Faisons-nous la promotion du contenu canadien par l’intermédiaire d’algorithmes d’apprentissage en profondeur?

Fenwick: D’accord, tout le monde, si nous pouvions commencer. Je tiens à vous remercier tous aujourd’hui pour votre présence à cette discussion, algorithmes ou Comment le contenu vous trouve. Avant de commencer, nous avons une courte vidéo, donc si nous pouvions simplement éteindre les lumières dans la salle, nous pourrions passer au film.

Vidéo: Nous vivons dans un monde de choix, le contenu est disponible partout et sur de nombreuses plateformes…

Vidéo: En cette ère numérique, nous sommes submergés de contenu sur diverses plateformes…

Vidéo: Trouver ce contenu est un défi…

…ici comme à l’échelle mondiale.

Vidéo: Le défi est de trouver le contenu dans un environnement numérique en constante évolution…

Vidéo: …et la plupart du temps, ils le font grâce à l’accès plutôt qu’à la propriété.

Vidéo: Les utilisateurs sont maintenant plus rapides que la télé…

Vidéo: Les utilisateurs sont maintenant plus rapides que la télé…

Vidéo: L’ère de l’abondance a fait basculer notre univers…

Vidéo: Comment en sommes-nous arrivés là?

Vidéo: Comment en sommes-nous arrivés là?

Vidéo: L’ère post-télé est remplie de perturbations…

Vidéo: Et d’innovation…

Vidéo: La génération Y… transforme l’espace numérique.

Vidéo: Force le changement dans l’espace numérique.

Vidéo: Qu’est-ce que l’analytique peut dire aux créateurs?  Dans l’ère numérique…

Vidéo: Trouvez votre contenu…

Vidéo: Trouvez votre contenu…

Vidéo: Ou laissez-le vous trouver?

Vidéo: Ou laissez-le vous trouver?

Vidéo: Le futur est maintenant…

Vidéo: Le futur est maintenant…

Vidéo: Et maintenant, comment passer de la découvrabilité…

À la découverte?

Fenwick: D’accord. Bienvenue à tous à notre discussion sur les algorithmes ou comment le contenu vous trouve. Je suis le modérateur de cette discussion. Mon nom est Fenwick McKelvey. Je suis un professeur adjoint à l’Université Concordia dans le département des études en communications où j’étudie, de façon très générale, l’information et la communication politique technologique. Je suis accompagné par trois panélistes très estimés. Je suis très heureux d’être en mesure d’être en conversation avec eux aujourd’hui. À ma gauche, est Christopher Berry, directeur principal en Intelligence de produit chez CBC. Pour bénéficier les Canadiens, son équipe transforme les données en produit et permet à d’autres de le faire. Auparavant, il a co-fondé Authintic.

Christopher: Ouais.

Fenwick: Ok, je le prononce mal. Une société d’analyse d’authentification sociale qui développe des produits à Synapsis, et co-fondateur du département des sciences de marketing à l’agence numérique Critical Mass.

Ensuite, nous avons Daniel Lemire qui est professeur en informatique à l’Université du Québec. Il a un BSC et un MSC et un doctorat en ingénierie mathématique à l’École Polytechnique de l’Université de Montréal. Il a écrit plus de 45 publications évaluées par des pairs, dont 25 revues. Il a eu des subventions de recherche concurrentiel et il a été un expert invité à apparaître dans de nombreuses discussions, y compris pour le CRSNG et le FQRNT. Son logiciel Open Source a été utilisé par les grandes entreprises comme Google et Facebook. Ses intérêts de recherche comprennent des bases de données, la recherche d’information et de programmation de haute performance. De toute évidence, quelqu’un qui a beaucoup d’expertise à apporter à cette conversation. Puis, finalement, nous avons Dylan Reibling?

Dylan: Reibling.

Fenwick: Reibling.  Il est un cinéaste qui vit et travaille à Toronto. Il travaille sur plusieurs genres, du documentaire au drame. Son travail documentaire se concentre sur la science, la technologie et le travail d’enquête. Son plus récent film, Looking for Mike, tout récemment projeté sur les ondes de la SRC, a conduit à la résolution de l’affaire d’une personne disparue de 23 ans. Pendant son temps libre, Dylan travaille dans l’art interactif, en utilisant des technologies de projection numérique pour explorer les formes cinématographiques en contexte non-cinématographique.

Joignez-vous à moi pour souhaiter la bienvenue à nos panélistes. Je vais commencer notre conversation de manière générale sur la relation entre les algorithmes et la découvrabilité. Pour ceux qui ont lu ce rapport CMF, ils sauront que c’est un levier industriel important qui influence la façon dont le contenu est découvert par les Canadiens.

C’est un moment intéressant pour ce groupe d’experts des algorithmes parce que nous avons récemment découvert qu’aux États-Unis, la récente controverse Facebook a découvert une nouvelle tendance, nous indiquant que les algorithmes ne sont pas vraiment importants. Ensuite, c’est à l’humain que nous devrons prêter attention. Avec cela, je pense que nous pouvons lever la discussion et nous allons en rester là.

La vérité est que je me sentais comme si cela était le coup d’envoi de notre conversation, car il nous encourage à être spécifiques sur cette influence des algorithmes, en particulier ce qu’ils font et essayer de comprendre comment les humains et les algorithmes se rapportent à la fois en termes d’équipes de travail pour concevoir ce qui est une tendance tout en même temps comment les humains et le public interagissent avec ces algorithmes.

Je sentais que nous pourrions donner  le coup d’envoi en commençant par qualifier ce qu’est le rôle des algorithmes dans une ère de découvrabilité? Lorsque nous nous préparions, Dylan, vous avez mentionné l’histoire, la différence entre Netflix et Amazon.

Dylan: Amazon. En termes de-

Fenwick: Ouais. Vous pourriez commencer parce que je pensais que cela pourrait être une bonne introduction à certains de ces thèmes ici.

Dylan: Ouais. Juste pour donner un peu plus de contexte, je suis un cinéaste donc je travaille au sein de l’industrie culturelle. Je porte le chapeau mais je suis aussi, pour l’année écoulée, je développe ce projet avec l’ONF, un documentaire interactif sur les algorithmes. Je fais beaucoup de recherche approfondie sur cette littérature et je parle aux gens des algorithmes. Je suis en train d’examiner l’éthique des algorithmes et essaye d’obtenir des tendances, en essayant d’obtenir l’âme de la machine.

Une des choses qui a été soulevée en préparant cette discussion, quelqu’un … Le défi est de savoir comment décrire un algorithme, car il est comme une série d’étapes mathématiques ou étapes de la procédure. Quelqu’un a comparé les moteurs de recommandation, ils parlent … Je pense que c’était Pedro Dominguez maître de l’algorithme, il avait parlé de la différence entre l’algorithme Amazon pour recommandation, si vous pensez comme une librairie, Amazon, ils veulent vous accueillir dans le magasin et vous montrer les best-sellers. « Hey, vous aimez ce livre? Eh bien, laissez-moi ici vous montrer la deuxième étagère. » Ils veulent mettre tous les nouveaux titres à l’avant, tous les titres populaires.

Alors que Netflix, leur système est très différent. Ils ont leurs gros titres flashy à l’avant du magasin et ils vous accueillent dans le magasin, mais leur modèle fonctionne plus comme, «Hey, venez découvrir nos grands titres flashy puis pendant que vous êtes ici, venez et regardez, vous savez que nous avons ces vieux livres étranges à l’arrière. Je pense que nous avons le bon livre pour vous.  »

Quand on parle des algorithmes, il y a beaucoup d’approches différentes. Il ne suffit pas de taille unique. Chacun a sa propre saveur et je pense que cela a un grand impact sur les types de contenu que nous allons recevoir et choisir à l’avenir.

Fenwick: Daniel, l’un de la pièce … Avant la discussion, j’ai tweeté un texte que Daniel a écrit en introduction à certains de ces thèmes. Si vous n’avez pas eu la chance de le lire, je vous y encourage, mais vous avez aussi fait le point sur quelques-uns des moyens qui fonctionne quant à Amazon. Je me demandais si vous pourriez nous en dire un peu plus sur l’algorithme Amazon et sa relation avec le filtrage collaboratif.

