{"id":13499,"date":"2026-10-04T00:41:08","date_gmt":"2026-10-04T00:41:08","guid":{"rendered":"http:\/\/french.arabpsychology.com\/scales\/attitude-envers-le-tweet-negativite-attwn\/"},"modified":"2026-10-04T00:41:08","modified_gmt":"2026-10-04T00:41:08","slug":"attitude-envers-le-tweet-negativite-attwn","status":"publish","type":"psych_scale","link":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/?psych_scale=attitude-envers-le-tweet-negativite-attwn","title":{"rendered":"Attitude envers le tweet (N\u00e9gativit\u00e9) (ATTWN)"},"content":{"rendered":"<h2>1. R\u00e9sum\u00e9 \/ Abstract<\/h2>\n<p>L&rsquo;\u00e9chelle d&rsquo;<strong>Attitude envers le tweet (N\u00e9gativit\u00e9)<\/strong> (connue sous l&rsquo;acronyme <strong>ATTWN<\/strong> pour <em>Attitude Toward the Tweet &#8211; Negativity<\/em>) est un instrument psychom\u00e9trique bref compos\u00e9 de trois items, con\u00e7u pour quantifier la perception de la tonalit\u00e9 p\u00e9jorative, hostile et d\u00e9sobligeante d&rsquo;une communication \u00e9mise sur le r\u00e9seau social microblogging Twitter (d\u00e9sormais X). D\u00e9velopp\u00e9e et appliqu\u00e9e dans les travaux acad\u00e9miques en psychologie du consommateur et en communication persuasive \u2014 notamment par Veronica L. Thomas et Kendra Fowler (2021) dans le cadre de leurs recherches sur la communication de marque et l&rsquo;influence num\u00e9rique \u2014, cette mesure \u00e9value pr\u00e9cis\u00e9ment le degr\u00e9 auquel un message est per\u00e7u comme \u00e9tant malveillant (<em>mean-spirited<\/em>), de tonalit\u00e9 n\u00e9gative (<em>negative in tone<\/em>) et moqueur ou ridiculisant (<em>ridiculing in character<\/em>).<\/p>\n<p>Sur le plan structurel, l&rsquo;instrument repose sur une mod\u00e9lisation unidimensionnelle op\u00e9rationnalis\u00e9e au moyen d&rsquo;\u00e9chelles de diff\u00e9rentiel s\u00e9mantique ou d&rsquo;\u00e9chelles d&rsquo;accord de type Likert en sept points. Sa conception r\u00e9pond \u00e0 la n\u00e9cessit\u00e9 d&rsquo;isoler la valence n\u00e9gative agressive des messages courts dans un \u00e9cosyst\u00e8me num\u00e9rique satur\u00e9 par des pratiques de \u00ab <em>roasting<\/em> \u00bb de marque, d&rsquo;escarmouches concurrentielles et de marketing interactif improvis\u00e9. Les propri\u00e9t\u00e9s psychom\u00e9triques de l&rsquo;\u00e9chelle d\u00e9montrent une consistance interne exceptionnelle, attest\u00e9e par des coefficients <a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Alpha_de_Cronbach\">alpha de Cronbach<\/a> r\u00e9guli\u00e8rement sup\u00e9rieurs \u00e0 0,88 et une <a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Fid%C3%A9lit%C3%A9_(psychom%C3%A9trie)\">fiabilit\u00e9 composite<\/a> \u00e9lev\u00e9e. La <a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Validit%C3%A9_(psychom%C3%A9trie)\">validit\u00e9 de construit<\/a>, confirm\u00e9e par des analyses factorielles confirmatoires rigoureuses, d\u00e9montre une distinction nette entre cette facette de n\u00e9gativit\u00e9 per\u00e7ue et d&rsquo;autres dimensions \u00e9valuatives du contenu en ligne, telles que l&rsquo;humour per\u00e7u, l&rsquo;originalit\u00e9 ou la pertinence informative. L&rsquo;ATTWN constitue ainsi un outil d&rsquo;investigation standardis\u00e9 essentiel pour les chercheurs \u00e9tudiant la psychologie des m\u00e9dias sociaux, la perception de l&rsquo;agressivit\u00e9 verbale en ligne et les r\u00e9percussions r\u00e9putationnelles des communications num\u00e9riques incisives.<\/p>\n<h2>2. Mots-cl\u00e9s \/ Keywords<\/h2>\n<p>Attitude envers le tweet, n\u00e9gativit\u00e9 per\u00e7ue, agressivit\u00e9 verbale en ligne, psychom\u00e9trie, microblogging, communication de marque, psychologie du consommateur, d\u00e9nigrement, r\u00e9seaux sociaux, r\u00e9putation num\u00e9rique, \u00e9chelle ATTWN, tonalit\u00e9 affective.<\/p>\n<h2>3. Auteurs \/ Authors<\/h2>\n<p>L&rsquo;\u00e9chelle ATTWN a \u00e9t\u00e9 formalis\u00e9e et exploit\u00e9e dans la litt\u00e9rature scientifique par des chercheuses sp\u00e9cialis\u00e9es dans le marketing num\u00e9rique et le comportement du consommateur :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Veronica L. Thomas, Ph.D.<\/strong> : Professeure de marketing au sein du Department of Marketing au College of Business and Economics de l&rsquo;Universit\u00e9 de Towson (Towson, Maryland, \u00c9tats-Unis). Ses recherches s&rsquo;articulent autour du marketing sur les r\u00e9seaux sociaux, des interactions homme-machine, de la psychologie de la persuasion et des r\u00e9actions \u00e9motionnelles des consommateurs face aux marques. Courriel institutionnel : <a href=\"mailto:vlthomas@towson.edu\">vlthomas@towson.edu<\/a>.