Malgré une littérature abondante sur les conséquences des technologies de l'information et de la communication (TIC), cette littérature n'aborde que trop peu les conséquences sociétales, qu'elles soient positives ou négatives, intentionnelles ou non. Parce que les interactions se propagent au-delà de l'espace en ligne et de ces conséquences paradoxales, les défis sociétaux sont un problème complexe. C'est pour ces raisons que nous avons besoin d'une meilleure compréhension des problèmes sociaux complexes. Pour ce faire, nous avons adopté le modèle de la thèse sur travaux. Les trois études de ce travail de doctorat adoptent une approche qualitative et un positionnement réaliste critique. Nous examinons un premier cas : celui du Printemps Arabe et l'utilisation de Facebook. Etudier ces types d'événements contemporains ne vient pas sans difficultés analytiques. Par conséquent, nous utilisons un outil d'analyse sémiotique pour faire face à la complexité représentationnelle des données recueillies. Enfin, les communautés en ligne peuvent également générer des coûts sociaux en fournissant un espace se faisant l'écho à des comportements socialement indésirables. / Despite the wide literature on the consequences of Information and Communication Technologies (ICTs) use, the literature still lacks understanding about the societal consequences, positive or negative, intended or unintended. Consequences of technology usages on society are paradoxical. The paradoxical outcomes can be threat to the sustainability of society. Because interactions spread beyond the online space and its outcomes are paradoxical, societal challenges are complex problem. To harvest society, we need a better understanding of social complex problems. To do so, we adopted a multi-study dissertation model. The three studies of this doctoral work adopt a qualitative approach and a critical realist philosophy.We look at a first case: The Arab Spring and aim at understanding how an online community that started on Facebook materialized in urban space, changing the political landscape. Addressing these contemporaneous events does not come without analytical challenges. Therefore, we use and extend a semiotic analytical tool to face the representational complexity: Finally, online communities can also have social costs by providing an echo chamber to socially undesirable behaviors.

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.