It’s a match ! Tinder et le matchmaking algorithmique

L’arrivée du numérique a changé notre façon d’accéder à la connaissance, d’effectuer des achats, de consommer des produits culturels, mais aussi d’entrer en contact avec d’autres personnes. Les sites de rencontres, puis les applications, ont rapidement gagnés en popularité ; ces plateformes ne sont plus considérées comme le dernier recours pour les célibataires en mal d’amour, mais comme une nouvelle façon de faire des rencontres, que ce soit pour un coup d’un soir, rencontrer l’âme sœur, se faire de nouvelles connaissances après un déménagement ou un moyen de découvrir le meilleur restaurant du coin. Mais si elles prennent de plus en plus de place dans nos vies, nous ne savons néanmoins que très peu quant à leur fonctionnement et leurs implications effectives sur notre mon desocial. Tinder semble être un bon choix pour adresser ces questionnements ; fondée en 2012, elle est l’une des premières applications à proposer une plateforme exclusivement sur téléphone mobile et est, de nos jours, une des plus populaires avec près de 50 millions d’utilisateur.trice.s.[1]

Ainsi, le but de ce travail est de réfléchir à la façon dont les plateformes comme Tinder redéfinissent la façon dont nous faisons des rencontres etce que cela implique dans notre façon d’observer et de comprendre ces pratiques-làplus particulièrement. Dans un premier temps, la question du fonctionnement de Tinder, ainsi que de son impact sur les relations entre individus au sein de notre société sera abordé. Dans un second temps, il s’agira de se pencher sur comment ces applications peuvent être étudiées et les problèmes méthodologiques que cela implique. Dans un troisième et dernier temps, des enjeux d’ordre épistémologique seront traités.

Swiper pour rencontrer

Tinder est issue d’un incubateur de projets mis en place par le biais de InterActiveCorp, une corporation réunissant plusieurs marques bien connues du grand public comme Vimeo. L’application a ainsi rejoint les autres plateformes de matchmaking au sein d’une sous-entité de InterActiveCorp réunissant Match, Meetic, OkCupid, PlentyOfFish et bien d’autres.[2]Dès ses débuts, Tinder a été promue comme étant dédiée à un public relativement jeune et estudiantin, peu présent sur les plateformes de rencontres jusqu’à là. La majorité des revenues de l’application provient actuellement de la publicité ainsi que de ses services payants [Courtois et Timmermans. 2018].

Le principe de base de Tinder est relativement simple ; l’utilisateur.trice télécharge l’application, puis créer un profil, lié soit à son compte Facebook soit à son numéro de mobile, avant de rajouter des photos et une courte description, dans la mesure où ils.elles le souhaitent. Pour finir, il leur suffit de rentrer leurs préférences en termes de genre, d’âge,ainsi que de périmètre de recherche (en kilomètres). Grâce aux données de géolocalisation des utilisateur.trice.s, Tinder leur proposent les profils des gens qui se situent à proximité. Ils.elles peuvent ensuite choisir de swiper à droite, donc de montrer leur intérêt pour cette personne, ou alors de swiper à gauche pour le contraire. Si deux personnes swipe à droite le profil de l’autre, alors c’est un matchet elles ont la possibilité d’entamer la conversation grâce à un chat. Ainsi,entrer en contact avec quelqu’un n’est qu’à un petit mouvement de doigt [Tinder. 2019].

Tinder, un lieu de rencontre

« L’Espace est l’ordre des Coexistences et le Temps est l’ordre des Existences successives».[3]

Leibniz considère l’espace en terme relationnel et non territorial. Ainsi, réinterprétant cette proposition à l’aune du numérique, Boris Beaude propose qu’Internet est un espace fonctionnant selon des logiques réticulaires, et qui nous offre des virtualités sans précédent [Beaude.2012]. Il oppose à cette conception de l’espace (chôra), l’espace tel qu’il est couramment admis (topos), c’est-à-dire territorial et absolu. Afin de décrire le fonctionnement de cet Internet spatial, le chercheur propose le terme de synchorisation pour définir« processus social qui consiste à se donner un espace commun pour être et agir », constituant ainsi un lieu d’où peut, potentiellement, naître l’interaction [Beaude. 2012].

