Statistically Improbable Phrases

L'intérêt d'identifier ces passages est qu'ils sont considérés comme les plus significatifs et les plus représentatifs du livre, constituant l'équivalent de résumés ou de mots clés, en ayant l'avantage d'être déterminés de manière automatisée^[1].

Ces métadonnées sont présentées à l'internaute sur les fiches de chaque livre. Chaque SIP y est accompagnée d'un hyperlien qui permet, au visiteur qui le suit, de retrouver les autres livres ayant la même expression parmi leurs SIPs^[2]. En effet, les ouvrages aux SIPs identiques abordent vraisemblablement les mêmes thèmes^[3] et sont donc susceptibles d'intéresser aussi le visiteur. Bill Carr, vice-président exécutif pour les médias numériques chez Amazon, souligne que ce système de rapprochement met en avant des ouvrages qui seraient difficiles à trouver sans ça, car faisant partie de la longue traîne du catalogue^[4].

L'algorithme utilisé n'est pas rendu public^[5]. Il semble néanmoins que les SIPs de chaque livre soient redéfinies à mesure que de nouveaux livres sont ajoutés à la base^[6].

L'utilité de cette fonctionnalité auprès des visiteurs n'est pas connue avec certitude^[7]. Benjamin Vershbow, chercheur à l'Institute for the Future of the Book, y voit un équivalent automatisé des tags qui sont à la base du Web 2.0, mais estime que le système fonctionne mieux pour les travaux de non-fiction que pour les romans^[4].

Amazon envisage diverses autres manières de mettre cet outil à profit, par exemple en l'intégrant dans le système de recommandation qui existe déjà, ou pour répondre à des questions en utilisant des textes faisant autorité dans le domaine^[7]. Par ailleurs des chercheurs ont proposé une application de ce système à MEDLINE^[5].