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Marsh, E. J., Cantor, A. D., & Brashier, N. M. (2016). Believing that humans swallow spiders in their sleep: False beliefs as side effects of the processes that support accurate knowledge. In ''Psychology of learning and motivation (Vol. 64, pp. 93-132)''. Academic Press. https://doi.org/10.1016/bs.plm.2015.09.003

C'est un chapitre de livre 

== Abstract des auteur·trice·s ==
''Humans can store, maintain, and retrieve an impressive amount of information — but the processes that support accurate knowledge can also lead to errors, such as the false belief that humans swallow eight spiders in their sleep each year. In this chapter, we review characteristics of the knowledge base and explore how ﬁve adaptive properties that support accurate knowledge can also lead to the learning, storage, and retrieval of falsehoods. First, people exhibit a bias to believe information is true since, most of the time, incoming information is indeed true. Second, we utilize a ﬂuency-based heuristic for judging truth since — again, most of the time — easy processing reliably signals that something is true. Third, the knowledge base is productive: people use existing knowledge to make new inferences, which are typically accurate but occasionally are inappropriate and result in errors. Fourth, existing knowledge supports new learning, so our ingrained misconceptions can foster new errors and interfere with learning the truth. Fifth, because it would be too taxing to carefully compare all incoming information to stored knowledge, we do not require a perfect match and often accept information as “good enough.” As a result, errors that are similar to the truth often slip by undetected, and sometimes are later reproduced. Finally, we discuss methods for correcting errors and potential barriers to the correction of misconceptions. In particular, it is essential to refute the error as well as provide a simple alternative to replace it. Overall, the processes that support accurate knowledge and false beliefs are the same, and can lead to competing representations in memory.''

== Introduction ==
=== The Issue at Hand ===
Les auteur·trice·s sont parti·e·s de la croyance populaire que ''En moyenne, une personne mange huit araignées par an durant son sommeil''. Iels relèvent qu'il y a des similarités entre les ''misconception'' et les connaissances "correctes". Les processus cognitifs utilisés pour encoder, stocker et récupérer des concepts véridiques (par exemple, araignée, sommeil) sont à l'origine de malentendus critiques. Iels se proposent d'examiner les erreurs comme des « sous-produits » d'un système mémoriel par ailleurs efficace et discutent des moyens de corriger les idées fausses.

=== Deﬁning Knowledge ===
C'est un concept difficile à définir, étant donné qu'il s'applique à énormément de concept. ''Knowledge'' inclut des faits, des concepts, ainsi qu'une compréhension des relation entre eux ; il inclut aussi le langage, des schémas et des inférences. La plupart des psychologues définissent ''Knowledge'' comme faisant référence à des expériences passées, mais ils distinguent ce concept d'autres éléments comme les souvenirs. Les connaissances sont des informations "décontextualisés" et qui ne génèrent pas de sentiment de "revivance". On va parfois parler de "''semantic memory''" comme synonyme de ''Knowledge''.

== General Properties of the Knowledge Base ==
=== The Knowledge Base Has No Known Capacity Limit ===
Le stockage des connaissances n'a pas de limite connue ; il ne devient pas "full" à un moment donné. Les études sur les spécialistes montrent que les expert·e·s peuvent enregistrer un nombre impressionnant de notes, plateaux d'échecs (plus de 50'000), mains de bridge, etc.

=== Knowledge Is Interconnected and Organized ===
Les nouvelles informations ne sont pas stockées de manière séparées ; elles sont ajoutées à la connaissance existante (créant un réseau d'éléments interconnectés). Ce fonctionnement peut facilement être illustré avec le principe de ''priming'' (e.g.les  gens repèrent plus rapidement un mot lié à sémantiquement à un autre que lorsqu'on leur présente un mot qui n'a pas de lien sémantique). On peut aussi observer ça pour des concepts qui n'ont pas un fort lien sémantique (par exemple: "lion" peut ''trigger'' "rayures", car il ''prime'' "tigre"). La littérature sur les expert·e·s montre aussi que les expert·e·s n'ont pas seulement plus d'information en mémoire, mais aussi que la structure de cette dernière est différente par rapport à des novices. Aussi, iels ont des capacité de classification plus fine que les novices.