Ainsi, selon cette définition, les applications telles Tinder,tout comme les sites de rencontres, sont des lieux spécifiquement dédiés à la rencontre et à l’interaction et basé sur la synchorisation. Un des enjeux d’Internet étant de « créer du contact où il y a de la distance »,ces plateformes semblent bien incarner cette propriété. C’est d’ailleurs bien cette caractéristique qui est mise en avant dans le descriptif de la plateforme; « Tinder empowers users around the world to create new connections that otherwise might never have been possible. We build products that bring people together ».[4]

Tinder est donc éminemment spatial, tant dans le sens de chôra que de topos. En effet, il y a hybridation de l’espace territorial et relationnel ; l’espace relationnel se situe aux fondements de l’application du fait que le principe de base est l’actualisation d’un potentiel lien entre utilisateur.trice.s [Beaude.2012]. En revanche, l’espace territorial joue aussi un rôle important du fait que l’application utilise la géolocalisation pour proposer à l’utilisateur.trice des profils qui sont dans son périmètre de recherche en termes de distance absolue. De plus, l’objectif de Tinder est de permettre de créer un contact entre deux individus qui finiraient par se rencontrer dans le monde matériel, donc de passer de l’espace relationnel à l’espace territorial, comme le rappelle leur slogan « Match.Chat. Date. ».[5]

Mystère algorithmique

Alors que le principe de base est bien connu, le fonctionnement de l’algorithme qui est derrière cette interface relativement simple est entouré de mystère. Il est néanmoins avéré que l’application attribue une note de « désirabilité » à tous les utilisateurs grâce aux traces laissées par ceux.celles-ci; ce qui à l’interne est nommé « Elo score », un terme à l’origine utilisé pour définir le niveau d’un.e joueur.euse d’échec. Ce score serait basé entre autres, sur la quantité de likes obtenus, les interactions avec les autres utilisateur.trice.s, la quantité de photos et cætera. Le classement ainsi établi servirait à catégoriser les utilisateur.trice.s afin de produire de meilleurs matchs. Lors d’une interview pour Fast Company,Jonathan Badeen, co-fondateur de Tinder, a comparé l’application à un jeu vidéo multijoueur où le ou la joueur.euse est confronté.e à des ennemis du même niveau [Carr. 2016]. En revanche,la compagnie se refuse à communiquer quant à l’exacte manière dont ce score est attribué, et quant au fonctionnement de l’algorithme de manière plus détaillée.

Ce manque de transparence est courant chez les grands acteurs du web qui veulent à tous prix protéger leurs algorithmes prétextant vouloir empêcher ceux qui aimeraient tricher [Cardon. 2015]. Néanmoins, ces pratiques sont très critiquées car cela empêche le public de savoir ce qu’utiliser certains services et plateformes impliquent réellement en termes de récolte et utilisation d’informations. Dans de nombreux cas, ces traces sont utilisées afin de « prédire » au mieux le comportement de l’utilisateur.trice et, selon leurs termes, pouvoir lui offrir un service le plus adapté possible,avant même que celui.celle-ci en soit vraiment conscient.e. En réalité, sil’amélioration du service est effectivement un des objectifs, l’enjeu le plus important des « prédictions » algorithmiques réside dans la publicité ciblée. Dans le cas de Tinder, l’application utilise des données obtenues depuis Facebook,comme l’occupation ou les amis en commun, pour proposer certains profils plutôt que d’autres, ainsi que pour insérer des publicités.[6] Mais l’exacte quantité et la nature des traces récoltées et leur utilisation restent très floues.

Sur nos traces

En 2017, la journaliste Judith Duportail cherche à se procurer son score Elo ainsi qu’à savoir plus sur le fonctionnement de Tinder. En théorie,toutes les compagnies doivent permettre au utilisateur.trice de leurs produits d’accéder à leurs données personnelles, ceci déjà avant le RGPD. Cependant, la plupart arrivent à contourner la loi de manière subtile, souvent grâce à des lacunes dans les textes. Ainsi, la journaliste, malgré l’aide d’un avocat, rencontre beaucoup de résistance de la part de la compagnie Tinder. Après de nombreuses discussions, elle arrive à accéder à une partie de ses données personnelles en usant de son statut de journaliste [Dehaye. 2017]. Dans son article « I asked Tinder for my data. It sent me 800 pages of my deepest, darkest secrets »,elle relate ses découvertes ; de ses likessur Facebook jusqu’à la catégorie d’âge des hommes qu’elle apprécie en passant par où et quand chaque conversation a eu lieu, l’application avait tout récolter afin d’étudier son comportement et de « prédire » les profils qui l’intéresseraient. Après avoir partagé ses préoccupations quant à la façon dont nos traces sont récoltées e tutilisées, elle conclut son article sur la note suivante ;

Tinder is often compared to a bar full of singles, but it’s more like a bar full of single people chosen forme while studying my behaviour, reading my diary and with new people constantly selected based on my live reactions.

