Biais cognitifs et recherche d'information sur internet. Quelles perspectives pour les indicateurs de pertinence des moteurs de recherche

Résumé : La recherche d'information sur internet est une démarche qui met l'internaute dans une situation de devoir faire face à une quantité massive de données. Ces données sont parfois contradictoires. Elles sont bien souvent non validées : le travail de l'internaute n'en est que plus important. Comment réagit l'internaute face à une telle " surcharge informationnelle " ? Par quel processus parvient il à répondre à son besoin d'information en mobilisant les données qu'il a à sa disposition ? Des travaux en psychologie se sont intéressés au processus de décision en environnement complexe et incertain. Surtout appliqués dans le domaine de la gestion, ils apportent un éclairage intéressant à la notion de " rationalité limitée de la décision ". Nous proposons de transposer ces travaux pour une meilleure compréhension de la construction de connaissances par l'internaute suite à une requête adressée à un moteur de recherche. Nous affinerons la notion de " biais cognitifs " qui correspond à des mécanismes de protection inconscients qui vont permettre à l'internaute de gérer le problème de surexposition à l'information de façon plus confortable. * Dans un premier temps, nous présenterons de manière conceptuelle et appliquée la notion de biais cognitif et l'intérêt de cette notion dans le domaine de la recherche d'information sur internet. * Dans un second temps, nous proposerons une vision renouvelée de la pertinence ainsi que quelques pistes permettant une meilleure prise en compte de ces mécanismes dans les algorithmes de pertinence des moteurs de recherche.
Type de document :
Communication dans un congrès
VSST 2006, Oct 2006, France. pp.1-7, 2006
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Contributeur : Eric Boutin <>
Soumis le : mercredi 29 mai 2013 - 09:56:10
Dernière modification le : jeudi 3 mai 2018 - 14:12:02
Document(s) archivé(s) le : vendredi 30 août 2013 - 04:20:16

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Eric Boutin. Biais cognitifs et recherche d'information sur internet. Quelles perspectives pour les indicateurs de pertinence des moteurs de recherche. VSST 2006, Oct 2006, France. pp.1-7, 2006. 〈sic_00827309〉

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