# La sagesse et/ou folie des foules
un guide interactif des réseaux humains

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La sagesse et/ou folie des foules Pourquoi les groupes de gens se comportent parfois intelligemment, et des fois de manière idiote, gentille ou cruelle ? Un guide interactif des réseaux humains :
chargement...
La
SAGESSE et/ou FOLIE
des
FOULES
Par nicky case • Traduit par @clemkeirua • original en anglais
<next></next> chargement... C'est parti !
Sir Isaac Newton était plutôt sûr d'être un
malin. Après tout, avec l'invention du calcul différentiel
et de la théorie de la gravité, il aurait dû être assez futé pour
des investissements financiers, non ? Hé bien, pour faire court, il a
perdu 4 600 000 $ (en dollars d'aujourd'hui) dans la folie spéculative
nationale appelée Bulle des mers du Sud de 1720.
Comme il l'a dit ensuite : «Je peux calculer le mouvement des
corps célestes, mais pas la folie du peuple.»
<next>oui, dommage
</next>
Bien sûr, ce n'est pas la seule
fois où les marchés, les institutions ou
des démocraties se sont détraquées — la folie des
foules. Et pourtant, au moment où on perd foi en l'humanité,
on trouve des gens qui s'organisent pour se porter secours
lors des ouragans, des communautés qui trouvent des solutions,
des gens qui combattent pour un monde meilleur — la sagesse des foules !
Pourquoi certaines foules sont folles, d'autres sages ? Aucune théorie
ne peut tout expliquer, mais je pense qu'un nouveau champ d'étude,
la science des réseaux, peut nous guider ! Son idée centrale :
pour comprendre les foules, il ne faut pas regarder les
individus, mais… <next>…leurs connexions.
</next> Dessinons un réseau ! Chaque lien représente une amitié entre deux personnes : dessinez pour connecter coupez pour déconnecter quand vous avez fini de gribouiller et jouer, <next wiggle>on continue !
</next> Les connexions sociales servent à à faire bien plus que de jolies images. Les individus se tournent vers leurs connexions sociales pour comprendre leur monde. Par exemple, les gens regardent leurs pairs pour savoir quel % de leurs amis (sans se compter eux) sont, disons, de gros buveurs. Dessinez/effacez des connexions, et regardez ce qui arrive !
<next>cool, j'ai compris</next> Cependant, les réseaux peuvent tromper les gens. Comme la Terre peut sembler plate car on est dessus, des gens peuvent se faire une image fausse de la société car ils en font partie.
Notes optionnelles bonus ! ↑
↓ liens et références
Par exemple, une étude de 1991 a montré que «presque tous les étudiants d'[université] considèrent que leurs amis boivent plus qu'eux» Mais cela parait impossible ! Comment cela se peut-il ? Hé bien, vous allez inventer la réponse vous-même, en dessinant un réseau. Il est temps de... <next>TROMPER TOUT LE MONDE
</next> PUZZLE TIME !
Faites croire à tout le monde que la majorité de leurs amis (seuil à 50%) sont de gros buveurs (même s'il y a deux fois moins de gros buveurs !) VICTIMES: parmi 9 personnes Félicitations ! Vous avez fait croire chez un groupe d'étudiants à la prévalence d'une norme sociale incroyablement malsaine ! Bien joué ! <next wiggle>...euh. Merci ?</next> Ce que vous venez de créer s'appelle l'Illusion de la majorité. Elle explique également pourquoi les gens pensent que leurs idées politique font consensus, ou pourquoi l'extrémisme semble plus courant qu'il ne l'est vraiment. Folie. Mais les gens n'observent pas simplement passivement les idées et comportements des autres : ils les copient activement. Nous allons donc maintenant regarder ce qu'on appelle… <next>les «contagions !»
</next> Oublions un moment cette histoire de «seuil». Ci-dessous : voici une personne avec une information. Une fausse info, «fake news» comme on dit. Et tous les jours, cette personne répand la rumeur, comme un virus, à ses amis. Qui la répandent à leur tour à leurs amis. Et ainsi de suite.
Démarrez la simulation !
(p.s. : pas de dessin quand la simulation tourne)
Note: malgré le nom négatif, les «contagions» peuvent être bonnes ou mauvaises (ou neutres, ou ambigües). Les données statistiques tendent à démontrer fortement que fumer, la santé, la joie, les motifs de vote et les niveaux de coopération sont tous «contagieux» -
et indiquent que les suicides et les fusillades le sont également. <next wiggle>c'est déprimant
</next> En effet. Peu importe, PUZZLE TIME!
Dessinez un réseau & lancez la simulation, afin que tous soient infectés par la «contagion».
(nouvelle règle : vous ne pouvez pas couper les connexions épaisses) <next wiggle>fan-tas-tique !
</next> Cette folie qui se répand s'appelle une «cascade d'information». M. Newton s'est pris dans une telle cascade en 1720. Les institutions financières mondiales se sont prises dans une telle cascade en 2008.
