Nous aimons croire que chaque visite sur Google est une recherche de connaissances ou, au moins, d’informations utiles. Bien sûr, mais c'est aussi un acte de narcissisme.
Chaque fois que nous récupérons des résultats de recherche, nous extrayons un miroir virtuel qui reflète qui nous sommes dans le monde Web. C'est ce que Eli Pariser a fort justement qualifié de "bulle de filtre" dans son livre de 2011, La bulle de filtre: ce que Internet vous cache .
Pariser a exposé la pensée qui sous-tend la personnalisation algorithmique. En effectuant un suivi méticuleux de chacun de nos clics, Google - et maintenant Facebook et de plus en plus d'autres sites Web - peut, sur la base de comportements antérieurs, deviner assez bien ce que nous voulons savoir. Cela signifie que deux personnes effectuant exactement la même recherche peuvent aboutir à des résultats très différents.
Nous sommes nourris de ce que nous semblons vouloir, et comme nous sommes plus susceptibles de cliquer sur des éléments de notre zone de confort, y compris les annonces publicitaires, Google et d'autres sont motivés à affiner leur ciblage. En conséquence, les bulles dans lesquelles nous vivons se réduisent.
Toute cette précision a un prix, comme le soulignait Pariser dans une interview avec Maria Popova de Brain Pickings:
"La personnalisation est une sorte de vie privée tournée à l'envers: ce n'est pas le problème de contrôler ce que le monde sait sur vous, mais le problème de ce que vous obtenez de voir du monde."
La plus grande image
Donc, nous sommes pris au piège dans un labyrinthe de notre propre fabrication, non?
Pas nécessairement, grâce à une équipe de scientifiques qui affirment avoir peut-être trouvé un moyen d'échapper aux contraintes des algorithmes. Comme le MIT Technology Review l’ a récemment signalé, Eduardo Graells-Garrido de l’Universitat Pompeu Fabra de Barcelone et Mounia Lalmas et Daniel Quercia de Yahoo Labs ont développé ce qu’ils appellent un «moteur de recommandation», conçu pour exposer les personnes à des points de vue opposés.
Selon les chercheurs, l’un des éléments clés est que ces opinions viennent de personnes avec qui nous partageons d’autres intérêts. Cela semble nous rendre plus réceptifs aux opinions que nous aurions probablement autrement considérées comme de la folie. L'autre consiste à présenter visuellement les points de vue opposés de manière à ce qu'ils se sentent moins étrangers.
À cette fin, les scientifiques ont utilisé le modèle d’un nuage de mots, ce qui a permis aux participants à l’étude de connaître les sujets sur lesquels ils avaient le plus tendance à tweeter et d’avoir également accès - de manière attrayante, à du contenu émanant d’autres dont propres nuages de mots ont mentionné plusieurs des mêmes sujets.
Mais que se passe-t-il si une partie de ce contenu reflète une vision politique très différente? Les gens le rejeteraient-ils instinctivement?
Pour mettre leur théorie à l’épreuve, les chercheurs ont mis en contact des personnes de part et d’autre d’un problème qui suscite des sentiments profondément personnels - l’avortement. Ils se sont concentrés sur des milliers d'utilisateurs actifs de Twitter au Chili qui avaient inclus des hashtags tels que #prolife et #prochoice dans leurs tweets, leur créant ainsi un nuage de mots basé sur les termes qu'ils utilisaient le plus souvent.
Ensuite, ils ont fourni aux participants de l’étude des tweets de personnes qui avaient beaucoup de termes identiques dans leurs nuages de mots, mais qui avaient également un point de vue opposé sur l’avortement. Les chercheurs ont découvert que, parce que les gens semblaient ressentir un lien avec ceux qui avaient des nuages de mots similaires, ils étaient plus intéressés par leurs commentaires. Et cela tendait à les exposer à un éventail d'opinions et d'idées beaucoup plus large que celui qu'ils auraient autrement expérimenté.
En bref, les chercheurs ont utilisé ce que les gens avaient en commun pour les rendre plus ouverts à la discussion sur leurs différences. Leur document concluait qu'ils avaient trouvé "un moyen indirect de connecter des personnes différentes".
Donc, il y a encore de l'espoir.
La folie à la méthode
Voici d'autres développements récents dans le monde parfois bizarre des algorithmes.
- Rien de tel que des "salutations personnelles chaleureuses" automatisées: c'était probablement inévitable. Google vient de recevoir un brevet pour un logiciel qui surveille si étroitement votre comportement sur les réseaux sociaux qu'il sera en mesure de vous fournir un choix de réactions possibles aux commentaires ou questions que vous rencontrez sur Facebook ou Twitter. Si, par exemple, un ami obtient un nouvel emploi, le logiciel suggérera une réponse, vraisemblablement quelque chose du type "Félicitations". C'est vrai, vous ne perdriez aucun de vos pouvoirs cérébraux. L'algorithme le fera pour vous.
- Téléphonez: des chercheurs de l'université d'Helsinki ont mis au point des algorithmes permettant de déterminer la façon dont les gens se déplacent - marcher, conduire un bus ou le métro - en suivant les signaux de l'accéléromètre de leur téléphone portable. Cela leur permet d'analyser la fréquence de leurs arrêts et départs. Les chercheurs disent que cela pourrait être un outil puissant pour aider les planificateurs à comprendre comment les gens se déplacent dans leurs villes.
- Toutes les nouvelles qui s’intègrent à merveille: Facebook a peaufiné ses algorithmes de «flux d’actualités» afin que davantage de nouvelles commencent à apparaître. L'idée est de mieux faire connaître les liens aux articles des organisations de presse sur Facebook, ce qui permettra au géant des médias sociaux d'être plus pertinent pour ce qui se passe dans le monde en plus des anniversaires d'amis. La spéculation est qu'il s'agit d'un effort de Facebook pour contester la domination de Twitter dans la création de buzz autour de l'actualité.
- Qu'est-ce qu'elle a à dire à propos des Cubs de Chicago?: Un informaticien israélien a créé un algorithme capable d'analyser d'énormes volumes de données électroniques sur des événements passés provenant de sources aussi diverses que les archives du New York Times vers les flux Twitter et de prédire ce qui pourrait arriver A l'avenir. La scientifique, nommée Kira Radinsky, a utilisé son système pour prédire la première épidémie de choléra à Cuba depuis plusieurs décennies et les manifestations qui ont précédé le Printemps arabe.
Bonus vidéo: voici la conférence TED qui a rendu célèbre Eli Pariser et son concept de la bulle de filtre.
Bonus vidéo: Il existe des algorithmes pour tout, ces temps-ci et, à en croire Sheldon, de "The" Big Bang Theory ", qui inclut les amitiés.
Plus de Smithsonian.com
Comment les données volantes ont changé
Vous pensez faire du bon travail? Pas si les algorithmes disent que vous n'êtes pas
