Porngram : le big data du porn

Une équipe française de chercheurs composée de Baptiste Coulmont, Antoine Mazières, Mathieu Trachman, Jean-Philippe Cointet et de Christophe Prieur évoluant dans des domaines différents et complémentaires (science, sociologie, mathématiques, statistiques, gender studies…) est allée plonger dans les entrailles des tubes pour récupérer les tags de 800 000 vidéos en provenance de XNXX (Xvideos) et Xhamster pour les analyser et créer Porngram. Du BIG DATA PORN.

Ce programme qui pourrait s’apparenter à un Google Trends porno permet de comparer les tags et d’en suivre l’évolution sur ces plateformes entre 2008 et 2013. Mais leur analyse ne s’arrête pas là, elle tend également à déterminer les relations qui existent entre les tags et catégories, ou comment se créé parfois un écosystème autour d’un tag (ethnique, pratique sexuelle, géolocalisation…).

Par exemple, le tag german est souvent associé à granny et gothic, french à arab ou gang bang, swedish à vintage, midget à funny… On peut aussi noter quelques prépondérances de certains tags ou catégories, comme le fait que 37 % des vidéos les plus vues sur xhamster soient associés à mom ou mother (l’inceste, ce tag immortel…) ou que 5 % des tags les plus populaires représentent 90% des vidéos.

L’exploration des données porno est encore récente, à notre connaissance seul le réseau Pornhub les exploite pour une visée marketing (une source de lol et de stats fraîches pour les médias). Mais il est assez utopique d’envisager qu’ils donneront un jour accès à ces informations (en dehors de ce qui les arrange), puisqu’elles constituent une mine d’or dans un milieu où l’argent est roi. Fabien Thylmann à l’époque de Manwin (avant MindGeek) n’avait-il pas réussi à séduire Playboy TV en mettant en avant la masse colossale de données récoltées sur ses tubes ?

« On voit tout de suite quels contenus fonctionnent et lesquels ne fonctionnent pas, et ce dans le monde entier. Ce sont des statistiques que la télévision n’a jamais eues. » — Fabian Thylmann

On atteint ici les limites de l’exploration par tags en fonction de ceux qui ont été inscrits par l’utilisateur (qu’il soit amateur ou professionnel), qui est l’unique moyen de récupérer les données à grande échelle pour le moment (en dehors d’un partenariat potentiel avec ces tubes). De plus, l’exploitation de ces données par l’équipe s’est essentiellement faite d’un point de vue global (sauf pour les 100 plus vues sur Xhamster), c’est-à-dire en se focalisant plus sur l’offre proposée (souvent très anarchique) que sur la réelle demande des utilisateurs.

Ces recherches nous amènent également à repenser l’idée même de tag, nécessaire dans l’indéxation des vidéos mais finalement moins pertinente si on analyse les raisons pour lesquelles un fappeur va taper « blow job pov mom » ou « gang bang jap uncensored », qu’on pourrait traduire respectivement par « j’ai envie de vivre un frisson transgressif » et « j’ai envie d’être voyeur d’une orgie d’une autre ethnie que la mienne ». Au-delà des simples pratiques sexuelles, c’est l’idée d’immersion et notre rapport à l’image qu’il est nécessaire d’interroger. Les tags n’étant finalement qu’une manière réductrice d’arriver à une finalité (orgasme), le cheminement vers celui-ci, plus complexe, se heurtant aux limites actuelles des data disponibles.

Si vous voulez en savoir plus sur Porngram, on vous invite chaudement à lire l’analyse de leurs travaux, ainsi que ce papier dans Wired.

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