Analyses

Comment évaluer l'impact réel des fake news sur une élection locale

Comment évaluer l'impact réel des fake news sur une élection locale

Je m'appelle Aurélien Dubois et, depuis des années, j'observe avec intérêt comment l'information circule pendant les campagnes locales. Une question revient sans cesse dans les commentaires et les mails que je reçois : comment savoir si une fake news a réellement influencé le résultat d'une élection locale ? L'intuition voudrait qu'une rumeur virale, un montage ou un article mensonger puisse faire basculer une mairie ou une communauté de communes. Mais en pratique, mesurer cet impact demande méthode, prudence et un mélange d'outils quantitatifs et qualitatifs. Dans cet article, je partage ma façon d'aborder le sujet et des pistes concrètes pour vous y essayer.

Pourquoi c'est si difficile ?

Avant tout, il faut accepter une réalité simple : l'influence politique est multifactorielle. Une campagne se joue sur le programme, le candidat, les finances, le terrain, les médias locaux, les débats personnels et — parfois — sur des informations fausses. Distinguer la part « decisionale » d'une fake news parmi tous ces éléments, c'est comme tenter d'isoler un instrument dans une symphonie. Plusieurs facteurs compliquent l'évaluation :

  • le phénomène est souvent diffus et se mêle à d'autres sources d'informations ;
  • les électeurs changent d'avis pour des raisons personnelles difficiles à quantifier ;
  • les données d'engagement en ligne (likes, partages) ne se traduisent pas mécaniquement en votes ;
  • des effets indirects (démobilisation, changement du récit médiatique) peuvent être aussi importants que l'effet direct de persuasion.
  • Questions pratiques que je me pose toujours

    Lorsque j'analyse un cas, je commence par m'interroger sur des éléments concrets :

  • La fake news a-t-elle été amplifiée par des comptes ou médias locaux influents ?
  • Quel était le calendrier : la rumeur est-elle apparue avant un débat clé ou avant la clôture des inscriptions sur les listes électorales ?
  • Y a-t-il eu une réaction publique (communiqué, plainte, rectification) du candidat visé ?
  • Des groupes sociaux ciblés par le message ont-ils des profils électoraux sensibles à ce sujet ?
  • Existe-t-il des variations locales de participation ou de vote qui coïncident spatialement avec la propagation de la rumeur ?
  • Indicateurs quantitatifs utiles

    Les chiffres ne répondent pas à toutes les questions, mais ils fournissent des signaux précieux. Voici les principaux indicateurs que j'utilise :

  • Volume d'engagement : nombre de vues, partages, commentaires et interactions sur Facebook, Twitter/X, Telegram ou WhatsApp (dans la mesure où on peut l'estimer).
  • Chronologie : la date d'apparition et le pic d'engagement — coïncide-t-il avec un événement électoral ?
  • Diffusion géographique : localisation des comptes qui partagent le message (utile si on peut récupérer les données via CrowdTangle, Twitter API ou des outils d'analyse sociale).
  • Corrélations électorales locales : comparaison entre quartiers/communes où la rumeur a circulé et résultats électoraux ou taux de participation.
  • Recherche en ligne : tendances sur Google Trends pour les mots-clés liés à la fake news; pics de recherche peuvent indiquer une curiosité ou une exposition forte.
  • Méthodes qualitatives : parler aux gens et écouter

    Les données seules mentent parfois. J'accorde une grande place au travail de terrain et aux entretiens :

  • interroger des électeurs dans les zones affectées pour comprendre s'ils ont entendu la rumeur et comment elle a influencé leur perception ;
  • parler aux acteurs locaux : journalistes municipaux, responsables d'associations, agents municipaux — souvent ils détectent des effets de contagion ou de rumeurs persistantes ;
  • analyser les commentaires en ligne et les discours locaux (réunions publiques, échanges sur les listes de diffusion) pour saisir les mécanismes d'adhésion ou de rejet ;
  • convoquer des focus groups pour tester la réception d'un message mensonger et mesurer s'il change des opinions.
  • Outils concrets que j'utilise

    Voici une liste d'outils pratiques — certains gratuits, d'autres payants — qui m'ont été utiles :

  • CrowdTangle : suivre la propagation sur Facebook et Instagram pour les pages et groupes publics ;
  • Google Trends : repérer les pics de recherches locaux ;
  • Twitter/X API : reconstruire des timelines et analyser les interactions publiques ;
  • IFTTT et Zapier : automatiser la collecte d'alertes quand un mot-clé explose ;
  • Outils de fact-checking : AFP Factuel, Les Décodeurs (Le Monde), Checknews (Libération), qui publient des rectifications et aident à dater et contextualiser les rumeurs ;
  • Outils de cartographie : QGIS ou même des cartes Google My Maps pour superposer zones d'engagement et résultats électoraux.
  • Une méthodologie pas à pas

    Pour rendre tout cela opérationnel, voici la démarche que j'applique systématiquement :

  • Repérer la rumeur et la documenter : qui a publié, quelle est la forme (texte, image, vidéo), quand ?
  • Archiver : capturer les pages et posts (screenshot, archive.org) pour éviter toute disparition de preuves.
  • Mesurer l'amplification : utiliser CrowdTangle et API pour quantifier l'engagement et identifier les comptes relais.
  • Cartographier : localiser géographiquement les principaux relais et comparer avec les bureaux de vote et résultats.
  • Enquête qualitative : interroger des témoins, militants, journalistes locaux, et éventuellement réaliser des entretiens d'électeurs.
  • Comparer avant/après : si possible, analyser les intentions de vote ou les sondages locaux avant et après l'apparition de la fake news.
  • Évaluer l'impact plausible : à partir de l'ensemble des éléments, proposer une estimation prudente — par exemple une influence faible, modérée ou significative — et expliciter les hypothèses.
  • Études de cas et enseignements

    Dans une élection municipale que j'ai suivie de près, une vidéo manipulée a circulé massivement deux jours avant le second tour. Résultat pratique : forte émotion locale et une contre-communication immédiate du candidat visé. Grâce aux outils, on a pu montrer que la viralité était concentrée dans deux quartiers et relayée par quelques pages Facebook aux 3–4 000 abonnés. En croisant avec les résultats par bureau de vote, on a observé une baisse de participation dans ces mêmes bureaux, mais sans changement massif des choix partisans. Mon interprétation : la désinformation a contribué à une légère démobilisation, pas à un renversement de tendance.

    Autre cas, où une fausse attribution de propos a été reprise par un média local important : l'effet fut plus profond car le relais imprimé a donné de la crédibilité au mensonge. Là, l'impact s'est mesuré non seulement en engagement, mais en changement de discours dans les réunions publiques, ce qui a modifié le récit de campagne pendant plusieurs jours.

    Limites et précautions

    Enfin, quelques mises en garde. Premièrement, corrélation n'est pas causalité : un pic d'engagement ne prouve pas qu'on a fait basculer des votes. Deuxièmement, les effets peuvent être différés et indirects — démobilisation, polarisation, ou renforcement d'une narration. Troisièmement, traiter ces sujets exige rigueur éthique : éviter les approximations, citer ses sources, et ne pas contribuer à amplifier ce qu'on prétend mesurer.

    Si vous souhaitez, je peux publier un dossier pratique accompagné de modèles d'enquête et de scripts pour récupérer des données (exemples d'utilisation de Google Trends, CrowdTangle et d'API Twitter), afin que des journalistes locaux, des associations ou des citoyens puissent reproduire cette démarche pour leur territoire. La question de l'impact réel des fake news mérite des réponses locales et documentées — pas des slogans.

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