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Des chercheurs ont mis au point un moteur de recommandation qui vous montre les partenaires qui vous correspond seulement s'ils sont aussi susceptibles de vous trouver attrayant également... Plutôt que d'avoir un moteur qui vous dit : "les garçons qui ont aimé cette fille aiment aussi ces filles", il vous propose de prendre en compte votre propre capacité à séduire.

La bulle de filtrage d'Eli Pariser montre que les moteurs de recommandations filtrent l'information qu'ils nous délivrent ce qui a pour effet de diminuer notre horizon informationnel. Si vous recherchez le terme BP, Google va décider pour vous s'il va vous renvoyer plutôt des informations sur la capacité d'investissment de BP ou des informations sur la marée noire... La recherche sociale montre que beaucoup de gens préfèrent recevoir des informations avec la façon dont ils voient le monde, ce que les réseaux sociaux et les moteurs de recommandation favorisent, au risque de tuer l'hétérogénéité et la diversité. Eduardo Graelles de l'université Pompeu Fabra de Barcelone et ses collègues affirment avoir construit un moteur de recommandation qui aide les individus à être exposés à un plus large éventail d'opinions. Ils ont ainsi recommandé des idées pro ou anti avortement à des internautes qui s'étaient exprimés sur ces sujets. Les résultats montrent même que les gens peuvent être plus ouverts que prévus aux idées qui s'opposent aux leurs. Pour eux, relier les gens ayant des vues opposées à un grand potentiel. On l'espère !

Pour comprendre comment ses 40 millions de clients regardent des films, Netflix a créé quelques 80 000 catégories pour décrire les genres de films qu'il propose. Netflix paye des gens pour cataloguer les films, évaluant jusqu'au statut moral des personnages. Combinés aux profils des clients, ces taxonomie devient l'avantage concurrentiel permettant de fidéliser les abonnés. C'est cette base de donnée sans précédent qui leur a permis de faire les choix président au succès de leur série House of Cards.