Réseaux sociaux : Comment les informations médicales sont dénaturées au fil des tweets

INFOX Découvrez, chaque jour, une analyse de notre partenaire The Conversation. Ce vendredi, des universitaires expliquent le phénomène « d’altération » sur Twitter

20 Minutes avec The Conversation
Sur Twitter, les informations sont vite modifiées
Sur Twitter, les informations sont vite modifiées — Claudio Schwarz / Unsplash CC BY-SA 4.0
  • Les sujets médicaux subissent un phénomène d’altération de l’information au gré de leur « vie » sur les réseaux sociaux, selon notre partenaire The Conversation.
  • Parmi ces altérations, on remarque surtout le changement de sujet au fil de la discussion, la surgénéralisation de l’expérience personnelle et la polarisation d’attitudes.
  • Cette analyse a été menée par Diana Nurbakova, enseignante-chercheuse en informatique, Irina Ovchinnikova, rédactrice technique et de contenu, traductrice et rédactrice en communication marketing et Liana Ermakova, enseignante-chercheuse en informatique.

Avez-vous déjà joué au « téléphone cassé » aussi appelé « le jeu d’oreille en oreille » ? Le but du jeu est de faire circuler un message (une phrase) de bouche-à-oreille à travers une file de joueurs sans le déformer en cours de route. À la fin, le message original est comparé avec la version finale. Ce qui est notable dans ce jeu est que le message finit presque toujours par être déformé et les altérations s’accumulent à chaque transmission du message, même si chaque retouche en soi ne paraît pas significative.

La même chose se passe lors de discussions sur les réseaux sociaux. Prenons Twitter comme exemple. Un utilisateur poste son message, appelé un « tweet ». On va considérer ceci comme un message original. Les utilisateurs ont plusieurs options de réaction à ce message : mettre un « like » (une forme d’approbation de contentement avec une publication), ou bien répondre (« reply ») au message ou le citer (« quote »). Il existe également un « retweet ». Ce dernier consiste à partager un tweet tel qu’il est dans son propre fil d’actualité, le plus souvent il s’agit d’un tweet de quelqu’un d’autre. Ceci peut créer un nouveau fil de discussion. Un exemple d’un tweet et des réactions est donné ci-dessous.

Fig. 1 - Exemples de réactions au tweet : réponse (reply) et citation (quote)
Fig. 1 - Exemples de réactions au tweet : réponse (reply) et citation (quote) - The Conversation

En répondant au message initial et par la suite aux messages-réponses, on crée des fils de discussion. Dans ces derniers, on peut souvent constater l’effet de « téléphone cassé » avec des altérations de l’information initiale. En fonction du sujet traité et en particulier, de sa controverse, ces altérations et déviations peuvent avoir des conséquences différentes.

Ce phénomène est notamment remarquable lorsqu’il s’agit des sujets médicaux. En effet, le langage médical est tout à fait particulier et demande une haute précision au niveau de l’utilisation des termes et des procédés mis en place.

​Pandémie de Covid-19 et Twitter ne font pas bon ménage

La pandémie de Covid-19 a fait naître une masse de données et une masse de discussions sans précédent. Dans ce contexte, il était intéressant d’analyser le comportement des internautes sur les réseaux sociaux à ce sujet. Au début de la crise sanitaire lors de la première moitié de l’année 2020, un des sujets majeurs discutés sur les réseaux sociaux portait sur le traitement de la maladie. A l’époque, c’était un sujet controversé, au cœur duquel se retrouvait l’Hydroxychloroquine.

Nous avons utilisé une collection de tweets en anglais, publiés pendant la période entre le 30 mars 2020 et le 13 juillet 2020 contenant les mots-clés apparaissant dans de nombreuses discussions du traitement médical du Covid-19 parmi lesquels : hydroxychloroquine, remdesivir, tocilizumab, favipiravir, Avigan, azithromicyn, etc.

Nous nous sommes focalisés surtout sur les discussions commencées par les tweets des personnes publiques car grâce à leur popularité les tweets provoquent des riches discussions. Parmi les top-36 personnes publiques par rapport à la popularité de leurs tweets, on retrouve les politiciens (Donald Trump, Hillary Clinton), les représentants du domaine de la santé (Dr Anthony Fauci), les journalistes (Nail Cavuto), les hommes d’affaires (Bill Gates, Elon Musk).

