L’évaluation sociotropique

Les travaux de l’école de Columbia ont montré à quel point la plupart des individus sont peu enclins à consommer de l'information politique auprès des médias d'information et qu'ils l'obtiennent plutôt dans le cadre de communications interpersonnelles avec des leaders d'opinion plus intéressés issus de leur environnement (Katz et Lazarsfeld, Reference Katz and Lazarsfeld1955). De plus, selon Katz et Lazarsfeld (Reference Katz and Lazarsfeld1955, 81), la perception qu'ont les individus de la volonté du groupe à considérer une position constitue un facteur déterminant des changements attitudinaux dans un contexte délibératif. Plus de 75 ans après l’étude du comté d’Érié, les médias sociaux ont pris une place prépondérante dans le paysage communicationnel et informationnel (Gottfried et Shearer, Reference Gottfried and Shearer2017; Smith et Anderson, Reference Smith and Anderson2018) des individus et il convient de revoir l'influence de cette perception de l'approbation par le groupe à la lumière des mécanismes d'approbation ou de partage que constituent les likes, upvotes et autres recommandations. En outre, la littérature nous indique que les discussions politiques sont également associées à la participation politique (Gil de Zúñiga, Jung et Valenzuela, Reference Gil de Zúñiga, Jung and Valenzuela2012; Ekström et Östman, Reference Ekström and Östman2015). Conséquemment, la communication interpersonnelle joue un rôle prépondérant afin d'informer et de mobiliser les citoyens.

Dans le cadre de la communication interpersonnelle en face à face sur un sujet politique, les différents interlocuteurs s'assignent l'un à l'autre, consciemment ou non, un niveau de compétence sur l'objet de la discussion et cherchent à identifier leurs biais idéologiques. Ainsi, la perception d'expertise et de biais idéologiques est également mobilisée à des fins de gratification idéologiqueFootnote ¹ et tend à faire fluctuer la fréquence des conversations et la capacité de persuasion des arguments pouvant faire évoluer les attitudes politiques, entrainant le phénomène d'homophilie des réseaux (Huckfeldt et Sprague, Reference Huckfeldt and Sprague1991; Huckfeldt, Reference Huckfeldt2001; McClurg, Reference McClurg2006). Or, Mutz (Reference Mutz1998) suggère plutôt un impact des réseaux communicationnels plus indirect. Dans Impersonal Influence, elle démontre que plutôt que d’évaluer le politique en fonction de leurs propres expériences économiques ou politiques ou celles qui leur sont rapportées lors de discussions en face à face, les individus se forment une perception de l'expérience collective à travers les médias. Par l'entremise des sondages, des vox pop ou des entrevues diffusés ou publiés dans les médias, les individus effectuent un jugement dit sociotropique du politique et de la situation socioéconomique qui influencera par la suite leurs propres attitudes.

Ainsi, contrairement aux médias traditionnels sur lesquels portaient les travaux de Mutz, les médias sociaux permettent une interaction plus directe et dynamique avec l'actualité. Les gens peuvent partager des nouvelles, les commenter ou les endosser avec des marques d'appréciation (likes, upvotes, et ainsi de suite). Zerback, Koch et Krämer (Reference Zerback, Koch and Krämer2015) remarquent que dans le contexte d'un article de nouvelle en ligne, lorsque des résultats de sondages ne sont pas disponibles comme heuristiques de l'opinion publique, les commentaires viennent jouer ce rôle et ont un impact important sur les attitudes. Nous postulons conséquemment que les heuristiques numériques d'acceptabilité sociale peuvent avoir un effet comparable aux sondages tel que souligné par Mutz (Reference Mutz1998) et offrir des heuristiques sociotropiques aux individus. En d'autres mots, le nombre de recommandations ou de partages d'une nouvelle offrirait une perception de l'expérience collective qui pourrait avoir un impact sur l’évaluation du politique par les individus et éventuellement sur leurs attitudes politiques.

