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Censure des médias sociaux : éléments pour une sociologie des émeutes britanniques

Antonio A. Casilli et Paola Tubaro | owni.fr | vendredi 19 août 2011

vendredi 19 août 2011

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Oh, sublime hypocrisie des médias traditionnels européens ! Les mêmes technologies, glorifiées pendant le “Printemps arabe” pour avoir fait chuter à elles seules des dictateurs, sont maintenant au cœur d’une panique morale sans précédent pour avoir soi-disant alimenté les émeutes britanniques d’août 2011. Dans un récent article, Christian Fuchs affirme avec justesse :

Même la BBC s’est mise, le 9 août, à adopter un discours diabolisant sur les réseaux sociaux et à parler du pouvoir qu’ils ont à rassembler pas cinq, mais 200 personnes pour former un « gang » d’émeutiers [rioting « mob »]. Les médias et les politiques ont donné l’impression que les émeutes avaient été orchestrées par des « gangs Twitter » [« Twitter mobs »], des « gangs Facebook », et des « gangs Blackberry ». Après avoir parlé de « révolutions Twitter » et de « révolutions Facebook » il y a quelques mois en Egypte et en Tunisie, on entend aujourd’hui parler des « gangs des réseaux sociaux » au Royaume-Uni. Comment considérer ces déclarations ?

Et puis, comme d’habitude dans les moments de paniques morales, les appels à la régulation des technologies se font entendre. Le 10 août, le Daily Express écrivait : « On pense que les pillards et les casseurs ont communiqué avec d’autres fauteurs de trouble via le service BlackBerry Messenger (BBM), les prévenant des lieux des émeutes et incitant à plus de violence. L’écrivain spécialiste des technologies Mike Butcher a dit qu’il était incroyable que le service n’ait pas déjà été fermé. Il a affirmé : « les téléphones mobiles se sont transformés en armes. C’est comme de l’envoi de texto sous stéroïdes – »

Oh, le raffinement exquis de l’art ancestral du deux poids deux mesures ! La même presse conservatrice qui s’indignait de la censure des communications en ligne par les dictateurs en appelle désormais à la suppression pure et simple de pans entiers des réseaux de télécommunication – comme le montre ce papier du Daily Mail.

Le fait est que la panique morale au sujet des réseaux sociaux est le reflet spéculaire de l’enthousiasme aveugle pour ces mêmes technologies. Tous deux émergent du même déterminisme technologique qui acclame les nouveaux gimmicks et buzzwords pour gommer les motivations économiques et sociales des émeutes. Ceci dit, que pouvons-nous, en tant que sociologues, dire du rôle des médias sociaux et de la manière dont ils auraient aidé, voire encouragé la propagation du conflit politique ? Très peu en réalité, dans la mesure où nous n’avons pas de données concernant l’utilisation réelle des réseaux sociaux pendant les émeutes. Il faudrait des mois pour rassembler ces données – et qui peut attendre si longtemps dans un environnement médiatique qui recrache des analyses bâclées à longueur de journée ?

La meilleure approche est plus innovante et repose sur la simulation sociale. Il s’agit d’une nouvelle méthodologie qui compare des scénarios sociaux alternatifs générés par ordinateur pour définir quelles sont les variables qui entrent en jeu lors de procédés sociaux spécifiques1 . L’une de ces variables est l’utilisation des réseaux sociaux pour organiser des flash mobs2 afin de prendre connaissance du terrain où les soulèvements urbains ont lieu. Nous voulons démontrer que plus nous réprimons et censurons les médias sociaux face à une situation de troubles publics, plus la situation se dégrade pour tout le monde dans une société donnée.

Le modèle de violence civile d’Epstein (revisité)

Cela fait maintenant une dizaine d’années que des sociologues modélisent la violence civile grâce à la simulation multi-agents3. Une contribution majeure – sur laquelle nous bâtissons notre modèle – a été faite par Josh Epstein dans un article de 20024.

