Caractéristiques des messages et sources qui permettent la diffusion de l’information

La pandémie de COVID-19 a non seulement provoqué une crise sanitaire mondiale, mais également une infodémie, terme inventé par l’Organisation mondiale de la santé (OMS) pour décrire le flot d’informations, à la fois exactes et trompeuses, qui a inondé les médias. Ces informations ont compliqué la compréhension et la réponse du public à la pandémie, les gens ayant du mal à distinguer les faits de la fiction.

Chercheurs en écrivant dans le Journal international des médias et de la communication avancés Les résultats de cette étude suggèrent qu’une attention particulière a été accordée au suivi et à la limitation de la diffusion de la désinformation, mais que l’accent a été moins mis sur les caractéristiques des messages et des sources qui permettent la diffusion de l’information. Cette lacune dans la littérature de recherche a des implications sur la manière dont nous pourrions élaborer de meilleures stratégies pour lutter contre la désinformation, en particulier en temps de crise.

Ezgi Akar, de l’Université du Wisconsin, aux États-Unis, a étudié les mises à jour des réseaux sociaux, les « tweets », comme on les appelait autrefois sur la plateforme de microblogging Twitter. Twitter a depuis été rebaptisé « X ». Au moment de la pandémie, Twitter était devenu un outil puissant capable de façonner le discours public et jouait à l’époque un rôle important dans la diffusion de l’information et des interactions sociales, et, malheureusement, dans la propagation de la désinformation.

L’étude avait pour objectif de révéler comment le contenu d’une mise à jour donnée et la crédibilité de sa source pouvaient contribuer à sa diffusion, ou à sa portée, sur la plateforme de médias sociaux et au-delà. L’objectif était de voir quels facteurs pourraient alors être influencés pour réduire la diffusion de fausses informations, souvent appelées fake news dans le langage vernaculaire de l’époque.

Le modèle d’Akar s’appuie sur trois cadres théoriques principaux : l’hypothèse Undeutsch, qui examine la crédibilité des déclarations ; la théorie des quatre facteurs, qui étudie les différents aspects qui influencent la crédibilité d’un message ; et la théorie de la crédibilité de la source, qui étudie comment la fiabilité perçue d’une source affecte la diffusion de l’information. Il a ensuite utilisé le modèle pour analyser un ensemble de données de tweets, à la fois vrais et faux, afin de rechercher des modèles.

Les résultats de l’étude révèlent que si le contenu d’une mise à jour (par exemple, l’utilisation de sentiments extrêmes, de liens externes et de médias tels que des photos et des vidéos) affecte la probabilité que la mise à jour soit « aimée » ou partagée « retweetée », la crédibilité de la source a plus d’effet sur la diffusion de l’information. Cela suggère que les utilisateurs s’intéresseront davantage à du contenu provenant de sources apparemment crédibles, même si le contenu lui-même n’est pas particulièrement convaincant.

Une autre découverte a été faite : les mises à jour écrites en majuscules étaient plus susceptibles d’être partagées si elles fournissaient des informations véridiques. En général, les messages écrits en majuscules sont perçus comme agressifs, proches de cris ou naïfs. Mais, dans le cas d’un message important et urgent, les « majuscules » semblent prendre le pas sur le comportement typique des utilisateurs dans certaines situations.