L'usager comme autorité cognitive : Perspectives théoriques sur les systèmes de recommandation

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2014

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Marcela C. Baiocchi et al., « L'usager comme autorité cognitive : Perspectives théoriques sur les systèmes de recommandation », Les Cahiers du numérique, ID : 10670/1.jwf3e8


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Les systèmes de recommandation sont des mécanismes de filtrage très répandus sur le web, dont la fonction est de suggérer des ressources informationnelles susceptibles d’intéresser les usagers. Il existe deux méthodes principales appliquées à ces systèmes : la première repose sur la collecte de données personnelles des usagers et la seconde sur l’analyse statistique et sémantique du contenu des documents. Dans cet article nous proposons une réflexion théorique sur ces méthodes, en explorant l’opposition entre les « systèmes orientés usager » et les « systèmes orientés document », très présente dans les sciences de l’information. Nous démontrons les limites de la méthode orientée usager en ce qui concerne la découverte de nouvelles sources d’information, en empruntant le concept d’autorité cognitive développé par Patrick Wilson (1983). Nous présentons également des voies de recherches prometteuses pour les approches statistiques d’analyse textuelle qui méritent d’être davantage explorées dans le cadre de ces systèmes.

The user as a cognitive authority : theoretical perspectives on recommender systemsRecommender systems are filtering mechanisms largely present on the Web. Their function is to suggest contents that could be of interest to users. There are two main methods in which systems operate : the first one relies on gathering personal data from users and the second one relies on the statistical and semantic analysis of the documents’ contents. In this article, we propose a theoretical discussion about theses methods. We explore the opposition between user-based and content-based systems, which is very common in the information science field. By using the concept of cognitive authority developed by Patrick Wilson (1983), we demonstrate the limits of the user-based method with regards to the discovery of new sources of information. We also present promising research paths related to methods of statistical textual analysis that deserve to be further explored in the development of these systems.

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