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Doctorant sur projet ANR -- analyser systèmes de recommandations qui assurent la vie prive H/F

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

Date Limite Candidature : mercredi 29 septembre 2021

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Informations générales

Référence : UMR5217-OANGOG-005
Lieu de travail : GRENOBLE
Date de publication : mercredi 8 septembre 2021
Nom du responsable scientifique : Oana Goga
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 décembre 2021
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

La publicité en ligne devient de facto le moyen utilisé par les entreprises pour atteindre les clients. L'attrait vient du fait que les plateformes de publicité en ligne collectent des quantités impressionnantes de données sur les utilisateurs et sont capables de déduire les intérêts, les comportements et les données démographiques des utilisateurs avec précision. Des travaux antérieurs (y compris les nôtres) ont montré que Facebook fournit aux annonceurs plus de 250 000 attributs inférés par l'IA aux consommateurs micro-cibles tels que les "mouvements anti-avortement" et la "sensibilisation au cancer" et, en plus, Facebook utilise des algorithmes d'optimisation de ciblage basés sur l'IA pour diffuser des publicités au public le plus pertinent. Alors que des critères de ciblage détaillés et des optimisations de ciblage créent des opportunités pour les entreprises d'atteindre les parties intéressées, cela ouvre également la voie aux entreprises pour utiliser les données personnelles des utilisateurs pour les tromper et les manipuler. Les risques déclenchés par une telle technologie sont reconnus par les institutions européennes, et beaucoup craignent une militarisation de la technologie pour créer une polarisation, promouvoir le désengagement des électeurs et manipuler les citoyens.
L'objectif du projet de thèse est d'évaluer rigoureusement les risques encourus par la publicité en ligne ciblée en comprenant : (1) comment le ciblage basé sur l'IA peut influencer les trajectoires de consommation et les croyances, et dans quelles conditions ; et (2) comment les optimisations de ciblage basées sur l'IA peuvent conduire à une exploitation (intentionnelle ou non) des vulnérabilités des personnes au lieu de servir leurs intérêts. Pour répondre à ces questions, nous devons à la fois comprendre les capacités des plateformes de ciblage basées sur l'IA et comprendre comment les gens décident et forment des croyances grâce aux informations reçues sur ces plateformes. Le projet de doctorat développera une méthodologie de mesure qui s'appuie sur des méthodes d'économie comportementale et expérimentale pour concevoir des expériences contrôlées randomisées robustes sur la façon dont les publicités en ligne ciblées peuvent exploiter les biais cognitifs des consommateurs et qui est basée sur des méthodologies de mesure à grande échelle de l'informatique de technologie précédente que nous avons développée au LIG (AdAnalyst). Ainsi, ce projet de thèse fait face à deux défis, un méthodologique avec la mesure des préférences et des formations de croyances des consommateurs sur la plateforme en ligne, et un scientifique avec l'évaluation des risques de ces plateformes de micro-ciblage.
La méthodologie est basée sur le recrutement d'un large échantillon d'utilisateurs de médias sociaux qui contribueront au projet : (1) en acceptant de donner des données sur le contenu qu'ils voient sur leurs flux de médias sociaux en installant un outil de surveillance que nous fournissons ; (2) en répondant à plusieurs sondages tout au long de la période d'observation; et (3) en acceptant de participer à des essais contrôlés randomisés pour évaluer le ciblage de l'information.

Contexte de travail

L'étudiant va travailler dans le cadre d'un projet ANR.

L'étudiant va travailler au LIG sur la direction de Oana Goga

Contraintes et risques

Aucune

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