# Pratiques langagières informelles des femmes et des hommes en ligne : étude quantitative d'un corpus de commentaires publiés sur le site internet Reddit

Marie Flesch¹*

¹ ATILF, Université de Lorraine – CNRS, 44 Avenue de la Libération, 54000 Nancy, France

**Résumé.** Cette étude explore les pratiques langagières informelles des femmes et des hommes sur le site communautaire Reddit. Elle s'appuie sur un corpus de plus de 91 000 commentaires publiés sur le subreddit (forum) r/france et analyse l'utilisation par les femmes et les hommes de six variables lexicales (les interjections, les jurons, insultes et mots grossiers, le verlan, les abréviations, les anglicismes, et le vocabulaire spécifique à Reddit) ainsi que l'omission du *ne* de négation. Les analyses statistiques révèlent seulement deux différences significatives entre femmes et hommes : les hommes utilisent davantage de jurons, insultes et mots grossiers que les femmes, ce qui a été déjà souligné par de nombreuses études sociolinguistiques, et ils emploient davantage de vocabulaire propre à Reddit. Ce résultat peut être expliqué par la présence dominante des hommes sur le site américain, et par leur plus grande familiarité avec ses codes.

**Abstract.** Linguistic practices of women and men online : a quantitative study of a corpus of French Reddit comments. This study explores the informal linguistic practices of women and men on the community website Reddit. It is based on a corpus of more than 91 000 comments published on the subreddit r/france. It analyzes six lexical variables (interjections, swear words, insults and rude words, verlan, abbreviations, anglicisms, and Reddit-specific vocabulary) as well as the omission of the negative particle *ne*. Statistical analyses reveal only two significant differences between women and men: men use more swear words and insults than women, a finding which has already been highlighted by numerous sociolinguistic studies, and men use more Reddit-specific vocabulary than women. This result can be explained by the greater presence of men on the website, and by their familiarity with its linguistic codes.

<footnote>* Corresponding author : marie.flesch@univ-lorraine.fr</footnote>
# 1 Introduction

La publication en 1973 de « Language and woman's place » (Lakoff, 1973) a catalysé les recherches sur le genre et le langage. Influencée par la deuxième vague féministe, Lakoff a recherché dans le langage les traces de la domination masculine. Depuis, plusieurs approches se sont succédées, défendant d'abord non plus une domination des hommes mais une différence culturelle entre femmes et hommes (Maltz & Borker, 1982), puis tentant de dépasser l'idée d'une opposition fondamentale entre femmes et hommes en mettant en avant la dimension performative du langage, suite aux travaux de Butler (1991). La plupart des études réalisées, quelle que soit leur approche ou leur méthode (qualitative ou variationniste) se sont intéressées à la langue parlée, même si, dès les années 1990, des chercheurs ont analysé des corpus écrits (Argamon et al., 2003 ; Nevalainen, 1996 ; Palander-Collin, 1999 ; Schmid, 2003).

L'essor du web et l'apparition des réseaux sociaux a changé la donne, en permettant aux linguistes d'accéder aisément aux écrits informels des femmes et des hommes et de créer de grands corpus. Un nouvel objet d'étude était né : la *computer-mediated communication*, ou communication médiée par ordinateur. Ces vingt dernières années, les études sur le genre et la langue des SMS et d'internet se sont ainsi multipliées (Bamman et al., 2014 ; Oleszkiewicz et al., 2017 ; Tagliamonte & Denis, 2008, par exemple). La plupart de ces études s'intéressent à l'anglais, et on en sait encore relativement peu sur le français d'internet, même si le français des SMS a fait l'objet de travaux (Cougnon, 2015 ; Roche et al., 2016). De plus, contrairement aux études sur l'anglais, les études de la communication médiée par ordinateur en français ont rarement pris en compte la variation de genre.

Cette contribution se propose d'apporter un éclairage quantitatif sur les pratiques langagières informelles des femmes et des hommes en ligne. Elle s'intéresse à un espace virtuel encore inexploré par la sociolinguistique française : le site communautaire Reddit, et plus particulièrement r/france, qui est le plus gros forum francophone de Reddit. Elle analyse six variables lexicales : les interjections, les jurons, insultes et mots grossiers, le verlan, les abréviations, les abréviations empruntées à l'anglais et les « Redditismes », ou termes spécifiques à Reddit (TezuK, 2016). Elle prend en compte, enfin, une variable classique de la sociolinguistique variationniste du français : l'omission ou la rétention du ne de négation.

