Les drops de Q à l'épreuve des faits English

Kit pédagogique

Six fiches d'activité pour la classe, du lycée (EMI, SES, histoire-géographie, HGGSP) à la première année d'université. Chacune part d'une question de méthode (vérifier, comparer à une référence, lire une mesure) et s'appuie sur les pages, les chiffres clés et les données téléchargeables de ce site. QAnon n'y est pas étudié pour lui-même, mais comme un terrain où l'on apprend à distinguer une affirmation d'un fait. Les messages de Q y sont toujours traités comme des objets d'étude, jamais comme des informations. Les éléments de correction renvoient aux chiffres clés, recalculés à chaque version du site. Citez donc la version consultée (Citer).

1. Vérifier une prédiction soi-même

Lycée (1re-Tle), licence 1, 1 h 30 à 2 h

Objectifs

Ressources

La page Prédictions, avec le tableau des verdicts, la méthode et la liste détaillée, prédiction par prédiction, munie de filtres (réalisée, partielle, non réalisée, invérifiable, pas une prédiction). Le fichier verification.csv (une ligne par prédiction, avec date, échéance, type, verdict, caractère trivial, explication, sources) et le protocole verification-README.md, tous deux dans Données. Un tableur et un accès à internet, un poste pour deux ou trois élèves.

Déroulé

  1. Préparation (enseignant). Choisir dans verification.csv six à huit prédictions de types variés, dont au moins une « réalisée », une « non réalisée », une « invérifiable » et une « pas une prédiction ». Ne distribuer que la colonne claim (la paraphrase en anglais, à traduire si besoin), la date du drop et l'échéance. Masquer verdict, explication et sources.
  2. Reformuler (15 min). Pour chaque annonce, les groupes écrivent l'énoncé vérifiable correspondant (qui, quoi, pour quand). Selon la règle du site, l'horizon est l'échéance énoncée, ou à défaut douze mois après le drop. Si l'énoncé ne peut pas être écrit, la prédiction est candidate au verdict « invérifiable ».
  3. Enquêter (30 min). Chercher au moins une source fiable par annonce (presse de référence, documents officiels, encyclopédie avec ses propres références), noter l'URL et la date de consultation. Se demander aussi si l'événement était déjà annoncé ou programmé publiquement à la date du drop (élection, audition, voyage officiel), ce qui correspond au critère « triviale ».
  4. Trancher (15 min). Attribuer un verdict parmi les cinq catégories du protocole et justifier en une phrase, source à l'appui.
  5. Confronter (20 min). Dévoiler les verdicts et les sources du site, discuter les désaccords. Le site indique que sa vérification est « à relire », et un désaccord argumenté compte comme un résultat, pas comme une faute.
  6. Généraliser (10 min). Calculer le taux de la classe (réalisées ÷ réalisées + partielles + non réalisées), puis le comparer aux résultats du site sur l'ensemble des prédictions vérifiées. Le taux de la classe, calculé sur quelques annonces, illustre la méthode mais ne mesure pas le taux du corpus.

Questions aux élèves

  1. Pourquoi une annonce invérifiable ne peut-elle compter ni comme un succès ni comme un échec ? Où la place-t-on dans le calcul du taux ?
  2. Pourquoi le site calcule-t-il un second taux « hors triviales » ? Que mesure-t-on en retirant les événements déjà programmés ?
  3. Le taux de réalisation est donné avec un intervalle de confiance à 95 %. Que dit cet intervalle, et pourquoi est-il plus large pour une seule année que pour l'ensemble ?
  4. Un taux de réalisation de quelques dizaines de pour cent signifie-t-il que Q « savait » quelque chose ? Quelle référence faudrait-il pour en juger ?
Éléments de correction (enseignant)