Les études sur les effets que peuvent avoir les comportements en ligne et particulièrement les discussions politiques sur des attitudes politiques spécifiques sont peu nombreuses comparativement à une littérature plus abondante concernant leur impact sur la participation politique et certaines variables intermédiaires. Certains résultats témoignent d'une augmentation de l'intérêt politique et du sentiment d'efficacité politique chez les individus qui participent beaucoup en ligne et particulièrement pour ceux qui utilisent l'internet à des fins informationnelles (Johnson et Kaye, Reference Johnson and Kaye2003; Lupia et Philpot, Reference Lupia and Philpot2005). D'autres y trouvent une relation complexe où la recherche d'information, tant en ligne que hors ligne, augmente la participation aux discussions politiques en ligne, ce qui conjointement augmente la participation civique et politique (Shah et coll., Reference Shah, Cho, Eveland and Kwak2005). Bien que des méta-analyses tendent à confirmer ces résultats (Boulianne, Reference Boulianne2009; Boulianne, Reference Boulianne2015), la question du rôle des heuristiques numériques dans ces processus est plus rarement étudiée. Pourtant, ces heuristiques numériques sont des facteurs propres à l'environnement numérique, et, de façon importante, structurent l'interaction en ligne grâce à des algorithmes qui gèrent l'apparence et l'ordonnance d'information en ligne.

La recherche sur les likes (ou mentions « J'aime »), les upvotes et autres formes de recommandations ont surtout comme objectifs de noter et quantifier des comportements humains afin de développer des profils psychologiques ou encore de consommation. La nature quantifiable des heuristiques numériques intéresse un certain nombre d’études sur la capacité de prédiction des comportements en ligne (Glenski et Weninger, Reference Glenski and Weninger2017), les préférences et attitudes politiques (Wong, Tan, Sen et Chiang, Reference Wong, Tan, Sen and Chiang2013), les relations et réseaux sociaux (Tsugawa et Kito, Reference Tsugawa and Kito2017), voire même l'attribution et l’évaluation des personnalités (Bachrach et coll. Reference Bachrach, Kosinski, Graepel, Kohli and Stillwell2012; Markovikj, Gievska, Kosinski et Stillwell, Reference Markovikj, Gievska, Kosinski and Stillwell2013; Youyou, Kosinski et Stillwell, Reference Youyou, Kosinski and Stillwell2015) par des algorithmes considérant l'historique de likes, retweet ou autres traces digitales laissées par des individus. D'autres études suggèrent que le nombre de likes associé à la page Facebook d'un commerce ou d'un produit contribue à une augmentation du trafic ainsi que de ses ventes, avec des effets parfois plus importants que les rabais (Lee, Lee et Oh, Reference Lee, Lee and Oh2015; Coursaris, van Osch et Balogh, Reference Coursaris, van Osch and Balogh2016).

Dans une perspective plus politique, Anspach (Reference Anspach2017) démontre que les « shares », les likes et les commentaires sur Facebook constituent des heuristiques sociales déterminantes dans le choix de l'information consommée, particulièrement lorsque ces heuristiques sont issues de l'activité d'amis ou de membres de la famille. Ces heuristiques et marques de recommandation provenant d'amis ou membres de la famille auraient un effet plus important que les biais partisans individuels quant au choix de l'information consommée. Similairement, selon Yang (Reference Yang2016), les recommandations et les mentions du type « Les plus lues » augmentent l'intérêt pour les contenus recommandés. Ces études démontrent le rôle important, tel que Mutz (Reference Mutz1998) le souligne, de la perception des opinions des autres en politique. Leur omniprésence en ligne est l'une des caractéristiques marquantes des plateformes numériques actuelles.