Cependant, cette simulation est fausse. La plupart des idées ne se répandent pas comme des virus. Pour beaucoup de croyances et de comportement, il faut être exposé à la contagion plus d'une fois pour être «infecté». Les chercheurs en réseaux ont donc trouvé une meilleure nouvelle manière de décrire comment les idées et comportement se répandent, ils l'appellent... <next wiggle>«les contagions complexes!»
</next> Reprenons les seuils et l'exemple des gros buveurs ! Quand vous avez joué la première fois, les gens ne changeaient pas leur comportement.
Maintenant, simulons ce qui arrive quand les gens commencent à boire quand plus de 50% de leurs amis boivent ! Avant de démarrer, essayez de deviner ce qui devrait arriver.
Maintenant, démarrez la simulation. Regardez ce qui arrive vraiment ! Contrairement à la précédente contagion des fausses rumeurs , cette contagion n'atteint pas tout le monde ! Les premières personnes ont été «infectées» : un seul gros buveur représente 50% de leurs amis (oui, ils sont solitaires). Par contre, la personne à la fin de la chaîne n'a pas été «infectée» : malgré l'exposition à un ami gros buveur, il y a moins de 50% de gros buveurs parmi ses amis.
Ce % relatif d'amis «infectés» est important. C'est la différence entre la théorie des contagions complexes, et notre théorie naïve des contagions simples qui se répandent comme des virus. (On peut dire que les «contagions simples» sont des contagions avec un seuil de 0%.)
Cependant, les contagions ne sont pas nécessairement mauvaises — assez de folie des foules, pourquoi pas… <next>… la sagesse des foules ?</next> Ici, nous avons un volontaire pour… je ne sais pas, sauver des gens lors d'un ouragan, offrir des cours à des élèves en difficulté du quartier, ou quelque chose de cool de ce genre. L'idée, c'est que c'est une «bonne» contagion complexe. Cette fois-ci, cependant, disons que le seuil est seulement de 25% — Les gens veulent se porter volontaires, mais seulement si 25% ou plus de leurs amis le font également. Hé, la bonne volonté a besoin d'un peu d'encouragement social.
← «Infectez» tout le monde avec des ondes positives ! NOTE : faire du bénévolat est une des nombreuses contagions complexes ! Il y a également : les résultats de vote, les habitudes de vie, défier ses croyances, prendre le temps de comprendre un problème profondément — tout ce qui a besoin de plus qu'une «exposition». Les contagions complexes ne sont pas nécessairement sages, mais être sage est une contagion complexe.
(Que serait une contagion simple dans la vie réelle ? Souvent des anecdotes, comme, «l'oppossum a 13 mamelles») Pour vraiment montrer la puissance et l'étrangeté des contagions complexes, revisitons… <next>…un puzzle précédent
</next> Vous vous en souvenez ? Cette fois-ci, avec une contagion complexe, ce sera un peu plus dur…
Essayez d'«infecter» tout le monde de sagesse complexe !
(Appuyez sur «Démarrer» et essayez autant de solutions que vous le désirez) <next wiggle>BON SANG
</next> Bon, vous vous dites peut-être qu'il suffit d'ajouter des connexions pour répandre une contagion, «complexe» ou «simple», bonne ou mauvaise, sage ou folle. Mais en est-il ainsi ? Hé bien, revisitons… <next wiggle>…un autre puzzle précédent
</next> Si vous appuyez sur «Démarrer», la contagion complexe va toucher tout le monde. Pas de surprise. Cette fois-ci, faisons le contraire de tout ce que nous avons fait avant :
dessinez un réseau qui empêche la contagion d'atteindre tout le monde !
Vous voyez ? Bien qu'un nombre plus important de connexions aide toujours à répandre des idées simples, cela peut gêner le développement d'idées complexes ! (ça fait se poser des questions au sujet d'Internet, hein ?) Et ce n'est pas juste un problème théorique. Cela peut être une question de vie… <next wiggle>…ou de mort.
</next> Les gens à la NASA sont intelligents. Ils ont utilisé les théories de Newton pour nous envoyer sur la Lune ! Pourtant, en 1986, malgré les avertissements des ingénieurs, ils ont lancé Challenger, qui a explosé et tué 7 personnes. La raison : il faisait trop froid ce jour-là.
En fait, les managers ont ignoré les avertissements des ingénieurs. Pourquoi ? À cause de l'effet de groupe. Quand un groupe est trop uni (cela tend à être le cas au sommet des institutions), il résiste aux idées complexes qui mettent en péril leurs croyances ou leur égo.
C'est comme ça que les institutions tombent dans la folie des foules. Mais comment en «concevoir» qui exploitent la sagesse des foules ? En deux mots : <next>liens & ponts
</next> ← Pas assez de connexions, l'idée ne peut se propager.
