Une étude comparant l’attrait des vraies et des fausses informations indique qu’il vaut mieux agir sur le pouvoir de séduction des secondes que les interdire, rapporte, dans une tribune au « Monde », le chercheur en communication Charles Cuvelliez.
Tribune. Alors qu’en France les autorités veulent régler le problème des « fake news » par une loi dont le projet a été publié le 21 mars, un groupe d’experts de haut niveau mis en place par la Commission européenne préconise de ne pas légiférer, selon le rapport sur les « fausses informations et la désinformation » qu’il a remis le 12 mars à la commissaire européenne chargée du numérique, Mariya Gabriel.
comprendre comment et pourquoi les « fake news » se diffusent fournirait une arme à laquelle on songe rarement
Qui a raison, qui a tort ? Interroger notre cerveau primaire sur notre attirance pour les « fake news », leur lecture et leur diffusion, aiderait à répondre à la question. Les études qui se penchent sur le phénomène des fausses informations s’attachent à comprendre « pourquoi » telle « fake news » s’est répandue : est-ce délibéré ? Est-ce une simple rumeur qui s’est emballée sans que personne pense à mal ? Y a-t-il une arrière-pensée politique derrière cette rumeur ? Des activistes, un gouvernement ou des robots ont-ils été à la manœuvre ?
Mais comprendre comment et pourquoi elles se diffusent fournirait une arme à laquelle on songe rarement. Une étude des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (« The spread of true and false news on line », par Soroush Vosoughi, Deb Roy et Sinan Aral, Science n° 359, 9 mars 2018, lien vers PDF en anglais) a justement mesuré, à partir de l’observation des flux sur Twitter et des sites de vérification des faits (fact checking) qui recueillent et classent les fausses nouvelles, les différences entre les modèles de diffusion des « fake news » et ceux des vraies.
« Cascades » de tweets
Une rumeur démarre sur Twitter quand un utilisateur lance un Tweet en la reprenant. On parle de « cascade » lorsqu’un Tweet est repris (« retweeté », RT). Le nombre de cascades est le nombre de Tweet indépendants que génère une rumeur ; la taille d’une cascade...
Fake news 
