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Mining Political Opinion on Twitter: Challenges and Opportunities of Multiscale Approaches

Résumé : Des blogs et forums aux pages Facebook et comptes Twitter, le récent déluge des données numériques du Web a fortement affecté la recherche en sciences sociales. Cette nouvelle catégorie d’information, utile à l’extraction des opinions politiques, se présente comme une alternative aux techniques traditionnelles telles que les sondages. Premièrement, en réalisant un état de l’art des études de l’opinion s’appuyant sur les données Twitter, cet article vise à mettre en relation les méthodes d’analyse utilisées dans ces études et les définitions de l’opinion politique qui y sont suggérées. Deuxièmement, cet article étudie la faisabilité de réaliser des analyses multi-échelles en sciences sociales concernant l’étude de l’opinion politique en exposant les mérites de plusieurs méthodes, allant des méthodes orientées contenus aux méthodes orientées interactions, de l’analyse statistique à l’analyse sémantique, des approches supervisées aux approches non-supervisées. Le résultat de notre démarche est d’ainsi identifier les tendances futures de la recherche en sciences sociales concernant l’étude de l’opinion politique.
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02187224
Contributor : Robin Lamarche-Perrin <>
Submitted on : Thursday, July 18, 2019 - 2:26:48 PM
Last modification on : Tuesday, July 21, 2020 - 3:58:55 AM

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Marta Severo, Robin Lamarche-Perrin. Mining Political Opinion on Twitter: Challenges and Opportunities of Multiscale Approaches. Revue française de sociologie, Presse de Sciences Po / Centre National de la Recherche Scientifique, 2018, 59 (3), pp.507-532. ⟨10.3917/rfs.593.0507⟩. ⟨hal-02187224⟩

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