Une façon d’indiquer la «non-coïncidence entre les mots et les choses», on va dire…

Nous souhaitons nous pencher ici sur un emploi particulier de la périphrase en aller + infinitif qui n’a fait l’objet – à notre connaissance – que d’un article (Lansari 2010). Cet emploi « modalisant » que Lansari limite à la formule 'on va dire' mériterait d’être approfondi pour plusieurs raisons. D’une part, l’emploi n’est décrit que sur base de « vingt exemples tirés d’internet, de blogs ou de forums » (Lansari 2010: 120) alors que, de l’aveu de Lansari elle-même, l’emploi relève de l’oral. Il serait donc utile d’enrichir – quantitativement et qualitativement - le corpus et d’y intégrer des occurrences d’oral authentique. D’autre part, Lansari restreint l’emploi modalisant à la séquence 'on va dire' ; on pourrait s’interroger sur la capacité de séquences comme 'je vais dire' à remplir les mêmes fonctions discursives. Dans cet article, nous commencerons par un – forcément bref – état de la question. Après avoir présenté le corpus, nous testerons les hypothèses précédemment défendues à la lueur du corpus rassemblé: (a) Le corpus CFPP2000 issu du projet Discours sur la ville. Corpus de Français Parlé Parisien des années 2000 (disponible en ligne à http://cfpp2000.univ-paris3.fr/Corpus.html). CFPP2000 donne la parole à 41 informateurs en 28 interviews (2198 min) et a généré 96 occurrences de on va dire modalisant. (b) Le corpus CLAPI comprenant 45 heures d’interactions interrogeables en ligne à http://clapi.univ-lyon2.fr/analyse_requete_aide.php?menu=outils. On y a relevé 12 exemples de on va dire modalisant. (c) Un corpus personnel d’interviews (163min) réalisées pendant l’année académique 2009-10 auprès de cinq étudiants Erasmus français grâce au soutien d’une bourse de la Délégation Générale à la Langue Française et aux Langues de France (DGLFLF). Les entretiens avec une assistante de recherche, basés sur les thèmes suivants, étaient supposés générer l’emploi d’une variété de temps verbaux : - Récits de rêve (imparfait) - Récits biographiques (personnage historique vs autobiographie) (PC vs PS) - Narration de film vs d’épisode historique (PC/ PRES vs PS) - Présentation de projets d’avenir vs conjectures (Futur périphrastique ou simple) Le corpus contient dix-sept occurrences de on va dire générés par deux des cinq informateurs : 15 par A. et 2 par J. Notre réflexion se basera donc sur 125 occurrences orales de 'on va dire'.

Modeling naturalistic argumentation in research literatures:representation and interaction design issues

This article characterizes key weaknesses in the ability of current digital libraries to support scholarly inquiry, and as a way to address these, proposes computational services grounded in semiformal models of the naturalistic argumentation commonly found in research literatures. It is argued that a design priority is to balance formal expressiveness with usability, making it critical to coevolve the modeling scheme with appropriate user interfaces for argument construction and analysis. We specify the requirements for an argument modeling scheme for use by untrained researchers and describe the resulting ontology, contrasting it with other domain modeling and semantic web approaches, before discussing passive and intelligent user interfaces designed to support analysts in the construction, navigation, and analysis of scholarly argument structures in a Web-based environment. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Int J Int Syst 22: 17–47, 2007.

A study of the impact of persuasive argumentation in political debates

Persuasive communication is the process of shaping, reinforcing and changing others' responses. In political debates, speakers express their views towards the debated topics by choosing both the content of their discourse and the argumentation process. In this work we study the use of semantic frames for modelling argumentation in speakers' discourse. We investigate the impact of a speaker's argumentation style and their effect in influencing an audience in supporting their candidature. We model the influence index of each candidate based on their relative standings in the polls released prior to the debate and present a system which ranks speakers in terms of their relative influence using a combination of content and persuasive argumentation features. Our results show that although content alone is predictive of a speaker's influence rank, persuasive argumentation also affects such indices.