Dans le cadre de discussions en ligne, l'historique des commentaires, la rapidité et le nombre des interventions et particulièrement l'interactivité avec les autres participants sont autant d'heuristiques perçues et utilisées par les interlocuteurs dans un contexte autrement faible en information de nature sociale, comparativement aux interactions en face à faceFootnote ². Ainsi, lorsque ces heuristiques sont perçues comme les marques d'une certaine expertise, cela tendrait à faire augmenter la participation des autres utilisateurs (Velasquez, Reference Velasquez2012). Dans les cas spécifiques qui nous concerne, soit les likes, upvotes et autres types de recommandations, il y a deux volets à considérer : ce qui est exprimé par ces heuristiques numériques et comment elles sont interprétées. Dans le cas spécifique des retweets, Metaxas et coll. (Reference Metaxas, Mustafaraj, Wong, Zeng, O'Keefe and Finn2015) considèrent que ceux-ci, à l'exception de ceux faits par des journalistes, constituent une marque d'intérêt, de confiance et d'accord avec le propos. Nous postulons que cette catégorie d'heuristiques que constituent les likes, upvotes et autres types de recommandations est également une marque d'intérêt, de confiance et d'accord avec le propos et suggérons qu'elle est interprétée comme telle avec un effet corollaire sur les attitudes politiques dans le cadre d'un processus délibératif.

L’étude de l'influence des heuristiques numériques

Dans un contexte faible en information de nature sociale où les interlocuteurs sont souvent anonymes, comment les individus attribuent-ils la crédibilité à leurs partenaires de conversation ou leurs propos ? Sur des plateformes comme Facebook, certains éléments associés au statut social ou au niveau d’éducation peuvent être apparents et d'autres informations peuvent être interprétées à partir des photos de profils des individus, telles que le genre, l’âge ou la couleur de peau. Ces informations peuvent être autant d'heuristiques de la crédibilité des interlocuteurs sur un sujet ou un autre.

L'objectif principal de notre recherche est de mesurer l'influence, telle que manifestée par des changements attitudinaux, que peuvent avoir les heuristiques numériques d'acceptabilité sociale sur la réception de discours ou d'idée politiques publiés en ligne sous la forme de commentaires. En clair, cela implique que la lecture de commentaires a une influence intrinsèque sur les attitudes politiques, peu importe le contexte de publication (voir Walther, DeAndrea, Kim et Anthony, Reference Walther, DeAndrea, Kim and Anthony2010; Waddell, Reference Waddell2017 et Graf, Erba et Harm, Reference Graf, Erba and Harn2017), et que les heuristiques numériques d'acceptabilité sociale agissent comme variable intermédiaire dans le cadre de cette influence.

Conceptuellement, nous concevons les fils de discussion en ligne comme des processus délibératifs ad hoc dont la participation est intermittente et dont le produit est diffusé de façon continue. Luskin, Sood, Fishkin et Hahn (Reference Luskin, Sood, Fishkin and Hahn2017) soulignent quatre issues possibles d'un processus délibératif : 1) permettre de faire ressortir des attitudes plus authentiquement alignées sur les valeurs et intérêts des individus; 2) homogénéiser les attitudes du groupe et diminuer leur variance; 3) polariser les attitudes du groupe en augmentant la distance moyenne du centre; et 4) entrainer la domination des groupes socialement avantagée en rapprochant la moyenne du groupe de la leur. Selon ces auteurs, bien que la plupart des processus délibératifs étudiés témoignent d'un processus d'homogénéisation ou dans une moindre mesure de polarisation ou de domination, cela dépendrait fortement du plan expérimental permettant d’étudier le contexte délibératif : « A design that routinely homogenizes and polarizes attitudes and moves them toward those of the socially advantaged is one in which the deliberation would appear to revolve around social dynamics, rather than the merits of the arguments » (Luskin, Sood, Fishkin et Hahn, Reference Luskin, Sood, Fishkin and Hahn2017: 32). Ainsi, un plan expérimental répliquant un processus délibératif en ligne et anonyme empêche l'issue de la domination des groupes socialement avantagés, particulièrement dans le cas d'une anonymisation complète, incluant des noms ou des images nous permettant d'identifier ou d'inférer le genre ou l'appartenance ethnoculturelle des interlocuteurs. Compte tenu de la littérature sur les réseaux sociaux, nous nous attendons plutôt à reproduire la seconde issue, soit une homogénéisation des attitudes du groupe en fonction d'une perception de l'orientation de celui-ci que nous allons manipuler dans le devis expérimental. Notre première hypothèse est la suivante :

