Désinformation : Twitter souhaite que ses usagers signalent les messages "trompeurs"

Une nouvelle initiative pour lutter contre les "fake news". Twitter a annoncé, mardi 17 août, qu'il testait un nouvel outil pour permettre à ses utilisateurs de signaler des contenus relevant potentiellement de la désinformation, un fléau qui a explosé pendant la pandémie.

Ainsi, une poignée d'utilisateurs aux Etats-Unis, en Corée du Sud et en Australie peuvent désormais sélectionner l'option "C'est trompeur" après avoir cliqué sur "signaler le tweet". Ils auront ensuite le choix entre plusieurs catégories : "santé", "politique" et "autre".

"Nous évaluons si c'est une approche efficace, donc nous commençons à petite échelle", a précisé l'entreprise basée à San Francisco. "Nous ne réagirons pas et ne pourrons pas répondre à chaque signalement pendant cette expérience, mais vos contributions nous aideront à identifier des tendances afin d'améliorer la vitesse et la portée de notre travail sur la désinformation."

Durcissement des règles

Twitter, comme Facebook et YouTube, se voit régulièrement reprocher de ne pas lutter suffisamment contre ce problème. Mais la plateforme n'a pas les mêmes ressources que ses voisins de la Silicon Valley, et explore donc des techniques moins coûteuses que de recruter des armées de modérateurs.

Au fil des années, et surtout pendant la campagne électorale américaine et la pandémie, Twitter a durci ses règles. Depuis mars, par exemple, les utilisateurs peuvent être bannis au bout de cinq rappels à l'ordre concernant de la désinformation sur les vaccins. Un système inspiré de celui mis en place au sujet des élections, qui a notamment conduit Twitter à bannir l'ancien président américain Donald Trump pour des infractions répétées comme l'incitation à la violence et ses messages jetant le discrédit sur l'élection remportée par Joe Biden.

Des modérateurs sont chargés de déterminer quels contenus enfreignent les règlements, mais la plateforme avait alors expliqué espérer mettre au point un système à la fois humain et automatisé pour détecter les messages problématiques.