Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- 2005-h2024:algo [2024/03/16 16:40] – [La bulle de filtres] eq5
+++ 2005-h2024:algo [2024/03/17 20:06] (Version actuelle) – [Références] eq5
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 ====== Algorithmes de réseaux sociaux ======
-Les algorithmes de réseaux sociaux agissent comme des filtres afin de présenter un contenu pertinent pour l'utilisateur.
+Les algorithmes de réseaux sociaux agissent comme des filtres afin de présenter un contenu pertinent pour l'utilisateur. ((Instagram for Creators. « Comprendre le fonctionnement des algorithmes d’Instagram et leur impact sur les classements ». Consulté le 6 mars 2024. https://creators.instagram.com/grow/algorithms-and-ranking?locale=fr_FR.))
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 ===== Définition =====
-Initialement, un algorithme constitue une suite d'étapes, une organisation visant à résoudre un problème. Les réseaux sociaux que nous utilisons au quotidien sont pourvus de plusieurs algorithmes qui utilisent les différentes données laissées par les utilisateurs afin de ne présenter qu'un contenu susceptible de les intéresser. Chaque utilisateur a donc un fil de contenu unique et personnalisé. Chaque réseau social possède ses propres algorithmes, mais leur fonctionnement et les règles qui les régissent sont souvent gardés secrets. Cela dit, il existe tout de même quelques informations à leur sujet.
+Initialement, un algorithme constitue une suite d'étapes, une organisation visant à résoudre un problème. Les réseaux sociaux que nous utilisons au quotidien sont pourvus de plusieurs algorithmes qui utilisent les différentes données laissées par les utilisateurs afin de ne présenter qu'un contenu susceptible de les intéresser. Chaque utilisateur a donc un fil de contenu unique et personnalisé. Chaque réseau social possède ses propres algorithmes, mais leur fonctionnement et les règles qui les régissent sont souvent gardés secrets. Cela dit, il existe tout de même quelques informations à leur sujet ((« Guide pour déjouer les algorithmes des réseaux sociaux ». Consulté le 6 mars 2024. https://helpx.adobe.com/content/help/ca/fr/express/how-to/increase-social-media-visibility.html.
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 ===== Les algorithmes de profilage et de recommandation =====
 Afin de propulser du contenu pertinent vers l’utilisateur, les algorithmes doivent être alimentés de données, celles-ci peuvent provenir de différentes sources, mais souvent elles sont produites par le comportement de l’usager sur le réseau social qu’il utilise. Avec qui il communique, ce qu’il aime, partage et suit, dépendamment de l’application.
-Tel que le souligne Mohamed Ryadh Dahimene dans sa thèse, le flux d’informations et de contenu qui circule sur internet, sur les réseaux sociaux notamment, est tellement important que plusieurs applications requièrent au moins un système de recommandation, afin de filtrer les contenus et de proposer des suggestions aux usagers. Certains systèmes sont dits personnalisés, dans le cas d’une recommandation propre à l’utilisateur, et d’autres non-personnalisés, dans le cas d’une recommandation générale.
+Tel que le souligne Mohamed Ryadh Dahimene dans sa thèse ((Dahimene, Mohammed Ryadh. « Filtrage et Recommandation sur les Réseaux Sociaux ». These de doctorat, Paris, CNAM, 2014. https://www.theses.fr/2014CNAM0945.
+)), le flux d’informations et de contenu qui circule sur internet, sur les réseaux sociaux notamment, est tellement important que plusieurs applications requièrent au moins un système de recommandation, afin de filtrer les contenus et de proposer des suggestions aux usagers. Certains systèmes sont dits personnalisés, dans le cas d’une recommandation propre à l’utilisateur, et d’autres non-personnalisés, dans le cas d’une recommandation générale.
 On note trois systèmes majeurs de filtrage de contenus : les systèmes basés sur le contenu même, les systèmes qui exploitent un filtrage collaboratif, en demandant l’avis direct de l’usager, par le biais de formulaires ou de sondages par exemple et les systèmes hybrides, qui utilisent plus ou moins les techniques associées à l’un et l’autre des deux systèmes précédents.
 Une fois les contenus filtrés et classés, par exemple à l’aide de mots-clés, ils sont redistribués à l’utilisateur selon différents critères, qui peuvent être utilisés ensemble par les applications, ou séparément.
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 Dans les dernières années, les créateurs de contenu optent pour différentes manières afin que l’algorithme aide à mettre leur contenu de l’avant. Pour attirer les abonnées et les gens qui ne le sont pas, les titres accrocheurs avec des mots-clés suscitant la curiosité sont de mise. Ceux-ci peuvent très bien être utilisés dans la description des vidéos ou même les hashtags. De plus, les miniatures tapent l’œil directement en commençant avec les couleurs, le visuel ou même les visages des différentes personnes qui apparaissent sur celles-ci. Avoir du contenu en collaboration avec d’autres créateurs peut inciter les gens à vouloir regarder les différents projets. Aussi, le temps de visionnage aide un créateur de contenu à avoir une publication quelconque dans les fils d'acualités des gens qui défilent sur leur média social afin de créer un compte uniforme pour celle-ci qui aura du contenu de qualité pour le ou la divertir.
