3. Représentations, métriques, inégalités Flashcards
quel est le mot clé de Représentations, métriques, inégalités ?
algorithme
que sont les forces structurelles indépendantes ? et leurs effets ?
Les forces structurelles façonnent les attitudes des audiences. Selon les auteurs, elles découlent soit
- régime politique
- pouvoir économique des médias
Ces forces diminuent l’agentivité des users.
Nomme les deux écoles de la science de la communication sur les audiences + auteurs
- Usages et gratifications : Elihu Katz (1926 - ), Coavoux
- Cultural studies : Stuart Hall (1964–2014), Fiske
=> Tournant dans les sciences de la communication
Quelles sont les caractéristiques de l’École 1 ? (4)
Usages et gratifications : Elihu Katz (1926 - ), Coavoux
- ce que les gens font aux médias et pas ce que les médias font aux gens, pourquoi les gens utilisent un média
- agentivité des usagers : choisissent un média pour satisfaire des besoins particulier –> exposition sélective
- nature des besoins gratification peut être indépendante du contenu et liée au contexte*
- no single media effect : pas tout le monde a la même gratification du même média, ça dépends des gens
La 2e École
- Thèse
- Exemple –> développent théorie, auteur
Cultural Studies (Hall)
- L’interprétation des contenus et la construction de sens réalisés par les gens
- Les contenus n’ont pas nécessairement une signification unique. Ils sont interprétés diversement par les gens et ces interprétations diverses sont souvent connectées à leurs positions sociales (Storey 2015)
- Culural Studies met en avant le rôle des produits culturels populaires
- -> ils reproduisent une idéologie. Mais ils peuvent avoir des signification multiples qui coexiste : Polysémie- Fisk: excès de signification dans les contenu, donc l’audience peut interpréter
La 2e École
3. Polysémie
La polysémie n’implique pas que les audiences ont un nombre illimité d’interprétation ou qu’elles peuvent faire dire ce qu’elles veulent au contenu.
2 types de contraintes
a. les auteurs présentent des interprétations préférentielles dans leurs œuvres (Hall)
b. interprétations liées aux positionnement social (Morley)
Cultural Studies, type 1 de contrainte (Hall)
Les auteurs mettent des interprétations préférentielles :
1) encoding par les auteurs de significations, conscient ou pas, via des codes culturels et conventions du type de média
2) audience recoit cette interprétation préférentielle, mais doit disposer des codes
3) destruction du modèle EMR : le message n’est pas toujours compris comme le voudrait l’auteur
a. lecture hégémonique : décodage en fonction de l’encodage. Acceptation complète du message
b. lecture négociée : décodage partiellement = encoding. Acceptation mais adaptation du message hégémonique
c. lecture oppositionnelle : decoding =/ encoding
Cultural Studies, 2e type de contrainte (Morley)
Lié au positionnement social
- Morley teste la théorie de Hall via l’expérience du documentaire Nationwide
- signification produites par interaction contenu/audience
- La classe sociale ne détermine pas tout. Elle joue un rôle clé, elle fourni des outils culturels pour décoder les contenus. Mais elle ne surdétermine pas l’interprétation des contenus.
Gender Gap dans l’IT et intelligence artificielle : des révélateurs des rapports de pouvoir – Isabelle Collet*
1. Constat
- très peu de femme dans l’informatique
- de 30% donne un sentiment de mixité
- informatique : 9%
- informatique de gestion : 18%
en plus, il manque des informaticiens en suisse
- de 30% donne un sentiment de mixité
Gender Gap dans l’IT et intelligence artificielle : des révélateurs des rapports de pouvoir – Isabelle Collet*
2. I-Tech
La Tech n’est pas neutre dans sa conception. Les innovations sont créé pour soi-même ou son groupe social.
Exemple : les appareils photos argentiques ne peuvent pas prendre des photo des personnes racisées.
Nomme les idées reçues sur les femmes dans le numérique - Collet (5)
1) Jamais eu de femme
2) Elles sont parties
3) En France, jamais eu
4) Elles s’autocensure
5) Aujourd’hui, terminé, y’en a plus
Idée reçue n°1 - Collet
Il n’y a jamais eu de femme
- Margaret Hamilton : Appolo = 1ère certifée spécialiste de la programmation
- ENIAC : programmeuses
Elles sont effacée de l’histoire. A cette époque, les femmes s’occupait du software et les homme hardware, qu’on pensait plus important
Idée reçue n°2 - Collet
Elles sont parties
ENIAC : pendant la guerre, les femmes ont été recrutées pour travailler. Mais quand les vétérans sont rentrés ils voulaient retrouver leurs poste d’informatique. Les femmes ont été incitées à devenir prof de math et au foyer.