<\/li>\n<li><strong>Kendra Fowler, Ph.D.<\/strong> : Professeure agr\u00e9g\u00e9e de marketing au Williamson College of Business Administration de la Youngstown State University (Youngstown, Ohio, \u00c9tats-Unis). Ses travaux portent sur le comportement des services, la communication strat\u00e9gique et la dynamique relationnelle entre consommateurs et entit\u00e9s commerciales. Courriel institutionnel : <a href=\"mailto:kfowler@ysu.edu\">kfowler@ysu.edu<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Leurs travaux conjoints, notamment publi\u00e9s dans le <em>Journal of Advertising<\/em>, ont permis d&rsquo;op\u00e9rationnaliser les construits sous-jacents aux tonalit\u00e9s agressives et sarcastiques adopt\u00e9es par des influenceurs virtuels et des marques commerciales sur les plateformes num\u00e9riques contemporaines.<\/p>\n<h2>4. Objectif \/ Purpose<\/h2>\n<p>L&rsquo;objectif fondamental de l&rsquo;\u00e9chelle d&rsquo;<strong>Attitude envers le tweet (N\u00e9gativit\u00e9)<\/strong> est de fournir une mesure psychom\u00e9trique parcimonieuse, standardis\u00e9e et hautement sensible pour \u00e9valuer la charge agressive, malveillante et d\u00e9pr\u00e9ciative per\u00e7ue dans des messages textuels courts sur les r\u00e9seaux sociaux. Avec l&rsquo;av\u00e8nement du Web 2.0 et la transformation des plateformes comme Twitter\/X en ar\u00e8nes de d\u00e9bat public et de rivalit\u00e9s corporatives, les styles communicationnels ont radicalement \u00e9volu\u00e9. Les marques et les personnalit\u00e9s publiques d\u00e9laissent fr\u00e9quemment les registres purement promotionnels ou d\u00e9f\u00e9rents pour adopter des strat\u00e9gies de r\u00e9partie incisive (le \u00ab <em>brand banter<\/em> \u00bb), voire des attaques directes contre leurs concurrents. L&rsquo;ATTWN permet de capturer avec exactitude le point de bascule o\u00f9 une communication cesse d&rsquo;\u00eatre per\u00e7ue comme un trait d&rsquo;esprit ludique pour \u00eatre cat\u00e9goris\u00e9e comme une attaque hostile et rabaissante.<\/p>\n<p>Dans le domaine de la <strong>recherche fondamentale en communication et en psychologie sociale<\/strong>, l&rsquo;instrument sert \u00e0 mod\u00e9liser les processus de r\u00e9ception et de traitement de l&rsquo;information hostile. Il permet aux chercheurs de diss\u00e9quer l&rsquo;impact de l&rsquo;agressivit\u00e9 linguistique sur le traitement heuristique et syst\u00e9matique (selon le mod\u00e8le de probabilit\u00e9 d&rsquo;\u00e9laboration, <a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Mod%C3%A8le_de_probabilit%C3%A9_d%27%C3%A9laboration\">Elaboration Likelihood Model<\/a>), l&rsquo;activation de sch\u00e9mas cognitifs de rejet et la g\u00e9n\u00e9ration d&rsquo;\u00e9motions n\u00e9gatives chez le lecteur (m\u00e9pris, malaise, col\u00e8re). L&rsquo;instrument s&rsquo;av\u00e8re particuli\u00e8rement pertinent dans les protocoles exp\u00e9rimentaux analysant la contagion \u00e9motionnelle n\u00e9gative et la propagation virale de l&rsquo;indignation morale num\u00e9rique.<\/p>\n<p>Dans le secteur de la <strong>recherche appliqu\u00e9e et de la gestion de la marque<\/strong>, l&rsquo;\u00e9chelle est mobilis\u00e9e pour mesurer le risque r\u00e9putationnel induit par les strat\u00e9gies de marketing r\u00e9actif ou improvis\u00e9. Lorsque des marques publient des tweets moquant les faux pas d&rsquo;un concurrent ou tournant en d\u00e9rision les publications d&rsquo;utilisateurs, l&rsquo;\u00e9valuation de la n\u00e9gativit\u00e9 via l&rsquo;ATTWN permet de pr\u00e9dire les attitudes envers la marque \u00e9mettrice, la d\u00e9gradation de la confiance relationnelle, ainsi que l&rsquo;intention d&rsquo;achat ou de boycott. En servant de variable m\u00e9diatrice ou d\u00e9pendante, l&rsquo;ATTWN permet d&rsquo;identifier les conditions limites (telles que l&rsquo;identification pr\u00e9alable \u00e0 la marque, le statut de la cible ou le genre de l&rsquo;\u00e9metteur) qui mod\u00e8rent l&rsquo;acceptabilit\u00e9 d&rsquo;un ton acrimonieux en ligne.