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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

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

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

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

Le corpus

Une websphère très

internationale

Taux de RT très élevé,

échanges très structurés

3,66 millions de Tweets

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

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


Méthode Reinert avec Iramuteq:

-  Formes « pleines » porteuses de signification (substantifs, adjectifs, adverbes, verbes)

-  Segment de texte comme unité : 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)


Twitter Prises d’otages

Appel manif

Commentaire vidéo

exécution

Critique récupération

politique

Indignation Contexte Condoléances

Victimes Liberté d’expression

Religion Insultes, menaces

Clusters & classes de discours

Liberté de conscience

Critique du gouvernement

Mouvement opposition

Sondages GPA MPA

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 ?


Correspondance avec les clusters du graphe

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’unite 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


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 unité politique, considérée comme factice

-  La critique de l’exécutif et la mise en cause de sa légitimité et

sa compétence

- La distance des hommages (ils ne sont pas Charlie)

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

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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