Cartographie et exploration des dynamiques des récits sur les inégalités à travers les réseaux sociaux

Dans cette étude, nous mettons en œuvre un cadre hybride reposant sur l’intelligence artificielle afin d’analyser les discours en ligne relatifs aux inégalités à travers Twitter. Notre approche intègre des connaissances issues de la compréhension du langage naturel, de la sémantique fondée sur des graphes de connaissances, ainsi que de l’analyse de réseaux, afin d’identifier les récits portant sur les inégalités et d’examiner leur évolution durant la pandémie de COVID. Nous présentons une démarche en deux étapes : une première vue d’ensemble du réseau discursif autour des inégalités, qui cartographie les connexions entre entités, concepts et événements en les reliant à des graphes de connaissances existants, avec la possibilité d'appliquer des filtres basés sur les métadonnées des tweets, telles que la temporalité. Ensuite, deux entités connectées peuvent être explorées plus en détail grâce à une analyse fine de la manière dont elles, ainsi que leur relation, sont caractérisées par les utilisateurs des réseaux sociaux. Cette exploration permet de mettre en lumière la diffusion de différentes perspectives sur un sujet donné lié aux inégalités, tels que le genre, l’éducation ou la pauvreté.