From Birdwatch to Community Notes, from Twitter to X: four years of community-based content moderation
Cet article présente une analyse descriptive exhaustive de quatre ans du programme Community Notes de X (anciennement Birdwatch), examinant sa diversité linguistique, ses pratiques de sourçage, l'activité des contributeurs et les réseaux d'interaction, tout en publiant un ensemble de données et un code curatés pour faire progresser la recherche sur la modération de contenu communautaire.
Article original sous licence CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète
Imaginez les réseaux sociaux comme une place de village immense et chaotique où des millions de personnes crient leurs pensées chaque seconde. Parfois, des gens crient des mensonges, des rumeurs ou des histoires confuses. Dans le passé, un petit groupe de « gardes de la ville » (des experts) ou un « scanner robotisé » (une IA) tentait d'écouter tout le monde et de signaler les contenus problématiques. Mais il y a trop de gens qui crient pour que les gardes puissent suivre la cadence, et le scanner robotisé fait souvent des erreurs car il a été entraîné sur des données biaisées.
Pour résoudre cela, X (anciennement Twitter) a lancé une nouvelle idée appelée Community Notes (originellement « Birdwatch »). Considérez cela comme un programme de surveillance de quartier où les citoyens ordinaires sont invités à aider à policer la place publique.
Voici ce que ce document nous apprend sur le fonctionnement de cette surveillance de quartier au cours de ses quatre premières années (2021–2025) :
1. La mise en place : Comment fonctionne la surveillance
Dans ce système, toute personne ayant été un bon citoyen pendant six mois peut devenir un « Contributeur ».
- La mission : Si vous voyez une publication qui semble trompeuse, vous pouvez écrire une « Note » pour ajouter un contexte ou des faits manquants.
- Le vote : D'autres contributeurs lisent votre Note et votent pour savoir si elle est « Utile », « Plutôt utile » ou « Pas utile ».
- La règle : Une Note n'est montrée au public que si des personnes de différents bords politiques s'accordent pour dire qu'elle est utile. C'est comme un pont ; si seule une partie des gens d'un côté de la rivière est d'accord pour dire que le pont est sûr, il n'est pas construit. L'objectif est de trouver la vérité sur laquelle tout le monde peut s'accorder.
2. Qui fait le travail ? (Les « Super-Contributeurs »)
L'étude a révélé que le travail n'est pas réparti équitablement. C'est comme un quartier où un petit nombre de bénévoles dévoués fait presque tout le balayage et la collecte des déchets.
- Les piliers : Un infime nombre de personnes écrit la grande majorité des Notes. Une seule personne (qui semble être un bot) a écrit plus de 33 000 notes, principalement sur les arnaques aux cryptomonnaies.
- L'écart de notation : De la même manière, un petit groupe de personnes effectue presque tous les votes.
- Le résultat : Parce que si peu de personnes font l'essentiel du travail, de nombreuses publications qui nécessitent une Note n'en reçoivent jamais une, ou les Notes qu'elles reçoivent n'obtiennent jamais assez de votes pour être affichées.
3. De quoi parlent-ils ? (Les sujets)
La « place du village » est bruyante, mais les bénévoles se concentrent sur des types spécifiques de bruit :
- La politique est reine : La plus grosse part du travail (environ 30 à 45 %) concerne la politique et le gouvernement.
- La santé : Au début, il y a eu une vague massive de notes concernant les vaccins et la pandémie.
- Guerre et Crypto : Au fil du temps, davantage de notes sont apparues concernant les guerres (comme en Ukraine et à Gaza) et les arnaques aux cryptomonnaies.
- Le phénomène « NNN » : Parfois, les bénévoles écrivent une note disant « Note Not Needed » (Note non nécessaire - NNN). C'est comme un voisin qui dit : « Hé, cette histoire n'est pas vraiment un mensonge, arrêtez d'essayer de la corriger ! » Le document note que cela est devenu un moyen de débattre de la nécessité de corriger quelque chose, et pas seulement de ce qui est faux.
4. La barrière de la langue
Même si le système est mondial, les « quartiers » sont principalement séparés.
- Une langue, un groupe : La plupart des gens n'écrivent que dans une seule langue. Même si quelqu'un parle cinq langues, il s'en tient généralement à une seule lorsqu'il rédige des notes.
- La dominance de l'anglais : L'anglais est la langue principale de la place du village. Les chercheurs ont concentré leur analyse approfondie sur les notes en anglais car c'est là que l'activité est la plus intense.
5. Le problème de vitesse : L'effet « Trop peu, trop tard »
C'est la conclusion la plus critique. Le système est lent.
- L'attente : En moyenne, il faut 26 heures pour qu'une Note passe de sa rédaction à son affichage au public.
- La fenêtre manquée : Au moment où une Note jugée « Utile » apparaît enfin, le mensonge a généralement déjà fait le tour du monde. Le document note qu'au moment où une note est publiée, la publication a déjà atteint 80 % de son audience.
- Le taux de réussite : Sur 100 publications pour lesquelles une Note est proposée, seules environ 13 reçoivent une Note « Utile » affichée au public. La plupart des Notes restent bloquées dans une salle d'attente, n'obtenant jamais assez de votes diversifiés pour être publiées.
6. Où trouvent-ils les faits ?
Lorsqu'ils rédigent une Note, les contributeurs sont encouragés à apporter des preuves.
- La source : La plupart des Notes incluent un lien vers une source.
- Les favoris : Les sources les plus populaires sont Wikipédia, YouTube et X lui-même.
- Le contrôle du biais : Les chercheurs ont vérifié le biais politique des sites web utilisés. Étonnamment, la plupart des sources principales sont considérées comme « neutres », bien qu'il y ait une légère tendance vers la gauche. Cependant, le document mentionne un cas suspect où un utilisateur n'arrêtait pas de lier vers un site d'antivirus spécifique pour les arnaques crypto, suggérant que certains « bénévoles » pourraient être des bots automatisés poussant des agendas spécifiques.
L'essentiel
Community Notes est une expérience courageuse consistant à laisser la foule se surveiller elle-même. Elle a réussi à construire une vaste bibliothèque de contextes et de faits. Cependant, le document conclut que le système est enclavé par des goulots d'étranglement.
- Il repose trop lourdement sur quelques super-bénévoles.
- Il est trop lent pour arrêter les mensonges avant qu'ils ne se propagent.
- Il peine à obtenir l'accord de suffisamment de personnes de divers horizons avant que le cycle de l'information ne passe à autre chose.
Les auteurs ont rendu publiques toutes leurs données et leurs codes (comme si on remettait les plans du quartier de surveillance) afin que d'autres chercheurs puissent étudier comment rendre ce système plus rapide et plus équitable à l'avenir.
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