Les chiffres de l’influence, après réanalyse

En septembre et octobre 1968, Maxwell McCombs et Donald Shaw ont interrogé cent électeurs indécis de Chapel Hill et dépouillé les neuf supports d’information qui desservaient la ville. Ils ont comparé le classement des sujets par les rédactions et celui des électeurs. La corrélation publiée atteint +0,967¹.

Le chiffre a fondé une littérature entière. Il porte sur deux listes d’une quinzaine de catégories d’enjeux, agrégées, et sur un nuage aussi court un coefficient élevé s’obtient sans peine. Le protocole est transversal, une seule prise de mesure, et les auteurs ne prétendaient établir aucune causalité. L’enquête de terrain a duré dix-neuf jours.

De l’agenda à l’amorçage

La démonstration expérimentale est venue quatorze ans plus tard. Shanto Iyengar, Mark Peters et Donald Kinder ont monté des journaux télévisés où ils avaient inséré de vrais sujets, à l’insu des participants, en faisant varier le problème mis en avant, la défense, la pollution ou l’inflation. Le problème inséré gagnait en importance perçue. Il pesait aussi davantage dans le jugement porté sur le président en fonction, second effet qui relève de l’amorçage, mécanisme distinct de la fixation de l’agenda². Les effectifs étaient faibles et les volontaires recrutés localement.

On rapproche souvent ces travaux de la méta-analyse de Joshua Kalla et David Broockman, dont le résultat central est un effet moyen nul du contact de campagne sur le choix du candidat, sur quarante essais de terrain menés en élection générale³. Le rapprochement demande de la prudence. Kalla et Broockman mesurent du porte-à-porte, du courrier, des appels et de la publicité ; la saillance d’un enjeu se mesure autrement. Ils relèvent d’ailleurs des effets persuasifs non nuls dans les primaires, sur les objets soumis au vote, et lorsqu’un candidat défend une position impopulaire.

Comment grandit une cascade

Sharad Goel, Ashton Anderson, Jake Hofman et Duncan Watts ont analysé environ un milliard d’événements de diffusion sur Twitter, entre juillet 2011 et juin 2012, en se limitant aux liens pointant vers une liste fixe de sites très fréquentés. Ils ont introduit la viralité structurelle, distance moyenne entre toutes les paires de nœuds d’un arbre de diffusion⁴. La taille moyenne d’un arbre est de 1,3, près de 99 % des adoptions viennent du compte émetteur ou de ses abonnés directs, et une cascade sur 4'000 environ atteint cent nœuds, seuil retenu pour l’analyse structurelle.

Au-dessus de ce seuil, la diversité des formes devient grande, au point que les auteurs la disent surprenante. À popularité égale, la viralité varie beaucoup. Un même niveau d’audience s’obtient par une émission unique vers un très large public, par une chaîne qui traverse plusieurs générations d’intermédiaires, ou par des régimes intermédiaires entre ces deux extrêmes. Le volume observé ne renseigne donc pas sur le mécanisme qui l’a produit.

Le constat vaut pour les dossiers de réputation. La structure de l’arbre reste inaccessible de l’extérieur, et je n’ai jamais réussi à la reconstituer. Demeurent observables les horodatages de publication et la reprise de formulations d’un site à l’autre.

Cent vingt-six mille cascades

En mars 2018, Science a publié l’étude de Soroush Vosoughi, Deb Roy et Sinan Aral. Environ 126'000 cascades de rumeurs diffusées entre 2006 et 2017, reprises quelque 4,5 millions de fois par près de trois millions de comptes, avec un statut de vrai ou de faux établi par six organisations de vérification dont les jugements concordaient dans plus de 95 % des cas. Une information fausse avait environ 70 % de chances de plus d’être retransmise qu’une information vraie, et il fallait à la vérité six fois plus de temps pour atteindre 1'500 personnes. Le retrait des comptes automatisés n’a pas déplacé ces écarts⁵. L’échantillon ne retient que des énoncés dont des vérificateurs se sont saisis, et une seule plateforme.

