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01lesétudesDoxoWebLA REFORME DES RETRAITES VUE DU WEB • EPISODE 1TWITTER SOUTIENT-ILLE GOUVERNEMENTOU LES SYNDICATS ?Objectif. Analyser les opinions sur la réforme des retraites exprimées sur Twitter, principalsite de microblogging.Méthode. Du 30 août au 17 septembre, les conversations, messages et articles comportantle mot-clé « retraites » ont été extraits sur quatre corpus Internet : Twitter (150.344 signes,environ 1000 messages), blogs politiques (quinze personnalités de gauche, quinze person-nalités de droite, 54.277 signes), sites syndicaux (sites et blogs influents parmi 700 sources,toutes centrales syndicales confondues, 1.027.811 signes). Le contenu sémantique de cesmessages a été analysé en traitement semi-automatisé du langage. Seuls les résultatsconcernant Twitter sont examinés dans cette première étude.Résultats. Les signaux émergents des tweets sont à nette dominante négative : registres dela colère et du conflit, du danger et de l’anxiété, ainsi que de l’immoralité. La présenceremarquable du vocabulaire de la mobilisation et du conflit, ainsi que la référence domi-nante aux syndicats dans le vocabulaire politique, indique que le réseau Twitter est plutôten accord avec les revendications antigouvernementales.Conclusions. En cette rentrée sociale, l’opinion dominante exprimée sur Twitter est favora-ble au mouvement syndical et hostile à la réforme des retraites entreprise par le gouverne-ment. Twitter semble de ce point de vue en phase ...

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lesétudesDoxoWeb

Adverbe Xavier de Mazenod xm@adverbe.com 06 11 72 19 14

Inférences Jean Laloux jl@inferences-conseil.com 06 74 53 90 50

LA REFORME DES RETRAITESVUE DU WEB • EPISODE 1

TWITTER SOUTIENT-IL LE GOUVERNEMENT OU LES SYNDICATS ?

Objectif.Analyser les opinions sur la réforme des retraites exprimées sur Twitter, principal site de microblogging.

Méthode.Du 30 août au 17 septembre, les conversations, messages et articles comportant le mot-clé « retraites » ont été extraits sur quatre corpus Internet : Twitter (150.344 signes, environ 1000 messages), blogs politiques (quinze personnalités de gauche, quinze person-nalités de droite, 54.277 signes), sites syndicaux (sites et blogs influents parmi 700 sources, toutes centrales syndicales confondues, 1.027.811 signes). Le contenu sémantique de ces messages a été analysé en traitement semi-automatisé du langage. Seuls les résultats concernant Twitter sont examinés dans cette première étude.

Résultats.Les signaux émergents des tweets sont à nette dominante négative : registres de la colère et du conflit, du danger et de l’anxiété, ainsi que de l’immoralité. La présence remarquable du vocabulaire de la mobilisation et du conflit, ainsi que la référence domi-nante aux syndicats dans le vocabulaire politique, indique que le réseau Twitter est plutôt en accord avec les revendications antigouvernementales.

Conclusions.En cette rentrée sociale, l’opinion dominante exprimée sur Twitter est favora-ble au mouvement syndical et hostile à la réforme des retraites entreprise par le gouverne-ment. Twitter semble de ce point de vue en phase avec l’opinion publique générale telle qu’elle est mesurée par les instituts de sondage selon d’autres méthodes.

INTRODUCTION Le web social a connu une progres-sion rapide depuis le milieu des années 2000, qu’il s’agisse de sites commu-nautaires comme Facebook ou de microblogging comme Twitter. Ses usa-gers l’utilisent de plus en plus souvent pour exprimer leurs opinions sur l’ac-tualité du moment, sur leurs expé-riences quotidiennes, sur leurs choix de consommation ou de style de vie. Le

volume important des données ainsi échangées et leur accessibilité en mode texte en font un matériau idéal pour une analyse quantitative et qualitative d’opinion en traitement semi-automa-tisé du langage. Plusieurs études nord-américaines ont déjà montré que Twitter est un outil fiable d’analyse de l’opinion publique dans le domaine de la confiance des consommateurs (O’Connor 2010), des

lesétudesDoxoWeb LA REFORME DES RETRAITES (EPISODE 1) LE POINT DEVUE DETWITTER

METHODE D’EXTRACTION DES CORPUS Veille réalisée dans le Web social (sites, blogs et commentaires, Twitter) à l’aide de la plateforme eCairn. Près de 900 sources (Twitter, sites et blogs syndicaux, site de presse nationale et régionale en ligne, blogs de leaders politiques de droite et de gauche) sont suivies depuis juin 2010. Le corpus de la présente étude a été extrait du 30 août au 17 septembre, avant et après la journée d’action syndicale du 7 septembre, dans les 4 familles de sources ci-dessus. Seul le corpus de messages publiés dans Twitter a été analysé pour ce premier volet.