Éléments de correction. 13 % des drops (598) contiennent au moins une prédiction, soit 846 prédictions dont 203 précises. Seules les prédictions précises ou datées ont été vérifiées une à une. 39 des 140 prédictions vérifiables se sont réalisées, soit 28 % (IC 95 % 21 %–36 %). Les invérifiables (110 sur la page Prédictions) sont exclues du dénominateur, car on ne peut pas les compter comme réalisées. Ce flou fait d'ailleurs partie du problème, puisqu'une annonce sans objet observable ne peut jamais être démentie. Hors événements déjà annoncés ou programmés, le taux de réalisation tombe à 16 % (IC 95 % 10 %–24 %, 108 prédictions). Annoncer une élection ou une audition déjà au calendrier ne demande aucune information particulière, et le second taux mesure donc ce que les annonces apportaient vraiment. Sur les 8 arrestations et inculpations annoncées par Q et vérifiables, 0 réalisée. Ce sont pourtant ces annonces qui forment le cœur du récit (« The Storm », voir Glossaire). L'intervalle de confiance traduit l'incertitude liée au nombre de prédictions : moins il y en a (une seule année), plus il est large (Wilson, 1927). Enfin, un taux ne s'interprète que comparé à une référence. Quelqu'un qui annonce sans rien savoir des démissions ou des décisions de justice, sur des sujets alors très présents dans l'actualité, réussit aussi une partie du temps. Pour la persistance des croyances malgré les échecs, voir (Festinger et al., 1956) et (Westmark & McMahon, 2022).

Précaution. Les paraphrases de verification.csv reprennent des accusations visant des personnalités publiques. Précisez avant de distribuer qu'il s'agit d'annonces non avérées, étudiées pour être vérifiées. Écartez les prédictions qui détaillent des accusations de crimes sexuels ou violents, et celles qui citent des personnes privées. Pour les recherches en ligne, orientez les élèves vers des sources identifiées, car une recherche libre sur une annonce de Q peut mener vers des sites qui la présentent comme vraie. Évitez toute moquerie envers les personnes qui y ont cru. L'objectif est la méthode de vérification, applicable à n'importe quelle annonce.

2. Une coïncidence n'est pas une preuve

Lycée (2de-Tle, notamment SES et mathématiques), licence 1, 1 h à 1 h 30

Objectifs

Ressources

La page Q et Trump (graphique des écarts drop-tweet, tableau des tests et méthode), le terme « Deltas » du Glossaire et le fichier trump_tests.csv dans Données. En option, des dés ou un tableur pour simuler des décalages au hasard.

Déroulé

  1. Accroche (10 min). Présenter la revendication, sans la valider. Q et ses lecteurs affirmaient que certains tweets de Trump, publiés quelques minutes après un drop, en prouvaient l'authenticité (les « deltas »). Demander : « Si l'on publie un message à un moment quelconque, quelle est la chance qu'un tweet de Trump suive dans les cinq minutes ? » Donner l'indice de la page : Trump tweetait environ 13 fois par jour. Recueillir les estimations sans corriger.
  2. Construire le hasard (20 min). Expliquer la méthode du site. On décale chaque drop au hasard, on recompte combien sont suivis d'un tweet, et l'on recommence 1 000 fois. Avec un tableur, les élèves peuvent le faire à petite échelle, en comparant une liste d'heures de publication fictives, décalées par tirage aléatoire, à une liste d'heures de tweets.
  3. Comparer (15 min). Lire la ligne « 5 min, tweet après le drop » du témoin local : part observée, part attendue par hasard, p-value. La p-value est la part des tirages au hasard qui produisent au moins autant de coïncidences que la réalité. Plus elle est grande, plus la réalité ressemble au hasard.
  4. Changer de référence (15 min). Lire les mêmes lignes avec le témoin « jours ». L'écart y devient « significatif », et dans les deux sens, y compris quand le tweet précède le drop. Faire chercher pourquoi : les jours de forte actualité, Q comme Trump publient davantage. Seul le témoin local, qui conserve l'activité des heures voisines, juge la revendication.
  5. Retourner la question (10 min). Qui suit qui ? Lire la section « Q cite Trump ».

