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Comment ont évolué les thématiques des 99 premiers numéros de BMS ?

Analyse avec un logiciel de fouille de texte
Mathilde de Saint Léger
p. 16-33

Abstracts

How have the themes of the first 99 issues of the BMS evolved, An analysis with a text-mining software: The titles, abstracts (in French) and key words (in French) of the 315 articles published in issues 1 to 99 of the BMS from 1983 to 2008 were divided into three periods: 1983-1992 (85 articles), 1993-2000 (119 articles) and 2001-2008 (111 articles). These three corpora were individually analyzed with Calliope, an analysis by co-occurrence of key words in units of text, which produces thematic clusters. It also constructs strategic diagrams, which show the general thematic structure of each period with its axes of density (ties within a thematic cluster) and centrality (external ties between clusters). These diagrams, and those of the more dominant clusters, are presented along with their interpretation.

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Introduction

1A l’occasion de la parution du centième numéro de BMS, nous avons voulu faire une analyse  des thématiques des articles déjà publiés à l’aide de logiciels de fouille de texte. Calliope, l’un d’eux, a déjà été présenté dans des numéros de BMS (de Saint Léger et van Meter, 2005 ; Demazière, 2005 ; van Meter et Saint Léger, 2008). Un corpus d’articles est ainsi analysé et les principales thématiques sont positionnées sur un diagramme appelé « diagramme stratégique ». Chacune est représentée par un réseau lexical, ou « cluster », dont un des termes est central, au sens où il a un lien de cooccurrence avec tous les autres termes de son réseau. Le diagramme stratégique permet de positionner les thématiques sur un graphique bidimensionnel en fonction de leur centralité (ou mesure des liens avec d’autres thématiques) et densité (ou mesure de la cohérence interne d’une thématique). Un deuxième module de Calliope permet d’établir les liens entre deux diagrammes stratégiques représentant les thématiques de deux corpus différents. Le logiciel calcule pour chaque terme du corpus, un poids quantifié en fonction de sa participation à la construction des clusters et du diagramme stratégique (de Saint Léger, 1997). Ainsi, à partir de deux corpus cartographiés, des termes sont émergents (ceux dont le poids augmente), d’autres sont stables (poids équivalent) et d’autres encore sont déclinants (termes dont le poids diminue). Signalons que ce n’est pas la première fois que Calliope est utilisé dans l’analyse des articles et rapport de recherche publiés dans le BMS (van Meter, Cibois et de Saint Léger, 2004).

Méthodologie

2L’analyse des articles du BMS est faite sur leur  titre, leur résumé et les mots clés. Pour analyser la dynamique du contenu de ces 315 articles, on les a divisés en trois corpus :

  • Période 1983 à 1992, 85 articles

  • Période 1993 à 2000, 119 articles

  • Période 2001 à 2008, 111 articles

3La première période est plus longue que les deux autres car Calliope est un outil d’analyse statistique, pour cela le nombre de documents analysés doit être sensiblement équivalent d’une période à l’autre.

4La première étape consiste à faire une extraction automatique de la terminologie des 315 articles puis à valider et homogénéiser le vocabulaire extrait. A la fin de cette étape, chaque article du corpus est représenté par des termes validés qui sont alors traités par le deuxième module de Calliope. Ainsi, les termes « analyse discours », « analyse texte » et « analyse textuelle » sont validés mais reportés sur le terme « analyse de contenu ». De même, les termes « donnée textuelle », « validité donnée » ou « scientométrie » sont validés, alors que les termes « analyse » ou « étude » ne le sont pas, car ils sont trop génériques et n’apportent aucune information spécifique au contenu des articles analysés (voir Figure 1).

5Dans la deuxième étape, Calliope construit le diagramme stratégique de chaque corpus qui est une cartographie thématique du contenu suivant la méthode des mots associés. Il est fondé sur la méthode des mots associés (Callon, Courtial et Turner, 1991). Enfin la troisième étape consiste à calculer le poids des termes et à les trier suivant la variation de leur poids d’une période à l’autre, en termes émergents, stables ou déclinants (de Saint Léger, 1997).

Figure 1 : Construction de la terminologie et validation des termes pertinents

Figure 1 : Construction de la terminologie et validation des termes pertinents

Diagrammes stratégiques

6Un diagramme stratégique est construit avec comme axe des abscisses la médiane de la centralité et comme axe des ordonnées la médiane de la densité. La distribution des clusters dans les différents quadrants donne alors une synthèse de la dynamique du domaine qu’ils représentent.

