Forum Sceptique

http://www.sciencesetavenir.fr/fondamen ... ation.html


David Robert Grimes, un mathématicien de l’université d’Oxford entend démontrer, avec une équation basée sur la Loi de Poisson, que plus il y avait de personnes impliquées dans un complot, moins longtemps il avait de chance de rester secret. La méthode fait débat.

Le chercheur s’est basé sur des cas avérés de complot : l’alunissage d’Apollo 11 n’a jamais eu lieu, il s’agit d’une mise en scène de la Nasa (possiblement réalisée par Stanley Kubrick…) ; le changement climatique provoqué par l’activité de l’homme est une vaste blague ; le vaccin contre la rougeole est une cause de l’autisme ; il existe un remède contre le cancer mais l’industrie pharmaceutique le cache pour continuer à faire des profits.

Par exemple, si l'homme n'avait jamais marché sur la Lune, la supercherie aurait tenu moins de quatre ans (3,68 ans plus exactement), la Nasa comptant à l’époque plus de 400.000 employés

le principe de la démonstration de David Robert Grimes est simple : plus il y a de gens nécessairement impliqués dans le mensonge, moins longtemps ce dernier peut tenir et son exposition au grand jour ne tarde pas. Car le risque de fuite, volontaire (un lanceur d'alerte) ou par erreur, grandit avec le nombre de "complices".

Les variables de l’équation sont donc le nombre de personnes et le temps passé (en années) depuis le moment où le complot se serait mis en place. Le tout permet d’attribuer une valeur de probabilité située entre 0 et 1 au complot : plus cette valeur se rapproche de 1, plus le complot est censé ne pas en être un, sinon, il aurait été révélé depuis un moment.


L'étude complète


Le débat :

Certains aspects de la méthode sont contestés, notamment ici et là
http://www.scilogs.fr/raisonetpsycholog ... -pas-tenir et dans les commentaires de l'étude.

Mouai, ça va encore tomber sur la gueule des sceptiques tout ca, Grimes aurait pu se retenir d'une si belle perte de temps.
On frôle le scientisme à coup de démonstration mathématique du futur évolutif d'une société ou d'une espèce animale (et de sont look).
J'imagine pas le nombres d’aléas complexes qui peuvent mettre à jour un complot et qui ne sont pas pris en compte dans les calculs...
Et donc le nombres d'axiomes prédéterminés qui fait qu'on en arrive à un résultats "raisonnables"*...mais préconçus.
C'est pas inintéressant tout de même ceci-dit.

*Il est évident que plus de personnes connait un secret, plus il à de chance de ne pas rester secret...et donc d’éclater publiquement.
Une étude sociologique poussée d'un cas récent comme celui de Volkswagen et les émissions polluantes serait peut-être intéressant pour comprendre mieux le phénomène.

Quand Grimes dit :

"Il est très peu probable qu’une simple démonstration mathématique de l’intenabilité de leur croyance réussisse à leur faire changer d’avis" (en parlant des complotistes)

Et pour cause, ils n'aurait pas tout à fait tort. Ce calcul ne sert pas à debunker des complots par la méthode sceptique, mais à donner des approximations de durée d'on on peu de tout de façon douter.

Ça me fait penser à cette intéressante et amusante conférence sur TED de la mathématicienne Hannah Fry sur les Mathématiques de l'amour.

https://www.ted.com/talks/hannah_fry_th ... cs_of_love

I.

Pour ma part, je ne sais pas trop qu'en penser.. Mais je vais plutot dans votre sens, vu la quantité impressionnante de paramètres qu'il faudrait prendre en compte à mon avis (comme tu dis Nicolas). C'est un phénomène humain, sociologique, psychologique, ... donc pas une science exacte.

LoutredeMer a écrit :Pour ma part, je ne sais pas trop qu'en penser.. Mais je vais plutot dans votre sens, vu la quantité impressionnante de paramètres qu'il faudrait prendre en compte à mon avis (comme tu dis Nicolas). C'est un phénomène humain, sociologique, psychologique, ... donc pas une science exacte.

Oui mais ce genre de technique ne vise pas à remplacer les autres approches, mais à être utilisée en parallèle avec ces autres méthodes.

C'est juste un outil "de plus".

I.

Un outil apparemment pas tout à fait au point tout de même

Nicolas78 a écrit :Un outil apparemment pas tout à fait au point tout de même

Peut-être, faut attendre la réponse de Grimes à cette critique.

Reste que l'intérêt de la distribution de Poisson pour étudier des phénomènes en science sociale, c'est pas nouveau. Donc ça ne serait pas si étonnant qu'on puisse en tirer des conclusions valables (possiblement après des corrections si ce modèle en particulier est déficient).

I.

Oui à voir avec les corrections, j'admet que c'est intéressant et que je serait surpris de connaitre les ajustements.
Mais j'ai un peu du mal à me dire en quoi cela va aider les sceptiques ?
C'est des statistiques, et il semble que la qualité d'un projet tenue secret (la qualité de la communication entre personnes concernés et leurs valeurs communes, l’environnement, la nature du projet et autres aléas de la vie et la personnalité des personnes concernés ainsi que leurs rencontres ou les changement dans leurs vies etc) est difficilement quantifiables.
On ne peut donc se baser que sur des statistiques en sachant que tout cela est compris dedans (aléas compris), mais en sachant que l'illustration avec un cas réel peu tout à fait être fausses ou incomplète.
Ceci-dit je ne nie pas que dans la simple et unique donnée T, il y à forcement toutes les données d'on je parle (complexes, surement non illustrable, mais incluses). Mais est-ce fiable ?
Pour moi ça ressemble à c'est programmes qui cherchent à quoi ressemblera l'humain dans 10 000 ans (edit : enfin plus).
C'est intéressant, mais c'est aussi très sujet à caution, et sur des sujet sociaux ça ne m'inspire pas confiance.

Ensuite, quels types de complots formes la base de données qui vient soutenir la qualité du pilier de l'équation ?
Combien il y à t'il de données statistiques et par rapport à combien d'exemples réels (de vrai complot confirmés) se basent les données ?
Aussi, comment l’équation gère l'inconnue des complots qui ne sont pas encore découverts, ne sachant pas (l’équation) quel critères fait qu'ils ne le sont pas encore ?

Je pense que tout cela est intéressant, mais je doute fortement que cela aide au debunking...
A part dire : on verra dans 3/4 ans. Ce qui serait fort sage en réalité

Bon, il serait tout de même intéressant de savoir au long terme ce que donne ce programme (quand il sera corrigé).
Ça se trouve il fera de bon pronostiques et pourra s'ajuster au fil du temps pour devenir de plus en plus précis.
Ça n'aurait pas une utilité plus forte en live (debunking), mais ça serait tout de même pas mal.
Le probleme est que pour savoir si ça fonctionne, il faudra un recul de plusieurs dizaines d'années...

Il me semble intéressant d'avoir l'avis de quelqu'un d'assez pointu au niveau stats: http://www.scepticisme-scientifique.com ... pas-tenir/