Questions aux élèves

  1. Pourquoi des coïncidences entre drops et tweets étaient-elles inévitables, même sans aucune coordination ?
  2. Que signifie une p-value de 0,227 ? Est-ce « la probabilité que Q et Trump soient coordonnés » ?
  3. Avec le témoin « jours », l'excès de coïncidences apparaît aussi quand le tweet précède le drop. Pourquoi cela affaiblit-il l'idée d'un signal envoyé par Trump ?
  4. Le tableau compte 20 tests, et quelques lignes passent sous 0,05. Pourquoi faut-il s'attendre à en trouver quelques-unes même si rien ne se passe ?
  5. Quand Q cite un tweet de Trump, qui réagit à qui ?
Éléments de correction (enseignant)

Éléments de correction. Un tweet de Trump suit un drop en moins de 5 minutes dans 4,2 % des cas, contre 4,0 % attendus par hasard (modèle nul local, p = 0,227). Aucune synchronie n'est démontrée. Avec environ 13 tweets par jour, il y a mécaniquement des tweets quelques minutes après certains drops. Seul compte leur nombre comparé au hasard. Une p-value n'est pas la probabilité qu'une hypothèse soit vraie. Elle donne la fréquence, parmi les tirages au hasard, d'un résultat au moins aussi frappant que l'observation, et n'est jamais nulle quand on l'estime par tirages (Phipson & Smyth, 2010). Le témoin « jours » donne des p-values de 0,001 dans les deux sens. Or un excès qui existe aussi avant le drop ne peut pas être une réponse au drop, et reflète plutôt la co-activité des jours chargés. Au seuil de 0,05, environ un test sur vingt passe sous le seuil par simple hasard. Comme le tableau en compte vingt, quelques résultats « significatifs » sont attendus même sans aucun lien. Dans le témoin local, la seule ligne sous ce seuil (60 min, tweet avant le drop, p = 0,041) va d'ailleurs dans le sens opposé à la revendication. Le site précise que ces seuils sont « sans correction pour comparaisons multiples ». 59 drops citent un tweet de Trump, en médiane 114 min après sa publication. C'est Q qui réagit aux tweets de Trump, bien plus qu'il ne les annonce.

Précaution. Ne présentez pas les « deltas » comme une hypothèse sérieuse à départager à égalité, car ils sont étudiés comme une revendication à tester. Rappelez que l'intuition des coïncidences est universelle (anniversaires communs, « signes »). Le but est de montrer que tout le monde a besoin d'une référence pour juger, sans se moquer de ceux qui y ont vu une preuve. Pour les élèves les plus à l'aise, un résultat « non significatif » ne prouve pas non plus l'absence totale de lien. Il montre seulement que ces données n'en démontrent aucun.

3. Une écriture qui fait travailler le lecteur

Lycée (EMI, français, HGGSP), licence 1, 1 h

Objectifs

Ressources

Le Glossaire (définition, nombre de drops et première occurrence de chaque formule), la page Discours (thèmes, formules rituelles), les sections « Renvois : Q répond, Q se cite » et « Lisibilité et richesse lexicale » de Statistiques, et le fichier glossary_counts.csv dans Données. Comme le site ne republie pas le texte des drops, l'activité porte sur les formules et les mesures, ce qui évite de faire lire des messages entiers.

