Vous êtes-vous déjà demandé pourquoi nous étions aussi motivés à poursuivre nos efforts sur certaines applications de sport, de lectures ou d’apprentissage de langues étrangères ? Ou au contraire, comment nos bonnes résolutions avaient pu disparaitre aussi facilement en comparant nos performances à celles des autres utilisateurs ? C’est justement ce qu’a étudié une équipe de chercheurs dans une étude originale.
L’article étudie comment les comparaisons sociales dans les applis de type Strava, Fitbit, Duolingo ou WeChat Reading influencent notre motivation à poursuivre nos objectifs (faire du sport, lire, apprendre une langue, etc.).
Les auteurs montrent que ce n’est pas seulement le classement (qui court ou apprend mieux que moi) qui compte, mais aussi les informations liées à la performance – âge, argent, temps libre, etc. – que nous percevons chez la personne à laquelle on se compare.
On vous raconte.
L’idée centrale : deux types de comparaison
Pour réaliser leurs expériences, les chercheurs distinguent d’abord deux dimensions de comparaison:
- La performance : par exemple, la distance courue, le temps de lecture, le score dans une appli de langues.
- La dimension liée à la performance (performance‑related) : âge, situation financière, temps disponible, conditions d’entraînement, etc., qui peuvent expliquer en partie la performance.
Par ailleurs, ils opposent deux directions de comparaison.
- Comparaison vers le haut (upward) : l’autre fait mieux que moi (meilleur classement).
- Comparaison vers le bas (downward) : l’autre fait moins bien que moi.
Les auteurs cherchent alors à comprendre comment ces deux variables combinées modifient notre image de nous‑mêmes et donc notre motivation à continuer l’effort.
Quand l’autre est meilleur que moi
Imaginons Marie, qui utilise une appli de running et voit Lisa devant elle au classement hebdomadaire. C’est une comparaison vers le haut : Lisa court mieux.
Deux cas :
- Si Lisa est aussi avantagée sur une dimension liée (par ex. plus riche, inscription dans une salle de sport de luxe) Marie peut se dire : « Elle a de meilleurs moyens, donc c’est normal qu’elle soit devant. »
- Si, au contraire, Lisa est désavantagée (plus âgée, moins riche, matériel plus modeste), Marie ne peut plus « rejeter » l’écart de performance sur des facteurs externes. Elle doit l’attribuer à une moins bonne capacité de sa part, ce qui crée une menace pour l’image de soi (self‑threat).
Les expériences montrent que, dans cette situation, la menace ressentie ne paralyse pas, mais tend à augmenter la motivation à poursuivre l’objectif : Marie veut combler l’écart et restaurer une image positive d’elle‑même. Autrement dit, en comparaison vers le haut, le fait que la personne meilleure que nous soit « moins favorisée » sur une dimension liée renforce notre motivation.
Quand l’autre est moins bon que moi
À l’inverse, si Marie est mieux classée que Lisa, c’est une comparaison vers le bas. De nouveau, deux cas.
- Si Lisa est aussi désavantagée sur une dimension liée (moins de temps libre, moins de moyens), Marie peut se dire : « Je suis devant parce que j’ai plus de temps, de ressources. »
- Si Lisa est avantagée (plus jeune, plus riche, plus de temps libre) Marie a de bonnes raisons de conclure : « Si je suis devant malgré ses avantages, c’est que je suis vraiment compétente. »
Dans ce second cas, la comparaison renforce la self‑efficacité : le sentiment d’être capable d’atteindre ses objectifs. Ce sentiment de compétence accrue se traduit, là encore, par une motivation plus forte pour continuer à lire, courir, ou apprendre la langue. Ainsi, en comparaison vers le bas, voir que l’autre est meilleur que nous sur une dimension liée (mais reste derrière en performance) augmente la motivation.
Comment les chercheurs l’ont testé
Les auteurs s’appuient sur quatre expériences dans des contextes et pays variés, avec plus de mille participants au total.
