De nos jours, les médias sociaux jouent un rôle essentiel dans la vie, influençant la façon dont nous communiquons, obtenons des informations et partageons des informations entre nous. Bien que datant de moins de 30 ans [1], nous avons assisté à une énorme évolution de plateformes comme Facebook, Twitter, TikTok et LinkedIn : Facebook est désormais Meta et possède WhatsApp, Instagram et Threads ; Twitter est X. Tous deux appartiennent à des milliardaires qui ont anticipé les tendances technologiques, capitalisé sur ces opportunités et ouvert la voie à une industrie rapidement innovante. D’un point de vue commercial, le plus grand succès des médias sociaux réside dans les données sur les consommateurs. Une grande majorité des plateformes de médias sociaux sont gratuites et peuvent fonctionner de cette manière parce que vous leur permettez en échange d'accéder à vos données. Grâce à cela, des entreprises comme Meta ont pu façonner le contenu et les interactions des médias sociaux. C’est quelque chose qui peut être considéré comme bénéfique ou contraire à l’éthique selon l’intention et le cas d’utilisation, avec des problèmes tels que la confidentialité et la manipulation qui sont désormais loin d’être rares. Dans cet article, nous approfondirons l’éthique de l’utilisation et des algorithmes dans les médias sociaux, examinons comment ils contribuent à personnaliser le contenu, conduisant potentiellement à des biais et des chambres d’écho, et l’avenir de l’IA dans les plateformes de médias sociaux. de l’IA Un bref historique des algorithmes et de leurs cas d'utilisation croissants dans les médias sociaux « Un algorithme est une série d'instructions conçues pour résoudre des problèmes spécifiques, effectuer des tâches ou prendre des décisions » [2]. Dans les médias sociaux, ces instructions régissent les expériences des utilisateurs telles que le classement, le filtrage et la personnalisation du contenu, généralement basées sur les tendances de différents groupes de consommateurs. Cela vous permet, en tant qu'utilisateur, de trouver le contenu qui vous intéressera beaucoup plus rapidement, car il est susceptible d'apparaître sur les pages Pour vous sans que vous ayez à le rechercher. Les algorithmes n'ont pas toujours été utilisés dans les médias sociaux. C'est en 2009 que Tumblr et Facebook ont introduit des mesures de classement et des flux personnalisés. En 2012, d’autres ont emboîté le pas. Facebook a augmenté son utilisation algorithmique dans son fil d'actualité et a introduit du contenu sponsorisé [3]. a lancé un « flux semi-structuré » et YouTube a introduit un algorithme de classement, donnant la priorité à la durée de visionnage plutôt qu'à la quantité [4]. Depuis lors, le rôle des algorithmes dans ces médias sociaux n’a fait que croître. En 2015, l’apprentissage automatique commençait à jouer un rôle dans les algorithmes de tri et de filtrage, soutenu par l’évolution des efforts en matière de Big Data. Les événements politiques de 2016, comme l'élection de Trump et le référendum sur le Brexit (et une année charnière dans le scandale Cambridge Analytica), ont ensuite attiré l'attention du public sur certains des dilemmes éthiques entourant une utilisation aussi intensive et croissante des algorithmes et de la collecte de données sur les utilisateurs dans les médias sociaux. LinkedIn De nos jours, les algorithmes basés sur l'IA sont construits avec une telle précision qu'ils recommandent du contenu en fonction de vos interactions précédentes spécifiques sur la plate-forme, avec des données utilisateur croissantes permettant aux sociétés de médias sociaux d'éliminer une majorité significative de toute conjecture. Des documentaires comme The Social Dilemma [5] et The Great Hack [6] donnent un aperçu de la manière dont certains de ces algorithmes sont conçus, souvent dans le but final de garder un utilisateur sur sa plateforme plus longtemps et de favoriser l'interaction avec la plateforme. Même si une interaction accrue avec les utilisateurs signifie davantage de données permettant aux sociétés de médias sociaux de collecter, d'ajuster et de répéter ce processus, cet objectif ne prend pas en considération ce qui est le mieux pour l'utilisateur et la société dans son ensemble en ce qui concerne la consommation des médias sociaux. Problèmes éthiques découlant des biais algorithmiques Les algorithmes peuvent perpétuer des préjugés néfastes, et dans le contexte des médias sociaux, cela se manifeste souvent par le renforcement des stéréotypes et une exposition limitée à des points de vue divers. Culminant au fil du temps, cette situation peut alimenter la discrimination, polariser les électorats et même contribuer à l’extrémisme et au populisme de droite/autocratique, qui exploitent les divisions sociétales. À un faible niveau d'impact, des exemples de biais algorithmiques pourraient inclure des offres d'emploi pour certains secteurs, par exemple, LinkedIn étant davantage montré aux hommes qu'aux femmes, car les ensembles de données de formation sur lesquels les algorithmes ont été modélisés prédisent que davantage d'hommes sont susceptibles de travailler dans ces secteurs. les rôles. Même si cela n’a pas nécessairement un impact négatif immédiatement évident, cela crée une boucle de rétroaction négative qui va à l’encontre des objectifs de la société visant à améliorer l’égalité et la représentation sur les lieux de travail et dans des secteurs spécifiques. De cette manière, les préjugés sexistes se perpétuent en raison de préjugés algorithmiques en limitant les possibilités pour les femmes de