=== Knowledge Is Surprisingly Durable ===
Contrairement d'autres types de mémoire, la ''Knowledge'' est très persistante indépendamment du temps et des contextes (parfois, les personnes avec des démences légères à modérées peuvent maintenir un niveau de connaissance "normal", malgré une perte des connaissances des événements). Une étude a regardé les connaissances en espagnol d'une cohorte qui n'a plus pratiqué depuis l'école ; la distance à l'apprentissage initial était de 1 à 50 ans. Après une chute des connaissances entre 0 et 10 ans, la connaissance restait ensuite stable (une étude sur la rétention des concepts en psychologie a obtenu des résultats allant dans le même sens).

=== Much, but Not All, Knowledge Is “Sourceless” ===
Retrouver une information en mémoire et se remémorer un événement donne des ressentis différents: le souvenir donne une impression de "voyage dans le temps", ce qui n'est pas le cas pour la récupération d'une information (d'ailleurs, on ne se rappelle pas forcément de comment on a acquis une connaissance). Aussi, le contexte ne semble pas vraiment améliorer la récupération d'information (alors qu'il est très important pour la remémoration d'un événement). 

Il semblerait que, si l'on a prévu de retourner voir le contenu d'une information, on se rappelle plutôt de la source d'une information que de son contenu. Certaines études montrent que les gens ont tendance à mieux retenir la source d'une information vue sur internet que le contenu de cette dernière. Par ailleurs, quand un texte est perçu comme une fiction, les connaissances qu’il engendre restent liées à son contexte d’origine (ralentissant leur récupération hors de ce contexte) contrairement à un texte perçu comme factuel (voir l'étude de [https://doi.org/10.1016/0749-596X(85)90018-X Potts & Peterson, 1985]).

=== Access to Speciﬁc Knowledge Can Shift ===
Tulving et Pearlstone ont proposé la différence entre les connaissances ''avaliable'' et ''accessible'': une connaissance est ''avaliable'' lorsqu'elle est stockée en mémoire, mais elle est ''accessible'' lorsqu'elle peut être récupérée à un moment pertinent. Certaines études ont montré que les connaissances peuvent changer de statut au cours du temps (par exemple, Brown (1923) avait montré que, lorsqu'on leur demandait de citer les états des USA deux fois avec 30 minutes d'écart, les gens montraient des performances différentes entre la première et la deuxième fois). Bahrick a proposé le terme ''marginal knowledge'' pour décrire les connaissances stockée en mémoire, mais qui ne sont pas accessible sur le moment (c'est assez lié à l'effet ''l'avoir sur le bout de la langue'': l'information est ''avaliable'', mais pas ''accessible'').

=== People Are Good, but Not Perfect, at Judging What They Know ===
En général, les gens sont assez bons pour repérer s'ils savent ou non quelque chose. Hart (1965) a montré que les jugements de "''feeling‑of‑knowing''" prédisent bien la connaissance stockée : lorsqu’ils estiment connaître la réponse, les gens la reconnaissent correctement 66 % du temps, alors que lorsqu’ils estiment ne pas la connaître, ils échouent à la sélectionner 62 % du temps. 

Aussi, Glucksberg et McCloskey (1981) ont proposé deux types de "''don't know judgement''": le "''slow, low don't know judgement''" (e.g. Kiev est en Ukraine?) et le "''fast high-confidence don't know judgement''" (e.g. Quelle est la couleur préférée de Jimmy Carter?). En gros, plus on a de connaissances sur le sujet ou un sujet proche, plus on va avoir un ''slow don'nt know judgement''. 