Déroulé

  1. Tri (15 min). Distribuer une sélection de formules du glossaire, par exemple « Do you believe in coincidences? », « Expand your thinking », « Future proves past », « Trust the plan », « Disinformation is necessary », « Enjoy the show », « WWG1WGA ». Les groupes les classent : question qui suggère, injonction à chercher, formule qui diffère la preuve, formule qui excuse l'échec, formule d'appartenance.
  2. Analyse (15 min). Pour « Future proves past » et « Disinformation is necessary », se demander quel événement pourrait démentir l'annonce. Conclure que si un succès confirme et qu'un échec est « voulu », plus rien ne peut réfuter le récit.
  3. Mesure (15 min). Confronter ces observations aux chiffres du site sur les questions, les renvois et la lisibilité. Une écriture simple, en phrases courtes et en questions, laisse au lecteur le soin de conclure.
  4. Réécriture (15 min). Prendre deux formules vagues et tenter d'en écrire une version vérifiable (qui, quoi, quand). Constater ce qui disparaît : le mystère, la place laissée au lecteur, l'impossibilité d'être démenti.

Questions aux élèves

  1. Pourquoi une question rhétorique est-elle plus difficile à contredire qu'une affirmation ?
  2. Que fait « Future proves past » à la vérification d'une annonce ?
  3. Les échéances annoncées par Q sont souvent très proches. Comment cette urgence s'accorde-t-elle avec des formules qui repoussent la preuve à plus tard ?
  4. Pourquoi un texte qui « laisse chercher » peut-il donner au lecteur le sentiment de découvrir la vérité par lui-même ?
Éléments de correction (enseignant)

Éléments de correction. Un drop contient en moyenne 1,39 points d'interrogation, et 38 % des drops en contiennent au moins un. Une question n'affirme rien. Elle suggère un lien que le lecteur établit lui-même, et dont il ne peut tenir l'auteur pour responsable. Le glossaire définit « Future proves past » comme une formule qui « permet de différer indéfiniment la vérification », et « Disinformation is necessary » comme une justification des prédictions erronées, qui illustre le caractère « auto-immunisé » de la théorie. 8 % des drops renvoient à un drop antérieur de Q, 23 % à un message d'anonyme. Q renvoie 387 fois à l'un de ses propres drops, dont 97 % le jour même. Ces autocitations sont des compléments, presque jamais des « preuves » après coup. La formule « Future proves past » laisse croire que Q republie ses anciens drops pour montrer que l'actualité les a confirmés, alors que les renvois mesurés sont surtout des compléments publiés dans l'heure. Pour 129 prédictions à date précise, l'échéance tombe en médiane 7 jours après le drop, et 50 % à moins d'une semaine. L'urgence entretient l'attente, puis la formule qui diffère la preuve absorbe l'échec quand l'échéance passe. L'indice de lisibilité de Flesch vaut 65, avec 7,0 mots par phrase en moyenne. Les chercheurs décrivent cette écriture comme une délégation de l'interprétation aux lecteurs, qui y trouvent un rôle actif (McIntosh, 2022 ; Linvill et al., 2021), et leurs « recherches » comme une imitation des formes du savoir (Marwick & Partin, 2024).

Précaution. Choisissez les formules avec soin, car plusieurs entrées du glossaire (par exemple « Adrenochrome » ou « Frazzledrip ») décrivent des accusations de crimes contre des enfants, à ne pas distribuer sans nécessité. Ne transformez pas la séance en jeu de décodage, ce qui reviendrait à reproduire le mécanisme étudié. Si des élèves connaissent ces formules par les réseaux sociaux, accueillez-le sans jugement et ramenez la discussion sur le procédé d'écriture.

4. Qui parle de qui ? La sur-représentation par rapport à l'actualité

Lycée (SES, HGGSP, EMI), licence 1, 1 h 30

Objectifs

Ressources

Les pages Acteurs et Actualité, les fichiers news_actors.csv et news_countries.csv dans Données, la section « Actualité (GDELT) » de Méthode. Un tableur.

