Casilli UKriots Ars Industrialis

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Antonio A. Casilli "Effet des usages des médias sociaux sur la structure de la violence civile. Le cas des émeutes britanniques de 2011", présentation Ars Industrialis (Centre Pompidou, 05 novembre 2011)

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Casilli UKriots Ars Industrialis

  1. 1. Effet des usages des médias sociaux sur la structure de la violence civile Le cas des émeutes britanniques de 2011 Antonio A. Casilli (ParisTech)
  2. 2. <ul><li>Les émeutes britanniques de 2011: un exercice de sociologie en temps réel ? </li></ul><ul><li>Ambiguïté fondamentale du discours public : les réseaux de télécommunication sont des outils de démocratie (Printemps Arabe) ou l’expression de cultures criminelles (Londres) ? </li></ul><ul><li>Cameron: shut the Web to stop the violence? </li></ul><ul><li>Pourvu que ce soit techniquement, économiquement et légalement faisable, est-ce que la censure du Web aurait comme effet la fin de la violence ? </li></ul>A. A. Casilli & P. Tubaro (2011) Social Media Censorship in Times of Political Unrest Results in More Violent Uprisings : A Social Simulation Experiment on the UK Riots, Sociological Research Online, vol. 16, n. 4 (en cours de publication)
  3. 3. <ul><li>Questionner le rôle des médias sociaux dans les émeutes </li></ul><ul><li>« Twitter revolutions » ou «insurrections augmentées » ? </li></ul><ul><li>Les données ne sont pas toujours parlantes (v. Guardian) </li></ul><ul><li>Besoin d’une perspective « theory-driven » pour façonner la recherche à venir </li></ul>Source: J. Burn-Murdoch, P. Lewis, J.Ball, C.Oliver, M. Robinson and G. Blight (2011) Twitter traffic during the riots, The Guardian, 24 August 2011
  4. 4. <ul><li>Simulation sociale basée sur un modèle multi-agents </li></ul><ul><li>Comparer scénarios sociaux alternatifs générés par ordinateur </li></ul><ul><li>Détecter et évaluer le poids relatif de variables en action dans un processus social donné </li></ul><ul><li>Partir d’un « jeu de règles » décrivant les comportements microsociaux </li></ul><ul><li>Identifier des conditions suffisantes pour l’émergence d’un phénomène au niveau macrosocial </li></ul><ul><li>Réaliser des expériences de pensée (utiles dans des situations d’instabilité sociale) </li></ul>
  5. 5. <ul><li>Logique d’un modèle multi-agents </li></ul><ul><li>Définir une population d’agents dans un environnement </li></ul><ul><li>Doter chaque agent d’un jeu de règles de comportement </li></ul><ul><li>Les laisser interagir de manière itérative et adaptative </li></ul><ul><li>Observer les résultats en terme de stabilité du système. </li></ul>
  6. 6. <ul><li>Modèle de la violence civile de Josh Epstein (2002) </li></ul><ul><li>Environnement représenté par une grille peuplée d’acteurs </li></ul><ul><li>Différents niveaux de “revendication” (gradation de vert) </li></ul><ul><li>Acteurs participant à une action de violence civile (cercles rouges); </li></ul><ul><li>Niveau de revendication + présence de policiers dans les parages (triangles bleus) </li></ul><ul><li>Arrestations arbitraires (cercles noirs) </li></ul>Source: U. Wilensky. Netlogo rebellion model. Available in the online Netlogo Model Library, 2004. URL http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/Rebellion.
  7. 7. <ul><li>Modèle de la violence civile de Josh Epstein (2002) </li></ul><ul><li>Le modèle prend aussi en compte la légitimité du gouvernement </li></ul><ul><li>Le risque perçu d’être arrêt </li></ul><ul><li>Mobilité des agents dans l’environnement </li></ul><ul><li>La variable “vision” : capacité des acteurs de parcourir leur environnement </li></ul><ul><li>Détecter traces de policiers ou d’autres émeutiers </li></ul><ul><li>La vision représente la « portée » de l’acteur en situation de violence civile </li></ul>Source: U. Wilensky. Netlogo rebellion model. Available in the online Netlogo Model Library, 2004. URL http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/Rebellion.
  8. 8. <ul><li>Le résultat principal de ce modèle </li></ul><ul><li>La violence civile n’est pas un processus linéaire </li></ul><ul><li>« E quilibre ponctué » : des périodes de stabilité suivis de pics de violence (courbe rouge), tandis que la tension politique monte (courbe bleue) </li></ul>Source: J.M. Epstein. Modeling civil violence: An agent-based computational approach. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 99 (3): 7243-7250, 2002.
  9. 9. <ul><li>Adapter le modèle aux usages de médias sociaux actuels </li></ul><ul><li>Dans le modèle initial, la mobilité des acteurs était aléatoire dans les limites de leur portée </li></ul><ul><li>Permettre aux agents d’acquérir une meilleure sensibilisation à l'emplacement ( location awareness ) </li></ul><ul><li>Ils se déplacent dans des zones dans lesquels ils ont un avantage compétitif par rapport aux forces de l’ordre ( field awareness ). </li></ul>