Dans ce contexte, nous postulons que les heuristiques numériques sont perçues par les individus comme des marques d'approbation et d'acceptabilité. Elles amplifieraient donc l'argument des commentaires auxquels ils sont associés dans le cadre de l'issue délibérative, présumée ici comme étant homogénéisante. Formellement :

De plus, dans le cadre de notre expérience, nous considérons deux niveaux d'heuristiques utilisés de façon cumulative :

Données et méthodes

Afin de démontrer l'effet des heuristiques numériques d'acceptabilité sociale, nous avons entrepris un sondage avec un devis expérimental où les répondants étaient exposés à un article de nouvelle portant sur les initiatives privées de parrainage de réfugiés syriens et irakiens. Ils étaient par la suite également exposés à une série de commentaires, ordonnés et « recommandés » selon le traitement. L'expérience comprenait trois traitements principaux, soit : 1) une série de commentaires sans heuristique numérique d'acceptabilité sociale et ordonnée de façon chronologique (comme dans la plupart des sections commentaires des portails de médias traditionnels); 2) une série de commentaires comprenant des heuristiques numériques d'acceptabilité sociale et ordonnée de façon chronologique (comme sur le média social Facebook) et; 3) une série de commentaires comprenant des heuristiques et ordonnée en fonction de celles-ci (comme sur l'agrégateur de nouvelles sociales Reddit). Pour la moitié de chaque traitement, les commentaires plus positifs étaient plus saillants et vice-versa pour l'autre moitié, constituant ainsi une série de traitements secondaires permettant de contrôler l'effet d'amorçage idéologique des commentaires et donc d'isoler l'effet des heuristiques. À cela s'ajoute une septième condition de contrôle comptant uniquement l'article et aucun commentaire.

Le plan expérimental cherche à émuler trois réalités de la recherche d'information en ligne et de l'exposition à un fil de discussion en ce qui a trait aux heuristiques numériques. Tout d'abord, bon nombre de portails numériques de médias (autrement « traditionnels ») permettent aux consommateurs d'information d'exprimer leurs opinions sur ce qu'ils viennent de lire ou de visionner, la plupart du temps directement sous le contenu en question. À leur plus simple expression, ces fils de conversation sont plus ou moins anonymes, valorisant souvent l'utilisation d'un nom propre plutôt qu'un pseudonyme. Ils comportent un niveau variable de modération et les commentaires y sont publiés de façon chronologique et sans heuristique. Ensuite, certains de ces médias ont plutôt opté pour l'intégration de Facebook directement à même leur section de commentaires, celle-ci étant donc administrée par une troisième partie. Ces fils de discussion de type Facebook ou encore les conversations politiques directement sur le site Facebook, le média social le plus fréquenté, auraient l'avantage d'assurer une certaine authenticité de l'identité des commentateurs, mais, en ce qui nous concerne, viennent également ajouter la possibilité d'ajouter des likes aux différents commentaires de la conversation. Certaines plateformes ne proposent pas à leurs utilisateurs l'intégration de Facebook pour la gestion des commentaires, mais usent néanmoins d'heuristiques telles que les likes. Finalement, nous nous intéressons également au modèle employé par le site Reddit qui utilise à la fois des upvotes et des downvotes pour attribuer un score aux contenus et aux commentaires et qui, de surcroit, classe ceux-ci en fonction de leurs scores. Ainsi, en plus de voir les commentaires et les contenus attribués d'un chiffre servant d'heuristique, les utilisateurs de Reddit voient tout de suite, au sommet des pages ou des discussions, les commentaires et les contenus avec les plus grands scores plutôt que de voir les commentaires de façon chronologique.

