{"id":240,"date":"2017-05-24T17:32:04","date_gmt":"2017-05-24T15:32:04","guid":{"rendered":"http:\/\/wp.unil.ch\/histoireparlesdonnees\/?page_id=240"},"modified":"2017-05-24T17:55:56","modified_gmt":"2017-05-24T15:55:56","slug":"resultats","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/wp.unil.ch\/histoireparlesdonnees\/les-travaux\/traitement-mediatique-de-la-neutralite-suisse\/resultats\/","title":{"rendered":"R\u00e9sultats"},"content":{"rendered":"

Introduction<\/a> \u00b7<\/strong> Corpus<\/a> \u00b7<\/strong> M\u00e9thodologie<\/a> \u00b7<\/strong> R\u00e9sultats<\/a> \u00b7<\/strong> Interpr\u00e9tation<\/a> \u00b7<\/strong> Avantages et limites<\/a> \u00b7<\/strong> Conclusion<\/a><\/p>\n

Dans cette partie, nous exposons les visualisations que nous jugeons int\u00e9ressantes pour notre analyse. Chaque visualisation est accompagn\u00e9e des quelques mots expliquant l\u2019intuition qui la sous-tend et comment nous l\u2019avons obtenue.<\/p>\n

Courbe de fr\u00e9quence aux diff\u00e9rentes \u00e9chelles<\/h3>\n
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Figure 1. La courbe de fr\u00e9quence de \u00ab neutralit\u00e9 \u00bb \u00e0 chaque mois de 1947 \u00e0 1996 (50 ans), les trois mots-cl\u00e9s TF-IDF (points rouges) et les faits historiques (lignes vertes)<\/em><\/figcaption><\/figure>\n

L\u2019image ci-dessus illustre le changement de la fr\u00e9quence du mot \u00ab neutralit\u00e9 \u00bb en Une (corpus \u00ab?neutralit\u00e9 \/ Une?\u00bb). Le comptage se fait sur tous les mois. Nous y ajoutons ensuite les mots repr\u00e9sentatifs calcul\u00e9s via TF-IDF et quelques \u00e9v\u00e9nements historiques pour mieux situer les pics sur la courbe dans le temps. Cette premi\u00e8re figure met en lien les grands \u00e9v\u00e9nements de la Guerre froide avec les articles associ\u00e9s. Nous pouvons faire le m\u00eame exercice avec une \u00e9chelle plus grande, celle de l\u2019ann\u00e9e, la courbe est similaire, mais les mots repr\u00e9sentatifs s\u2019av\u00e8rent plus difficiles \u00e0 extraire.<\/p>\n

Regroupement des segments de textes<\/h3>\n

Le regroupement des mots permet de retrouver les principaux th\u00e8mes \u00e9voqu\u00e9s en m\u00eame temps que la neutralit\u00e9. Le r\u00e9sultat ci-dessus est obtenu sur le corpus \u00ab?neutralit\u00e9?\u00bb. Nous distinguons bien deux groupes de mots li\u00e9s \u00e0 la relation internationale (en vert) et un groupe sur le gouvernement suisse (en rouge).<\/p>\n

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Figure 2 Le dendrogramme calcul\u00e9 sur tout le corpus avec une taille de segment de texte 40 et 20 classes \u00e0 la fin de la premi\u00e8re phase de la m\u00e9thode Reinert<\/figcaption><\/figure>\n

Apr\u00e8s avoir regroup\u00e9 les segments de textes, Iramuteq calcule automatiquement la distance ?2<\/sup> entre chaque groupe de mot dans un sous-ensemble du corpus d\u00e9fini par une variable, par exemple une ann\u00e9e pr\u00e9cise. Ces valeurs repr\u00e9sentent l\u2019importance d\u2019un groupe dans un sous-corpus donn\u00e9. Autrement dit, elles repr\u00e9sentent les th\u00e8mes les plus abord\u00e9s sur un certain intervalle de temps. L\u2019\u00e9volution de la distance de chaque groupe de mots se trouve sur la figure 3.<\/p>\n

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Figure 3 Distances ?2 calcul\u00e9es en m\u00eame temps que la figure 2. La surface (ou l\u2019\u00e9paisseur) correspond \u00e0 l\u2019importance d\u2019un th\u00e8me \u00e0 un moment pr\u00e9cis<\/figcaption><\/figure>\n

Graphe de similitude<\/h3>\n

L\u2019objectif du graphe de similitude est tr\u00e8s proche de celui du regroupement, c\u2019est-\u00e0-dire de trouver les grands th\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 la \u00ab neutralit\u00e9 \u00bb. Pour obtenir le r\u00e9sultat dans la figure 4, nous avons utilis\u00e9 d\u2019abord?ForceAtlas2<\/em>, puis Noverlap pour former les groupes sans que les n\u0153uds se superposent. Nous voyons d\u2019abord que la \u00ab neutralit\u00e9 \u00bb reste bien proche de la \u00ab politique \u00bb et la \u00ab Suisse \u00bb. Puis?nous avons des groupes form\u00e9s autour de \u00ab?l\u2019ind\u00e9pendance?\u00bb et la \u00ab?d\u00e9fense?\u00bb.<\/p>\n

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Figure 4 Graphe de similitude avec l\u2019indice de similitude Mountford<\/figcaption><\/figure>\n

La m\u00e9thodologie que nous pr\u00e9sentons dans cette partie se limite \u00e0 des m\u00e9thodes classiques. Ce choix est non seulement d\u00fb aux moyens dont nous disposons, mais aussi \u00e0 la qualit\u00e9 de nos donn\u00e9es et \u00e0 notre expertise dans le domaine.<\/p>\n

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