# 2 Reddit

## 2.1 Présentation de Reddit

Créé en 2005, Reddit est un site internet communautaire américain composé de plus d'une centaine de forums de discussion, appelés subreddits et consacrés à toutes sortes de sujets. L'accès au site est ouvert à toutes les internautes, mais il faut disposer d'un compte sur le site pour pouvoir y commenter. Les internautes commentent sous un pseudonyme, et les subreddits sont modérés par des modérateurs bénévoles. Les commentaires et les fils de discussion les plus populaires sont mis en avant par un système *d'upvotes* (votes positifs) et de *downvotes* (votes négatifs). En janvier 2022, Reddit était le 8ème site internet le plus fréquenté aux États-Unis, et le 21ème site le plus fréquenté au monde (*Site info - reddit.com*, s. d.). Les rares études sur la composition démographiques du site ont été réalisées aux États-Unis. Elles montrent que les hommes sont majoritaires sur Reddit ; en 2016, 71 % des Redditeurs trices américain·es étaient des hommes, et 29 % des femmes (Barthel et al., 2016). On ne retrouve pas un tel écart entre femmes et hommes sur d'autres plateformes, comme Facebook ou Twitter (Duggan & Brenner, 2013). La domination des hommes sur Reddit s'explique en partie par le fait que, par son fonctionnement, le site a
érigé des barrières d'entrée destinées à exclure les femmes et personnes non blanches, notamment par son système d'agrégation de contenu qui a longtemps privilégié les sujets liés à l'informatique, à la science et à la pornographie (Massanari, 2017). Reddit est ainsi un terreau fertile pour la « technoculture toxique » et a vu éclore, tout au long de son histoire, des subreddits misogynes et racistes. Aujourd'hui, le site tente de se défaire de son image « geek » en bannissant certains de ces forums.

## 2.2 r/france

Le subreddit r/france (figure 1) a vu le jour le 9 mars 2008 (r/france, s. d.). Il est longtemps resté relativement confidentiel, ne dépassant les 100 000 utilisateur·trice·s qu'en octobre 2016. Son nombre d'abonné·es a doublé en 18 mois : r/france comptait 360 000 abonné·es en juin 2020 et plus de 731 000 en décembre 2021 (subredditstats, s. d.). Il est aujourd'hui le plus gros forum francophone de Reddit. À titre de comparaison, en décembre 2021, r/Québec comptait 159 000 abonné·es, r/Paris 149 000, et r/montreal 175 000.

r/france est un forum généraliste, décrit par la simple indication « La France et les Français. ». Tout utilisateur·trice de Reddit, qu'il ou elle soit abonné·e ou non au forum, peut écrire des commentaires sur les fils de discussion de r/france, ou commencer un fil de discussion sur le sujet de son choix. Les internautes peuvent choisir d'associer leur poteau (message qui commence un fil de discussion) à une catégorie précise, grâce à un système d'étiquettes désignées par le terme flair sur le site. Douze catégories sont proposées : Culture, Politique, Forum Libre, Société, Covid-19, Humour, Trompeur ?, Science, Actus, Économie, Paywall (utilisé pour renvoyer vers articles en ligne payants) et Ask France. Cette dernière catégorie est inspirée par r/AskReddit, un subreddit sur lequel les internautes peuvent poser des questions à la communauté. La vie de la communauté est également organisée par la publication de fils de discussion récurrents : « Forum Libre », mis en ligne chaque matin, « Mardi Cuisine », « Mercredi High-Tech », « Vendredi Culture » et « Dimanche Autopromo » (wiki - r/france, s. d.). La vaste majorité des messages publiés sur r/france est en français, mais on y trouve également des fils de discussion et des commentaires en anglais.

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Fig. 1. Page d'accueil du subreddit r/france</figcaption></figure>
## 2.3 La langue de Reddit

La communauté de Reddit utilise un code langagier spécifique, que les internautes non initié-es ont souvent du mal à comprendre (Flesch, 2020). Ce code fait la part belle aux acronymes, comme ELI5 (explain like I'm 5, nom d'un subreddit et utilisé pour demander une explication simple à un phénomène complexe), AFAIK (as far as I know, pour autant que je sache), FTFY (fixed that for you, utilisé pour souligner l'erreur d'un>e internaute) ou encore TL; DR (too long, didn't read, utilisé avant de résumer un long message). La communauté de r/france, dans son wiki (wiki - r/france, s. d.), s'approprie le code langagier de Reddit avec humour. Par exemple, pour désigner les messages, elle conseille l'utilisation du terme poteaux, traduction littérale de l'anglais posts ou « messages ». Les termes upvote et downvote, qui désignent le fait de donner un vote positif ou négatif à un commentaire, deviennent hautvoté et basvoté, et TL; DR devient TL; PL (trop long, pas lu).

# 3 Études sociolinguistiques des pratiques langagières des femmes et des hommes

## 3.1 Interjections

Les interjections sont aujourd'hui considérées comme une partie du discours, qui a pour particularité d'être indépendante sur le plan grammatical (Biber et al., 1999). On fait généralement une distinction entre interjections primaires, mots courts uniquement utilisés en tant qu'interjections (euh, hé, aïe) et les interjections secondaires, qui appartiennent à d'autres parties du discours (bonjour, bravo) (Ameka, 1992). Souvent considérées comme des éléments paralinguistiques, les interjections ont été peu étudiées (Ameka, 1992). Une étude d'un corpus de tweets (Coats, 2017) met toutefois en évidence une association entre le genre et l'utilisation des interjections, celles-ci étant plus fréquemment utilisées par les femmes. D'autres études n'ont pas révélé de différence entre femmes et hommes (Guiller & Durndell, 2007), ou ont mis en lumière l'effet d'autres variables : dans un corpus de SMS et de tweets, elles sont plus fréquentes chez les adolescent-es que chez les jeunes adultes (Verheijen, 2017). Dans un corpus de commentaires publiés sur Reddit (Flesch, 2020), l'interaction du genre et de l'ethnicité a un impact sur l'utilisation des interjections, avec une différence significative entre femmes et hommes blanc-hes, mais pas de différence entre femmes et hommes afro-américain-es. Notons qu'aucune des études citées ci-dessus ne s'est intéressée à la langue française.

