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Elon Musk, propriétaire de X a annoncé une mise à jour pour les notes de la communauté qui vise à répondre aux préoccupations concernant la valeur des vérifications de faits participatives qui sont ajoutées à certaines publications avec lesquelles un utilisateur a interagi.
Selon Musk : « Nous publierons une nouvelle fonctionnalité Community Notes qui vous enverra un message X Chat si une publication avec laquelle vous avez interagi est corrigée. »
Le flux de communication mis à jour pourrait aider à sensibiliser les utilisateurs aux corrections apportées aux publications qu’ils ont partagées ou commentées, contribuant ainsi à amplifier les nouvelles informations.
Mais en même temps, X envoie déjà des notifications aux utilisateurs dans ce scénario précis.
En 2023, X a annoncé qu’il envoyer un notification à tout utilisateur ayant interagi avec une publication à laquelle a ensuite été ajoutée une note de la communauté.
Comme X l’expliquait à l’époque : « Parfois, une note apparaît sur une publication après que vous l’avez vue. Pour vous aider, Community Notes envoie des notifications aux personnes qui ont interagi avec une publication et qui reçoivent ensuite une note. «
Cela semble être exactement le problème auquel Musk fait référence, et qui a déjà été abordé il y a trois ans.
Peut-être que l’envoi de DM spécifiques pour chaque mise à jour contribuera à accroître la sensibilisation aux corrections et à garantir que davantage de personnes connaissent les mises à jour pertinentes.
Bien que cela ne résolve toujours pas le défaut fondamental du modèle Community Notes.
L’erreur clé est que Community Notes cherche à tenir compte des préjugés politiques parmi les contributeurs. Cela signifie que les opinions personnelles d’un utilisateur, basées sur une évaluation systématique de sa position, pourraient influencer la pertinence ou non de la note suggérée.
Comme indiqué dans le Directives des notes de la communauté: « Les notes communautaires ne fonctionnent pas selon les règles de la majorité. Pour identifier les notes utiles à un large éventail de personnes, les notes nécessitent un accord entre des contributeurs qui ont parfois été en désaccord dans leurs évaluations passées. Cela permet d’éviter des évaluations unilatérales. »
En d’autres termes, le modèle Community Notes évalue si une note doit être affichée ou non à X utilisateurs, selon que des personnes issues de points de vue politiques opposés conviennent qu’une note est nécessaire.
Ce qui convient parfaitement aux situations non controversées. Mais qu’en est-il, par exemple, de la question de savoir si les élections américaines de 2020 ont été truquées ? Les gens des deux côtés de l’allée politique seront-ils d’accord sur ce point ?
Si un accord ne peut pas être établi, aucune note ne sera affichée, ce qui signifie qu’une grande partie de la désinformation politique la plus préjudiciable peut toujours sévir dans l’application.
Ce qui a eu un impact important sur l’efficacité globale des Community Notes.
Selon une analyse menée par Bloomberg l’année dernièremoins de 10 % des notes communautaires soumises via le système de notes de X sont affichées dans l’application, principalement à cause de ce qualificatif. En 2024, le Center for Countering Digital Hate a trouvé des données similaires dans sa propre analyse. Ses recherches ont révélé que 74 % des notes proposées qui semblaient être des demandes de modification exactes et légitimes n’étaient jamais affichées aux utilisateurs.
Cela reste le défaut fondamental du système, et il n’existe pas de moyen simple de le corriger. Autrement dit, à moins que la plate-forme elle-même veuille peser sur certains de ces sujets, mais cela va à l’encontre de la philosophie qui a motivé l’ajout de Community Notes en premier lieu.
En substance, Elon Musk a proposé un nouveau processus de notification qui reproduit une fonction existante et pourrait contribuer à accroître la notoriété des notes de la communauté sur les publications que les gens ont partagées ou auxquelles elles ont répondu dans le passé.
C’est une bonne chose, mais l’efficacité réelle pourrait ne pas être significative.