Caractérisation du panel de répondants (40 personnes)
Genre
Age
Bord Politique
Protocole
Pré-sélection des candidats
200 candidats (100 paires) au second tour des élections législatives de 2022
(Normandie, Bretagne, Pays de la Loire sauf Maine et Loire, Nouvelle Aquitaine).
Annotation subjective via une échelle de likert (1 à 7) de la beauté perçue par un
panel de 150 étudiants en Droit.
Sélection de 96 candidats (48 paires) ventilés en 8 groupes de 6 hommes et 6 femmes selon
la distribution de la moyenne de la beauté perçue suivante (écart-type inférieur à 1.5) :
12 (6f – 6h) personnes avec consensus dans (1-2)
12 (6f – 6h) personnes avec consensus dans (2-2.5)
12 (6f – 6h) personnes avec consensus dans (2.5-2.75)
12 (6f – 6h) personnes avec consensus dans (2.75-3)
12 (6f – 6h) personnes avec consensus dans (3-3.5)
12 (6f – 6h) personnes avec consensus dans (3.5-4)
12 (6f – 6h) personnes avec consensus dans (4-4.25)
12 (6f – 6h) personnes avec consensus dans (4.25-5.5)
Expérience 1 :
Dans l’expérience "paire", 48 paires (Homme - Homme ou Femme - Femme) de candidats étaient affichées.
Les paires étaient randomisée en fonction du niveau de beauté annoté précédemment : par exemple un homme noté
comme faisant parti du groupe 1 pouvait être face à un homme faisant parti du groupe 4.
Le participant devait se prononcer sur un choix entre les deux candidats sans aucune
autre information que le visage de ceux-ci et sans limite de temps en répondant à la consigne "Pour qui voteriez-vous, cliquez sur le visage choisi ?".
Nous récupérions dans l'expérience le temps eyetracker sur les visages des candidats.
Expérience 2 :
Dans l’expérience "rate", 96 visages étaient affichés successivement de façon randomisée.
Le participant devait se prononcer en déplaçant un curseur sur une échelle visuelle analogique de beauté perçue allant de 1 à 7 sans aucune autre information que le visage de ceux-ci, notamment
sans appartenance partisane.
Nous récupérions dans l'expérience le temps eyetracker sur les visages ainsi que
la valeur du curseur (beauté perçue).
Expérience 3 :
Dans l’expérience "polis", les mêmes 96 visages étaient affichés successivement de façon randomisée. Le participant devait se prononcer en déplaçant un curseur sur une
échelle visuelle analogique de beauté perçue allant de 1 à 7.
Dans cette expérience nous attribuions de façon randomisée une étiquette politique (extrême gauche - gauche - droite - extrême droite) aux visages.
Résultats
Expérience 1 : PAIRE / Pour qui voteriez-vous ?
Prime de beauté sur le choix d'un candidat
Nous possédons 2 variables indépendantes continues :
- la beauté moyenne subjective de chaque visage (noté entre 1 et 7 par 150 participants lors de la pré-sélection)
- le temps passé sur le visage (en s) dans l'expérience par les 40 panélistes
la variable dépendante est le choix :
- 1 pour élu - 0 pour non élu
Nous faisons ainsi une régression logistique dont les résultats confirment l'influence positive de la beauté et du temps passé sur le visage sur le choix du candidat.
Combinées les 2 variables expliquent 7.6% de la variance.
Régression logistique avec les 2 variables
Régression logistique avec beauté
Le graphique suivant montre dans le cadre de cette expérience que passé 3 le candidat à 50% de chance d'être élu et passé 5 le candidat à 75% de chance d'être élu.
Regression logistique avec eyetracker
Expérience 2 : RATE / Comment trouvez-vous cette personne ?
Influence du regard sur
l’évaluation de la beauté
Nous possédons 1 variable indépendante continue :
- le temps passé sur le visage (en s).
La variable dépendante est la beauté :
continue de 1 à 7 (valeur du curseur).
Nous faisons ainsi une régression linéaire dont les résultats montrent qu'il n'y a pas d'influence entre le temps passé à regarder les visages et la beauté perçue.
Régression linéaire
Expérience 3 : POLIS / Comment trouvez-vous cette personne ?
Influence de
l'étiquette politique sur l’évaluation de la beauté
Nous possédons 1 variable indépendante catégorielle :
- l'étiquette politique.
la variable dépendante est la beauté :
- continue de 1 à 7 (valeur du curseur).
Nous faisons ainsi un modèle linéaire général mixte (prenant en compte la variabilité des participants), cette ANOVA à mesures répétées (avec l'ensemble de donnée de l'expérience 2)
montre qu'il y a une influence entre l'étiquette politique et la beauté perçue.
Les extrêmes influencent négativement la beauté perçue comparée à gauche modérée et droite modérée.
Il n'y a pas de différence significative entre gauche modérée et droite modérée.
L'expérience confirme l'existence d'un malus esthétique lié aux extrêmes (droite ou gauche).
ANOVA à mesures répétées
Les élus !
Nombre de votes (sur 40) obtenus par les candidats
En vert : les 8 candidats qui ont obtenu plus de 30 votes.
En rouge : les 8 candidats qui ont obtenu moins de 10 votes.
Gagnants(>30)
4 --> 32 |
12 --> 31 |
22 --> 33 |
36 --> 31 |
85 --> 32 |
127 --> 32 |
158 --> 32 |
169 --> 33 |
Perdants (<10)
21 --> 6 |
26 --> 6 |
55 --> 4 |
133 --> 7 |
146 --> 8 |
176 --> 10 |
196 --> 5 |
Comparaison de la beauté perçue par les différents panels.
En bleu les 150 panélistes étudiants de la pré-sélection.
En noir les 40 panélistes des expériences 1,2 et 3.
Le genre
Comparaison des votes venant des femmes (en bleu) et des votes venant des hommes (en noir) pour chaque candidat.
| Politicienne | Politicien | Total | |
|---|---|---|---|
| Femme | 504 | 487 | 991 |
| Homme | 456 | 473 | 929 |
| Total | 960 | 960 | 1920 |
Le tableau montre que les femmes ont plus votés pour des femmes et que les hommes ont plus votés pour des hommes.
Cependant le test khi2 ne montre aucune différence significative.
Résultats du Chi-square :
Chi-square statistic: 0.5338900481078903
P-value: 0.4649759783076691
Degrees of freedom: 1
Expected frequencies:
[[495.5 495.5]
[464.5 464.5]]
florian.focone@univ-angers.fr