As a typical millennial constantly glued to my phone, my virtual life has fully merged with my real life. There is no difference any more. Tinder is how I meet people, so this is my reality. It is a reality that is constantly being shaped by others – but good luck trying to find out how. [Duportail. 2017]

Architectes de nos espaces

L’avènement d’Internet, modifiant l’espace, change également la société [Beaude.2012]. Par conséquent, les applications de rencontre changent notre rapport à l’autre, qui peut maintenant être médié par la technologie. Ces nouveaux lieux bouleversent la conception de la rencontre traditionnelle ; le premier moment de contact entre deux êtres ne se situe plus forcément dans l’espace territorial, limité en termes de distance topographique. Les plateformes de rencontre permettent de dépasser ces limitations en offrant un potentiel d’interactions sociales inégalé dans le monde matériel. Néanmoins, si sur le principe, Internet offre des virtualités illimitées, Tinder, tout comme les moteurs de recherches, réseaux et autres plateformes, pose des limites par le biais de son algorithmes qui traitent et interprètent les traces et préférences de l’utilisateur.trice.

Cet algorithme sert donc à construire l’espace relationnel de l’application ; il conditionne l’expérience de l’utilisateur.trice par rapport aux traces laissées par celui.celle-ci. Néanmoins,comme le rappelle Beaude, même les algorithmes les plus complexes ne peuvent prédire le futur, car nous sommes des êtres sociaux complexes et instables. Ils peuvent au mieux reconstruire nos pratiques passées [Beaude, 2015]. Les algorithmes, à la place de prévoir, ne font que nous renvoyer à nos propres usages et à nous conforte dans notre conformisme [Cardon. 2015]. Ainsi, ils construisent nos expériences et nos attentes à partir de traces, qui, comme le rappelle Boullier, ne correspondent pas à ce que nous somme en tant qu’individu. Ainsi, la complexité de notre société se voit réduite à des tendances et des pratiques passées [Boullier. 2015].

L’influence des algorithmes sur nos vie est donc très importante, pourtant, dans de nombreux cas, il est impossible de savoir comment ils fonctionnent exactement et comment ils nous conditionnent. Les utilisateur.trice.s montrent bien que le secret qui entoure l’algorithme de Tinder  les intriguent. En effet, ils.elles se posent beaucoup de questions et proposent des stratégies basées sur des suppositions, comme l’indique le nombre élevé de pages de site web, de vidéos Youtubeet d’entrées de forum dédiés à ce sujet.

Observer le matchmaking

Mais ce ne sont pas uniquement les utilisateur.trice.s qui s’intéressent à l’application, les chercheur.euse.s se sont pencher sur le sujet à de nombreuses reprises ces dernières années.Après un rapide survol d’une partie de la littérature académique dédiée à l’application Tinder, plusieurs approches thématiques semble se détacher ; tout d’abord, certains articles traitent de la façon dont Tinder est utilisé. Ainsi, plusieurs examinent ce qui pousse les gens à installer Tinder et les différences d’utilisation selon la personnalité, l’âge, le genre et l’expérience [Timmermans et DeCaluwé. 2017 ; Sumter,Vandenbosch et Ligtenberg. 2017]. D’autres se concentrent plus particulièrement sur un aspect de la plateforme, en examinant par exemple le lien entre utilisation de Tinder et infidélité ou propose une réflexion sur les implications du mouvement physique du swipe [Weiser, Niehuis,Flora Punyanunt-Carter Arias, BairdR. 2018 ; David et Cambre. 2016]. Une autre approche vise plutôt à examiner la façon dont les profils sont élaborés et comment les identités des utilisateur.trice.s sont projetées sur la plateforme [Ward. 2017]. Au-delà des articles centrés sur les pratiques des individus, certains chercheur.euse.s examinent comment Tinder en tant qu’application est représentée dans les discours [Lutzet Ranzini. 2017 ; Duguay. 2017].

Toutes les recherches mentionnées ci-dessus s’inscrivent dans une perspective issue des sciences sociales classiques, en utilisant les méthodes éprouvées de l’interview et du questionnaire. Le numérique a toutefois également influencé ces méthodes, puisque les questionnaires sont, dans la majorité des cas,effectués en ligne, et même parfois remplis par des Turkers de la plateforme Amazon Mechanical Turk [Timmermans et De Caluwé]. Par ailleurs,certain.e.s chercheur.euse.s ont fait preuve de créativité dans leurs approches comme Janelle Ward qui a recruté les participant.e.s à sa recherche via de faux profils Tinder, avec modérément de succès [Ward. 2017].

