Analyse des posts Reddit de la présidentielle 2017

Contexte du projet

Ce projet est mené par Salma Esserghini, Micky-Love Mocombe et Frédéric Lecat dans le cadre du cours du Master 2 D2SN de data visualisation, encadré par Quentin Lobbé.

Objectif du projet & question de recherche

La question que nous nous sommes proposés d’explorer est la suivante :

Quelle est l’évolution des communautés affiliées politiquement (affiliation mesurée par le score et/ou un sentiment positif) en correspondance avec les événements médiatiques (cités dans les soumissions et ou corrélation externe) ?

Pour cela nous sommes passés par plusieurs étapes :

une vision analytique textuelle des données Reddit concernant les élections présidentielles de 2017 , incluant l’analyse des sentiments des titres de fils de discussion ainsi que des commentaires,
une réflexion sur les algorithmes de score Reddit en lien avec notre question de recherche,
la prise de contexte et formation d’hypothèses quant aux influences politiques,
une représentation arborescente et interactive des fils de commentaires pour la recherche,
une visualisation des affiliations politiques qui reflète l’évolution dans le temps des communautés d’utilisateurs (référencés par leur pseudonyme Reddit) autour des candidats, au travers des clusters de commentaires favorables,
des choix de conception,
pour tirer un certain nombre de conclusions concernant la question de recherche.

Contexte de la campagne

Selon le Ministère de l’Intérieur, la liste des candidats à l’élection présidentielle 2017, dont l'ordre a été arrêté par tirage au sort, était la suivante :

M. Nicolas DUPONT-AIGNAN,
Mme Marine LE PEN,
M. Emmanuel MACRON,
M. Benoît HAMON,
Mme Nathalie ARTHAUD,
M. Philippe POUTOU,
M. Jacques CHEMINADE,
M. Jean LASSALLE,
M. Jean-Luc MÉLENCHON,
M. François ASSELINEAU,
M. François FILLON.

Le projet se construit à partir d’un jeu de données de commentaires Reddit au premier semestre 2017.