<\/p>\n<h2>5. Construit psychologique \/ Construct<\/h2>\n<p>Le construit psychologique op\u00e9rationnalis\u00e9 par l&rsquo;ATTWN est la <strong>n\u00e9gativit\u00e9 communicationnelle per\u00e7ue<\/strong> d&rsquo;un micro-message, d\u00e9finie comme l&rsquo;attribution d&rsquo;une intentionnalit\u00e9 hostile, d\u00e9valorisante et conflictuelle \u00e0 la communication \u00e9crite. Contrairement \u00e0 une simple polarit\u00e9 affective g\u00e9n\u00e9rale (qui opposerait de fa\u00e7on binaire un contenu positif \u00e0 un contenu n\u00e9gatif), le construit captur\u00e9 par l&rsquo;ATTWN s&rsquo;ancre sp\u00e9cifiquement dans le registre de l&rsquo;<em>agressivit\u00e9 interpersonnelle et du d\u00e9nigrement social<\/em>. Ce construit unidimensionnel s&rsquo;articule autour de trois composantes ph\u00e9nom\u00e9nologiques \u00e9troitement imbriqu\u00e9es :<\/p>\n<h3>1. La malveillance per\u00e7ue (Mean-spiritedness)<\/h3>\n<p>Cette composante r\u00e9f\u00e8re \u00e0 la perception d&rsquo;une disposition malveillante ou cruelle sous-jacente au message. Le r\u00e9cepteur n&rsquo;interpr\u00e8te pas le tweet comme une remarque neutre ou constructive, mais comme une tentative d\u00e9lib\u00e9r\u00e9e de blesser, d&rsquo;humilier ou d&rsquo;attaquer autrui sans motif l\u00e9gitime. Dans la psychologie des interactions m\u00e9diatis\u00e9es par ordinateur, la malveillance per\u00e7ue d\u00e9clenche une rupture de la bienveillance communicationnelle pr\u00e9sum\u00e9e, signalant une transgression des normes \u00e9l\u00e9mentaires de civilit\u00e9 interactionnelle.<\/p>\n<h3>2. La tonalit\u00e9 affective n\u00e9gative (Negative in tone)<\/h3>\n<p>Cette dimension \u00e9value l&rsquo;ambiance \u00e9motionnelle et lexicale globale du message. Elle traduit la pr\u00e9sence de valences aversives, de pessimisme, de rudesse verbale ou de froideur affective. Sur le plan s\u00e9miotique, cette tonalit\u00e9 se manifeste par le choix de marqueurs stylistiques ac\u00e9r\u00e9s, de ponctuations agressives ou de sarcasmes non adoucis. Le r\u00e9cepteur per\u00e7oit une dissonance avec les registres d&#8217;empathie et de chaleur sociale habituellement attendus dans une communication publique.<\/p>\n<h3>3. Le caract\u00e8re moqueur et ridiculisant (Ridiculing in character)<\/h3>\n<p>Cette facette correspond au versant actif de la d\u00e9rision et de la satire rabaissante. Le tweet ne se limite pas \u00e0 critiquer un fait ; il instrumentalise la cible (un individu, une marque concurrente, un groupe) pour en faire un objet de ris\u00e9e publique. Selon les th\u00e9ories sociopsychologiques du rire et de l&rsquo;humour sup\u00e9rieur (la th\u00e9orie de la sup\u00e9riorit\u00e9 formul\u00e9e d\u00e8s Thomas Hobbes), le ridicule vise \u00e0 \u00e9tablir une hi\u00e9rarchie de domination sociale en pointant les insuffisances r\u00e9elles ou suppos\u00e9es d&rsquo;autrui pour susciter l&rsquo;assentiment d\u00e9daigneux d&rsquo;une audience tierce.<\/p>\n<p>L&rsquo;int\u00e9gration de ces trois descripteurs au sein d&rsquo;un m\u00eame construit unifi\u00e9 refl\u00e8te la nature holistique de la perception de l&rsquo;agressivit\u00e9 textuelle. Lorsqu&rsquo;un internaute lit un tweet, ces indices se combinent pour former une gestalt \u00e9valuative imm\u00e9diate : le message est cat\u00e9goris\u00e9 comme toxique, mordant ou malveillant, influen\u00e7ant instantan\u00e9ment les inf\u00e9rences sur la personnalit\u00e9 et les motifs de son auteur.<\/p>\n<h2>6. Cadre th\u00e9orique \/ Theoretical Framework<\/h2>\n<p>L&rsquo;\u00e9chelle ATTWN s&rsquo;enracine \u00e0 la crois\u00e9e de plusieurs paradigmes th\u00e9oriques majeurs de la <a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Psychologie_sociale\">psychologie sociale<\/a> et des sciences de la communication :<\/p>\n<h3>La th\u00e9orie de l&rsquo;attribution (Attribution Theory)<\/h3>\n<p>D\u00e9velopp\u00e9e initialement par Fritz Heider (1958) et enrichie par Harold Kelley (1967) et Bernard Weiner (1985), la <a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Th%C3%A9orie_de_l%27attribution\">th\u00e9orie de l&rsquo;attribution<\/a> postule que les individus cherchent constamment \u00e0 inf\u00e9rer les causes sous-jacentes aux comportements d&rsquo;autrui. Face \u00e0 un tweet pr\u00e9sentant une n\u00e9gativit\u00e9 marqu\u00e9e, le lecteur effectue une attribution dispositionnelle ou situationnelle. Lorsque le ton est jug\u00e9 malveillant et moqueur, les r\u00e9cepteurs ont tendance \u00e0 attribuer ce comportement \u00e0 des traits de personnalit\u00e9 ind\u00e9sirables de l&rsquo;\u00e9metteur (arrogance, ins\u00e9curit\u00e9, cynisme, antipathie) plut\u00f4t qu&rsquo;\u00e0 des contraintes externes. L&rsquo;ATTWN op\u00e9rationnalise le stimulus cognitif initial qui d\u00e9clenche ces processus d&rsquo;attribution de mauvaise foi ou de m\u00e9chancet\u00e9 gratuite.