Contagion complexe
La contagion complexe est un phénomène sociologique de propagation d'une information, souvent par le biais d'un réseau social.
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Contrairement à la contagion simple, l'information ne s'y propage pas initialement d'un « centre » vers des périphéries, mais elle se développe plus ou moins rapidement et plus ou moins spontanément dans un groupe relativement fermé avant d'acquérir une masse critique qui lui permet de toucher des parties beaucoup plus importantes d'un réseau.
Les contagions complexes ont plus particulièrement été étudiées par le sociologue américain Damon Centola.
Historiographie
modifierLe premier sociologue à développer le concept de contagion complexe est Mark Granovetter en 1978[1].
Mécanismes
modifierLa diffusion des idées, rumeurs et informations a souvent été étudiée scientifiquement de la même manière que l'étude de la contagion, notamment en épidémiologie[2]. On parle ainsi de « contagion sociale », les dynamiques de réseaux à l'œuvre étant sensiblement identiques sur le plan de la modélisation[3]. La contagion sociale est dans certaines publications réduite aux seules contagions complexes, la contagion simple étant dans ce cas réservée à l'épidémiologie[4].
À la différence d'un contagion simple, ce qui correspond au même schéma de diffusion qu'une épidémie, la contagion complexe nécessite une affirmation provenant de sources multiples. L'efficacité de la contagion dépend alors d'interactions avec de multiples acteurs[5],[6].
Quatre mécanismes sociaux différents peuvent expliquer pourquoi les contagions complexes requièrent cette multiplicité de sources. Premièrement, la complémentarité stratégique : la notoriété d'une information ne vaut pas adhésion immédiate, et cette adoption requiert souvent une masse critique. Le second facteur est la crédibilité : la mise en œuvre d'une idée par un pair, ou du moins la confirmation par des sources et des vecteurs différents , sont souvent nécessaires au démarrage d'une contagion complexe. La légitimité de l'idée ou de l'action est souvent remise en cause par les opposants, ou même simplement les sceptiques, et la contagion ne démarre qu'une fois cette légitimité assurée. Enfin, la contagion émotionnelle montre que la dynamique de l'interaction cumulative peut provoquer des comportements de groupe différant sensiblement du comportement de l'individu seul[7].
La contagion complexe est caractéristique de la diffusion d'idées neuves, de rumeurs ou de risque systémique ; la transmission y est un phénomène collectif qui mobilise tous les liens sociaux d'un individu. Le « degré » du nœud, c'est-à-dire le nombre de liens, est un facteur particulièrement crucial. Ainsi, un réseau relativement réduit permettra au groupe des « voisins » d'un individu de disposer d'une grande influence relative sur ce dernier[8].
Mises en œuvre
modifierUne des mises en œuvre de contagion complexe les plus étudiées et les plus célèbres est la politique de contraception mise en place par le gouvernement en Corée du Sud au début des années 1960. Contrairement à la politique de l'enfant unique imposée en Chine, la mise en œuvre coréenne proposait une stratégie différenciée où chaque village se voyait proposer une palette d'options contraceptives, avec un résultat très efficace[9].
Notes et références
modifier- Samuel Unicomb 2020, I. Background — 1. Introduction — 1.6. Tresholds models — 1.6.1. Granovetter, p. 33 & 34.
- Easley & Kleinberg 2010, VI. Network Dynamics: Structural Models — 21. Epidemics — 21.2. Branching processes — Connections to the diffusion of ideas and behaviors, p. 646.
- Easley & Kleinberg 2010, Overview — 1.2. Central Themes and Topics, p. 16.
- Samuel Unicomb 2020, I. Background — 1. Introduction — 1.5 Dynamical processes on networks, p. 26 & 27.
- Centola & Macy 2007, Introduction, p. 703.
- Centola & Macy 2007, From simple to complex contagions, p. 707.
- Centola & Macy 2007, Mechanisms of complex contagions, p. 707 & 708.
- Samuel Unicomb 2020, II. Overview of publications — 4. Threshold-driven contagion on mutiplex networks — 4.1 Introduction to multiplex networks, p. 99 & 100.
- Emmanuel Salanskis, « Comment les comportements sociaux se propagent », Le Point, (ISSN 0242-6005, lire en ligne).
Voir aussi
modifierArticles connexes
modifierBibliographie
modifier- [Centola & Macy 2007] (en) Damon Centola et Michael Macy, « Complex contagions and the weakness of long ties », American Journal of Sociology, vol. 113, no 3, , p. 702-734 (ISSN 1537-5390, DOI 10.1086/521848, lire en ligne)
- [Easley & Kleinberg 2010] (en) David Easley et Jon Kleinberg, Networks, crowds, and markets : Reasoning about a highly connected world, Ithaca, Université Cornell, , 883 p. (lire en ligne)
- [Damon Centola 2010] (en) Damon Centola, « The spread of behavior in an online social network experiment », Science, vol. 329, no 5996, , p. 1194-1197 (ISSN 1095-9203, DOI 10.1126/science.1185231, lire en ligne)
- [Romero, Meeder & Kleinberg 2011] (en) Daniel M. Romero, Brendan Meeder et Jon Kleinberg, « Differences in the mechanics of information diffusion across topics: idioms, political hashtags, and complex contagion on twitter », Proceedings of the 20th international conference on World wide web, World Wide Web Conference, , p. 695-704 (ISBN 9781450306324, ISSN 1095-9203, DOI 10.1145/1963405.196350, lire en ligne)
- [Mønsted, Sapieżyński, Ferrara & Lehmann 2017] (en) Bjarke Mønsted, Piotr Sapieżyński, Emilio Ferrara et Sune Lehmann, « Evidence of complex contagion of information in social media: An experiment using Twitter bots », PLOS One, (ISSN 1932-6203, DOI 10.1371/journal.pone.0184148, lire en ligne)
- [Samuel Unicomb 2020] (en) Samuel Unicomb, Threshold driven contagion on complex networks, Lyon, École normale supérieure de Lyon, , 216 p. (lire en ligne)
