H/F Des biais cognitifs individuels aux comportements collectifs sur les réseaux sociaux en ligne

Sujet de thèse :
Depuis l'invention de l'imprimerie, l'influence des médias sur l'opinion publique a suscité des débats à chaque avancée technologique, devenant un champ de bataille pour les forces politiques et économiques qui cherchent à exercer leur contrôle. Les réseaux sociaux en ligne, désormais largement utilisés comme principaux canaux d'information et outils d'interaction, ne font pas exception. Ils se distinguent par la vitesse de communication sans précédent et le volume considérable de données échangées, créant ainsi une vaste arène publique avec des règles d'interaction virtuelle en constante évolution. Ces règles émergent d'une dynamique complexe, mêlant motivations individuelles, progrès technologiques rapides et contraintes économiques.

Cette proposition de thèse est liée au projet COBCOD ANR (2025-2029) et repose sur l'hypothèse que ce nouveau paysage façonne non seulement notre vision du monde, mais influence également la manière dont nous percevons et construisons nos identités sociales. Les algorithmes qui régissent l'exposition au contenu et suggèrent des connexions sociales jouent un rôle clé, fonctionnant souvent à huis clos en raison des droits de propriété industrielle. Les données disponibles suggèrent qu'ils amplifient les biais cognitifs tels que la négativité et le biais de confirmation, conduisant à des phénomènes collectifs tels que le mimétisme, la polarisation et les chambres d'écho. De plus, les modèles basés sur des agents indiquent que même sans filtrage algorithmique, le biais de confirmation peut à lui seul conduire à une polarisation des opinions.

À la lumière de ces résultats, l'une des hypothèses centrales de ce projet est que les effets globaux observés dans les réseaux sociaux en ligne sont en partie dus à des biais cognitifs bien connus. En raison des caractéristiques uniques des plateformes en ligne, telles que la vitesse de diffusion élevée, l'exposition sélective, les limitations de taille des messages et les biais algorithmiques potentiels, ces biais influencent considérablement la dynamique des interactions au sein du réseau, conduisant à des phénomènes qui ne sont pas observés hors ligne.
L'objectif principal du COBCOD est de mieux comprendre comment les biais cognitifs sont amplifiés et potentiellement modifiés par des interactions en ligne répétées. Plus précisément, nous cherchons à identifier les mécanismes à l'origine de l'émergence de modèles dynamiques propres aux environnements en ligne et à explorer comment ces dynamiques collectives influencent à leur tour les individus.

Notre deuxième objectif consiste à étudier des stratégies visant à atténuer ces effets et à les tester à l'aide de modèles et d'expériences. Nous explorerons deux approches : examiner le comportement des utilisateurs lorsqu'ils sont informés des biais cognitifs et de leurs effets, et évaluer l'impact des modifications apportées à l'interface utilisateur lors des inte
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