Strava lance le Runner Ego Index (REI), un nouvel indicateur social basé sur l’IA

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Strava, le réseau social des sportifs a parfois été taxé de ‘toxique’ en incitant les comparaisons et la recherche de la performance. À l’occasion de sa mise à jour d’avril, Strava annonce le lancement d’une nouvelle fonctionnalité destinée à enrichir les indicateurs sociaux de la plateforme : le Runner Ego Index (REI).

Présenté dans un communiqué de presse envoyé hier soir aux médias spécialisés, ce nouvel indicateur s’appuie sur une analyse comportementale du profil d’un utilisateur afin d’évaluer sa manière d’interagir avec la communauté sportive.

Selon Michael Martin, le CEO, l’objectif est simple :

« Mieux comprendre la dimension sociale du sport connecté et offrir aux utilisateurs un regard inédit sur leur manière de partager leur pratique. »

Développé à partir d’un modèle d’intelligence artificielle entraîné sur plusieurs millions de profils sur la plateforme, le Runner Ego Index analyserait différents paramètres liés à l’usage de Strava : visibilité des activités, interactions avec la communauté, ou encore comportement face aux statistiques et aux segments.

La fonctionnalité devrait apparaître dans l’application lors de la mise à jour prévue début avril.

Une métrique sociale basée sur l’analyse du comportement

D’après les éléments communiqués par Strava, le Runner Ego Index est conçu comme un score allant de 0 à 100. Plus le score est élevé, plus l’utilisateur adopte un comportement orienté vers la mise en valeur de ses performances au sein du réseau social sportif.

Pour établir ce score, l’algorithme analyse plusieurs dimensions de l’activité d’un profil. Parmi les principaux indicateurs pris en compte :

• la visibilité des activités (publiques ou privées)
• le contenu des descriptions associées aux sorties
• les interactions sociales avec les autres sportifs
• le temps passé à consulter différentes statistiques
• les habitudes de consultation des segments

Selon Strava, l’objectif n’est pas de juger les utilisateurs mais de mieux comprendre les différents styles d’utilisation de la plateforme.

« Certains athlètes utilisent Strava comme un journal personnel, d’autres comme un espace de partage ou de compétition amicale. Le Runner Ego Index permet simplement d’illustrer ces différents comportements », explique Zip Allen, la directrice marketing, dans le communiqué.

Visibilité des activités : un premier indicateur analysé

L’un des premiers paramètres étudiés par l’IA concerne les activités rendues publiques. L’algorithme comparerait le nombre total d’activités enregistrées avec celles effectivement partagées avec la communauté.

Dans la logique du Runner Ego Index :

• un profil qui publie peu d’activités aurait tendance à obtenir un score plus faible
• un profil qui publie la totalité de ses sorties pourrait afficher un score plus élevé

Le système tiendrait également compte de certains comportements spécifiques. Par exemple, l’algorithme analyserait si un utilisateur rend publiques uniquement certaines sorties, notamment celles comportant des performances particulièrement élevées.

Dans le communiqué, les équipes de Strava évoquent avec humour un biais baptisé en interne : « Selective Visibility Bias ».

L’analyse du texte des publications

Autre dimension analysée : le contenu textuel associé aux activités.

Les descriptions de sortie constituent depuis longtemps une composante sociale importante de Strava et le Runner Ego Index intégrerait désormais leur analyse dans son calcul. Grâce à un modèle de traitement du langage naturel, l’IA serait capable d’identifier différents styles de publication.

Par exemple :

• Descriptions neutres (footing du soir, sortie récupération)
• Descriptions narratives (récit de séance, sensations du jour, conditions météo)
• Descriptions valorisant fortement la performance (mise en avant d’un record personnel, comparaison avec des performances précédentes, références à l’intensité de l’entraînement)
• Fausse modestie (sortie cool… finalement 10 km en 38’, fatigué mais je ne pensais pas aller si vite)

Dans son communiqué de presse, Strava souligne toutefois que le contenu textuel n’est qu’un facteur parmi d’autres, et qu’il est analysé dans un contexte global.

