La science de comment (et quand) nous décidons de nous autocensurer
La liberté d’expression est un principe fondamental des démocraties saines et donc une cible principale pour les aspirants autoritaires, qui tentent généralement d’écraser la dissidence. Il existe un point où la menace des autorités est suffisamment grave pour qu’une population s’autocensure plutôt que de risquer une punition. Les réseaux sociaux ont compliqué les choses, brouillant les frontières traditionnelles entre discours public et privé, tandis que de nouvelles technologies telles que la reconnaissance faciale et les algorithmes de modération donnent aux autoritaires de nouveaux outils puissants.
Des chercheurs ont exploré la dynamique nuancée de la façon dont les gens équilibrent leur désir de s’exprimer contre leur crainte d’être punis dans un article publié dans les Proceedings of the National Academy of Sciences.
Les auteurs avaient précédemment travaillé ensemble sur un modèle de polarisation politique, un projet qui s’est terminé à peu près au moment où l’espace des réseaux sociaux connaissait des changements significatifs dans la façon dont différentes plateformes géraient la modération. Certaines ont adopté une approche résolument non interventionniste avec peu ou pas de modération. Weibo, en revanche, a commencé à publier les adresses IP des personnes qui publiaient des commentaires répréhensibles, en faisant essentiellement des cibles.
Nous constations beaucoup d’expérimentation dans l’espace des réseaux sociaux, donc cette étude a commencé par une question, a déclaré à Ars le co-auteur Joshua Daymude de l’Université d’État de l’Arizona. Pourquoi ces entreprises font-elles des choses si radicalement différentes, si ostensiblement elles sont toutes des entreprises de réseaux sociaux et qu’elles veulent toutes être rentables et avoir des objectifs similaires ? Pourquoi certaines vont-elles dans un sens et d’autres dans un autre ?
Daymude et ses co-auteurs ont également remarqué des dynamiques similaires au niveau des États-nations en termes de surveillance, de contrôle et de modération. La Russie, pendant longtemps, était très légaliste : Énumérons toutes les mauvaises choses auxquelles nous pouvons penser pour que si vous faites quoi que ce soit même de loin similaire, nous puissions vous avoir sur l’un de ces statuts que nous avons inventés, a déclaré Daymude. La Chine était l’opposé. Ils refusaient de vous dire où était la ligne rouge. Ils disaient simplement : Comportez-vous bien ou sinon. Il y a un essai célèbre qui appelle cela L’Anaconda dans le Lustre : cette chose effrayante qui pourrait tomber sur vous à tout moment pour que vous vous comportiez bien.
Les États-Unis ont adopté une approche plus modérée, laissant essentiellement les entreprises privées décider de ce qu’elles voulaient faire. Daymude et ses co-auteurs voulaient enquêter sur ces approches nettement différentes. Ils ont donc développé une simulation computationnelle basée sur des agents qui modélisait comment les individus naviguent entre vouloir exprimer leur dissidence et la crainte d’être punis. Le modèle intègre également comment une autorité ajuste sa surveillance et ses politiques pour minimiser la dissidence au coût d’application le plus bas possible.
Ce n’est pas une sorte de théorie de l’apprentissage, a déclaré Daymude. Et ce n’est pas ancré dans des statistiques empiriques. Nous ne sommes pas allés interroger 1000 personnes : Que feriez-vous si vous étiez confronté à cette situation ? Exprimeriez-vous votre dissidence ou vous autocensureriez-vous ? puis intégrer ces données dans le modèle. Notre modèle nous permet d’intégrer certaines hypothèses sur la façon dont nous pensons que les gens se comportent globalement, mais nous laisse ensuite explorer les paramètres. Que se passe-t-il si vous êtes plus ou moins audacieux ? Que se passe-t-il si les punitions sont plus ou moins sévères ? Une autorité est plus ou moins tolérante ? Et nous pouvons faire des prédictions basées sur nos hypothèses fondamentales sur ce qui va se passer.
Selon leur modèle, le cas le plus extrême est un gouvernement autoritaire qui adopte une stratégie de punition draconienne, qui réprime efficacement toute dissidence dans la population générale. Le meilleur choix stratégique de chacun est simplement de ne rien dire à ce stade, a déclaré Daymude. Alors pourquoi tous les gouvernements autoritaires de la planète ne font-ils pas simplement cela ? Cela les a conduits à examiner de plus près la dynamique. Peut-être que les autoritaires commencent de manière quelque peu modérée, a-t-il dit. Peut-être que la seule façon dont ils sont autorisés à atteindre ce point final extrême est par de petits changements au fil du temps.
