Algorithmic Curation Shapes Cultural Heritage Visibility on Digital Platforms
Cette étude analyse plus de 107 000 vidéos patrimoniales sur TikTok, YouTube et Xiaohongshu pour démontrer que la curation algorithmique sur les plateformes numériques favorise les contenus émotionnellement engageants et visuellement spectaculaires tout en désavantageant systématiquement les savoirs autochtones, les traditions minoritaires et les pratiques immatérielles non visuelles, ce qui entraîne une visibilité culturelle hautement concentrée.
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À l'ère du numérique, la façon dont nous nous souvenons de notre passé a radicalement changé. Pendant des générations, les musées, les bibliothèques et les écoles ont agi comme les gardiens de l'histoire culturelle, décidant quels récits étaient assez importants pour être racontés et quels artefacts méritaient une place sous le regard du public. Aujourd'hui, ce rôle a largement été repris par les moteurs invisibles des plateformes de médias sociaux. Ce sont les programmes informatiques qui décident de ce que vous voyez lorsque vous faites défiler votre fil d'actualité. Ils ne choisissent pas en fonction de l'importance historique ou de l'exactitude scientifique ; au contraire, ils privilégient le contenu qui capte rapidement votre attention, vous incite à regarder et vous encourage à cliquer, aimer ou partager. Cela crée un nouveau type de paysage culturel où le passé n'est pas seulement préservé, mais filtré à travers le prisme de ce qui est le plus divertissant sur le moment. La question qui se pose aux chercheurs est de savoir si ce changement nous aide à nous connecter à notre héritage ou s'il efface discrètement les parties de notre histoire qui sont plus difficiles à présenter comme un spectacle rapide.
Un chercheur s'est donné pour mission d'étudier précisément comment ces algorithmes numériques façonnent notre vision du patrimoine culturel. Il s'est concentré sur trois plateformes majeures : TikTok, connue pour ses vidéos courtes et rapides ; YouTube, qui héberge un mélange de contenus longs et courts ; et Xiaohongshu, une plateforme chinoise populaire qui mélange images de style de vie et vidéos. Le chercheur a rassemblé une collection massive de 107 950 vidéos publiques liées au patrimoine culturel, couvrant tout, des monuments anciens aux festivals traditionnels, en passant par les savoirs autochtones et les traditions minoritaires. Il a analysé ces vidéos sur une période de deux ans, de janvier 2022 à décembre 2023, pour identifier les modèles de ce qui est vu et de ce qui est ignoré. Son objectif était de comprendre si les vidéos qui performent le mieux sur ces plateformes sont celles qui sont les plus significatives culturellement, ou si elles sont simplement celles qui respectent les règles spécifiques de l'algorithme.
L'étude a révélé un modèle clair et cohérent sur les trois plateformes. Les vidéos chargées émotionnellement, visuellement frappantes et créées par des comptes populaires étaient beaucoup plus susceptibles d'être vues par un large public. Plus précisément, le contenu qui déclenchait des sentiments forts, tels que l'émerveillement ou l'amusement, et les vidéos lumineuses, colorées et pleines de mouvement, recevaient nettement plus de vues et d'engagement au cours de leurs premiers jours. Cette explosion initiale d'attention agit comme un signal pour le système de la plateforme, lui indiquant de montrer la vidéo à encore plus de personnes. En revanche, le contenu patrimonial subtil, reposant sur des explications complexes ou se concentrant sur des traditions non visuelles comme la tradition orale ou des rituels communautaires spécifiques, peinait à gagner du terrain. Même lorsqu'une vidéo concernait un site hautement respecté, tel qu'un site du patrimoine mondial de l'UNESCO, elle ne recevait pas automatiquement plus de vues si elle manquait de ces caractéristiques de haute énergie. En fait, les données ont montré qu'une fois que le chercheur avait pris en compte la popularité du créateur et le style visuel de la vidéo, le statut officiel du site patrimonial ne garantissait pas la visibilité.
Le chercheur a également découvert que cette inégalité n'est pas seulement un instantané statique, mais un problème croissant. Il a observé que l'écart entre les vidéos les plus vues et les moins vues s'est creusé au cours des deux années de son étude. Ce phénomène, souvent appelé l'effet Mathieu, signifie que le contenu qui reçoit un peu d'attention précoce a tendance à accumuler de plus en plus de vues au fil du temps, tandis que le contenu qui commence avec une faible visibilité reçoit encore moins d'exposition au fur et à mesure que le temps passe. Cela crée un cycle où les récits patrimoniaux les plus spectaculaires et les plus stimulants émotionnellement dominent le paysage numérique, tandis que les traditions plus calmes, plus complexes et culturellement spécifiques des groupes minoritaires et autochtones sont poussées davantage vers la marge. L'étude suggère que cela n'est pas dû au fait que ces histoires sont moins précieuses, mais parce que les systèmes numériques qui les distribuent sont conçus pour récompenser la vitesse et le spectacle plutôt que la profondeur et le contexte.
Cette recherche met en lumière une tension fondamentale dans la façon dont nous préservons et partageons notre histoire aujourd'hui. Bien que les plateformes numériques aient facilité le partage de la culture pour n'importe qui, les règles qui régissent ce qui est vu favorisent un type spécifique de narration. Les conclusions indiquent que la version numérique de notre mémoire collective devient de plus en plus biaisée en faveur de ce qui est divertissant et visuellement bruyant. L'étude ne prétend pas que les algorithmes tentent intentionnellement d'effacer certaines cultures, mais plutôt que la manière dont ces systèmes sont construits filtre naturellement tout ce qui ne correspond pas à leurs modèles d'engagement. En conséquence, le patrimoine qui survit et prospère dans le monde numérique peut paraître très différent de celui que les chercheurs et les communautés s'efforcent de préserver. L'auteur suggère que comprendre ces modèles est la première étape pour garantir que le futur numérique de notre passé reste diversifié et inclusif, plutôt que de devenir une réflexion étroite de ce qui est le plus excitant à regarder pendant quelques secondes.
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