Trop de connexions, l'effet de groupe apparaît.
Dessinez un groupe qui est dans le juste milieu : suffisamment connecté pour répandre une idée complexe !
Facile ! Le nombre de connexions dans un groupe est appelé capital social de relations. Qu'en est-il des connexions… <next wiggle>…entre groupes ?</next> Comme vous l'avez peut-être deviné, le nombre de connexions entre des groupes s'appelle le capital social de ponts. C'est important, car cela aide les groupes à sortir de leurs caisses de résonance !
Construisez un pont pour «infecter» tout le monde de sagesse complexe : Comme pour les liens, il y a aussi un juste milieu pour les ponts. (challenge supplémentaire : essayez de dessiner un pont si épais que la contagion complexe ne puisse pas passer à travers!) Maintenant que nous savons comment «concevoir» des connexions à l'intérieur et entre des groupes, faisons… <next wiggle>… LES DEUX en même temps !</next> PUZZLE FINAL !
Dessinez des connexions à l'intérieur de groupes (liens) et entre des groupes (ponts) pour répandre la sagesse à toute la foule : Félicitations, vous venez de dessiner un type très spécial de réseau ! Les réseaux avec un juste équilibre entre liens et ponts sont profondément importants, et ils sont appelés... <next wiggle>“réseaux petits mondes”
</next> «Unité sans uniformité». «Diversité sans division». «E Pluribus Unum: de plusieurs, un».
Peu importe comment c'est formulé, les individus à travers les époques et les cultures arrivent souvent à la même conclusion : une société saine nécessite un équilibre de liens à l'intérieur de groupes et de ponts entre des groupes. C'est à dire : Pas ceci…
(car les idées ne peuvent pas se répandre) ni cela…
(car l'effet de groupe s'y manifesterait) …mais CECI: Les scientifiques des réseaux ont maintenant une définition mathématique pour cette sagesse ancienne: le réseau «petit monde». Ce mélange optimal de liens et ponts décrit comment nos neurones sont connectés, encourage la créativité collective et la résolution de problèmes, et a même une fois aidé le président américain John F. Kennedy à éviter une guerre nucléaire ! Donc, oui, les «petits mondes» sont importants. <next>ok, récapitulons…
</next> (pst… un secret ?) Contagion : simple complexe Couleur de contagion : Choisis un outil… Dessine un réseau Ajoute quelqu'un Ajoute un Infecté Déplace quelqu'un Supprime quelqu'un TOUT EFFACER (…ou utilise le clavier !) Ajoute [1]: quelqu'un [2]: un Infecté
[Space]: Déplace
[Backspace]: Supprime
EN CONCLUSION : tout est question de…
contagions & connexions
Contagions : Comme les neurones et les signaux dans le cerveau, les gens transmettent des croyances & des comportements dans la société. On influence nos amis, les amis de nos amis, et même les amis des amis de nos amis ! («Sois le changement que tu veux voir dans le monde», etc etc)…
Connexions : Pas assez de liens et les idées complexes ne peuvent se répandre. Trop de liens et les idées complexes sont écrasées par l'effet de groupe. L'astuce, c'est de construire un réseau «petit monde», le mélange optimal de liens et de ponts : e pluribus unum.
(Tu veux faire ta propre simulation ? Teste le mode Bac à sable en cliquant sur le bouton (★) ci-dessous !)
Qu'en est-il de la question du tout début : Pourquoi certains foules deviennent…
<next>… sages et/ou folles ?</next>
De Newton à la NASA à la
science des réseaux, on a dit beaucoup
aujourd'hui. En résumé, la folie des foules
n'est pas nécessairement due à des individus, mais à
comment on est piégé dans la toile collante d'un réseau.
On ne doit toutefois PAS négliger sa responsabilité personnelle,
car nous sommes aussi acteurs de cette toile.
Pour améliorer vos contagions : soyez sceptique des idées flatteuses,
prenez le temps de comprendre les idées complexes.
Et, pour améliorer vos connexions : créez des liens avec des gens aux idées proches,
mais aussi au-delà des fossés culturels et politiques.
On peut tisser une toile sage. C'est plus dur que
gribouiller des lignes sur un écran… <next>… mais ça vaut le coup.</next> «Les grands triomphes et tragédies de l'histoire sont causés
non par des gens fondamentalement bon ou mauvais,
mais par des gens qui sont fondamentalement des gens.»
~ Neil Gaiman & Terry Pratchett
<next small><3</next>
créé par
NICKY CASE
jouer à mes autres trucs
beaucoup d'amours et de remerciements à
MES SUPPORTERS PATREON
voir les noms & dessins des supporters · voir les testeurs
aidez-moi à faire plus de choses comme ça <3
♫ musique "Friends 2018" & "Friends 2068" par Komiku
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VICTOIRE Démarrer la simulation Réessayer Traductions par les fans : Quoi, il n'y a pas de traductions par les fans !? (ajoutez la vôtre !)

