Motivation des personnes à participer au crowdsourcing

Motivation des personnes à participer au crowdsourcing

Cadrage théorique

La disponibilité des informations sur l’accessibilité des chemins de randonnée est très limitée par rapport aux données géoréférencées liées à d’autres sujets. La plupart des inconvénients des systèmes de navigation actuellement disponibles sont dus à des données cartographiques inadéquates, obtenues principalement pour la navigation automobile (Völkel & Weber, 2008, p.186). Plusieurs projets ont été menés pour améliorer le niveau de l’environnement urbain en offrant des routes personnalisées aux personnes à mobilité réduite. Cependant, seul un nombre restreint de ces services a été efficace. Une cause de cet échec réside dans l’intérêt trop faible d’une large population. En effet, le public cible est à ce jour trop restreint pour que des organismes portent de l’attention à ce sujet (Prandi, Mirri & Salomoni, 2014, p.1). De plus, un élément provoquant l’inefficacité d’un tel service est la faible quantité Elisa Duc 4 de données récoltées. En effet, pour pouvoir fournir un service basé sur la localisation, il est important de collecter le plus grand nombre de données sur l’accessibilité environnementale (Zeng & Weber, 2017, p. 527). En outre, ces dernières doivent être assez denses, fiables et mises à jour régulièrement pour pouvoir offrir un service de qualité et personnalisé (Mirri, Prandi & Salomoni, 2016, p. 2). L’acquisition et l’actualisation de ces données géographiques requièrent beaucoup de temps et d’argent de la part des autorités publiques en utilisant des méthodes traditionnelles (Kessler, Theodore & Groot, 2013, p.22 ). C’est pourquoi de nombreuses tentatives n’ont pas réellement amélioré la vie des utilisateurs (Prandi, Salomoni & Mirri, 2014). D’autres concepts et méthodes sont nécessaires pour garantir la pérennité d’un service de localisation personnalisé. (Zeng & Weber, 2017, p. 527) L’approche du crowdsourcing a déjà été employée dans de nombreuses applications pour rassembler des données d’utilisateurs différents (Zeng & Weber, 2017, p. 527) (Mirri et al., 2016, p.5).

Crowdsourcing

« Deux éléments caractérisent le crowdsourcing : un appel ouvert et une foule, les deux étant intrinsèquement liés » (Burger-Helmchen & Pénin, 2011, p.255). Le crowdsourcing découle généralement d’une relation entre 3 types d’acteurs, l’organisation qui souhaite obtenir une masse d’informations, la foule qui contribue, et finalement un agent intermédiaire pour ce qui concerne la gestion de cette plateforme (Burger-Helmchen & Pénin, 2011, p.256). Dans les années 2000, les nouvelles technologies ainsi que l’importante transition au sein du World Wide Web ont accéléré l’accès des personnes aux différentes informations disponibles sur internet (Barron, Neis & Zipf, 2014 p.877). Dès lors, les utilisateurs sont devenus actifs et ont été habilités à modifier ou créer du contenu sur internet (Neis & Zielstra, 2014, p.77). Les utilisateurs ont commencé à faire partie d’un processus contributif en partageant des connaissances et des informations (Barron, Neis & Zipf, 2014 p.877 ). C’est à ce moment précis que le crowdsourcing s’est développé. Un exemple démontrant ce phénomène est Wikipédia. En effet, le contenu est généré par de nombreux citoyens à travers le monde entier (Neis & Zielstra, 2014, p.77). 2.1.2 Information géographique volontaire (VGI) En ce qui concerne les contributions des internautes au sujet de la géolocalisation, elles sont référencées sous le terme de l’information géographique volontaire (VGI), inventé par Goodchild en 2007 (cité dans Neis & Zielstra, 2014, p.77). Ce terme désigne l’acquisition collaborative d’informations géographiques et de connaissances locales par des volontaires, Elisa Duc 5 qu’ils soient amateurs ou professionnels (Barron et al., 2014 p.877) (Fast & Rinner, 2014, p.1280). Ces informations sont stockées dans un système qui peut être librement disponible par les utilisateurs. Ce phénomène a été possible grâce à la fin de la restriction concernant l’utilisation du système de positionnement global (GPS) en 2000. En effet, l’accès à cet outil n’était plus dédié seulement aux militaires mais également à tout citoyen. Dès lors, l’expansion du marché des systèmes de navigation a été conséquente. Ces logiciels sont devenus abordables pour une large segmentation et de nombreux appareils mobiles ont été adaptés afin de supporter ces systèmes de navigation (Völkel & Weber, 2008, p.185 ) (Barron et al., 2014 p.877). De plus, les smartphones contiennent des caméras, GPS et accéléromètres qui permettent de détecter le milieu environnant (Cardonha et al., 2013). Le crowdsourcing et les systèmes géographiques participatifs sont au cœur des sujets de l’actualité, dans le milieu de la recherche et de l’industrie. Différents projets incluent des concepts de participation dans les flux du travail afin de bénéficier du pouvoir des volontaires, et d’améliorer la qualité ainsi que l’efficacité des produits (Mobasheri, Deister & Dieterich, 2017, p. 1). L’utilisation de VGI a également attiré une attention particulière dans divers projets. Ces données libres et ouvertes ont été utilisées dans plusieurs domaines tels que la navigation, les transports publiques, les défis environnementaux, la gestion des catastrophes naturelles et le management urbain (Neis & Zielstra, 2014, p.78) (Mobasheri, Deister & Dieterich, 2017, p.2 ). OpenStreetMap (OSM) est l’un des projets le plus connu et celui qui incarne le mieux le succès de l’utilisation de VGI (Neis & Zielstra, 2014, p.78) (Fast & Rinner, 2014, p.1280). Cette approche de crowdsourcing permet d’atteindre maints avantages. Premièrement, les personnes récoltant les informations sont familières avec l’environnement local. Deuxièmement, les informations peuvent être rapidement cartographiées et rassemblées. Finalement les coûts de recensement sont considérablement réduits (Rice et al., 2014, p.3 ).

