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Enregistrement W2896593081

La spatialité algorithmique : apports, limites et réductions de la personnalisation algorithmique dans l'assistance à la navigation et au wayfinding

2016· article· fr· W2896593081 sur OpenAlexaboutno aff
Teriitutea Quesnot

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInformation Technology and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La présente thèse de doctorat s’intéresse à l’assistance à la navigation et à la planification d’itinéraires (wayfinding) fournie par les systèmes d’aide à la navigation — communément appelés « GPS » — et les plateformes cartographiques en ligne (p. ex. Google Maps). Les sciences cognitives, qui forment avec la géographie humaine le socle théorique et conceptuel de cette thèse, offrent deux énoncés de base : des instructions de navigation optimales incluent nécessairement des points de repère à chaque changement de direction ; l’aide au wayfinding à partir d’un support cartographique n’est effective que si l’utilisateur acquiert ou dispose d’un minimum de connaissances spatiales. Dans un contexte où les données massives (Big data) prennent une ampleur considérable, la personnalisation algorithmique tend à s’imposer comme une norme ; une fonctionnalité que tout système « intelligent » se doit de proposer à ses utilisateurs. Pour une partie de la communauté scientifique, la personnalisation d’instructions de navigation et d’itinéraires est donc synonyme d’évolution. Cette assertion mérite cependant d’être confrontée à l’épreuve des faits. Car après réflexion, une personne qui parcourt un environnement connu utilise-t-elle nécessairement un GPS ? Auquel cas, a-t-elle forcément besoin d’un point de repère familier à chaque changement direction ? Dans le même esprit, a-t-elle réellement besoin d’un itinéraire personnalisé lorsqu’elle prépare ses déplacements à l’aide d’une plateforme cartographique ? Évaluer l’impact de la familiarité spatiale dans le choix de points de repère (en situation de navigation) et la planification d’itinéraires (à partir d’une plateforme cartographique) constitue l’objectif de recherche principal de cette thèse. Celle-ci s’organise en deux volets complémentaires. Le premier se propose de vérifier à partir d’une expérimentation de navigation virtuelle s’il existe bien une relation statistiquement significative entre la familiarité spatiale et la saillance sémantique des lieux urbains. Le second volet se veut plus qualitatif et explore dans un premier temps les usages des plateformes cartographiques par le biais d’entretiens semi-directifs. Les stratégies cognitives de wayfinders familiers et étrangers aux villes de Québec et Montréal ont été analysées dans un second temps à partir d’expérimentations basées sur la méthode de la pensée à voix haute. Spécifiquement, les résultats de cette recherche démontrent que les lieux qui bénéficient d’une attraction sémantique élevée captent l’attention des individus qui ont une connaissance préalable de l’environnement parcouru. Ces mêmes individus ont par ailleurs tendance à sélectionner des points de repère familiers le long des itinéraires calculés automatiquement par la plateforme cartographique. Si ces résultats accréditent la thèse algorithmique, il est important de souligner que cette manière de procéder limite l’acquisition de nouvelles connaissances spatiales. Elle peut également engendrer d’autres dommages chez l’utilisateur comme une dépendance vis-à-vis du système ou bien une diminution de sa capacité à interpréter une carte. Dans la mesure où ces éléments remettent en question les bénéfices de la personnalisation des systèmes d’aide à la navigation et au wayfinding, il serait sans doute plus judicieux d’envisager des solutions qui favorisent l’engagement actif de l’utilisateur ; notamment dans la composition de l’itinéraire.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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