Une étude révèle que l'algorithme de TikTok réagit peu aux retours négatifs
Une nouvelle recherche indique que même si des retours négatifs sont donnés à l'algorithme de TikTok, il ne supprime pas nécessairement le contenu du flux de l'utilisateur de manière permanente.
Des chercheurs de la Northern Illinois University ont étudié l'influence réelle des utilisateurs de TikTok sur leur page 'Pour Toi' (FYP). Leur étude suggère que les retours négatifs des utilisateurs, comme l'utilisation de la fonction 'pas intéressé', n'ont qu'un effet temporaire sur l'algorithme.
L'algorithme vise à personnaliser l'expérience utilisateur en se basant fortement sur des signaux implicites, tels que le temps de visionnage des vidéos, ainsi que sur des signaux explicites comme les 'j'aime'. Cependant, la recherche a révélé que même si un utilisateur ne regarde pas ou marque une vidéo comme 'pas intéressé', un contenu similaire réapparaît sauf si le retour négatif est donné de manière constante.
Piotr Sapiezynski, l'un des coauteurs de l'étude, a déclaré à Ars Technica que son groupe de recherche se spécialise dans les 'audits d'algorithmes' pour mieux comprendre le fonctionnement des plateformes en ligne. Leur objectif était d'examiner la marge de manœuvre des utilisateurs sur TikTok, car de nombreux utilisateurs avaient signalé l'inefficacité des retours négatifs.
La recherche suggère que les outils de retour offerts par les plateformes pourraient avoir un impact plus limité sur la sélection de contenu par l'utilisateur que prévu. Cela soulève des questions sur le contrôle de l'utilisateur au sein des environnements numériques.