Comment des millions de personnes peuvent-elles produire un texte unique faisant consensus ? : Différence entre versions

De Willforge
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Nous supposons que la communauté est organisée selon un réseau disposant d'une base de données dans laquelle les diverses versions sont enregistrées ainsi que les participants. Nous supposons également que chaque membre se connecte au moment où il le désire. A chaque connexion le réseau lui procure une dizaine de versions du texte prises au hasard dans la base de données. Ce nombre est suffisamment faible pour que l'on ait le temps de bien examiner chaque version et de lui attribuer une note entre 0 et 10. Cette note, associée à l'identifiant du membre, est enregistrée dans la base de données. De plus, lorsqu'il est connecté, un membre peut émettre sa propre version du texte soit en amendant l'une des dix versions qu'il a reçues soit en en créant une originale. Cette nouvelle version est ajoutée à la base de données des textes avec identifiant.  
 
Nous supposons que la communauté est organisée selon un réseau disposant d'une base de données dans laquelle les diverses versions sont enregistrées ainsi que les participants. Nous supposons également que chaque membre se connecte au moment où il le désire. A chaque connexion le réseau lui procure une dizaine de versions du texte prises au hasard dans la base de données. Ce nombre est suffisamment faible pour que l'on ait le temps de bien examiner chaque version et de lui attribuer une note entre 0 et 10. Cette note, associée à l'identifiant du membre, est enregistrée dans la base de données. De plus, lorsqu'il est connecté, un membre peut émettre sa propre version du texte soit en amendant l'une des dix versions qu'il a reçues soit en en créant une originale. Cette nouvelle version est ajoutée à la base de données des textes avec identifiant.  
  
Chaque étape a une durée bien définie (par exemple une semaine) et va consister à distribuer les versions  
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Chaque étape va consister à distribuer les versions par paquets de 10 prises au hasard parmi un certain nombre de membres de la communauté pris eux aussi au hasard. On veillera à ce que chaque membre ait eu à noter environ le même nombre de versions différentes.
Pour extraire une version faisant consensus de ce flux continu de versions du texte nous allons procéder par étapes.
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A chaque étape on distribuera des paquets de 10 versions prises au hasard parmi un certain nombre de membres de la communauté pris eux aussi au hasard. On veillera à ce que chaque membre ait eu à noter environ le même nombre de versions différentes.
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La première étape se terminera quand chaque version aura reçu (par exemple) 100 notes provenant de 100 membres différents. On calculera alors la moyenne de ces 100 notes pour chaque version. La première étape se terminera lorsqu'un nombre prédéfini de versions auront obtenues 100 notes. On extraira alors le dixième des versions ayant la meilleure moyenne qui seront traitées dans la deuxième étape.
  
Pour une version donnée, la première étape se terminera quand elle aura reçue (par exemple) 100 notes provenant de 100 membres différents. On calculera alors la moyenne de ces 100 notes.
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A la deuxième étape on procédera comme à la première étape en distribuant des paquets de 10 versions au hasard parmi les membres de la communauté. Mais cette fois on demandera à dix fois plus de membres de les noter. Les nouvelles notes seront enregistrées dans la base de données. Dès qu'un nombre prédéfini de versions auront obtenu 1000 notes on en extraira un dixième comme précédemment. En fin de deuxième étape on aura donc extrait un centième des versions de départ.
  
Lorsqu'un nombre suffisant de versions auront franchi la première étape on en extraira un dixième ce qui constituera les versions à traiter dans la deuxième étape.
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A chaque étape on multiple donc le nombre de notations par dix et on divise le nombre de versions extraites par dix, au bout de 4 à 5 étapes il ne restera plus que quelques versions.  
  
A la deuxième étape on procédera comme à la première étape mais sur un ensemble de versions dix fois moindre et en distribuant chaque version sur dix fois plus de membres soit 1000 membres qui les noteront. Les nouvelles notes sont enregistrées dans la base de données des notations. Dès qu'un nombre suffisant de versions auront atteint les 1000 notes on en extraira un dixième comme précédemment (soit un centième des versions de départ).
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Les étapes étant définies par un nombre de versions et les versions pouvant être produites en continu, à un instant donné, différentes versions pourront se trouver dans différentes étapes. Il sera nécessaire d'imposer une date limite arbitraire pour que le protocole se termine.
 
