Soleymani, Zohreh
(2025).
« Using sentiment analysis techniques to determine the social identity of persons from their writing on social media » Mémoire.
Montréal (Québec), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en informatique.
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Résumé
Cette thèse examine l’application des techniques d’analyse de sentiment pour détecter les identités sociales dans les publications sur les réseaux sociaux — notamment les Tweets — en se concentrant particulièrement sur l'identité sociale végane. Dans un marché compétitif où l’autonomisation des consommateurs a transformé la gestion de l’expérience client, comprendre l’interaction complexe des facteurs de comportement des consommateurs, notamment le désir d’objectif et l'identité sociale, est devenu essentiel. S’appuyant sur le modèle de Bagozzi, cette recherche explore comment le désir d’objectif — l'un des éléments clés du processus d'achat — peut révéler les motivations des consommateurs et orienter les stratégies commerciales. Elle analyse également le rôle de l'identité sociale dans la formation des objectifs, en particulier au sein de la communauté végane, où l’appartenance à un groupe influence les actions et décisions individuelles. La recherche étudie les défis liés à la détection de l'identité sociale, en abordant les biais, la désinformation, ainsi que les dynamiques culturelles et politiques complexes qui façonnent l'identité sur les plateformes numériques. Grâce à l'utilisation de modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond — notamment les K plus proches voisins (KNN), les arbres de décision, le perceptron multicouche (MLP) et l'architecture CNN+LSTM avec des vectorisations BERT et TF-IDF —, l’étude parvient à classifier les identités sociales à partir de données Twitter, atteignant une précision optimale de 88,7 % avec la vectorisation BERT. Les résultats montrent une variation minimale de performance entre les modèles traditionnels d'apprentissage automatique et les modèles avancés d'apprentissage profond, mettant en lumière l'efficacité nuancée des techniques d’analyse de sentiment dans les applications liées à l’expérience client, en particulier lorsque le volume de données est limité. Cette recherche contribue à l’avancement de la gestion de l’expérience client en démontrant comment l’analyse de sentiment peut être utilisée comme outil d’interprétation de l’identité sociale, permettant ainsi aux entreprises de communiquer de manière plus significative avec des segments de consommateurs guidés par leur identité. Enfin, elle traite des limites critiques des pratiques actuelles d’analyse de sentiment et propose des méthodes améliorées pour mieux gérer les biais et la désinformation dans la détection des identités sociales.
| Type: |
Mémoire accepté
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| Informations complémentaires: |
Fichier numérique reçu et enrichi en format PDF/A. |
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Directeur de thèse: |
Mili, Hafedh |
| Mots-clés ou Sujets: |
Analyse de sentiments (Intelligence artificielle) / Comportement du consommateur / Publications dans les médias sociaux / Identité sociale / Expérience client / Applications en marketing de l'intelligence artificielle |
| Unité d'appartenance: |
Faculté des sciences > Département d'informatique |
| Déposé par: |
Service des bibliothèques
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| Date de dépôt: |
21 avr. 2026 10:42 |
| Dernière modification: |
21 avr. 2026 10:42 |
| Adresse URL : |
https://archipel.uqam.ca/secure/id/eprint/19944 |
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