La mobilisation des jeunes sur les réseaux sociaux pendant les campagnes électorales : l'analyse comparative entre la France et la Russie
Notice bibliographique
Résumé
La présente thèse propose une analyse et une systématisation de l’utilisation des réseaux sociaux en période électorale tant au niveau national que local. Ainsi seront étudiées les techniques numériques utilisées, les formes et les méthodes de communication politique « en ligne » au cours des campagnes présidentielles de 2012 en France et en Russie et les campagnes municipales à Bordeaux et à Moscou en 2014 et 2013. Seront donc comparés les ressorts utilisés dans deux pays différents et qui ont permis de transformer les grands réseaux sociaux tels que Facebook, Twitter, Instagram et VKontakte en outils de rassemblement politique attirant de nombreux jeunes à participer activement au processus de campagne.Des entretiens réalisés avec des responsables des mouvements politiques français de Gironde tels ceux des Jeunes socialistes, des Jeunes Populaires et ceux du Front National, il ressort que l’activité numérique en France relève d’un caractère constructif. Ils servent à attirer et mobiliser la jeunesse de moins de 30 ans autours des candidats et de leurs partis grâce à un support en ligne mais s’accompagnent d’un militantisme de terrain, dans la vie réelle.En revanche, il apparaît qu’en Russie, le niveau élevé et l’influence de ces jeunes sur Internet fournit un soutien pour les nouvelles institutions de la société civile. Le succès de la mobilisation des jeunes appartenant à la classe moyenne urbaine relève d’une combinaison de « citoyenneté » et de « massification » de la protestation sur le réseau.En 2013, la volonté et mobilisation active des jeunes dans le projet politique à permis l’émergence de l’opposant Alekseï Navalny, qui a réuni 27% des suffrages et atteint la seconde place aux élections municipales de Moscou. La quasi intégralité de sa campagne a été effectuée sur les réseaux sociaux. Si le fait est courant pour nombre de ses homologues occidentaux, il convient de relever que ce n’est pas habituel pour les politiciens russes. Cette campagne « révolutionnaire » d’A. Navalny a été rendue possible par le fort soutien des jeunes Moscovites qu’il a pu mobiliser sur le plus grand réseau russe : VKontakte. L’organisation de la campagne s’est presque entièrement fondée sur l’utilisation des réseaux sociaux, tant pour la distribution de tracts dans les rues, que la sensibilisation et les collectes de dons.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».