331 research outputs found

    Analyse de gazouillis en ligne

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    National audienceLes tweets Ă©changĂ©s sur Internet constituent une source d'information importante mĂȘme si leurs caractĂ©ristiques les rendent difficiles Ă  analyser (140 caractĂšres au maximum, notations abrĂ©gĂ©es, . . .). Dans cet article, nous dĂ©finissons un modĂšle d'entrepĂŽt de donnĂ©es permettant de valoriser et d'analyser de gros volumes de tweets en proposant des mesures pertinentes dans un contexte de dĂ©couverte de connaissances. L'utilisation des entrepĂŽts de donnĂ©es comme outil de stockage et d'analyse de documents textuels n'est pas nouvelle mais les mesures ne sont pas adaptĂ©es aux spĂ©cificitĂ©s des donnĂ©es manipulĂ©es. Les rĂ©sultats des expĂ©rimentations sur des donnĂ©es rĂ©elles soulignent la pertinence de notre proposition. / Exchanged tweets on the Internet are an important information source, even if their characteristics make them difficult to analyze (a maximum of 140 characters, shorthand notations, ...). In this paper, we define a model of data warehouse to develop and analyze large volumes of tweets by proposing relevant measures in a knowledge discovery context. Using data warehouses in order to store and analyze textual documents is not new. Traditionally they adapt classical measures which are not really adapted to the data specificities. Furthermore we propose that, if a hierarchy is available, we can automatically detect the context. Conducted experiments on real data show the relevance of our approach

    La frĂ©quence de l’alternance codique dans les groupes WhatsApp des Ă©tudiants libanais

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    The means of computer-mediated communication (CMC) and specifically the WhatsApp application, have led to innovative language practices in written communication. Among these practices is the high frequency of Code-Switching (CS), which is defined in this study as a switch from one written code to another within the same message. This quantitative study aims to automatically identify occurrences of Code-Switching in WhatsApp group chats. All through 14 months, we collected 168 219 messages from 30 WhatsApp groups. The study sample encompasses 1 482 bilingual students from 7 Lebanese universities. A computer tool "DACA" (automatic detection of Code-Switching and arabizi) has been developed to detect the frequency of this phenomenon resulting from languages contact. The results show that in the corpus, there are 15 342 occurrences of CS or 9,1% of the total number of messages. 70,5% of these CS occurrences are detected in messages in Arabizi, 17,9% in messages in English, 10,6% in messages in Arabic and 1% in messages in French. The results also reveal that CS in messages composed in Arabizi are quite often towards English (91,3% of the total number of these CS occurrences) and towards Arabizi in messages composed in English with the same percentage.Les moyens de communication médiée par ordinateur (CMO) et spécifiquement l’application WhatsApp, ont mené à des pratiques langagières innovantes au niveau de la communication écrite. Parmi ces pratiques, le recours à l’alternance codique (AC), qui est définie dans cette étude, comme un passage d’un code écrit à un autre au sein du même message. Cette étude quantitative visait à identifier automatiquement les occurrences de l’alternance codique dans les discussions de groupes WhatsApp durant 14 mois. Nous avons collecté 168 219 messages dans 30 groupes WhatsApp. L’échantillon de l’étude comprend 1 482 étudiants bilingues issus de 7 établissements universitaires libanais. Un outil informatique ‘DACA’ (détection automatique de l’alternance codique et l’arabizi) a été développé pour détecter la fréquence de ce phénomène résultant du contact des langues. Les résultats montrent que dans le corpus il y a 15 342 occurrences de l’AC soit 9,1% du total des messages. 70,5% de ces ACs sont détectés dans les messages en arabizi et 17,9% dans les messages en anglais, 10,6% dans les messages en arabe et 1% dans les messages en français. Les résultats ont montré aussi que les ACs dans les messages composés en arabizi sont assez souvent vers l’anglais (91,3% du total de ces ACs) et vers l’arabizi dans les messages composés en anglais avec le même pourcentage

    Genre de discours et technologie discursive. Tweet, twittécriture et twittérature

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    Observations of discursive productions on Twitter, the micro-blogging network, allow to show that the notion of discourse genre, which is already highly heterogeneous in its descriptions, must also include the materialities of technological parameter. After a synthesis about this miscellaneous notion, that crosses several definition criteria, one deepens the notion of discursive technology, which highly articulate environmental materialities to language productions. This concept is developed in a postdualist epistemological framework and non logocentric conception of linguistic analysis. Scriptural activity on Twitter, constrained by the famous 140 characters, produces new genres (tweet, retweet or RT, Follow Friday, etc.), but also shapes out stabilized discourse genres in a new way. We consider these issues by studying conversational genres (the #ClaVed, for example), mediatic genres (tweet as a form of dispatch), teaching genres (Twitter as a medium of writing activity in class) and literary genres (the Twitterature case).À partir de l'exemple du rĂ©seau de micro-blogging Twitter, cet article montre que la notion de genre de discours, dĂ©jĂ  fortement hĂ©tĂ©rogĂšne dans ses descriptions, doit aussi intĂ©grer les matĂ©rialitĂ©s du paramĂštre technologique. AprĂšs un point de synthĂšse sur la mixitĂ© de la notion qui croise plusieurs critĂšres de dĂ©finition du genre de discours, on approfondit la notion de technologie discursive qui articule fortement matĂ©rialitĂ©s environnementales et productions langagiĂšres. Cette notion est Ă©laborĂ©e dans un cadre Ă©pistĂ©mologique postdualiste et une conception non logocentrĂ©e de l'analyse linguistique. L'activitĂ© scripturale sur Twitter, contrainte par les fameux 140 signes, est productrice de genres nouveaux (tweet, retweet ou RT, Follow Friday, etc.) mais reconfigure Ă©galement des genres stabilisĂ©s. On envisage ces questions en traitant des genres conversationnels (le #ClavEd par exemple), mĂ©diatiques (le tweet comme forme de dĂ©pĂȘche), didactiques (Twitter comme support d'activitĂ© d'Ă©criture en classe) et littĂ©raires (le cas de la TwittĂ©rature)

    Le web social, un levier de développement professionnel ?

