Le web politique au prisme de la science ...
Type de document :
Article dans une revue scientifique: Article original
DOI :
URL permanente :
Titre :
Le web politique au prisme de la science des données
Auteur(s) :
Boyadjian, Julien [Auteur]
Centre d'Études et de Recherches Administratives, Politiques et Sociales (CERAPS) - UMR 8026
Olivesi, Aurélie [Auteur]
Equipe de recherche de Lyon en sciences de l'information et de la communication [ELICO]
Velcin, Julien [Auteur]
Entrepôts, Représentation et Ingénierie des Connaissances [ERIC]
Centre d'Études et de Recherches Administratives, Politiques et Sociales (CERAPS) - UMR 8026
Olivesi, Aurélie [Auteur]
Equipe de recherche de Lyon en sciences de l'information et de la communication [ELICO]
Velcin, Julien [Auteur]
Entrepôts, Représentation et Ingénierie des Connaissances [ERIC]
Titre de la revue :
Réseaux
Numéro :
n° 204
Pagination :
9-31
Éditeur :
CAIRN
Date de publication :
2017-09-07
ISSN :
0751-7971
Mot(s)-clé(s) :
science des données
big data
humanités numériques
réseaux sociaux
web politique
représentativité
méthodologie des sciences sociales
interdisciplinarity
méthodes actives
big data
humanités numériques
réseaux sociaux
web politique
représentativité
méthodologie des sciences sociales
interdisciplinarity
méthodes actives
Mot(s)-clé(s) en anglais :
data science
big data
digital humanities
social networks
political web
representativeness
social science methodology
inter-disciplinarity
active methods
big data
digital humanities
social networks
political web
representativeness
social science methodology
inter-disciplinarity
active methods
Discipline(s) HAL :
Sciences de l'Homme et Société/Science politique
Résumé :
Cet article interroge l’influence réciproque de la science des données et des sciences sociales pour analyser le Web politique. En fournissant des outils (partiellement) automatisés de collecte et d’analyse des corpus ...
Lire la suite >Cet article interroge l’influence réciproque de la science des données et des sciences sociales pour analyser le Web politique. En fournissant des outils (partiellement) automatisés de collecte et d’analyse des corpus numériques, la science des données apporte une aide précieuse aux chercheurs en sciences sociales se trouvant confrontés aux problématiques du « big data ». Et par leur retour d’expérience et leurs usages critiques de ces outils, les chercheurs en sciences sociales contribuent à enrichir les résultats de la science des données. Ce croisement disciplinaire fait se confronter des méthodologies structurées de part et d’autre, notamment lors des phases de constitution du corpus, d’analyse des données et d’extrapolation des résultats. Pour chacune de ces étapes de la recherche, nous montrons les spécificités heuristiques et techniques des terrains numériques, les problèmes méthodologiques et épistémologiques qui leur sont intrinsèquement liés et la façon dont la science des données peut y répondre.Lire moins >
Lire la suite >Cet article interroge l’influence réciproque de la science des données et des sciences sociales pour analyser le Web politique. En fournissant des outils (partiellement) automatisés de collecte et d’analyse des corpus numériques, la science des données apporte une aide précieuse aux chercheurs en sciences sociales se trouvant confrontés aux problématiques du « big data ». Et par leur retour d’expérience et leurs usages critiques de ces outils, les chercheurs en sciences sociales contribuent à enrichir les résultats de la science des données. Ce croisement disciplinaire fait se confronter des méthodologies structurées de part et d’autre, notamment lors des phases de constitution du corpus, d’analyse des données et d’extrapolation des résultats. Pour chacune de ces étapes de la recherche, nous montrons les spécificités heuristiques et techniques des terrains numériques, les problèmes méthodologiques et épistémologiques qui leur sont intrinsèquement liés et la façon dont la science des données peut y répondre.Lire moins >
Résumé en anglais : [en]
In this introduction, we aim to examine how data science and social science can mutually help each other when it comes to analyzing the political Web. On the one hand, by developing (partially) automated tools for collecting ...
Lire la suite >In this introduction, we aim to examine how data science and social science can mutually help each other when it comes to analyzing the political Web. On the one hand, by developing (partially) automated tools for collecting and analyzing digital corpora, data scientists can provide valuable help to social scientists who have to deal with big data. Reciprocally, through their feedback on their experience and their critical uses of these tools, social scientists may enrich the results of data science. The structured methodologies of both disciplinary fields can thus enrich one another when building the research corpora, when analyzing the data and when extrapolating from the results. For each of these research stages, we aim to show what is heuristically and technically specific about research fields in digital spaces, what kind of methodological and epistemological problems they may raise, and how data science can provide solutions.Lire moins >
Lire la suite >In this introduction, we aim to examine how data science and social science can mutually help each other when it comes to analyzing the political Web. On the one hand, by developing (partially) automated tools for collecting and analyzing digital corpora, data scientists can provide valuable help to social scientists who have to deal with big data. Reciprocally, through their feedback on their experience and their critical uses of these tools, social scientists may enrich the results of data science. The structured methodologies of both disciplinary fields can thus enrich one another when building the research corpora, when analyzing the data and when extrapolating from the results. For each of these research stages, we aim to show what is heuristically and technically specific about research fields in digital spaces, what kind of methodological and epistemological problems they may raise, and how data science can provide solutions.Lire moins >
Langue :
Français
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Non spécifiée
Établissement(s) :
Université de Lille
CNRS
CNRS
Collections :
Date de dépôt :
2023-06-18T11:14:35Z
2023-06-30T14:03:23Z
2023-06-30T14:03:23Z
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