# Facebook lors des campagnes électorales: Les métriques d'engagement des utilisateurs orientent-elles les publications des partis politiques français ?

Julien Figeac, Marie Neihouser, Ferdinand Le Coz

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Julien Figeac, Marie Neihouser, Ferdinand Le Coz. Facebook lors des campagnes électorales: Les métriques d'engagement des utilisateurs orientent-elles les publications des partis politiques français?. 2024, 10.17645/mac.8487. halshs-04764404

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# Facebook lors des campagnes électorales : Les métriques d'engagement des utilisateurs orientent-elles les publications des partis politiques français ?

Julien Figeac <fnref n="1" />, Marie Neihouser <fnref n="2" />, et Ferdinand Le Coz <fnref n="3" />

Ce document de travail reproduit la traduction française d'un article dont voici la référence :

- Figeac, J., Neihouser, M., & Le Coz, F. (2024). Data-Campaigning on Facebook: Do Metrics of User Engagement Drive French Political Parties' Publications?. *Media and Communication, 12*. < https://www.cogitatiopress.com/mediaandcommunication/article/view/8487 >

Cette traduction a été réalisée automatiquement par un service de traduction en ligne.

**Sujet** : Cet article fait partie du numéro "Data-Driven Campaigning in a Comparative Context : Toward a 4th Era of Political Communication ?" édité par Katharine Dommett (University of Sheffield), Rachel Gibson (University of Manchester), Sanne Kruikemeier (Wageningen University & Research), Sophie Lecheler (University of Vienna), Esmeralda Bon (University of Manchester), et Stephanie Luke (University of Sheffield), en accès libre sur https://doi.org/10.17645/mac.i457.

## Résumé

La recherche sur les campagnes basées sur les données s'est principalement concentrée sur les stratégies des équipes de campagne centrales. Cependant, on manque d'éléments expliquant comment les partis et les sympathisants utilisent les techniques de campagnes basées sur les données pour organiser leurs campagnes sur les médias sociaux. Les mesures d'engagement des utilisateurs influencent-elles le choix des thèmes de campagne en encourageant les partis politiques à concentrer leur communication sur les sujets les plus appréciés, les plus commentés et les plus partagés ? Notre étude porte sur l'utilisation de Facebook par les partis politiques français et leurs sympathisants lors de la campagne pour l'élection présidentielle de 2022. Nous avons mené une analyse de contenu supervisée basée sur l'apprentissage automatique pour examiner leurs posts Facebook (n = 17 060). Nos résultats montrent que les thèmes priorisés par les partis sur Facebook peuvent être différents de ceux qui sont les plus importants dans leurs communications plus générales. Dans la plupart des cas, cependant, ces thèmes ne sont pas choisis en fonction de l'engagement des utilisateurs, même pour les partis qui affirment avoir développé leur base par le biais des canaux numériques. Le choix des thèmes semble plutôt influencé par des stratégies de campagne plus traditionnelles, telles que le désir de capter l'électorat de leur plus proche rival. Dans notre conclusion, nous discutons des implications de ces résultats pour l'adoption de campagnes basées sur les données dans la communication électorale numérique à travers l'Europe.

<footnote n="1">¹ Centre national de la recherche scientifique (CNRS), Université de Toulouse, France</footnote>

<footnote n="2">² Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, France</footnote>

<footnote n="3">³ Université de Toulouse, France</footnote>
# 1. Introduction

L'utilisation des données des médias sociaux dans les campagnes électorales s'est considérablement développée au fil des ans, permettant aux partis politiques d'affiner leurs stratégies de campagne basées sur les données. Ces données permettraient aux acteurs politiques d'influencer, voire de manipuler les citoyens pour favoriser leurs objectifs électoraux (Madsen, 2019). Aux États-Unis notamment, elles sont utilisées pour développer des stratégies d'influence électorale individualisées (Burkell & Regan, 2019) et peuvent même être utilisées pour démobiliser des électeurs spécifiques (Bodó et al., 2017). Cependant, ces stratégies de campagne basées sur les données varient d'un pays à l'autre (Dommett et al., 2023). Par exemple, dans les pays européens, la législation sur l'utilisation des données personnelles par les partis politiques est beaucoup plus restrictive (Dommett, 2019 ; Dommett & Power, 2019). Dans la plupart des cas, des restrictions sur les budgets de campagne sont définies pour empêcher le recours à des sociétés d'analyse de données et la mise en œuvre de stratégies électorales utilisant des techniques sophistiquées de microciblage. Cependant, ces restrictions amènent les partis à développer des techniques de campagne basées sur les données en analysant les données de leurs comptes de médias sociaux (Ennser-Jedenastik et al., 2022). Par exemple, ils gèrent leurs stratégies de communication et le choix des sujets qu'ils abordent en analysant les réponses et l'impact de leurs messages en s'appuyant sur les mesures d'engagement des utilisateurs, telles que les mentions "J'aime", les commentaires et les partages.

Néanmoins, cette sélection stratégique de sujets pour une campagne basée sur les données est en contradiction avec le rôle idéologique joué par les partis politiques. C'est une fonction traditionnelle des partis politiques de défendre différents programmes électoraux et de mettre plus ou moins l'accent sur certains thèmes, en fonction de leur idéologie et de leur vision politique. Le Chapter Hills Expert Survey Europe mesure ces différences idéologiques entre les partis européens depuis 1999 (Jolly et al., 2022). Ce classement, basé sur des évaluations d'experts, mesure également l'importance de certaines questions pour les différents partis.

La France représente une étude de cas convaincante pour examiner la contradiction potentielle entre les campagnes basées sur les données, en particulier sur les médias sociaux, et la fonction idéologique des partis politiques. Ces dernières années, trois partis politiques ont émergé dans le but de perturber le paysage politique traditionnel de la France et d'obtenir la présidence : La République En Marche (REM), La France Insoumise (LFI) et Reconquête ! (R !). Leur focalisation sur la conquête de la présidence relègue au second plan leur ambition idéologique, ce qui a conduit certains auteurs à les qualifier de " partis de mouvement " (Lefebvre, 2018). En outre, ces trois partis s'appuient largement sur les outils numériques pour leurs activités de communication et d'organisation, à l'instar de partis tels que Podemos en Espagne et Movimento Cinque Stelle en Italie (Gerbaudo, 2021). Chacun de ces partis français a mis en place des départements numériques chargés de contribuer à leurs stratégies d'organisation et de communication, conformément aux principes des "partis numériques" (Gerbaudo, 2019). Par conséquent, il est probable qu'ils adopteront une approche distincte de la communication sur les médias sociaux, en utilisant les données recueillies sur les médias sociaux pour façonner leurs choix de publication.

