La prochaine grande Disruption sur l'internet : l'autorité et la gouvernance - David Bollier - 0 views
-
hubert guillaud on 24 Jun 13La loi de Reed (du nom de David Reed, qui l'exprimait en 1999 dans un article intitulé Groupe formant réseaux : http://www.reed.com/dpr/locus/gfn/reedslaw.html ), pose comme principe que la valeur des réseaux augmente de façon exponentielle à mesure que les interactions passent d'un modèle de diffusion sur le principe du meilleur contenu (où la valeur est décrite par n, le nombre de consommateurs) à un réseau de transactions P2P (où la valeur se base du n²). Mais les réseaux les plus précieux sont ceux qui facilitent les affiliations de groupes. Lorsque les utilisateurs disposent d'outils pour s'associer de façon libre et responsables à des fins communes la valeur s'élève de façon exponentielle (2n). Le monde d'aujourd'hui basé sur des plateformes propriétaires fournit donc des outils limités. Le meilleur moyen de débloquer d'énormes réserves de valeur sur les réseaux est de développer des outils qui peuvent faciliter la formation de réseaux par des groupes. Ce sera la prochaine grande perturbation de l'internet, estime Bollier, mais pour y parvenir nous devons développer une architecture de réseau et de systèmes logiciels capables de renforcer la confiance et le capital social des utilisateurs. Ce qui signifie que nous devons ré-imaginer la nature même de l'autorité et de la gouvernance. Nous devons inventer de nouveaux types d'institutions numériques qui soient capable d'administrer une autorité reconnue comme authentique et utiliser des outils algorithmiques pour élaborer et faire appliquer la loi. Nos gouvernements sont-ils à l'abri des forces qui ont perturbé l'Encyclopedia Britannica ? Comment soutenir l'action coopérative face à des institutions centralisées, alors que les plateformes, elles, ont tendance à renforcer la méfiance sociale ? Pouvons-nous demain imaginer une gouvernance et une autorité distribuée, sans gouvernement ? Pouvons-nous imaginer un droit algorithmique, où l'apprentissage des machines permet