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Faculté de Droit, de Science Politique et de Criminologie
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Mémoire
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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
Promoteur(s) : Debras, François ULiège
Date de soutenance : 16-aoû-2023/31-aoû-2023 • URL permanente : http://hdl.handle.net/2268.2/18442
Détails
Titre : 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
Auteur : Shtarnov, Maxim ULiège
Date de soutenance  : 16-aoû-2023/31-aoû-2023
Promoteur(s) : Debras, François ULiège
Membre(s) du jury : Baygert, Nicolas 
Hamers, Jérémy ULiège
Langue : Français
Nombre de pages : 102
Discipline(s) : Droit, criminologie & sciences politiques > Sciences politiques, administration publique & relations internationales
Institution(s) : Université de Liège, Liège, Belgique
Diplôme : Master en sciences politiques, orientation générale, à finalité spécialisée en politiques européennes
Faculté : Mémoires de la Faculté de Droit, de Science Politique et de Criminologie

Résumé

[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.


Fichier(s)

Document(s)

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Access TFE Maxim Shtarnov 2023.pdf
Description:
Taille: 10.34 MB
Format: Adobe PDF

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:
Taille: 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:
Taille: 35.17 MB
Format: Adobe PDF
File
Access Annexe 3 _ Retranscription de l’entretien avec François Dubru.pdf
Description:
Taille: 160.2 kB
Format: Adobe PDF
File
Access Annexe 4_ Retranscription de l’entretien avec Nicolas Baygert.pdf
Description:
Taille: 169.14 kB
Format: Adobe PDF

Auteur

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

Promoteur(s)

Membre(s) du jury

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