Roxane de la Sablonnière : Prédire le changement social dramatique avec un algorithme : réalité ou fiction ?

Lundi 21 septembre à 14h30 en salle du Conseil

Résumé du séminaire :

Des événements perturbateurs — tels que les coups d’État, les pandémies ou les catastrophes naturelles — peuvent transformer radicalement une société en remettant en cause le statu quo, un processus appelé « changement social ». L’objectif de cette présentation est d’expliquer le contexte, les capacités et les applications potentielles de l’algorithme de changement social (ACS), un algorithme fondé sur la théorie et basé sur des arbres de décision probabilistes bayésiens qui modélisent le changement social. L’ACS modélise la manière dont un événement perturbateur provoque une transition d’un état sociétal à un autre. Tout d’abord, nous décrivons la formulation numérique de l’ACS. Ensuite, nous présentons des modèles théoriques et interprétons le processus de changement social qui en résulte en le mettant en correspondance avec des événements historiques. Enfin, nous utilisons des données empiriques (le début de la pandémie de COVID-19 au Canada et aux États-Unis, ainsi que les coups d’État et élections passés) pour tester les capacités de modélisation de l’ACS. Dans l’ensemble, nous constatons que l’algorithme du changement social qui peut être utilisé pour mieux comprendre le processus de changement social. Dans la présentation, nous discuterons du rôle de la mémoire collective dans le processus du changement social.