Les simulations multi-agents sont comme des jeux définis par des règles très simples – mais qui donnent des résultats complexes. En l’occurrence, ce modèle décrit une société où il n’y a qu’un seul type d’agent social (représenté par les cercles dans la figure 1). (Avant de vous insurger contre une simplification excessive, demandez-vous si vous vous sentez plus à l’aise avec la caractérisation politique que les médias conservateurs ont véhiculé ces derniers jours, pour laquelle il y a deux types de citoyens : les « pillards » d’un côté et « ceux qui sont prêts à défendre leur communauté » de l’autre. Au moins, l’agent social standard d’Epstein nous rappelle que tout le monde peut devenir un pillard selon la situation).

L’attitude de l’agent est influencée par plusieurs variables. La première est le niveau de mécontentement politique propre à l’agent (la « doléance », indiquée en vert plus ou moins sombre sur la figure 1). Cela peut conduire cette personne à abandonner son calme habituel pour devenir un protestataire actif (les cercles rouges sur la figure 1). Mais la décision de passer à l’action – que ce soit pour se lancer dans des pillages sauvages ou pour brûler le Parlement et renverser le gouvernement – est conditionnée par l’environnement social de l’agent (« voisinage »). L’agent peut-il détecter la présence de la police dans les environs (les triangles bleus dans la figure 1) ? Si la réponse à cette question est non, il rentrera en action. Si la réponse est oui, une autre question est soulevée : la présence policière est-elle contrebalancée par un nombre suffisant de citoyens protestant activement ? Si la réponse à cette question est oui, alors l’agent entre en action. Parfois, de manière complètement aléatoire, un citoyen est arrêté par la police et envoyé en prison pour une période de temps donnée (les cercles noirs dans la figure 1). (Encore une fois, si vous vous émerveillez devant la simplicité de cette règle, gardez à l’esprit combien il est compliqué pour la police anglaise de discerner qui fait quoi dans une émeute – et combien des arrestations de ces derniers paraîtront finalement arbitraires.)

Le modèle prend bien entendu en compte d’autres facteurs atténuants, tels que le risque perçu d’être arrêté et la légitimité du gouvernement. Et bien sûr, il y a la possibilité de se déplacer d’un endroit à un autre pour unir ses forces à d’autres protestataires et causer des dégâts. Nous reviendrons sur ce point parce qu’il apparaît comme déterminant dans l’utilisation des réseaux sociaux.
Le principal résultat du modèle d’Epstein est que, dans une situation type, la violence civile ne ressemble pas à un processus linéaire. La vision naïve, selon laquelle le conflit politique est un processus cumulatif où la confrontation s’intensifie jusqu’à ce que le gouvernement s’écroule, est fallacieuse. L’agitation civile ou politique est ce qu’Epstein appelle « l’équilibre ponctué ». De longues périodes de stabilité où la rébellion est latente sont suivies par des crises soudaines et violentes.

Il y a une autre variable qui est, à nos yeux, cruciale pour comprendre l’utilisation des réseaux sociaux dans la création de flash mobs, utilisés en situation de violence civile : cette variable est appelée « vision » dans le modèle d’Epstein. La vision est l’habilité qu’un agent à analyser son environnement pour y trouver des signes de policiers ou de protestataires. Plus la vision est élevée, plus la portée de l’agent est étendue.

Ce que nous avons fait ici c’est de modifier les conséquences de la variable « vision ». Dans le modèle original5, les agents et les officiers de police se déplacent de manière aléatoire dans des lieux situés dans leur champs de vision. Nous avons introduit une nouvelle règle selon laquelle les agents se déplacent dans leur champs de vision dans des endroits entourés d’un maximum de protestataires. Le résultat de la simulation modifiée (si vous souhaitez télécharger le code, il vous suffit de cliquer ici) est en accord avec l’utilisation tactique des technologies mobiles par les protestataires, afin d’avoir un avantage cognitif sur les forces de police et pour mieux connaître le terrain, ses ressources et ses éventuels points faibles.

Ce simple changement simule l’attitude d’individus impliqués dans des troubles civils, utilisant BBM ou Twitter pour détecter et converger vers des points chauds.

Si la valeur de la variable « vision » est forte (comme dans une situation où les outils de réseaux sociaux sont répandus et ne sont pas censurés), chaque agent est complètement informé sur tout ce qui se passe, même dans des lieux reculés. Si la communication sociale est censurée, la valeur de la « vision » est plus basse, et les agents n’ont qu’une connaissance partielle, ou non-existante, de leur environnement et se déplacent de manière aléatoire.

