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Cahier de charge : The emergence of social media data and sentiment analysis in

Cahier de charge : The emergence of social media data and sentiment analysis in election prediction ID du projet : Statut : (Créé – Validé) Version : 1.0 Réalisé par : Mlle.ELMAATAOUI SAFAE Validé par : Mr.HAJJI Tarik Historique : Version Date Réalisé par Modification 1.0 25-10-22 Elmaataoui Safae 1.1 Mr.HAJJI Tarik 1 - Contexte et Présentation du projet L’étude de l’opinion politique est un champ traditionnel de la recherche en sciences sociales. Des recherches sur les élections, les partis et les représentants politiques ont rempli les pages de nombre de revues en sciences sociales durant le siècle dernier. Elles reposent souvent sur des analyses empiriques, fondées sur des méthodes traditionnelles comme, par exemple, des sondages d’opinion, des enquêtes, des groupes de discussions ou encore des entretiens. Récemment, le développement d’internet a entrainé des changements importants dans ce domaine, offrant de nouvelles arènes d’expression pour les politiciens autant que pour les citoyens, Depuis plus de cinquante ans, les sondages d’opinion jouent un rôle primordial et controversé dans le déroulement des compétitions électorales, et plus largement dans le développement de la communication politique au sein des sociétés démocratiques. Malgré les fréquentes prises de position sur la fonction souhaitable des sondages, leur rôle empirique reste relativement méconnu du public non-averti. L’analyse de sentiment est le processus qui consiste à déterminer l’opinion, le jugement et l’émotion qui se cache derrière le langage naturel. Lorsque les individus laissent des avis en ligne, formulent des commentaires sur une marque ou répondent à l’étude du marché, leurs appréciations sont forcément teintées par des sentiments, qu’ils soient positifs, négatifs ou neutres. Quand un consommateur exprime une opinion en tapant son avis dans une zone de texte, celle-ci peut être transformée en données catégorielles (par exemple « positif », « négatif », ou « neutre »). Une fois toutes les réponses catégorisées, l’entreprise peut dresser des rapports d’enquêtes pour obtenir une vue d’ensemble des ressentis et opinions des interrogés. Ce système à plusieurs objectifs : fait partie de ce qu’on appelle le texte Manning ou exploration et analyse textuelle. Cette technique analytique consiste à extraire le sens de nombreuses sources textuelles, comme des réponses à des sondages, des critiques en ligne ou encore des commentaires sur les réseaux sociaux. Un score est ensuite appliqué en fonction du sentiment exprimé. Par exemple, -1 pour du négatif et +1 pour du positif. Cette transcription est réalisée grâce au traitement du langage naturel (ou NLP). Ce cahier des charges vise à définir les spécifications de base des fonctionnalités de l’émergence de la base de données des réseaux sociaux et l’analyse des sentiments qui seront réalisées. 2 - Analyse des besoins Le rôle principal de ce système est de : • Surveiller des médias sociaux : écoute permanente ou focus autour d’un événement spécifique (lancement d’un nouveau produit par exemple) • Analyser des réponses d’une enquête pour une étude menée sur une population nombreuse • Analyser les feedbacks des collaborateurs dans une grande organisation • Identifier des détracteurs et des clients très insatisfaits afin de réaliser un suivi en boucle fermée • Identifier et visualiser des tendances géographiques ou sociodémographiques relatives aux émotions de la clientèle • Faire une recherche concurrentielle en comparant votre image et le ressenti des consommateurs par rapport à vos concurrents Récemment, le développement d’internet a entrainé des changements importants dans ce domaine, offrant de nouvelles arènes d’expression pour les politiciens autant que pour les citoyens. Depuis le cas exemplaire de Barack Obama jusqu’à l’utilisation plus récente des big data dans le duel Trump-Clinton, internet est devenu un outil central pour convaincre les électeurs, organiser les soutiens et diffuser les messages politiques. Si, il y a dix ans, les sites web, les blogs et les forums étaient les principaux espaces du débat politique, aujourd’hui Facebook, Twitter et YouTube sont désormais des lieux stratégiques pour exprimer et disséminer des opinions politiques, mais aussi pour débattre avec les candidats, entre amis ou avec des inconnus. L’ensemble de ces interactions en ligne entre politiciens et citoyens, mais aussi entre journalistes, représentants de partis et d’autres types d’influenceurs génère une quantité importante de données numériques, qui a récemment intégré le champ de la recherche en sciences sociales en tant que source pour étudier les opinions politiques individuelles et collectives. D’après de nombreux chercheurs, les techniques d’analyse des opinions sur les médias sociaux peuvent être choisies comme alternatives aux méthodes traditionnelles. 3 - Expression fonctionnelle du besoin Car à côté de la consultation des avis en ligne pour un usage personnel dans la vie courante, la collecte et l’analyse des opinions des individus sont devenues des sources d’informations précieuses pour les entreprises. Alors que le recueil des opinions des consommateurs a eu pendant longtemps un caractère fastidieux, sans garantir que les avis recueillis soient spontanés (organisation de focus groups, recours à des consultants, enquêtes et questionnaires, etc.), l’accessibilité de ces informations, dès lors qu’elles se retrouvent postées en ligne par les consommateurs eux-mêmes, autorise des analyses à grande échelle (opinions en provenance du monde entier). Le marketing a rapidement compris l’intérêt du sentiment analysis. Des agences vendent aux entreprises la traque des moindres mots sur leur image, sur leurs produits. Dans le domaine politique. La publication croissante sur internet de textes à teneur politique (lois, rapports, billets de blogs politiques, etc.) et le constat que la politique ne se fait plus seulement dans les hémicycles mais aussi dans les débats en ligne, a conduit certains chercheurs à utiliser les techniques de sentiment analysis pour déterminer l’accord ou le désaccord des commentateurs avec telle ou telle proposition de loi. Dans leur article « Get out the vote : Determining support or opposition from Congressional floor-debate transcripts», Matt Thomas, Bo Pang et Lillian Lee espèrent faciliter la reconnaissance du positionnement d’un orateur dans un débat politique grâce au sentiment analysis. D’autres recherches tentent par exemple d’analyser en masse les commentaires et opinions des citoyens américains lors de l’élaboration des réglementations proposées par les agences indépendantes du gouvernement . uploads/Politique/ cahier-de-charge.pdf