Est-il possible de mesurer le bien-ĂȘtre subjectif des Français en analysant les messages quâils publient sur Twitter ? Quels sont les avantages et les limites de cette approche ? Et que peut-on apprendre de lâanalyse de leurs Ă©motions Ă partir de cette nouvelle source de donnĂ©es ? Cet opuscule prĂ©sente les rĂ©sultats dâun travail de recherche original issu de lâanalyse de plusieurs dizaines de millions de messages publiĂ©s sur Twitter entre 2010 et 2022. Lâauteur commence par dĂ©crire une mĂ©thodologie susceptible de construire des indicateurs de sentiment et dâĂ©motion de maniĂšre automatique. Lâanalyse des mots clĂ©s et des hashtags permet de rĂ©vĂ©ler les principaux sujets qui intĂ©ressent les Français et les Ă©motions associĂ©es au traitement de chacun. Des indicateurs dĂ©sagrĂ©gĂ©s sont aussi prĂ©sentĂ©s â par genre, Ăąge et catĂ©gorie socio-professionnelle â, qui permettent dâanalyser de maniĂšre plus fine les dĂ©terminants des variations du bien-ĂȘtre subjectif. Lâanalyse des messages illustre un net dĂ©crochage du moral des Français â et une hausse de leur colĂšre â Ă partir de la fin de lâannĂ©e 2018, au moment du mouvement des Gilets jaunes. AprĂšs une forte montĂ©e de la peur quand sâest dĂ©clarĂ©e la Covid-19, la colĂšre est lâĂ©motion qui a repris le dessus depuis le milieu de lâannĂ©e 2020, autour des thĂ©matiques de la #politique et de la santĂ©, en dĂ©pit dâune augmentation des Ă©motions relatives Ă lâĂ©conomie. La guerre en Ukraine a entraĂźnĂ© une nouvelle dĂ©gradation des Ă©motions exprimĂ©es par les Français en fĂ©vrier 2022, un effet qui sâest estompĂ© lorsque les craintes dâune 3e guerre mondiale se sont Ă©loignĂ©es et ont cĂ©dĂ© la place Ă la thĂ©matique des Ă©lections prĂ©sidentielles françaises.
Est-il possible de mesurer le bien-ĂȘtre subjectif des Français en analysant les messages quâils publient sur Twitter ? Quels sont les avantages et les limites de cette approche ? Et que peut-on apprendre de lâanalyse de leurs Ă©motions Ă partir de cette nouvelle source de donnĂ©es ? Cet opuscule prĂ©sente les rĂ©sultats dâun travail de recherche original issu de lâanalyse de plusieurs dizaines de millions de messages publiĂ©s sur Twitter entre 2010 et 2022. Lâauteur commence par dĂ©crire une mĂ©thodologie susceptible de construire des indicateurs de sentiment et dâĂ©motion de maniĂšre automatique. Lâanalyse des mots clĂ©s et des hashtags permet de rĂ©vĂ©ler les principaux sujets qui intĂ©ressent les Français et les Ă©motions associĂ©es au traitement de chacun. Des indicateurs dĂ©sagrĂ©gĂ©s sont aussi prĂ©sentĂ©s â par genre, Ăąge et catĂ©gorie socio-professionnelle â, qui permettent dâanalyser de maniĂšre plus fine les dĂ©terminants des variations du bien-ĂȘtre subjectif. Lâanalyse des messages illustre un net dĂ©crochage du moral des Français â et une hausse de leur colĂšre â Ă partir de la fin de lâannĂ©e 2018, au moment du mouvement des Gilets jaunes. AprĂšs une forte montĂ©e de la peur quand sâest dĂ©clarĂ©e la Covid-19, la colĂšre est lâĂ©motion qui a repris le dessus depuis le milieu de lâannĂ©e 2020, autour des thĂ©matiques de la #politique et de la santĂ©, en dĂ©pit dâune augmentation des Ă©motions relatives Ă lâĂ©conomie. La guerre en Ukraine a entraĂźnĂ© une nouvelle dĂ©gradation des Ă©motions exprimĂ©es par les Français en fĂ©vrier 2022, un effet qui sâest estompĂ© lorsque les craintes dâune 3e guerre mondiale se sont Ă©loignĂ©es et ont cĂ©dĂ© la place Ă la thĂ©matique des Ă©lections prĂ©sidentielles françaises.