Séance 6 du 19 mai 2016 – Bricolages et explorations. Comment s’approprier des outils et des méthodes dans l’analyse quantitative en sciences humaines et sociales ?

La fin de l’année universitaire 2015/2016 approche à grands pas. Toujours dans un esprit d’échange et de partage d’expériences, nous avons donc choisi de conclure la dernière séance de ce cycle de rencontres et d’échanges autour du traitement et de l’analyse quantitative de données en SHS par une journée d’étude.

Cette dernière s’est tenue le jeudi 19 mai 2016 de 9h à 12h30 dans le forum (hall d’entrée) de l’UFR des Lettres et Sciences Humaines à Brest (Plan d’accès). Pour l’occasion, nous avons eu l’opportunité d’écouter les présentations de Jacques Kerneis (CREAD – ESPE Bretagne), d’Anne-Charlotte Perrigaud (HCTI – Université de Bretagne Occidentale) et de Nicolas Deporte (M@rsouin – Telecom Bretagne).

Certains de nos travaux de recherche mobilisent des données quantitatives de formes plurielles (corpus de tailles différentes, provenant de nos propres enquêtes ou empruntés à d’autres, etc.). En tant que non-spécialistes, notre usage des statistiques est souvent qualifié de « bricolé » lorsque faute de connaissances pointues, nous nous limitons à l’utilisation des outils statistiques contenus dans les logiciels de traitements de données qui nous sont devenus familiers.

Ces présentations sont à l’image des rencontres et ateliers qui se sont déroulés durant l’année universitaire. Des approches différentes, des outils complémentaires, des échanges riches entre personnes émargeant dans différentes disciplines comme en sociologie, sciences de l’information et de la communication, géographie, gestion, informatique, linguistique, littérature, psychologie, études anglophones, sciences de la mer, ou encore sciences de l’éducation. Cette pluridisciplinarité, présente tout au long du cycle de rencontres, s’exprime également à travers les statuts des personnes participantes et/ou communicantes (doctorant(e), docteur(e), maître de conférence, professeur(e), ingénieur(e), chargé(e) d’étude, responsable de formation).

L’objectif de cette journée d’étude est double. Il s’agit d’une part d’exposer les pratiques, les usages de tel logiciel ou de telle méthode, mais aussi les choix statistiques des uns et des autres. Le croisement des regards disciplinaires sur ces pratiques doit permettre d’observer des similitudes et des différences d’usages afin d’ouvrir une réflexion sur les particularités disciplinaires mais aussi sur les pratiques qui peuvent être transférées d’une discipline à l’autre.

Elle cherche aussi à réunir des chercheurs, comme des non-chercheurs, autour de l’analyse de données quantitatives, dans l’objectif de consolider et élargir le réseau. À partir de nos travaux, il s’agit de présenter intégralement, ou pour partie, les traitements opérés sur nos données, ainsi que les choix statistiques (théoriques et pratiques) effectués. Ce souhait de croiser nos pratiques doit permettre d’approfondir nos connaissances et faire de nous des utilisateurs avisés.

Cette journée d’étude sera aussi l’occasion de prendre un temps plus long pour échanger et prolonger les discussions autour des différents thèmes abordés lors des précédentes séances : l’analyse de réseaux sociaux avec QCA, le nettoyage de données tabulaires avec OpenRefine, l’analyse de données textuelles avec Sphinx IQ, Modalisa et Iramuteq, ou encore le logiciel Sonal.

Les interrogations qui nous ont animé cette année pourront servir de fil conducteur au proposition de communication des intervenants : Comment se saisir d’un outil ou d’une méthode dans un objectif d’analyse de données quantitatives ? Quels problèmes ont été rencontrés ? Les erreurs qui ont pu être faites ont-elles conduit à de nouvelles pistes ou orientations ? Comment le choix des données s’est-il opéré ? De quelles manières les données sont-elles « décortiquées » ? Pourquoi avoir été amené à faire ces choix statistiques (de tous ordres) et qui ressortent souvent de l’implicite et du non-dit ? Etc.

