Le consultant Thomas Vander Wal, directeur d’InfoCloudSolutions, explique avec un certain bon sens pourquoi les réseaux sociaux sont si compliqués : parce qu’ils ne s’intéressent pas suffisamment aux gens et à leurs centres d’intérêt !
« La plupart des réseaux sociaux estiment que nous sommes proches des gens avec lesquels nous sommes en contact. Mais l’intérêt que nous avons dans les autres (et les autres en nous) est rarement de 100 % et il est même plus rare encore que ce 100 % d’appréciation soit égal dans les deux directions ». Et de souligner que nos outils sociaux n’ont pas encore compris que notre intérêt pour les autres est partiel. Selon lui, il nous faut cartographier les personnes selon leurs différents centres d’intérêt, entrer dans une granularité d’information plus fine et plus adaptée à nos relations sociales. Ainsi, nous devons pouvoir échanger nos gouts musicaux seulement avec nos relations qui partagent cet intérêt pour la musique, sans embêter nos autres amis qui n’aiment pas la musique ou pas la même musique que nous.
« Les groupes dans Facebook doivent comprendre la nature des intérêts particuliers et fournir les moyens implicites ou explicites pour les comprendre et les utiliser comme des options de filtrage. »
« Nous outils sociaux numériques, pour qu’ils aient plus de valeur et nous permettent de suivre et de filtrer les flux d’une manière plus gérable, ont besoin de saisir cette compréhension plus granulaire de l’interaction entre les gens », conclut-il.
Soit, mais c’est alors au risque de faire disparaître le hasard, la surprise, rappelle Josie Fraser. Notre limite à l’absorption de données est capitale. Tout ce que nous lisons ne peut pas être utile. « C’est bon de ne pas penser les flux d’informations comme s’ils étaient linéaires, mais de les laisser pouvoir construire n’importe quelle narration. C’est peut-être pourquoi le lifestreaming est populaire : il donne l’illusion qu’on peut garder la trace de tout, et que derrière, on trouvera une histoire cohérente au bout de l’arc-en-ciel du RSS. » Et de rappeler que la distinction entre le signal et le bruit est entièrement subjective : le bruit des uns n’est pas forcément celui des autres, sauf à pouvoir y intégrer ses propres critères.
Via SmartMobs.
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Superbe article :o) J’étais arrivé aux mêmes conclusions moi-même… Et pour mes propres recherches je m’étais fixé ces 3 grandes étapes :
– Explorer le bruit d’une seule personne via du lifestreaming pour en extraire ses centres d’interet.
– Puis le bruit de sa communauté personnelle via sa friendstream.
– Et enfin explorer le bruit « extérieur » en utilisant ses centres d’intéret et ceux de sa communauté.
Je ne vise pas la sérendipité ; car il s’agit ici de proposer des choses inconnues, mais avec une forte probabilité d’intêret… Voir même une quasi-certitude.
A la différence d’autres gourous du lifestreaming, vous noterez ma précaution dans l’utilisation des données personnelles, où je fais la distinction entre les morceaux choisis et les traces numériques de nos usages. Et j’essaye aussi de prendre en compte le contexte (temporel, géographique, et comportemental) et les données connexes que l’on peut déduire indirectement.
D’un point de vue plus concret, les profils de LiFE2Front offrent plusieurs manières de pénétrer le flux en commençant à n’importe quel niveau pour que le 100ème élément soit aussi accessible que le premier selon le centre d’interet ou la fréquentation du visiteur.
Être abonné à un profil (et non à des centre d’intérêts), cela génère du « bruit ». Mais qui peut se révéler être une information après tout… On ne le sait pas avant, effectivement
Dans le cas d’ami, la personne et tous ses intérêts sont pertinents à suivre.
Mais il peut arriver que l’on veuille suivre quelqu’un (qui n’est pas un « ami » en général) uniquement pour un de ses centres d’intérêts (son goût musical mais pas ses découvertes de sites web)
Le problème est le filtrage: il est plus simple de se désabonner ou de faire fi des « messages inutiles » que de syntoniser par granularité (principe de moindre effort)…
Les profils numériques ne représentent pas des identités, mais des projections partielles de nous-même et lorsque nous devenons « amis », cela n’a de sens qu’au regard de nos prjections respectives et de celui que nous donnons à nos usages sur le service en question. Bref, rien de nouveau de ce que nous savons depuis la fin de l’année dernière.
Maintenant, avec ce billet, on est en plein dans la conséquence que cela pose aux réseaux sociaux et surtout aux méta-réseaux-sociaux type Facebook, qui ont comme problème queles utilisateurs n’y ont pas la même posture et que les liens qui se créent ne sont pas vraiment miscibles au sens des utilisateurs. Puisque le problème de ces services est de redonner du sens, il est en effet tentant de permettre aux utilisateurs de se filtrer, afin créer des ilots où les commununautés ont alors du sens (et donc de la valeur). Ceci fait, je suis bien d’accord avec toi, Hubert, qu’on perd en sérenpidité. Tu suggères donc que la valeur des méta-réseaux est justement dans cette qualité à en créer, pas dans la pureté des social-graphs, ce en quoi je veux volontiers te suivre. En même temps, il apparaît un paradoxe entre l’intérêt (et le centre de valeur) des utilisateurs et celui du service, mais ce n’est pas nouveau à l’ère du web 2.0 …
Assez d’accord avec toi Martin, si on affine, le problème du filtrage risque d’être plus difficile (sauf s’il s’automatise, selon ce que tu dis apprécier, selon ce que tu fais en ligne, ce que tu commentes, ce que tu cliques, etc.). Mais « synthoniser par granularité » comme tu dis, quand on suit plusieurs dizaines ou centaines de personnes, relève vite de la gageure impossible ou prend un temps considérable.
Et en même temps, comme je le disais chez Martin, en m’essayant à FriendFeed (via AlertThingy par exemple) et en suivant les flux de plusieurs personnes, je me rends compte du potentiel qu’il y a de tout suivre d’une personne, même des choses qui pourraient ne pas nous intéresser à priori, dont l’auteur n’est peut-être pas conscient qu’il les partage, comme le flux de ce qu’il écoute sur Last.fm, ou celui des billets qu’il met de côté avec Google Reader ou les livres qu’il achète ou désire acheter sur Amazon…
Ah oui Martin, Jaiku est interressant dans le sens où on peut pour chaques amis choisir de se désinscrire de l’une de ses sources (ses flux/photos/bookmarks).
Perso, je pense que l’éclaircissement du bruit ne doit pas être vu de cette façon (par dé-souscription sélective), et qu’il faut souscrire à tout le contenu de l’identité. Mais il faut que l’outils et son interface offre un maximum de possibilité de filtrage du bruit final… C’est certainement le prochain enjeu majeur des réseaux de lifestreaming comme le font remarquer Ian Kennedy (MyBlogLog) et Mark Krynsky (LifestreamBlog) :
http://everwas.com/2008/04/the-lifestream-filter-will-be-the-next-great-algorithm-war.html
http://lifestreamblog.com/lifestreaming-services-need-better-filtering-mechanisms/
On commence seulement à comprendre les besoins et à s’y consacrer…