## 3.2 Verlan

Le verlan est un procédé langagier qui consiste à inverser les syllabes d'un mot. Pour Sloutsky et Black, il se distingue d'autres variantes argotiques par son « processus de codification et l'importance de sa fonction sociolinguistique » (2008, p. 315). Peu d'études du verlan et du parler des banlieues se sont intéressées à la variation de genre (Moïse, 2003). Il semble toutefois que le recours au verlan soit perçu comme une pratique masculine (Clair & Tafferant, 2006).

## 3.3 Jurons et injures

L'utilisation de jurons, injures et mots grossiers a été abondamment étudiée par les sociolinguistes ; elle est généralement associée aux hommes (Bailly, 2008, pour une revue de la littérature), et participe du « stéréotype de la grossièreté masculine » (Bailly, 2008, p. 54). Les femmes, par contraste, sont considérées comme plus polies, réservées, et attentives
aux autres. Les études qui se sont penchées sur la production d'injures par les internautes révèlent des résultats contrastés. Dans un corpus de profils MySpace américains et britanniques, Thelwall (2008) a montré que les hommes juraient plus fréquemment que les femmes, mais que cette différence disparaissait en Grande-Bretagne chez les personnes les plus jeunes. Hammons (2012) suggère, dans son étude d'une communauté en ligne, que les femmes utilisent davantage de jurons et insultes lorsqu'elles s'adressent à des hommes. Dans un corpus de Twitter, Gauthier (2017) a montré que la fréquence et le type d'injures utilisées par femmes et hommes ne différaient pas toujours significativement, suggérant que l'effet de l'âge est plus important que celui du genre.

## 3.4 Omission du ne de négation

L'omission ou la rétention du ne de négation est « sans doute la plus célèbre variable sociolinguistique du français contemporain » (Coveney, 1989). Les études sociolinguistiques ont révélé que la rétention et l'omission du ne sont conditionnées par des facteurs linguistiques et extralinguistiques : par exemple, le ne est plus fréquent dans certains contextes phonologiques (entre deux voyelles, notamment), et est plus souvent omis dans certaines expressions fréquentes, comme *je sais pas et c'est pas*. Le second élément de la négation a également une influence, *que et plus* favorisant la rétention de ne. Les contextes informels sont aussi propices à l'omission (Ashby, 1981), et Sankoff et Vincent (1977) soulignent que le ne est plus souvent utilisé lorsque le sujet évoqué est sérieux. Diverses études indiquent que le genre des locuteur·trices n'est pas ou plus corrélé avec l'utilisation ou l'omission du ne de négation ; Ashby, par exemple, notait en 1976 une différence entre femmes et hommes, qui avaient davantage tendance à la retenir ; cette différence s'est amenuisée dans son étude de 1995 (Ashby, 2001) L'âge, en revanche, semble avoir un impact sur l'omission du ne de négation, les locuteur·trices plus jeunes l'omettant plus fréquemment que les plus âgés, tout comme la classe sociale (Ashby, 2001). Enfin, mentionnons le facteur géographique : en 1977, Sankoff et Vincent ont montré que le ne de négation avait quasiment disparu à l'oral au Québec ; par comparaison, chez Ashby (1981), dans un corpus d'entretiens enregistrés en Touraine, le ne a été omis à 63 % de endroits où il aurait pu être utilisé.

Souvent considérée comme une caractéristique de l'usage parlé, l'omission du ne de négation a été peu été étudiée dans des corpus écrits. Dans un corpus de productions écrites d'enfants de 7 à 9 ans, l'usage du ne était très présent (Bertin Hansen & Malderez, 2004). Dans la communication électronique, l'omission du ne de négation a été étudiée par Stark (2015), dans un corpus de SMS produits en Suisse, qui n'a toutefois pas pris en compte de variable sociolinguistique ; son travail montre que le ne est plus souvent omis après un sujet pronominal que lexical.

## 3.5 Abréviations

Les abréviations ont été décrites comme une des principales caractéristiques de la communication médiée par ordinateur (Crystal, 2006). La pratique n'est pas nouvelle : les abréviations étaient déjà utilisées pendant l'Antiquité (avec, par exemple, l'acronyme latin *INRI*, *Iesus Nazarenus Rex Iudaeorum*). Elles se sont multipliées au 20ème siècle, notamment avec l'apparition de l'informatique puis de l'internet grand public (Mattiello, 2013). Le terme abréviations est généralement utilisé pour désigner plusieurs phénomènes : les acronymes, qui se prononcent comme des mots à part entière (*SIDA*), les initialismes, qui s'épellent lettre par lettre (*BBC*), et les réductions, qui peuvent notamment être des apocopes (*actu* pour actualité) ou des aphérèses (*ricain* pour américain). Plusieurs études sociolinguistiques de la communication médiée par ordinateur ont montré que les abréviations sont plus fréquemment utilisées par les femmes que par les hommes (Cougnon
& François, 2010 ; Herring & Zelenkauskaite, 2008). D'autres n'ont pas trouvé de différence significative entre femmes et hommes (Peersman et al., 2016). Il semble par ailleurs, dans les études de l'anglais d'internet, que l'ethnicité des internautes ait un impact significatif sur cette variable, les internautes afro-américains utilisant davantage d'abréviations que les internautes blancs (Eisenstein et al., 2011; Flesch, 2020).

