Brouillard de pollution en Chine

Le wumai en Chine

Depuis 2008, la dégradation de la situation environnementale en Chine est devenue un sujet brûlant. Le wumai — littéralement « brouillard », qui désigne le phénomène de pollution de l’air en Chine, suscite de vives discussions en ligne. Des institutions gouvernementales chinoises à la population civile, tout le monde s’inquiète de ce problème qui concerne des domaines très variés, de l’écologie à l’économie, de la politique à la vie quotidienne. Suite à l’aggravation de la crise de la pollution de l’air, deux plateformes publient quotidiennement l’indice de qualité de l’air (AQI) de Chine. La première a été créée par le Centre national de surveillance de l’environnement de Chine ou AQISTUDY (中国空气质量在线监测分析平台) , rattaché au ministère de l’Écologie et de l’Environnement chinois. Les données de la qualité de l’air y ont été recensées et publiées de décembre 2013 à septembre 2018. La seconde a été lancée par l’Ambassade des États-Unis en Chine en 2008 en même temps qu’un programme de surveillance de la qualité de l’air en Chine. Le site internet a publié l’indice PM2,5  de l’air  heure par heure jusqu’en juin 2017, pour cinq grandes métropoles de Chine : Beijing, Shanghai, Chengdu, Guangzhou, Shenyang. Du fait du modèle du développement économique dépendant essentiellement du charbon  , les régions du nord de la Chine subissent davantage le brouillard de pollution que celles du sud, dont Beijing et certaines provinces qui l’entourent, telles que Hebei  , Shandong  , Henan et Shanxi qui constituent les principales victimes de ce phénomène.

En plus de la distribution spatiale de la pollution atmosphérique, les mesures publiées sur les plateformes précédemment citées nous renseignent aussi sur l’évolution temporelle de la pollution de l’air dans l’ensemble de la Chine. Grâce à la mesure « de Charbon à gaz »  , nous pouvons constater une amélioration évidente du wumai à partir de la fin de l’année 2017 dans l’ensemble de la Chine. Plus spécifiquement, pour Beijing et Shanghai, le niveau moyen de l’intensité des particules fines a commencé à baisser après avoir atteint le pic en 2015 (Shanghai) et en 2016 (le cas de Beijing) (voir Figure 1.2 Beijing vs Shanghai : L’évolution temporelle du PM2,5 de 2014 à 2018  ).

Dans la mesure où le brouillard de pollution présente un taux d’humidité relativement élevé, des bactéries et des virus peuvent y proliférer. Respirer l’air pollué entraîne un important risque d’infection par ces bactéries et ces virus. Le brouillard de pollution contient de plus des particules de métaux lourds qui peuvent pénétrer facilement dans le système de circulation sanguine via les poumons. La population serait ainsi davantage exposées aux maladies respiratoires, pulmonaires, cardiovasculaires, voire au risque de cancer. L’Organisation Mondiale de la Santé (OMS) estime qu’environ 58% des décès prématurés liés à la pollution de l’air extérieur résultaient en 2016 de cardiopathies ischémiques et d’accidents vasculaires cérébraux, 18% de bronchopneumopathies chroniques obstructives ou d’infections aiguës des voies respiratoires inférieures, tandis que les 8% restants sont imputables au cancer du poumon  , etc. Selon les résultats d’analyse (Dang, Turenne et Valette, 2018), en Chine, les maladies causées par le brouillard de pollution se concentrent sur les régions les plus touchées par ce problème environnemental, notamment, celles du Beijing, Hebei, Tianjin, Shanghai, etc. En outre, les régions, en fonction de leur position géographique et de leur modèle de développement économique, sont touchées par des types de problèmes de santé distincts. Par exemple, Beijing présente un fort taux de cancer (癌症 (cancer)), et des maladies et symptômes liés au système respiratoire, tels que la 支气管炎 (bronchite), la 咳嗽 (toux), la 上呼吸  染 (inflammation des voies respiratoires), la 打喷嚏 (sternutation), la 刺鼻 (irritation du nez) ; alors que les maladies typiques de la province du Hebei est le 癌症 (cancer), le 肺癌 (cancer du poumon), et la 心脏病 (cardiopathie) ; pour Tianjin, nous récupérons les maladies ou les symptômes quotidiens comme représentatives, par exemple le 过敏 (allergie), le 头痛 (mal de tête), la 鼻炎 (rhinite), et la 刺鼻 (irritation du nez) ; la ville de Shanghai est caractérisée par les maladies maladies respiratoires : le 哮 喘病 (asthme), la 咳嗽 (toux) et la 肺炎 (pneumonie).

