Depuis quelques années, l’utilisation des méthodes de traitement du langage automatique ( TAL ou NLP en anglais) se développent dans les sciences sociales avec le développement de nombreux outils accessibles par les langages r et python.

L’annotation des documents (POS, Entity recognition, synsets, dépendances syntaxiques …), les techniques de vectorisation des mots et des séquences, la variété des modèles de topics, l’exploitation des graphes sémantiques, les techniques de machine learning au service de la détection d’intention, de contenu toxique, de mensonge ou de faux, d’ironie, conduit un renouvellement profond des méthodes d’analyse du contenu et du discours.

Ce mouvement affecte l’ensemble des sciences sociales : que ce soit en sociologie (Kozlowski et al., 2019), ou en théorie des organisations (Kobayashi et al., 2018). Dans le champ du marketing et de la communication (Ordenes et al., 2017) ces méthodes sont cruciales dans la mesure où les sites d’avis de consommateur, les contenus des réseaux sociaux, les blogs, les bases d’articles de presses, fournissent des jeux de données abondantes dont la nature non structurée (texte, image, emoji, vidéos…) et le volume frise l’échelle du big data.

Date(s) : le 7 janvier 2021

Lieu(x) : Bâtiment A (René Rémond)

Durée : 7h

Public visé : tous doctorant.s

Lieu :  zoom

Organisée par :

• École Doctorale EOS, Université Paris Nanterre
• Ecole Doctorale de Management Panthéon-Sorbonne, Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne.

Avec le soutien : Management & Datascience

Format : Zoom

Inscription : Jusqu’au 20 décembre 2020, à partir de ce lien

FORMAT

Présentation de 20 mn + 10 mn de question – papier de 4 pages + 3 illustrations. Le modèle #culturedata est encouragé. Il s’agira aussi de partager des solutions de codes.

PROGRAMME INDICATIF

Le programme est constitué sur invitation, et résulte des échanges et travaux du Laboratoire du Confinement. Les propositions spontanées sont bienvenues, en l’étant du programme nous pouvons en accueillir encore 3 ou 4.

Accueil :

Introduction par Yves Demazeau. Président de l’Association Française pour l’Intelligence Artificielle (AFIA)

Début 9h : Discussion animée par Christophe Benavent

• Pierre Ghewy (UPF) : “Monitorer l’activité touristique en Polynésie sur les plateformes de réservation”
• Sophie Balech (Université d’Amiens) “La diffusion des tweets : une affaire de contenu ou de profil”
• Manel Benzarafa (Université Paris Nanterre) “du NLP pour la bibliométrie – le cas de la revue PMP”
• Julien Monnot : (Université Paris Nanterre) “Des techniques NLP pour l’analyse narrative”
• Mihai Calciu ( Université de Lille) : “ la prochaine étape : parallélisation et calcul dans le cloud”

Reprise 13h Discussions animée par Jean-François Lemoine

• Lebraty (Université de Lyon) : “analyse de réseaux : la structure sociale des superposteurs”
• Paul NGobo – Alice Crépin – “ Université Paris dauphine) : “ l’enjeu de la détection de l’intention”
• Mayliss Grison (Paris dauphine) – ” le boycott sur internet – retour sur black friday“ ou “Un état des lieux du LDA”.
• Amina Berriche (Université de Lille) : “Le challenge et le marketing social : le cas Movember2020”
• Christophe Benavent (ParisNanterre) : “La twittogorrhée de Trump”

Validation séminaire doctoral : La participation à la journée vaut 1 crédit ECTS sur l’UE méthode pour l’ED EOS

Références

• Kobayashi, V.B., Mol, S.T., Berkers, H.A., Kismihók, G., Den Hartog, D.N., 2018. Text Mining in Organizational Research. Organizational Research Methods 21, 733–765.
• Kozlowski, A.C., Taddy, M., Evans, J.A., 2019. The Geometry of Culture: Analyzing the Meanings of Class through Word Embeddings. Am Sociol Rev 84, 905–949.
• Ordenes, F.V., Ludwig, S., De Ruyter, K., Grewal, D., Wetzels, M., 2017. Unveiling What Is Written in the Stars: Analyzing Explicit, Implicit and Discourse Patterns of Sentiment in Social Media. J Consum Res ucw070. https://academic.oup.com/jcr/article-abstract/43/6/875/2801804?redirectedFrom=fulltext

Packages utilisés dans les présentations

quanteda
clean_nlp
tidytext
stm
…..