L'analyse quantitative des médias sociaux, ...
Document type :
Article dans une revue scientifique: Article original
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Title :
L'analyse quantitative des médias sociaux, une alternative aux enquêtes déclaratives ? La mesure de la popularité des personnalités politiques sur Twitter
Translated title :
Quantitative Analysis of social Media, an Alternative to Declarative Surveys? Research Questions Raised by Measuring the Popularity of Political Figures on Twitter
Author(s) :
Boyadjian, Julien [Auteur]
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'Etudes et de Recherches Administratives, Politiques et Sociales - UMR 8026 [CERAPS]
Velcin, Julien [Auteur]
Equipe de Recherche en Ingénierie des Connaissances [ERIC]
Journal title :
Questions de communication
Abbreviated title :
Quest. commun.
Volume number :
31
Pages :
111-135
Publisher :
Presses Universitaires de Nancy - Editions Universitaires de Lorraine
Publication date :
2017-09-01
ISSN :
2259-8901
Keyword(s) :
Twitter
sondages
opinion publique
fouille d’opinion
interdisciplinarité
sondages
opinion publique
fouille d’opinion
interdisciplinarité
English keyword(s) :
Twitter
polls
public opinion
opinion mining
interdisciplinarity
polls
public opinion
opinion mining
interdisciplinarity
HAL domain(s) :
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
French abstract :
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 ...
Show more >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.Show less >
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English abstract : [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 ...
Show more >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.Show less >
Show more >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.Show less >
Language :
Français
Peer reviewed article :
Oui
Audience :
Internationale
Popular science :
Non
Administrative institution(s) :
CNRS
Université de Lille
Université de Lille
Collections :
Submission date :
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
2023-06-27T07:30:03Z
2020-02-18T09:31:09Z
2020-02-18T09:34:08Z
2023-06-27T07:03:23Z
2023-06-27T07:05:22Z
2023-06-27T07:30:03Z
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