1) Pourquoi utiliser R pour la textométrie
ISIG, UMR 5600 EVS
2024-10-01
Le langage R est un langage de programmation et un environnement mathématique utilisé pour le traitement de données et l’analyse statistique. Il est en outre d’utilisation libre et gratuite et peut être téléchargé par exemple à l’adresse suivante: http://cran.r-project.org/. L’installation prend au plus quelques minutes.
Il permet de réaliser
Il peut donc remplir les fonctions
En contrepartie de sa polyvalence et de sa flexibilité, R peut être un peu déroutant au premier abord, car il ne s’agit pas d’un logiciel “clic-boutons”: on exécute les différentes opérations à travers l’exécution de lignes de commande.
La manipulation de chaînes de caractère sous R fait partie des opérations à mettre en oeuvre à des fins de programmation, par exemple pour manipuler des noms de fichiers, nettoyer des données, récupérer de la donnée textuelle via du web-scraping, etc.
Quand il s’agit en plus de travailler sur des données textuelles correspondant à du langage naturel (langage parlé, oeuvres littéraires, tweets, articles de presse, documentation, etc.) certaines méthodes existent, qui permettent de mettre en forme et d’analyser des corpus de textes.
La textométrie, ou analyse de données textuelles, est une approche qui consiste à traiter un ensemble de textes (ou corpus) comme un jeu de données que l’on peut analyser par des méthodes quantitatives. Pour ce faire, elle utilise notamment des modèles statistiques qui permettent par exemple d’identifier des éléments du lexique particulièrement signifiants.
La textométrie est ainsi naturellement un outil privilégié des sciences humaines et sociales qui revêt dans ces disciplines une certaine originalité puisqu’elle regroupe notamment nombre de méthodologies et techniques quantitatives.
L’ancrage de la textométrie en sciences humaines et sociales en France est lié en partie à la force de l’école statistique française et à l’influence de certains chercheurs, précurseurs de ces méthodes comme Jean-Paul Benzécri.
Le nombre et la richesse des logiciels dédiés développés par des laboratoires français (par exemple Alceste, IRaMuTeQ, TXM),AnalyseSHS témoigne de cet héritage.