voir ces publicités. Maintenant, pour approfondir les implications de plus haut niveau du biais algorithmique, nous examinerons l’élection Trump de 2016 comme une étude de cas. Étude de cas : Comment les algorithmes ont affecté les chambres de polarisation/écho lors de l'élection Trump de 2016 Tout au long de l’élection présidentielle américaine de 2016, des recherches ont montré que les algorithmes pourraient avoir exacerbé la polarisation politique en amplifiant les chambres d’écho et en limitant l’exposition de l’électorat à des points de vue divers. Beaucoup pensent que c’est ce mécanisme qui a permis au Trumpisme de s’imposer et aussi pourquoi si peu de gens ont prédit sa victoire [7], car ces dynamiques n’étaient pas entièrement comprises ni visibles pendant la période électorale. Ainsi, même sur les réseaux sociaux, il semble vrai que « ceux qui se ressemblent se rassemblent » [8]. Les algorithmes adaptent le contenu pour l'aligner sur les préférences des utilisateurs, les protégeant des points de vue et opinions opposés et créant des « bulles de filtre ». À leur tour, certaines personnes au sein de ces bulles filtrantes continuent de renforcer positivement leurs opinions en s’isolant davantage dans des environnements numériques où leurs croyances et opinions trouvent écho et sont encore plus renforcées. On les appelle des « chambres d'écho ». Essentiellement, les médias sociaux favorisent un environnement dans lequel nous ingérons tous des flux d'actualités et de contenu tellement personnalisés que nous devenons aveugles aux différents points de vue des autres. Actuellement, les recherches ne permettent pas de savoir clairement si les médias sociaux servent uniquement de plateforme permettant l’émergence de chambres d’écho ou si leur utilisation d’algorithmes va jusqu’à jouer un rôle dans la création de ces chambres d’écho[8]. La victoire de Trump en 2016 montre à quel point les programmes des entreprises de médias sociaux peuvent avoir des conséquences considérables affectant des millions de personnes, conséquences qui, bien que non intentionnelles, n’en demeurent pas moins extrêmement impactantes et contraires à l’éthique. Nous savons que les algorithmes des réseaux sociaux sont conçus pour maximiser l’engagement et la fidélisation des utilisateurs en proposant un contenu adapté aux préférences individuelles. Mais maintenant, nous voyons également comment cela s’applique même aux conversations politiques, en tirant parti des tendances politiques et des vulnérabilités des utilisateurs. Qui sait comment les élections se seraient déroulées si les algorithmes n’avaient pas eu d’impact sur les convictions politiques personnelles des gens ? Et comment cela affecte-t-il la démocratie et la stabilité politique ? Si les gens ne sont pas conscients de ces manipulations, les résultats peuvent-ils être considérés comme justes et valides ? L'avenir de l'IA dans les médias sociaux Le rôle des algorithmes et de l'IA dans les médias sociaux ne cesse d'évoluer parallèlement à nos innovations dans ces domaines. Du contenu généré par l’IA aux algorithmes basés sur l’IA permettant la précision que nous avons évoquée plus tôt, les défis éthiques liés à son intégration dans les médias sociaux devront également être de plus en plus pris en compte. Cela doit commencer par lutter contre les préjugés algorithmiques et promouvoir la transparence algorithmique sur les plateformes de médias sociaux. Les futures considérations politiques et réglementations joueront un rôle crucial dans l’élaboration de la trajectoire de l’utilisation de l’IA dans les médias sociaux. Une attention croissante est déjà accordée à la nécessité d’une réglementation algorithmique et d’une protection contre les dommages que ces préjugés invisibles peuvent causer, en particulier aux États-Unis. Jusqu’à présent, les initiatives comprennent[9] : La « Loi sur la responsabilité algorithmique de 2022 » La « Loi visant à éliminer les biais dans les systèmes algorithmiques de 2023 » La « Déclaration des droits de l’IA » Bien que davantage de cadres soient actuellement en cours d’élaboration au stade des propositions, la réglementation de technologies aussi puissantes reste insuffisante si l’on considère l’impact qu’elles ont déjà. Trouver un équilibre délicat entre l’innovation et la protection des intérêts des utilisateurs nécessitera une approche collaborative impliquant à la fois les entreprises technologiques, les décideurs politiques et les utilisateurs. Les médias sociaux ont le pouvoir d’être une force positive, unissant les communautés et favorisant l’inclusion ; Cependant, sans cadres et réglementations adéquats protégeant les droits des utilisateurs, l’utilisation de l’IA et des algorithmes peut également être destructrice pour les individus et la société dans son ensemble. Les références [1] . L’évolution des médias sociaux : comment a-t-elle commencé et où pourrait-elle aller ensuite ? | Maryville en ligne [2] Tout ce que vous devez savoir sur les algorithmes des médias sociaux [3] Le fil d'actualité de Facebook a 10 ans. Voici comment le site a changé | Forum économique mondial [4] une histoire de - les algorithmes des médias sociaux [5] Regarder Le dilemme social | Site officiel de Netflix [6] Regardez Le Grand Hack | Site officiel de Netflix [7] La « bulle de filtre » explique pourquoi Trump a gagné et que vous ne l’avez pas vu venir [8] Comment les chambres d’écho des médias sociaux émergent (et pourquoi tous vos amis pensent que Trump va perdre) [9] Loi de 2023 visant à éliminer les préjugés dans les systèmes algorithmiques