7Pour mieux appréhender la connexion des thématiques d’une période à l’autre, les tableaux ci-dessous reprennent les valeurs minimale, médiane et maximale de la centralité et de la densité (Tableaux 1 et 2):

Tableau 1 : Evolution de la centralité

Tableau 1 : Evolution de la centralité

8Les valeurs extrêmes de la centralité augmentent au cours du temps. On peut faire l’hypothèse alors que les thématiques des articles qui portent principalement sur les méthodologies d’analyse, s’ouvrent et s’interconnectent (voir Figures 2, 3 et 4). Parallèlement, la distribution des clusters autour de la médiane est plus équilibrée dans la troisième période (Figure 4). Le domaine atteint alors un rythme de croisière dynamique, il n’y a pas de clusters isolés très homogènes et peu connectés (quadrant 2). En revanche, il y a autant de thématiques peu connectées et peu homogènes, donc émergentes (quadrant 4) que de thématiques très connectées et très homogènes, donc fédératrices (quadrant 1).

9D’autre part, d’après le tableau des densités ci-dessous (Tableau 2), le maximum des valeurs de densité diminue : les thématiques perdent relativement en cohérence interne, cela peut s’expliquer par l’augmentation de leur interconnectivité. On peut faire l’hypothèse qu’au début des années 1980, dans le BMS, on traitait des problématiques d’analyse statistiques en sociologie, puis, avec les années et notamment avec l’usage grandissant de l’informatique, toutes ces problématiques se sont interconnectées, depuis le traitement des données jusqu’à l’assistance par ordinateur pour des enquêtes. Ainsi la thématique autour de la « Qualité donnée » (Figure 5) dans la période 1983-1992 peut être considéré comme s’insérant dans un cadre plus global dans la période 2001-2008 qui est la « Statistique » (Figure 18).

Tableau 2 : évolution de la densité

Tableau 2 : évolution de la densité

Figure 2 : Diagramme stratégique du BMS 1983-1992

Figure 2 : Diagramme stratégique du BMS 1983-1992

Figure 3 : Diagramme stratégique du BMS 1993-2000

Figure 3 : Diagramme stratégique du BMS 1993-2000

Figure 4 : Diagramme stratégique du BMS 2001-2008

Figure 4 : Diagramme stratégique du BMS 2001-2008

Analyse des clusters

10Au-delà d’un diagramme stratégique, cartographie donnant une vision globale du corpus analysé, il est nécessaire de zoomer sur le contenu de chaque cluster pour avoir une vision détaillée et donc une analyse plus fine des thématiques du corpus.

Période 1983-1992

11Quatre clusters du diagramme stratégique de cette période (cf. Figure 2) arrivent en tête sur le diagramme stratégique, il s’agit des clusters « Qualité donnée », « Entreprise », « Analyse factorielle » et « Enquête ». Ils sont les plus centraux et les plus denses.

  • 1  Un article est lié à un cluster si au moins 2 de ses termes s’y trouvent

12C’est le premier cluster qui a été construit par Calliope pour cette période, il regroupe 13 articles sur 831, soit 15%. Un retour sur les dates (voir graphique après la Figure 5) montre que cela concerne principalement des articles parus en 1991 et porte sur le mode d'administration d'une enquête (ou entretien ou interview), d’une part, et sur la qualité des données recueillies, d’autre part.

Figure 5 : Composition du cluster « Qualité donnée »

Figure 5 : Composition du cluster « Qualité donnée »

Figure 6 : Termes liés au cluster « Qualité donnée »

Figure 6 : Termes liés au cluster « Qualité donnée »

13Ce cluster, suite thématique de « Qualité donnée », regroupe 22 articles sur 83, soit 26% du corpus. Un retour sur les dates (voir graphique ci-dessous) montre que cela concerne aussi en majorité des articles parus en 1991.

  • 2  Un retour sur les termes dans leur contexte, montre que « Analyse factorielle » apparaît dans 12 a (...)
  • 3  La méthode des segments répétés

14On peut noter que le terme « Analyse factorielle correspondance » est uniquement lié à « Enquête ». C’est le terme ‘trait d’union’ avec le cluster « Analyse factorielle » (cluster Figure 8). On peut supposer que ces deux termes sont synonymes2, pourtant, ils n’apparaissent pas systématiquement dans les mêmes articles. D’où l’importance de la validation des termes extraits par Calliope-Extract suivant une méthode fondée sur la statistique3, par un expert du domaine, qui décide si ces deux termes sont équivalents ou pas.

Figure 8 : Composition du cluster « Analyse Factorielle » et ses liens internes

Figure 8 : Composition du cluster « Analyse Factorielle » et ses liens internes

15Le cluster « Entreprise », un peu singulier sur le diagramme stratégique car ne se rapportant pas directement à une méthodologie statistique mais à un objet d’étude, regroupe 24 articles sur 83, soit 29% du corpus. Un retour sur les dates (voir graphique après la Figure 9 ci-dessous) montre que cela concerne en majorité des articles parus en 1992.

