Applications of digital epidemiology in the study of behavior, opinion, and infectious disease dynamics
Applications de l'épidémiologie digitale à l'étude du comportement, de l'opinion et des épidémies de maladies infectieuses
par Catherine EISENHAUER sous la direction de Simon CAUCHEMEZ et de Henrik SALJE
Thèse de doctorat en Mathématiques et sciences informatiques
ED 474 Frontières de l'Innovation en Recherche et Education

Soutenue le vendredi 17 décembre 2021 à Université Paris Cité

Sujets
  • Désinformation
  • Épidémiologie
  • Hésitation vaccinale
  • Infox
  • Réseaux sociaux (Internet)

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Mots clés
Épidémiologie digitale, Infodémiologie, Infodémie, Twitter, Réseaux sociaux, Science citoyenne, Hésitation vaccinale, Désinformation, Maladies infectieuses
Resumé
L'ère de l'internet a changé le monde sous nos yeux. Elle a profondément modifié la façon dont nous interagissons avec l'information, tissons des liens et prenons des décisions. Ces changements ont des ramifications importantes et potentiellement dangereuses pour la santé publique, notamment dans le contexte de la désinformation en ligne. Mais ces évolutions ont également donné lieu à de nouvelles opportunités grâce à la disponibilité sans précédent de nouveaux écosystèmes de données et de nouvelles méthodes de collecte de données. L'épidémiologie digitale est une nouvelle branche de la santé publique qui tire parti de ces nouvelles sources d'information pour étudier les questions de santé. Apparu dans les années 1990, ce domaine naissant a connu une croissance exponentielle au cours des dix dernières années, alors que de nouveaux ensembles de données et outils informatiques devenaient de plus en plus accessibles. L'objectif de cette thèse est d'explorer les applications de l'épidémiologie digitale dans l'étude de l'opinion, du comportement et des épidémies de maladies infectieuses. La thèse est structurée en trois sections principales. Dans la première, nous examinons les outils utilisés en épidémiologie digitale et leurs limites. En prenant l'hésitation vaccinale sur Twitter comme exemple, nous examinons plusieurs méthodes utilisées dans les sciences sociales computationnelles et discutons de la manière dont elles pourraient être appliquées dans le contexte de la santé publique. La deuxième section plonge plus profondément dans Twitter et explore la dynamique du comportement de partage des ressources dans les discussions sur les vaccins. Nous constatons que les ressources non fiables dominent le discours hésitant sur les vaccins, tant en termes de prévalence que de viralité. De plus, nous identifions trois domaines en ligne, Natural News, News Target et YouTube, qui représentent près de la moitié de toutes les ressources partagées par les communautés hésitantes. Dans la troisième section, nous analysons les données d'une enquête de science citoyenne menée pendant la première phase de la pandémie de SARS-CoV-2 en France. Ces analyses décrivent les comportements et les attitudes pendant et après un confinement national. Les associations entre l'adhésion aux comportements de protection recommandés et des facteurs liés à la démographie, à la psychologie et à la perception sont explorées. Enfin, nous réfléchissons aux stratégies possibles pour combattre la désinformation en matière de santé, aux défis éthiques de l'épidémiologie digitale et à la viabilité de l'épidémiologie digitale dans des contextes de santé publique plus larges.