Nudges, désinformation et autonomie citoyenne. Une critique de Sunstein
Bibliographic record
Abstract
Les nudges déployés par les plateformes numériques pour lutter contre la désinformation non censurable soutiennent-ils véritablement l’autonomie des citoyens, au-delà de leurs avantages présumés en termes de santé publique ? Dans Liars (2021), Cass R. Sunstein présuppose que l’on peut s’appuyer sur la théorie du paternalisme libéral pour répondre par l’affirmative. A contrario, nous montrons en premier lieu que les critères qui permettraient de l’affirmer dans ce cadre théorique ne se retrouvent pas dans tous ces dispositifs et sans condition. Leur usage « sauvage » atteste donc de l’ambigüité des objectifs du nudging contre la désinformation tel qu’il a été déployé jusqu’ici, lesquels oscillent entre sécurité et autonomie. Nous entendons la lever en montrant en second lieu pourquoi l’éducation du jugement des utilisateurs doit être l’objectif prioritaire de la lutte contre la désinformation, et en quoi ces nudges gagneraient à intégrer des dispositifs stimulant la réflexivité et l’ouverture des utilisateurs.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.038 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.007 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".