How Do Apps Decide What We See Next?

Full script

Read the whole talk.

All slides in one place. Read it through once, then practice slide by slide.

1. 01How Do Apps Decide What We See Next?

   Good evening, everyone. Last month, I watched one video about bread baking. The next day, my whole feed was bread. How did the app know? Today, I'll explain, in simple terms, how recommendation systems decide what we see.

   皆さん、こんばんは。先月、パン作りの動画を一本見ました。次の日、フィードがパンだらけになっていました。アプリはどうして分かったのでしょうか？今日は、おすすめの仕組みが、私たちが見るものをどう決めているのかを、やさしく説明します。

2. 02What Is a Recommendation System?

   A recommendation system is a computer program that tries to predict what you'll want to watch, read, or buy next. Video apps, music apps, and online shops all use them.

   おすすめの仕組みとは、あなたが次に何を見たいか、読みたいか、買いたいかを予測しようとするコンピューターのプログラムです。動画アプリも、音楽アプリも、ネットショップも、みんなこれを使っています。

3. 03Signal 1: What You Do

   The first type of information is your own behavior: what you click, how long you watch, what you like or share, and even what you skip. Watching a video to the end is often a strong signal.

   一つ目の情報は、あなた自身の行動です。何をクリックしたか、どれくらい長く見たか、何に「いいね」したりシェアしたりしたか、そして何を飛ばしたかまでです。動画を最後まで見ることは、多くの場合、強い手がかりになります。

4. 04Signal 2: People Like You

   The second idea is comparing you with similar people. If many people who watched the same videos as you also enjoyed something else, the system may guess you'll enjoy it too.

   二つ目の考え方は、あなたを似た人と比べることです。あなたと同じ動画を見た多くの人が、ほかの何かも楽しんでいたら、仕組みはあなたもそれを楽しむだろうと予想するかもしれません。

5. 05The Good Side

   This can be very helpful. I've discovered great music and useful cooking videos that I would never have found by myself.

   これは、とても役に立つことがあります。私も、自分では絶対に見つけられなかったような、すてきな音楽や役に立つ料理の動画に出会えました。

6. 06The Risks

   But there are risks. If the system only shows us more of what we already like, our view of the world can become narrower. And because many apps want us to keep watching, it's easy to lose track of time.

   でも、危険もあります。仕組みが、私たちがもともと好きなものばかりを見せると、世の中の見え方が狭くなってしまうかもしれません。それに、多くのアプリは私たちに見続けてほしいので、つい時間を忘れてしまいがちです。

7. 07Taking Back Control

   The good news is that we can influence what we see. Search for new topics on purpose, use the "not interested" button, and follow people with different opinions. Our actions teach the system.

   良い知らせは、私たちが見るものに影響を与えられることです。わざと新しい話題を検索したり、「興味なし」ボタンを使ったり、違う意見を持つ人をフォローしたりしましょう。私たちの行動が、仕組みに教えているのです。

8. 08Conclusion

   To conclude, recommendation systems learn from what we do and from people like us. They can open doors or close them. Remember: while the app is learning about you, you're also training it. Thank you.

   まとめると、おすすめの仕組みは、私たちの行動と、私たちに似た人たちから学んでいます。それは扉を開くこともあれば、閉ざすこともあります。覚えておいてください。アプリがあなたについて学んでいる間、あなたもアプリを育てているのです。ありがとうございました。