Cette journée d’étude propose de revenir sur des expériences et expérimentations testant, dans un protocole de recherche, des outils et des méthodes. Au-delà des problèmes techniques et des algorithmes de traitements, les utilisateurs d’outils statistiques ont besoin d’échanger entre eux sur leurs expérimentations. Cette journée d’études se pose en espace d’échanges et de ressources sur les pratiques plurielles en SHS autour des problématiques de traitement et d’analyse de données quantitatives.

Programme

9h00-9h20 Introduction

9h20-10h00 Jacques KERNEIS (CREAD), « Similitudes et différences d’usage entre deux CAQDAS destinés à discrèter les flux d’images et à fouiller les textes longs »

10h00-10h40 Anne-Charlotte PERRIGAUD (HCTI), « Analyse linguistique contrastive du français et de l’anglais de l’informatique, l’exemple de la cyberdéfense »

10h40-11h00 Pause café

11h00-11h40 Nicolas DEPORTE (M@RSOUIN), « Shiny Marsouin, développement sous R d’une application web pour l’étude des données d’enquêtes Marsouin »

11h40-12h30 Atelier d’échange entre les précédents intervenants du cycle de rencontre, ceux de la journée d’étude et le public. Bilan de l’année et perspectives à venir

12h30 Fin de la journée d’étude

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Affiche JE Quanti 19 mai 2016

Séance 5 du 26 avril 2016 – Iramuteq, une approche statistique textuelle instrumentée des corpus qualitatifs et quantitatifs

Mardi 26 avril dernier s’est tenue, à l’Université de Bretagne Occidentale (UBO), la cinquième séance du cycle de rencontres et d’échanges autour du traitement et de l’analyse quantitative de données en SHS (Plan d’accès).

Pour l’occasion, nous avons eu le plaisir d’écouter une présentation de Sarah Bellemare (CRPCC – Université de Bretagne Occidentale) et Mathilde Lavrilloux (CRPCC – Université de Bretagne Occidentale) consacrée à l’utilisation du logiciel Iramuteq. Voici donc, en substance, les points importants que ces deux chercheures ont abordés et nous présentent dans ce carnet d’hypothèses.

 

Même si Alceste ou Iramuteq sont devenus des « standard des analyses textuelles à la française » (Jenny, 1999), avant toute utilisation d’un logiciel de traitement statistique des données textuelles, il est important de s’interroger sur le sens de la démarche, notamment, d’une part sur la nature du corpus et son adaptation à la stratégie de la recherche et d’autre part sur la méthode envisagée : nous permettra-t-elle de répondre aux objectifs de recherches? Ceci relève des fondements théoriques de la méthode et de leur compatibilité avec les fondements théoriques de nos disciplines respectives. Il est donc important d’avoir à l’esprit que « le choix d’un outil d’analyse devrait surtout dépendre de trois éléments : les choix méthodologiques, la constitution du corpus, le moment de l’analyse statistique » (Fallery, B. et Rodhain F., 2007, p.3).

Notre choix s’est porté sur Iramuteq car dans le cadre de notre discipline, la psychologie sociale, ce type de méthode de traitement lexicométrique est souvent utilisé dans les travaux inscrits dans la théorie des représentations sociales (Geka, M. et Dargentas, M., 2010 ; Reinert, M., 1990, 2001, 2008 ; Ratinaud, P ; et al., 2009, 2012, 2014), révélant sa pertinence lorsque l’on souhaite cartographier la dynamique du discours des différents sujets engagés dans une interaction (Reinert, 1999 ).

Notre communication s’est donc composé de deux parties, l’une plutôt théorique portant son attention sur Pierre Ratinaud et Pascal Marchand, les concepteurs d’Iramuteq et sur quelques généralités sur le logiciel. L’autre partie pratique a consisté en la manipulation, en direct, du logiciel, ce qui nous a permis d’aborder les étapes incontournables avant toute manipulation de l’application, ainsi que les problèmes et limites rencontrés au cours de celle-ci.

