Journée d'études 2024 de l'Arcom : Thibault Grison, Virginie Julliard, Yannick Zelle

Arcom

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Transcript

00:00Comment est-ce possible d'avoir un cadre d'analyse pour les risques et l'évaluation des pratiques de plateformes ?

00:05Comme on l'a vu, on peut avoir un cadre d'analyse pour les risques et l'évaluation des pratiques de plateformes.

00:12On a besoin de données, on en a parlé en introduction.

00:15Mais on a aussi besoin parfois d'outils pour analyser ces données.

00:19Et c'est pour ça que je vais changer d'anglais pour la première présentation

00:23et donner la parole à Yannick Zeller, Thibaut Grison et Virginie Julliard.

00:28Yannick, vous êtes un scientifique de données à CERES,

00:32le Centre d'expérimentation en méthodes numériques pour les recherches en sciences humaines et sociales.

00:37Thibaut, vous êtes un étudiant doctoral à CELSA-GRIPIC.

00:41Votre thèse concerne la discrimination algorithmique et la modération des contenus,

00:45mais on va en savoir plus cet après-midi.

00:48Et Virginie Julliard, vous êtes professeure complète à CELSA-GRIPIC, fondatrice et directrice de CERES.

00:54Votre travail se concentre sur la représentation du genre dans les médias

00:56et sur l'utilisation des sciences de la computerisation dans les sciences sociales.

01:00La parole est à vous.

01:02Merci beaucoup. Nous avons conçu cette présentation en deux langues.

01:07Thibaut et moi parlerons en français et Yannick en anglais.

01:10Tout d'abord, merci beaucoup à l'ARCOM pour l'organisation de cette journée

01:14qui nous permet de présenter nos travaux.

01:17Nous sommes une équipe de chercheurs et chercheuses en sciences de l'information et de la communication

01:28dont les travaux de recherche portent sur les polémiques, les débats, les représentations

01:34qui intègrent des enjeux en termes de genre, d'homophobie, de racisme, etc.

01:40Et c'est important parce que ce dont on voudrait parler ce matin,

01:44c'est expliquer comment en travaillant sur ce type d'objet,

01:48on peut expérimenter aussi les limites de ce qu'il est offert ou possible de faire

01:53quand on est chercheur et chercheuse pour travailler sur ce type de risque systémique.

01:58Je vais très vite parce que l'intérêt est de venir sur des enjeux méthodologiques,

02:03c'est-à-dire finalement qu'est-ce qu'on peut faire,

02:05quels sont les verrous techniques et méthodologiques

02:08quand on veut travailler sur notamment des réseaux sociaux.

02:11Donc nous avons conçu une équipe de recherche qui compte un certain nombre d'ingénieurs

02:17dont certains sont dans la salle aujourd'hui

02:20et qui ont contribué aux travaux que l'on vous présente aujourd'hui.

02:24CERES est une unité de service de Sorbonne Université

02:28qui réunit donc des ingénieurs en informatique mais aussi en design.

02:33C'est important pour ce qui concerne la restitution d'informations extrêmement complexes.

02:38Nous avons acquis un certain nombre d'expertises

02:41sur des réseaux comme Twitter X, Facebook, Instagram.

02:44On a parlé tout à l'heure de Crottangle.

02:46Crottangle présente un certain nombre de problèmes méthodologiques

02:49dans la mesure par exemple où quand on travaille sur les militants LGBT,

02:53la façon dont ils sont censurés par les réseaux sociaux,

02:57et bien en réalité Crottangle pose un problème méthodologique et éthique

03:01puisqu'il faut que l'on précise quels sont les comptes qu'on suit

03:05et en indiquant par là à Crottangle quels sont les comptes de militants LGBT.

03:09Donc on participe aussi à nourrir des informations sur des catégories

03:14qui sont pourtant présentées comme étant protégées par des entreprises comme Meta.

03:19Également nous avons commencé à travailler sur TikTok

03:23alors avant l'ouverture de l'API et après l'ouverture de l'API

03:26et c'est justement sur ce point que l'on voudrait vous expliquer

03:29quels sont les avantages de l'ouverture de l'API,

03:32quels sont ses limites et comment on peut la combiner

03:35avec d'autres méthodes que l'on a testées avant cette ouverture.

03:41Merci Virginie.

03:42Alors oui effectivement en fait ce travail sur l'API de TikTok

03:47intervient à un moment où on se demande entre 2020-2023

03:52après un boom de téléchargement de l'application de TikTok

03:55au moment du Covid, du confinement etc.

