# Les données dans la recherche en sciences humaines et sociales

Bénédicte Pincemin

► To cite this version:

Bénédicte Pincemin. Les données dans la recherche en sciences humaines et sociales. XVIIIèmes Rencontres du Réseau international francophone de recherche en éducation et formation, Colloque scientifique "Abondance, pertinence, éthique : Questionnement sur les données en recherche, en enseignement-apprentissage, en formation et dans les politiques éducatives", Réseau international francophone de recherche en éducation et formation; Université de Fribourg, Jul 2024, Fribourg, Suisse. hal-04676549

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# Les données dans la recherche en sciences humaines et sociales : un partage d'expérience

## Bénédicte PINCEMIN

CNRS, IHRIM UMR5317, ENS de Lyon

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UNIVERSITÉ
DE LYON

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Plan

1. Le rapport aux données dans la recherche :
un contexte, une expérience

2. Illustration de l'approche textométrique sur 4 corpus

3. Données : objectives ou subjectives ?

4. (R)évolution scientifique : incidence globale de la place prise par les données sur le fonctionnement de la recherche
Plan

1. Le rapport aux données dans la recherche : un contexte, une expérience

2. Illustration de l'approche textométrique sur 4 corpus

3. Données : objectives ou subjectives ?

4. (R)évolution scientifique : incidence globale de la place prise par les données sur le fonctionnement de la recherche

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# Angle d'approche : Linguistique

* Textualité
  - « L'objet de la linguistique est le texte »

- « Le global détermine le local »

- Intertextualité : le texte fonctionne en corpus

* Sémantique
  - Distributionnelle : les contextes d'emploi sont déterminants

- Interprétative : le sens est construit, une pluralité de lectures sont possibles

* cf. François Rastier (1987, 1994, 2001, 2011...)
# Sollicitation : Logiciel TXM

* Approche d'analyse des données textuelles née dans les années 1970-1980

- École d'Analyse des données autour de Jean-Paul Benzécri (1973, 1981) : statistique exploratoire (

- Application à la lexicologie, à l'étude des textes politiques, à la description de la langue à partir des textes littéraires du Trésor de la langue française (TLF)

- Logiciels Lexico, SPAD-T, Hyperbase, Alceste, Weblex... puis 2ᵉ génération : Lexico 5, DTM-Vic, Hyperbase Web, Lexico 5, IraMuTeQ, TXM, Trameur...

* Projet ANR Textométrie (2007-2010) : *Fédération des recherches et développements en textométrie autour de la création d'une plateforme logicielle ouverte*

- Évolution des corpus : des textes numérisés enrichis, structurés

- Open-source : gratuit mais aussi transparence, modularité

* Logiciel TXM :

- Une interface utilisateur graphique

- Multiplateforme : Windows, Mac OS, Linux ; et portail Web.

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Plan

1. Le rapport aux données dans la recherche :
un contexte, une expérience

2. Illustration de l'approche textométrique sur 4 corpus

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EVS

ANTRACT

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3. Données : objectives ou subjectives ?

4. (R)évolution scientifique : incidence globale de la place prise par les données sur le fonctionnement de la recherche
# Corpus FLEURS

* Le recueil poétique des *Fleurs du Mal* de Baudelaire (plusieurs éd. entre 1857 et 1868)

* Édition numérique préparée par Jean-Marie Viprey, univ. Besançon (thèse puis ouvrage en 2002)

* Corpus préparé pour TXM : téléchargeable depuis la bibliothèque de fichiers pour TXM

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Vocabulaire dominant par catégorie grammaticale : relevés des noms communs, adjectifs qualificatifs, verbes et adverbes les plus fréquents dans les Fleurs du Mal.
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Dominances au sein d'un paradigme : emplois des adjectifs de couleur dans les Fleurs du Mal.
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Concordance : relevé des contextes d'emploi du mot « soleil » dans les Fleurs du Mal.
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**Cooccurrences** : mots statistiquement sur-représentés au voisinage de « soleil » dans les Fleurs du Mal, et retour au texte.
# Master Géographie :
## Méthodes et outils

* Enseignants-chercheurs de l'UMR 5600 Environnement Ville Société

- Emmanuelle Bonerandi-Richard †, Yves Le Lay, Luc Merchez

* Se donner des outils pour analyser méthodiquement aussi des données textuelles

* Enquête de terrain avec entretiens semi-directifs

- Conception, recueil, transcription manuelle et analyse

- Les étudiants travaillent en binôme

* Aspects de droits/propriété partiellement gérés

- Anonymisation des locuteurs

- Pas suffisant pour diffusion publique → objectif surtout pédagogique
2012 : Pêcheurs du lac Léman

* Relation des pêcheurs à leur environnement (naturel, économique, social...) et leur perception des évolutions

* 38 pêcheurs interviewés (sur les 46 pêcheurs côté français), 34 heures d'enregistrement audio, près de 500 000 mots.

* Le Lay Yves, Heiden Serge, Merchez Luc, Pincemin Bénédicte (2016) - « Retour de pêche. Le métier de pêcheur à travers le discours des professionnels français du lac Léman », in É. Comby, Y. Mosset et S. de Carrara (éds.), *Corpus de textes : composer, mesurer, interpréter*, Lyon : ENS éditions, collection « Sociétés, Espaces, Temps », p. 117-133.
https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-01423605
Quelques observations sur le corpus LEMAN (Le Lay et al. 2016)

