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Pouvez-vous faire confiance à la sagesse de la foule ?
Lorsqu'ils recherchent en ligne un nouveau gadget à acheter ou un film à louer, de nombreuses personnes portent une attention particulière au nombre d'étoiles attribuées par les évaluateurs-clients sur les sites Web populaires. Mais de nouvelles recherches confirment ce que certains peuvent déjà soupçonner : ces évaluations peuvent facilement être influencées par un petit groupe d'utilisateurs très actifs.
Vassilis Kostakos , professeur adjoint à l'Université de Madère au Portugal et professeur adjoint adjoint à l'Université Carnegie Mellon (CMU), affirme que les systèmes de notation peuvent puiser dans la sagesse de la foule pour offrir des informations utiles, mais ils peuvent également brosser un tableau déformé de un produit si un petit nombre d'utilisateurs votent en grande partie. Il s'avère que les gens ont des modèles de vote très différents, dit-il, variant à la fois parmi les individus et parmi les communautés d'utilisateurs.
Kostakos a étudié les modèles de vote sur Amazon, l'Internet Movie Database (IMDb) et le site de critiques de livres BookCrossings. La recherche a été présentée le mois dernier au Conférence internationale IEEE 2009 sur l'informatique sociale . Son équipe a examiné des centaines de milliers d'articles et des millions de votes sur les trois sites. Dans chaque cas, ils ont constaté qu'un petit nombre d'utilisateurs représentaient un grand nombre d'évaluations. Par exemple, seulement 5 % des utilisateurs actifs d'Amazon votent sur plus de 10 produits. Une poignée d'utilisateurs ont voté des centaines d'articles.
Si deux ou trois personnes votent 500 fois, dit Kostakos, les résultats peuvent ne pas être représentatifs de la communauté dans son ensemble. Il soupçonne que c'est peut-être la raison pour laquelle les cotes tendent souvent vers les extrêmes.
Jahna Otterbacher , professeur adjoint à l'Illinois Institute of Technology qui étudie les systèmes de notation en ligne, affirme que des recherches antérieures ont laissé entendre que les systèmes de notation peuvent être faussés par des facteurs tels que l'âge d'un avis. Mais elle note que certains sites, dont Amazon, intègrent déjà des mécanismes conçus pour contrôler la qualité des évaluations, permettant par exemple aux utilisateurs de voter sur l'utilité des avis des autres utilisateurs.
Kostakos propose d'autres moyens de fiabiliser les recommandations. Il suggère de faciliter le vote, afin d'encourager plus d'utilisateurs à se joindre à nous.
Niki Kittur , professeur adjoint à la CMU qui étudie la collaboration des utilisateurs sur Wikipédia et n'a pas été impliqué dans les travaux de Kostakos, déclare que fournir plus d'informations sur les modèles de vote aux utilisateurs pourrait également être utile. Kittur suggère que les sites pourraient créer des moyens de résumer et de représenter facilement les contributions des autres utilisateurs pour révéler tout parti pris évident. Il existe à la fois des sources de biais intentionnelles et non intentionnelles, explique Kittur. En fin de compte, ce dont nous avons vraiment besoin [sont] d'outils et de transparence.
Kostakos suggère également de supprimer les avis trop négatifs et trop positifs, afin qu'un site ne soit pas trop positif ou trop négatif dans l'ensemble. Mais Otterbacher, qui examine les critiques d'IMDb, d'Amazon et de Yelp, craint qu'une telle politique ne décourage de nombreuses personnes de participer. Les gens qui écrivent des critiques veulent dire quelque chose sur l'article, et ils peuvent être assez passionnés par leurs opinions, dit-elle.