Les humeurs et les émotions sont-elles «contagieuses» sur Facebook?

Certains médias affirment qu'une nouvelle étude récemment publiée démontre que les humeurs sont «contagieuses» sur les réseaux sociaux en ligne, comme Facebook. Reprenant le ton et les points de discussion du communiqué de presse sur l'étude, il semble que personne ne se soit donné la peine de lire l'étude proprement dite avant de faire son rapport à ce sujet.

Cependant, il ne faut pas d’étude empirique pour comprendre que nos humeurs s’influencent mutuellement. Si vous êtes déprimé et que vous vivez avec votre famille, votre humeur dépressive affectera votre famille. Si vous êtes maniaque et que vous passez du temps avec vos amis, il y a de fortes chances que cette énergie maniaque déteigne sur eux.

Nous nous attendrions à ce que la même chose se produise en ligne, n'est-ce pas?

L'étude a été menée sur des données collectées auprès de personnes vivant dans les 100 villes les plus peuplées sur 3 ans sur Facebook de janvier 2009 à mars 2012. On ne sait pas quelles données ont été collectées, comme les chercheurs ne le disent pas (ce qui est étrange à laisser car il est important de noter à qui les données ont été collectées).

Cependant, comme deux des auteurs travaillaient chez Facebook à l'époque, nous pouvons supposer qu'ils ont collecté tous les utilisateurs américains de données sur les personnes vivant dans les villes les plus peuplées. Vous saviez que vous aviez accepté d'autoriser la recherche sur tout ce que vous téléchargez sur Facebook, n'est-ce pas?

Mais le problème principal est l'utilisation de l'outil d'analyse qui est devenu un favori parmi les chercheurs analysant du texte en ligne - le LIWC. Le comptage de mots d'enquête linguistique (LIWC) est un outil d'analyse automatisé rudimentaire et quelque peu grossier pour la langue. Ce ne sont pas mes paroles - ce sont les paroles de l’un des créateurs de la LIWC (Tausczik et Pennebaker, 2010):

Malgré l'attrait des mesures linguistiques informatisées, elles sont encore assez grossières. Programmes
comme LIWC ignore le contexte, l'ironie, le sarcasme et les expressions idiomatiques. (Je souligne.)

Ummm… ce sont des choses assez importantes à laisser de côté dans une analyse des nuances et des complexités du langage social et informel, tu ne crois pas? En fait, le taux de précision du LIWC a été remis en question par d'autres chercheurs dans au moins une analyse d'un ensemble de tweets de Twitter (Gonzalez-Ibanez et al, 2011) 1

Mais ignorons le fait que les chercheurs actuels utilisent un outil d'analyse grossier généralement inadapté à l'usage pour lequel ils l'utilisent.2

Examinons un exemple hypothétique d'interaction de mise à jour du statut Facebook pour comprendre pourquoi certaines des hypothèses formulées par les chercheurs n'étaient probablement pas idéales:

Toi: Je passe une mauvaise journée… souhaite juste que cette journée se termine déjà!

Ami A: Oh wow, désolé d'entendre ça. Certains jours sont vraiment nul.

Ami B: Dommage, ça craint.

Le LIWC coderait cet échange comme négatif, avec deux réponses négatives.

Mais le premier message a-t-il réellement fait quelque chose pour influencer l'humeur des deux répondants?

Nous ne savons tout simplement pas. Le LIWC ne peut pas nous le dire, car il ne comprend pas vraiment le contexte social. Tout ce qu'il comprend, c'est le rudimentaire des mots négatifs et positifs.

Est-ce un effet qui compte réellement?

Même si nous disons que l'effet que les chercheurs ont trouvé est robuste comme ils le prétendent (parce qu'ils contrôlaient une variable sur des centaines - la météo), il ne semble pas être très important. Quelle était l'ampleur de cet effet de «contagion d'humeur»?

Si vous postez positivement sur Facebook, parmi tous vos centaines d'amis, votre post générera 1,75 posts positifs supplémentaires. Cela ne représente pas près de 2 messages par ami, ce n’est que deux messages parmi tous vos amis. Si tous vos amis publient un total combiné de 50 à 100 mises à jour de statut par jour (ce n'est pas un montant déraisonnable, puisque le nombre moyen d'amis qu'une personne a sur Facebook est de 338), c'est probablement moins de 4%.

Si vous postez négativement sur Facebook, votre post ne générera que 1,29 post négatif supplémentaire - encore une fois, au total, de tout vos amis.

Ces effets ne semblent pas si importants lorsqu'ils sont placés dans un contexte de la vie réelle. C’est comme trouver une signification statistique dans vos données, mais rien qui puisse faire une différence clinique (ou réelle).

Ce que les chercheurs ont pu montrer - si vous évitez les limites du LIWC en tant qu'outil d'analyse de données -, c'est que le partage engendre le partage sur les réseaux sociaux en ligne. Si vous partagez que vous aimez le pop-corn, d'autres vont vous dire qu'ils aiment aussi le pop-corn. Si vous partagez votre chat est la chose la plus mignonne depuis Barnie, eh bien, vos amis amoureux des chats répondront en nature.

Et si vous partagez un état d'humeur sur Facebook, une surprise, une surprise, d'autres seront un peu plus susceptibles de partager le leur. Est-ce que cela fait du partage une «contagion»? Pas probable.

Rapports de CBS basés sur les communiqués de presse: les émotions propagées via Facebook sont contagieuses, selon une étude

La régurgitation par le Guardian d’autres reportages sur le sujet: Facebook Transfers Contagious Emotions

Références

Corviello, L. et al. (2014). Détecter la contagion émotionnelle dans les réseaux sociaux massifs. PLOS One.

Gonzalez-Ibanez, R. Muresan, S., et Wacholder, N. (2011). Identifier le sarcasme sur Twitter: un examen plus approfondi.
Actes de la 49e réunion annuelle de l'Association for Computational Linguistics, 581-586.

Tausczik YR, Pennebaker JW (2010) La signification psychologique des mots: LIWC et méthodes d'analyse de texte informatisé. Journal of Language and Social Psychology 29 (1): 24–54.

Notes de bas de page:

1. «Nous avons constaté que la classification automatique peut être aussi bonne que la classification humaine; cependant, la précision est encore faible. Nos résultats démontrent la difficulté de la classification du sarcasme pour les humains et les méthodes d'apprentissage automatique. [↩]
2. Les chercheurs justifient son utilisation en disant qu'il est «largement utilisé» pour ce type d'analyse de texte. C’est une chose étrange à lire dans un article scientifique, simplement parce que quelque chose de populaire n’en fait pas le bon outil à utiliser. [↩]
3. Il semble que de nombreux médias grand public rapportent ces données de manière incorrecte, affirmant qu’une publication négative «se propage» à 1,29% de ses amis. [↩]