Recommandations sociales : la pertinence se fera par l'accord de l'internaute

Par 15 juin 2011
Graphe social

La précision des recommandations semble incompatible avec le respect de la vie privée, sauf si la pertinence est altérée, ou encore si des autorisation de partage d'information sont soumises aux internautes.

Les réseaux sociaux et sites commerçants suggèrent aux internautes différents types de recommandations, qu'il s'agisse de marques, produits ou événements. Une analyse théorique a été réalisée conjointement entre des chercheurs de l'université de Stanford, de l'Institut  technologique de Georgia et de Yahoo ! Research. Ils expliquent que les recommandations sont à 100 % pertinentes uniquement si la confidentialité de l'utilisateur est négligée dans les systèmes de suggestion. Une analyse des graphes sociaux leur a en effet permis de montrer qu'un système de recommandation respectueux doit être biaisé et donc moins précis. "Mais en réalité, la principale solution, c'est de demander à l'internaute à chaque achat s'il souhaite rendre son acte public, ou non" explique à L'Atelier Aleksandra Korolova, membre du groupe de recherche.

Interroger l'internaute...

En réalité, il n'existe apparemment pas de systèmes fonctionnant ainsi. Ils sont toutefois envisageables car par exemple Facebook dispose d'une API nommée "Open Graph" et Google d'une API "Social Graph". Ces dernières relient les internautes entre eux, en fonction de leur activité en commun sur la Toile. "L'idée de notre recherche était donc de montrer que si un site commerçant souhaite baser un système de recommandations, il doit prendre le respect des données en compte". Pour respecter l'internaute, il est donc préférable que les sites Internet mettent par exemple en place des systèmes qui proposeront à l'internaute de paramétrer les actions qu'il souhaite partager avec les autres, qu'ils les connaissent ou non. Autre possibilité, ils pourront laisser les graphes sociaux opérer "naturellement", mais d'une manière qui altèrera la pertinence des recommandations, si la confidentialité reste respectée.

...ou altérer l'usage des graphes sociaux

Concrètement, une recommandation dite sociale ne peut être opérée sans graphe social. C'est-à-dire que les utilisateurs d'un site d'e-commerce - ou d'un réseau social - sont connectés entre eux en fonction des produits achetés, ou des pages auxquels ils sont abonnés. "Un score qui évalue l'affinité potentielle d'une personne avec un produit est alors calculé grâce à un algorithme, mais pour qu'il  soit optimal, l'algorithme doit nier le respect de la vie privée" explique à L'Atelier Aleksandra Korolova, membre du groupe de recherche, pour poursuivre "Si on veut préserver les données confidentielles, il faut modifier l'algorithme, mais en faisant ainsi le score sera plus faible, donc la recommandation moins pertinente". Cela, quelque soit la méthode de modification algorithmique employée

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