Sourires et sélection des messages : une analyse des interactions sur Twitch.tv.

Smiling and selecting messages : an analysis of interactions on Twitch.tv.

• Auteur / Autrice : Romain Jacquet
• Direction : Béatrice Priego-valverde, Salvatore Attardo
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences du langage
• Date : Inscription en doctorat le 02/09/2024
• Etablissement(s) : Aix-Marseille
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole Doctorale Cognition, Langage et Education
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LPL - Laboratoire Parole et Langage

Mots clés

Mots clés libres

Interaction

Linguistique

Linguistique des interactions

Sourire

Multimodalité

Interaction

Linguistics

Interactionnal Linguistics

Smiling

Multimodality

Résumé

Notre étude portera sur les mécanismes interactionnels qui régissent une interaction en ligne sur la plateforme Twitch.tv, entre le diffuseur (ou streamer) et son public (les viewers)1. Plus précisément, nous souhaitons analyser la manière dont le diffuseur sélectionne les messages envoyés dans le chat par le public. Nous examinerons deux questions : (1) Comment les streamers sélectionnent-ils les messages auxquels ils répondent dans le flux continu des messages émis dans le chat ? (2) Est-ce que le sourire joue un rôle dans cette sélection ? Nous décrirons les mécanismes de ces interactions en nous appuyant sur les méthodes d'analyses empiriques de la linguistique des interactions (Priego-Valverde, 2023) et sur le principe de séquentialité de l'interaction, telles que développées par l'Analyse Conversationnelle (Sacks, Schegloff et Jefferson, 1974) et la Linguistique Interactionnelle (Couper-Kuhlen & Selting, 2018). Nous réaliserons une analyse quantitative ainsi qu'une analyse séquentielle multimodale à partir d'un corpus constitué d'interactions enregistrées sur la plateforme de diffusion en ligne (streaming) Twitch.tv. La quasi-omniprésence dans nos activités quotidiennes des interactions en ligne nous motive à proposer une analyse de ces interactions comme le permet la linguistique des interactions : en rendant compte de son « tout intégré » (Winkin, 1981:24).

Our study will focus on the interactional mechanisms that govern online interactions on the platform Twitch.tv, between the broadcaster (or streamer) and their audience (the viewers). More specifically, we aim to analyze how the broadcaster selects messages sent in the chat by the audience. We will examine two questions: (1) How do streamers select the messages they respond to from the continuous flow of messages in the chat? (2) Does smiling play a role in this selection? We will describe the mechanisms of these interactions by drawing on empirical analytical methods from interactional linguistics (Priego-Valverde, 2023) and the principle of interactional sequentiality, as developed by Conversation Analysis (Sacks, Schegloff, and Jefferson, 1974) and Interactional Linguistics (Couper-Kuhlen & Selting, 2018). We will conduct both a quantitative analysis and a multimodal sequential analysis based on a corpus of recorded interactions on the online streaming platform Twitch.tv. The near-omnipresence of online interactions in our daily activities motivates us to propose an analysis of these interactions, as interactional linguistics allows, by accounting for its ''integrated whole'' (Winkin, 1981:24).