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Une méthode pour articuler analyse des réseaux et des discours sur Twitter La websphère de #CharlieHebdo

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Communication au congrès AFSP 2015: ST7
« Les appropriations méthodologiques d'internet dans la recherche sur des objets politiques»,
Aix-en-Provence, 22 juin 2015

Published in: Education
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Une méthode pour articuler analyse des réseaux et des discours sur Twitter La websphère de #CharlieHebdo

  1. 1. Une méthode pour articuler analyse des réseaux et des discours sur Twitter! ! La websphère de #CharlieHebdo ! Pierre Ratinaud Université Toulouse 2 - Lerass Nikos Smyrnaios Université Toulouse 3 - Lerass Congrès AFSP 2015: ST7 « Les appropriations méthodologiques d'internet dans la recherche sur des objets politiques», Aix-en-Provence, 22 juin 2015
  2. 2. Le contexte Le 7 janvier 2015 à Paris a lieu l’attaque terroriste contre Charlie Hebdo (12 morts) Le 10 janvier des manifestations ont lieu dans plusieurs villes. Le 11 janvier à Paris une manifestation ressemble plus d’un million de personnes Le sujet devient trending topic mondial dans les réseaux sociaux
  3. 3. Cadre théorique Websphère (Schneider et Foot 2006) : un micro espace public en ligne créé ad hoc autour d’un un évènement ou thème spécifique Elle articule textes, relations, temps Sur Twitter: tweets, RTs & mentions, période étudiée Il n’y pas d’échantillon exhaustif possible. Elle est circonscrite par l’observateur
  4. 4. La méthode Collecte des tweets comportant la chaine de caractères charliehebdo du 7/01 au 12/01 2015 avec DMI-TCAT puis nettoyage de l’échantillon Etape 1: repérage de clusters avec Gephi et exploration « manuelle » Etape 2: analyse lexicométrique avec Iramuteq Etape 3: correspondance entre clusters et classes de discours Etape 4: analyse lexicométrique d’une seule classe
  5. 5. Le corpus Une websphère très internationale Taux de RT très élevé, échanges très structurés 3,66 millions de Tweets
  6. 6. Analyse des réseaux Graphe orienté basé sur les retweets des comptes avec >10 tweets dans Gephi 73 726 comptes, 426 286 liens Application de la Méthode de Louvain : algorithme hiérarchique proposé dans Blondel et al. (2008) pour repérer les groupes d’utilisateurs qui se mentionnent souvent
  7. 7. Analyse lexicometrique Elimination des retweets=> 252 194 tweets originaux en français Elimination des urls et du hashtag du corpus texte 3 447 311 occurrences, 33 914 hapax Méthode Reinert avec IRaMuTeQ On obtient 12 classes de lexique
  8. 8. Analyse lexicometrique Méthode Reinert avec Iramuteq: -  Formes « pleines » porteuses de signification (substantifs, adjectifs, adverbes, verbes) -  Segment de texte comme unité́ : tweet -  Bis-partitions successives du corpus par analyse factorielle Résultat: l'analyse met dans une même classe les tweets qui ont tendance à contenir les mêmes mots (classes)
  9. 9. Analyse lexicometrique Twitter Prises d’otages Appel manif Commentaire vidéo exécution Critique récupération politique Indignation Contexte Condoléances Victimes Liberté d’expression Religion Insultes, menaces
  10. 10. Clusters & classes de discours Liberté de conscience Critique du gouvernement Mouvement opposition Sondages GPA MPA
  11. 11. Clusters & classes de discours Liberté de conscience Critique du gouvernement Mouvement opposition Sondages GPA MPA
  12. 12. Analyse lexicometrique 2ème niveau Les classes de discours produites par la première analyse lexicométrique restent assez générales Nécessité d’une analyse de 2ème niveau sur une seule classe pour une compréhension plus fine du discours Classe 2: surreprésentation très forte du cluster d’extrême droite Quelles spécificités ?
  13. 13. Analyse lexicometrique 2ème niveau Correspondance avec les clusters du graphe
  14. 14. Cluster de l’extrême droite fortement surreprésenté dans la critique du gouvernement et de son incompétence supposée (classe 3) là où le cluster de la gauche est sous-représenté L’extrême droite est surreprésentée également dans la polémique autour de l’unité nationale à l’exclusion du Front National (classe 4) En revanche elle est très fortement sous- représentée dans la classe des hommages et de #Jesuischarlie Analyse lexicometrique 2ème niveau
  15. 15. Conclusions sur la websphère Sur Twitter il n’y a pas eu de discours unanimiste sur les évènements de Charlie Hebdo Les échanges se sont structurés fortement par l’homophilie politique et médiatique L’extrême droite se démarque fortement par: - L’opposition à toute unité́ politique, considérée comme factice -  La critique de l’exécutif et la mise en cause de sa légitimité́ et sa compétence - La distance des hommages (ils ne sont pas Charlie)
  16. 16. Conclusions méthodologiques L’articulation entre analyse de réseaux et analyses de graphes permet d’avoir une vue surplombante sur des webshphères de taille importante Cohérence entre les clusters d’usagers et les classes de discours repérées avec Iramuteq Analyse de 1er niveau permet d’ouvrir de pistes Analyse de nème niveau permet une compréhension plus fine
  17. 17. Limites Population loin d’être representative de la société (CSP+, jeunes, diplômés, métiers intellectuels) Echantillon ad hoc biaisé par le choix du mot clé (résultats différents avec #jesuischarlie) Logique internes de la plateforme Nécessité de compléter par une analyse de discours qualitative

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