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<table><thead><tr><th>Syntagme (lemmes)</th><th>F</th><th colspan="3">Concordancier du syntagme « beau métier »</th></tr></thead><tbody><tr><td>beau métier</td><td>7</td><td>moi, c'est le plus</td><td>beau métier</td><td>du monde pêcheur. Alors en fait, quand</td></tr><tr><td>métier dur</td><td>6</td><td>est vrai que c'est un</td><td>beau métier</td><td>que c'est une denrée qui est</td></tr><tr><td>autre métier</td><td>4</td><td>joli métier, on a un</td><td>beau métier</td><td>. Bon, un métier de travail, faut pas rêver.</td></tr><tr><td>même métier</td><td>4</td><td>on a quand même un</td><td>beau métier</td><td>, on a quand même des bonnes choses.</td></tr><tr><td>joli métier</td><td>3</td><td>même comme un</td><td>beau métier</td><td>quois. Ouais il y a une bonne image, et ça</td></tr><tr><td>métier physique</td><td>3</td><td>bah voilà c'est un</td><td>beau métier</td><td>, que quand même quelques inquiétudes</td></tr><tr><td>ancien métier</td><td>2</td><td>métier, qui est le plus</td><td>beau métier</td><td>du monde, pour rien au monde je ne ferais</td></tr><tr><td>métier artisanal</td><td>2</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>métier complet</td><td>2</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>métier difficile</td><td>2</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>métier traditionnel</td><td>2</td><td colspan="3">Concordancier du syntagme « métier dur »</td></tr><tr><td>métier très individualiste</td><td>2</td><td>une image que c'est un</td><td>métier dur</td><td>parce qu'effectivement l'hiver</td></tr><tr><td>petit métier</td><td>2</td><td>Non que c'est un</td><td>métier dur</td><td>, pas toujours évident. C'est bien</td></tr><tr><td>autres métiers</td><td>1</td><td>pêcheur professionnel, c'est un</td><td>métier dur</td><td>, difficile, parce que malgré tout</td></tr><tr><td>beaux métiers</td><td>1</td><td>donc ça reste malgré tout un</td><td>métier dur</td><td>, un métier physique. Euh, il y a</td></tr><tr><td>bon métier</td><td>1</td><td>,c'est malgré tout un</td><td>métier dur</td><td>. C'est un métier de passion si on</td></tr><tr><td>dernier métier</td><td>1</td><td>parce que c'est un</td><td>métier dur</td><td>quand même. Et puis quand on</td></tr></tbody></table>

Et aussi variantes : « tellement dur », « extrêmement dur », « beaucoup plus dur », « très très très très très dur », en tout 11 occurrences chez sept pêcheurs différents.
# Quelques observations sur le corpus LEMAN (Le Lay et al. 2016)

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## Spécificités des verbes selon la taille de l'établissement

/modernisation/

/métier/

/perspectives/

## Gros établissements

<table><thead><tr><th>Verbe</th><th>F</th><th>Fp</th><th>Sp</th></tr></thead><tbody><tr><td>équiper</td><td>36</td><td>26</td><td>8,4</td></tr><tr><td>étudier</td><td>10</td><td>9</td><td>4,5</td></tr><tr><td>prévoir</td><td>23</td><td>15</td><td>4,2</td></tr><tr><td>surgeler</td><td>24</td><td>15</td><td>3,9</td></tr><tr><td>suivre</td><td>68</td><td>31</td><td>3,7</td></tr><tr><td>placer</td><td>12</td><td>9</td><td>3,4</td></tr><tr><td>HAPAX</td><td>580</td><td>180</td><td>3,0</td></tr><tr><td>confondre</td><td>5</td><td>5</td><td>3,0</td></tr><tr><td>rééquilibrer</td><td>5</td><td>5</td><td>3,0</td></tr><tr><td>créer</td><td>33</td><td>17</td><td>3,0</td></tr><tr><td>diminuer</td><td>28</td><td>15</td><td>2,9</td></tr><tr><td>lancer</td><td>39</td><td>19</td><td>2,9</td></tr><tr><td>adapter</td><td>34</td><td>17</td><td>2,8</td></tr><tr><td>marquer</td><td>29</td><td>15</td><td>2,7</td></tr><tr><td>attaquer</td><td>14</td><td>9</td><td>2,6</td></tr><tr><td>pousser</td><td>14</td><td>9</td><td>2,6</td></tr><tr><td>développer</td><td>53</td><td>23</td><td>2,5</td></tr><tr><td>embêter</td><td>22</td><td>12</td><td>2,5</td></tr><tr><td>donner</td><td>197</td><td>67</td><td>67</td></tr></tbody></table>

## Moyens établissements

<table><thead><tr><th>Verbe</th><th>F</th><th>Fp</th><th>Sp</th></tr></thead><tbody><tr><td>pêcher</td><td>718</td><td>463</td><td>7,0</td></tr><tr><td>respecter</td><td>51</td><td>43</td><td>5,1</td></tr><tr><td>concerner</td><td>19</td><td>19</td><td>5,0</td></tr><tr><td>associer</td><td>22</td><td>21</td><td>4,5</td></tr><tr><td>vendre</td><td>527</td><td>332</td><td>4,0</td></tr><tr><td>lier</td><td>31</td><td>27</td><td>3,8</td></tr><tr><td>savoir</td><td>887</td><td>539</td><td>3,7</td></tr><tr><td>parler</td><td>188</td><td>126</td><td>3,3</td></tr><tr><td>transformer</td><td>68</td><td>50</td><td>2,9</td></tr><tr><td>payer</td><td>208</td><td>136</td><td>2,9</td></tr><tr><td>connaître</td><td>235</td><td>151</td><td>2,7</td></tr><tr><td>récupérer</td><td>46</td><td>35</td><td>2,6</td></tr><tr><td>marier</td><td>10</td><td>10</td><td>2,6</td></tr><tr><td>racheter</td><td>24</td><td>20</td><td>2,5</td></tr><tr><td>attaquer</td><td>13</td><td>12</td><td>2,3</td></tr><tr><td>frayer</td><td>23</td><td>19</td><td>2,3</td></tr><tr><td>démarrer</td><td>29</td><td>23</td><td>2,2</td></tr><tr><td>perdre</td><td>62</td><td>44</td><td>2,2</td></tr><tr><td>évaluer</td><td>12</td><td>11</td><td>2,2</td></tr></tbody></table>