Tout comme la démarche Alceste qui permet de mettre en évidence la manière selon laquelle l’homme construit sa réalité (Reinert, 1997), la méthode Iramuteq propose un ensemble de traitements et d’outils pour l’aide à la description et à l’analyse de corpus textuels, afin d’appréhender l’organisation d’un corpus et de dégager les éléments fondamentaux de celui-ci ; la méthode Alceste (appelé « méthode Reinert » dans le logiciel) étant implémentée dans l’interface. Rappelons que la méthode Alceste « consiste à effectuer plusieurs découpages du corpus en «unités de contexte », à réaliser des comparaisons et des regroupements du corpus segmenté selon les lexèmes contenus, puis à chercher les distributions stables, « c’est-à-dire, indépendantes de l’arbitraire de chaque découpage» (Reinert, 1998, p.292). La méthode Iramuteq propose aussi des analyses supplémentaires non fournies par la méthode Alceste, telles que : analyse prototypique, analyse de similitudes, nuages de mots.

Avant d’envisager de lancer une analyse, plusieurs étapes sont nécessaires :

  • Avoir un corpus
  • Préparer le corpus
  • Enregistrer le corpus sous format spécifique pour Iramuteq
  • Ouvrir le logiciel
  • Charger le corpus formaté
  • Appliquer les analyses

L’étape de préparation du corpus est très importante et demande du temps selon le volume de celui-ci, qu’il soit quantitatif (association de mot, questionnaire…) ou qualitatif (entretiens semi-directifs, directifs, tweets, discussion de forum…).

Il s’agira dans un premier temps de « nettoyer » le corpus, pour cela certaines règles sont à respecter :

  • Neutralisation des formes en plaçant entre deux « tirets bas » la forme à neutraliser (ex : _didascalie_) ;
  • Respect d’unité de sens avec les « tirets bas » à ajouter entre les mots, exemple : « plan national de nutrition santé » devient « plan_national_de_nutrition_santé » ;
  • Conservation de la ponctuation ;
  • Attention particulière à l’orthographe (homogénéisation du corpus) ;
  • Homogénéiser les langues si le corpus en contient plusieurs n’en garder qu’une, le logiciel permet de traiter plusieurs langues (français, anglais, espagnol, italien, portugais, le suédois et le grec sont encore en expérimentation) ;
  • Enregistrement au format texte brut (.txt) avant de pouvoir charger le corpus formaté dans le logiciel.

Dans un second temps, il faudra choisir les variables à appliquer. La procédure est la même que celle de la méthode Alceste. Une fois les variables choisies quelques règles sont à respecter. La première est qu’il est préférable de choisir des noms de variables courts, pour éviter les problèmes au moment de la projection sur les plans factoriels, pour que les noms de variables ne se superposent pas, ce qui facilitera leur lisibilité. La seconde règle est que les variables doivent prendre la forme suivante « étoile suivie du nom de la variable » et ne contenir que des lettres et des chiffres. Ce qui définit le nombre de textes dans iramuteq sont les lignes étoilées commençant par quatre étoiles. A tire d’exemple, voici une ligne étoilée tirée d’une étude réalisée auprès d’étudiants de psychologie et de STAPS sur les représentations sociales du régime :

**** *S_76 *Sex_F *Age_18 *IMC_25 *Sport_oui *R_non *Pop_Sta

Grâce à cette ligne étoilée nous pouvons savoir en référence à un tableau de codage, réalisé avant construction des lignes étoilées, que les réponses mises en évidence sont celles du sujet numéro 76 (*S_76), il s’agit d’une femme (*Sex_F), elle est agée de 18 à 22 ans (*Age_18), elle a un IMC situé entre 18 et 25 (*IMC_25), elle déclare être sportive (*Sport_oui), elle ne déclare n’avoir jamais pratiqué de régime (*R_non) et enfin elle est en STAPS (*Pop_Sta).

