Effets de l’âge et du genre sur l’obtention de points de karma

Les données à analyser étant issues de comptage et étant fortement dis-persées, nous avons opté pour des modèles binomiaux négatifs. Comme ces modèles ne peuvent pas prendre en compte de valeurs négatives (Hilbe, 2011), nous les avons remplacées par des zéros. Il y en avait 5 pour le karma de post et 5 pour le karma de commentaire (indiquant que les contributions de certain·es Redditors ont reçu plus de votes négatifs que de votes positifs). Nous avons intégré aux modèles plusieurs variables, toutes catégorielles : le genre, l’âge, et leur interaction, la catégorie d’âge Reddit, et le fait qu’un Redditor soit modérateur·trice ou non. Nous avons utilisé la fonction step() pour savoir si ces variables contribuaient toutes au modèle. L’âge Reddit n’a pas été conservé. Les niveaux de référence des modèles sont les hommes cisgenres de 14 à 20 ans.

Karma de post

Les coefficients du modèle, avec les valeurs p et les intervalles de con-fiance de 95 %, sont présentés dans le tableau 7.8. Le modèle montre que

le fait de modérer un ou plusieurs subreddits a un effet significatif sur le nombre de points de karma de post obtenus. Quand un Redditor non mo-dérateur·trice obtient 1 point de karma, un modérateur en accumule 2.49.

Tableau 7.8 – Karma de post, modèle de régression binomial négatif Variable dépendante : Karma de post Intercept 2,227.104^∗∗(1,280.709, 4,365.295) Femmes cisgenres 0.351^∗(0.133, 1.009) Femmes transgenres 1.965 (0.543, 11.493) Hommes transgenres 0.567 (0.200, 1.889) Non-binaires 0.246^∗(0.073, 1.229) 21-30 ans 0.415^∗(0.193, 0.833) 31 ans et + 0.723 (0.344, 1.405) Modérateur·trice 2.495^∗∗(1.703, 3.776) Femmes cisgenres :21-30 ans 3.187^∗(0.986, 9.574) Femmes transgenres :21-30 ans 0.474 (0.072, 2.135) Hommes transgenres :21-30 ans 0.816 (0.206, 2.940) Non-binaires :21-30 ans 5.332^∗(0.945, 22.284) Femmes cisgenres :31 ans et + 1.228 (0.381, 3.704) Femmes transgenres :31 ans et + 0.271 (0.040, 1.340) Hommes transgenres :31 ans et + 0.203 (0.041, 1.201) Non-binaires :31 ans et + 1.887 (0.297, 10.349)

Observations 937

Log Likelihood −6,296.696

θ _0.201^∗∗_(0.008)

Akaike Inf. Crit. 12,625.390

Note : ^∗p<0.05 ;^∗∗p<0.01

L’âge a également un effet significatif sur l’obtention de points de karma de post, mais, l’interaction avec le genre étant significative, l’effet n’est pas uniforme. Les hommes cisgenres, les hommes transgenres et les femmes transgenres les plus âgé·es obtiennent moins de karma de post que les plus jeunes ; l’effet de l’âge n’est pas significatif quand on compare le groupe 2 (21 à 30 ans) avec les autres groupes. Pour ces groupes, il semble donc y avoir une corrélation négative entre âge et score de karma de post, mais qui n’atteint pas toujours le niveau de significativité. Il n’y a en revanche pas de corrélation entre âge et karma de post pour les femmes cisgenres et les personnes non binaires.

Chez les Redditors les plus jeunes, les femmes cisgenres et les personnes non binaires accumulent significativement moins de points de karma de post que les hommes cisgenres et les femmes transgenres. L’effet est parti-culièrement important chez les non-binaires : pour chaque point de karma accumulé par les hommes cisgenres, les non-binaires en obtiennent seule-ment 0.25. Dans le groupe d’âge 2 (21 à 30 ans), les hommes transgenres ont obtenu moins de points de karma de post que les hommes cisgenres, les femmes cisgenres et les non binaires. Dans le groupe d’âge 3 (31 ans et plus), les hommes transgenres obtiennent moins de points que tous les autres groupes. La différence est particulièrement marquée avec les

hom-mes cisgenres : selon le modèle, pour chaque point obtenu par un homme transgenre, un homme cisgenre en obtient 8.69. Il y a également une diffé-rence significative entre hommes cisgenres et femmes cisgenres : quand une femme cisgenre accumule 1 point de karma de post, un homme en obtient 2.32. Les interactions de l’âge et du genre sont présentées dans la figure 7.5. On peut y voir la corrélation négative de l’âge et du score de karma de post chez les hommes transgenres, les femmes transgenres et les hommes cisgenres. groupes d'âge post kar ma 4 6 8 10 1 2 3 male female 1 2 3 mtf ftm 1 2 3 4 6 8 10 nb

Figure 7.5 – Interaction du genre et de l’âge, karma de post

Karma de commentaire

La variable indépendante « âge Reddit » a, comme pour le karma de post, été retirée du modèle par la fonction step(). Ce modèle ne montre pas de corrélation positive entre le fait de modérer des forums et le score de karma de commentaire.

