1. Résumé / Abstract
Le Questionnaire du modèle des antécédents de la perception du risque et de la conformité aux directives de santé publique durant la COVID-19 (Kim, Lee, & Dai, 2023) est un instrument de mesure psychométrique élaboré pour évaluer l’impact direct et indirect de l’exposition à la désinformation sur les attitudes institutionnelles, les jugements cognitifs du danger et l’adoption effective des comportements barrières lors de crises sanitaires majeures. Dans un contexte caractérisé par une infodémie planétaire, cet outil permet d’analyser comment l’adhésion ou le contact répété avec de faux récits médiatiques altère la confiance accordée au corps médical et aux autorités gouvernementales, modifiant en cascade la sévérité perçue de la menace virale et l’observance des recommandations édictées par les instances de santé publique.
L’instrument se compose de 28 items répartis en cinq dimensions distinctes mais interdépendantes : l’exposition à la désinformation liée à la COVID-19 (4 items), la confiance envers les experts de santé publique (6 items), la confiance envers le gouvernement (6 items), la sévérité perçue de la maladie (3 items) et la conformité aux directives de santé publique (9 items). Les items sont évalués à l’aide d’échelles de type Likert en 5 et 7 points, adaptées à la nature de chaque construit (degrés de fréquence, d’accord ou d’assiduité comportementale). Développé et validé auprès d’un échantillon représentatif d’adultes aux États-Unis, le modèle présente des qualités psychométriques rigoureuses : une analyse factorielle confirmatoire (AFC) atteste d’un ajustement exceptionnel aux données empiriques (χ² = 1533,373, dl = 336, CFI = 0,967, TLI = 0,963, RMSEA = 0,050, SRMR = 0,045), une fiabilité composite remarquable comprise entre 0,80 et 0,99 pour l’ensemble des facteurs, ainsi qu’une validité convergente (AVE ≥ 0,50) et discriminante pleinement vérifiée selon les standards méthodologiques contemporains.
2. Mots-clés / Keywords
Désinformation COVID-19, perception du risque, conformité comportementale, confiance institutionnelle, experts de santé publique, confiance envers le gouvernement, sévérité perçue, comportements préventifs, psychométrie de la santé, modèle d’équations structurelles, infodémie, comportements de protection sanitaire.
3. Auteurs / Authors
Le questionnaire et le modèle théorique associé ont été développés et validés par une équipe internationale de chercheurs en communication pour la santé et psychologie sociale :
- Ji Won Kim (Auteur correspondant) : Département des médias et de la communication, City University of Hong Kong, Hong Kong, Chine. ORCID : 0000-0001-6680-2258. Courriel : [email protected].
- Jiyoung Lee : Département des médias et de la communication, Sungkyunkwan University, Séoul, Corée du Sud. ORCID : 0000-0002-0800-9355.
- Yue Dai : Département des médias et de la communication, City University of Hong Kong, Hong Kong, Chine.
4. Objectif / Purpose
L’objectif fondamental de cet instrument est de conceptualiser et de quantifier les mécanismes psycho-sociaux par lesquels l’exposition aux infox (fake news) affaiblit les réponses comportementales de protection lors d’une pandémie de grande ampleur. Alors que la recherche épidémiologique traditionnelle postule que la diffusion objective de données scientifiques suffit à générer une observance des gestes protecteurs, la psychologie de la santé et la communication des risques démontrent que la transmission de messages concurrents, erronés ou polarisants entrave considérablement cette dynamique d’adhésion.
Sur le plan théorique et appliqué, le questionnaire répond à plusieurs défis majeurs :
- Démêler le paradoxe de la confiance institutionnelle : L’outil dissocie expressément la confiance accordée au corps biomédical et aux experts scientifiques de celle accordée aux instances gouvernementales et politiques. Les auteurs ont démontré que ces deux piliers de l’autorité publique réagissent différemment à la désinformation et n’exercent pas la même influence sur la perception du danger.
- Cartographier les voies prédictives de la conformité : Il permet de tester des modèles de médiation complexe afin d’évaluer si l’impact de la mésinformation sur les comportements est direct ou s’il s’exerce par le biais de l’érosion de la confiance et d’une sous-estimation de la dangerosité biologique du virus.
- Guider les politiques de santé publique et les campagnes de communication : En identifiant avec précision les croyances erronées les plus préjudiciables et les dimensions de la confiance les plus fragilisées, les décideurs institutionnels peuvent concevoir des interventions correctives ciblées (prebunking, debunking, transparence communicationnelle) afin de restaurer l’adhésion civique aux protocoles sanitaires.
5. Construit psychologique / Construct
Le modèle repose sur un réseau nomologique articulant cinq construits latents complémentaires :
1. Exposition à la désinformation liée à la COVID-19 (COVID-19 Misinformation Exposure)
Ce construit mesure l’exposition autodéclarée aux récits trompeurs, théories conspirationnistes ou fausses allégations médicales largement diffusées dans l’écosystème médiatique et sur les réseaux sociaux durant la crise sanitaire. Les énoncés ciblent des narratifs spécifiques, tels que la manipulation financière des statistiques hospitalières, la prétendue bénignité du virus dans 99 % des cas, la dangerosité alléguée du port du masque (asphyxie ou intoxication au dioxyde de carbone), et la promotion d’interventions thérapeutiques non validées comme l’hydroxychloroquine. Une note élevée reflète un contact fréquent avec ces narratifs déviants.
