Une nouvelle étude de l'université de Californie (UC) à San Diego met en lumière la façon dont nous percevons les risques, constatant qu'une connaissance plus détaillée des probabilités concernant un danger potentiel rendent les risques moins importants à nos yeux.
Les résultats, publiés dans le Journal of Experimental Psychology, sont basés sur des découvertes qui ont été reproduites dans plus d'une douzaine d'expériences différentes avec plus de 1.500 participants vivant aux États-Unis.
Ce biais cognitif rend notre estimation des risques plus faible
Ainsi, par exemple, quand un groupe de volontaires a été informé que 27 % de la population porte au moins une copie d'un gène qui peut causer la maladie d'Alzheimer, ils se sont montrés plus craintifs d'avoir ce gène que ceux à qui on avait apporté des détails supplémentaires (25 % ont une copie du gène et 2 % ont deux copies du gène). Bien que le chiffre total soit le même, 27 %, le risque leur a semblé moins fort.
"Il y a quelque chose dans l'apprentissage de ces probabilités individuelles qui change la façon dont vous pensez au risque et vous amène à réduire votre estimation", a déclaré Uma R. Karmarkar, co-auteure de l'étude, dans un communiqué. Ce biais cognitif, la professeure assistante à l’UC San Diego l’a nommé "biais d’improbabilité" ("unlikelihood bias").
"Donner toutes ces raisons indépendantes avec leurs probabilités peut sembler améliorer la reconnaissance de l'importance d'un événement, mais peut en fait diminuer la perception du risque global", poursuit-elle. La professeure souligne que "cela signifie également que fournir des informations spécifiques sur les probabilités peut aider à atténuer la peur des résultats négatifs".
Une étude qui pourrait inspirer les décideurs pour affiner leur communication
Bien que l'étude se soit concentrée sur les risques pour la santé, les auteurs ont également testé cette théorie en utilisant des résultats positifs potentiels, comme gagner à la loterie. Parallèlement à la probabilité globale de toucher le jackpot, certains sujets ont reçu des informations supplémentaires plus précises. Ils se sont ensuite perçus comme moins susceptibles de gagner. Pour les scénarios positifs aussi, le "biais d’improbabilité" est donc toujours valable.
Uma Karmakar remarque que son étude "peut aider les institutions et les décideurs politiques à affiner leurs messages pour s'assurer que leurs communications ont un impact", en gardant à l'esprit "les comportements que sont censées susciter" les informations fournies.