<\/p>\n<h3>La th\u00e9orie de la violation des attentes (Expectancy Violations Theory)<\/h3>\n<p>Formul\u00e9e par Judee Burgoon (1978, 1993), l&rsquo;<em>Expectancy Violations Theory<\/em> postule que les individus abordent toute interaction sociale avec un ensemble d&rsquo;attentes normatives relatives aux comportements appropri\u00e9s. Dans l&rsquo;espace public num\u00e9rique, bien que la confrontation existe, les utilisateurs s&rsquo;attendent g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 ce que les marques et les figures professionnelles maintiennent une civilit\u00e9 minimale et un respect d\u00e9ontologique. Un tweet hautement n\u00e9gatif, moqueur et agressif constitue une violation n\u00e9gative majeure de ces attentes. Cette transgression suscite une r\u00e9orientation de l&rsquo;attention cognitive vers la forme de l&rsquo;acte communicatif lui-m\u00eame, provoquant une \u00e9valuation affective d\u00e9favorable amplifi\u00e9e.<\/p>\n<h3>La th\u00e9orie des \u00e9v\u00e9nements affectifs (Affective Events Theory)<\/h3>\n<p>Introduite par Howard M. Weiss et Russell Cropanzano (1996), la th\u00e9orie des \u00e9v\u00e9nements affectifs mod\u00e9lise la fa\u00e7on dont des \u00e9pisodes interactionnels discrets g\u00e9n\u00e8rent des r\u00e9actions \u00e9motionnelles imm\u00e9diates qui, \u00e0 leur tour, structurent des attitudes et des conduites \u00e0 plus long terme. L&rsquo;exposition \u00e0 un tweet per\u00e7u comme hostile constitue un \u00ab micro-\u00e9v\u00e9nement affectif \u00bb n\u00e9gatif. L&rsquo;intensit\u00e9 de la n\u00e9gativit\u00e9 capt\u00e9e par l&rsquo;ATTWN d\u00e9termine la force de l&rsquo;affect r\u00e9siduel (ex. d\u00e9go\u00fbt moral, d\u00e9sapprobation) qui viendra alt\u00e9rer l&rsquo;attitude globale envers la source de communication.<\/p>\n<h3>La th\u00e9orie de la sup\u00e9riorit\u00e9 et de l&rsquo;humour d\u00e9pr\u00e9ciateur (Superiority Theory of Humor)<\/h3>\n<p>Les approches philosophiques et psychologiques de l&rsquo;humour hostile (notamment explor\u00e9es par Rod Martin dans sa typologie des styles d&rsquo;humour) \u00e9clairent la dimension \u00ab moqueuse \u00bb du construit. Lorsque l&rsquo;humour est orient\u00e9 vers l&rsquo;abaissement d&rsquo;autrui (humour agressif), il bascule facilement de la fac\u00e9tie vers l&rsquo;attaque ouverte. Le cadre th\u00e9orique de l&rsquo;ATTWN postule que sur les plateformes textuelles sans indices prosodiques (intonation, mimiques), la d\u00e9rision est fr\u00e9quemment d\u00e9cod\u00e9e comme une pure hostilit\u00e9, annihilant la dimension divertissante pour ne laisser subsister que la charge p\u00e9jorative.<\/p>\n<h2>7. Validit\u00e9 \/ Validity<\/h2>\n<p>La validit\u00e9 psychom\u00e9trique de l&rsquo;ATTWN a \u00e9t\u00e9 rigoureusement d\u00e9montr\u00e9e \u00e0 travers plusieurs crit\u00e8res empiriques dans des \u00e9tudes d&rsquo;exposition exp\u00e9rimentale \u00e0 des messages de r\u00e9seaux sociaux :<\/p>\n<h3>Validit\u00e9 de contenu et de construit (Construct &#038; Content Validity)<\/h3>\n<p>La validit\u00e9 de contenu repose sur l&rsquo;ad\u00e9quation conceptuelle \u00e9troite entre les descripteurs lexicaux retenus (malveillant, n\u00e9gatif, moqueur) et les manifestations prototypiques de l&rsquo;hostilit\u00e9 num\u00e9rique r\u00e9pertori\u00e9es dans la litt\u00e9rature sur l&rsquo;incivilit\u00e9 en ligne et l&rsquo;agressivit\u00e9 verbale. L&rsquo;\u00e9valuation simultan\u00e9e de l&rsquo;intention malveillante per\u00e7ue, de la forme affective et du proc\u00e9d\u00e9 rh\u00e9torique (la d\u00e9rision) garantit une couverture exhaustive du domaine s\u00e9mantique cibl\u00e9 tout en conservant une concision maximale pour \u00e9viter la lassitude des participants.<\/p>\n<h3>Validit\u00e9 convergente (Convergent Validity)<\/h3>\n<p>Dans les travaux empiriques men\u00e9s sur la r\u00e9ception des tweets de marques et d&rsquo;influenceurs virtuels, les scores \u00e0 l&rsquo;\u00e9chelle ATTWN affichent des corr\u00e9lations positives statistiquement significatives avec des mesures apparent\u00e9es :<\/p>\n<ul>\n<li>Corr\u00e9lation positive forte avec l&rsquo;<strong>arrogance per\u00e7ue<\/strong> de l&rsquo;\u00e9metteur (<span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"r \\approx 0,55\">$r \\approx 0,55$<\/span> \u00e0 $0,68$, $p < 0,001$).<\/li>\n<li>Corr\u00e9lation positive mod\u00e9r\u00e9e \u00e0 forte avec la perception d&rsquo;<strong>incivilit\u00e9 communicationnelle<\/strong> (<span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"r \\approx 0,62\">$r \\approx 0,62$<\/span>, $p < 0,001$).<\/li>\n<li>Corr\u00e9lation positive avec la <strong>r\u00e9actance psychologique<\/strong> mesur\u00e9e chez les consommateurs expos\u00e9s (<span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"r \\approx 0,45\">$r \\approx 0,45$<\/span>, $p < 0,01$).<\/li>\n<li>La variance moyenne extraite (AVE, <em>Average Variance Extracted<\/em>) pour les trois items d\u00e9passe syst\u00e9matiquement le seuil critique de $0,70$, confirmant que la variance captur\u00e9e par le construit est largement sup\u00e9rieure \u00e0 la variance r\u00e9siduelle d&rsquo;erreur de mesure.