Les scientifiques, les décideurs et les médias devraient reconnaître les incertitudes inhérentes aux modèles épidémiologiques projetant la propagation du COVID-19 et éviter de «catastrophiser» les pires scénarios, selon une nouvelle recherche de l'Université Cornell.
Les menaces liées à des résultats désastreux peuvent inciter davantage de personnes à prendre des précautions de santé publique à court terme, mais invitent à la critique et aux réactions négatives si les incertitudes dans les données et les hypothèses des modèles ne sont pas transparentes et se révèlent plus tard erronées, ont constaté les chercheurs.
Parmi les élites politiques, les critiques des démocrates en particulier peuvent avoir pour conséquence involontaire d'éroder la confiance du public dans l'utilisation de modèles pour guider les politiques de pandémie et dans la science plus largement, selon leurs recherches.
Reconnaître que les modèles sont fondés sur l'incertitude est non seulement la manière la plus précise de parler des modèles scientifiques, mais les dirigeants politiques et les médias peuvent le faire sans avoir également pour effet de saper la confiance dans la science. «
Sarah Kreps, professeure gouvernementale et co-auteur de l'étude, Cornell University
Kreps et Doug Kriner, professeur au gouvernement, ont mené cinq expériences – interrogeant plus de 6000 adultes américains en mai et juin – pour examiner comment la rhétorique des politiciens et le cadrage médiatique ont affecté le soutien à l'utilisation des modèles COVID-19 pour guider les politiques de verrouillage ou de réouverture économique, et pour la science en général.
Les chercheurs ont découvert que différentes présentations de l'incertitude scientifique – la reconnaître, la contextualiser ou la militariser – peuvent avoir des implications importantes sur les préférences et les attitudes des politiques publiques.
Par exemple, ont-ils dit, les élites républicaines ont été plus susceptibles d'attaquer ou de «militariser» l'incertitude des modèles épidémiologiques. Mais les expériences d'enquête ont montré que leurs critiques, auxquelles le public s'attendait apparemment, n'ont pas modifié la confiance dans les modèles ou dans la science. Le soutien à la science COVID-19 par plusieurs gouverneurs républicains qui se sont séparés du courant dominant de leur parti n'a pas non plus affecté la confiance.
La critique des démocrates, en revanche, a été enregistrée comme surprenante et influente. Lorsqu'on lui a montré une citation du gouverneur de New York, Andrew Cuomo, dénigrant les modèles de virus, le soutien des répondants au sondage pour l'utilisation de modèles pour guider la politique de réouverture a chuté de 13% et le soutien à la science en général a également diminué.
« Cela suggère qu'il incombe aux démocrates d'être particulièrement prudents dans la manière dont ils communiquent sur la science du COVID-19 », a déclaré Kriner. «En raison des attentes populaires concernant les alignements des parties sur la science au sens large et sur des questions comme le COVID-19 et le changement climatique, ils peuvent par inadvertance éroder la confiance dans la science même si ce n'est pas leur intention.
Une autre façon d'ignorer ou de minimiser l'incertitude est de présenter des récits qui sensationnalisent ou «catastrophisent» les projections les plus alarmantes et les conséquences potentielles de l'inaction. Un article d'avril dans The Atlantic sur la stratégie de réouverture de la Géorgie, par exemple, faisait référence à «l'expérience de sacrifice humain» de l'État.
Les expériences des chercheurs ont montré que le type de communication COVID-19 augmentait considérablement le soutien du public – de 21% – à l'utilisation de modèles pour orienter les politiques, les gains étant principalement attribués aux personnes moins instruites scientifiquement.
La source:
Référence du journal:
Kreps, S E & Kriner, D L (2020) Incertitude du modèle, contestation politique et confiance du public dans la science: preuves de la pandémie COVID-19. Progrès scientifiques. doi.org/10.1126/sciadv.abd4563.
