Utilisateur:Camille Godineau/D2SN 2020/Mémoire

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JD : Jeu de données récupéré sur les chaînes YouTube constituant la sphère médiatique française ayant parlé de politique à un moment donné.

QS : À quelle distance sont les médias alternatifs des médias traditionnels dans la sphère politique française sur Youtube; et comment comprendre ces canaux alternatifs ?

MA : "catégorisation" des chaînes YouTube par type de sources (de manière automatique), puis une classification supplémentaire (complotisme, extrémisme, manipulation de l'information, ré-information, commentaires politiques masqués, clickbait, hyper-partisan...). Réseau de chaînes connexes et des statistiques.


https://docs.google.com/presentation/d/1ico4xujVWeX6Ec4dWm9k902_MNSXm9uF4JwyDlPRQ00/edit?usp=sharing

Voici la page de mon mémoire :

Thème : "La modification de l'information sur YouTube"

  • Le corpus de chaînes récupéré sera agrémenté avec d'autres chaînes (via de la fouille exploratoire sur la plateforme), afin de constituter un corpus complet de la sphère médiatique française sur YouTube, et plus précisément la sphère médiatique politique française.
  • Chaque chaîne est classifié par type de sources (fiables, litigieuses, institutionnelles, politisées et satiriques), potentiellement codifier à l'intérieur même des sources afin de déterminer des catégories plus précises (complotisme, extrémisme, manipulation de l'information, ré-information, commentaires politiques masqués, clickbait, hyper-partisan, ...).

I) Statistiques descriptives / exploratoires

  • Des statistiques seront faites à partir de ce corpus, et des graphiques (notamment avec l'outil de visualisation Tableau) : nombres de vidéos publiées par type de sources, ratio like/dislike/commentaires
  • Sur Tableau, un focus sera fait sur les chaînes dites "alternatives"


II) Cartographie

  • Après avoir récupéré les données nécessaires, il sera question de réaliser un réseau de chaînes connexes (a partir de seeds/channel ID importé dans le Channel Network Module du YouTube Data Tools du DMI -via Gephi) et étudier la distance et les liens entre les chaînes YouTube et d'étudier "à quelle distance sont les médias alternatifs des médias traditionnels dans la sphère politique française sur Youtube ?"


III) Thématiques et narratifs

  • Etude des thèmes/narratifs employés par les chaînes alternatives : analyse textuel des sous-titres de vidéos et visualisation sur CoreText
  • Text mining des commentaires d'une thématique en particulier - les formes de récits sont elles en adéquation avec la nature des vidéos ? -

Questionnements :

  • Existe-t-il une relation entre le ton de la vidéo et les attitudes des téléspectateurs (nombre de vues, nombre de likes et de hate)?

Bibliothèque Zotero : https://www.zotero.org/groups/2408085/master_d2sn_2020/items/collectionKey/3ZDI8RNS

Références :

Allcott, Hunt, et al. Trends in the Diffusion of Misinformation on Social Media. p. 13.

Alloing, Camille, et Nicolas Vanderbiest. « La fabrique des rumeurs numériques. Comment la fausse information circule sur Twitter ? » Le Temps des médias, vol. 30, no 1, 2018, p. 105. DOI.org (Crossref), doi:10.3917/tdm.030.0105.

Bounegru, Liliana, et al. A Field Guide to Fake News and other Information Disorders. 2018. HAL Archives Ouvertes.

Feinholdt, Alina. Fight or Flight: Affective News Framing Effects. 2016. Open WorldCat.

Granskogen, Torstein. Automatic Detection of Fake News in Social Media Using Contextual Information. p. 83.

Hedlund, Laura Asperholm. Identifying and Understanding Anti-Immigration Disinformation. p. 40.

LUKASIKA, Stéphanie. la frontière des fake-news, entre « réinformation » et désinformation.

Monnier, Angeliki. « Narratives of the Fake News Debate in France ». IAFOR Journal of Arts & Humanities, vol. 5, no 2, novembre 2018, p. 3‑22. DOI.org (Crossref), doi:10.22492/ijah.5.2.01.

Moreux, Jean-Philippe. Innovative Approaches of Historical Newspapers: Data Mining, Data Visualization, Semantic Enrichment. p. 17.

Opinion | YouTube, the Great Radicalizer - The New York Times.

Radicalisation, fake news, diversité : 4 experts répondent au CSA - CSA - Conseil supérieur de l’audiovisuel.

Rage, giggles and fishing for clicks.pdf.

Růžička, Michal, et Ivan Špirk. Informace a dobro. Ježek, 1993.

Stelander, Jonatan Klum. EU against Disinformation. p. 48.

Tufekci, Zeynep. « Opinion | YouTube, the Great Radicalizer ». The New York Times, 10 mars 2018. NYTimes.com.

Venturini, Tommaso. From Fake to Junk News, the Data Politics of Online Virality. p. 16.

YouTube Said It Was Getting Serious About Hate Speech. Why Is It Still Full of Extremists?

YouTube to Remove Thousands of Videos Pushing Extreme Views - The New York Times.

YouTube va continuer à héberger des vidéos controversées et choquantes.

Ziková, Jitka. Manipulace, dezinformace a chyby v televizním zpravodajství. p. 97.

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