Une analyse des stratégies de marketing politique et de publicité d’attaque de la campagne permanente qui précède l'élection fédérale de 2025
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire est consacré aux stratégies de marketing politique et de publicité politique négative de la campagne permanente qui précède l'élection fédérale canadienne de 2025.Nous nous concentrons en particulier sur les publicités politiques de Pierre Poilievre qui ont été mises en ligne sur sa page Instagram.Grâce à cette analyse, nous montrons comment ces stratégies sont conçues pour influencer l'opinion publique canadienne et discréditer ses adversaires, en particulier le Premier ministre Justin Trudeau et ses alliés, mais aussi comment Poilievre tente de se positionner comme le candidat capable de répondre aux besoins des Canadiens.Ce mémoire présente les concepts clés ainsi que la démarche que nous avons adoptée pour étudier les stratégies d'attaques.Il présente aussi les résultats que nous avons obtenus à l'issue de cette étude.Il vise à combler un vide sur ces nouvelles formes de marketing politique et de publicités négatives diffusées sur les plateformes socio-numériques.Nos travaux s'inscrivent dans la suite des recherches de Charles-Antoine Millette (2021), Lefébure (2020), Pinard & Lalancette (2014) ainsi que celles de Gerstlé (1989).Pour Lefébure (2020), la publicité politique négative est celle par laquelle un candidat politique émet des critiques ou des jugements pour discréditer un rival politique.Ce type de communication politique a émergé au cours de la campagne électorale canadienne de 2008 (Pinard & Lalancette, 2014).Dans la plupart des cas, au Canada, ces publicités s'adressent moins aux enjeux qu'aux attaques des adversaires, en contestant les promesses qu'ils ont faites durant leurs campagnes.Dans le même ordre d'idées, ces publicités véhiculent des attaques personnelles susceptibles de disloquer l'adversaire en soutenant son incompétence ou des faits d'absence d'ethos, iii tout en omettant des traits comme l'empathie ou le charisme.En outre, ces publicités déploient des stratégies visant à installer un sentiment de peur parmi les électeurs ou à associer des étiquettes péjoratives à leurs opposants, utilisant ainsi des mots, slogans ou qualificatifs à forte connotation négative pour les discréditer (Millette, 2021, p.1-2).Avec notre corpus composé de 100 publicités politiques négatives publiées entre mai et juin 2023, nous analysons les stratégies de Pierre Poilievre et mettons en lumière trois catégories d'attaques : critique des décisions politiques, dénigrement et ennemification.Nos résultats montrent que 61 % des messages se concentrent sur les décisions politiques du gouvernement Trudeau.Les publicités sont axées principalement sur les politiques économiques, environnementales et de sécurité sociale.De plus, 28 % des attaques relèvent du dénigrement, où Pierre Poilievre émet des attaques personnelles contre Trudeau et son gouvernement.Enfin, 11 % des critiques adoptent une stratégie d'ennemification, dans laquelle Poilievre formule des accusations et des insinuations sur la dangerosité de ses adversaires politiques.Dans ce contexte d'analyse, nous proposons également une réflexion sur la pertinence sociale et scientifique de notre étude en mettant en lumière les implications de ces stratégies pour la démocratie canadienne.En définitive, cette étude contribue à une meilleure compréhension du rôle de la publicité politique négative sur la vie politique au Canada, tout en soulignant l'importance croissante du marketing politique dans la stratégie de communication politique des partis.Table des matières Sommaire ......
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 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 ».