mardi 10 juillet 2018

Quelles sont les composantes du contenu viral sur le Web Social ?


Dans la section 4.2.2 du module 4 pour le cours INF 6107, il est question du phénomène de la propagation virale du contenu dans les médias sociaux. Une des observations importantes soulevées pour décrire le phénomène est l'analogie du comportement d'un virus biologique qui se répand dans une population.

En effet, une étude rapportée par le magazine Scientific American confirme mathématiquement cette analogie. L'étude initiale qui date de juin 2017 a été publiée dans le journal Nature: Human Behavior par Filippo Menczer et al du Center for Complex Networks and Systems Research, School of Informatics and Computing, Indiana University.

Dans l'article, intitulé Limited individual attention and online virality of low-quality information, les auteurs présentent un modèle qui tentent mathématiquement de comprendre pourquoi des êtres humains en bonne santé mentale, majeurs et vaccinés, partagent-ils en si grand nombre des fausses nouvelles avec des titres comme : NASA runs a child-slave colony on Mars!

En résumé, selon les chercheurs trois grands facteurs semblent contribuer à la propagation virale d'une fausse nouvelle :
  1. l'énorme quantité d'informations disponibles
  2. la quantité limitée de temps et d'attention que les gens peuvent consacrer au défilement de leurs fils de nouvelles et au choix de ce qu'ils doivent partager
  3. la structure des réseaux sociaux sous-jacents
Ces facteurs sont bien entendu intimement liés à l'excès d'information qui bombarde nos cerveaux depuis l'explosion du Web Social. Tel que discuté dans mon billet précédent à propos du module 4, « L'état de la Blogosphère en 2018 : Les blogues sont-ils saturés ? », la quantité de blogs qui alimentent en bonne partie le contenu des fils d'actualité sur Facebook, Twitter et autres ne cesse d'augmenter. Il devient donc beaucoup plus difficile de filtrer ces données, surtout si on dépend de nos contacts sur les réseaux sociaux comme filtre collectif de l'information. 

Pour imager l'effet de cette surcharge de contenu social et des risques de propagation de fausses nouvelles qu'il engendre, Menczer et al offre dans leur article scientifique une image des différents états d'un réseau selon le volume et la diversité de l'information qu'il propage entre ses participants (amis Facebook ou abonnés Twitter.)



L'illustration 'c' du modèle Menczer ci-haut montre le compromis entre le pouvoir discriminant du système dans la diffusion des pièces de contenu de qualité et la diversité du contenu dans le réseau. Les nœuds représentent les utilisateurs qui consomment le contenu, leur couleur représente le dernier contenu partagé et leur taille indique la qualité de ce contenu (plus le nœud est grand, plus la qualité est élevée). 

Les arêtes représentent les liens sociaux entre les utilisateurs, tels que les abonnés sur Twitter ou les amis sur Facebook. Lorsque la charge d'information μ est faible, seuls des pièces de contenu de haute qualité sont présents, avec une faible diversité. Lorsque μ augmente, nous observons une plus grande diversité et un pouvoir discriminant plus faible. Ici N = 128 et α = 10. 

En résumé, ce que le modèle cherche à nous faire comprendre, c'est que plus le volume d'information augmente dans un réseau social, plus le réseau a de la difficulté à discriminer le 'vrai' contenu du 'faux'. Par conséquent, plus la force du taux de propagation du 'faux' contenu augmente. 

Dans son interprétation des résultats du modèle, l'article du magazine Scientific American observe que ce type de comportement de réseau est structurellement le même que celui de l'influenza dans une population. Selon le journaliste de SA Madhusree Mukerjee :
Si, par exemple, Alice est «infectée» par un virus de la grippe ou une fausse nouvelle, elle peut transmettre la contagion le long de ces liens à ses amis Bob et Clive en leur serrant la main ou en partageant le même [contenu] avec eux, respectivement. Bob et Clive pourraient à leur tour transmettre la contagion à leurs contacts, et ainsi de suite. En étoffant ce cadre squelettique, les scientifiques tentent de simuler jusqu'à quel point un mème [contenu] peut se propager dans différentes conditions.
Le plus alarmant, observe adroitement Mukeriee, c'est que « dans le cas d'une grippe, nous sommes habituellement confrontés à une souche à la fois, ou au pire à quelques-uns. » Cependant, en ce qui a trait à l'épidémie de fausses nouvelles des quelques dernières années, le nombre d'articles bidons qui tentent de nous infecter est comparativement bien plus grand. Une chance que ça ne tue pas... du moins pas encore. 

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