Notre objectif avec ce sondage comprenant un devis expérimental est double : (1) d'examiner si la présence des commentaires augmente l'impact de l'information et (2) d'observer si les individus sont plus susceptibles d’être convaincus par des arguments si ceux-ci sont accompagnés d'heuristiques numériques d'acceptabilité sociale. Conséquemment, tous les répondants ont été exposés à un article publié sur le huffingtonpost.ca (Lum, Reference Lum2017) concernant une réduction par le gouvernement canadien du nombre de parrainages privés de réfugiés syriens ou irakiens. Cet article a été choisi pour son ton relativement neutre et sa nature informationnelle sur une politique spécifique tout en évitant d'aborder des sujets potentiellement chargés politiquement ou émotionnellement, comme pourrait l’être un récit de la situation sur le terrain en Syrie ou en Irak ou encore les histoires, positives ou non, d'intégration de réfugiés syriens ou irakiens en Occident. L'utilisation d'un vrai article augmente aussi la généralisabilité de nos résultats. L'article a été anonymisé et reformaté de façon à ce qu'il ne soit pas associé à un média spécifique. Les répondants dont le traitement comportait des commentaires ont quant à eux été également exposés à 16 commentaires véritables portant spécifiquement sur les réfugiés syriens et irakiens au Canada. Les commentaires, tirés de fils de conversation portant sur le sujet de l'article en question dans des communautés en ligne canadiennes, ont été sélectionnés sur la base de leur concision et dans le but d'obtenir une variété d'arguments en faveur et en défaveur de la présence de réfugiés syriens et irakiens au Canada. Ainsi, la moitié des commentaires est plutôt positive et l'autre moitié plutôt négative à l’égard des réfugiés. De façon non scientifique, nous avons cherché à obtenir un équilibre au niveau de l'intensité des sentiments évoqués et de la trivialité ou du sérieux des arguments.Footnote ³ Les commentaires ont été datés et anonymisés en les accompagnant d'un rectangle affublé d'une couleur unique là où un nom d'utilisateur aurait été positionné, ainsi que d'un second rectangle de la même couleur là où une photo de profil ou un avatar se serait trouvé.

Ainsi, les trois principaux traitements sont les suivants : 1) des commentaires ordonnés chronologiquement sans heuristique numérique d'acceptabilité sociale (désormais, appelé le traitement « Nouvelle »); 2) des commentaires accompagnés de la mention « [X] people recommend this » comme heuristique numérique d'acceptabilité sociale et ordonnés chronologiquement (le traitement « Facebook »); 3) des commentaires accompagnés de la mention « [X] people recommend this » comme heuristique numérique d'acceptabilité sociale et ordonnés en fonction du nombre de recommandations (le traitement « Reddit »). Afin de contrôler l'effet d'amorçage que pourrait avoir l'orientation idéologique des commentaires qui se retrouvent dans le haut de la conversation, chaque traitement est divisé en deux groupes, l'un où les commentaires positifs priment et le second où les commentaires négatifs priment. Ces deux groupes nous permettent de tenir compte du potentiel impact de l'orientation de la conversation. Bien que des avancées méthodologiques, notamment quant aux « conjoint analysis » (voir Hainmueller et coll., Reference Hainmueller, Hopkins and Yamamoto2014) nous permettraient d'utiliser des traitements plus complexes pour étudier les effets causals de plusieurs variables et dimensions simultanément, nous pensons que la simplicité de nos traitements mesurant l'effet spécifique des heuristiques numériques constitue un argument plus convaincant. Ainsi, ces traitements sont comparés à la condition de contrôle, où seul l'article est présent, sans aucun commentaire.

La date et l'heure assignées à chaque commentaire et à partir desquelles l'ordre « chronologique » était déterminé pour les traitements « Nouvelle » et « Facebook » ont été établies à l'aide d'un générateur de numéro aléatoire nous permettant d'assigner un moment entre 13 h 29 et 14 h 47 (heure déterminée aléatoirement) dans une journée fictive non spécifiée. Dans les traitements « Nouvelle » et « Facebook », l'ordre était construit de façon à ce qu'il y ait une alternance entre commentaires positifs et négatifs. Ainsi, les traitements où les commentaires positifs primaient commençaient par un commentaire positif, alors que l'ordre était décalé d'un commentaire pour les traitements où les commentaires négatifs primaient. Le nombre de recommandations attribuées à chaque commentaire a également été établi avec un générateur de numéro aléatoire nous procurant deux listes de 16 numéros entre 1 et 20 ayant un même total. Une des listes a été assignée aux commentaires de façon à attribuer plus de recommandations aux commentaires positifs alors que l'autre liste favorise plutôt les commentaires négatifs. Ces chiffres aléatoires permettent une distribution crédible des heuristiques numériques d'acceptabilité sociale, particulièrement dans le cas du traitement « Reddit » où l'ordre en fonction des recommandations se traduit par des commentaires surtout positifs au sommet de la conversation pour le traitement positif et vice-versa. Cette distribution nous permet aussi de nous assurer que des commentaires à la fois positifs et négatifs se trouvent parmi les commentaires les plus hauts, malgré le biais propre à chaque liste.

