Des social graph aux interest graph

Souvenez-vous, il y a deux ans je vous parlais de Gravity, une start-up qui avait pour ambition de révolutionner les forums : Gravity = Forum 2.0 ?. La particularité de cette start-up était de miser sur un algorithme assez complexe permettant d’enrichir les profils des membres en fonction de leurs lectures / contributions. Traduction : des profils qualifiés en fonction de ce que les utilisateurs font et non de ceux qu’ils connaissent. Cette approche centrée sur les goûts n’est ps nouvelle, car elle est déjà utilisée par des services de recommandation musicale comme Pandora. Celles et ceux qui ont pu tester Pandora il y a quelques années (avant la restriction aux utilisateurs US) savent a quel point leur moteur de recommandation est supérieur aux autres. La clé de cette supériorité est de fonder les recommandations sur les goûts réels des membres (en fonction des musiques qu’ils ont appréciées ou détestées) en non sur les goûts moyens de la communauté (« Les membres qui aiment x aiment aussi y« ).

Le principe du graphe d'intérêts

Tout le problème des systèmes de recommandation communautaires est qu’ils ont tendance à niveler par le bas et ne vous propose que les produits qui ont une bonne popularité moyenne auprès de la communauté. En conséquence de quoi, le système vous recommande les produits les plus connus, ceux que vous connaissez déjà. Par la suite, les moteurs de recommandation ont ajouté une dimension sociale en restreignant le panel à vos amis. OK, mais en quoi mes amis sont légitimes pour me recommander des chansons, films ou fringues ? Toute la fragilité des recommandations fondées sur le graphe social est que mes amis n’ont pas forcément les mêmes goûts ou centres d’intérêt de moi, surtout le second cercle d’amis à la Facebook (les amis d’amis).

Par opposition au social graph (vos amis ou assimilés), le taste graph (ou interest graph) ne repose pas sur vos amis, mais sur les personnes qui partagent les mêmes goûts ou les mêmes centres d’intérêt. Ces personnes peuvent être des parfaits inconnus, mais ils peuvent vous aider à dénicher l’artiste, le film ou la fringue que vous n’auriez pas trouvé tout seul par hasard. Il existe ainsi plusieurs services qui vous proposent de suivre des personnes ayant les mêmes goûts en matière de musique, cinéma ou séries TV comme GetGlue ou le français Ulike récemment racheté par L’Express.

GetGlue et son flux de recommandations

Des services intéressants qui font écho aux pratiques de following en vigueur sur Twitter qui reposent sur la pertinence plutôt que sur la proximité sociale : Why Twitter Is Massively Undervalued Compared To Facebook.

À partir de là, nous pouvons commencer à nous intéresser de très près à des moteurs de recommandation qui cumulent graphes sociaux (ceux que vous connaissez), graphes d’intérêts (ceux qui ont les mêmes goûts que vous) et algorithme auto-apprenant (en fonction de vos déclarations d’intérêt). C’est par exemple la promesse de StyleFeeder, un portail de social shopping.

Les recommandation de StyleFeeder

Certains y voient l’avenir du commerce en ligne, ou plutôt l’évolution logique du social shopping (So What Comes After Social Commerce?), et ils ont bien raison ! Encore faut-il faire les choses correctement et avec un minimum d’ambitions. C’est visiblement pour Hunch, la nouvelle coqueluche de la Silicon Valley : The Ever-expanding Taste Graph.

Les recommandations de Hunch

Les équipes de Hunch revendiquent ainsi une gigantesque base de données de plus de 30 milliards de connexions qui prend en compte :

  • Les centres d’intérêt que vous avez déclarés lors de la création de votre profil (une série de questions) ;
  • Les notes que vous avez attribuées à un certain nombre de produits (directement sur leur site) ;
  • Les appréciations que vous avez données au travers des Like de Facebook ;
  • Les lieux que vous avez fréquentés (en récupérant les données de géolocalisation de services comme Foursquare) ;
  • Les goûts de vos amis (en reliant votre compte à vos profils Facebook et Twitter) ;
  • Les données issues des sites partenaires qui exploitent la plateforme.

C’est surtout cette dernière possibilité qui rend Hunch particulièrement attractif : pouvoir exploiter le moteur de recommandation et le greffer sur un site de commerce en ligne à l’image de Gifts. J’ai toujours été sceptique sur l’utilisation du graphe social comme moteur de recommandation, mais le fait de combiner graphe social et graphe d’intérêts devrait permettre d’améliorer considérablement la qualité du ciblage et des recommandations : Why the Interest Graph Will Reshape Social Networks and the Next Generation of Internet Business.

Croisement de votre graphe social et graphe d'intérêts

Je ne connais pas d’exemple de commerçants français ayant mis en oeuvre ce couplage, ni de retour d’expérience chiffré là-dessus (taux de transformation avec/sans). Si vous avez des sources, merci de les mentionner dans les commentaires.