Cependant, il n'existe actuellement aucune recherche sur l'utilisation des données des médias sociaux comme guide pour les choix de communication de campagne en ligne en France. Les études qualitatives existantes (Theviot, 2016) ont analysé l'utilisation des données pendant les élections par le biais d'entretiens avec des membres de l'équipe de campagne, suivant un modèle utilisé dans les études américaines qui soulignent l'importance des entretiens avec les parties prenantes (Kreiss et al., 2020). À ce jour, aucune étude
quantitative n'a exploré l'utilisation des campagnes basées sur les données sur les médias sociaux en France.

Dans ces circonstances, cet article étudiera comment les partis français et leurs candidats ont développé une campagne basée sur les données des médias sociaux lors de la campagne présidentielle de 2022. Plus précisément, elle analysera les taux d'engagement des utilisateurs des posts Facebook des différents partis afin de déterminer si cet engagement influence l'importance des questions soulevées sur la plateforme par les partis pendant la campagne, au-delà de leur idéologie et de leurs centres d'intérêt traditionnels. Facebook a été choisi pour cette analyse parce que c'est la plateforme de médias sociaux la plus fréquemment utilisée à des fins politiques par les citoyens français pendant la campagne présidentielle de 2022. Trente-quatre pour cent des citoyens français ont déclaré avoir parfois ou souvent utilisé Facebook pour des activités politiques (comme regarder, commenter ou partager du contenu) pendant la campagne, contre seulement 19,5 % pour Instagram, 18,2 % pour YouTube et 17,6 % pour X (anciennement Twitter ; Neihouser, Haute, et al., 2022). Celasuggère que les partis ont accordé une attention particulière à leur communication sur cette plateforme. En outre, cette étude se concentre sur les taux d'engagement des utilisateurs car la France a des restrictions légales sur l'utilisation des données personnelles ainsi que sur les budgets de campagne parmi les plus fortes d'Europe (Dommett, 2019 ; Dommett & Power, 2019). Les partis ne peuvent donc pas utiliser les données des utilisateurs des médias sociaux potentiellement disponibles via Facebook. Mais rien ne les empêche d'utiliser les métriques de leurs posts (nombre de likes, de commentaires, de partages, etc.) pour définir leur stratégie de communication en ligne.

Dans cet article, nous répondrons à notre question de recherche en évaluant si les partis politiques français publient plus de nouvelles sur les sujets qui génèrent le plus d'engagement de la part des utilisateurs sur leurs pages (en termes de volume de likes, de commentaires et de partages). Pour ce faire, nous avons effectué une analyse de contenu supervisée basée sur l'apprentissage automatique pour analyser les posts (17 060) publiés par les pages Facebook (544) soutenant les partis et les candidats à cette élection. Nous comparerons ensuite ces résultats avec ceux de l'enquête 2019 auprès des experts de la colline du Chapitre (CHES).

## 2. Contexte théorique

### 2.1. L'importance de la question et l'impact des données numériques

La littérature a depuis longtemps démontré que les différents partis organisent leur communication politique autour d'un certain nombre de questions centrales qui les distinguent et permettent aux citoyens de les identifier et de les positionner dans le paysage politique (Budge & Farlie, 1983 ; Petrocik, 1996). L'importance que chaque parti accorde à chaque thème varie en fonction de ses valeurs et de son idéologie. Par exemple, les partis de gauche sont traditionnellement plus enclins à se concentrer sur les questions de redistribution ou d'environnement, tandis que les partis de droite ou plus conservateurs mettent davantage l'accent sur le libéralisme économique. Bélanger et Meguid (2008) ont étudié spécifiquement la manière dont l'importance (ou la "saillance des enjeux") accordée aux différents enjeux par les partis est susceptible de déterminer le comportement électoral. En effet, les électeurs sont en mesure de positionner les partis sur le plan idéologique et de faire leurs choix électoraux en fonction de leur perception des questions qui sont traditionnellement les plus saillantes ou les plus importantes pour les partis. Cela explique pourquoi les thèmes clés de la communication de chaque parti ont tendance à peu changer au fil du temps.

Néanmoins, le développement des services numériques et des médias sociaux a modifié les pratiques des partis en les incitant à se positionner sur différents sujets d'actualité lorsqu'ils figurent en bonne place dans les discussions sur les plateformes numériques (Ennser-Jedenastik et al., 2022) - et non plus seulement en
fonction de leur idéologie. Les données sont désormais au cœur des nouvelles pratiques de campagne et du choix des thèmes autour desquels les partis cherchent à définir leurs stratégies de communication politique.

Parmi ces données numériques, celles qui mesurent l'audience des publications et le niveau d'engagement des utilisateurs sont devenues essentielles (Ennser-Jedenastik et al., 2022). Le volume de likes, de commentaires et de partages est devenu un indicateur précieux pour analyser la réception de différents types de contenu.

Les partis politiques ont donc affiné leurs stratégies de communication en ligne en modifiant la longueur de leurs posts ou en les enrichissant d'images ou de vidéos afin d'influencer leur réception et la dynamique d'engagement des utilisateurs (Heiss et al., 2019 ; Jost, 2023 ; Koc-Michalska et al., 2021). De même, le ton des posts sur Facebook - positif ou négatif - et leur dimension émotionnelle ont également un impact (Peeters et al., 2023 ; Russmann et al., 2024 ; Vuckovic, 2023).

Cependant, jusqu'à présent, aucune étude en France n'a mesuré si les données numériques ont eu un impact sur la sélection des questions clés abordées par les partis politiques. Il existe cependant un certain nombre d'études qui mesurent la saillance des différents enjeux dans la communication des partis de manière plus large (manifestes, discours dans les médias, etc.). C'est notamment le cas de l'enquête CHES 2019 (Jolly et al., 2022), que nous utilisons dans cet article. Ainsi, à la lumière de la littérature présentée ci-dessus, notre première hypothèse est la suivante :

H1 : Les questions les plus fréquemment abordées par les partis dans leurs publications sur Facebook sont différentes des questions qu'ils mettent généralement en avant dans leurs communications.

Comme indiqué dans l'introduction, le présent article se concentre plus particulièrement sur l'influence des taux d'engagement des utilisateurs sur les questions thématiques soulevées par les partis au cours de la campagne électorale. Les taux d'engagement des utilisateurs peuvent être considérés comme des "données de campagne" par opposition aux "données des électeurs", qui sont également utilisées dans le contexte de la campagne axée sur les données (Dommett et al., 2023). Alors que les premières sont collectées au sujet de la campagne elle-même, les secondes concernent les citoyens et comprennent des informations telles que leurs données d'inscription sur les listes électorales, leurs préférences en matière de partis et/ou leurs autres opinions et intérêts (Dommett et al., 2023, p. 7). Dans le contexte français, où l'utilisation des données personnelles est fortement restreinte, les données de campagne - et en particulier les taux d'engagement des utilisateurs - sont des sources d'information précieuses.

