Vers des modèles computationnels réalistes des dynamiques d'influences sociales – ToRealSim

Dans la période récente, de nombreuses sociétés ont évolué vers une polarisation et une volatilité des opinions plus marquées, par exemple à propos de l'immigration ou du changement climatique, mais les causes de cette évolution sont mal comprises. Un obstacle majeur est que la dynamique des opinions est issue d'interactions complexes entre des processus interpersonnels fondamentaux, des conditions de niveau intermédiaires comme des structures de réseaux et résultats au niveau macro de la population entière, comme la polarisation des distributions d''opinions.

Les modèles de populations d'agents informatiques sont des outils particulièrement efficaces pour intégrer théoriquement les processus au niveau micro (individuel) et les dynamiques macro de la population entière. Cependant, ces modèles sont jusqu'à présent peu utilisés pratiquement dans des recherches appliquées ou pour l'aide à la décision publique. Les deux obstacles principaux sont: 1) le manque d'intégration de la grande varité de modèles et 2) le manque de tests empiriques des postulats et des résultats des modèles.

ToRealSim propose une démarche originale, menée par des experts reconnus en modélisation et en recherche empirique, pour lever ces deux obstacles. En combinant notre expertise sur différentes approches de modélisation, nous développons a cadre pour comparer systématiquement les modèles et leurs prédictions. En s'appuyant sur ces travaux, une approche faisant appel à plusieurs méthodes établira les liens entre modèles et données empiriques, en se fondant sur notre expertise en recherche qualitative, expériences en laboratoires, analyse de réseaux sociaux et études de terrain. Nous testons empiriquement, à la fois les hypothèses de modélisation des dynamiques d'interactions interindividuelles et les prédictions agrégées des modèles, ouvrant la voie à une nouvelle génération de modèles d'influence sociale qui synthétise les avancées de ToRealSim.