03:58On se demande comment en fait faire de la recherche sur cette plateforme

04:01qui est essentiellement caractérisée du coup par des contenus vidéo d'une part

04:05et d'autre part une plateforme dont on ignore presque complètement

04:09le fonctionnement en particulier algorithmique

04:12et en fait ce qui se passe c'est qu'en 2023

04:14au moment où TwitterX ferme l'ouverture de son API

04:19donc une interface logicielle qui permet à des chercheurs en particulier

04:23d'accéder à un certain nombre de données

04:26sans la recommandation algorithmique personnalisée

04:29donc au moment où cette ouverture de l'API se fait pour TikTok

04:32c'est au moment où celle de Twitter se ferme.

04:34Donc c'est un peu vu par la communauté scientifique

04:37comme une forme d'aubaine en fait pour la recherche.

04:40Ça intervient aussi à un moment où l'entreprise détentrice de TikTok

04:44se positionne finalement différemment.

04:47C'est-à-dire qu'en 2023, TikTok est menacée de bannissement

04:51dans plusieurs pays en particulier aux Etats-Unis

04:53où ça soulève presque un enjeu même diplomatique

04:56et aussi sur le sol de l'Union Européenne.

04:58En France, pour citer un exemple politique particulier

05:01c'est aussi le moment où il y a un rapport sénatorial

05:04qui est publié à charge contre TikTok

05:07et justement sur l'opacité de cette plateforme.

05:10Donc du coup cette API s'ouvre

05:12et du coup elle intervient comme je disais

05:15comme un nouveau positionnement

05:17où TikTok va se positionner finalement comme

05:20alors que c'était le mauvais élève en matière de régulation des plateformes

05:23va se positionner finalement comme le bon élève.

05:25Donc ça c'est assez intéressant

05:27parce que ça relève d'un positionnement marketing

05:29et aussi d'un positionnement en anticipation

05:32du Digital Services Act, donc quelques mois avant finalement.

05:36Sauf que, évidemment, on est confronté en tant que chercheurs

05:41notamment en SHS quand on travaille sur ces plateformes-là

05:45à déjà des premières limites.

05:46Yannick vous en présentera d'autres juste après

05:49avant de vous présenter la méthode que nous on a mis en place

05:52parmi d'autres et qu'on vous propose aujourd'hui.

05:55J'en cite quelques-unes ici pour ne pas prendre trop de temps.

05:58La première c'est évidemment

06:01et ça entre aussi en résonance avec le fameux article 40 du DSA

06:06c'est que quand on passe par TikTok pour faire de la recherche

06:10c'est TikTok qui choisit quel projet est éligible ou non

06:14pour faire de la recherche sur cette plateforme.

06:16Ce qui peut causer d'ailleurs un effet d'autocensure.

06:19C'est mon cas par exemple.

06:21Je travaille sur la modération des réseaux sociaux sur les plateformes

06:24et donc du coup on en vient à s'autocensurer aussi

06:26quand on travaille non pas sur des corpus extraits de la plateforme

06:29mais quand on étudie son fonctionnement.

06:31Une autre limite que je peux vous présenter ici aussi

06:33c'est des injonctions fortes aussi en matière de

06:36quelles données sont publiables ou non.

06:39Et ça encore une fois c'est TikTok qui décide

06:41ce qui pose tout un ensemble de questions.

06:42Et la principale limite, et je m'arrêterai là avant de laisser la parole à Yannick

06:47la principale limite selon moi c'est tout simplement comme je vous disais

06:50TikTok est caractérisé comme une plateforme de vidéos.

06:53On est des chercheurs en sciences humaines et sociales

06:55qui travaillons sur la vidéo.

06:57Et en fait cette API ne permet tout simplement pas de collecter de vidéos.

07:00Donc c'est-à-dire que vous transformez le contenu vidéo

07:03en exclusivement des métadonnées

07:06que vous mettez dans des tableurs ou du texte.

07:09Ce qui est fort intéressant mais qui pose des problèmes

07:12comme dans notre cas, comme Virginie l'a évoqué

07:14où on travaille sur des discours, des circulations, etc.

07:17Et donc on ne peut pas étudier la vidéo ou le son.

07:19Je laisse la parole à Yannick.

07:24Merci beaucoup Thibault.

07:26Merci à toutes et à tous et à l'ARCOM aussi

07:30pour nous donner cette opportunité de présenter notre travail.

07:35Je vais changer d'anglais maintenant parce que ma partie sera un peu technique.

07:40Nous essayons de la garder au moins technique possible.

07:44Mais, et c'est aussi un peu l'esprit de notre travail à Thérèse,

07:50la partie technique est une partie nécessaire

07:55et nous devons en parler.

07:57Et c'est ce que je vais faire maintenant.

