Au fur et à mesure que les gens organisent leurs flux d’actualités en ligne, ils peuvent se trier à contrecœur dans des réseaux polarisés. Crédit : Egan Jimenez, Université de Princeton
Selon une étude menée par des chercheurs de université de Princeton.
L’équipe a développé un modèle de contagions complexes généralement utilisé pour étudier comment le comportement se propage dans les groupes, l’appliquant plutôt à la façon dont la réaction à la couverture médiatique peut se propager et favoriser la polarisation en ligne. Ils ont ensuite testé leur modèle théorique à l’aide des données Twitter.
Ils ont découvert que lorsque les gens sont moins réactifs aux nouvelles, leur environnement en ligne reste politiquement mitigé. Cependant, lorsque les utilisateurs réagissent et partagent constamment des articles de leurs sources d’information préférées, ils sont plus susceptibles de favoriser un réseau politiquement isolé, ou ce que les chercheurs appellent des «bulles épistémiques».
Une fois que les utilisateurs sont dans ces bulles, ils passent à côté d’autres articles d’actualité, y compris ceux de leurs médias préférés. Les utilisateurs semblent éviter ce qu’ils considèrent comme des informations « sans importance » au détriment de passer à côté d’informations subjectivement importantes, selon le modèle.
Tout cela pourrait être à l’origine des taux exceptionnellement élevés de division politique américaine et de méfiance sociale, concluent les chercheurs.
« Notre étude montre que, même sans algorithmes de médias sociaux, la couverture des médias polarisés modifie les connexions sociales des utilisateurs et les pousse sans le savoir dans ce que l’on appelle des « chambres d’écho » politiques, où ils sont entourés d’autres personnes qui partagent la même identité politique et croyances », a déclaré Christopher Tokita Ph.D. ’21, qui est maintenant data scientist au sein de la startup de cybersécurité Phylum. « Qu’un utilisateur choisisse de réagir ou d’ignorer certaines publications d’actualités peut aider à déterminer si son réseau social deviendra idéologiquement homogène ou restera plus diversifié. »
En travaillant avec Andy Guess, professeur adjoint de politique et d’affaires publiques à la Princeton School of Public and International Affairs, et Corina Tarnita, professeur d’écologie et de biologie évolutive au Princeton Department of Ecology and Evolutionary Biology, Tokita a étudié ces comportements en construisant un modèle et tester ses prédictions avec les données de vrais réseaux sociaux sur Twitter.
Au cœur de leur modélisation se trouvait l’idée de « cascades d’informations », ou le processus d’individus observant et imitant les actions des autres afin qu’un large changement en ligne se produise. Ce phénomène n’est pas sans rappeler le comportement collectif observé dans les bancs de poissons ou les essaims d’insectes.
Ils étudient plus en détail ce concept, montrant que le partage d’actualités virales peut amener les gens à conclure que certains des « amis » qu’ils suivent sur les réseaux sociaux déforment les nouvelles telles qu’elles sont rapportées par leurs propres médias préférés. Lorsque les utilisateurs « ne suivent plus » des connexions non fiables, organisant ainsi leurs propres sphères sociales en ligne, ils se répartissent involontairement dans des réseaux polarisés.
Ils ont ensuite testé le modèle avec les données de Twitter, en examinant 1 000 abonnés de chacun des quatre médias : CBS News, USA Today, Vox et le Washington Examiner. Pour suivre les indices d’idéologie politique et les réseaux sociaux changeants, ils ont utilisé le réseau complet d’utilisateurs d’abonnés pour enregistrer qui se sont suivis et se sont désabonnés sur une période de six semaines à l’été 2020.
Leurs idées ont révélé plusieurs tendances et comportements en ligne qui peuvent contribuer à la polarisation politique. Premièrement, la démographie des abonnés de CBS News et USA Today, deux médias grand public connus pour leurs reportages cohérents basés sur des faits, étaient plus diversifiés sur le plan idéologique que Vox et le Washington Examiner, qui, selon les chercheurs, ont tendance à fournir une couverture de l’actualité plus biaisée et basée sur l’agenda. Les adeptes de Vox et du Washington Examiner avaient tendance à perdre la diversité politique et idéologique parmi leurs propres connexions en ligne plus rapidement que les utilisateurs qui suivaient CBS News et USA Today..
Bien que les interactions en ligne ne puissent pas entièrement expliquer le changement de division qui se produit dans la politique américaine, elles ont considérablement influencé le comportement et les relations humaines. Les résultats de l’étude montrent qu’une connaissance flagrante de l’idéologie ou de l’alignement politique n’est pas nécessaire pour que les réseaux sociaux deviennent politiquement séparés pour les utilisateurs.
« Il n’est pas difficile de trouver des preuves d’un discours polarisé sur les médias sociaux, mais nous en savons moins sur les mécanismes par lesquels les médias sociaux peuvent séparer les gens. Notre contribution est de montrer que la polarisation des réseaux sociaux en ligne émerge naturellement au fur et à mesure que les gens organisent leurs flux. Contre-intuitivement, cela peut se produire même sans connaître l’identité partisane des autres utilisateurs », a déclaré Guess.
L’équipe de recherche préconise une enquête plus approfondie sur la façon dont ces tendances peuvent contribuer à la propagation et à la consommation de « fausses nouvelles » et de désinformation, et sur la façon dont les nouvelles inexactes alimentent la division politique au sein du public. Par exemple, l’étude suggère que les personnes qui consomment et partagent de fausses nouvelles pourraient s’isoler par inadvertance de toutes les autres personnes qui suivent les sources traditionnelles. Cela devrait être exploré plus avant.
« Bien que dérivés d’un modèle théorique simple de dynamique collective, nos résultats démontrent la puissance d’une approche interdisciplinaire de l’étude de la polarisation politique. Nous espérons qu’ils pourront inspirer de futurs examens des algorithmes et des modèles spécifiques aux réseaux sociaux en tant que contributeurs potentiels à la polarisation sociétale », a déclaré Tarnita.
Référence : « Les écosystèmes d’information polarisés peuvent réorganiser les réseaux sociaux via des cascades d’informations » 6 décembre 2021, Actes de l’Académie nationale des sciences.