## Petits établissements

<table><thead><tr><th>Verbe</th><th>F</th><th>Fp</th><th>Sp</th></tr></thead><tbody><tr><td>apprendre</td><td>138</td><td>58</td><td>8,6</td></tr><tr><td>sauver</td><td>24</td><td>16</td><td>6,1</td></tr><tr><td>espérer</td><td>29</td><td>17</td><td>5,3</td></tr><tr><td>lever</td><td>239</td><td>75</td><td>4,8</td></tr><tr><td>subir</td><td>11</td><td>9</td><td>4,7</td></tr><tr><td>travailler</td><td>416</td><td>118</td><td>4,7</td></tr><tr><td>former</td><td>53</td><td>24</td><td>4,6</td></tr><tr><td>dépêcher</td><td>20</td><td>12</td><td>4,0</td></tr><tr><td>permettre</td><td>112</td><td>38</td><td>3,5</td></tr><tr><td>appréhender</td><td>7</td><td>6</td><td>3,4</td></tr><tr><td>progresser</td><td>7</td><td>6</td><td>3,4</td></tr><tr><td>enlever</td><td>48</td><td>20</td><td>3,3</td></tr><tr><td>jeter</td><td>30</td><td>14</td><td>3,1</td></tr><tr><td>préférer</td><td>48</td><td>19</td><td>2,9</td></tr><tr><td>entourer</td><td>6</td><td>5</td><td>2,8</td></tr><tr><td>imprégner</td><td>4</td><td>4</td><td>2,8</td></tr><tr><td>essayer</td><td>153</td><td>46</td><td>2,8</td></tr><tr><td>préserver</td><td>11</td><td>7</td><td>2,7</td></tr><tr><td>gagner</td><td>134</td><td>41</td><td>2,7</td></tr></tbody></table>
# Quelques observations sur le corpus LEMAN (Le Lay et al. 2016)

## Étude de l'influence de l'âge

1) Partition en 5 tranches d'âge

2) Calcul des spécificités sur les lemmes

3) Calcul d'une AFC sur le tableau croisant les 5 tranches d'âge et les lemmes les plus spécifiques

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# Histoire : Le projet ANR Antract

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* Étude des Actualités françaises (1945-1968)

- Actualités filmées diffusées dans les cinémas

- Hebdomadaires, durée d'environ 10 mn

- 1259 éditions, traitant en moyenne 8 sujets.
Corpus TXM AF-NOTICES

<figure><img src="image_24.png" /></figure>

* Source = Base documentaire INA

* 10776 notices sujets de 1261 émissions

* 2,2 millions de mots

* Un corpus structuré (hors texte, listes de descripteurs typés, etc.)
<figure><img src="image_25.png" /></figure>

Corpus TXM AF-VOIX-OFF

<figure><img src="image_26.png" /></figure>

Rq. : Le retour au document source (vidéo, manuscrit, édition de référence...) généralise le retour au texte. Pour la transcription, cela permet un contrôle du traitement automatique, et un complément interprétatif face aux nécessaires réductions et choix opérés par la transcription.

* Source = Transcription automatique de la bande son

* 1260 émissions, au sein desquelles 10683 sujets synchronisés

* 1,5 millions de mots

* Retour à la vidéo en ligne depuis la concordance ou l'édition du texte
<figure><img src="image_27.png" /></figure>

AFNOTICES: [frlemma="fo"]

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

Requête:

<figure><img src="image_29.png" /></figure>

[frlemma="foule"]

Seuils: Fmin:

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

Fmax:

999

<table><thead><tr><th>word</th><th>Fréquence</th></tr></thead><tbody><tr><td>spectateurs</td><td>232</td></tr><tr><td>manifestants</td><td>63</td></tr><tr><td>gens</td><td>23</td></tr><tr><td>jeunes</td><td>22</td></tr><tr><td>pèlerins</td><td>16</td></tr><tr><td>curieux</td><td>15</td></tr><tr><td>voyageurs</td><td>14</td></tr><tr><td>étudiants</td><td>13</td></tr><tr><td>photographes</td><td>13</td></tr><tr><td>invités</td><td>12</td></tr><tr><td>fidèles</td><td>11</td></tr><tr><td>visiteurs</td><td>11</td></tr><tr><td>face</td><td>10</td></tr><tr><td>journalistes</td><td>8</td></tr><tr><td>la</td><td>8</td></tr><tr><td>piétons</td><td>8</td></tr><tr><td>grévistes</td><td>7</td></tr><tr><td>Hindous</td><td>7</td></tr><tr><td>ouvriers</td><td>7</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_31.png" /></figure>

AFNOTICES: [frlemma="foule"] [frlemma="de|du"]

<figure><img src="image_32.png" /></figure>

Requête:

<figure><img src="image_33.png" /></figure>

[frlemma="foule"] [frlemma="de|du"]

