Plus tôt cette année, des chercheurs de l’Université de Cambridge et de l’Université de Stanford ont publié un rapport qui examinait comment l’activité Facebook des gens pouvait être utilisée comme mesure indicative de leur profil psychologique. Ce qu’ils ont trouvé était assez étonnant – en utilisant les résultats d’une étude psychologique de 100 questions, qui avait été complétée par plus de 86 000 participants via une application et cartographiée avec leurs goûts respectifs sur Facebook, les chercheurs ont développé un système qui pourrait ensuite, basé sur l’activité Facebook seuls, déterminent la constitution psychologique d’une personne avec plus de précision que ses amis, sa famille – mieux encore que ses partenaires.
La recherche a été largement rapportée avec des titres comme « Facebook vous connaît mieux que votre thérapeute », attisant les charbons des débats en cours sur la confidentialité sur Internet et le pouvoir omniscient détenu par Facebook. Mais ce qui m’a le plus marqué, c’est le potentiel de Facebook pour les données d’audience et à des fins de profilage, pour atteindre le public le plus réceptif à votre message. Les gens ne semblent pas se rendre compte, ou n’ont pas encore été en mesure de saisir pleinement, à quel point ce type d’aperçu est précieux. Des données de ce niveau auraient fait rêver les chercheurs d’autrefois, et bien qu’il existe de plus en plus d’exemples de la façon dont ces informations peuvent être appliquées – de la création d’émissions de télévision à succès à la prévision d’épidémies de maladies à l’avance – le potentiel de de telles informations peuvent parfois se perdre dans la peur et l’inquiétude concernant notre perte de vie privée dans le monde moderne et connecté.
Les premières réactions au rapport étant maintenant écartées, j’ai récemment eu l’occasion de parler avec l’un des co-auteurs principaux de l’étude, le Dr Michal Kosinski, pour avoir son avis sur leurs conclusions, comment le rapport a été reçu. et – surtout – s’il avait personnellement changé ses habitudes en ligne à la suite de leurs recherches. Et comme vous vous en doutez, il a fourni des informations fascinantes.
Tout est prévisible
J’ai d’abord demandé à Kosinski quelle était son approche initiale de l’étude Facebook et s’il s’attendait à découvrir que l’activité sur Facebook pouvait révéler autant de détails sur la constitution psychologique d’une personne.
« Je m’attendais à ce que l’activité de Facebook et d’autres types d’empreinte numérique soient quelque peu révélatrices », m’a dit Kosinski. « Mais la chose qui était la plus surprenante – et qui m’étonne encore assez, trois ans après l’avoir découvert pour la première fois – est que nos traits les plus intimes peuvent être très facilement prédits à partir de notre empreinte numérique. »
« L’une de nos découvertes les plus surprenantes était que nous pouvions même prédire si vos parents étaient divorcés ou non, en fonction de vos goûts sur Facebook », a poursuivi Kosinski. « En fait, quand j’ai vu ces résultats, j’ai commencé à douter de mes méthodes et j’ai refait les analyses encore quelques fois. Je ne pouvais pas croire que ce que vous aimez sur Facebook puisse être affecté par le divorce de vos parents, ce qui aurait pu arriver bien des années plus tôt – nous parlons ici de personnes qui pourraient avoir 30 ou 40 ans. »
« Il existe de nombreux autres traits intimes qui sont également prévisibles à partir de votre empreinte numérique : fumer, boire, prendre de la drogue, l’orientation sexuelle, les opinions religieuses et politiques, etc. En fait, tout ce que nous avons essayé de prédire était prévisible, dans une certaine mesure, et assez souvent, c’était très précis. Nous avons créé un site Web avec une démo pour montrer combien un ordinateur peut apprendre de vos goûts, si les gens sont intéressés. (Remarque : vous pouvez vous rendre sur www.applymagicsauce.com pour l’essayer par vous-même).