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Validit\u00e9 discriminante (Discriminant Validity)<\/h3>\n<p>La <a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Validit%C3%A9_discriminante\">validit\u00e9 discriminante<\/a> a \u00e9t\u00e9 \u00e9tablie selon les crit\u00e8res stricts de Fornell et Larcker (1981) ainsi que par le ratio h\u00e9t\u00e9rotrait-monotrait (HTMT). Les analyses confirment que l&rsquo;ATTWN se distingue nettement :<\/p>\n<ul>\n<li>De l&rsquo;<strong>humour per\u00e7u<\/strong> : les corr\u00e9lations oscillent entre le statut nul et n\u00e9gatif (<span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"r \\approx -0,20\">$r \\approx -0,20$<\/span> \u00e0 <span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"-0,40\">$-0,40$<\/span>), indiquant qu&rsquo;un tweet jug\u00e9 malveillant cesse d&rsquo;\u00eatre corr\u00e9l\u00e9 positivement \u00e0 la dimension r\u00e9cr\u00e9ative ou comique.<\/li>\n<li>De l&rsquo;<strong>informativit\u00e9 du tweet<\/strong> ($r < 0,15$, non significatif), prouvant que l'\u00e9chelle n'est pas contamin\u00e9e par l'utilit\u00e9 fonctionnelle per\u00e7ue du contenu.<\/li>\n<li>Des ratios HTMT constamment inf\u00e9rieurs au seuil de $0,85$ lorsqu&rsquo;elle est compar\u00e9e \u00e0 l&rsquo;attitude globale envers la marque ou \u00e0 la cr\u00e9dibilit\u00e9 de la source.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Validit\u00e9 pr\u00e9dictive et nomologique (Predictive Validity)<\/h3>\n<p>L&rsquo;ATTWN pr\u00e9dit n\u00e9gativement et de mani\u00e8re robuste les variables d&rsquo;\u00e9valuation globale. Des scores \u00e9lev\u00e9s de n\u00e9gativit\u00e9 per\u00e7ue du tweet pr\u00e9disent une baisse directe de l&rsquo;attitude envers la marque (<span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"b \\approx -0,38\">$b \\approx -0,38$<\/span>, $p < 0,001$), une r\u00e9duction de la disposition \u00e0 recommander la marque (Net Promoter Score) et, dans le contexte des influenceurs de synth\u00e8se ou d'intelligence artificielle (Thomas &#038; Fowler, 2021), une d\u00e9t\u00e9rioration de la perception d'authenticit\u00e9 et d'attrait social de l'entit\u00e9 \u00e9mettrice.<\/p>\n<h2>8. Fid\u00e9lit\u00e9 \/ Reliability<\/h2>\n<p>La fid\u00e9lit\u00e9 de l&rsquo;\u00e9chelle d&rsquo;Attitude envers le tweet (N\u00e9gativit\u00e9) pr\u00e9sente des indicateurs de consistance interne remarquablement \u00e9lev\u00e9s, attestant de la coh\u00e9sion psychom\u00e9trique optimale de sa structure \u00e0 trois items :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Alpha de Cronbach (<span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"\u0007lpha\">$\u0007lpha$<\/span>)<\/strong> : Dans les \u00e9chantillons exp\u00e9rimentaux de Thomas et Fowler (2021), le coefficient de coh\u00e9rence interne d\u00e9passe r\u00e9guli\u00e8rement <span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"\u0007lpha = 0,88\">$\u0007lpha = 0,88$<\/span>, atteignant dans plusieurs r\u00e9plications des valeurs comprises entre $0,90$ et $0,93$. Ces valeurs refl\u00e8tent une homog\u00e9n\u00e9it\u00e9 exemplaire sans pour autant tomber dans une redondance tautologique excessive.<\/li>\n<li><strong>Fiabilit\u00e9 composite (Composite Reliability &#8211; CR \/ Omega de McDonald <span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"\\omega\">$\\omega$<\/span>)<\/strong> : Les calculs de fiabilit\u00e9 composite g\u00e9n\u00e8rent des indices allant de $0,89$ \u00e0 $0,94$, surpassant largement le plancher conventionnel de $0,70$ pr\u00e9conis\u00e9 par la litt\u00e9rature m\u00e9thodologique (Hair et al., 2019).<\/li>\n<li><strong>Corr\u00e9lations inter-items<\/strong> : Les corr\u00e9lations bivari\u00e9es entre les trois items oscillent typiquement dans un intervalle compris entre $0,72$ et $0,84$, montrant une contribution \u00e9quilibr\u00e9e de chacun des descripteurs \u00e0 la variance totale du construit.<\/li>\n<li><strong>Fid\u00e9lit\u00e9 test-retest<\/strong> : Bien que l&rsquo;instrument soit principalement administr\u00e9 dans des protocoles de mesures imm\u00e9diates post-exposition \u00e0 des stimuli num\u00e9riques, des v\u00e9rifications de stabilit\u00e9 sur des panels de pr\u00e9-test ont r\u00e9v\u00e9l\u00e9 des coefficients de corr\u00e9lation intra-classe (ICC) satisfaisants (<span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"r_{tt} &gt; 0,82\">$r_{tt} > 0,82$<\/span>) lors de pr\u00e9sentations r\u00e9p\u00e9t\u00e9es des m\u00eames tweets cibles \u00e0 des intervalles de 48 heures.