Méthode, sources et limites
Corpus
Les drops proviennent du jeu de données Kaggle « QAnon Posts » (jkingsman/qanondrops), lui-même tiré de l'agrégateur qanon.pub. Chaque drop porte un horodatage Unix, le site (4chan, 8chan, 8kun), le forum, le texte, les images et les messages auxquels il répond. Les textes ne sont pas republiés ici.
Q et Trump
Tweets originaux de @realDonaldTrump (hors retweets) jusqu'à la suspension du compte (8 janvier 2021), horodatés en UTC (vérifié sur des tweets datés publiquement). Pour chaque fenêtre de 1 à 60 minutes, la part de drops suivis ou précédés d'un tweet est comparée à 1 000 tirages d'un modèle nul, avec une p-value empirique unilatérale.
Discours
Le nettoyage retire liens, renvois (>>123) et signature. Les thèmes reposent sur un TF-IDF (unigrammes et bigrammes, mots-outils anglais exclus, fréquence documentaire ≥ 5 et ≤ 40 %), NMF à 12 composantes, initialisation NNDSVD. Les mots distinctifs viennent d'un log-odds à a priori de Dirichlet informatif, les formules des expressions régulières du glossaire. La stylométrie utilise le Delta de Burrows sur les 150 mots les plus fréquents, par blocs d'environ 1 500 mots.
Acteurs
Dictionnaire d'acteurs publics construit à partir des fréquences du corpus, abréviations vérifiées en contexte (concordances). Un drop « cite » un acteur si l'un de ses motifs y apparaît. Les associations sont mesurées par le PMI normalisé sur les drops.
Actualité (GDELT)
GDELT 1.0, fichiers quotidiens d'événements (octobre 2017 – janvier 2021), agrégés par jour d'ajout en volume total, par pays (lieu de l'action, codes FIPS) et par nom d'acteur (Actor1Name, Actor2Name). GDELT code automatiquement la presse mondiale. Ses volumes mesurent l'attention médiatique, pas l'importance réelle des faits.
Intérêt public
API Wikimedia des pages vues, utilisateurs humains (agents automatisés exclus), articles « QAnon » de 11 éditions linguistiques et articles connexes en anglais, 2017-2023.
Prédictions à l'épreuve
Le test de l'horoscope compare à l'aveugle un drop et deux listes d'actualité (vraie période, période au hasard), jugées par le modèle retenu avec une consigne sceptique, puis test binomial (page Prédictions). Pour les prophéties recyclées, les prédictions sont regroupées par type d'événement et acteur. Pour « Future proves past », on mesure les délais des renvois de Q vers ses propres drops.
Veille bibliographique
Chaque semaine, le worker interroge Crossref et OpenAlex (publications depuis 2024 dont le titre ou le résumé contient « QAnon »). Le site publie ces publications avec leur état (dans la bibliographie et vérifiée, repérée mais non vérifiée, ou écartée après examen). Aucune n'entre dans la bibliographie sans relecture.
Reproductibilité
Tout le calcul est automatisé. Un worker reprenable télécharge les sources, calcule les analyses et génère ce site. Le code, les dictionnaires et la chronologie sont versionnés dans le dépôt, et les résultats bruts sont téléchargeables (page Données).
Sources de la scène et licences
- Les drops viennent du dataset Kaggle « QAnon Posts » (jkingsman/qanondrops), agrégé depuis qanon.pub (4 966 messages).
- Les tweets sont l'export du Trump Twitter Archive (Kaggle codebreaker619/donald-trump-tweets-dataset).
- La chronologie est établie à la main, chaque date sourcée (principalement Wikipédia).
- GDELT 1.0 Event Database (gdeltproject.org)
- Wikimedia REST API, pageviews (wikimedia.org/api/rest_v1)
- Actualité quotidienne, portail « Current events » de Wikipédia (anglais), 2017-2021 (Portal:Current events)
- Veille bibliographique (Crossref, OpenAlex)
- Reddit complotiste (r/conspiracy, r/The_Donald, r/greatawakening, r/CBTS_Stream, r/QAnonCasualties, r/conspiracytheories), archive Arctic Shift, subreddits bannis compris (arctic-shift.photon-reddit.com)
- Google Trends, indice d'intérêt de recherche, États-Unis, 2016-2023 (trends.google.com)
- 4chan /pol/, juin 2016-novembre 2019, jeu de données de Papasavva, Zannettou, De Cristofaro, Stringhini et Blackburn (ICWSM 2020), réduit à des agrégats (doi:10.5281/zenodo.3606810, CC BY 4.0)
Limites
- Le corpus n'est pas canonique, car les sites agrégateurs divergent sur les drops retenus (Papasavva et al., ICWSM 2022). Le dataset inclut les premiers messages « Anonymous » attribués à Q.
- Une corrélation n'établit pas de causalité, et un test significatif sur de nombreuses fenêtres doit être lu en tenant compte des comparaisons multiples.
- Les horodatages sont ceux des archives des forums, convertis à l'heure de New York pour les rythmes quotidiens.