Au-delà de la théorie des perspectives : La science comportementale au service de la santé publique

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Points clés

  • Les messages de santé publique peuvent être améliorés par la modélisation des sciences du comportement.
  • De nouvelles approches élargissent et dépassent la théorie des perspectives.
  • L’intelligence artificielle sous forme d’apprentissage par renforcement constitue une part importante des efforts de modélisation.
  • Ces efforts de modélisation pourraient être appliqués à des pandémies telles que COVID-19 afin d’améliorer le respect des messages de santé publique et de sauver des vies.
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La théorie des perspectives[1, 2, 3] est peut-être l’une des théories les plus influentes dans le domaine de la psychologie et de l’économie comportementale. Daniel Kahneman a reçu le prix Nobel pour ce travail.

La théorie des perspectives et les messages de santé publique

La théorie suggère que les gens sont irrationnels dans leur prise de décision. Par exemple, elle démontre que lorsque certains messages sont formulés de manière positive ou négative, les décisions peuvent être biaisées. La théorie suggère également que les pertes sont perçues comme plus douloureuses que les gains ne sont satisfaisants.

Cette théorie a été appliquée au domaine de la santé publique[4], et en particulier aux messages de santé publique. Par exemple, la théorie des perspectives a été utilisée pour manipuler la réaction des individus aux messages de santé publique (c’est-à-dire en formulant le message de manière positive afin de modifier les décisions des gens concernant les maladies transmissibles). Elle a également été appliquée plus récemment pour expliquer le comportement de stockage pendant la pandémie de COVID-19[5], ainsi que pour expliquer l’absence de respect de la distance sociale[6].

Plus récemment, cependant, des approches plus novatrices sont envisagées, qui font appel aux sciences du comportement[7]. Cette approche modélise la manière dont le renforcement peut être utilisé dans les messages de santé publique afin d’encourager des comportements plus positifs et plus sains en matière de santé publique.

Dans les sciences du comportement, trois constructions principales (appelées classes fonctionnelles) sont utilisées pour les comportements régis par des règles. Il s’agit de

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1. Conformité

Il s’agit d’un comportement régi par des règles et contrôlé par le locuteur, comme les conséquences socialement médiatisées. Par exemple, si un professeur vous dit que vous devez travailler dur sur votre devoir et que vous le faites parce que vous voulez être félicité par le professeur, il s’agit d’un comportement à médiation sociale. Dans ce cas, la récompense sous forme d’éloges vous encourage à suivre la règle verbale. La contre-conformité est l’inverse de ce comportement, où l’individu se comporte de manière opposée à la conséquence socialement médiatisée.

2. Le suivi

Il s’agit d’un comportement régi par des règles et contrôlé par les conséquences spécifiées par la règle dans un contexte environnemental donné. Par exemple, si une mère dit : « Mange tes légumes verts, cela te donnera de l’énergie », si l’enfant perçoit correctement que « plein d’énergie » est positif et gratifiant, il sera plus enclin à suivre la règle.

3. Augmentation

Il s’agit d’un comportement régi par des règles, qui modifie la mesure dans laquelle les conséquences d’une règle pour le comportement ont des propriétés de renforcement ou de punition. Cela peut prendre deux formes : (1) les augmentations motivantes, où les conséquences établies ou le renforcement de la punition sont temporairement augmentés ou diminués ; et (2) les augmentations formatives, où un stimulus précédemment neutre (pas de propriétés de renforcement) établit maintenant des conséquences de renforcement ou de punition. Par exemple, si vous voyez une pièce de monnaie sur le sol et que vous pensez qu’elle ne vaut rien, elle peut agir comme un stimulus neutre et il est peu probable que vous la ramassiez. Mais si un ami vous dit soudain qu’il s’agit d’une pièce rare et précieuse, cela peut créer une fonction de renforcement qui vous encouragera à ramasser la pièce.

Ces premières constructions comportementales sur le comportement régi par des règles ont été développées et établies dans un cadre qui permet de développer un contexte plus complexe. Dans mon propre laboratoire, les travaux se sont concentrés sur le développement de modèles de renforcement complexes qui utilisent l’intelligence artificielle (ou l’apprentissage automatique) de manière à ce que ces travaux puissent être appliqués à la prédiction de l’efficacité des messages de santé publique.

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Un nouveau modèle

Bien que la théorie des perspectives et le modèle de pensée rapide et lente de Kahneman aient de nombreuses applications utiles pour les messages de santé publique, ils ont été critiqués parce qu’ils s’appuient trop fortement sur les théories des probabilités[8], qui présentent de nombreux problèmes lorsqu’il s’agit d’exprimer une hypothèse causale[9]. Des avancées plus récentes dans le domaine des sciences comportementales contextuelles étendent les trois principales classes fonctionnelles du comportement régi par des règles pour inclure le contexte par le biais de l’implication mutuelle, de l’implication combinatoire et de la transformation de la fonction du stimulus, qui expliquent comment les informations peuvent rendre compte de l’apprentissage dans les réseaux relationnels complexes du cerveau humain et, en fin de compte, être utilisées pour prédire si un message de santé publique sera probablement suivi par le public ou non, en fonction de son contexte et de la manière dont il affecte les réseaux relationnels des individus. Ces réseaux sont expliqués par une théorie appelée théorie des cadres relationnels (TCR), dont certains des principes les plus fondamentaux concernant le développement des réseaux relationnels (connaissances contenues dans l’esprit d’un individu) sont les suivants :

1. Enchaînement mutuel

Cela suggère que des informations peuvent être partagées entre deux constructions symboliques (par exemple, une image du mot « renard » est la même chose que le mot « renard » prononcé).