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A chaque étape on multiple donc le nombre de notations par dix et on divise le nombre de versions extraites par dix. 
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D'étapes en étapes, le nombre de versions retenues chaque fois va donc diminuer et au bout de 4 à 5 étapes il ne restera plus que quelques versions au lieu des millions du départ.
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Les versions étant produites en continu, à un instant donné, différentes versions pourront se trouver dans différentes étapes. Il sera nécessaire d'imposer une date limite arbitraire pour que le protocole se termine.
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Version du 7 octobre 2019 à 08:01

Il s'agit de permettre à une communauté de millions de membres disposant d'ordinateurs ou de téléphone portables de produire un texte qui fasse consensus (sa charte, par exemple). Comme chaque membre de la communauté a la même légitimité à proposer sa version du texte, au bout de quelques jours la communauté aura à choisir une version parmi des milliers.

Il est évidemment impossible que chaque membre de la communauté prenne connaissance de toutes les versions. Il faut donc construire un protocole d'évaluation des versions tel qu'au bout d'un laps de temps bien défini :

  1. chaque version ait été examinée par le même nombre de membres de la communauté
  2. chaque membre de la communauté ait examiné le même nombre de versions
  3. une seule version ait été désignée comme la plus consensuelle.

Nous proposons ci-dessous un protocole se déroulant sur plusieurs étapes qui devrait permettre d'atteindre ce but en quelques jours.

Nous supposons que la communauté est organisée selon un réseau disposant d'une base de données dans laquelle les diverses versions sont enregistrées ainsi que les participants. Nous supposons également que chaque membre se connecte au moment où il le désire. A chaque connexion le réseau lui procure une dizaine de versions du texte prises au hasard dans la base de données. Ce nombre est suffisamment faible pour que l'on ait le temps de bien examiner chaque version et de lui attribuer une note entre 0 et 10. Cette note, associée à l'identifiant du membre, est enregistrée dans la base de données. De plus, lorsqu'il est connecté, un membre peut émettre sa propre version du texte soit en amendant l'une des dix versions qu'il a reçues soit en en créant une originale. Cette nouvelle version est ajoutée à la base de données des textes avec identifiant.

Chaque étape va consister à distribuer les versions par paquets de 10 prises au hasard parmi un certain nombre de membres de la communauté pris eux aussi au hasard. On veillera à ce que chaque membre ait eu à noter environ le même nombre de versions différentes.

La première étape se terminera quand chaque version aura reçu (par exemple) 100 notes provenant de 100 membres différents. On calculera alors la moyenne de ces 100 notes pour chaque version. La première étape se terminera lorsqu'un nombre prédéfini de versions auront obtenues 100 notes. On extraira alors le dixième des versions ayant la meilleure moyenne qui seront traitées dans la deuxième étape.

A la deuxième étape on procédera comme à la première étape en distribuant des paquets de 10 versions au hasard parmi les membres de la communauté. Mais cette fois on demandera à dix fois plus de membres de les noter. Les nouvelles notes seront enregistrées dans la base de données. Dès qu'un nombre prédéfini de versions auront obtenu 1000 notes on en extraira un dixième comme précédemment. En fin de deuxième étape on aura donc extrait un centième des versions de départ.

A chaque étape on multiple donc le nombre de notations par dix et on divise le nombre de versions extraites par dix, au bout de 4 à 5 étapes il ne restera plus que quelques versions.

Les étapes étant définies par un nombre de versions et les versions pouvant être produites en continu, à un instant donné, différentes versions pourront se trouver dans différentes étapes. Il sera nécessaire d'imposer une date limite arbitraire pour que le protocole se termine.


A la dernière étape tous les membres de la communauté participeront à la notation des quelques versions résiduelles. La version issue de cette dernière étape peut donc être considérée comme consensuelle si sa note moyenne est suffisamment élevée et les notes peu dispersées.

On pourra jouer sur la méthode de notation afin d'éviter les ex-æquo et d'accélérer la convergence du processus. A la limite, chaque membre pourrait simplement choisir une version parmi les dix qui lui sont proposées au lieu de leur donner une note, mais il y a un risque de nombreux ex-æquo.

En fin de processus on aura permis à chaque membre de participer sur un pied d'égalité à la production du texte commun.

On calculera aussi l'écart-type des notes, pour évaluer leur dispersion autour de la moyenne. En effet, seules les moyennes ayant un faible écart-type ont un sens.

On remarquera que la procédure utilisée pour l'adoption du préambule de la Charte commune des Gilets Jaunes revient à attribuer la note zéro ou un et à ne distribuer qu'une seule version du texte.

On peut imaginer des améliorations de ce schéma. Au lieu de noter de 0 à 10 les versions, on peut utiliser la méthode du Jugement majoritaire. La même démarche peut être utilisée pour valider des amendements à un texte. Il suffit de considérer chaque version amendée comme une nouvelle version.



écrire à Emile Achadde