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Analyse statistique des données textuelles avec IRaMuTeQ

Des logiciels spécialisés permettent aujourd’hui l’analyse automatique des langues naturelles. Les méthodes multivariées permettent une exploitation poussée de ces données, questions ouvertes dans les enquêtes, entretiens, veille technologique.

Fiche formation

Description

Public concerné

Techniciens, ingénieurs ou chercheurs confrontés à l’exploitation de données textuelles.

Prérequis

La connaissance des notions de base des statistiques et des méthodes descriptives multivariées sont souhaitables.

Objectifs

Après une introduction précisant des éléments de vocabulaire spécifiques à l'analyse textuelle les participants sont capables d'analyser les réponses à des questions ouvertes d'un questionnaire, de les mettre en relation avec les réponses aux questions fermées, de trouver des regroupements de répondants sur la base de leur discours.
En outre le logiciel Iramuteq leur permettra d'analyser de gros volumes de textes pour comparer des discours, des auteurs, des entretiens, etc.

Méthode

Après une courte introduction les stagiaires apprennent à utiliser l'interface du logiciel libre Iramuteq (travaillant à partir des bibliothèques du logiciel R). La méthode Reinert de classification et une approche très fine des contextes de mots par les analyses de similitudes sont expliquées.
A partir d'un exemple d'enquête sociologique comportant des questions fermées et ouvertes, ils réalisent en pratique l'ensemble de l'analyse.
Les éléments théoriques sont présentés sans recours à des connaissances particulières en mathématiques.

Durée et autres formalités

Durée : Deux jours

Interentreprises (Tours)

Nombre de stagiaires limité à 6.
Dates : nous consulter

Intra-entreprise

Groupe de 12 personnes au plus.
Dates : à définir avec le client.

Prix : nous consulter

Nos formations sont exonérées de TVA.
Un tarif dégressif s´appliquera à partir de 3 formations facturées.

Programme de la formation

Généralités
Présentation du logiciel IRaMuTeQ
  • Présentation générale.
  • Principes de fonctionnement.
  • Paramétrage du texte et importation
Lemmatisation et statistiques élémentaires
  • Lemmatisation : Définitions, Mise en œuvre.
  • Statistiques élémentaires.
Spécificités et AFC
  • Rappels sur l’analyse des correspondances : Fonction de l'AFC, Rappel sur le Chi², Les calculs de l’AFC, Lecture du graphe factoriel d’une AFC.
Classification méthode Reinert
  • Principe de la classification descendante hiérarchique sur segments de texte.
  • Mise en œuvre de la classification : Paramétrage de la classification, Lecture et interprétation.
Analyses de similitudes
  • Principe.
  • Mise en œuvre des analyses de similitudes : Paramétrage de l'analyse, Lecture et interprétation, Autres graphes de similitudes.
Nuages de mots
  • Généralités.
  • Mise en œuvre : Paramétrage, Lecture.
Analyse de matrices et analyse prototypique
  • Généralités.
  • Mise en œuvre : Fréquences, Fréquences multiples, Chi², Classification, Analyses de similitude, Analyse prototypique.
Limites de l'analyse automatique du texte
Exercices en autonomie

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