Saviez-vous que vos « J’aime » sur Facebook pouvaient révéler des détails intimes sur vous ainsi que des traits de personnalité que vous ne voudriez peut-être pas partager avec qui que ce soit ? Certaines choses sur nous-mêmes que nous préférons garder privées, n’est-ce pas ? La plupart d’entre nous ne partagent pas ouvertement avec le monde des attributs personnels sensibles tels que nos préférences sexuelles, nos opinions religieuses ou politiques, à quel point nous sommes intelligents, à quel point nous sommes heureux dans la vie ou si nous consommons de l’alcool, des cigarettes ou même des drogues.
Cependant, une étude récente montre qu’il est possible de prédire avec précision une gamme d’attributs personnels très sensibles simplement en analysant les « J’aime » sur lesquels vous avez cliqué sur Facebook. Les travaux menés par des chercheurs de l’Université de Cambridge et de Microsoft Research montrent comment les modèles de « J’aime » de Facebook peuvent prédire très précisément votre orientation sexuelle, votre satisfaction dans la vie, votre intelligence, votre stabilité émotionnelle, votre religion, votre consommation d’alcool et de drogues, votre statut relationnel, votre âge, le genre, la race et les opinions politiques parmi beaucoup d’autres. Il est assez effrayant que ces « J’aime » « révélants » puissent avoir peu ou rien à voir avec les attributs réels qu’ils aident à prédire et souvent un seul « J’aime » suffit pour générer une prédiction précise.
Qui aurait pensé qu’un « J’aime » pour « Curly Fries » est un puissant prédicteur d’une grande intelligence ? C’est peut-être un bon endroit pour révéler que j’aime les frites frisées (je n’aurais jamais pensé partager cela publiquement). Quoi qu’il en soit, voici quelques-uns des « J’aime » les plus prédictifs identifiés dans l’étude :
- Pour une haute intelligence : Curly Fries, Science, Mozart, Thunderstorms ou The Daily Show
- Pour une faible intelligence : Harley Davidson, Lady Antebellum, Chiq et I Love Being a Mom
- Pour la satisfaction de la vie : Natation, Jésus, Orgueil et Préjugés et Indiana Jones
- Pour l’insatisfaction à l’égard de la vie : Ipod, Kickass, Lamb of God, Quote Portal et Gorillaz
- Pour être émotionnellement instable (névrotique) : So So Happy, Dot Dot Curve, Girl Interrupted, The Adams Family et Kurt Donald Cobain
- Pour être émotionnellement stable (calme et détendu) : administration des affaires, parachutisme, football, vélo de montagne et parkour
- Pour être vieux : Cup Of Joe For A Joe, Coffee Party Movement, The Closer, Freedomworks, Small Business Saturday et Fly The American Flag
- Pour être jeune : Body By Milk, I Hate My Id Photo, Dude Wait What, J Bigga et Because I Am A Girl
- Pour être gay (hommes) : Kathy Griffin, Adam Lambert, Wicked The Musical, Sue Sylvester Glee et Juicy Culture
- Pour être hétéro (homme): X Games, Foot Locker, être confus après s’être réveillé de la sieste, Sportsnation, WWE et Wu-Tang Clan
Le fait est que lorsque nous cliquons sur « J’aime », nous voulons montrer à nos amis sur Facebook que nous sommes positifs ou favorables à un contenu en ligne spécifique tel que des mises à jour de statut, des photos ou des produits, des livres, de la musique ou d’autres personnes telles que des célébrités. Ce que beaucoup d’entre nous ne réalisent pas, c’est qu’en agissant ainsi, nous partageons ouvertement des informations sur nous-mêmes qui peuvent ensuite être utilisées pour prédire d’autres attributs plus personnels que nous ne voudrions pas partager si ouvertement. Nous vivons maintenant dans un monde où tout est numérisé – où nous consommons de la musique dans des formats numériques, lisons des livres électroniques, où nous achetons en ligne et interagissons avec des amis et des collègues à l’aide de plateformes de médias sociaux. Cela signifie également que nous laissons une trace numérique de notre vie et de nos préférences, ce qui à son tour peut faciliter la détermination de nos attributs et traits de personnalité. Nous appelons ce type d’analyse ‘Big Data Analytics’ et cela nous permet d’utiliser de gros volumes de données – comme les ‘Likes’ de Facebook – et de les transformer en insights et prédictions.
La prédiction des traits de personnalité et des attributs n’a rien de nouveau et existait avant le « Big Data Analytics ». Par exemple, les questionnaires de personnalité existent depuis longtemps et ils prédisent avec précision les types et les traits de personnalité. Cependant, ce qui était différent dans le passé, c’est que nous avions beaucoup plus de contrôle sur le processus – nous devions répondre au sondage ou donner la permission à d’autres d’utiliser nos données. Avec les « J’aime » de Facebook, c’est légèrement différent car ils sont par défaut accessibles au public. Cela signifie que les informations que vous révélez en cliquant sur un bouton « J’aime » peuvent – par défaut – être utilisées ou « exploitées » par d’autres, pour de bonnes ou de mauvaises causes.
Les entreprises commerciales peuvent utiliser ce type de Big Data Analytics pour personnaliser dynamiquement les publicités que vous voyez sur votre page Facebook (ou en fait n’importe où) en fonction de vos traits de personnalité. Pensez simplement à une annonce en ligne pour la dernière voiture – pour les personnes classées comme timides, réservées et mariées, l’annonce peut mettre en évidence la sécurité et la convivialité familiale, tandis que pour une personne célibataire, extravertie et active, elle peut mettre en évidence le design attrayant et la conduite sportive. Plus inquiétant encore, les gouvernements pourraient (et utilisent) ce type d’analyse pour identifier nos opinions politiques et la manière dont elles évoluent. Les informations qui en découlent peuvent ensuite être utilisées pour cibler les campagnes électorales, etc.
Un problème est que ces modèles prédictifs ne sont pas parfaits (aucun modèle ne le sera jamais). Tous ceux qui aiment les frites frisées ne sont pas automatiquement très intelligents. Le danger est que nous utilisions les informations de la modélisation prédictive et que nous étiquetions les gens à tort ou que nous tirions des conclusions incorrectes à leur sujet. Je peux imaginer des applications simples pour téléphones portables qui vous permettraient de prédire les traits de personnalité de vos amis. Voulez-vous que? Vous avez l’impression que ce type d’analyse envahit votre vie privée ? Allez-vous réfléchir à deux fois avant d' »aimer » quoi que ce soit sur Facebook à partir de maintenant ? Dites-moi ce que vous en pensez… partagez votre point de vue…
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