L’interaction de l’âge et du genre, présentée dans la figure 7.6, est signi-ficative. La corrélation entre âge et obtention de points de karma de com-mentaire n’est pas clairement définie, et varie selon les groupes. Elle est inexistante chez les personnes non binaires et les hommes cisgenres. Les femmes transgenres les plus jeunes obtiennent significativement plus de points de karma que les deux groupes de femmes transgenres plus âgées. Les femmes cisgenres et les hommes transgenres les plus âgé·es, en re-vanche en récoltent plus que les groupes de 21 à 30 ans.

Chez les Redditors les plus jeunes, les femmes transgenres obtiennent significativement plus de points que toutes les autres catégories : 5.26 plus que les femmes cisgenres, 4.46 que les hommes cisgenres, 9.88 fois plus que les personnes non binaires, et 11.22 fois plus que les hommes transgenres. Dans la catégorie des Redditors de 21 à 30 ans, les hommes cisgenres ob-tiennent plus de points de karma de commentaire que les groupes trans-genres et non binaire. L’écart est particulièrement fort avec les hommes

Tableau 7.9 – Karma de commentaire, modèle de régression binomial né-gatif Variable dépendante : Karma de commentaire Intercept 8,596.310^∗∗(5,383.345, 14,908.510) Femmes transgenres 0.847 (0.378, 2.015) Femmes transgenres 4.459^∗(1.507, 18.341) Hommes transgenres 0.397^∗(0.166, 1.063) Non-binaires 0.451 (0.161, 1.645) 21-30 ans 1.108 (0.591, 1.985) 31 ans et + 1.509 (0.819, 2.630) Modérateur·trice 1.299 (0.940, 1.836) Femmes transgenres :21-30 ans 0.784 (0.297, 1.965) Femmes transgenres :21-30 ans 0.086^∗∗(0.019, 0.305) Hommes transgenres :21-30 ans 0.569 (0.182, 1.670) Non-binaires :21-30 ans 1.035 (0.254, 3.437) Femmes transgenres :31 ans et + 1.206 (0.458, 3.033) Femmes transgenres :31 ans et + 0.093^∗∗(0.020, 0.353) Hommes transgenres :31 ans et + 1.280 (0.334, 5.499) Non-binaires :31 ans et + 0.391 (0.086, 1.602)

Observations 937

Log Likelihood −8,590.890

θ _0.289^∗∗_(0.011)

Akaike Inf. Crit. 17,213.780

Note : ^∗p<0.05 ;^∗∗p<0.01 groupes d'âge comment kar ma 6 8 10 12 1 2 3 male female 1 2 3 mtf ftm 1 2 3 6 8 10 12 nb

transgenres, qui récoltent 0.23 point quand les hommes cisgenres en ont 1. Les femmes cisgenres touchent également davantage de points que les hommes transgenres et les femmes transgenres. Les hommes transgenres accumulent moins de points que tous les groupes à l’exception des femmes transgenres. Enfin, chez les Redditors plus âgé·es, les hommes et les femmes cisgenres accumulent davantage de points de karma de commentaire que les personnes non binaires et les femmes transgenres. Il n’y a pas de diffé-rence entre les groupes transgenres.

Scores de karma et ethnicité

Nous avons réalisé ces mêmes analyses sur l’échantillon réduit décrit page 135, qui ne contient que les internautes cisgenres, afin d’examiner l’effet éventuel de l’ethnicité. Par souci de concision, ces modèles sont pré-sentés en annexe (→ p. 394). Aucun effet significatif n’a été révélé par les modèles de régression. Nous pouvons en conclure qu’il n’y a pas de corréla-tion significative entre ethnicité et obtencorréla-tion de points de karma de post et de commentaire.

7.7 Discussion

7.7.1 Pseudonymes

Notre analyse montre que, sur Reddit, les pseudonymes sont peu gen-rés : moins d’1 pseudonyme sur 5, dans notre corpus, indique un genre de façon explicite et sans ambiguïté. Ce phénomène avait déjà été remarqué par Thelwall et Stuart (2018), qui, en utilisant une liste des 10 000 prénoms les plus courants aux États-Unis, avaient seulement pu déterminer le genre de 4.9 % des auteur·es des messages de leur corpus. Bucholtz (2002) avait également noté, dans son étude du site geek Slashdot, que les pseudonymes choisis par les utilisateur·trices avaient peu fréquemment un lien avec le genre.

Contrairement à ce que nous pensions, les hommes cisgenres ne sont pas ceux qui choisissent le plus fréquemment des pseudonymes reflétant leur genre, et il n’y a pas de différence significative entre les hommes cis-genres et les femmes ciscis-genres. Étonnamment, les femmes transcis-genres sont les plus susceptibles de choisir un pseudonyme reflétant leur identité de genre. Quand on les compare aux différents groupes, c’est avec le groupe des hommes transgenres que la différence est la plus forte : les femmes transgenres sont 4.55 fois plus susceptibles de choisir un pseudonyme genré que les hommes transgenres.

Il est peut-être possible de trouver une explication à ce résultat dans l’expérience particulière des femmes transgenres. Parce qu’il efface le corps, internet offre aux personnes transgenres la possibilité de vivre leur véri-table identité de genre, là où le « monde réel » est souvent inhospitalier pour elles et où elles sont parfois obligées de cacher qui elles sont (Whittle, 1998). Marciano écrit ainsi que :