En 2021, Jonas Juul et Johan Ugander ont réanalysé ces données en appariant les cascades sur leur taille⁶. À taille égale, les différences de profondeur, de largeur, de viralité structurelle et de vitesse entre vrai et faux s’effacent presque entièrement, alors qu’elles subsistent entre types de contenus, vidéos, images, articles ou pétitions. La lecture qui a circulé ensuite, celle d’un Vosoughi réfuté, déforme le papier. En agrégat, le faux atteint toujours plus de monde et plus vite ; la propriété qui disparaît une fois la taille contrôlée est la forme de la diffusion, ce qui oriente vers une contagiosité initiale plus élevée. Aral a répondu dans un billet en ligne, sans passer par une revue⁷. Aucune de ces séries ne descend au niveau d’une personne privée.

Où les gens lisent l’actualité

Seth Flaxman, Sharad Goel et Justin Rao ont travaillé sur les historiques de navigation de 50'383 internautes américains, retenus par filtrage au sein d’un panel volontaire de 1,2 million d’utilisateurs d’une barre d’outils de navigateur, entre mars et mai 2013⁸. Moteurs et réseaux sociaux y sont associés à une ségrégation idéologique plus élevée et, simultanément, à une exposition accrue aux contenus du bord opposé. L’ampleur reste modeste, de l’aveu des auteurs, l’indice passant pour l’information descriptive de 0,11 en accès direct à 0,12 par les réseaux sociaux. La navigation directe domine la consommation, 79 % pour l’information descriptive et 67 % pour l’opinion.

Jennifer Allen et ses coauteurs ont estimé que l’information de toute nature occupe 14,2 % du régime médiatique quotidien des Américains, et les fausses nouvelles au sens strict 0,15 %⁹. Ce second chiffre dépend d’une liste fermée d’une centaine de domaines, et son dénominateur inclut la télévision, qui écrase tout le reste. Ces travaux portent sur des agrégats nationaux. Je n’ai aucune source sérieuse sur le nombre de personnes qui consultent les résultats attachés à un nom propre peu recherché.

Vingt pour cent, puis deux à quatre

Robert Epstein et Ronald Robertson ont annoncé, dans les PNAS en 2015, des déplacements de préférence de vote de 20 % ou davantage chez des indécis exposés à des classements de résultats favorisant un candidat, le biais échappant à environ trois participants sur quatre¹⁰. Cinq expériences randomisées en double aveugle, 4'556 participants, aux États-Unis et en Inde.

Quatre de ces cinq expériences faisaient juger à des Américains l’élection australienne de 2010, avec des candidats dont ils n’avaient jamais entendu parler, situation où déplacer une préférence coûte peu. Katharina Zweig a montré ensuite que la mesure retenue additionne les déplacements obtenus pour chaque candidat au lieu de les moyenner¹¹. Sur l’étude indienne, la plus proche d’une situation réelle, elle situe l’effet entre 2 et 4 % de l’ensemble des électeurs, et entre 3 et 10 % parmi ceux qui étaient acquis au départ à un autre candidat. La réplication citée à l’appui de ces résultats est signée par Epstein lui-même et porte sur 1'137 résidents américains, sur trois sujets sans rapport avec un scrutin¹².

Documenter pendant que c’est visible

Ces travaux portent sur des campagnes électorales et sur des plateformes publiques. Leur transposition à la réputation d’une personne demande de la prudence, et je ne connais pas de série expérimentale solide sur ce terrain ; l’assignation aléatoire y est exclue pour des raisons éthiques.

Depuis 2023, les dossiers qui me sont soumis arrivent presque tous avec le contenu litigieux, capturé ou imprimé, et sans la liste de résultats qui l’entourait au moment des faits. Chaque élément pris isolément peut être parfaitement licite, ce qui déplace la description au niveau de l’ensemble, soit le nombre de points de publication, leur répartition dans le temps, la reprise littérale de formulations d’un site à l’autre, la position tenue dans une liste de résultats à une date donnée. Ces éléments portent une date et s’effacent vite. Une page modifiée suffit à rendre un relevé non reproductible, et les archives publiques ne couvrent qu’une fraction du web.

Le règlement européen sur les services numériques impose aux très grandes plateformes une évaluation périodique des risques systémiques liés à la conception de leurs services, puis des mesures d’atténuation, sous audit indépendant¹³. La Suisse n’est pas liée par ce texte, à ceci près que ces plateformes n’exploitent pas d’architecture distincte pour les utilisateurs suisses.

Reste la partie ennuyeuse, un relevé horodaté de ce qui est visible sous le nom, repris à intervalles fixes même quand rien ne bouge. Après le litige, il ne se reconstitue qu’imparfaitement, à partir d’archives dont la couverture est aléatoire.