On peut toutefois relever que les gens ont parfois un ''hindsight bias'' (biais rétrospectif). Aussi, les personnes qui se perçoivent comme très compétentes dans un domaine (ex. : finance) ont tendance à affirmer connaître des éléments inexistants, même si leurs connaissances réelles sont limitées (''overclaiming''). Cet "''overclaiming''" dépend davantage de la confiance perçue que du niveau réel de compétence et se manifeste spécifiquement dans le domaine où la confiance est élevée.

== Examples of Errors ==
=== Overview ===
Là on va plutôt s'intéresser aux erreurs d'usages plutôt qu'aux erreurs "d'omission". En gros, le fait que les gens ajoutent des ''misconceptions'' à leur base de connaissances. Le chapitre traite d'erreurs qui ont étudiées en laboratoire et qui ont un parallèle dans la vraie vie, et iels vont ensuite expliquer les principes qui expliquent pourquoi il y a ce type d'erreurs.

=== The Grading Problem ===
Cette problématique découle du fait que les enseignant·e·s ont l'impression de moins connaître un sujet après avoir été exposé·e·s à des copies d'examen contenant plusieurs erreurs. Une étude a montré que les gens produisaient plus d'erreur d'orthographe après avoir été exposés à des textes contenant des erreurs.

=== Side Effects of Reading Novels and Watching Movies ===
C'est une problématique liée au fait que, comme les films s'appuient souvent sur notre monde, ils peuvent transmettre des conceptions fausses de ce dernier. Une étude exposait des participant·e·s à un texte traitant de la rébellion de Satsuma, puis à un extrait du ''Dernier samurai'', les gens avaient tendance à répondre aux questions sur le texte avec des éléments du film (e.g. en disant que le militaire engagé était américain, alors qu'il est français).

=== Repeated Claims Feel True ===
Répéter une information donne l'impression que cette dernière est plus vraie. C'est un effet largement étudié dans la littérature, on parle parfois d'''illusory truth effect''. L'influence de la répétition peut durer plusieurs minutes, semaines, voire mois. On peut toutefois noter que rappeler aux participant·e·s que l'information vient d'une source qui n'est pas fiable peut réduire l'effet.

=== Tests Can Teach Errors ===
Les tests, en particulier les QCM, peuvent induire les étudiant·e·s en erreur (à cause du fait qu'il les expose à  plusieurs réponses fausses).

== Adaptive Processes that Also Support Errors ==
=== Overview ===
Cette section cherche à expliquer pourquoi l'on apprend des erreurs (via les textes que l'on lit, nos erreurs de logique et les gens que l'on fréquente), pourquoi on les reproduit, et pourquoi elles influences nos croyances. Iels vont présenter 5 propriétés interreliées présentant comment l'information est encodée, stockée, et récupérée. De base, toutes servent à l'acquisition de connaissances précises, mais elles peuvent parfois avoir l'effet inverse et conduire à l'introduction d'erreurs dans notre base de connaissances.

=== Property #1: Bias to Believe Information Is True ===
Certain·e·s chercheur·euse·s considèrent que pour comprendre une proposition, on a tendance à la considérer par défaut comme "vraie" ; il y a ensuite un processus de "décroyance" qui prend plus de ressources (approche spinoziste de la connaissance proposée par Gilbert dans les années 1990). L'idée étant que, dans la "vie de tous les jours", les nouvelles informations que l'on rencontre sont effectivement vraies. Ce processus permet donc globalement d'économiser des ressources cognitives. 

Une expérience menée par Gilbert, Krull et Malone (1990) a montré que lorsque des participant·e·s étaient distrait·e·s pendant la lecture de déclarations fictives, iels ne parvenaient pas à évaluer correctement la véracité des affirmations par la suite. Les distractions les amenaient à faire plus de jugements erronés en les considérant comme "vraies" (et donc les participant·e·s n'atteignaient pas la phase d'évaluation et de marquage des affirmations fausses).- 

Gilbert, Tafarodi et Malone (1993) ont reproduit ce phénomène dans des jugements. Les participant·e·s lisaent deux rapports criminels contenant des informations vraies et fausses sur des vols. Un groupe lisait les rapports sans interruption, d'autres étaient distraits par une tâche secondaire. Celleux qui avaient toute leur attention ont évalué les crimes de manière cohérente, tandis que les distrait·e·s ont incorporé des informations fausses dans leurs jugements, attribuant des peines de prison beaucoup plus longues pour les crimes aggravés par des éléments faux.