Daymude pointe la Campagne des Cent Fleurs en Chine dans les années 1950 comme un cas illustratif. Ici, le président Mao Zedong a initialement encouragé les critiques ouvertes de son gouvernement avant de réprimer brusquement et agressivement lorsque la dissidence est devenue incontrôlable. Le modèle a montré que dans un tel cas, l’autocensure des dissidents augmentait progressivement, culminant en une conformité presque totale au fil du temps.
Mais il y a un piège. L’opposé des Cent Fleurs est que si la population est suffisamment audacieuse, cette stratégie ne fonctionne pas, a déclaré Daymude. L’autoritaire ne peut pas trouver le chemin pour devenir complètement draconien. Les gens continuent obstinément à exprimer leur dissidence. Donc, chaque fois qu’il essaie d’augmenter la sévérité, il en est responsable à chaque fois parce que les gens sont toujours là, ils expriment toujours leur dissidence. Ils disent : Attrapez-nous si vous l’osez.
La leçon : Soyez audacieux, a déclaré Daymude. C’est la chose qui ralentit la progression autoritaire. Même si vous ne pouvez pas tenir éternellement, vous gagnez beaucoup plus de temps que vous ne vous y attendriez.
Cela dit, parfois un peu d’autocensure peut être un bénéfice net. Je pense que le moment et la situation dans lesquels cet article a été publié et nos principaux exemples gouvernementaux évoqueront une interprétation principalement politique de ce dont nous parlons ici, a déclaré Daymude. Mais nous avons essayé d’être clairs sur le fait que cela ne doit pas nécessairement être un régime oppressif adversarial contre des personnes épris de liberté. L’autocensure n’est pas toujours une mauvaise chose. C’est un modèle mathématique très général qui pourrait être applicable à de nombreuses situations différentes, y compris décourager les comportements indésirables.
Daymude fait une analogie avec les lois sur la circulation, notamment les limitations de vitesse. Leur modèle a examiné deux formes différentes de punition : uniforme et proportionnelle. L’uniforme, c’est tout ce qui dépasse la ligne est frappé de la même manière, a déclaré Daymude. Peu importe si vous étiez un peu mauvais ou très mauvais, la punition est identique pour tout le monde. Avec l’approche proportionnelle, la punition correspond au crime. Vous avez dépassé la limite de 16 kilomètres à l’heure, c’est une petite amende. Vous avez dépassé de 160 kilomètres à l’heure, c’est une mise en danger imprudente.
Ce que lui et ses co-auteurs ont trouvé intrigant, c’est que différents sujets s’autocensurent plus fortement dans chacun de ces deux scénarios de punition. Pour la punition uniforme, ce sont les gens modérés qui ne voulaient exprimer leur dissidence qu’un peu qui s’autocensurent parce que cela ne vaut tout simplement pas la peine de s’exposer, a déclaré Daymude. Les dissidents très extrêmes s’exposent et disent : Peu importe. Vous pouvez me punir. Cela en vaut toujours la peine. Dans le régime proportionnel, cela s’inverse. Ce sont les modérés qui font ce qu’ils veulent. Et personne n’exprime de dissidence au-delà d’un certain montant. Oui, nous dépassons tous un peu la limite, mais nous avons cette norme : nous allons tous dépasser modérément la limite, puis nous allons nous arrêter. Ce n’est pas sûr, ce n’est pas acceptable d’aller au-delà.
Daymude est conscient qu’il existe des limites à cette approche basée sur les agents, mais insiste sur le fait qu’elle peut encore produire des perspectives utiles. Avec un modèle mécaniste comme celui-ci, vous pouvez vraiment lier les résultats aux explications, a déclaré Daymude. Dans le monde artificiel de mon modèle, lorsque la tolérance évolue comme ceci, la population change comme cela, et je peux vous dire que c’est à cause de ce changement et non à cause des centaines d’autres choses qui auraient pu se passer dans la tête de quelqu’un d’autre.
La prochaine étape serait de concevoir une étude empirique qui pourrait tester leur hypothèse de travail. Je ne suis sous aucune fiction que tout dans cet article est absolument vrai dans le monde réel, a déclaré Daymude. Mais cela rend très clair ce qui compte et ce qui ne compte pas, et quelles sont les phases du comportement. Il y a la conformité, puis l’autocensure et la défiance, et cela se produit de cette manière. Ces phases peuvent disparaître si l’audace n’est pas suffisante. Je vois donc cela non pas en concurrence avec, mais complémentaire aux autres types de recherche dans ce domaine.