### Une réponse rapide à La sagesse des foules de James Surowiecki

Tout d'abord, je ne rejette pas complètement ce livre. C'est un bon livre, et Surowiecki essayait de traiter la même question que moi : «pourquoi certaines foules deviennent folles, et d'autres sages ?»
La réponse de Surowiecki : les foules peuvent prendre des bonnes décisions quand tout le monde est aussi indépendant que possible. Il raconte l'histoire d'une fête de village, où les habitants de la ville sont invités à deviner le poids d'un boeuf. Étonnamment, la moyenne de toutes les estimations était meilleure que chacune des estimations. Mais, voici le truc : les gens devaient deviner indépendamment des autres. Sinon, ils seraient influencés par des estimations antérieures incorrectes, et la réponse moyenne serait fortement biaisée.
Mais… je ne crois pas que «rendre tout le monde aussi indépendant que possible» soit la réponse complète. Même les génies, que l'on caractérise à tort comme les penseurs les plus indépendants, sont profondément influencés par les autres. Comme le disait sir Isaac Newton, «Si j'ai vu si loin, c'est parce que j'étais juché sur les épaules de géants»
Donc, quelle idée est correcte ? Est-ce que la sagesse vient de penser par soi-même, ou de penser avec les autres ? La réponse est : «oui».
C'est ce que j'essaie d'expliquer dans cette explication explorable : il faut trouver l'équilibre entre indépendance et interdépendance — c'est ce qui nous permet de devenir une foule sage.