La censure sur Internet : une source de forte violence continue

Notre logiciel de simulation reproduit le fonctionnement d’un certain système social (disons par exemple une ville comme Londres) sur une durée considérable (dans notre cas 1000 étapes-temps, « time steps »), avec les différentes valeurs du paramètre « vision », ceteris paribus (c’est-à-dire, toutes choses égales par ailleurs – cf. Table 2 de l’annexe 1 à la fin de ce post). En testant le modèle à plusieurs reprises et en générant des scénarios alternatifs, nous observons les valeurs plus ou moins hautes de la variable « vision » – indiquant les effets d’un changement du niveau de censure.

Observons les résultats dans la Figure 3 :

Comme nous pouvons le voir, différentes valeurs de la variable « vision » génèrent différents modèles d’agitation civile ou émeute à travers le temps. Tous les scénarios montrent une crise initiale – plus ou moins ce dont nous avons été témoins ces derniers jours. Ce qui se passe ensuite dépend du niveau de censure imposé par le gouvernement. Dans le cas d’une censure complète (vision = 0) le niveau de violence reste à son maximum indéfiniment. Souvenez-vous de la tentative du régime de Moubarak de couper Internet en Egypte en janvier 2011 – et rappelez-vous des conséquences sur la montée de la violence dans le pays, et finalement sur le régime lui-même… Les autres cas correspondent à de moins en moins de censure. Les valeurs comprises entre 1 (une censure presque totale) et 9 (presque pas de censure) correspondent à différents niveaux d’agitation prolongée : plus la censure est forte, plus le niveau de violence endémique est élevé sur la durée (la droite de régression représentée par les lignes noires sur la figure 3).

Le dernier cas, qui correspond à une « vision » parfaite des agents sociaux (et donc pas de censure du tout), mérite qu’on s’y attarde un peu plus. Apparemment cette situation est caractérisée par des éruptions de violence incessantes, avec des pics d’activité qui sont encore plus significatifs que dans les autres cas. Pourtant, sur la durée, la tendance générale liée à la violence (la ligne noire) reste basse. En outre, si l’on souhaite mesurer l’importance des éruptions de violence, regarder les pics d’activité n’est pas suffisant. Observer les intervalles de temps entre les crises, la durée des crises et le niveau de « paix sociale » entre les crises, nous permet de découvrir que ce scénario est en réalité le meilleur pour tout le monde. En l’absence de censure, les agents protestent, parfois violemment, mais ils sont capables de retourner à des situations calmes (ligne verte dans la figure 4) lorsque l’agitation sociale est interrompue.

C’est le seul scénario où la protestation redescend à zéro pendant des périodes de temps étendues et répétées (cf. Table 1 dans l’annexe 1 à la fin du post) : précisément ce que Epstein décrit comme « l’équilibre ponctué » dans son modèle initial de violence civile. Et même si ça ne semble pas correspondre à nos plus beaux rêves d’harmonie sociale, il s’agit quand même d’une situation où les citoyens sont libres d’exprimer leurs dissensions sur les médias sociaux, de coordonner leurs efforts et d’agir en fonction – bien que de manière conflictuelle – tout en profitant d’un plus haut niveau de calme sur la durée (voir la figure 5).

En l’absence de censure en ligne, les agents sociaux ont une « vision » de 10 correspondant aux niveaux les plus bas de violence sur la durée.

Quelques remarques pour conclure

Ça n’est pas notre rôle de juger les politiciens et l’autorité policière lorsqu’ils désapprouvent les « justifications sociologiques » des émeutes au Royaume-Uni ou lorsqu’ils réduisent les sciences sociales à – au mieux – un luxe que nous ne pouvons pas nous offrir en temps d’agitation. Leur position qui se résume à agir d’abord et réfléchir ensuite, même si elle peut être motivée par de bonnes intentions, peut mener à des choix politiques malavisés – comme c’est le cas pour la censure sur Internet que nous avons choisi de traiter ici.