=== Property #2: Fluency-Based Heuristic for Judging Truth ===
Les gens ont tendance à juger leur connaissance en fonction de la difficulté à récupérer l'information (on parle de ''retrieval fluency''). Kelley et Lindsay (1993) ont montré que la ''retrieval fluency'' est liée à l'illusion de connaissance.

Dans une autre étude, des participant·e·s ont lu des histoires comportant des erreurs, comme "Saint-Pétersbourg est la capitale de la Russie", ce qui a augmenté la probabilité de répondre incorrectement à des questions de culture générale ultérieures. Ils devaient d'abord indiquer s'ils avaient lu chaque réponse dans l'une des histoires et, ensuite, s'ils savaient la réponse avant l'expérience. Les résultats montrent que les lecteur·trice·s se souvenaient bien des sources des histoires, mais attribuaient à tort leurs réponses à une connaissance antérieure. Cela suggère que dans la vie réelle, l'information est souvent rencontrée dans divers contextes, et se souvenir d'une source moins fiable n'empêche pas d'associer des informations à une source fiable. 

Dans la même veine, on peut noter qu'un texte écrit en gras est plus facile à lire qu'un texte visuellement difficile à lire, et peut donc paraître plus vrai ; aussi, on pourrait placer l'effet d'''illusory truth'' dans ce chapitre: cette heuristique est à la fois économiquement cognitive et efficace, car la fluidité est souvent corrélée à la vérité. En moyenne, la version vraie d'une affirmation (par exemple, « La capitale de l'Argentine est Buenos Aires ») apparaît plus fréquemment dans l'environnement que ses nombreuses falsifications possibles.

Un autre moyen pour augmenter la fluidité est d'associer l'information à une photo illustrative (''[[truthiness]]''. Associer une déclaration comme "Les premiers moulins à vent ont été construits en Perse" à une photographie d'un moulin dans un champ non identifiable augmente les évaluations de vérité. La ''truthiness'' se produit même si l'image ne fournit aucune preuve supplémentaire pour l'affirmation spécifique. Parmi les mécanismes possibles, la photo peut inciter les gens à générer une pseudo-preuve, comme penser que le champ pourrait être en Perse. La fluidité est fortement soutenue par des preuves empiriques. On peut noter que la ''truthiness'' n'apparaît que lorsque les gens visionnent un mélange d'affirmations, soit accompagnées d'images, soit seules (ce qui les rend perçues comme moins fluides). C'est un résultat similaire aux études sur l'effet de vérité illusoire (qu'on observe lorsque les gens évaluent un mélange d’affirmations répétées vs nouvelles).

=== Property #3: The Knowledge Base Is Productive ===
Toutes les informations que l'on intègre dans notre base de connaissance ne viennent pas directement de l'extérieur. Il nous est possible de déduire de nouvelles connaissances sur la base d'information précédemment mémorisées (on le voit déjà chez les petits enfants: une étude a montré qu'ils déduisent que lorsqu'on leur dit que les dauphins se regroupent en ''pods'' et que les dauphins communiquent par clics, alors les ''pods'' communiquent par clics). Des études par électroencéphalographie sur les adultes montrent que ces nouvelles inférences possèdent une phénoménologie similaire aux faits bien connus, avec des réponses indiquant un traitement similaire de l'inférence et de l'information stockée dans la mémoire à long terme. 

