COURS // FSH8050 Analyse textuelle informatisée en humanités numériques
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Description du cours
- Cycle : 2
- Nombre de crédits : 3
- Discipline : Faculté des sciences humaines
Objectifs
- Offrir une formation unique et intégrée de différentes approches en ATO (analyse de texte assistée par ordinateur) dans un lieu d'échanges d'expertises en ATO intégrant les méthodes qualitatives (annotation sur mesure) et quantitatives (fouille de textes).
- Former par la pratique aux techniques récentes en ATO.
- Favoriser la formation de chercheurs adaptés à la réalité des humanités numériques.
- Décloisonner l'usage des outils en ATO en conscientisant les usagers à l'interopérabilité et à la programmation informatique de base.
Sommaire du contenu
Ce cours se veut un laboratoire permettant aux étudiants de s'approprier les méthodes d'analyse textuelle assistée par ordinateur (ATO) adaptées à des corpus textuels variés (entrevues, questions ouvertes, articles de journaux, discours politiques, médias sociaux, rapports d'organismes, œuvres, etc.). Il vise l'acquisition de nouvelles compétences de recherche en sciences humaines, un milieu où la croissance exponentielle des données (textuelles) de recherche sous format numérique incite les chercheurs à employer des outils et des démarches appropriées (automatique, semi-automatique ou manuelle), d'où une formation intégrée à deux approches de l'ATO qui se croisent rarement dans une même formation: fouille de textes (quantitative) et annotation de texte (qualitative). L'atelier suivra ainsi une progression allant du prétraitement à l'application d'une multitude d'analyses, en passant par l'enrichissement inductif de grilles d'annotation (socio-sémantique, syntaxique, etc.) et par la maîtrise de techniques statistiques uni-, bi- et multidimensionnelles pour la fouille (supervisée ou non) et l'annotation de textes. Les limites épistémologiques de l'ensemble de ces opérations et leurs usages en sciences humaines seront approfondis.
Modalité d'enseignement
Une journée entière par semaine
Conditions d'accès
Être inscrit dans un programme de maîtrise ou de doctorat à l'UQAM ou ailleurs dans la province
Avoir quelques notions de programmation informatique ou être intéressé à les apprendre
Avoir des connaissances de base en statistiques descriptives et inférentielles
Avoir des connaissances de base en analyse qualitative
