Modèles : Markov, physique, écosystème

Régimes cachés de l'activité

Un modèle de Markov caché découpe les jours en 3 régimes, chacun avec son propre rythme moyen et sa propre variabilité. Le régime le plus actif (« Activité », 9,9 drops par jour en moyenne) ne couvre que 26 % des jours mais réunit 97 % des drops. On y reste en moyenne 7,0 jours avant de basculer. Le chemin le plus probable compte 107 bascules, et 3 des 5 ruptures de volume trouvées par une autre méthode (page Statistiques) tombent à une semaine au plus d'une bascule du modèle.

Enchaînement des thèmes d'un drop au suivant

Chacun des 4 063 drops à texte reçoit son thème dominant (les 12 thèmes de la page Discours). Dans les 846 sessions de plusieurs drops (2 481 enchaînements), le drop suivant reste dans le même thème 38,6 % du temps, contre 36,4 % si l'on mélange l'ordre des drops au sein de chaque session (p = 0,001, 1 000 permutations). L'effet est réel mais modeste, car connaître le thème d'un drop réduit l'incertitude sur le suivant de 2,55 à 2,38 bits. Les enchaînements les plus surreprésentés sont listés ci-dessous.

Dérive du style et ressemblances

Un modèle statistique des enchaînements de caractères, appris sur un semestre de drops, prédit le semestre suivant plus ou moins bien, et l'excès de surprise mesure la dérive. Deux sauts dominent, de 2017-S2 à 2018-S1 (+0,56 bit par caractère) et de 2019-S2 à 2020-S1 (+0,47). Ailleurs, le style reste stable d'un semestre à l'autre. Le premier saut correspond au départ de 4chan pour 8chan, le second au retour sur 8kun après la fermeture de 8chan (août-novembre 2019). Une partie de la dérive tient aux changements de sujet, que la mesure ne sépare pas du style.

La compression donne une seconde mesure, car un texte se code mieux après un texte qui lui ressemble. Le semestre 2017-S2 de Q est très à part (sa voisine la plus proche, Q 2018-S1, est à 0,46). Aucun semestre de Q ne se rapproche des tweets de Trump, qui forment entre eux un bloc homogène (plus petite distance entre semestres de Trump : 0,07).

Séismes et répliques : un drop en déclenche-t-il d'autres ?

En sismologie, chaque séisme peut déclencher des répliques dont le rythme décroît selon la loi d'Omori. Appliqué aux drops, le même modèle attribue 80 % des drops à un drop antérieur plutôt qu'au « fond » (le rythme propre à chacun des 6 régimes de volume, modulé par l'heure du jour). Avec un fond constant, qui laisse au modèle les variations lentes d'activité, la part monte à 85 %, ce qui en fait une borne haute. La moitié des répliques suit leur déclencheur de moins de 17 minutes, et leur rythme décroît comme une loi d'Omori d'exposant 2,62. Le modèle d'Omori décrit bien mieux les données que l'absence d'excitation (écart de Kolmogorov-Smirnov de 0,044 contre 0,49). Q publie par salves, un drop en appelant d'autres.

Les tweets de Trump déclenchent-ils des drops ? Ajoutée au modèle, cette excitation croisée explique 0,5 % des drops, dans les 2,3 heures en moyenne qui suivent un tweet. C'est plus qu'avec des tweets décalés de 1 à 14 jours (p = 0,035, 28 décalages), mais l'effet reste marginal. Il confirme, sous une autre forme, l'absence de « deltas » systématiques (page Trump).

Mémoire longue de l'activité

L'analyse des fluctuations redressées mesure comment la variabilité croît avec l'échelle de temps. Pour Q, l'exposant vaut H = 0,81 par jour (0,71 à l'heure), contre 0,49 une fois les jours mélangés. Une période active annonce donc une période active, sur des semaines. Les tweets de Trump ont une mémoire du même ordre (H = 0,84). C'est le propre d'une activité humaine en ligne, pas une signature de Q.

Avalanches : des sessions « critiques » ?

Des systèmes au bord de l'instabilité produisent des avalanches de toutes tailles, en loi de puissance. Les sessions de Q n'en relèvent pas. Une loi de puissance ne s'ajuste qu'aux 117 plus grandes des 1 743 sessions (à partir de 8 drops), avec un exposant de 4,0, loin des valeurs critiques (autour de 1,5), et elle ne se distingue ni d'une exponentielle (p = 0,44) ni d'une lognormale (p = 0,66). Les salves de tweets de Trump ont la même allure (exposant 4,2). Le résultat est donc négatif, rien n'indique une dynamique critique.

