L'analyse quantitative des médias sociaux, ...
Type de document :
Article dans une revue scientifique: Article original
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Titre :
L'analyse quantitative des médias sociaux, une alternative aux enquêtes déclaratives ? La mesure de la popularité des personnalités politiques sur Twitter
Titre traduit :
Quantitative Analysis of social Media, an Alternative to Declarative Surveys? Research Questions Raised by Measuring the Popularity of Political Figures on Twitter
Auteur(s) :
Boyadjian, Julien [Auteur]
Centre d'Études et de Recherches Administratives, Politiques et Sociales (CERAPS) - UMR 8026
Centre d'Etudes et de Recherches Administratives, Politiques et Sociales - UMR 8026 [CERAPS]
Velcin, Julien [Auteur]
Equipe de Recherche en Ingénierie des Connaissances [ERIC]

Centre d'Études et de Recherches Administratives, Politiques et Sociales (CERAPS) - UMR 8026
Centre d'Etudes et de Recherches Administratives, Politiques et Sociales - UMR 8026 [CERAPS]
Velcin, Julien [Auteur]
Equipe de Recherche en Ingénierie des Connaissances [ERIC]
Titre de la revue :
Questions de communication
Nom court de la revue :
Quest. commun.
Numéro :
31
Pagination :
111-135
Éditeur :
Presses Universitaires de Nancy - Editions Universitaires de Lorraine
Date de publication :
2017-09-01
ISSN :
2259-8901
Mot(s)-clé(s) :
Twitter
sondages
opinion publique
fouille d’opinion
interdisciplinarité
sondages
opinion publique
fouille d’opinion
interdisciplinarité
Mot(s)-clé(s) en anglais :
Twitter
polls
public opinion
opinion mining
interdisciplinarity
polls
public opinion
opinion mining
interdisciplinarity
Discipline(s) HAL :
Sciences de l'Homme et Société/Science politique
Informatique [cs]/Intelligence artificielle [cs.AI]
Informatique [cs]/Traitement du texte et du document
Informatique [cs]/Web
Statistiques [stat]/Machine Learning [stat.ML]
Sciences de l'Homme et Société/Sciences de l'information et de la communication
Informatique [cs]/Intelligence artificielle [cs.AI]
Informatique [cs]/Traitement du texte et du document
Informatique [cs]/Web
Statistiques [stat]/Machine Learning [stat.ML]
Sciences de l'Homme et Société/Sciences de l'information et de la communication
Résumé :
L’article présente les premiers résultats d’une recherche interdisciplinaire dont l’objectif est d’identifier les logiques sociales de production des messages politiques sur Twitter. Cette recherche vise précisément à ...
Lire la suite >L’article présente les premiers résultats d’une recherche interdisciplinaire dont l’objectif est d’identifier les logiques sociales de production des messages politiques sur Twitter. Cette recherche vise précisément à démontrer l’intérêt d’une approche interdisciplinaire de l’objet. Il s’agit, d’une part, d’élaborer des algorithmes permettant d’analyser de manière supervisée et non supervisée un très grand nombre de messages politiques afin d’en identifier la polarité et la cible et, d’autre part, de comparer ces informations à des données de sondages d’opinion afin de mieux saisir les relations (ou l’absence de relations) entre les dynamiques d’opinion en ligne et hors ligne.Lire moins >
Lire la suite >L’article présente les premiers résultats d’une recherche interdisciplinaire dont l’objectif est d’identifier les logiques sociales de production des messages politiques sur Twitter. Cette recherche vise précisément à démontrer l’intérêt d’une approche interdisciplinaire de l’objet. Il s’agit, d’une part, d’élaborer des algorithmes permettant d’analyser de manière supervisée et non supervisée un très grand nombre de messages politiques afin d’en identifier la polarité et la cible et, d’autre part, de comparer ces informations à des données de sondages d’opinion afin de mieux saisir les relations (ou l’absence de relations) entre les dynamiques d’opinion en ligne et hors ligne.Lire moins >
Résumé en anglais : [en]
This article shows the first results of an interdisciplinary research that aims at identifying the social logic of political opinion production on Twitter. Precisely, our project is a showcase of an interdisciplinary ...
Lire la suite >This article shows the first results of an interdisciplinary research that aims at identifying the social logic of political opinion production on Twitter. Precisely, our project is a showcase of an interdisciplinary approach of such object. On the one hand, we aim at developing new machine learning algorithms. These algorithms are both supervised and unsupervised; they analyze a huge number of political messages in order to identify the opinion polarity along with the targeted aspect. On the other hand, we compare the automatically extracted information with official polls in order to capture the relations (or their absence) between opinion dynamics online and offline.Lire moins >
Lire la suite >This article shows the first results of an interdisciplinary research that aims at identifying the social logic of political opinion production on Twitter. Precisely, our project is a showcase of an interdisciplinary approach of such object. On the one hand, we aim at developing new machine learning algorithms. These algorithms are both supervised and unsupervised; they analyze a huge number of political messages in order to identify the opinion polarity along with the targeted aspect. On the other hand, we compare the automatically extracted information with official polls in order to capture the relations (or their absence) between opinion dynamics online and offline.Lire moins >
Langue :
Français
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Établissement(s) :
CNRS
Université de Lille
Université de Lille
Collections :
Date de dépôt :
2019-10-23T11:33:43Z
2020-02-18T09:31:09Z
2020-02-18T09:34:08Z
2023-06-27T07:03:23Z
2023-06-27T07:05:22Z
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