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sentiments à l’égard des marques (Jansen 2009) ou encore pour prédire le succès ou l’échec d’un film (Asur 2010). Certaines réserves s’imposent cependant concernant le site de micro-blogging : l’usage de Twitter est moins développé en France qu’aux Etats-Unis; outre-Atlantique, les analyses ont montré que les usagers sont plus jeunes et plus citadins que la moyenne. On ne peut donc raisonnablement considérer une analyse des tweets comme un reflet fidèle de l’opinion publique générale, comme peuvent y prétendre les études ayant recours à la méthode des quotas. Il s’agit plutôt d’une mesure complémentaire aux sondages classiques, concernant un segment influent de l’opinion. Mais par rapport à ces sondages, les sites comme Twitter et Facebook présentant plusieurs avan-tages : les internautes s’expriment librement (indépendance vis-à-vis de la question de l’enquêteur) et assez lon-guement (richesse de l’expression par rapport à un choix binaire oui/non ou réponse un QCM préformaté). A condi-tion de réunir un volume suffisant de données, il devient donc possible de comprendre avec une certaine préci-sion les différentes positions émotives, affectives, cognitives d’un public vis-à-

vis d’une problématique, d’une lité, d’une personnalité, d’une prise ou encore d’une marque.

actua-entre-

QUE DIT TWITTER DE LA REFORME DES RETRAITES ? Les tweets ont été analysés par une solution de traitement semi-automatisé du langage (DoxoWeb®) permettant de répartir les mots (substantifs, adjectifs, adverbes) selon leur niveau d’intensité ou valence (basse / haute intensité), leur connotation (positifs / eupho-riques, négatifs / dysphoriques), leur axiologie (familles de valeur) et leur doxologie (type d’opinion et d’émotion exprimé).

> SUBSTANTIFS Dans les familles de substantifs signifiants, les performatifs*arrivent en tête (37%), suivis par les politiques* (23%), les émotifs* (15%), les cogni-tifs* (9%), les éthiques* (8%).

• Danslesperformatifs, apparais-sent en signaux forts (> 5%) les notions demobilisation(14%) et depénibilité (12%).

GLOSSAIRE *Performatifs : substantifs ou adjectifs traduisant ou qualifiant une action (efficacité ; inefficace) *Emotifs : substantifs ou adjectifs traduisant ou qualifiant une émotion (injustice ; injuste) *Politiques : substantifs ou adjectifs renvoyant à une notion politique (socialisme ; socialiste) *Cognitifs : substantifs ou adjectifs traduisant ou qualifiant une intention, une connaissance, la compréhension d’une action ou d’un contexte (effarement ; ridicule) *Ethiques : substantifs ou adjectifs traduisant ou qualifiant une dimension morale (intégrité; loyal)

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Ci-dessus : les substantifs négatifs les plus fréquents relayés par Twitter à propos de la réforme des retraites.

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Sur la période analysée, c’est le mot mobilisationqui occupe l’espace sémantique de Twitter. Souvent quali-fiée demassive, la mobilisation se pré-sente tantôt comme un élan positif (se mobiliser pour les manifestations des 15 et 23 septembre – journées de mobilisation), tantôt comme un appel à la résistance (mobilisation contre la réforme des retraites). Accompagnant le succès du mot mobilisation, le terme depénibilité apparaît également parmi les substan-tifs les plus relayés dans le corpus ana-lysé. Pénibilité de certains métiers ou évocation de la pénibilité en général dans l’entreprise, le mot paraît à lui seul légitimer la présence de mobilisa-tion.

• Danslespolitiques, ce sont les syndicats(16%) et lessocialistes(4%) qui sont le plus souvent évoqués. Sisyndicatsoccupent très largement le devant de la « scène lexicale » de Twitter sur la période analysée, le mot socialistesn’est pas en reste. Parfois en référence aux positions du PS (…les

socialistes disent qu’ils n’y a pas eu de débat…), parfois aussi pour contester le rôle jouer par le PS dans les débats (…la majorité fustige la démagogie et l’hypocrisie des socialistes… ; …Martine Aubry et les socialistes ont-ils peur de débattre…). Parfois encore pour l’attaquer frontalement avec le mot mensonge (…les mensonges du PS sur la réforme des retraites…). Sur le mensonge, la majorité n’est pas en reste qui est suspectée de mensonge et manipulation… avec 70% d’hostilité à la réforme des retraites.

• Parmi lesémotions, dominent deux familles négatives,la colère et le conflit(bataille, tension, hostilité, vic-toire, combat : 6%),le danger et l’anxiété(péril, menace, stress : 4%). La mise en avant d’un vocabulaire conflictuel fait clairement écho à la mobilisation syndicale. La notion posi-tive defête(4%) paraît incongrue, mais en fait rattachée à deux événements de la période analysée :la fête de la Concorde à Mulhouse, etla fête de l’Humanité.

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Ci-contre : les qualificatifs négatifs les plus fréquents relayés par Twitter à propos de la réforme des retraites.

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La présence d’un vocabulaire émo-tionnel à dominante presque totale-ment négative, traduisant tantôt le conflit, tantôt l’anxiété, place d’emblée Twitter dans le camp des opposants à la réforme proposée par le gouverne-ment.

