De nombreuses études se sont penchées sur les prédicteurs de l’infidélité, mais les résultats sont mitigés et souvent contradictoires.

Une nouvelle étude prédictive publiée dans le Journal of Sex Research vient justement à point nommé pour faire le point et y voir plus clair.

Laura M. Vowels et ses collègues, de l’université de Lausanne, ont utilisé un algorithme d’apprentissage automatique pour identifier les principaux indicateurs d’infidélité parmi plus de 95 variables différentes.

Les auteurs de l’étude ont voulu minimiser les incohérences / erreurs éventuelles en utilisant des technologies basées sur des modèles d’apprentissage automatique (machine learning). Cette approche leur permettrait de comparer la prévisibilité relative de divers facteurs relationnels au sein des mêmes analyses.

« Le sujet de recherche a en fait été suggéré par ma co-auteure, le Dr Kristen Mark, qui souhaitait mieux comprendre les prédicteurs de l’infidélité. Elle a déjà publié plusieurs articles sur l’infidélité et s’intéresse au sujet », explique Laira Vowels.

Vowels et son équipe ont regroupé les données de deux études différentes. Le premier ensemble de données provient d’une étude portant sur 891 adultes, dont la majorité était mariée ou cohabitait avec un partenaire (63 %). Environ 54 % de l’échantillon s’est identifié comme hétéro, 21 % comme bisexuel, 11 % comme gay et 7 % comme lesbienne. Un deuxième ensemble de données a été collecté auprès des deux membres de 202 couples mixtes qui étaient ensemble depuis 9 ans en moyenne, la majorité d’entre eux étant hétérosexuels (93%).

Les données des deux études comprenaient un grand nombre des mêmes variables :

• Telles que des mesures démographiques comme l’âge, la race, l’orientation sexuelle et l’éducation
• Ainsi que différentes mesures liées à la relation elle-même : satisfaction sexuelle et satisfaction relationnelle.

Les deux études comprenaient également des statistiques sur la fidélité / l’infidélité (physique ou en ligne) des participants.

À l’aide de techniques d’apprentissage automatique, les chercheurs ont analysé les ensembles de données, d’abord pour tous les répondants, puis séparément pour les hommes et les femmes. Ils ont ensuite identifié les dix principaux facteurs prédictifs de l’infidélité.

Dans les deux échantillons et parmi les hommes et les femmes, une plus grande satisfaction dans la relation prédit une plus faible probabilité de tromperie.

A contrario, un désir plus élevé d’activité sexuelle en solo, un désir plus élevé de rapports sexuels avec son partenaire et le fait d’être dans une relation plus longue prédisent une probabilité plus élevée d’infidélité.

Pour Laura Vowels :

« Dans l’ensemble, je dirais qu’il n’y a pas un élément spécifique qui permette de prédire l’infidélité. Cependant, les variables liées à la relation sont plus prédictives de l’infidélité que les variables individuelles comme la personnalité. Par conséquent, la prévention de l’infidélité pourrait être plus efficace en maintenant une relation saine et de qualité plutôt qu’en pensant aux caractéristiques spécifiques de la personne ».

Les chercheurs soulignent que leur analyse a consisté à prédire les expériences passées d’infidélité à partir d’une série d’évaluations actuelles. Ils affirment que cette conception peut avoir influencé leurs résultats, puisque les couples qui avaient déjà été confrontés à l’infidélité dans leur relation peuvent avoir réussi à la surmonter au moment où ils ont répondu à l’enquête.

« L’étude était de nature exploratoire et n’incluait pas tous les prédicteurs potentiels », explique Vowels. « Elle portait également sur l’infidélité passée plutôt que sur l’infidélité actuelle ou future, de sorte que certains éléments, comme la satisfaction de la relation, ont pu changer depuis l’infidélité. Je pense qu’à l’avenir, il serait utile d’examiner d’autres variables et d’étudier également l’infidélité récente, car cela rendrait la mesure de l’infidélité plus fiable ».