Comment se faire des amis (et les garder) ?

Première rentrée universitaire. Propulsé soudainement dans un univers inconnu, vous découvrez tout un tas de gens nouveaux. Il y a ceux qui se font d’emblée remarquer par leur humour et leur assurance et qui apparaissent de suite sympathiques. Puis au fil des mois, vous découvrez d’autres types de personnalités, parfois plus discrètes, auxquelles vous allez, cette fois-ci, vous attacher durablement… Une histoire somme toute classique, mais non sans fondement, comme l’ont montré récemment des chercheurs allemands, polonais et américains. Ils sont allés interroger 273 étudiants polonais qui commençaient leurs études. Dès la première semaine de rentrée, ils les ont questionnés sur les préférences au sein de leur classe. Puis, ils ont posé la même question trois mois plus tard. Au début de l’étude, les chercheurs ont pris soin de passer individuellement des tests de personnalité à chaque étudiant mesurant notamment leur estime de soi, leur degré de narcissisme et leur intelligence émotionnelle. Si une bonne estime de soi va généralement de pair avec une grande popularité, les effets du narcissisme et de l’intelligence émotionnelle sont plus contrastés. Les personnes narcissiques, qui aiment bien se mettre en avant et se sentir admirées, jouissent d’une bonne popularité à la première évaluation. Mais celle-ci a plutôt tendance à stagner trois mois plus tard. Ils semblent donc perdre de leur intérêt. A contrario, les personnes dotées d’une bonne intelligence émotionnelle, donc plus empathiques, reçoivent davantage de votes positifs à la deuxième passation. Rien de plus logique puisque cette qualité se révèle seulement progressivement au cours des rencontres. Mais n’oublions pas que narcissisme et intelligence émotionnelle peuvent parfois se conjuguer. D’après l’étude, la meilleure combinaison pour se faire des amis est celle d’un ego sensible et confiant, mais non démesuré…

, « Do narcissism and emotional intelligence win us friends ? Modeling dynamics of peer popularity using inferential network analysis », , vol. XLII, n° 11, décembre 2016.