Le discours numérique sur l'immigration en France entre 2011 et 2022. Une analyse de corpus

Online Discourse on Immigration in France between 2011 and 2022. A Corpus Analysis

• Auteur / Autrice : Sangwan Jeon
• Direction : Paola Pietrandrea
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences du langage
• Date : Soutenance le 09/01/2025
• Etablissement(s) : Université de Lille (2022-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de l'homme et de la société (Lille ; 2006-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Savoirs, textes, langage (Villeneuve d'Ascq, Nord)
• Jury : Président / Présidente : Gabriel Bergounioux
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Giuditta Caliendo, Albin Wagener
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Iris Eshkol, Julie Glikman

Mots clés

Mots clés contrôlés

Médias -- Informatique

Corpus linguistique

Langage politique

Analyse du discours

France

Dans les médias

Émigration et immigration

Mots clés libres

Linguistique de corpus

Analyse du discours

Twitter

Discours politique

Discours de haine

Sociolinguistique

Corpus linguistics

Discourse analysis

Twitter

Political discourse

Hate speech

Sociolinguistics

Résumé

Notre recherche examine l'évolution sémantique du lexique de l'immigration en France à travers une analyse diachronique de corpus portant sur les tweets de personnalités et d'organisations politiques de gauche et de droite entre 2011 et 2022. L'analyse distributionnelle des propriétés linguistiques et des collocations - des modifieurs ainsi que des constructions de liste et de parallélisme révèle des schémas distincts dans l'usage et le positionnement syntaxique de termes comme « migrant » et « immigration ». Les résultats montrent que le discours de droite, marqué par des taux d'incidence plus élevés, associe l'immigration à des connotations négatives, la représentant souvent comme une force ou un agent initiateur d'actions, avec une utilisation de modifieurs péjoratifs et de constructions de liste et de parallélisme. En revanche, le discours de gauche tend à représenter les migrants comme des acteurs sociaux ou des bénéficiaires, avec un usage plus modéré de qualificatifs et une fréquence plus élevée de constructions de liste mettant en avant des catégorisations conventionnelles composées de co-hyponymes tels que ‘réfugiés' et ‘exilés'. Ces choix linguistiques traduisent des cognitions sociales implicites, mettant en lumière l'instabilité sémantique du lexique de l'immigration dans le débat public en ligne. En éclairant le rôle du discours politique dans la formation des perceptions sociales et l'évolution sémantique en contexte numérique, notre recherche enrichit les bases de données numériques sur le débat public, offrant à la communauté scientifique un outil analytique essentiel.

This doctoral research examines the semantic evolution of immigration-related lexicon in France through a diachronic corpus analysis of tweets from left- and right-wing political figures and organizations between 2011 and 2022. The distributional analysis of linguistic properties and collocations - including modifiers as well as list and parallelism constructions - reveals distinct patterns in the usage and syntactic positioning of terms such as “migrant” and “immigration.” The results show that right-wing discourse, characterized by higher incidence rates, associates immigration with negative connotations, often representing it as a force or action-initiating agent, with increased use of pejorative modifiers and list and parallelism constructions. In contrast, left-wing discourse tends to portray migrants as social actors or beneficiaries, with more moderate use of qualifiers and a higher frequency of list constructions that emphasize conventional categorizations comprising co-hyponyms such as ‘réfugiés (refugees)' and ‘exilés (exiled person)'. These linguistic choices reflect underlying social cognitions, highlighting the semantic instability of immigration lexicon within the online public debate. By shedding light on the role of political discourse in shaping social perceptions and semantic evolution in the digital context, this doctoral research enhances digital databases on public debate, providing the scientific community with an essential analytical tool.