# 4 Méthodes

## 4.1 Construction du corpus

Les données textuelles ont été extraites automatiquement de Reddit avec le logiciel R grâce au package RedditExtractoR (Rivera, 2021). L'API (interface de programmation) de Reddit limitant la quantité de données que l'on peut obtenir de façon automatique, nous avons effectué une requête par semaine, pendant cinq semaines, en novembre et décembre 2021. Nous avons identifié, chaque semaine, les fils de discussion les plus populaires de r/france, puis extrait leurs commentaires ainsi que leurs métadonnées : date de publication, nom des auteurs, et titres des fils de discussion. Les cinq corpus obtenus ont été combinés un seul corpus. Nous avons supprimé les messages publiés en anglais en utilisant l'algorithme de Google Compact Language Detector 3, disponible sous forme de package R (Ooms, 2021). Nous avons ensuite éliminé les blocs de citation qui figurent dans certains commentaires, ainsi que les URL et la ponctuation. Le corpus a été tokénisé (segmenté en « mots ») à l'aide du package R quanteda (Benoit et al., 2018). Nous avons uniquement conservé les commentaires des internautes dont la contribution totale dans le corpus était supérieure à 1000 tokens.

## 4.2 Identification de l'identité de genre des internautes

Pour déterminer l'identité de genre des internautes du corpus, nous avons généré deux séries de concordances. La première avait pour but d'identifier les hommes à l'aide de requêtes comme *je suis un homme*, *je suis un mec* ou *je suis papa*. Nous avons aussi inclus une liste des adjectifs et participes passés les plus fréquents dans le corpus, comme *je suis certain*, *je suis sûr* ou *je suis désolé*. La seconde série de concordances a utilisé des requêtes comme *je suis une femme*, *je suis une meuf*, et *je suis étudiante*. Pour les femmes, nous avons également utilisé une expression régulière capturant l'expression *je suis* suivie d'un adjectif ou participe passé portant le marqueur grammatical du féminin, comme *je suis fatiguée* ou *je suis passée* (à l'exception du terme *athée*, qui peut être masculin). L'examen manuel des résultats a révélé des cas d'ambiguïté, dans lesquels certaines contributions d'un-e internaute étaient considérées comme étant produites par une femme, et d'autres par un homme. Cela peut être dû, notamment, à l'utilisation de discours rapporté dans un commentaire, à des fautes de frappe ou à une utilisation relâchée de l'orthographe. Nous avons, dans ces cas, parcouru les pages de profil des internautes sur Reddit et examiné leurs commentaires pour déterminer leur identité de genre. Lorsqu'il n'était pas possible de l'identifier, nous avons éliminé ces internautes du corpus. Cette méthode nous a permis d'identifier l'identité de genre de 972 internautes, dont 133 femmes (13.6 %) et 839 hommes (86.32 %). Notons que, même les critères de recherche étaient plus larges pour les femmes, grâce à l'utilisation d'une expression régulière et non d'une liste de requêtes fermée, nous avons identifié environ six fois moins de femmes que d'hommes dans notre corpus.

Pour les analyses qui suivent, nous avons uniquement retenu les contributions des internautes dont l'identité de genre a été identifiée ; elles composent un corpus de 4 478 487 tokens (tableau 1) issus de 91 148 commentaires et de 3823 fils de discussion.
<table><caption>**Tableau 1.** Composition du corpus.</caption><thead><tr><th></th><th>Femmes</th><th>Hommes</th><th>Total</th></tr></thead><tbody><tr><td>Utilisateur-trices</td><td>133</td><td>839</td><td>972</td></tr><tr><td>Commentaires</td><td>7236</td><td>83 912</td><td>91 148</td></tr><tr><td>Tokens</td><td>401 520</td><td>4 076 967</td><td>4 478 487</td></tr></tbody></table>

## 4.3 Identification des variables linguistiques dans le corpus

### 4.3.1 Variables lexicales

Pour identifier dans le corpus les différents éléments relevant de nos variables d'intérêt, des listes ont été créées à partir de diverses sources.

* Pour le vocabulaire/lexique/langue de Reddit en français et en anglais, le Dictionnaire communautaire de francisation redditien ((MÀJ) Dictionnaire communautaire de francisation redditien : france, 2018).

* Pour les abréviations, la section francophone de la liste de termes d'argot Internet du Wiktionnaire, composées de réductions, d'acronymes et d'initialismes (« Annexe », 2021a).

* Pour les abréviations empruntées à l'anglais, la liste des abréviations les plus fréquentes identifiées dans un corpus anglais de Reddit (Flesch, 2020).

* Pour les interjections, la liste d'interjections primaires proposée par la page Wikipédia « Onomatopée » (« Onomatopée », 2021).

* Pour les insultes, injures et mots grossiers, la « Petite liste de termes et insultes oppressives » publiée sur le blog Tout est son contraire (Hel, 2016), complétée par une autre liste trouvée en ligne (Gros mots, insultes et injures, s. d.)

* Pour le verlan, la liste proposée par le Wiktionnaire (« Annexe », 2021b).

