I.A.

Les algorithmes nous poussent-ils à écouter toujours le même style de musique ?

Quel est l’impact des recommandations algorithmiques sur la diversité de la musique écoutée en streaming ? Grâce à l’ouverture de certaines données par Deezer, les chercheurs du projet Records ont pu dresser un premier tableau nuancé de la question.

« Les travaux de Records inversent la perspective qu’on a habituellement sur le rôle des algorithmes dans la formation de bulles de filtre, insiste Camille Roth. Plutôt que de regarder si le comportement est dévié par la recommandation, nous étudions comment la recommandation est maniée par les usagersOn se rend alors compte qu’il existe différentes attitudes et que l’impact de la recommandation et du filtrage varie en fonction de celles-ci. Sur la question des bulles de filtres sur Internet, il faut vraiment faire l’effort de distinguer différentes classes d’utilisateurs. »

Certaines personnes utilisent en effet les sites de streaming comme une bibliothèque personnelle qui diffuse exclusivement la musique qu’elles ont choisie. D’autres les envisagent plutôt comme des radios, avec plus ou moins d’espace pour la découverte et le hasard. Deux cas de figure se démarquent alors. Soit la recommandation est uniquement gérée par des intelligences artificielles, à partir de l’historique des écoutes précédentes. Soit la recommandation, alors dite éditoriale, concerne les playlists publiques, souvent thématiques et établies par d’autres utilisateurs ou par des employés des plateformes de streaming, parfois assistés par des algorithmes.

Article complet en français par Martin Koppe sur CNRS Le Journal : https://bit.ly/3DQJH0g

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