英文の著作権はBBCに帰属します。日本語訳について、
正誤の如何に関わらず無断転用・転載を固くお断り致します。
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抜けた単語(アルファベット)・・・赤
省略された単語・・・黄
その他の問題・・・青
修正（日本語訳）・・・赤
【】・・・リスニング単語追加部分
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A lot has happened on Facebook
since you last logged in
- and that's an understatement.
最後にログインして以来、
Facebook上で様々な事態が起きている。
これはあくまで控えめな表現だ。
It's the week the world got a wake-up call.
今週、世界に警鐘が鳴り響いた。
Ther row over Facebook and the misuse of data.
「Facebookのデータ不正利用問題を巡り・・」
【seeking a warrant to search the offices...】
「捜査令状請求の動きが・・」
A data firm associated with the Trump campaign
has been suspended.
「トランプ陣営に関わっていたデータ会社に
業務停止命令が下りました。」
We willingly let Facebook, Google
and other comapnies access our personal data
and in return, they give us personalised services
for free.
【Iｔ means】 our personal information
is valuable to them
for a long time now, we've wondered
just how valuable.
「私たちはFacebookやGoogleや他の企業に
進んで個人情報を明け渡し、その対価として
SNSの無料の利用権を獲得しています。
個人情報は価値あるモノですが、
長期にわたり、
一体どれ程の価値あるものなのでしょう。」
But ever since these companies
started amassing our data,
the clock has been ticking.
In 2008, we showed you
how you and your friednds' Facebook data
could be accessed by a rogue Facebook application
without consent.
In 2011, a resercher 【called Michal Kosinski】
warns that if computers could analyse
enough Facebook data from enough people,
they could spot connections
between the way you act online
and your perosnlity traits,
the type of person you are.
それら企業が私たちのデータ蓄積を始めて以来、
時計の音は鳴り続けている。
2008年に、私たちは貴方や貴方の友人のFacebookデータが
Facebookアプリによって許諾なしに
アクセスされる可能性について伝えた。
2011年に研究者の1人：Michai Kosinski氏は、
コンピュータが私たちのFecebookデータを十分に分析出来たら、
彼らは貴方の行動と貴方の個人特性のつながりを見極め、
人物（性格・趣向）の特定も出来るだろうと警告した。
What's really 【world】 changing
about those algorithms
is that they can take your music preferences
or your book preferences
and extract from
this seemingly innocent information
very accurate predictions about your religiosity,
leadership potential, political views,
personality and so on.
「それらアルゴリズムの革新的な部分とは
皆さんの音楽や本の好みを一見無害な情報から引き抜き、
信仰心、リーダーシップの潜在性、政治的観点、
個人特性等の正確な予測に繋げることです。」
By having hundreds and hundreds
of thousands 【Americans undertake】 this survey,
we were able to form a model to predict the personality
of every single adult in the United States of America.
「何百何十万ものアメリカ人たちを調査対象とし、
アメリカ人有権者1人1人の個人特性を予測する
分析モデルを形成・作成しました。」
By 2016, Alexander Nix was explaining
how Cambridge Analytica
could use this kind of reserach
to find people of different personality types
and target them with specific messages
that might influence their behaviour.
2016年、Alexander Nix氏はCambridge Analyticaが
どのように個人特性を分析し、
メッセージで揺さぶりをかけていくのか
その手法を解説した。
If you know the personality
of the people you're targeting,
you can nuance your messaging
to resonate more effectively
with those key audience groups.
Because it's personality that drives behaviour
and behaviour that obviously influences how you vote.
「対象とする人々の個人特性を把握出来たら、
重要な大衆グループに共鳴させるメッセージを
組むことが可能です。なぜなら、
それこそが行動を決定する個人特性であり、
皆さんの投票先に影響を及ぼすものだからです。」
Soon afterwards, there techniques were used
by two political campaigns
that would rock the world.