Le sondage se déroulait en cinq temps. 1) D'abord, les répondants étaient filtrés en fonction des quotas et de tests d'attention pour ensuite 2) répondre à une batterie de questions sur leurs préférences et attitudes politiques ainsi que leur tolérance à l’égard de plusieurs groupes, notamment les réfugiés syriens et irakiens. Nous leur avons donc demandé leur choix de vote aux élections générales de 2015, leur identification partisane et leur intérêt politique, ainsi qu'une batterie permettant la construction d'un indice idéologique et d'un indice de tolérance à l’égard de l'immigration. Nous avons également testé leurs connaissances politiques. Avant les traitements, nous leur avons posé explicitement la question suivante : « Quelle position croyez-vous être la meilleure pour la société ?–Nous devons accueillir plus de réfugiés de Syrie/Nous devons accueillir moins de réfugiés de Syrie » avec une réponse variant entre 1 (accueillir plus de réfugiés) et 7 (accueillir moins de réfugiés). Après ces questions, 3) les répondants étaient exposés à l'article portant sur les parrainages privés des réfugiés syriens et irakiens ainsi qu'aux commentaires, selon le traitement assigné aléatoirement. Par la suite, 4) nous reposions la question sur la tolérance à l’égard des réfugiés syriens et irakiens et procédions à des tests de validité de nos mesures. Finalement, 5) nous complétions l'enquête avec des variables sociodémographiques et une batterie portant sur les habitudes de consommation des médias numériques.

À la suite de la seconde itération de la question qui nous procure notre variable dépendante, nous avons inclus trois mesures de validité. Nous avons demandé aux répondants s'ils se souvenaient si certains commentaires avaient des heuristiques numériques, comment étaient ordonnés les commentaires et si la plupart des commentaires étaient favorables ou défavorables.

Les données de ce sondage avec un devis expérimental ont été récoltées en août 2017 auprès de la firme Qualtrics qui nous a fourni un échantillon non probabiliste par quotas de 630 répondants canadiens. Les quotas sont constitués de trois critères grâce auxquels nous cherchons à reproduire les données de la population selon Statistique Canada, soit le sexe, l’âge et le niveau d’éducation. Ainsi, l’échantillon comporte 49 pour cent de répondants s'identifiant comme homme et 51 pour cent s'identifiant comme femme; 21 pour cent des répondants ont entre 18 et 29 ans et 27 pour cent ont au-delà de 60 ans avec entre 16 et 18 pour cent de répondants pour chaque cohorte de dix ans entre 30 et 59 ans; 15 pour cent des répondants n'ont pas terminé leurs études secondaires et 21 pour cent s'y sont arrêtés; 17 pour cent ont terminé un diplôme de premier cycle universitaire, 8 pour cent ont entamé ou terminé un diplôme de cycle supérieur et 39 pour cent ont entamé ou fait des études postsecondaires excluant les diplômes universitaires. Étant donnée la nature de l'expérience, le sondage était donné uniquement en anglais et l’échantillon comporte 84 pour cent de Canadiens dont l'anglais est la langue maternelle contre 6 pour cent le français. Quarante-six pour cent des répondants habitent en Ontario et 6 pour cent au Québec, 17 pour cent en Colombie-Britannique et 17 pour cent dans les provinces des prairies contre 14 pour cent dans les maritimes. L’échantillon compte seulement un répondant issu des Territoires du Nord-Ouest et aucun du Yukon ou du Nunavut. Quatre-vingt pour cent des répondants sont nés au Canada et 88 pour cent sont citoyens canadiens.