Figure 9 : Composition du cluster « Entreprise » et ses liens internes

Figure 9 : Composition du cluster « Entreprise » et ses liens internes

16D’autre part, un retour sur les articles concernés, montre que cela traite principalement des méthodes d’analyse de réseaux sociaux en entreprise, principalement aux Etats-Unis (9 articles sur 24, soit 37%).

17Ce cluster, au croisement des médianes de la centralité et de la densité (voir Figure 2), représente les articles traitant de méthodes statistiques, outils de recherche en science sociale. La distribution des articles se rapportant à ce cluster sur les années étudiées, montre que cela a fait l’objet d’au moins un article par an (voir graphique ci-dessous).

Période 1993-2000

18La période 1993-2000 montre une certaine évolution des thèmes (voir Figure 3). Le terme « Questionnaire », qui figurait dans le cluster dominant « Enquête » en 1983-1992, est devenu le terme central du cluster le plus central et le plus dense de cette période. Sa composition (figure 11), avec les termes « Enquête », « Qualité donnée » et « Interview », montre qu’il a « avalé » le cluster « Qualité donnée » de la période précédente, tout en incluant deux nouveaux termes « Pré-test »  et « Cognitif ». L’autre cluster « Grande-Bretagne » du quadrant 1 est nouveau venu, c’est un objet d’étude. Quant à « Qualitatif » toujours du quadrant 1, il se trouvait en 1983-1992 dans « Méthodologie », cluster peu structuré du quadrant 3 (voir Figure 14).

19En fait, l’analyse des clusters de cette période montre le glissement des thématiques dans les articles du BMS, des méthodologies d’analyse vers les objets de recherche.

Figure 11 : Composition du cluster « Questionnaire » et ses liens internes

Figure 11 : Composition du cluster « Questionnaire » et ses liens internes

Figure 12 : Composition du cluster « Grande-Bretagne » et ses liens internes

Figure 12 : Composition du cluster « Grande-Bretagne » et ses liens internes

Figure 13 : Composition du cluster « Qualitatif » et ses liens internes

Figure 13 : Composition du cluster « Qualitatif » et ses liens internes

Figure 14 : Composition du cluster « Méthodologie » et ses liens internes

Figure 14 : Composition du cluster « Méthodologie » et ses liens internes

Période 2001-2008

20Dans la période actuelle (2001-2008), les clusters les plus centraux et les plus denses sont dans l’ordre : « Corpus », « Enquête », « Statistique » et « Individu » (voir Figure 4).

21Le détail de ce cluster montre que les thématiques des articles du BMS ont glissé de problématiques méthodologiques au cours des deux périodes précédentes, aux outils informatiques de traitement de données (« Logiciel », « Calliope »), avec l’incursion des objets de recherche (« Femme », « Français », « Travail ») dans ce premier cluster.

22Un retour sur les dates (voir graphique ci-dessous) montre que cette évolution a commencé dès 2001.

23Nous tenons à faire remarquer, qu’en 2005 et 2006, sept articles du BMS ont été consacrés aux logiciels d’analyse de contenu et plus spécifiquement l’analyse des résumés des présentations des deux premiers congrès de l’Association Française de Sociologie (AFS). Ces articles ont également servi de base pour le livre Analyses textuelles en sociologie (Demazière et al., 2006). On peut se demander alors, pourquoi le terme AFS n’apparaît pas au moins dans un cluster du diagramme stratégique ? Nous avons fait le choix de ne pas valider ce terme pour l’analyse avec Calliope de cette période, car la proximité thématique des sept articles dus à un seul évènement, aurait quelque peu biaisé la structure du diagramme stratégique sur la période 2001-2008. C’est ce que montrent les figures ci-dessous du diagramme stratégique et du cluster AFS, obtenus en validant ce dernier (Figure 16).

24Le cluster AFS se détache des autres sur le diagramme stratégique ; c’est un attracteur (de Saint Léger et van Meter, 2005 ; Demazière et al., 2006 ; van Meter et de Saint Léger, 2007).

25Le cluster « Enquête » semble être assez clairement la continuation du cluster « Questionnaire » de la période précédente. Il regroupe 69 articles sur 111 (soit 62%), qui sont uniformément répartis sur la période analysée (voir graphique ci-dessous).

26Ce cluster « Statistique », reprend certains aspects du cluster « Qualité donnée » de la première période (voir Figure 5).

Figure 19 : Composition du cluster « Individu » et ses liens internes

Figure 19 : Composition du cluster « Individu » et ses liens internes

27Ce cluster « Individu » introduit un nouveau thème pour la période 2001-2008 qui concerne des méthodes biographiques et de récit, fondées sur la mise en œuvre d’entretiens narratifs.