それから間を置かず、それらテクニックは
2つの政治活動に利用され、
世界に衝撃を与える。
Yes, your likes and dislikes,
your comments and posts,
your personal data,
they are valuable.
But it's what they say about you as a person...
..that's where the real power lies.
「・・そう、貴方の"好き"や"嫌い"、コメントや投稿、
貴方のパーソナルデータは彼らが重要視するものです。
しかし、彼らの言う"個人"、
そこに現実の嘘の原動力が有ります。」
No one knows exactly how much these techniques
actually contributed to the results of the votes.
One of the first researchers to ask the question
was Paul 【Olivier Dehaye.】
【He】 worked on an article at the end of 2016
that investigated what was happening
and this week he was here in London
to give evidence to MPs about the latest revelations.
Sitting alongside him in the Commons' Select committee
was Cambridge Analytica whistle-blower,
Christopher Wylie.
And straight after the session,
Paul sat down with me.
まだ誰もその技術が投票結果に
どの程度寄与したのか把握していない。
最初に疑問を呈した研究者の1人が
Paul Olivier Dehaye氏、
彼は2016年の年末に記事を作成、
それは選挙で何が起きたのかを明かすものだった。
発覚した最新情報を議会で証言する為、
今週はここロンドンに来ている。
委員会の場で彼に続いて席に着いたのは
Cambridge Analyticaの告発者：Christopher Wylie氏だ。
セッション後直に
Paul氏はインタビューに応じてくれた。
This isn't just about Facebook
or Cambridge Analytical, is it?
This kind of data collection analysis
has been going on for a long time
and it's being done by lots of people.
-
-
「今回の件はFacebookや
Cambridge Analyticaに限る話ではありませんね？
データの集積と分析は長期渡り
より多くの人々によって行われてきていますよね？」
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Right. In two ways it's not just about those companies.
Facebook enables a lot more companies
than just Cambridge Analytica
to suck out data in similar ways.
So, that's the first thing.
And then, Facebook is just one player in a big ecosystem
of online advertising, online profiling.
Some of the companies you have heard of,
but some of them, you just have no relationship with.
-
-
「その通りです。その2つはそれら企業に限りません。
FacebookはCambridge Analyticaに限らず、同じ手法の
データ吸い上げ許可・権限を多くの企業に与えています。
今回は始りです。Facebookはオンライン広告や
オンラインプロファイルの大きな生態系の一部で、
皆さんがご存知の企業も幾つかありますが、
一部は全く関わりの無いところも有ります。」
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Even if you fully understand the terms and conditions
that you're agreeing to about what data you're sharing,
I don't think anyone really understood
what could be inferred from the data.
So, not the list of your friends,
not your likes and dislikes,
but the things that you've never talked about
that now they can tell from your digital footprint.
-
-
「たとえ、その対象者が共有するものの意図を
完全に理解したとしても、その特定の誰かが
データから対象者を推論出来るとは思わない、
つまりは、
友人のリストや好き嫌いの内容ではなく、
デジタルの足跡から伝えられていない点について
彼らは汲み取ることができる・・・ということですね。」
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Yeah, it's really hard to understand
the inference power of this data,
what can be deduced from it, that's true.
How people make decisions
- whether they think about the issue
before making a decision or not.
Another way to say this
is they were trying to find gullible people.
So, if you are able to do that,
you can just make them buy into anything
and to any content.
