Vous connaissiez le génome: l’ensemble du matériel génétique d’une espèce codé dans son ADN nous dit Wikipedia. Le screenome c’est l’enregistrement de tout ce que nous faisons sur des écrans.
Un article dans Nature « Time for the Human Screenome Project » de chercheurs de Standford nous dit, en sous titre, qu’
« il faut vraiment comprendre comment les individus utilisent les médias digitaux.
Les études doivent aller plus loin que la mesure de la durée et capturer tout ce que nous faisons sur nos écrans »
En fait, les chercheurs installent un logiciel sur nos appareils qui prend, toutes les 5 secondes, une empreinte de ce qui passe à l’écran lorsque celui-ci est allumé. On parle d’écran digital au premier rang duquel le mobile. L’empreinte est cryptée et transmise aux chercheurs.
Cela ressemble furieusement à ce qui existe depuis de nombreuses années dans différents instituts (Mediamétrie, IPSOS, Iligo et d’autres) pour comptabiliser, entre autres, l’audience (en France, les radios ne veulent toujours pas d’un système automatique de mesure par crainte, fondée, de voir considérablement baisser leurs audiences).
Une grosse différence, il ne s’agit pas, a priori, d’une empreinte posée dans le son ou l’image, mais de la capture de l’image elle même.
Le résultat est assez bluffant comme vous pouvez le voir dans la vidéo ci-dessous montrant (en accéléré 35 secondes) 15 minutes d’actions sur mobile capturées sur 2 heures.
Les chercheurs signalent que le déclaratif n’est pas fiable (nous le savons mais entre rien et rien…) et qu’il est de plus en plus difficile d’obtenir, même à des fins de recherche, des données de la part des GAFAM (trop de scandales!) donc le screenome serait le moyen d’être libre pour continuer à chercher et à nous comprendre (indépendance).
Les chercheurs sont à la tête de 30 millions de captures d’écran prises auprès de 600 individus dans ce qui est appelé « Le Stanford Human Screenome Project« . Ce projet serait à la fois une plateforme technologique, un process d’analyse et un stockage de données.
En première analyse, ils nous montrent comment des comportements peuvent être différents entre 2 adolescents de 14 ans vivant en Californie du Nord qui se déclarent comme de gros utilisateurs de smartphone (plus de 2h par jour, tous les jours avec comme première et dernière activité de leur journée le fait de regarder son smartphone).
Le participant A (image de gauche) passe en fait 3.67 heures/jour sur son appareil en 186 sessions d’1.19 minute en moyenne. Il crée un contenu pendant 2.6% de son temps de connexion, à destination des applications sociales et, sur les 3 semaines de tracking, a utilisé 26 applications dont 53% étaient des applications sociales (Instagram et Snapchat principalement). Cette personne est supposée avec quelques problèmes d’attention ou alors d’être un as du maniement du téléphone.
Le participant B (image de droite) passe lui 4.68 heures/jour sur son mobile en 26 sessions d’une durée de 2.54 minutes. 7% de son temps est consacré à produire du contenu. Il utilise 30 applications mais une est majoritaire YouTube. Une spécificité il aime la nourriture avec 37q% de contenu Food divers et variés sur une journée
Le nom est bon, les vidéos ou les images sont convaincantes, les premières analyses intéressantes, du beau travail à l’américaine, mais, dans l’article, il manque une chose essentielle, comment fait-on pour coder toute cette information? De nos jours, on ne code plus à la main (on ne parlera pas de la labellisation des images pour l’IA) mais comment faire pour caractériser, découper, classer cette foultitude d’information?
Si quelqu’un pouvait nous le dire nous serions contents!
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