Recherches récentes sur les émotions collectives
La science moderne ne s'intéresse pas seulement aux formats et aux canaux par lesquels les émotions sont diffusées dans les communautés numériques, mais analyse également les humeurs. La plupart des recherches se concentrent non seulement sur les émotions elles-mêmes, mais aussi sur leur dynamique et sur les spécificités structurelles des réseaux au sein desquels elles sont créées et diffusées.
Vous trouverez ci-dessous un aperçu de trois études récentes sur ce sujet. Elles contribuent toutes à la compréhension de la manière dont les processus émotionnels collectifs se développent dans l'espace en ligne.
Collective Emotion : A Framework for Experimental Research (2023)
Des études et des expériences récentes confirment l'existence des émotions numériques. Les émotions sur Internet se transforment en réactions collectives lorsqu'elles trouvent un écho auprès de la communauté.
Des scientifiques ont proposé l'approche suivante pour étudier ce phénomène : un "déclencheur" émotionnel est d'abord identifié et retenu, puis les réactions individuelles sont observées et ensuite leur transformation en une humeur générale du groupe. Les résultats de ces études permettent de modéliser le comportement des utilisateurs, de prédire les débordements émotionnels et même de les utiliser pour analyser la communication sur les réseaux sociaux.
Quantification de la dynamique des émotions auto-exprimées dans les interactions en ligne (2024)
Une des études les plus récentes dans le domaine de la cyberpsychologie et des émotions collectives. En substance, il s'agit de montrer que les émotions ne sont pas simplement transmises d'un utilisateur à l'autre, mais qu'elles sont renforcées par un mécanisme d'auto-renforcement.
Par exemple, lorsque des contenus émotionnels suscitent une réaction active chez les utilisateurs, ils deviennent de plus en plus visibles. En conséquence, ils attirent de nouveaux participants. Les chercheurs ont appris à calculer ce phénomène sous forme de modèle mathématique. Sur la base de leur analyse, ils ont identifié les émotions suivantes, qui présentent la dynamique de propagation la plus rapide :
- La colère,
- La peur,
- La panique.
Cette étude a contribué à comprendre comment la négativité virale naît et se développe sur le web, même sans contrôle externe.
The Pulse of Mood Online : Unveiling Emotional Reactions in a Dynamic Social Media Landscape (2024)
Ce travail scientifique montre que les humeurs de masse sur Internet peuvent être mesurées et analysées. Grâce à de nouvelles approches de traitement de texte et d'analyse du comportement des utilisateurs, il est désormais possible de détecter des "pics" émotionnels sur les réseaux sociaux. Ces "pics" sont des réactions à des nouvelles, des crises ou des événements mondiaux. Les résultats de la recherche sont importants non seulement pour comprendre le comportement, mais aussi pour faire des prévisions. Les scientifiques peuvent identifier les nouvelles et les événements qui suscitent la sympathie du public, ceux qui déclenchent l'agressivité et ceux qui entraînent une mobilisation collective.
Utilisation des émotions collectives dans les technologies
Cette activité scientifique active autour des émotions en ligne a conduit les plateformes numériques à utiliser de plus en plus souvent les données pour optimiser leurs services, leurs algorithmes et leurs processus de travail. Les comportements émotionnels des utilisateurs sont devenus une partie intégrante de la prise de décision dans un certain nombre de domaines :
- Modération automatique des commentaires.
- Flux d'actualités adaptatifs pour différents réseaux sociaux.
- Chatbots émotionnellement réactifs sur des sites web.
- Création d'agents virtuels.
Aujourd'hui, les algorithmes des réseaux sociaux sont capables d'identifier et de lire le contexte émotionnel des publications afin d'augmenter l'interaction du groupe cible. Par exemple, des éléments d'intelligence artificielle émotionnelle permettent de prédire les réactions du public à certains types de contenu et d'adapter des recommandations personnalisées pour chaque utilisateur.
Actuellement, le développement de services "émotionnellement sensibles" gagne en popularité. Cette catégorie comprend différents produits : des assistants numériques aux plateformes d'apprentissage sur Internet, où le contenu est adapté à l'humeur actuelle de l'utilisateur.