Daniel: Oui. Vous avez décrit les systèmes de recommandation comme étant ce procéduraux. L’idée est que cela est une logique claire, mais ce ne l’est pas … Je pense que vous pourriez la décrire un peu différemment. Lorsqu’Amazon est venu avec son système de recommandation célèbre où il dit: «Si vous aimez ce livre, vous allez aimer ces livres. » Cela a été breveté en 1998 par Greg Linden et al. Comment ça marche est que l’algorithme lui-même est très facile à comprendre, mais il est de prendre beaucoup de données sur notre comportement. C’est plus comme des statistiques vraiment que l’algorithme. Nous appelons cette discussion, une discussion sur les algorithmes, mais elle pourrait être appelée la discussion statistique, aussi.

C’est beaucoup plus difficile de comprendre ce qui se passe parce que tu as une quantité massive de données à chiffrer. Si vous ne disposez pas de ces données et vous regardez juste l’algorithme, vous ne pouvez pas prédire ce qu’il va faire.

Christopher: En fait, dans un document de 2009 sur Amazon, un scientifique de marketing a examiné comment les gens utilisaient ces recommandations et comment les gens forment réellement l’algorithme. Il se trouve que l’un des facteurs les plus importants en termes d’achat d’un livre recommandé était de trouver un point de prix qui vous fait légèrement dépassé la limite de livraison gratuite.

Vous finissez par obtenir d’aussi fascinant résultat, l’auteur a appelé un effet filet de pêche où le comportement humain agrégé a effectivement façonné les statistiques et la mise en forme où les livres ont été effectivement vus et présentés. C’est une rue à double sens qu’il y a l’intention du scientifique des données et l’informaticien dans la construction de l’algorithme et puis il y a ce que vous tous les gens le font pour eux. Nous avons vu des choses assez horribles que vous avez faites dans l’ensemble. Nous avons également vu quelques belles choses que vous avez faites dans l’ensemble.

Daniel: C’est intéressant parce que, en réponse à certains d’entre eux, en essayant de penser à la relation … Le terme algorithme lui-même est celui qui devient … Et voici, c’est devenu une expression populaire qui capture, je pense, une dynamique et nous pourrons en parler, des médias plus interactifs dans un sens et la première, que nous avons des gens qui prennent des décisions, générant de grande quantité de données et que les données sont ensuite analysées et calculées d’une certaine manière à utiliser, dans un langage accessible, quelque chose comme l’algorithme statistique, de faire des inférences.

Vous pouvez regarder comment cela est à la fois utilisé comme quelque chose d’intuitif et aussi quelque chose de jeu qui manipulent dans la création de ce lieu que je pense est réellement utile, le terme, découvrabilité, car il est dans cet environnement ou milieu que vous êtes en train d’essayer de prendre des décisions au sujet du contenu qui vous intéresse. C’est d’essayer d’être attentif aux processus dynamiques à l’œuvre.

Je pense que c’est en partie ce qui était intéressant dans le cas Facebook, est que, à certains égards, il met l’accent sur certains des aspects traditionnels de la radiodiffusion où Facebook a pris des décisions sur ce qui est important et à certains égards, quelques-uns des thèmes de cette discussion sont plus subtiles dans le sens où le contenu est recommandé de façons qui dépendent vraiment de votre interaction au sein de vos personnalisations.

Chris, vous avez mentionné une partie du côté des données à elle aussi. Je me demandais si vous voulez donner plus de détails sur ce qui est le lien entre les algorithmes et les données étant générés?

Christopher: Oui, 100%. Certains des meilleurs algorithmes apprennent hors de mesures ce que vous mettez dedans. Lorsque vous choisissez de cliquer sur le deuxième élément dans une liste, par opposition au troisième élément ou le premier élément, vous êtes le formateur. Dans certains types d’algorithmes, des types spécifiques de systèmes de recommandation, c’est quelque chose que l’on appelle le filtrage collaboratif. Certains des meilleurs algorithmes dans la vallée se combinent en fait à la fois; le filtrage de contenu et de filtrage collaboratif. Lorsque vous les mettez ensemble, vous finissez par avoir une méthode hybride.

On dit que certaines entreprises ont un énorme avantage car ils vous comprennent personnellement. Que lorsque vous tapez quelque chose dans une boîte de recherche sur YouTube ou Google, votre identité et tout ce que vous avez fait dans le passé font partie de cette requête. La raison pour laquelle ils surpassent en termes de pertinence est parce qu’ils vous comprennent et vous êtes un élément fondamental de la requête globale. Voilà comment les deux pièces, votre comportement et ce que votre intention est à un moment donné et ce qui est disponible pour servir tous se combinent, ils sont mélangé ensemble dans quelque chose qui est beaucoup plus que ses pièces individuelles.

Fenwick: Daniel, vous avez mentionné que certains des … Le moyen important que vous avez mentionné, dans le contexte canadien et dans votre pièce, vous mentionnez la relation de la LPRPDE, essentiellement la Loi sur la protection du public au Canada, je suis sur le découpage le nom, les renseignements personnels sur la vie privée, la loi sur les documents électroniques, mais vous avez dit que, et je pense que ce l’un des fait, les tensions intéressantes que beaucoup de ces données ont été collectées pour aider les algorithmes à prendre des décisions.

L’un des moyens que nous pourrions comprendre ce lien, et une partie de l’intérêt de la raison pour laquelle nous sommes ici aujourd’hui est en quelque sorte des intersections entre les algorithmes et le contexte réglementaire. Je pensais que cela pourrait être … Daniel, je me demandais simplement si vous êtes à l’aise de parler un peu plus sur le lien entre les données et la LPRPDE.

Daniel: Oui. Je ne suis pas un expert sur la vie privée, mais ce qui est tout à fait clair, et hier, il y avait une discussion à propos des adolescents et comment ils se sentaient sur la vie privée et ils étaient très inquiets à ce sujet, mais ils étaient, d’accord, avec un grand nombre de personnes ayant accès à leurs informations, mais ils ne veulent pas que Facebook sache beaucoup à leur sujet. Bien sûr, ils seraient très surpris par la quantité d’informations que Facebook peut partager. Nous avons cette industrie entière qui est essentiellement à vous suivre si vous le voulez ou non.

Les études montrent qu’ils peuvent en dire beaucoup sur vous. Ils peuvent dire vos orientations sexuelles ou votre sexe, votre niveau de revenu assez facilement. Ils peuvent dire beaucoup et ils utilisent ces données de façons qui sont intéressantes. Par exemple, une étude récente montre que si vous auto-identifier en ligne en tant que femme, vous êtes moins susceptibles de recevoir des annonces pour des emplois bien rémunérés. Considérant que, si vous auto-identifier en tant qu’homme, vous allez recevoir des offres avec des emplois qui paient plus. Bien que nous ne sachions pas exactement pourquoi il en est ainsi, une théorie que j’ai est que peut-être, les hommes sont plus enclins à cliquer sur les annonces pour des emplois qui paient plus, alors que les femmes peut-être sont un peu plus prudentes. Peut-être, qu’elles ne cliquent pas. Le système apprend que peut-être, puis dit: «Vous êtes une femme, nous avons obtenu cette annonce pour des emplois peu rémunérés. Ici. »

C’est intéressant. En ce qui concerne la vie privée, oui, c’est vraiment un grand changement parce que bien sûr, des compagnies comme YouTube, Facebook, ne respectent pas vraiment nos règles. C’est difficile de voir comment elles pourraient être toutes appliquées parce qu’ils n’ont pas vraiment besoin de vous connaître par nom. Ils ont juste besoin de savoir que vous êtes quelqu’un et puis ils peuvent ajouter toutes ces informations, mais ils ne doivent pas attacher jusqu’à votre nom ce qui rendrait les questions juridiques beaucoup plus floues.

