YouTube : comment l’algorithme te maintient captif d’une bulle complotiste ?

Avec plus de 500 heures de vidéos ajoutées chaque minute sur la plateforme, il est souvent difficile de s’y retrouver, même avec un moteur de recherché avancé. C’est pourquoi, Google a mis au point un algorithme de recommandation qui te propose tout un tas de vidéos, savamment sélectionnées pour te plaire. Pour comprendre tes goûts, Google va se baser non pas sur tes caractéristiques, mais sur tes comportements.

La donnée au cœur des algorithmes

Chaque action effectuée (vidéos fermées au bout de quelques secondes, l’usage de la tablette ou du mobile, l’heure et la localisation de visionnage, etc.) produit une donnée. Celle-ci viendra s’ajouter aux millions d’autres données précédemment recueillies.
Mises bout à bout et recoupées en elles, ces informations vont venir enrichir l’algorithme de Google, c’est ce qu’on appelle le « deep learning ». En nourrissant l’algorithme de données, il est possible de définir des tendances (statistiques) générales. Lorsque Google enregistre ton comportement, l’algorithme va pouvoir prédire tes futurs comportements par rapport à des modèles statistiques prédéfinis.

Exemple de personnalisation par la donnée

Si tu adores regarder des vidéos d’animaux, Google va commencer par te pousser à la fois des vidéos de chiens et de chats. En enregistrant ton comportement, il va définir que tu as une préférence pour les félins. Comme 90% des personnes ayant vu la même vidéo que toi ont également regardé « Le TOP 5 des bêtisiers de chats », il te proposera instantanément de poursuivre par cette vidéo.
Plus tu consommes de vidéos, plus il affine sa connaissance de tes goûts, plus il te propose des contenus susceptibles de te maintenir sur la plateforme.