Chambre à écho

« Tout le monde semble être de mon avis, donc je dois forcément avoir raison. »

Définition

Tout comme l’écho nous renvoie notre propre voix, le phénomène de chambre à écho constitue un biais de confirmation qui se réalise lorsque nous sommes constamment renvoyé-es à des idées ou des croyances qui nous confortent dans nos propres positions [1]. Ce phénomène, inhérent au contexte en ligne, se manifeste lorsque l’on consulte volontairement et uniquement du contenu avec lequel nous sommes en accord [1]. Ce processus de sélection de l’information est ce qui en fait un biais de confirmation, puisque cela introduit un biais dans l’accès même à l’information à laquelle nous sommes soumis-es [1]. En étant sujet de manière constante à du contenu qui fait écho à nos propres croyances, les points de vue divergents en viennent à paraître marginaux en raison de leur présence réduite [2].

Exemple

Ce biais se manifeste majoritairement dans le contexte des espaces en ligne [1]. À titre d’exemple, une personne qui ne croirait pas aux changements climatiques ne suivrait sur son compte Twitter que des médias et des personnalités publiques qui n’y croiraient pas non plus, confirmant ainsi son opinion. À force de lire et d’entendre des climatosceptiques, cette personne en vient à croire qu’une majorité de la population est de son avis, ce qui la pousse à rejeter plus promptement les opinions divergentes comme étant marginales et peu conséquentes [2].

Explication

Ce phénomène s’observe de plus en plus fréquemment depuis que les médias sociaux sont devenus une des sources principales d’informations pour les gens [4]. Puisqu’il s’agit de médias participatifs, c’est-à-dire des médias qui permettent un plus grand échange de contenus par les usager-es eux-mêmes, ceux-ci permettent la sélection des sources d’informations auxquelles nous sommes exposé-es. Ainsi, nous pouvons nous informer auprès de sources qui adoptent principalement notre propre point de vue, ce qui contribuerait à ce biais [1]. Il est aussi important de noter que les algorithmes de recommandations personnelles, qui sont intégrés dans les plateformes des médias sociaux, jouent un rôle important dans la sélection des sources par les usager-es et contribuent donc également au biais [1]. Cependant, il faut noter que ces algorithmes constituent leur propre biais qui se nomme « bulle de filtrage » [5]. Bien que les deux biais soient très intimement liés (et souvent confondus), la distinction entre les deux s’effectue principalement sur le fait que la chambre à écho est initiée par un choix conscient de l’usager alors que la bulle de filtrage se situe partiellement hors de son contrôle.

Conséquences

Parmi les conséquences les plus notables de ce biais, on note une polarisation des idées politiques de la part des individus due au manque d’exposition à des points de vue divergents, ce qui entraîne une perte du regard critique ainsi qu’unedégradation de la qualité et la diversité des discours en ligne [2]. Il est important de préciser que, bien que la chambre à écho soit une notion très utilisée dans les médias et la littérature scientifique, certain-es auteur-es réfutent l’existence d’un lien causal entre l’usage des médias sociaux à des fins informationnelles et la radicalisation des idées politiques [3].  Ce biais entraîne aussi une plus grande vulnérabilité face aux fausses nouvelles, qui deviennent plus difficiles à identifier lorsqu’elles ont pénétré une chambre à écho. Un-e utilisateur-trice ne se questionnera pas sur la véracité d’une information, simplement parce que plusieurs personnes dans son réseau l’ont également publiée. Cette répétition des fausses nouvelles dans le réseau est ce qui cause leur amplification dans les chambres à écho [1]. On remarque alors une tendance plus marquée du rejet des points de vue divergents du nôtre, ainsi qu’une propension plus marquée à l’adhésion à des théories du complot [3].

Pistes de réflexion pour agir à la lumière de ce biais

  • Varier les sources d’informations auxquelles nous sommes soumis.es, par exemple en suivant différents partis politiques sur Facebook.

  • Être conscient-es du phénomène et de son incidence sur le contenu auquel nous sommes exposé-es.

  • Développer son sens critique face aux informations qui circulent sur ses médias sociaux.

Comment mesure-t-on ce biais?

Les outils utilisés pour mesurer ce biais sont majoritairement du ressort des technologies numériques. En effet, les chercheur-es qui souhaitent étudier ce phénomène font fréquemment usage de techniques de Data Mining, qui permettent d’analyser un volume important de données afin d’établir des corrélations. Ces techniques peuvent être notamment utilisées pour analyser les Tweets présentant certains mots-clics (#) définis selon l’objet de la recherche. Il est également important de souligner que ces techniques permettent aussi d’analyser les interactions entre les usagers d’une plateforme numérique [2]. À titre d’exemple, sur la plateforme Twitter, les retweets sont considérés comme une forme d’interaction entre utilisateurs-trices. On estime qu’il y a chambre à écho quand le contenu auquel une personne est exposée favorise de manière disproportionnée un seul point de vue.

Ce biais est discuté dans la littérature scientifique :

Ce biais a des répercussions au niveau individuel ou social :

Ce biais est démontré scientifiquement :

Références

[1] Sunstein, Cass R. (2018). # Republic: Divided democracy in the age of social media. Princeton University Press.


[2] Williams, Hywel T., James R. McMurray, Tim Kurz & Hugo F. Lambert (2015). Network analysis reveals open forums and echo chambers in social media discussions of climate change. Global Environmental Change, 32: 126‑138.


[3] O’Hara, Kieron & David Stevens (2015). Echo Chambers and Online Radicalism: Assessing the Internet’s Complicity in Violent Extremism. Policy & Internet, 7(4): 401‑422. https://doi.org/10.1002/poi3.88


[4] Newman, Nic, Richard Fletcher, Antonis Kalogeropoulos, David A. Levy & Rasmus-Kleis Nielsen (2016). Digital news report 2016. Reuters Institute for the Study of Journalism.


[5] Bruns, Axel (2019, July 7). It’s not the technology, stupid: How the ‘Echo Chamber’ and ‘Filter Bubble’ metaphors have failed us. International Association for Media and Communication Research, Madrid.

Tags

Niveau individuel, Niveau interpersonnel, Heuristique d'ancrage, Heuristique de disponibilité, Besoin de fermeture cognitive

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Auteur-e

Sara Germain est étudiante de deuxième année à la maîtrise en communication (médias socionumériques) de l’Université du Québec à Montréal. Ses intérêts de recherche sont principalement liés aux enjeux de la cybersurveillance et aux mouvements sociaux.

Comment citer cette entrée

Germain, S. (2021). Chambre à écho. Dans C. Gratton, E. Gagnon-St-Pierre, & E. Muszynski (Eds). Raccourcis : Guide pratique des biais cognitifs Vol. 4. En ligne : www.shortcogs.com

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