Contenu
- La faille algorithmique
- Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
- Transparence Vs. Tromper le système
À emporter:
Les algorithmes sociaux sont des mesures froides, scientifiques, basées sur des données, mais cela ne nous empêche pas de les utiliser de manière astucieuse.
Au cours des deux décennies qui ont précédé la bulle Internet, vous n’avez pas vraiment entendu le mot algorithme, à moins d’être un programmeur en informatique, un mathématicien spécialisé en maths appliquées ou un technicien en orthographe, si une telle chose existe. Avance rapide jusqu’à aujourd’hui et s’il existe "une application pour cela", il existe probablement un algorithme. Ces jours-ci, il semble que chaque algorithme préside à tous les aspects de notre vie. Ils prédisent quels livres nous voudrons acheter sur Amazon, avec qui nous pourrions vouloir nous lier d'amitié et peut-être même choisir une âme sœur potentielle.
Le dernier algorithme en est un que vous connaissez peut-être ou non, mais ces dernières années, il a pris le train de la mesure des médias sociaux. Klout, Kred et Peer Index, entre autres, prétendent pouvoir mesurer l’influence sociale d’une personne sous une forme numérique ordonnée. Tous les trois utilisent des algorithmes complexes et aléatoires pour calculer une sorte de score propriétaire afin de comparer l’influence supposée des gens. C'est plus facile à dire qu'à faire. Klout, par exemple, a été critiqué pour avoir attribué un score inférieur au président américain Barack Obama, le qualifiant ainsi de moins influent que la star du teenybopper Justin Bieber. Cela n'a été inversé qu'en août 2012, lorsque Klout a modifié son algorithme pour intégrer la pertinence de la page Wikipedia (et donc prendre en compte davantage de données du monde réel).
Pour moi, toutefois, ces nouvelles mesures de la popularité du Web suscitent quelques questions. Comme, y a-t-il trop de choses dans nos vies que nous essayons de résumer en un algorithme? Qu'est-ce qu'un algorithme peut vraiment nous dire et où se situe-t-il? Et quelles en sont les conséquences?
La faille algorithmique
En prenant comme exemple les sites de mesure des médias sociaux, il est clair qu’ils possèdent tous un défaut majeur: l’algorithme analyse "l’influence" d’un utilisateur, et les sites offrent peu de possibilités de mesurer ce que ces personnes font hors ligne. D'une manière ou d'une autre, tous ces sites en question récompensent d'une manière ou d'une autre le participant pour son engagement accru et son intégration dans davantage de réseaux de médias sociaux. Klout, par exemple, demande aux utilisateurs de connecter chaque compte de réseau social actif au service et travaille en interaction sur,, Google+, LinkedIn, Foursquare et d'autres sites de médias sociaux, ainsi que d'autres données en ligne accessibles au public (telles que la page Wikipedia). Bien sûr, ces algorithmes exacts sont propriétaires, et donc la plupart du temps cachés. Mais c’est aussi une partie du problème. Après tout, s’il existe des lacunes dans les algorithmes de calcul des scores, l’utilisateur moyen en est-il au courant?
Au cours de mes premières expériences avec Klout, quelques semaines après avoir tweeté un blague À propos de ma pharmacie CVS locale, le site avait créé une catégorie et m'avait déclaré "influent" sur CVS, juste à partir de quelques re-tweets de ma blague. Clairement, cela me donne beaucoup plus de crédit que je ne le mérite en termes d’influence sur ce sujet!
L’utilisation d’algorithmes pour calculer des choses pose d’autres problèmes, en particulier s’il s’agit d’un algorithme aléatoire qui utilise des données aléatoires. Par exemple, j’ai interrogé Andrew Grill, le PDG de Kred, sur la capacité de Kred à détecter des abonnés achetés ou de faux comptes, que de nombreuses personnalités ont été accusées d’abus au cours des derniers mois. (En savoir plus à ce sujet dans The Economics of Fake Followers.)
