Analyse des Types de Maximes de Politesse dans Les Actes de Parole Locutoires sur Le Twitter Netflix France

Abstract

Cette recherche a pour objectifs (1) d'identifier les types de maximes de politesse sur le compte Twitter de Netflix France, et (2) d'analyser leur impact sur les interactions entre des abonnés. Cette recherche utilise une méthode qualitative avec une approche descriptive. Les données de la recherche sont constituées des tweets publiés par le compte Twitter de Netflix France pendant la période de mai à juin 2024. L'analyse a été réalisée en utilisant la théorie de la politesse de Geoffrey Leech. La collecte des données a été effectuée par la méthode de documentation, tandis que l'analyse des données a utilisé le modèle d'analyse interactive de Miles et Huberman. Les résultats montrent que sur 40 données analysées, la maxime de la prudence est la plus dominante (25 %), suivie de la maxime de la générosité (20 %), de la maxime d'appréciation (12,5 %), de la maxime de la modestie (10 %), de la maxime de l'accord (15 %), et de la maxime de la sympathie (17,5 %). Cette recherche conclut que le compte Twitter de Netflix France applique activement les maximes de politesse dans ses interactions avec ses abonnés afin de maintenir une communication harmonieuse et efficace.