Victor

user rating 2.0

August 10 2006, 4:37pm

sous-titre français : “de l’évolution du système de notation par les utilisateurs” Depuis les prémices du web, de nombreux sites ont donné la possibilité aux utilisateurs de laisser un vote pour évaluer un produit ou une info par exemple. Ce système peux donc permettre à un autre utilisateur de juger de la qualité d’un produit avant de l’acheter. Prenons un site utlilisant ce système et analysons le : firefox addons Nous avons ici les extensions firefox classées selon les notes laissés par les utilisateurs. Le premier défaut apparent est le suivant : une extension sera mieux positionnée si une seule personne a voté en laissant 5/5 que si 1 000 personnes ont voté et que la moyenne est 4,99/5. Certains sites corrige cela par quelques algorithmes mathématiques permettant de donner plus de crédit à une extensions populaire par le nombre de vote. Prenons maintenant le cas de wikio : Pour rappeler vite fait son principe, wikio est un aggrégateur de news permettant d’afficher les dernières nouvelles par popularité (en les sortant de plus de 10 000 sources d’information). C’est ici un autre problême que les votes laissé par les utilisateurs mettent en avant. On apprécie en effet une news quand on partage les mêmes goûts que les visiteurs ayant participé a monter sa popularité. Or cela ne semble pas être mon cas avec wikio. Les premières news ne parlent que de football et de politique (quid de la culture, des sciences et de la technologie ?). Pour ceux qui est de la technologie, digg (appelons le wikio-like de la technologie pour faire plaisir à l’équipe de wikio) est très pertinent. Mais le sera t-il toujours dans quelques mois quand les utilisateurs “moyens” le découvriront et voteront pour des news moins pertinentes ? La solution existe ! Il s’agit de proposer à l’utilisateur des produits/news promulgués non pas par la masse, mais par ses propres goûts et surtout par ses votes/notes ultérieures. Cela, Amazon le fait très bien depuis de nombreuses années mais de nouveaux moteurs prédictifs apparaissent à la sauce 2.0. C’est le cas de criteo. Pour mettre en avant leur moteur s’appliquant à tout type de solutions, ils ont mis en place sur leur site un système de notation pour les films. Comme sur allocine, je regarde quels films sont à l’affiche et je consulte leur note afin de savoir lesquels aller voir. Sauf que sur allocine un film a 0 étoile peut me plaire, alors qu’un film à 5 étoiles pourra s’avérer être ennuyeux et nul. Je ne partage pas en effet les goûts cinématographiques de la majorité des gens laissant une note sur les films qu’ils ont lu. Sur critéo, la note donné sur un film est donnée par la moyenne des notes, chacune d’entre elle pondérée par le taux d’affinité que je partage avec la personne (basé sur mes notations antérieures). Ce type recommandation 2.0 est bien celui qui apporte une réelle nouveauté. Digg, Wikio et tout les autres sites proposant aux utilisateurs de noter du contenu ferait bien de suivre l’exemple afin de remplacer la popularité massive à une popularité unique et personnelle. (myWikio, une future fonctionnalité de Wikio n’est pas sortie pour le moment, mais je pense bien qu’elle pourrait résoudre justement ce problème !)