Publié dans Nature , une nouvelle étude a identifié des modèles de conversation humaine récurrents et « toxiques » sur les réseaux sociaux, communs aux utilisateurs quelle que soit la plateforme utilisée, le sujet de discussion et la décennie au cours de laquelle la conversation a eu lieu.

En particulier, l'étude suggère que les conversations prolongées sur les réseaux sociaux sont plus sujettes à la toxicité et à la polarisation lorsque des points de vue divergents lors d'un débat conduisent à une escalade des désaccords en ligne.

Contrairement à l’hypothèse dominante, l’étude suggère que les interactions toxiques ne dissuadent pas les utilisateurs de s’engager, mais qu’ils participent activement aux conversations. Cela suggère également que la toxicité n'augmente pas nécessairement à mesure que les discussions évoluent.

L'étude a été menée par le Centre pour la science des données et la complexité pour la société du Département d'informatique de l'Université Sapienza de Rome, en collaboration avec la City, l'Université de Londres et l'Institut des systèmes complexes du CNR de Rome.

Une préoccupation croissante concerne l'impact des plateformes de médias sociaux sur le discours public et leur influence sur la dynamique sociale, en particulier dans le contexte de la toxicité.

L'étude a utilisé une approche comparative sur huit plateformes de médias sociaux pour explorer les facteurs critiques liés à la persistance des interactions toxiques dans les communautés numériques. Les plates-formes comprenaient les plus contemporaines Facebook, Reddit, Gab et YouTube, ainsi que l'ancien USENET, un système de discussion distribué à l'échelle mondiale créé en 1980, plus d'une décennie avant que le World Wide Web ne soit mis en ligne pour le grand public. L'ensemble de données comprenait plus de 500 millions de commentaires d'utilisateurs sur une période de 34 ans.

L'analyse de l'étude a adopté la définition de « toxicité » fournie par un logiciel de classification de pointe, qui considère la toxicité comme « un commentaire grossier, irrespectueux ou déraisonnable susceptible de pousser quelqu'un à quitter une discussion ».

La principale conclusion de l’étude indique une interaction complexe entre les contenus préjudiciables et la participation à des débats en ligne. Il suggère la résilience des utilisateurs face à la négativité dans les environnements numériques et devrait éclairer la compréhension des décideurs politiques de ces environnements et la prise de décision qui en résulte.

Malgré l'évolution des plateformes de médias sociaux et l'évolution des normes sociales sur trois décennies, les résultats de l'étude témoignent d'une cohérence significative dans la dynamique d'interaction des utilisateurs basée sur une composante humaine constante.

Le professeur Walter Quattrociocchi, responsable du Centre pour la science des données et la complexité pour la société au Département d'informatique de l'Université Sapienza de Rome, a déclaré :« Cette recherche représente une avancée significative dans la compréhension des dynamiques sociales en ligne et de la manière dont elles sont influencées par les algorithmes, au-delà de l'accent mis sur des plates-formes uniques. Les résultats soulignent les vastes implications de l'influence algorithmique sur les interactions sociales.

"L'étude souligne l'importance cruciale de la science des données dans l'analyse et l'interprétation du comportement humain en ligne, confirmant que le comportement toxique est un aspect profondément enraciné des interactions numériques."

Co-auteur de l'étude, Andrea Baronchelli, professeur de sciences de la complexité à City, Université de Londres, responsable du thème de l'économie des jetons à l'Institut Alan Turing, a déclaré :« L'analyse de plusieurs plates-formes est essentielle pour isoler les modèles de comportement véritablement humains des simples réactions aux environnements en ligne idiosyncratiques. L'attention est trop souvent concentrée sur une plateforme spécifique, oubliant la nature humaine. Notre étude est une étape importante pour changer cette attitude et remettre l'accent sur qui nous sommes et comment nous agissons. "

Plus d'informations : Walter Quattrociocchi, Modèles d'interaction persistants sur les plateformes de médias sociaux et au fil du temps, Nature (2024). DOI :10.1038/s41586-024-07229-y. www.nature.com/articles/s41586-024-07229-y

Fourni par la City University de Londres