2. Enchaînement combinatoire

Il s’agit de propriétés de relations partagées, qui expliquent pourquoi nous pouvons déduire des informations, par exemple, si l’on nous dit que Bill est plus rapide que Ted et que Ted est plus rapide que Steve, nous pouvons déduire combinatoirement que Bill doit être plus rapide que Steve sans qu’on nous le dise directement.

3. Transfert de fonction

Cela suggère qu’une propriété fonctionnelle d’une construction peut être transférée relationnellement à une autre construction. Par exemple, si vous avez peur des serpents mais que vous aimez vous promener dans les bois, mais qu’on vous dit que des serpents dangereux s’y trouvent, la peur des serpents peut se transmettre au concept des bois – c’est-à-dire qu’un concept auparavant neutre ou positif (les bois) est maintenant associé à la fonction de peur, et cette peur peut modifier le comportement de la personne, qui devient alors réticente à se promener dans les bois.

Dans le contexte de la santé publique, de nouveaux modèles peuvent être développés à partir de ce modèle, ce qui peut expliquer pourquoi, dans un contexte donné, les gens suivent les messages de santé publique, tels que le respect d’une distance de deux mètres pendant les périodes de COVID (ce que fait mon laboratoire), et pas dans une autre situation. C’est le cas au Royaume-Uni, où un message de santé publique très simple a été lancé : « Restez chez vous, protégez le NHS, sauvez des vies ». Ce message a très bien réussi à rassembler les gens autour d’une cause commune, puisque de nombreuses personnes ont applaudi chaque semaine pour le NHS et se sont largement conformées aux règles de confinement. Le succès de ce message s’explique notamment par les raisons suivantes : (1) il était si simple, si accessible même aux personnes ayant un faible niveau de connaissances en matière de santé, et il favorisait la cohérence avec les connaissances existantes du public (ou les réseaux relationnels) ; (2) la règle était formulée d’une manière qui établissait un contact avec ce qui préoccupe la plupart des gens dans le public, c.-à-d, (3) le message visait également des valeurs plus larges, telles que le sens de la communauté et les valeurs sociales communes, ce qui a permis de suivre la correspondance entre l’environnement et la règle ; (4) le message a été renforcé par le suivi contextuel des valeurs communautaires sociétales aux niveaux local et mondial, où l’abnégation pour sauver une cause plus importante peut être promue en tant que valeur communautaire et nationale.

Dans le cadre de ce traitement de l’information (ou de la réponse comportementale aux renforcements des messages de santé publique), l’implication mutuelle, l’implication combinatoire et le transfert de fonction lient l’information dans des réseaux complexes au sein du cerveau des personnes, et nous commençons à présent à modéliser de manière prédictive, à l’aide d’approches d’intelligence artificielle, la manière dont le public peut réagir. Les messages qui ne fonctionnent pas, car ils n’exploitent pas les principes comportementaux, peuvent conduire le public à ne pas les suivre, ce qui, en fin de compte, peut nuire ou même contribuer à la mort d’individus (par exemple, le comportement anti-vax). Les messages qui respectent ces principes de base peuvent sauver des vies.

Références

[1] Tversky, A. et Kahneman, D. (1974). Judgment under uncertainty : Heuristics and biases. Science, 185(4157), 1124-1131.

[2] Tversky, A. et Kahneman, D. (1981). The framing of decisions and the psychology of choice. Science, 211(4481), 453-458.

[3] Tversky, A. et Kahneman, D. (1986). Judgment under uncertainty : Heuristics and biases. Judgment and decision making : An interdisciplinary reader, 38-55.

[4] Harrington, N. G., & Kerr, A. M. (2017). Repenser le risque : Prospect theory application in health message framing research. Health communication, 32(2), 131-141.

[5] Micalizzi, L., Zambrotta, N. S. et Bernstein, M. H. (2021). Stockpiling in the time of COVID-19.British Journal of Health Psychology, 26(2), 535-543.

[6] Briscese, G., Lacetera, N., Macis, M. et Tonin, M. (2020). Attentes, points de référence et conformité avec les mesures de distanciation sociale COVID-19 : National Bureau of Economic Research.

[7] Edwards, D. J. (2021). Assurer une communication efficace en matière de santé publique : Insights and modelling efforts from theories of behavioral economics, heuristics, and behavioral analysis for decision making under risk. Frontiers in Cognitive Science.

[8] Fiedler, K. et von Sydow, M. (2015). Heuristiques et biais : Beyond Tversky and Kahneman’s (1974) judgment under uncertainty. Cognitive psychology : Revisiting the classical studies, 103(3), 1 46-161.

[9] Pearl, J. (2009). Causality : Cambridge university press.