Note de lecture – Toxic Data de David Chavalarias
Je vous propose une note de lecture sur un ouvrage très documenté et à la fois très facile à lire d’un chercheur mathématicien et passionné de sciences sociales : David Chavalarias qui nous propose un Toxic Data – Comment les réseaux manipulent nos opinions – paru aux éditions Flammarion en Mars 2022. A ne pas rater pour comprendre ce qui se joue notamment dans les actions d’influence sur les réseaux sociaux.
David Chavalarias est un mathématicien et écrivain français. Il est directeur de recherche au CNRS et au Centre d’analyse et de mathématique sociales de l’EHESS. Il est également directeur à l’Institut des Systèmes Complexes.
Sommaire
Avant-Propos p.7
Chapitre 1. La France dans le collimateur de l’Alt-Right p.15
Chapitre 2. Que se passe-t-il derrière l’écran p.35
Chapitre 3. Nos réseaux sociaux vus du ciel p.49
Chapitre 4. Quand les algos partent en vrille p.63
Chapitre 5. Libres de se laisse enfermer p.73
Notamment la fabrique de l’entre-soi p.77
Chapitre 6. La toxicité à tous les étages p.93
Notamment les bulles ou chambres d’écho d’opinion p.98
Entracte p.109
Chapitre 7. Quand c’est gratuit, c’est vous le produit p.111
Utile pour comprendre que le modèle économique fait pour vendre de l’espace ou des produits n’est pas prévu pour gérer des opinions qui ont une influence sur la démocratie.
Chapitre 8. Diviser pour mieux régner depuis l’étranger p.131
Notamment « Soumettre l’ennemi sans combattre » p.138
Chapitre 9. Subversion 2.0 p.151
Entracte 2 p.171
Chapitre 10. Check-up d’une démocratie fragile p.173
Notamment « Quand l’espace politique se fragmente » p.176
Chapitre 11. La démocratie, première victime de la Covid 19 p.187
Exemples de chambres d’écho
Chapitre 12. En marche vers le populisme p.199
Exemples d’actions d’influence
Chapitre 13. La France face au spectre du fascisme p.215
Notamment « L’inquiétant parallèle avec les US » p.224
Chapitre 14. Le capitalisme d’influence p.229
Utile pour comprendre comment les relations sociales en ligne peuvent devenir contre-productives, et comment les acteurs de la Big Tech ne sont pas outillés pour prendre leurs responsabilités face à leur impact sur l’opinion.
Annexe 1. Sophismes à éviter p.274
Annexe 2. Analyse du mode de scrutin majoritaire p.276
Glossaire p.283