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Un algorithme pour prédire vos tweets

FILE PHOTO: People holding mobile phones are silhouetted against a backdrop projected with the Twitter logo in this illustration picture taken September 27, 2013. REUTERS/Kacper Pempel/Illustration/File Photo - RC12D54BF140

L'algorithme pourrait prédire les préférences et les activités des utilisateurs de manière très précise.

Photo : Reuters / Kacper Pempel

Radio-Canada

Une étude montre qu'il est possible de prédire ce qu'écrira un utilisateur sur Twitter grâce à un algorithme et aux messages de huit de ses contacts.

Une équipe de l’Université du Vermont et de l’Université d’Adélaïde a mis en lumière l'impact que notre entourage virtuel peut avoir sur notre vie privée. Ils ont démontré que nos contacts sur les réseaux sociaux suffisent à prédire nos prochains écrits en ligne.

L’équipe a d’abord sélectionné au hasard 927 utilisateurs anglophones, qu’elle a surnommés « ego ». Pour chaque « ego », les chercheurs ont trouvé 15 « alter », c’est-à-dire les utilisateurs avec qui l’abonné interagit le plus.

Au total, 14 000 « alter ego » ont été choisis pour cette étude.

L’équipe a ensuite téléchargé l’ensemble des tweets de chacune de ces personnes, en excluant les retweets et les liens vers d’autres pages Internet. Au bout du compte, ils ont analysé quelque 30 millions de messages.

Des outils de prédiction

À partir d’outils utilisés en théorie de l’information, ils ont évalué la précision d'un algorithme entraîné pour prédire les écrits d’un utilisateur de la tweetosphère. Ils ont alors fait deux séries d’estimations.

Selon l’étude, si on utilisait seulement les anciens messages de l’« ego », les données étaient suffisantes pour qu’un algorithme réussisse 64 % de ses prévisions.

La seconde série n’a utilisé que les tweets des « alter ». Résultat : la précision de l’algorithme demeure stable. Elle est de 61 %.

Cela signifie qu’un algorithme pourrait prédire les tweets d’un utilisateur à partir des messages de ses contacts aussi bien que s’il utilisait les tweets de l’utilisateur lui-même.

Des impacts profonds

Ces résultats pourraient avoir d’importantes répercussions sur la vie privée des utilisateurs de réseaux sociaux, souligne l’étude. Un algorithme entraîné pour jouer ce rôle pourrait prédire les préférences et les activités des utilisateurs de manière très précise.

Sur un réseau social, il n’y a nulle part où se cacher.

Lewis Mitchell, conférencier senior à l’Université d’Adélaïde

Même si quelqu’un abandonne complètement Twitter, mais que ses contacts continuent de publier des messages sur ce réseau social, l’algorithme pourrait encore prédire ses préférences.

Pour les scientifiques, ces données valent très cher. Grâce à elles, les réseaux sociaux peuvent mieux personnaliser le contenu auquel les utilisateurs sont exposés, comme les publicités.

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