Une nouvelle étude suggère que lorsqu’il décide de croire ou non à une théorie du complot, le cerveau pèse les informations de notre propre expérience directe, ce que les médias nous disent, le coût ou la récompense attendus pour nous en croyant à la théorie et nos opinions antérieures . L’étude est publiée en ligne dans la revue Revue de Philosophie et Psychologie.
Les théories du complot expliquent les événements sociaux et politiques en affirmant qu’un groupe puissant de personnes nuit à notre propre groupe ou à toute la communauté au moyen de complots secrets.
Ces dernières années, des exemples dans la société occidentale ont inclus que les élections ont été volées et que les gouvernements sont de connivence sur les vaccins qu’ils prétendent protéger contre le virus COVID-19, mais qui pourraient en fait avoir des effets néfastes sur la santé, comme sur la fertilité.
Menée par le Dr Francesco Rigoli, maître de conférences au Département de psychologie de la City de l’Université de Londres, l’étude utilise la simulation informatique pour décrire la psychologie d’une personne qui décide d’accorder ou non du crédit à une théorie du complot. Le modèle de simulation proposé est nommé le modèle informatique des théories du complot (CMCT).
Le CMCT considère les facteurs influençant le jugement d’une personne comme des entrées du modèle, la sortie étant la probabilité que la personne croit en une théorie du complot.
Ces facteurs comprennent :
Le CMCT évalue ensuite ces entrées par le biais d’un calcul probabiliste et aboutit à une estimation de la probabilité que la personne croie à la théorie du complot.
Dans le monde réel, le CMCT se traduit par une personne acceptant davantage les preuves qu’elle perçoit comme plus dignes de confiance et alignées plus étroitement sur sa propre vision du monde, comme celles provenant de médias préférés, ou même d’une expérience anecdotique de première main, que des sources. qui ne sont pas.
Cela signifie qu’en dépit de preuves solides qu’une théorie du complot est fausse, l’influence du risque perçu pour la personne de ne pas croire en la théorie du complot, de croyances antérieures fortement ancrées, ou même de son état émotionnel, peut toujours signifier que le la théorie du complot est susceptible d’être crue.
Voici des exemples de risques perçus pour une personne :
Le CMCT présente des similitudes avec la «théorie de la gestion des erreurs» précédemment appliquée aux théories du complot, car les deux conviennent qu’un risque perçu pour la personne de ne pas croire en une théorie du complot la pousse à y croire.
Cependant, une différence cruciale est que la théorie de la gestion des erreurs suggère que les gens sont naturellement enclins à croire aux théories du complot par le biais de processus évolutifs, contrairement au CMCT ; il prend simplement en compte le risque perçu chaque fois qu’une nouvelle décision est prise. Ici, le CMCT a plus de sens, étant donné qu’aucune preuve claire n’existe pour suggérer que les humains ont évolué pour croire aux théories du complot.
Le modèle CMCT soutient également qu’une personne sera plus sensible aux théories du complot lorsqu’il y a un manque de théories non complotistes plausibles pour expliquer un événement. Ceci est important pour les gouvernements et autres institutions lors de la communication de messages de santé publique, en particulier à la lumière de nouveaux problèmes comme la pandémie de COVID-19, où très peu de choses sur le virus étaient initialement connues avec confiance et étaient dans de nombreux cas mal communiquées.
Réfléchissant à l’étude, le Dr Rigoli a déclaré : « Le modèle informatique proposé ici est globalement cohérent avec les preuves empiriques et constitue une étape importante vers un cadre permettant de comprendre la logique utilisée pour croire en une théorie du complot.
« Alors que la recherche sur les processus psychologiques sous-jacents à l’attrait des théories du complot s’accumule rapidement, elle provient en grande partie du domaine de la psychologie sociale, où l’utilisation de la modélisation informatique est relativement nouvelle, mais à travers laquelle les mécanismes d’adoption de la théorie du complot peuvent être mieux compris. . »
Francesco Rigoli, Déconstruire l’esprit conspirateur : la logique computationnelle derrière les théories du complot, Revue de Philosophie et Psychologie (2022). DOI : 10.1007/s13164-022-00657-7