Comment les internautes déjouent le fichage sur le Web
Avr17

Comment les internautes déjouent le fichage sur le Web

Sur Internet, les nouvelles technologies comme le Big Data appliquées au Web social permettent un ciblage de plus en plus précis des internautes, sorte de "fichage" jugé intrusif par un nombre grandissant d’usagers. Mais face à l’avènement du profilage, les hommes ont trouvé un moyen de passer sous le radar de la machine : il suffit pour cela de penser comme l’une d’entre elles. La sociologue Zeynep Tufekci de l’université de Caroline du Nord a étudié la pertinence des analyses issues du Big Data et l’interaction qui existe entre les deux. Pour ce faire, elle s’est fondée sur les révolutions turques et la façon dont les internautes échappaient au ciblage, principalement sur Twitter. De cette analyse, elle a retenu trois techniques, avec un degré d’efficacité variable selon le réseau social utilisé.   Le "subtweet" Le subweet est une technique consistant à discuter avec une personne sans mentionner son nom explicitement. Certains internautes incorporent ainsi à dessein des fautes d’orthographe ou encore évitent de mentionner les noms d’utilisateurs (le fameux "@" sur Twitter) afin de masquer les relations directes. Le changement vous semble minime ? Détrompez-vous. Pour tout professionnel de la veille, cela peut rapidement devenir handicapant, bien qu’une recherche avancée suffise à retrouver l’information. Autre technique, évoquer des éléments de contexte pour identifier des utilisateurs. L’idée derrière cette pratique est de contrevenir à la collecte de données des GAFA (Google, Amazon, Facebook, Apple) et autres poids lourds du Web social. Il est facile d’imaginer que la pratique peut être utilisée par des activistes en ligne pour brouiller les signaux faibles.   Le "screenshotting" Une autre façon de rendre la vie dure aux algorithmes est le recours au « screenshotting ». Cette pratique consiste à incorporer une capture d’écran d’une discussion au lieu de l’associer à un lien (ce qui permettrait aux algorithmes des réseaux sociaux d’établir un « profil » de l’internaute et d’avoir recours à du marketing ciblé). Zil sesini duyup cilginca bahçeye kosan cocuklar gibiler. Oysa bu teneffüs zili. Daha alacak cok ders var pic.twitter.com/4epAKuP9z1 — Nihal Bengisu Karaca (@nibenka) 27 Décembre 2013 Exemple de screenshotting: une journaliste répond à une question par une succession de captures d'écran. Pour la machine, c’est la confusion. Pour l’algorithme, deux personnes discutent d’une photo, alors qu’en réalité, ces dernières commentent et discutent des statuts, des tweets et des commentaires liés à une discussion en particulier.   Le "hatelinking" Dernière pratique relevée par l’universitaire, le hatelinking consiste à partager un lien que l’on désapprouve, dans une optique de dénonciation ou de dissimulation. C’est un peu comme "liker" une page Facebook ou une vidéo alors qu’elle nous exaspère. L’idée est de créer du « bruit », de dissimuler les sentiments...

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