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Je ne m’intéresse habituellement pas trop aux moteurs de recherche d’avis de consommateurs de type Shopzilla ou Pricerunner mais j’ai décidé de faire une exception avec Summize tant ce moteur présente des fonctionnalités qui le distinguent de ses concurrents.
Summize est un moteur encore en bêta qui crawle le web à la recherche d’opinions concernant toutes sortes de produits (il annonce 19 millions d’avis), mais son intérêt est ailleurs puisque, comme le souligne ses créateurs sur le blog de la société, le but est de limiter la "review fatigue". Comprenez la lassitude qui peut survenir après avoir lu le 73ème avis de consommateur consacré à l’appareil photo numérique de vos rêves. Summize propose donc un système de qualification de l’information par la couleur qui n’est pas sans rappeller l’abaque de Régnier. Ainsi les avis négatifs sont dans les rouges alors que les avis positifs sont dans les verts. L’agrégation de ces avis permet de donner pour chaque produit un "code-barre de couleurs" qui est immédiatement significatif pour celui qui le lit. Lorsque l’on passe sur chaque barre coloré un chiffre apparaît indiquant le pourcentage d’avis qui la constituent.
Mais ce n’est pas tout. Summize propose encore de comparer des produits entre eux via leur "code-barre couleur" en les séparant avec l’opérateur vs (voir un exemple). Par ailleurs lorsque dans la page de résultats vous cliquez sur le mot Summized, vous accédez à une fiche produit assez intéressante puisqu’elle donne :
- tous les avis utilisés pour décrire le produit classés du meilleur au moins bon
- les sites d’où proviennent ces avis
- les boutiques où l’on peut se procurer le produit et les prix pratiqués
- une fonctionnalité "buzz" qui replace les couleurs sur une ligne temporelle et permet de voir comment les avis sur un produit ont évolués dans le temps.
Enfin si vous trouvez qu’il y a trop de résultats vous pouvez décider de ne lire que les avis de ceux qui aiment le produit ou, au contraire, de ceux qui le détestent.
Bien sûr, et c’est toujours ainsi avec les outils agrégateurs ou "clusterisateurs", il faut aller parfois regarder dans les détails afin de valider ce que l’on voit, mais en analysant automatiquement des quantités d’informations qu’un être humain normalement constitué ne pourrait traiter, ces fonctionnalités permettent d’obtenir une vision d’ensemble utile à la décision et vont selon moi dans le bon sens. Il me semble que les moteurs travaillant sur les données non-structurées de l’entreprise auraient tout intérêt à s’inspirer d’un tel modèle et notamment de cette capacité à transformer des données en informations "actionnables" (ou décisionnelles si vous n’aimez pas les néologismes). Si vous en connaissez qui proposent ce type de fonctionnalités n’hésitez pas en dire deux mots dans les commentaires.