Fenwick: C’est certainement l’un des défis de l’utilisation du terme, la vie privée, à certains égards, à encadrer certains de ces débats et questions parce que oui, un grand nombre de phénomènes se produisent dans l’ensemble. Les moyens auxquels nous pouvons penser face à certains aspects de la LPRPDE en parlant de la collecte de données et de stockage de données plutôt que d’insister nécessairement sur la vie privée des individus. Certains de ces moyens, qui sont devenus agrégés, deviennent problématiques.

Je pense que ce qui est aussi intéressant dans ce thème est que certaines personnes sont mécontentes que les algorithmes reflètent leurs comportements et les conséquences de celles-ci. Je me suis rappelé de la récente chatbot de Microsoft qui est sur Internet pour tous 24 heures avant … Il a dit beaucoup de choses qui ne sont pas à répéter, mais vous pouvez en regarder certains … Il a certainement été ciblé par des trolls sur Internet pour dire des choses très provocantes, mais il parle aussi comment ces conséquences des algorithmes refléteront les données.

En partie, ce n’est pas nécessairement de cette façon que nous voudrions que nos systèmes fonctionnent. À certains égards, ils le sont. Vous avez parlé du mythe de l’algorithme, mais d’une certaine façon, nous voulons qu’ils soient un meilleur niveau car il capte l’image que nous en avons, que nos médias peuvent nous rendre mieux.

Sur ces thèmes, certaines des préoccupations que nous avons … Dylan, vous travaillez sur ce projet. Je me demandais si vous pouviez parler d’autres moyens, en quoi ce lien entre les données et l’algorithme peut devenir problématique.

Dylan: Juste pour ajouter sur ce que Daniel a dit, si vous êtes intéressé à être profilé, il y a un cas, je pense qu’il est Latanya Sweeney qui était … Je pense qu’elle était a Cornell. Elle était une informaticienne renommée  à Cornell. Ils ont consulté Latanya Sweeney et elle a constaté que par rapport à ses collègues, elle a livré beaucoup d’annonces pour corvéables de cautionnement comme «Trouver des façons de sortir de prison pour vos partenaires ou vous-même. » C’est juste parce qu’elle avait un nom à consonance noire. Elle est noire et juste à cause de la façon dont son nom a été orthographié, elle a été livré ces annonces. Ce ne fut pas une chose d’auto-identification. Il vient de ses données qui ont été tiré sur la base des cookies qu’elle portait avec elle et toute sorte d’identification qu’elle a dû mettre dans des sites Web, mais regardez Latanya Sweeney parce qu’elle est un cas vraiment fascinant.

Elle a entrée et a fait l’ingénierie inverse de l’algorithme où il y a eu ces préjugés raciaux et il n’a pas été quelqu’un en disant: «Oh, si le nom noir nous pouvons livrer ces annonces. » C’est cette problématique de la façon dont les algorithmes sont en cours de construction et en particulier, dans un contexte d’apprentissage automatique, beaucoup de ces choses fonctionnent en corrélation plutôt qu’en lien de causalité. Il suffit de regarder un tas de données, vous pouvez trouver des connexions étranges comme trois jours avant la tornade frappe, Target vend plus de Pop Tarts  aux fraises.

Ceci est une corrélation et c’est agnostique que quelqu’un s’assoit et d’être comme, «Bon, eh bien, les gens sont en préparation des trousses d’urgence ou autre chose.” C’est juste une hypothèse de corrélation directe ou le résultat de corrélation qui en sort est problématique, car au moins, si elle est quelqu’un est assis là-bas et écrit une formule, vous pouvez lui dire: «Bon, eh bien, pourquoi avez-vous mis ceci?  » Vous pouvez interroger une personne, mais je pense qu’il y a ce genre de chose agnostique comme: «Oh, ses données. Il n’y a pas des biais de données et la corrélation est la corrélation. » Tous ces freins et contrepoids que nous avons mis en place pour ces systèmes que si une personne est en cours d’exécution, nous ne disposons pas nécessairement dans le cas des algorithmes. C’est insensé de dire: «Oh, c’est juste un ordinateur qui le fait, nous avons donc aucun contrôle et c’est impartial. » Parce qu’ils créent les hypothèses.

Fenwick: Ouais. Dylan, C’est bien parce que je pense que c’est aussi pourquoi cette discussion est intéressante. Elle est significative pour quelqu’un comme moi qui s’intéresse aux relations entre les algorithmes et la politique. Cela souligne cette façon particulière dont cette question sera traitée par les Canadiens et je pense que l’une des choses à garder à l’esprit est avec l’exemple de Latanya Sweeney, que nous avons des problèmes similaires au Canada. Est-ce-que des études ont été faites? Si les Premières nations au Canada avaient des quantités similaires de discrimination face à la publicité en ligne, ce serait vraiment génial de reproduire ces types d’études. Ils vont simplement comprendre certaines des conséquences qui se déroulent ici parce que nous ne faisons pas la recherche ou parce qu’il est difficile, nous ne connaissons pas certains de ces phénomènes. Je pense que c’est l’un des choses quand j’ai le micro pour un instant, c’est de mettre l’accent sur ce qui est vraiment important, ce que certains d’entre nous essayons, d’apporter les éléments qui comptent dans nos discussions réglementaires existantes.

Je veux nous ramener un peu à la découvrabilité aussi parce que je pense que l’une des relations est cette question de corrélation. Je plaisantais avec un ami que la plupart du temps j’écoute Spotify maintenant, c’est de la musique pour enfants, mais à aucun moment c’est de la musique pour les enfants qui apparait dans mon playlist nouvelles découvertes. À un certain point, l’algorithme a compris que je ne veux plus de recommandations pour Sharon Lois et Bram.

La question que j’avais était celle de de la personnalisation, dans le rapport de CMF, ils avaient soulevé le point de la perte de diversité et certainement, une des choses que les tendances Facebook nous apprennent c’est que Facebook disait ;

« Non, voici les histoires importantes qui doivent être en premier plan… « . Ces histoires, il y a un dysfonctionnement dans l’algorithme qui était nécessairement quelque chose que nous pensions devrait être une tendance.

Je suis curieux au moment où nous parlons souvent de la relation entre les algorithmes et les filtres de bulles. Je me demandais si l’un de nos panélistes serait assez courageux pour introduire ce concept d’un filtre de bulles et ensuite si nous pouvions le lier et revenir à certains de ces moyens que les filtres de bulles peuvent influencer la façon dont nous sommes exposés à un contenu canadien.

Christopher: Ouais. Dans le contexte Facebook, un filtre de bulles se produit lorsque vous curez votre réseau social, lorsque vous curez votre propre herbe et vous remplissez votre fil d’actualité et dans certaines études plus récentes qui ont été très, très, très bonnes à Facebook, ils ont quantifié les différences entre les libéraux et les conservateurs et ils observent l’historique. Les libéraux sont-ils plus enclins à cliquer sur le contenu conservateur difficile? Les conservateurs sont-ils plus enclins à cliquer sur le contenu libéral difficile? Ils ont découvert tout un tas de préjugés et de façon dont les gens ont effectivement filtrés le contenu qu’ils voyaient basés sur un réseau social qu’ils ont préparé eux-mêmes. C’est un réseau social.

Nous faisons les mêmes choses avec les réseaux d’intérêts aussi bien. Nous curons les profils Twitter à suivre. Les types spécifiques d’algorithmes peuvent être beaucoup plus enclins à filtrer où le contenu difficile est délibérément laissé de côté parce que nous permettons aux êtres humains de le faire réellement et qui semble être une tendance naturelle de certains êtres humains pour réellement maximiser l’utilité qu’ils obtiennent pour leur temps dans une expérience numérique donné. Ce serait ma définition des filtres à bulles.

Daniel: Ouais. Cette définition est fondamentalement juste. Je pense que récemment, Facebook a annoncé, je n’ai pas les citations exactes, mais qu’ils essaieraient d’encourager la diversité parce que l’un des effets que le filtre bulle demande est que les gens n’interagissent avec le contenu autant parce que tout cela est des choses que vous avez vu avant et, quand vous n’êtes pas plus contesté, ils voient que vous n’interagissez pas avec le contenu et vous le laissez glisser. Cela provoque effectivement un problème et les gens essayent de revenir dans le jeu.