Certaines de ces listes ont été modifiées pour lever les ambiguïtés et éviter les « faux positifs ». Par exemple, le terme *avec* (réduction de *avec*) figurant dans le Wiktionnaire n'est pas utilisé de cette façon dans le corpus, où il est l'acronyme d'accident vasculaire cérébral ; nous l'avons donc éliminé. Nous avons recherché tous les éléments de ces listes dans le corpus afin d'obtenir leur fréquente brute chez chacun des auteurs des commentaires, puis nous avons calculé la fréquence relative de ces éléments pour 1000 tokens. Nous avons, dans certains cas, examiné les listes manuellement pour exclure les « faux positifs » (*ouf*, par exemple, qui peut être une interjection ou un terme de verlan).

### 4.3.2 Omission du ne de négation

Dans un premier temps, nous avons généré les concordances pour chacun des pronoms personnels et impersonnels : *je* (et *j’) tu*, *elle*, *il*, *on*, *nous*, *vous*, *elles*, *ils*, *ça*, et *ce* (et *c’*). Nous avons ensuite, pour chacun de ces pronoms, identifié les 25 verbes les plus fréquents qui les suivent dans le corpus. Nous avons également pris en compte le pronom y. Nous avons ensuite combiné, de façon automatique, ces éléments avec les particules enclitiques les plus fréquentes selon Armstrong et Smith (2002) : *pas*, *jamais*, *rien* et *personne*. Nous n'avons pas pris en compte *plus*, qui peut entrer dans des constructions non négatives de type *c'est plus facile*. Cela nous a permis de créer deux séries de requêtes : les requêtes avec *ne* de négation (*je ne sais pas*, *il n'y a rien*, *ce n'est pas*) et les requêtes sans *ne* de négation (*je sais pas*, *il y a rien*, *c'est pas*). Nous avons ensuite procédé comme pour les variables lexicales, calculant la fréquence brute et la fréquence relative de ces éléments dans les commentaires de chaque internaute.
# 5 Résultats

## 5.1 Résultats généraux

Les tableaux 2 à 8 présentent les cinq éléments les plus fréquents pour chacune des variables lexicales étudiées, avec leurs fréquences brute et relative par 1000 tokens dans le corpus ainsi que, pour le verlan, les abréviations françaises et anglaises et les Redditismes français et anglais, leur signification ou traduction.

<table><caption>Tableau 2. Interjections.</caption><thead><tr><th>Rang</th><th>Types</th><th>Fréq. brute</th><th>Fréq./1000 tokens</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>ah</td><td>2259</td><td>0.504</td></tr><tr><td>2</td><td>bah</td><td>1766</td><td>0.394</td></tr><tr><td>3</td><td>ben</td><td>1166</td><td>0.022</td></tr><tr><td>4</td><td>oh</td><td>515</td><td>0.115</td></tr><tr><td>5</td><td>haha</td><td>292</td><td>0.065</td></tr></tbody><tfoot><tr><td colspan="2">Total (n = 96)</td><td>7650</td><td>1.708</td></tr></tfoot></table>

<table><caption>Tableau 3. Jurons, insultes et mots grossiers.</caption><thead><tr><th>Rang</th><th>Types</th><th>Fréq. brute</th><th>Fréq./1000 tokens</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>merde</td><td>1445</td><td>0.323</td></tr><tr><td>2</td><td>con·s</td><td>1388</td><td>0.310</td></tr><tr><td>3</td><td>chier</td><td>600</td><td>0.134</td></tr><tr><td>4</td><td>putain</td><td>580</td><td>0.130</td></tr><tr><td>5</td><td>foutre</td><td>458</td><td>0.103</td></tr></tbody><tfoot><tr><td colspan="2">Total (n = 182)</td><td>7321</td><td>1.633</td></tr></tfoot></table>

Ces résultats montrent que, de toutes les variables lexicales étudiées ici, les interjections sont les plus fréquentes dans le corpus (1.71 par 1000 tokens), suivies par les jurons et insultes (1.63 par 1000 tokens). Les autres variables sont, par comparaison, rares : nous avons seulement relevé 0.14 mots de verlan par 1000 tokens, et 0.13 abréviations empruntées à l'anglais. On note, également, que les Redditismes anglais (0.44 par 1000 tokens) sont quatre fois plus fréquents que les Redditismes français (0.10 par 1000 tokens). Le terme *poteau-x*, Redditisme français le plus fréquent dans le corpus, est 5.6 moins fréquent que son équivalent anglais *post-s*. L'anglicisme le plus fréquent est *lol*, qui représente à lui seul 69.79 % des abréviations empruntées à l'anglais que nous avons relevées dans le corpus.

<table><caption>Tableau 4. Verlan.</caption><thead><tr><th>Rang</th><th>Types</th><th>Signification</th><th>Fréq. brute</th><th>Fréq./1000 tokens</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>ouf</td><td>fou</td><td>211</td><td>0.047</td></tr><tr><td>2</td><td>meuf·s</td><td>femme·s</td><td>154</td><td>0.034</td></tr><tr><td>3</td><td>relou</td><td>lourd</td><td>98</td><td>0.022</td></tr><tr><td>4</td><td>chelou</td><td>louche</td><td>55</td><td>0.012</td></tr><tr><td>5</td><td>téma, tema</td><td>mate</td><td>17</td><td>0.004</td></tr></tbody><tfoot><tr><td colspan="2">Total (n = 40)</td><td></td><td>651</td><td>0.145</td></tr></tfoot></table>
<table><caption>**Tableau 5.** Abréviations.</caption><thead><tr><th>Rang</th><th>Types</th><th>Signification</th><th>Fréq.brute</th><th>Fréq./1000 tokens</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>mdr</td><td>mort de rire</td><td>161</td><td>0.036</td></tr><tr><td>2</td><td>stp</td><td>s'il te plait</td><td>101</td><td>0.023</td></tr><tr><td>3</td><td>svp</td><td>s'il vous plait</td><td>81</td><td>0.018</td></tr><tr><td>4</td><td>pb</td><td>problème</td><td>80</td><td>0.018</td></tr><tr><td>5</td><td>fr</td><td>France, français·e</td><td>75</td><td>0.017</td></tr><tr><td colspan="3">Total (n = 75)</td><td>1158</td><td>0.258</td></tr></tbody></table>

