Voici ce qui se passe lorsque les bulles politiques entrent en collision

Voici ce qui se passe lorsque les bulles politiques entrent en collision Êtes-vous pris au piège dans une chambre d'écho? Rawpixel.com/Shutterstock.com

Les médias sociaux ont transformé la façon dont les gens se parlent. Mais les plateformes de médias sociaux ne sont pas en train de devenir les espaces utopiques pour la connexion humaine leurs fondateurs espéraient.

Au lieu de cela, Internet a introduit des phénomènes qui peuvent influencer les élections nationales et peut-être même menacer la démocratie.

Chambres d'écho ou "bulles" - dans lesquelles les gens interagissent principalement avec d'autres qui partagent leurs opinions politiques - proviennent de la façon dont les communautés s'organiser en ligne.

Lorsque l’organisation d’un réseau social affecte les discussions politiques à grande échelle, les conséquences peuvent être énormes.

Dans notre étude Publié en septembre 4, nous montrons que ce qui se passe aux points de connexion, où les bulles se rencontrent, peut considérablement influencer les décisions politiques vis-à-vis d’un parti ou d’un autre. Nous appelons ce phénomène «gerrymandering d'informations».

Quand les bulles entrent en collision

C'est problématique quand les gens tirent toutes leurs informations de l'intérieur de leur bulle. Même si cela est factuel, les informations que les gens obtiennent de leur bulle peuvent être sélectionnées pour confirmer leur identité. hypothèses antérieures. Dans la politique américaine contemporaine, cela contribue probablement à polarisation politique croissante dans l'électorat.

Mais ce n'est pas toute l'histoire. La plupart des gens ont un pied dehors de leurs bulles politiques. Ils lisent des nouvelles de diverses sources et parlent à des amis avec des opinions et des expériences différentes des leurs.

L'équilibre entre l'influence venant de l'intérieur et de l'extérieur d'une bulle compte beaucoup pour façonner le point de vue d'une personne. Cet équilibre est différent pour différentes personnes: une personne qui incline un démocrate peut entendre des arguments politiques de manière écrasante de la part d’autres démocrates, tandis qu’une autre peut entendre de la même manière des démocrates et des républicains.

Du point de vue des partis qui tentent de gagner le débat public, l’important est de savoir comment leur influence est répartie sur le réseau social.

Ce que nous montrons dans notre étude, mathématiquement et empiriquement, est que l’influence d’un parti sur un réseau social peut être divisé, de manière analogue au remaniement électoral des circonscriptions parlementaires.

Dans notre étude, la manipulation d'informations était intentionnelle: nous avons structuré nos réseaux sociaux de manière à produire des biais. Dans le monde réel, les choses sont bien sûr plus compliquées. Les structures de réseau social naissent du comportement individuel et ce comportement est influencé par les plateformes de médias sociaux elles-mêmes.

La manipulation d'informations donne à un parti un avantage pour persuader les électeurs. Nous montrons que le parti qui a un avantage est le parti qui ne divise pas son influence et ne laisse pas ses membres ouverts à la persuasion de l’autre côté.

Ce n'est pas simplement une expérience de pensée, c'est quelque chose que nous avons mesuré et testé dans notre recherche.

Voici ce qui se passe lorsque les bulles politiques entrent en collision Les gens ont tendance à parler à d'autres personnes qui partagent leurs opinions politiques. Mais la plupart des gens ont des amis qui ne sont pas d’accord avec eux sur le plan politique et leurs chambres de résonance, ou bulles, entrent en collision dans de nombreux endroits. La confusion des informations se produit lorsqu'il y a une asymétrie dans la manière dont les bulles se rencontrent. Dans l'exemple présenté en bas, le parti bleu a divisé son influence, de sorte que certains membres sont ouverts à la persuasion du parti rouge.

Expérimenter avec des bulles

Nos collègues du MIT a demandé à des personnes 2,500, recrutées par Amazon Mechanical Turk, de jouer à un jeu de vote simple dans des groupes de 24.

Les joueurs ont été affectés à l'une des deux parties. Le jeu était structuré de manière à récompenser la fidélité du parti, mais également à récompenser les compromis: si votre parti remportait X% ou plus des votes, chaque membre du parti recevait US $ 60. Si votre parti s'est compromis pour aider l'autre parti à atteindre 2% des votes, chaque membre a reçu des centimes 60. Si aucun parti ne gagnait, le jeu était dans l'impasse et personne n'était payé.

