Lotusphere : le réseau social est avant tout histoire de liens humains

Par 19 janvier 2012 Laisser un commentaire
reseau social ordinateur

Si les données se multiplient sur les réseaux, l'enjeu est désormais de les analyser pour faciliter la mise en relation d'individus et leur donner la possibilité de collaborer sans s'éparpiller.

 

L'an passé, du côté des laboratoires d'innovation d'IBM présents à Lotusphere, la tendance était à l'organisation des nombreux flux de données en train de faire leur apparition dans l'entreprise. Cette année, l'existence de ces informations est acquise. Au centre des projets, aujourd'hui, ce sont la possibilité de les utiliser et les outils analytiques existants pour optimiser les capacités d'interaction et de collaboration entre les individus. A l'image de Reach, mené par Wei Zhang, du laboratoire de recherche d'IBM d’Almaden (Californie), qui agrège l'ensemble des informations d'interaction entre les gens (échange de contenus, de mails, fiches contacts...) disséminées sur les différents réseaux pour permettre de remonter jusqu'à une personne avec qui l'on a été en contact, sans forcément se souvenir de son nom. Un utilisateur peut taper les informations dont il se souvient (par exemple un prénom). Plusieurs options s'offrent ensuite à lui : inscrire le nom d'un contact dont il pense qu'il connaît cette personne, un lieu, une date, un métier, une région... Le système balaie l'ensemble des canaux auxquels il accède, et combine les informations à sa disposition.

Trouver les bons experts

C'est à dire qu'il puise dans les contenus et les destinataires des mails, dans les interactions et celles de ses contacts sur les réseaux sociaux, etc. Il affiche ensuite des résultats par pertinence. Organiser les données non structurées ou cachées pour déterminer des liens entre les gens, c’est l'un des points de départ d'un autre projet présenté, et porté par Jeffrey Nichols, du laboratoire d'Almaden également*. Celui-ci travaille sur un système de questions/réponses en interne dont le but est de connecter la personne émettant une requête avec celles les plus à mêmes de répondre. Le système fonctionne comme une couche supplémentaire implémentée à Connections. A chaque fois qu'une personne pose une question dans son statut, l'outil l'identifie via un algorithme dédié. S'ensuit une analyse de la thématique, et l'outil propose à la personne des questions similaires déjà résolues et postées.

Catégoriser pour mieux retrouver

Il identifie aussi les communautés les plus pertinentes sur lesquelles publier sa requête ainsi que les membres du réseau experts sur le sujet (en fonction de leur profession, de leurs communautés, des questions déjà commentées etc.). "Si l'utilisateur en sélectionne un, la question sera affichée directement sur son mur. Le tout étant, là encore, de faire en sorte que tout contenu publié ne reste pas caché, et qu’il soit véritablement profitable de communiquer via ces plates-formes. Notamment dans la prise de décision", confirmait ainsi à L’Atelier Steven Rohall, du laboratoire de Cambridge. Basé également sur l’optimisation des fils de discussion, son système, appelé Beyond Discussion, propose à l’utilisateur de catégoriser ses réponses (positive ou négative) ou celles obtenues (validée, refusée, en cours), afin de référencer au mieux un fil et son contenu. Reste maintenant à déterminer une expertise en puisant dans les activités des individus hors des réseaux sociaux.

*Analytics-Driven Social Engagement on Social Media

 

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