Déroulé

  1. Hypothèses (10 min). « De qui Q parle-t-il le plus ? » Les élèves proposent une liste, puis on dévoile les acteurs les plus cités.
  2. Le piège du nombre brut (10 min). Un président en exercice est nommé partout. Être très cité ne dit pas si Q en parle plus que la presse. Il faut une référence, ici le volume d'événements que GDELT, base mondiale tirée de la presse, attribue au même acteur.
  3. Calcul (25 min). Avec news_actors.csv, calculer pour quelques acteurs la part dans les mentions de Q et la part dans GDELT, puis leur rapport (définition de la page Actualité : 1 = autant de place chez Q que dans l'actualité). Comparer avec la colonne de sur-représentation du fichier.
  4. Lecture (20 min). Repérer les acteurs sur-représentés et sous-représentés (par exemple le Congrès américain), puis faire la même chose pour les pays. Que révèle l'écart entre la place d'un acteur dans l'actualité et sa place dans le récit de Q ?
  5. Limites (15 min). Lister ce que la mesure ne dit pas : GDELT mesure l'attention médiatique, pas l'importance des faits ; un dictionnaire de motifs peut se tromper ; une corrélation ne dit pas qui influence qui.

Questions aux élèves

  1. Que signifie concrètement « ×15,8 » ? Et un rapport inférieur à 1 ?
  2. Pourquoi la sur-représentation se calcule-t-elle « sur le même ensemble d'acteurs » ?
  3. La corrélation de rang entre pays est assez élevée. Qu'est-ce que cela dit de la géographie de Q, malgré ses quelques exceptions très marquées ?
  4. Être nommé souvent par Q dit-il quelque chose des personnes nommées ?
Éléments de correction (enseignant)

Éléments de correction. Les acteurs les plus cités sont Donald Trump (386), Mainstream media (241), Barack Obama (166), en nombre de drops. 33 % des drops nomment au moins un acteur du dictionnaire. Par rapport à l'actualité mondiale (GDELT), les acteurs que Q sur-représente le plus sont George Soros (×15,8), Hillary Clinton (×8,0), Democratic Party (×3,1). « ×15,8 » signifie que la part de cet acteur dans les mentions de Q est 15,8 fois sa part dans le volume d'actualité. Sous 1, Q en parle moins que la presse (le Congrès américain est à 0,20). Comparer des parts sur le même ensemble d'acteurs neutralise la différence de taille entre un corpus de quelques milliers de messages et une base de millions d'événements. La corrélation de rang entre les pays cités par Q et leur poids dans l'actualité mondiale est de 0,61. Les pays cités suivent donc en gros l'actualité mondiale, et les écarts les plus nets (Haïti, Corée du Nord, Arabie saoudite) signalent des sujets propres au récit de Q. Les personnes les plus sur-représentées sont des cibles désignées du récit. Une étude relie le soutien à QAnon à l'antisémitisme (Levin et al., 2022), et la page Acteurs le rappelle : « Être nommé par Q ne dit rien des personnes : Q accuse sans preuve. » GDELT mesure l'attention médiatique (The GDELT Project, s.d.). Les tests de Granger de la page Actualité, présentés sans correction pour comparaisons multiples, se lisent avec prudence, car une corrélation ne dit pas qui influence qui.

Précaution. Les acteurs sur-représentés sont précisément ceux que le récit accuse. Nommez-les comme cibles, jamais en reprenant les accusations, et rappelez que celles-ci sont infondées. La figure de George Soros est un ressort récurrent de récits antisémites. Si la question surgit, traitez-la comme telle plutôt que de la laisser en suspens. Restez sur les acteurs publics du dictionnaire, sans chercher de personnes privées dans les drops.

5. Lire un sondage sur les croyances complotistes

Lycée (SES, EMI, HGGSP), licence 1, 1 h

Objectifs

Ressources

La section « Combien d'adeptes ? » de État de la recherche, avec ses références, la question « Combien de personnes croient à QAnon ? » de la FAQ et la page Intérêt public (vues Wikipédia). En option, les rapports d'enquête originaux, liés depuis la Bibliographie.

