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Des recommandations par des personnes, pas par des boîtes noires

TouchGrass soutient les recommandations par des personnes, pas par des boîtes noires. TouchGrass est un espace social sûr et ouvert pour la vraie vie — sans fils addictifs ni verrouillage de plateforme.

Pourquoi nous avons fait ce choix

Les systèmes de recommandation se présentent souvent comme neutres.

En pratique, beaucoup sont optimisés pour l’attention. Ils apprennent ce qui fait cliquer, regarder, réagir, rester et revenir. Cela peut être utile à petite dose, mais cela transforme aussi la découverte en compétition d’engagement. Le système ne se demande pas forcément si une chose est significative, fiable, généreuse, locale, personnelle ou digne d’être gardée. Il se demande surtout si la métrique bouge.

Les recommandations humaines fonctionnent autrement.

La bibliothèque d’un ami n’est pas seulement une liste classée. Un lieu recommandé porte un contexte: pourquoi la personne l’a aimé, pour qui il pourrait convenir, et à quel type de journée il correspond. Une recommandation musicale venant de quelqu’un que vous connaissez n’est pas seulement un élément de contenu. Elle fait partie d’une relation.

TouchGrass veut que la découverte ressemble davantage à cela.

Cela ne veut pas dire que tout algorithme est mauvais ou que toute recommandation humaine est parfaite. Cela veut dire qu’un logiciel social ne devrait pas remplacer les personnes par des systèmes de classement opaques comme principale manière de découvrir de la culture, des lieux, des idées et des souvenirs.

Les recommandations devraient être reliées à des personnes choisies et à un contexte social. Elles devraient être faciles à garder, retrouver, partager et revisiter sans transformer la découverte en machine à capter l’attention.

Comment cela fonctionne sur TouchGrass

Le choix de conception important est que les recommandations appartiennent aux personnes. Elles peuvent apparaître sur les profils, être reliées à des amis et des cercles, et exister à côté des publications, photos, albums et textes longs. Cela donne du contexte aux recommandations au lieu de les traiter comme des éléments anonymes de fil.

TouchGrass soutient aussi des choix de visibilité. C’est important, car recommander un lieu de quartier à des amis proches n’est pas la même chose que publier une liste publique.

TouchGrass évite de construire la découverte autour de pièges à engagement. Le produit n’est pas centré sur les vidéos, le défilement infini, les courses aux likes publics ou le classement algorithmique du fil comme expérience principale.

La direction web ouvert compte aussi ici. La portabilité et la fédération peuvent aider les recommandations à ne pas rester enfermées dans une seule plateforme.

Bon à savoir

Une recommandation venant d’une personne n’est pas automatiquement correcte, sûre ou sans biais. Les amis peuvent se tromper. Les goûts diffèrent. Les listes peuvent devenir obsolètes. Une recommandation personnelle demande toujours du jugement.

Les recommandations privées ou limitées à un cercle ont aussi des limites de confidentialité. Si vous partagez une recommandation avec quelqu’un, cette personne peut la capturer, la copier, la répéter ou l’utiliser abusivement. TouchGrass ne peut pas promettre une protection contre le comportement des destinataires, celui de serveurs distants ou toute intégration future.

Enfin, ouvert ne veut pas dire public. Le support du web ouvert concerne la portabilité, l’interopérabilité et les sorties. Les contrôles de visibilité sont une autre partie du produit.

FAQ
Pourquoi ne pas utiliser simplement des recommandations algorithmiques?

Les recommandations algorithmiques peuvent être utiles, mais beaucoup sont optimisées pour maximiser l’attention. TouchGrass se concentre sur des recommandations avec contexte social, où la source est une personne, un profil, un ami ou un cercle que vous comprenez.

Les recommandations peuvent-elles être privées?

TouchGrass est conçu autour de la visibilité publique, amis et cercles. Le partage privé ne protège pas contre les captures d’écran, les abus par des destinataires ou tout comportement de serveurs distants.

TouchGrass rejette-t-il tout classement?

L’objectif n’est pas de rejeter toute forme d’ordre. L’objectif est d’éviter que le classement opaque par engagement devienne le centre de la découverte. Les recommandations devraient garder un contexte humain.

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