De nouvelles perspectives ?

Certains chercheur.euse.s ont choisis d’observer les pratiques des individus sur Tinder selon d’autres méthodes, plus computationnelles. Ainsi, la question de la vie privée est revenue, mais cette fois-ci dans le cadre d’un projet plus technique ayant pour objectif de prouver la vulnérabilité de la plateforme. A ces fins, les chercheurs ont montrer qu’il était facile de relier les profils issus de Tinder avec le profil Facebook de l’utilisateur.trice [Carman et Choo. 2016]. Etudier Tinder en utilisant les big data ne semble pas encore très courant, mais quelques projets ouvrent les portes d’une telle approche. A l’instar des auteurs de l’article «Big Dating: A Computational Approach to Examine Gendered Self-Presentation onTinder » qui se sont pencher sur la façon dont les utilisateur.trice.s de Tinder se présentent verbalement dans leur courte biographie et sur la façon dont le genre influence les pratiques.Pour ce faire, les données de 224,258 profils d’utilisateur.trice.s des Pays-Bas ont été récoltées, avant d’être anonymisées et agrégées. Ainsi, les chercheur.euse.s ont pu identifier quels pronoms, verbes, adjectifs et noms étaient utilisés le plus fréquemment et proposer quelques hypothèses quant à la récurrence de certains. [Ranzini etvan Berlo. 2018].

Ces projets montrent que de nouvelles méthodes sont nécessaires à la compréhension des nouvelles  pratiques, même si celles-ci peuvent déjà être partiellement éclairées par les méthodes plus traditionnelles. Néanmoins, si les méthodes des big data permettent de traiter et d’étudier la quantité de données issues du numérique, elles sont aussi accompagnées de nouveaux enjeux, comme le rappelle de nombreux chercheur.euse.s [Boullier. 2015]. Un petit encart épistémologique permettra de mettre en lumière certains de ces enjeux ; tout d’abord, ces approches requièrent des compétences variées et invite à l’interdisciplinarité. En effet, partir exclusivement de la perspective technique, sans hypothèse ni méthodologie, peut mener à des résultats soit peu intéressant voire carrément problématique. Contrairement à ce que prône Chris Anderson, les nombres ne parlent pas d’eux-mêmes et ne représente pas de réalité objective [Anderson. 2008]. Ensuite, il est important de prendre en compte des considérations éthiques quant à la récolte de données ; ce n’est pas parce qu’elles sont disponibles que cela signifie que les utilisateur.trice.s consentent à ce qu’elles soient utilisées dans la recherche. Par ailleurs, ces données doivent être replacées dans leur contexte de production, sans cela elles perdent leur sens et il est impossible de reconstruire ce qu’elles sont censées représenter [Rogers. 2013 ; Beaude. 2015 ; boyd & Crawford. 2012].

Décrypter l’algorithme

Un autre projet de recherche a pris pour objet Tinder,mais au lieu de se concentrer sur les pratiques et les discours, Cédric Courtois et Elisabeth Timmermans ont tenté de comprendre le fonctionnement de son algorithme. Dans leur article « Cracking the Tinder Code: An Experience Sampling Approach to the Dynamics and Impact of Platform GoverningAlgorithms », une méthodologie est proposée pour étudier les plateformes gouvernées par un algorithme dans le but de mieux les appréhender ; Tinder est l’application qui a été choisie afin d’exemplifier cette approche. Dans cette conception, ces plateformes sont le résultat d’un processus de structuration qui repose sur trois acteurs ; les développeurs/propriétaires, les utilisateurs et des algorithmes. Pour leur exemple avec Tinder,les chercheur et la chercheuse ont réunis 88 participant.e.s utilisant la plateforme qui ont dû remplir un questionnaire, puis installer une application sur leur téléphone mobile. Cette application a ensuite enregistré toute l’activité des participant.e.s ainsi que leur envoyait un questionnaire après chaque utilisation. Grâce à toutes ces données, les chercheur.euse.s ont pu faire ressortir que l’algorithme de Tinder mettrait en place certaines stratégies afin de pousser les utilisateur.trice.s à passer à un compte payant en jouant avec leur satisfaction [Courtois et Timmermans. 2018].

Ce projet montre bien à quel point une approche interdisciplinaire peut être fructueuse et peu permettre de jeter un peu de lumière sur le fonctionnement de certaines plateformes qui manquent de transparence.

