Une mauvaise interprétation des données climatiques revient à une loyauté politique: étude

La quantité de glace de mer arctique autour du pôle Nord a longtemps connu une tendance à la baisse, et les données satellitaires du Centre national de données sur la neige et les glaces montrent ce déclin - particulièrement frappant cette période de l'année - avec des mises à jour quotidiennes.

Cependant, toute tendance à la baisse a connu des pics. Un pic particulier en 2013 (grâce à un été inhabituellement frais) a provoqué une telle interprétation erronée sur des bases politiques qui a fait l’objet d’une étude sociologique récemment publiée. Les résultats montrent que lorsque l’on supprime l’affiliation politique, les gens prennent ensemble des décisions plus éclairées en matière de climatologie. Il offre également le dernier exemple scientifique de la façon dont la politique ne permet pas souvent aux faits d’interférer.

Premièrement, voici le tableau que les chercheurs ont jugé problématique - une sorte de test politique de Rorschach - qui montre une pointe de la banquise arctique en 2013. Par exemple, ceux qui pensent que le changement climatique est un canular libéral pourraient indiquer la montée de la banquise: preuve que la tendance à la baisse reviendrait bientôt à la hausse.

Damon Centola, sociologue et professeur à la Annenberg School for Communication de l'Université de Pennsylvanie, a dirigé une étude sur les raisons pour lesquelles les gens pourraient mal interpréter les données ci-dessus. Son équipe de recherche a utilisé des processus d'apprentissage social (montrant les réponses du reste d'un groupe de personnes à côté de la question) pour voir s'ils pouvaient éliminer la polarisation entre les démocrates et les républicains auto-identifiés.

La recherche, "Apprentissage social et biais partisan dans l'interprétation des tendances climatiques", a été publiée lundi dans la revue Actes de l'Académie nationale des sciences.

La découverte de base la plus nette avant le début de l'expérience était que «les républicains ont mal interprété les données», explique Centola. "Globalement, dans chaque cas, près de 40,2% des républicains ont déclaré que la banquise arctique augmentait". Dans le même temps, 73,9% des libéraux ont correctement estimé la tendance des glaces de mer au départ.

Centola, l’auteur principal du journal, et son équipe ont recruté 2 400 personnes, à la fois républicaines et démocrates, sur Mechanical Turk (le «marché du géant du transport maritime pour un travail nécessitant des renseignements humains»). Ils ont été assignés au hasard à des réseaux sociaux bipartites de 40 personnes pour passer un «test d'intelligence» qui demandait aux participants de prévoir les niveaux de glace de mer.

"Plus vos réponses sont précises, plus vous gagnez!", Ont été informés les sujets de cette étude. Ils étaient ne pas ont informé les chercheurs que les données avaient été déterminées par la NASA, afin d’éviter les biais connus liés aux sources d’information organisationnelles.

Ils ont été autorisés à réviser leurs réponses tout en affichant les réponses des autres membres de leur réseau. En l'absence d'affiliation à un parti à côté des réponses des voisins du réseau, leurs prévisions concernant les glaces de mer étaient plus proches des prévisions scientifiques de la NASA.

A côté d’autres questions figuraient des symboles à côté d’eux, de subtiles suggestions selon lesquelles ces questions scientifiques avaient également une gravité politique. Lorsque «les sujets ont été exposés aux logos des partis pendant la communication, l'apprentissage social a été empêché et les niveaux de base de polarisation ont été maintenus», écrivent-ils.

Centola a déclaré que le groupe avait «résolu le problème de la NASA», qui consistait à mal interpréter ses recherches.

«Quatre-vingt-cinq pour cent des républicains et des démocrates ont convenu que les niveaux de glace de mer dans l'Arctique étaient en fait en train de baisser», a-t-il déclaré à propos des données présentées nues, sans affiliation ni image. "Et plus important encore, le consensus était un consensus beaucoup plus précis pour les deux groupes."

Mais lorsque les données ont été présentées avec un éléphant républicain ou un âne démocrate, ou les mots «conservateur» ou «libéral», ou un graphique montrant comment les personnes identifiées comme conservatrices ou libérales ont voté, les prévisions se sont détournées des résultats exacts.

«Les avantages de l'apprentissage social ne se limitaient pas aux conservateurs», écrivent les chercheurs. «Les libéraux se sont également améliorés dans les réseaux sans signaux partisans, terminant avec une précision de tendance nettement supérieure à celle des libéraux en condition de contrôle. À la fin de l'étude, dans les réseaux bipartites sans signaux partisans, il n'y avait plus de différences significatives dans la précision des tendances entre les libéraux et les conservateurs."

Lorsque présenté avec le consensus du groupe sans pour autant appartenance à un parti, les sujets de l'étude ont travaillé ensemble pour faire la bonne prédiction.

«Nous constatons qu'en l'absence d'images politiques, les contacts entre partis éliminent la polarisation et permettent de mieux comprendre le changement climatique», a déclaré Centola.

Abstrait

Les communications scientifiques essentielles sont souvent mal interprétées par le public profane à la suite d'un raisonnement motivé, selon lequel les personnes interprètent mal les données pour les adapter à leurs partis pris politiques et psychologiques. Dans le cas du changement climatique, il a été constaté que certaines personnes interprétaient systématiquement de manière erronée les données climatiques d'une manière qui contredisait le message voulu par les climatologues. Bien que des études antérieures aient tenté de réduire le raisonnement motivé par le biais de réseaux de communication bipartites, il a également été constaté que ces réseaux exacerbaient les biais. Les théories populaires soutiennent que les réseaux bipartites amplifient les préjugés en exposant les gens à des croyances opposées. Ces théories sont en contradiction avec les recherches sur l'intelligence collective, qui montrent que l'échange de croyances dans les réseaux sociaux peut faciliter l'apprentissage social, améliorant ainsi les jugements individuels et de groupe. Cependant, les expériences antérieures en matière d’intelligence collective reposaient presque exclusivement sur des questions neutres qui n’engageaient pas un raisonnement motivé. À l’aide de Mechanical Turk d’Amazon, nous avons mené une expérience en ligne pour tester l’influence des réseaux sociaux bipartites sur l’interprétation des communications climatiques de la NASA par les sujets. Nous montrons ici que l'exposition à des croyances opposées dans des réseaux sociaux bipartites structurés a considérablement amélioré la précision des jugements des conservateurs et des libéraux, éliminant ainsi la polarisation des croyances. Cependant, nous constatons également que l’apprentissage social peut être réduit et la polarisation des croyances maintenue grâce à l’amorce partisane. Nous constatons que renforcer la partisanerie lors de la communication, à la fois par l'exposition aux logos des partis politiques et par l'identité des identités politiques de pairs du réseau, peut considérablement réduire l'apprentissage social.