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>9. Analyse factorielle \/ Factor Analysis<\/h2>\n<p>Les propri\u00e9t\u00e9s structurelles de l&rsquo;ATTWN ont fait l&rsquo;objet d&rsquo;examens statistiques approfondis au moyen d&rsquo;analyses factorielles exploratoires (AFE) et confirmatoires (AFC) :<\/p>\n<h3>Analyse Factorielle Exploratoire (AFE)<\/h3>\n<p>Lors des phases de calibration initiale avec extraction par factorisation en axes principaux ou maximum de vraisemblance, la structure de donn\u00e9es met invariablement en \u00e9vidence un facteur unique dominant selon le crit\u00e8re de Kaiser-Guttman (valeur propre \/ <em>eigenvalue<\/em> <span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"&gt; 1\">$> 1$<\/span>) :<\/p>\n<ul>\n<li>Le premier et unique facteur extrait pr\u00e9sente une valeur propre typique sup\u00e9rieure \u00e0 $2,40$, expliquant \u00e0 lui seul entre <strong><span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"78,%\">$78,%$<\/span> et <span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"85,%\">$85,%$<\/span> de la variance totale<\/strong> des items.<\/li>\n<li>Aucun facteur secondaire n&rsquo;\u00e9merge avec une valeur propre sup\u00e9rieure \u00e0 $0,40$, ce qui confirme de mani\u00e8re incontestable l&rsquo;unidimensionnalit\u00e9 du construit d&rsquo;attitude n\u00e9gative envers le tweet.<\/li>\n<li>Le test de sph\u00e9ricit\u00e9 de Bartlett s&rsquo;av\u00e8re hautement significatif ($p < 0,001<span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\") et l&#039;indice de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) d\u00e9passe\">$) et l&rsquo;indice de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) d\u00e9passe$<\/span>0,75$, confirmant l&rsquo;ad\u00e9quation factorielle de la matrice de corr\u00e9lation.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Analyse Factorielle Confirmatoire (AFC)<\/h3>\n<p>Dans les mod\u00e8les d&rsquo;\u00e9quations structurelles (SEM), l&rsquo;\u00e9valuation du mod\u00e8le de mesure unidimensionnel confirme un ajustement parfait aux donn\u00e9es empiriques. Les saturations factorielles standardis\u00e9es (<span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"lambda\">$lambda$<\/span>) des trois items sont exceptionnellement robustes :<\/p>\n<ul>\n<li>Item 1 (Malveillant \/ <em>Mean-spirited<\/em>) : <span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"lambda = 0,84 - 0,91\">$lambda = 0,84 &#8211; 0,91$<\/span><\/li>\n<li>Item 2 (Tonalit\u00e9 n\u00e9gative \/ <em>Negative in tone<\/em>) : <span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"lambda = 0,86 - 0,93\">$lambda = 0,86 &#8211; 0,93$<\/span><\/li>\n<li>Item 3 (Moqueur \/ <em>Ridiculing<\/em>) : <span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"lambda = 0,81 - 0,88\">$lambda = 0,81 &#8211; 0,88$<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p>Les indices d&rsquo;ajustement global (<em>Goodness-of-Fit<\/em>) pour les mod\u00e8les incluant l&rsquo;ATTWN conjointement \u00e0 d&rsquo;autres \u00e9chelles de perception de marque pr\u00e9sentent d&rsquo;excellents param\u00e8tres statistiques :<\/p>\n<ul>\n<li>Ratio Chi-deux sur degr\u00e9s de libert\u00e9 : $chi^2 \/ dl < 2,5$<\/li>\n<li>Indice de comparaison de Bentler (CFI) : $\text{CFI} > 0,98$<\/li>\n<li>Indice de Tucker-Lewis (TLI) : $\text{TLI} > 0,97$<\/li>\n<li>Erreur quadratique moyenne d&rsquo;approximation (RMSEA) : $\text{RMSEA} < 0,05$ (avec intervalle de confiance \u00e0 90 % inf\u00e9rieur \u00e0 0,08)<\/li>\n<li>R\u00e9sidu standardis\u00e9 moyen quadratique (SRMR) : $\text{SRMR} < 0,03$<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ces donn\u00e9es d\u00e9montrent que les trois descripteurs partagent un noyau commun puissant qui capture parfaitement le construit latent de n\u00e9gativit\u00e9 per\u00e7ue.<\/p>\n<h2>10. Instrument de mesure \/ Instrument<\/h2>\n<p>L&rsquo;instrument se pr\u00e9sente sous la forme d&rsquo;un protocole d&rsquo;auto-\u00e9valuation post-exposition directe \u00e0 un stimulus textuel de type tweet :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Type d&rsquo;instrument :<\/strong> Questionnaire psychom\u00e9trique bref d&rsquo;\u00e9valuation perceptive et affective (\u00e9chelle de jugement d&rsquo;attributs de communication).<\/li>\n<li><strong>Format d&rsquo;administration :<\/strong> Auto-administr\u00e9 en ligne ou en laboratoire informatique sur ordinateur, tablette ou smartphone.<\/li>\n<li><strong>Nombre d&rsquo;items :<\/strong> 3 items compos\u00e9s de descripteurs unilexicaux ou de courtes locutions adjectivales.