<figure><img src="image_34.png" /></figure>

Pivot: word

Editer

Chercher

Clés de tri: #1

Aucun

#2

Aucun

#3

Aucun

#4

Aucun

Tri

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Cacher paramètres

<table><thead><tr><th>ref</th><th>Contexte gauche</th><th>Pivot</th><th>Context</th></tr></thead><tbody><tr><td>1945-02-02, AFE86002962</td><td>ant la mairie en présence d'une</td><td>foule de spectateurs</td><td>- Specta</td></tr><tr><td>1945-03-09, AFE86003007</td><td>vec l'officiant, en arrière plan et</td><td>foule de soldats</td><td>suivant</td></tr><tr><td>1945-04-13, AFE86003052</td><td>grande rue de FRANCFORT avec</td><td>foule d'Allemands</td><td>se press</td></tr><tr><td>1945-05-25, AFE86003109</td><td>le président HERRIOT saluant la</td><td>foule du balcon</td><td>de l'Hô</td></tr><tr><td>1945-06-01, AFE86003115</td><td>ABETH et MARGARET saluant la</td><td>foule du Balcon</td><td>du Pala</td></tr><tr><td>1945-06-15, AFE86003135</td><td>ur et Madame BENES, saluant la</td><td>foule d'une</td><td>fenêtre</td></tr><tr><td>1945-07-27, AFE86003194</td><td>ne tête nue, visage triste dans le</td><td>foule de St</td><td>Brieuc-</td></tr><tr><td>1945-08-03, AFE86003201</td><td>olie petite couturière (2 plans)</td><td>Foule de soldats</td><td>(4 plans)</td></tr><tr><td>1945-08-10, AFE86003205</td><td>ce, côté des tribunes garnies de</td><td>foule de spectateurs</td><td>- PA de l</td></tr><tr><td>1945-08-31, AFE86003233</td><td>terre aux journalistes (2 plans)</td><td>Foule de journalistes</td><td>à l'intér</td></tr><tr><td>1945-09-21, AFE86003251</td><td>plans) - [Vue générale] de</td><td>foule de mineurs</td><td>rassem</td></tr><tr><td>1945-09-28, AFE86003265</td><td>gués japonais quittent la table-</td><td>Foule de marins</td><td>améric</td></tr><tr><td>1945-10-05, AFE86003271</td><td>ne-orient. ils sont salué par une</td><td>foule de chinois</td><td>, de Mal</td></tr><tr><td>1945-12-07, AFE86003360</td><td>sortant de l'avion et saluant la</td><td>foule du haut</td><td>de la pa</td></tr><tr><td>1946-01-11, AFE85001264</td><td>ES du décret de nationalisation,</td><td>foules d'ouvriers</td><td>défilan</td></tr><tr><td>1946-01-11, AFE85001269</td><td>mentaire sur des images d'une</td><td>foule de Varsoviens</td><td>accueill</td></tr><tr><td>1946-01-25, AFE85001294</td><td>nbodgiens. - VG panoramique. -</td><td>Foule de jeunes</td><td>Cambo</td></tr><tr><td>1946-02-08, AFE85001312</td><td>et de la place Saint Pierre - La</td><td>foule des chrétiens</td><td>sur le p</td></tr><tr><td>1946-02-08, AFE85001312</td><td>Sedia Gestatoria " entouré de la</td><td>foule des fidèles</td><td>- PA des</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_51.png" /></figure>

1945-40

<figure><img src="image_52.png" /></figure>

* Nature de production : Production propre

* Producteurs (Aff.) : Producteur - Les Actualités Françaises (LAF) - Paris - 1945;

* Thématique :

## TITRE PROPRE

Visite du général de Gaulle à Boulogne Billancourt

## RÉSUMÉ

Un long reportage sur l'Ile de France et la Normandie dévastées par les bombardements et les récentes inondations est précédé de brèves images de la visite du général DE GAULLE à Boulogne-Billancourt.

## SÉQUENCES

Plusieurs plans de la visite de DE GAULLE à BOULOGNE BILLANCOURT

- Arrivée du cortège officiel devant la mairie en présence d'une **foule de spectateurs**

- Spectateurs sous la neige

- GP de DE GAULLE (de dos) prononçant un discours au balcon de l'hôtel de ville- Policiers sur le toit d'un immeuble voisin

- 2 Vues aériennes de campagnes inondées

- Plusieurs plans de péniches bloquées par les glaces

- Route enneigée et verglacée

- Roues d'un camion patinant

default

<figure><img src="image_53.png" /></figure>

<figure><img src="image_54.png" /></figure>

40

/553

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<figure><img src="image_57.png" /></figure>

<figure><img src="image_58.png" /></figure>

<figure><img src="image_59.png" /></figure>

<figure><img src="image_60.png" /></figure>

Inventaire chiffré des « foules de ... » dans le corpus des notices documentaires des Actualités françaises, et retour au contexte.
<figure><img src="image_61.png" /></figure>

<figure><img src="image_62.png" /></figure>

Répartition au fil du temps des mots des familles de « agriculture » et « paysan » dans les transcriptions des Actualités françaises, et retour au contexte (modernisation vs tradition).
<figure><img src="image_63.png" /></figure>

Cooccurrence pour synthétiser les usages de deux familles de mots : dans les Actualités françaises, les mots « agriculteur » et « paysan » sont employés dans des contextes différents, le premier semble privilégié dans les descriptions économiques et conceptuelles, le second dans les descriptions plus politiques de manifestations avec des personnes.
# Évolution dans le corpus des notices des Actualités françaises annoté en valeurs de plan

<figure><img src="image_64.png" /></figure>

* **32PP** (Plan proche, rouge) et **12PM** (Plan moyen, bleu) montrent des profils complémentaires : Remplacement ? Équivalence ? Consigne de catalogage ?...

* **70TI** (Titres, vert) : des périodes « magazine » où les titres semblent plus à la mode ?