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Table des matières

Liste des tableaux
Liste des figures
Liste des abréviations
1. Introduction
1.1 Contexte
1.2 SanTour 1.3 Problématique
2. Cadrage théorique
2.1 Données géoréférencées
2.1.1 Crowdsourcing
2.1.2 Information géographique volontaire (VGI
2.2 Informations disponibles sur les promenades en Suisse
2.3 Applications géoréférencées
2.3.1 OpenStreetMap
2.3.2 Mpass
2.3.3 Citizen Sensing et Breadcrumb
2.3.4 GeoCoach
2.3.5 RouteCheckr
2.3.6 Wheelmap
2.4 Qualité des données géographiques
2.4.1 Evaluation de la qualité des données provenant de volontaires
2.5 Comportement des utilisateurs
2.6 Motivation des personnes à participer au crowdsourcing
2.6.1 Plateformes de contributions payantes
2.6.2 Plateformes basées sur les motivations intrinsèques
2.6.3 L’appel à l’action
2.6.4 Phase d’apprentissage
2.6.5 La gamification
Elisa Duc
3. Méthodologie
3.1 Degré d’acceptation de la technologie
3.1.1 TAM dans le contexte d’une application de randonnée
3.2 Questions du sondage
3.3 Public cible pour le sondage
3.4 Scénarios pour tester l’impact des deux fonctionnalités
3.5 Déroulement des tests auprès des randonneurs
3.6 Entretiens auprès des physiothérapeutes
4. Analyse
4.1 Effectif de l’échantillon selon l’âge
4.2 La facilité perçue
4.3 L’utilité perçue
4.4 Le plaisir perçu
4.5 L’intention de comportement
4.6 Le prix de l’application
4.7 Impact des différents scénarios
4.8 Entretiens auprès des physiothérapeutes
5. Analyse du modèle d’affaires
5.1 La vente unitaire de produits et prestations
5.2 Modèle économique basé sur la publicité
5.3 Modèle basé sur du freemium
5.4 Abonnement
5.5 Vente de ce service auprès des offices du tourisme et des communes
6. Conclusion
6.1 Principaux résultats
6.2 Recommandations managériales
6.3 Limites du travail et perspectives de recherches ultérieures
7. Références
Elisa Duc
Annexe I : analyse des différentes possibilités de renseignements au sujet des sentiers en
Valais
Annexe II: modèle du Grand Bisse de Lens
Annexe III : questions pour le sondage
Annexe IV : questionnaire pour le sondage
Annexe V : guide d’entretien scénario 1
Annexe VI : guide d’entretien scénario 2
Annexe VII : guide d’entretien scénario 3
Annexe VIII : guide d’entretien scénario 4
Annexe IX : guide d’entretien pour les physiothérapeutes
Annexe X : réponses des randonneurs au questionnaire
Annexe XI : entretien avec Monsieur Roger Hilfiker
Annexe XII : entretien avec Madame Bétrisey Stéphanie
Annexe XIII : entretien avec Monsieur Zufferey Simon
Annexe XIV : proposition du mandat
Annexe XV : commentaires du mandat
Déclaration de l’auteur.