Par ailleurs, seuls les posts thématiques liés à des propositions programmatiques sont analysés ici car nous devons les comparer avec les questions étudiées dans le CHES 2019. Parmi ces questions, toutes ne suscitent pas les mêmes réactions ou n'ont pas la même portée. Certaines études ont montré, par exemple, que la corruption ou l'immigration attirent souvent davantage l'attention sur les médias sociaux que les questions économiques ou environnementales (Bene, 2021 ; Bene et al., 2022).

Notre deuxième hypothèse est donc la suivante :

H2 : Les partis auront tendance à communiquer davantage sur Facebook à propos des thèmes qui suscitent le plus d'engagement de la part des utilisateurs, même si ces thèmes ne sont pas traditionnellement les plus importants dans leurs discours et programmes.
## 2.2. La numérisation des partis et l'utilisation des données numériques

En France, trois partis - REM, LFI et R!- représentés à l'élection de 2022 respectivement par Emmanuel Macron, Jean-Luc Mélenchon et Éric Zemmour, se sont développés au cours des cinq dernières années, en grande partie grâce à l'importance des outils numériques dans leur organisation et leur communication (Neihouser, Figeac, Le Coz, 2022). Ces partis s'alignent sur le modèle des " partis plateformes " (Deseriis, 2020) qui s'appuie sur le modèle des " partis numériques " (Gerbaudo, 2019). Ils s'articulent autour d'un leader charismatique ayant de fortes ambitions de pouvoir. Celui-ci a un impact majeur sur les modalités d'utilisation des outils numériques (Gerbaudo, 2019). Des ressources importantes sont investies pour utiliser efficacement ces outils afin d'informer, de mobiliser et d'organiser les militants et les électeurs. L'un de ces investissements est la création de départements numériques au sein des partis, dotés d'analystes de données, afin d'exploiter les technologies numériques innovantes et les données pour compenser leur manque de présence régionale et de capacités militantes.

Une autre conséquence de la structuration autour des ambitions de pouvoir d'un leader est la mise à l'écart des ambitions idéologiques de ces partis. Leur objectif premier est de s'emparer du pouvoir, et non de gagner une bataille idéologique contre leurs adversaires. Dans ces conditions, on pourrait dire que tous les moyens sont justifiés, y compris ceux fournis par l'utilisation des données et des campagnes basées sur les données :

> H3 : Pour REM, LFI et R !, la tendance à communiquer davantage sur Facebook à propos des questions qui génèrent le plus d'engagement de la part des utilisateurs sera plus forte, même si ces questions ne sont pas traditionnellement les plus saillantes dans leurs discours et programmes respectifs.

## 2.3. Mesures de l'engagement des utilisateurs et de leur impact sur les thèmes de la campagne

Les chercheurs soutiennent que l'analyse de l'engagement des utilisateurs et des attentes perçues du public permet aux équipes de candidats de surveiller leurs campagnes sur les médias sociaux, en particulier sur Facebook (Ennser-Jedenastik et al., 2022 ; Kalsnes, 2016 ; Kelm, 2020). Cependant, ces études font rarement la distinction entre les différents types d'engagement des utilisateurs alors que cette distinction est importante. En effet, aimer, commenter ou partager un contenu n'implique pas le même niveau d'engagement (Gerodimos & Justinussen, 2015). Les commentaires sont principalement liés aux motivations d'interaction sociale, l'appréciation aux motivations de présentation et le partage aux motivations de partage d'informations (Heiss et al., 2019, p. 1499). Ainsi, ces types d'implication des utilisateurs impliquent différents modes de participation politique. Commenter est le moyen le plus efficace de s'impliquer et, pour les chercheurs, l'une des meilleures approximations de l'engagement politique sur les médias sociaux (Bossetta et al., 2017).

De même, ces actions n'ont pas le même effet sur la diffusion du message et sa circulation parmi les amis ou les suiveurs des utilisateurs. Le fait d'aimer et de partager une publication sur Facebook signifie qu'elle atteint un public beaucoup plus large, souvent au-delà du petit réseau de sympathisants et de suiveurs (Bene, 2017b). Ce n'est pas le cas des commentaires. Un partage crée également plus de visibilité pour une publication qu'un commentaire, car un commentaire n'est visible que sur le fil de discussion où il est rédigé, alors qu'un partage permet de partager le contenu sur une autre page (Kim & Yang, 2017). Ainsi, certains types d'engagement des utilisateurs permettent aux auteurs des contenus d'atteindre indirectement un public avec lequel ils n'ont aucune relation. Cette logique de diffusion des médias sociaux basée sur la viralité est intéressante car elle permet aux acteurs politiques de diffuser indirectement leurs messages à des segments plus larges de sympathisants (Klinger & Svensson, 2015).
En d'autres termes, les acteurs politiques peuvent atteindre différents publics sur les médias sociaux grâce à ces différents types d'engagement des utilisateurs. Les likes leur permettent d'atteindre leurs partisans qui sont pour la plupart d'accord avec leurs messages, les partages les aident à atteindre les partisans de leurs partisans (Vaccari & Valeriani, 2015, p. 1026), et les commentaires ont le potentiel d'être renforcer les croyances de leurs partisans les plus fidèles. Les partis politiques peuvent alors utiliser les métriques des médias sociaux pour poursuivre des stratégies de campagne axées sur les données avec le volume de likes de leurs posts (car cette donnée est un marqueur d'e soutien qui contribue à augmenter l'audience directe du post), le volume de partages (car il reflète la volonté de l'internaute d'informer ses followers, voire d'influencer leurs opinions politiques afin de soutenir le candidat du parti), et le volume de commentaires (car il reflète la volonté de l'utilisateur de s'engager dans une argumentation délibérative avec l'audience immédiate du post, ce qui peut les amener à modifier favorablement l'opinion d'autres commentateurs). C'est ce que nous proposons :

H4 : Comme les commentaires et les partages encouragent un plus grand engagement de la part des sympathisants des partis politiques, on peut s'attendre à ce qu'ils publient plus de posts Facebook sur des sujets qui génèrent le plus de commentaires et de partages.