* Apparition de **60ZOOM** (Zoom, jaune) : nouveauté technique
# Pour en savoir plus

* Présentation générale du projet

- Carrive Jean, Beloued Abdelkrim, Goetschel Pascale, Heiden Serge, Laurent Antoine, Lisena Pasquale, Mazuet Franck, Meignier Sylvain, Pincemin Bénédicte, Poels Géraldine, Troncy Raphaël (2021) - « Transdisciplinary Analysis of a Corpus of French Newsreels: The ANTRACT Project », *Digital Humanities Quarterly*, 15 (1), http://digitalhumanities.org/dhq/vol/15/1/000523/000523.html, https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03166755

* La textométrie sur corpus multimédia et le retour à la vidéo

- Pincemin Bénédicte, Heiden Serge, Decorde Matthieu (2020) - « Textometry on Audiovisual Corpora: Experiments with TXM software », in *Proceedings of 15th International Conference on Statistical Analysis of Textual Data (JADT 2020)*, Université de Toulouse 3 Paul Sabatier, juin 2020. https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-02779055

* Un ouvrage aux Éditions de l'INA réunissant les recherches des historiens sur le corpus → en préparation
# L'équipex Matrice

* MATRICE = Memory Analysis Tools for Research through International Collaboration and Experimentation

* Étudier l'articulation entre mémoire individuelle et mémoire sociale dans le contexte d'événements traumatiques
  - la Seconde Guerre mondiale et la Shoah
  - Les attentats du 11 septembre 2001 aux États-Unis

* « Transdisciplinarité », notamment histoire et psychologie ; des partenariats avec des Mémoriaux (Caen, Rivesaltes...)
Corpus SHOAH

* Un ensemble de témoignages publiés par la Fondation pour la Mémoire de la Shoah (FMS)

- 20 témoignages majeurs d'Auschwitz

- trois moments d'écriture des témoins : l'immédiat après-guerre, les années 1970-1990 et les années 2000-2010
<figure><img src="image_65.png" /></figure>

<figure><img src="image_66.png" /><figcaption>wagon
porte
bâtiment
salle
mètre
étage
monter
lit
cour
train
descendre
barbelé
escalier
bois
châlit
couloir
immense
camion
fenêtre
mur
traverser
route
planche
long
amiver
pièce
heure
ter</figcaption></figure>

<caption>travail
kommand
block
crématoire
camp
four
gaz
ss
kapo
chantier
appel
travailler
détenu
chef
équipe
creuser
orchestre
vorarbeiter
rang
commando
sélection
chambre
daw
ordre
kommandos
huta
rasssemblement
baraque
hivranau</caption>

<caption>froid
neige
fatique
sommel
joube
douleur
soif
pied
allonger
réveiller
glacial
force
fèvre
coups
sévérne
pièze
fam
dormir
mort
geler
boule
venu
soll
chauffer
tomber
lymph
schautter
enrou
muit</caption>

<caption>coup
oeil
tête
regarder
crier
main
bras
frapper
visage
poing
jeter
hurler
ch
nire
lever
sang
regard
voir
homme
taper
ouvre
bâtir
baiser
revolver
cravache
tourner
tourbe
grenou
apaisseur
trier
bua</caption>

<caption>pain
soupe
ration
manger
pomme
morceau
margarine
lait
distribution
gamelle
distribuer
viande
sucre
nourriture
cigarette
beurre
café
confiture
litre
tranche
boire
thé
saucisson
boîte
gâteau
chocolat
chaud
tabac
bromage
gramme
assiette</caption>

<caption>rue
pari

râle
argent
appartement
juillet
carte
colice
ville
habiter
lyon
faux
identité
arrondissement
visio
quantier
métier
rome
franc
tailleur
patron
lettre
hiv
drancy
vai
beville
boulevard
papier</caption>

<caption>enfant
mère
soeur
frère
famille
père
碎
école
parent
oncle
ainé
fils
tante
naitre
régina
slatka
âge
régine
garçon
mari
grand_mère
léon
anmée
fille
cousin
nancy
classe
manner
habiter
faon</caption>

<caption>adèle
simon
répondre
revoir
fille
embrasser
jeune
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rencontrer
rassurer
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adresser
aller
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poser</caption>

<caption>vie
situation
mémoire
sentiment
condition
survie
avenir
vivre
réalité
récit
monde
espoir
physique
survivre
circonstance
evènement
détail
comprendre
conscience
existence
respect
histoire
temoin
crime
contraire
agir
question
oublier
esprit
dieu</caption>

<caption>juif
pays
guerre
allemagne
politique
france
nazi
europe
gouvernement
communiste
mondial
population
hitler
allmand
hélèien
résistant
pétan
antisémitisme</caption>

Mise en évidence de champs lexicaux par classification Reinert (méthode ALCESTE).
<figure><img src="image_67.png" /><figcaption>Cartographie par analyse factorielle des correspondances (AFC) des 20 témoignages de la Shoah : pour le calcul les témoignages sont représentés ici par leur fréquence d'emploi des 400 noms communs les plus fréquents. Il ressort que, dès au niveau de ce vocabulaire, les témoignages rédigés à la sortie des camps se démarquent de ceux rédigés ultérieurement (Mayaffre et al. 2018).</figcaption></figure>
<figure><img src="image_68.png" /><figcaption>Cartographie
AFC des 20
témoignages de
la Shoah : même
analyse, en
affichant les 97
noms structurant le
plan (contribution
> 0,5 % ou cos² au
plan > 0,5). Le
vocabulaire
sensoriel de la
douleur et du
quotidien des
camps contraste
avec un
vocabulaire
familial ou plus
abstrait (Mayaffre
et al. 2018).</figcaption></figure>
<figure><img src="image_69.png" /><figcaption>Diagramme de spécificité mettant en évidence le suremploi du vocabulaire familial dans les témoignages tardifs.</figcaption></figure>
En contexte pédagogique ?

• Voir par exemple :

- le logiciel PISTES (Pour une investigation systématique des textes) et sa documentation (livrets de propositions pédagogiques), publié par Pierre Muller en 1989 aux éditions du CNDP-INRP.