Cependant, ces inférences peuvent aussi introduire des erreurs. Par exemple, des participant·e·s faisaient des erreurs à des questions de culture générale après avoir été exposé·e·s à un texte du type: ''That’s why we had to go to St. Petersburg, but at least I got to see the Kremlin while there. Her family came toodeven though they lived in Russia’s capital city, they had never visited the Kremlin!'' (i.e. il ne dit pas explicitement que St. Petersbourg est la capitale de la Russie, mais il le suggère fortement). Il est aussi possible de générer des erreurs par analogie fallacieuse ou d'autres applications incorrectes de processus logiques.

Les gens font également des inférences fausse lorsque, dans une comparaison, ils peuvent récupérer des connaissances sur un objet, mais pas l'autre. Par exemple, si l'on demande ''Quelle ville est plus grande: Milan ou Modène?'', la plupart des gens répondent Milan simplement parce qu'ils reconnaissent son nom. Les gens ont tendance à inférer qu'une option reconnaissable est supérieure à une option inconnue. On parle de ''recognition heuristic''.  Tout comme pour la fluidité, s'appuyer sur la reconnaissance conduit souvent à des jugements précis, même en comparaison avec des méthodes plus complexes. Toutefois, la reconnaissance peut être trompeuse dans de nombreuses situations (comme on le voit avec Milan vs Madène). Près de 50 % des personnes se basent régulièrement sur la reconnaissance, même lorsque confrontées à des indices contradictoires. De plus, les erreurs générées lors de ces comparaisons peuvent persister dans le temps.

=== Property #4: Existing Knowledge Supports New Learning ===
La plupart du temps, les connaissances préalables permettent la compréhension (et l'encodage) des nouvelles informations. On sait que les expert·e·s d'un sujet vont apprendre plus rapidement des informations liées à leur sujet (par rapport à des novices). Par exemple, des base-baller professionnels apprenaient plus rapidement des phrases fictives du type "''Sammy Sosa likes to read books by John Steinbeck''" par rapport à des novices. 

Cependant, les connaissances initiales peuvent également interférer avec un nouvel apprentissage, en particulier lorsque leur utilisation est rigide. On parle parfois de problèmes de transfert linguistique, où l'utilisation établie d'un mot nuit à l'apprentissage d'une nouvelle signification. Un bon exemple et le phénomène de ''functional ﬁxedness'' (fixation fonctionnelle), où un apprenant est incapable de penser à un nouvel usage d'un objet familier (l'exemple le plus connu étant le "problème de la bougie et de la boîte d'allumette à fixer contre le mur). 

Les gens s'en tiennent souvent à la signification typique d'un mot ou à l'utilisation d'un objet, plutôt que de réévaluer régulièrement leur portée. Ce processus "cognitivement efficace" et mène généralement à la bonne réponse, mais peut aussi induire en erreur. Par exemple, dans l'apprentissage de phénomènes complexes, on fait souvent des comparaisons avec des éléments bien connus, ce qui peut parfois conduire à des généralisations excessives. Par exemple, en informatique, quand on compare les variables à des boîtes, les apprenant·e·s peuvent parfois croire qu'une variable peut contenir plusieurs éléments (car plusieurs objets peuvent tenir dans une boîte), alors qu'en réalité, elle n'a qu'une seule définition.

=== Property #5: Partial Matches Are Often “Good Enough” ===
Malgré des connaissances apparentes, les gens peuvent parfois manquer des référents qui contredisent leurs connaissances. On parle parfois de "''knowledge neglect''" (négligence des connaissances). Par exemple, lorsqu'on essaie de répondre au problème "''Un avion s'écrase à la frontière franco-espagnole. Où enterrer les rescapés?''", ou le problème de "''l'arche de Moïse''". Ce réflexe fait sens étant donné qu'il est plus économique d'accepter de nouvelles informations "suffisamment proches" de la réponse correcte, plutôt que de les comparer minutieusement aux connaissances existantes (c'est la ''partial match theory'', la théorie de la correspondance partielle).  C'est lié au fait que, dans le discours oral, il y a souvent des imprécisions, pauses, hésitations, etc. Pour échanger, nous formons des représentations superficielles (''good enough'') et utilisons nos connaissances pour combler les lacunes. 

