Utiliser des «portraits de données» pour éclater la «bulle de filtres»: c’est la méthode que préconise une étude du 19 novembre 2013, réalisée en collaboration par l’université Pompeu Fabra de Barcelone et Yahoo Labs, et résumée dans un article du MIT Technology Review paru le 29 novembre. Concrètement, il s’agit de faire entrer en contact des personnes ayant de fortes divergences de point de vue, à l’heure où Internet tendrait à les éloigner de plus en plus.

L’idée que le développement des réseaux sociaux aurait entraîné un rapprochement des gens autour des opinions qu’ils partagent, et surtout un éloignement entre ceux qui n’en partagent pas, a été évoquée par l’activiste Eli Pariser, qui en 2011 a consacré l’expression de «bulle de filtres» (ou filter bubble) pour la désigner -Titiou Lecoq vous en a parlé le 29 novembre  sur Slate.fr. Comme le rappelle le Technology Review, la bulle de filtres amplifierait un problème qui existe déjà dans le monde réel:

«De nombreuses études sociales montrent que les gens préfèrent consulter les informations avec lesquelles ils sont d’accord plutôt que celles qui s’opposent à leurs opinions. Ce problème s’aggrave quand les réseaux sociaux recommandent du contenu en fonction de ce que les utilisateurs aiment déjà, et de ce que les gens qui leurs ressemblent aiment également.»

Pour contrecarrer cette tendance, les chercheurs ont donc élaboré leur propre système de recommandation: une application permettant d’afficher le «portrait de données» d’internautes, des «représentations abstraites de l’historique des interactions»; en d’autres termes: d’après les mots les plus utilisés, l’application calcule ce qui intéresse le plus l’internaute, un peu comme ce que fait Google pour cibler ses pubs (on vous en avait parlé l’an dernier sur Slate.fr).

En cliquant sur un des mots clefs de leur portrait, les participants à l’étude peuvent voir leurs tweets (…) Lire la suite sur Slate.fr