Les quatre genres de sous-corpus

Les sites web jouent le rôle de caisse de résonance de la société. Ils fournissent de multiples informations dans divers domaines : politique, économie, écologie, éducation, sport, santé, divertissement, etc. En tant que plateforme de communication, ils créent des liens sociaux entre le monde réel et le monde virtuel. À travers la transmission, l’appel, la participation, l’échange et le débat, ces textes sont présentés soit sous forme de publications d’articles ou de weibo  ; soit sous forme de commentaires entre les producteurs et les utilisateurs/lecteurs, ou entre les utilisateurs/lecteurs mêmes. Ces textes publiés nous rendent compte de ce qui s’est passé/se passe/se passera dans le monde. Ils permettent également de susciter l’attention des individus sur des sujets délicats à discuter, à convaincre, ou encore à simplement transmettre des idées des décideurs. Tous ces procédés de production des informations issus des Web et des réseaux sociaux donnent naissance aux données textuelles numériques. Depuis une vingtaine d’années, de plus en plus de corpus dérivés de sites web se relèvent des sources précieuses de matériaux pour mener des recherches en sciences humaines et linguistiques. Ces textes nous ouvrent accès aux opinions du grand public, mais aussi à celles des autorités.

Ces dernières années, dans un contexte de dégradation environnementale et de sensibilisation croissante du grand public à ce problème, le brouillard de pollution est devenu le sujet délicat de nombreuses données textuelles numériques. Les textes en ligne portant sur le brouillard de pollution se sont développés très rapidement et relèvent de différents champs d’expression (politique, sciences naturelles, sciences sociales, etc.). Par ailleurs, les utilisateurs ou les producteurs d’horizons différents nous offrent l’accès à presque tous les points de vue possibles. Ces textes proviennent aussi bien des messages laissés par les utilisateurs sur les plateformes d’expression libre (blogs ou réseaux sociaux), que des articles publiés sur des sites informationnels ou institutionnels. Ils appartiennent respectivement à quatre genres de sous-corpus définis par nous-mêmes : le sous-corpus institutionnel (Ins), le sous corpus institutionnel-médiatique (InsM), le sous-corpus informel-médiatique (InfM) et le sous-corpus profane (Profane).

