Comme cela a déjà été constaté(voir Blog 10, Blog 12 et Blog 13), les résultats d’une analyse de sentiment s’appuyant sur une approche par lexique peuvent varier considérablement selon le lexique utilisé. Dans cette recherche, deux constats se sont confirmés : plus un dictionnaire se trouve en adéquation avec le domaine d’application, plus les résultats seront précis. A cela, ajoutons que le nombre de termes inclus dans le lexique est tout aussi important, en ce sens que la langue n’est pas limitée à une poignée de mots, et que cette richesse du langage doit aussi être reflétée. Dans l’analyse de sentiment comparée pour l’ensemble du sous-corpus « mesures sanitaires », les observations ne peuvent conduire à affirmer qu’un type de sentiment l’emporte plus largement qu’un autre, sans considération du lexique utilisé. Si l’on s’en tient à la moyenne des scores obtenus par type de sentiment, le sentiment négatif totalise 37,43%, contre 44,75% pour le sentiment positif. Cette absence d’écart significatif confirme une tendance à la polarisation des débats, déjà observée en ce qui concerne les débats autour de la crise Covid, qu’elle soit considérée sous l’angle politique ou sanitaire. Toutefois, ceci doit être affiné en fonction du pays d’origine des tweets mais aussi de la thématique abordée.
Vous trouverez ci-dessous, la fonction R utilisée pour procéder à une analyse de sentiment comparée, laquelle inclut sept lexiques en langue anglaise, dont les deux lexiques (Mixology Lexicon et Mixology Covid Lexicon) développés dans le cadre de cette recherche (voir Blog 14).