Étudier et interpréter les tweets des voyageurs pour améliorer la communication de la SNCF. Retour critique sur la méthodologie et les outils d'analyse.
Résumé
Pannes techniques, grèves, travaux, phénomènes météorologiques extrêmes ou, plus prosaïquement, « absence inopinée d'un agent », représentent autant de sources d’incidents qui affectent la circulation des voyageurs et provoquent leur insatisfaction. En situation perturbée, la communication à l'attention des usagers constitue un enjeu essentiel pour les acteurs des transports publics : panneaux d’affichage, annonces sonores, applications dédiées, information directe par les agents en gare ou à bord du train, ou encore réseaux sociaux, représentent autant de moyens pour transmettre l’information attendue.
Le programme FIRST, mené par SNCF, se donne pour objectif d’améliorer l’expérience des voyageurs, en travaillant notamment sur la mise en cohérence de l’information diffusée par les différents médias d’information, en tenant compte en particulier de la pertinence des motifs de perturbation communiqués par SNCF, et de l'expression de la situation vécue et des besoins par les voyageurs. Les observables sont les verbatims des usagers postés sur le réseau Twitter/X. Le corpus d’analyse est formé de tweets collectés de janvier à avril 2019, classés suivant le motif de perturbation auquel ils font référence (« accident de personne », « régulation du trafic »…).
Les traitements visent en particulier l'identification et la caractérisation des cibles incriminées dans l’Information Voyageur (IV) et des qualités s’y rapportant, ainsi que la détection et la classification (suivant leur valeur, polarité et force) des attitudes, des jugements et des ressentis exprimés par les usagers. Sur le plan linguistique, il s'agit de cerner de quelle manière les différents types de composants et de signes (linguistiques, graphiques, technolangagiers…) contribuent, par leurs agencements spécifiques, à rendre compte de l’expérience et des ressentis des voyageurs.
La communication présente un retour critique sur l'ensemble du parcours d'étude, afin d'éclairer les apports et les limites des traitements manuels et automatiques proposés, compte tenu de plusieurs types de facteurs linguistiques et extra-linguistiques.
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