Lutter contre la désinformation avec Elemi

La Désinformation est un gros souci dans le monde des réseaux sociaux d'aujourd'hui. Beaucoup de gens partagent des infos incorrectes, que ce soit par accident ou intentionnellement. Ça inclut les fake news, les opinions trompeuses et les mèmes qui deviennent vite viraux. Les réseaux sociaux permettent aux utilisateurs de partager tout type de contenu sans beaucoup de contrôle ou de vérification, ce qui crée un mélange de nouvelles fiables et de sources peu fiables. L'augmentation de la désinformation est liée à des événements importants, comme les interférences dans les élections et la confusion pendant la pandémie de COVID-19. Du coup, il y a de plus en plus de demandes pour mieux gérer les réseaux sociaux et protéger les utilisateurs contre les fausses infos.

#Le défi de la désinformation

Les plateformes de réseaux sociaux ont essayé différentes méthodes pour lutter contre la désinformation. Ça inclut des outils automatisés pour signaler les informations potentiellement fausses, des services de Vérification des faits et des étiquettes d'avertissement. Cependant, beaucoup de ces efforts ont été critiqués pour leur incohérence et leur manque de Transparence. Il y a aussi des inquiétudes sur les intérêts de ces plateformes et l'efficacité de leurs outils de vérification. Les stratégies traditionnelles comme les étiquettes d'avertissement et la vérification des faits peuvent être limitées, car elles n'engagent souvent pas complètement les utilisateurs ou ne les aident pas à réfléchir de manière critique sur les informations qu'ils voient.

Cette recherche vise à adopter une nouvelle approche. Elle explore l'idée d'utiliser un "agent métacognitif", un outil conçu pour aider les utilisateurs à réfléchir à leur pensée. L'objectif est de créer un système qui aide les utilisateurs à reconnaître la désinformation lorsqu'ils la rencontrent en ligne, notamment sur des plateformes comme Twitter.

#Qu'est-ce qu'un agent métacognitif ?

Un agent métacognitif aide les utilisateurs à améliorer leurs compétences de réflexion. Il encourage les utilisateurs à réfléchir sur leurs pensées et décisions concernant les informations qu'ils rencontrent. En promouvant la conscience de leur propre pensée, ces agents visent à aider les utilisateurs à identifier les infos fausses ou trompeuses plus efficacement.

L'agent métacognitif que nous avons développé s'appelle Elemi. Il fonctionne comme un "exosquelette pour l'esprit", offrant du soutien aux utilisateurs dans le monde complexe des infos sur les réseaux sociaux. L'intention principale est de créer un outil utile qui puisse efficacement lutter contre la désinformation.

#Développer Elemi

Pour créer Elemi, on voulait tester différentes stratégies. On s'est concentré sur l'utilisation de contenu réel provenant des réseaux sociaux pour comprendre à quel point notre outil pouvait être efficace. Notre recherche se composait de deux phases principales :

1. Étude pilote : Un petit essai avec des utilisateurs pour tester la première version d'Elemi.
2. Étude expérimentale : Un test plus large avec différentes stratégies et une analyse approfondie des expériences des utilisateurs.

#L'étude pilote

L'étude pilote visait à tester la version initiale d'Elemi, qui utilisait une stratégie appelée "Cover". Cette fonctionnalité masquait les tweets contenant de la désinformation et fournissait des explications basées sur la vérification des faits. Les participants pouvaient toujours accéder aux tweets masqués, ce qui maintenait un sens de contrôle et de transparence.

Dix-sept participants ont pris part à cette étude. Ils ont partagé leurs pensées en utilisant Elemi, nous aidant à comprendre à quel point c'était convivial et si cela aidait efficacement à identifier la désinformation.

#Résultats de l'étude pilote

Les résultats ont montré que la plupart des participants reconnaissaient le rôle d'Elemi comme un outil utile contre la désinformation. Cependant, il y avait des défis. Certains utilisateurs étaient sceptiques quant aux décisions de filtrage, exprimant des inquiétudes sur un éventuel biais et la transparence. D'autres se sentaient à l'aise de se fier au jugement de l'agent, même lorsqu'ils remettaient en question ses décisions.

Dans l'ensemble, l'étude pilote a donné des retours précieux et a souligné la nécessité d'une communication plus claire sur le fonctionnement de l'agent et pourquoi il prend certaines décisions.

#L'étude expérimentale

La prochaine étape était de tester des versions améliorées d'Elemi. On s'est concentré sur deux stratégies : Camouflage et Consider. Chaque méthode engageait les utilisateurs différemment :

1. Camouflage : Cette version floutait les tweets contenant de la désinformation au lieu de les cacher complètement. Cela permettait aux utilisateurs de voir qu'il y avait un problème sans accéder facilement au contenu trompeur.
2. Consider : Cette version incitait les utilisateurs à réfléchir sur l'exactitude des infos lues. Elle les encourageait à évaluer le contenu de manière critique et fournissait des retours basés sur leurs évaluations.

Pour l'étude expérimentale, les participants ont été divisés en trois groupes : un utilisant l'agent Camouflage, un utilisant l'agent Consider, et un groupe témoin qui n'utilisait aucun agent. Ce setup nous a permis de comparer l'efficacité des différentes stratégies.

