La vie privée est morte. Les données de personne ne sont en sécurité. Il n’y a pas d’échappatoire à la machine, et la machine sait tout. Ainsi va les messages communs de malheur et de désarroi chaque fois que nous voyons un nouveau rapport montrant la quantité d’informations personnelles diffusées en ligne pour que tous puissent les voir. Et le dernier n’est pas différent – même s’il est vrai que celui-ci est un doozy. Un groupe de chercheurs de l’Université de Cambridge et de l’Université de Stanford a découvert que les informations glanées à partir des seules données de Facebook peuvent être en mesure de prédire la personnalité et les préférences d’une personne mieux que leurs collègues, leurs amis, voire leurs partenaires. Leurs tests ont même montré que, dans certains cas, les données de Facebook connaissaient mieux les gens qu’eux-mêmes. De telles découvertes ne manqueront pas de susciter des inquiétudes – peut-être qu’Elon Musk avait raison et que l’époque de SkyNet et de nous-mêmes nous prosternant devant nos seigneurs robots est plus proche que nous ne le pensons.
Cette recherche a déjà soulevé les inquiétudes des défenseurs de la confidentialité sur Internet – et bien sûr, il existe une base très valable pour de telles préoccupations, mais l’un des principaux concurrents parmi les problèmes de confidentialité courants est que de telles informations pourraient tomber entre les mains d’annonceurs qui seraient en mesure de cibler des personnes avec des publicités personnalisées. Pour moi, ce n’est pas une telle préoccupation. Je veux dire, la publicité est partout, non ? La personne moyenne est exposée à plus de 250 annonces par jour (et c’est une estimation basse), les annonces sont un fait de la vie moderne, d’une manière ou d’une autre – alors pourquoi ne pas diffuser des annonces qui correspondent à vos intérêts et que vous pourriez réellement vouloir acheter?
Le pouvoir de la ressemblance
L’étude a été menée en corrélant les traits de personnalité et les « J’aime » Facebook de 86 220 participants à l’étude. La première étape consistait à faire remplir à chaque personne un test de profilage psychologique de 100 questions qui déterminait les tendances comportementales clés. À partir de là, les chercheurs ont saisi les résultats de ces tests ainsi que le profil « J’aime » de Facebook de chaque personne, en leur donnant un aperçu clair des préférences des personnes, en faisant correspondre les données comportementales avec les informations de personnalité de Facebook. Sur cette base, l’équipe a pu modéliser des éléments spécifiques, comme indiqué dans cet article d’Issie Lapowsky :
« Si, par exemple, plusieurs personnes qui ont aimé Snooki sur Facebook ont également obtenu un score élevé dans la catégorie extravertie, le système apprendrait que les amateurs de Snooki sont plus extravertis. Plus le système a vu de « J’aime », meilleur est son jugement. «
À petite échelle, de tels résultats peuvent ne pas signifier grand-chose, mais à un si grand volume, ces corrélations deviennent assez indicatives, à tel point que, comme indiqué, lorsque des amis et des membres de la famille ont été interrogés sur leurs connaissances des sujets de test, leurs réponses ont été pas aussi précis que ce que les chercheurs ont pu tirer des données de Facebook, comparé aux réponses des participants lors des tests comportementaux.
Une mine d’or (données)
Cette étude met en évidence la gamme étonnante d’informations dont nous disposons dans les données des médias sociaux. Mis à part les problèmes de confidentialité, les avantages de telles analyses sont considérables – les possibilités de détection précoce des problèmes de santé, la capacité de mieux détecter et répondre à la détresse psychologique, la possibilité de guider les gens vers de meilleurs choix de carrière et de style de vie plus adaptés à leur traits de personnalité – ce ne sont là que quelques-uns des principaux avantages potentiels des mégadonnées et de l’apprentissage intégré. Et puis il y a les possibilités de marketing, l’éléphant dans la pièce dans la conversation plus large sur les mégadonnées. Bien que, bien sûr, de telles informations puissent être mal utilisées, il existe également des avantages importants à connecter les marques aux personnes les plus susceptibles d’être intéressées par leurs offres, à relier les personnes aux produits et services qui les concernent, au moment précis qu’ils en ont besoin. Oui, cela peut être effrayant, surtout lorsque vous voyez ces publicités dans la barre latérale pour ce que vous venez d’écrire dans un e-mail, mais l’opportunité est là de créer un système commercial plus collaboratif, plus réactif, plus efficace et plus fonctionnel. à un niveau plus optimal pour les entreprises et les consommateurs.
Si les données de Facebook peuvent déterminer les spécificités de la psychologie et du comportement d’une personne, imaginez à quel point cela serait puissant pour aider une petite entreprise à trouver le bon public et à se lancer ? À l’heure actuelle, vous pouvez créer un profil de tous vos clients, limité à ceux qui ont effectué un achat pour éliminer les « observateurs » de votre communauté, et vous pouvez créer une carte des intérêts de vos futurs clients les plus probables en fonction des les préférences et les intérêts partagés de vos intéracteurs précédents. Essentiellement, c’est ce que fait déjà la fonctionnalité « Lookalike Audience » de Facebook, les points de données qu’ils ont utilisés dans cette étude sont des points de référence similaires à ceux qu’ils utilisent dans cet algorithme – si vous n’étiez pas sûr du potentiel de cette option ( ou même l’existence de cette option), ces résultats pourraient vous faire réfléchir à deux fois. Mais même sans accès à l’ensemble de données Facebook ou à leur équipe d’analystes experts pour trouver des modèles et des corrélations, vous pouvez mener votre propre recherche d’audience, vous pouvez établir des informations similaires à plus petite échelle.
Si Facebook aime peut vous dire qui est une personne, vous devez croire que les données que vous pouvez glaner auprès d’une communauté engagée valent la peine de les construire en premier lieu. La puissance des données des médias sociaux ne doit pas être ignorée, c’est l’outil d’analyse d’audience le plus précieux que nous ayons jamais eu. Bien utilisé et utilisé de manière éthique, il deviendra probablement la ressource clé de vos efforts de marketing et de sensibilisation. L’astuce consiste à savoir quoi chercher, où le trouver, et aussi, comment rationaliser cette information pour maximiser les avantages pour vous ET vos clients.