<table><caption>**Tableau 6.** Abréviations empruntées à l'anglais.</caption><thead><tr><th>Rang</th><th>Types</th><th>Signification</th><th>Fréq.brute</th><th>Fréq./1000 tokens</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>lol</td><td>laughing out loud</td><td>409</td><td>0.091</td></tr><tr><td>2</td><td>wtf</td><td>what the fuck</td><td>49</td><td>0.011</td></tr><tr><td>3</td><td>irl</td><td>in real life</td><td>28</td><td>0.006</td></tr><tr><td>4</td><td>imo</td><td>in my opinion</td><td>21</td><td>0.005</td></tr><tr><td>5</td><td>nsfw</td><td>not safe for work</td><td>21</td><td>0.005</td></tr><tr><td colspan="3">Total (n = 16)</td><td>586</td><td>0.131</td></tr></tbody></table>

<table><caption>**Tableau 7.** Redditismes français.</caption><thead><tr><th>Rang</th><th>Types</th><th>Signification</th><th>Fréq. brute</th><th>Fréq./1000 tokens</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>poteau·x</td><td>message</td><td>144</td><td>0.032</td></tr><tr><td>2</td><td>aja</td><td>aujourd'hui j'ai appris</td><td>78</td><td>0.017</td></tr><tr><td>3</td><td>modos</td><td>modérateurs</td><td>69</td><td>0.015</td></tr><tr><td>4</td><td>haut vote·s, haut voter</td><td>upvote</td><td>68</td><td>0.015</td></tr><tr><td>5</td><td>bas vote·s, bas voter</td><td>downvote</td><td>66</td><td>0.015</td></tr><tr><td colspan="3">Total (n = 35)</td><td>490</td><td>0.109</td></tr></tbody></table>

<table><caption>**Tableau 8.** Redditismes anglais.</caption><thead><tr><th>Rang</th><th>Types</th><th>Signification</th><th>Fréq. brute</th><th>Fréq./1000 tokens</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>OP</td><td>premier message d'un fil de discussion</td><td>844</td><td>0.188</td></tr><tr><td>2</td><td>post·s</td><td>message</td><td>808</td><td>0.181</td></tr><tr><td>3</td><td>downvote·s</td><td>vote négatif</td><td>146</td><td>0.033</td></tr><tr><td>4</td><td>upvote·s</td><td>vote positif</td><td>59</td><td>0.013</td></tr><tr><td>5</td><td>ama</td><td>ask me anything</td><td>45</td><td>0.010</td></tr><tr><td colspan="3">Total (n = 15)</td><td>1988</td><td>0.444</td></tr></tbody></table>

## 5.2. Analyse sociolinguistique

### 5.2.1 Variables lexicales

Le tableau 9 présente les fréquences moyennes et médianes de chaque variable par 1000 tokens, ainsi que le nombre et la proportion d'utilisateur·trices uniques. Notons que, pour la plupart des variables lexicales, la moyenne, la moyenne et la proportion d'utilisateur·trices uniques sont relativement similaires chez les femmes et chez les hommes. Par exemple, les femmes ont utilisé en moyenne 1.78 interjection par 1000 tokens, et les hommes 1.75 ; il y 81.95 % d'utilisateur·trices uniques, et 89.87 % d'utilisateur·trices uniques. Les moyennes et
médianes des femmes et des hommes sont également relativement similaires dans le cas du verlan, des anglicismes, et des abréviations. La différence entre les moyennes est plus marquée dans le cas des jurons et insultes, avec une fréquence de 1.44 pour 1000 tokens pour les femmes et de 1.85 chez les hommes, et surtout pour les Redditismes français et anglais (que nous avons ici analysé ensemble) : en moyenne, les hommes en ont produit deux fois plus que les femmes, et il y a deux fois moins d'utilisatrices uniques que d'utilisateurs uniques. Notons, enfin, que dans tous les cas à l'exception des interjections, la médiane des deux groupes est très proche. Dans quatre cas sur six, elle est de 0, ce qui signifie que 50 % des femmes et des hommes n'ont pas utilisé une seule fois ces variables dans notre corpus.

