Comment mesurer et réguler les coûts d’attention de la technologie grand public

Les notifications ping sans cesse sur nos écrans mobiles et de bureau. Les flux algorithmiques des médias sociaux consomment une grande partie de notre temps. Les tâches en ligne simples obligent les utilisateurs à traverser des champs de mines d’options par défaut défavorables, qui doivent toutes être laborieusement décochées. Pour remédier à ces désagréments quotidiens de la vie numérique, certains pourraient suggérer de mettre à jour les paramètres de notification des smartphones, de pratiquer une meilleure discipline personnelle et de faire moins d’affaires en ligne, en bref, en mettant l’accent sur la responsabilité personnelle et l’hygiène numérique. Mais l’hygiène numérique est loin d’aborder systématiquement la manière dont la technologie capte une part de plus en plus importante de notre stock limité d’attention.

Les logiciels ne s’ennuient pas, ne se fatiguent pas ou ne sont pas submergés, mais nous le faisons, et lorsque nous le faisons, les logiciels sont souvent conçus pour s’attaquer à nous. Sans reconnaître et potentiellement réglementer la maximisation de l’engagement dans la technologie, nous pouvons de plus en plus perdre de facto la propriété de notre propre attention à travers des incursions numériques apparemment infimes, mais omniprésentes. Dans un livre blanc récemment publié par le Center for Long-Term Cybersecurity de l’UC Berkeley, je propose une solution en deux parties au problème d’attention de la technologie. Premièrement, nous devons mesurer les coûts d’attention imposés par les produits numériques afin de mieux comprendre combien les pratiques de maximisation de l’engagement de la technologie nous coûtent lorsque nous naviguons dans des infrastructures numériques omniprésentes. Deuxièmement, nous devons développer des mesures pour réduire les coûts d’attention lorsqu’ils sont trop élevés.

Les produits numériques consomment de grandes quantités de notre attention, souvent à des fins lucratives dans le cadre d’une pratique plus large que le chercheur Tim Wu a justement baptisée « récolte de l’attention ». Les distractions numériques peuvent nous appeler par nos noms ou intérêts privés, comme avec la publicité personnalisée et le ciblage comportemental. Les interfaces numériques peuvent nous inciter à prendre des mesures que nous n’avons pas l’intention de faire, en utilisant ce que l’on appelle des « modèles sombres ». De nombreuses technologies numériques destinées aux consommateurs, voire la plupart, ont des éléments de conception pour nous captiver ou nous distraire au maximum, une pratique connue sous le nom de « maximisation de l’engagement ». Un tel engagement est défini par rapport aux métadonnées observables, telles que le nombre de fois que nous cliquons sur le contenu, le temps que nous passons à interagir avec ce contenu et la fréquence à laquelle nous revenons pour plus de contenu. De telles mesures sont nées d’une science bien développée pour rendre les produits numériques addictifs.

Mais maximiser notre engagement avec les produits numériques n’augmente pas nécessairement le bien-être des consommateurs et peut même nous nuire. Les chercheurs ont montré des corrélations entre la dépendance aux smartphones et une faible productivité au travail et un lien entre la dépression et l’utilisation de réseaux de médias sociaux tels que Facebook, un maître de la maximisation de l’engagement. Les produits numériques fournissent des distractions hautement conçues qui peuvent même nuire à la sécurité physique des enfants en raison des soignants distraits numériquement. Ces préjudices peuvent avoir un impact disproportionné sur les communautés à faible revenu, car les personnes aisées ont déjà commencé à prendre des mesures pour se protéger de l’engagement numérique. Bien sûr, les exemples de préjudices ne prouvent pas que le résultat net de l’utilisation d’une technologie est nécessairement négatif, mais la preuve de tels préjudices appelle une étude plus approfondie. Les documents internes de l’entreprise rendus publics par la dénonciatrice de Facebook Frances Haugen illustrent que les dommages potentiels des grandes plateformes de médias sociaux restent sous-étudiés, en grande partie en raison du manque d’accès des chercheurs à des données de qualité.

Bien sûr, les produits numériques peuvent enrichir nos vies et le font. Ils ont été essentiels au maintien de notre vie sociale, de notre travail et de notre éducation pendant la pandémie. Mais l’utilisation accrue des produits numériques pendant cette période s’est également avérée une expérience épuisante pour beaucoup. Les paradigmes de conception numérique ne font tout simplement pas assez pour réduire la charge d’attention des utilisateurs.

La technologie a un double problème d’attention. Parfois, la technologie consomme excessivement notre attention par conception en raison de motifs de profit (maximisation de l’engagement, récolte d’attention, motifs sombres). Et parfois, des coûts d’attention excessifs sont imposés par les produits numériques par négligence (mauvaise conception du produit).

La première étape pour aborder les coûts d’attention de la technologie grand public consiste à mesurer correctement ces coûts. Pour ce faire, il existe plusieurs métriques candidates à considérer. Une mesure d’attention de base est le temps qu’un produit numérique consomme pour l’utilisateur moyen. De telles informations déterminent déjà la manière dont les technologues conçoivent leurs produits, il serait donc logique, dans un souci de transparence, d’informer les utilisateurs de ces coûts. Ces informations sont devenues disponibles ces dernières années grâce aux mesures de rapport de temps d’écran dans les smartphones, mais ces informations ne sont pas proposées lorsqu’elles sont les plus utiles. Ces informations doivent être disponibles ex ante lorsque les consommateurs décident d’utiliser ou non une technologie. De nombreuses personnes peuvent se demander s’il faut télécharger une application très attrayante différemment s’ils étaient informés des coûts en temps que l’application imposerait. Une telle mesure pourrait être facilement fournie aux utilisateurs dans les magasins d’applications, avec des rapports tels que « minutes d’utilisation quotidiennes typiques ».

