Évolution des désignations neutres, positives et négatives dans les émissions de libre antenne de la radio Skyrock (2003-2023)

Abstract

Three call-in shows from the youth radio station Skyrock, recorded in 2003, 2013, and 2023, are analysed from an argotological point of view to discuss the circulation of lexemes describing people in neutral, positive, and negative ways. The results show that these broadcasts consist mainly of common slang and youth slang. Neologisms are rare, likely because Skyrock is a national radio station that caters to a larger audience without being overly cryptic. This article highlights the recurring presence of ten lexemes (mec, pote, balèze, meuf, daron/daronne, beau gosse, bonne, bonhomme, bâtard, and gros) and discusses the circulation of others. This circulation is maintained by the team of presenters (especially the younger ones) and, to a lesser extent, by the listeners. This study contributes to broader research on the dynamics of youth slang, contextualised with other sources such as large web corpora and rap song lyrics.

Trois émissions de libre antenne de la radio jeune Skyrock, enregistrées en 2003, 2013 et 2023, sont analysées d’un point de vue argotologique pour discuter la circulation des lexèmes désignant des personnes de façon neutre, positive et négative. Les résultats montrent que ces émissions sont constituées essentiellement d’argot commun et d’argot commun des jeunes. Les néologismes sont rares, certainement parce que Skyrock est une radio nationale qui doit s’adresser à tous, sans être trop cryptique. Cet article met en évidence la présence récurrente de dix lexèmes (mec, pote, balèze, meuf, daron/daronne, beau gosse, bonne, bonhomme, bâtard et gros) et discute la circulation des autres. Cette circulation est maintenue par l’équipe d’animateurs (en particulier les plus jeunes) ainsi que, dans une moindre mesure, par les auditeurs. Ce travail s’inscrit dans une recherche plus large sur la dynamique de l’argot des jeunes, mise en perspective avec d’autres sources comme les grands corpus web et les textes des chansons de rap.