- Étude 1 (Duolingo, langue hongroise) : des apprenants imaginent utiliser Duolingo, voient un classement où un autre utilisateur est au‑dessus ou en dessous d’eux, et le perçoivent comme plus jeune ou plus âgé. La motivation à continuer dépend de la combinaison « meilleur/pire en performance » et « plus jeune/plus vieux ». Résultat : en upward, un autre plus âgé (donc défavorisé) booste la motivation ; en downward, un autre plus jeune (avantagé) la booste.
- Étude 2 (WeChat Reading, Chine) : utilisateurs réels de l’appli de lecture, qui doivent choisir de participer ou non à un défi de lecture rémunéré. On manipule le fait qu’un ami lit plus ou moins qu’eux et qu’il a plus ou moins de temps libre. La décision de rejoindre le défi, donc un comportement concret, suit le même schéma : l’interaction entre performance et temps libre prédit la motivation.
- Études 3 et 4 (Strava / Keep, course à pied) : des coureurs réguliers comparent leur distance à celle d’un autre utilisateur, et voient une photo en salle de sport de luxe ou low‑cost, indicateur de moyens financiers. On mesure à la fois la motivation, le sentiment de menace de soi et la self‑efficacité. Les analyses statistiques montrent que :
- en comparaison vers le haut, la combinaison « autre meilleur mais moins favorisé financièrement » augmente la menace de soi, qui à son tour augmente la motivation ;
- en comparaison vers le bas, la combinaison « autre moins bon mais plus favorisé » augmente la self‑efficacité, ce qui augmente la motivation.
Ces effets se répètent avec différentes applis (languages, lecture, fitness) et dans des cultures diverses (États‑Unis, Chine), ce qui suggère une certaine robustesse.
Que retenir pour le design des applis ?
Les plateformes de suivi d’objectifs utilisent déjà des classements, des profils, des photos et des flux d’activités qui exposent les utilisateurs à des comparaisons sociales permanentes. Cette étude montre que ces comparaisons ne sont pas neutres : elles peuvent stimuler ou affaiblir la motivation, selon la façon dont elles combinent performance et caractéristiques associées.
Pour renforcer la motivation des utilisateurs, plusieurs pistes émergent de cette étude:
- Quand on met en avant des modèles supérieurs (upward), il peut être utile de montrer des cibles qui semblent moins favorisées sur certains plans (âge, moyens, contraintes de temps), de façon à renforcer la prise de conscience « si elle y arrive, je pourrais y arriver aussi… voire je devrais déjà y arriver ».
- Quand on veut encourager par comparaison vers le bas (montrer des gens moins performants), il peut être utile de signaler que ces personnes ont davantage de ressources que l’utilisateur, ce qui lui permet de conclure que sa performance est due à sa propre compétence.
En d’autres termes, la conception des leaderboards, des profils visibles et des recommandations de «personnes à suivre » peut être pensée pour soutenir la motivation, et pas seulement l’engagement ou la compétition.
Et pour nous, utilisateurs ?
Du point de vue de l’individu, cette recherche donne des stratégies psychologiques pour utiliser les comparaisons sociales à notre avantage.
- Si on se sent découragé en voyant quelqu’un de meilleur que nous dans une appli, on peut chercher activement des indices montrant que cette personne est moins favorisée (moins de temps, plus âgée, moins équipée) afin de transformer la comparaison en défi motivant plutôt qu’en fatalité.
- À l’inverse, quand on se compare à quelqu’un de moins performant, on peut volontairement se rappeler ses avantages (âge, argent, temps) pour consolider l’idée que notre performance actuelle repose sur une vraie compétence, ce qui nourrit la self‑efficacité et pousse à continuer.
L’étude invite aussi à rester conscient du caractère partiel de ces informations : dans la vraie vie, nous ne voyons qu’une partie des facteurs qui expliquent la performance des autres. Mais comprendre ces mécanismes permet d’éviter de subir passivement les comparaisons sociales, et de les transformer en leviers de motivation plus conscients, au service de nos objectifs de santé, d’apprentissage ou de développement personnel.
