Public’s Perception of Political Parties during the 2014 Quebec Election on Twitter
DOI:
https://doi.org/10.22230/cjc.2018v43n2a3251Keywords:
Conversation analysis, Political communication, Social media, Electoral campaign, Social Data Science / Analyse de conversations, Communication politique, Média sociaux, Campagne électorale, Science de données en sciences humainesAbstract
Background This article investigates how to extract signals from social media (Twitter) concerning political parties during an election.
Analysis 670,000 messages were collected during the 2014 Québec election regarding each political party using a framing strategy. After associating each message to one of the four main topics of the campaign, two logistic models were developed to describe the election. While having been set by the incumbent party, the topic of “Independence” was not the most important topic of the campaign (“Economy” and “Society” were). When dominating in terms of mentions, each party was associated to a topic, and such association changed during the campaign.
Conclusion and implications From a practical standpoint, the findings of this article could be used to implement a framework to understand political campaigns dynamics through social media.
RÉSUMÉ
Contexte Cette recherche est axée sur la manière de structurer les signaux issus des médias sociaux (Twitter) en contexte politique.
Analyse Nous avons collecté 670 000 messages concernant l’élection québécoise de 2014 en utilisant une stratégie de cadrage. Chaque message fut associé à une thématique de campagne, puis deux modèles logistiques furent utilisés pour décrire les élections. Ainsi, alors que le thème de l’indépendance fut mis à l’avant par le parti sortant, ce sont les messages reliés à l’économie et à la société qui furent les plus importants. Chaque parti fut associé préférentiellement à une thématique lorsqu’il domina en termes de mentions, et nous observons une évolution de cette association au cours de la campagne électorale.
Conclusions et implications Les résultats de cette recherche peuvent servir de cadre analytique pour structurer l’utilisation de données massives en contexte électoral.