"Nous ne pourrions pas avoir cette mesure dans l'algorithme", a déclaré Grill. "Il n'y aurait aucun moyen de détecter un faux positif, comme un afflux légitime d'adeptes, par exemple à la télévision."
Un tel dilemme est un excellent exemple de l'échec des algorithmes; Bien que les algorithmes puissent déterminer les données, ils ne sont pas très efficaces pour interpréter ce que cela signifie.
Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
"Le problème avec les outils de surveillance des médias sociaux, est que les ordinateurs peuvent voir si un nom est utilisé, mais ils ne peuvent pas dire le con ou si la mention est une impression positive ou négative", a déclaré Mike Byrnes de Byrnes Consulting, une entreprise qui fournit services de planification commerciale et de stratégie marketing.
"Comme les marques veulent vendre plus de produits et services à l'avenir, elles rechercheront des influenceurs sociaux pour les aider à le faire", a déclaré Byrnes. "Je suppose que beaucoup d'efforts seront déployés pour évaluer chaque personne et chaque marque à l'aide des médias sociaux afin de mettre en valeur les meilleurs marchés cibles en matière de référencement en ligne."
Cela signifie que ces algorithmes sociaux relativement nouveaux représentent bien plus qu'une guerre de l'ego ou un concours de popularité. Ces algorithmes ont de plus en plus d’argent réel, qu’il s’agisse du marketing que les utilisateurs effectuent en ligne ou des fournisseurs d’algorithmes eux-mêmes (Klout, PeerIndex et Kred incitent tous leurs sponsors à gagner de l’influence des utilisateurs).
Et si les utilisateurs ne savent pas comment leurs scores sont calculés, ils sont définitivement désavantagés.
"Les utilisateurs devraient toujours savoir comment leur score est calculé, nous affichons comment nous calculons notre score directement sur notre site Web", m'a dit Grill.
Transparence Vs. Tromper le système
Cela semble être un début, mais l’un des problèmes de transparence d’un algorithme est qu’il peut être joué. Il suffit de penser aux utilisateurs de Black Hat SEO qui ont exécuté des astuces telles que la dissimulation de mots clés dès qu’il a été découvert que les mots clés faisaient partie de l’algorithme de résultats de recherche. Ainsi, lorsque les entreprises dissimulent le calcul des algorithmes, elles désavantagent les utilisateurs. Mais lorsque les algorithmes deviennent trop transparents, ils peuvent également être rendus pratiquement inutiles. Cela désavantage également les utilisateurs, ou du moins les plus honnêtes.
Sur ce dernier point, un porte-parole de Klout m'a dit que "pour maintenir l'intégrité du score, nous ne divulguons pas l'algorithme en entier ni la façon dont nous le développons ..."
Cela semble raisonnable, mais je pense qu’au moins une explication de la base de l’algorithme serait justifiée sur ces sites, d’autant plus que ces sociétés continuent à nous prêter nos informations avec leurs API.
Nous savons tous que les algorithmes sont souvent très réducteurs; c'est juste leur nature. Je pense que le vrai problème est que nous - et les entreprises qui construisent ces algorithmes ont du mal à comprendre le fait qu’il ya des limites importantes à ce qu’elles peuvent nous dire sur le monde vaste et compliqué dans lequel nous vivons.
Au fur et à mesure que ces sites se développent et s’améliorent, leurs algorithmes évolueront également. Et bien que nous n’ayons pas tous besoin d’un diplôme en informatique, les gens auront de plus en plus besoin de comprendre à quel point les algorithmes peuvent nous aider et ne peuvent pas nous aider dans nos vies.
Pour ma part, je me demande ce que ce serait si les sites de rencontre encourageaient les utilisateurs à contacter ceux qui étaient déterminés à être le pire match. Après tout, certaines choses de la vie sont totalement imprévisibles. Ou du moins, nous étions libres de le penser jusqu'à ce qu'un meilleur algorithme prouve le contraire.