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Limites 
Population loin d’être representative de la société 
(CSP+, jeunes, diplômés, métiers intellectuels) 
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Communication à la Journée d’étude: « Ancrer le discours sur le genre. Commentaires en ligne et fouille d'opinion »,
Lyon, 27-28 novembre 2014

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Une analyse des graphes et des discours autour du #Mariagepourtous

  1. 1. Une analyse des graphes et des discours autour du hashtag! ! #Mariagepourtous ! Pierre Ratinaud Université Toulouse 2 Nikos Smyrnaios Université Toulouse 3 Journée d’étude: « Ancrer le discours sur le genre. Commentaires en ligne et fouille d'opinion », Lyon, 27-28 novembre 2014
  2. 2. Le contexte « Mariage pour tous »: donner le droit au mariage et à l’adoption aux couples homosexuels Entre la présentation du texte au conseil de ministres (11/2012) et le 1er mariage (5/2013): - Nombreuses manifestations pour et contre - Débats houleux à l’Assemblée et au Sénat - Polémiques médiatiques
  3. 3. La méthode Collecte des tweets comportant le mot clé mariagepourtous du 7/11/2012 au 31/07 2013 Le corpus se compose de 1 260 092 tweets, 195 441 utilisateurs dont 56,55% avec un seul message Etape 1: analyse lexicométrique des tweets avec Iramuteq Etape 2: repérage de clusters avec Gephi et exploration « manuelle » Etape 2: lien entre clusters et classes de discours
  4. 4. Le corpus Les pics de tweets correspond à l’actualité retweets Surreprésentation de retweets (61%)
  5. 5. Analyse lexicometrique Elimination des retweets=> 453 107 tweets Elimination des urls et du hashtag du corpus texte 6 474 386 occurrences, 73 380 hapax Méthode Reinert avec IRaMuTeQ On obtient 12 classes de plus de 10 500 tweets
  6. 6. Analyse lexicometrique Méthode Reinert - Formes « pleines » porteuses de signification (substantifs, adjectifs, adverbes, verbes) - Segment de texte comme unité : tweet - Bis-partitions successives du corpus par analyse factorielle - Résultat: ensembles de segments de textes regroupés sur le critère de la cooccurrence du lexique (classes)
  7. 7. Analyse lexicometrique Conflit, insultes Humour, blagues Appel manif Livetweet Religion AN Critique exécutif Droite et violence Libérté de Conscience Sondages PMA GPA Livetweet Sénat Famille Télévision, people
  8. 8. Analyse des réseaux Graphe orienté basé sur les retweets des comptes avec >4 tweets dans Gephi 58 587 comptes, 418 844 liens Application de la Méthode de Louvain : algorithme hiérarchique proposé dans Blondel et al. (2008)
  9. 9. Lien clusters & classes de discours Appel à manifester Religion Conflits, insultes TV, people Humour Evocation de la famille Opposants: critique du gouvernement, commentaires sur la perception du mouvement anti (violence), PMA/GPA Sondages GPA MPA Mouvement opposition Critique du gouvernement Liberté de conscience LGBT: débats parlementaires, manifestations Autres: blagues, insultes
  10. 10. Les pro: communauté LGBT très active. Registre d’information et de mobilisation (appel à manifester, livetweet débats parlementaires) Les anti : registre d’indignation, discours très politisé et « moraliste » (gouvernement, PMA/GPA) Autres (autour des comptes people): humour, satyre et/ou un mode d’échange conflictuel, apolitiques) Politiciens: débat de fond (religion, violence, liberté de conscience Médias: enjeux politiques et jeux des acteurs (liberté de conscience, débat AN)
  11. 11. Confirmation de tendances Sur Twitter mélange mobilisation, information + ironie, humour, indignation, etc. Glissement du sujet, on parle d’autre chose (religion, politique, moeurs) Interactions (retweets, mentions) => débat structuré, non juxtaposition d’individus Cohérence entre les communautés d’usagers repérées par l’analyse de graphes et les classes de discours repérées avec Iramuteq
  12. 12. 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 #mariagehomo) Logique internes de la plateforme Pauvreté lexicale

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