En 1907, le statisticien Francis Galton a observé quelque chose d’étrange lors d’une foire de comté : les participants participaient à un jeu où ils devinaient le poids d’un bœuf, la réponse la plus proche de la vérité remportant un prix. À la surprise de Galton, alors que les suppositions des participants individuels variaient énormément, la moyenne des suppositions de la foule n’était qu’à une livre du poids réel du bœuf, plus proche que celui de l’individu le plus proche.
Le nom de ce phénomène, dans lequel des jugements individuels et bruyants peuvent être agrégés pour produire des résultats remarquablement précis, a été inventé par le journaliste James Surowiecki comme la « sagesse des foules ».
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Et là réside une réponse possible à une question épineuse : comment lutter contre la désinformation sur Facebook. Parfois, il semble que la vérification des faits sur les réseaux sociaux soit devenue humainement impossible. Il y a beaucoup trop d’articles pour que les fact-checkers puissent les vérifier (et l’IA n’est pas encore à la hauteur). Aux États-Unis, par exemple, les partenaires de vérification des faits de Facebook emploient une poignée de personnes – un total de 26 employés selon un rapport de 2020, bien que le nombre soit probablement plus important aujourd’hui – qui doivent tenter de surveiller le contenu de plus de 2 milliards de personnes et 8 milliards d’URL uniques par an. Ces experts, qui ont été formés pour rechercher méticuleusement le contenu et étiqueter sa véracité, ne sont en mesure de vérifier les faits qu’une infime fraction du contenu URL publié chaque jour. Facebook utilise des systèmes automatisés pour signaler un contenu similaire au faux contenu identifié par les vérificateurs de faits, mais même l’estimation la plus généreuse de la bande passante de ce système laisse encore une énorme quantité de contenu potentiellement trompeur non vérifié.
Il vaut certainement la peine de vérifier. La recherche a constamment montré que les corrections par les vérificateurs des faits réduisent la croyance en désinformation et rendre les gens moins susceptibles de le partager. Le contenu signalé par les vérificateurs de faits peut être rétrogradé dans le fil d’actualité, réduisant ainsi le nombre de personnes qui y sont exposées en premier lieu. Mais sur une plate-forme aussi énorme que Facebook, utiliser des vérificateurs de faits professionnels, c’est comme ouvrir un robinet dans un immeuble en feu : bonne idée, mauvaise échelle.
Et si la solution était les gens ordinaires ? Les entreprises technologiques parient que la sagesse des foules peut aider à résoudre le problème de la mise à l’échelle. Facebook et Twitter ont récemment lancé des produits de vérification des faits participatifs, dans l’espoir d’exploiter la puissance des masses découvertes par Galton à cette foire du comté. La sagesse des foules a été appliquée avec succès à une variété d’autres domaines – marchés de prédiction, échecs, diagnostics médicaux.
La question est de savoir si la vérification des faits devrait être la prochaine étape. Les gens sont à juste titre sceptiques quant au concept. La littératie numérique – définie comme la capacité de passer au crible et de comprendre les informations provenant d’un assortiment toujours croissant de sources numériques – est faible parmi les internautes, et les sujets – politique, science – peuvent être chargés et polarisés. Les gens ordinaires tombent dans les mensonges tout le temps ; c’est pourquoi la désinformation est un problème en premier lieu.
Pourtant, de nouvelles recherches suggèrent que les membres d’une foule peuvent travailler ensemble pour séparer les faits de la fiction. Dans un article récent publié dans Science Advances, nous avons constaté que, pour juger de la véracité des gros titres, les notes d’un petit groupe politiquement équilibré de profanes correspondaient étroitement aux notes des vérificateurs de faits professionnels. La performance de la foule était d’autant plus remarquable que, contrairement aux vérificateurs des faits – qui étaient invités à rechercher soigneusement chaque affirmation – la foule n’a vu que le titre et les phrases principales de l’article, puis a demandé leur évaluation sans faire de recherche extérieure. Les profanes ont eu un processus moins intensif, mais nous avons constaté que leurs réponses correspondaient étroitement à celles des vérificateurs des faits, à un coût bien inférieur et à une vitesse plus élevée.
Voici comment l’étude a fonctionné : nous avons commencé avec une série d’articles que l’algorithme de Facebook a signalés pour vérification des faits, soit parce que les articles étaient potentiellement trompeurs, devenaient viraux ou concernaient simplement des sujets importants comme la politique ou la santé. Nous avons ensuite demandé à trois vérificateurs de faits professionnels de rechercher et d’évaluer l’exactitude des articles sur une échelle de un à sept. Dans le même temps, nous avons demandé à un groupe de personnes ordinaires sur le site Web Amazon Mechanical Turk d’évaluer l’exactitude du titre et du titre de ces articles sans faire de recherche supplémentaire.
