Une facette de ma personnalité par device : la richesse de l’Homme aura raison de Google

polaroid mutiplicité facette personnalité

Les voeux 2013 de Google (trouvés chez Marcel – excellente newsletter) sont intéressants : ils mettent en scène les diverses facettes de notre personnalités sur chacun de nos devices :

Il y a d’abord la bonne résolution de faire du sport, prise à la volée, on the go, sur mobile. Le temps de réflexion vient ensuite sur liseuse électronique. L’entertainment parachève le parcours sur laptop devant Sesame Street.

Outre le talent de Google pour illustrer la pertinence de ses services (adaptés à tous les contextes de nos vies), cet exercice montre à quel point nos comportements peuvent varier rapidement, dans un laps de temps variable, à différents endroits.

Pour une marque dont la promesse repose sur la pertinence, c’est un défi permanent. Non seulement l’historique de recherche d’un individu peut soudainement s’avérer paradoxal (un algorithme est incapable de passer de de la diète à la gourmandise) mais ce revirement de situation ne s’opère plus uniquement à domicile ou au bureau mais potentiellement partout.

Un challenge militant pour une approche publicitaire humble. Prédire n’est pas guérir. Corrélation n’est pas causalité. Tout peut toujours changer. Notre vie n’est pas le fruit d’une progression linéaire pilotée par Google (même si de sérieux arguments s’y opposent).

Vive les cygnes noirs.

6 thoughts on “Une facette de ma personnalité par device : la richesse de l’Homme aura raison de Google”

  1. Peut on anticiper les changements de comportement par la statistique?
    Globalement oui, sauf evenements exceptionnels.

    Disons que un bon algorithme marche plus ou moins 99% des fois sauf dans 1% des cas lorsqu’il est totalement faux

    A ce sujet, je me permets un example:

    Il nous vient du moteur de recommandation de films Netflix et du fameux “Napoleon Dynamite Problem” (http://www.nytimes.com/2008/11/23/magazine/23Netflix-t.html?_r=0). En effet, Napelon Dynamite est un film tellement clivant (comme le Marmite, you either love it or hate it) que l’avoir dans sa liste des films vus faussent les capacites de recommandation base sur la vision du film.

    cheers

    Olivier

    PS: En bonus, un petit graph utile pour illuster “correlation n’est pas causalite” a travers l’autism et les fruits bio

    http://boingboing.net/2013/01/01/correlation-between-autism-dia.html

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    1. Ton point de vue fonctionne sur les comportements linéaires. Plus je regarde des films et plus j’ai de chance d’avoir des goûts qui se fixent. C’est toute la critique des algo sur l’uniformisation des résultats et la tyrannie de la démocratie : https://notrelienquotidien.com/2012/11/30/les-regies-sont-elles-les-garantes-non-assumees-de-la-democratie/

      Sur des évènements plus complexes et chaotiques (la vie, les rencontres…) les black swans sont incessants. L’algo peut bien savoir que la probabilité d’avoir des enfants ou de rencontrer des gens à un certain âge ou un certain endroit est plausible, toutefois cela remet en question les résultats de recherche pour un certain temps, avant que Google prenne en considération ton nouvel état (j’ai eu des triplés ou j’ai rencontré une bande de pote d’origine berbère).

      Si on peut anticiper le changement par la statistique (c’est formidable pour la météo ou la finance), je n’ai pas envie pas que cela devienne un modèle pour nos vies personnelles.

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  2. Hello Jean

    Il me semble que la vie n’est pas une simple regression lineaire.
    Je n’ai pas la demonstration scientifique mais l’argument selon lequel plus je consomme quelque chose plus mes gouts se fixent me semble intenable.
    Exemple: le sentiment de lassitude d’ou previent le besoin de changement. (et dans son extreme, le sentiment d écœurement)

    Concernant l’histoire du nouvel etat, un algorithme est souvent capable de le percevoir avant meme que tu le sache du moment qu’il arrive a identifer et ponderer les signaux faibles

    A titre d’exemple, Target est capable de savoir que quelqu’un est enceinte avant meme que cette personne le sache (http://www.nytimes.com/2012/02/19/magazine/shopping-habits.html?pagewanted=all)

    De meme. la legende dit que Google est capable de deceler la volonte de demissioner grace aux requetes. (en tout cas, il aide pour ce qui concerne la prediction des epidemies http://scopeblog.stanford.edu/2012/01/10/study-shows-google-flu-trends-data-patient-spikes-at-emergency-departments-closely-correlated/).

    Concernant l’application des statistiques a la vie personelle, je pense une fois encore qu’il ne faut pas confondre le moyen et le but.

    Le modele de prediction et de recommandation n’a de valeurs que s’il apporte un service a la personne, il n est jamais une fin en soi.

    A titre d’exemple, il faut savoir que la publicite trop contextualise est contre productive. En effet elle entraine un sentiment de mefiance voir de malaise. (lis l article sur Target, il est passionnant)

    Cheers

    Olivier

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    1. Ok avec toi, sur les capacités de prédiction d’un algo via les signaux faibles mais que se passe-t-il lorsque je mets brutalement à acheter un 50 shades of grey sur Amazon alors que je n’achetais auparavant que du romantisme du 19e siècle? Il est impossible pour un algo de détecter ou même proposer ce genre de choses (à moins d’intégrer une fonction ad hoc comme sur Wikipedia “un article au hasard”). C’est le point de tous les produits/services actuels basés sur la sérendipité (ou autres soirées Secret pour ne citer qu’elles).
      Les filter bubbles ne font qu’ajouter à cette convergence vers une focale descriptive de plus en plus précise de nos goûts (du reflet de nos goûts exprimés via nos recherches pour être précis).

      Comment un algorithme peut-il sentir que tu te lasses si tu ne cliques pas sur des liens inhabituels? Le social search? A moins que tu manifestes ton envie de changement en cliquant ailleurs, l’algo ne pourra jamais te faire des propositions aptes à te rallumer la flamme. Sans clic, l’algo ne peut détecter ta lassitude que via les termes de ta recherche. C’est comme ça que Google ou Target savent que tu es enceinte. Je suppose que l’explication se niche dans les requêtes liées aux méthodes pr tomber enceinte ou autres. Non?

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  3. L’algo detecte que tu es enceinte a travers les produits achetes (moins parfumes car etant enceinte tu deviens plus sensible aux odeurs)

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    1. On est d’accord. Ils ne font que tirer des conclusions comportementales pouvant être prédictives. En revanche, pour faire de la reco inattendue, c’est tintin.

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