C’est tout de même fou de voir à quel point les « théories du complot » sont devenues la bête noire des gouvernants et des médias ! Reste à savoir qu’est-ce qu’une « théorie du complot » ? Il faut définir le concept avant de le combattre, sinon toute la classe politique est complotiste vu le nombre de membres de notre Conspiracy club… Ils ont tous crié au complot lorsqu’il s’agissait de se sortir du pétrin d’une accusation ! Sans oublier les complots réels des opérateurs de la téléphonie qui se mettent d’accord sur le prix du SMS pendant des années, les complots de Big Pharma et leurs milliers de morts, celui de Servier et de son Mediator qui a impliqué le ministère, l’ANSM…
Améliorer l’apprentissage automatique pour détecter et comprendre les théories du complot en ligne.
Les théories du complot qui circulent en ligne via les médias sociaux contribuent à détourner le discours public des faits et de l’analyse et peuvent contribuer à causer un préjudice direct au public. Les plateformes de médias sociaux sont confrontées à un défi technique et politique difficile à relever lorsqu’elles tentent d’atténuer les dommages causés par les théories du complot en ligne. Dans le cadre de l’effort de l’unité Jigsaw de Google pour faire face aux menaces émergentes et incuber de nouvelles technologies pour aider à créer un monde plus sûr, les chercheurs de RAND ont mené un effort de modélisation pour améliorer la technologie d’apprentissage machine (ML) pour détecter le langage de la théorie du complot. Ils ont développé un modèle hybride utilisant la théorie linguistique et rhétorique pour améliorer les performances. Ils ont également cherché à synthétiser les recherches existantes sur les théories de la conspiration en utilisant les nouvelles connaissances issues de cet effort de modélisation amélioré. Ce rapport décrit les résultats de cet effort et propose des recommandations pour contrer les effets des théories du complot qui sont diffusées en ligne.
Principales conclusions
- Le modèle ML hybride a amélioré la détection des sujets conspirationnistes.
- Le modèle ML hybride a considérablement amélioré la capacité de l’un ou l’autre modèle unique à détecter le langage conspirationniste.
- Les modèles hybrides sont susceptibles d’être largement appliqués à la détection de tout type de discours nuisible, et pas seulement ceux liés aux théories du complot.
- Certaines théories du complot, bien que nuisibles, invoquent rhétoriquement des biens sociaux légitimes, tels que la santé et la sécurité.
- Certaines théories de la conspiration fonctionnent rhétoriquement en créant des oppositions sociales fondées sur la haine « nous contre eux ».
- Il est peu probable que la contradiction directe ou la moquerie modifie l’adhésion à la théorie du complot.
Recommandations
- S’engager de manière transparente et empathique avec les conspirationnistes.
- Corrigez les fausses nouvelles liées aux conspirations.
- Engagez le dialogue avec les membres modérés des groupes conspirationnistes.
- Répondez aux peurs et aux menaces existentielles.
Table des matières
Chapitre 1
Introduction : Détecter et comprendre le langage conspirationniste en ligne
Chapitre 2
Comprendre les théories du complot
Chapitre 3
Modélisation des théories du complot : Une approche hybride
Chapitre 4
Conclusion et recommandations
Annexe A
Données et méthodologie
Annexe B
Position : Analyse de texte et apprentissage automatique
William Marcellino, Todd C. Helmus, Joshua Kerrigan, Hilary Reininger, Rouslan I. Karimov, Rebecca Ann Lawrence
Rand.org28 avril 2021
Titre de l’article original en anglais : Detecting Conspiracy Theories on Social Media
Traduction : Lelibrepenseur.org avec DeepL Translator
