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Modérer pour ne pas censurer ? OpenWeb teste l’impact de nudges pour modérer les discussions en ligne
Openweb, plateforme de conversation, a réalisé, en collaboration avec Jigsaw, une étude de large ampleur portant sur l’impact des nudges sur la publication de commentaires toxiques. Celle-ci montre qu’envoyer un feedback à la personne qui commente induit une modification du commentaire toxique dans 34% des cas.
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Les données personnelles devraient-elles être utilisées pour détecter et traiter les troubles mentaux ?
L’empreinte numérique contient souvent des informations intimes sur les individus. Notre santé mentale ne fait pas exception. Des chercheurs s’interrogent donc sur la possibilité d’exploiter ces données pour améliorer la détection et la prise en charge des maladies mentales.
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Les opportunités, défis et enjeux de l’automatisation pour la recherche en sciences sociales
Si l’automatisation a accéléré la recherche dans les sciences de la vie et les sciences physiques, leur adoption par la communauté scientifique en sciences sociales s’avère plus lente. A la lumière de ce constat, de modestes investissements dans les défis les plus pressants permettraient des avancées considérables, selon les auteurs de cet article. D’après ces derniers, les défis les plus urgents seraient :
- la mise en place de normes ou “méta-normes” relatives aux techniques d’analyse, à la gestion des bases de données et au langage utilisé pour mieux gérer l’accumulation des connaissances et rendre les échanges entre disciplines plus fructueux,
- le développement d’infrastructures et de méthodes d’extraction pour exploiter les données de façon sécurisée tout en formant les chercheurs à ces méthodes,
- la dissémination de techniques et de standards pour reproduire les protocoles scientifiques et les techniques d’analyse utilisés dans la comparaison d’informations résultant de données,
- la détection automatisée des erreurs dans les analyses statistiques, en conservant les vérifications humaines, pour s’assurer de la justesse et de la fiabilité des analyses,
- l’utilisation de techniques d’automatisation pour mettre en évidence des régularités, voire de potentiels liens de causalité, au sein de données à grande échelle, ce afin d’aiguiller des études expérimentales plus pointues.
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Cette semaine
The Behavioral Design Podcast : Episode 7
Une introduction à la “Behavioural Data Science”
Une discussion avec Ganna Pogrebna, chercheuse en sciences comportementales et en Data Science au Alan Turing Institute et à l’université de Birmingham, autour des objectifs, outils et enjeux de la “Behavioural Data Science” en tant que dicipline à part entière.