- la thèse d'Isabelle Monin, soutenue en décembre 2023 :
  L'épistolaire éducatif : spécificités grammaticales et génériques des bulletins scolaires et autres écrits de la communication
  Ecole-familles : des ingrédients linguistiques pour la formation des enseignants. Doctorat en sciences du langage de l'université de Bourgogne Franche-Comté.
Vue d'ensemble

<table><thead><tr><td>Fonctionnalités</td><td>Fleurs</td><td>Léman</td><td>Actualités Fr.</td><td>Schoah</td></tr></thead><tbody><tr><td>Concordance : examen systématique de contextes d'emploi</td><td>soleil</td><td>seul</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Index : inventaires et décomptes de mots</td><td>Noms, Adj, Vb, Adv ; Couleurs</td><td>métier ADJ (beau métier, métier dur)</td><td>foule de NOM</td><td></td></tr><tr><td>Cooccurrences : attirances entre mots, synthèse statistique des contextes</td><td>soleil → flamme</td><td></td><td>agriculture / paysan</td><td></td></tr><tr><td>Spécificités : détection et mesure de sur- ou sous-emploi</td><td></td><td>verbes selon la taille de l'entreprise</td><td></td><td>vocabulaire de la famille</td></tr><tr><td>Progression : répartition des mots au fil du texte, du corpus</td><td></td><td></td><td>agric. / paysan plans PP / PM</td><td></td></tr><tr><td>AFC : visualisation spatiale, cartographique, des proximités ou des oppositions entre textes et en vocabulaire</td><td></td><td>vocabulaire caractéristique suivant l'âge</td><td></td><td>vocabulaire et distance temporelle</td></tr><tr><td>Reinert : synthèse thématique par mise en évidence de champs lexicaux</td><td></td><td></td><td></td><td>thématiques des témoignages</td></tr></tbody></table>
# Traits de l'approche textométrique

* Quantitatif et qualitatif

- Cela a du sens de compter (sans course à la complexité)

- Centralité du retour au texte

* Endogène, contexte

* Pas automatique

- Pas de calculer du sens :

* ordinateur → mémoriser et calculer

* chercheur → conduire l'analyse

- observer et explorer pour construire une interprétation ; comprendre ;

- Enjeu de découverte

* Accéder à une autre échelle (limites cognitives)
Plan

1. Le rapport aux données dans la recherche :
un contexte, une expérience

2. Illustration de l'approche textométrique sur 4 corpus

3. **Données : objectives ou subjectives ?**
→ Philologie et herméneutique

4. (R)évolution scientifique : incidence globale de la
place prise par les données sur le fonctionnement
de la recherche
# Les données en textométrie

* Corpus = texte + métadonnées (descripteurs, annotations...)

- Numérique

* Enjeux scientifiques :

- Rapport au réel, attestations

- Nouveaux observables

=> linguistique de corpus, humanités numériques
Les données ne sont pas données

« un corpus n’est pas un ensemble de données :
comme toujours dans les sciences de la culture,
les données sont faites de ce que l’on se donne
(cf. n. 2 p. 96) et le point de vue qui préside à la
constitution d’un corpus conditionne naturellement
les recherches ultérieures. »

F. Rastier, *Arts et sciences du texte* (2001), chapitre III *Philologie numérique*, p. 86

-> Pas d'évidence ni de neutralité.
# Les données ne sont pas données

2. Rien ne nous est donné

[...] Trois hypothèses ont [...] cours.

(i) **Les données sont ce qu'on vous donne** : [...] les fournisseurs d'accès [...] mettent à disposition des données : mais [...] ce dont on ne connaît pas la source et le mode d'acquisition est ininterprétable.

(ii) **Les données sont ce qu'on vous prend**. [...] Mais en général nous l'ignorons et elles sont données à d'autres (pour des profilages marchands, policiers ou politiques).

(iii) **Les données sont ce qu'on se donne** – ce devrait du moins être le cas en linguistique de corpus et dans l'ensemble des sciences de la culture. En effet, le travail d'analyse commence toujours par la qualification des données comme telles, ne serait-ce que par la qualification et la délimitation du corpus d'étude.

F. Rastier, « Data vs corpora », in D. Mayaffre & L. Vanni (dir.), *L'intelligence artificielle des textes*, Champion, 2021, p. 211-212.
# Construire son corpus

* **Composer** : qu'est-ce qui répond à la problématique ? (cibler, délimiter, composer)

- pas de langue générale

- approche contrastive : données = univers !

- un point d'entrée vers l'absence, l'implicite

* **Établir** : sources à choisir, caractériser → une version vs le texte

- différences entre éditions, variabilité de transcription

* **Représenter** : numérisation, format

- potentialités et limites (on n'a pas tout)

* **En somme** :

- Philologie numérique

- Assumer que les données ne soient pas parfaites : interprétabilité
# Exigences scientifiques

* Préparer les données ≠ arranger les données

- Faut-il s'interdire de retoucher le corpus ?

* Robustesse

- C'est plutôt au logiciel de s'adapter aux données que l'inverse

* Vigilance critique

- *A priori*, il peut y avoir des erreurs

* enquêter en cas d'observation (trop) surprenante.

* c'est le chercheur qui pilote, pas le logiciel !

