Si des chercheurs s’intéressent au domaine de la détection de personnalité sur l’internet depuis plusieurs années, Frédéric Piedbœuf est le premier à démontrer que cela est aussi possible sur une plateforme professionnelle comme LinkedIn. Le doctorant à l’Université de Montréal (UdeM) a mis au point une méthode algorithmique capable de déceler certains traits de caractère chez les utilisateurs de ce réseau social.
« Souvent, les taux de réponse sont assez bas lorsque les ressources humaines contactent des personnes sur LinkedIn », fait remarquer Frédéric Piedbœuf. Comment alors améliorer la communication entre les recruteurs et les potentiels candidats trouvés sur les réseaux sociaux ? « En personnalisant les messages », répond-il. C’est ici que son algorithme entre en jeu : « Il permettra d’en savoir plus sur le candidat avant même de le contacter, pour ensuite personnaliser l’approche et obtenir un meilleur taux de réponse. »
Cet outil intelligent représente donc un gain de temps, mais aussi de précision. En effet, les algorithmes analysent plus rapidement un grand nombre de paramètres puis de les combiner afin de définir un ou plusieurs traits de caractère. Un travail que l’humain réalise de manière plus instinctive et moins objective.
Un défi
La chose était déjà possible sur Facebook, Twitter et Instagram. Cela dit, réussir à extraire des caractéristiques humaines à partir de profils LinkedIn représentait un défi supplémentaire. « C’est un environnement social très différent de Facebook, car les gens partagent des informations plus professionnelles que personnelles tout en nourrissant une apparence davantage soignée », décrit Frédéric Piedbœuf.
En se basant sur les données de quelque 1200 comptes publics, l’étudiant a entraîné son algorithme à repérer certains traits de personnalité et à faire des liens selon deux catégories : les informations textuelles et non textuelles. Dans la première catégorie, on analyse entre autres les adjectifs et les types de mots utilisés dans les biographies et textes publiés sur la plateforme. Chaque mot sera ensuite associé à une sous-catégorie. Par exemple, les personnes qui emploient des mots autour de la vulnérabilité, des relations sociales, de la soumission à l’autorité ou de la dépendance aux autres seront associées à un caractère consciencieux.
Les informations non textuelles sont quant à elles définies en fonction du nombre d’amis, du nombre d’entreprises où la personne a travaillé au cours de sa carrière ou encore de son domaine. « Tout ce qu’on fait sur les réseaux sociaux donne une certaine indication de la personnalité, même le fait de ne pas y être actif tous les jours », estime le jeune chercheur de 25 ans.
Ainsi, une personne qui possède de nombreux amis, qui publie très régulièrement sur son fil d’actualité, qui utilise peu de signes de ponctuation et plusieurs adjectifs sera considérée comme extravertie. À l’inverse, une personne introvertie, selon une étude de l’Université de Sheffield, aura tendance à employer davantage les signes de ponctuation.
Un travail à poursuivre
Actuellement, les recruteurs ne peuvent pas se servir de l’algorithme en question puisqu’il est biaisé. « J’ai démontré que c’était possible de détecter la personnalité sur LinkedIn, mais j’ai sélectionné des utilisateurs qui avaient déjà publié leurs résultats à des tests de personnalité, explique l’étudiant. Ce sont des gens qui sont très actifs sur le réseau et ne sont donc pas représentatifs de la population générale. »
Il faudra par conséquent réaliser une nouvelle étude sur une population non biaisée pour que l’algorithme soit fonctionnel et accessible aux recruteurs, et ce, en s’assurant de protéger la vie privée des utilisateurs.