Déroulé

  1. Estimation (5 min). « Selon vous, quelle part des Américains croit à QAnon ? » Noter les réponses au tableau.
  2. Trois mesures (20 min). Répartir trois groupes de documents. Le groupe 1 étudie le soutien déclaré au mouvement, de l'ordre de 5 à 8 % entre 2018 et 2021 (Enders et al., 2022 ; Uscinski & Enders, 2023). Le groupe 2 étudie l'accord avec des énoncés de la théorie, de 14 % en mars 2021 à 23 % en août 2023 (PRRI, 2021 ; PRRI, 2023). Le groupe 3 apprend que, fin 2020, 17 % jugeaient vraie l'affirmation centrale sur une élite pédocriminelle (Ipsos, 2020), tandis que 7 % seulement voyaient le mouvement d'un bon œil (Schaffner, 2020). Chaque groupe formule ce que mesure exactement son chiffre.
  3. Mise en commun (15 min). Pourquoi ces chiffres diffèrent-ils sans se contredire ? Pistes : la formulation, le fait de répondre à un énoncé sans connaître le mouvement, l'agrégation de plusieurs énoncés, l'option « au moins en partie ».
  4. Mesure et médias (10 min). La couverture médiatique de 2020 a souvent surestimé la taille du mouvement (Uscinski, 2022). Et les vues Wikipédia de la page Intérêt public : que mesurent-elles ?
  5. Rédaction (10 min). Écrire un titre exact pour l'un des chiffres, puis un titre trompeur, et expliquer la différence.

Questions aux élèves

  1. Comment le même pays peut-il compter à la fois 5 à 8 % et 23 % de « croyants » ?
  2. Pourquoi un énoncé formulé sans le mot « QAnon » peut-il recueillir plus d'accord que le mouvement lui-même ?
  3. Une forte hausse des vues de l'article « QAnon » sur Wikipédia signifie-t-elle une hausse des adeptes ?
  4. Quelles informations doit donner un article de presse pour qu'on puisse juger un chiffre de sondage ?
Éléments de correction (enseignant)

Éléments de correction. Les chiffres ne mesurent pas la même chose. Le soutien déclaré au « mouvement » reste faible et stable. L'accord avec des énoncés de la théorie donne davantage, parce qu'on peut approuver une affirmation (« une élite pédocriminelle… ») sans connaître QAnon ni s'en réclamer, et parce que l'agrégation de plusieurs énoncés et l'option « au moins en partie » élargissent la catégorie (en Allemagne, 12 % adhèrent « au moins en partie » à ses récits (Holnburger et al., 2022)). Les deux mesures sont utiles, à condition de dire laquelle on cite. Les vues Wikipédia mesurent la curiosité, pas l'adhésion. L'événement qui a le plus fait monter la curiosité pour QAnon sur Wikipédia est Meeting Trump à Tampa : premières pancartes « Q » très médiatisées (vues ×13,3 la semaine suivante). Un article doit indiquer l'institut, la date, la population, l'effectif et surtout la formulation exacte de la question. L'adhésion est liée à l'extrémité plutôt qu'au sens des opinions politiques et aux visions conspirationnistes du monde (Enders et al., 2022).

Précaution. Ne faites pas répondre la classe à des énoncés complotistes, même anonymement, car cela diffuserait les accusations et recueillerait des opinions sensibles sur des mineurs. Si vous voulez illustrer l'effet de formulation, faites-le sur un sujet neutre (deux formulations d'une même question sur la cantine ou les transports). Les chiffres présentés concernent surtout les États-Unis, et la réception en France reste peu étudiée (Aubry, 2024). Évitez d'en déduire le profil d'élèves ou de familles.

6. Un corpus sans auteur certain : la stylométrie, des hypothèses et non des preuves

Terminale (HGGSP, spécialité humanités), licence 1, 1 h 30

Objectifs

Ressources

La section « Stylométrie exploratoire » de Discours, la partie « Qui écrivait ? Corpus canonique et attribution d'auteur » de État de la recherche, la question « Qui est Q ? » de la FAQ et le tableau des forums dans Statistiques. Pour l'atelier, deux courts extraits (environ 300 mots chacun) de deux auteurs du domaine public, choisis par l'enseignant, et un troisième extrait anonymisé de l'un des deux.

