Ce titre peut avoir l'apparence d'un faux dilemme. Pourtant, il faut bien avouer que nos ressources sont limitées et que nous, journalistes, devons faire des choix concernant les informations que nous traitons et la façon dont nous les traitons. Ce titre, c'est celui choisi par trois chercheurs qui publient une récente étude de modélisation dans Misinformation Review et qui suggère qu'il serait sans doute beaucoup plus utile de concentrer nos efforts pour accroître l'acceptation des informations fiables plutôt que de nous épuiser à lutter contre les fake news.

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Comme le veut le dicton, l'ignorance est le meilleur des mépris quand il s'agit des personnes. Est-ce que cela vaut aussi pour les fake news ? C'est plus ou moins ce que laisse penser une récente étude de modélisation publiée par des chercheurs britanniques et français. Mais il ne faut pas se contenter de les ignorer. À la place, il faudrait mettre nos efforts dans des interventions qui permettent d'accroître l'acceptation des informations fiables. Rappelons que la frontière entre information et désinformation ne peut se targuer d'être complètement décontextualisée et que l'opposition dichotomique entre les informations fiables et les fake newsfake news relève d'un archétypearchétype fantasmé destiné à faciliter la compréhension plutôt que d'une séparationséparation entre deux catégories épistémiques bien distinctes. 

Le modèle des chercheurs

Un millier d'individus imaginaires a été exposé pendant dix mille « tours » (les chercheurs ont fait tourner leur modèle dix fois avec mille « tours » d'exposition à chaque fois) à des informations suivant une distribution log-normale. Si l'on traduit en langage courant, cela veut dire que ces individus avaient très peu de chance d'être exposés à du contenu informationnel à chaque « tour ». Ils avaient également très peu de chance d'être exposés à de la désinformation. 

Cela a été désigné comme suit pour reproduire au mieux les conditions d'expositions réelles. En effet, les auteurs citent de nombreuses données empiriques qui soutiennent que nous sommes globalement peu exposés à l'information en général, que la prévalence des fausses nouvelles en ligne est assez faible -- aux alentours de 5 % -- et que le taux de consommation de ces fausses nouvelles par la population demeure faible également. En France, il est par exemple de 4 à 5 % -- ce qui est assez élevé en comparaison avec certains pays voisins comme l'Allemagne ou l'Angleterre.

Les Français consomment apparement plus de fausses nouvelles que leurs homologues allemands et britanniques. © Patricia, Adobe Stock
Les Français consomment apparement plus de fausses nouvelles que leurs homologues allemands et britanniques. © Patricia, Adobe Stock

Toujours en restant cohérents avec les données empiriques, les auteurs ont calibré leur modèle pour qu'un individu exposé accepte une information fiable dans 60 % des cas et dans 30 % des cas concernant une fausse nouvelle. En sortie, le modèle donne un score d'information global qui correspond au nombre total d'informations fiables acceptées moins le nombre total d'informations erronées acceptées. La variation de ces deux paramètres phares miment les effets du fact-checking d'un côté et ceux des mesures pour accroître l'acceptation des informations fiables de l'autre. 

Mettre en avant les informations fiables semble être la meilleure stratégie

Lorsqu'ils font varier le taux d'acceptation de la désinformation de 30 à 0 %, les auteurs constatent que le score d'information global augmente autant que lorsque l'acceptation des informations fiables varie de 60 à 61 %. Autrement dit, accroître très légèrement l'acceptation des informations fiables aurait, selon ce modèle, autant d'effet que de réduire à néant l'acceptabilité de la désinformation (ce qui demande beaucoup plus d'efforts).

Néanmoins, les auteurs apportent des précisions importantes : « Dans nos simulations, l'acceptation de la désinformation a été fixée à 30 %. Cependant, ce pourcentage a été obtenu dans des expériences utilisant spécifiquement de fausses nouvelles, et non des éléments qui appartiennent à des catégories plus vastes de la désinformation tels que les nouvelles biaisées, trompeuses ou hyperpartisanes ».

Ils ont alors testé un scénario qu'ils jugent peu réaliste où cette acceptation de la désinformation grimpe à 90 %. De façon surprenante lorsqu'on est néophyte dans le domaine, même dans un tel cas, étant donné la faible prévalence de la désinformation, une réduction de 90 à 0 % de l'acceptation de cette dernière donne le même score global d'information qu'une augmentation de 60 à 64 % de l'acceptation des informations fiables. Une limite que soulèvent les auteurs doit toutefois être mentionnée : la prévalence de la désinformation concerne les réseaux sociauxréseaux sociaux médias en ligne, elle ne permet pas de conclure quant à sa présence au sein de posts privés sur les réseaux sociaux ou dans les conversation privées.

Tester plusieurs scénarios

Finalement, les chercheurs ont testé encore deux scénarios. Dans le premier, la désinformation pouvait avoir de sérieux effets sur le score global d'information tandis que l'influence était considérée comme égale entre la désinformation et les informations fiables dans le modèle initial. Dans le second, la prévalence de l'information n'était plus considérée comme fixe comme cela peut arriver au sein de certains médias sociaux qui nous confortent dans ce à quoi nous adhérons déjà.

Si l'on consomme de la désinformation, celle-ci peut être plus présente sur nos réseaux sociaux. © Bombuscreative, Istock.com 
Si l'on consomme de la désinformation, celle-ci peut être plus présente sur nos réseaux sociaux. © Bombuscreative, Istock.com 

Dans les deux cas, pour challengerchallenger les conclusions précédentes du modèle initial, il fallait soit que l'effet de la désinformation sur l'acceptation des informations fiables soit deux fois plus fort que l'effet des informations fiables sur le rejet de la désinformation, soit que l'effet de l'acceptation de la désinformation sur sa prévalence soit deux fois plus fort que l'effet de l'acceptation des informations fiables sur leur prévalence. Deux états de fait que les auteurs jugent peu réalistes. 

Les résultats de cette étude de modélisationmodélisation sont en accord avec l'impact assez modeste du fact-checking et vont dans le sens d'une conversation que j'avais eue il y a quelques semaines avec l'un des auteurs de l'étude, Sacha Altay, docteur en psychologie sociale travaillant sur les thématiques de la désinformation, la réputation, la confiance et la méfiance au Reuters Institute à l'Université d'Oxford dont l'une des citations qui en est issue sera parfaite en guise de conclusion : « Beaucoup de gens ne sont pas intéressés par l'actualité et la politique et y accordent peu de crédit. Parmi eux, beaucoup semblent témoigner un scepticisme et une méfiance généralisée vis-à-vis des médias. La question primoridiale est donc : comment regagner la confiance des gens ? »