Cependant, les gens acceptent des correspondances proches même lorsque des erreurs ne sont pas introduites intentionnellement et de manière inattendue, et les avertissements s'avèrent généralement inefficaces. Dans une étude, des participant·e·s ont lu des histoires phrase par phrase. Dans une condition, iels devaient appuyer sur une touche chaque fois qu'iels détectaient une erreur, dans l'autre les gens n'ont reçu qu'un avertissement général sur la possible présence d'erreurs. Dans les deux cas, les participant·e·s n'ont détecté qu'environ un tiers des erreurs. Des recherches ont montré que cette problématique touche aussi lorsqu'on a une expertise du sujet. Globalement, les expert·e·s étaient plus susceptibles de détecter des erreurs qui contredisaient sujet, mais iels ont manqué environ un tiers des erreurs totales et ont reproduit une petite portion de celles-ci lors d'un test de culture générale ultérieur. Les expert·e·s ne semblaient pas "lire au-dessus" des erreurs, car mettre en gras et souligner les concepts clés ne les a pas aidés davantage que les non-expert·e·s. Au contraire, les expert·e·s semblaient s'appuyer aussi sur la stratégie du "''good enough''".

On peut noter que ces exemples impliquent un référent ''good enough'' ou sémantiquement assez proche de la vérité pour que la correspondance partielle soit acceptée. L’illusion de Moïse diminue lorsque le référent est sémantiquement ou phonologiquement plus éloigné de la cible (e.g. remplacer "Moïse" par "Adam"). La surveillance des informations nécessite des efforts, et accepter des représentations "suffisamment bonnes" constitue un raccourci qui fonctionne en général. Par conséquent, cette stratégie est davantage utilisée dans des contextes valides où la surveillance ne vaut pas l'effort.

== Lingering Questions about Error Representation and Retrieval ==
=== Co-existence versus Overwriting ===
La littérature semble montrer que l'erreur n'efface pas les connaissances correctes ; les deux peuvent co-exister. Les gens peuvent retrouver l'accès à leurs connaissances correctes, même après avoir utilisé des éléments de désinformation.Les effets de la désinformation s'estompent avec le temps ; à mesure que la désinformation est oubliée, les individus récupèrent l'accès à leurs connaissances correctes. D'autre part, bien qu'on puisse corriger une idée fausse, celle-ci peut réémerger avec le temps (elle doit donc toujours être stockée en mémoire). L'effet de la désinformation, qu'il s'agisse d'événements ou de connaissances, semble indiquer qu'il y a un effet d'''interférence rétroactive'' (une erreur rencontrée récemment bloque l'accès à des informations correctes stockées en mémoire).

=== Direct Retrieval versus Construction ===
Les gens "reconstruisent" la vérité plutôt que de la retrouver directement. La récupération directe est souvent inutile, car on peut utiliser des raccourcis dans le système de jugement de la vérité. Les individus ont un biais à considérer les informations comme vraies, et leurs évaluations peuvent se baser sur la fluidité avec laquelle quelque chose vient à l'esprit plutôt que sur une récupération directe précise. L'hypothèse selon laquelle les heuristiques et les constructions de connaissances ne se produisent que dans des situations d'ignorance n'est donc pas fondée. Posséder des connaissances ne protège pas toujours l'utilisation de ces heuristiques.

=== A Fluency-Conditional Model of Illusory Truth ===

== Correcting Errors in the Knowledge Base ==
=== Overview ===
=== Basic Advice for Correction ===
=== When Should Feedback Do More than Provide the Answer? ===
=== Problem: Teacher and Student Preferences ===
=== Problem: Misconceptions May Be Motivated ===

== Conclusions ==
=== The Science of Learning Is Not Different for Errors ===
=== Comparing Errors of Event Memory to Illusions of Knowledge ===
=== Open Question ===


[[Catégorie:Résumés d'articles]]