L’\u00e9chelle d’acceptabilit\u00e9 du ciblage publicitaire fond\u00e9 sur des informations personnelles inf\u00e9r\u00e9es (Inferred Personal Information Ad Targeting Acceptance<\/em>, IPIAT) est un instrument psychom\u00e9trique unidimensionnel d\u00e9velopp\u00e9 par Tami Kim, Kate Barasz et Leslie K. John (2019) dans le cadre de leurs travaux fondateurs sur la transparence publicitaire et l’efficacit\u00e9 du ciblage comportemental en ligne publi\u00e9s au sein du Journal of Consumer Research<\/em>. Face \u00e0 la sophistication croissante des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning<\/a>) d\u00e9ploy\u00e9s par les plateformes num\u00e9riques et les r\u00e9seaux sociaux, les annonceurs ne se limitent plus aux donn\u00e9es d\u00e9mographiques explicitement fournies par les utilisateurs (telles que l’\u00e2ge, le genre ou la localisation d\u00e9clar\u00e9s lors de l’inscription). Ils d\u00e9duisent d\u00e9sormais activement des caract\u00e9ristiques intimes, des pr\u00e9f\u00e9rences sensibles et des orientations personnelles \u00e0 partir de traces num\u00e9riques t\u00e9nues, telles que les clics, les dur\u00e9es de visionnage, les mentions \u00ab j’aime \u00bb et les sch\u00e9mas de navigation.<\/p>\n L’IPIAT est compos\u00e9e de six items formul\u00e9s en langue anglaise \u00e9valuant le degr\u00e9 d’acceptabilit\u00e9 normative, d’\u00e9quit\u00e9 per\u00e7ue, d’aisance psychologique et de tol\u00e9rance cognitive manifest\u00e9 par un consommateur \u00e0 l’\u00e9gard de telles pratiques publicitaires inf\u00e9rentielles. Les participants r\u00e9pondent \u00e0 l’aide d’une \u00e9chelle de Likert<\/a> en 7 points allant de 1 (\u00ab Strongly disagree \u00bb \/ Fortement en d\u00e9saccord) \u00e0 7 (\u00ab Strongly agree \u00bb \/ Fortement en accord). Les analyses psychom\u00e9triques attestent d’une excellente consistance interne (avec des coefficients alpha de Cronbach g\u00e9n\u00e9ralement situ\u00e9s entre 0,91 et 0,95 selon les \u00e9chantillons), d’une structure factorielle robuste confirmant une dimensionnalit\u00e9 unique, ainsi que d’une remarquable validit\u00e9 pr\u00e9dictive concernant l’\u00e9valuation des marques, le taux de clic (click-through rate<\/a>), les intentions d’achat et les r\u00e9actions de r\u00e9actance psychologique face \u00e0 la divulgation des m\u00e9canismes de ciblage algorithmique.<\/p>\n Ciblage comportemental, donn\u00e9es inf\u00e9r\u00e9es, vie priv\u00e9e num\u00e9rique, transparence publicitaire, psychom\u00e9trie du consommateur, acceptabilit\u00e9 technologique, r\u00e9actance psychologique, profilage algorithmique, \u00e9thique des donn\u00e9es, comportement du consommateur.<\/p>\n L’\u00e9chelle a \u00e9t\u00e9 con\u00e7ue et valid\u00e9e par une \u00e9quipe de chercheuses en comportement du consommateur et marketing comportemental rattach\u00e9es \u00e0 des institutions universitaires de premier plan :<\/p>\n L’\u00e9mergence des technologies d’intelligence artificielle et du forage de donn\u00e9es (data mining<\/a>) a fondamentalement transform\u00e9 l’architecture de la publicit\u00e9 en ligne. Historiquement, le ciblage publicitaire s’appuyait sur des \u00e9l\u00e9ments contextuels (par exemple, afficher une publicit\u00e9 pour des chaussures de course sur un forum d’athl\u00e9tisme) ou sur des donn\u00e9es d\u00e9mographiques directes d\u00e9clar\u00e9es par l’individu. Dans l’\u00e9cosyst\u00e8me num\u00e9rique contemporain, les plateformes sociales majeures g\u00e9n\u00e8rent en continu des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs capables d’extrapoler l’orientation sexuelle, la d\u00e9tresse psychologique, les opinions politiques ou la solvabilit\u00e9 financi\u00e8re d’un individu \u00e0 partir de son comportement passif en ligne. L’objectif fondamental de l’IPIAT est de quantifier avec pr\u00e9cision la fronti\u00e8re psychologique \u00e0 partir de laquelle un individu juge cette inf\u00e9rence acceptable ou, au contraire, intrusive et ill\u00e9gitime.<\/p>\n Sur le plan th\u00e9orique et empirique, l’IPIAT r\u00e9pond \u00e0 plusieurs imp\u00e9ratifs majeurs en sciences de gestion et en psychologie sociale :<\/p>\n Le construit psychologique mesur\u00e9 par l’IPIAT repr\u00e9sente l’attitude globale, cognitive et affective d’un consommateur envers l’utilisation de donn\u00e9es personnelles d\u00e9duites par des syst\u00e8mes algorithmiques \u00e0 des fins de personnalisation publicitaire. Bien que l’\u00e9chelle pr\u00e9sente une structure factorielle unidimensionnelle, le construit mobilise et int\u00e8gre plusieurs facettes psychologiques fondamentales :<\/p>\n L’\u00e9chelle IPIAT prend racine dans un ensemble th\u00e9orique interdisciplinaire combinant la psychologie sociale, la th\u00e9orie de l’information et le comportement du consommateur :<\/p>\n \u00c9labor\u00e9e par la philosophe et th\u00e9oricienne Helen Nissenbaum (Contextual Integrity<\/a>), cette th\u00e9orie postule que la vie priv\u00e9e n’est pas simplement un droit au secret absolu, mais le respect des flux d’information conformes aux normes contextuelles partag\u00e9es. Lorsqu’un usager navigue sur un r\u00e9seau social pour interagir avec des amis, l’extraction de ses pr\u00e9f\u00e9rences politiques ou de sa situation amoureuse \u00e0 des fins mercantiles viole l’int\u00e9grit\u00e9 contextuelle de la relation. L’IPIAT op\u00e9rationnalise pr\u00e9cis\u00e9ment la rupture de ces flux normatifs.