Gouvernés par les algorithmes sur les réseaux sociaux ? Analyse des résistances aux recommandations par les jeunes

La manière dont les réseaux sociaux contemporains sont construits –fournissant des interfaces personnalisées sur base de nos données via des systèmes de recommandation– perturbe la manière dont les utilisateurs accèdent à, et traitent les informations ainsi que, plus fondamentalement, les processus qui sous-tendent la formation de leurs opinions. Ces technologies sont souvent critiquées pour l'importance qu'elles attachent à la satisfaction immédiate des utilisateurs qui peut menacer la diversité des opinions disponibles au sein de ces espaces de plus en plus personnalisés. Fait important, en raison de leur utilisation intensive de ces plateformes pour accéder à l'information et aux actualités, les adolescents sont souvent considérés comme un public à risque en ce qui concerne la qualité et la diversité des contenus. Dans ce contexte, nous adoptons une perspective interdisciplinaire mêlant sociologie des médias, sciences politiques et sciences de l’information et de la communication pour examiner la pertinence de la théorie des "bulles de filtre". Cette théorie affirme que la personnalisation de la recommandation et de la classification du contenu en fonction du comportement passé des utilisateurs réduit la proportion d'opinions contradictoires qui leur sont visibles, et faciliterait ainsi la création de « chambres d'écho » (Sunstein, 2009) ou de « bulles de filtre » (Pariser, 2011). Selon cette théorie, les utilisateurs sont progressivement orientés vers des contenus satisfaisants, car conformes à leurs opinions, et donc maximisant leur temps d'utilisation au détriment de la diversité des opinions rencontrées (Yeung, 2017). Cependant, plusieurs études nous invitent à remettre en question la validité de cette théorie (Zuiderveen Borgesius et al., 2016; Moeller et Helberger, 2018; Mutz et Young, 2011). Plus que d'essayer d'identifier des bulles spécifiques ou de les quantifier, notre recherche vise à comprendre comment les adolescents perçoivent ces mécanismes. Pour comprendre la relation entre ces systèmes et les jeunes utilisateurs (15-25 ans), nous partons de l'analyse des discours recueillis lors de débats (n = 19) organisés en petits groupes, à l'école et en milieu « extrascolaire » à Bruxelles. Au travers de deux activités didactiques, ils ont été invités à comparer leurs perceptions et à discuter de leurs usages des réseaux sociaux en matière de consommation d'actualités et de contenus. Les résultats montrent que les adolescents ont différents degrés de compréhension des différents mécanismes opérant pour chaque plateforme. Si la plupart perçoivent les mécanismes de filtrage dans une certaine mesure, d'autres ne le pensent pas et estiment qu'ils trouveront des informations plus diverses en parcourant les réseaux sociaux qu'en regardant la télévision ou en écoutant la radio. Le fait que le fonctionnement de ces technologies leur soit relativement connu fait également apparaître des représentations erronées voire fantasmées. En ce qui concerne l'évaluation de ces mécanismes de personnalisation, les adolescents ont des opinions contradictoires. Si quelques-uns les dénoncent et se sentent littéralement piégés « dans une bulle », la plupart n'ont pas d'opinions fortes et certains accueillent même positivement les possibilités de personnalisation qui leur permettent de profiter du contenu dont ils ont envie. Les adolescents mettent également en évidence les possibilités d'influencer le contenu qui leur est proposé. Ils développent des stratégies et des tactiques visant à guider les plateformes dans la personnalisation des contenus. Ceux-ci ne visent pas tous à atténuer les effets de bulles, car certains tentent de les accentuer. Ces résultats contribuent à mieux comprendre les rôles des utilisateurs au sein de ces infrastructures socio-techniques. Au-delà de la fabrication des algorithmes et des interfaces de réseaux sociaux à travers les Big Data, cette recherche contribue au débat concernant les résistances (conscientisées ou non) à l’exploitation des données.