ANR · 2020
BOOM — Modéliser et ouvrir les bulles d'opinions
La question de la diversité de l’information - cruciale pour un débat démocratique sain – a été récemment soulevée en raison de l’utilisation massive des média sociaux comme source d’informations. Ces plateformes posent des problèmes car l’information présentée n’est souvent pas éditorialisée et est sélectionnée par des systèmes de recommandation. Ces derniers peuvent influencer les opinions des utilisateurs car proposent majoritairement des informations dans la lignée de leurs opinions initiales, les enfermant ainsi dans des bulles d’opinion. Dans un contexte politique, ces bulles peuvent mener à une polarisation des opinions, susceptible de générer des troubles politiques ou publics. BOOM va contribuer à la dépolarisation politique en proposant de nouveaux algorithmes qui identifient et ouvrent les bulles d’opinion. Le projet combine des expertises et des innovations en économie du numérique et études média, science politique, analyse multimédia et systèmes de recommandation.
Structures participantes de Université Paris-Saclay
Provenance des données
Sources : scanR. Données consolidées le 27/10/2026. Une erreur ? Elle se corrige dans la source d’origine (HAL, RNSR, annuaire) ; voir comment.