Nouvelles figures de l’utilisateur dans une économie de l’attention/Prototypage du dispositif/Algorithmes de recommandation inversés

Pour rappel voici les étapes clés du fonctionnement d’un algorithme de recommandation : - Collecte de données - Analyse de données - Suggestion de contenus - Évaluation de l’efficacité

Les algorithmes recommandent du contenu en fonction des préférences et du comportement des utilisateurs ayant des centres d’intérêts similaires, créant ainsi des bulles de filtres potentiellement néfaste pour les utilisateurs et la gestion de leur attention.

Un algorithme qui fonctionnerait à l’inverse d’un algorithme de filtrage collaboratif basé sur la pertinence serait un algorithme de recommandation de contenus qui privilégie les contenus qui sont peu populaires ou qui ont été ignorés par les utilisateurs ayant des centres d’intérêts similaires. Grâce à un algorithme de la sorte les utilisateurs auraient régulièrement des propositions de contenus recommandés comme étant "originale" pour l'utilisateur ou "sortir de votre bulle de filtre".

On pourrait citer Netflix comme exemple de système de recommandation. Il est extrêmement précis, il recommande des films et séries par pourcentage de recommandation. Mais ce n'est pas tout; la vignette de la série présentée n'est pas la même en fonction du profil de l'utilisateur; les extraits ou bande annonce s'adaptent également a l'utilisateur. Tout est fait pour que les suggestions, dans leurs moindre détails, correspondent parfaitement à ce que l'algorithme considère de notre goût.

Un algorithme de recommandation inversé fonctionne de manière similaire à un algorithme de recommandation standard, mais en inversant l'ordre de priorité. Au lieu de recommander en premier les produits ou les contenus qui correspondent le mieux aux préférences de l'utilisateur, il recommande en premier ceux qui ont les scores de pertinence les plus bas, ce qui peut permettre à l'utilisateur de découvrir de nouveaux produits ou contenus qui sont moins conformes à ses préférences préexistantes. Cela peut contribuer à une expérience de découverte plus diversifiée et à une ouverture d'esprit accrue.