La croyance en des affirmations non vérifiées alimente les divisions sociales

La pandémie de COVID-19 a favorisé la diffusion d'allégations contradictoires et non fondées par des personnalités publiques. Début novembre 2020, une nation profondément divisée a élu Joe Biden à la présidence des États-Unis. Dans notre étude, co-écrite avec Sandra Laporte (Toulouse School of Management), nous montrons que les individus sont plus enclins à croire aux affirmations non fondées relayées par leurs personnalités publiques préférées, ce qui explique la polarisation des opinions. Dans cet article, j'explique comment des personnes rationnelles peuvent en venir à croire fermement à des affirmations non vérifiées.

Il est difficile de savoir à quoi se fier face à la COVID-19. La multitude de récits contradictoires provenant de sources importantes complique la distinction entre le vrai et le faux. Cette recherche met en lumière un phénomène nouveau, que nous appelons « distorsion de la vérité », qui constitue une source majeure de polarisation des opinions en période d’incertitude.

La pandémie de COVID-19 a alimenté des discours contradictoires, où de prétendus faits sont partagés sans preuves tangibles par diverses personnalités publiques. Par exemple, pendant le confinement en France, plusieurs personnalités ont défendu ou réfuté l'idée que l'hydroxychloroquine puisse guérir le virus. La controverse qui en a résulté a déclenché de vifs débats sur le sujet.

Comment en vient-on à défendre ou à rejeter avec autant de conviction ce type d'affirmations controversées ? Dans ce contexte, « controversé » est synonyme de « non étayé ». Autrement dit, l'affirmation ou le fait en question n'est pas encore pleinement établi. En d'autres termes, la « vérité » est encore inconnue.

Nous sommes partis de ce constat initial : les jugements de vérité sont le plus souvent construits, c’est-à-dire qu’ils ne sont pas binaires et dépendent du contexte. Autrement dit, entendre que l’hydroxychloroquine pourrait guérir la COVID-19 ne provoque pas une catégorisation immédiate comme « vrai » ou « faux ». Au contraire, les gens attribuent à ces affirmations incertaines une probabilité de vérité, en fonction de leurs connaissances et expériences antérieures.

Partant de ce constat, nous avons formulé l’hypothèse que les jugements de vérité peuvent être faussés par le contexte, notamment par les connaissances préalables des participants concernant la source d’information. Étant donné la quantité considérable d’informations diffusées ouvertement et de manière répétée par les médias pendant la pandémie de COVID-19 sans vérification adéquate, nous avons décidé d’étudier précisément le processus par lequel une préférence pour une source d’information influence notre manière de juger la véracité des affirmations non vérifiées concernant la COVID-19.

Pour atteindre notre objectif, nous avons mené deux études. Dans la première, nous avons fourni aux participants des informations préliminaires sur un juge américain, dont la candidature à la Cour d'appel des États-Unis était examinée par une commission sénatoriale. Pendant la lecture de ces informations, les participants ont été interrogés à plusieurs reprises sur leur soutien à cette nomination.

Comme la plupart des informations fournies étaient positives, une très large majorité des participants a soutenu sa nomination. Une fois ces informations préliminaires examinées, les participants ont lu successivement trois prises de position de ce même juge sur des sujets liés à la COVID-19, notamment la question de l'origine humaine du virus. Après chaque prise de position, il leur a été demandé d'indiquer leur soutien au juge et leur degré d'accord avec les déclarations controversées relatives à la COVID-19.

Nous avons ensuite comparé ces réponses à celles d'un groupe témoin, qui a indiqué son accord avec les mêmes affirmations, sans connaître l'identité du juge ni sa nomination.

Cette comparaison nous a permis de calculer un score de « distorsion de la vérité » pour chaque participant et chaque affirmation, mesurant ainsi dans quelle mesure les participants modifient leur jugement de vérité en fonction de leur préférence pour la personnalité publique source d'information. La seconde étude a reproduit la première, avec des affirmations sans lien avec la COVID-19.

Nous avons constaté qu'une évaluation positive ou négative précoce d'une personnalité publique incite les individus à biaiser leur jugement de vérité dans le sens de leurs préférences. Nous avons observé qu'un soutien précoce à une personnalité publique se traduit par une approbation de ses déclarations, indépendamment de leur validité. Autrement dit, les gens seraient plus enclins à croire des affirmations fausses ou non fondées si elles provenaient d'une personne qu'ils apprécient et soutiennent.

De plus, l'étude a également révélé que les individus seraient de plus en plus enclins à soutenir d'autres affirmations, sans lien apparent avec la précédente, faites par cette personnalité publique, et seraient d'autant plus convaincus que ces affirmations seraient répétées.

Par exemple, imaginons qu'une personnalité publique soutienne l'idée que la COVID-19 est d'origine humaine et que les participants aient tendance à y croire davantage, c'est-à-dire à « biaiser » leur jugement de vérité dans le sens de la source d'information. Si cette même personnalité publique affirme ensuite que l'hydroxychloroquine guérit la COVID-19, les résultats montrent que les participants soutiendront cette seconde affirmation encore plus qu'ils n'ont soutenu la première. En d'autres termes, le soutien, ou la « distorsion de la vérité », alimente un soutien encore plus fort.

Ce processus a eu pour conséquence qu'une faible proportion seulement des participants a modifié sa préférence initiale pour la source, malgré le caractère très controversé des déclarations.

De même, nous avons constaté que chez les personnes qui n'appréciaient pas ou ne soutenaient pas la source avançant des déclarations non fondées, leur désapprobation des affirmations de cette source augmentait avec le temps.

En effet, la minorité de participants ayant changé de préférence lors de l'exercice de choix, c'est-à-dire ayant décidé de ne pas soutenir la nomination du juge, a maintenu son rejet.

Imaginez que vous ne souteniez pas la nomination du juge. L'entendre affirmer que la COVID-19 est d'origine humaine vous rendra encore moins enclin à croire cette affirmation que le groupe témoin.

Il est intéressant de noter que, parmi cette minorité de personnes s'opposant au juge, le rejet était en réalité près de deux fois plus fort que chez les participants qui le soutenaient. Le soutien ou le rejet catégorique par les participants engendre donc des désaccords sur la nature de la vérité, entre les groupes. Autrement dit, le soutien ou le rejet d'une personnalité publique constitue un mécanisme psychologique susceptible d'entraîner une polarisation.

Le phénomène de « distorsion de la vérité » — ou le fait de soutenir ou de rejeter davantage une même personne au fil du temps, mis en évidence dans ces deux études — démontre comment l’incertitude dans l’information peut devenir une source majeure de polarisation sociétale sur un problème de santé publique majeur, tel que la COVID-19.

Les deux positions sont cruciales pour comprendre le processus de polarisation. En effet, les conséquences possibles incluent la volonté des individus de se conformer aux mesures préventives, des disparités croissantes dans l’opinion publique et de vifs désaccords sur ce qui est vrai ou faux, même en l’absence de preuves scientifiques réelles. Une remarque finale porterait sur les moyens de lutter contre le phénomène de distorsion, qui fait l'objet de nos recherches en cours.

En savoir plus

Dans Forbes : À L’ère de la Covid-19, les personnalités publiques qui propagent une vérité déformée ont un impact bien réel
Dans The Conversation (en français) : Comment les allégations non fondées des responsables accélèrent la polarisation des sociétés
Dabs Forbes : Utiliser les techniques du marché pour déchiffrer la distorsion de la vérité sur le Covid-19
Sur Poets&Quants  : 2021 Best 40-Under-40 Professors : Anne-Sophie Chaxel, HEC Paris