11 commentaires pour “Des social graph aux interest graph”

  1. Posté par Youssef a dit : le

    Intéressant. En e-commerce, cela ne me dit rien non plus mais dans la rencontre, il y a Points Communs, bien que je ne sache pas comment se fait le matching.

  2. Posté par Bénédicte Kibler a dit : le

    Bonjour et merci pour cet article intéressant.
    Pourquoi ne mentionnez-vous pas Pearltrees ?
    Je trouve qu’il regroupe à la fois les centres d’intérêt shopping, culturel et information…
    C’est un généraliste. Je trouve cela plus simple, non ?
    Qu’en pensez-vous ?

  3. Posté par Veille Antic a dit : le

    […] Des social graph aux interest graph […]

  4. Posté par Sébastien Lefebvre a dit : le

    Bonjour et merci pour cet article très intéressant.

    Je précise que je dirige une startup qui fait partie du programme d’accélération « Le Camping » – http://lecamping.org, Mesagraph.
    Mesagraph construit précisément le graph d’intérêt et l’expose au travers d’une API.

    Si vous souhaitez en savoir plus, n’hésitez pas à nous contacter !

  5. Posté par Lu cette semaine (weekly) /  relation, transformation, partage a dit : le

    […] Des social graph aux interest graph […]

  6. Posté par Veille de la semaine du 23/05 | Chasseuse de tendances a dit : le

    […] combinaison du graphe social et du graphe d’intérêts, l’avenir du social shopping ? http://bit.ly/iZjwFJ […]

  7. Posté par Data marketing contre l’humanité – Robotwar is coming ! a dit : le

    […] l’avènement de Facebook et de la puissance du lien social, on trouve aussi des algorithmes de recommandations basés sur votre graph social. Pour ces robots, votre façon de consommer dépend de celle de vos amis. Postulat de départ […]

  8. Posté par FredCavazza.net > Les leviers d’innovation du web pour les 5 prochaines années a dit : le

    […] Par opposition aux graphes sociaux (ceux que vous connaissez ou prétendez connaitre), les graphes d’intérêts se focalisent sur ce que vous aimez (ou ce que vous n’aimez pas) et sur les comportements […]

  9. Posté par FredCavazza.net > Du SoLoMo au ToDaClo, quelles tendances pour 2012 ? | I am a Bridge (Hugues Rey Blog) a dit : le

    […] de près au comportement des internautes sur les médias sociaux, notamment au travers des interest graphs; Les graphes d’intérêts décrits par […]

  10. Posté par Du social graph au work graph - Entreprise20.fr a dit : le

    […] De nombreux éditeurs, plus ou moins bien intentionnés, se sont ainsi lancés tête baissée dans une vaste campagne de médiatisation des RSE, les fameux Réseaux Sociaux d’Entreprise qui étaient censés décupler notre productivité. Maintenant que nous disposons du recul nécessaire, il apparait que cette promesse est bien creuse. Encore une fois, les RSE en eux-mêmes ne sont pas à remettre en cause, c’est plutôt le contexte dans lequel ils ont été déployés qui est problématique. Face au succès planétaire de Facebook, les entreprises se sont dit qu’en donnant accès aux collaborateurs à un “Facebook interne”, tout irait pour le mieux. Sauf que Facebook n’est pas la plateforme sociale ultime, c’est initialement un réseau social qui repose sur le principe du social graph : un réseau constitué d’utilisateurs. Facebook vous met donc en relation avec d’autres personnes, des personnes qui vous ressemblent. À  ne pas confondre avec la notion d’Interst Graph, qui met en relation des individus et des informations par l’intermédiaire de centres d’intérêt. Twitter ou Pinterest reposent sur cette notion et se révèlent beaucoup plus efficaces pour vous faire découvrir de nouveaux contenus (cf. Des social graph aux interest graph). […]

  11. Posté par Du social graph au work graph | Admin Reso a dit : le

    […] De nombreux éditeurs, plus ou moins bien intentionnés, se sont ainsi lancés tête baissée dans une vaste campagne de médiatisation des RSE, les fameux Réseaux Sociaux d’Entreprise qui étaient censés décupler notre productivité. Maintenant que nous disposons du recul nécessaire, il apparait que cette promesse est bien creuse. Encore une fois, les RSE en eux-mêmes ne sont pas à remettre en cause, c’est plutôt le contexte dans lequel ils ont été déployés qui est problématique. Face au succès planétaire de Facebook, les entreprises se sont dit qu’en donnant accès aux collaborateurs à un “Facebook interne”, tout irait pour le mieux. Sauf que Facebook n’est pas la plateforme sociale ultime, c’est initialement un réseau social qui repose sur le principe du social graph : un réseau constitué d’utilisateurs. Facebook vous met donc en relation avec d’autres personnes, des personnes qui vous ressemblent. À  ne pas confondre avec la notion d’Interst Graph, qui met en relation des individus et des informations par l’intermédiaire de centres d’intérêt. Twitter ou Pinterest reposent sur cette notion et se révèlent beaucoup plus efficaces pour vous faire découvrir de nouveaux contenus (cf. Des social graph aux interest graph). […]