙的事。
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    我的工作不是去想這些事情。
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    而是去想事情可能會出什麼差錯。
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    這張圖片
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    如何導致我死亡?
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    有一個可能性。
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    這張圖的資訊不只是一隻貓。
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    還有地理資訊在裡頭。
  • 7:24 - 7:26
    當你以智慧型手機
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    或數位相機拍照,
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    會有許多額外的資訊
  • 7:29 - 7:31
    儲存在照片裡。
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    事實上,這張照片還包含
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    相當於這個的資訊,
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    更具體地說是這個。
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    當然,不太可能有人嘗試
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    根據這張貓照片的相關資訊
  • 7:42 - 7:45
    追蹤我以及傷害我。
  • 7:45 - 7:49
    但我一開始就要假設
    最壞的情況一定會發生,
  • 7:49 - 7:52
    這就是為什麼我們
    在開放上傳照片到推特時,
  • 7:52 - 7:55
    就決定把照片裡的地理資訊全刪掉。
  • 7:55 - 8:01
    (掌聲)
  • 8:01 - 8:04
    如果一開始,我就假設
    可能發生最壞的情況,
  • 8:04 - 8:05
    然後再往前倒推,
  • 8:05 - 8:07
    我可以確定我們建立的保護制度,
  • 8:07 - 8:09
    可以應付意料中
  • 8:09 - 8:11
    以及意料外的事件。
  • 8:11 - 8:14
    我日夜地
  • 8:14 - 8:16
    想像發生最壞情況的情形,
  • 8:16 - 8:21
    如果因此造成我憂鬱的世界觀,
    也不會令人感到意外。
  • 8:21 - 8:22
    (笶聲)
  • 8:22 - 8:24
    其實並非如此。
  • 8:24 - 8:28
    我看到的絶大部份互動,
  • 8:28 - 8:32
    我看了很多,相信我,
    它們都是正面的。
  • 8:32 - 8:34
    人們伸出援手互相幫忙,
  • 8:34 - 8:37
    彼此互相連絡或分享資訊。
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    只是我們要處理龐大的資訊量,
  • 8:40 - 8:44
    承擔保護使用者安全的責任,
  • 8:44 - 8:47
    所以必須假設將發生最壞的情況,
  • 8:47 - 8:51
    對我們來說,百萬分之一的可能性
  • 8:51 - 8:54
    是相當高的機率。
  • 8:54 - 8:56
    謝謝。
  • 8:56 - 9:00
    (掌聲)
Title:
推特對特殊訊息的衡量
Speaker:
戴爾.哈維
Description:

在推持,每秒有成千上萬則訊息被傳送,百萬分一的機會看似微小無害,但對使用者造成傷害的訊息,算下來每天大約會發生 500 萬次。在推特的信任及安全團隊擔任主管的戴爾.哈維認為這樣的機率不容忽視。這位安全專家花大量的時間思考,在給人們發言機會的同時,也說明如何避免最壞的情況發生,以不動聲色的幽默,讓大家了解她是如何保護 2.4 億推特用戶的安全。

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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
09:19

Chinese, Traditional subtitles

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