# 3. Données et méthode

## 3.1. Données

Pour tester nos hypothèses, nous avons procédé à une analyse de contenu des messages publiés sur Facebook par les partisans des partis et des candidats au cours de la campagne pour l'élection présidentielle française de 2022. La France a un système électoral mixte, et nous avons pris en compte les candidats ayant obtenu au moins 4 % des voix au premier tour de l'élection : Emmanuel Macron (centriste, REM, 27,84 %), Marine Le Pen (extrême droite, Rassemblement national [RN], 23,15 %), Jean-Luc Mélenchon (extrême gauche, LFI, 21,95 %), Éric Zemmour (extrême droite, R !, 7,07%), Valérie Pécresse (droite, Les Républicains [LR], 4,78%), Yannick Jadot (gauche, Europe Ecologie Les Verts [EELV], 4,63%). Nous avons collecté les données des pages Facebook soutenant ces six candidats (N = 544) du 1er janvier au 24 avril 2022 en utilisant l'API Facebook. L'ensemble de données initial contenait 22 620 messages. Nous avons prétraité les données textuelles avant d'appliquer des méthodes d'analyse de contenu automatisées en supprimant tous les posts qui ne contenaient qu'un lien ou un hashtag. L'ensemble de données final comprenait 17 060 messages.

## 3.2. Méthode hybride d'analyse du contenu

Le nombre de messages dans cet ensemble de données est trop important pour que nous puissions déterminer qualitativement les questions abordées par les parties dans leurs publications. En sciences sociales, les chercheurs s'appuient principalement sur deux approches bien établies : l'annotation humaine sur des données échantillonnées et les méthodes quantitatives. Chaque approche a ses mérites, mais leur combinaison donne des résultats très prometteurs. Les récentes avancées en matière d'apprentissage par transfert séquentiel ont prouvé qu'un expert peut former un classificateur automatique précis et efficace. Ainsi, sous certaines conditions, les modèles formés par des experts produisent de meilleures annotations que les humains (Do et al., 2022). Dans cet article, nous avons donc utilisé une méthode d'analyse de contenu supervisée basée sur l'apprentissage automatique pour identifier les sujets des publications Facebook, en suivant un processus en deux étapes (Bene, 2017a). La première étape a été réalisée par deux annotateurs sur un échantillon de 1 500 posts sélectionnés de manière aléatoire (8,8 % des posts de l'ensemble de données
principal). Ils ont identifié treize sujets clés soulevés par les partis lors de la campagne présidentielle française de 2022 (cf. tableau 1). Ces sujets ont été codés manuellement par les annotateurs afin de fournir un ensemble de données de référence pour évaluer les performances de la méthode d'apprentissage automatique supervisé. Malgré la diversité de ces sujets, un degré significatif d'accord a été trouvé entre les deux annotateurs, comme le montrent un indice kappa de Cohen de 0,94 et un coefficient alpha de Krippendorff de 0,96.

La deuxième étape a été réalisée à l'aide d'une méthode d'apprentissage automatique supervisée basée sur le modèle de langue française "CamemBert". Ce modèle a été affiné à l'aide de l'ensemble de données de messages étiquetés afin d'optimiser ses performances par rapport à l'"étalon-or" codé manuellement. L'évaluation des performances du modèle suggère des prédictions très précises. La précision globale pour la détection semi-supervisée de tous les sujets était de 76 %, avec un score F1 de 0,75.

Parmi ces 13 questions clés, cet article se concentre sur huit thèmes liés à des questions politiques (l'économie, l'environnement, la redistribution, l'éducation, la santé, les migrations, la sécurité et les affaires étrangères) et sur deux "chocs externes" (Farkas et al., 2024) qui ont suscité de fortes réactions de la part despartisans des dirigeants politiques en raison de leur caractère conflictuel, tels que la pandémie de Covid-19 et la guerre en Ukraine. Seul ce sous-échantillon sera analysé dans cet article. Les autres messages n'abordaient pas les principaux thèmes de la campagne politique. Ils traitaient d'autres sujets, notamment des appels à la mobilisation hors ligne et en ligne ou de la couverture médiatique de la campagne du candidat. Ces messages ne nous intéressent pas, puisque notre objectif est d'étudier les questions programmatiques soulevées par les partis sur Facebook.

<table><caption>**Tableau 1.** Mesures de performance pour la détection semi-supervisée de chaque thème.</caption><thead><tr><th></th><th></th><th>Part des messages</th><th>Rappel</th><th>Score F1</th><th>Kappa de Cohen</th></tr><tr><th></th><th></th><th colspan="4">Précision</th></tr></thead><tbody><tr><td>Appel à la mobilisation hors ligne</td><td></td><td>42%</td><td>0.824</td><td>0.875</td><td>0.848</td><td>0.966</td></tr><tr><td>Appel à la mobilisation en ligne</td><td></td><td>20.57%</td><td>0.545</td><td>0.462</td><td>0.500</td><td>0.978</td></tr><tr><td>Couverture médiatique de la campagne</td><td></td><td>10.11%</td><td>0.462</td><td>0.600</td><td>0.522</td><td>0.920</td></tr><tr><td rowspan="10">Informations sur la politique questions</td><td>L'économie</td><td>4.96%</td><td>0.727</td><td>0.800</td><td>0.762</td><td>0.974</td></tr><tr><td>L'environnement</td><td>1.96%</td><td>0.875</td><td>0.700</td><td>0.778</td><td>0.837</td></tr><tr><td>Redistribution</td><td>2.33%</td><td>0.714</td><td>0.714</td><td>0.769</td><td>0.857</td></tr><tr><td>L'éducation</td><td>1.66%</td><td>0.875</td><td>0.636</td><td>0.737</td><td>0.970</td></tr><tr><td>Santé</td><td>1.04%</td><td>0.600</td><td>0.750</td><td>0.667</td><td>0.974</td></tr><tr><td>Sécurité</td><td>3.85%</td><td>1.000</td><td>0.667</td><td>0.800</td><td>0.899</td></tr><tr><td>Migration</td><td>5.47%</td><td>0.667</td><td>1.000</td><td>0.800</td><td>0.833</td></tr><tr><td>Affaires étrangères</td><td>2.43%</td><td>0.636</td><td>0.700</td><td>0.667</td><td>0.820</td></tr><tr><td>Covid-19</td><td>0.83%</td><td>1.000</td><td>0.857</td><td>0.923</td><td>0.857</td></tr><tr><td>Guerre en Ukraine</td><td>2.77%</td><td>0.571</td><td>0.800</td><td>0.667</td><td>0.920</td></tr><tr><td>Total (pondéré)</td><td></td><td>100%</td><td>0.757</td><td>0.748</td><td>0.745</td><td>0.940</td></tr></tbody><tfoot><tr><td colspan="2"></td><td colspan="4">(17,060)</td></tr></tfoot></table>

### 3.3. Modèles statistiques

L'unité d'analyse de cette étude est constituée par les posts Facebook et la variable dépendante est l'engagement des utilisateurs. Les données de Facebook précisent l'engagement des utilisateurs vis-à-vis des publications Facebook des partisans des partis et des candidats en se référant au nombre de likes (compris entre 0 et 91 371 ; $M = 1 021$), de commentaires (compris entre 0 et 57 587 ; $M = 226$) et de partages
(compris entre 0 et 32 743 ; M = 231). Cela nous permet de déterminer le volume d'engagement des utilisateurs, en termes de likes, de partages ou de commentaires, généré par les posts Facebook des partis et des sympathisants des candidats en ciblant plus précisément l'audience des dix questions centrales soulevées lors de cette élection.

