Au mois de mai, Twitter annonçait de nouvelles mesures contre les trolls. En substance, l’idée était de donner moins de visibilité aux comptes toxiques après les avoir identifiés via des paramètres basés sur le comportement.
« Par exemple : un compte qui n’a pas confirmé d’adresse email, une même personne qui crée simultanément plusieurs comptes, des comptes qui Tweetent à plusieurs reprises et mentionnent des comptes qui eux-mêmes ne les suivent pas, ou encore, un comportement qui pourrait indiquer une attaque coordonnée », expliquait la plateforme. « Nous examinons également comment les comptes sont connectés à ceux qui ne respectent pas nos règles et comment ils interagissent les uns avec les autres ».
Si faire le ménage était une bonne idée, les algorithmes de Twitter peuvent commettre des erreurs. Et cette semaine, face au Congrès américain, le patron de Twitter, Jack Dorsey, a avoué que 600 000 comptes ont été filtrés accidentellement.
Un problème d’algo
« Nous avons récemment manqué d’impartialité. Nos algorithmes filtraient injustement 600 000 comptes, dont des membres du Congrès, sur l’auto-complétion de la recherche et sur les derniers résultats », a déclaré Jack Dorsey, qui voulait faire preuve de transparence.
Mais comment est-ce arrivé ? « Notre technologie utilisait un critère de prise de décision qui tient compte du comportement des personnes qui suivent ces comptes. Nous avons décidé que ce n’était pas juste et corrigé. Nous allons toujours améliorer notre technologie et nos algorithmes pour une utilisation plus saine et mesurer l’impartialité des résultats », ajoute le CEO de Twitter. En d’autres termes, les algorithmes de Twitter évaluait des comptes en fonction des comportements des personnes qui suivent ceux-ci, ce qui a causé des problèmes.
Tantôt accusé par les Démocrates de protéger Alex Jones (le célèbre conspirationiste américain) et tantôt accusé par les Républicains d’être biaisé, Twitter a défendu son impartialité devant le Congrès.
Et Jack Dorsey a ainsi évoqué cette impartialité comme étant l’un des devoirs de la plateforme : « Notre responsabilité est de comprendre, mesurer et réduire les biais accidentels dus à des facteurs tels que la qualité des données utilisées pour former nos algorithmes ».
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