Idée reçue n°3 - Collet
en France, y’en a jamais eu
Début 80s : informatique prisé par les femmes scientifiques –> métier technique mais tertiaire
Au cours 80s
- valeur de l’info augmente, “il faut former les hommes”. Appel d’air remplit par les hommes
Arrivée micro-ordinateur :
- Hommes créent des sociétés de geek - Femmes pas socialisées à s'intéresser à la technique - en entreprise : fausse continuité --> si tu joue chez toi tu seras bon au travail Motivation des hommes à utiliser à la maison pour être bon au travail
==> Donc, la part des hommes en informatique augmente en masse mais la part des femmes ne baisse pas
Idée reçue n°4 - Collet
Elles s’autocensure
non, censure sociale dès la jeune enfance
Manque de modèles d’identifications (seulement Marie Curie –> tu dois être excellente ou pas être), sexisme, harcèlement, pression des paires (mais tu ne correspond pas)
Exemple :
- créer des mappemondes pour les filles –>créer une sous-science.
Idée reçue n°5 - Collet
Auj, y’en a plus
Biais culutrel, idée occidentale.
En Malaisie, l’informatique est plus un domaine de femmes car c’est un métier du tertiaire car tertiaire, propre, pas dangereux, pas physique.
=> Suivant le métier, une caractéristique emblématique est choisie pour définir son genre En Occident, infirmière c’est soins aux personnes donc = femme, Informatique c’est technique donc = homme
L’intelligence artificielle - Collet
- Definition
- Enjeu
- deux biais
- Conséquences
- Pour l’instant concerne plus l’IA faible : sait faire des choses spécifique modélisable.
- L’IA faible reproduit les structures de domination –> il faut partager le pouvoir, pas seulement le savoir
=> Le choix du domaine de l’innovation dépends des programmeurs
2 types de biais dans l’IA :
A. Les biais d’allocation se produisent lorsqu’un système montre des différences de performance d’un groupe social à l’autre
B. Les biais de représentation contribuent à la perpétuation des stéréotypes, les reproduit
-> En général des biais de représentation provoquent des biais d’allocation.
==> moins bonne prise en compte des groupe minorisés : personnes racisées, les cycles menstruels, la prise du pilule. Ce sont des enjeux que les programmeurs ne vivent pas.
L’intelligence artificielle - Collet
1. Exemples (5)
- Avatars : ne représente pas les vieille femmes grosses
- Chatbot : reproduisent aussi les stéréotypes –> les chatbots toujours des jeunes femmes brunes.
- Tinder : match des personnes de même rang. Se paie sur la frustration des hommes. Représentation sexiste du monde qu’elle utilise pour monétiser.
- Traduction : si on traduit des langues non-genrée en langue genrées -> masculin générique pour des stéréotypes
- Amazon : automatisation de la sélection des CV sélectionne des hommes.
=> GARBAGE IN -> GARBAGE OUT
Solutions - Collet (3)
- Plus de femmes mais bcp plus de femmes.
- Transparence des algorithmes -> tester l’éthique des algorithmes -> très compliqué
- IA anti-discrimination reste possible -> demander à l’IA de corriger les biais sexistes des données d’entrées.
Etude de Francesca Tripodi – Gender and inequality on Wikipedia
- constat (5)
- critères d’inclusion/exclusion (4)
- Il y a moins de biographie de femmes que d’homme sur wiki : 19% concerne des femmes…
- Moins de femmes modifient les textes sur Wikipédia
- les biographies de femmes sont de qualité supérieure
- le niveau d’activité sur leur page est faible comparé à leurs bibliométrie scientifique
- Alors, des Edit-a-thons pour visibiliser les femmes
- la réputation des sources utilisées, la nature politique du sujet et le fait que l’article soit écrit sur un ton neutre ou sur un sujet suffisamment digne d’intérêt
==> “No indication of importance” = critère de notability le plus utilisé
a. Deletionnists : supprime tout ce qui n’est pas jugé notable
b. Inclusionnists : wiki = espace infini
Etude de Francesca Tripodi – Gender and inequality on Wikipedia
1. méthode (3)
- Observations qualitatives 15 edit- a-thons et 33 entretiens (2016 - 2017)
- Analyse statistique de toutes les biographies proposées à la suppression (jan. 2017 - fév. 2020)
• Articles qui ont reçu la notation “keep” marqueur de mauvaise catégorisation
Les Pages à Supprimer (PAS) - Tripoli
1. hyptothèses confirmée (2)
Hypothèses
1. La proportion de biographies de femmes PAS chaque mois est supérieure à la proportion de biographies de femmes disponibles sur Wikipédia pendant la même période 2. Les articles sur les femmes sont plus susceptibles d'être classés à tort comme non notables que les articles sur les hommes
Les Pages à Supprimer (PAS) - Tripoli
1. Résultats/raison (6)
- Même avec organisation Edit-a-thons pour visibiliser les femmes, Les nouveaux arrivants sont traités avec réticence
- lieu d’édition =/ safe space
- criètres de séléctions : notability –> est-ce suffisamment digne d’intérêt ? les femmes plus souvent classé comme - d’intérêt. Les deletionnists suppriment
- composition des groupes de suppression : mec blancs cis het
- Wikipédia est un projet bénévole avec peu de contrôle éditorial
- Femmes ont des statu inférieurs au sein de Wikipédia, les positions clés sont occupés par des hommes
Les métriques - étude de Christin 2010
1. sujet
Etudes sur deux site d’information en ligne
- Avant n’intéressait que le marketing, mtn, important pour la newsroom car les journalistes écrivent pour un public algorithmique = publics représentés par des logiciels informatique.
