Une extension de navigateur alimentée par l’IA peut atténuer le ressenti face aux opinions politiques adverses, selon une étude sur la présidentielle américaine de 2024. Cet outil décèle des prises de position partisanes extrêmement négatives et les place en bas du fil de l’utilisateur.
Des chercheurs aux États-Unis ont mis au point un nouvel outil permettant aux scientifiques indépendants d’étudier comment les algorithmes des réseaux sociaux influencent les utilisateurs, sans avoir besoin de l’autorisation des plateformes elles-mêmes.
Les résultats suggèrent que les plateformes pourraient réduire la polarisation politique en rétrogradant les contenus hostiles dans leurs algorithmes.
Cet outil, une extension de navigateur fonctionnant grâce à l’intelligence artificielle (IA), passe au crible les publications sur X, anciennement Twitter, pour y déceler des thèmes antidémocratiques et des prises de position partisanes extrêmement négatives, par exemple des messages appelant à la violence ou à l’emprisonnement des partisans du camp opposé.
Elle reclasse ensuite les publications dans le fil de X en « quelques secondes », selon l’étude, de sorte que les contenus polarisants se retrouvent plus près du bas du fil de l’utilisateur.
L’équipe de chercheurs de l’Université Stanford, de l’Université de Washington et de l’Université Northeastern a ensuite testé l’extension de navigateur sur les fils X de plus de 1 200 participants qui ont consenti à les voir modifiés pendant dix jours à l’approche de l’élection présidentielle américaine de 2024.
Une partie des participants a utilisé l’extension qui mettait davantage en avant les contenus clivants, les autres celle qui les reléguait plus bas dans le fil. Les résultats ont été publiés jeudi dans la revue Science.
Une nouvelle façon de reclasser « sans collaboration des plateformes »
Les chercheurs ont demandé aux participants d’évaluer leurs sentiments envers le parti politique opposé sur une échelle de 1 à 100 pendant l’expérience.
Chez les participants qui ont utilisé l’outil de navigateur, leur attitude envers le parti opposé s’est améliorée en moyenne de deux points, soit l’évolution estimée de l’opinion du public américain en trois ans.
« Ces changements étaient d’ampleur comparable à trois années d’évolution de la polarisation affective aux États-Unis », ont noté les chercheurs.
Les résultats étaient bipartisans, c’est-à-dire que les effets se vérifiaient au-delà des clivages partisans, chez les personnes aux opinions libérales comme conservatrices.
Tiziano Piccardi, professeur assistant en informatique à l’Université Johns Hopkins, affirme que l’outil a un impact « clair » sur la polarisation.
"Quand les participants étaient exposés à moins de ce type de contenus, ils éprouvaient plus de sympathie pour les personnes du camp opposé", a-t-il déclaré dans un communiqué. Quand ils y étaient davantage exposés, ils se montraient plus froids, ajoute-il.
Les chercheurs soulignent que cela pourrait constituer une nouvelle manière de reclasser les contenus sur les réseaux sociaux " sans collaboration des plateformes ".
" Ces interventions pourraient déboucher sur des algorithmes qui non seulement réduisent l’animosité partisane, mais aussi favorisent une plus grande confiance sociale et un débat démocratique plus sain au-delà des lignes partisanes ", conclut l’étude.
L’étude s’est également penchée sur les réactions émotionnelles et a constaté que les participants ayant réduit les contenus hostiles déclaraient se sentir moins en colère et moins tristes lorsqu’ils utilisaient la plateforme. Mais ces effets émotionnels n’ont pas perduré après la fin de l’étude.
Les chercheurs précisent que leur étude n’était accessible qu’aux personnes connectées à X via un navigateur, et non via l’application, ce qui pourrait en limiter les effets.
Leur étude n’a pas non plus mesuré l’impact à long terme qu’une moindre exposition à des contenus polarisants pourrait avoir sur les utilisateurs de X.