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Le sarcasme, l’autre défi des médias sociaux ?

Posted on nov 16, 2012 by in Veille | 0 comments

 

Voici un article très intéressant du WallStreetJournal sur les difficultés des algorithmes à clairement définir le sens premier de nos propos. Nous sommes entrés dans un monde où les données sont reines, mais dans certains cas impossible à interpréter tant notre langage est complexe. Comme le rappel l’auteur, depuis l’aube de l’e-mail (1965), l’utilisation du sarcasme dans la communication numérique a créé des conflits et a engendré de la confusion entre amis, collègues ou  partenaires romantiques. Il est en effet plus facile de comprendre qu’il y a sarcasme au ton de la voix, ou par certaines gestuelles, comme un clin d’œil , un sourire ou un pouce, que derrière un simple texte. Or, s’il est difficile pour un humain d’appréhender certains signes sous-jacents laissant entendre un autre sens de lecture, il est évident qu’un tel problème dans les logiciels de traitement de données.

Problématique :

Pour le WSJ, le sarcasme crée une véritable problématique pour ceux travaillant sur les données : par définition, il indique le contraire de ce qui est vraiment l’intention. Déterminer la nature de certains propos peut s’avérer être un casse-tête tellement il y a de paramètres entrant en jeu, et notamment un contexte précis. Pour Shrikanth Narayanan, un professeur d’informatique, la linguistique et la psychologie à l’Université de Californie du Sud, le sarcasme « est l’un des problèmes les plus difficiles de l’informatique ». Comme le souligne le WSJ, le langage informatique suit des règles strictes, au contraire du langage naturel. Il s’agit donc d’un obstacle majeur pour les universitaires ou les marketeurs qui cherchent à créer des programmes informatiques capables d’analyser un ensemble de données dans le but d’appréhender l’opinion publique sur des produits, des politiciens etc …  Cependant, avec le temps, la culture Web s’est dotée de signes distinctifs visant à informer les internautes de la nature d’une réponse, comme les émoticônes, pouvant également être interprétés par des machines.

Un peu d’histoire

Les symboles spéciaux, comme les smiley, sont en effet largement utilisés afin de mettre une tonalité sur une expression. Selon Wikipédia, les émoticônes (émotions + icônes) correspondent à «  une courte figuration symbolique d’une émotion, d’un état d’esprit, d’un ressenti, d’une ambiance ou d’une intensité, utilisée dans un discours écrit. » Ces symboles sont utilisés généralement sur la toile afin de contextualiser des propos, d’éviter des amalgames. Facebook, par exemple, a propagé ces émoticônes en dehors du tchat, jusque dans les commentaires afin d’éviter, probablement, ces quiproquos publics.

 

Pour bien comprendre les problématiques auxquelles répondent les émoticônes, il faut prendre en considération l’histoire de leur création, par leur inventeur, le chercheur Scott Fahlman  :

Au début des années 1980, la communauté informatique de Carnegie Mellon a fait un usage intensif des babillards électroniques ou «bboards ». Il s’agissait des précurseurs des groupes de discussion d’aujourd’hui, et ils représentaient un mécanisme social important pour le département – un endroit où le corps professoral, le personnel et les étudiants pouvaient discuter des affaires importantes de la journée sur un pied d’égalité. La plupart des messages étaient graves: annonces de débats, demandes de renseignements. [...] Cependant, compte tenu de la nature de la communauté, un bon nombre de ces posts étaient humoristiques (ou représentaient une tentative d’humour). Le problème, c’est que si quelqu’un faisait une remarque sarcastique, quelques lecteurs ne parvenaient pas à comprendre la plaisanterie, et chacun d’entre eux postait une longue diatribe en réponse. [...] Ce problème a poussé certains d’entre nous à suggérer que ce serait une bonne idée de marquer explicitement les messages qui ne devaient pas être pris au sérieux. Après tout, lorsque vous utilisez la communication textuelle en ligne, il manque le langage corporel ou le ton de la voix – indices qui transmettent cette information lorsque nous parlons en personne ou au téléphone. Différents marqueurs « blague » ont été proposés, et au milieu de cette discussion, il m’est apparu que la séquence de caractères : – ) serait une solution élégante. [...] Dans le même post, j’ai également proposé l’utilisation d’:-( pour indiquer qu’un message a été conçu pour être pris au sérieux, même si ce symbole est rapidement devenu un marqueur de mécontentement, de frustration ou de colère.

