Une proportion minime des publications de vos amis et pages Facebook vous est présentée sur votre fil d'actualité. Afin de cibler et prioriser les contenus, les chercheurs développent des méthodes informatiques afin de mieux connaître les caractéristiques des usagers et leurs liens entre eux.
Voulez-vous par exemple, illustre le New York Times, voir des photos d'un enfant à sa leçon de natation d'hier ? Probablement que oui s'il s'agit de l'enfant d'un membre de votre famille ou d'un collègue de travail proche, mais probablement pas s'il s'agit d'une personne en marge de votre réseau de 2000 amis.
Dans une étude qui sera présentée en février à un congrès d'informatique, Jon Kleinberg de l'Université Cornell et Lars Backstrom, ingénieur chez Facebook en charge du "News Feed » (fil d'actualités), ont développé une méthode d'analyse qui permet d'identifier qui est en relation amoureuse avec qui, même lorsque ces relations ne sont pas déclarées.
Comprendre le réseau social d'une personne, qui comporte plusieurs types de relations, nécessite plusieurs approches, exposent-ils.
Des travaux récents se sont basés sur la notion d'intégration des différents réseaux d'une personne : le nombre d'amis en commun que partagent deux personnes est une indication de la force du lien entre ces deux personnes. Mais l'intégration ne s'avère pas un bon indicateur pour distinguer les relations amoureuses des autres relations proches.
Les chercheurs proposent de compléter la mesure de l'intégration par une nouvelle mesure de la force des liens : celle de la dispersion des différents réseaux d'une personne qui est la mesure dans laquelle les amis communs de deux personnes n'ont pas de liens entre eux.
"Typiquement, résume Numérama, une personne A va avoir ses propres amis, membres de sa famille, collègues, etc., et la personne B qui partage sa vie va aussi avoir ses propres connaissances intimes. Avec le temps, A et B vont partager des connaissances communes dans chacun de ces deux groupes, mais les membres de ces deux groupes n'auront pas ou peu de liens entre eux.
»
La méthode, testée en utilisant les données de plus de 1,3 millions d'utilisateurs de Facebook, s'avérait plus efficace que des méthodes classiques d'apprentissage automatique qui analysaient 48 caractéristiques des interactions entre une personne et les amis de son réseau (telles que la fréquence des contacts...).
La méthode permettait de prédire dans 60 % des cas qui était le (la) partenaire amoureux(se). La prédiction était plus précise (70 %) lorsque la méthode était combinée à celle de l'apprentissage automatique.
Illustration : L'ensemble de liens du haut représente des collègues de travail, celui de droite, des connaissances de collège, le nœud dans le cadrant bas- gauche est le partenaire amoureux.
Psychomédia avec sources: Romantic Partnerships and the Dispersion of Social Ties: A Network Analysis of Relationship Status on Facebook, New York Times, Numérama.
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