Le saviez-vous ?

Nos sens transmettent au cerveau un flux d'information énorme, mais seule une infime partie atteint la conscience.

Source · T. Nørretranders, « The User Illusion », 1998 (estimations popularisées, pas une mesure exacte).

Effet Dunning-Kruger : les débutants surestiment souvent leur niveau, faute de repères pour juger leurs erreurs. (Effet débattu : en partie un artefact statistique.)

Source · Kruger & Dunning, 1999, J. of Personality & Social Psychology ; critique : Gignac & Zajenkowski, 2020, Intelligence.

Biais de confirmation : nous cherchons et privilégions surtout les informations qui confirment nos croyances.

Source · Hart et al., 2009, Psychological Bulletin (méta-analyse).

Biais d'ancrage : la première information reçue, surtout un nombre, sert de point de départ et fausse les estimations suivantes.

Source · Tversky & Kahneman, 1974, Science.

Une histoire concrète nous touche et nous convainc souvent plus qu'une statistique, même quand la statistique est plus fiable.

Source · Small, Loewenstein & Slovic, 2007, Org. Behavior & Human Decision Processes (victime identifiable).

Effet de halo : une qualité positive perçue (beauté, sympathie…) nous fait supposer d'autres qualités sans rapport.

Source · Nisbett & Wilson, 1977, J. of Personality & Social Psychology ; terme : Thorndike, 1920.

Effet de dotation : nous accordons plus de valeur à un objet du simple fait de le posséder.

Source · Kahneman, Knetsch & Thaler, 1990, J. of Political Economy.

Paréidolie : notre cerveau voit des visages partout — il active les mêmes circuits que pour de vrais visages.

Source · Wardle et al., 2020, Nature Communications.

Biais du survivant : on ne juge que sur les cas qui « ont survécu » et on oublie les échecs, plus nombreux mais invisibles.

Source · A. Wald, 1943 (Statistical Research Group) ; Mangel & Samaniego, 1984, JASA.

Sur Twitter, une fausse information a ~70 % de chances de plus d'être retweetée, et une vraie met environ 6 fois plus de temps à toucher autant de gens.

Source · Vosoughi, Roy & Aral, 2018, Science.

Près de 6 liens partagés sur 10 (~59 %) ne sont jamais cliqués par ceux qui les relaient.

Source · Gabielkov et al., 2016, ACM SIGMETRICS.

Une affirmation répétée assez souvent finit par paraître vraie — même quand on sait qu'elle est fausse (effet de vérité illusoire).

Source · Hasher, Goldstein & Toppino, 1977 ; Fazio et al., 2015, J. of Exp. Psychology: General.

Les algorithmes peuvent renforcer une « bulle de filtre » — mais l'effet algorithmique est souvent plus faible que nos propres choix, et la recherche reste partagée.

Source · Bakshy, Messing & Adamic, 2015, Science ; revue Reuters Institute, 2022.

« Notre attention serait tombée à 8 secondes, moins qu'un poisson rouge » : un mythe. Le chiffre vient d'une source non vérifiable (Statistic Brain), repris par Microsoft en 2015.

Source · S. Maybin, 2017, BBC « More or Less ».

Au-delà de la dilution 12C (1 pour 10²⁴), un produit homéopathique ne contient plus aucune molécule active : on a dépassé le nombre d'Avogadro.

Source · NHMRC (Australie), 2015 (aucune preuve d'efficacité) ; seuil d'Avogadro.

« Quantique » est l'un des mots les plus détournés par les pseudo-sciences pour faire savant — les physiciens parlent de « quantum woo ».

Source · M. Gell-Mann, « The Quark and the Jaguar », 1994 (« quantum flapdoodle »).

L'effet placebo peut agir même quand on sait que c'en est un (placebo « ouvert »), démontré notamment sur le côlon irritable et la douleur chronique.

Source · Kaptchuk et al., 2010, PLoS ONE (essai randomisé, côlon irritable).

Les cures « détox » sont inutiles : le foie et les reins éliminent déjà les déchets en continu.

Source · Sense About Science, 2009, « Debunking Detox » ; NHS / BDA.

Un argument ad hominem attaque la personne plutôt que ses idées : c'est un sophisme (quand le trait visé n'a rien à voir avec la question).

Source · D. Walton, « Ad Hominem Arguments », 1998.

L'appel à la nature — « c'est naturel donc c'est bon » — est fallacieux : le naturel n'est pas forcément bon, ni l'artificiel forcément mauvais.

Source · G. E. Moore, « Principia Ethica », 1903 (sophisme naturaliste).

Le faux dilemme ne présente que deux options comme si c'étaient les seules, alors qu'il en existe d'autres.

Source · Internet Encyclopedia of Philosophy, « Fallacies ».

L'homme de paille : caricaturer l'argument adverse pour le réfuter plus facilement, puis prétendre avoir réfuté l'original.

Source · Internet Encyclopedia of Philosophy, « Straw Man ».

On dit souvent que le rouge et le jaune des fast-foods « ouvrent l'appétit » — mais les preuves sont minces et contradictoires ; ces couleurs servent surtout à attirer l'œil.

Source · Genschow, Reutner & Wänke, 2012, Appetite.

Le mot « gratuit » exerce une attirance disproportionnée : à prix nul, on surévalue un produit (effet « prix zéro »).

Source · Shampanier, Mazar & Ariely, 2007, Marketing Science.

Le scroll infini, inventé par Aza Raskin, a été conçu pour maximiser le temps d'écran — une invention que son créateur regrette aujourd'hui.

Source · Déclarations d'Aza Raskin, BBC, 2018.

Les notifications jouent sur la récompense imprévisible — le renforcement à ratio variable, le même ressort que les machines à sous.

Source · N. D. Schüll, « Addiction by Design », 2012 ; B. F. Skinner (ratio variable).

Le « like » s'appuie sur notre besoin de validation sociale ; plusieurs de ses créateurs (Justin Rosenstein, Leah Pearlman) ont depuis exprimé des regrets.

Source · P. Lewis, « Our minds can be hijacked », The Guardian, 2017.

Les théories du complot exploitent notre besoin de sens : face au hasard, notre esprit cherche des schémas et des intentions cachées.

Source · Douglas, Sutton & Cichocka, 2017, Current Directions in Psychological Science.

Plus un complot exige de complices, plus vite il risque d'être découvert : le risque de fuite augmente avec le nombre d'impliqués.

Source · D. Grimes, 2016, PLOS ONE.

Corrélation n'est pas causalité : deux phénomènes qui varient ensemble peuvent n'avoir aucun lien de cause (variable cachée, hasard).

Source · Principe méthodologique standard ; cf. Aldrich, 1995, Statistical Science.

Un graphique peut afficher les bons chiffres et mentir quand même — un axe tronqué exagère les écarts.

Source · Pandey et al., 2015, ACM CHI ; D. Huff, « How to Lie with Statistics », 1954.