Horloge de Q : une rupture de phase

Les heures de publication se lisent comme des angles sur un cadran de 24 heures. Q publie surtout vers 17 h 57 (heure de New York), Trump vers 13 h 22. Mois par mois, les deux horloges restent liées (verrouillage de phase 0,75, Q environ 5,0 heures après Trump). Mais l'horloge de Q bascule : la meilleure coupure, le 21 avr. 2018, sépare une période où Q publiait vers 20 h 48 d'une période où il publie vers 17 h 12 (p = 0,005, permutations). Un changement d'heure n'est pas une preuve de changement d'auteur, mais il s'ajoute aux ruptures de style relevées plus haut et sur la page Discours.

Syncrétisme : Q récupère-t-il les thèmes de la scène ?

Sur 112 thèmes de la scène complotiste (alunissage, 11-Septembre, chemtrails, Pizzagate, Epstein, vaccins, élection « volée »…), 66 n'apparaissent jamais dans les drops et 35 moins de 10 fois. Q ne parle presque jamais des complots par leur nom. Il les porte par des personnes (Epstein, Soros, Rothschild, la Fondation Clinton). Pour les thèmes assez présents, le tableau compare, semaine par semaine, leur part dans les drops à l'attention du public.

Le nombre de thèmes distincts abordés par trimestre culmine au 4e trimestre 2017 (20 thèmes) et au 2e trimestre 2020 (21 thèmes).

Qui informe qui ?

L'entropie de transfert mesure combien le passé d'une série aide à prévoir une autre, au-delà de ce que prévoit son propre passé. Sur 11 séries quotidiennes et 106 liens possibles, 0 restent significatifs une fois retirés le rythme hebdomadaire commun et corrigés les tests multiples. Le tableau donne les dix liens les plus forts.

Réponse horaire des forums Q

r/CBTS_Stream : autour de 118 débuts de session de Q, l'activité des six heures suivantes dépasse de 0,10 (en rapport à la veille) celle d'instants tirés au hasard (p = 0,008). Le pic arrive 23 h après le drop.

r/greatawakening : autour de 395 débuts de session de Q, l'activité des six heures suivantes dépasse de 0,07 (en rapport à la veille) celle d'instants tirés au hasard (p = 0,012). Le pic arrive 20 h après le drop.

Pics d'attention : chocs extérieurs ou emballements internes ?

Un choc extérieur (une actualité) fait monter l'attention d'un coup puis retomber vite. Un emballement interne monte progressivement et retombe lentement. Pour les plus grands pics de chaque série, le tableau donne la part de la montée qui précède le pic, l'exposant de la retombée et l'activité de Q dans la semaine d'avant.

Diffusion des formules de Q

Pour chaque formule forgée ou popularisée par Q, le tableau donne son premier usage dans les drops, sa première occurrence dans l'échantillon Reddit et, quand les données suffisent, les paramètres d'un modèle de diffusion. Le rapport q/p mesure la part de l'imitation face à l'influence extérieure.

Vagues de recherche Google (États-Unis)

Chaque ligne montre quand le public américain a cherché un terme, rapporté à son propre maximum. Les vagues de 2020 (adrénochrome, #SaveOurChildren, Plandemic, élection) se distinguent nettement des intérêts anciens et déclinants (Illuminati, chemtrails).

Sources de la scène et licences

Reddit : archive Arctic Shift (volumes quotidiens exacts, textes échantillonnés chaque jour, sans nom d'auteur, comptes estimés = part des messages échantillonnés × volume). Wikipedia : API Wikimedia des pages vues, redirections comprises. Google Trends : indice d'intérêt de recherche, États-Unis. 4chan /pol/ : jeu de données de Papasavva et al. (CC BY 4.0), lu une fois et réduit à des agrégats. Aucun texte n'en est publié en masse, et les codes de haine ne sont publiés qu'en agrégats. (Papasavva et al., 2020)

Une niche brève

En nov. 2017, 6,9 % des posts de /pol/ sont écrits dans des fils Q. Le mois suivant, Q part pour 8chan et la part tombe à 0,20 %. À partir de 2018, elle se stabilise autour de 0,12 % (médiane mensuelle). Q reste un sujet de /pol/, mais n'en est plus le centre.