Dans les premiers jours du web, dans les premiers jours de systèmes de recommandation, il y avait un grand espoir que le web serait … et on a parlé de la longue queue. Je ne sais pas si les gens se souviennent que nous quittions l’ère des blockbusters avec la télévision et certaines où quelques personnes clés peuvent appeler les décisions et maintenant, nous allons prendre les décisions et nous allons … et les petits producteurs auraient une chance enfin, parce qu’ils ne pouvaient rompre même si dire, les grandes agences ne veulent pas, mais ce qui est intéressant en raison des faits comme les filtres de bulles et ainsi de suite, la diversité n’est pas encore là et les études montrent que ces effets ont tendance à favoriser les blockbusters.

Par exemple, juste pour moi-même parce que je l’ai décidé de concevoir mon flux Twitter. Je reçois beaucoup de buzz de Donald Trump pour une raison quelconque. Il est partout et ça devient énervant.

Mâle: C’est parce qu’il est partout.

Daniel: Parce qu’il est partout, ce n’est pas vraiment différent d’où nous étions il y a 30 ans. Nous sommes encore coincés dans la bulle, sauf qu’au lieu d’être décidée par les agences de presse, ce sont des algorithmes qui le font dans cette pensée.

Fenwick: C’est certainement important comme vous dites, c’est-à-dire que ceci est une question qui émerge de la radiodiffusion et de ce que nous pourrions en penser est le complexe traditionnel de l’attention qu’a été la radiodiffusion canadienne est en train de changer de façon et que nous pensons aux lecteurs de nouvelles, qui sont encouragés à prêter attention et les moyens dont ces systèmes fonctionnent.

Je pense que ce qui est intéressant, pour ajouter à votre Point Daniel, c’est de  tenter en quelque sorte de reprendre à l’endroit où nous pouvons situer les algorithmes est que, à certains égards, si vous regardez la première page de Netflix, récemment, la première page de Netflix, le contenu Netflix, prend 50%. Je ne sais pas si vous avez la même chose … Qui sait si nous avons l’écran de télévision similaire. Cela fait partie du défi, mais 50% de l’écran est occupée par Netflix et ses propres émissions. Vous pouvez penser à la façon dont la propriété des plates-formes et le contenu des plates-formes de distribution est capable d’être influent dans les moyens qui sont beaucoup plus tangible que les formes traditionnelles de radiodiffusion

Ensuite, d’autre part, il y a ces recommandations algorithmiques de ce qu’il apparaît et ce que je voudrais basé sur le contenu de mon visionnement et puis il y a aussi beaucoup de façons dont le Web a changé la façon dont nous sommes en mesure de trouver et d’interagir et je pense souvent qu’il est important également de situer cette technologie de découvrabilité ou des choses comme Reddit et des choses comme Wikipédia qui vous fournissent différentes voies de la connaissance dans laquelle vous êtes en mesure de découvrir des choses. Je pense que cela est important, mais les mettre dans le dialogue à certains égards, parce que vous êtes en mesure de dire ensuite ce que cela me permet de découvrir en termes de contenu. Pour en revenir au commentaire de Dylan sur la différence entre Amazon et Netflix.

Par opposition à la façon dont vous pouvez passer trois heures sur Wikipédia naviguant et allant de ce qui semblait être un article très pertinent dans un endroit très étrange sur Internet. Une partie de ce que je pense revient dans cette question devient également la question du rapport CMF décrit cette perte de la diversité et l’une des préoccupations qui est seulement le contenu ou le contenu populaire qui  apparemment va être populaire et de ce fait, probablement commercialisable et générer des clics. Est-ce que le contenu était recommandé? Quelles sont les conséquences pour certaines des différentes façons dont nous attendions que les médias se comportent en termes de recommandation du contenu est important en termes de nouvelles ou de recommander le contenu canadien en termes de l’industrie culturelle.

Je me demande si cette convergence pourrait être l’un des algorithmes avec la convergence autour des données métrique à propos de la recommandation. Dylan, je veux vous assurer que vous êtes … mais je veux aussi juste dire que je l’ai utilisé ces types de filtre de bulles. Certaines des conséquences sont ce qui est filtré et pour quelle raison. Je me demandais de quelle manière nous pourrions parler de certains des problèmes au sujet du contenu populaire étant filtré si vous avez rencontré certains de ces problèmes avec des filtres de bulles.

Dylan:

Je vais juste sauter dans le vif du sujet de ce que je pense. Nous sommes ici, nous parlons des algorithmes à la discussion initiée par le CRTC et pour moi, je ne peux pas m’empêcher de penser que l’important de la conversation pour moi est que si la plupart des gens obtiennent leur contenu par des moyens algorithmiques, les moteurs de recommandation, et nous sommes dans ce monde où Netflix ne paient pas d’impôts canadiens. Il, à ce jour, a seulement soutenu … Il y a une co-production. C’est un spectacle appelé, Between, qui est une co-production canadienne avec Netflix et Rogers et je pense que les termes de l’accord sont que … Crave vient de Rogers, oui?

Fenwick: Ouais.

Dylan: Montre-moi. Que peut-être ce n’est pas Rogers mais de toute façon, je pense que c’est…

Femelle: C’est Rogers.

Dylan: Oh, mec. CORUS. N’importe qui?

Fenwick: Ce n’est pas MA.

Dylan: Quoi qu’il en soit, il y a les producteurs canadiens qui se demandent comment Netflix peut mettre autant de financement dans la production et je dois dire, en tant que producteur canadien des médias, comment je faisais de l’argent auparavant, les quotas de contenu canadien sur les chaînes comme l’histoire ou CTV et si on se trouvait maintenant dans ce monde où Netflix ne se soucie pas du contenu canadien, et je ne pense pas qu’ils le font, n’était-ce pas un rôle pour le CRTC de dire, « Hey, écoutez. Voici votre algorithme. Il recommande ces émissions de télévision. Il comprend un 30% de contenu canadien ». Je suis égoïste ici, mais c’est en débat. Je pense que ce doit être une discussion, nous en parlions au début de la discussion, est-ce possible? Pouvez-vous imposer un filtre CanCon de 30% sur un algorithme et avez toujours fonctionné de la même façon. Il peut même ne pas être possible.

Christopher: Je veux dire l’objectif d’optimisation de l’algorithme Netflix est de minimiser le taux de désabonnement, c’est de réduire au minimum le roulement des abonnés et ainsi de maximiser le bénéfice par action. L’objectif d’optimisation de l’algorithme de Netflix n’est pas d‘assurer un 30% de contenu canadien, non? De plus, je serais très surpris étant donné le nombre de pays où Netflix est implanté, qu’ils seraient prêts à modifier l’algorithme hors et vers le bas sans doute assez faible probabilité. Si le contenu canadien contribue à Netflix que le bénéfice par action ne diminue pas, ils vont en mettre beaucoup plus que ce serait 99% de contenu canadien qui serait filtré vers le haut.

En général, ce ne serait pas bien si nous avions les entreprises canadiennes qui avaient des algorithmes très robustes pour promouvoir le contenu canadien, mais cela fait partie d’une suite du succès fantastique de la civilisation américaine à être en mesure de pousser sa technologie partout autour du monde.

Fenwick: Je dirais que c’est une vieille question, très canadienne et je pense que c’est l’une des choses qui essaient de comprendre ce défi et je pense que nous sommes ici dans cette salle aujourd’hui en grande partie parce que ces questions ont été examinées depuis longtemps et je pense qu’une partie de cette conversation est l’adaptation. Dylan, « Faut-il avoir des algorithmes de contenu canadien? » serait un grand titre pour une prochaine discussion, mais quelqu’un a dit le soulever, je pense que cela pose la question autrement, que je pense soit fonctionnel parce que nous avons l’habitude d’avoir ce système et dans un sens, que les quotas étaient attentifs à la façon dont les médias était influents et indispensables pour planifier et vous ciblez la partie spécifique de la fonction de la possibilité de découvrir le programme de télévision dans les moyens qui ont fait que les objectifs de la politique culturelle en forme et je pense que c’est l’un des défis et la chose intéressante à propos de ce sommet est que nous ne faisons pas nécessairement besoin seulement responsable mais aussi d’être proactif dans la façon dont nous pensons à faire face à ces questions de découverte.