Nous avons structuré le jeu de cette manière pour imiter les tensions du monde réel entre les préférences intrinsèques des électeurs et le désir de compromis sur des questions importantes.

Dans notre jeu, chaque joueur a mis à jour ses intentions de vote au fil du temps, en réponse à des informations sur les intentions de vote d'autres personnes, reçues via son réseau social miniature. Les joueurs ont vu, en temps réel, combien de leurs relations avaient l'intention de voter pour leur parti. Nous avons placé les joueurs à différentes positions sur le réseau et nous avons organisé leurs réseaux sociaux de manière à produire différents types de bulles en collision.

Les jeux et réseaux expérimentaux étaient superficiellement équitables. Les partis avaient le même nombre de membres et chaque personne avait la même influence sur les autres. Nous avons néanmoins pu créer des réseaux qui conféraient à un parti un avantage considérable, lui permettant de remporter près de 60% des votes en moyenne.

Pour comprendre l'effet du réseau social sur les décisions des électeurs, nous avons compté qui est connecté à qui, en tenant compte des préférences de leur parti. En utilisant cette mesure, nous avons pu prédire avec précision à la fois la direction du biais résultant de la manipulation d'informations et la proportion du vote reçu par chaque parti dans notre jeu simple.

Des bulles dans la vraie vie

Nous avons également mesuré les gerrymandering d'informations dans des réseaux sociaux du monde réel.

Nous avons examiné les données publiées sur consommation de médias, comprenant des actualités 27,852 partagées par les utilisateurs de 938 Twitter au cours des semaines précédant l'élection présidentielle de 2016, ainsi que sur les tweets politiques 250,000 18,470 dans les semaines précédant les élections de mi-mandat aux États-Unis.

Nous avons également examiné le blogosphère politique, examinant comment les blogs politiques 1,490 étaient liés les deux mois précédant l'élection présidentielle américaine 2004.

Nous avons constaté que ces réseaux sociaux ont des structures de bulles similaires à celles construites pour nos expériences.

Comment les réseaux produisent des biais

Les effets que nous avons constatés dans nos expériences sont similaires à ce qui se produit lorsque les politiciens gerrymander des districts du Congrès.

Une fête peut dessiner des districts du Congrès qui sont superficiellement justes - chaque district est contenu dans une seule frontière et contient le même nombre d'électeurs - mais cela conduit en réalité à un biais systématique, permettant à un parti d'obtenir plus de sièges que la proportion de votes qu'il reçoit.

Le remaniement électoral est subtil. Vous le savez souvent quand vous le voyez sur une carte, mais il est difficile de définir une règle permettant de déterminer quand un district est gerrymander. point de collage dans le récent Affaire de la Cour suprême des États-Unis sur la question.

Voici ce qui se passe lorsque les bulles politiques entrent en collision Les manipulations électorales conduisent souvent à des circonscriptions au congrès aux formes étranges et élaborées. Dans le cas d’Illinois District 4, représenté ici comme illustré en 2004, la forme ressemble à une paire de protège-oreilles. Wikimedia

De la même manière, le gerrymandering d'informations conduit à des réseaux sociaux superficiellement équitables. Chaque parti peut avoir le même nombre d'électeurs avec la même influence, mais la structure du réseau confère néanmoins un avantage à un parti.

Comptabiliser qui est connecté à qui nous a permis de développer une mesure que nous appelons «écart d'influence» est une description mathématique du gerrymandering d'information qui prédit les résultats du vote dans nos expériences. Nous pensons que cette mesure est utile pour comprendre comment sont organisés les réseaux sociaux du monde réel et comment leur structure biaisera la prise de décision.

Le débat sur la manière dont les plateformes de médias sociaux sont organisées, ainsi que sur les conséquences pour le comportement des individus et pour la démocratie, se poursuivra pendant des années. Mais nous proposons que penser en termes de concepts au niveau du réseau tels que les bulles et les liens entre les bulles peut permettre de mieux comprendre ces problèmes.

A propos de l'auteur

Alexander J. Stewart, professeur adjoint de biologie mathématique, Université de Houston et Joshua B. Plotkin, professeur de biologie, Université de Pennsylvanie

Cet article est republié de La Conversation sous une licence Creative Commons. Lis le article original.

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