10 janvier 2022

Temps de lecture : 3 min

Propagation des fake news : quels nouveaux éclairages ?

L’accélération de la digitalisation et la pandémie, associées aux difficultés de réglementation de l’espace numérique, ont intensifié les opérations de désinformation sur les médias sociaux. Les fake news et autres théories du complot qui y circulent aujourd’hui ne font pas que mettre en péril la confiance des citoyens en l’information, elles affectent aussi profondément leurs choix et leurs décisions. Rien qu’en 2019, 45,5 millions de tweets ont relayé ou commenté une fausse information[1].

Quand bien même elles sont démenties, ces rumeurs influencent durablement l’opinion. Il n’y a donc rien de surprenant à ce qu’à la veille des élections présidentielles, Emmanuel Macron ait annoncé la mise en place d’une commission scientifique chargée d’étudier l’impact de la révolution numérique sur la société et la démocratie, et ce, en vue de comprendre les mécanismes de propagation de certains contenus et d’obtenir un consensus quant aux mesures à préconiser.[2] Comprendre ce qui se joue sur le Web et s’orienter pour y trouver une information fiable n’a jamais été aussi important, voire crucial.

La simple détection des fake news n’est pas suffisante.

Une fake news est considérée comme telle si elle a été créée avec une intention malveillante de manipulation (à l’instar par exemple de la 5G dans les vaccins, des masques au début de la pandémie, …). Elle sert bien souvent des objectifs politiques ou idéologiques. On assiste à deux formes distinctes de propagation : une propagation non virale avec un message uniquement repris par l’audience directe du compte émetteur et une propagation virale visant à toucher d’autres audiences.

Pour mieux cerner les enjeux actuels, il est important de rappeler que parmi les fausses informations qui provoquent un fort taux d’engagement (celles qui font se multiplier les interactions entre utilisateurs), toutes ne sont pas intentionnellement malveillantes. Il peut s’agir de simples mésinterprétations ou bien d’exagérations servant des intérêts commerciaux plus ou moins légitimes (à l’exemple des titres trompeurs qui génèrent de l’audience et donc des revenus publicitaires) ; il peut aussi s’agir de plagiats, satires ou canulars autour desquels certains médias et/ou communautés se sont formées. Identifier la présence de fake news circulant sur les réseaux ne suffit pas et de nombreux moyens existent aujourd’hui pour les détecter (cellules de fact-checking ; algorithmes pour s’assurer qu’une vidéo n’a pas été manipulée, une image falsifiée, etc.). Pourtant, la détection seule de « faux » ne peut suffire à endiguer les phénomènes de désinformation (certaines fake news provenant aussi de sources légitimes). La véritable clé se situe dans une étude approfondie de leur origine, de leur mode de propagation et de la typologie de leurs relais, plus révélateurs d’éventuelles tentatives d’ingérence numérique et/ou de manipulation de l’opinion. Cette étude se révèle aussi plus complexe.

L’inférence sociale au service de l’observation des dynamiques d’influence

L’ensemble des interactions (conversations, partages, commentaires, appréciations, etc.) auxquelles une fake news donne lieu est en effet plus riche d’informations que son contenu lui-même. Passées au filtre du procédé technologique inédit d’inférence sociale et sémantique, leur analyse permet aujourd’hui d’aller plus loin que la simple détection d’un contenu spécifié via l’usage de mots-clefs. Cette technologie est la seule à prendre en compte l’intensité des émotions associées à une fake news ainsi que les sujets connexes qui s’y rattachent, et ce, sans qu’ils soient directement mentionnés. Elle permet aussi de modéliser les communautés qui en sont à l’origine ainsi que les communautés relais. À qui s’adressent-elles et quelle typologie d’acteurs est précisément visée ? Quel positionnement adoptent les tiers de confiance (professionnels, experts) à leur sujet ? Quels influenceurs entrent en jeu ? Etc. La technologie d’inférence sociale et sémantique détecte l’origine d’une fake news sur les réseaux sociaux et retrace de manière fine son parcours et sa propagation dans le temps. Identifier les thématiques sujettes à désinformation (politique, santé, éducation, environnement, etc.) ; tout en les caractérisant pour identifier leur puissance, leur caractère potentiellement viral, leurs relais communautaires, etc. est indispensable afin de prendre les contre-mesures nécessaires.

Pour un « observatoire de la désinformation »

En raison de leur instantanéité et de leur globalisation, les réseaux sociaux ont bouleversé les modes de communication et de diffusion de l’information entre citoyens, administrations, entreprises ou médias. Organisés autour de méta-communautés et sous-communautés qui rassemblent les voix de 4,8 milliards d’utilisateurs dans le monde, ils recèlent des dynamiques d’influence complexes. Aujourd’hui 73% de la population en France[3] en fait usage – la pandémie de Covid ayant fait exploser le nombre d’utilisateurs actifs. Malheureusement, ces médias sociaux sont aussi le vecteur d’une désinformation d’une puissance incomparable. Dans ce contexte, nous avons aujourd’hui besoin d’un véritable « observatoire de la désinformation » qui puisse accompagner les différentes catégories d’acteurs professionnels, privés et publics, citoyens, médias et organisations, dans l’identification et l’analyse de l’impact de la rumeur – un observatoire capable de rendre plus transparentes les dynamiques de diffusion et de propagation de l’information qui existent actuellement, en vue de rendre possible, à tous, des choix véritablement éclairés.

 

[1]     Source : Bloom Social Media Intelligence

[2]     Mercredi 29 septembre 2021, Commission « Les lumières à l’ère numérique » ou commission Bronner

[3]     Source : Médiamétrie et Médiamétrie//NetRatings – (L’année internet 2020 – Février 2021)

Aurélie David
VP Data Consulting de Bloom

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