Daniel, je voulais dire deux choses, l’une, je voulais vous mettre face à cette situation, mais deux, l’une des raisons pour lesquelles je suis très heureux d’avoir Daniel à participer à ce groupe est qu’il y a longtemps, je connaissais ce  programme de découverte, qui était un projet qu’il peut en parler un peu plus, ce qui était une façon d’essayer de développer un système de filtrage collaboratif de recommander des musiciens canadiens d’une manière que nous pourrions développer un mode de contenu canadien pour être découvert. Celui avec lequel je suis familier avec est une tentative précoce et Daniel, je voulais juste vous laisser la parole.

Daniel: Ouais. A l’époque, c’était en 2002, à un moment avant que YouTube mette les fichiers mp3 en ligne et je pense que ce que les gens téléchargeaient était haute technologie et c’était une question que les gens n’auraient pas la bande passante nécessaire pour obtenir la chanson. Je suis sérieux. Ce fut … et oui, à l’époque, je travaillais avec le Conseil national de recherches et nous avons pensé, que ce serait vraiment, vraiment agréable d’avoir tous ces musiciens canadiens indépendants sur un site où ils peuvent télécharger le contenu et d’avoir des gens qui les découvre. Nous avons pensé que l’utilisation d’algorithmes intéressants serait une façon de le faire. La technologie est agréable.

Femelle: Les humains l’ont fait.

Daniel: Je reviendrai à Découvrir, mais une chose que je voulais dire; oui, vous avez raison. Un problème est qu’il est difficile de vérifier et vous l’avez aussi mentionné. Vous devez comprendre, les gens parfois ne réalisent pas cela, mais si vous allez sur Google et que vous entrez des mots-clés, il n’y a absolument aucune garantie que vous allez obtenir la même réponse que moi. Vous devez comprendre cela et, il est assez difficile de savoir ce que … Même si le gouvernement a dit aux gens de Netflix on veut que vos utilisateurs regardent 30% de contenu canadien, comment le gouvernement vérifie cela? Bien sûr, le gouvernement pourrait exiger de la société à fournir toutes les données de l’utilisateur, mais voulons nous réellement que le gouvernement soit en mesure de nous surveiller à ce niveau? Probablement pas.

C’est difficile, mais je dirais une chose cependant, nous pouvons demander plus de transparence, je pense. Vous faisiez allusion à des systèmes de recommandations, mais nous ne savons pas pourquoi. Amazon comme un système dans son système comptable de recommandations, il peut effectivement vous dire pourquoi il est de recommander un livre donné. Il dit: «Eh bien, nous recommandons ce livre parce que vous avez acheté cet autre livre. » Il y a certaines choses que nous pouvons faire et Netflix, je pense est d’être un peu d’un extrémiste parce que, pour exemple, disons que vous vouliez … Je veux dire que je suis de langue française et si vous voulez trouver du contenu en français sur Netflix, croyez-le ou pas, c’est difficile. Il n’y a pas moyen de savoir si vous voulez trouver le contenu canadien, je veux dire bonne chance. Sauf si vous êtes un initié de l’industrie, vous ne serez pas en mesure de dire et clairement, ce sera très, très facile pour eux de mettre en œuvre et ils ne le mettent pas en œuvre par exprès.

Revenons brièvement à Découvrir, oui, cela a fini par disparaitre parce que dans l’ère de YouTube et ainsi de suite, il y a de grands joueurs qui viennent et c’est très difficile pour les petites équipes de concurrencer de contrôler la plate-forme, mais je pense que l’idée d’y a-t-il un rôle pour le gouvernement ou grande compagnie au Canada à jouer dans la promotion du contenu canadien? Je pense que cela est une question très importante et je pense que si nous la laissons à un algorithme, nous ne pouvons pas aimer le résultat à la fin.

Fenwick: Je veux vous assurer que nous avons le temps pour les questions. Je voulais juste donner une chance de toucher le commentaire de Daniel au sujet de cette responsabilité pour les algorithmes, tout le monde. Quand je pense que c’est en fait l’un de mes points clés au sujet de ce groupe est que nous vivons dans des systèmes techniques très complexes et leur impact sur nous sur une base quotidienne. Un des défis auxquels ils ne semblent plus publics de la même manière qu’un outrage … nous sommes ni témoins ou victimes de tout cela de la même façon. En fait, nous devons être attentifs à la façon dont l’algorithme de personnalisation du contenu et il est seulement dans la comparaison et la compréhension des différences entre nous et que, parfois, nous sommes en mesure de comprendre le modèle.

Je pense que l’une des questions importantes au sujet de la découvrabilité est  d’essayer de trouver des moyens de renouveler le contrôle démocratique du système médiatique à un moment où il est en grande partie ou sa relation étroite avec la personnalisation algorithmique, les systèmes de données et les joueurs largement mondialisées entraînés. Je suis très friand de cette interview avec un membre de OKCupid qui est un site de rencontres en ligne décrivant que si vous utilisez le site, vous êtes en cours d’expérimentation. Je pense que l’un des défis des Canadiens est que nous faisons partie d’une expérience globale et nous sommes très … où dans les universités, nous avons un comité d’éthique. Il n’y a pas de comité d’éthique pour certaines des expériences mondiales que nous connaissons qui se déroulent sur le web.

Je me demande si les panélistes pourraient bien être en mesure de parler à travers seulement les différentes manières et facettes au sujet de cette relation entre les algorithmes et les responsabilités. Dylan, je sais que vous avez pensé à cela. Je me demande si vous voulez en parler.

Dylan: Ouais. L’une des principales choses dans mes recherches, que je suis à essayer de comprendre. J’étais en train de poser cette question à un grand nombre de personnes. Les algorithmes sont utilisés pour les audiences de libération conditionnelle en Pennsylvanie. Ils sont utilisés pour les services de police prédictive. Celles-ci ont un impact majeur sur nos vies et comment nous arrivons à termes avec eux? Ils ont un tas de différentes couches. Nous avons transmis des liens pour la discussion, il y a un très bon article d’Andrew Turcot FDA pour les algorithmes qui dit, peut-être il devrait y avoir des règles gouvernementales autour de la transparence. Je pense que la transparence est l’étape la plus importante que nous pouvons prendre dès maintenant pour vous assurer que nous divulguer exactement ce que nous faisons. Le test d’émissions VW.

La raison pour laquelle cet algorithme a glissé par tout le monde est parce qu’il a eu lieu en vertu des droits de propriété intellectuelle. Ceci est notre propriété intellectuelle. Ceci est l’algorithme qui nous aide à gérer notre moteur, de sorte que vous ne pouvez pas le toucher, mais nous avons besoin d’une meilleure surveillance. Je pense que nous devons commencer à exiger la transparence. Puis aussi de notre côté dans les médias, nous avons besoin de développer une meilleure alphabétisation algorithmique.

Fenwick: Chris, voulez-vous …

Christopher: La transparence est vraiment, vraiment géniale parce que plus la confiance que vous avez avec l’algorithme est grande, l’utilitaire, plus il peut être et les aspects les plus marginaux de vous-même vous pouvez être prêt à partager avec lui. Tout cela se résume à TruStability de la marque et la TruStability de la société.

Il y a un léger côté sombre sur le front de la transparence. Il y avait ce grand âge d’or pour l’analyse de texte et la recherche. Fondamentalement, vous pouvez aller en pièce typique de logiciels d’analyse Web. Vous pouvez extraire tous les mots-clés que les gens utilisent pour trouver votre contenu. Vous pouvez utiliser la notation. Juste une très belle pièce de l’innovation, une belle année de la science au cours de ces années.

