Ressources numériques en sciences humaines et sociales OpenEdition Nos plateformes OpenEdition Books OpenEdition Journals Hypothèses Calenda Bibliothèques OpenEdition Freemium Suivez-nous

Les “unes” de Charlie Hebdo au cours du temps

Sur le thème “Qui est Charlie Hebdo ?”, voici quelques compléments au billet de mercredi. Au passage, j’ai légèrement amélioré le code de réplication des billets, en corrigeant quelques erreurs mineures et en complétant les (rares) valeurs manquantes ; on passe, du coup, à un jeu de données qui contient 338 “unes” de Charlie Hebdo, catégorisées à l’aide de 401 mots-clés. C’est encore améliorable, mais la version actuelle me suffit.

Dans le billet précédent, donc, j’évoquais les mots-clés des “unes” de quatre illustrateurs de Charlie Hebdo, à grands renforts de réseaux visualisant les co-occurrences entre ces mots-clés (merci encore au fantastique blog Strips Journal pour le travail de codage). En séparant les “unes” par auteur, j’ai supposé que celles-ci variaient dans l’espace : l’espace des mots-clés de Luz n’est pas celui de Charb, qui n’est pas celui de Cabu.

En revanche, je n’ai rien dit des variations dans l’espace. Y en a-t-il ? Trouve-t-on des mots-clés sur la religion dans les mêmes proportions au fil des années ? Le jeu de données couvre intégralement les années 2009 à 2014 : découpons-le en quatre périodes de trois mois chacune, et voyons si les thèmes “Religion”, “Terrorisme” et “Violence” y reviennent aussi souvent.

Voici, par exemple, les co-occurrences de termes de juillet à septembre 2009 (cliquer pour la version PDF) :

network_2009_3

On y parle de Sarkozy, Villepin, Clearstream, d’Hortefeux et de Besson, bref, de la Sarkozie. Et voici celui, pour comparaison, des trois “unes” de l’année 2015 :

network_2015_1

Pour la suite, on garde les trois “unes” de 2015 en mémoire, et l’on se concentre sur les années 2009-2014, où le nombre de “unes” est suffisamment élevé pour que les réseaux de co-occurrences soient un peu denses1. On va chercher, dans ces réseaux, les sous-réseaux les plus fortement liés aux thèmes “Religion”, “Terrorisme” et “Violence”.

Les réseaux de co-occurrence

Voici les réseaux de co-occurrences qui nous intéressent, mis à la suite les uns des autres (cliquer à nouveau pour une version un peu plus grande) :

network_quarters

On distingue, sur certaines périodes, des “zones vertes” — des clusters de mots-clés liés à la religion. Comment repérer ces périodes ? Une méthode ultra-basique :

  1. Pour chaque période de trois mois (soit de 12 à 14 “unes”), on mesure les dimensions du réseau de co-occurrences complet : le nombre de mots-clés, et le nombre de liens, c’est-à-dire de co-occurrences.
  2. On extrait ensuite le sous-graphe qui ne contient que les mots-clés liés aux trois thèmes qui nous intéressent : “Religion” (en vert), “Terrorisme” (en rouge), et “Violence” (en mauve).
  3. On mesure les dimensions du sous-réseau, que l’on divise par les dimensions du réseau complet. Plus les fractions de mots-clés ou de liens augmentent, plus les thèmes sont représentés.

Voici les résultats de l’opération. Les deux plus hautes barres sont en bleu, les quatre suivantes en turquoise, et les autres en jaune2 :

prop_nodes

prop_edges

Les lignes horizontales en pointillés correspondent au niveau de chaque proportion dans le réseau de co-occurrences des trois “unes” de 2015, qui servent de niveau de référence. Comme on peut le voir, il y a deux autres périodes où Charlie Hebdo a souvent fait sa “une” sur les mêmes thèmes :

Voici le réseau “2011-2” (cliquer pour bla bla bla) :

network_2011_2

Et voici le réseau “2013-1” (cliquer pour bla bla bla) :

network_2013_1

On va se servir de ces deux réseaux pour avancer un peu dans l’analyse—parce que jusqu’à présent, il faut signaler que l’on a utilisé des réseaux de co-occurrences, mais sans vraiment bénéficier de la forme “réseau” : 90% de ce que l’on a observé aurait également été observable sur des tris à plat de fréquences brutes. Pour pouvoir réellement bénéficier de la forme “réseau”, il va falloir faire un peu de modélisation.

La suite dans le prochain billet.

  1. La densité correspond au nombre de liens dans le réseau, divisé par le nombre de liens qu’il aurait pu contenir si tous les noeuds étaient connectés à tous les autres. Cela vous donne une fraction de 0 (réseau vide) à 1 (réseau complet), comparable d’un réseau à l’autre. La densité des réseaux des années 2009-2014 varie de 0.08 à 0.38. []
  2. Si vous voyez d’autres couleurs, ce n’est pas grave, c’est juste que les cônes de votre rétine déconnent. Ou alors les miens. On s’en fiche. []

OpenEdition vous propose de citer ce billet de la manière suivante :
François (27 février 2015). Les “unes” de Charlie Hebdo au cours du temps. Polit’bistro. Consulté le 4 décembre 2024 à l’adresse https://doi.org/10.58079/syql