Résultats

Le Graphique 1 rapporte la tolérance moyenne exprimée à l’égard des réfugiés syriens et irakiens avant et après le traitement en fonction des sept traitements. Notons qu'en observant seulement la moyenne des répondants dans chaque groupe, la tolérance à l’égard des réfugiés syriens et irakiens ne diffère pas significativement à travers les groupes, à l'exception du groupe « Nouvelle » ayant reçu le sous-traitement positif dont la moyenne est statistiquement supérieure au groupe « Reddit » ayant reçu le sous-traitement négatif. Cette différence statistique s'efface si nous comparons uniquement les traitements principaux et non plus les biais des commentaires. Bien que l'on trouve cette différence après le traitement, elle est également présente avant celui-ci et ne peut donc pas être attribuable à l'article ou aux commentaires.

Source : Duguay, Reference Duguay2018

Graphique 1. La tolérance moyenne exprimée à l’égard des réfugiés syriens et irakiens avant et après le traitement en fonction des sept traitements.

L'effet le plus intéressant se trouve en regardant le changement d'attitude moyen avant et après le traitement. On remarque tout de suite à quel point la tolérance diminue de façon relativement importante chez le groupe contrôle, ayant seulement droit à l'article de nouvelle sans aucun commentaire. Ici aussi, les différences ne sont pas statistiquement significatives, à l'exception du groupe contrôle et du groupe « Reddit » ayant eu le sous-traitement négatif, ce dernier voyant plutôt sa tolérance moyenne augmenter. Faisant abstraction du sous-contrôle, le groupe « Reddit » continue d'avoir un delta statistiquement distinct du groupe contrôle. Bien que nous n'observions pas de différences entre les sous-traitements quant aux biais des commentaires, nous constatons néanmoins une tendance à la baisse de la tolérance chez le groupe contrôle et le groupe « Nouvelle », contre une augmentation après le traitement chez les groupes « Facebook » et « Reddit ». Selon Maxwell et Schulte (Reference Maxwell and Schulte2018), tout en contrôlant les variables démographiques et attitudinales, la simple utilisation de Facebook et Twitter aurait un effet significatif et négatif sur le ressentiment racial des milléniaux, un effet qui semble être reproduit dans nos résultats descriptifs.

L'observation des valeurs descriptives de nos variables d'intérêt nous permet d'ores et déjà de porter un jugement sur H1, quant à la tendance à l'homogénéisation des attitudes après l'exposition aux commentaires. Nous considèrerons l’écart type de la tolérance moyenne aux réfugiés comme une mesure d'homogénéité où un écart type plus faible ou s'affaiblissant dans le temps témoignerait d'un processus d'homogénéisation, alors qu'un écart type qui augmenterait après le traitement témoignerait d'un phénomène de polarisation. Dans ce contexte, nous devons fermement rejeter H1 étant donnés les écarts types quasi identiques entre les différents traitements, incluant le contrôle, et l'absence de changement notable avant et après les traitements. Dans le cas qui nous concerne, l'exposition à des commentaires ne semble pas conduire à une augmentation de l'homogénéité sur l'attitude étudiée.

Afin de tester nos hypothèses, nous utilisons un second modèle de régression logistique ordinale afin de prédire le niveau de tolérance aux réfugiés, lorsque les répondants sont sondés une seconde fois. Nous utilisons la variable catégorielle des traitements tout en contrôlant le niveau de tolérance prétraitement. Sans surprise, le Tableau 1 (N : 630) montre que plus le niveau de tolérance initial est élevé, plus le niveau de tolérance après le traitement l'est également. Alors que la différence entre le groupe « Nouvelle » et le groupe contrôle n'est pas statistiquement significative, les répondants dans les groupes « Facebook » et « Reddit » témoignent d'une augmentation significative de la tolérance après les traitements, avec un coefficient plus important pour le traitement « Reddit » qui comporte des heuristiques numériques d'acceptabilité sociale plus poussées.

Tableau 1 Résumé de l'analyse de régression logistique ordinale pour la variable de Tolérance post-traitement selon les traitements.

