Matt Cuts (responsable « webspam » chez Google) expliquait récemment que le moteur ne classe pas les sites par popularité, mais par autorité voire réputation. Au-delà d’une posture de communication (Google est pertinent, ne vous inquiétez pas), il parait intéressant de se questionner sur le glissement de l’autorité d’une information/source, vers sa réputation comme marqueur de sa légitimité à informer.
Une question que je traite dans ma thèse, et que j’ai eu l’occasion de développer lors d’un séminaire à la MSH de Lorraine dont voici ci-dessous les « slides ». En substance, j’y reviens sur les points suivants :
=> Notre utilisation ordinaire et quotidienne du web nous fait redéfinir nos tactiques de sélection de l’information. En parallèle, les algorithmes et autres systèmes propres aux plateformes web développent des indicateurs et formes de calculs afin de favoriser cette consommation particulière de l’information.
=> Les processus de filtrage se retrouvent essentiellement algorithmiques mais aussi humains. Avec généralement une combinaison des deux, l’un venant amorcer l’autre (dirait Olivier Ertzscheid) de manière récursive me semble-t-il : la distribution de l’information devient « sociale » (cf. PageRank).
=> La réputation est un concept qui engobe les différentes notions habituellement usitées pour définir les modes de sélection de l’information et qui se trouvent re-définies/questionnées par les usages numériques.
=> L’e-réputation, au-delà de son approche commerciale, apparait comme une nouvelle forme de métadonnée venant personnaliser les documents numériques (et ainsi donner du sens aux informations qu’ils portent pour des utilisateurs précis).
=> Mais au-delà, les indicateurs réputationnels apparaissent comme des attributs d’identité numérique : si vous suivez tel profil pour obtenir des informations (sur Twitter par exemple), alors c’est que vous l’avez sélectionné à partir d’indicateurs (subjectifs ou non, algorithmiques ou non, sémiotiques ou pas). La question (schématiquement) étant : comment « rationnaliser » ces indicateurs afin de les dupliquer et automatiser cette sélection (pour une plateforme) ?
=> Je propose alors l’idée (mais pas forcément le terme) « d’autorité réputationnelle » : plus qu’une question des processus venant légitimer l’in-formation, il me semble nécessaire d’interroger les processus venant favoriser la prescription d’information et la formation d’opinions.
=> Je ressors ensuite ma « découverte » et surtout ma qualification des agents-facilitateurs comme approche probable pour sélectionner de l’information au-delà des algorithmes mais tout en s’appuyant sur cette nouvelle forme d’autorité « numérique » qu’est la réputation : capter de l’information par le prisme des usagers (et de ce qui leur semble pertinent ou non), et pas par celui des systèmes ou des institutions dites de référence.
=> Je conclus avec un focus sur l’apport de ces idées pour l’enseignement et l’apprentissage à l’université (sujet du séminaire en lui-même).
Bonne lecture :-)
