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SET DE TWEETS FRANCOPHONES RELATIF A LA CRISE DE COVID-19 A DES FINS DE RECHERCHE

<p>Contexte</p> <p>Ce dataset est mis &agrave; disposition dans le cadre du projet MESCOV &laquo;&nbsp;les media sociaux lors de la crise Covid-19&nbsp;&raquo; financ&eacute; par le Comit&eacute; analyse, recherche et expertise (CARE) du Minist&egrave;re de l&rsquo;Education Sup&eacute;rieure, de la Recherche et de l&rsquo;Innovation. Le projet MESCOV traite des aspects cr&eacute;ation et circulation de l&rsquo;information sur les media sociaux lors de la crise COVID-19, des initiatives citoyennes qui y ont &eacute;merg&eacute; et des pratiques des professionnels de la gestion de crise associ&eacute;es (notamment Service d&rsquo;Incendie et de Secours et Pr&eacute;fecture).</p> <p>C&rsquo;est un projet pluridisciplinaire qui mobilise &agrave; la fois les Sciences de l&rsquo;Informatique et de la Donn&eacute;e pour le module base de donn&eacute;es et algorithme d&rsquo;apprentissage automatique et les Sciences Humaines et Sociales pour la partie documentation des m&eacute;canismes de cr&eacute;ation, de circulation et de v&eacute;rification de l&rsquo;information sur les media sociaux, l&rsquo;&eacute;mergence d&rsquo;initiatives citoyennes et l&rsquo;utilisation des m&eacute;dias sociaux par les institutionnels (Camozzi, et al., 2020, &agrave; para&icirc;tre).</p> <p>Acquisition des donn&eacute;es et constitution du jeu de tweets</p> <p>Ce jeu de tweets a &eacute;t&eacute; g&eacute;n&eacute;r&eacute; &agrave; partir du dataset propos&eacute; par Banda et al. (2020) r&eacute;colt&eacute; en temps-r&eacute;el. Ce dataset a &eacute;t&eacute; constitu&eacute; &agrave; partir des mots-cl&eacute;s suivants&nbsp;: <em>COVD19, CoronavirusPandemic, COVID-19, 2019nCoV, CoronaOutbreak,coronavirus , WuhanVirus, covid19, coronaviruspandemic, covid-19, 2019ncov, coronaoutbreak, wuhanvirus. </em></p> <p>Les tweets utilis&eacute;s sont ceux publi&eacute;s entre le 22 mars et le 24 juin 2020.</p> <p>Le jeu de donn&eacute;es que nous proposons a &eacute;t&eacute; hydrat&eacute; en utilisant l&rsquo;outil Twarc, et seuls les tweets en langue fran&ccedil;aise ont &eacute;t&eacute; conserv&eacute;s. Il comprend 2.950.157 tweets au 15 juillet 2020, date de sa cr&eacute;ation.</p> <p>Conditions d&rsquo;utilisation et citation du set de tweets</p> <p><strong>Si vous citez ou r&eacute;utilisez ce dataset merci de mentionner Montarnal, A., Coche, J., Bubendorff, S. Thubert, N., Camozzi, M-L., &amp; Rizza, C. (2020) &laquo;&nbsp;Set de tweets francophones relatif &agrave; la crise de covid-19 &agrave; des fins de recherche &raquo;.</strong></p> <p><em>Ce jeu de tweets a &eacute;t&eacute; cr&eacute;&eacute; sur la base l&eacute;gale de l&rsquo;int&eacute;r&ecirc;t public. Il est fourni tel quel, suivant les</em></p> <p><em>r&egrave;glements de Twitter.</em> Seuls les identifiants des tweets sont fournis au format csv. L&rsquo;hydratation du dataset est possible, par exemple en utilisant le projet Python Twarc (<a href="https://github.com/DocNow/twarc">https://github.com/DocNow/twarc</a>).</p> <p>Il ne contient pas de donn&eacute;es personnelles mais en r&eacute;hydratant ce dataset, les chercheurs pourront retrouver les auteurs des tweets &agrave; partir de l&rsquo;ID du tweet associ&eacute;. Ce jeu de tweets ne peut &ecirc;tre utilis&eacute; qu&rsquo;&agrave; des fins non-commerciales et de recherche. Les chercheurs seront responsables de leur traitement.</p> <p>R&eacute;f&eacute;rences</p> <p>Banda J-M., <em>et al.</em>, &ldquo;A large-scale COVID-19 Twitter chatter dataset for open scientific research -- an international collaboration,&rdquo; <em>arXiv:2004.03688 [cs]</em>, Nov. 2020, Accessed: Nov. 24, 2020. [Online]. Available: <a href="http://arxiv.org/abs/2004.03688">http://arxiv.org/abs/2004.03688</a>.</p> <p>Camozzi M-L., &nbsp;Thubert N., Coche J., &nbsp;Bubendorff S., Montarnal A., &amp; Rizza C. (2020) Les media sociaux lors de la crise sanitaire de Covid-19 : Circulation de l&#39;information et initiatives citoyennes. i3&nbsp;Working Papers Series, 16-SES-01</p>

ShareScore

40/100

Overall dataset sharing score

Score breakdown

These five areas show where the dataset supports — or may limit — practical reuse.

Stewardship
8
Harmonization
4
Access
20
Reuse readiness
8
Engagement
0

Topics

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