<\/p>\n Formul\u00e9e par Jack Brehm (1966), la th\u00e9orie de la r\u00e9actance psychologique<\/a> stipule que lorsqu’une libert\u00e9 individuelle per\u00e7ue est menac\u00e9e ou entrav\u00e9e, l’individu entre dans un \u00e9tat motivationnel n\u00e9gatif visant \u00e0 r\u00e9tablir son autonomie. Dans le cadre du ciblage inf\u00e9r\u00e9, l’usager a le sentiment que son autonomie d\u00e9cisionnelle et son contr\u00f4le sur son image de soi lui ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9rob\u00e9s par une machine. L’IPIAT permet d’anticiper l’apparition de cette r\u00e9actance, qui se traduit concr\u00e8tement par le rejet de la marque sponsoris\u00e9e, l’adoption de bloqueurs de publicit\u00e9 ou le boycott de la plateforme.<\/p>\n Ce courant postule que les individus proc\u00e8dent \u00e0 une analyse co\u00fbts-b\u00e9n\u00e9fices lorsqu’ils interagissent avec des technologies num\u00e9riques. Si les b\u00e9n\u00e9fices per\u00e7us (pertinence des recommandations, gratuit\u00e9 du service) ne compensent pas les risques per\u00e7us d’intrusion et de manipulation comportementale, le consommateur manifeste une attitude d’opposition marqu\u00e9e, capt\u00e9e par de faibles scores \u00e0 l’IPIAT.<\/p>\n La validit\u00e9 scientifique de l’IPIAT a \u00e9t\u00e9 rigoureusement d\u00e9montr\u00e9e par Kim, Barasz et John (2019) \u00e0 travers une s\u00e9rie de dix \u00e9tudes empiriques mobilisant plusieurs milliers de r\u00e9pondants sur des plateformes de panels en ligne (Amazon Mechanical Turk, Prolific) ainsi que dans des contextes de navigation r\u00e9elle :<\/p>\n L’\u00e9valuation des qualit\u00e9s m\u00e9trologiques de l’IPIAT indique une consistance interne exceptionnellement \u00e9lev\u00e9e et stable \u00e0 travers des \u00e9chantillons vari\u00e9s d’utilisateurs d’Internet :<\/p>\n La structure dimensionnelle de l’\u00e9chelle a \u00e9t\u00e9 examin\u00e9e par les auteurs par le biais d’analyses factorielles exploratoires (AFE) puis confirmatoires (AFC) :<\/p>\n Response format:<\/strong> 7-point Likert scale (1 = Strongly disagree, 7 = Strongly agree)<\/p>\n L’\u00e9chelle IPIAT (Inferred Personal Information Ad Targeting Acceptance), d\u00e9velopp\u00e9e par Kim, Barasz et John (2019), mesure l’acceptabilit\u00e9 per\u00e7ue par les consommateurs du ciblage publicitaire en ligne bas\u00e9 sur des caract\u00e9ristiques d\u00e9duites par des algorithmes plut\u00f4t qu’explicitement fournies.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","template":"","categories":[2455,3803,2],"tags":[5613,14744,14990,1058,16,14991,2714],"class_list":["post-11221","psych_scale","type-psych_scale","status-publish","hentry","category-comportement-du-consommateur","category-psychologie-numerique","category-psychometrie","tag-algorithmes","tag-ciblage-comportemental","tag-ipiat","tag-marketing","tag-psychometrie","tag-transparence-publicitaire","tag-vie-privee"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/psych_scale\/11221","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/psych_scale"}],"about":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/psych_scale"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=11221"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/psych_scale\/11221\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=11221"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=11221"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=11221"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}2. Mots-cl\u00e9s \/ Keywords<\/h2>\n
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6. Cadre th\u00e9orique \/ Theoretical Framework<\/h2>\n
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8. Fid\u00e9lit\u00e9 \/ Reliability<\/h2>\n
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9. Analyse factorielle \/ Factor Analysis<\/h2>\n
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10. Instrument de mesure \/ Instrument<\/h2>\n
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11. Permissions, Tarifs et Ann\u00e9e du test \/ Permissions & Fee and Test Year<\/h2>\n
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12. R\u00e9f\u00e9rences \/ References<\/h2>\n
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13. Questions et items du questionnaire \/ Scale Items<\/h2>\n
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