-
-
「ええ、このデータから
直接の推論は非常に難しいものですが、
推論は確かに行われています。
判断を下すこと以前に
どれぐらいの人々が彼らの問題提起に傾くか。
別の言い方をすれば、
彼らは騙されやすい人々を見つけようとしていました。
上手く流せると判ったら、
後はその為の媒体を買い取り、発信するだけです。」
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[TechNews]
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［今週の音声認識発音訓練：2018-4-1］
*単語・記号・発音参考サイト：Weblio(http://ejje.weblio.jp/)
*単語・記号・発音参考サイト：goo辞書(http://dictionary.goo.ne.jp/)
*単語・記号・発音参考サイト：Google.com
*発音テスト：VoiceTra(http://voicetra.nict.go.jp/)
〔表記の流れ〕
"[ビ]"……ビジネスシーンの意図・解釈
"◎"……Weblioの音声で正確に出力(Google側省略)
"-"……品詞違い
"◯"……英単語は正確に出力、訳不足
"△"……音の類似する出力
"×"……誤った出力
"S"……Weblio・Google何方も全く同じ出力
"？"……その他
"?N"……正確に単語出力、語訳の登録が無い
"W→V"……Weblioの発音例をVoiceTraに通したテスト結果
"W×"……Weblio側の音声 or VoiceTra側に問題あり
"W×G◎"……Google発音例は正確に出力
"N"……音声例が無い
"H"……デフォルト出力("Hello:こんにちは")
"結果"……私個人の発音テスト結果
"(✓)"……既に把握済み
"◯？"……汲み取り困難 or 訳が間違っている
BBC"Click"(先週の修正箇所から)
BBC"Click"(今週分)
NHK"ABCニュースシャワー"
NHK"大人の基礎英語"(シーズン6)
NHK"仕事の基礎英語"(シーズン5)
NHK "SNS英語術"(2018年4月5日分から記憶に無い単語全て)
BBC"6 minute learning"(2018年4月4日分English we speak"smombie"から記憶に無い単語全て)
NHK "TVB"(2018年4月6日分冒頭の話題から)
NHK "CNNスチューデントニュース"(2018年4月6～7日分から)
| No | 単語 | 意味 | 記号 | W→V | 結果 |
|---|
BBC"Click"(今週分)
| No | 単語 | 意味 | 記号 | W→V | 結果 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | understatement | 控え目な表現 | ˈəndərˌstātmənt | × | ◎～◯ |
| 2 | amassing | 蓄積する | əmǽsɪŋ | WNG× | × |
| 3 | resonate | 共鳴する | rézənèɪt | × | ◎ |
| 4 | inference | 推論 | ínf(ə)rəns | × | ◎ |
| 5 | gullible | 騙されやすい | gˈʌləbl | × | × |
NHK"ABCニュースシャワー"
| No | 単語 | 意味 | 記号 | W→V | 結果 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | teacher rebellion(✓) | 教師の反乱(✓) | --- | --- | --- |
| 2 | red state(✓) | 共和党の州(✓) | --- | --- | --- |
| 3 | put on the back burner | 棚上げする | --- | × | ◯ |
| 4 | pay tribute(✓) | 追悼する(✓) | --- | --- | --- |
NHK"大人の基礎英語"(シーズン6)
| No | 単語 | 意味 | 記号 | W→V | 結果 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | top up | チャージする、満たす | --- | × | ◯ |
NHK"仕事の基礎英語"(シーズン5)
| No | 単語 | 意味 | 記号 | W→V | 結果 |
|---|
NHK "SNS英語術"(2018年4月5日分から記憶に無い単語全て)
| No | 単語 | 意味 | 記号 | W→V | 結果 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | shunned | 避ける | ʃʌ́nd | × | × |
| 2 | slacktivism | スラックティビズム | --- | WNG× | △ |
BBC"6 minute learning"(2018年4月4日分English we speak"smombie"から記憶に無い単語全て)
| No | 単語 | 意味 | 記号 | W→V | 結果 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Smombie | smartphone + zombie | --- | --- | ??回以上 |
NHK "TVB"(2018年4月6日分冒頭の話題から)
| No | 単語 | 意味 | 記号 | W→V | 結果 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | autos | 自働車 | --- | --- | --- |
| 2 | ramifications | 分裂 | ræ̀məfəkéɪʃənz | × | ◎ |
