Méthodologie & Vision

En 2024, les utilisateurs mondiaux de réseaux sociaux ont passé en moyenne 2h19 par jour sur ces plateformes (DataReportal, 2024). Appliqué à la population active des pays de l'OCDE, ce temps représente une externalité économique négative d'une ampleur inédite.

La valeur temporelle de l'argent — concept fondamental en économie financière — postule que le temps possède une valeur monétaire intrinsèque. Chaque heure non investie dans une activité productive génère un coût d'opportunité mesurable. ScrollCost applique ce principe économique au phénomène de scroll passif pour en révéler l'impact réel sur le patrimoine individuel.

Cette approche s'inscrit dans un courant de recherche empirique croissant : l'économie de l'attention, théorisée par Herbert Simon dès 1978 et amplifiée par les travaux de Tim Wu (The Attention Merchants, 2016) et de Shoshana Zuboff (The Age of Surveillance Capitalism, 2019).

Le moteur de calcul de ScrollCost repose sur deux modèles économiques complémentaires :

Modèle 1 — Coût d'opportunité direct

Ce modèle quantifie la perte de revenu immédiate liée au temps de scroll non productif :

Le salaire horaire de référence est configurable par l'utilisateur. Les valeurs par défaut sont calibrées sur les données OCDE : 15€/h pour la France (indice SMIC 2025) et $15/h pour les États-Unis (Federal minimum wage).

Modèle 2 — Valeur temporelle de l'argent (actuarielle)

Ce modèle projette la perte sur 10, 20 et 40 ans en appliquant la formule des intérêts composés :

Le taux de 7% annuel correspond au rendement réel moyen du S&P 500 sur les 30 dernières années, ajusté de l'inflation (source : NYU Stern School of Business). Cette hypothèse conservative permet une estimation prudente mais réaliste du manque à gagner patrimonial.

Analyse comparative internationale

Les statistiques d'usage des réseaux sociaux affichées sur la page d'accueil sont issues d'une analyse comparative de plusieurs sources institutionnelles :

• DataReportal — rapport annuel Digital 2024 (temps d'écran moyen par pays)
• OCDE — données salariales par décile (consultées T4 2025)
• McKinsey Global Institute — estimation de la perte de productivité liée aux distractions numériques
• Stanford HAI — Human-Centered Artificial Intelligence, sur les effets cognitifs de l'usage intensif des réseaux

ScrollCost est né d'un constat simple : l'addiction numérique n'est pas un problème moral, c'est un problème d'information. Les plateformes sociales disposent de milliards de dollars investis en ingénierie comportementale pour maximiser le temps d'engagement. L'utilisateur, lui, ne dispose d'aucun outil pour mesurer ce que ce temps lui coûte réellement.

Notre mission est de rétablir cette asymétrie d'information.

En traduisant des heures de scroll en euros ou en dollars perdus — avec une projection sur 40 ans — ScrollCost crée le déclic émotionnel que les données brutes de temps d'écran ne parviennent pas à provoquer. Ce sont les chiffres financiers, et non les statistiques temporelles, qui modifient les comportements.

Cette approche s'appuie sur les travaux de l'économie comportementale (Thaler & Sunstein, Nudge, 2008) : rendre tangible l'impact futur d'une décision présente est le levier le plus efficace pour induire un changement de comportement durable.

ScrollCost s'engage à maintenir la précision et la pertinence de ses données selon un protocole de révision structuré :

• Révision trimestrielle des statistiques de temps d'écran (DataReportal, We Are Social)
• Révision annuelle des indices salariaux de référence (OCDE, Bureau of Labor Statistics US, Dares FR)
• Révision annuelle du taux de rendement de référence (données S&P 500, Damodaran NYU)
• Veille continue sur les études académiques en économie de l'attention et sciences cognitives

L'outil est développé en open-source et les hypothèses de calcul sont intégralement documentées. Toute suggestion méthodologique peut être soumise via notre adresse de contact.

ScrollCost ne collecte aucune donnée personnelle. Tous les calculs sont exécutés localement dans le navigateur de l'utilisateur. Les résultats ne sont ni transmis à des serveurs ni utilisés à des fins commerciales autres que la sensibilisation à la santé numérique.