Nous avons utilisé la modélisation multiniveaux pour analyser les données (Bene, 2017a ; Heiss et al., 2019). Cette approche nous a permis de prendre en compte l'influence du nombre de posts publiés par les différentes pages Facebook, en s'assurant que les sujets les plus traités par les pages les plus actives n'étaient pas surreprésentés au détriment de ceux les plus traités par les pages les moins actives (cf. Tableau 5, 6, et 7, dans le Fichier complémentaire). Nous avons utilisé deux types de variables de contrôle : "contenu visuel" et "longueur du message". Plus précisément, nous avons fait la distinction entre le contenu visuel (vidéo et photo) et le contenu non visuel dans la communication politique des partis et de leurs partisans. En outre, nous avons mesuré l'effet de la longueur du texte (entre 1 et 4 999 ; M = 188 ; SD = 408).

### 3.4. Comparaison avec le CHES de 2019

Nous avons ensuite comparé les thèmes des messages de campagne sur Facebook avec l'importance relative des différents enjeux par parti, telle que mesurée par le CHES 2019 (Jolly et al., 2022). Menée durant l'hiver 2020 et complétée par 421 politologues spécialisés dans les partis politiques et l'intégration européenne, la CHES 2019 fournit des informations sur le positionnement de 277 partis. Basée sur des avis d'experts, la CHES 2019 mesure l'importance relative (0 = *pas important* ; 10 = *très important*) de différents thèmes dans la communication de chaque parti. Tous les thèmes identifiés dans les posts Facebook des partis ne sont pas examinés dans la CHES 2019, mais les quatre plus importants sont l'économie, l'immigration, la redistribution et l'environnement. C'est pourquoi notre analyse se concentre plus spécifiquement sur ces quatre thèmes. Par ailleurs, sur les six partis français et leurs candidats que nous étudions, cinq sont représentés dans cette enquête. Le parti d'Éric Zemmour, R !, qui n'existait pas au moment de la collecte des données du CHES 2019, n'est pas inclus. Le tableau 2 résume les résultats pour chacun des partis analysés.

<table><caption>**Tableau 2.** Importance des différentes questions par parti selon l'enquête CHES 2019.</caption><thead><tr><th></th><th>Economie</th><th>L'immigration</th><th>Redistribution</th><th>Environnement</th></tr></thead><tbody><tr><td>EELV</td><td>5.6</td><td>4.3</td><td>6.5*</td><td>9.4*</td></tr><tr><td>LR</td><td>7</td><td>6.8*</td><td>5.4</td><td>2.6</td></tr><tr><td>RN</td><td>5.1</td><td>9.9*</td><td>5.4</td><td>2.5</td></tr><tr><td>REM</td><td>7.8*</td><td>5.7</td><td>4.7</td><td>5.5</td></tr><tr><td>LFI</td><td>8.9*</td><td>4.5</td><td>8.9*</td><td>6.5*</td></tr><tr><td>R !</td><td>NA</td><td>NA</td><td>NA</td><td>NA</td></tr></tbody></table>

Note : * = particulièrement important. Source : CHES 2019 (Jolly et al., 2022).

### 4. Résultats

Tout d'abord, cet article identifie les thèmes les plus fréquemment abordés dans la communication politique de chaque parti sur Facebook. En particulier, il évalue si les partis ont tendance à communiquer davantage sur Facebook sur les sujets qui sont les plus importants dans leur communication habituelle (H1), ou s'ils communiquent davantage sur les sujets qui génèrent le plus d'engagement de la part des utilisateurs, même si ces sujets ne sont pas traditionnellement les plus importants dans leurs discours et programmes respectifs (H2). En outre, l'étude évalue si cette tendance est plus prononcée parmi les trois partis les plus récemment
créés en France (REM, LFI et R! ; H3). Quatrièmement, cet article analyse les différentes modalités d'engagement des utilisateurs (aimer, partager et commenter) générées par chaque thème de campagne. L'objectif est d'évaluer si les partis ont tendance à publier plus de posts sur les sujets qui génèrent le plus de partages et de commentaires (H4) afin d'encourager ces pratiques auprès de leurs abonnés dans l'espoir de diffuser leurs informations auprès de leurs réseaux de suiveurs.

## 4.1. Les partis politiques communiquent-ils sur Facebook à propos de questions spécifiques ?

Nous analysons si les sujets sur lesquels les partis communiquent le plus sur Facebook diffèrent de ceux qui sont les plus saillants dans leur communication plus largement selon le CHES 2019 (H1). Le tableau 3 montre la distribution des sujets traités par les partis politiques sur Facebook pendant la campagne présidentielle de 2022. Les quatre premiers thèmes sont également analysés dans l'enquête CHES 2019 afin de montrer quels sont les plus saillants pour chaque parti. Nous avons mis en évidence les sujets les plus importants pour chaque parti selon la CHES 2019.

Les thèmes les plus saillants sur Facebook varient d'un parti à l'autre. Deux des cinq partis analysés par le CHES 2019 accordent le plus d'importance sur Facebook au thème le plus présent dans leur communication générale par rapport aux autres partis. Vingt-sept virgule six pour cent des posts du REM traitent de l'économie

