Nous proposons de concevoir et développer un outil permettant d’analyser la diffusion d’information sur les services de réseaux sociaux en ligne grâce au traitement et à la visualisation de données. Fruit d’une réflexion méthodologique, ce dispositif permet d’observer les relations entre les dimensions conversationnelles, sémantiques, temporelles et géographiques des actes de communication en ligne. Courts messages se propageant rapidement sur la Toile selon des modèles encore mal connus, les mèmes Internet comptent parmi les contenus les plus prisés sur les plate-formes web. Les mèmes Internet circulant sur le service de microblog chinois Sina Weibo articulent notamment discussions personnelles, débats sociétaux et vastes campagnes médiatiques. Mobilisant des méthodes issues de l’analyse des réseaux et du traitement automatisé de la langue chinoise, nous procédons à l’analyse d’un vaste corpus de 200 millions de messages représentant l’activité sur Sina Weibo durant l’année 2012. Notre première tâche consiste à identifier des mèmes dans ce large ensemble de données. L’identification de mèmes dans un ensemble de messages est notamment possible grâce à un algorithme de détection non supervisé. Néanmoins, le volume de calculs nécessaires pour obtenir des résultats fiables sur un large corpus nous amène à abandonner cette approche, montrant par là-même la complexité d’une définition intéressante de l’objet numérique composite mème. Notre seconde série d’analyses porte sur le volume de conversations entourant les hashtags du corpus. Les résultats montrent que les usages majoritaires de Sina Weibo sont similaires à ceux des médias traditionnels (publicité, divertissement, loisirs...). Néanmoins, nous écartons les hashtags comme représentants des mèmes Internet, artefacts d’usages commerciaux et stratégiques à la diffusion cadrée et planifiée. L’approche finalement retenue utilise la recherche par mots-clés pour constituer les corpus de messages décrivant une dizaine de mèmes sélectionnés dans la littérature académique et secondaire pour leurs intentions diverses : humour, actualité, scandale politique, faits divers et marketing promotionnel. S’inspirant de la critique des schémas théoriques de communication, une analyse des mots et des réseaux d’échanges entre utilisateurs met à jour les dynamiques discursives de chaque mème. L’organisation de ces informations selon un axe temporel dans un espace de visualisation interactif autorise une lecture détaillée de leur diffusion. La projection de ces réseaux conversationnels et lexicaux sur des cartes géographiques montre également les relations entre leurs aspects textuels et actuels. Les figures obtenues permettent d’ébaucher une typologie structurelle de la diffusion de ces contenus, montrant comment différents régimes d’expression cohabitent sur les réseaux sociaux. La tension entre énonciation et discours qui régit les plateformes Web se manifeste dans des motifs particuliers de circulation des contenus en ligne. Nous pouvons ainsi formuler des recommandations pour l’analyse et la conception de stratégies de communication en ligne d’organismes tant privés que publics. Néanmoins, le caractère exploratoire de cette étude et la difficulté de comprendre les actions humaines par une simple analyse de données nous invite à refuser une généralisation a priori des résultats, préférant considérer ce travail comme la première validation d’une méthodologie pouvant être étendue à d’autres formes de conversations en ligne. / We develop a data mining and visualisation toolkit to study how the information is shared on online social network services. This software allows to observe relationships between conversational, semantical, temporal and geographical dimensions of online communication acts. Internet memes are short messages that spread quickly through the Web. Following models that remain largely unknown, they articulate personal discussions, societal debates and large communication campaign. We analyse a set of Internet memes by using methods from social network analysis and Chinese natural language processing on a large corpus of 200 million tweets which represents/reflects the overall activity on the Chinese social network Sina Weibo in 2012. An interactive visualisation interface showing networks of words, user exchanges and their projections on geographical maps provides a detailed understanding of actual and textual aspects of each meme spread. An analysis of hashtags in the corpus shows that the main content from Sina Weibo is largely similar to the ones in traditional media (advertisement, entertainment, etc.). Therefore, we decided to not consider hashtags as memes representatives, being mostly byproducts of wellplanned strategic or marketingcampaigns. Our final approach studies a dozen of memes selected for the diversity of their topic: humor, political scandal, breaking news and marketing.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2014ENST0070 |
| Date | 08 October 2014 |
| Creators | Renaud, Clément |
| Contributors | Paris, ENST, Puel, Gilles, Fernandez, Valérie |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French, English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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