Trop d’opacité

Toujours plus de nos données sont récoltées pour façonner toujours plus d’aspect de nos vies et pour rendre nos pratiques toujours plus rentables. Leurs algorithmes contrôlant l’information et un pouvoir économique conséquent, certaines instances du web, comme Tinder, ont acquis beaucoup d’influence sur la façon dont notre société fonctionne. Ainsi, l’opacité de ces acteurs posent de réels problèmes, puisqu’il est très difficile de savoir comment les algorithmes employés nous façonnent et vérifié qu’ils ne soient pas biaisés [Pasquale. 2015]. La recherche tente d’offrir un aperçu sur le fonctionnement de ces algorithmes, mais est également confrontée à cette résistance, qu’elle tente tant bien que mal de contourner, comme par exemple en utilisant des big data.

Néanmoins, ces études pourraient bien se retrouver confrontées à des difficultés si les puissants acteurs du web décident de les empêcher. En effet, dans l’exemple de Tinder, il est clairement stipuler qu’il est interdit de récolter les données des utilisateur.trice.s au risque de se trouver confronter à une action en justice.[7] Ainsi, certains des projets présentés plus haut sont dans l’illégalité. Il est alors d’autant plus paradoxal de constater que la compagnie a le droit d’accéder à absolument toutes nos données et les utiliser comme bon leur semble, tout en clamant protéger la vie privée des utilisateur.trice.s.[8] Ces pratiques sont représentatives de ce que font la majorité des grands acteurs comme Google et Facebook. Cette hypercentralité des données, ainsi que le manque de transparence, risquent de créer une société basée sur une asymétrie de pouvoir très forte où les individus sont soumis à quelques compagnies toutes-puissantes. Il est ainsi important de réfléchir à ces problématiques et prendre des mesures afin de ne pas laisser nos données nous contrôler.

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[1] https://expandedramblings.com/index.php/tinder-statistics/

[2] http://www.iac.com/brand/match-group

[3] Gottfried Wilhelm Leibniz (1715), in Correspondance Leibniz-Clarke, présenté par André Robinet, PUF, 1991, p. 42. Cité par Beaude, 2012.

[4] https://www.gotinder.com/press

[5] https://tinder.com/

[6] https://www.gotinder.com/terms?locale=en

[7] « 7. Rights Tinder Grants You.

Tinder grants you a personal, worldwide, royalty-free, non-assignable, nonexclusive, revocable, and non-sublicensable license to access and use the Service. This license is for the sole purpose of letting you use and enjoy the Service’s benefits as intended by Tinder and permitted by this Agreement. Therefore, you agree not to […]
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– modify, adapt, sublicense, translate, sell, reverse engineer, decipher, decompile or otherwise disassemble any portion of the Service, or cause others to do so. […] 
The Company may investigate and take any available legal action in response to illegal and/ or unauthorized uses of the Service, including termination of your account. » https://www.gotinder.com/terms?locale=en

[8] « By creating an account, you grant to Tinder a worldwide, transferable, sub-licensable, royalty-free, right and license to host, store, use, copy, display, reproduce, adapt, edit, publish, modify and distribute information you authorize us to access from Facebook, as well as any information you post, upload, display or otherwise make available (collectively, “post”) on the Service or transmit to other users (collectively, “Content”). » https://www.gotinder.com/terms?locale=en

Bibliographie

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Barats, C.(dir.). 2016. Manuel d’analyse du web, Armand Colin.

Beaude, Boris. 2012. Internet. Changer l’espace, changer la société. Limoges, FYP.

Beaude, Boris.2015. « Spatialités algorithmiques », dans Severo M. et Romele A (dir.), Tracesnumériques et territoires, Les débats du numérique, Presses des Mines, pp133-160.

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boyd, danah et Crawford, Kate. 2012. « Critical questions for big data », in Information, Communication & Society, vol. 15, n°5, pp 662–679.

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Carr, Austin. 2016. « I Found Out My Secret Internal Tinder Rating And Now I Wish I Hadn’t ». Fast Company, 01.11.16. Consulté le 06.01.2019. https://www.fastcompany.com/3054871/whats-your-tinder-score-inside-the-apps-internal-ranking-system

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Duguay, Stefanie. 2017. « Dressing up Tinderella: interrogating authenticity claims on the mobile dating app Tinder », Information, Communication & Society, Vol.20, n°3, pp. 351-367. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/1369118X.2016.1168471

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