Tout commence en 2001 au Texas avec le scandale Enron ( si si souvenez-vous la faillite de cette société américaine avait fait vaciller Wall Street et ruiné de nombreux actionnaires ). La firme avait été accusée à l'époque de falsifier ses comptes afin de se maintenir en bourse.
James Pennebaker, de l'université du Texas, s'est alors servi de tous les mails échangés par Enron avant ses déboires économiques, dans le but d'y trouver tous les mensonges qui s'y cachaient. Pennemaker a ainsi réussi à élaborer tout un ensemble de formules capables de rendre compte de tous ces détournements de la vérité.
Perfectionnées par la suite avec l'étude de centaines d'autres cas, ces formules viennent d'être reprises par David Skillicorn, de l'université du Queens au Canada, qui en a élaboré un algorithme informatique.
Comme rien ne vaut la politique en matière de mensonges ( et ceci n'engage que moi ^_^ ), Skillicorn a donc décidé que l'analyse des discours prononcés lors des élections canadiennes constituait un cas d'étude idéal.
Pour se faire, son algo qui repose donc sur un modèle psychologique, part de ce postulat : à l'instar des manifestations physiques ( dilatation de la pupille, sudation exagérée, respiration altérée, ...), le mensonge influe également sur notre manière de parler et plus encore sur notre vocabulaire.
Ainsi, Skillicorn et son équipe se sont attelés à mesurer la fréquence d'utilisation de termes à connotation négative comme " cependant ", " à moins que " et l'emploi de la première personne comme autres critères lors de la campagne électorale ( cette fréquence tendrait à augmenter avec le mensonge ).
Résultat : le vainqueur semble également être le moins menteur. Est-ce maintenant le reflet de la réalité '
Pour Skillicorn, en tous cas, bien qu'il admette que son algorithme reste à améliorer, il se dit satisfait et confiant en la véracité de ses tests.
Si en rentrant chez vous votre petit(e) ami(e) se met à analyser la fréquence de chacun de vos mots, méfiez-vous !