Google a eu plusieurs rencontres mitigées sur la façon dont ils rendaient les gens plus intelligents. Ils rendaient des webmestres plus intelligents. Ils faisaient les SEO’s plus intelligents et ça a fini par leur revenir sur le nez. Nous avons en fait moins de données aujourd’hui sur la façon dont les gens utilisent Google et comment ils interagissent avec votre ancien site de médias que nous avions avant. C’est parce que certaines personnes ont tenté de manipuler les classements de recherche dans un effort pour les plier à leur propre volonté et Google considère cela comme étant une forme de spamming. Chaque fois que vous redéfinissez la pertinence du moteur, vous êtes à bien des égards, ce qui nuit effectivement les revenus de la base de Google. S’il y a quelque chose qui tient à cœur à Google, c’est la défense de leur base de revenus et leur part de profit.

Je suis pour la transparence, tant que les effets négatifs, tant que les communes ne sont pas complètement détruites et ruinées mais, en gros, l’individu devrait être massivement habilité à être en mesure de comprendre comment leurs informations sont utilisées. C’est vraiment, vraiment un super design.

Daniel: Ouais. Cette discussion ne peut pas faire ce travail maintenant, mais nous avons besoin de définir la transparence parce que même si vous avez accès aux codes de source de YouTube, je veux dire tout cela, je vide le tout sur votre disque dur et je dis que vous savez …

Dylan: Le revers de la médaille est, nous devons améliorer notre alphabétisation, mais l’une des façons … Nick Diakopoulos parle beaucoup à ce sujet. Il mentionne, « Vous savez que même si nous pouvons comprendre chaque ligne de code et peut-être des lignes de code n’ont pas d’importance à l’ère de l’apprentissage de la machine, au moins, nous pourrions dire que nous savons ce que les entrées sont mises en et nous savons ce qui en est sorti et nous pouvons mesurer ces choses « . Ce sont des enjeux utiles et bien ancrés que nous pouvons utiliser pour nous orienter.

Fenwick: Je pense qu’il y a beaucoup de façons d’être attentifs. Je pense que, Chris, votre point sur l’optimisation des moteurs de recherche, je pense, est vraiment, vraiment important, car il est un aussi, je pense que nous devons être conscients de ce qui est déjà en cours. Cliquez-appâts et aller virale, je pense que sont en fait des exemples de gens qui sont la prochaine génération de l’optimisation des moteurs de recherche. Je veux dire, ils parlent de cette façon, mais dans un certain sens, il y a de nouvelles possibilités dans la nouvelle élite comme de nouvelles façons que la connaissance est concentrée et cela signifie que certaines personnes sont des experts dans les jeux et la manipulation des systèmes algorithmiques.

Il y a une tension entre essayer de comprendre que cette connaissance existe et comment pouvons-nous d’une autre manière, faire connaître les aspects de celui-ci qui encouragent les objectifs culturels et politiques que nous avons mis en avant et que ce soit dans l’acte de radiodiffusion ou dans la politique future.

Je pense qu’il y a aussi des préoccupations vraiment légitimes qui se déroulent actuellement au Canada. Certes, l’une des choses sont les partenariats transpacifique a des questions au sujet de la divulgation du code source et ainsi, cela pourrait nous mettre dans une situation plus précaire où il serait plus difficile en raison, d’être en mesure de trouver certains de ces systèmes responsables même si nous avons pu le faire en premier lieu.

Je pense que l’une des choses, ce qui est quelque chose que Nick et d’autres personnes ont parlé est l’accent mis sur l’étude de l’exécution de code. Une des façons que je la perçois, en réalité, est l’inverse. Une des raisons pour lesquelles je reçois en mesure d’Internet et des préoccupations sur la façon dont nous étudions le fonctionnement de l’Internet était à certains égards, en essayant de développer des mécanismes de reddition de comptes des systèmes techniques complexes.

Parce que je voudrais passer aux questions, mais l’une des choses est de dire ce qui est important est que j’encourage vraiment et peut-être je tweet les liens vers le travail dans Propublica de Nick qui est une organisation aux États qui a été vraiment intéressante dans l’ingénierie inverse comment Obama va écrire des messages à différentes données démographiques. Je pense qu’il y a des moyens très concrets que nous pouvons commencer à apporter, plus de responsabilité à des algorithmes et l’une des choses qui pourrait être facilement fait est de commencer éventuellement à inverser les moyens d’ingénierie, pas l’ingénierie inverse, mais l’étude et être attentif à la façon dont le contenu est recommandé et les différents systèmes.

Je crois que cela est la recherche importante à faire et d’y être attentif, mais nous avons environ 15 minutes. Avons-nous environ 15 minutes pour les questions? Je voulais juste vous assurer que si vous êtes tous ici pendant cette belle journée ensoleillée à 9:00 du matin que vous avez également la possibilité de poser des questions à nos panélistes très, très bien informés. Nous avons une main levée là. Comment puis-je faire cela? Oui, vous êtes le plus rapide. Vous êtes rapide. Vous voulez poser votre question.

Mâle: Pour ceux dans la salle qui sont les créateurs de contenu, les propriétaires de contenu, fournisseurs de contenu, avez-vous obtenu … Nous enregistrons. D’accord. Salut les gars. Pour ceux dans la salle qui sont les créateurs de contenu, les propriétaires de contenu, les distributeurs de contenu, avez-vous des conseils ou astuces que nous pouvons utiliser pour vous assurer que notre contenu apparaît dans ces algorithmes comme le Facebook, YouTube, Netflix autre que pourriels? Il a déjà mentionné, de sorte qu’il pourrait être bon et tous ceux qui suivent la possibilité de découvrir comme un hashtag sur Twitter, je suis sûr. En voyant tout ce que les pourriel et comment ils peuvent travailler ou le clic-appât. J’ai besoin de meilleures conseils de quiconque.

Dylan: Oh, je n’ai pas de suggestions.

Christopher: RTFM avec respect, cela veut dire Lisez le Manuel. Google est très, très explicite sur la façon de formater vos balises META pour être analysé. Incroyablement explicite en fait et il est tout à fait la petite industrie que nous avons ici au Canada avec des gens qui vont autour et répètent ce qui est dans ce document.

Oui, ce fut une belle prise de vue, non? En gros, la façon dont je tiens à penser qu’il est si vous écriviez vraiment, du contenu vraiment pertinent, la plupart des moteurs sont incités à trier le contenu et le mettre en face des publics les plus pertinents parce que les incitations généralement, avec certaines exceptions récemment, dans la presse. En règle générale, les incitations sont très alignées.

Si vous vous concentrez plus sur rendre le contenu lisible par l’homme, par opposition à d’énormes quantités d’énergie à essayer de déjouer le système, je pense que vous trouverez un avantage concurrentiel durable en général plus élevé dans la poursuite de cette politique.

Daniel: Hier, ils parlaient des ateliers qu’ils ont fait avec les adolescents un il y a quelques jours et l’un des ateliers … et je ne veux pas dire que les créateurs de contenu sont des adolescents, mais ils ont eu un atelier sur l’enseignement des enfants à contrôler leur marque. Fondamentalement, nous leur disons: «Eh bien, créer un site ou un blog et reliez toutes vos activités à celui-ci. » De toute évidence, la question de lead-in pensait probablement de rang de page, qui peuvent ou non être effectivement utilisée, mais l’idée est que si vous liez à quelque chose souvent, il va être rang plus élevé.

J’enseigne aux étudiants sur les blogs depuis un certain temps comme prof d’informatique et une chose que je trouve très intéressante est que beaucoup de gens, ne disposent pas réellement de toute stratégie de leur propre marque en ligne. Quand ils font quelque chose, ils ne l’affichent, mais ils n’y pensent jamais. Beaucoup de gens, même les gens qui tentent de percer dans une industrie, ils ne savent souvent pas comment le marketing ou ils ne veulent que de commercialiser leur produit, mais pas eux-mêmes et je vois cela comme un problème, car en ligne, vous devez être quelqu’un. Vous devez prendre le contrôle de votre marque, je pense.

Christopher: Je n’ai rien à ajouter. Je parlais à quelqu’un qui fait des médias sociaux pour Vice  la semaine dernière et nous parlions d’où est votre meilleur prix et le temps passé et elle était juste comme: «Vous savez quoi? Acheter des publicités Facebook et l’achat d’annonces Twitter, je pense nous avons atteint la fin d’explosions virales organiques « . et voici ce que Facebook et Twitter ont déduit, pour la dernière décennie, de trouver des moyens de monétiser leurs produits et comment le faire est de promouvoir nos tweets parce que nous en sommes à la fin et je pense que, peut-être que je me trompe, des éruptions juste organiques.

