Notre société est de plus en plus présente sur le Web. En conséquence, une grande partie des événements quotidiens a vocation à être numérisée. Dans ce cadre, le Web contient des descriptions de divers événements du monde réel et provenant du monde entier. L'ampleur de ces événements peut varier, allant de ceux pertinents uniquement localement à ceux qui retiennent l'attention du monde entier. La presse et les médias sociaux permettent d’atteindre une diffusion presque mondiale. L’ensemble de toutes ces données décrivant des événements sociétaux potentiellement complexes ouvre la porte à de nombreuses possibilités de recherche pour analyser et mieux comprendre l'état de notre société.Dans cette thèse, nous étudions diverses tâches d’analyse de l’impact des événements sociétaux. Plus précisément, nous abordons trois facettes dans le contexte des événements et du Web, à savoir la diffusion d’événements dans des communautés de langues étrangères, la classification automatisée des contenus Web et l’évaluation et la visualisation de la viralité de l’actualité. Nous émettons l'hypothèse que les entités nommées associées à un événement ou à un contenu Web contiennent des informations sémantiques précieuses, qui peuvent être exploitées pour créer des modèles de prédiction précis. À l'aide de nombreuses études, nous avons montré que l'élévation du contenu Web au niveau des entités saisissait leur essence essentielle et offrait ainsi une variété d'avantages pour obtenir de meilleures performances dans diverses tâches. Nous exposons de nouvelles découvertes sur des tâches disparates afin de réaliser notre objectif global en matière d'analyse de l’impact des événements sociétaux. / Our society has been rapidly growing its presence on the Web, as a consequence we are digitizing a large collection of our daily happenings. In this scenario, the Web receives virtual occurrences of various events corresponding to their real world occurrences from all around the world. Scale of these events can vary from locally relevant ones up to those that receive global attention. News and social media of current times provide all essential means to reach almost a global diffusion. This big data of complex societal events provide a platform to many research opportunities for analyzing and gaining insights into the state of our society.In this thesis, we investigate a variety of social event impact analytics tasks. Specifically, we address three facets in the context of events and the Web, namely, diffusion of events in foreign languages communities, automated classification of Web contents, and news virality assessment and visualization. We hypothesize that the named entities associated with an event or a Web content carry valuable semantic information, which can be exploited to build accurate prediction models. We have shown with the help of multiple studies that raising Web contents to the entity-level captures their core essence, and thus, provides a variety of benefits in achieving better performance in diverse tasks. We report novel findings over disparate tasks in an attempt to fulfill our overall goal on societal event impact analytics.