Bien entendu, d’autres facteurs doivent être pris en compte pour utiliser un modèle sur la violence civile inspiré d’Epstein. Comme le montre un récent papier de Klemens et al. (2010) les éruptions de violences sont plus probables lorsque qu’il y a une augmentation des privations (la récente crise financière semble bien entrer en compte ici). La violence civile est aussi influencée par la perte de légitimité du gouvernement – ce qui, dans ce cas, semble cohérent avec les coupes budgétaires impopulaires dont David Cameron a fait la promotion. Sans parler du récent scandale sur les écoutes téléphoniques de News of the World. Enfin, les éruptions de violence sont moins probables lorsque les capacités répressives augmentent.

Ce qui ne correspond pas à l’argument naïf selon lequel « ce dont nous avons besoin c’est de plus de policiers » – et qui est habituellement utilisé en temps de troubles civils. La capacité répressive6, dans le cas des émeutes britanniques, renvoie à l’adaptation des procédures de police pour compenser l’avantage tactique clair dont disposaient les émeutiers pendant les premiers jours d’août – un avantage qui semblait consistant avec l’augmentation du niveau de la variable « vision » et la connaissance du terrain permise par les communications mobiles. La présence accrue de la Metropolitan Police et les initiatives des forces de l’ordre sur Facebook, Flickr et les Googlegroups peut vraiment permettre la limitation des poussées de violence en réduisant l’avantage communicationnel des émeutiers.

D’autres études ont utilisé la simulation sociale pour étudier la censure dans des situations de violences civiles. Garlick et Chli (2009), par exemple, montrent que restreindre la communication sociale apaise des sociétés en révolte, mais a l’effet opposé sur des sociétés stables7. Notre intention est de montrer que le choix de ne pas restreindre les communications sociales est une décision judicieuse en l’absence d’indicateurs solides sur le niveau de rébellion d’une société donnée.

Nous avons essayé de démontrer que, même en l’absence de données empiriques, les sciences sociales peuvent toujours nous aider à interpréter la façon dont un facteur social entre en jeu, et peut-être éviter de renoncer à nos valeurs démocratiques et à la liberté d’expression pour un sentiment de sécurité illusoire.

Annexes


Article conjointement publié sur les blogs respectifs d’Antonio A. Casilli et de Paola Tubaro

Illustration : Flickr CC PaternitéPas d'utilisation commerciale gothick_matt

Traduction : Marie Telling

  1. Nous avons présenté notre approche de cette méthode dans ce texte [en], si le cœur vous en dit. Sinon vous pouvez continuer à lire cet article. []
  2. des mobilisations éclairs []
  3. Un résumé de ces recherches se trouve dans Amblard, F, Geller, A, Neumann, M, Srbljinovic, A and Wijermans, N (2010) Analyzing social conflict via computational social simulation : A review of approaches. In Martinás K, Matika D, and Srbljinovic A (Eds.) Complex Societal Dynamics – Security Challenges and Opportunities. Amsterdam : IOS Press. pp. 126-141. http://iros.morh.hr/_download/repository/Gelleretal1.pdf []
  4. Epstein, J. M. (2002) Modeling civil violence : an agent-based computational approach. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, n. 99 Suppl 3, pp. 7243-7250. []
  5. Nous utilisons ici la version NetLogo présentée dans Wilensky, U. (2004). NetLogo Rebellion model. http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/Rebellion. Center for Connected Learning and Computer-Based Modeling, Northwestern University, Evanston, IL ; Id. (1999). NetLogo. http://ccl.northwestern.edu/netlogo/. Center for Connected Learning and Computer-Based Modeling, Northwestern University, Evanston, IL. []
  6. Klemens, B., Joshua M. Epstein, J. M., Hammond, R. A. & M. A. Raifman (2010) Empirical Performance of a Decentralized Civil Violence Model, The Brookings Institution, Center on Social and Economic Dynamics Working Paper No. 56, http://www.brookings.edu/papers/2010/0625_empirical_performance_epstein.aspx. []
  7. Michael Garlick and Maria Chli (2009) The effect of social influence and curfews on civil violence. Proceedings of The 8th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems – Volume 2, AAMAS ’09, Budapest, Hungary : International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems, pp. 1335–1336, http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1558109.1558281. []

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