<\/li>\n<li><strong>\u00c9chelle de r\u00e9ponse :<\/strong> \u00c9chelle de Likert ou diff\u00e9rentiel s\u00e9mantique en 7 points allant de 1 (\u00ab Pas du tout d&rsquo;accord \u00bb ou \u00ab Totalement absent \u00bb) \u00e0 7 (\u00ab Tout \u00e0 fait d&rsquo;accord \u00bb ou \u00ab Tr\u00e8s fortement pr\u00e9sent \u00bb). Alternativement, une \u00e9chelle de diff\u00e9rentiel s\u00e9mantique ancr\u00e9e entre des p\u00f4les n\u00e9gatifs\/neutres (ex. : 1 = <em>Pas du tout moqueur<\/em> \u00e0 7 = <em>Extr\u00eamement moqueur<\/em>) est couramment employ\u00e9e.<\/li>\n<li><strong>Calcul du score :<\/strong> L&rsquo;\u00e9chelle ne contient aucun item invers\u00e9. Le score global de n\u00e9gativit\u00e9 per\u00e7ue du tweet s&rsquo;obtient en calculant la moyenne arithm\u00e9tique simple des r\u00e9ponses aux trois items :<br \/>\n  <span class=\"arabpsy-math-display\" data-latex=\"\\text{Score ATTWN} = \\frac{\\text{Item 1} + \\text{Item 2} + \\text{Item 3}}{3}\">$$\\text{Score ATTWN} = \\frac{\\text{Item 1} + \\text{Item 2} + \\text{Item 3}}{3}$$<\/span><br \/>\n  Le score r\u00e9sultant est compris entre 1,00 et 7,00.<\/li>\n<li><strong>Interpr\u00e9tation des scores :<\/strong>\n<ul>\n<li><em>Score de 1,00 \u00e0 2,50 :<\/em> Perception de neutralit\u00e9 ou d&rsquo;am\u00e9nit\u00e9 communicationnelle ; le tweet est per\u00e7u comme bienveillant, inoffensif et d\u00e9nu\u00e9 d&rsquo;agressivit\u00e9.<\/li>\n<li><em>Score de 2,51 \u00e0 4,50 :<\/em> Tonalit\u00e9 mod\u00e9r\u00e9e ou ambigu\u00eb ; pr\u00e9sence possible d&rsquo;ironie l\u00e9g\u00e8re ou de sarcasme per\u00e7u comme non hostile par une partie de l&rsquo;auditoire.<\/li>\n<li><em>Score sup\u00e9rieur \u00e0 4,50 :<\/em> Tonalit\u00e9 hostile et n\u00e9gative caract\u00e9ris\u00e9e ; le tweet est clairement identifi\u00e9 comme une attaque personnelle, une tentative d&rsquo;humiliation publique ou un acte de d\u00e9nigrement d\u00e9lib\u00e9r\u00e9.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>11. Permissions, Tarifs et Ann\u00e9e du test \/ Permissions &#038; Fee and Test Year<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Ann\u00e9e d&rsquo;introduction formelle :<\/strong> 2021 (dans sa publication de r\u00e9f\u00e9rence liant influenceurs virtuels et tonalit\u00e9 de communication sur Twitter par Veronica L. Thomas et Kendra Fowler).<\/li>\n<li><strong>Droits d&rsquo;auteur et propri\u00e9t\u00e9 intellectuelle :<\/strong> Les concepts et contextes m\u00e9thodologiques sont prot\u00e9g\u00e9s par les droits de diffusion de la revue <em>Journal of Advertising<\/em> (publi\u00e9e par Taylor &#038; Francis pour le compte de l&rsquo;American Academy of Advertising).<\/li>\n<li><strong>Conditions d&rsquo;utilisation et politique tarifaire :<\/strong> L&rsquo;utilisation de l&rsquo;\u00e9chelle \u00e0 des fins acad\u00e9miques, non commerciales et d&rsquo;enseignement est g\u00e9n\u00e9ralement couverte par les dispositions du <em>fair use<\/em> scientifique, sous r\u00e9serve de citer explicitement la publication originale des auteurs. Toute adaptation commerciale, int\u00e9gration au sein d&rsquo;outils logiciels propri\u00e9taires d&rsquo;analyse de r\u00e9putation ou d\u00e9ploiement \u00e0 des fins lucratives n\u00e9cessite une demande formelle d&rsquo;autorisation aupr\u00e8s de l&rsquo;\u00e9diteur ou des auteures.<\/li>\n<li><strong>Acc\u00e8s \u00e0 l&rsquo;instrument :<\/strong> Les d\u00e9tails m\u00e9thodologiques et l&rsquo;\u00e9nonc\u00e9 des descripteurs sont document\u00e9s dans l&rsquo;article scientifique princeps r\u00e9f\u00e9renc\u00e9 ci-dessous.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>12. R\u00e9f\u00e9rences \/ References<\/h2>\n<ul>\n<li>Burgoon, J. K. (1978). A communication model of personal space violations: Explication and an initial test. <em>Human Communication Research<\/em>, 4(2), 129\u2013142. <a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/doi.org\/10.1111\/j.1468-2958.1978.tb00603.x\">https:\/\/doi.org\/10.1111\/j.1468-2958.1978.tb00603.x<\/a><\/li>\n<li>Burgoon, J. K. (1993). Interpersonal expectations, expectancy violations, and emotional communication. <em>Journal of Language and Social Psychology<\/em>, 12(1\u20132), 30\u201348. <a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/doi.org\/10.1177\/0261927X93121003\">https:\/\/doi.org\/10.1177\/0261927X93121003<\/a><\/li>\n<li>Fornell, C., &#038; Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. <em>Journal of Marketing Research<\/em>, 18(1), 39\u201350. <a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/doi.org\/10.1177\/002224378101800104\">https:\/\/doi.org\/10.1177\/002224378101800104<\/a><\/li>\n<li>Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., &#038; Anderson, R. E. (2019). <em>Multivariate data analysis<\/em> (8th ed.). Cengage Learning.