推特對特殊訊息的衡量
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0:01 - 0:02我在推特的工作
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0:02 - 0:04就是確保使用者對推特的信任,
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0:04 - 0:07以及保護使用者的權益及安全,
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0:07 - 0:08不只是使用者之間
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0:08 - 0:12有時是有關使用者本身的權益及安全。
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0:12 - 0:17讓我們談談推特訊息的規模。
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0:17 - 0:192009 年 1 月,
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0:19 - 0:23每一天,我們在推特平台上
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0:23 - 0:24看到超過 200 萬條新訊息。
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0:24 - 0:302014 年 1 月,則有超過 5 億條訊息。
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0:30 - 0:33六分鐘內,
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0:33 - 0:35就有 200 萬條推文。
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0:35 - 0:42那是 24,900% 的成長。
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0:42 - 0:45今天,絶大部分在推特上的活動
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0:45 - 0:47不會傷害任何人。
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0:47 - 0:49沒有任何風險。
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0:49 - 0:54我的工作則是根除
任何可能傷害他人權益的活動。 -
0:54 - 0:56聽起來很簡單,對吧?
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0:56 - 0:58你或許會認為這個工作很簡單,
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0:58 - 1:01尤其當我說,推特上絕大部分的動作
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1:01 - 1:04並不會對任何人造成傷害。
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1:04 - 1:06那為什麼要花費這麼多時間
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1:06 - 1:09在無害的網路活動中,
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1:09 - 1:11尋找可能的危機?
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1:11 - 1:14以推特的規模來看,
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1:14 - 1:17百萬分之一的機率,
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1:17 - 1:22相當於一天會有 500 條
可能造成危害的訊息。 -
1:22 - 1:23這個訊息量,是其他公司
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1:23 - 1:24所要處理的訊息量相同
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1:24 - 1:26對我們而言,那些稀少罕見,
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1:26 - 1:30不太可能發生的極端事件,
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1:30 - 1:32有如家常便飯。
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1:32 - 1:36假設百分之 99.999% 的推文
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1:36 - 1:38都不會傷害任何人,
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1:38 - 1:39不涉及任何風險。
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1:39 - 1:42也許大家只是在記錄旅遊景點,
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1:42 - 1:44像是澳洲的心形礁,
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1:44 - 1:47或是傳些關於他們正在參加的演唱會,
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1:47 - 1:52或者是分享一些可愛小動物的照片。
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1:52 - 1:56當你除去那 99.999% 的機率,
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1:56 - 2:00剩下極微小的百分比
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2:00 - 2:02粗估下來
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2:02 - 2:06每月大約有十五萬條訊息。
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2:06 - 2:08管理這麼龐大的規模,
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2:08 - 2:11是個挑戰。
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2:11 - 2:12你知道還有什麼
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2:12 - 2:15讓我的工作更具挑戰性的嗎?
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2:15 - 2:20人會做些奇怪的事。
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2:20 - 2:22(笑聲)
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2:22 - 2:24而我則必須搞清楚他們在做什麼,
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2:24 - 2:26動機是什麼,還有是否有危險性,
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2:26 - 2:29且通常是在沒有資料
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2:29 - 2:30或背景的情況下就要去搞清楚。
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2:30 - 2:33讓我舉幾個我在推特工作時
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2:33 - 2:35遇到的例子,
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2:35 - 2:36這些全都是真實的案例,
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2:36 - 2:39一些原先看來簡單明瞭的情況,
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2:39 - 2:40但事情的真相
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2:40 - 2:42又是截然不同。
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2:42 - 2:44有些細節已被更改,
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2:44 - 2:45是為了保護無辜的人,
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2:45 - 2:49有時也包括罪犯。
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2:49 - 2:52我們從簡單的開始。
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2:52 - 2:53[嘿 賤女人]
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2:53 - 2:57當你在推特上看到這句話,
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2:57 - 2:58你可能會認為:
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2:58 - 3:00「那是一種辱罵」。
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3:00 - 3:03畢竟,誰會希望收到這樣的訊息:
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3:03 - 3:05「嘿,賤女人。」
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3:05 - 3:10現在,我試著跟上趨勢
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3:10 - 3:12及最新流行用語,
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3:12 - 3:15所以我知道「嘿,賤女人」
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3:15 - 3:18也常被用作朋友間的招呼用語
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3:18 - 3:23是來自於《絕命毒師》的說法。
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3:23 - 3:25我得承認我沒有想到
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3:25 - 3:28這句話會有第四種用法。
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3:28 - 3:31原來在推特上,扮成狗的人
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3:31 - 3:34也會用這個詞。
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3:34 - 3:39(笑聲)
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3:39 - 3:41事實上,在這個情況下,
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3:41 - 3:43不止沒有辱罵的意味,
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3:43 - 3:46嚴格說來,這是一個準確的問候用語。
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3:46 - 3:49(笑聲)
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3:49 - 3:51所以,一條沒有來龍去脈的訊息
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3:51 - 3:52要去判定這個訊息是否有辱罵的意味,
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3:52 - 3:54絕對是很困難的。
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3:54 - 3:57我們來看看垃圾訊息。
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3:57 - 3:59這是使用者傳送垃圾訊息
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3:59 - 4:00的典型例子,
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4:00 - 4:02一直不斷地傳送相同的訊息
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4:02 - 4:04給上千個人。
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4:04 - 4:07這是我用自己帳號作出的模擬範例,
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4:07 - 4:10我們總可以看到使用者傳送這樣的訊息。
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4:10 - 4:12看起來相當簡單明瞭。
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4:12 - 4:14我們應該自動封鎖
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4:14 - 4:17涉及這種行為的帳號。
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4:17 - 4:20結果總有些例外。
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4:20 - 4:23這些訊息,也有可能是通知
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4:23 - 4:27你登記參加國際太空站經過你上空的活動,
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4:27 - 4:29你希望收到通知,即時走到戶外
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4:29 - 4:31可以親自目睹。
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4:31 - 4:32你絶不會因為
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4:32 - 4:34誤認為這是垃圾訊息
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4:34 - 4:36而停用這個帳號的情況發生。
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4:36 - 4:40好。讓我們再把風險的層級提高。
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4:40 - 4:41再來看我的帳號,
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4:41 - 4:45在推特上展示特定的行為。
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4:45 - 4:48這次是在持特上傳送相同的訊息和連結
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4:48 - 4:50這通常是一種網路釣魚,
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4:50 - 4:54有人試著去引導他人到另一個網站
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4:54 - 4:56然後盜用他的帳號
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4:56 - 5:00很明顯這不是一件好事。
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5:00 - 5:02我們要,而且必須去阻止
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5:02 - 5:05可疑的帳號去做這樣的行為。
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5:05 - 5:08但是,為何這麼做風險更高?
