Un algorithme pour détecter les influences extérieures sur le média

Des chercheurs de l'EPFL ont récemment mis au point un algorithme permettant de cartographier le paysage médiatique et de révéler les biais et les influences cachées de l'industrie de l'information.

Les consommateurs d'informations peuvent ne pas être conscients que le groupe de médias qui en est propriétaire peut affecter la façon dont leurs médias locaux sélectionnent et présentent les reportages. En cette période de désinformation généralisée, les gens devraient être informés de cette sorte d'influence extérieure sur les médias.

Les chercheurs du Laboratoire de systèmes d'information distribués (LSIR) de l'EPFL ont mis au point un moyen de rendre le secteur de l'information plus transparent. Leur initiative, l’Observatoire des médias, trace le paysage médiatique suisse et international à travers les thèmes que les médias locaux choisissent de traiter. Il utilise ensuite ces choix pour identifier les influences extérieures possibles sur les points de vente. "La principale difficulté de cette approche est l'absence de base objective: le simple fait de sélectionner des histoires est intrinsèquement biaisé. Nous avons donc décidé de comparer des milliers de sources d'information et de les cartographier en fonction de leurs similitudes", explique Jérémie Rappaz, un Chercheur au LSIR et l’un des principaux auteurs de l’étude.

L’approche des chercheurs non seulement regroupe les médias en fonction de la géographie et de la sélection des sujets, mais elle révèle également l’impact des groupes de médias qui les possèdent. Une fois tracé, tout changement soudain dans la ligne éditoriale établie d'un média donné est immédiatement apparent. "La plupart de ces changements résultent d'un changement de propriétaire, car les médias ont tendance à se focaliser sur des sujets privilégiés par le groupe auquel ils appartiennent", a déclaré M. Rappaz. Pourtant, les consommateurs d'informations ne savent pas nécessairement à quel groupe leur média local appartient, le cas échéant. Les chercheurs de l'EPFL cherchent à combler cette lacune en identifiant les liens entre les médias à travers le contenu qu'ils publient et en soulignant l'ampleur de la concentration des médias.

"Les groupes de médias en Suisse et à l'étranger mettent de plus en plus leurs ressources en commun afin de réduire le coût de production des reportages. Malheureusement, une telle concentration des médias réduit la gamme de points de vue auxquels les consommateurs sont exposés. C'est inquiétant, en particulier lorsque les sont biaisés ", dit Rappaz. John Oliver a donné un exemple frappant de cette situation dans un épisode récent de Last Week Tonight aux États-Unis. Il montre des journalistes de chaînes de télévision locales appartenant au groupe Sinclair qui lisent tous un scénario identique commentant, ironiquement, le manque de diversité des informations.

Outils de personnalisation

L'Observatoire des médias est soutenu par l'Initiative pour l'innovation des médias (IMI) basée à l'EPFL et a conclu un partenariat avec le quotidien suisse Le temps. Ce soutien permettra à l’équipe LSIR de présenter son projet de cartographie au public l’année prochaine via une plate-forme en ligne. Le site Web modélisera la production d'informations en Suisse et dans le monde tout en sensibilisant le public aux dangers de la désinformation. "Nous sommes heureux de faire partie du projet LSIR", a déclaré Gaël Hurlimann, co-rédacteur en chef et responsable des technologies numériques au Temps. "Nous voulons vraiment comprendre et aider le public à comprendre ce que la concentration des médias signifie pour nous tous. Il est important de faire preuve de transparence en ce qui concerne les facteurs qui influencent la production d'informations: c'est le seul moyen de renforcer la confiance entre nous-les médias-et nos Et qui sait, peut-être que les résultats de l’étude nous convaincront d’apporter des changements à notre façon de travailler. "

La plate-forme Web utilisera une technologie transparente et à code source ouvert. Il sera construit sur des algorithmes de personnalisation, similaires à ceux utilisés par des sites Web tels que Netflix et Amazon Prime, qui suggèrent des vidéos basées sur l'historique de visionnage. "Nous avons appliqué ce concept aux données de couverture médiatique et avons été très surpris de ce que nous pouvions en faire", a déclaré Rappaz. Les chercheurs ont alimenté l’algorithme avec environ 500 millions d’articles publiés par 8 000 sources différentes au cours des trois dernières années. L'algorithme a évalué la manière dont les reportages individuels étaient traités par différents médias, en les regroupant sur la base de leurs similitudes et en révélant les liens et les influences qui les unissaient.

L'équipe LSIR espère que sa plate-forme de recherche et son site Web encourageront les internautes à adopter une approche plus critique des informations qu'ils consomment et aideront les journalistes à enquêter sur la manière dont les informations sont couvertes.