Co-auteur
  • CARDON Dominique (5)
  • PARASIE Sylvain (4)
  • VENTURINI Tommaso (3)
  • CAMBROSIO Alberto (3)
  • Voir plus
Type de Document
  • Article (13)
  • Contribution à un site web (3)
  • Communication non publiée (1)
  • Actes de colloque (1)
  • Voir plus
in UiO: C-REX - Center for Research on Extremism Publié en 2020-03-30
RAMACIOTTI MORALES Pedro
METIN Omer Faruk
68
vues

0
téléchargements
First lines: Activists wearing Yellow Safety Vests started taking the streets in France since October 2018. Many commentators linked their grievances to radical right and “anti-establishment” politics. Why is it not so simple? Activists wearing yellow safety vests, or Gilets Jaunes, started taking the streets in France in October 2018. As these uprisings could not be connected to any political party or to any clear political agenda, some commentators linked their grievances with the ethnocentric and ‘anti-establishment’ discourse of the Rassemblement National (formerly Front National, RN). After more than a year of demonstrations, and some attempts by Marine Le Pen to latch on to the Yellow Vests (YVs) the RN has failed to capitalize on this discontent suggesting that the relationship of the YVs with the populist radical right is probably not that obvious. We argue that it is overly simplistic to associate the YVs with the populist radical right. While the ideology of the radical right is crucially informed by nativism, authoritarianism and populism, the YVs movement is not based on a single, accepted platform, and it talks very little about immigration and law and order issues. In addition, it is not just against the ‘establishment’ or democracy tout court but mostly concerned with institutional reforms (notably to improve the accountability of the executive). Our claim is supported by the findings of an ongoing research project at CEE & médialab of Sciences P

In this paper we introduce a novel approach for the computational analysis of research activities and their dynamics. Named SASHIMI (Symmetrical And Sequential analysis from Hierarchical Inference of Multidimensional Information), our approach provides a multi-level description of the structure of scientific activities that offers numerous advantages over traditional methods such as topic models or network analyses. Our method generates a dual description of corpora in terms of research domains (collections of documents) and topics (collections of words). It also extends this description to clusters of associated dimensions, such as time. SASHIMI only requires access to the textual content of individual documents, rather than specific metadata such as citations, authors, or keywords as is the case with other science-mapping approaches. We illustrate the analytical power of our method by applying it to the empirical analysis of an original dataset, namely the 1995-2017 collection of abstracts presented at ASCO, the largest annual oncology research conference. We show that SASHIMI is able to detect the presence of significant temporal patterns and to identify the major thematic transformations of oncology that underlie these patterns.

Le codage de texte est au coeur de la pratique des sociologues et renvoie à toute une variété de pratiques, de types de matériaux textuels et de corpus et plus largement de modalités de production de connaissance. Différentes options se présentent à l’analyste lorsqu’il souhaite coder avec une machine. Entre les méthodes inductives entièrement non-supervisées venant de l’informatique et la reconnaissance de motifs lexicaux assistés par ordinateur, nous proposons une troisième voie qui s’appuie sur les capacités d’inférence de l’apprentissage machine tout en garantissant un contrôle des catégories analytiques utilisées pour le codage. Une méthode de codage supervisé actif est ainsi appliquée à deux corpus textuels: un ensemble de commentaires collectés sur un corpus de commentaires publiés sur le web, et un corpus d’articles de presse.

Unfolding the Multi-layered Structure of the French Mediascape

L’essor du web et des réseaux sociaux offre aux chercheurs en sciences sociales un volume considérable de textes : des livres et des articles numérisés ou « nativement numériques », mais aussi des discussions sur des forums, des échanges sur les réseaux sociaux ou des propos tenus sur diverses plateformes en ligne. D’une grande hétérogénéité, ces matériaux textuels sont le support d’un registre étendu d’activités sociales : des citoyens débattent sur une plateforme délibérative des réformes souhaitables en matière de fiscalité et de services publics ; un travailleur présente son parcours, ses compétences et ses contacts professionnels sur LinkedIn ; des mères de famille échangent des conseils de puériculture sur un forum, etc. Combinés au développement d’outils informatiques, ces matériaux sont à l’origine d’une promesse qui a été formulée à l’intérieur comme à l’extérieur des sciences sociales : notre compréhension du monde social serait plus profonde et plus précise si nous exploitions quantitativement les « traces » textuelles de tant d’activités sociales (Lazer et al., 2009). [Premières lignes]

