Les moteurs de recherche créent-ils des connaissances?
Sans aucun doute, Google et d'autres moteurs de recherche font désormais partie de la vie quotidienne. Mais si la connaissance est le pouvoir, les moteurs de recherche sont-ils des nœuds de puissance?
Pour les utilisateurs académiques et formels du Web, les experts disent que les chercheurs doivent être conscients du fonctionnement des moteurs de recherche, pour s'assurer que c'est la qualité et pas seulement la popularité qui motive leur sélection de sources.
Dans un article du Revue internationale d'études culturelles, José van Dijck, de l'Université d'Amsterdam, aux Pays-Bas, soutient que les moteurs de recherche en général, et Google Scholar en particulier, sont devenus d'importants coproducteurs de connaissances académiques, plutôt que des outils neutres.
Google Scholar recherche diverses sources à partir d'un seul endroit pratique pour trouver des informations dans une gamme de formats (articles, thèses, livres, résumés ou opinions de tribunaux) et aide à les localiser dans une bibliothèque ou en ligne.
À ce jour, peu de recherches empiriques ou ethnographiques sont disponibles sur la manière dont les étudiants effectuent réellement des recherches ouvertes. Mais les sondages montrent que les étudiants qui effectuent des recherches thématiques pour des articles savants choisissent massivement les moteurs de recherche, plutôt que les réseaux de découverte de recherche basés sur les bibliothèques, comme point de départ préféré.
De nombreux étudiants considèrent les services de bibliothèque comme un «complément» de Google Scholar, plutôt que l'inverse.
Selon van Dijck, l’un des points clés concernant les systèmes de classement et de profilage des moteurs de recherche est que ceux-ci ne sont pas soumis aux mêmes règles que les méthodes traditionnelles de bourses de bibliothèques dans le domaine public.
«Les systèmes de recherche automatisés développés par des géants commerciaux de l'Internet comme Google puisent dans les valeurs publiques qui encadrent le système de la bibliothèque et pourtant, quand on regarde sous cette surface, les valeurs fondamentales telles que la transparence et l'ouverture sont difficiles à trouver», a-t-elle déclaré.
Les utilisateurs inexpérimentés ont tendance à faire confiance aux moteurs propriétaires en tant que médiateurs de connaissances neutres, a-t-elle déclaré. En fait, les opérateurs de moteurs utilisent des méta-données pour interpréter les profils collectifs de groupes de chercheurs.
À première vue, Google Scholar adopte l'une des valeurs académiques de base - l'analyse des citations - en utilisant des web spiders algorithmiques pour créer des index vers un vaste réseau de documents académiques.
Comme son moteur parent, Google Scholar fonctionne comme un système de classement basé sur des liens sémantiques vers un vaste réservoir de sources qui, de par leur provenance, pourraient être considérées comme académiques.
Cependant, l'algorithme de Google Scholar fonctionne sur la base d'une analyse quantitative des citations. Les chercheurs procèdent différemment, classant les citations en fonction de leur statut relatif et de leur poids dans des disciplines professionnelles spécifiques.
Les informations de classement via Google Scholar sont assez similaires à une recherche Google: elles classent les sources en fonction de leur popularité plutôt que de leur valeur de vérité ou de leur pertinence. Les articles avec plus de liens vers eux battront la recherche de meilleure qualité qui n'est pas reprise par l'algorithme Google Scholar.
Cette question est encore plus compliquée car certaines institutions refusent l'accès à leurs bases de données. Google ne révélera pas une liste complète des bases de données qu'il couvre, ni la fréquence de ses mises à jour pour indiquer une échelle de temps. Les utilisateurs sont laissés dans l’ignorance de la portée et de la rapidité de la recherche.
L’examen minutieux par Van Dijck de la construction des connaissances académiques à travers la dynamique codée du moteur de recherche s’inspire de la théorie des réseaux d’acteurs du sociologue Bruno Latour et des travaux de Manuel Castells. Dans la théorie des réseaux d'acteurs, les moteurs de recherche ne sont pas simplement des objets, mais font partie des réseaux humains-technologie impliqués dans la production de connaissances.
Castells suggère de «débrancher» l'activité de réseau pour examiner de plus près les relations de pouvoir complexes des réseaux numériques avant de les recâbler consciemment.
Van Dijck appelle à une maîtrise de l'information enrichie intégrant une compréhension de base des dimensions économiques, politiques et socioculturelles des moteurs de recherche. «Sans une compréhension de base de l'architecture de réseau, de la dynamique des connexions de réseau et de leurs intersections, il est difficile de saisir les implications sociales, juridiques, culturelles et économiques des moteurs de recherche», a-t-elle déclaré.
Si Google est devenu le système nerveux central dans la production de connaissances, il faut en savoir le plus possible sur son câblage.
«Pour garantir aux futures générations d'universitaires critiques et compétents, nous devons enseigner la maîtrise de l'information enrichie de compétences analytiques et de jugement critique. La production de connaissances scientifiques est bien trop importante pour être laissée aux entreprises et aux machines intelligentes », a conclu van Dijck.
Source: SAGE Publications UK