2. Confiance envers les experts de santé publique (Trust in Public Health Experts)
Inspirée des travaux fondateurs sur la crédibilité des sources (source credibility), cette dimension quantifie la perception qu’a le citoyen de la compétence technique, de la bienveillance, de la transparence et de l’intégrité morale des autorités médicales et scientifiques. Les items évaluent si les répondants estiment que les experts possèdent les qualifications requises pour gérer la pandémie, agissent au bénéfice de l’intérêt général, transmettent l’intégralité des données disponibles sans dissimulation et demeurent à l’écoute des préoccupations sociétales.
3. Confiance envers le gouvernement (Trust in Government)
Symétrique à la dimension précédente mais structurellement distincte, cette sous-échelle examine l’évaluation citoyenne de l’appareil exécutif et des institutions politiques. Elle mesure la perception de l’efficacité administrative, du dévouement civique, de la véracité des déclarations gouvernementales et de la réceptivité des dirigeants face aux inquiétudes de la population en temps de crise.
4. Sévérité perçue (Perceived Severity)
Ancrée dans la tradition du modèle des croyances relatives à la santé (Health Belief Model), la sévérité perçue reflète l’estimation subjective des conséquences morbides ou mortelles associées à une infection par le SARS-CoV-2. Les items capturent la croyance en la létalité du virus et la crainte de séquelles physiologiques graves et durables.
5. Conformité aux directives de santé publique (Compliance with Public Health Guidance)
Cette échelle comportementale opérationnalise le respect effectif d’un large répertoire de gestes protecteurs préconisés par les agences sanitaires (confinement domiciliaire, distanciation physique de deux mètres, évitement des lieux publics clos, hygiène des mains pendant au moins 20 secondes, désinfection des surfaces, étiquette respiratoire et port régulier du masque facial en extérieur).
6. Cadre théorique / Theoretical Framework
La structuration conceptuelle de l’instrument puise ses fondements à la croisée du Modèle des Processus Parallèles Prolongés (Extended Parallel Process Model – EPPM ; Witte, 1996), de la Théorie de l’Action Raisonnée / Comportement Planifié (Fishbein & Ajzen) et des théories sociologiques de la confiance institutionnelle appliquées à la gestion des risques collectifs (Lang & Hallman, 2005 ; Liu & Yang, 2020).
Selon l’EPPM de Kim Witte, l’adoption d’un comportement d’autoprotection nécessite le franchissement d’un premier seuil cognitif : la perception de la menace, elle-même décomposée en susceptibilité et en sévérité perçues. Lorsque la sévérité perçue est élevée et combinée à un sentiment d’efficacité, l’individu entre dans un processus de contrôle du danger conduisant à l’observance active des mesures recommandées. Inversement, la désinformation opère comme un puissant réducteur de la sévérité perçue, en banalisant la létalité du pathogène et en discréditant l’efficacité des gestes barrières.
De plus, l’adoption de comportements sanitaires contraignants repose sur la légitimité perçue des émetteurs des normes. En situation d’incertitude scientifique radicale, les citoyens doivent déléguer leur jugement épistémique à des figures d’autorité. La confiance devient un heuristique décisionnel indispensable. Lorsque la désinformation érode la crédibilité perçue des experts et du gouvernement, le contrat social sanitaire se brise, anéantissant la motivation civique à respecter les consignes.
7. Validité / Validity
Les propriétés métrologiques de l’instrument ont fait l’objet d’évaluations rigoureuses auprès d’un échantillon d’adultes américains (Kim, Lee, & Dai, 2023) :
- Validité convergente : La variance moyenne extraite (AVE – Average Variance Extracted) a été calculée pour chacun des construits latents. L’ensemble des valeurs d’AVE atteint ou excède largement le seuil standard de 0,50 préconisé par Hair et al. (2010), confirmant que la variance expliquée par les facteurs théoriques l’emporte nettement sur la variance d’erreur de mesure. Les saturations factorielles standardisées des items sur leurs dimensions respectives se sont avérées statistiquement significatives (p < 0,001) et élevées.
- Validité discriminante : Vérifiée au moyen du critère classique de Fornell et Larcker (1981), l’AVE de chaque construit latent est strictement supérieure au carré des corrélations inter-construits (coefficients de corrélation au carré). Ce résultat confirme sans ambiguïté l’indépendance conceptuelle et empirique des cinq facteurs, démontrant notamment que la confiance envers les experts médicaux constitue une entité psychologique distincte de la confiance envers l’exécutif politique.