Fenwick: Certes, je pense que cela joue sur le lien de cette publicité  et généralement a de nouveau quelque chose sur le calendrier et maintenant, nous pourrions voir que ces plates-formes et enfin comprendre, car il n’était pas clair d’abord comment la publicité allait travailler à la radio. Certes, cela pourrait être un exemple de la plate-forme à essayer de comprendre qu’ils sont en fait exceptionnellement plus d’influence et à la suite de cela, savoir comment mieux monétiser leur influence.

Une des choses que je viens de dire aussi celui qui est l’un de mes autres commentaires que je veux faire est qu’il y a aussi beaucoup de discussions au sujet de la difficulté et la précarité d’être un producteur sur les plates-formes en ligne. Certes, il y a les critiques récentes sur la façon dont c’est très difficile d’être réellement durable sur YouTube par exemple. Je pense que c’est l’un des thèmes qui n’est pas à propos de la Découvrabilité, mais en fait, la création d’emplois durables.

Une des choses à dire est que, étant donné les difficultés d’être un producteur de contenu avec succès dans certains de ces plates-formes, je pense qu’il y a des opportunités pour créer de nouvelles plates-formes et j’étais très attentifs à ce qui se passe aux États au sujet de cette idée de plate-forme coopérative, qui cherche à créer des affinités plus horizontales entre les producteurs de contenu et la création de plates-formes qui travaillent pour eux. Je pense que l’une des autres réponses est trop que cela pourrait être une occasion pour les Canadiens de commencer à prendre au sérieux cette idée de plate-forme coopérative comme l’avenir des médias publics et comme un avenir de façons d’aborder certaines de ces questions que vous allez augmenter sur les plates-formes qui pourraient être très désintéressée à faire des nouvelles un succès à moins que vous soyez prêt à payer pour cela.

Oh, comment ça a été?

Drew: Salut.

Fenwick: Ensuite, je ferai en sorte que vous … Nous aurons une autre question.

Drew: Drew Robinson, Corus Entertainment. Nous avons parlé de Facebook et des choses comme ça et des produits. Nous avons parlé de recommander un mélangeur parce que vous avez un autre mélangeur. C’est un peu, je pense que dans mon esprit, ce n’est pas clair et précis, mais le contenu est difficile à définir et donc, je pourrais définir quelque chose comme une série dramatique, vous pouvez le définir comme une comédie.

Lorsque vous mettez cela dans un algorithme, je suppose qu’il y a deux côtés en termes de qui contrôle et définit ce contenu. Je veux dire les algorithmes est seulement aussi bon que ces balises META dont vous parlez. Dans ce nouveau monde, pouvez-vous donner des exemples de la façon dont peut-être le contenu, les producteurs, les propriétaires ont maintenu ou conservé une partie de ce contrôle et si oui ou non qui joue un grand rôle … que ce soit Netflix ou d’une autre plate-forme?

Daniel: D’accord. Lorsque la bande a été en train d’émerger, beaucoup de gens ont passé beaucoup de temps sur les taxonomies et sur les choses catégorisées manuellement et cela n’a pas fonctionné très bien et la question Facebook où ils paient des gens pour décider ce qui est important, une partie du problème est qu’aussi cela ne fonctionne pas très bien. La raison pour laquelle nous utilisons l’apprentissage de la machine est qu’il est seulement de cette façon que nous pouvons effectivement fournir un contenu personnalisé à des millions de personnes sans avoir à payer des millions de dollars.

Je ne sais pas à quel point nécessairement, par exemple, Google, je ne sais pas comment Google donne d’importance à des choses de marquage manuellement. Il est probablement moins que les gens pourraient penser.

Christopher: Je pense qu’il y a tellement de nombreuses applications supplémentaires de vraiment, vraiment riche d’un marquage vraiment, vraiment riche en taxonomie. Il suffit de dire, par exemple, une fois que je voulais caractériser un public qui était intéressé par AHL hockey, un hockey locale de l’Atlantique, afin de construire cette taxonomie, je devais effectivement chercher longtemps et durement pour le nom de chaque joueur et le nom de chaque entraîneur unique et de le mettre à l’intérieur et il était incroyablement long.

Hier, il a été mentionné qu’une compagnie devrait avoir un VP de la taxonomie pour vous assurer que le pipeline est effectivement bien rempli avec les métadonnées. Il y a tellement de très bons usages supplémentaires pour les métadonnées pour les machines sur le site de contenu. Du point de vue de la recherche d’information, du point de vue de Google, probablement moins, mais à partir d’un des médias canadiens, d’un point de vue du contenu appartenant, beaucoup plus donc et je comprends que c’est un point majeur et je comprends que je suis plutôt exigeant quand j’attends du producteur de contenu de dépenser toute cette quantité incroyable de temps, de main-d’œuvre pour obtenir tout le chemin jusqu’à la ligne d’une verge et lui demander d’investir l’effort supplémentaire pour mettre en métadonnées riches et de marquage.

C’est encore une chose dans leur assiette, ce qui est la raison pour laquelle je pense que l’apprentissage de la machine … et il n’y a pas de freins sur le train de battage AI. Ce serait bien si nous avions eu un peu d’aide de nos amis de la machine pour sûr. Le rendre plus robuste.

Fenwick: D’accord. Nous avons deux autres questions et je voulais juste dire, nous avons 10 minutes. Je vois trois mains maintenant. Oui? Je veux aussi juste dire que cela est également une question intéressante à propos de Upworthy. Ils ont un étudiant diplômé qui étudie Upworthy et en particulier, ils parlent un virage vers l’attention minutes est une façon différente de valoriser ce qui est mesurable et ce qui informe un système algorithmique de recommandation? Une des choses qui pourraient être un résultat potentiel de ce sommet est de savoir s’il est en fait une plus grande consultation canadienne et quel serait l’analyse tangible. Est-ce qu’il y a une norme nationale pour l’attention minutes? Ou quels sont les moyens que certains diffuseurs et producteurs de contenu pourraient être en mesure de se mettre d’accord sur des normes communes pour les mesures? Alors que nous pourrions avoir un système commun et qui peut se plier et potentiellement former comment ces algorithmes fonctionnent-ils?

Un, deux, trois. Je dis juste mes panélistes nous avons environ 10 minutes. Je ne pourrais pas vous assurer que tout le monde pourra vous répondre, mais nous allons nous assurer que nous répondons à toutes les questions. Toutes mes excuses pour le moment.

Solange: Pas de problème. Mon nom est Solange Drouin. Je représente Les Producteurs Indépendants au Québec et je suis dans l’industrie de la musique. Nous avons eu affaire à ce genre de questions depuis de nombreuses années et nous savons tous. Je tiens à féliciter le CRTC qui a ce genre de discussion parce que je suppose, c’est une des discussions clé à ce sommet de découvrabilité.

Nous savons tous pour l’instant, dans l’industrie de la musique qu’il ne suffit pas d’être bon, à trouver, à se faire entendre. C’est important que nous mettions en avant et nous sachions tous que nous avons des quotas, l’industrie de la radio, l’industrie canadienne et il a créé une industrie canadienne dynamique. C’est important que nous ayons cela à l’esprit pour l’avenir, car il n’a pas été un moins, il était un plus pour avoir ce genre de règles parce que maintenant, nous pouvons dire dans l’industrie de la musique qu’à longue haleine, ils échouent. Il est un long échec. Il ne fonctionne pas. Vous devez être mis à l’avant plan.

Je ne souscris pas à l’argument selon lequel, si nous mettions en place une plate-forme de musique canadienne, il va résoudre tous les problèmes. Nous ne l’achèterons pas. Au Québec, nous ne l’achèterons pas. Je sais que mes amis dans l’industrie de la musique et le reste du Canada ont la même opinion. C’est important que nous soyons sur toutes les plates-formes même les plates-formes étrangères. Ce que j’entends de vous est que ce n’est pas une question de il n’y a pas de problème technologique pour faire en sorte que toute cette plate-forme pourrait mettre notre contenu canadien avant. Cela pourrait être fait. Pour moi, telle est la question.