Nous avons effectué nos études en se basant sur :

  • la définition automatique des sujets de discussion permettant d’analyser le changement de ces sujets en fil de route ;
  • l’analyse de sentiments des tweets et réactions permettant de définir la polarité d’un texte ;
  • l’analyse sémantique et discursive des cas concrets dans le but de définir les moyens d’altération de l’information.

Quelles altérations avons-nous pu constater ?

Tout d’abord, c’est le changement de sujet au fil de la discussion. Souvent le sujet médical est déplacé vers les conflits politiques et commerciaux. En particulier, les followers des politiciens se comportent comme des partisans en soutenant les différents médicaments contre le Covid-19.

Fig. 2 - Exemple de prise de position politique par rapport au sujet médical
Fig. 2 - Exemple de prise de position politique par rapport au sujet médical - The Conversation

La veille des élections présidentielles aux États-Unis en 2020, la discussion de la pandémie correspond à la confrontation Républicains-Démocrates. La politisation de la discussion médicale renforce la diffusion de l’information altérée dans les discussions sur les réseaux sociaux. Au fil de discussion, on retrouve également des références aux théories du complot (notamment, autour de « Big Pharma ») et aux « fake news » :

Fig. 3 - Quelques exemples de complotisme
Fig. 3 - Quelques exemples de complotisme - The Conversation

Nous avons pu aussi voir les déviations des discussions sur d’autres maladies, notamment lupus, sida, zika, ebola, grippe porcine.

Nous constatons également la surgénéralisation de l’expérience personnelle. Elle apparaît souvent dans les références à une expérience personnelle alors qu’un seul fait a été considéré comme une tendance. En effet, dans la plupart de cas, dans l’argumentation, les internautes ne font pas de références aux études scientifiques mais se basent sur des preuves anecdotiques :

Fig. 4 - Quelques exemples des preuves anecdotiques
Fig. 4 - Quelques exemples des preuves anecdotiques - The Conversation

En outre, l’altération de l’information médicale apparaît via des références aux sources peu fiables ou même contestables comme des expériences non vérifiées de certains praticiens.

Dans les discussions, l’information médicale était altérée par le biais de la vision simplifiée des procédures de traitement de la maladie. Ainsi, la prescription de l’hydroxychloroquine était considérée comme une étape importante du processus de guérison :

Son retard lié aux procédures bureaucratiques, approvisionnement insuffisant ou délai de livraison était donc parfois présenté comme une violation des droits de l’Homme et/ou une manifestation de la théorie du complot de « Big Pharma ».

Nous remarquons la polarisation d’attitudes qui peut être expliquée par la polarisation de groupe, c.-à-d., l’attitude du groupe vis-à-vis de la situation change en intensifiant les attitudes initiales des individus après la discussion. Ce résultat est aussi cohérent avec la confrontation politique.

​Quels sont les mécanismes et raisons derrière l’altération d’information ?

Nous considérons que l’altération de l’information médicale est apparue en raison de l’absence de connaissances, du passage à l’association au lieu de la pensée logique, de la négligence des détails, de l’exagération des résultats négatifs ou positifs du traitement, et de la surgénéralisation de l’expérience personnelle et des preuves anecdotiques par les utilisateurs.

Notons que l’altération de l’information au fil de discussion peut se faire d’une manière involontaire. Cependant, l’utilisation des informations erronées, surtout dans le domaine de la santé publique, peut aboutir à une mauvaise compréhension des enjeux majeurs et mettre la santé et même la vie des gens en danger. Restons vigilant·e·s !

The Conversation - L’expertise universitaire, l’exigence journalistique
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Cette analyse a été rédigée par Diana Nurbakova, enseignante-chercheuse en informatique à l'Université de Lyon, Irina Ovchinnikova, rédactrice technique et de contenu, traductrice et rédactrice en communication marketing et Liana Ermakova, enseignante-chercheuse en informatique à l'Université de Bretagne occidentale.

L’article original a été publié sur le site de 
The Conversation.