Influence des jeux de mots utilisés par les Community Managers sur les réactions comportementales des internautes (DATA-PUN)

CONTEXTE

La linguistique de marque est une discipline émergente et en plein essor grâce à l’analyse des données disponibles en ligne et en grande quantité sur les réseaux socionumériques (big data).
Des enquêtes montrent que les internautes sont plus enclins à suivre une marque sur les réseaux sociaux si elle les fait sourire. Leur engagement se traduit aussi par des réactions classiques sur les réseaux sociaux de type like, commentaire et partage.
L’usage du jeu de mots est un des leviers humoristiques qu’une marque peut utiliser, et a déjà fait l’objet de travaux dans un contexte publicitaire traditionnel. Cette recherche originale sur les usages en ligne vise à analyser les effets de différentes figures de style (parfois complexes) pour former un jeu de mots et leur utilisation par les marques sur les réseaux.
En outre, il ne semble pas encore exister de dictionnaire automatisé de reconnaissance des différents formats de jeux de mots en français, à établir grâce à des techniques de traitement automatique du langage naturel (NLP - Natural Language Processing).

OBJECTIFS

L’objectif de cette recherche répond à des enjeux liés à la manière dont les marques s’adressent aux internautes en ligne :

• Élaborer une typologie des différents jeux de mots existants en mobilisant le champ de la linguistique et mettre en place un outil d’identification automatisée des formats de jeux de mots en langue française
• Étudier les pratiques linguistiques des Community managers en termes d’utilisation des jeux de mots dans leurs posts de marque
• Comprendre l’influence de ces différents formats de jeux de mots sur les réactions des internautes

MÉTHODE

Cette recherche se déroule en plusieurs étapes :

1. - Conception d’une taxonomie des différentes figures de style utilisées dans les jeux de mots

2. - Conception d’un dictionnaire automatisé d’identification des différentes figures de jeux de mots en français avec l’aide d’un data-scientist spécialisé en traitement automatique du langage naturel

3. - Première phase exploratoire sur les usages réels des professionnels du marketing : collecte des différents posts de marque en ligne (par des outils de webscrapping) et classification en fonction des figures de jeux de mots identifiées

4. - Phase analytique des effets réels de chaque figure de jeux de mots sur les métriques d’engagement

5. - Conception des protocoles expérimentaux visant à compléter les effets observés en testant les relations de cause à effets entre chaque format de jeux de mots et les perceptions, attitudes et comportements des individus

6. - Passation des expérimentations auprès d’une population recrutée via la plateforme Prolific, puis traitement et analyse des données quantitatives collectées