Dans une étude de Matti Nelimarkka et ses collègues, les personnes interrogées ont évoqué le fait que les modèles de recommandation de contenu sur les médias sociaux peuvent être de mauvaises solutions pour réduire la polarisation dans les discussions. Dans un autre article récemment publié, Nelimarkka examine comment les chercheurs en sciences politiques et en HCI pourraient évoluer vers une zone commerciale améliorée.

Les développeurs et les chercheurs de services de médias sociaux pensent depuis longtemps que la polarisation des discussions peut être réduite en concevant des services qui recommandent du contenu à partir de perspectives opposées à celles des utilisateurs. Cependant, les personnes interrogées dans le cadre de l'étude menée par l'université Aalto et l'université de Syracuse aux États-Unis ont exprimé leurs doutes sur cette notion. Certains pensaient même que ce type de conception pouvait, dans certains cas, augmenter la polarisation.

Un article de recherche du chercheur invité d'Aalto Matti Nelimarkka et de ses collègues américains a été publié lors de la conférence Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing (CSCW) le 9 novembre. Les chercheurs ont interrogé 19 personnes finlandaises ou américaines, qui étaient soit des professionnels du domaine politique, soit des citoyens ordinaires qui discutent souvent de politique sur les réseaux sociaux sans y être professionnellement affiliés.

Les chercheurs ont présenté aux participants quatre modèles de recommandation de contenu différents qui pourraient être utilisés sur Facebook, par exemple. Dans le premier modèle, le service a recommandé des utilisateurs dont le contenu est en conflit avec leurs opinions. Le deuxième modèle encourageait l'utilisateur à se familiariser avec ce type de contenu avant de publier son propre contenu. Dans le troisième modèle, l'utilisateur a vu son ami partager un contenu qui contredit ses propres opinions. Le quatrième modèle montrait à l'utilisateur ses amis et amis d'amis discutant d'un sujet d'une manière qui contredisait le point de vue de l'utilisateur sur le sujet. Lors de la présentation des différents modèles, les chercheurs ont demandé aux participants de partager leurs expériences sur les modèles.

Les personnes interrogées ont détecté différents éléments dans les modèles qui pourraient même accroître la polarisation politique. Les participants ont été les plus critiques à l'égard du modèle recommandant des articles ne présentant que des opinions opposées aux siennes. Le modèle qui encourage l'utilisateur à repenser avant de publier du contenu peut, selon les personnes interrogées, semblent méprisants et conduisent à l'autocensure, voire à la colère. Recommandation basée sur ses amis ou connaissances d'amis, d'autre part, fonctionne mal si l'utilisateur a un petit réseau social.

Les personnes interrogées ont estimé que même si un service était conçu pour atténuer la polarisation, voir des opinions opposées aux siennes peut plutôt augmenter la distance idéologique entre les individus. Pour cette raison, les services doivent être planifiés de manière à garantir qu'ils poussent les gens à adopter un comportement approprié. "Les plateformes ne peuvent pas guider le comportement des gens mais elles peuvent, au mieux, les encourager à s'engager dans des discussions plus appropriées, " dit Nelimarkka.

Voir quelqu'un que vous connaissez recommander du contenu peut motiver l'ouverture du lien

Les participants ont également trouvé des éléments positifs dans les modèles. Ils ont souligné que chacun pouvait offrir aux gens de nouvelles informations et conduire à une compréhension plus large du phénomène, et à travers elle, une discussion plus approfondie.

« Beaucoup ont noté que cela fonctionne comme un moment de contrainte :avant de publier quoi que ce soit sur le service, on peut assister à plusieurs points de vue différents et peut-être essayer de modifier son message, " dit Nelimarkka.

De nombreux participants pensaient qu'une fois que l'utilisateur perçoit un proche partageant une nouvelle qui entre en conflit avec sa propre opinion, la motivation à cliquer sur les nouvelles augmente. Dans les situations où les gens acquièrent des contacts à partir de différentes situations de vie, il est courant de former un grand cercle de connaissances. En fait, les plateformes de médias sociaux se concentrent depuis des années sur la résolution des problèmes de gestion de la confidentialité résultant d'un large cercle d'amis.

