Démêler la division et la polarisation des citoyens lors des élections
Auteur / Autrice : | Carlos Camilo Navarrete Lizama |
Direction : | Umberto Grandi |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique et Télécommunications |
Date : | Soutenance le 23/11/2023 |
Etablissement(s) : | Toulouse 3 |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications (Toulouse) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : TSE-R (Toulouse) |
Jury : | Président / Présidente : Frédéric Amblard |
Examinateurs / Examinatrices : Jérôme Mengin, Stéphane Airiau | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Stefania Milan, Evangelos Pournaras |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Mots clés libres
Résumé
Les accords et les désaccords font partie de nos interactions sociales. Bien qu'il y ait un consensus général sur le fait que les désaccords sont essentiels à notre coexistence démocratique, les événements politiques récents nous amènent à nous demander si les désaccords systématiques au sein de la population ne conduisent pas à une société plus polarisée que par le passé. Par conséquent, déterminer dans quelle mesure notre société est polarisée est une question importante à aborder aujourd'hui. Comme la plupart des études dans cette discipline portent sur les États-Unis, nous voyons une opportunité d'utiliser les techniques informatiques pour contribuer avec de approches agnostiques et de nouveaux ensembles de données qui nous permettent de quantifier et d'étudier la division et la polarisation dans le monde entier et au fil du temps. Cette thèse évalue systématiquement les mesures de l'accord, de la division et de la polarisation dans la société, en particulier pendant les élections. Nous présentons une collection de trois chapitres qui démontrent le potentiel des données collectées par les plateformes en ligne et les résultats des élections en tant que formes fiables pour capturer la division et la polarisation des citoyens. Ce travail est principalement interdisciplinaire et vise à contribuer à la communauté croissante des sciences sociales computationnelles. Notre principale contribution comprend deux propositions méthodologiques pour cartographier la division des questions et les niveaux de polarisation dans la société. Tout d'abord, nous présentons les résultats de deux systèmes de démocratie numérique mis en place par notre équipe en France et au Brésil avant leurs élections présidentielles respectives de 2022. Nous avons utilisé les données collectées pour introduire une mesure de la divisivité qui ne dépend pas des fonctions d'agrégation et qui peut cartographier les questions qui divisent. Nous avons démontré que les valeurs de notre mesure de la divisivité ne sont pas corrélées à celles obtenues à partir de leur fonction d'agrégation respective, et ces résultats sont généralisés à la fois pour les ensembles de données politiques et non politiques et pour les données synthétiques et réelles. Deuxièmement, motivés par les récents résultats inattendus des élections dans le monde, nous avons inventé le terme de polarisation électorale (PE) pour désigner le niveau de division des citoyens le jour de l'élection. Nous avons divisé notre définition en deux dimensions : la compétitivité (entre les élections) et les divisions géographiques (à l'intérieur des élections). En utilisant des données synthétiques et des données d'élections présidentielles en France, au Chili et aux États-Unis, nos résultats suggèrent que nous pouvons savoir si une élection est polarisée en sachant simplement si deux conditions sont remplies: des niveaux de participation plus élevés et des schémas de vote regroupés par régions. Notre dernière contribution analyse les données collectées par nos systèmes expérimentaux de démocratie numérique afin de déterminer dans quelle mesure les questions litigieuses et l'interface utilisateur conditionnent l'implication des citoyens dans une configuration anonyme et, par conséquent, les décisions collectives.[...]