08:00Donc nous avons essayé dans notre équipe

08:04de faire le plus d'information possible sur l'API

08:08et nous avons essayé de développer un outil

08:13qui permet aux autres chercheurs

08:17d'oublier le travail que nous avons déjà fait.

08:20Donc nous avons passé l'année dernière

08:24en travaillant avec plusieurs personnes,

08:26vous pouvez le voir dans les noms décrits dans le papier,

08:29pour développer un framework

08:34pour collecter ce genre de données

08:36qui permet de produire des résultats raisonnables

08:42sur tous les sujets qu'on a déjà évoqués.

08:47Comme nous l'avons dit au début de la parole,

08:49TikTok est un nouveau média social,

08:54il est devenu plus important dans les dernières années

08:58et en ce qui concerne les discours publics en cours,

09:03il va probablement augmenter dans sa importance.

09:08Je vais essayer de vous montrer les limites techniques

09:14que nous avons trouvées en travaillant avec l'API.

09:17Vous les voyez ici.

09:20Les deux points principaux que je veux vous donner

09:25c'est que c'est extrêmement difficile

09:29de produire des résultats raisonnables.

09:32Si vous vous montrez vos résultats,

09:34pour que quelqu'un d'autre puisse réaliser les mêmes résultats

09:36et comprendre comment vous avez obtenu vos résultats,

09:39c'est extrêmement difficile.

09:41La façon dont les données sont désignées

09:46fait aussi que c'est difficile

09:51d'obtenir des relations entre différents discours.

09:58Nous avons donc essayé de créer un framework

10:03dans lequel l'utilisateur

10:06doit avoir le moins de connaissances techniques possible.

10:10Il ou elle doit donc spécifier

10:15l'identité de l'API

10:17que l'utilisateur obtient

10:19quand il ou elle obtient accès à l'API par TikTok

10:23et doit spécifier les critères de recherche

10:28qu'il ou elle recherche.

10:32La deuxième étape, c'est que TikTok

10:35et c'est quelque chose que l'utilisateur

10:37n'a pas vraiment à s'inquiéter,

10:39fait la requête à l'API

10:44et tous les données sont stockées dans un database SQL.

10:51De cette façon, nous obtenons une histoire

10:54de toutes les interactions qui ont été faites avec l'API

10:58et cela permet ensuite d'entendre

11:02le processus de collection

11:04et d'entendre pourquoi l'API a réagi d'une certaine façon.

11:11La dernière étape, qui est aussi faite par Cytalk,

11:17c'est de pré-processer les données.

11:20C'est-à-dire de présenter les données

11:22d'une manière que nous considérons utile

11:24pour beaucoup d'intérêts de recherche.

11:29En particulier, je voudrais emphasiser

11:32qu'on s'est concentré sur la création d'un framework

11:36disponible pour présenter les données

11:39dans un graphique.

11:41C'est la vue du niveau supérieur de ce que nous avons développé.

11:51Je serais très enthousiaste d'échanger avec vous

11:56et d'avoir vos idées sur ce sujet

12:00peut-être dans les discussions ou même dans le débat.

12:05Je passe la parole à Virginie.

12:11Merci beaucoup Yannick.

12:13Pour résumer, avant l'ouverture de l'API,

12:16nous avons essayé de faire à notre sauce,

12:18si on peut dire, en scrapant des vidéos,

12:21des contenus qui nous importaient,

12:23sur les questions notamment de racisme,

12:25des questions de genre.

12:27L'image est importante, la façon dont c'est mis en scène,

12:30le son, etc.

12:32Et quand l'API a été ouverte,

12:34on s'est retrouvés face à une sorte de contradiction

12:36puisque TikTok n'autorisait pas le recours

12:39à ces deux méthodologies.

12:41C'est-à-dire que si on a un accès à l'API,

12:43on n'a plus le droit de faire du scrapping.

12:45Sauf qu'on s'aperçoit avec ces deux méthodologies

12:48que chacune a son avantage.

12:50Il y a une collecte systématique qui est permise par l'API

12:53mais qui ne nous permet pas de recueillir

12:55des informations qui nous intéressent.

12:57Et via le scrapping, on recueille les vidéos

13:00mais il y a des éléments, peut-être des métadonnées

13:02qui sont moins consistantes.

13:04Donc l'intérêt pour la recherche

13:06pour lever ce verrou méthodologique,

13:08c'est de faire les deux.

13:10TikTok ne l'autorise pas,

13:12mais heureusement les régulateurs si.

13:14On est quand même dans une situation

13:16un peu inconfortable parce que si on communique

13:18sur nos résultats et que TikTok s'aperçoit

13:20qu'on fait ça, on peut se retrouver banni

13:22de l'accès à l'API.

13:24Voilà peut-être des éléments de réflexion.

13:26Merci beaucoup.

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