Laboratoire de Physique Théorique
Toulouse - UMR 5152

Résumé scientifique (voir aussi le Communiqué de presse nationale du CNRS) :

Dans nos sociétés numériques et connectées, le développement des réseaux sociaux, des achats en ligne et des systèmes de réputation pose la question de savoir comment les individus utilisent l’information sociale et comment elle affecte leurs décisions. Nous rapportons des expériences réalisées en France et au Japon, dans lesquelles les sujets pouvaient mettre à jour leurs estimations après avoir reçu des informations d’autres sujets. Nous mesurons et modélisons l’impact de cette information sociale à l’échelle individuelle et collective. Nous observons et justifions que lorsque les individus ont peu de connaissances préalables sur une quantité, la distribution du logarithme de leurs estimations est proche d’une distribution de Cauchy. Nous trouvons que l’influence sociale aide le groupe à améliorer sa précision collective correctement définie. Nous quantifions l’amélioration de l’estimation de groupe lorsque des informations supplémentaires contrôlées et fiables sont fournies, à l’insu des sujets. Nous montrons que la sensibilité des sujets à l’influence sociale permet de définir cinq traits de personnalité robustes et augmente avec la différence entre les estimations personnelles et collectives. Nous utilisons ensuite nos données pour construire et calibrer un modèle d’estimation collective, pour analyser l’impact sur la performance du groupe de la quantité et de la qualité des informations reçues par les individus. Le modèle reproduit quantitativement les distributions des estimations et l’amélioration de la performance collective et de la précision observées dans nos expériences. Enfin, notre modèle prédit que fournir une quantité modérée d’informations incorrectes aux individus peut contrebalancer le biais cognitif humain consistant à sous-estimer systématiquement les quantités, et peut ainsi améliorer la performance collective.

Référence : How social information can improve estimation accuracy in human groups. Jayles, B., Kim, H-R., Escobedo, R., Cezera, S., Blanchet, A., Kameda, T., Sire, C., and Theraulaz, G., Proceedings of the National Academy of Sciences USA 114(47), 12620–12625 (2017).

Télécharger l’article gratuitement sur le site de la revue PNAS

DOI : 10.1073/pnas.1703695114

Communiqué de presse nationale du CNRS

Actualité scientifique de l’Institut des Sciences Biologiques (INSB) du CNRS

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