Se você lembra da primeira década da Internet,
era um lugar bem estático.
Dava para entrar na Internet, olhar as páginas,
e elas eram criadas ou por organizações
que tinham equipes para isso
ou por "experts" em tecnologia
para a época.
E com a ascenção da mídia social
e redes sociais no início dos anos 2000,
a Internet mudou completamente
para um lugar onde, agora, a grande maioria do conteúdo
com que interagimos é criado por usuários comuns,
seja em vídeos no YouTube ou "posts" em "blogs"
ou críticas de produtos ou "posts" em mídia social.
E também se tornou um lugar muito mais interativo,
onde pessoas interagem umas com as outras,
estão comentando, compartilhando,
não estão só lendo.
E o Facebook não é o único lugar para isso,
mas é o maior,
e serve para ilustrar os números.
O Facebook tem 1,2 bilhões de usuários por mês.
Metade da população da Internet
usa o Facebook.
Eles são um "site" que, junto com outros,
permitiu que as pessoas criassem personalidades virtuais
com pouca habilidade técnica,
e as pessoas reagiram colocando muitos
dados pessoais "online".
E o resultado é que temos dados
de comportamento, de preferências e demográficos
para centenas de milhares de pessoas,
o que nunca aconteceu antes na história.
E como cientista da computação, isto quer dizer
que fui capaz de criar modelos
que podem prever todo tipo de característica oculta de vocês
e vocês nem sabem que estão compartilhando
informações sobre isso.
Como cientistas, usamos isso para ajudar
as pessoas a interagirem "online",
mas há aplicações menos altruístas,
e há um problema em que os usuários não entendem
realmente essas técnicas e como elas funcionam,
e mesmo se entendessem, não têm muito controle sobre elas.
O que quero lhes falar hoje
são algumas dessas coisas que podemos fazer,
e nos dar algumas ideias de como podemos avançar
para devolver um pouco de controle aos usuários.
Essa é a Target, a empresa.
Eu não coloquei o logo
na barriga desta pobre mulher grávida.
Vocês talvez tenham visto essa piada publicada
na revista Forbes, em que a Target
enviou um panfleto para essa garota de 15 anos
com propagandas e cupons
para mamadeiras, fraldas e berços,
duas semanas antes de ela contar aos seus pais
que estava grávida.
Pois é, o pai ficou muito bravo.
Ele disse: "Como a Target descobriu
que essa essa garota estava grávida
antes de ela contar aos seus pais?"
Acontece que eles têm um histórico de compras
para centenas de milhares de clientes
e eles calculam o que chamam de índice de gravidez,
que não é só se uma mulher está grávida ou não,
mas também quando o bebê deve nascer.
E eles o calculam
não com base nas coisas óbvias,
como a compra de um berço e roupas de bebê,
mas coisas como: "Ela comprou mais vitaminas
do que normalmente compra",
ou "Ela comprou uma bolsa
que é grande o suficiente para guardar fraldas".
E por si sós, essas compras não parecem
revelar muita coisa,
mas é um padrão de comportamento
que, quando visto no contexto de milhares de outras pessoas,
começa a revelar algumas ideias.
É esse o tipo de coisa que fazemos
quando prevemos coisas sobre vocês na mídia social.
Buscamos por pequenos padrões de comportamento
que, quando detectados entre milhões de pessoas,
nos permitem descobrir todo tipo de coisa.
Em meu laboratório e com colegas,
desenvolvemos mecanismos através dos quais podemos
prever coisas com muita precisão,
como sua preferência política,
seu índice de personalidade, gênero, orientação sexual,
religião, idade, inteligência,
junto com coisas como
o quanto você confia nas pessoas que conhece
e a força desses relacionamentos.
Podemos fazer isso muito bem.
E novamente, não vem do que pensaríamos
que é informação óbvia.
Meu exemplo preferido vem de um estudo
publicado este ano nos Precedentes das Academias Nacionais.
Se olharem no Google, vão achar.
São quatro paginas, fácil de ler.
E eles só observaram o que as pessoas curtiam no Facebook,
só as coisas que vocês curtem no Facebook,
e as usaram para prever características,
junto com algumas outras.
E no artigo, eles listaram as cinco "curtidas"
que mais indicavam alta inteligência.
E entre eles estava uma página
de fritas enroladas. (Risos)
Fritas enroladas são deliciosas,
Mas gostar delas não significa necessariamente
que você é mais esperto que a média.
Então, como é que um dos indicadores mais fortes
de inteligência
é curtir essa página,
quando o conteúdo é totalmente irrelevante
à característica que está sendo prevista?
E acontece que temos que observar
um monte de teorias implícitas
para ver por que conseguimos fazer isso.
Uma delas é uma teoria sociológica chamada homofilia,
que basicamente diz que as pessoas ficam amigas de pessoas como elas.
Se você é esperto, seus amigos devem ser espertos,
Se você é jovem, seus amigos devem ser jovens,
e isso foi bem estabelecido
por centenas de anos.
Também sabemos muito
sobre como a informação se propaga pelas redes.
Pelo jeito, coisas como vídeos virais
ou "curtidas" no Facebook ou outras informações
se espalham exatamente do mesmo jeito
que doenças se espalham por redes sociais.
Estudamos isso por muito tempo.
