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Revue réseaux volume 35-204/2017 : le web politique au prisme de la science des données
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Revue réseaux volume 35-204/2017 : le web politique au prisme de la science des données

Revue réseaux volume 35-204/2017 : le web politique au prisme de la science des données

Revue Réseaux - Collection Revue Réseaux

240 pages, parution le 07/09/2017

Résumé

Au cœur de chaque scrutin, la participation politique trouve sur le web de nouvelles voix et manières, d'initiative et d'audience diverses, dont le traitement résiste à la méthodologie usuelle des sciences sociales. Ce numéro de la revue Réseaux s'intéresse aux interactions possibles et souhaitables entre les outils conçus par la science des données et les méthodes plus traditionnelles de l'analyse politique.

Dans une période dite de "crise" et de "transformation" de la participation politique, le web, notamment dans son usage 2.0, offre aux citoyens et aux acteurs politiques de nouvelles possibilités d'action et d'expression, et ce à une échelle totalement inédite. Cependant, l'analyse de ces dispositifs numériques outrepasse souvent les capacités de traitement des méthodes "traditionnelles" des sciences sociales, ne serait-ce qu'en termes de volumes de données.
Parallèlement, les développements récents de la science des données - qui se donne pour objectif d'extraire l'information utile des grandes bases de données numériques en suivant un processus hérité de la fouille des données (extraction, stockage et indexation, analyse et catégorisation, visualisation) - ont permis une meilleure appréhension des terrains numériques.
En fournissant des outils partiellement ou totalement automatisés de collecte et d'analyse des corpus du Web, la science des données apporte une aide précieuse aux chercheurs en sciences sociales. Et par leur retour d'expérience et leurs usages critiques de ces outils, les chercheurs en SHS peuvent contribuer à enrichir les algorithmes et les outils proposés par la science des données. C'est donc précisément à l'influence croisée de la science des données et des sciences sociales du politique que souhaite s'attacher ce numéro.
Au-delà du renouvellement évident des méthodologies de recherche, il s'agira d'interroger dans quelle mesure les outils épistémologiques issus de la science des données sont susceptibles d'enrichir l'étude des problématiques propres au web politique. Le dossier privilégiera les travaux menés conjointement par des chercheurs spécialisés en informatique et en sciences humaines et sociales et portant sur les adaptations épistémologiques réciproques nécessaires qui constituent aujourd'hui un élément clef de l'analyse politique.

Sommaire

Les auteurs
Présentation
Étudier le Web politique au prisme de la science des données. Des croisements disciplinaires aux renouvellements épistémologiques, par Julien Boyadjian, Aurélie Olivesi et Julien Velcin
Dossier : Le Web politique au prisme de la science des données
Entre informatique et sémiotique. Les conditions techno-méthodologiques d'une analyse de controverse sur Twitter, par Thomas Bottini et Virginie Julliard
Entre distinctivité et acceptabilité : les contenus des sites Web de partis politiques, par Pascal Marchand et Pierre Ratinaud
Les transformations des comportements politiques au prisme de l'e-pétitionnement. Potentialités et limites d'un dispositif d'étude pluridisciplinaire, par Jean-Gabriel Contamin, Thomas Léonard et Thomas Soubiran
Les blogs politiques en France. Fréquentation et participation des lecteurs, par Marie Neihouser
Varia
Penser politiquement les activités politiques en ligne. Esquisse d'une problématisation gramscienne des rapports entre Internet et la politique, par Julien Rueff
Cadrer sans discipliner. Autour du pouvoir de prescription d'un agent de recommandation, par Jean-Sébastien Vayre, Lucie Larnaudie et Aude Dufresne
Notes de lecture
Résumés/Abstracts

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Caractéristiques techniques

  PAPIER
Éditeur(s) La Découverte
Auteur(s) Revue Réseaux
Collection Revue Réseaux
Parution 07/09/2017
Nb. de pages 240
Format 15.9 x 23.8
Couverture Broché
Poids 394g
EAN13 9782707197177

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