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OMIN 2050 - Mots et motifs de l'expression publique sur les plateformes digitales

Type d'enseignement : Enseignement électif

Semestre : Printemps 2017-2018

Nombre d'heures : 12

Langue d'enseignement : français

Pré-requis

Le cours ne demande aucun pré-requis particulier si ce n'est une curiosité pour l'analyse de données.

Descriptif du cours

Le cours se présente comme une enquête sur les pratiques d'évaluation sur le web (avis, notes, commentaires). Il a un double objectif : d'une part décrypter les déterminants sociaux et économiques de l'avis critique profane en ligne, d'autre part sensibiliser les étudiants à l'analyse de données. Pour ce faire, les étudiants seront confrontés à la littérature existante sur les évaluations dans les sites marchands, les métriques du web et les méthodes d'analyse de données textuelles. L'ambition est aussi de permettre à chacun d'expérimenter ces méthodes sur des données réelles et d'exercer son esprit critique sur l'interprétation des résultats qui en découlent.

Enseignants

COINTET, Jean-Philippe (Associate professor)

Format pédagogique

Le cours s'organisera autant que possible sous la forme d'un atelier de travail. Les étudiants sont invités à apporter leur ordinateur portable en cours pour manipuler les données.

Mode de validation

Les étudiants seront évalués individuellement et collectivement.
Ils devront rendre un travail en rapport avec l'une des lectures qui leur sera demandée pendant le semestre.
Par ailleurs, les étudiants devront réaliser un projet collectif qui prendra la forme d'un travail d'analyse quantitative d'un jeu de données empirique (portant sur des commentaires airbnb, amazon ou tripadvisor). La mobilisation des méthodes sera évaluée au même titre que l'interprétation des résultats. Le travail en groupe composera 70% de la note finale.

Charge de travail

En plus des lectures (deux à trois textes au total), les étudiants devront travailler sur leur projet collectif d'une semaine à l'autre. La charge de travail en dehors des cours est estimée à environ deux heures hebdomadaires.

Lectures principales demandées

  • Beauvisage, T., Beuscart, J. S., Cardon, V., Mellet, K., & Trespeuch, M. (2013). Online Consumer Reviews. Réseaux, (1), 131-161.
  • Cardon Dominique, A quoi rêvent les algorithmes : Nos vies à l'heure des big data, Seuil, 2015
  • Chevalier, J. A., & Mayzlin, D. (2006). The effect of word of mouth on sales: Online book reviews. Journal of marketing research, 43(3), 345-354.