- Toujours revenir aux données, au texte.
# Différents rapports aux données textuelles

<table><thead><tr><td>Point de vue Computationnel</td><td>Point de vue Herméneutique</td></tr></thead><tbody><tr><td>du texte (matériau)</td><td>des textes (identifiés, choisis)</td></tr><tr><td>ressource</td><td>source</td></tr><tr><td>big data (quantité suffisante)</td><td>intégrité (robustesse du logiciel qui s'adapte)</td></tr><tr><td>éviter lecture</td><td>relire</td></tr><tr><td>connaissance (langue comme véhicule contingent et imparfait)</td><td>formulation (langue comme partie prenante du sens)</td></tr><tr><td>le contenu</td><td>des interprétations</td></tr></tbody></table>

(Péry-Woodley 1995)

(Valette 2016)
# Exemples sur l'attention à la formulation

* Lebart & Salem 1994

- Question ouverte : « Quelles sont les raisons qui, selon vous, peuvent faire hésiter une femme ou un couple à avoir un enfant ? »

- Réponses : « manque d'argent » ≠ « raisons financières »

* Monin 2023

- « Balance son sac » ≠ « A balancé son sac »

* Présent : suggère durée, itération potentielle

* Passé : accompli, fait

- Scalarité des usages, asymétrie, ex. :

* « Trimestre satisfaisant » → pas avec « insatisfaisant »

* « Résultats corrects » → pas avec « incorrect »
Plan

1. Le rapport aux données dans la recherche :
un contexte, une expérience

2. Illustration de l'approche textométrique sur 4 corpus

3. Données : objectives ou subjectives ?

4. **(R)évolution scientifique** : incidence globale de la place prise par les données sur le fonctionnement de la recherche
→ Science ouverte
# Avènement de la science ouverte

* Dynamique internationale, qui s'est particulièrement développée à partir des années 2000

- accessibilité à tous des fruits de la recherche publique

- mutualisation et capitalisation des efforts

- transparence, reproductibilité, comparabilité, réutilisabilité/operability

* En France, le **Plan national pour la science ouverte**

(Ministère de l'Enseignement supérieur et de la recherche, 2e éd., 2021)

<figure><img src="image_70.png" /></figure>

> « La science ouverte est la **diffusion** sans entrave des résultats, des méthodes et des produits de la recherche scientifique. Elle s'appuie sur l'opportunité que représente la **mutation numérique** pour développer l'accès ouvert aux **publications** et – autant que possible – aux **données**, aux **codes sources** et aux **méthodes** de la recherche. »
# La science ouverte : un état d'esprit

<figure><img src="image_71.png" /></figure>

Dans notre équipe, concevoir l'ouverture tant au niveau des données

<figure><img src="image_72.png" /></figure>

qu'au niveau de l'outil d'analyse

<figure><img src="image_73.png" /></figure>

(Guillot et al. 2017)
# Science ouverte : des aspects techniques

* Les principes FAIR

- Findable (facile à trouver)

- Accessible

- Interoperable

- Reusable

<figure><img src="image_74.png" /></figure>

<figure><img src="image_75.png" /></figure>

* Importance des standards

- ex. XML pour les données structurées

- TEI (Text Encoding Initiative) pour la représentation des textes numériques

* Les Plans de gestion de données (PGD)

- notamment, que deviennent les données à l'issue d'un projet ?

* Infrastructures, ex. en France:

- les archives ouvertes HAL (Hyper Articles en Ligne)

- en sciences humaines et sociales, l'infrastructure de recherche Huma-Num

<figure><img src="image_76.png" /></figure>

<figure><img src="image_77.png" /></figure>

Huma-NumIR*
# Science ouverte : aspects juridiques

* Les licences, notamment CC : Creative Commons

- explicite des possibilités de réemploi
(attribution à l'auteur,
possibilité de modification,
rapport à l'argent, au secret)

<figure><img src="image_78.png" /></figure>

creativecommons

* En France, la loi pour une République numérique (2016)

- Guide d'application pour les écrits scientifiques (2018)

- Guide d'application pour les données de la recherche (2022)

- Voir aussi la documentation de HAL

<figure><img src="image_79.png" /></figure>

<figure><img src="image_80.png" /></figure>
Science ouverte :
aspects économiques / systémiques

• Évaluation

- pour financement, recrutement, promotion...

- Déclaration de San Francisco (*San Francisco Declaration on Research Assessment* - DORA, 2013), à l'initiative de la Société Américaine pour
la Biologie Cellulaire (ASCB)

- pour une évaluation moins bibliométrique, plus qualitative et diversifiée

- ex. un nouveau type d'article scientifique, le *data paper*

• Citer ses sources : bibliographie, mais aussi

- Image

- Logiciel

- Jeux de données
# Pour conclure : quels échos en matière pédagogique ?

* Deux clés « classiques » plus que jamais pertinentes à l'ère des données numériques :

- Philologie : est-ce que mes données sont solides ? (sans doute pas parfaites, mais je connais leurs limites ?)

- Herméneutique : est-ce que mes données font sens, comment est-ce que je les comprends ?

* Enjeu évaluatif

- Les données ne s'apprécient pas au poids ! (De même qu'une copie ne s'apprécie pas au remplissage.) Reconnaître et valoriser le travail qualitatif :

- Pour constituer un jeu de données

- Pour le rendre utilisable par d'autres

- Et d'une façon générale pour contextualiser, situer, citer, mettre en relation
Bibliographie

* Benzécri Jean-Paul et al. (1973) – *L'analyse des données. Tome 1 : La taxinomie, Tome 2 : L'analyse des correspondances*. Paris, Dunod.

* Benzécri Jean-Paul et al. (1981) – *Pratique de l'analyse des données*. Tome 3 : *Linguistique et lexicologie*. Paris, Dunod.

* Bernard Michel et Bohet Baptiste (2017) – *Littérométrie. Outils numériques pour l'analyse des textes littéraires*. Paris, Presses de la Sorbonne nouvelle.

* Carrive Jean, Beloued Abdelkrim, Goetschel Pascale, Heiden Serge, Laurent Antoine, Lisena Pasquale, Mazuet Franck, Meignier Sylvain, Pincemin Bénédicte, Poels Géraldine, Troncy Raphaël (2021) - « Transdisciplinary Analysis of a Corpus of French Newsreels: The ANTRACT Project », *Digital Humanities Quarterly*, 15 (1), http://digitalhumanities.org/dhq/vol/15/1/000523/000523.html

* Guillot Céline, Heiden Serge, Lavrentiev Alexei (2017) - « Base de français médiéval : une base de référence de sources médiévales ouverte et libre au service de la communauté scientifique », *Diachroniques. Revue de Linguistique française diachronique*, 7, 168-184. https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-01809581
Bibliographie

* Heiden Serge, Magué Jean-Philippe, Pincemin Bénédicte (2010) – « TXM : une plateforme logicielle open-source pour la textométrie – conception et développement ». In Bolasco Sergio, Chiari Isabella, Giuliano Luca (eds), *Statistical Analysis of Textual Data. Proc. of JADT 2010*. Rome, Edizioni Universitarie di Lettere Economia Diritto, 1021-1032.

