Dans le numéro de WIRED de novembre 2014, un article de Mat Honan (de WIRED US) intitulé “Fear and liking on Facebook” rapporte une petite expérimentation de l’auteur, effectuée cet été, pendant 48 heures, sur son flux d’activités.
Le flux d’activités de Facebook est, avec le mur, la fonctionnalité centrale du réseau social. S’y affichent les activités (publications, commentaires, ‘likes’…) de vos amis, ainsi que des suggestions de contenu (si vous aimez le lien publié par l’un de vos amis, alors on vous suggérera des liens vers des contenus similaires) et, bien sûr, de la pub (du contenu dit “sponsorisé”).
Pendant 48 heures, Mat Honan a tout “liké”, c’est-à-dire qu’il a systématiquement appuyé sur le bouton “J’aime” pour tout contenu s’affichant dans son fil d’activités. Le résultat a été triple: très vite, l’algorithme lui a proposé du contenu politique plus radical qu’à l’accoutumée de droite (provenant du Tea party notamment) et de gauche, des contenus de qualité lamentable (‘If you like this lolcat, check this amazing little dog doing something that will transform your whole life’) et l’éviction de tout contenu d’origine ‘humaine’, c’et-à-dire provenant de ses amis facebook. En clair, un contenu sponsorisé de mauvaise qualité et plus radical que d’habitude a envahi son flux d’activités et évincé ses amis dont, pourtant, il a aussi, pendant ces 48 heures, systématiquement aimé les publications. Certains de ses amis, voyant apparaître tout d’un coup des liens du Tea party avec la mention “Mat Honan aime”, lui ont demandé si son compte s’était fait hacker ou s’il allait bien…
Cette expérience nous apprend (ou confirment) plusieurs choses sur facebook:
- Avant d’être social, Facebook est d’abord un moteur à clics. Le but est de nous pousser, utilisateur, à cliquer sur du contenu pour fournir à Facebook du revenu;
- Les organismes (entreprises, institutions publiques ou privées, partis, etc) qui payent apparaissent plus souvent dans notre flux d’activités et, manifestement, les organismes “extrêmes” ont plus tendances soit à payer, soit à exploiter l’algorithme facebook pour apparaître plus souvent – ce qui nous renvoie à l’argument régulièrement avancé que le web, particulièrement quand il est participatif, a tendance à radicaliser ses utilisateurs;
- Facebook, en tant que collecteur de données, à force d’être orienté par la nécessité du click, est de plus en plus un fossoyeur de données au sens où ces données risquent de devenir inexploitables, en tout cas dans les sciences humaines et sociales.
En ne proposant que le like (ni hate qui permettrait un monde binaire, ni tagging qui permettrait d’être plus nuancé1), Facebook rend déjà toute recherche sur les données massives qu’il engendre difficile. Par exemple, quand plus d’un million de Français (on suppose que ce sont des personnes, mais certains en doutaient) aiment une page facebook consacrée à un commerçant marseillais ayant tiré dans le dos de l’un de ses braqueurs, comment peut-on comprendre ce que signifie ce “like”? On peut aimer la page, car on a une certaine empathie pour cette personne tout en désavouant sans équivoque son geste, car on le soutient en pensant (plus ou moins sincèrement) que c’était de la légitime défense, car on adhère à une notion de la justice qui se rapproche de la justice privée, car on est raciste. Pour préciser les motivations de ces “likes”, on peut aller voir les commentaires publiés sur la page. Mais, sur le million de personne ayant “aimé” la page, peu, finalement, ont laissé un commentaire. Ce sont donc surtout les paroles des extrémistes que l’on peut lire, ce qui n’éclaire pas la signification de ces “j’aime”. Il est ainsi probable que rien ne puisse l’éclairer.
En ne nous permettant que d’aimer ou de s’abstenir, Facebook complique déjà incroyablement la tâche très difficile de ceux qui, aujourd’hui ou à l’avenir, voudront analyser ces données. Mais ce que révèle aussi l’article de Mat Honan, c’est qu’un contenu ‘sponsorisé’ sera nécessairement plus souvent inscrit dans les données issues du réseau social en raison de la nécessité de se financer. Il devient alors encore plus difficile d’apprécier ce que les gens “likent” vraiment et leurs motivations pour appuyer sur le bouton “like”.
Du point de vue des sciences humaines et sociales, les données issues de facebook risquent tout simplement d’être, pour de nombreux sujets, inexploitables2. Il est toutefois fort à parier que des projets de recherche Big Data les utiliserons sans distance aucune et feront les grands titres (‘Billions of Likes prove it: people love cats’), montrant ainsi à quel point, comme l’ont déjà dit boyd et Crawford, le mythe est partie intégrante du Big Data3.
- Sur le Like comme dégradation du tag, voir Olivier Le Deuff, Du tag au like, FYP. [↩]
- Le projet ANR Algopol est toutefois susceptible de nous en apprendre plus. Inscrivez-vous, c’est pour la science! [↩]
- boyd, danah, and Kate Crawford, ‘CRITICAL QUESTIONS FOR BIG DATA: Provocations for a Cultural, Technological, and Scholarly Phenomenon’, Information, Communication & Society, 15 (2012), 662–79 [↩]