<table><caption>Tableau 3. Répartition des sujets abordés dans les posts Facebook des partis politiques.</caption><thead><tr><th></th><th>LFI</th><th>EELV</th><th>REM</th><th>LR</th><th>RN</th><th>R !</th><th>Moyenne</th></tr></thead><tbody><tr><td>L'économie</td><td>5.1%</td><td>24.1%</td><td>27.6%*</td><td>22.9%</td><td>22.7%</td><td>13.5%</td><td>19.3%</td></tr><tr><td>Environnement</td><td>43.7%*</td><td>13.5%*</td><td>3%</td><td>4%</td><td>3.7%</td><td>2.3%</td><td>11.7%</td></tr><tr><td>Redistribution</td><td>5.9%*</td><td>17%*</td><td>8.9%</td><td>8.6%</td><td>7.5%</td><td>7.6%</td><td>9.3%</td></tr><tr><td>Migration</td><td>3.5%</td><td>4.2%</td><td>11%</td><td>5.3%*</td><td>21.5%*</td><td>33.3%</td><td>13.1%</td></tr><tr><td>L'éducation</td><td>5.1%</td><td>11.5%</td><td>11%</td><td>6.1%</td><td>2.6%</td><td>6.1%</td><td>7.1%</td></tr><tr><td>Sécurité</td><td>4.3%</td><td>4.2%</td><td>19.3%</td><td>7.2%</td><td>15.5%</td><td>19.1%</td><td>11.6%</td></tr><tr><td>Santé</td><td>5.9%</td><td>8.8%</td><td>3.6%</td><td>5.3%</td><td>4%</td><td>1.7%</td><td>4.9%</td></tr><tr><td>Affaires étrangères</td><td>4%</td><td>3.9%</td><td>5.9%</td><td>18.6%</td><td>8.8%</td><td>7.9%</td><td>8.2%</td></tr><tr><td>Guerre en Ukraine</td><td>21%</td><td>11.3%</td><td>8.9%</td><td>18.3%</td><td>4.7%</td><td>7.9%</td><td>12%</td></tr><tr><td>Pandémie de Covid-19</td><td>1.3%</td><td>1.5%</td><td>0.9%</td><td>3.6%</td><td>9.2%</td><td>0.6%</td><td>2.9%</td></tr><tr><td>Total</td><td>100%</td><td>100%</td><td>100%</td><td>100%</td><td>100%</td><td>100%</td><td>-</td></tr><tr><td>N</td><td>371</td><td>407</td><td>337</td><td>694</td><td>1,005</td><td>1,846</td><td>-</td></tr></tbody></table>

Notes : * = Les questions les plus importantes pour chaque parti pour le CHES 2019 (cf. tableau 2).

(contre 24,1 % des posts d'EELV, deuxième parti ayant la plus forte proportion de ce thème sur Facebook). Vingt-et-un virgule cinq pour cent des posts du RN traitent de l'immigration, contre seulement 11 % des posts du REM (deuxième parti le plus populaire sur Facebook, si l'on exclut R ! qui n'est pas inclus dans le CHES 2019). L'économie et l'immigration sont traditionnellement les thèmes les plus présents dans les communications du REM et du RN respectivement.

En revanche, les deux autres partis analysés par le CHES 2019 montrent une préférence pour des thèmes différents sur Facebook de ceux qui sont habituellement les plus saillants dans leur communication. Ces deux partis, EELV et LFI, identifiés comme étant de gauche par le CHES 2019, sont en concurrence directe pour attirer les électeurs progressistes. Selon le CHES 2019, chacun de ces deux partis met en avant les thèmes les
plus marquants de leurs adversaires directs sur Facebook. EELV, par exemple, publie proportionnellement beaucoup plus de messages sur la redistribution que ses adversaires sur Facebook (17,5 % des messages contre 8,9 % pour REM, le deuxième parti qui publie proportionnellement le plus sur ce thème). Or, la redistribution est traditionnellement le thème le plus présent dans la communication de LFI (2019 CHES). À l'inverse, LFI poste proportionnellement beaucoup plus sur l'environnement que ses adversaires (43,7 % des posts contre 13,5 % pour EELV, deuxième parti qui poste proportionnellement le plus sur ce sujet), alors que l'environnement est traditionnellement le thème le plus prégnant dans la communication d'EELV (CHES 2019).

Un autre résultat intéressant, non couvert par le CHES 2019, concerne l'accent mis par le REM sur la sécurité dans ses posts Facebook. Le REM, parti au pouvoir, est beaucoup plus actif sur ce sujet que ses adversaires (à l'exception de R !). Cela peut refléter un effet de campagne : en 2022, l'extrême droite (RN et R !) semble être le seul véritable adversaire du président et de son parti (REM) dans la course à la réélection. Cela a sans doute incité REM à faire campagne sur Facebook sur un thème typiquement associé à l'extrême droite. Cette tendance des partis à faire campagne sur des thèmes traditionnellement associés à l'extrême droite semble également illustrée par la forte proportion de posts de LR sur la guerre en Ukraine (18,3 % des posts contre 4,7 % pour RN et 7,9 % pour R !). Cette orientation permet à LR de se distancer de l'extrême droite (RN et R !) dans la campagne - ses adversaires directs - qui sont souvent considérés comme russophiles par une partie de l'opinion publique.

En fin de compte, H1 n'a été que partiellement validé. Alors que les thèmes présentés par les partis politiques sur Facebook s'alignent parfois sur ceux qui sont les plus importants dans leur communication générale, la variable la plus importante influençant la sélection des thèmes sur la plateforme semble être le désir de se différencier de leurs adversaires directs en se concentrant sur des questions traditionnellement associées à leur communication ou qui sont susceptibles d'affaiblir leurs rivaux sur le site.

## 4.2. Les partis politiques organisent-ils leur communication en fonction de l'engagement des utilisateurs ?

Le tableau 4 présente les scores d'engagement des utilisateurs générés par les différents sujets, en distinguant le nombre de likes, de partages et de commentaires. Ces scores pour le niveau d'engagement des utilisateurs sont dérivés des modèles statistiques présentés dans le fichier supplémentaire.

Le premier résultat du tableau 4 nous permet de rejeter H2 : les partis politiques ne communiquent pas davantage sur Facebook sur les sujets qui suscitent le plus d'engagement de la part des utilisateurs. Selon le tableau 3 : LFI partage proportionnellement plus de posts Facebook que ses concurrents sur l'environnement (43,7%) et la guerre en Ukraine (21%) ; EELV sur l'économie (24,1%), l'environnement (13,5%), la redistribution (17%), l'éducation (11,5%), et la santé (8. 8%) ; REM sur l'économie (27,6%), l'éducation (11%) et la sécurité (19,3%) ; LR sur les affaires étrangères (18,6%) et la guerre en Ukraine (18,3%) ; RN sur les migrations (21,5%), la sécurité (15,5%) et la pandémie de Covid-19 (9,2%) ; et R ! sur les migrations (33,3%) et la sécurité (19,1%). Toutefois, ces préférences thématiques n'entraînent un engagement accru des utilisateurs que dans des cas spécifiques : Les posts d'EELV sur l'environnement sont certainement en corrélation positive avec un taux de partage plus élevé - mais pas ceux sur l'économie, la redistribution, la santé et l'éducation ; les posts de LR sur la guerre en Ukraine sont certainement en corrélation positive avec le taux de partage - mais pas ceux sur les affaires étrangères ; les posts de RN sur la pandémie de Covid-19 sont certainement en corrélation positive avec le taux de partage - mais pas ceux sur la sécurité et les migrations.