Source : Duguay, Reference Duguay2018

Afin de rendre compte du potentiel effet d'amorçage d'un fil de discussion où les commentaires négatifs (Tableau 2, N : 357) ou positifs (Tableau 3, N : 357) sont plus saillants ou recommandés, nous avons appliqué le même modèle deux autres fois en comparant les résultats des répondants dans le sous-groupe « Négatif » à ceux dans le sous-groupe « Positif » par rapport au groupe contrôleFootnote ⁴. Alors que les résultats des sous-groupes « Négatifs » sont comparables aux données de l'ensemble, pour les sous-groupes « Positifs », recevoir le traitement « Nouvelle » est associé à une augmentation significative de la tolérance, tandis que l'augmentation associée au traitement « Facebook » n'est plus significative.

Tableau 2 Résumé de l'analyse de régression logistique ordinale pour la variable de Tolérance post-traitement auprès des répondants ayant reçu le sous-traitement négatif selon les traitements.

Source : Duguay, Reference Duguay2018

Tableau 3. Résumé de l'analyse de régression logistique ordinale pour la variable de Tolérance post-traitement auprès des répondants ayant reçu le sous-traitement positif selon les traitements.

Source : Duguay, Reference Duguay2018

Notons que peu importe le traitement de l'amorçage, tous les groupes témoignent d'une augmentation de la tolérance à l’égard des réfugiés comparativement au groupe contrôle. Bien que le groupe contrôle est exposé à l'article de nouvelle, il n'est pas exposé aux commentaires. Ce faisant, il semblerait que le simple fait d’être exposé à ce fil de discussion tend à augmenter la tolérance à l’égard des réfugiés avec peu ou pas d'effet significatif de la part des traitements liés à l'amorçage. De deux choses l'une : soit les commentaires positifs sont de façon inhérente plus convaincants, soit les commentaires négatifs tendent à convaincre les répondants à adopter une position contraire à celle exprimée. Les résultats de notre sondage complémentaire suggèrent la seconde option. En effet, bien que le fil de conversation soit balancé idéologiquement, les commentaires négatifs sont plus anxiogènes et provoquent la colère. Cependant, le niveau des heuristiques numériques d'acceptabilité sociale augmente l'effet des coefficients de plus de 50 pour cent selon les modèles. Les résultats suggèrent donc que, peu importe les commentaires favorisés par les heuristiques numériques d'acceptabilité sociale, la simple présence de ceux-ci amplifie l'effet d'accord ou de désaccord.

Nous avons également accompli deux séries de tests afin d'observer la portée de nos résultats. Comme premier test, nous avons utilisé trois mesures prévues à cette fin où nous demandions aux répondants s'ils avaient remarqué la présence des recommandations, la façon dont les commentaires étaient ordonnés ou s'ils avaient identifié correctement l'amorçage de la conversation. Nous avons construit un indice de ces mesures et comparé les répondants ayant obtenu une bonne réponse à au moins deux de ces questions à ceux ayant répondu correctement à moins de deux questions. Ensuite, comme deuxième test, nous avons comparé les résultats des répondants utilisant Reddit, puis Facebook, au moins sur une base quotidienne, à ceux qui ne les utilisent pas. Or, rien ne nous permet de suggérer que les répondants ayant identifié les caractéristiques du traitement ou étant plus habitués à ces plateformes subissent plus fortement les effets des heuristiques numériques, ce qui suggère plutôt que celles-ci agissent de façon inconsciente.

Ces résultats tendent à supporter à la fois H2 et H3 montrant que la tolérance tend à diminuer chez le groupe contrôle qui n'a reçu que l'article et aucun commentaire, alors que la simple présence de commentaires est associée à une augmentation de la tolérance des répondants à l’égard des réfugiés. De plus, cet effet s'accentue auprès des groupes ayant reçu les traitements « Facebook » et « Reddit », soit les groupes ayant des heuristiques numériques d'acceptabilité sociale. L'effet est d'autant plus important pour le groupe « Reddit » où les heuristiques sont plus importantes et où l'effet résiste aux différents contrôles et tests.

L'absence d'effet de la part des sous-traitements liés à l'amorçage des commentaires et le caractère uniformément positif de l'effet de la présence des commentaires sont notables.