Après cela, nous devons nous demander comment faisons-nous cela? Comment le CRTC pourrait faire ce genre de réglementation? Parce que nous savons tous que si nous le laissons au Netflix et Spotify et Pandora de la terre, ils ne le feront pas. Ils ne le font pas parce qu’ils ne sont pas incités à le faire. Je voudrais l’entendre très clairement de votre part, l’expert que serait-il possible pour Netflix en termes de technologie ou Spotify pour mettre en place dans leur algorithme certains marquage se référant à l’origine du contenu et le CRTC, disons, pourrait demander à chaque plate-forme pour mettre tous les x fréquence, mis en avant pour la population canadienne, et non pas tout le public de la terre, du public canadien, mis en avant que le contenu si il est intégré dans leur algorithme et si il est étiqueté correctement.

Fenwick: Avec tout le respect, je voudrais juste m‘assurer que nous ayons les deux dernières questions, puis nous allons répondre à tous les trois parce que nous sommes à court de temps et puis nous avons ce monsieur à l’avant. Juste poser la question.

Femelle: Ouais. Merci, Daniel. Ma question est une déclaration qui se connecte à beaucoup d’autres. Je viens de rentrer de Singularity University, qui se trouve sur le campus de Google où j’ai été exposé à toutes les technologies de pointe du monde et où ils vont et j’ai essayé de relier cela à nos problèmes des médias canadiens ou des défis. Je pense que l’un des problèmes est que si il y a trois milliards de personnes en ligne en ce moment, il y a jusqu’à cinq milliards de plus à venir sur d’ici 2020. Il me semble qu’il n’y a pas d’algorithme qui peut rendre que les gens veulent regarder quoi que ce soit et que cela va retourner à la déclaration de l’attention, est-il vrai que l’une des clés de notre système est de le régler de telle sorte que nous créons du contenu jusqu’à un milliard de personnes veulent regarder et de gagner, pour ainsi dire, permettra de résoudre tous ces problèmes?

Fenwick: Dernière question ici en avant?

Mâle: Alors que je regarde cette conférence, il me semble que les forces technologiques peut-être changent le rôle du gouvernement moins de la réglementation en plus de la facilitation. Vous avez dit que, au moins en termes d’algorithmes, la réglementation est assez difficile. Je me demande si vous pourriez commenter sur la facilitation dans le rôle du gouvernement en prenant cette approche?

Fenwick: Ouais. Les derniers commentaires de notre … en réponse comme qui voudrait …

Dylan: Je vais juste me référer au rapport CMF. Ils ont dit il n’y a pas d’algorithme magique pour faire que les Canadiens aiment le contenu canadien, que je pensais était assez … qui est un peu dur, mais je pense aussi que l’une des choses que … je ne sais pas. Je pense que nous avons parlé de contenu comme si, oh, le contenu américain est meilleur pour une raison quelconque et je pense que nous allons ignorer cette question que le goût est subjectif. Le goût est une construction sociale. Il y a beaucoup de grands succès en petits groupes canadiens comme Kenny contre Spenny. Cela ne veut pas sur un radar américain. Ce genre est sorti de nulle part ou Degrassi cette chaîne entière, en particulier, dans les deux premières.

Je ne pense pas que nous pourrions construire et je ne sais pas. Je pense juste que le CRTC a besoin d’avoir plus de consultations à voir à ce que les valeurs que nous voulons préserver restent. Peut-être que nous ne voulons pas préserver le contenu canadien, mais pas de cette position de oh, le produit américain est mieux. Peut-être qu’il est plus grande diversification des contenus. Ou Letterkenny est un autre bon exemple de quelque chose qui a été énorme que ce domaine étrange et gauche et peut voyager de façon étrange. Ouais, je pense qu’il est une conversation plus nuancée et un peu plus désordonnée, ce qui peut-être nous devrions adopter.

Fenwick: Daniel?

Daniel: Ouais. Je voulais faire un commentaire sur la question de la réglementation. Dans l’industrie du logiciel, ce que nous faisons est que nous faisons beaucoup de tests. La moitié du temps, les logiciels que nous passons en développement est passé dans les tests et les essais ne vous obligent pas à avoir un accès au code source. Il n’a même pas besoin pour les gens à être participant volontaire. Un cas célèbre est au cours de la guerre des navigateurs, Microsoft a affirmé qu’Internet Explorer ne peut pas être divisé à partir de Windows, car il a été étroitement intégré et un testeur indépendant a prouvé qu’ils avaient tort.

Certes, il serait possible, je ne dis pas que le CRTC devrait le faire, mais le CRTC pourrait tester Netflix et voir ce qui se passe quand vous êtes donné client avec un profil donné. Quel est le résultat? Vous pouvez être presque sûr qu’il y a beaucoup de tests en cours dans Netflix et ils font ce genre de choses. Ils disent: «Eh bien, si je suis ce type d’utilisateur. Qu’est-ce qui se passe? »

Certes, une agence de réglementation pourrait venir et pourrait tester. Ils pourraient essayer de voir ce qui se passe sans nécessairement nous espionner et sans avoir accès au code source de l’entreprise. Je dis simplement que la réglementation doit prendre une forme différente, mais il n’a pas besoin d’être impossible.

Christopher: Pour toucher directement sur ce point à environ cinq milliards de Canadiens à venir sur-

Femelle: Ils ne sont pas cinq milliards.

Christopher: Ou non les Canadiens, nous l’espérons, cinq millions de Canadiens. Nous avons eu un très, très, très grand pays que pour les 455 dernières années, nous avons essayé de remplir et contrairement à la Grande-Bretagne, qui a obtenu il y a plein depuis longtemps et a commencé à exporter sa culture, à ce qui est si excitant à propos de la mondialisation de ces plates-formes et ces algorithmes est que les Canadiens puissent participer et ont effectivement une chance égale de participer. Être dans cet état d’esprit, l’accélération de la façon dont nous construisons le contenu, la façon dont nous mesurons la façon dont le contenu effectue sur ces plates-formes internationales, puis l’apprentissage de celle-ci, en fait, activement, en intégrant ces leçons avant pourrait effectivement ouvrir et élargir beaucoup plus grand.

Je suppose que je considère moins comme étant la perspective d’un protectionnisme à être plus comme un, comment pouvons-nous collaborer avec le gouvernement? Obtenez le dosage des politiques là-dedans qui nous permet de surmonter certains de nos défis géographiques naturels que nous avons dans ce pays et être en mesure de sortir et vraiment, vraiment botter des fesses.

Femelle: Peut-être.

Christopher: Oui Ouais.

Femelle: C’est génial.

Fenwick: Juste pour conclure, je voulais juste dire que l’une des choses que j’espère que vous aillez appris, est que, ce que nous pensons des algorithmes comme ayant un rôle axé sur une plus grande question de la découvrabilité et je pense que nous l’espérons, vous avez vu certains des [inactions 01:10:27] et les connexions. Le deuxième point, je voulais juste dire qu’il y a aussi un moyen important et le rôle de la surveillance réglementaire et que je pense certainement que l’un des défis auxquels nous sommes confrontés avec un grand nombre d’entreprises de plus en plus globales. Comment avons-nous une transparence démocratique au Canada?

Je pense que ce sont les citoyens canadiens, qui est l’un des niveaux que nous pourrions jouer à plus est que ce lieu est la mondialisation a pris, mais cette question de la démocratie n’est pas résolue à l’échelle mondiale et ainsi, continue d’être résolus localement et puis finalement, je pense que cela est également important de se rappeler. Dans le passé, la SRC a expérimenté de nouvelles techniques de distribution comme BitTorrent et je pense que cela est un vrai rappel que pour un média public au Canada étant expérimentale à réfléchir à la manière de son été historiquement expérimentale et les moyens à l’avenir, il peut être expérimentale, ces nouveaux publics et des plates-formes et des opportunités.

Avec cela, je tiens à remercier mes panélistes pour ce panel fantastique. Merci à tous pour les questions et encore, avez un grand jour.