Recherche sociale : l’art du filtre

Comme le souligne Véronique Mesguich, la notion de recherche sociale d’information désigne à la fois “des recherches menées via des réseaux sociaux (ou réseaux d’expertise) et des recherches effectuées au sein d’espaces de partage et mutualisation, ou bien mettant en œuvre des méthodes d’intelligence collective pour améliorer les résultats”. Pour les spécialistes de veille stratégique, il s’agit de construire sa recherche d’information en ligne en s’appuyant sur les interactions sociales générées entre les autres internautes eux-mêmes. Cette méthode permet de décrypter les nœuds de communication, la densité des relations et d’extraire des éléments saillants partagés par les internautes.
La recherche d’information collective (collective social search) consiste à partager et agréger des données via Facebook ou Twitter pour s’ouvrir de nouveaux horizons de recherches. On peut aussi compléter ce type d’approche, on peut aussi inclure la démarche de bookmarking social avec Delicious, Digg likes ou Diigo. La recherche s’effectue par formulation de mots clés, afin d’identifier des favoris (bookmarks) préalablement sélectionnés et taggés par les internautes.
La recherche filtrée par le réseau d’amitié (Friend-Filtered Social Search) cherche à capitaliser à partir des résultats de recherche de nos amis, d’amis d’amis ou plus largement notre “réseau relationnel”. La recherche collaborative (collaborative search) permet à plusieurs utilisateurs de se regrouper ensemble pour trouver une solution à un problème commun. On le voit avec les sources ouvertes générées par le Web et le big data, ce n’est plus la quantité d’information collectée qui compte mais bien la capacité des décideurs publics et privés à appliquer la bonne méthode et à poser les bons filtres… pour prendre au final la bonne décision.

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