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Plus aucun utilisateur de Twitter ou de Facebook ne l'ignore aujourd'hui: les réseaux sociaux collectent de manière permanente des données sur eux afin de leur fournir une expérience plus personnalisée, et surtout de mieux cibler leur publicité et donc de gagner plus d'argent.
Si les attitudes face à cette situation varient grandement, de plus en plus de personnes utilisent des techniques pour éviter que leurs communications sur ces sites ne soient transformées en données exploitables, écrit Alexis Madrigal sur le site de The Atlantic. Le journaliste s'intéresse particulièrement à un article de Zeynep Tufekci, un sociologue de l'université de Caroline du Nord qui s'est penché sur les limites de l'analyse des données récoltées sur les réseaux sociaux.
Zeynep Tufekci écrit:
«Les utilisateurs des réseaux sociaux adoptent des pratiques qui altèrent leur visibilité vis-à-vis d'algorithmes automatiques comme le “sous-tweet” (“subtweeting”), le fait de parler des tweets d'une personne via des captures d'écran ou encore le “lien de haine” (“hate-linking”). Toutes ces pratiques peuvent rendre les analyses de big data aveugles à ce type d'activité et d'engagement.»
Derrière ces termes barbares se trouvent des concepts assez simples. Le «sous-tweet» peut prendre de nombreuses formes, et consiste à mentionner quelqu'un sans le référencer explicitement aux yeux du logiciel. «"@alexismadrigal est un con" est une chose, mais "Alexis Madrigal est un con" est un sous-tweet», explique le journaliste de The Atlantic, qui souligne que cette pratique est aussi très populaire sur Facebook.
La capture d'écran est une autre façon d'échapper aux algorithmes: les humains peuvent lire le contenu de la capture d'écran d'un tweet, contrairement aux logiciels de Facebook et de Twitter.
Enfin, le «lien de haine» consiste à renvoyer vers le tweet d'un autre utilisateur sans mentionner celui-ci, ce qui écarte l'auteur du tweet original de la conversation (il existe toutefois des moyens de retrouver automatiquement ce genre de tweets, contrairement aux deux techniques précédentes).
Zeynep Tufekci écrit:
«S'il est difficile de savoir à quel point ces pratiques sont répandues, une étude de Twitter en Turquie montre qu'elles ne sont pas rares, au moins dans ce contexte. D'autres pays peuvent avoir des pratiques spécifiques sur les réseaux sociaux qui contrecarrent l'analyse de big data de différentes manières.»
Mais pour pouvoir utiliser ces techniques, encore faut-il avoir accès aux réseaux en question. Le 20 mars dernier, la Turquie interdisait purement et simplement l'accès à Twitter dans le pays, avant de lever ce blocage deux semaines plus tard à la suite d'une forte pression internationale.
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Si les attitudes face à cette situation varient grandement, de plus en plus de personnes utilisent des techniques pour éviter que leurs communications sur ces sites ne soient transformées en données exploitables, écrit Alexis Madrigal sur le site de The Atlantic. Le journaliste s'intéresse particulièrement à un article de Zeynep Tufekci, un sociologue de l'université de Caroline du Nord qui s'est penché sur les limites de l'analyse des données récoltées sur les réseaux sociaux.
Zeynep Tufekci écrit:
«Les utilisateurs des réseaux sociaux adoptent des pratiques qui altèrent leur visibilité vis-à-vis d'algorithmes automatiques comme le “sous-tweet” (“subtweeting”), le fait de parler des tweets d'une personne via des captures d'écran ou encore le “lien de haine” (“hate-linking”). Toutes ces pratiques peuvent rendre les analyses de big data aveugles à ce type d'activité et d'engagement.»
Derrière ces termes barbares se trouvent des concepts assez simples. Le «sous-tweet» peut prendre de nombreuses formes, et consiste à mentionner quelqu'un sans le référencer explicitement aux yeux du logiciel. «"@alexismadrigal est un con" est une chose, mais "Alexis Madrigal est un con" est un sous-tweet», explique le journaliste de The Atlantic, qui souligne que cette pratique est aussi très populaire sur Facebook.
La capture d'écran est une autre façon d'échapper aux algorithmes: les humains peuvent lire le contenu de la capture d'écran d'un tweet, contrairement aux logiciels de Facebook et de Twitter.
Enfin, le «lien de haine» consiste à renvoyer vers le tweet d'un autre utilisateur sans mentionner celui-ci, ce qui écarte l'auteur du tweet original de la conversation (il existe toutefois des moyens de retrouver automatiquement ce genre de tweets, contrairement aux deux techniques précédentes).
Zeynep Tufekci écrit:
«S'il est difficile de savoir à quel point ces pratiques sont répandues, une étude de Twitter en Turquie montre qu'elles ne sont pas rares, au moins dans ce contexte. D'autres pays peuvent avoir des pratiques spécifiques sur les réseaux sociaux qui contrecarrent l'analyse de big data de différentes manières.»
Mais pour pouvoir utiliser ces techniques, encore faut-il avoir accès aux réseaux en question. Le 20 mars dernier, la Turquie interdisait purement et simplement l'accès à Twitter dans le pays, avant de lever ce blocage deux semaines plus tard à la suite d'une forte pression internationale.
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