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Chapitre D'ouvrage Année : 2014

Partir des usages pour analyser les systèmes de recommandation

Résumé

Les divers systèmes sociotechniques de recommandation (moteurs de publicités personnalisées, moteurs de recherche commerciaux, suggestions d’activités ou de contenus, etc.) sont aujourd’hui omniprésents dans l’expérience des internautes. Les médias sociaux ne sont pas en reste. Des systèmes de recommandation variés accompagnent l’usager dès son inscription pour lui proposer essentiellement des mises en relation, des activités à effectuer, des contenus à consulter et des offres commerciales à consommer, faisant du Web social un espace communicationnel et informationnel marchand. Néanmoins, si les stratégies de recommandation et les dispositifs mis en place issus du Web marchand semblent aujourd’hui avoir atteint une maturité, laissant imaginer des potentiels commerciaux puissants, le changement de contexte lors du passage à un Web social peut nécessiter quelques adaptations aux spécificités de cet espace. C’est l’hypothèse qui nous a guidés dans cet article. Nous présenterons dans un premier temps les théories sociales de la prescription et la manière dont nous avons entrepris d’analyser ces formes très particulières de systèmes à travers une théorie de l’énonciation. Une seconde partie détaillera ces résultats paraissant remettre en cause l’utilité perçue de ces systèmes en les associant à des résultats similaires permettant de confirmer ces doutes. Nous proposerons alors quelques pistes pour une appréhension sociotechnique de la pertinence des systèmes de recommandation sur les médias sociaux. En conclusion, nous nous interrogerons sur les conditions éthiques de l’intervention des systèmes de recommandation dans le contexte des médias sociaux.
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hal-01308124 , version 1 (27-04-2016)

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Paternité

Identifiants

  • HAL Id : hal-01308124 , version 1

Citer

Jean-Claude Domenget, Alexandre Coutant. Partir des usages pour analyser les systèmes de recommandation : le cas des médias sociaux. Gislaine Chartron; Imad Saleh; Gréald Kembellec. Les moteurs et systèmes de recommandation, Hermès Science, 2014. ⟨hal-01308124⟩
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