Application :

Le sarcasme est un obstacle rencontré par l’USC Annenberg Lab Innovation, un centre interdisciplinaire qui réunit des chercheurs en sciences sociales et en informatique. Selon l’article du WSJ, le projet en laboratoire « Sentiment Analysis Twitter » rassemble des linguistes, des sociologues et des informaticiens pour tenter de construire un lexique à jour afin de  permettre aux ordinateurs de lire et d’interpréter  un ensemble de données fournies par les millions de personnes qui partagent leurs opinions en ligne. Les scientifiques du laboratoire ont utilisé la saison politique aux É.-U. pour essayer d’apprendre à un ordinateur de mieux comprendre les vrais sentiments derrière les tweets.
« Si nous pouvons aller au travers du sarcasme politique, tout le reste sera plus facile », explique Jonathan Taplin qui dirige aujourd’hui le laboratoire Annenberg.

M. Taplin et son équipe ont mis au point un programme de traitement du langage naturel qui catégorise les tweets inhérents à  l’ancien gouverneur du Massachusetts Mitt Romney et au président Barack Obama, donc des sujets politiques brûlants. Selon WSJ,  l’ordinateur du laboratoire a analysé plus de 40 millions de tweets, après quoi l’équipe et une foule de bénévoles constituée de 150.000 personnes se rendirent sur le site du laboratoire afin de lire les tweets et pour déterminer les sentiments, positifs ou négatifs, qui concernaient un candidat. Ils étaient dirigés par l’interface du site à poser des étiquettes sur les tweets qui sont sarcastiques. Plus de 50.000 tweets ont ainsi été analysés manuellement.

Pour le WSJ, le projet Annenberg s’est particulièrement focalisé sur des événements qui enflammaient Twitter, comme certaines émissions télévisuelles ou lors de discours au congrès. Par exemple, lorsque l’acteur Clint Eastwood fit semblant de parler à M. Obama en s’adressant une chaise vide : les programmeurs ont travaillé rapidement pour rééduquer l’ordinateur. « Il était probable que les tweets utilisant les mots ou hashtags “chaise vide” étaient sarcastiques » explique M. Taplin.

Tous les services de data-mining reposent sur une combinaison entre le langage naturel de la programmation informatique et celui des humains. Les personnes responsables d’auditionner les sentiments et les ordinateurs sont formés pour rechercher des indices et des symboles tels que le point d’exclamation ou les émoticônes qui, lorsqu’ils sont saisis en même temps, véhiculent des sourires, des clins d’œil ou d’autres expressions.

Cependant, selon Kate Paulin, directrice publicité et planification à l’agence de marketing interactive 360i, prendre en considération la ponctuation et autres symbole comme des signaux sérieux peut être trompeur. Mme Paulin affirme qu’avoir travaillé pour des marques telles que Coca-Cola  lui a enseigné que les smiley ne peuvent être réellement pris au sérieux. Pour elle, les adolescents et les tweeters ont une utilisation des émoticônes sarcastique. Nous pouvons dire que la marque d’un sarcasme peut elle même être un sarcasme… difficile donc de bien analyser le langage tant il dépend d’un contexte.

L’avènement des données numériques produites par les internautes et disponibles sur des espaces publics, comme Twitter, représente un enjeu stratégique pour un ensemble d’acteurs, comme les marques, les personnalités politiques… Cependant, la complexité du langage apparait comme un véritable défi pour les chercheurs, qui éprouvent les plus grandes difficultés à saisir une partie des opinions notamment lorsqu’il s’agit de sarcasmes. À suivre donc !

 

 

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