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Merci d’avoir contribué à notre campagne de science participative! Nous sommes vraiment reconnaissant envers chaque personne qui nous a aidé en évaluant des emojis et, maintenant que la période d’enquête est terminée, nous sommes heureux de partager un peu plus d’informations sur ce que nous avons fait ! Dans ce premier post, nous avons voulu donner un aperçu de ce qui s’est passé en coulisse, notamment les réflexions et décisions qui ont mené à la réalisation de notre enquête telle que vous l’avez vue.

L’objectif de notre projet est d’examiner les phénomènes d’accommodation dans l‘utilisation des emojis, en d’autres termes : comment adaptons-nous les emojis que nous utilisons, mais aussi comment et quand nous les utilisons ? Plus précisément, nous souhaitons nous pencher sur le contexte multilingue de la Suisse, afin de pouvoir examiner les pratiques de conversation numérique du pays, et de les comparer entre les langues. Nous avons donc utilisé des messages WhatsApp suisses (tirés du corpus What’s Up Switzerland ?, sur lequel vous pouvez trouver plus d’informations ici), en nous concentrant sur des données en français et en suisse allemand, pour des raisons surtout pratiques.

Afin d’analyser les tendances principales dans l’utilisation des emojis, et d’examiner l’évolution de leur utilisation au fil du temps, il est nécessaire de se pencher sur chaque emoji et de répondre à une série de questions liées à son utilisation dans son contexte. Cela n’est bien sûr pas faisable lorsqu’on travaille avec des centaines de conversations WhatsApp, et surtout dans une équipe de 7 personnes, dont tous les membres ne comprennent pas toutes les langues ou dialectes dans les conversations. Nous avons donc décidé d’ouvrir le projet et d’inviter la population suisse à contribuer et à nous aider en évaluant les emojis. Étant donné que les informations dont nous avons besoin concernant les emojis sont basées sur la compréhension des messages et sur l’interprétation générale des emojis, il s’agissait d’une étude parfaite pour une approche de science “participative” ou “citoyenne”. , Les personnes qui évaluaient les emojis n’avaient en effet pas besoin d’avoir une formation spécifique et devaient simplement être capables de comprendre les messages.

Cependant, l’un des principaux défis consistait à déterminer comment s’assurer que ce que nous demandions aux “scientifiques citoyens” était, avant tout, facile à comprendre et à mettre en œuvre dans le contexte de l’utilisation des emojis. Nous devions également nous assurer que cela pouvait se traduire dans des modèles et une terminologie que nous pourrions utiliser dans notre analyse et dans notre travail interdisciplinaire. Et vice-versa : les termes propres à nos domaines de recherche devaient être rendus compréhensibles pour que les évaluations obtenues correspondent précisément à notre interprétation. Ainsi, des termes techniques comme “arousal” et “valence” ont été traduits et formulés en “intensité” et “positivité”, car nous les jugions plus faciles à comprendre. Mais à partir de là, d’autres discussions ont émergé : comment les évaluer ? Sur une échelle de 1 à 10 indiquant à quel point l’emoji est positif ? Ou sur une échelle de 5 points allant du négatif au positif ? Et aussi, quel est le contraire d’intense ? Après discussion, nous avons choisi le terme “calme”, bien qu’il ne corresponde pas parfaitement (si vous pensez à un meilleur terme, n’hésitez pas à nous contacter et à partager vos idées !)

Comme vous pouvez l’imaginer, avec 600 conversations WhatsApp, toutes plus ou moins longues, et contenant toutes des emojis, il aurait été difficile d’en évaluer la totalité. D’autant que, comme les emojis sont si variables dans leur signification et leur interprétation d’un individu à l’autre, nous voulions que plusieurs personnes notent chaque emoji. Par conséquent, il était vraiment impossible de faire évaluer tous les emojis. Nous avons donc dû nous limiter à un échantillon d’entre eux. Mais sur quelle base les sélectionner ? La première approche a été de nous limiter à des conversations WhatsApp correspondant à certains critères bien précis. Puisque nous nous intéressons à la façon dont les gens adaptent leur utilisation des emojis, nous avions besoin de conversations suffisamment longues pour qu’on ait une chance d’observer une adaptation à long terme. Nous avons également sélectionné des conversations en français et en suisse allemand pour lesquels nous disposions d’informations démographiques sur les participants : il est possible en effet que des tendances sous-jacentes se dégagent en fonction du genre, de l’âge ou d’autres caractéristiques des participants.

Ensuite, nous avons essayé de trouver une situation de communication qui pourrait servir deux objectifs. Premièrement : cette situation devrait apparaître assez fréquemment dans une conversation WhatsApp et être suffisamment limitée pour qu’on puisse conclure à la présence de phénomènes d’accommodation lorsqu’il y en a. Deuxièmement : cette situation devrait être suffisamment claire hors de tout contexte pour que nos scientifiques citoyens soient en mesure de comprendre et évaluer l’utilisation des emojis ? Après quelques délibérations et peut-être une illumination, nous avons décidé de travailler avec les ouvertures de conversations : elles sont en effet suffisamment fréquentes pour constituer une bonne quantité de données, et elles contiennent souvent des emojis. De plus, comme il s’agit du début d’une conversation, les scientifiques citoyens devraient disposer de tout le contexte nécessaire pour comprendre ce qui se passe.

Cependant, il se peut, cher·ère lecteur·trice, que vous ayez déjà relevé un problème, soit grâce à votre considérable expérience des messages instantanés, soit parce que vous avez réfléchi à ces critères de sélection. Ce qui est bien avec ces messages, c’est que nous pouvons avoir des conversations écrites beaucoup plus rapides que si nous devions attendre des lettres ou même des e-mails. Toutefois, ces messages ne sont tout de même pas aussi rapides et instantanés que dans une conversation orale. Il y a toujours du temps qui s’écoule entre les messages et ce temps ne correspond pas toujours à la fin ou au début d’une conversation. Voilà donc un défi auquel nous avons dû faire face. Parfois, de nouvelles conversations commencent après un court laps de temps, et parfois une seule conversation peut s’étendre sur plusieurs jours avec de longues périodes d’inactivité entre les messages. Et chaque fois que cette conversation unique s’agrandit d’un nouveau message, même si c’est des heures ou des jours plus tard, il s’agit d’une autre réponse, et non du lancement d’une nouvelle conversation. Alors, comment s’y prendre ? Nous avons conclu qu’il n’y avait pas de manière parfaite de résoudre ces problèmes, et nous avons décidé d’utiliser la règle d’une coupure de 2 heures : à chaque fois qu’un nouveau message a été envoyé après au moins 2 heures d’inactivité et qu’il y avait au moins un emoji dans les 7 messages suivants, nous avons considéré cette séquence comme une ouverture de conversation. La prochaine coupure d’au moins 2 heures avec un emoji dans les 7 messages suivants constituait l’ouverture de conversation suivante. Et ainsi de suite !

Une fois que nous avons choisi comment procéder et sélectionné nos chats et ouvertures de conversations (nous n’allons pas entrer dans plus de détails maintenant), nous avons mis en place l’enquête, et bam ! 452 utilisateurs ont évalué un total de 643 captures d’écran d’ouvertures de conversation, chaque capture d’écran étant évaluée 6 fois ! Encore une fois, nous sommes très reconnaissants à tou·te·s les scientifiques citoyen·ne·s qui nous ont aidés et très heureux de partager ce que nous avons découvert grâce à vous ! Revenez prochainement pour en apprendre plus sur quels emojis sont utilisés de quelle manière, et plus encore !