Comportement individuel face au risque : nouveaux apports dans le ...

d’individus particuliers et analysons dans quelle mesure ces individus peuvent fournir des
informations profitables à la collectivité.
Rappelons que nous avons examiné le cas dans lequel chaque individu appartient à un unique
réseau, dont le comportement permet d’inférer les croyances d’autrui à partir desquelles il tire
des informations. Celles-ci peuvent être vraies ou fausses, mais conduisent nécessairement
l’agent, lorsque le nombre d’agents devient très grand, à un comportement moutonnier dans
l’évaluation de la probabilité d’occurrence du risque. Néanmoins, il peut être réducteur de
considérer que chaque individu n’appartient qu’à un unique réseau, dont il suivrait à la lettre
le comportement. Il importe, de notre point de vue, d’analyser le cas d’agents qui multiplient
les insertions dans des réseaux très différents et faiblement interconnectés. Ils se comporteront
alors comme des pivots qui, après avoir emmagasiné de l’information de sources diverses,
peuvent la répercuter à la collectivité de manière profitable.
3.3 - Que se passe-t-il si un individu participe à plusieurs réseaux distincts ?
Les agents qui participent à plusieurs réseaux distincts n’appréhendent pas le risque de la
même manière que les autres. Par exemple, il a été montré que le mode d’insertion des agents
dans les réseaux gouverne la perception du risque de criminalité. Les individus qui
n’entretiennent des liens qu’avec un unique réseau fermé (qui comprend, dans le même cercle,
les amis, la famille, les collègues, les loisirs…) ont une propension plus grande à surestimer
ce risque. En revanche, l’ouverture des réseaux modifie la réaction par rapport au risque en
acquérant plus d’information 49 . C’est ce phénomène, observé empiriquement, que l’on
cherche ici à comprendre plus précisément.
Considérons à présent qu’un même individu appartienne à plusieurs réseaux différents (n
réseaux) : si nous admettons, là encore, que le nombre d’individus dans chaque réseau est très
grand, il est possible d’affirmer qu’une cascade informationnelle survient dans tous les
réseaux. Par suite, logiquement, l’agent aura plus d’information en confrontant les
informations venant des différents réseaux auxquels il participe. S’il est rationnel, il formulera
sa croyance en fonction de la majorité des cascades qu’il aura observées et adoptera un
comportement en accord avec cette croyance. S’il y a le même nombre de comportements des
deux types, l’individu suit son signal. Nous sommes donc dans un cas où les comportements
peuvent être représentés à l’aide d’une loi binomiale de paramètres f q et n, si l’on considère
qu’il n’y a pas de phénomène d’homophilie. Nous connaissons la probabilité que le nombre
de cascades correctes soit égal à r. Elle s’écrit :
σ
( r)
n!
= . f 1
r!
!
( n − r)
n−r
( − q)
r
q f
Nous en déduisons d’abord la probabilité pour qu’un individu suive son signal en ayant
observé autant cascades de chaque type :
Si n est pair, elle vaut :
49 Cf. Roché (1993).
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