<table><caption>**Tableau 9.** Fréquence des variables lexicales</caption><thead><tr><th></th><th>Médiane/1000<br>tokens (écart<br>interquartile)</th><th>Moyenne/1000<br>tokens (écart<br>type)</th><th>Utilisateur·trices<br>uniques</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Interjections</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Femmes</td><td>1.54 (1.86)</td><td>1.78 (1.51)</td><td>109 (81.95 %)</td></tr><tr><td>Hommes</td><td>1.42 (1.76)</td><td>1.75 (1.53)</td><td>754 (89.87%)</td></tr><tr><td><strong>Jurons et<br>insultes</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Femmes</td><td>1.55 (1.63)</td><td>1.44 (1.33)</td><td>109 (81.95%)</td></tr><tr><td>Hommes</td><td>1.50 (1.95)</td><td>1.85 (1.65)</td><td>751 (89.51%)</td></tr><tr><td><strong>Verlan</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Femmes</td><td>0 (0.15)</td><td>0.17 (0.38)</td><td>38 (28.57)</td></tr><tr><td>Hommes</td><td>0 (0.19)</td><td>0.16 (0.32)</td><td>276 (32.9)</td></tr><tr><td><strong>Abréviations</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Femmes</td><td>0 (0.61)</td><td>0.39 (0.77)</td><td>58 (43.61%)</td></tr><tr><td>Hommes</td><td>0 (0.40)</td><td>0.28 (0.56)</td><td>380 (45.29%)</td></tr><tr><td><strong>Anglicismes</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Femmes</td><td>0 (0.10)</td><td>0.18 (0.43)</td><td>33 (26.32%)</td></tr><tr><td>Hommes</td><td>0 (0.14)</td><td>0.14 (0.33)</td><td>254 (30.27%)</td></tr><tr><td><strong>Redditismes</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Femmes</td><td>0 (0)</td><td>0.13 (0.49)</td><td>14 (10.53%)</td></tr><tr><td>Hommes</td><td>0 (0)</td><td>0.26 (0.65)</td><td>193 (23%)</td></tr></tbody></table>

Pour savoir s'il y a ou non des différences significatives entre les groupes, nous avons effectué un test de la somme des rangs de Wilcoxon pour chaque variable (tableau 10). Contrairement au test de Student, ce test statistique ne suppose pas que les données suivent une distribution normale (Levshina, 2015), ce qui n'est pas le cas ici. Les résultats révèlent deux différences significatives, pour les Redditismes, que les hommes utilisent plus fréquemment que les femmes (p = 0.003, W = 49355), et pour les jurons et insultes (p = 0.04, W = 47120). Comme, dans ce dernier cas, la moyenne des femmes était plus faible que celle des hommes, tandis que la médiane des femmes était plus élevée, nous avons réalisé un test supplémentaire avec une hypothèse unilatérale, qui indique que les hommes utilisent plus fréquemment jurons, insultes et mots grossiers (p = 0.002, W = 47120).
<table><caption>**Tableau 10.** Résultats des tests de Wilcoxon</caption><thead><tr><td>Variables linguistiques</td><td>Valeur p</td><td>W</td></tr></thead><tbody><tr><td>Interjections et onomatopées</td><td>0.730</td><td>56829</td></tr><tr><td>Jurons et insultes</td><td><strong>0.004</strong></td><td>47120</td></tr><tr><td>Verlan</td><td>0.555</td><td>54320</td></tr><tr><td>Abréviations</td><td>0.445</td><td>57890</td></tr><tr><td>Anglicismes</td><td>0.581</td><td>54452</td></tr><tr><td>Redditismes</td><td><strong>0.003</strong></td><td>49355</td></tr></tbody></table>

### 5.2.2 Omissions du ne de négation

Nous avons relevé dans le corpus 13 448 utilisations du ne de négation, et 18 592 omissions. Le tableau 11 présente les cinq omissions du ne les plus fréquentes dans le corpus, ainsi que la probabilité de l'omission du ne de négation par rapport à sa rétention. Dans l'ensemble du corpus, cette probabilité est de 1.382. On note qu'il semble y avoir un corrélation négative entre la fréquence d'une expression et la probabilité que le ne soit omis : le ne est omis près de 3 fois plus fréquemment lorsque les internautes ont le choix entre les expressions *je sais pas* et *je ne sais pas* ; la probabilité diminue ensuite avec chaque élément (à l'exception du couple *je vois pas/je ne vois pas*, pour lequel la probabilité de l'omission est plus forte que pour l'élément précédent, *je suis pas/je ne suis pas*).

<table><caption>**Tableau 11.** Omissions du ne les plus fréquentes</caption><thead><tr><td>Rang</td><td>Omissions</td><td>Fréq. brute</td><td>Probabilité</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>c'est pas</td><td>6064</td><td>2.95</td></tr><tr><td>2</td><td>j'ai pas</td><td>1228</td><td>1.78</td></tr><tr><td>3</td><td>je sais pas</td><td>982</td><td>1.56</td></tr><tr><td>4</td><td>je suis pas</td><td>741</td><td>1.12</td></tr><tr><td>5</td><td>je vois pas</td><td>466</td><td>1.26</td></tr></tbody></table>

Chez les hommes, la probabilité médiane est, pour toutes les négations étudiées, de 1.34 (écart interquartile = 2.45), ce qui signifie qu'au moins plus de 50 % des hommes ont davantage omis la négation qu'ils ne l'ont utilisée. Chez les femmes, elle est de 1, ce qui signifie que 50 % des femmes ont utilisé moins ou autant de ne de négation que d'omissions. Nous avons créé un modèle de régression logistique binaire (tableau 12), qui prédit la probabilité de l'omission du ne de négation par rapport à sa rétention. Nous avons inclus au modèle un effet aléatoire correspondant à chaque internaute, qui permet d'ignorer la variation due aux idiosyncrasies des internautes. Le modèle ne révèle pas de différence significative entre femmes et hommes.