• Dansle registreéthique, les subs-tantifs sont dans l’ensemble négatifs et connotent une certaineimmoralité: injustice(4%),scandale(1%) ethypo-crisie(1%) sont les trois premières occurrences de ce champ sémantique. La reprise de la formule de Ségolène Royal dénonçant« une réforme des retraites marquée par l’injustice »a, sur cette période, convaincu les adeptes du microblogging. A noter l’irruption dans la réforme des retraites de l’affaire des Roms envi-sagée comme unscandaledestiné à occulter la réforme… à moins que ça ne soit l’inverse (Est-ce que la réforme des retraites cache le scandale des roms ou est-ce que le scandale des Roms essaie de cacher la réforme des retraites ?)

> ADJECTIFS Les adjectifs utilisés sur Twitter sont dominés par les familles cognitives, éthiques et performatives. La tonalité reste très négative. L’analyse des adjectifs soutient et renforce les traits dominants extraits des substantifs. Les registrescognitifs (35%) etéthiques(23%) arrivent très largement en tête.

• Dansle domaineéthique, la réforme et plus généralement la poli-tique du gouvernement sont qualifiées d’inique(8%),mauvaise(6%) ouinac-ceptable(2%).

• Leregistreperformatifn’est pas mieux disposé puisque l’adjectifinutile (4%) arrive en tête de cette famille. La réforme est parfois qualifiée detimide (8%) mais il s’agit d’un retweet concer-nant… la«propagande anglo-saxonne».

> CONNECTEURS Les connecteurs d’opposition(mais, malgré, alors que, au lieu de…) arrive

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en deuxième position (13%), la pre-mière place étant traditionnellement occupée pour cette catégorie de mots par les connecteurs dits d’addition(et, de plus, en outre…). Maisdomine les connecteurs d’op-position et indique une volonté de dis-cours plutôt argumentative visant à introduire implicitement une opposi-tion ou une restriction dans le dévelop-pement argumentaire :la réforme des retraites ne répond plus à la question démographique mais à la crise finan-cière ; François Bayrou a voté contre la

réforme des retraites mais déplore la théâtralisation et la perte de pouvoirs…

CONCLUSION En cette rentrée sociale, l’opinion dominante exprimée sur Twitter est favorable au mouvement syndical et hostile à la réforme des retraites entre-prises par le gouvernement. Twitter semble de ce point de vue en phase avec l’opinion publique générale telle qu’elle est mesurée par les instituts de sondage selon d’autres méthodes.

Références citées Asur S, BA Huberman (2010),Predicting the future with social media,Social Computing Lab, HP Labs, Palo Alto, Jansen BJ, M. Zhang, K Sobel A Chowdury (2009). Micro-blogging as online word of mouth branding,Proceedings of the 27th international conference extended abs-tracts on Human factors in computing systems - CHI EA ’09, p. 3859. O'Connor B, R Balasubramanyan, BR Routledge, NA Smith (2010), From tweets to polls: Linking text sentiment to public opinion time series,Proceedings of the International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, Washington, DC.

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DOXOWEB UN OUTIL POUR L’ANALYSE D’OPINION ET DE REPUTATION SUR INTERNET

Après des années difficiles (1970 à 2000), le traitement semi-automatisé du langage connaît aujourd’hui un essor rapide, notamment en raison de la masse de textes circulant sur le web et permettant des criblages statistiques de plus en plus fins sur le langage naturel d’un public donné. DoxoWeb® appar-tient à la famille des outils dédiés à l’analyse sémantique et à la veille d’opi-nion (doxologie).

Concrètement, le vocabulaire le plus courant d’une langue donnée est réparti en lexiques connotant des émotions (lexique émotif), des réflexions (lexique cognitif), des performances (lexique performatif), des jugements (lexiques moral et esthétique), etc. Au sein de ces lexiques, les mots sont clas-sés selon leur connotation (positif / négatif, euphorique / dysphorique, neutre) et leur valence (haute ou basse intensité). Par exemple, le mot « inique » appartient au lexique des adjectifs (classe) moraux (famille) négatifs (conno-tation) de haute intensité.

Bien sûr, on parle de traitement « semi-automatisé » et non « automatisé » tout court car l’interprétation humaine est nécessaire à plusieurs étapes de toute analyse d’opinion ou de réputation : construction du corpus pertinent, adaptation du lexique selon le secteur concerné, analyse du contexte spéci-fique d’emploi de certains mots.

DoxoWeb®, module d’étude sémantique mis au point par Inférences, per-met de trier les propositions remarquables dans des flux croissants d’informa-tion issus de l’Internet, dépassant désormais largement les capacités humaines d’analyse et de synthèse, ainsi que de dégager immédiatement des tendances dans l’expression d’un public.

Pour en savoir plus :

Xavier de Mazenod xm@adverbe.com 06 11 72 19 14 www.adverbe.com

Jean Laloux jl@inferences-conseil.com 06 74 53 90 50 www.inferences-conseil.com