### Quels autres types de connexions existent ?

Par souci de simplicité, mes simulations prétendent que les gens sont seulement reliés par leurs amitiés, et que les amitiés sont égales. Mais les scientifiques des réseaux considèrent d'autres manières d'être reliés, comme par exemple :
Les liens directionnels. Alice est le chef de Bob, mais Bob n'est pas le chef d'Alice. Carole est la mère de Dave, mais Dave n'est pas la mère de Carole. «Chef» & «père/mère» sont des relations directionnelles : la relation va seulement dans un sens. Au contraire, l'«amitié» est une relation bidirectionnelle : la relation va dans les deux sens (enfin, on espère).
Les liens pondérés. Eléonore et Frank sont de simples connaissances. George et Harry sont les meilleurs amis. Même s'il y a un lien d'«amitié» dans les deux cas, le second est plus fort. On dit que ces deux connexions ont différents «poids».
Souvenez vous : toutes ces simulations sont fausses. De la même manière que toutes les cartes sont «fausses». Vous voyez la carte à gauche ? Les maisons ne sont pas des blocs gris sans détails ! Les mots ne flottent pas au dessus des villes ! Pourtant, les cartes sont utiles, non pas malgré leurs simplifications, mais parce qu'elles sont simplifiées. C'est pareil pour les simulations, ou pour toute théorie scientifique. Bien sûr, elles sont fausses — c'est ce qui les rend utiles.

### Quelles autres types de contagions existent ?

Il y a tellement, tellement de manière de simuler les «contagions» pour les chercheurs en réseaux ! J'ai choisi le plus simple, dans un souci pédagogique. Mais voici d'autres manières de faire :
Contagions par l'aléatoire. Être «exposé» à une contagion ne garantit pas que vous serez infecté, cela rend seulement l'infection plus probable.
Les gens ont différents seuils de contagion. Mes simulations considèrent que tout le monde a le même seuil pour l'alcool (50%), le volontariat (25%) ou les fausses informations (0%). Bien sûr, ce n'est pas vrai dans la vie, et vous pourriez inclure cela dans votre simulation.
Une écologie de contagions. Et s'il y avait plusieurs contagions, avec différents seuils ? Par exemple, une contagion simple de «folie» et une contagion complexe de «sagesse». Si quelqu'un est infecté par la folie, peut-il toujours être infecté par la sagesse ? Ou le contraire ? Est-ce qu'on peut être infecté avec les deux ?
Les contagions mutent et évoluent. Les idées ne se transmettent pas parfaitement d'une personne à une autre comme le font les virus. Comme le jeu du téléphone arabe, le message est altéré chaque fois que quelqu'un le re-raconte — et parfois la nouvelle version sera plus infectieuse que l'originale ! Donc, au cours du temps, les idées «évoluent» pour devenir plus attractives, copiables et contagieuses.

### Je veux en savoir plus ! Des livres ou jeux sur le sujet ?

Cette explication explorable était juste un tremplin pour votre curiosité, pour vous faire plonger plus profondément dans une vaste piscine de connaissances ! Voici plus de contenu sur les réseaux ou les systèmes sociaux :
Livre : Connected par Nicholas Christakis and James Fowler (anglais, 2009). Une visite accessible de la façon dont nos réseaux affectent nos vies, pour le meilleur comme pour le pire. Voici un extrait : Préface & Chapitre 1
Interactif : L'évolution de la confiance par Nicky Case (moi) (2017). Un jeu sur la théorie des jeux, sur comment la coopération se construit… ou se détruit.
Interactif : La parabole des polygones par Vi Hart et Nicky Case (moi aussi) (2014). Une histoire : comment des choix inoffensifs peuvent créer un monde dangereux.
Ou, si vous voulez seulement une galerie complète de machins interactifs éducatifs, voici les Explications explorables, une plateforme pour apprendre par le jeu !