Temos bons modelos disso.
E podemos juntar essas coisas
e começar a ver por que essas coisas acontecem.
Se fosse para criar uma hipótese,
seria que um cara esperto criou essa página,
ou talvez um dos primeiros que curtiu a página
teria se saído bem naquele teste.
E ele curtiu, e seus amigos viram,
e por homofilia, provavelmente ele tinha amigos espertos,
e assim se espalhou para eles, e alguns deles curtiram,
e eles tinham amigos espertos, e assim se espalhou para eles,
e assim se propagou pela rede
para uma série de pessoas espertas,
de modo que, ao final,
o ato de curtir a página das fritas enroladas
indica alta inteligência,
não por causa do conteúdo,
mas porque o ato de curtir em si
reflete as características em comum
de outras pessoas que também curtiram.
Coisa bastante complicada, certo?
É difícil sentar e explicar
para um usuário comum, e mesmo se o fizer,
o que o usuário comum pode fazer a respeito?
Como saber que você curtiu uma coisa
que indica um traço seu
que é totalmente irrelevante ao conteúdo do que você curtiu?
Há muito poder que os usuários não têm
para controlar como esses dados são usados.
E eu vejo isso como um verdadeiro problema avançando.
Acho que há dois caminhos que podemos observar,
se quisermos dar ao usuário o controle
sobre a utilização desses dados,
porque nem sempre serão usados
para seu benefício.
Um exemplo que eu sempre uso:
se eu me cansar de ser professora,
eu vou abrir uma empresa
que prevê as características
e coisas como trabalho em equipe
e se você é usuário de drogas, se é um alcoólatra.
Sabemos como prever isso tudo.
E vou vender relatórios
para empresas de RH e grandes empresas
que queiram te contratar.
Podemos fazer isso agora.
Eu poderia abrir essa empresa amanhã,
e você não teria qualquer controle
de como eu uso seus dados desse jeito.
Para mim, isso parece um problema.
Então, um dos caminhos que podemos seguir
é o caminho da política e da lei.
E em alguns aspectos, acho que assim seria mais eficiente,
mas o problema é que teríamos mesmo que fazer.
Observar nosso processo político em ação
me faz pensar que é altamente improvável
que vamos juntar um monte de representantes, mostrá-lhes isso,
e fazer que decretem mudanças extensas
à lei da propriedade intelectual nos EUA
para que os usuários controlem seus dados.
Ou seguir a rota da política,
em que empresas de mídia social dizem:
"Sabe? Você é dono de seus dados.
Você tem total controle sobre como eles são usados."
O problema são os modelos de receita
para a maioria das empresas de mídia social
que se baseiam no compartilhamento ou exploração dos dados dos usuários.
Dizem do Facebook que os usuários
não são os clientes, eles são o produto.
Então, como fazemos com que uma empresa
ceda o controle de seu principal bem
aos usuários?
É possível, mas não acho que seja algo
que veremos acontecer rapidamente.
E eu acho que o outro caminho
que podemos seguir e que será mais eficiente
é um mais científico.
É usar a ciência que nos permitiu desenvolver
todos esses mecanismos para calcular
esses dados pessoais a princípio.
E é, de fato, uma pesquisa muito similar
que teríamos que fazer,
se quisermos desenvolver mecanismos
que possam dizer ao usuário:
"Aqui está o risco do que você acabou de fazer."
Ao curtir aquela página do Facebook,
ou ao compartilhar essa informação pessoal,
você melhorou minha capacidade
de prever se você usa drogas ou não,
ou se você se dá bem no ambiente de trabalho ou não.
E isso, acredito, pode influenciar
a decisão de compartilhar algo,
manter privado ou manter inteiramente "offline".
Também podemos observar coisas como
permitir que as pessoas encriptem os dados que elas enviam,
para que sejam invisíveis e inúteis
a "sites" como o Facebook
ou serviços de terceiros que os acessem,
mas a usuários selecionados, que a pessoa que postou
quer que os vejam, tenham acesso.
Tudo isso é uma pesquisa superlegal
de uma perspectiva intelectual.
Os cientistas estarão dispostos a fazê-la.
Isso nos dá uma vantagem sobre o lado da lei.
Um dos problemas que as pessoas levantam
quando falo disso é que elas dizem:
"Sabe, se todos começarem a manter esses dados privados,
todos os métodos que você desenvolveu
para prever seus traços vão falhar.
E eu digo "com certeza", e para mim isso é sucesso,
porque como cientista,
meu objetivo não é inferir informações sobre os usuários,
é melhorar o jeito como as pessoas interagem "online".
E, às vezes, isso envolve inferir coisas sobre elas,
mas se os usuários não quiserem que eu use esses dados,
acho que eles deveriam ter esse direito.
Quero que os usuários estejam cientes e de acordo,
usuários das ferramentas que desenvolvemos.
Então, acredito que encorajar esse tipo de ciência
e apoiar pesquisadores
que querem ceder um pouco desse controle aos usuários
e tirá-lo das empresas de mídia social
significa que avançar, enquanto essas ferramentas evoluem e avançam,
significa que vamos ter uma base
de usuários instruídos e capacitados,
e acho que todos concordamos
que esse é o jeito ideal de avançar.
Obrigada.
(Aplausos)