Analyse du temps passé dans l’application

Le Runner Ego Index tiendrait aussi compte du temps passé à consulter certaines informations dans l’application. Plus précisément, l’algorithme comparerait :

• le temps passé à analyser ses propres statistiques
• le temps consacré à consulter les activités d’autres sportifs

Cette métrique permettrait de mieux comprendre comment les utilisateurs explorent les données sportives sur Strava. Certains utilisateurs passent du temps à analyser leurs courbes d’allure ou leur progression, alors que d’autres explorent plutôt les activités de leur réseau. L’IA chercherait ainsi à identifier les différents styles d’utilisation de la plateforme.

Le rôle des interactions sociales

Les interactions avec les autres utilisateurs constituent également une part importante du calcul du Runner Ego Index.

Le système analyserait notamment :

• le nombre de kudos distribués
• le nombre de kudos reçus
• les commentaires laissés sur les activités d’autres sportifs

L’IA fera la distinction entre un commentaire d’encouragement (ex : belle sortie), passif-agressif (ex : joli rythme pour un lundi) et égo-dominant (ex : je faisais ça en échauffement en 2019).

Selon les équipes de Strava, ces données permettent d’identifier différents profils d’utilisateurs afin de mieux caractériser la dimension sociale du profil. Certains athlètes interagissent régulièrement avec leur réseau, tandis que d’autres utilisent la plateforme principalement comme un outil de suivi d’entrainement personnel.

Les segments également pris en compte

Autre élément intégré dans le calcul : l’utilisation des segments, l’une des fonctionnalités historiques de Strava. L’algorithme analyserait notamment :

• le nombre de segments suivis par l’utilisateur
• la fréquence de consultation des classements
• si vous regardez uniquement les segments où vous êtes dans le Top 10
• la réaction à la perte ou au gain d’un KOM (genre si vous signalez la sortie dès que quelqu’un vous prend un KOM)

Dans son communiqué, Strava évoque précisément cette dimension : « Les segments font partie de l’ADN de Strava. Il est donc logique qu’ils participent aussi à la compréhension de la dynamique sociale entre athlètes. »

Le Runner Ego Index : une échelle de score en cinq profils

Le Runner Ego Index se présente sous la forme d’un score compris entre 0 et 100, accompagné d’une classification indicative selon plusieurs profils types.

Strava précise toutefois que ces catégories n’ont pas vocation à hiérarchiser les utilisateurs, mais simplement à illustrer différentes manières de pratiquer le sport connecté.

Profil discret

Utilisateurs qui :

• partagent peu leurs activités
• utilisent des descriptions minimalistes
• interagissent occasionnellement
• utilisent Strava principalement comme journal d’entraînement

Profil social

Athlètes actifs dans la communauté, qui :

• publient régulièrement leurs sorties
• interagissent avec leur réseau par des encouragements
• consultent fréquemment les activités d’autres sportifs

Profil compétitif

Utilisateurs plus attentifs à leurs performances et aux segments :

• descriptions détaillées
• suivi des segments
• discussions sur les chaussures carbone

Profil ambassadeur

Athlètes très actifs socialement et très visibles sur la plateforme :

• 100% des sorties publiques
• descriptions longues

Profil ultra

Profil caractérisé par une forte activité sociale et une grande attention portée aux performances.

Selon Strava, ces profils seraient responsables de :

• 71 % des tentatives de KOM
• 89 % des discussions sur l’aérodynamisme des chaussettes

Une nouvelle section « Social Metrics »

Avec tout le battage qu’il fait sur les réseaux sociaux, je suis quand même surpris que Clem qui court n’ait qu’un REI de 62.

D’après le communiqué de presse, le Runner Ego Index devrait également apparaître dans une nouvelle rubrique de l’application : Profil → Fitness → Social Metrics.

Cette section proposerait :

• le score REI actuel
• l’évolution du score dans le temps
• certains indicateurs ayant contribué au calcul du score

Il serait également possible de comparer son score avec la moyenne de la communauté.

Une sortie prévue dans la mise à jour d’avril

D’après Strava, le Runner Ego Index sera progressivement déployé dans la mise à jour d’avril de l’application. Le lancement se ferait d’abord auprès d’un groupe d’utilisateurs pilotes avant un déploiement plus large dans les semaines suivantes.

La fonctionnalité serait disponible pour les utilisateurs gratuits comme pour les abonnés.