Montrez-moi votre réseau d'amis, et je vous dirai qui vous êtes… et avec qui vous couchez. De toutes les informations dont dispose Facebook sur ses membres, leur "réseau social" est sans doute celle qui est regardée avec le moins d'attention par les utilisateurs soucieux de ce qu'ils publient, alors que le choix de leurs amis est aussi une information très instructive. Une étude (.pdf) réalisée par Lars Backstrom et Jon Kleinberg, de Facebook et de l'Université Cornell, montre en effet que l'examen des liens sociaux permet de deviner avec succès qui est (ou a été) en relation amoureuse avec qui, même lorsque ces relations ne sont pas déclarées.
Pour ce faire, les chercheurs sont partis d'un constat universel. Plus elles restent longtemps ensemble, plus deux personnes qui se fréquentent finissent par partager un noyau d'amis et de connaissances communes. Mais plutôt que de se fier aux seuls amis communs, ce qui avait déjà été exploité, Backstrom et Kleinsberg ont aussi étudié la structure des liens entre groupes d'amis différents.
Typiquement, une personne A va avoir ses propres amis, membres de sa famille, collègues, etc., et la personne B qui partage sa vie va aussi avoir ses propres connaissances intimes. Avec le temps, A et B vont partager des connaissances communes dans chacun de ces deux groupes, mais les membres de ces deux groupes n'auront pas ou peu de liens entre eux. Pour deviner qui sort avec qui, il faut donc voir non seulement détecter les connaissances communes, mais aussi prendre en compte l'existence de groupes d'amis qui n'ont pas de liens entre eux. C'est ce que les chercheurs appellent l'indice de "dispersion".
"Notre mesure de dispersion ne regarde pas uniquement le nombre d'amis mutuels de deux personnes, mais aussi la structure de réseau de ces amis mutuels. En gros, un lien entre deux personnes a une haute dispersion lorsque leurs amis mutuels ne sont pas connectés les uns aux autres", explique l'étude.
Or, "pour les utilisateurs mariés de Facebook, notre mesure de dispersion appliquée à la structure pure, non annotée du réseau est plus efficace pour identifier l'époux ou l'épouse d'un utilisateur qu'un classificateur complexe entraîné en utilisant un apprentissage machine sur une série de mesures d'interactions comme les messages, commentaires, vues des profils, et co-présences à des événements et sur des photos". En d'autres termes, il est plus efficace d'étudier la structure des amis pour reconnaître la nature des liens sociaux que d'examiner le contenu-même des publications. Bien sûr, le résultat est encore meilleur lorsque l'on associe les deux méthodes.
"Dans 60 % des cas, l'ami dont le score de "dispersion" est le plus haut s'avère être l'époux ou l'épouse de l'utilisateur étudié", assurent les chercheurs, qui ont comparé leurs résultats "en blanc" aux relations déclarées par les utilisateurs dans leurs profils.
Bien sûr, une telle étude ne fonctionne que pour les couples qui ont une certaine antériorité, et pour les couples légitimes. Il n'existe pas encore de méthode fiable pour détecter la maîtresse ou l'amant d'un utilisateur.
+ rapide, + pratique, + exclusif
Zéro publicité, fonctions avancées de lecture, articles résumés par l'I.A, contenus exclusifs et plus encore.
Découvrez les nombreux avantages de Numerama+.
Vous avez lu 0 articles sur Numerama ce mois-ci
Tout le monde n'a pas les moyens de payer pour l'information.
C'est pourquoi nous maintenons notre journalisme ouvert à tous.
Mais si vous le pouvez,
voici trois bonnes raisons de soutenir notre travail :
- 1 Numerama+ contribue à offrir une expérience gratuite à tous les lecteurs de Numerama.
- 2 Vous profiterez d'une lecture sans publicité, de nombreuses fonctions avancées de lecture et des contenus exclusifs.
- 3 Aider Numerama dans sa mission : comprendre le présent pour anticiper l'avenir.
Si vous croyez en un web gratuit et à une information de qualité accessible au plus grand nombre, rejoignez Numerama+.
Si vous avez aimé cet article, vous aimerez les suivants : ne les manquez pas en vous abonnant à Numerama sur Google News.