<table><caption>**Tableau 12.** Régression logistique binaire avec effet aléatoire</caption><thead><tr><th></th><th colspan="2">Variable dépendante : omission/rétention du ne</th></tr></thead><tbody><tr><td>Hommes</td><td>Coeff : 1.248</td><td></td></tr><tr><td>Intercept</td><td>1.084*</td><td> stock</td></tr><tr><td>Observations</td><td>32 040</td><td>0.123</td></tr><tr><td>Log likelihood</td><td>- 18 561.3</td><td></td></tr><tr><td>Akaike Inf. Crit.</td><td>37 128.6</td><td></td></tr><tr><td>Bayesian Inf. Crit</td><td>37 153.7</td><td></td></tr><tr><td colspan="3">Note : * p &lt; 0.1 ; ** p &lt; 0.05</td></tr></tbody></table>
# 6 Conclusions

## 6.1 Identification de l'identité de genre.

L'identification automatique de l'identité de genre des internautes par l'occurrence de marqueurs lexicaux et grammaticaux du genre révèle un phénomène marquant : il y a, parmi les internautes dont nous avons identifié l'identité de genre, six fois moins de femmes que d'hommes, et ce alors que les critères de recherche utilisés pour identifier les femmes étaient plus larges que les hommes. Au regard des chiffres, il semble que l'écart entre femmes et hommes soit plus creusé sur r/france que sur l'ensemble de Reddit où, on 2016, il y avait 2.4 moins de femmes que d'hommes (Barthel et al., 2016).

## 6.2 Variables lexicales.

L'analyse des variables lexicales a montré que la plupart d'entre elles sont des phénomènes relativement rares, à l'exception des interjections et des mots grossiers, jurons et insultes. En matière d'abréviations, lol est l'élément le plus fréquent, ce que d'autres études de l'anglais d'internet et de la messagerie instantanée ont également révélé (Baron, 2004 ; Flesch, 2020 ; Tagliamonte, 2016). Le fait que la communauté de r/france utilise davantage de Redditismes anglais que français peut être lié au fait que les internautes de notre corpus interviennent régulièrement en anglais sur d'autres forums, ce que nous avons pu constater par l'examen manuel de certains profils.

Sur les six variables lexicales étudiées, seules deux différences significatives entre femmes et hommes ont été constatées. Les similitudes entre les deux groupes sont donc plus nombreuses que les différences. Alors que certaines études (Coats, 2017; Herring & Zelenkauskaitė, 2008) ont trouvé que les abréviations et interjections étaient plus fréquentes chez les femmes que les chez hommes, nous n'avons pas mis en évidence de différences significatives. Cela peut être dû aux différents corpus et méthodes statistiques utilisées, à la langue étudiée, ou encore aux pratiques spécifiques des internautes sur r/france, forum fréquenté principalement par des hommes. Les jurons, mots grossiers et insultes sont dans notre corpus un phénomène associé aux hommes, un résultat qui s'inscrit dans la lignée de nombreuses études. Une analyse plus fine de cette variable permettrait d'en savoir plus sur cette différence d'usage. En ce qui concerne les Redditismes, il se peut que les hommes aient davantage secours à ces éléments du fait de leur plus grande familiarité avec la plateforme puisque, comme nous l'avons souligné plus haut, les femmes sont en position de minorité sur Reddit : r/france étant une communauté en pleine croissance, il est possible que les femmes y soient arrivées plus récemment que les hommes de notre corpus, ou bien qu'elles fréquentent moins qu'eux d'autres subreddits.

## 6.3 Omissions du ne de négation

Notre analyse montre que, lorsqu'ils et elles écrivent des commentaires sur Reddit, les internautes omettent plus fréquemment le ne de négation qu'ils ne l'utilisent. Notons, toutefois, que notre analyse ne concerne pas l'ensemble des négations du corpus : nous avons retenu uniquement les 25 verbes les plus fréquents qui suivent les pronoms sujets. Or, il semble, d'après nos résultats, que les verbes fréquents sont moins souvent précédés de ne que les verbes rares, ce qui est également souligné par Ashby (1981) et Bertin Hansen et Malderez (2004). Il est donc possible qu'une analyse de l'ensemble des négations du corpus révélerait un écart moins important entre rétention et omission du ne. Si la perte du
ne ne semble pas aussi prononcée que dans la langue parlée, il semble, au vu de nos résultats, qu'elle n'est plus uniquement un phénomène oral, mais qu'elle est aussi typique des écrits informels sur internet. Notre étude ne révèle pas de différence significative entre femmes et hommes, un résultat déjà souligné par d'autres études du ne de négation dans la langue parlée.

## 7 Limites et perspectives de recherche

Cette étude exploratoire fournit un premier aperçu des pratiques langagières informelles en français des internautes sur le site communautaire Reddit, et plus particulièrement sur r/france, une communauté dynamique en pleine expansion. Elle a pour limites principales le fait qu'elle analyse une seule variable sociodémographique, et que la méthode automatique utilisée pour identifier le genre des internautes ne nous a pas permis de prendre en compte la diversité des identités de genre (personnes non-binaires). Dans l'avenir, le corpus sera régulièrement enrichi par l'extraction de nouvelles données textuelles, et par une annotation manuelle qui permettra de réaliser des analyses multifactorielles portant à la fois sur le genre, mais aussi sur l'âge et la catégorie socio-professionnelle des internautes.

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