Que peut-on prédire du web ?

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Communication donnée lors de la journée d'études SFSIC-CITIS "Le web a-t-il un sens ?" les 14 (après-midi) et 15 décembre 2010 à l'université Paris 13.

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  • http://www.google.com/insights/search/#
    Termes de recherche, répartition géographique, évolution sur les années précédentes, fréquence et progression de la recherche
    A permis de détecter les foyers de grippe (car les gens l’interrogeaient
  • Start Up financée par Google et la CIA. http://www.technologyreview.com/computing/26452/?p1=A1&a=f
    Repose sur les techniques de filtrage des traces implicites
    Twitter pouvait prédire l’indice du DowJonesde la bourse de new-york environ 90% avec plusieurs jours d’avance (2,7 millions d’internautes pendant 10 mois en 2008)
    corrélation du 86,7 %
    Calme et nervosité : indices
    Le dow jones monte (content) ou descend (mécontents) humeur collective qui précède de 3 ou 4 jours les hausses et les baisses
    Predestination : modèle probabiliste des trajets routiers afin de prédire la destination d’un conducteur au cours de sa progression à partir d’un grand nombre de trajets d’autres conducteurs
  • Fondée en 2000 par Emile Servan-Schreiber et Maurice Balick,
    http://predipol.newsfutures.com/f/index.html
  • The Difference: How the Power of Diversity Creates Better Groups, Firms, Schools, and Societies
    Scott e page, 2007
  • Voir deezer et orange
  • Techniques de pouvoir : aggréger les individus autour de leurs actions et leurs amis
    Ensemble de savoirs qui justifient ces techniques :
  • Touchgraph : réseau créé à partir d’une googlisation
  • Lawrence lessig – 2006
  • Que peut-on prédire du web ?

    1. 1. + Que peut-on prédire du web ? Evelyne Broudoux Journées TICIS-SFSIC 14 et 15 décembre 2010
    2. 2. + Plan  Le web comme une boule de cristal numérique ?  Lieu de fantasmes, d’utopies, de situations inachevées  Le marché du filtrage : traces implicites, spam, etc  Les modèles prédictifs : datamining, bases de données d’intention ?  Le web et le principe de « net neutrality »  L’effet panoptique des réseaux sociaux  Devenir du web ?  Espace autoritatif ≠ espace régulé ≠ espace contrôlé
    3. 3. + Que prédire du web ?  Le marché du filtrage  La prédiction des recherches : Google Insights  Le filtrage collaboratif et le profiling des usagers    Traces explicites Traces implicites Résultat : l’envahissement par le Spam ?
    4. 4. + Les modèles prédictifs  Appliqués à l’économie, les modèles prédictifs sont des algorithmes d’analyse statistique qui servent à prédire des évolutions de valeurs.  Les bases de données en ligne recèlent des gisements d'information qui combinées entre elles constituent des potentiels de croissance pour les STIC.   Recorded Future : société d’un an et demi d’existence L’avenir du datamining ?  Les bases de données d’intention (Predestination de Microsoft)  Un terrain : Twitter ?
    5. 5. + Les marchés prédictifs  Relativement récents à l’échelle du web, ils ont été popularisés par A. Keen (Le culte de l’amateur) et sont représentés en France par la société NewsFutures   Predipol (prédiction du résultat des élections régionales) Il s’agit de marchés où des paris sont effectués sur les résultats des événements à venir : comme des élections, l’évolution du cours de la bourse ou la consultation des employés d’une entreprise sur le développement d’un produit.  Suites logicielles (ex : Zocalo)  Plates-formes de marché (ex: Intrade)
    6. 6. + Les marchés prédictifs  Principes  Privilégier la connaissance du terrain (savoir ce que pense les employés d’une entreprise sans passer par la hiérarchie)  Se baser sur des masses critiques de pronostiqueurs  Performance = expertise + diversité (source NewsFutures)
    7. 7. + Neutralité des réseaux  Principes de « neutralité du net »   Les adresses ne sont pas privilégiées : destinations et sources sont traitées à égalité.   Le contenu du message n’est pas pris en compte dans le transport (ex : La Poste) L’anonymat est garanti (identité des personnes n’est pas directement connue) Changements  Passage d’un réseau « neutre » à un réseau « ouvert »  Différencier la gestion des flux (internet fixe et mobile)  Ajouter des couches de services au web (bancaires, etc.)  Moduler la bande passante ?
    8. 8. + Le panoptique de Foucault Faravelon, 2010
    9. 9. + Du panoptique au graphe social
    10. 10. + Du panoptique au graphe social  Au sein du panoptique, le détenu n’existe que par l’œil du gardien et ajuste son comportement en fonction de son observation potentielle ; dans le graphe social, chacun ajuste son comportement en fonction de son réseau.  Dans le graphe social, le membre joue le rôle de gardien et de détenu : son mode d’individuation est basé sur une identité construite en fonction de ce que l’on aimerait que les autres pensent de soi (photos, faits et gestes) : le récit de soi.  Dans le graphe social, le propriétaire du réseau est invisible et omniscient : il « sait tout » des membres qui acceptent d’être reliés de manière continue à leurs « amis ».  Dans le graphe social, les données explicites et implicites récoltées sur les utilisateurs ne leur appartiennent pas.
    11. 11. + Clusterisation et cartographies
    12. 12. + Bases de données d’intention
    13. 13. + Devenir du web  L’autoritativité ?   Devenir auteur sans autorité : Wikileast (échappe aux formes d’autorité habituellement connues, s’arroge une autorité éditoriale puis redistribue ses informations aux journaux) Formes qui conditionnent la production des signes  Gestion de la présence    Connectivité, ubiquité, Géolocalisation, « temps réel », Gestion éditoriale   Commentarisation, versions, mise-à-jour Métadonnées du web
    14. 14. + Devenir du web : les forces en présence Coder le web conditionne différentes formes de contrôle, de régulation et d’auctorisation Gouvernance Trouver de nouveaux cadres de régulation : un bien commun ? Acta, Adopi, Réseaux sociaux massivement distribués Blogs Wikis Produire les contenus Creative Commons
    15. 15. + Bibliographie  Faravelon (2010). Penser avec Foucault : le cas de la vie privée in Conf. Document Numérique et Société  Lessig (2000). Code is law.  Ramrajsingh, Goëta (2010). La problématique de la neutralité d’internet dans l’espace public. Une question politique in in Conf. Document Numérique et Société

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