* Le Lay Yves, Heiden Serge, Merchez Luc, Pincemin Bénédicte (2016) - « Retour de pêche. Le métier de pêcheur à travers le discours des professionnels français du lac Léman », in Émeline Comby, Yannick Mosset et Stéphanie de Carrara (éds.), *Corpus de textes : composer, mesurer, interpréter*, Lyon : ENS éditions, collection « Sociétés, Espaces, Temps », ISBN 978-2-84788-827-0, p. 117-133.
https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-01423605

* Lebart Ludovic, Pincemin Bénédicte, Poudat Céline (2019). *Analyse des données textuelles*. Québec, Presses de l'Université du Québec.

* Lebart Ludovic, Salem André (1994). *Statistique textuelle*. Paris, Dunod.
Bibliographie

* Mayaffre Damon, Pincemin Bénédicte, Heiden Serge, Weyl Philippe (2018) - « L'évolution de la mémoire de la Shoah au prisme de la statistique textuelle », in Denis Peschanski & Brigitte Sion (dir.), *La vérité du témoin*. Mémoire et mémorialisation, vol. 2, collection Mémoire(s), Hermann Éditeurs, Paris & Institut National de l'Audiovisuel, Bry-sur-Marne, chapitre VI, p. 93-124.
https://halshs.archives-ouvertes.fr/hal-01890536v1

* Mayaffre Damon, Vanni Laurent (dir.) (2021) – *L'intelligence artificielle des textes*. Paris, Champion.

* Monin Isabelle (2023) – *L'épistolaire éducatif : spécificités grammaticales et génériques des bulletins scolaires et autres écrits de la communication Ecole-familles : des ingrédients linguistiques pour la formation des enseignants*. Thèse de doctorat en sciences du langage de l'université de Bourgogne Franche-Comté. https://theses.fr/2023UBFCH024

* Née Émilie (dir;) (2017) – *Méthodes et outils informatiques pour l'analyse des discours*. Presses universitaires de Rennes.

* Péry-Woodley Marie-Paule (1995) – « Quels corpus pour quels traitements automatiques ? », *Traitement automatique des langues*, 36 (1-2), p. 213-232.
Bibliographie

* Pincemin Bénédicte (2012) – « Sémantique interprétative et textométrie », Christoph Cusimano (dir.), *Texto! Textes & Cultures*, 17 (3), http://www.revue-texto.net/index.php?id=3049.

* Pincemin Bénédicte (2018) – *Sept logiciels de textométrie*. Document de travail, juillet 2018, 11 pages. https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-01843695

* Pincemin Bénédicte, Heiden Serge, Decorde Matthieu (2020) - « Textometry on Audiovisual Corpora: Experiments with TXM software », in Proceedings of 15th International Conference on Statistical Analysis of Textual Data (JADT 2020), Université de Toulouse 3 Paul Sabatier, juin 2020. https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-02779055

* Pincemin Bénédicte (2017) – « Outils logiciels pour l'analyse de corpus textuels ». In Schnedecker Catherine, Aleksandrova Angelina (éds), *Le doctorat en France : mode(s) d'emploi*, Bruxelles, Peter Lang, ISBN 978-2-8076-0623-4, 173-203.

* Poudat Céline, Landragin Frédéric (2017) – *Explorer un corpus textuel*. Louvain-la-Neuve, De Boeck.
Bibliographie

* Rastier François (1987) – *Sémantique interprétative*. Paris, Presses universitaires de France.

* Rastier François (2001) – *Arts et sciences du texte*. Paris, Presses universitaires de France.

* Rastier François, Cavazza Marc, Abeillé Anne (1994) – *Sémantique pour l'analyse*. Paris, Dunod.

* Rastier François (2011) – *La mesure et le grain. Sémantique de corpus*. Paris, Champion.

* Rastier François (2021) – « Data vs corpora ». In D. Mayaffre & L. Vanni (dir.), *L'intelligence artificielle des textes*. Paris, Champion.
Bibliographie

* Ratinaud Pierre, Déjean Sébastien (2009) – « IraMuTeQ : implémentation de la méthode ALCESTE d’analyse de texte dans un logiciel libre ». Colloque *Modélisation Appliquée aux Sciences Humaines et Sociales (MASHS2009)*, Toulouse, http://repere.no-ip.org/Members/pratinaud/mes-documents/articles-et-presentations/presentation_mashs2009.pdf/view

* Reinert Max (1990) – « ALCESTE, une méthodologie d’analyse des données textuelles et une application : Aurélia de Gérard de Nerval ». *Bulletin de méthodologie sociologique*, 26, mars 1990, 24-54.

* Valette Mathieu (2016) – « Analyse statistique des données textuelles et traitement automatique des langues. Une étude comparée », in Damon Mayaffre, Céline Poudat, Laurent Vanni, Véronique Magri, Peter Follette (éds), *Statistical Analysis of Texual Data. JADT 2016. Proceedings of 13th International Conference on Statistical Analysis of Textual Data*, vol. II, 697-706. http://lexicometrica.univ-paris3.fr/jadt/jadt2016/01-ACTES/84134/84134.pdf

* Viprey Jean-Marie (2002) – *Analyses textuelles et hypertextuelles des Fleurs du mal*. Paris, Champion.