La fréquence de l’alternance codique dans les groupes WhatsApp des étudiants libanais

Résumé Fr En

Les moyens de communication médiée par ordinateur (CMO) et spécifiquement l’application WhatsApp, ont mené à des pratiques langagières innovantes au niveau de la communication écrite. Parmi ces pratiques, le recours à l’alternance codique (AC), qui est définie dans cette étude, comme un passage d’un code écrit à un autre au sein du même message. Cette étude quantitative visait à identifier automatiquement les occurrences de l’alternance codique dans les discussions de groupes WhatsApp durant 14 mois. Nous avons collecté 168 219 messages dans 30 groupes WhatsApp. L’échantillon de l’étude comprend 1 482 étudiants bilingues issus de 7 établissements universitaires libanais. Un outil informatique ‘DACA’ (détection automatique de l’alternance codique et l’arabizi) a été développé pour détecter la fréquence de ce phénomène résultant du contact des langues. Les résultats montrent que dans le corpus il y a 15 342 occurrences de l’AC soit 9,1% du total des messages. 70,5% de ces ACs sont détectés dans les messages en arabizi et 17,9% dans les messages en anglais, 10,6% dans les messages en arabe et 1% dans les messages en français. Les résultats ont montré aussi que les ACs dans les messages composés en arabizi sont assez souvent vers l’anglais (91,3% du total de ces ACs) et vers l’arabizi dans les messages composés en anglais avec le même pourcentage.

The means of computer-mediated communication (CMC) and specifically the WhatsApp application, have led to innovative language practices in written communication. Among these practices is the high frequency of Code-Switching (CS), which is defined in this study as a switch from one written code to another within the same message. This quantitative study aims to automatically identify occurrences of Code-Switching in WhatsApp group chats. All through 14 months, we collected 168 219 messages from 30 WhatsApp groups. The study sample encompasses 1 482 bilingual students from 7 Lebanese universities. A computer tool "DACA" (automatic detection of Code-Switching and arabizi) has been developed to detect the frequency of this phenomenon resulting from languages contact. The results show that in the corpus, there are 15 342 occurrences of CS or 9,1% of the total number of messages. 70,5% of these CS occurrences are detected in messages in Arabizi, 17,9% in messages in English, 10,6% in messages in Arabic and 1% in messages in French. The results also reveal that CS in messages composed in Arabizi are quite often towards English (91,3% of the total number of these CS occurrences) and towards Arabizi in messages composed in English with the same percentage.