On dit que quelque chose « devient viral » parce que nous avons tendance à penser que les rumeurs et la désinformation se propagent de la même manière qu’une infection. Mais de nos jours, il serait peut-être plus exact de dire que quelque chose « devient nucléaire », selon une nouvelle étude qui modélise la désinformation comme une forme de réaction de fission.
Comme le disait le bon sens, même avant l’ère de la transmission instantanée des données, « un mensonge peut faire le tour du monde alors que la vérité n’a pas encore fini de tirer ses bottes ». Une épigramme lapidaire, certes, mais qui n’aide pas beaucoup à analyser le phénomène.
Nous avons souvent recours à des processus naturels pour représenter la manière dont les humains agissent en tant que groupes. Physiquement, les grandes foules et la circulation se comportent comme des fluides et sont souvent modélisées avec précision comme tels. D’autres règles régissent notre comportement et, lorsqu’il s’agit de propager des rumeurs, la propagation d’une maladie est une analogie intuitive. Les gens agissent comme des vecteurs de mensonges plutôt que de virus, et les résultats fournissent de nombreuses indications sur son fonctionnement et sur la manière de l’arrêter.
Mais l’environnement moderne des médias sociaux et de l’information, rapide et agressif, change quelque peu les choses. Comme le décrivent les chercheurs de l’Université normale du Shandong en Chine, dirigés par Wenrong Zheng leur article publié dans AIP Advances:
Le modèle des maladies infectieuses n’est pas encore en mesure de refléter véritablement la propagation des rumeurs dans le réseau. Cela est principalement dû au fait que les maladies infectieuses ne se propagent pas activement, contrairement aux rumeurs, et que le modèle ignore la rationalité et la subjectivité des propagateurs de rumeurs. Deuxièmement, le modèle des maladies infectieuses ne prend en compte que les changements de taille du groupe, mais pas l’impact social et les risques potentiels qui en résultent.
En d’autres termes, le modèle de la maladie ne représente qu’imparfaitement la manière dont les personnes « infectées » par une rumeur la propagent activement, plutôt que de simplement la transmettre à quelqu’un à côté d’elles dans l’épicerie. Et les modèles de maladie sont souvent destinés à prévoir et à prévenir les décès, mais peut-être pas à d’autres mesures importantes pertinentes pour l’étude de la désinformation.
Alors, quel processus naturel pouvons-nous utiliser à la place ? Les scientifiques ont proposé des feux de forêt, des essaims d’insectes et des collections de balles rebondissantes, mais aujourd’hui, la solution naturelle est… la fission nucléaire.
Un petit cours sur les réacteurs nucléaires : la fission se produit lorsque des atomes d’uranium sont forcés à entrer dans un état excité dans lequel ils émettent des neutrons, frappant d’autres atomes d’uranium et les obligeant à faire de même. À un certain niveau de stimulation artificielle, cette réaction d’excitation d’autres atomes devient autonome ; dans un réacteur, ce processus est étroitement contrôlé et la chaleur résultant de la séparation de tous ces neutrons est récupérée pour produire de l’énergie. Dans une bombe, en revanche, la réaction est encouragée à croître de manière exponentielle, produisant une explosion.
Voici comment les chercheurs associent les rumeurs à ce processus :
Premièrement, les rumeurs initiales en ligne sont comparées aux neutrons, les noyaux d’uranium sont comparés aux récepteurs de rumeurs individuels et les barrières de fission sont comparées aux seuils de propagation actifs individuels. Deuxièmement, le processus de fission nucléaire est analysé et le degré d’accumulation d’énergie est utilisé pour comparer l’impact social des rumeurs en ligne.
Les rumeurs sont des neutrons, émis par des personnes (atomes), qui, comme les différents états de l’uranium, ont des seuils d’activation variables, mais qui, une fois atteints un état suffisamment excité, deviennent également des propagateurs actifs.
Crédits image : Zheng et coll.
Cela fournit quelques leviers et cadrans supplémentaires que les modélisateurs peuvent manipuler lorsqu’ils essaient de comprendre comment une rumeur va se propager ou s’est propagée. Par exemple, quelle est l’énergie de la rumeur ? Quelle est la concentration d’utilisateurs moins réactifs (U238) par rapport aux utilisateurs prêts à être activés par une seule rumeur parasite (U235) ? Quel est le taux de décroissance pour la propagation vers l’avant (neutron ou retweet) et la chaleur (activité de l’utilisateur) est-elle capturée d’une manière ou d’une autre ?
S est stable, E est excité, L est latent (c’est-à-dire prêt à réagir), G est de base (c’est-à-dire revient à la stabilité).Crédits image : Zheng et coll.
C’est une nouvelle façon riche et intéressante de penser le fonctionnement de ce genre de choses, et même si cela semble assez mécanique, on peut dire que cela attribue à ses individus/atomes plus d’autonomie que dans un modèle épidémiologique passif ou basé sur la mécanique des fluides. Les individus sont peut-être des atomes dans ce modèle, mais ce sont des atomes dotés de qualités humaines : dans quelle mesure est-on résistant aux rumeurs entrantes, dans quelle mesure est-on instruit, dans quelle mesure revient-on rapidement à un état réceptif à une nouvelle désinformation ?
Le plus intéressant est que la « chaleur » globale générée par le système peut être utilisée pour représenter l’impact sur la société en général. Et cela peut servir de substitut pour dire non seulement si une rumeur s’est propagée, mais si cette propagation a eu un effet ; un système de fission qui est excité mais n’atteint jamais un état de réaction en chaîne peut être compris comme une rumeur qui a été gérée avec succès sans être complètement étouffée.
C’est néanmoins une nouvelle façon passionnante (si vous voulez) de réfléchir à la manière dont l’information circule, se duplique et explose dans cette ère extrêmement volatile.
2024-07-30 18:01:00
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