« La deuxième chose surprenante était qu’un si large éventail d’activités numériques pouvait être utilisé dans les prédictions – même des mesures larges, telles que le nombre de vos amis, le nombre de vos likes, combien de fois vous vous connectez à Facebook, combien de tweets vous Chacun d’eux, bien que n’étant pas un prédicteur très puissant de quoi que ce soit en soi, devient puissant lorsqu’il est combiné avec différentes variables de ce type, permettant aux systèmes prédictifs d’établir des profils très précis de qui vous êtes.
Cela va en partie dans le sens de mes observations initiales, à savoir que les gens ne sont pas conscients – ou préfèrent peut-être ne pas être conscients – du pouvoir prédictif de leurs activités en ligne. Isolée, bien sûr, une action telle que se connecter à Facebook trois fois par jour ne signifie rien, mais lorsqu’elles sont comparées à un ensemble de données plus large, comme l’équipe l’a fait avec ses 86 000+ personnes interrogées, ces comportements commencent tous à former des modèles de comportement, le dont les corrélations peuvent révéler des détails très spécifiques sur qui vous êtes et ce que vous faites.
Attention au détail
Conformément à ma réflexion sur le sujet, j’ai demandé à Kosinski s’il pensait que les gens, en général, avaient une bonne compréhension des paramètres de confidentialité de Facebook et de la quantité d’informations pouvant être tirées de leurs actions en ligne.
« Je pense que les gens se rendent compte que leur empreinte numérique est suivie », a déclaré Kosinski. « Je ne pense pas, cependant, qu’ils se rendent compte que leurs disques d’achat ou leurs listes de lecture musicales peuvent être utilisés pour extraire bien plus que ce qu’ils ont acheté ou écouté. »
« L’un des principaux points de mes recherches est que des points de données apparemment simples – tels que ce que vous écoutez ou ce que vous avez acheté à l’épicerie ce matin – peuvent être transformés en prédictions très précises de vos traits intimes, tels que le QI ou orientation sexuelle. »
C’est un excellent point et m’amène à ma question suivante : les marques, à la connaissance de Kosinski, ont-elles utilisé ses recherches ou des données similaires pour mieux cibler leurs efforts de marketing/publicité ?
« Certainement. L’un des cas les plus connus est celui de Target, qui a utilisé les dossiers d’achat des clients pour détecter leurs grossesses et envoyer une offre de préparation pour bébé en temps opportun. »
Moralement neutre
Compte tenu de ce qu’il sait de la puissance des algorithmes prédictifs – et des données Facebook à de telles fins, en particulier – j’étais intéressé de savoir ce que Kosinski pensait de la façon dont Facebook utilise actuellement ses trésors de données pour alimenter son algorithme de fil d’actualité et fournir un et une expérience utilisateur ciblée.
« Facebook fait un travail assez incroyable en termes d’amélioration de l’expérience utilisateur », a déclaré Kosinski. « La fonctionnalité Fil d’actualité est, par essence, un mécanisme de recommandation d’informations ingénieux, sélectionnant les histoires qui intéressent le plus les utilisateurs. Évidemment, en même temps, certains utilisateurs de Facebook peuvent se sentir trop exposés, et j’espère que Facebook le fera cherchent à faire plus pour protéger les données et l’expérience de leurs utilisateurs au sein de leur plate-forme sur ce front. «
« Par exemple, Facebook pourrait offrir à ses utilisateurs un contrôle total sur leurs données et sur qui peut y accéder. Pour des raisons historiques, il est désormais largement admis que vos données doivent être stockées et gérées par des tiers, comme Facebook. être par ici ? » dit Kosinski. « Imaginez un réseau social ou une boutique en ligne qui ne stocke pas vos J’aime ou vos enregistrements d’achat, ceux-ci sont stockés en toute sécurité sur votre ordinateur ou votre compte cloud personnel. Des prédictions peuvent toujours être faites, mais sous le contrôle d’un individu, permettant aux gens, s’ils souhaitent le faire, d’approuver les déductions personnelles qui en résultent. »
« Les algorithmes prédictifs, comme toute autre technologie, sont moralement neutres. Nous pouvons les utiliser pour améliorer nos vies ou nous faire du mal – tout comme un couteau. »
La prochaine évolution
La prochaine évolution, et celle qui alimente de plus en plus d’inquiétudes parmi certains éléments, est le développement de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. L’étape la plus difficile avec l’IA, cependant, est que les ordinateurs ne peuvent pas traiter les informations comme un cerveau humain peut le faire, ils ne peuvent répondre qu’avec la logique – vous entrez une commande, l’ordinateur crache une réponse. Mais et si les ordinateurs pouvaient réfléchir à un problème et le résoudre de la même manière que nous ? Et si un ordinateur pouvait apprendre et développer des solutions basées sur les réseaux de neurones ?