  10. 10. <ul><li>Comment évaluer l’impact de la censure des médias sociaux ? </li></ul><ul><li>La censure peut être représentée par la valeur du paramètre “vision” </li></ul><ul><ul><li>Vision peu importante = haut niveau de censure </li></ul></ul><ul><ul><li>Vision importante = censure modeste </li></ul></ul><ul><li>Simuler l’état du système pour différentes valeurs du paramètre vision (de 1 a 10) sur un laps de temps significatif (1000 pas de temps) </li></ul>
  11. 11. <ul><li>Résultats : </li></ul>Red patterns represent number of violent protesters over time with different levels of social media censorship: from 0 vision (total censorship, upper left corner) to 10 vision (no censorship, lower right corner). Trend lines are in black. Time is measured as number of steps (1 to 1000). Source: authors’ elaboration.
  12. 12. <ul><li>Diminution de la censure, baisse du niveau de violence </li></ul>Figure: Average levels of civil violence as function of levels of censorship. Higher vision means less censorship and less civil violence. Source: authors’ elaboration.
  13. 13. <ul><li>Un pattern qualitativement différent se met en place quand le niveau de censure diminue </li></ul>Figure: In the absence of censorship, high levels of social unrest are possible (see peaks in red line), but between uprisings, the social system is able to come back to significant levels of quiet (green line). Source: authors’ elaboration.
  14. 14. <ul><li>Pour des niveaux comparables de violence civile, l’absence de censure assure le niveau minimal de violence et d’acteurs imprisonnés </li></ul>Figure: Average number of active (red), quiet (green) and jailed (black) agents as function of levels of censorship. Higher vision means less censorship and less civil violence. The total number of agents is constant across all simulations, and over time. Source: authors’ elaboration
  15. 15. <ul><li>Interpréter ces résultats </li></ul><ul><li>Le pattern de la violence civile change avec la censure; </li></ul><ul><li>Absence de censure n’élimine pas totalement la violence civile mais elle permet d’avoir des périodes de paix social plus longues </li></ul><ul><li>(Sans parler du nombre de personnes imprisonnées qui est significativement moins important…) </li></ul>Censorship levels % time spent in quiet (no civil violence) 10 0 9 0 8 0 7 0 6 0 5 0 4 0 3 0 2 0.3 1 10.2 0 32.5
  16. 16. <ul><li>Aller plus loin </li></ul><ul><li>Se servir du modèle pour faire parler les données (validation empirique) </li></ul><ul><li>Se servir du modèle comme “béquille” pour la théorie (développements analytiques) </li></ul>Source: P Tubaro & AA Casilli (2010) &quot;’An ethnographic seduction’ : how qualitative research and agent-based models can benefit each other&quot;, Bulletin de Méthodologie Sociologique , n. 106, pp. 59-74
  17. 17. <ul><li>Aller plus loin </li></ul><ul><li>Se servir du modèle pour faire parler les données (validation empirique) </li></ul><ul><li>Se servir du modèle comme “béquille” pour la théorie (développements analytiques) </li></ul>Source : Bruce Etling, Robert Faris, et John Palfrey, « Political Change in the Digital Age: The Fragility and Promise of Online Organizing », SAIS Review 30, no. 2 (2010): 37-49.
  18. 18. <ul><li>Aller plus loin </li></ul><ul><li>Se servir du modèle pour faire parler les données (validation empirique) </li></ul><ul><li>Se servir du modèle comme “béquille” pour la théorie (développements analytiques) </li></ul>Source : Bruce Etling, Robert Faris, et John Palfrey, « Political Change in the Digital Age: The Fragility and Promise of Online Organizing », SAIS Review 30, no. 2 (2010): 37-49.
  19. 19. <ul><li>Merci ! </li></ul><ul><li>E-mail : [email_address] </li></ul><ul><li>Article disponible en ligne (version pre-print) : </li></ul><ul><li>Antonio A. Casilli et Paola Tubaro, « Why Net Censorship in Times of Political Unrest Results in More Violent Uprisings: A Social Simulation Experiment on the UK Riots », SSRN eLibrary (août 14, 2011), http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1909467 </li></ul>
  20. 20. Table: Time without riots, in percentage, corresponding to different levels of vision Table: Parameters used in the model Parameters Values Initial cop density 4 % Initial agent density 70 % Number of cops 64 Number of agents 1120 Government legitimacy 80 % Max jail term 30 time steps Vision 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 Vision levels % time spent in quiet (no civil violence) 0 0 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0.3 9 10.2 10 32.5

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