### «presque tous les étudiants d'[université] considèrent que leurs amis boivent plus qu'eux»

«Biases in the perception of drinking norms among college students» par Baer et al (1991)

### l'«illusion de la majorité»

«The Majority Illusion in Social Networks» par Lerman et al (2016).
Lié : le paradoxe de l'amitié.

### «Les données statistiques tendent à démontrer fortement que fumer, la santé, la joie, les motifs de vote et les niveaux de coopération sont tous "contagieux"»

Par l'excellent et accessible à tous, Connected (anglais, 2009), de Nicholas Christakis et James Fowler

### «et indiquent que les suicides sont également [contagieux]»

«Suicide Contagion and the Reporting of Suicide: Recommendations from a National Workshop» par O'Carroll et al (1994), soutenu par le Centre pour le Contrôle et la Prévention des Maladies (CDC).

### «et indiquent que les fusillades sont [contagieuses] également»

«Contagion in Mass Killings and School Shootings» par Towers et al (2015).
Voir également : la campagne Don't Name Them (ne les nommez pas), qui demande aux media de NE PAS diffuser les noms des auteurs de massacres, leurs manifestes ou le contenu de leurs réseaux sociaux. Cela répand la contagion. À la place, les media devraient parler des victimes, des premiers secours, des héros civils et de la communauté qui fait son deuil.

### «Les institutions financières mondiales se sont prises dans une telle cascade en 2008.»

«Lemmings of Wall Street» par Cass Sunstein est une lecture rapide, non technique. Publiée en Octobre 2008, juste au début du krach.

### «la théorie des contagion complexes.»

«Threshold Models of Collective Behavior» par Granovetter (1978) est la première fois, à ma connaissance, où quelqu'un a décrit un modèle de «contagion complexe». (même s'il n'a pas utilisé ce nom en particulier).
«Evidence for complex contagion models of social contagion from observational data» par Sprague & House (2017) montre que les contagions complexes existent bien. (Au moins, dans les données de media sociaux qu'ils ont regardées.)
Enfin, «Universal behavior in a generalized model of contagion» par Dodds & Watts (2004) propose un modèle qui unifie tout type de contagions : simple et complexes, biologiques et sociales !

### «l'oppossum a 13 mamelles»

arrangé en un anneau de 12 mamelles, plus une au milieu

### «effet de groupe»

Cette phrase à la Orwell nous vient d'Irving L. Janis en 1971. Dans son article original, Janis investigue des cas d'effet de groupe, en liste les causes, et — merci — des remèdes possibles.

### «capital social de liens et ponts»

Ces deux types de capitaux sociaux — "liens" et "ponts" — ont été nommés par Robert Putnam dans son livre clairvoyant de 2000, Bowling Alone (en anglais). Sa découverte : à travers presque toutes les mesures empiriques de connectivité sociale, les américains sont plus seuls que jamais. Mince alors.

### «il faut aussi trouver un équilibre pour les ponts»

«The Strength of Weak Ties» par Granovetter (1973) a montré que les liens à travers les groupes aident à répandre de simples contagions (comme les informations) mais «Complex Contagions and the Weakness of Long Ties» par Centola & Macy (2007) a montré que les liens entre les groupes peuvent ne pas aider à répandre les contagions complexes, et en fait, gêner leur développement !

### «le réseau "petit monde"»

L'idée d'un «petit monde» a été popularisée par l'expérience de Travers & Milgram en 1969, qui a montré qu'en moyenne, deux personnes choisies au hasard aux États-Unis sont séparées par six amis — «six degrés de séparation» !
Le réseau «petit monde» s'est étoffé mathématiquement avec «Collective dynamics of small-world networks» par Watts & Strogatz (1998), qui ont proposé un algorithme pour créer des réseaux avec à la fois des courtes longueurs de chemin (de petits degrés de séparation) et un fort taux d'amas (les amis ont beaucoup d'amis mutuels) — c'est à dire, des réseaux qui atteignent un juste milieu !
Vous pouvez également jouer avec l'adaptation visuelle interactive de ce papier par Bret Victor (2011).

