S'il y a un objet qui a révolutionné le comportement des gens ces dernières années, c'est bien le téléphone intelligent ou smartphone. L'impact drastique de son utilisation sur nos vies a été étudié par la sociologie, la médecine, l'informatique et d'autres domaines. Dans cet article, nous ne parlerons pas de "dangers" tels que la dépendance et les troubles de la personnalité, mais plutôt des vertus ou des possibilités que le smartphone ouvre pour la recherche et l'industrie.
L'informatique sociale est le domaine de l'informatique dédié à l'étude de la "capacité computationnelle à faciliter les études sociales et la dynamique sociale des personnes, ainsi que la conception et l'utilisation des technologies TIC qui tiennent compte du contexte social" [1].
En termes plus simples, il s'agit d'utiliser la technologie qui nous entoure (appareils mobiles, réseaux sociaux, systèmes de messagerie, etc.) pour étudier le comportement des personnes en tant qu'êtres individuels et sociaux, afin d'identifier des modèles et de prédire des comportements.
Dans Semantics in Mobile Sensing, les auteurs décrivent comment l'intérêt pour la détection mobile est apparu et son évolution jusqu'à aujourd'hui. À partir des années 80, tout un domaine de l'informatique mobile et sans fil s'est consacré au développement de capteurs et de réseaux de capteurs pour mesurer et surveiller les phénomènes [2]. C'est ce que nous appelons le "mobile sensing" ou la "détection mobile".
Dans les années 90, l'intérêt pour la technologie portable (wearable) a augmenté. Mais depuis le milieu de la première décennie du XXIe siècle, la limite entre la détection mobile et la technologie portable est devenue floue, et ce, principalement en raison du développement des smartphones.
Actuellement, ces appareils ont une plus grande capacité de traitement et disposent de multiples capteurs intégrés. Pendant ce temps, nous, en tant qu'utilisateurs, leur donnons accès à une quantité inimaginable de données concernant notre comportement, notamment via les réseaux sociaux et les applications mobiles.
Le tableau suivant [3] présente certains des capteurs les plus fréquemment intégrés dans les smartphones :
La capacité du smartphone peut également être étendue grâce à des capteurs externes qui permettent de mesurer et de surveiller des variables supplémentaires. Le tableau suivant inclut certains des capteurs externes les plus courants [3] :
Dans une autre catégorisation [2], les capteurs sont classés en fonction de leurs propriétés d'observation :
- Propriétés spatiales et temporelles.
- Propriétés comportementales.
- Propriétés physiologiques.
Au niveau scientifique, il est déjà envisagé que ces capteurs ont "le potentiel de devenir des alliés importants pour la collecte de données pendant le travail d'un chercheur" [4]. Dans l'article Potencialidades de los celulares inteligentes para investigaciones biológicas, les auteurs affirment que ces capteurs miniaturisés intégrés dans nos téléphones mobiles, qui sont de haute précision, "n'ont pas encore été suffisamment exploités".
Bien que tous leurs avantages et potentiels soient encore inconnus, ils assurent qu'ils peuvent fournir des données importantes pour les études en médecine, en sciences sociales, en surveillance environnementale, dans les transports et l'industrie.
À ces capteurs physiques ou petits éléments matériels s'ajoutent les "capteurs humains", qui sont beaucoup plus puissants en termes d'exactitude et de capacité à fournir des informations comportementales, en utilisant les réseaux sociaux que nous utilisons, tels que Facebook, Twitter ou YouTube.
Si vous travaillez dans le marketing ou l'expérience client, vous avez sûrement eu l'occasion de mener des études quantitatives et qualitatives via des entretiens approfondis, des focus groups, des enquêtes ou en vous liant d'amitié avec quelqu'un du service de business intelligence pour qu'il analyse une grande quantité de données clients jusqu'à tard dans la nuit. Ou peut-être avez-vous même pensé que le neuromarketing vous aiderait à comprendre ce qui se passe dans l'esprit de votre utilisateur ou client.
Nous allons maintenant voir quelques exemples de ce que le téléphone portable peut révéler sur le comportement des personnes.
Prenons un cas du monde financier. Comprendre comment les gens et les couples dépensent est pertinent pour le marketing, du point de vue de l'acquisition et de la rétention des clients [5].
Dans une étude menée sur un an auprès de 52 personnes (26 couples), les chercheurs ont comparé la capacité d'un modèle basé sur des paramètres de détection mobile, avec un modèle basé sur des traits de personnalité, à prédire le comportement financier.
Pour le modèle basé sur les traits de personnalité, le questionnaire Big Five (Modèle des cinq grands), largement utilisé en psychologie, a été utilisé. Des études antérieures citées par les auteurs ont montré que certains traits de personnalité, tels que l'introversion, la stabilité émotionnelle et la responsabilité émotionnelle, sont liés aux décisions financières.
Pour la construction du modèle, les auteurs se sont concentrés sur l'exploration, la fidélité et les dépenses excessives, et pour les quantifier, ils ont utilisé les variables suivantes :
- Exploration : ils ont calculé la diversité des marques ou des lieux où les participants ont acheté.
