Se sentant concernés par le phénomène Fake news, Soroush Vosoughi – Data Scientist au MIT – et ses collègues ont mené l’enquête en mode big data.

Ils ont :
– collecté 12 années de data sur twitter (rappelez vous twitter a été créé le 21 mars 2006)
– demandé à 6 organismes indépendants de classer les news contenues dans ces tweets : Fake/Ok
– obtenu 126.000 news partagées 4,5millions de fois par 3 millions d’utilisateurs

En soumettant les news au contrôle Fake/Ok, ils ont obtenu comme résultat :
– les news Ok atteignaient (ok/retweet) rarement plus de 1.000 utilisateurs
– les Fake news pouvaient grimper jusqu’à 10.000 utilisateurs atteints.

Ils ont bien sûr pensé que les bots étaient responsables (Un bot ou robot conversationnel est un programme permettant d’automatiser le dialogue avec le consommateur).
ils ont supprimé de leur échantillon les tweets identifiés comme générés par des bots.
Le résultat reste le même : les Fake news se propagent bien mieux que les news Ok.

Déterminer à trouver réponse à leur question, ils ont pensé que les relayeurs de Fake news avaient plus d’abonnés que les relayeurs de news Ok.
Et non. autant de followers d’un côté que de l’autre.

Faisant preuve d’une louable abnégation, ils sont repartis à l’attaque en analysant la qualité des tweets eux-mêmes.
Heureusement là ils ont compris : une Fake news est comme une anecdote : il y a plein d’informations que les utilisateurs n’ont pas encore lues. Et ces anecdotes génèrent plus de réactions émotionnelles (emoticon) notamment la surprise ou le dégout que les news Ok.

Et voila. Laissons au data scientist la conclusion : “Si quelque chose semble fou/stupide vous pensez que vous aurez plus de like/retweet” (i.e votre égo sera plus flatté).

NB : vous êtes prié de ne pas retweeter cette information…:)

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