=> Modification de la façon de créer : réorganisation des salles de rédaction : 2 stratégies d’adaptation :
- Produire plus
- Alterner les types d’articles : articles de fonds et de clique
Les métriques - étude de Christin 2010
2. NY/Paris
- différences NY/Paris
a. Rédaction NY : rapport technique par rapport aux métriques. La pression commerciale est sur les épaules du Dircom.
b. Rédaction Paris : rapport plus émotionnel. La pression commerciale est plus diffuse.
Différence du à la conception du rôle du journaliste. Aux USA, le journaliste informe. En France, il éclaire.
Les métriques - étude de Christin 2010
3. que représente les métriques ?
Métrique = pression + opportunité
Le drama des métriques (Christin & Lewis 2021)
- définition Drama
- leur étude
- exemple
- Chaines de tea = chaines de méta-commentaires, magazines de potin en ligne
- analyse qualitative de chaînes de drama anglophones entre 2019-2020
- Here for the Tea (HFTT), Rich Lux
Le drama des métriques
Penseurs
2. Résultat n°1
(Christin & Lewis 2021)
- Créateurs on une double orientation face à YouTube
1. profil instrumental : YouTube = source de revenu
2. profil communautaire : gagne pas $, importance communauté
=> pas forcement séparé
Les chaines peuvent générer entre 1000 et 35000 / mois. Forte incertitude –> diversification, éventails de stratégies de carrières.
Le drama des métriques (Christin & Lewis 2021)
2. Résultat n°2
Les métriques sont importantes !
- Déterminent le gain économique (nb de vues) –> pub
- Détermine la hiérarchie dans la communauté drama*
- évaluent l’évolution de l’influence
- Indiquent si doivent modifier leur contenu
- Deviennent leur propre spectacle
Social Blade –> nature volatile
Le drama des métriques (Christin & Lewis 2021)
2. Résultat n°3 (5)
Stratégie de résistance et distanciation aux métriques
- Mise en doute des chiffres
- Diversifier leur revenus
- Contrats avec télévision
- Pas produire que en fonction des métriques
- Consultation moins fréquente des mesures
=> Mise à distance pour ne pas être prisonnier des métrique & réduire mauvais impact sur estime de soi
Étude des gangs de Forest Stuart (2019 & 2020)
- sujet
- étude
- Comment les jeunes membres de gang utilisent les réseaux sociaux dans les conflits entre gangs ?
- 24 mois de travail ethnographique aux côtés de jeunes noirs associés à des gangs dans South Side de Chicago : 60 jeunes hommes associés aux “Corner Boys”. Ils sont âgés de 13 à 27 ans
Les premiers travaux sur la violence des gangs médiatisée par le numérique (Stuart)
- constat (2)
- critique (4)
Parallèlisme :
- médias sociaux exacerbent la violence entre gangs via la surveillance latérale
- Les comportement enligne = comportements dans la vie de tous les jours
Critique
- surestime la relation de cause à effet entre les médias sociaux et la violence des gangs hors ligne
- Les crimes violents dans les zones urbaines ont diminué pour atteindre des niveaux bas au cours des mêmes années où les jeunes associés à des gangs ont augmenté leur utilisation des médias sociaux
- néglige le potentiel des médias sociaux à transformer les conflits hors ligne
- pas effectué d’observations directes en temps réel aux côtés des véritables producteurs de contenu lié aux gangs et/ou des participants aux conflits entre gangs
Stratégie des membre des gangs selon Stuart
- but
- stratégies (3)
- conclusions (3)
- mise en avant de l’authenticité : force, masculinité, dureté
- contestation de cette authenticité via 3 stratégies
1. Cross referencing : dénoncer la non authenticité des posts de l’autre gang- Calling bluff : donner rdv à l’autre gang et si ne vient pas, publier son absence
- Catching lacking : kidnapper un membre du gang et le filmer en train de faire une action dégradante
==> But = réfuter l’authenticité
==> Dé-légitimation via les médias sociaux
==> Les médias sociaux peuvent diminuer la violence
Lena Situation
Youtubeuse, elle sort un livre qui devient le livre le 2e plus vendu en France.
==> les médias de masse ne sont plus aussi cruciaux
==> La carrière de Lena prouve que le nouveau média de masse c’est YouTube.
