Christian Hartmann / Reuters Les pro-Fillon auraient partagé le plus de fake news lors de l'élection présidentielle de 2017 sur Twitter

SCIENCE - Depuis la victoire de Donald Trump, le monde scientifique et politique se demande à quel point les fake news, ces fausses informations propagées dans le but de faire du tort à un candidat, peuvent influencer le résultat d'un vote.

Lors de l'élection présidentielle française de 2017, la question est souvent revenue sur le devant de la scène, avec la crainte d'une ingérence russe. Mais globalement, il est difficile de quantifier la propagation de ces fausses informations et leur impact.

C'est justement ce sur quoi travaillent depuis deux ans trois chercheurs du CNRS, qui publient leurs résultats ce mercredi 19 septembre dans la revue Plos One. Dans cette étude d'une centaine de pages, les auteurs ont analysé 60 millions de messages publiés sur Twitter par quelque 2,4 millions de comptes, dans les 9 mois qui ont précédé l'élection présidentielle. En ne retenant que les fake news concernant l'élection elle-même et non les primaires. La fake news autour d'Ali Juppé, par exemple, n'a pas été prise en compte.

Une analyse d'envergure qui donne de nombreuses informations sur la recomposition des groupes politisés sur le réseau social en général. Et permet de mieux comprendre le parcours des fake news en particulier, malgré les biais de l'étude (voir plus bas). On y apprend ainsi que 50% ont été propagées par la communauté autour de François Fillon et 22% par celle autour de Marine Le Pen.

Pour autant, si ces fake news ont bien existé, elles sont tout de même très limitées en nombre sur Twitter, et même en impact. "Il n'y a pas eu un tsunami de fake news", affirme au HuffPost David Chavalarias, directeur de recherche au CNRS, auteur principal de l'étude.

Une goutte d'eau dans la mer

Pour réaliser ces analyses, les chercheurs ont catégorisé les utilisateurs de Twitter en fonction de leur affiliation politique, en analysant les partages de messages. "Notre méthode automatique catégorise les personnes les plus militantes avec une efficacité de 92%", explique David Chavalarias. Sur les 2,4 millions de comptes, 180.000 ont été suffisamment actifs pour être associés à un candidat. Le reste est appelé la "mer", ce sont les comptes "qui ne soutiennent pas un parti politique en particulier ou qui sont indécis bien que manifestant un intérêt pour la politique."

Les auteurs ont ensuite cherché une base de données des fake news. Ils ont utilisé celle mise au point dans le Decodex par Le Monde. "C'est la plus complète et structurée que nous ayons trouvée, même si nous regrettons de ne pas avoir trouvé un média de droite proposant un travail similaire. Le Monde étant plutôt classé au centre-gauche, c'est l'un des biais potentiels de l'étude", note David Chavalarias.

Les chercheurs ont ensuite pris les 179 fake news recensées lors de la campagne présidentielle et les 179 réfutations écrites dans le Decodex et ont regardé comment ces histoires ont été propagées sur Twitter. Par exemple, celles affirmant qu'Emmanuel Macron voulait faire payer un loyer aux propriétaires ou disposait d'un compte offshore.

"Nous n'avons observé que 4888 partages de tweets contenant un faux lien dans notre ensemble de données de 60 millions de tweets (0,0081%)", expliquent les auteurs. C'est très faible. Les réfutations, elles, ont été partagées 1275 fois, quatre fois moins.

Plus intéressant encore: la "mer", soit les utilisateurs n'étant pas clairement dans un camp politique, ont partagé peu de fake news. Ils sont à l'origine de 18% des 4888 messages, alors qu'au global, la mer est à l'origine de 43% des tweets de l'ensemble des 2,4 millions de comptes.

Des fake news hermétiques

Cela veut donc dire que les communautés politisées sont plus actives dans le partage de fake news. Si l'on va dans le détail, il y a même "une grande hétérogénéité" entre ces structures. Ainsi, "les communautés Fillon et Le Pen sont les plus actives et ont émis respectivement 50,75% et 22,21% du nombre total de fausses nouvelles partagées".