Conclusion : Analyse des tendances

28L’analyse des tendances avec Calliope sur les trois périodes successives (voir Figure 20) montre l’importance croissante des outils informatiques dans l’analyse des données (« Alceste », « Calliope »). Parallèlement, les objets d’études (« Etudiant », « Femme », « Consommation », « Web ») prennent aussi de plus en plus d’importance dans les articles par rapport aux termes de méthodologies d’analyse.

29A l’inverse, les courbes ci-dessous (Figure 21) montrent l’évolution du poids des termes déclinants (« Analyse correspondance », « Analyse donnée », « Classification », « Collecte donnée », « Informatique », « Tableau croisé », « Traitement donnée »). Ils sont liés à la méthodologie d’analyse et au recueil de données. Cela porte à croire, une fois de plus, qu’au cours de ces années, les thématiques des articles du BMS se sont déplacées des méthodologies aux objets d’étude. Peut-on dire alors que les méthodologies sont maintenant bien cernées ? Cette évolution, est-elle due en partie au progrès de l’outillage informatique ?

Figure 20 : Poids des termes « émergents » de 1983-1992 à 2001-2008 en passant par 1993-2000

Figure 20 : Poids des termes « émergents » de 1983-1992 à 2001-2008 en passant par 1993-2000

Figure 21 : Poids des termes « déclinants » en 1983-1992, 1993-2000 et 2001-2008

Figure 21 : Poids des termes « déclinants » en 1983-1992, 1993-2000 et 2001-2008
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Bibliography

Michel Callon, Jean-Pierre Courtial et William Turner (1991), La méthode Leximappe : Un outil pour l’analyse stratégique du développement scientifique et technique, in D. Vinck (sous la coordination de), Gestion de la recherche. Nouveaux problèmes, nouveaux outils, Armand Colin.

Mathilde de Saint Leger (1997), Modélisation de la dynamique des flux d’information, vers un suivi des domaines de connaissance, Thèse de doctorat en Science de l’Information (CNAM).

Mathilde de Saint Léger et Karl M. van Meter (2005), Cartographie du premier congrès de l'ASF avec la méthode des mots associés, Bulletin de Méthodologie Sociologique (BMS), n. 85, January.

Didier Demazière (2005), Des logiciels d’analyse textuelle au service de l’imagination sociologique, Bulletin de Méthodologie Sociologique (BMS), n. 85, January.

Didier Demazière, Claire Brossaud, Patrick Trabal et Karl van Meter (2006), Analyses textuelles en sociologie : Logiciels, méthodes, usages, Rennes, Presses universitaires de Rennes.

Karl M. van Meter et Mathilde de Saint Léger (2008), Co-Word Text Analysis Applied to Political Science: 2006 International Political & "Parapolitical" Headlines, Bulletin de Méthodologie Sociologique (BMS), n. 97, January.

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Karl M. van Meter, Philippe Cibois et Mathilde de Saint Léger (2004), Correspondence & Co-Word Analysis of Ten Years of BMS articles (1993-2003), Bulletin de Méthodologie Sociologique (BMS), n. 81, January.

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Notes

1  Un article est lié à un cluster si au moins 2 de ses termes s’y trouvent

2  Un retour sur les termes dans leur contexte, montre que « Analyse factorielle » apparaît dans 12 articles alors que « Analyse factorielle correspondance » apparaît dans 7.

3  La méthode des segments répétés

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Title Figure 1 : Construction de la terminologie et validation des termes pertinents
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Title Tableau 1 : Evolution de la centralité
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Title Tableau 2 : évolution de la densité
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Title Figure 2 : Diagramme stratégique du BMS 1983-1992
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Title Figure 3 : Diagramme stratégique du BMS 1993-2000
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Title Figure 4 : Diagramme stratégique du BMS 2001-2008
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Title Figure 5 : Composition du cluster « Qualité donnée »
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Title Figure 6 : Termes liés au cluster « Qualité donnée »
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Title Figure 7 : Composition du cluster « Enquête » et ses liens internes
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Title Figure 9 : Composition du cluster « Entreprise » et ses liens internes
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References

Bibliographical reference

Mathilde de Saint Léger, « Comment ont évolué les thématiques des 99 premiers numéros de BMS ? », Bulletin de méthodologie sociologique, 100 | 2008, 16-33.

Electronic reference

Mathilde de Saint Léger, « Comment ont évolué les thématiques des 99 premiers numéros de BMS ? », Bulletin de méthodologie sociologique [Online], 100 | 2008, Online since 01 October 2011, connection on 18 October 2017. URL : http://bms.revues.org/3153

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Mathilde de Saint Léger

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