- Validité prédictive et nomologique : Au sein du modèle d’équations structurelles global, la désinformation prédit négativement et significativement la confiance dans les institutions et la sévérité perçue, tandis que cette dernière explique une part substantielle de la variance de la conformité aux directives sanitaires, corroborant l’ensemble des hypothèses théoriques sous-jacentes.
8. Fidélité / Reliability
La cohérence interne du questionnaire a été rigoureusement démontrée à travers le calcul de la fiabilité composite (CR – Composite Reliability) pour chaque sous-échelle :
- Les coefficients de fiabilité composite (CR) s’échelonnent entre 0,80 et 0,99 pour l’ensemble des construits du modèle.
- Ces valeurs dépassent largement le critère d’acceptabilité conventionnel fixé à 0,70, attestant d’une homogénéité exemplaire et d’une corrélation robuste entre les items composant chaque dimension.
- L’absence de redondance excessive parmi les items préserve la parsimonie de l’échelle tout en garantissant une précision psychométrique optimale, que ce soit pour des recherches fondamentales ou des protocoles d’évaluation diagnostique en santé communautaire.
9. Analyse factorielle / Factor Analysis
Une analyse factorielle confirmatoire (AFC) a été conduite sous estimation du maximum de vraisemblance afin de tester l’adéquation du modèle factoriel à cinq dimensions proposé :
- Indices d’ajustement globaux : Le modèle de mesure à 5 facteurs a présenté une adéquation remarquable aux données empiriques :
- Chi-carré du modèle : χ² = 1533,373 avec 336 degrés de liberté (dl)
- Indice de comparaison de Bentler (CFI) : 0,967 (seuil d’excellence ≥ 0,95)
- Indice de Tucker-Lewis (TLI) : 0,963 (seuil d’excellence ≥ 0,95)
- Erreur quadratique moyenne d’approximation (RMSEA) : 0,050 (avec intervalle de confiance confirmant une excellente précision, seuil ≤ 0,06)
- Résidu quadratique moyen standardisé (SRMR) : 0,045 (seuil ≤ 0,08)
- Ces indices attestent que la matrice de covariance observée est reproduite de manière optimale par la structure factorielle à cinq composantes, sans qu’aucun réajustement post-hoc arbitraire ou covariance résiduelle artificielle ne soit requis.
10. Instrument de mesure / Instrument
- Type d’outil : Questionnaire auto-administré / Inventaire psychologique standardisé.
- Nombre total d’items : 28 items.
- Population cible : Adultes (18 ans et plus), grand public.
- Format des réponses :
- COVID-19 misinformation exposure (Items 1 à 4) : Échelle de Likert en 5 points (1 = not at all [pas du tout], 5 = a lot [énormément]).
- Trust in public health experts (Items 5 à 10), Trust in government (Items 11 à 16), et Perceived severity (Items 17 à 19) : Échelle de Likert en 7 points (1 = strongly disagree [fortement en désaccord], 7 = strongly agree [fortement d’accord]).
- Compliance with public health guidance (Items 20 à 28) : Échelle de Likert en 7 points (1 = not at all [pas du tout], 7 = all of the time [tout le temps]).
- Calcul des scores : Les scores de chaque dimension sont généralement calculés par la moyenne des items constitutifs ou par modélisation en variables latentes sous équations structurelles (SEM). Aucun item inversé n’est rapporté dans la structure initiale.
11. Permissions, Tarifs et Année du test / Permissions & Fee and Test Year
- Année d’introduction : 2023.
- Droits de propriété intellectuelle : Détenus par les auteurs (Ji Won Kim, Jiyoung Lee, Yue Dai) et l’éditeur commercial (Taylor & Francis / Routledge).
- Tarification : L’utilisation dans le cadre de recherches académiques non commerciales est généralement libre de droits sous réserve de citation formelle de l’article princeps. Pour toute réutilisation commerciale, adaptation éditoriale ou inclusion dans des plateformes payantes, une demande formelle d’autorisation doit être adressée à l’éditeur via Copyright Clearance Center ou auprès de l’auteur correspondant.
12. Références / References
- Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50. https://doi.org/10.1177/002224378101800104
- Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis (7th ed.). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
- Kim, J. W., Lee, J., & Dai, Y. (2023). Misinformation and the paradox of trust during the COVID-19 pandemic in the U.S.: Pathways to risk perception and compliance behaviors. Journal of Risk Research, 26(5), 469–484. https://doi.org/10.1080/13669877.2023.2176910
- Lang, J. T., & Hallman, W. K. (2005). Who does the public trust? The case of genetically modified food in the United States. Risk Analysis, 25(5), 1241–1252. https://doi.org/10.1111/j.1539-6924.2005.00668.x
- Liu, P. L., & Yang, Z. J. (2020). In search of information during a pandemic: The role of communication channels, information seeking, and processing in the COVID-19 outbreak. Journalism & Mass Communication Quarterly, 98(3), 672–694. https://doi.org/10.1177/1077699020963503
- Witte, K. (1996). Predicting risk behaviors: Development and validation of a diagnostic scale. Journal of Health Communication, 1(4), 317–342. https://doi.org/10.1080/108107396127988