Dans cet article, nous nous demandons dans quelle mesure un public au sens fort du terme peut se former autour des occurrences diffusées par les plateformes journalistiques en ligne – c’est-à-dire pas seulement un ensemble d’individus qui consomment des informations, mais un être collectif qui partage des interprétations communes. Pour répondre à cette question, nous avons analysé un corpus de 28 828 commentaires postés sur « The Homicide Report », une plateforme apparue en 2010 qui fournit une information standardisée sur tous les homicides commis à Los Angeles. Nous avons eu recours à une méthode d’analyse textuelle très peu utilisée en sciences sociales, qui repose sur des algorithmes d’apprentissage supervisé. Cette enquête conduit à deux résultats. D’une part, nous montrons que les internautes parviennent à élaborer des interprétations communes à partir des occurrences qui leur sont adressées, en combinant trois façons de « faire public » qui empruntent aux médias traditionnels. D’autre part, nous montrons que l’exploitation sociologique des inscriptions textuelles permet de réduire le fossé entre les enquêtes quantitatives sur les audiences – qui se situent à grande échelle, mais échouent à saisir des interprétations – et les études plus qualitatives – qui saisissent des interprétations à une échelle très locale.

Since 2010, machine learning based predictive techniques, and more specifically deep learning neural networks, have achieved spectacular performances in the fields of image recognition or automatic translation, under the umbrella term of “Artificial Intelligence”. But their filiation to this field of research is not straightforward. In the tumultuous history of AI, learning techniques using so-called "connectionist" neural networks have long been mocked and ostracized by the "symbolic" movement. This article retraces the history of artificial intelligence through the lens of the tension between symbolic and connectionist approaches. From a social history of science and technology perspective, it seeks to highlight how researchers, relying on the availability of massive data and the multiplication of computing power have undertaken to reformulate the symbolic AI project by reviving the spirit of adaptive and inductive machines dating back from the era of cybernetics. Keywords : Neural networks, Artificial intelligence, Connectionnism, Expert systems, Deep learning

Depuis 2010, les techniques prédictives basées sur l’apprentissage artificiel (machine learning), et plus spécifiquement des réseaux de neurones (deep learning), réalisent des prouesses spectaculaires dans les domaines de la reconnaissance d’image ou de la traduction automatique, sous l’égide du terme d’“Intelligence artificielle”. Or l’appartenance de ces techniques à ce domaine de recherche n’a pas toujours été de soi. Dans l’histoire tumultueuse de l’IA, les techniques d’apprentissage utilisant des réseaux de neurones - que l’on qualifie de “connexionnistes” - ont même longtemps été moquées et ostracisées par le courant dit “symbolique”. Cet article propose de retracer l’histoire de l’Intelligence artificielle au prisme de la tension entre ces deux approches, symbolique et connexionniste. Dans une perspective d’histoire sociale des sciences et des techniques, il s’attache à mettre en évidence la manière dont les chercheurs, s’appuyant sur l’arrivée de données massives et la démultiplication des capacités de calcul, ont entrepris de reformuler le projet de l’IA symbolique en renouant avec l’esprit des machines adaptatives et inductives de l’époque de la cybernétique.

in COGITO, research newletter Publié en 2018-11
7
vues

0
téléchargements
In a study of sermons made by English preachers in the 17th and 18th centuries, medialab researcher Jean-Philippe Cointet and four sociologists and historians from American and German universities mapped biblical references used by priests from Anglican and dissident churches*. This work, presented in a Poetics journal article entitled “The (Protestant) Bible, the (printed) sermon, and the word(s): The semantic structure of the Conformist and Dissenting Bible, 1660–1780”, sheds lights on a whole swath of the history of faiths, and is notable for deploying new methods of textual analysis based on the quantitative and qualitative processing of empirical data. Awarded a prize from the American Sociological Association, this study is representative of a recent research trend in the humanities and social sciences: computational hermeneutics, which analyze and interpret cultural phenomena by drawing on quantitative methods and empirical data. (First paragraph)

in COGITO, la lettre de la recherche à Sciences Po Publié en 2018-11
15
vues

0
téléchargements
Dans une étude sur les sermons prononcés par des prêcheurs anglais aux 17e et 18e siècles, Jean-Philippe Cointet, chercheur au médialab, et quatre sociologues et historiens d’universités américaines et allemandes, ont établi une cartographie des références bibliques utilisées par les prêtres des églises anglicanes et dissidentes*. Ce travail, exposé dans un article de la revue Poetics “The (Protestant) Bible, the (printed) sermon, and the word(s): The semantic structure of the Conformist and Dissenting Bible, 1660–1780”, outre qu’il éclaire un pan entier de l’histoire des croyances, est notable en ce qu’il mobilise de nouvelles méthodes d’analyse textuelle basées sur un traitement quantitatif et qualitatif de données empiriques. Reconnue par un prix de l’American Sociological Association, cette étude est représentative d’un courant récent de recherches en sciences humaines et sociales : l’herméneutique computationnelle qui analyse et interprète les phénomènes culturels en s’appuyant sur des méthodes quantitatives et des données empiriques. (Premier paragraphe)

Suivant