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 ===== Notions corollaires =====
 Pour diverses raisons, ces notions ne sont pas approfondies dans la présente page :
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-===== Références=====
-Petite note, pour les références, je vous invite à les mettre dans le doc du plan, je vais utiliser zotero pour faire la biblio, ce sera plus simple que d,ajouter nos ref chacun notre tour :)
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 ===== Rédacteurs =====
 Page rédigée en collaboration avec Alice Paradis, Marc-Antoine Trottier et Léa Weber.
+===== Bibliographie =====
+ADOBE, « Guide pour déjouer les algorithmes des réseaux sociaux », 8 novembre 2023, en ligne : https://helpx.adobe.com/content/help/ca/fr/express/how-to/increase-social-media-visibility.html (consulté le 6 mars 2024).
+ARGUEDAS, Amy Ross et al., « Echo chambers, filter bubbles, and polarisation. A literature review », Institut Reuters pour l’étude du journalisme, 19 juillet 2022, en ligne : https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/echo-chambers-filter-bubbles-and-polarisation-literature-review#header--7 (consulté le 10 mars 2024).
+AROBIZ « Comment fonctionne l’algorithme des réseaux sociaux ? », 27 juillet 2023, en ligne : https://www.arobiz.com/comment-fonctionne-lralgorithme-des-reseaux-sociauxn.html (consulté le 17 mars 2024).
+BHALERAO, Chinmay, « How Filter Bubbles Are Biasing Your Opinions on Social Media », Data And Beyond (blog), 1 août 2023, en ligne : https://medium.com/data-and-beyond/how-filter-bubbles-are-biasing-your-opinions-on-social-media-9469b940154 (consulté le 13 mars 2024).
+CLAES Arnaut et al. Algorithmes de recommandation et culture technique : penser le dialogue entre éducation et design, vol. 15, n°1, « Logique algorithmique et reproduction sociétale: les médiations sociales saisies par les algorithmes », 2021, p. 127-157
+DAHIMENE, Mohammed Ryadh. Filtrage et Recommandation sur les Réseaux Sociaux, Thèse de doctorat, Paris : CNAM, 2014, 141f.
+GUNTHERT, André, « Et si on arrêtait avec les bulles de filtre? » L’image sociale (blog), 13 novembre 2016, en ligne : https://imagesociale.fr/3666 (consulté le 14 mars 2024).
+HIROSE, Alyssa, « Algorithme Instagram : boostez la visibilité de vos contenus » Social Media Marketing & Management Dashboard, 31 août 2023, en ligne : https://blog.hootsuite.com/fr/algorithme-instagram-comment-fonctionne/ (consulté le 14 mars 2024).
+INSTAGRAM « Comprendre le fonctionnement des algorithmes d’Instagram et leur impact sur les classements » Instagram for creators, en ligne : https://creators.instagram.com/grow/algorithms-and-ranking?locale=fr_FR (consulté le 6 mars 2024).
+OFFICE QUÉBÉCOIS DE LA LANGUE FRANÇAISE, « chambre d’écho », dans Le grand dictionnaire terminologique, en ligne : https://vitrinelinguistique.oqlf.gouv.qc.ca/fiche-gdt/fiche/26560265/chambre-decho (consulté le 13 mars 2024).
+OREMUS, Will et al., « Here’s how Facebook’s algorithm works » Washington Post, en ligne : https://www.washingtonpost.com/technology/interactive/2021/how-facebook-algorithm-works/ (consulté le 15 mars 2024).
+PETIT, Benoit, « Bulle de filtres vs chambre d’écho », Campus RÉCIT, 22 novembre 2019, en ligne : https://campus.recit.qc.ca/pluginfile.php/44626/mod_label/intro/Bulle-de-filtres-vs-Chambre-de%CC%81cho-Version-claire-2019-11-22.pdf (consulté le 10 mars 2024).
+STREETS, Madeleine, « The history and evolution of social media explained », 11 juillet 2023, en ligne : https://www.techtarget.com/whatis/feature/The-history-and-evolution-of-social-media-explained (consulté le 17 mars 2024).
+TRIVETTE, Hannah, « Council Post: A Guide To Social Media Algorithms And SEO » Forbes, 14 octobre 2022, en ligne : https://www.forbes.com/sites/forbesagencycouncil/2022/10/14/a-guide-to-social-media-algorithms-and-seo/ (consulté le 17 mars 2024).