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Développement d’un indice de Benchmark pour évaluer l’engagement dans les campagnes de sensibilisation en langue arabe en rhumatologie sur les réseaux sociaux - 26/11/24

Doi : 10.1016/j.rhum.2024.10.394 
I. Hmamouchi 1, , J. Liew 2, N. Ziade 3, N. Abdullateef 4, F. Abutiban 5, M. Elrakawi 6, M. Ghogho 7, N. Hajjaj-Hassouni 1, B. Masri 8, A.H. Subki 9, H. Halabi 10, L. El Kibbi 11
1 Faculté internationale de de médecine, centre de recherche en sciences de la santé (CReSS), université internationale de Rabat (UIR), Rabat, Maroc 
2 Section of Rheumatology, Boston University Chobanian & Avedisian School of Medicine, Boston, Mas, États-Unis 
3 Rhumatologie, faculté de médecine, université Saint-Joseph, Beyrouth, Liban 
4 Rhumatologie, université de Bagdad, Baghdad, Iraq 
5 Unité de rhumatologie, département de médecine, hôpital Jaber-Alahmed-Alsabah, Koweït, Koweït 
6 Service de rhumatologie, EHS Douera, Alger, Algérie 
7 TicLab, université internationale de Rabat (UIR), Rabat, Maroc 
8 Rhumatologie, Jordan Hospital, Amman, Jordanie 
9 Service de rhumatologie, King Faisal Specialist Hospital, Jeddah, Arabie Saoudite 
10 Rhumatologie, King Faisal Specialist Hospital and Research Center -Jeddah (KFSHRC-J), Jeddah, Arabie Saoudite 
11 Rhumatologie, Specialized medical center, Riyad, Arabie Saoudite 

Auteur correspondant.

Résumé

Introduction

L’évaluation des campagnes de sensibilisation sur les réseaux sociaux en langue arabe est rendue difficile par l’absence d’outils adaptés capables de prendre en compte les variations dialectales propres aux différentes régions arabes. Cette étude avait pour objectif le développement d’un indice de benchmark visant à quantifier l’engagement des utilisateurs sur les réseaux sociaux à travers ces campagnes, en surmontant les limitations des données linguistiques disponibles.

Matériels et méthodes

Les données ont été collectées manuellement entre 2020 et 2022 à partir des comptes Facebook, Instagram et X (anciennement Twitter) du Groupe de sensibilisation des adultes en rhumatologie en langue arabe (AAAA group), totalisant 48 341 abonnés. En raison du faible volume de données (moins de 1000 commentaires et réponses), une analyse automatique n’a pas été possible. Un échantillon de 50 points de données par plateforme a permis de créer une liste de catégories et thèmes, actualisée au fil de la collecte. L’indice de benchmark, basé sur 1 % des abonnés (483,4 interactions), a standardisé les comparaisons et attribué des poids spécifiques aux interactions : likes, commentaires, partages et sentiments des commentaires. L’engagement a été classé en 8 catégories, du « Post Boosté » au « Post Négatif », en tenant compte des variations dialectales et régionales.

Résultats

Facebook comptait le plus grand nombre d’abonnés avec 29 873, suivi d’Instagram avec 10 087, de Twitter (7449) et de YouTube (803). La plus grande proportion d’abonnés provenait d’Afrique du Nord (Facebook : 52 % ; Instagram : 44 %), suivie de la région du Levant (Facebook : 19 % ; Instagram : 19 %). Facebook et Instagram suscitaient plus de réactions positives, tandis que Twitter était majoritairement marqué par des réactions neutres ou négatives.

Discussion

Nos résultats reflèteraient une différence dans la manière dont les campagnes de sensibilisation étaient perçues selon les plateformes, Twitter affichant un engagement plus faible et Facebook et Instagram générant des interactions plus positives. Bien que le recours à une collecte de données manuelle ait ralenti le processus, cette approche a permis d’assurer une interprétation plus précise des interactions, adaptée aux spécificités culturelles et linguistiques des différentes régions arabes (Fig. 1, Fig. 2, Fig. 3).

Conclusion

L’utilisation d’un indice de benchmark a permis de mesurer efficacement l’engagement des utilisateurs dans les campagnes de sensibilisation en rhumatologie sur les réseaux sociaux en langue arabe. Bien que des contraintes liées aux données et aux particularités linguistiques aient été rencontrées, l’approche manuelle a assuré une analyse plus nuancée et adaptée. Pour aller plus loin, des outils automatisés de traitement du langage naturel adaptés aux dialectes arabes pourraient être développés.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

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Vol 91 - N° S1

P. A98-A100 - décembre 2024 Retour au numéro
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