| 3 | violation | 侵害 | vὰɪəléɪʃən | ◎～◯ | ◎～◯ |
| 4 | induce | 引き起こす、～させる | ɪnd(djúːs | × | ◎ |
NHK "CNNスチューデントニュース"(2018年4月6～7日分から)
| No | 単語 | 意味 | |||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | renowned | 高名な | |||
| 2 | solitary | 唯一の | |||
| 3 | confinement | 監禁 | |||
| 4 | sermon | 説教 | |||
| 5 | in vain | 効果なく | |||
| 6 | mortally | 致命的に | |||
| 7 | rudimentary | 基本の | |||
| 8 | widow | 未亡人 | |||
| 9 | sewage | 下水 | |||
| 10 | irrigation | 灌漑(かんがい) | |||
| 11 | seal | 密封 | |||
| 12 | seeping | 漏る | |||
| 13 | dilapidate | 荒廃させる | |||
| 14 | makeshift | 間に合わせの | |||
| 15 | reservoir | 貯水池 | |||
| 16 | siphoned | 吸い上げ管 | |||
| 17 | cascade | 直列 | |||
| 18 | snout | 突き出た鼻 | |||
| 19 | wind down | 徐々に終わる | |||
| 20 | outskirts | 郊外 | |||
| 21 | enclave | 飛び領土 | |||
| 22 | prevailed | 優勢である | |||
| 23 | whining | 愚痴をこぼす | |||
| 24 | inertia | 慣性 | |||
| 25 | hostility | 敵意 | |||
| 26 | acquired rights | 既得権 | |||
| 27 | longstanding | 長年の | |||
| 28 | mistrust | 信用しない | |||
| 29 | stirrer | 攪拌棒 | |||
| 30 | chill | 震え、寒さ | |||
| 31 | pollen | 花粉 | |||
| 32 | spores | 胞子 | |||
| 33 | grains | 穀物 | |||
| 34 | sneeze | くしゃみをする | |||
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［修正箇所：単語］
・deduced：推論する
・ecosystem：生態系
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[放送ダイジェスト01：個人情報不正利用問題]
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名称：
組織：Facebook、Cambridge Analytica、PersonalData.IO
人物：DR MICHAI KOSINSKI(Psychologist & Data Scientist)
人物：ALEXANDER NIX(CEO, Cambridge Analytica)
人物：PAUL-OLIVIER DEHAYE(Data Expert Co-Founder, PersonalData.IO)
期間：
分類：情報セキュリティ（個人情報）
場所：
価格：
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概要1：SNS提供企業の個人情報収集・分析は10年以上前から
概要2：個人情報解析アルゴリズムから個人特性の把握が可能に
概要3：解析結果から対象者に合わせたメッセージを形作る
概要4：その扇動手法は政治キャンペーンに利用された
概要5：今回のデータ分析・解析・扇動問題は皮切りに過ぎない
概要6：データ分析は"伝えられていない何か"を特定・分類する
概要7：最大の狙いは騙されやすい人を探すこと
概要8：シャドウプロファイリング…SNS未登録者の分析・解析
概要9：データ管理は今後透明性が強く求められる
概要10：法整備も履行されなければ無意味
概要11：政府の法整備は商業的利益に傾いている
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[備考]ベルギーではシャドウプロファイリングが禁止されている
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[放送ダイジェスト02：Waymo I-Pace]
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名称：
組織：Waymo、Jaguar
人物：JOHN KRAFCIK(Chief Executive, Waymo)
期間：
分類：自動運転車
場所：
価格：
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<Waymo I-Pace>
概要1：完全な電気自動運転車
概要2：車はJaguar Land Rover、センサーをWaymoが
概要3：今後2年以内に2万台の普及見込む
概要4：年末までにフェニックス（アリゾナ州）で無人輸送サービスを
概要5：Waymoの専用アプリで車の移動が可能
概要6：無人輸送サービスは事前試験で需要確認済み
概要7：25都市25000台で50億マイル分のシステムテストを