C’était un peu comme le bœuf : les fact-checkers étaient bien plus d’accord les uns avec les autres qu’ils n’étaient d’accord avec n’importe quelle personne donnée dans la foule, mais une fois que les réponses de la foule ont été additionnées, ce n’était plus le cas. Nous avons constaté qu’après avoir recueilli environ 10 à 15 réponses de la part des profanes, la réponse moyenne de notre foule politiquement équilibrée correspondait à la réponse moyenne des vérificateurs des faits tout comme les vérificateurs des faits correspondaient les uns aux autres. La foule était efficace aussi. Ils ont pris en moyenne 30 secondes pour évaluer chaque titre et ont été payés environ 10 $/heure. Avec 10 notes par article, le processus de vérification des faits a pris moins d’un dollar par titre.
Certes, certaines histoires sont plus faciles à vérifier que d’autres. En 2017, la fausse histoire qui a obtenu le plus d’« engagement » sur Facebook était un canular avec le titre étrange : « Baby-sitter transportée à l’hôpital après avoir inséré un bébé dans son vagin. Il ne faut pas un expert pour savoir que ce titre est absurde. Mais une foule apporterait-elle la même sagesse à la fausse affirmation d’un politicien qui est contredite par la partie adverse ? Les membres de la foule ne prendraient-ils pas parti ?
Notre recherche a trouvé des raisons d’être optimiste. Même dans ce monde polarisé, il a en fait fallu moins réponses de la foule pour correspondre à la performance des vérificateurs de faits sur les articles politiques, par rapport aux articles sur autre chose que la politique.
Les sondages montrent que les républicains sont plus enclins à accuser les vérificateurs des faits de parti pris libéral. Vous pouvez donc vous attendre à ce que notre foule politiquement équilibrée, qui comprend des républicains, atterrisse sur des réponses en désaccord avec les vérificateurs des faits professionnels plus souvent qu’un groupe composé uniquement de démocrates. Mais alors que nous avons constaté que les démocrates individuels avaient tendance à être plus d’accord avec les vérificateurs des faits, une fois que la foule a atteint une masse critique d’environ 15 réponses, les foules politiquement équilibrées étaient en corrélation avec les vérificateurs des faits tout autant que les foules de démocrates uniquement.
Nous avons trouvé une tendance similaire pour d’autres caractéristiques. Alors que les individus qui connaissent mieux la politique et obtiennent des résultats plus élevés à un test de raisonnement cognitif sont plus d’accord avec les vérificateurs de faits, une fois que la foule a atteint une taille suffisante, aucune foule composée d’individus hautement performants n’a surpassé la foule ordinaire politiquement équilibrée. Une foule plus nombreuse et équilibrée peut compenser une performance individuelle moins bonne.
Le crowdsourcing est donc prometteur, mais il doit être fait avec soin. Cela dépend beaucoup de la conception. Dans notre étude, les membres de la communauté ne se sont pas vu proposer leur choix d’histoires à évaluer. Mais une conception « opt-in » ouvrirait la porte aux personnes recherchant de manière proactive des informations avec lesquelles elles ne sont pas d’accord pour les signaler comme « fausses nouvelles ». En effet, nous avons récemment analysé le programme pilote de vérification des faits participative de Twitter « BirdWatch » et avons constaté que les utilisateurs d’une partie étaient beaucoup plus susceptibles de signaler le contenu de l’autre partie comme trompeur. Bien que cette dynamique puisse être la preuve d’un brigadage à motivation politique, il est également possible que chaque partie ne fasse que contrôler la désinformation de l’autre et que la partisanerie contribue à motiver la participation à la plate-forme. Il reste encore de nombreuses questions à explorer avant de déclarer que la vérification des faits par le crowdsourcing est un succès incontestable.
Nous ne suggérons pas non plus que les plateformes remplacent leurs vérificateurs de faits professionnels par des personnes ordinaires. Nous envisageons un système qui combine des foules de gens ordinaires, des vérificateurs de faits professionnels et des techniques d’apprentissage automatique pour faire évoluer la vérification des faits de manière significative. De plus, nous pensons que la vérification des faits n’est qu’un outil parmi de nombreuses solutions nécessaires pour limiter la propagation de la désinformation. D’autres outils, tels que les coups de pouce de précision, le déclassement algorithmique et les interventions de littératie numérique, jouent un rôle dans la lutte contre le problème plus vaste.
Le grand nombre de personnes sur les réseaux sociaux est souvent blâmée pour ses malheurs – des groupes de complot pour les vaccins comptant des milliers de membres, une fausse histoire étant partagée par des millions de personnes. Mais une façon de contrer la folie apparente de ces foules en ligne est d’exploiter un phénomène tout aussi puissant : leur sagesse.
Reference :
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http://www.brooklynballing.com/
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