La réalisation d’un tableau de codage est importante pour se souvenir des codes attribués aux variables.

Il peut être intéressant au cours de la création des variables d’ajouter des lignes étoilées thématiques, elles indiquent que dans le même texte on aborde une nouvelle thématique. Sa construction est la suivante « tiret et étoile suivie du nom de la thématique » (-*thématique). Voici un exemple de construction de ligne étoilée suivie d’une ligne étoilée thématique :

**** *var1_mod1 *var2_mod3

-*thematique_1

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-*thematique_2

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**** *var1_mod2 *var2_mod1

Vous pouvez retrouver toutes les recommandations concernant le formatage sur le site d’Iramuteq à l’adresse suivante: http://www.iramuteq.org/documentation/formatage-des-corpus-texte.

En outre, au cours de notre « expérience Iramuteq », nous avons été confrontées à des problèmes et limites de deux ordres. Les premiers concernent le corpus et son formatage. En effet, en tant que néophytes, la préparation du corpus (nettoyage et choix des variables) peut s’avérer fastidieuse. Quant à l’interprétation des résultats, il est primordial de bien connaître son corpus en amont pour interpréter les profils de classes générées, présentées dans le dendrogramme et les analyses factorielles de correspondances (AFC). Et les deuxièmes concernent le fonctionnement et la première prise en main de l’application qui demande à tout novice de recourir à de l’aide proposée, soit sur le site internet, où des documentations très accessibles permettent de résoudre rapidement les difficultés rencontrées, soit en faisant appel à des personnes ressources, elles-mêmes utilisatrices expérimentées de la méthode Alceste ou Iramuteq, et enfin des formations sont possibles.

Pour conclure, il nous semble nécessaire de rappeler que c’est au moment de la phase d’interprétation des résultats que l’on peut avoir réellement accès au sens des classes et des graphiques générés. Il est important de revenir à son corpus initial pour en interroger le sens, car la question de l’origine du discours est évacuée des résultats (le « qui parle » n’est plus mis en évidence). Le sens peut se rechercher, selon les objectifs de la recherche, en s’appuyant par exemple sur l’articulation des classes entre elles, sur les lexèmes (ou formes actives) de chaque classe, les formes supplémentaires (ou mots outils), les segments répétés et les variables illustratives associées à chaque classe ou les regroupements de segments de texte (RST) caractéristiques de chaque classe (ou UCE caractéristiques sous Alceste) ainsi que les « antiprofils » (les mots/formes significativement absents de la classe). Enfin, il semble intéressant de noter la complémentarité des méthodes d’analyse de contenu, assistées ou non par ce qui est appelé « les CAQDAS » (« Computer Aided Qualitative Data AnalysiS » logiciels d’aide et d’assistance à l’analyse de données qualitatives tels que NVIVO ou ATLAS.ti) qui facilitent et automatisent les procédures d’analyse, avec les approches statistiques textuelles instrumentées telles qu’Alceste ou Iramuteq.

 

Par Sarah Bellemare et Mathilde Lavrilloux

 

Bibliographie

Aubert-Lotarski, A. et Capdevielle-Mougnibas, V. (2002). Dialogue méthodologique autour de l’utilisation du logiciel Alceste en sciences humaines et sociales : « lisibilité » du corpus et interprétation des résultats. JADT 2002 : 6es Journées internationales d’Analyse statistique des Données Textuelles.

Bataille M., Ratinaud P., 2010. La polysémie des éléments centraux des représentations sociales : épistémologie factorielle et explorations graphiques avec iRaMuTeQ. 10 éme Conférence Internationale sur les Représentations Sociales. Tunis : Université de Tunis, 4 juillet 2010.

Dalud-Vincent M. (2011). Alceste comme outil de traitement d’entretiens semi-directifs : essai et critiques pour un usage en sociologie », Langage et société, 1(135), 9-28.

