Une analyse des graphes et des discours autour du #Mariagepourtous
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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
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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
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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
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Le corpus
Les pics de tweets correspond à l’actualité retweets Surreprésentation de retweets (61%)
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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
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Analyse lexicometrique
Méthode Reinert - Formes « pleines » porteuses de signification
(substantifs, adjectifs, adverbes, verbes)
- Segment de texte comme unite : 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)
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Analyse lexicometrique
Conflit, insultes
Humour, blagues
Appel manif
Religion Livetweet AN
Critique exécutif
Droite et violence
Libérté de Conscience
Sondages PMA GPA
Livetweet Sénat
Famille Télévision, people
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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)
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Lien clusters & classes de discours
Liberté de conscience
Critique du gouvernement
Mouvement opposition
Sondages GPA MPA
Evocation de la famille
Humour
TV, people
Conflits, insultes
Religion
Appel à manifester
Opposants: critique du gouvernement, commentaires sur la perception du mouvement anti (violence), PMA/GPA
LGBT: débats parlementaires, manifestations
Autres: blagues, insultes
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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)
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Confirmation de tendances
Sur Twitter mélange mobilisation, information + ironie, humour, indignation, etc.
Glissement du sujet, on parle d’autre chose (religion,
politique, mœurs)
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
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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