« Ce qui est filtré, ce qu’on me propose » : Analyse exploratoire de l’influence des algorithmes de recommandation sur la formation des opinions des jeunes bruxellois
(2019) Digital Society Conference — Location: Rennes (23.May.2019)
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- La présente communication s’intéresse aux « bulles informationnelles » ou « filter bubbles » (Pariser, 2011), une expression qui s’est imposée à la suite d’événements récents (élections américaines, Brexit, manifestations climatiques, mouvement des gilets jaunes), afin de désigner un ensemble d’inquiétudes relatives aux effets généralement attribués aux algorithmes de recommandation à l’oeuvre sur les plateformes numériques. Ces effets se mêlent inextricablement à d’autres effets, liés à l’émergence de nouveaux acteurs transformant les pratiques de production (Blogs et Vlogs) et circulation (Facebook et Youtube) de contenu. De fait, les systèmes de recommandation paraissent bouleverser les façons dont les usagers accèdent et traitent les informations, les façons dont ils construisent et expriment leurs opinions (Fastrez & Philippette, 2017). Les bulles informationnelles soulèvent une série d’interrogations quant à la vulnérabilité de certains publics, notamment des jeunes (Powers, 2017 ; Möller et al., 2018) à leur impact sur la formation des opinions et au peu d’intelligibilité des algorithmes utilisés dans le cadre de la recherche informationnelles concernant l’actualité de problèmes publics. Néanmoins, le rôle des algorithmes de recommandation sur la formation des opinions reste obscur. L’enjeu est ainsi d’en faire un problème susceptible de recherches empiriques et d’interventions pratiques. Aussi, notre recherche s’intéresse-t-elle, plus spécifiquement, aux effets des algorithmes de recommandation sur la formation des opinions chez un public spécifique : les jeunes bruxellois (15-18 ans). Ces individus nous apparaissent particulièrement intéressants pour deux raisons. En premier lieu, le problème de la formation des opinions se pose de façon particulièrement aiguë, au sein des institutions scolaires cherchant à accompagner la construction d’un soi politique, notamment chez des élèves bientôt amenés à exercer leur droit de vote. En second lieu, les problèmes posés par les algorithmes de recommandation prennent une forme singulière chez ce jeune public en ce que ces algorithmes jouent un rôle majeur dans leur accès aux informations. es recherches ont montré la relation ténue entre l’engagement civique et politique, d’une part, et le sentiment de pouvoir-agir et les informations consultées, d’autre part (Smith, 2013). D’un point de vue politique, il est donc nécessaire d’accompagner la réflexion de ces publics non seulement sur les informations consultées, mais aussi sur les modes de production et de distribution de ces informations, afin de former des citoyens capables de déconstruire leur actualité et de construire de manière critique leurs opinions. Ainsi, dans le but de comprendre comment les outils de recommandation des réseaux socionumériques orientent les résultats des recherches des jeunes, cette recherche suit une approche multi-méthodes et multidisciplinaire visant à étudier à la fois les perceptions et les pratiques des jeunes. La communication propose de rendre compte du design de recherche et des premières analyses découlant de la réalisation d’entretiens semi directifs menés avec des enseignants et des experts de l’éducation aux médias (n=15) ainsi que d’ animations réalisées dans différentes classes (n=5) et d’entretiens individuels approfondis auprès des jeunes. In fine, cette recherche exploratoire contribue à mieux saisir la transformation des usages numériques au 21ème siècle et le potentiel impact sociétal des algorithmes de recommandation sur la formation des opinions. Bibliographie : Fastrez, P., & Philippette, T. (2017). « Un modèle pour repenser l’éducation critique aux médias à l’ère du numérique », tic&société, 11(1), 85-110. Möller, J., Kühne, R. et De Vreese, C.(2018), « Mobilizing Youth in the 21st Century: How Digital Media Use Fosters Civic Duty, Information Efficacy, and Political Participation », Journal of Broadcasting & Electronic Media, 62 (3), 445-460. Pariser, E. (2011). The filter bubble: What the Internet is hiding from you, Penguin : UK. Powers, Elia (2017), « My News Feed is Filtered? Awareness of news personalization among college students », Digital Journalism, 5(10), 1315-1335. Smith, L. (2013). « Towards a model of critical information literacy instruction for the development of political agency», Journal of Information Literacy, 7(2), 15–32.
- Affiliations
Citations
Wiard, V., Mercenier, H., Dufrasne, M., Claes, A., & Philippette, T. (2019). « Ce qui est filtré, ce qu’on me propose » : Analyse exploratoire de l’influence des algorithmes de recommandation sur la formation des opinions des jeunes bruxellois. Digital Society Conference, Rennes. https://hdl.handle.net/2078.5/234370