Mon travail ne se limite pas à L'Économiste Sceptique - Par Olivier Simard-Casanova. Je publie d'autres newsletters, et j'offre des services.
Formations et services sur R
Réservez une visioconférence
Travaillons ensemble
Et aussi : la réforme du marché carbone européen, les dérives des influenceurs financiers et des questions sur les capacités industrielles occidentales dans la guerre en Ukraine
Olivier Simard-Casanova
Nancy, Lorraine, France
Économiste, data scientist, conférencier et auteur indépendant
Chère membre Plus, cher membre Plus,
Est-ce que le débunking est efficace pour lutter contre la désinformation ? Cette question est une question importante pour la communauté sceptique — et pour la société. La désinformation a des coûts sociaux considérables, comme l’ont montré la pandémie de COVID-19 ou encore la tentative de coup d’État du 6 janvier 2021 aux États-Unis. On veut avoir des outils efficaces pour lutter contre.
L’efficacité du débunking est une question scientifique. Plus exactement, il s’agit d’une question empirique : peut-on mesurer l’efficacité du débunking ? Et si oui, est-ce que les mesures montrent que le débunking est efficace ?
Pour répondre rigoureusement à cette question, il est nécessaire d’avoir une méthode permettant de mesurer la présence (ou l’absence) d’un lien de causalité entre exposition au débunking et réduction de la désinformation. Corrélation n’étant pas causalité, mesurer une corrélation ne suffit pas. C’est une méthode causale que trois économistes ont utilisée dans un article scientifique récemment publié. Et leurs résultats sont globalement encourageants pour le débunking — avec quelques limites.
Il vous faut une adhésion payante pour lire le reste de cet article
En plus de soutenir mon travail, une adhésion payante vous donne accès à des avantages exclusifs
Vous avez déjà une adhésion payante ? Se connecter.
Articles sur le même thème
#130 - L’idéologie et la religion, des freins à la culture scientifique ?
#129 - Les morts invisibles de l’accident nucléaire de Fukushima-Daiichi
#127 – Une explosion de la recherche sur les taxes carbone
Dernier article
#139 - Qui remplacera X, anciennement Twitter ?
Dernières publications
#139 - Qui remplacera X, anciennement Twitter ?
D'après moi, Threads est le réseau social ayant la probabilité la plus élevée de remplacer X
Twitter
Big Tech
Externalités de réseau
Théorie des jeux
Science économique
@ Décryptages
Un Café sur la fraude scientifique avec Nathanael Larigaldie, et le 22ème Happy Hour
#138 - X, anciennement Twitter, est-il en train de se déliter ?
De nouvelles données confortent l'hypothèse que les externalités de réseau sur lesquelles X est bâti sont en train de se déliter
Twitter
Big Tech
Externalités de réseau
Science économique
@ Décryptages
Plus d'articles
#138 - X, anciennement Twitter, est-il en train de se déliter ?
#137 - Cette énigme scientifique autour du récent épisode d'inflation
#136 - Les IA génératives méritent mieux que des paniques morales
#135 - Cette étrange posture face au rapport Meadows