L’artiste et écrivain Joanne McNeil (@jomc, dont nous avons plusieurs fois parlé) revient pour Medium sur les personnes que nous recommandent les réseaux sociaux. Il y a quelques années sur Last.fm, quand le site a introduit la fonctionnalité permettant de trouver des utilisateurs ayant des goûts similaires, l’avatar de l’ex-petite amie de l’homme avec qui elle était à l’époque ne cessait de lui apparaître quand elle arrivait sur le site. Ce type de démêlés algorithmiques accidentels se produisent fréquemment, souvent avec une insensibilité surprenante. Sur Facebook la liste des gens que vous connaissez peut-être est peuplée de gens qu’on connaît et qu’on ne veut pas voir : anciens collègues, membres de la famille avec qui vous êtes fâchés, connaissances que vous tentez d’éviter…  Sur le Huffington Post, Noah Michelson a remarqué que sa liste était peuplée d’hommes qu’il avait rencontré sur Grindr. Grindr a nié partager ses données avec Facebook, il n’empêche que, quelque soit la manière dont les données se sont reliées, ces personnes s’affichaient. Pour les réseaux sociaux, qu’importe si la personne qui s’affiche sur votre page est finalement une personne que vous détestez ou qui vous a agressé ! La magie des algorithmes opaques agit pour vous appariez. Joanne McNeil dresse la même critique pour les recommandations automatiques de Twitter qui vous invite à vous abonner à certains profils. Si vous êtes poursuivi par un ancien collègue, Twitter peut renforcer cette connexion… Tant pis si l’algorithme vous renvoie un passé que vous tentez de chasser. Pire, votre score d’affinité avec cette personne va croître à mesure que cette personne est suivie. “La méthode de classification des personnes comme nous étant "similaire” nous réduit à des objets". Pourrions-nous avoir un contrôle sur ce qui nous est suggéré ? Pourquoi Twitter ne nous recommande pas plutôt des gens que nos relations nous suggèrent via les Follow Friday #FF ? La liste serait peut-être plus diversifiée et finalement plus adaptée ?