Des chercheurs de l'EPFL ont récemment développé un algorithme qui cartographie le paysage médiatique et révèle les biais et les influences cachées dans l'industrie de l'information.

Les consommateurs de nouvelles peuvent ne pas être conscients que la façon dont leur média local sélectionne et présente les nouvelles peut être affectée par le groupe de médias qui en est propriétaire. A l'heure de la désinformation généralisée, c'est justement ce genre d'influence extérieure sur les médias que les gens devraient connaître.

Des chercheurs du Laboratoire des systèmes d'information distribués (LSIR) de l'EPFL ont trouvé un moyen de rendre l'industrie de l'information plus transparente. Leur initiative, Observatoire des médias, cartographie le paysage médiatique suisse et international à travers les sujets que les médias locaux choisissent de couvrir. Il utilise ensuite ces choix pour identifier d'éventuelles influences extérieures sur les points de vente. « La principale difficulté de cette approche est l'absence d'une base de référence objective :le simple fait de sélectionner des histoires est intrinsèquement biaisé. Nous avons donc décidé de comparer des milliers de sources d'information, puis de les cartographier en fonction de leurs similitudes, " dit Jérémie Rappaz, un chercheur du LSIR et l'un des principaux auteurs de l'étude.

L'approche des chercheurs ne regroupe pas seulement les organes d'information géographiquement et par thème, mais c'est aussi, de manière cruciale, révèle l'impact des groupes médiatiques qui les possèdent. Une fois tracé, tout changement soudain dans la ligne éditoriale établie d'un média donné est immédiatement apparent. "La plupart de ces changements résultent d'un changement de propriétaire, étant donné que les médias ont tendance à se concentrer sur des sujets privilégiés par le groupe auquel ils appartiennent, " dit Rappaz. Pourtant, les consommateurs d'informations ne savent pas nécessairement à quel groupe appartient leur média local, si seulement. Les chercheurs de l'EPFL cherchent à combler cette lacune en identifiant les liens entre les médias à travers les contenus qu'ils publient et en mettant en évidence le degré de concentration des médias.

« Les groupes de presse en Suisse et à l'étranger mettent de plus en plus en commun leurs ressources afin de réduire les coûts de production d'histoires. Malheureusement, la concentration des médias de ce type réduit l'éventail des points de vue auxquels les consommateurs sont exposés. C'est inquiétant, surtout lorsque les opinions qu'ils obtiennent sont biaisées, " dit Rappaz. Un exemple frappant de cette situation a été diffusé par John Oliver dans un récent épisode de Last Week Tonight aux États-Unis. Il montre des journalistes des chaînes de télévision locales appartenant au groupe Sinclair lisant tous un script identique commentant - ironiquement - le manque de diversité dans l'actualité.

Outils de personnalisation

L'Observatoire des médias est soutenu par l'Initiative pour l'innovation dans les médias (IMI) de l'EPFL et a conclu un partenariat avec le quotidien suisse Le Temps . Ce soutien permettra à l'équipe du LSIR de porter son projet de cartographie au public l'année prochaine via une plateforme en ligne. Le site modélisera la production d'informations en Suisse et dans le monde tout en sensibilisant le public aux dangers de la désinformation. "Nous sommes heureux de faire partie du projet LSIR, " dit Gaël Hurlimann, co-rédacteur en chef et responsable du numérique au Temps. "Nous voulons vraiment comprendre, et aider le public à comprendre, ce que la concentration des médias signifie pour nous tous. Il est important d'être transparent sur les facteurs qui influencent la production d'actualités :c'est la seule façon d'instaurer la confiance entre nous-mêmes, les médias, et nos consommateurs. Et qui sait, peut-être que les résultats de l'étude nous convaincront d'apporter des changements à notre façon de travailler. »

La plate-forme Web utilisera des technologie open source. Il sera construit sur des algorithmes de personnalisation, similaires à ceux utilisés par des sites Web comme Netflix et Amazon Prime, qui suggèrent des vidéos basées sur l'historique de visionnage des personnes. "Nous avons appliqué ce concept aux données de couverture médiatique et avons été très surpris de ce que nous pouvions en faire, " explique Rappaz. Les chercheurs ont alimenté l'algorithme autour de 500 millions d'articles publiés par 8, 000 sources différentes au cours des trois dernières années. L'algorithme a évalué comment les reportages individuels étaient traités par différents médias, regrouper les points de vente sur la base de leurs similitudes et révéler les liens entre eux et les influences sur eux.

L'équipe du LSIR espère que sa plateforme de recherche et web incitera les gens à adopter une approche plus critique de l'actualité qu'ils consomment, et aider les journalistes à enquêter sur la façon dont les histoires sont couvertes.