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When does hyper-personalization persuade? Evidence from nano-targeting of climate policy proposals

Cette séance de séminaire accueille Thomas Robinson (London School of Economics). Il analysera l'efficacité réelle du nano-ciblage politique.

Rendez-vous, Séminaire de recherche

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Salle J.208, 13 rue de l'Université, 75007 Paris

Résumé

Les théories classiques sur la formation des préférences prédisent que les messages personnalisés ont des effets plus marqués ; pourtant, les données empiriques concernant le micro-ciblage restent limitées, ce qui ne permet pas de déterminer clairement dans quels cas l'hyper-personnalisation justifie ses coûts de calibrage et d'infrastructure. Nous rendons compte d'une expérience pré-enregistrée à trois bras portant sur une pétition climatique (n = 3113) qui teste des pétitions nano-ciblées au niveau de granularité maximal pris en charge par un plan de calibrage basé sur l'analyse conjointe : 931 pétitions issues de 28 125 configurations possibles. Il s'agit, à notre connaissance, du test de personnalisation des messages le plus fin jamais réalisé à ce jour. Nous développons également un cadre diagnostique en quatre parties, calculable à partir des seules données de calibrage, qui explique pourquoi la personnalisation échoue souvent et permet aux campagnes et aux chercheurs d’évaluer le potentiel du nano-ciblage avant son déploiement. Dans le cas de la politique climatique, tous les diagnostics indiquent une hétérogénéité intra-individuelle limitée et prévisible dans les préférences de messages, ce qui explique pourquoi un message globalement optimal domine. Des analyses exploratoires de sous-groupes et de dissuasion suggèrent que le nano-ciblage est plus efficace pour la mobilisation de la base et les objectifs de dissuasion, ce qui contribue à expliquer son adoption par les acteurs antisystémiques.

Biographie

Thomas Robinson est maître de conférences au département de méthodologie de la London School of Economics. Il a obtenu un doctorat en sciences politiques à l'université d'Oxford en 2020. Ses travaux de recherche portent sur le développement de méthodes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond visant à améliorer les conclusions que l'on tire des expériences et des enquêtes. Il applique ces méthodes à des questions relatives au comportement des électeurs, aux élections et à la santé publique.

Informations pratiques

Ce séminaire se déroulera en présentiel et en anglais, le mardi 9 juin 2026 de 14h à 15h30, en salle J.208, 13 rue de l'Université, 75007 Paris.

L'inscription est obligatoire via ce lien.