Et le temps n’est pas le seul moyen de mesurer les coûts d’attention. Une liste de quatre mesures d’attention proposées est présentée dans le tableau ci-dessous, ainsi que des étiquettes d’information potentielles qui pourraient être incluses, peut-être dans la description du produit d’une application pour smartphone dans une boutique d’applications.

Ces exemples de mesures potentielles ont été inspirés par diverses sources. Dans le cas du temps utilisé par l’application, il s’agit d’un indicateur de performance clé typique pour de nombreuses applications mobiles. Dans le cas de la distraction causée par une application entraînant des accidents physiques, cela a été inspiré par des scénarios du monde réel, tels que des accidents qui ont conduit la plupart des États à interdire les SMS au volant et des inquiétudes selon lesquelles l’application Pokémon Go, autrefois virale, provoquait des accidents.

À l’aide de ces mesures d’attention proposées, j’ai mené une étude en ligne pour découvrir comment les informations sur les coûts d’attention pourraient influencer les tendances des consommateurs à télécharger une application pour smartphone. J’ai découvert que les étiquettes d’avertissement basées sur les mesures d’attention proposées influencent l’intérêt des consommateurs pour le téléchargement d’une application, toutes choses égales par ailleurs. Lorsqu’on leur a donné les avertissements les plus efficaces, l’intention déclarée des participants à la recherche de télécharger l’application a diminué de plus d’un demi-point sur une échelle de Likert à 5 points. Ce changement a fait passer la plupart des participants d’un point de neutralité (ni sûr ni incertain de télécharger l’application) à un point d’évitement (indiquant qu’ils ne téléchargeraient probablement pas l’application). Si nous mettons en œuvre des mesures similaires dans le monde réel, les consommateurs changeront probablement leurs habitudes de consommation numérique lorsqu’ils connaîtront les coûts d’attention de leurs choix.

Les mesures d’attention dont je parle ici ne sont qu’une proposition initiale. Des travaux supplémentaires en psychologie, en interactions homme-machine et en économie sont nécessaires pour établir des mesures d’attention robustes et valables de l’extérieur. Une fois que des mesures d’attention robustes ont été développées (les miennes ne sont qu’une proposition), les consommateurs, les concepteurs de technologies et les régulateurs pourraient également répondre aux coûts d’attention identifiés avec les mesures d’attention.

Cela peut se produire de diverses manières, allant de l’autoréglementation à des mandats gouvernementaux forts. À titre d’exemple d’autorégulation, les technologues pourraient incorporer « l’attention par la conception » dans leurs pratiques de conception de produits, afin de s’assurer que les coûts d’attention ne sont imposés que là où ils profiteront probablement aux utilisateurs. Comme autre exemple d’autorégulation, les fournisseurs de technologies (tels que les magasins d’applications) pourraient envisager des exigences d’étiquetage d’attention. Ces étiquettes pourraient être similaires aux étiquettes de confidentialité qu’Apple (et plus tard Google) ont introduites l’année dernière, qui ont servi de mécanisme pour rendre les coûts de confidentialité associés à l’utilisation des applications plus transparents et plus saillants.

Les mesures d’attention pourraient également conduire à des mesures réglementaires directes par le gouvernement. Des propositions législatives introduisant des exigences d’audit ou des analyses d’impact pour les algorithmes, par exemple, existent déjà. Les coûts d’attention pourraient être pris en compte dans de tels audits. Alternativement, dans une économie de plus en plus axée sur la concurrence pour la ressource rare qu’est l’attention humaine, une taxation pourrait être imposée sur les coûts d’attention, à la fois pour refléter la création de valeur et pour tenir compte des externalités imposées aux consommateurs via les pratiques de récolte d’attention. Ce sont des moyens viables par lesquels la loi et la réglementation pourraient mieux refléter les réalités techniques et économiques de la collecte d’attention alors que nous vivons le monde numérique de 2021.

Il y aura sans aucun doute des opposants à l’idée de prendre des mesures positives pour protéger l’attention humaine. L’idée que les choix concernant l’utilisation de la technologie sont une question de discipline personnelle sera un récit populaire, en particulier de la part des entreprises qui en tireront le plus profit en continuant à capter notre attention numériquement. Mais des arguments similaires sur la discipline individuelle ont été avancés dans le passé à propos des ceintures de sécurité et du tabagisme, démentant le mythe de la responsabilité personnelle comme solution à tous les problèmes de conception de produits.

Nous avons besoin de technologies conçues et réglementées pour respecter et protéger nos limites humaines, en particulier notre attention rare et précieuse. Il est temps que l’attention se concentre.

Aileen Nielsen est un doctorat étudiant au Centre de droit et d’économie de l’ETH Zurich et chercheur en droit et technologie.

Apple, Facebook et Google apportent un soutien financier à la Brookings Institution, une organisation à but non lucratif consacrée à une recherche rigoureuse, indépendante et approfondie sur les politiques publiques.