Au contraire, certains thèmes promus par les partis sur Facebook sont négativement corrélés avec les taux d'engagement des utilisateurs. C'est le cas, par exemple, de l'environnement pour LFI et des migrations et de la sécurité pour le RN. D'autres thèmes promus par les partis sur Facebook n'ont pas d'effet sur les taux
d'engagement des utilisateurs : c'est le cas de l'économie (EELV et REM), de la redistribution (EELV), de l'éducation (REM et EELV), de la sécurité (REM), de la politique étrangère (LR), et de la guerre en Ukraine (LFI et LR). En revanche, des questions moins fréquemment abordées par les partis sont susceptibles de leur apporter un engagement de la part des utilisateurs : la pandémie de Covid-19 (LFI), la migration (EELV), l'économie (LR) et l'environnement (RN).

Cette première série de résultats invalide également H3, du moins pour REM et LFI : Aucun de ces partis ne promeut sur Facebook des sujets qui lui permettent d'attirer le plus d'engagement de la part des utilisateurs. Cependant, R ! se distingue de ses concurrents à cet égard. En effet, il est le seul parti à recevoir significativement plus d'engagement des utilisateurs (commentaires [migration] et partages et commentaires [sécurité]) pour les deux sujets qu'il promeut proportionnellement plus sur Facebook que ses adversaires (migration et sécurité). Cependant, il se peut que ces thèmes aient été choisis en fonction de l'idéologie du parti - ouvertement anti-immigration et axé sur la sécurité (Ivaldi, 2022) - plutôt qu'en fonction d'une analyse de l'engagement des utilisateurs qu'ils génèrent.

Un autre résultat important du tableau 4 concerne l'hypothèse H4, selon laquelle les partis auraient eu tendance à publier davantage d'articles sur des sujets ayant généré le plus de commentaires et de partages (les "j'aime" n'ayant pas la même fonction). Cette hypothèse n'a pas été validée car les différentes mesures de l'engagement des utilisateurs convergent très souvent. Tout d'abord, si un sujet génère plus de "likes", il a tendance à générer plus de partages et de commentaires, et vice versa. A titre d'exemple, le thème de l'immigration a généré de nombreux likes, partages et commentaires parmi les partisans d'EELV. La même tendance a été observée avec le sujet de la pandémie de Covid-19 pour LFI, l'économie pour LR et la sécurité pour R ! Deuxièmement, cette tendance a également pu être observée lorsqu'un sujet a suscité moins de réactions et que les scores de tous les indicateurs d'engagement des utilisateurs sont tombés à un niveau inférieur. C'était le cas, par exemple, de l'environnement pour LFI, de la sécurité pour RN et des affaires étrangères pour REM.

<table><caption>**Tableau 4.** Les sujets abordés dans les messages des partis politiques et leur probabilité de générer des likes, des partages ou des commentaires.</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2">P</th><th colspan="2">LFI</th><th colspan="2">EELV</th><th colspan="2">REM</th><th colspan="2">LR</th><th colspan="2">RN</th><th colspan="2">R !</th></tr><tr><th>Comme</th><th>Partager</th><th>Comment</th><th>J'aime</th><th>Partager</th><th>Comment</th><th>J'aime</th><th>Partager</th><th>Comment</th><th>J'aime</th><th>Partager</th><th>Comment</th><th>J'aime</th><th>Partager</th><th>Comment</th></tr></thead><tbody><tr><td>L'économie</td><td>0</td><td>0</td><td>-2</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0*</td><td>0*</td><td>0*</td><td>2</td><td>3</td><td>0</td><td>-3</td><td>0</td><td>-3</td><td>-1</td><td>3</td><td>-1</td></tr><tr><td>Environnement</td><td>-2*</td><td>-1*</td><td>-2*</td><td>0*</td><td>1*</td><td>0*</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>3</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Redistribution</td><td>0*</td><td>-1*</td><td>-3*</td><td>0*</td><td>0*</td><td>0*</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>-2</td><td>0</td><td>-1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Migration</td><td>2</td><td>0</td><td>0</td><td>3</td><td>3</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>3*</td><td>0*</td><td>0*</td><td>-1*</td><td>0*</td><td>-2*</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>L'éducation</td><td>0</td><td>0</td><td>-1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>-1</td></tr><tr><td>Sécurité</td><td>-3</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>-3</td><td>-1</td><td>-1</td><td>0</td><td>3</td><td>3</td></tr><tr><td>Santé</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>2</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>-1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Affaires étrangères</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>-2</td><td>-1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>-1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Guerre en Ukraine</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>2</td><td>0</td><td>0</td><td>-2</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Covid-19</td><td>3</td><td>3</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>3</td><td>0</td><td>-1</td><td>0</td><td>0</td></tr></tbody></table>

Notes : Le score de l'engagement de l'utilisateur ("like", "share", "comment") est déterminé par la significativité de la valeur *p* dans les modèles statistiques (cf. tableaux 2, 3 et tableau 5 du fichier supplémentaire) ; la valeur est "0" lorsque le
test de la valeur *p* n'est pas significatif ; si l'estimation est positive, la valeur est "1" si *p* < 0,05, "2" si *p* < 0,01, et "3" si *p* < 0,001 ; si l'estimation est négative, la valeur est "-1" si *p* < 0,05, "-2" si *p* < 0,01, et "-3" si *p* < 0,001 ; * = Les questions les plus importantes pour chaque parti pour le CHES 2019.

## 5. Conclusion

Cet article examine si les partis politiques français publient plus fréquemment sur les sujets qui génèrent le plus d'engagement de la part des utilisateurs sur leurs pages Facebook (en termes de volume de likes, de commentaires et de partages). Nos résultats montrent que les thèmes privilégiés par les partis sur Facebook peuvent différer de ceux qui sont les plus saillants dans leur communication en général (H1). Néanmoins, dans la majorité des cas, ces thèmes ne sont pas choisis sur la base de l'engagement des utilisateurs qu'ils génèrent (H2 et H4) - même dans le cas des partis qui affirment s'être construits en partie par des moyens numériques (H3). Ils semblent plutôt être choisis sur la base de dynamiques de campagne plus traditionnelles, telles que le désir de capturer l'électorat de l'adversaire le plus direct.

