Contremande : les algorithmes de Facebook et d’Instagram n’influencent pas nos convictions politiques

Les algorithmes des médias sociaux ne déterminent pas les choix politiques. Ou du moins, pas de la manière qu’on croyait jusqu’ici. Ce sont les résultats de quatre recherches distinctes menées par des scientifiques et des professeurs de prestigieuses universités américaines, dont Carnegie Mellon, Stanford, Princeton, l’Université de Pennsylvanie et d’autres, en collaboration avec Meta. Les auteurs ont examiné pendant trois mois les effets des algorithmes de flux Facebook et Instagram lors des élections américaines de 2020. Parmi 208 millions de personnes, ils ont sélectionné un échantillon représentatif de volontaires abonnés à Facebook et Instagram et les ont répartis au hasard en deux groupes : Un groupe témoin qui a continué à utiliser des flux de médias sociaux algorithmiques et un groupe expérimental avec des flux triés dans l’ordre chronologique inverse.

Flux dû

Les résultats des études, récemment publié dans Science, montrent que les algorithmes font exactement ce pour quoi ils ont été conçus, à savoir garder les utilisateurs sur les réseaux sociaux plus longtemps. En moyenne, les utilisateurs du groupe expérimental ont passé environ 5 % de temps en moins sur Facebook et 15 % de temps en moins sur Instagram que ceux du groupe témoin. De plus, les utilisateurs du groupe expérimental ont montré une réduction de 5 à 10 % de l’activité, mesurée par le nombre de publications, de commentaires et de mentions J’aime.

Le flux d’historique a également eu un impact sur l’exposition du contenu. Les auteurs ont analysé les vues des publications pour comprendre comment le changement dans l’ordre des flux affectait l’exposition à trois types de contenus : 1) politiques, indignes de confiance, 2) non civilisés, contenant des mots vulgaires, 3) provenant d’amis modérés et de sources aux audiences idéologiquement mixtes. Ils ont constaté que sur les deux plateformes, le contenu politique et indigne de confiance augmentait parmi les utilisateurs du groupe expérimental par rapport à ceux du groupe témoin. Mais sur Facebook, les utilisateurs du groupe expérimental ont vu moins de messages classés comme non civilisés ou contenant des mots vulgaires que ceux du groupe témoin. Et la quantité de contenu provenant d’amis modérés et de sources avec des publics idéologiquement mixtes a augmenté dans le groupe expérimental par rapport aux utilisateurs du groupe témoin.

Les conservateurs ont tendance à cliquer sur beaucoup plus de liens d’actualités politiques lus par d’autres conservateurs. Parmi les articles signalés comme faux par des vérificateurs de faits tiers, plus de 97 % ont été lus par des conservateurs plus que par des libéraux, principalement grâce à des pages et des groupes. Cependant, les fausses nouvelles que les utilisateurs de Facebook ont ​​effectivement lues représentent un pourcentage assez faible du total.

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La polarisation

Les auteurs ont ensuite mesuré la polarisation à l’aide d’une enquête sur les positions politiques des utilisateurs sur un certain nombre de questions clés, tandis que la polarisation affective a été mesurée à l’aide d’une enquête sur les perceptions des utilisateurs des candidats à la présidence et de leurs partisans. Aucune différence significative n’a été trouvée entre les deux groupes, et c’est peut-être la nouveauté la plus importante de l’étude : les algorithmes de flux peuvent avoir un impact majeur sur l’expérience des utilisateurs de médias sociaux, mais ils ne sont peut-être pas le seul facteur déterminant de la polarisation politique.

Alors Nick Clegg, président des affaires mondiales chez Meta, il a eu du mal à affirmer qu'”il y a peu de preuves que les fonctionnalités clés des plates-formes Meta à elles seules provoquent une polarisation” affective “préjudiciable ou ont des effets significatifs sur ces résultats”. Le débat sur les médias sociaux et la démocratie ne se terminera certainement pas après la publication de ces résultats, a-t-il déclaré, et cela est certain, également parce que les données des quatre études ont été fournies par Meta, qui a activement participé à l’étude.

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Démocratie et entreprise

Ce n’est pas un thème nouveau : en effet, il est revenu plusieurs fois après le grand scandale de Cambridge Analytica. En 2021, Frances Haugen, une ancienne employée de Menlo Park devenue lanceuse d’alerte, a fourni aux législateurs et aux médias des milliers de documents d’entreprise et a expliqué au Congrès que l’algorithme de Facebook mettait en évidence un contenu positif sur l’anorexie et « alimentait littéralement la violence ethnique » dans des pays comme l’Éthiopie.

Mais, plus généralement, un modèle économique qui privilégie les algorithmes d’engagement peut-il constituer une menace pour la démocratie, comme on l’a dit à propos de Twitter et des événements de Capitol Hill ? “Dans une démocratie qui fonctionne bien, les gens ont besoin de former leurs convictions politiques à partir d’informations exactes, mais l’architecture des médias sociaux peut reléguer les gens dans leur propre bulle, exposés à des opinions biaisées, voire biaisées, sur certains sujets de désinformation complète, et entourés de personnes partageant les mêmes idées qui renforcent leurs attitudes », conclut l’étude.

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Tout change

“Les résultats auraient pu être différents si l’étude n’avait pas été menée pendant une campagne électorale polarisée, lorsque les conversations politiques étaient relativement plus fréquentes, ou si un système de classification du contenu différent avait été utilisé”, lit-on dans l’article de Science. « De plus, cette étude a été menée dans un contexte politique spécifique (les États-Unis) et les résultats peuvent ne pas s’appliquer à d’autres systèmes politiques. Cela dit, de nombreuses caractéristiques des États-Unis contemporains – telles que la polarisation croissante, la montée du populisme et la présence de désinformation en ligne – sont également présentes dans d’autres démocraties. Il est possible que les effets des algorithmes soient plus prononcés dans des contextes avec moins de protections institutionnelles (par exemple, des médias moins indépendants ou un environnement réglementaire plus faible). » Le fait que les utilisateurs du fil chronologique passent moins de temps sur les plateformes peut à son tour avoir eu des effets différents sur les attitudes, les connaissances et les comportements politiques. Et enfin, certains résultats de ce formidable travail sont peut-être déjà dépassés. En fait, depuis que les chercheurs ont commencé, Meta a déjà modifié l’algorithme de flux à plusieurs reprises et diminué le pourcentage de nouvelles provenant de sources journalistiques sur Facebook et Instagram. Où vous ne lirez probablement même pas cet article.