De l’information aux industries culturelles, l’hypothèse chahutée de la bulle de filtre

La recommandation algorithmique fait débat depuis les premiers travaux qui ont popularisé le terme de « bulle de filtre ». L’hypothèse d’un enfermement de l’usager est largement associée aux biais liés à la personnalisation de plus en plus fine et de plus en plus poussée des résultats proposés, qu’il s’agisse des moteurs de recherche, des réseaux sociaux ou des services culturels. En matière d’information, la question soulevée est celle de l’accès au pluralisme des opinions dans une société démocratique. Pour l’offre proposée par les services culturels en ligne, la thèse des biais algorithmiques et de l’enfermement dans la même catégorie de contenus au détriment de la diversité culturelle, bien que récurrente, n’a jamais été totalement éprouvée dans des travaux empiriques. Établir des formes de régulation adaptées suppose pourtant des outils d’objectivation afin de confirmer ou d’atténuer les craintes exprimées par l’hypothèse de la bulle de filtre.Algorithmic recommendation has been the subject of debate ever since the first texts that popularised the term “filter bubble”. The hypothesis of a user’s confinement is typically associated with the biases engendered by an increasingly advanced personalisation of the content offer, whether it be search engines, social networks or cultural services. In terms of information, the question raised is that of access to a plurality of opinions in a democratic society. Regarding online cultural services’ content offer, the thesis of algorithmic bias and of confinement in certain categories of content, presumably to the detriment of cultural diversity, has never been fully tested in empirical work, even though it is widely discussed. Establishing appropriate forms of regulation, moreover, entails the use of objective tools in order to confirm or alleviate fears linked to the filter bubble hypothesis

Modéliser la diversité au cours du temps pour détecter le contexte dans un service de musique en ligne

National audienceMany studies have shown that taking into account the context improves the quality of recommender systems. However, traditional methods infer the context using personal data (location, date, age, etc.). In this paper, we propose to automatically detect context changes, without knowledge on users (explicit context), but based on common features of consulted items (implicit context). To do this, we propose a formal model which canestablish a correspondence between the variation of diversity over time whithin the paths of users and context changes. This model has been tested on a musical corpus of more than 200,000 tracks. To validate the relevance of our model, we sought to retrieve events from the detected changes of context: our model has recovered 88% of session ends.De nombreuses études ont démontré que la prise en compte du contexte améliore la qualité des systèmes de recommandation. Cependant, les méthodes traditionnelles permettent d'inférer le contexte à l'aide de données personnelles (localisation, date, âge, etc.). Dans ce papier, nous proposons de détecter automatiquement les changements de contexte, sans connaissance sur les utilisateurs (contexte explicite), mais en fonction des caractéristiques communes aux items consultés (contexte implicite). Pour ce faire, nous proposons un modèle formel capable d'établir une correspondance entre les variations de diversité au cours du temps dans les parcours des utilisateurs et les changements de contexte. Ce modèle a été testé sur un corpus musical de plus de 200.000 écoutes. Pour valider la pertinence de notre modèle, nous avons cherché à retrouver des événements à partir des changements de contexte détectés : notre modèle a ainsi permis de retrouver 88% des fins de sessions