Ducos, A., Bonnet, V., Marchand, P., Ratinaud, P., 2014. Classification d’un corpus hétérogène : la page Facebook de soutien au « bijoutier de Nice » (septembre 2013). In Actes des 12eme Journées internationales d’Analyse statistique des Données Textuelles. JADT 2014, Paris, p. 225‑238.

Fallery, B. et Rodhain F. (2007). Quatre approches pour l’analyse de données textuelles : lexicale, linguistique, cognitive, thématique. XVIème Conférence Internationale de Management Stratégique. Montréal, 6-9 Juin 2007.

Geka, M., Dargentas, M. (2010). L’apport du logiciel Alceste à l’analyse des représentations sociales : l’exemple de deux études diachroniques. Les Cahiers Internationaux de Psychologie Sociale, 85, 111-135.

Jenny, J. (1999). à propos des fondements théoriques et des présupposés des logiciels d’analyse textuelle. Débat avec Max Reinert. Langage et Société, 90, 57-85.

Marchand P., Ratinaud P., 2012. L’analyse de similitude appliquée aux corpus textuels : les primaires socialistes pour l’élection présidentielle française (septembre-octobre 2011). In : Actes des 11eme Journées internationales d’Analyse statistique des Données Textuelles. JADT 2012. Liège. p. 687‑699.

Marty E., Marchand P., Ratinaud P., 2013. Les médias et l’opinion: éléments théoriques et méthodologiques pour une analyse du débat sur l’identité nationale. Bulletin de méthodologie sociologique, vol. 117, n°1, p. 46‑60.

Mathé, T., Beldame, D., Hebel, P. (2014). Evolution des représentations sociales du bien manger. Credoc, N°316.

Naziri, D., & Dargentas, M. (2011). La parentalité dans un couple lesbien : enjeux et questionnements. Cahiers de psychologie clinique, 37(2), 201-229. Lien CAIRN : www.cairn.info/revue-cahiers-de-psychologie-clinique-2011-2-page-201.htm

Ratinaud P., 2009. IRaMuTeQ : Interface de R pour les Analyses Multidimensionnelles de Textes et de Questionnaires. http://www.iramuteq.org

Ratinaud P., Dejean S., 2009. IRaMuTeQ : implémentation de la méthode ALCESTE d’analyse de texte dans un logiciel libre, Modélisation Appliquée aux Sciences Humaines et Sociales (MASHS2009). Toulouse : Université de Toulouse, 10 juin 2009.

Ratinaud P., Marchand P., 2012. Application de la méthode ALCESTE à de « gros » corpus et stabilité des « mondes lexicaux » : analyse du « CableGate » avec IRaMuTeQ. In : Actes des 11eme Journées internationales d’Analyse statistique des Données Textuelles, JADT 2012, Liège, p. 835‑844.

Ratinaud, P., 2014. Visualisation chronologique des analyses ALCESTE : application à Twitter avec l’exemple du hashtag #mariagepourtous. In Actes des 12eme Journées internationales d’Analyse statistique des Données Textuelles. JADT 2014, Paris, p. 553‑565.

Reinert M. (1987), « Classification descendante hiérarchique et analyse lexicale par contexte : Application au corpus des poésies d’Arthur Rimbaud », Bulletin de Méthodologie Sociologique, 13, p. 53-90.

Reinert M. (1990), « Une méthode de classification des énoncés d’un corpus présentée à l’aide d’une application », Les cahiers de l’analyse des données, XV, 1, p. 21-36.

Reinert M. (2001), « Alceste, une méthode statistique et sémiotique d’analyse de discours ; application aux “Rêveries du promeneur solitaire” », Revue française de psychiatrie et de psychologie médicale, V, 49, p. 32-36.

Reinert M. (2008), « Mondes lexicaux stabilisés et analyse statistique de discours », JADT 2008, 9e Journées internationales d’analyse des données textuelles.

