Type
Communication non publiée
Titre
Fronde 2.0 et réelection : Les députés français sur Twitter
Nom de la conférence
Workshop "Big Data, Societies and the Social Sciences"
Date(s) de la conférence
2017-06-27 / 2017-06-27
Lieu de la conférence
Grenoble Alpes Data Institute et Revue Française de Sociologie, Grenoble, FRANCE
Mots clés
élections législatives, dicipline partisane, réseaux sociaux, campagne électorale, machine learning
Résumé
FR
L’objectif de cet article est d’identifier les logiques de la dissidence des députés vis-à-vis de leur parti, à partir des tweets de campagnes des députés candidats à leur propre succession aux élections législatives de 2017, dans un contexte de brouillage des étiquettes partisanes. Nous proposons d’utiliser des méthodes d’apprentissage supervisée issues du machine learning pour pallier aux limites des analyses de la discipline partisane habituellement appréhendée à partir des votes nominaux. Nous exploiterons les données issues des comptes Twitter des candidats aux élections législatives françaises de 2017 afin de répondre à deux questions. D’une part, qui sont les candidats qui se démarquent de leur parti sur les réseaux sociaux ? Les logiques de démarcation sont-elles semblables à celles de la dissidence dans l’Assemblée nationale ? Nous analyserons à la fois les déterminants biographiques et les facteurs stratégiques qui peuvent expliquer la dissidence des candidats. D’autre part, quel est l’impact de l’indépendance des candidats sur leurs résultats électoraux ? Nous tenterons de déterminer si les candidats qui s’affranchissent de la ligne officielle du parti parviennent à séduire davantage d’électeurs.
CITATION BIBLIOGRAPHIQUE
EXPORT