Élection de Donald Trump : 7,5 millions de fake news sur Twitter

Alexandre Bovet, chercheur UCLouvain, a analysé 171 millions de tweets envoyés durant l'élection présidentielle américaine de 2016. L’objectif ? Comprendre l'importance et l'influence des fake news sur Twitter. Résultats ? 7,5 millions de tweets renvoient vers des fake news. La diffusion de ces fake news semble être le fait de réseaux hyper connectés et le fruit d'un comportement collectif. Cette recherche vient d’être publiée dans Nature Communications.

Suite à l’analyse de 171 millions de tweets (collectés durant les 5 mois qui ont précédé le jour de l'élection US), Alexandre Bovet, chercheur UCLouvain, a identifié 30 millions de tweets, envoyés par 2,2 millions d'utilisateurs, contenant un lien vers une source d'information. Il a classifié [1] ces sources d'infos comme émanant d’une source traditionnelle ou étant de la désinformation.
Le chercheur UCLouvain a ainsi pu déterminer que 25% des tweets intégrant un lien vers un site d'info dirigent vers des sites web connus pour diffuser des fake news ou des news extrêmement biaisées et que ces tweets sont envoyés par 12% des utilisateurs partageant des news. Le chercheur a également pu déterminer que les comptes automatisés diffusant des fake news sont plus de deux fois plus actif que les autres.

Alexandre Bovet a ensuite analysé les réseaux de diffusion de chaque catégorie de médias. Il a découvert que les réseaux de diffusion de fake news et de nouvelles extrêmement biaisées sont plus densément connectés, i.e. les utilisateurs retweetent plus et sont plus souvent retweetés, et ils ont des distributions de connectivité moins hétérogènes que les réseaux de diffusion des nouvelles traditionnelles du centre et du centre-gauche.
Alors que les diffuseurs de news traditionnelles les plus importants sont principalement des journalistes avec des comptes vérifiés par Twitter, des comptes non-vérifiés et des comptes effacés sont souvent présents parmi les diffuseurs principaux de fake news et de news extrêmement biaisées.

Enfin, le chercheur UCLouvain a étudié les liens de causalité entre l'activité des diffuseurs et l'activité des partisans des deux candidats à l'élection US, pour estimer l'influence des diffuseurs de média. Il a découvert que les principaux diffuseurs des médias du centre et du centre-gauche influencent largement l'activité de Twitter alors que les diffuseurs de fake news semblent simplement suivre l'activité de Twitter, en particulier celle des partisans de Trump.

Les résultats d’Alexandre Bovet suggèrent que la diffusion des fake news et des informations extrêmement biaisées sur Twitter est régie par un mécanisme différent que la diffusion des nouvelles traditionnelles. La diffusion des infos du centre et du centre-gauche est dirigée par un petit nombre d'utilisateurs très influents. Principalement des journalistes, et suit une diffusion en cascade dans des réseaux avec des connections très hétérogènes, tandis que la diffusion des fake news et des informations extrêmement biaisées semble se produire dans des réseaux plus connectés et être le résultat d'un comportement collectif.

Article : https://www.nature.com/collections/ed-highlights-brain-behaviour
 

[1] En se basant sur la classification faite par les experts de www.opensources.co

Publié le 04 février 2019