Rouré H., Reinert M. (1993), « Analyse d’un entretien à l’aide d’une méthode d’analyse lexicale », JADT 1993, Paris, ENST, p. 418-428.

Roy, N. & Garon, R. (2013). Étude comparative des logiciels d’aide à l’analyse de données qualitatives : de l’approche automatique à l’approche manuelle. Recherches qualitatives, 32(1), pp. 154-180.

Truc G. (2011). Analyser un corpus illisible ? Le logiciel Alceste confronté à des registres de condoléances », Langage et société, 1(135), 29-45.

 

Sites internet

http://www.iramuteq.org

http://www.r-project.org

http://www.python.org

Exemple d’une autre utilisation d’Iramuteq : https://presnumorg.hypotheses.org/187

 

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AFFICHE 26 avril 2016

Séance 4 du 8 mars 2016 – Sonal : le couteau suisse pour l’analyse des entretiens

Dans le cadre de cette troisième séance du cycle de rencontres et d’échanges autour du traitement et de l’analyse quantitative de données en SHS, Éric Rouzeau (docteur en gestion au laboratoire ICI – UBO) nous a proposé une intervention sur l’utilisation du logiciel Sonal.

Présentation de Sonal

Dans le manuel de présentation de Sonal[1], Alex Alber, son concepteur et principal développeur, définit cette application comme une application « tout-en-un qui réunit plusieurs fonctions : celles d’un logiciel de gestion d’enregistrements, celles d’un logiciel de retranscription, et certaines fonctions clés que partagent la plupart des Caqdas[2] ».

Dans sa partie gestion des enregistrements, il permet d’enregistrer directement les interviews tout en offrant la possibilité d’intégrer des bandes sons venant d’un autre support. Chaque enregistrement peut être décrit dans une base de données entièrement modulable.

Dans sa partie retranscription, il offre différentes approches pour permettre à l’utilisateur de d’optimiser son traitement des interviews. A l’issue, il permet une vision synthétique des entretiens en fonctions des thématiques retenues.

Plusieurs fonctions complètent cette application : lexicométrie, chronométrie et exportation de données vers le logiciel Trideux.

Bibliographie

Article d’Alex Alber sur Sonal : http://socio-logos.revues.org/2482

Alex Alber, « Voir le son : réflexions sur le traitement des entretiens enregistrés dans le logiciel Sonal », Socio-logos [En ligne], 5 | 2010, mis en ligne le 07 juillet 2010. URL : http://socio-logos.revues.org/2482

Liens utiles

Affiche

AFFICHE 8 mars 2016

 

[1] Mode d’emploi, Sonal version 2.0.51, disponible à l’adresse suivante : http://www.sonal-info.com/fr/page/mode-demploi-complet-de-sonal

[2] Computer aided qualitative data analysis software

Séance du 8 décembre 2015 – OpenRefine, mes données à la machine

La séance du 8 décembre 2015 du cycle de rencontres et d’échanges autour du traitement et de l’analyse quantitative de données en SHS a été consacrée à la présentation du logiciel OpenRefine par Jean-Baptiste Pressac chargé des bases de données de recherche et de projets de numérisation au CRBC.

Avant l’exploitation statistique ou la diffusion de données alphanumériques1 stockées dans divers formats tabulaires ou en XML2 , il est souvent nécessaire de les « nettoyer » et de les transformer :
– Supprimer des doublons
– Ventiler les données saisies dans le même champ (par ex. un champ « activité » qui contiendrait une liste d’activités séparées par des barres obliques. Par ex. : « documentation/analyse de données/gestion »)
– Supprimer des caractères indésirables (par ex. des espaces en trop)
– Rassembler des données de même valeur (par ex. « Amérique », « USA », « U.S.A », « États-Unis »)
– Aligner les données avec des référentiels (par ex. le Sudoc, Wikidata)

Des tâches qui peuvent être effectuées à l’aide du logiciel gratuit et open source OpenRefine3 que nous avons découvert à travers le nettoyage et la préparation de données issues d’un formulaire d’enquête en sociologie stockées dans un fichier Excel.