#Mise en place de l'étude

L'étude s'est déroulée sur deux sessions espacées d'environ deux semaines. Lors de chaque session, les participants ont été exposés à une gamme de tweets réels, incluant à la fois du contenu précis et trompeur. Ils ont été invités à interagir avec Elemi et à évaluer les tweets.

On a collecté des données sur comment les utilisateurs interagissaient avec les agents, le temps passé sur les tweets trompeurs, et combien de fois ils vérifiaient ou évaluaient les infos.

#Résultats de l'étude expérimentale

Les résultats de l'étude expérimentale ont offert des aperçus sur l'efficacité de chaque version d'Elemi. Dans l'ensemble, les versions Camouflage et Consider avaient des forces et des faiblesses.

• Engagement : Lors de la première session, les participants utilisant la version Camouflage se sont engagés plus fréquemment par rapport à la version Consider. Cependant, cette tendance a changé lors de la deuxième session, car les utilisateurs devenaient moins engagés au fil du temps face à une désinformation familière.

• Exactitude : Il n'y avait pas de différence significative en termes d'exactitude entre les deux stratégies. Les utilisateurs des deux groupes ont eu du mal à identifier la désinformation de manière constante. L'exposition répétée aux mêmes tweets a peut-être contribué à une baisse d'efficacité.

#Comprendre les réactions des utilisateurs

Tout au long des deux études, on a recueilli des données qualitatives pour mieux comprendre les expériences des utilisateurs. Des thèmes clés ont émergé des retours des participants :

1. Désir de transparence : Les participants voulaient comprendre comment Elemi prenait ses décisions. Beaucoup d'utilisateurs ont remis en question les critères derrière le filtrage et ont exprimé un besoin de transparence dans le processus.

2. Confiance et dépendance : Certains utilisateurs faisaient confiance aux jugements de l'agent, même s'ils sentaient que l'agent pouvait avoir tort. Ce paradoxe montre la complexité de la confiance des utilisateurs dans les systèmes automatisés.

3. Intérêt pour la désinformation : Fait intéressant, certains participants ont signalé une curiosité grandissante pour les tweets masqués. Le filtrage de l'agent suscitait parfois leur intérêt, les incitant à chercher la désinformation qu'ils étaient censés éviter.

4. Charge Cognitive : Les participants du groupe Consider ont souvent ressenti que s'engager avec l'agent demandait trop d'efforts. Ils exprimaient préférer une expérience de navigation plus décontractée sur les réseaux sociaux.

#Implications pour le design

Les résultats de notre recherche offrent des leçons précieuses pour concevoir des outils anti-désinformation efficaces. Voici quelques considérations clés :

1. Tenir les utilisateurs informés : Assurez-vous que les utilisateurs comprennent comment et pourquoi le contenu est filtré. Un manque de compréhension peut mener à la méfiance.

2. Maintenir le contrôle : Les utilisateurs devraient avoir l'autonomie d'accéder au contenu filtré. Cela aide à bâtir la confiance et leur permet de réfléchir aux infos de manière indépendante.

3. Traiter l'exposition répétée : Les stratégies comme Camouflage, qui reposent sur le masquage de contenu, peuvent perdre en efficacité avec une exposition répétée. Il est crucial de considérer comment les utilisateurs interagissent avec une désinformation familière au fil du temps.

4. Équilibrer engagement et effort : Les stratégies ne devraient pas submerger les utilisateurs ou demander trop d'efforts cognitifs. Trouver des moyens de promouvoir l'engagement sans sacrifier l'aspect décontracté des réseaux sociaux est essentiel.

5. Combiner les approches : Les futures versions d'Elemi pourraient intégrer des éléments des stratégies Camouflage et Consider pour créer un outil plus polyvalent. Encourager les utilisateurs à réfléchir sur les informations tout en leur permettant de voir le contenu pourrait mener à de meilleurs résultats.

#Conclusion

La lutte contre la désinformation sur les réseaux sociaux reste un défi majeur. Notre recherche sur Elemi, un agent métacognitif, explore comment des outils peuvent aider les utilisateurs à reconnaître et évaluer les informations trompeuses. Bien qu'il y ait des aspects prometteurs dans les stratégies Camouflage et Consider, les résultats ont mis en évidence les complexités de l'engagement des utilisateurs et la nécessité de transparence et de confiance.

Pour créer des outils anti-désinformation efficaces pour les réseaux sociaux, il est essentiel de prioriser l'expérience et la compréhension des utilisateurs. Alors que la désinformation persiste, la recherche continue sera cruciale pour développer des stratégies qui permettent aux utilisateurs d'évaluer de manière critique le contenu qu'ils rencontrent en ligne.

#Directions futures

En regardant vers l'avenir, plusieurs domaines devraient être explorés :

• Contextes divers : Tester l'agent dans différents environnements de réseaux sociaux et avec divers sujets pour comprendre son adaptabilité et sa fonctionnalité.

• Automatisation et vérification des faits en temps réel : Développer des systèmes entièrement automatisés incluant des capacités de vérification des faits en temps réel pourrait améliorer l'efficacité de l'agent.

• Design centré utilisateur : Impliquer un plus large éventail de participants dans le processus de conception pourrait mener à des solutions plus adaptées aux besoins de différents groupes d'utilisateurs.

Dans la bataille contre la désinformation, il est essentiel de continuer à expérimenter et à affiner les approches pour améliorer la capacité des utilisateurs à naviguer dans l'immense flux d'informations en ligne.