Une grande partie de ce développement donne aux ordinateurs l’accès à la façon dont les gens pensent, comment les gens réagissent à différents stimuli et développent des idées. À certains égards, les médias sociaux nous donnent accès à une version « donnée » de ces informations – j’ai demandé à Kosinski s’il pensait que des données comme le contenu de Facebook pourraient un jour être utilisées pour informer un tel élément d’un modèle d’intelligence artificielle.
« Certainement », a déclaré Kosinski. « Nos cerveaux sont bien plus sophistiqués que les cerveaux des machines conçus par l’homme. Cependant, les cerveaux des machines, bien qu’étant à bien des égards plutôt simples, peuvent traiter et stocker d’énormes quantités de données. »
« Prenez les échecs, par exemple », a poursuivi Kosinski. « Le cerveau humain peut déployer un large éventail de stratégies en jouant aux échecs, mais nous sommes toujours facilement battus par les ordinateurs qui peuvent simplement analyser tous les prochains mouvements possibles. De même, je peux faire des prédictions précises sur la personnalité des autres en fonction de leur apparence ou de leur comportement. , mais comme le montrent nos recherches, les machines peuvent battre les humains dans cette tâche en s’appuyant sur de nombreuses données relativement simples. Chaque J’aime ne dit pas grand-chose sur la personnalité d’un utilisateur donné. Des centaines ou des milliers d’entre eux combinés, cependant, permettent un modèle de machine pour faire une prédiction très précise de sa personnalité. Ces mêmes données seraient plutôt inutiles pour les humains.
.jpg)
Preuve numérique
À la fin de notre discussion, j’ai demandé à Kosinski si ses recherches avaient changé sa façon personnelle d’utiliser ou de penser à Facebook et aux médias sociaux et s’il avait des réserves quant au partage de ses données à la suite de ses découvertes.
« Pas du tout », m’a dit Kosinski. « Il y a trop d’avantages dont je me priverais – et j’aimerais penser que mes amis et ma famille me manqueraient aussi. »
« Il convient également de noter que les médias sociaux ne sont qu’une source de données intimes », a poursuivi Kosinski. « Vos journaux de recherche sur le Web, votre historique de navigation, vos enregistrements d’achats, votre localisation géographique – tout cela est dûment enregistré par un certain nombre de gadgets et de services qui sont potentiellement beaucoup plus intrusifs que les médias sociaux. »
« Vous ne pouvez pas fonctionner dans le monde d’aujourd’hui sans laisser derrière vous des quantités importantes d’empreinte numérique. »
Une perspective intéressante, et une conversation intéressante qui, sans aucun doute, a encore de nombreuses itérations à parcourir avant de comprendre l’étendue du potentiel du big data et ses nombreuses utilisations.
Comme indiqué précédemment, vous pouvez appliquer les découvertes Facebook de Kosinski à votre propre profil ici ou en savoir plus sur le projet à ce relier.