Les vidéos de présentation d’OpenRefine (en anglais) sur le compte officiel YouTube du projet constituent une bonne entrée en matière au logiciel. Pour en savoir plus, vous trouverez des informations sur son installation, des cas d’utilisations (des « recettes ») et une abondante liste de tutoriels4 sur la documentation officielle. Notez au passage que la documentation est un wiki auquel vous pouvez participer, ne serait-ce que pour corriger des liens web invalides ou des fautes d’orthographe.

Je vous conseille cependant d’investir dans le livre (en anglais) Using OpenRefine de Ruben Verborgh et Max De Wilde. Il ne coûte que 18 euros en version e-book (PDF, ePub) et a une approche plus structurée et pédagogique que la documentation officielle.

A noter également le forum des utilisateurs sur Google Group.

 

  1. Par données alphanumériques, on entend par exemple l’âge d’individus, leur nom, l’entreprise dans laquelle ils travaillent, leur date d’entrée dans l’entreprise, etc. []
  2. OpenRefine est capable de traiter des données stockées dans divers formats : XLS, XLSX, ODS, CSV, TSV, *SV, XML, RDF-XML, JSON. []
  3. OpenRefine est disponible sous Windows, Mac OS et Linux. Il requiert l’installation du langage Java. []
  4. A lire en français Préparer un corpus de tweets avec open/google Refine pour le visualiser dans Gephi []

Séance 1 Séminaire Les Outils du Quanti en SHS

Pour cette première séance du cycle de rencontres et d’échanges autour du traitement et de l’analyse quantitative de données en SHS pour la période 2015-2016, nous avons assisté à la présentation de Germain BARRÉ (chercheur associé au LABERS – UBO) sur l’utilisation de QCA.

Présentation de l’intervention

Séance 1 – 3 novembre 2015Le conformisme dans le choix des téléphones portables chez des jeunes français, Germain BARRÉ (analyse de réseaux sociaux avec QCA)

Résumé

Cette présentation traite du conformisme dans la sphère privée et à sa relation avec l’« esquive » du politique des jeunes français. Notre hypothèse était la suivante : être en accord avec son réseau proche est satisfaisant et la capacité à s’opposer à son influence est favorisée par une plus grande satisfaction générale ou dans certaines activités. La méthode utilisée a été celle de Glaser et Strauss : la théorie ancrée. Pour ces deux auteurs, la comparaison de populations suffisamment différentes permet de produire de la théorie. L’objet choisi a été le téléphone portable et trois populations ont été interviewées entre mars 2010 et avril 2011. Trois processus (satisfaction, matérialisme, famille) permettent d’expliquer la capacité d’opposition dans la sphère privée. En les combinant, on observe seulement trois exceptions que l’on peut expliquer : les processus sont des causes ou des manifestations de l’« esquive » du politique. Les variables associées à ces processus sont différentes pour les filles et pour les garçons. Compte tenu du faible nombre d’exceptions et des données au niveau macro, on peut s’interroger sur la capacité d’autonomie des jeunes français, non seulement dans la sphère publique mais aussi dans la sphère privée.

Référence bibliographique

BARRE G., 2015, « Conformity through the mobile phone choices of the young French ». Quality & Quantity. Mis en ligne le 30 novembre 2015. <http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs11135-015-0293-y#/page-1>.

Informations pratiques

La séance s’est déroulée mardi 3 novembre 2015 de 14h à 16h dans la salle C219 (2e étage), UFR Lettres et sciences Humaines, Université de Bretagne Occidentale (UBO), Brest – Plan d’accès

Affiche

Liens utiles

Programme Les Outils du Quanti en SHS 2015-2016

Ce cycle propose une série de rencontres autour de l’analyse quantitative de données en sciences humaines et sociales. Il est pluridisciplinaire (démographes, sociologues, psychologues, géographes, gestionnaires, économistes, etc.) et transversal car selon la discipline, les chercheurs ne traitent pas de la même manière leurs données quantitatives. Ils ont des approches différentes et utilisent des traitements et logiciels spécifiques qui peuvent être complémentaires.