- Fidélité : ils ont calculé la fréquence des achats dans les commerces préférés.
- Dépenses excessives : ils ont calculé le pourcentage des dépenses réalisées par rapport au budget discrétionnaire que les participants avaient déclaré dans un questionnaire initial.
D'autre part, pour le modèle basé sur les interactions sociales, ils ont considéré :
- La co-localisation, qu'ils ont identifiée via un scan Bluetooth.
- Le journal (log) des appels.
- Le journal (log) des SMS.
Les résultats montrent que le modèle basé sur les variables sociales capturées par le téléphone portable prédit avec une plus grande exactitude notre comportement financier que le test de personnalité (72 % contre 60 %).
"Ces résultats suggèrent que les modèles basés sur des caractéristiques socio-mobiles pourraient capturer des traits comportementaux qui vont au-delà des variables de personnalité pour expliquer le comportement de dépense."
Comme nous pouvons le voir dans le graphique suivant, les variables de personnalité sont encore moins exactes pour prédire les dépenses excessives (50 %), comparé au modèle basé sur les interactions sociales (69 %).
Source : Classifying Spending Behavior using Socio-Mobile Data. [5]
Une considération pratique : pour mener de telles études, il est fondamental de se soucier de la confidentialité, de la sécurité des informations, d'obtenir le consentement éclairé des personnes et, évidemment, de les motiver à participer et à partager les données concernant leur comportement. Curieusement, bien que dans les enquêtes les gens aient tendance à dire qu'ils sont préoccupés par la confidentialité, en pratique, il semble que nous soyons beaucoup plus généreux avec nos informations privées [6].
Pour l'anecdote, il existe ou existait une croyance commune concernant le nombre d'amis et de followers sur les réseaux sociaux, comme indicateur de succès (ou du moins dans le cercle restreint des marketeurs) et de bien-être financier. Si cela vous empêche de dormir, vous devriez cesser de vous inquiéter car des chercheurs du MIT Media Lab [6] n'ont trouvé aucune corrélation entre le statut financier et le nombre de contacts uniques sur les réseaux sociaux et le temps passé sur les réseaux sociaux :
"Notre étude montre que, contre-intuitivement, les personnes les plus riches ne consacrent pas nécessairement plus ou moins de temps aux réunions et aux appels, et n'ont pas non plus nécessairement plus d'amis ou de contacts."
Autrement dit, si vous avez un meilleur statut financier, vous ne passez pas nécessairement plus ou moins de temps en réunions, à parler au téléphone, et vous n'avez pas plus d'amis ou de contacts.
En profitant de ce bref aperçu de la détection mobile, mon intention était de nous rappeler tout ce que notre téléphone portable "sait" de nous et, dans ce contexte, de relativiser ce que nous savons déjà sur la différence entre ce que la personne fait réellement et ce qu'elle dit faire.
Les études sur les habitudes financières et la capacité de notre téléphone portable à prédire notre comportement ne sont que quelques exemples d'applications pratiques et des possibilités que la détection mobile nous offre, en tant que chercheurs et professionnels.
Que pensez-vous de ces découvertes ? Aviez-vous envisagé que votre smartphone puisse en dire beaucoup sur votre comportement ?
[1] Wang, F., Zeng, D., Carley, K. M., & Mao, W. (2007). Social computing: From social Informatics to social intelligence. IEEE Intelligent Systems, 22(2), 79–83. Consulté le 21 novembre 2023.
[2] Yan, Z., Chakraborty, D. (2014). Semantics in Mobile Sensing, pp. 14. Consulté le 21 novembre 2023.
[3] Chen, C.Y., Chen, Y.H., Lin, C.F., Weng, C.J., Chien, H.C. (2013). A Review of Ubiquitous Mobile Sensing Based on Smartphones, International Journal of Automation and Smart Technology. 4 (1). 13-19.
[4] Denis, D., Flores, D. D. C., & Tamé, Y. F. a. F. L. F. (2021). Potencialidades de los celulares inteligentes para investigaciones biológicas - Potentials of smartphones for biological research. Revista Del Jardín Botánico Nacional, 42, 77–91. Consulté le 23 novembre 2023.
[5] Singh, V. K., Freeman, L., Lepri, B., & Pentland, A. (2014). Classifying Spending Behavior using Socio-Mobile Data. ResearchGate. Consulté le 21 novembre 2023.
[6] Pentland, A. S. (n.d.). Fortune monitor or fortune teller: understanding the connection between interaction patterns and financial status – MIT Media Lab. MIT Media Lab. Consulté le 21 novembre 2023.
Dinev, T. (2014). Why would we care about privacy? European Journal of Information Systems, 23(2), 97–102. Consulté le 21 novembre 2023.
Pearson, C., & Hussain, Z. (2015). Smartphone use, addiction, narcissism, and personality. International Journal of Cyber Behavior, Psychology, and Learning, 5(1), 17–32. Consulté le 21 novembre 2023.
Wang, T., Chen, W., Wang, X., & Fan, X. (2023). Smartphone use increases the likelihood of making short-sighted financial decisions. Journal of Pacific Rim Psychology, 17, 183449092211477. Consulté le 21 novembre 2023.
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