Naissance des formules

55 formules liées à Q sont assez fréquentes sur /pol/ pour être datées. 16 étaient déjà en hausse avant la naissance de Q, le 28 octobre 2017. 4 apparaissent avec Q sans qu'il les emploie lui-même, et servent à parler de lui. 8 sont employées par /pol/ avant de l'être par Q, et 16 le sont d'abord par Q. Pour 11, aucune apparition nette ne se dégage. « CBTS » (« Calm Before The Storm ») décolle dès la semaine du 2 oct. 2017. C'est celle où Donald Trump lance devant la presse « c'est peut-être le calme avant la tempête » (5 octobre 2017). Q s'installe donc dans des fils déjà ouverts.

/pol/ répond-il à Q ?

Période /pol/ de Q (du 28 oct. 2017 au 4 janv. 2018, date de son dernier drop sur /pol/) : autour de 111 débuts de session de Q, les mentions de Q sur /pol/ dans les six heures suivantes dépassent de 0,54 (en rapport à la veille) celles d'instants tirés au hasard (p = 0,002).

Après son départ pour 8chan (2018-2019) : autour de 1 059 débuts de session de Q, les mentions de Q sur /pol/ dans les six heures suivantes dépassent de 0,16 (en rapport à la veille) celles d'instants tirés au hasard (p = 0,002). Le pic arrive 1 h après le début de la session.

Toxicité

Sur l'ensemble de la période, les posts liés à Q obtiennent un score moyen de toxicité de 0,366, contre 0,406 pour tout /pol/. Les posts très toxiques (score supérieur à 0,8) en représentent 14,7 %, contre 19,3 %. Pourtant, jour par jour, ils sont plus toxiques que le reste de /pol/ 58 % des 1 184 jours comparés (écart médian 0,005, Wilcoxon p < 0,001). Ce paradoxe apparent tient à la composition du sous-corpus, que la ventilation par groupe ci-dessous éclaire.

Toxicité par groupe

Les fils Q (391 258 posts notés) sont nettement plus calmes que /pol/ (0,317 en moyenne contre 0,406), et moins toxiques que le forum 73 % des 313 jours comparés. Ils le sont surtout pendant la naissance de Q, quand on y déchiffre les drops (0,291 de fin octobre à décembre 2017), mais le restent ensuite (0,384 en 2018-2019, contre 0,407 pour tout /pol/). À l'inverse, les posts isolés qui citent un promoteur (196 091 posts, dont 76 % citent Alex Jones ou InfoWars) sont plus toxiques que /pol/ 67 % des 866 jours (écart médian +0,018, Wilcoxon p < 0,001), et plus obscènes 95 % des jours. Les posts isolés qui emploient le vocabulaire de Q hors des fils Q (150 513) sont à peine au-dessus du forum (écart médian +0,009, 58 % des jours). La moyenne d'ensemble est tirée vers le bas par le poids des fils Q, surtout en novembre 2017, alors que les jours ordinaires sont dominés par les posts isolés, en particulier ceux qui citent des promoteurs.

Ce dont on parle : Q, ses fils, son milieu

Les codes de haine (antisémites surtout : ZOG, (((écho))), « Kalergi »…) touchent 5,0 % des posts de /pol/ avant Q et 6,5 % après, contre 3,6 % dans les fils Q et 0,1 % dans les drops. Q garde les complots de son berceau (les complots classiques touchent 2,3 % des drops, contre 0,9 % des posts de /pol/), mais pas son vocabulaire de haine explicite.

Le vocabulaire des fils Q

Face au reste de /pol/ après octobre 2017, les 30 mots les plus sur-représentés dans les fils Q sont « bread », « cbts », « larp », « qanon », « storm », « indictments », « podesta », « posts », « cia », « keystone », « baker », « tripcode », « questions », « rabbit », « threads », « crumbs », « alice », « qmap », « archive », « hrc », « wonderland », « potus », « huma », « itpb », « qbhqo », « spreadsheet », « sealed », « saudi », « shills », « rothschild ». C'est le lexique d'un atelier de déchiffrement (« bread », « baker », « crumbs », « archive », « qmap », « tripcode »), de ses cibles (Podesta, Huma, HRC), de ses énigmes (« Alice & Wonderland », « white rabbit ») et d'un soupçon permanent d'imposture (« larp », « shills »).

Les drapeaux affichés par 4chan confirment le caractère américain du phénomène. 73 % des posts des fils Q qui portent un drapeau de pays viennent des États-Unis, contre 58 % sur l'ensemble de /pol/ à la même période.

Source : Papasavva et al., jeu de données /pol/ (Zenodo 3606810, CC BY 4.0), lu une fois en entier. Les pseudonymes et identifiants d'auteurs ne sont pas conservés. (Papasavva et al., 2020)