L'ami de mon ennemi est vraiment mon ennemi
Des chercheurs en Autriche, au Royaume-Uni et aux États-Unis ont démontré une théorie sociale importante en utilisant un jeu en ligne massivement multijoueurs (MMOG, de l'anglais massive multiplayer online game). Les résultats apportent la première preuve quantitative de la théorie de l'équilibre structural, selon laquelle certains réseaux de relations sont plus stables que d'autres dans une société. La théorie de l'équilibre structural porte sur les relations positives et négatives entre trois individus, et soutient que l'homme aurait tendance à penser que «l'ami de son ennemi est son ennemi», plutôt que de faire un ennemi de l'ami de son ami. Les travaux, présentés dans la revue Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), ouvrent la voie à la conception de modèles plus réaliste des réseaux humains complexes. La plupart des études contemporaines sur les réseaux sociaux sont basées sur l'analyse de données électroniques, dont les courriels, les communications de téléphonie mobile et les achats en ligne. Ces données offrent des avantages considérables par rapport aux méthodes traditionnelles telles que les questionnaires, car elles permettent aux chercheurs d'étudier la dynamique sociale sur une échelle considérablement plus grande. Toutefois, ces études se concentrent souvent sur des paramètres simples (l'âge, le sexe, le volume d'échange) sans tenir compte du spectre plus large des interactions humaines. Dans cette étude, les chercheurs ont utilisé un jeu en ligne dans lequel les joueurs ont la possibilité de vivre des vies alternatives, de se faire des amis et des ennemis, d'échanger ou de se battre. L'avantage d'utiliser ce jeu est que toutes les interactions sont enregistrées dans des fichiers journaux qui peuvent être analysés. Le jeu en question, Pardus, compte environ 300 000 joueurs. «Il est fascinant de comprendre comment nous interagissons les uns avec les autres pour former des réseaux sociaux complexes», commentait le Dr Renaud Lambiotte de l'institut de sciences mathématiques de l'Imperial College London, au Royaume-Uni. «Savoir que l'on ne représente qu'un infime maillon de cet immense réseau de personnes est assez incroyable. Notre nouvelle étude révèle de manière plus approfondies les ingrédients principaux qui garantissent la stabilité de ces réseaux.» Le Dr Lambiotte et ses collègues de l'université médicale de Vienne, en Autriche, et de l'institut de Santa Fe, aux États-Unis, ont analysé des données de six types d'interaction (trois relations positives et trois négatives): l'amitié, la communication et l'échange (positives); et l'hostilité, l'agression et la punition (négatives). Chacune de ces interactions définit un réseau, et si on les associe, elles forment un réseau plus vaste. Les chercheurs ont étudié les réseaux individuels et les interactions entre tous les réseaux. Comme l'on pouvait s'y attendre, les relations positives forment des réseaux stables au sein de la société. Dans des relations positives, les joueurs rendent les actions et les sentiments plus facilement que dans des relations négatives. Par exemple, si Ann déclare que Béatrice est son amie, Béatrice en fera de même. Mais si Ann déclare que Béatrice est son ennemie, Beatrice n'en dira pas forcément autant. Certains réseaux se recoupent beaucoup, car les joueurs sont plus enclins à s'engager dans des interactions similaires, tandis que d'autres ont tendance à s'exclure les uns des autres. Les réseaux d'amitié et de communication se recoupent, bien entendu, car les amis ont tendance à discuter ensemble. L'échange et l'hostilité ne se recoupent pas du tout, ce qui laisse entendre que les ennemis n'échangent rien entre eux. «Cela peut sembler évident, étant donné que nous préférons tous communiquer avec des personnes qui nous sont sympathiques», expliquait le Dr Lambiotte. «Toutefois, c'est une hypothèse qui n'a jamais été démontrée à une si grande échelle.» La recherche, financée par le programme COST (Coopération européenne dans le domaine de la recherche scientifique et technique), est un outil mathématique précieux permettant d'étudier les réseaux humains complexes. L'étape suivante pour les chercheurs consistera à développer des modèles permettant d'examiner les problèmes biologiques tels que la manière dont différentes régions cérébrales communiquent entre elles.
Pays
Autriche, Royaume-Uni, États-Unis