Le continuum des violences à l’ère de la cyberhaine : analyse comparée des cyberviolences antiféministes en France et au Québec
Notice bibliographique
Résumé
Le caractère participatif et interactif du Web social contribue à la transformation du militantisme féministe avec l’émergence du blogging et des médias sociaux. Les féministes occupent les espaces numériques pour explorer leur identité et leur conception du féminisme(s), socialiser, organiser leurs luttes ou rendre saillantes leurs revendications transformatrices. Néanmoins, l’exposition de soi en tant que féministe dans le Web social n’est pas sans risque. Cette thèse cherche à comprendre les conséquences des cyberviolences sur les trajectoires individuelles de militant·e·s féministes en France et au Québec. Dans les deux cas d’étude, les cyberviolences sont utilisées comme des armes politiques contre les féministes, qui représentent des cibles de premier choix. Dans un contexte de polarisation du débat public et de la montée des rhétoriques antiféministes en ligne, cette forme de violence produit des conséquences multiples sur le plan biographique et militant tout comme sur les usages des féministes du Web social. Les cyberviolences s’inscrivent dans un dispositif d’insécurité en ligne, qui rend les espaces numériques particulièrement hostiles et violents pour les militant·e·s féministes, augmentant ainsi les coûts du militantisme féministe. Conceptualisant l’engagement féministe tout comme les (cyber)violences à travers un continuum en ligne et hors-ligne, j’utilise une approche multimodale qui me permet de contextualiser les phénomènes en ligne par rapport à ceux hors-ligne. Les matériaux de cette enquête reposent sur une ethnographie en ligne des plateformes numériques Facebook, Twitter, Instagram et YouTube ainsi que la réalisation de 50 entretiens semi-dirigés avec des féministes à Paris (N26) et Montréal (24). Les entretiens sont construits de manière hybride entre des récits de vie et des entretiens sur traces. Sur le plan théorique, mon enquête mobilise les outils de la sociologie des mouvements sociaux à travers l’approche processuelle de l’engagement pour analyser les trajectoires des militant·e·s ainsi que ceux de la sociologie des usages des dispositifs sociotechniques pour appréhender les pratiques numériques des féministes. En marge de ces théorisations, j’intègre une conceptualisation relationnelle de l’espace qui me permet non seulement de lier ces deux approches théoriques distinctes, mais aussi d’opérer mon analyse comparative entre les espaces militants de la France et du Québec. Mes résultats de recherche montrent de quelle manière les acteurs antiféministes se saisissent des opportunités technologiques pour élargir leur répertoire et leurs stratégies d’action. La littérature identifie quatre stratégies qui sont utilisées par les contre-mouvements : recruter, créer des dommages, démobiliser et neutraliser. Je propose d’intégrer la stratégie de l’épuisement à ce répertoire d’action des contre-mouvements. Si les stratégies d’action déjà étudiées sont d’ordre organisationnel en attaquant les mouvements féministes, celle que je propose est plutôt individualisée en ciblant explicitement les militant·e·s féministes à titre personnel. Cette stratégie se dévoile à travers différentes tactiques comme celle du trolling, des raids numériques et de la cybersurveillance. Ces différentes tactiques représentent des formes de répression indirecte de l’engagement féministe dans un contexte de fort backlash antiféministe dans les univers en ligne et hors-ligne. Mon analyse comparative montre que l’identité des acteurs antiféministes les plus impliqués dans la (re)production des cyberviolences n’est pas la même selon les cas : la manosphère versus la fachosphère. Cela s’explique par les différences contextuelles et structurelles entre les cas et l’état des lieux de l’antiféminisme sur le terrain. Enfin, mes résultats montrent un cadrage différent des cyberviolences selon les cas d’étude. En France, les cyberviolences sont davantage problématisées comme un problème public autour de la notion de cyberharcèlement, alors qu’au Québec il est davantage question de prévention de la violence et de l’extrémisme violent au vu des conséquences mémorielles des attentats de l’École Polytechnique, de la Grande Mosquée de Québec et de l’attaque à la voiture-bélier revendiquée par un militant Incel à Toronto. Ce cadrage différencié explique notamment une intervention plus soutenue des autorités politiques en France pour sanctionner les différentes formes de cyberviolences comme les raids numériques.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,000 |
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 ».