Publié le 11 septembre 2014

Facebook est devenu pour les entreprises un outil de branding mais aussi de recrutement, notamment par l’utilisation de Graph Search, permettant de sourcer les candidats. Mais, est-on train de franchir une nouvelle étape ? La masse de données, collectées depuis dix ans sur un nombre croissant d’utilisateurs de ces sites, comme Facebook, qui recueillent des donnés socio-démographiques peut offrir des possibilités immenses non seulement pour les chercheurs mais aussi pour les managers et recruteurs.

Ces ‘’likes’’ qui nous révèlent

Une étude longitudinale file menée sur trois ans par un groupe de recherche de l’Université de Cambridge et portant sur 58466 volontaires américains montre qu’étudier les ‘’likes’’ permettrait de déterminer avec 93% de fiabilité l’origine ethnique de  son utilisateur, à 93% son genre, à 88% son orientation sexuelle et à 65% de différencier les consommateurs de drogues des non-consommateurs. Cet intérêt est partagée par Christian Rudder, co-fondateur du site de rencontre OkCupid, qui vient de publier un livre,  Dataclysm : Who we are (When we think no one’s looking) ou comment les données peuvent révéler qui nous sommes.

Poursuivre ces recherches sur un temps plus long et élargir l’analyse à des données collectées sur d’autres réseaux sociaux comme Twitter, des sites de  social bookmarking comme Reddit, des sites d’annonces comme Craiglist ou encore des sites de rencontres, apporterait des renseignements précis et détaillés sur les comportements de leurs utilisateurs mais aussi sur la stabilité ou l’évolution de leurs goûts, leurs préférences et leur positionnement politique.

Prédire les comportements des candidats et des employés

Pour les  RH, connaître la personnalité de ses (futurs) employés permettrait de déterminer leur employabilité et leur potentiel de développement et in fine de proposer des solutions d’emploi sur mesure. Les enjeux seraient par exemple de pallier aux difficultés de recrutement, limiter le turnover et de proposer des régimes de protection sociale personnalisés. Cela s’inscrit notamment dans le tournant des démarches prospectives et réactives de la gestion RH vers une démarche prédictive. Cette dernière se base sur le modèle du consumer et target marketing, envisageant les employés comme des consommateurs, et, à coup d’algorithmes prédictifs, fait des pronostics sur leur comportement au sein de l’entreprise.

Réfléchir à ce qui est souhaitable et utile de prédire pour l‘employé et l’entreprise

La frontière entre analyse prédictive des comportements et respect de la vie privée est ténue. John Boudreau, Professeur de management à l’Université de Southern California,  montre que les prédictions ne doivent pas trop devancer les comportements. Donnant l’exemple, d’un algorithme prédictif conçu pour identifier les femmes enceintes sur la base de leurs données démographiques et leurs habitudes de consommation et utilisé pour envoyer des publicités et des bons de réduction, Boudreau explique que celles recevant des publicités avant que leur grossesse ne soit officielle ont mal réagi, ayant l’impression d’être espionnées. Utilisés donc à mauvais escient, ces pronostics peuvent avoir un effet contraire à celui recherché. Ainsi, pour résoudre ce dilemme, il préconise de penser non pas en terme de ce qui peut être prédit mais ce qui devrait l’être dans une éthique de l’utilisation des données.

 

Si vous souhaitez en savoir plus ou  vous prêter au jeu de l’analyse de vos ‘’likes‘’, cliquez sur l’image ci-dessous:

you are what you like

 

> Crédit image : Denis Dervisevic  / Flickr / License CC BY
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