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5:08 - 5:11這像是遊行人潮當中的旁觀者
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5:11 - 5:13拿著攝影機,對著
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5:13 - 5:16警察動手打一個
無暴力行為的抗議者攝影, -
5:16 - 5:19好讓全世界的人知道此事。
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5:19 - 5:21我們不想冒這個險
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5:21 - 5:23把有可能很重要的訊息
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5:23 - 5:26歸類為垃圾訊息,然後停用帳號。
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5:26 - 5:29那意味著,當我們在觀察使用者行為時
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5:29 - 5:31我們憑估成千上百個因素,
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5:31 - 5:33即使是這麼做了,百密仍有一疏,
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5:33 - 5:35必須再重新評估這些訊息。
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5:35 - 5:39現在,面臨各式各樣的挑戰,
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5:39 - 5:41重要的是,不但要去預測可能發生的事,
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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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5:47 - 5:49這也關係到你。
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5:49 - 5:54關係到任何想創造美好事物,
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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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5:59 - 6:03我一再思考這問題
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6:03 - 6:05這些事情
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6:05 - 6:09到底怎麼會出錯?
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6:09 - 6:13我想像發生災難的情形。
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6:13 - 6:16這很困難,
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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,
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6:20 - 6:23同時也寫婚前協議書。
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6:23 - 6:25(笑聲)
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6:25 - 6:27但還是必須要去做,
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6:27 - 6:31特別是每天要處理 5 億條推文。
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6:31 - 6:34我所說的「想像災難」是什麼意思呢?
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6:34 - 6:37我試著去想像,
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6:37 - 6:40像是一張無害的貓咪照片
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6:40 - 6:42為何可能導致死亡,
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6:42 - 6:44以及如何避免這種事情發生。
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6:44 - 6:46正是接下來我要說的例子。
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6:46 - 6:49這隻是我的貓,叫伊萊。
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6:49 - 6:51我們盡可能讓推特的使用者
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6:51 - 6:53在推特上傳送圖片,
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6:53 - 6:55一張圖勝過千言萬語,
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6:55 - 6:57而一次推文只能傳送 140 個字。
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6:57 - 6:58你在推文加入圖片,
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6:58 - 7:01你會發現推文的內容更加豐富。
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7:01 - 7:03藉由推特加入圖片的功能,
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7:03 - 7:05你可以做各種麼美妙的事。
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7:05 - 7:07我的工作不是去想這些事情。
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7:07 - 7:10而是去想事情可能會出什麼差錯。
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7:10 - 7:12這張圖片
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7:12 - 7:15如何導致我死亡?
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7:15 - 7:19有一個可能性。
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7:19 - 7:22這張圖的資訊不只是一隻貓。
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7:22 - 7:24還有地理資訊在裡頭。
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7:24 - 7:26當你以智慧型手機
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7:26 - 7:27或數位相機拍照,
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7:27 - 7:29會有許多額外的資訊
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7:29 - 7:31儲存在照片裡。
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7:31 - 7:32事實上,這張照片還包含
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7:32 - 7:34相當於這個的資訊,
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7:34 - 7:37更具體地說是這個。
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7:37 - 7:39當然,不太可能有人嘗試
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7:39 - 7:42根據這張貓照片的相關資訊
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7:42 - 7:45追蹤我以及傷害我。
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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。
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7:55 - 8:01(掌聲)
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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,
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8:05 - 8:07我可以確定我們建立的保護制度,
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8:07 - 8:09可以應付意料中
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8:09 - 8:11以及意料外的事件。
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8:11 - 8:14我日夜地
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8:14 - 8:16想像發生最壞情況的情形,
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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)
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8:22 - 8:24其實並非如此。
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8:24 - 8:28我看到的絶大部份互動,
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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,
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8:34 - 8:37彼此互相連絡或分享資訊。
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8:37 - 8:40只是我們要處理龐大的資訊量,
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8:40 - 8:44承擔保護使用者安全的責任,
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8:44 - 8:47所以必須假設將發生最壞的情況,
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8:47 - 8:51對我們來說,百萬分之一的可能性
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8:51 - 8:54是相當高的機率。
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8:54 - 8:56謝謝。
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8:56 - 9:00(掌聲)
- Title:
- 推特對特殊訊息的衡量
- Speaker:
- 戴爾.哈維
- Description:
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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。
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 09:19
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Yamei Huang edited Chinese, Traditional subtitles for Protecting Twitter users (sometimes from themselves) |