Les applis de rencontres en ligne révèlent un paradoxe
La thèse de Jessica Pidoux est intitulée: « Online Dating Quantification Practices: A Human-Machine Learning Process » © Virginie Martin-Nunez
Jessica Pidoux décrit sa thèse, récemment soutenue dans le programme doctoral en humanités digitales (EDDH) de l'EPFL, sur les processus d'apprentissage collectif – à la fois humain et machine – qui se déroulent sur les plateformes de rencontres en ligne.
La soutenance publique de thèse de Jessica Pidoux s'est tenue le 16 septembre sur le campus de l'EPFL, avec une audience supplémentaire via Zoom. Intitulée « Online Dating Quantification Practices: A Human-Machine Learning Process », sa thèse explore les problèmes sociotechniques découlant des rencontres en ligne via des applications de rencontres et des sites web organisés par des systèmes algorithmiques de « matching ».
Pour son travail de doctorat, Jessica Pidoux a analysé et comparé les pratiques de communication des quatre principaux acteurs de la rencontre en ligne – les interfaces utilisateur graphiques, les développeurs, les systèmes algorithmiques de mise en correspondance des utilisateurs, et les utilisateurs. En utilisant une combinaison de méthodes qualitatives et quantitatives issues à la fois de la sociologie et de la science des données, elle a analysé plus de 320 variables collectées à partir de plus de 20 applications de rencontres, et mené des entretiens avec des développeurs et des utilisateurs.
Un paradoxe de machine learning
Les résultats révèlent que l'interaction avec les plateformes de rencontres en ligne « implique un processus d'apprentissage collectif d'expérimentation » pour les humains mais aussi pour les machines, qui se nourrit d'expériences en ligne et hors ligne. Jessica Pidoux explique que les utilisateurs apprennent à se présenter pour augmenter leurs chances de recevoir des partenaires potentiels et essaient d'améliorer leurs performances en apprenant comment fonctionnent une application et ses systèmes de récompense – tels que des balayages, des badges ou des vues de profil. Dans le même temps, les applications apprennent des actions et des préférences des utilisateurs, ce qui peut parfois conduire à la perpétuation ou à l'amplification des préjugés humains.
« Tinder, par exemple, recommande des matchs basés sur un modèle patriarcal », explique Jessica Pidoux. « Le système apprend que certains hommes plus âgés préfèrent les profils de femmes plus jeunes avec un niveau d'éducation inférieur, mais l'algorithme pourrait alors suggérer le même modèle à d'autres utilisatrices de l'application. »
Jessica Pidoux s'est également concentrée sur le grand nombre de données utilisateurs que les applications de rencontres collectent. « Les « matches » ne sont pas seulement basés sur un balayage vers la gauche ou la droite d’une photo de profil. Les applications collectent de nombreuses données – de votre situation géographique à votre statut VIH, en passant par les réponses à des questions psychologiques – qui quantifient votre vie privée », explique-t-elle. Fait intéressant, elle a constaté que plus les utilisateurs prennent conscience de cette collecte et de cette quantification de données, plus ils recherchent des approches plus « humaines » de la romance.
« C'est un paradoxe de l'économie des applications, qui serait mieux définie comme l'économie de l'attention. Les applications veulent retenir votre attention afin que vous restiez sur votre appareil et que vous génériez des revenus publicitaires. Mais lorsque les utilisateurs commencent à apprendre que rester sur l'application ne conduit pas nécessairement à trouver des rencontres hors ligne, beaucoup choisissent de quitter l'application et de se voir en face à face dès que possible, ce qui peut amener certains à enchaîner des rencontres à une fréquence élevée. »
Une championne des humanités numériques
Jessica Pidoux n'a pas tardé à mettre à profit son doctorat en humanités numériques. Elle a déjà entamé un programme postdoctoral au CEE (Centre d'Etudes Européennes et de Politique comparée) de Sciences Po à Paris, dans le cadre du projet de science citoyenne Horizon 2020 COESO, et dirige l'association de protection des données personnelles personaldata.io. Elle a également récemment fondé le Dating Privacy Collective, qui vise à créer de nouvelles normes de protection de la vie privée pour les applications, et à informer les utilisateurs de la façon dont les systèmes algorithmiques utilisent leurs données.
« Ma formation en humanités numériques me permet d'avoir une perspective sociologique sur les techniques de développement actuelles, et de mener des recherches empiriques quali-quantitatives et comparatives entre plateformes », dit-elle.
Pendant son séjour à l'EPFL, Jessica Pidoux a été extrêmement active dans la promotion de la recherche, des collaborations et de l'engagement public en humanités numériques. En plus d'être président de Dhelta, l'association étudiante des humanités numériques EPFL-UNIL, elle est membre du dhCenter UNIL-EPFL.
Originaire du Venezuela, Jessica Pidoux a obtenu un master en sociologie de la communication et de la culture à l'Université de Lausanne en 2015. En 2017, elle a reçu une bourse Doc.CH du Fonds National Suisse de la Recherche Scientifique, qui lui a permis de rejoindre l'EDDH et de lancer ses recherches sous la direction de Daniel Gatica-Perez et Dominique Boullier.