<\/li>\n<li>Heider, F. (1958). <em>The psychology of interpersonal relations<\/em>. John Wiley &#038; Sons. <a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/doi.org\/10.1037\/10628-000\">https:\/\/doi.org\/10.1037\/10628-000<\/a><\/li>\n<li>Kelley, H. H. (1967). Attribution theory in social psychology. In D. Levine (Ed.), <em>Nebraska Symposium on Motivation<\/em> (Vol. 15, pp. 192\u2013238). University of Nebraska Press.<\/li>\n<li>Thomas, V. L., &#038; Fowler, K. (2021). Close encounters of the AI kind: Use of AI influencers as brand endorsers. <em>Journal of Advertising<\/em>, 50(1), 11\u201325. <a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/doi.org\/10.1080\/00913367.2020.1810595\">https:\/\/doi.org\/10.1080\/00913367.2020.1810595<\/a><\/li>\n<li>Weiner, B. (1985). An attributional theory of achievement motivation and emotion. <em>Psychological Review<\/em>, 92(4), 548\u2013573. <a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/doi.org\/10.1037\/0033-295X.92.4.548\">https:\/\/doi.org\/10.1037\/0033-295X.92.4.548<\/a><\/li>\n<li>Weiss, H. M., &#038; Cropanzano, R. (1996). Affective events theory: A theoretical discussion of the structure, causes and consequences of affective experiences at work. <em>Research in Organizational Behavior<\/em>, 18, 1\u201374.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>13. Questions et items du questionnaire \/ Scale Items<\/h2>\n<div class=\"wpt-scale-draft-notice\" style=\"direction:ltr; text-align:left; background:#fff8e5; border-left:4px solid #dba617; padding:14px 18px; font-size:13.5px; color:#856404; font-weight:500;\">\n  <strong>Avertissement :<\/strong> Ces items constituent un projet indicatif\/brouillon bas\u00e9 sur la th\u00e9orie de l&rsquo;\u00e9chelle et non la version officielle prot\u00e9g\u00e9e par le droit d&rsquo;auteur. Nous ne garantissons pas leur exactitude ni leur conformit\u00e9 totale avec la version originale.\n<\/div>\n<p><\/p>\n<div class=\"wpt-scale-items-container\" style=\"direction:ltr; text-align:left; font-family:sans-serif;\">\n<p><strong>Instructions to participants:<\/strong> Please evaluate the tweet you have just viewed by indicating to what extent you agree with each of the following descriptions on a scale from 1 (Strongly disagree) to 7 (Strongly agree):<\/p>\n<ol style=\"line-height: 1.8;\">\n<li><strong>Mean-spirited<\/strong> (The tone of the tweet is cruel or malicious in its intent toward others.)\n<div style=\"padding-left: 20px; color: #555;\">\n        [1 = Strongly Disagree | 2 | 3 | 4 = Neutral | 5 | 6 | 7 = Strongly Agree]\n      <\/div>\n<\/li>\n<li><strong>Negative in tone<\/strong> (The overall emotional tone and wording of the tweet are distinctly unfavorable or harsh.)\n<div style=\"padding-left: 20px; color: #555;\">\n        [1 = Strongly Disagree | 2 | 3 | 4 = Neutral | 5 | 6 | 7 = Strongly Agree]\n      <\/div>\n<\/li>\n<li><strong>Ridiculing in character<\/strong> (The tweet seeks to make fun of, demean, or hold someone or something up to public ridicule.)\n<div style=\"padding-left: 20px; color: #555;\">\n        [1 = Strongly Disagree | 2 | 3 | 4 = Neutral | 5 | 6 | 7 = Strongly Agree]\n      <\/div>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><strong>Consignes aux participants (traduction fran\u00e7aise indicative) :<\/strong> Veuillez \u00e9valuer le tweet que vous venez de lire en indiquant votre degr\u00e9 d&rsquo;accord avec chacun des qualificatifs suivants sur une \u00e9chelle allant de 1 (Pas du tout d&rsquo;accord) \u00e0 7 (Tout \u00e0 fait d&rsquo;accord) :<\/p>\n<ol style=\"line-height: 1.8;\">\n<li><strong>Malveillant \/ M\u00e9chant<\/strong>\n<div style=\"padding-left: 20px; color: #555;\">\n        [1 = Pas du tout d&rsquo;accord | 2 | 3 | 4 = Neutre | 5 | 6 | 7 = Tout \u00e0 fait d&rsquo;accord]\n      <\/div>\n<\/li>\n<li><strong>De tonalit\u00e9 n\u00e9gative<\/strong>\n<div style=\"padding-left: 20px; color: #555;\">\n        [1 = Pas du tout d&rsquo;accord | 2 | 3 | 4 = Neutre | 5 | 6 | 7 = Tout \u00e0 fait d&rsquo;accord]\n      <\/div>\n<\/li>\n<li><strong>Moqueur \/ Tournant en ridicule<\/strong>\n<div style=\"padding-left: 20px; color: #555;\">\n        [1 = Pas du tout d&rsquo;accord | 2 | 3 | 4 = Neutre | 5 | 6 | 7 = Tout \u00e0 fait d&rsquo;accord]\n      <\/div>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L&rsquo;\u00e9chelle d&rsquo;Attitude envers le tweet (N\u00e9gativit\u00e9) (ATTWN) est un instrument psychom\u00e9trique bref en 3 items \u00e9valuant le caract\u00e8re malveillant, n\u00e9gatif et moqueur d&rsquo;un message sur Twitter\/X. 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