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Table des matières

Introduction
1 Le wumai en Chine
2 Les quatre genres de sous-corpus
2.1 Sous-corpus Ins
2.2 Sous-corpus InsM et sous-corpus InfM
2.3 Sous-corpus Profane
3 Hypothèse et problématique du travail
4 Cadre théorique et méthode technique
4.1 Cadre théorique : Sémantique interprétative
4.2 Méthode technique : Textométrie
5 Plan de la thèse
1 Contexte du domaine de la pollution atmosphérique en Chine
1.1 Introduction
1.2 Brève description du wumai
1.3 La situation actuelle du wumai en Chine
1.3.1 Projection spatiale et évolution temporelle du wumai en Chine
1.4 À propos du wumai en Chine
1.4.1 Causes principales du wumai
1.4.2 Impacts du wumai sur la santé
1.4.3 Mesures préventives contre le wumai
1.5 La censure d’Internet en Chine
2 Cadre théorique et méthodologique
2.1 Introduction
2.2 La Sémantique Interprétative
2.3 Trois Paliers sémantiques
2.3.1 Palier macrosémantique : analyse du genre textuel
2.3.2 Palier microsémantique et palier mésosémantique
2.4 Textométrie et Outils
2.4.1 Textométrie
2.4.2 Rapport compatible entre l’étude qualitative et le caulcul quantitatif
2.4.3 Outils textométriques
2.4.4 Travaux combinant la SI et la textométrie
2.5 Conclusion
3 Constitution du corpus et Outils
3.1 Introduction
3.2 Choix des sources
3.2.1 Critères du choix des sources
3.2.2 Présentation de GOV
3.2.3 Présentation de SOHU
3.2.4 Présentation de PEOPLE
3.2.5 Présentation de WEIBO
3.2.6 Conclusion
3.3 Collecte des données et choix des outils
3.3.1 Introduction
3.3.2 Collecte des données à l’aide d’un crawler
3.3.3 Prétraitement du corpus avec Gromoteur
3.3.4 Collecte des données à partir d’une base de données
3.3.5 Collecte des données par script R
3.3.6 Pré-traitement sur les doublons
3.4 Dépouillement du corpus
3.4.1 Introduction
3.4.2 Gestion des éléments technodiscursifs
3.4.3 Gestion des signes d’émoticônes
3.4.4 Uniformisation des signes typographiques
3.5 Segmentation du corpus
3.5.1 Segmentation du corpus + outil
3.6 Annotation du corpus
3.6.1 Rajout des dictionnaires personnalisés
3.6.2 Présentation des dictionnaires personnalisés
3.7 Organisation du corpus et outils
3.7.1 Extraction des métadonnées
3.7.2 Format et balisage du corpus
3.7.3 Partition du corpus
3.8 Informations quantitatives du corpus
3.9 Conclusion
4 Étude du genre textuel du corpus
4.1 Étude de la sémantique interprétative des quatre genres textuels
4.2 Introduction
4.3 Choix des variables
4.4 Démarche et outils d’analyse
4.5 Étude des variables au niveau infratextuel
4.5.1 Caractéristiques infratextuelles de l’Ins et de l’InsM
4.5.2 Caractéristiques infratextuelles de l’InfM
4.5.3 Caractéristiques infratextuelles du Profane
4.5.4 Récapitulatif des caractéristiques de chaque genre textuel au niveau infratextuel
4.6 Étude des variables caractéristiques au niveau intratextuel
4.6.1 Introduction
4.6.2 Étude lexicales
4.6.3 Variables sémiotiques
4.6.4 Variables modales
4.6.5 Variables rhétoriques
4.6.6 Variables syntaxiques
4.7 Récapitulatif des caractéristiques des quatre genres textuels au niveau intratextuel
4.7.1 Caractéristiques intratextuelles du genre Ins
4.7.2 Caractéristiques intratextuelles du genre InfM
4.7.3 Caractéristiques intratextuelles du genre InsM
4.7.4 Caractéristiques intratextuelles du genre Profane
4.8 Conclusion
5 Analyses sémantiques des thèmes principaux du corpus
5.1 Introduction
5.2 Méthode de travail pour l’identification du thème
5.3 Identification des thèmes
5.3.1 Présentation des thèmes identifiés dans les quatre genres de sous-corpus
5.4 Étude sémantiques des trois thèmes
5.4.1 Introduction
5.5 Études sémantiques du thème 1 : Causes de la pollution de l’air
5.5.1 Études sémantiques du thème 1 dans le sous-corpus Ins
5.5.2 Études sémantiques du thème 1 dans le sous-corpus InsM
5.5.3 Études sémantiques du thème 1 dans le sous-corpus InfM
5.5.4 Études sémantiques du thème 1 dans le sous-corpus Profane
5.5.5 Conclusion des études sémantiques du thème 1 : Causes de la pollution de l’air
5.6 Études sémantiques du thème 2 : Impacts de la pollution de l’air sur la santé
5.6.1 Introduction
5.6.2 Variation des types de maladies
5.6.3 Variation des publics sensibles
5.6.4 Conclusion des études sémantiques du thème 2 : Impacts de la pollution de l’air sur la santé
5.7 Études sémantiques du thème 3 : Mesures préventives contre la pollution de l’air
5.7.1 Introduction
5.7.2 Études sémantiques du thème 3 dans les sous-corpus Ins et InsM
5.7.3 Études sémantiques du thème 3 dans les sous-corpus InfM et Profane
5.7.4 Conclusion des études sémantiques du thème 3 : Impacts de la pollution de l’air sur la santé
5.8 Conclusion des analyses sémantiques des trois thèmes
6 Synthèse et résultats
6.1 Résultats d’étude
6.1.1 Résultats d’études du sous-corpus institutionnel
6.1.2 Genre institutionnel
6.1.3 Sémantiques des trois thèmes dans le sous-corpus institutionnel
6.1.4 Résultats d’études du sous-corpus profane
6.1.5 Genre profane
6.1.6 Sémantiques des trois thèmes dans le sous-corpus profane
6.1.7 Résultats d’étude des sous-corpus institutionnel-médiatique et informel-médiatique
6.1.8 Genre institutionnel-médiatique
6.1.9 Sémantiques des trois thèmes dans le sous-corpus institutionnelmédiatique
6.1.10 Genre informel-médiatique
6.1.11 Sémantiques des trois thèmes dans le sous-corpus informelmédiatique
6.1.12 Résumé
Conclusion générale

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