Pedro Ramaciotti Morales et son équipe travaillent à l’interface de la sociologie, de l’apprentissage automatique ou de l’ingénierie pour produire des caractérisations réalistes des structures mentales politiques des individus.
Pedro Ramaciotti Morales travaille à l’interface des mathématiques, de l’informatique, de la sociologie et des sciences politiques. Il a commencé par étudier la physique et les mathématiques, poussé par sa curiosité scientifique, mais au fil des ans, l’objet de ses études s’est déplacé des modèles de mathématiques pures vers la sociologie et la politique. Après un doctorat en mathématiques appliquées(Ecole Polytechnique) et un stage postdoctoral au département d’informatique de l’Université de la Sorbonne, il a travaillé comme chercheur à Sciences Po, pour le Centre d’Etudes Européennes et de Politique Comparée (CEE) et plus tard pour le médialab.
Ses intérêts de recherche sont variés, notamment les médias sociaux, les biais algorithmiques, la désinformation, l’informatique et l’IA, mais aussi la polarisation ou le populisme dans les sciences politiques. L’un de ses projets récents, intitulé “AI-Political Machines”, propose de tester si les algorithmes apprennent et exploitent les opinions politiques des utilisateurs, et comment ils affectent la dynamique de l’information dans le débat public.
Un autre projet, Social Media for Democracy (Some4Dem), se concentre sur l’impact des médias sociaux sur la société en ce qui concerne les débats politiques. Par le passé, Pedro Ramaciotti Morales a également étudié la polarisation en ligne et hors ligne dans le mouvement des Gilets jaunes en France, ou comment les différentes relations entre les chaînes Youtube peuvent affecter la diversité du contenu regardé par les utilisateurs.
Le chercheur est arrivé à l’Institut Planète Apprentissage en 2022 : “Ce qui m’a intéressé à l’Institut Planète Apprentissage, c’est la diversité des parties prenantes qui entourent les scientifiques. Il y a une diversité d’acteurs, de l’industrie aux associations, ou aux fondations, ainsi qu’une importante communauté internationale.”
Dans la continuité de ses études précédentes, son projet porte sur les médias sociaux et la politique. Comme il l’explique : “Il existe une longue liste de choses qui peuvent mal tourner en ligne. Les gens pensent à la polarisation, aux chambres d’écho ou à la désinformation, par exemple. Lorsque l’on fait de la recherche scientifique sur ces sujets, il faut d’abord comprendre les opinions des gens, et ces préoccupations peuvent être décrites comme des questions de recherche.”
Traditionnellement, pour analyser les dynamiques sociopolitiques, de nombreuses études ne prennent en compte que la polarisation selon les dimensions idéologiques gauche-droite. Pour Pedro Ramaciotti Morales, ces analyses gauche-droite doivent être enrichies de dimensions supplémentaires. En particulier, les traces comportementales relationnelles numériques (ce que les utilisateurs aiment, commentent ou recommandent) peuvent être utilisées pour extraire des opinions. Le chercheur travaille ainsi avec des données issues de Twitter, Facebook, Youtube, ou Linked in, par exemple. Grâce à ces données de réseaux sociaux, il s’attache à inscrire les individus dans des espaces d’opinion où les dimensions agissent comme des indicateurs des traits idéologiques des utilisateurs.
Dans un article récent sur la géométrie de la désinformation, il a produit le premier “encastrement attitudinal des utilisateurs de réseaux sociaux“. Avec ses collègues, il montre, à partir des données de Twitter, que la combinaison de la polarisation extrême gauche-droite et des sentiments anti-élites est la plus prédictive de la propension à partager des fausses nouvelles.
Comme il le dit lui-même : “Une grande partie de mes recherches vise à essayer de produire des caractérisations réalistes des structures mentales politiques des gens”.
L’équipe de l ‘Institut Learning Planet, appelée Formal Computational Socio-Politics, comprend trois doctorants (Tim Faverjon, Benjamin Gilbert, Duncan Cassells) et un post-doctorant (Zografoula Vagena). “Ils viennent de la sociologie, de l’apprentissage automatique ou de l’ingénierie. Ils ont un mélange fantastique de compétences diverses qui convergent vers la mission de l’équipe”, explique Pedro Ramaciotti Morales.
“Notre mission principale, qui nous distingue des autres personnes qui font des exemples de sciences sociales computationnelles, est que nous croyons en l’idée d’appliquer les mathématiques pour formaliser des problèmes qui sont profondément théoriques dans le domaine des sciences sociales”.
Article rédigé par Sophie Vo
