Les mathématiques peuvent-elles aider à prévenir la polarisation en ligne ?

Comment la polarisation et le populisme en ligne fonctionnent-ils exactement, d'un point de vue technique ? Bien que cette question devienne de plus en plus importante pour la cohésion de la société, y répondre véritablement reste un immense défi, notamment en raison de la complexité stupéfiante des relations et des connexions sur les réseaux sociaux. Afin de mieux comprendre la dynamique de ces forces de division, Christos Koulovatianos, professeur d'économie et chef du département des finances de l'université du Luxembourg, dirige le projet POPULISM, qui est en grande partie financé par le Fonds national de la recherche du Luxembourg (FNR). Son équipe élabore des modèles mathématiques pour quantifier les mécanismes du populisme dans les espaces en ligne, dans l'espoir de fournir des outils à une société qui peine à se comprendre elle-même. Nous nous sommes entretenus avec lui pour savoir pourquoi un économiste s'attaque à un sujet qui semble relever davantage de la sociologie, comment on peut modéliser mathématiquement une chambre d'écho et si les réseaux sociaux peuvent un jour être réglementés de manière efficace.

Lëtzebuerger Journal : Vos travaux portent sur la quantification du populisme et de la polarisation politique. La plupart des gens associent cela à la psychologie ou aux sciences politiques. Comment se fait-il qu'en tant que macroéconomiste, vous vous intéressiez à ce sujet ?

Christos Koulovatianos : C'est une bonne question. Il y a un grand fossé dans les sciences sociales entre les praticiens et la recherche fondamentale, cachant à quel point les outils de recherche fondamentale en économie sont devenus mathématiques et pourtant vastes. En économie, nous avons appris une dure leçon, surtout après la Deuxième Guerre mondiale. Notre domaine a été remis en question par les sciences dures pour savoir s'il s'agissait bien d'une science. Nous avons connu des "guerres civiles" idéologiques – keynésiens contre monétaristes, par exemple – et le seul moyen de trouver un terrain d'entente a été de mathématiser notre analyse. Lorsque vous écrivez un système dynamique, vous pouvez le tester. Vous pouvez voir comment de petites modifications des paramètres peuvent conduire à des résultats très différents – c'est l'essence même de la théorie du chaos. Cette rigueur quantitative oblige à la clarté et permet des affirmations falsifiables, ce qui est le fondement de la science.

Nous pensons qu'une rigueur quantitative similaire est désormais essentielle pour étudier des phénomènes sociaux tels que le populisme. Bien que nous disposions de nombreuses et excellentes descriptions qualitatives, nous ne disposons pas des outils nécessaires pour modéliser la dynamique du système de manière à ce que les valeurs et les croyances des individus en matière de prise de décision soient cohérentes avec cette dynamique. Nous n'essayons pas d'être des psychologues ; nous ne prétendons pas modéliser la conscience individuelle. Nous abordons plutôt le comportement humain sous l'angle de la "robotique". Nous construisons un modèle du système et de ses incitations, puis nous voyons comment un agent rationnel (ou limite rationnel) s'y prendrait. L'objectif n'est pas de décrire parfaitement une personne, mais de construire un modèle utile du système qui nous aide à comprendre ses propriétés émergentes.