Comprendre comment les croyances se forment et pourquoi elles peuvent résister aux contre-preuves est important dans le monde polarisé d’aujourd’hui, alors que les opinions divergent fortement sur des questions allant des vaccins au changement climatique.
Pour démystifier une fausse croyance, il peut être préférable de cibler le système de croyances d’une personne plutôt que d’essayer de changer la fausse croyance elle-même, selon une nouvelle étude dirigée par Dartmouth Publié dans Nature Comportement humain analyser comment les gens mettent à jour leurs croyances sur la fraude après l’élection présidentielle américaine de 2020.
« Les gens n’ont pas qu’une seule croyance, mais un système de croyances interdépendantes qui dépendent les unes des autres », explique l’auteur principal Rotem Botvinik-Nezer, chercheur postdoctoral au Cognitive and Affective Neuroscience Lab de Dartmouth.
« Cela aide à expliquer pourquoi il est vraiment difficile de changer les croyances des gens sur la fraude électorale, simplement en leur montrant des preuves contre la fraude, car vous devrez peut-être les convaincre que la majorité n’a pas préféré leur candidat et aborder les autres croyances ancrant leur système », dit Botvinik-Nezer.
Pendant longtemps, les membres de l’équipe de recherche ont étudié les effets placebo – des traitements qui peuvent conduire à des résultats de guérison en raison du pouvoir de l’esprit même s’ils n’ont aucun avantage thérapeutique – et ils se sont intéressés à la vision plus large de la façon dont les croyances sont formé et mis à jour dans des situations à enjeux élevés.
Les chercheurs ont décidé d’analyser les croyances en matière de fraude lors de l’élection présidentielle américaine de 2020. Ils ont interrogé plus de 1 600 Américains le 4 novembre 2020, alors que les votes étaient toujours comptés pour six États clés.
Les répondants ont indiqué leurs préférences partisanes et ont été testés sur leurs croyances en matière de fraude en fonction de résultats hypothétiques de l’élection. Il leur a été demandé d’indiquer : quel candidat à la présidentielle, Joe Biden contre Donald Trump, ils voulaient gagner et dans quelle mesure ils préféraient leur candidat ; quelle est la probabilité que leur candidat remporte le vrai vote en l’absence de fraude ; et la probabilité qu’ils pensaient que la fraude affecterait le résultat réel.
Les répondants ont ensuite été assignés au hasard et ont montré l’une des deux cartes américaines avec des gagnants hypothétiques dans les États restants représentant une victoire de Biden ou de Trump pour le président et ont de nouveau été interrogés sur leurs croyances en matière de fraude. Cela a donné aux chercheurs l’occasion d’examiner comment les répondants ont mis à jour leurs croyances en matière de fraude électorale après que de nouvelles informations ont été fournies.
Environ trois mois après l’enquête initiale, un sous-ensemble de répondants a répondu à une enquête de suivi faisant part de leurs convictions sur le véritable vainqueur du vote et qui avait bénéficié d’une prétendue fraude électorale.
Les résultats ont montré que les démocrates et les républicains augmentaient leurs croyances en la fraude électorale lorsque leur candidat perdait, mais les diminuaient lorsque leur candidat gagnait. De plus, plus la préférence pour un candidat est forte, plus le biais ou « effets de désirabilité » est fort, comme l’appellent les chercheurs.
Pour mieux comprendre les mécanismes cognitifs de ces effets de désirabilité et les prédire quantitativement, les chercheurs ont développé un modèle informatique basé sur les probabilités. « Nous voulions déterminer si ce phénomène était irrationnel, où les gens croient simplement ce qu’ils veulent croire, ou si le processus de mise à jour des croyances peut être rationnel », explique Botvinik-Nezer.
L’équipe a créé un modèle bayésien, qui est couramment utilisé pour modéliser la façon dont les gens font des inférences rationnelles. En utilisant les données de l’enquête, ils ont basé leur modèle sur un système de trois croyances clés : si les répondants pensaient ou non qu’il y avait eu fraude lors de l’élection avant le résultat ; qui, selon eux, allait remporter le vrai vote ; et qui, selon eux, profite de la fraude.
Le modèle ne contenait aucune information sur les préférences des gens quant à savoir s’ils voulaient une victoire de Biden ou de Trump ; cependant, l’équipe a découvert qu’elle était capable de prédire avec précision comment les gens mettraient à jour leurs croyances compte tenu de leur système de croyances antérieures.
L’équipe a ensuite comparé leur modèle à d’autres modèles de mise à jour des croyances irrationnelles (croire ce que vous voulez croire) et a constaté que leur modèle rationnel expliquait le mieux les schémas de mise à jour des croyances. La clé était que les démocrates et les républicains avaient tendance à croire que leur candidat était censé gagner et que s’il y avait fraude, elle était commise par le groupe partisan opposé.
L’idée psychologique du modèle est qu’à mesure que les gens obtiennent de nouvelles informations, ils mettent à jour leurs croyances en fonction de leur système de croyances existant, qui est un processus rationnel impliquant l’attribution causale de nouvelles preuves à travers des explications concurrentes. « Pour les répondants qui croyaient fermement que Trump était censé gagner les élections de 2020, cela n’avait pas de sens pour eux que pas assez de gens aient voté pour lui, donc pour certaines personnes, il aurait pu être rationnel de déduire que les gens de l’autre partisan groupe doit avoir triché ou commis une fraude », déclare Botvinik-Nezer.
Les résultats ont démontré qu’environ un tiers de l’échantillon attribuait une perte hypothétique lors de l’élection presque entièrement à la fraude et non au vrai vote.
« Nos résultats montrent que si vous avez cette autre explication pour un résultat électoral, où la fraude est une réalité potentielle, il devient alors plus plausible que la fraude obtienne le mérite de l’élection », déclare Tor Wager, professeur émérite Diana L. Taylor en neurosciences. et directeur du Dartmouth Brain Imaging Center. « Lorsque la fraude électorale est considérée comme plausible, cela court-circuite le lien entre la croyance en le véritable vainqueur des élections et les preuves », explique Wager. « Donc, pour changer la fausse croyance, vous devez vous concentrer sur les croyances auxiliaires qui soutiennent ce court-circuit. »
L’étude a été co-écrite par Botvinik-Nezer, Wager et Matt Jones de l’Université du Colorado à Boulder.
Plus d’information:
Rotem Botvinik-Nezer et al, Une analyse des systèmes de croyances sur les croyances en matière de fraude après les élections américaines de 2020, Nature Comportement humain (2023). DOI : 10.1038/s41562-023-01570-4