L’objectif est de créer un espace d’analyses et de discussions scientifiques sur nos pratiques. Ce cycle d’échanges prendra en compte autant les dimensions épistémologiques que méthodologiques en partant de nos pratiques et usages mais aussi de nos outils.

Programme 2015-2016

Séance 1 – 3 novembre 2015Le conformisme dans le choix des téléphones portables chez des jeunes français, Germain BARRÉ (analyse de réseaux sociaux avec QCA)

Séance 2 – 8 décembre 2015OpenRefine, mes données à la machine, Jean-Baptiste PRESSAC (nettoyage de données tabulaires avec OpenRefine)

Séance 3 – 2 février 2016Traiter un corpus de 2653 réponses de lycéens et lycéennes à une question ouverte sur leur conception de la réussite, Aurélie SEZNEC & Nicole ROUX (analyse de données textuelles : expérimentation de traitements des réponses à une question ouverte avec Modalisa et Sphinx)

Séance 4 – 8 mars 2016Sonal : le couteau suisse pour l’analyse des entretiens, Éric ROUZEAU (analyse de fichiers audio avec Sonal)

Séance 5 – 26 avril 2016Iramuteq, une approche statistique textuelle instrumentée des corpus qualitatifs et quantitatifs : une alternative au logiciel Alceste, Sarah BELLEMARE & Mathilde LAVRILLOUX (analyse de données textuelles avec Iramuteq)

Séance 6 – mai 2016Bricolages et explorations. L’appropriation d’outils et de méthodes dans l’analyse quantitative en sciences sociales, journée d’étude autour de l’analyse de données quantitatives

Informations pratiques

Les séances ont lieu le mardi de 14h à 16h dans la salle C219 (2e étage), UFR Lettres et sciences Humaines, Université de Bretagne Occidentale (UBO), Brest – Plan d’accès

Public visé

Enseignant(e)s-chercheur(e)s, doctorant(e)s, étudiant(e)s de master, issu(e)s de toutes les disciplines faisant usage du traitement et de l’analyse quantitatives de données

Contact

Laurent Mell laurent.mell@univ-brest.fr

Les outils du quanti en sciences humaines et sociales

L’entrée de notre société dans l’ère du numérique a pour résultat de multiplier la production de données sons, images, textes, chiffres sous des formats numériques dont le traitement automatique, informatique peut s’envisager sous l’angle de problématiques en SHS. Ce carnet propose de discuter, et d’échanger sur des expériences et expérimentations testant dans un protocole de recherche SHS des outils, en posant d’emblée le triptyque constitution du corpus/outils d’analyse/traitement de données afin de penser les limites et les possibles d’une démarche dans sa globalité en amont. Comment faire par exemple lorsque nous disposons de corpus constitués à la fois d’images, de sons, de textes, de discours pour les mettre en lien avec des variables qui les caractérisent ? Ou encore lorsque nous disposons de dossiers complexes comprenant à la fois images, sons et textes dont il s’agit d’établir des liens entre eux… Au-delà des problèmes techniques et des algorithmes de traitements, les utilisateur, usagers d’outils que sont les chercheurs en SHS ont besoin d’échanger entre eux sur leurs expérimentations. Certains se lancent dans la création d’outils, des mathématiciens et informaticiens proches de nos disciplines ont besoin également de comprendre nos appropriations, nos besoins, nos questions et de les croiser avec leurs propres préoccupations de chercheurs. La création d’un espace d’échanges au sein de nos universités pluridisciplinaires participe d’une dynamique de recherche qui a déjà acquis deux ou trois décennies d’expérimentations. De nouveaux possibles s’ouvrent et ce que nous produisons est à accompagner de nos analyses épistémologiques, méthodologiques critiques tout en s’immergeant.