"Pour boire il faut vendre" : la communication des brasseries sur les réseaux sociaux. Analyse de contenu et en reÌception des publications Facebook de deux marques de bieÌre en 2014
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire cherche à savoir comment communiquent les brasseries sur les réseaux sociaux à l’heure du Web 2.0. L’arrivée de ce nouveau contexte interconnecté chamboule les pratiques de communication traditionnelles des entreprises. Les brasseries ne sont par ailleurs pas novices en termes de communication, de publicité et de marketing et jouissent d’une grande expérience en la matière. Elles ont l’habitude de communiquer certains messages, valeurs ou thématiques lors de leurs communications audio-scripto-visuelles à savoir la mise en avant de la convivialité, de la masculinité, du sport et du pays de production de leur breuvage. L’hypothèse que défend ce travail est que ces mêmes valeurs sont transposées aux communications effectuées par les brasseries sur les réseaux sociaux. Afin de confirmer cette hypothèse, ce mémoire met en œuvre une analyse de contenu et de réception d’un corpus de publications effectuées sur le réseau social Facebook lors des trois premiers mois de l’année 2014 par deux marques de bière importantes dans leur pays respectif : la Jupiler pour la Belgique et la Molson Canadian pour le Canada. Au terme de cette recherche, nous confirmons l’hypothèse de départ en concluant que les deux marques étudiées font appel aux mêmes thématiques que dans leur communication plus traditionnelle durant notre période d’étude. De plus, nous concluons que ces thèmes semblent efficaces au vu de la reprise qui en est faite dans les commentaires des « fans » des pages étudiées.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».