### «[les réseaux petit monde] décrivent comment nos neurones sont connectés»

«Small-world brain networks» par Bassett & Bullmore (2006).

### «[les réseaux petit monde] encouragent la créativité collective»

«Collaboration and Creativity: The Small World Problem» par Uzzi & Spiro (2005). Ce papier a analysé le réseau social de la scène de Broadway à travers le temps, et a découvert, que, ouais, le réseau est le plus créatif lorsqu'il est un «petit monde» !

### «[les réseaux petit monde] encouragent la résolution de problèmes»

Voir «Social Physics» par MIT Professor Alex «Sandy» Pentland (2014) pour une approche de l'intelligence collective basée sur les données.

### «[les réseaux petit monde] ont aidé une fois le président américain John F. Kennedy à (presque) éviter la guerre nucléaire»

En plus de l'explosion de Challenger, l'exemple le plus notable d'effet de groupe est le fiasco de la baie des Cochons. En 1961, le président américain Kennedy et son équipe de conseillers pensaient — pour une raison ou une autre — que ce serait une bonne idée d'envahir secrètement Cuba et renverser Fidel Castro. Ils ont échoué. En fait, c'est pire : cela a mené à la crise des missiles cubains de 1962, le plus proche dont le monde ait été d'une guerre nucléaire globale.
Ouais, JFK s'est bien planté sur celle là.
Mais, ayant appris quelques trucs lors du fiasco de la baie des Cochons, JFK a réorganisé son équipe pour éviter l'effet de groupe. Il a notamment: 1) encouragé activement les gens à fournir des critiques, ce qui a réduit le «seuil de contagion» pour des idées alternatives et 2) il a découpé son équipe en sous-groupes avant de les rassembler, ce qui a donné à leur groupe une structure proche des «réseaux petit monde» ! Cet arrangement a permis une diversité d'opinion plus saine, sans qu'elle soit trop fracturée — une sagesse des foules.
Et donc, avec les mêmes individus qui avaient précédemment décidé de la baie des Cochons, mais réarrangée collectivement pour décider de la crise des missiles cubains… l'équipe de JFK a pu atteindre un accord de paix avec le leader soviétique Nikita Khrushchev. Les Russes devaient retirer leurs missiles de Cuba, et en échange, les Américains devaient promettre de ne pas envahir Cuba à nouveau. (et aussi, en secret, retirer les missiles américains de Turquie)
C'est l'histoire de la fois où l'humanité a presque failli s'éteindre. Un réseau «petit monde» a tout sauvé, en quelque sorte!
Vous pouvez en lire plus dans Harvard Business Review, ou dans l'article original sur l'effet de groupe.

### «on influence [...] les amis des amis de nos amis !»

A nouveau, du fantastique livre de Nicholas Christakis et James Fowler, Connected (anglais, 2009).

### «soyez sceptique des idées qui vous flattent»

oui, y compris les idées dans cette explication explorable.

### ★ Mode Bac à sable ★

Les raccourcis clavier (1, 2, espace, effacer) fonctionnent dans tous les puzzles, pas juste le mode bac à sable ! Sérieusement, vous pouvez retourner dans un chapitre différent, et y éditer la simulation sur place. En fait, c'est comme ça que j'ai créé tous ces puzzles. Amusez-vous bien !
À mes supporters sur Patreon: je suis profondément reconnaissant. Votre générosité me nourrit et paye mon loyer (littéralement), et me fournit la liberté créative de faire ces étrangs jeux de maths/sciences sociales. Du fond du coeur, merci !
Merci à tous ceux qui ont testé Crowds durant les nombreuses étapes de sa vie !
Le prototype :
Maria · Monica Srivastava
L'alpha :
Glen Chiacchieri · Kalli Repzeti · Mali Akmanalp · Toph Tucker
La beta :
Alex Dytrych · Amit Patel · Cassandra McClure · Catherine Ray · Josh Comeau · Kayle Sawyer · Matthew Conlen · Srini Kadamati · Vanessa Shen · Wick Perry