Déroulé

  1. Atelier « à la main » (25 min). Dans chacun des trois extraits, compter quelques mots-outils (le, de, et, que, mais, ne…) et calculer leur fréquence. Le troisième extrait ressemble-t-il davantage au premier ou au deuxième ? Pourquoi ces petits mots, peu contrôlés par l'auteur, trahissent-ils un style ?
  2. La méthode du site (15 min). Drops regroupés en blocs d'environ 1 500 mots, fréquences des 150 mots les plus fréquents, distance Delta de Burrows (Burrows, 2002), recherche de la date qui sépare le mieux les blocs.
  3. Lire le résultat (20 min). La meilleure date de coupure, puis les cinq meilleures dates avec leurs scores. Les écarts sont minimes, donc la date exacte est fragile. Croiser avec le tableau des forums, qui montre que la coupure coïncide avec l'arrivée sur un nouveau forum.
  4. Ce que disent les chercheurs (20 min). Plusieurs études concluent à au moins deux plumes successives (Papasavva et al., 2022 ; Cafiero & Camps, 2023 ; OrphAnalytics, 2022). Leurs auteurs présentent leurs attributions comme des hypothèses (Storchan, 2022), les intéressés démentent (Kirkpatrick, 2022) et des linguistes en discutent les limites (Authier, 2022).
  5. Débat (10 min). Que faudrait-il pour passer d'une hypothèse à une preuve ? Qu'est-ce que cela implique de publier le nom d'un auteur supposé ?

Questions aux élèves

  1. Pourquoi la stylométrie s'intéresse-t-elle aux mots-outils plutôt qu'aux mots de sens (noms, verbes) ?
  2. Le site observe une rupture de style au moment d'un changement de forum. Citez au moins trois explications possibles autres qu'un changement d'auteur.
  3. Pourquoi l'analyse du site ne peut-elle désigner aucun auteur, alors que d'autres études avancent des noms ?
  4. Le corpus lui-même n'est pas « officiel ». En quoi est-ce un problème pour attribuer un texte ?
Éléments de correction (enseignant)

Éléments de correction. Les mots-outils sont fréquents, peu liés au sujet et employés sans y penser. Leur fréquence varie donc peu chez un même auteur et distingue mieux deux plumes que le vocabulaire, qui change avec le thème. La rupture de style la plus nette du corpus se situe autour du 25 nov. 2017, au passage sur 8chan. Autres explications : la plateforme (format, longueur, liens et images varient d'un forum à l'autre, voir Statistiques), le sujet, le type de messages (listes de liens, réponses courtes), la longueur très faible des textes. Le site le dit : « changement de plume et changement de plateforme sont ici indiscernables ». Comme il ne compare le corpus à aucun texte d'auteur candidat, il peut repérer une rupture mais pas désigner une personne. Les études qui avancent des noms comparent les drops aux textes de suspects, et même ainsi leurs auteurs parlent d'hypothèses plausibles. Enfin, les sites agrégateurs divergent sur les drops retenus (Papasavva et al., 2022), et attribuer un corpus dont les limites sont incertaines ajoute une incertitude de plus.

Précaution. Ne nommez pas en classe les personnes soupçonnées, et ne laissez pas l'activité devenir une enquête sur l'identité de Q. Ces attributions sont des hypothèses de recherche contestées par les intéressés, et désigner quelqu'un comme auteur d'un discours qui a inspiré des violences n'est pas anodin. Pour l'atelier, prenez uniquement des auteurs publiés du domaine public, jamais des textes d'élèves ou de personnes de l'entourage.

Fiches librement réutilisables et adaptables (CC BY 4.0), en citant la source. Les chiffres sont ceux de la version en ligne du site.