ABSTRACT
Objective: This work proposes the investigation of the immediate emotional repercussions of the announcements of the third containment in France. In order to respond to this objective, we are interested in the emotional reactions as they were communicated via the social network Twitter between March 11, 2021 and April 08, 2021. Method: Among the tweets, 481,601 were retrieved via the rtweet library of R software. An automated emotional lexicon analysis was conducted. The data were processed according to two approaches: (i) one cross-sectionally and (ii) the other one considering longitudinally the dynamic aspect of emotions by studying the content of tweets, day after day. Results: The impact of the containment announcements is not trivial. If positive emotions can be observed, the impact remains mostly negative and global. Over the whole period considered, the dominant feeling was one of discomfort. It is illustrated by an experience of loneliness, feelings of tension, suffering and/or frustration. Depression and suffering are also predominant in all the tweets. The temporal analyses show that the nature and diversity of emotions vary according to the date on which the tweets were published. The reconfinement announcements are thus mainly associated with hatred but appear to be only transient. Discussion: The results are discussed with respect to the adaptive functions of emotions. Conclusion: The analysis of the messages posted on social networks brings us information for a real-time understanding of the emotional reactions related to reconfinement announcements. In addition to examining the type of emotions mobilized, a dynamic reading of them will help to bring out the personal meaning that the confinement may have had. © 2022 Société Française de Psychologie
ABSTRACT
Objectif : Ce travail propose l’investigation des répercussions émotionnelles immédiates des annonces du troisième confinement en France. Afin de répondre à cet objectif, nous nous intéressons aux réactions émotionnelles exprimées sur le réseau social Twitter entre le 11 mars 2021 et le 08 avril 2021. Méthode : 481 601 tweets ont été récupérés via la bibliothèque rtweet du logiciel R. Une analyse automatisée du lexique émotionnel a été conduite en étudiant sur le contenu des tweets jours après jours. Les données ont donc été traitées selon deux approches : (i) l’une transversale et (ii) l’autre considérant longitudinalement l’aspect dynamique des émotions. Résultats : L’impact des annonces de confinement n’est pas anodin. Si des émotions positives peuvent être observées, l’impact reste majoritairement négatif et global. Sur l’ensemble de la période considérée, le mal-être est le ressenti dominant. Il s’illustre par un vécu de solitude, des sensations de tensions, de la souffrance et/ou de la frustration. Les affects dépressifs et la souffrance apparaissent également de manière prépondérante sur l’ensemble des tweets. Les analyses temporelles montrent que les émotions varient dans leur nature et dans leur diversité selon la date à laquelle les tweets ont été publiés. Les annonces de reconfinement sont ainsi principalement associées à la haine, mais n’apparaissent que de façons transitoires. Discussion : Les résultats sont discutés au regard des fonctions adaptatives que procurent des émotions. Conclusion : L'analyse des messages postés sur ce réseau social nous apporte une compréhension en temps réel des réactions émotionnelles en lien avec les annonces de reconfinement. Outre l’examen du type d’émotions mobilisées, une lecture dynamique de celles-ci a contribuera à faire émerger la signification personnelle que le confinement a pu avoir.
ABSTRACT
Objectif : Ce travail propose l’investigation des répercussions émotionnelles immédiates des annonces du troisième confinement en France. Afin de répondre à cet objectif, nous nous intéressons aux réactions émotionnelles exprimées sur le réseau social Twitter entre le 11 mars 2021 et le 08 avril 2021. Méthode : 481 601 tweets ont été récupérés via la bibliothèque rtweet du logiciel R. Une analyse automatisée du lexique émotionnel a été conduite en étudiant sur le contenu des tweets jours après jours. Les données ont donc été traitées selon deux approches : (i) l’une transversale et (ii) l’autre considérant longitudinalement l’aspect dynamique des émotions. Résultats : L’impact des annonces de confinement n’est pas anodin. Si des émotions positives peuvent être observées, l’impact reste majoritairement négatif et global. Sur l’ensemble de la période considérée, le mal-être est le ressenti dominant. Il s’illustre par un vécu de solitude, des sensations de tensions, de la souffrance et/ou de la frustration. Les affects dépressifs et la souffrance apparaissent également de manière prépondérante sur l’ensemble des tweets. Les analyses temporelles montrent que les émotions varient dans leur nature et dans leur diversité selon la date à laquelle les tweets ont été publiés. Les annonces de reconfinement sont ainsi principalement associées à la haine, mais n’apparaissent que de façons transitoires. Discussion : Les résultats sont discutés au regard des fonctions adaptatives que procurent des émotions. Conclusion : L'analyse des messages postés sur ce réseau social nous apporte une compréhension en temps réel des réactions émotionnelles en lien avec les annonces de reconfinement. Outre l’examen du type d’émotions mobilisées, une lecture dynamique de celles-ci a contribuera à faire émerger la signification personnelle que le confinement a pu avoir. This work proposes the investigation of the immediate emotional repercussions of the announcements of the third containment in France. In order to respond to this objective, we are interested in the emotional reactions as they were communicated via the social network Twitter between March 11, 2021 and April 08, 2021. Method: 481,601 tweets were retrieved via the rtweet library of R software. An automated emotional lexicon analysis was conducted. The data were processed according to two approaches : (i) one cross-sectionally and (ii) the other one considering longitudinally the dynamic aspect of emotions by studying the content of tweets, day after day. Results: The impact of the containment announcements is not trivial. If positive emotions can be observed, the impact remains mostly negative and global. Over the whole period considered, the dominant feeling was one of discomfort. It is illustrated by an experience of loneliness, feelings of tension, suffering and/or frustration. Depression and suffering are also predominant in all the tweets. The temporal analyses show that the nature and diversity of emotions vary according to the date on which the tweets were published. The reconfinement announcements are thus mainly associated with hatred but appear to be only transient. Discussion: The results are discussed with respect to the adaptive functions of emotions. Conclusion: The analysis of the messages posted on social networks brings us information for a real-time understanding of the emotional reactions related to reconfinement announcements. In addition to examining the type of emotions mobilized, a dynamic reading of them will help to bring out the personal meaning that the confinement may have had.