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Vulgarisation scientifique des avancées de la recherche sur la COVID-19

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Lutter contre la désinformation scientifique

La désinformation scientifique est une menace à tous égards : pour la santé, l’environnement, le développement d’un futur durable et équitable et pour la culture elle-même. Qu’il soit intentionnel ou non, ce phénomène n’est pas nouveau, mais il a pris une tout autre ampleur avec la pandémie de COVID-19, et pour plusieurs raisons. 

Tout d’abord, la façon de véhiculer l’information a changé. Historiquement, les experts et les journalistes sélectionnaient et orientaient le fil d’information. Aujourd’hui, via les réseaux sociaux, ce sont les gens qui sélectionnent, diffusent et amplifient les informations en fonction de leurs sensibilités. La qualité de ces informations est souvent discutable car on les diffuse plutôt par divertissement que par souci de vérité.

C’est pourquoi, les théories du complot n’ont jamais eu autant de succès : les réseaux sociaux fonctionnent sur le modèle de l’outrage et des théories choquantes. De plus, ces théories persistent longtemps, car pour une information erronée qui est très suivie (c’est-à-dire qui reçoit beaucoup de « like »), les gens ignorent ou repoussent ceux qui ont un avis contraire ou qui tentent de rétablir la vérité. Bien souvent, ces comportements ne sont pas induits par l’information elle-même, mais plutôt par le fait que les gens ont tendance à imiter les autres.

On aurait donc tendance à ne plus croire les scientifiques. La peur alimente le besoin d’informations et on scrute chaque avancée de la science, alors que la méthode scientifique est elle-même mal connue du public. Les chercheurs essaient de comprendre des mécanismes du virus et cela prend du temps. Mais en cette période, on accepte difficilement qu’un scientifique affirme « ne pas savoir » ou « les recherches sont en cours ». Cela peut aussi pousser certains scientifiques à donner des informations ou des prévisions erronées.

De plus, la recherche s’effectue actuellement sous une pression anormale, ce qui a provoqué plus d’erreurs et de rétractations d’articles que d’habitude. Certains hommes politiques, comme aux Etats-Unis, au Brésil et en Grande-Bretagne, ont même alimenté des polémiques pour décrédibiliser la science. Aujourd’hui, de nombreux journalistes vont chercher et diffusent des informations scientifiques qui peuvent être erronées car elles n’ont pas été validées par des pairs (par exemple, au sujet des « pré-prints » disponibles en libre accès sur les sites BioRxiv et MedRxiv). Il faut enfin noter que le niveau de complexité scientifique crée aussi de la méfiance et peut parfois mener à des erreurs d’interprétation de la part du public.

Finalement, cette pandémie pousse aussi les scientifiques à faire de la politique, un milieu qu’ils maîtrisent mal. Un scientifique doit avant tout rester neutre, ce qui est difficile dans un tel contexte. Pour convaincre les gens de se vacciner, les scientifiques doivent avant tout convaincre les politiques, à qui revient la décision finale, et qui doivent eux-mêmes composer avec des contraintes sociales, économiques etc. L’avis scientifique n’est pas toujours pris en compte comme il le devrait. Mais, certaines idéologies comme celles des mouvements ultra-conservateurs ont régulièrement des rhétoriques anti-climat ou anti-vaccin.

Lutter contre la désinformation passe donc d’abord par expliquer au public comment le cerveau traite l’information, nos biais, les phénomènes d’amplification, et comment nous pouvons finalement être convaincus par des théories infondées. Il faut aussi apprendre à mieux trier car la surcharge d’informations est un vrai problème compte tenu de nos capacités limitées à les assimiler. Cette lutte passe aussi par le fait de trouver un langage commun pour que les scientifiques, les journalistes et les politiques puissent travailler efficacement ensemble et délivrer des messages clairs au public. Rendre les informations scientifiques complexes plus lisibles est un vrai défi et en ce sens, les journalistes sont de plus en plus formés en sciences des données. Cette discipline est aujourd’hui devenue un pilier de la compréhension scientifique.

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