A computational approach to linguistic change on Twitter : population, communities, individuals
Approche computationnelle du changement linguistique sur Twitter : population, communautés, individus
Résumé
This thesis investigates short diachronic circulation of linguistic changes on Twitter. It focuses on two types of change: lexical changes, which concern the appearance of a new form in the lexicon, and semantic changes, which concern the modification of the meaning of an existing form. The work presented here is part of a major issue in the study of change, namely the way in which variation, change and the social network are articulated. More specifically, the aim is to study the process of large-scale diffusion of linguistic innovations, by determining how these innovations circulate within a population, in this case that formed by Twitter users, and how the structure of this population influences their diffusion process. The first part of this work will focus on lexical innovations, automatically detected on the basis of their trajectory of use over 5 years, and categorized into two types: changes and buzzes, depending on whether their use stabilizes or falls after a period of growth. We will be looking at the role played by individuals in the dynamic circulation of lexical innovations, focusing as an explanatory factor on the position they occupy in the network during the different phases of their dissemination. We will see that adopters of changes or buzz show disparate network characteristics, which seem to indicate that their position in the network is predictive of the fate of innovations. The second part will focus on semantic changes and, initially, their detection in the corpus of tweets using contextual embeddings. After evaluating the results of this method, we propose to compare the diffusion of the two types of lexical and semantic changes. We will see that the profile of their adopters is relatively similar to that of the lexical innovations and seems to follow a similar dynamic over time, suggesting that the innovations are born in places in the network where specific profiles are concentrated.
Cette thèse s’intéresse à la circulation des changements linguistiques sur Twitter en diachronie courte. Elle se focalise sur deux types de changements : les changements lexicaux, qui relèvent de l’apparition d’une nouvelle forme dans le lexique, et les changements sémantiques, qui relèvent de la modification du sens d’une forme existante. Le travail présenté ici s’inscrit dans une problématique majeure de l’étude sur le changement, à savoir la manière dont s’articulent variation, changement et réseau social. Plus précisément, il a pour visée d’étudier le processus de diffusion des innovations linguistiques à grande échelle, en déterminant de quelle manière ces innovations circulent au sein d’une population, ici celle formée par les utilisateurs de Twitter, et comment la structure de cette population influence leur processus de diffusion. Une première partie de ces travaux portera sur les innovations lexicales, automatiquement détectées à partir de leur trajectoire d’utilisation sur 5 ans, et catégorisées en deux types : les changements et les buzz, selon que leur usage se stabilise ou chute après une période de croissance. Nous nous intéresserons au rôle joué par les individus dans la dynamique de circulation des innovations lexicales, en privilégiant, comme facteur explicatif, la position qu’ils occupent dans le réseau lors des différentes phases de diffusion de celles-ci. Nous verrons que les adoptants de changements ou de buzz montrent des caractéristiques de réseau disparates, qui semblent indiquer que leur position dans le réseau est prédictive du destin des innovations. Une seconde partie s’intéressera aux changements sémantiques et, dans un premier temps, à leur détection dans le corpus de tweets à partir d’embeddings contextuels. Après avoir évalué les résultats de cette méthode par accord de juges, nous proposerons de mettre en regard la diffusion des deux types de changements lexicaux et sémantiques. Nous constaterons que le profil de leurs adoptants est relativement similaire à celui de ceux des innovations lexicales et semble suivre une dynamique semblable au fil du temps, laissant penser que les innovations naissent dans des lieux du réseau où sont concentrés des profils spécifiques.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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