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Titre Comment se forment les publics d'une carte de crimes ? : Une analyse computationnelle de traces textuelles
Auteur Jean-Philippe Cointet, Sylvain Parasie
Mir@bel Revue Réseaux (communication - technologie - société)
Numéro no 214-215, mars-mai 2019 Enquêter à partir des traces textuelles du web
Rubrique / Thématique
Dossier - Enquêter à partir des traces textuelles du web
Page 209-250
Résumé Dans cet article, nous nous demandons dans quelle mesure un public au sens fort du terme peut se former autour des occurrences diffusées par les plateformes journalistiques en ligne – c'est-à-dire pas seulement un ensemble d'individus qui consomment des informations, mais un être collectif qui partage des interprétations communes. Pour répondre à cette question, nous avons analysé un corpus de 28 828 commentaires postés sur « The Homicide Report », une plateforme apparue en 2010 qui fournit une information standardisée sur tous les homicides commis à Los Angeles. Nous avons eu recours à une méthode d'analyse textuelle très peu utilisée en sciences sociales, qui repose sur des algorithmes d'apprentissage supervisé. Cette enquête conduit à deux résultats. D'une part, nous montrons que les internautes parviennent à élaborer des interprétations communes à partir des occurrences qui leur sont adressées, en combinant trois façons de « faire public » qui empruntent aux médias traditionnels. D'autre part, nous montrons que l'exploitation sociologique des inscriptions textuelles permet de réduire le fossé entre les enquêtes quantitatives sur les audiences – qui se situent à grande échelle, mais échouent à saisir des interprétations – et les études plus qualitatives – qui saisissent des interprétations à une échelle très locale.
Source : Éditeur (via Cairn.info)
Résumé anglais In this article we consider the extent to which a public, in the strongest sense of the term, can form around the occurrences disseminated by online journalistic platforms – in other words, not only a set of individuals who consume information, but a collective being that shares common interpretations. To this end, we analysed a corpus of 28,828 comments posted on “The Homicide Report”, a platform launched in 2010 to provide standardized information on all homicides committed in Los Angeles. We drew on a text analysis method rarely used in the social sciences, based on supervised machine learning algorithms. This study produced two findings. First, it shows that Internet users develop shared interpretations based on the occurrences presented to them, by combining three ways of “making a public” that borrow from traditional media. Second, it shows that the sociological exploitation of textual traces narrows the gap between quantitative audience surveys that are large scale but fail to capture interpretations, and more qualitative studies which capture interpretations on a very local scale.
Source : Éditeur (via Cairn.info)
Article en ligne http://www.cairn.info/article.php?ID_ARTICLE=RES_214_0209