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20/09/2019 16h:41 CET | Actualisé 20/09/2019 16h:41 CET

Élection présidentielle tunisienne: Une analyse scientifique des résultats du premier tour

Bayrem considère que cette réussite électorale est due, en grande partie, à “l’armée numérique” qui s’est mobilisée de manière spontanée pour faire campagne en lieu et place de Kaïs Saïed. Pour examiner la pertinence de cette hypothèse, j’ai recouru au coefficient de corrélation de Pearson.

NurPhoto via Getty Images

Kaïs Saïed, candidat atypique, a remporté le premier tour des élections présidentielles. Juriste de formation, cet homme discret a mené une campagne qui a bouleversé les règles du jeu. Ce succès ébouriffant achevé en l’absence de tout soutien politique ou financier reste une énigme tant pour ses opposants que pour une partie de ses supporters. L’explication la plus évoquée est que les électeurs ont choisi de voter contre le système, or une telle affirmation serait trop simpliste.

En lisant l’article de Bayrem Kilani, j’ai lancé une analyse immédiate pour vérifier la validité de ses propos. En quelques mots, Bayrem considère que cette réussite électorale est due, en grande partie, à “l’armée numérique” qui s’est mobilisée de manière spontanée pour faire campagne en lieu et place de Kaïs Saïed. Cela signifie, entre autres, que la couverture médiatique et l’expérience politique ont moins importé.

Pour examiner la pertinence de cette hypothèse, j’ai recouru au coefficient de corrélation de Pearson. Sans utiliser un langage trop technique, il s’agit d’un outil en statistiques qui permet d’étudier l’interaction entre deux variables. Une telle analyse aboutit à un coefficient qui se situe entre 1 et -1. Pour simplifier, cet outil pourrait être utilisé, par exemple, pour étudier la relation entre le prix de la farine et celui d’une baguette de pain. Si le prix de la première augmente, celui de la seconde s’élève forcément. Cela signifie que la corrélation est positive et se situe donc entre 0 et 1 (en fonction de l’amplitude de la relation). Mais si on suit le même raisonnement pour étudier l’interaction entre le prix de la baguette et celui des légumes, le coefficient serait moins positif, voire même négatif (entre 0 et -1).

J’ai donc commencé par l’étude de l’effet de la couverture médiatique sur les résultats du scrutin par candidat. Tel que mentionné, l’analyse de la corrélation comporte deux variables. Dans ce cas, il s’agit d’étudier l’interaction entre le nombre des apparitions médiatiques et le pourcentage des votes obtenus. Par manque de temps, je me suis contenté des dix candidats en tête (J’ai dû compter manuellement le nombre des interventions de chaque candidat depuis le début de la campagne).

Jihed Ncib
Figure 1

 

Chaque point sur la figure représente un candidat. Et le résultat de l’analyse indique qu’il s’agit d’une relation considérablement négative vu qu’elle a un coefficient de -0.77. On peut également voir que les deux candidats qui sont passés au deuxième tour sont apparus moins sur les médias (faute d’être en liberté pour Nabil Karoui). On peut donc en déceler un effet négatif de la couverture médiatique. Il paraît ainsi que les candidats qui apparaissent fréquemment sur les chaînes de télé sont les moins susceptibles d’être les favoris du corps électoral.

Ensuite, j’ai suivi la même méthodologie pour vérifier s’il s’agit vraiment d’un vote contre le système et les figures qui le représentent. Pour distinguer les candidats “frais” et ceux qui occupent la scène depuis des années, je me suis basé sur la date de création de leurs pages sur Facebook (Il faut être créatif face au manque des bases de données). L’exception était Kaïs Saïed qui (croyez-le ou non) n’a pas de page officielle. Je me suis donc basé sur la date de création de sa toute première fanpage. Il n’est pas question ici de l’expérience institutionnelle des candidats mais de leur reconnaissance par le public en tant que personnalité politique. Par exemple, Zbidi avait occupé plusieurs postes ministériels mais personne ne le connaissait avant le décès de BCE.

Jihed Ncib
Figure 2

 

Cette figure illustre donc l’interaction entre l’ancienneté politique et le pourcentage obtenu par chaque candidat. Contrairement à ce qui circule sur les réseaux sociaux, le coefficient (-0.21) n’indique pas une interaction significative. Certes, on peut clairement voir qu’une partie de l’électorat a choisi de rompre avec le système. Néanmoins, on ne peut pas parler d’une généralisation avec ce faible coefficient mais d’une “tendance” qui pourrait s’accroître dans le futur.

Et finalement, j’ai évalué l’impact de ces armées numériques en utilisant la même technique. Dans son article, Bayrem révèle que ces supporters se sont servis des groupes Facebook pour soutenir leur candidat. J’ai donc fait le calcul des membres des groupes “d’initiative citoyenne” (fallait leur donner un nom) pour chaque candidat.

Jihed Ncib
Figure 3

Le résultat montre qu’effectivement, plusieurs candidats doivent leur succès électoral à cet appui populaire. Les deux candidats qui sortent du lot sont Kaïs Saïed (avec 290k membres) et Lotfi M’Raihi (avec 155k membres). Ainsi, on peut dire que, sans aucune doute, la mobilisation des masses en faveur de leur candidat était un élément crucial de leurs campagnes. D’un côté, Saïed a recueilli 18% des suffrages. De l’autre côté, le pourcentage obtenu par M’Raihi a dépassé plusieurs autres figures alors que personne ne le connaissait il y a deux mois. 

S’agit-il d’un vote-sanction? Les chiffres ne le montrent pas d’une manière certaine. Plusieurs électeurs se sont tournés vers des personnalités du système. C’est la dispersion de ces derniers qui a causé leur échec. Par contre, on voit clairement une tendance qui se développe et qui rejette les favoris des médias et des lobbies. Quant au phénomène Saïed, il est encore à déchiffrer. Mais il s’agit vraiment d’un candidat qui a été créé, soutenu, et défendu par les masses. Et il s’avère que l’appui populaire est beaucoup plus efficace parce qu’il s’effectue entre pairs. 

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