Analyse pragmatique des discours haineux dans le réseau social Facebook
Souhila BOUKRI
Université de Saida, Algérie
souhila.boukri@univ-saida.dz
https://orcid.org/0000-0002-1362-968X
Sanaa ARDJANI
Université de Saida, Algérie
sanaa2001ardj@gmail.com
Abstract
Les discours haineux visent à attaquer, dégrader ou discriminer un individu ou un groupe en raison de leur appartenance à une catégorie sociale ou identitaire spécifique. Ce phénomène est récurrent sur les réseaux sociaux, y compris sur Facebook. Les commentaires haineux, les publications offensantes et les messages de stigmatisation sont courants sur la plateforme, malgré les politiques strictes de Facebook visant à limiter leur propagation. Cet article s’inscrit dans le domaine de la pragmatique qui prend en compte tous les phénomènes liés au langage dans leur contexte d’utilisation, nous nous intéressons à étudier le discours haineux sur le réseau social Facebook. Nous avons effectué des observations primaires sur cette plateforme (réseau que nous adoptons comme terrain d’investigation) elles nous ont permis de constater la présence de différentes manières de discours haineux dans les publications et les commentaires. L’analyse de notre corpus comporte des captures d’écran, des publications et des commentaires relatifs à différents événements. Il est question d’aborder les différentes étapes de l’analyse du corpus et de proposer une interprétation des résultats obtenus.
Keywords: Discours, discrimination, Facebook, haine, pragmatique
DOI: https://doi.org/10.70091/Atras/vol06no01.31
How to Cite this Paper :
Boukri, S., & Ardjani, S. (2024). Analyse pragmatique des discours haineux dans le réseau social Facebook. ATRAS Revue, 6 (1), 465-482
References:
Ahmad, A. et al. (2024). Hate speech detection in the Arabic Language: Corpus design, construction, and evaluation. Frontiers in Artificial Intelligence, 7. DOI 10.3389/frai.2024.1345445
Armengaud, F. (2007). La Pragmatique. Paris, Presses Universitaires de France, «Que sais-je?».
Blanchet, P. (2016). Discriminations : combattre la glottophobie. Paris, Textuel.
Chakraborty, T., et al. (2022). AI-based detection of online hate speech: Challenges and advancements. Computational Linguistics, 48(3), 612–635.
Charaudeau, P., & Maingueneau, D. (2002). Dictionnaire d’analyse du discours. Paris: Seuil.
Ducrot, O. (1984). Le Dire et le dit. Paris, Éd. Minuit.
Ducrot, O. (1997). Dire et ne pas dire, principes de sémantique linguistique. Hermann-collection des sciences.
Girard, C. (2014). Le Droit et la haine. Liberté d’expression et discours de haine en démocratie. Lyon, Esprit.
Jones, M., et al. (2023). Algorithmic amplification of hate speech on social networks. Journal of Digital Ethics, 15(2), 145–167.
Kerbrat-Orecchioni, C. (1986). L’Implicite. Paris, Colin.
Kerbrat-Orecchioni, C. (2001). Les actes de langage dans le discours : théorie et fonctionnement. Paris, éd- Nathan, Coll. FAC.
Langshaw, A. J. (1970). Quand dire c’est faire. Paris: Seuil.
López, M., & Gutiérrez, P. (2022). Irony in digital hate speech: A hidden weapon. Pragmatics Today, 30(5), 400–415.
Maingueneau, D. (1996). Les termes clés de l’analyse du discours. Paris, Seuil.
Moeschler, J. (1985). Argumentation et conversation, Éléments pour une analyse pragmatique du discours. Paris, Hatier-crédif.
Monnier, A., Seoane, A., Hubé, N., & Leroux, P. (2021).Discours de haine dans les réseaux
socionumériques. Mots. Les langages du politique, (1), 9-14. Disponible en
ligne: https://journals.openedition.org/mots/27808
Pérez, J. M., Luque, F. M., Zayat, D., & Kondratzky, M. (2023). Assessing the impact of contextual information in hate speech detection. IEEE International Conference on Big Data. Disponible en ligne: https://ieeexplore.ieee.org/ielx7/6287639/10005208/10076443.pdf?tp=&arnumber=10076443&isnumber=10005208&ref=
Copyright for all articles published in ATRAS belongs to the author. The authors also grant permission to the publisher to publish, reproduce, distribute, and transmit the articles. ATRAS publishes accepted papers under the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) License. Authors submitting papers for publication in ATRAS agree to apply the CC BY-NC 4.0 license to their work. For non-commercial purposes, anyone may copy, redistribute material, remix, transform, and construct material in any media or format, provided that the terms of the license are observed and the original source is properly cited.