Comprendre la polarisation : relier la dynamique des opinions aux distributions empiriques et aux groupes

Cette thèse porte sur la modélisation de la polarisation des opinions. On s'inquiète de plus en plus du fait que le débat politique actuel présente des niveaux de polarisation qui entraînent une hostilité entre les groupes et entravent la prise de décision collective. L'une des approches de recherche pour étudier la polarisation est la dynamique des opinions ; elle consiste à modéliser et à simuler mathématiquement les opinions d'une population afin de comprendre comment celle-ci peut parvenir à un consensus, à une polarisation ou à un état intermédiaire. La simulation des opinions et la compréhension de la dynamique des populations à travers des scénarios, ainsi que l'identification des points de basculement entre consensus et polarisation, permettent d'éviter la difficulté et la complexité de l'observation de l'évolution des opinions d'une population au fil du temps. Cependant, l'un des inconvénients est la validation empirique limitée des recherches actuelles sur la dynamique des opinions, ce qui soulève des questions quant à leur pertinence dans des applications concrètes. Une autre lacune de la littérature actuelle est que l'impact de l'identité sociale et des attitudes envers les groupes est rarement pris en compte, malgré l'importance accordée à ces notions dans la littérature en sciences sociales. Ces deux lacunes de la recherche - la validation empirique et l'identification des groupes - sont les sujets abordés dans les travaux suivants afin de replacer la dynamique des opinions dans un contexte réel amélioré. Pour répondre à cet objectif de recherche, deux extensions de modélisation sont proposées. Tout d'abord, la perception des groupes est intégrée dans un modèle existant de telle sorte que la convergence ou la divergence des opinions est directement influencée par la perception qu'a un individu d'un autre comme appartenant à son groupe ou à un groupe extérieur. Les résultats de la première extension révèlent que le traitement du groupe extérieur est un élément central pour comprendre la polarisation finale d'une population, tandis que l'influence des interactions au sein du groupe peut tempérer les changements d'opinion extrêmes ou, à l'inverse, fragmenter les groupes de l'intérieur. La deuxième extension vise à améliorer la validation empirique de la dynamique des opinions en fournissant un cadre permettant de trouver des paramètres de modèle plausibles pour la simulation. Pour ce faire, le même modèle existant est manipulé mathématiquement dans le but de modéliser la distribution des opinions au sein des populations plutôt que les opinions au niveau individuel. Un ensemble de critères est ensuite établi afin de trouver des simulations plausibles qui correspondent aux distributions empiriques. Les résultats identifient donc un ensemble de paramètres de modèle pour lesquels un modèle donné peut simuler de manière plausible une distribution d'opinions, ce qui constitue un pas vers la réduction de l'écart entre la dynamique théorique des opinions et la validation empirique. Ces deux séries de résultats contribuent aux débats en cours sur le développement de la polarisation dans les sphères publique et privée.