Quelle est l'efficacité du nudging ?

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Comment décririez-vous l'objet de votre recherche en termes simples ?

Les nudges sont "tout aspect de l'architecture de choix qui modifie le comportement des personnes de manière prévisible sans interdire aucune option ni modifier de manière significative ^leurs incitations économiques".1 Les nudges étant très populaires, ils affectent notre vie de tous les jours. Les nudges sont très populaires et affectent notre vie quotidienne, par exemple par le biais d'unités gouvernementales de nudge, telles que la Behavioral Insights Team au Royaume-Uni ou l'ancienne Social and Behavioral Sciences Team aux États-Unis. Pourtant, on n'a jamais vraiment cherché à savoir, à grande échelle, si les nudges fonctioⁿnent vraiment et, sⁱ oui, dans quelles conditions. L'un des auteurs du livre original sur les nudges a même consacré un article de journal distinct aux "nudges qui échouent".2 Dans le cadre de notre recherche,3 nous avons cherché à estimer l'efficacité des nudges. En outre, nous voulions concevoir un système de classification qui puisse servir de guide pour de futures études sur les nudges.

Comment expliqueriez-vous votre question de recherche au grand public ?

Nous suivons deux questions de recherche principales. D'une part, nous voulons déterminer si le battage médiatique autour du nudging peut être étayé par des données scientifiques. Nous nous demandons dans quelle mesure les nudges diminuent ou augmentent un résultat par rapport à un groupe de contrôle qui n'a pas reçu de nudge.

En outre, nous voulons savoir quels seraient les facteurs influençant une efficacité divergente. Le nudging étant un concept large, certains types de nudges ou contextes pourraient être plus efficaces que d'autres. D'autre part, nous nous sommes demandé s'il existait un moyen de classer toutes les études sur les nudges dans un système global, tel qu'une taxonomie ou une boîte morphologique.

Que pensiez-vous trouver et pourquoi ?

Comme nous avons suivi une approche exploratoire, nous n'avons pas formulé d'hypothèses explicites. Cependant, nous nous attendions bien sûr à ce que le nudging soit très efficace. Sur la base d'analyses documentaires antérieures sur les nudges, nous pensions que les défauts de paiement, en particulier, feraient partie des types de nudges les plus efficaces. En outre, nous nous attendions à ce que les nudges diffèrent selon le contexte, par exemple l'énergie, l'environnement, etc. et en faisant la distinction entre le nud^ging hors ligne et le nudging numérique, un concept plutôt nouveau introduit par Weinmann et al.4 Enfin, nous espérions également trouver des informations plutôt pratiques telles que les pays dans lesquels le moins d'études sur le nudging ont été menées ou les types de nudges qui ont été rarement utilisés afin d'offrir des pistes de recherche futures à d'autres chercheurs. En ce qui concerne le système de classification, nous étions tout à fait curieux et ouverts à l'idée que des taxonomies ou des boîtes morphologiques soient développées tout au long du processus.

Quel type de processus avez-vous suivi ?

Nous avons d'abord procédé à une analyse systématique de la littérature. Les analyses documentaires sont effectuées à peu près comme suit : Après avoir défini un objectif, une stratégie de recherche, des mots-clés et des bases de données, nous avons effectué une combinaison de mots-clés dans plusieurs bases de données universitaires. Nous disposions d'un large éventail de mots-clés et avons trouvé environ 2 500 articles qui ont ensuite été sélectionnés sur la base du titre, des mots-clés et du résumé. Après cette sélection, nous avons lu 280 articles dans leur intégralité afin de dégager les 100 articles pertinents pour notre analyse (c'est vraiment une coïncidence qu'il y ait eu un nombre aussi rond). Ces articles ont ensuite été analysés en détail afin d'en extraire le type de coup de pouce, l'ampleur de l'effet, le contexte et d'autres informations pertinentes. Au final, nous avons créé une base de données, disponible sur d^emande, avec plus de 300 traitements de nudging différents et extrait plus de 20 caractéristiques pour chaque traitement. Pour concevoir la boîte morphologique, nous avons suivi les recommandations de Nickerson et al.5

Qu'avez-vous découvert ?

Nous avons trouvé bien plus que ce que nous pouvions présenter dans un article académique. Tout d'abord, notre analyse a révélé que seuls 62 % des traitements par nudging sont statistiquement significatifs, ce qui est beaucoup moins que ce que nous avions initialement prévu. Les nudges ont un effet médian de 21 %, qui dépend du type de nudge et du contexte. Comme prévu, les nudges par défaut sont les plus efficaces, tandis que les stratégies de pré-engagement (c'est-à-dire que vous vous engagez maintenant à faire quelque chose à l'avenir) sont les moins efficaces. En outre, le nudging numérique est aussi efficace que le nudging hors ligne, mais il offre de nouvelles possibilités d'individualisation des nudges. Cela signifie que les nudges numériques peuvent être adaptés plus facilement aux caractéristiques individuelles des décideurs (voir une toute nouvelle étude pour plus d'informations : Ingendahl et al., 2020). Enfin, nous avons développé une boîte morphologique qui classe les études empiriques sur les nudges selon huit dimensions.

En quoi pensez-vous que cela soit pertinent dans le cadre d'une application ?

Lorsque l'article a été publié, de nombreuses personnes issues du monde des affaires ou de la société civile nous ont contactés pour en savoir plus sur les applications des résultats. Les dirigeants nous ont souvent demandé quel était le coup de pouce le plus efficace pour augmenter les ventes, ce qui n'est évidemment pas l'objectif du nudging (mais peut plutôt être considéré comme une forme de manipulation). Mais pour les biens publics, nos résultats montrent par exemple que la modification de l'effort, les rappels et le retour d'information sont des nudges efficaces dans un contexte de santé qui pourrait offrir des moyens de lutter contre le virus Covid-19 (c'est-à-dire en rappelant aux gens de se laver les mains ou en leur donnant un retour d'information s'ils se sont lavés les mains suffisamment longtemps).

Quelles sont, selon vous, les pistes de recherche intéressantes qui découlent de votre étude ?

Notre étude offre plusieurs pistes de recherche pour l'avenir. Tout d'abord, nous avons remarqué que seules quelques études ont utilisé des incitations numériques. Étant donné que de plus en plus de décisions sont prises en ligne, il s'agit sans aucun doute d'un domaine en pleine évolution pour les recherches futures. C'est particulièrement vrai si l'on considère qu'il est beaucoup plus facile de programmer des environnements numériques que de réorganiser physiquement les files d'attente des cafétérias ou de changer le défaut de dons d'organes. En outre, davantage d'études pourraient être menées en Afrique, en Asie ou en Amérique latine, cette dernière étant totalement ignorée par les études que nous avons trouvées. Enfin, certains types de nudges ne sont pas suffisamment étudiés, comme les stratégies de pré-engagement ou les nudges de retour d'information (ce dernier point étant très surprenant pour nous car les mécanismes de retour d'information de tous types sont très courants aujourd'hui).