Se concentrant sur des forums de discussion relativement ouverts, comme Twitter et Facebook, peut cependant être une approche dépassée. Selon Nelimarkka, la recherche a également souligné que les experts politiques en particulier se sont souvent déplacés pour discuter de politique dans des groupes plus fermés, comme WhatsApp. "C'est encore pire pour la polarisation. De nombreuses personnes interrogées ont soulevé ce sujet, et il n'a toujours pas été largement couvert dans la littérature."

Une faible compréhension d'autres domaines peut entraîner plusieurs problèmes

Une revue de recherche de Nelimarkka a également été publiée au CSCW. L'examen se concentre sur la manière dont la prise de décision démocratique est présentée lors des conférences sur l'interaction homme-machine (HCI) et sur la manière dont les chercheurs en sciences politiques et en HCI pourraient évoluer vers une zone commerciale améliorée.

Une collaboration qui fonctionne mal entraîne toute une série de problèmes. Nelimarkka met en avant une étude sur la satisfaction client mesurée par des boutons poussoirs smiley à titre d'exemple. Ces types d'articles de recherche, selon Nelimarkka, commencent toujours de la même manière :les chercheurs veulent soutenir la démocratie basée sur le vote, ils situent donc les boutons dans l'environnement quotidien des gens. Avec ces boutons, les gens fourniraient facilement des commentaires et les feraient passer.

"Aucun des articles ne revient sur la question de savoir si ce souhait est réellement réalisé, " dit Nelimarkka. " Ils rapportent combien de fois les boutons ont été enfoncés et comment ils ont été utilisés. Pourtant, les recherches sur la participation politique nous ont appris que les actions des gens sont déformées. J'appuie plusieurs fois sur ces boutons, autant de fois qu'il le faut pour mieux faire passer mon avis ! Mais quelqu'un n'ose peut-être pas faire ça."

Il est probable, alors, que la position de tout le monde n'est pas affichée de manière égale dans les votes, mais si les problèmes centraux liés à la participation aux processus politiques sont méconnus des chercheurs, c'est un point de vue qui passe facilement inaperçu dans les analyses. Nelimarkka décrit le pire des cas, où un manque de collaboration et une faible compréhension d'un autre domaine peuvent conduire les chercheurs d'un domaine à développer quelque chose qui a depuis longtemps été introduit dans un autre domaine et s'est avéré ne pas fonctionner.

La collaboration mène à une recherche de meilleure qualité

D'après l'examen de Nelimarkka, les chercheurs de l'IHM et des sciences sociales ont encore beaucoup à apprendre les uns des autres. Cependant, la collaboration doit avoir lieu dans des conditions fixées par les deux disciplines. Nelimarkka estime qu'il est nécessaire de créer des points de partage d'informations partagées, que les chercheurs en politique peuvent utiliser pour se familiariser avec les concepts et méthodes centraux de l'IHM, et vice versa.

Une meilleure collaboration conduirait à des recherches mieux conceptualisées et détaillées dans les deux domaines. « La question est :comment éduquer les gens d'une manière qui leur permette de le faire ? La poursuite de plusieurs masters n'est pas la réponse.

Nelimarkka lui-même a une formation multidisciplinaire. Il a complété son baccalauréat et sa maîtrise à la Faculté des sciences sociales mais a poursuivi des études doctorales sur l'interaction homme-machine. La raison du « passage à un autre domaine » était le fait que la technologie était mal considérée à la Faculté des sciences sociales à l'époque. « Vers la fin de ma thèse de doctorat, J'ai commencé à travailler sur sa revue de littérature et j'ai réalisé que j'allais trouver tout ce que je voulais faire :combiner ces deux domaines. »

Aujourd'hui, Nelimarkka est chercheuse invitée au département d'informatique d'Aalto. Puisque la technologie est présente partout de nos jours, fait-il remarquer, HCI peut être utilisé pour étudier pratiquement n'importe quoi. Vélos de ville, par exemple, font partie de HCI, car ils collectent des données sur les personnes. Ils peuvent être étudiés non seulement en tant que technologie de l'information, mais aussi en tant que phénomène sociologique ou politique.

"Pour moi, c'est un certain nombre d'opportunités manquées lorsque des chercheurs dans d'autres domaines n'utilisent pas des choses qui ont été découvertes du côté de l'IHM il y a longtemps. D'autre part, Les chercheurs de HCI ignorent parfois la compréhension de niche d'autres domaines."