Un nouvel algorithme devine votre sexe en analysant vos Tweets !

L’anonymat sur Internet vient va en prendre un coup du côté de Twitter à cause d’un nouvel algorithme. Des chercheurs, en analysant le contenu d’un grand nombre de Tweets; ont trouvé un moyen efficace de déterminer votre sexe depuis ce que vous partagez sur le réseau social.

L’anonymat sur Internet vient va en prendre un coup du côté de Twitter à cause d’un nouvel algorithme. Des chercheurs, en analysant le contenu d’un grand nombre de Tweets, ont trouvé un moyen efficace de déterminer votre sexe depuis ce que vous partagez sur le réseau social.

Ce sont des chercheur de la Mitre corporation qui ont mis au point l’agorithme pour déterminer avec une certitude assez satisfaisante le sexe d’un utiilisateur grâce à un de ses Tweet, de sa description ou de toute sa timeline. Twitter ne demande pas le sexe sur les profils, ce qui a expliqué le choix de ce réseau pour tester l’algorithme. Une première équipe a collecté la localisation, le nom du profil (le @JBPresse pour moi par exemple) le vrai nom de tous, puis le sexe de 184,000 compte (de manière externe à l’algorithme). Ainsi, tous les Tweets de ces 184,000 personnes ont été analysés et les chercheurs ont essayé de voir les caractéristiques inhérentes aux comptes féminins et masculins qui permettraient de les discriminer.

Une première phase de test a été de déterminer si l’algorithme pouvait retrouver le sexe grâce au nom du profil, ce qui était possible dans 89% des cas ! Plus dur maintenant, en analysant le contenu d’un simple Tweet prit au hasard, l’algorithme retrouve dans 66% des cas le sexe de l’utilisateur, ce qui n’est pas très précis mais assez impressionnant sur si peu d’information. En analysant tous les Tweets sur une timeline, la précision augmente à 75% d’identité et 77% en analysant simplement la description. En prenant en compte les Tweets, le nom et la description en même temps, la précision de l’algorithme monte à 92% !

La ponctuation s’est souvent avéré être un très bon indicateur du sexe. L’usage du smiley souriant ou une utilisation abusive des points s’exclamation semble être typiquement corrélé avec des utilisateurs féminins (ne vous offusquez pas, c’est de la science !). Le vocabulaire est aussi un bon discriminant des mots comme « amour », « mignon », « heureux », « maman », « dormir », « école », « bébé », « lit », « chocolat » ont tendance à indiquer également un profil féminin alors que les mots discriminants masculins trouvés par l’algorithme sont seulement « http » et « google » (ainsi que la non-utilisation des mots pour les filles) ! Ça peut paraître bizarre et/ou stéréotypé … mais apparemment ça marche !

Il est certain que ce genre d’algorithme risque d’intéresser Twitter puisque grâce à une analyse rapide du sexe probable de l’utilisateur, la plate-forme de micro-blogging pourra affiner ses publicités ciblées, une fonctionnalité très recherchée par les annonceurs. En attendant ne croyez plus à votre anonymat de genre sur Twitter, vous vous trahissez à chaque Tweet ! 😉


32 commentaires

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  2. Je peux me tromper, mais il me semble que la proportion d’hommes sur twitter est de plus de 70%
    Comme ils n’ont qu’une chance sur deux de se tromper, tout n’est plus qu’affaire de statistiques.
    Ca me semble fumeux cette histoire, après on peut effectivement analyser les tweets, mais comme un homme finira forcément par faire une blague sexiste, ou sortir un truc de type « je ne suis pas homme à… »
    Ca me semble à la portée de n’importe qui.

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  4. Je trouve ça tout de même violent comme analyse. Même si c’est de la science (je ne démens pas, je vois comment mes prochains et prochaines s’expriment par écrit, globalement), on passe, en tant que femmes pour de fichues hystériques, tout de même.
    Parce que je suis amatrice de NTIC et que je déteste la surponctuation (entre autres), je serais prête à parier que Twitter se tromperait sur mon sexe ! 😉 (petit smiley quand même)

  5. Ca ne me parait pas fantastique comme découverte. Du moment, où tu as un échantillon assez grand tu peux facilement mettre au point ce genre d’algorithme et les sociétés qui vendent de la publicité ciblée doivent avoir une armée de mathématiciens qui doivent en développer des beaucoup plus impressionnants.

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