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Faculté de Droit, de Science Politique et de Criminologie
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MASTER THESIS
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Mémoire en science politique[BR]- Travail écrit : "De quelles manières les partis politiques belges utilisent-ils le ciblage algorithmique sur les réseaux sociaux ? Big Data électoral et ciblage algorithmique politique : analyse des publications sponsorisées des partis politiques belges sur les réseaux sociaux durant l'année 2022."[BR]- Séminaire d'accompagnement à l'écriture

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Shtarnov, Maxim ULiège
Promotor(s) : Debras, François ULiège
Date of defense : 16-Aug-2023/31-Aug-2023 • Permalink : http://hdl.handle.net/2268.2/18442
Details
Title : Mémoire en science politique[BR]- Travail écrit : "De quelles manières les partis politiques belges utilisent-ils le ciblage algorithmique sur les réseaux sociaux ? Big Data électoral et ciblage algorithmique politique : analyse des publications sponsorisées des partis politiques belges sur les réseaux sociaux durant l'année 2022."[BR]- Séminaire d'accompagnement à l'écriture
Author : Shtarnov, Maxim ULiège
Date of defense  : 16-Aug-2023/31-Aug-2023
Advisor(s) : Debras, François ULiège
Committee's member(s) : Baygert, Nicolas 
Hamers, Jérémy ULiège
Language : French
Number of pages : 102
Discipline(s) : Law, criminology & political science > Political science, public administration & international relations
Institution(s) : Université de Liège, Liège, Belgique
Degree: Master en sciences politiques, orientation générale, à finalité spécialisée en politiques européennes
Faculty: Master thesis of the Faculté de Droit, de Science Politique et de Criminologie

Abstract

[fr] Depuis l’affaire Cambridge Analytica, on assiste à l’émergence de craintes quant au rôle que peuvent jouer le Big Data électoral et le ciblage algorithmique dans le processus démocratique. Le sponsoring politique et le ciblage algorithmique permettent à des diffuseurs politiques de cibler une audience selon différents critères sociodémographiques et les partis politiques belges figurent en Europe parmi ceux dépensant le plus en sponsoring politique. Ce travail vise à présenter le phénomène du ciblage algorithmique et les risques qui lui sont liés et ensuite cherche à comprendre quelle est l’utilisation du ciblage algorithmique par les partis politiques belges. Cette étude se fait par le biais de l’analyse des données récoltées sur l’outil Meta Ad Library.


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Access TFE Maxim Shtarnov 2023.pdf
Description:
Size: 10.34 MB
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Annexe(s)

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Access Annexe 1 _ Tableaux Excel des données relatives aux dépenses et publications sponsorisées des partis politiques belges en 2022..xlsx
Description:
Size: 1.53 MB
Format: Microsoft Excel XML
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Access Annexe 2 Corpus des programmes des partis politiques belges de 2019 (sauf 2022 pour les Engagés).pdf
Description:
Size: 35.17 MB
Format: Adobe PDF
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Access Annexe 3 _ Retranscription de l’entretien avec François Dubru.pdf
Description:
Size: 160.2 kB
Format: Adobe PDF
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Access Annexe 4_ Retranscription de l’entretien avec Nicolas Baygert.pdf
Description:
Size: 169.14 kB
Format: Adobe PDF

Author

  • Shtarnov, Maxim ULiège Université de Liège > Master sc. pol., or. gén., à fin.

Promotor(s)

Committee's member(s)

  • Baygert, Nicolas IHECS
  • Hamers, Jérémy ULiège Université de Liège - ULiège > Département médias, culture et communication > Cinéma documentaire et littératie médiatique
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