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    Cette recherche a été subventionnée par le ministÚre de l'Enseignement supérieur, de la Recherche, de la Science et de la Technologie dans le cadre du Programme de recherche et d'expérimentation pédagogiques (PREP) de l'Association des collÚges privés du Québec (ACPQ

    Les reprĂ©sentations d’élĂšves du secondaire quant Ă  l’usage de l’outil de microblogage twitter pour dĂ©velopper leur compĂ©tence Ă  Ă©crire dans le cadre d’une situation d’apprentissage et d’évaluation

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    Il ressort d’enquĂȘtes sur l’usage des technologies numĂ©riques (TN) par les enseignants du secondaire, quelle que soit la matiĂšre enseignĂ©e, que ces derniers les emploient peu pour dĂ©velopper les compĂ©tences, en gĂ©nĂ©ral, de leurs Ă©lĂšves. Les recherches documentaires avec Internet, l’usage d’un logiciel de traitement de texte et le recours Ă  un correcteur de texte semblent ĂȘtre les trois usages les plus frĂ©quemment mis de l’avant dans les situations d’apprentissage et d’évaluation (SAÉ). Dans le cadre d’une recherche-action sur le recours aux technologies numĂ©riques pour soutenir le dĂ©veloppement de la compĂ©tence Ă  Ă©crire des Ă©lĂšves du secondaire, six SAÉ crĂ©Ă©es par des enseignants ont Ă©tĂ© mises Ă  l’essai de 2011 Ă  2013. Parmi celles-ci, une SAÉ crĂ©Ă©e par une enseignante alliait l’emploi de Twitter Ă  l’enseignement du texte argumentatif auprĂšs d’élĂšves de la quatriĂšme secondaire. Une analyse de contenu des entrevues menĂ©es auprĂšs de 20 Ă©lĂšves a permis de dĂ©gager leurs reprĂ©sentations quant Ă  l’emploi des TN, et plus particuliĂšrement Twitter, pour soutenir le dĂ©veloppement de leur compĂ©tence Ă  Ă©crire. Ces reprĂ©sentations constituent des pistes de rĂ©flexion pour intĂ©grer les TN et les mĂ©dias sociaux dans la classe de français

    Le web social, un levier de développement professionnel ? /

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    Cette recherche a été subventionnée par le ministÚre de l'Enseignement supérieur, de la Recherche, de la Science et de la Technologie dans le cadre du Programme de recherche et d'expérimentation pédagogiques (PREP) de l'Association des collÚges privés du Québec (ACPQ

    Évaluer des productions issues de l'intĂ©gration pĂ©dagogique d'outils du Web social

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    S’intĂ©ressant aux outils du Web social, Michelle DeschĂȘnes, professeure au CollĂšge O’Sullivan, fournit des exemples de leur utilisation en Ă©ducation et suggĂšre aux professeurs des critĂšres d’évaluation pour les productions rĂ©alisĂ©es dans le cadre d’activitĂ©s pĂ©dagogiques intĂ©grant le blogue, le microblogue et le wiki. Si ces outils peuvent ĂȘtre d’une grande utilitĂ© en enseignement, l’auteure rappelle que l'intention pĂ©dagogique doit toujours avoir la prioritĂ© sur la technologie

    Genre de discours et technologie discursive

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    À partir de l’exemple du rĂ©seau de micro-blogging Twitter, cet article montre que la notion de genre de discours, dĂ©jĂ  fortement hĂ©tĂ©rogĂšne dans ses descriptions, doit aussi intĂ©grer les matĂ©rialitĂ©s du paramĂštre technologique. AprĂšs un point de synthĂšse sur la mixitĂ© de la notion qui croise plusieurs critĂšres de dĂ©finition du genre de discours, on approfondit la notion de technologie discursive qui articule fortement matĂ©rialitĂ©s environnementales et productions langagiĂšres. Cette notion est Ă©laborĂ©e dans un cadre Ă©pistĂ©mologique postdualiste et une conception non logocentrĂ©e de l’analyse linguistique. L’activitĂ© scripturale sur Twitter, contrainte par les fameux 140 signes, est productrice de genres nouveaux (tweet, retweet ou RT, Follow Friday, etc.) mais reconfigure Ă©galement des genres stabilisĂ©s. On envisage ces questions en traitant des genres conversationnels (le#ClavEd par exemple), mĂ©diatiques (le tweet comme forme de dĂ©pĂȘche), didactiques (Twitter comme support d’activitĂ© d’écriture en classe) et littĂ©raires (le cas de la TwittĂ©rature)

    Évaluation de productions issues de l'intĂ©gration pĂ©dagogique d'outils du web social

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    Également disponible en version papierTitre de l'Ă©cran-titre (visionnĂ© le 13 fĂ©v. 2012
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