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02.12.2017
Que disent les données numériques de la dernière campagne présidentielle ?
About this event
02 December 2017 from 15:00 until 20:30
Du 29 novembre au 2 décembre 2017, se réuniront à Sciences Po informaticiens, politistes, designers et journalistes qui ont suivi les campagnes électorales françaises de l’année 2017.
Ils vont explorer les données numériques de la campagne pour visualiser et interpréter de grands corpus de données politiques constitués lors de la campagne.
Après trois jours de travail, ils présenteront le samedi 2 décembre le résultat numérique de leurs projets lors d’un événement ouvert où seront discutés les apports du numérique à la fabrication de l’élection.
Ce datasprint propose une manière originale d’expérimenter cette coopération autour des données entre les différentes disciplines qui savent les interpréter et les manipuler.
Les campagnes des élections présidentielles et législatives de 2017 ont été l’occasion d’une intense mobilisation sur le web.
Candidats, partis, médias, militants et internautes ont occupé les différents espaces numériques d’arguments, de slogans, de commentaires, d’échanges, de disputes, d’injures et de partages.
Quels enseignements peut-on extraire de cette nouvelle archive politique ?
Comment les échanges numériques ont-ils affecté la forme prise par la compétition entre les candidats ?
Quels rôles ont joué les fakes news, l’exposition sélective (“bulle de filtre”), l’humour, les stratégies de communication dans la production de ce nouvel espace politique ?
Si les données numériques ne donnent pas accès à ce que les sondages qualifient d’“opinion publique”, elles offrent en revanche un nouvel espace d’expression qui peut grandement enrichir nos connaissance des processus de mobilisation politique.
Elles sont aussi le terrain d’un nouveau genre de recherche interdisciplinaire associant étroitement chercheurs en sciences humaines et sociales, informaticiens, designers de l’information et journalistes.
Les données numériques appellent des méthodes et une restitution des résultats qui soient elles aussi numériques.