Dans cet article, nous nous sommes concentrés sur l'étude des taux d'engagement des utilisateurs car la loi française interdit aux partis politiques de faire de la publicité ciblée sur les réseaux sociaux pendant les campagnes électorales. De même, des règles strictes régissent l'utilisation des données personnelles. Les données que les partis politiques peuvent utiliser pour mener des campagnes basées sur les données sur les médias sociaux sont donc très limitées. Les taux d'engagement des utilisateurs auraient donc pu être un outil pour les équipes de campagne (Ennser-Jedenastik et al., 2022) car ils sont classés comme des "données de campagne" et non comme des "données sur les électeurs" (Dommett et al., 2023). Cependant, même dans ce contexte, lors de la campagne pour l'élection présidentielle française de 2022, il n'y avait pas de lien entre les sujets qui génèrent le plus d'engagement de la part des utilisateurs et ceux qui sont les plus présents dans les communications des parties sur Facebook. On aurait pu penser que l'inverse serait vrai. Les partis auraient pu publier plus de posts sur les sujets qui ont suscité le plus de réactions.

Au contraire, les dynamiques de campagne plus traditionnelles semblent avoir eu une plus grande influence sur les choix de communication en ligne. Les partis ont cherché à concurrencer leurs adversaires directs sur leurs principaux thèmes politiques, quels que soient les niveaux d'engagement des utilisateurs. Cette stratégie reflète l'une des principales conclusions de cet article : Les partis ont tendance à délaisser les questions qui correspondent le plus à leur discours habituel et à leurs valeurs au profit des questions qui sont généralement au centre de la communication de leurs adversaires les plus directs. Alors que la littérature montre depuis longtemps que les partis structurent leur communication politique autour d'un ensemble de questions fondamentales qui les distinguent et permettent aux citoyens de les identifier et de les positionner dans le paysage politique (Budge & Farlie, 1983 ; Petrocik, 1996), la communication en ligne semble les encourager à reprendre les questions clés soulevées par leurs adversaires les plus directs afin de séduire leurs électeurs et de les faire potentiellement basculer. Nous savons que les individus idéologiquement proches sont exposés à des contenus relativement similaires sur Internet (Pariser, 2011). Ainsi, les partis chercheraient probablement à attirer les partisans de leurs concurrents les plus proches, qui pourraient être accidentellement exposés à leurs messages en ligne, en ciblant des questions qui sont généralement abordées par ces partis. En effet, nos résultats montrent que les partis négligent parfois les questions en ligne qui sont par ailleurs les plus importantes dans leur communication globale, donnant ainsi à leurs adversaires immédiats l'occasion d'attirer leurs électeurs.

Cette tendance se retrouve dans la communication en ligne de la plupart des partis étudiés, y compris les partis récents (REM et LFI) qui revendiquent un niveau élevé de numérisation (Neihouser, Figeac, & Le Coz,
2022). Il serait intéressant de comparer ces résultats en France avec ceux d'autres cas européens avec des partis similaires - tels que l'Italie (Movimento Cinque Stelle) ou l'Espagne (Podemos). Ces partis utilisent-ils les taux d'engagement des utilisateurs, et plus généralement les "données de campagne", pour orienter leur communication sur les médias sociaux plus que leurs adversaires nationaux respectifs ? Ce type de campagne basée sur les données permet-il de différencier ces partis de leurs concurrents dans des contextes nationaux par ailleurs similaires au cas français (législation relativement stricte sur les données personnelles, etc.)

Un parti se distingue dans la campagne présidentielle française de 2022 : R ! Il s'agit du parti le plus récemment créé dans la course présidentielle (quelques mois auparavant). Il s'est donc fortement appuyé sur les technologies numériques pour communiquer et s'organiser dans un laps de temps très court (Neihouser, Figeac, & Le Coz, 2022). Il est également le seul parti à mettre en avant sur Facebook les sujets qui ont suscité le plus d'engagement de la part de ses partisans. Cependant, il n'est pas clair si R ! a davantage publié sur ces thèmes parce qu'ils ont attiré plus d'engagement de la part des partisans ou parce qu'ils constituent sa base programmatique, ce qui entraîne davantage de réactions de la part des partisans sur Facebook.

L'une des limites de cette étude est qu'elle se concentre sur une seule plateforme de médias sociaux, Facebook. Si Facebook est particulièrement intéressant car il a été le plus utilisé pendant la campagne (Neihouser, Haute, et al., 2022), il serait néanmoins intéressant de comparer nos résultats avec ceux de campagnes pilotées par les données sur d'autres plateformes. En effet, chaque plateforme attire des publics différents, notamment parce qu'elles ont des architectures numériques différentes (Bossetta, 2018). Il se pourrait donc que, selon les publics des plateformes, les parties décident de mener (ou non) des campagnes pilotées par les données sur la base des taux d'engagement des utilisateurs. Par exemple, ils pourraient utiliser la campagne pilotée par les données pour donner la priorité aux questions qui suscitent le plus de réactions de la part des partisans sur les plateformes qui tendent à attirer un public plus jeune (Instagram, TikTok, Snapchat ; Larsson et al., 2024), dans le but spécifique de mobiliser ce groupe d'âge. Dans la foulée, une autre possibilité de recherche consisterait à analyser si les questions présentées par les partis sur les médias sociaux correspondent aux questions qui trouvent le plus d'écho auprès de l'audience de leur plateforme.

## Financement

Les auteurs ont reçu le soutien financier de l'Agence nationale de la recherche française (LabEX SMS-Ref. ANR- 11-LABX-0066 0).

## Conflit d'intérêts

Les auteurs ne déclarent aucun conflit d'intérêts.

## Matériel supplémentaire

Le matériel supplémentaire pour cet article est disponible en ligne dans le format fourni par l'auteur (non édité).

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## À propos des auteurs

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Julien Figeac est Directeur de recherche au Centre national de la recherche scientifique (CNRS) et membre du département de sociologie de l'Université de Toulouse II, France. Il contribue au développement de méthodes en sciences sociales computationnelles, notamment l'ethnographie vidéo, l'ethnographie en ligne, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique supervisé. Il a publié des articles sur l'utilisation des téléphones portables et des médias sociaux, ainsi que sur la participation politique en ligne.

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Marie Neihouser est maître de conférences en sciences politiques à l'Université de Paris 1, Paris, France. Ses principales recherches portent sur la numérisation des campagnes électorales et l'utilisation des médias sociaux par les citoyens et les militants. Elle a publié des articles sur les stratégies des partis en ligne et la participation des citoyens en ligne aux campagnes électorales.

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Ferdinand Le Coz est doctorant à l'Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT, Université de Toulouse III) en informatique et en sociologie. Ses recherches visent à développer des méthodes et des algorithmes pour les sciences sociales computationnelles, avec un accent particulier sur la dynamique des communautés dans les réseaux sociaux et le traitement du langage naturel.