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[備考]歩行者ひき殺す自動運転車事故に公道試験中止（業界）
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[放送ダイジェスト03：最新の言語翻訳機比較]
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組織：Google、Bragi、Travis
分類：テック製品（翻訳機）
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<Google Pixel Buds ￡159/$159>
概要1：去年発売されたGoogle製イヤホン型翻訳機
概要2：Bletooth経由、GooglePixcelPhone必須
概要3：リアルタイム翻訳、非装着者は端末経由で
概要4：Google Translatorの方が実用向きかも？
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<Bragi, The Dash Pro ￡308/$309>
概要1：ワイヤレスのイヤホン型翻訳機
概要2：サードパーティのアプリと連携翻訳
概要3：iTranslateとの連携利用に対応言語は8つ
概要4：間違った翻訳結果も
-------------------------------------------
<Travis the Translator ￡143/$199>
概要1：年末リリース、80言語対応
概要2：スタンドアローン(単体で機能する)翻訳機
概要3：SIM差し込み、WiFiやホットスポットに接続
概要4：端末アプリより文脈を理解しやすいらしい
概要5：IBM・Microsoft ・Google・Nuanceの翻訳エンジンも採用
概要6：番組内の実験では他2つより最も正確に機能
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[備考]耳装着型は違和感がある
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[放送ダイジェスト04：VRSF映画とVRパブ]
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名称：Ready Player One
組織：Warner Bros
人物：TYE SHERIDAN(Wade/Parzival)
人物：OLIVIA COOKE(Samantha/Artemis)
人物：ERNEST CLINE(Author & Scriptwriter 'Ready Player One')
人物：LAUREN O'CALLAGHAN(Entertainment Editor GamesRadar)
人物：VICTRIA TURK(Senior Editor Wired UK)
人物：ANTHONY NIXON(The VR Concept)
期間：
分類：VR
場所：
価格：
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<Ready Player One>
概要1：スティーブンスピルバーグ監督のVRSF作品
概要2：Stacksに住む住人たち、Ohio州Columbusの2045年を描く
概要3：仮想世界全体のコントロールキーを巡る物語
概要4：作品上のOasisの世界では好きな場所に簡単に移動できる
概要5：撮影の視覚効果はILM(Industrial Light & Magic)が担当
概要6：撮影時は衣裳もヘアメイクもメイクアップも一切無し
概要7：原作はErnest Cline氏の著書、脚本もZak Penn氏と供に
概要8：原作者にとって本作の世界観は"インターネットの比喩"
概要9：人間が仮想世界の現実に逃れるストーリー
概要10：SF映画では無い、導入されている技術は既存のもの
（触覚スーツ、触覚コントローラ、VRヘッドセット）
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<VRのあれこれ（動向や話題）>
概要1：Oculus Go…単体で機能するVRヘッドセット(PC要らず)
概要2：単体機能のVRヘッドセットは未だ低品質
概要3：ライブのVRアーケードに需要の高まりが
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<Gamebox VRパブ>
概要1：South LondonのGameboxにVRパブ
概要2："Rec Room"のようなコラボゲーム
概要3：チームワーク求められる社会性VRゲーム
概要4：Skyfrontでは無重力の銃撃戦を
概要5：世界初のVRトーナメント実施予定（LondonとBrighton間で）
概要6：オンライン文化かポップカルチャーか、見方は人それぞれ
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[備考]
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[少し関係の無い話：remember]
綺麗サッパリ忘れていた1月～3月期の社名統計は
次週分に掲載します。
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[少し関係の無い話2：Sugar Tax]
Laraの食べる光景で思い出した砂糖税。ここ最近
イギリスで導入されたばかりの肥満対策掛けた税制
(歳入策)です。国の賄う医療費を減らす取組みとし
ても機能する為、肥満率の低い日本でも導入価値の
有る仕組みです。
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