Enquêtes quantitatives. Boîte à outils pour sciences sociales
Lundi 23 septembre 2024Lundi 23 septembre 2024
De 15h à 18h
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ENS-PSL, salle de conférences du Centre Sciences des Données
ENS-PSL 45 rue d'Ulm 75005Paris France
48.8418371, 2.3440403
Deuxième séance du cours "Enquêtes quantitatives. Boîte à outils pour sciences sociales", assurée par Théo Boulakia.
Vous êtes face à un taux, une proportion, un pourcentage, un ratio quelconque, qui varie spatialement. Taux d’abstention, taux de chômage, densité de population. Une carte s’impose. La couleur s’invite. Vous imaginez déjà un camaïeu de bleu, des transitions invisibles qui portent insensiblement l’œil des teintes les plus claires aux plus sombres. C’est d’ailleurs ce que par défaut votre logiciel vous propose. Et c’est une très mauvaise idée. Pour être efficace, votre carte a besoin de discontinuité. Il faudra, sans états d’âme, découper votre variable en tranches, ce qu’on appelle la discrétisation. Selon la distribution de vos données et les objectifs que vous poursuivez, vous pourrez piocher parmi une dizaine d’approches et d’algorithmes. Au cours de cette séance, on parlera également palettes de couleurs, inclusion, données manquantes et valeurs extrêmes. Deux enquêtes nous accompagneront : sur le nuage de Tchernobyl et la vie électorale française.
Enquêtes quantitatives. Boîte à outils pour sciences sociales
S1 2024-2025.
Cours d'analyse de données en sciences sociales, délivré par Théo Boulakia. Les séances ont lieu le lundi, de 15h à 18h, dans la salle de conférences du Centre de Sciences des données (ENS-PSL, 45 rue d'Ulm, tout en haut de l'escalier B ou C).
Objectifs du cours: Ce cours propose une initiation à diverses méthodes quantitatives à partir d’enquêtes de sciences sociales. Chaque séance s’organise autour de la rencontre entre une question (sociologique, anthropologique, historiographique), des données et une méthode : cartographie, réduction de la dimensionnalité, partitionnement, analyse de séquences, analyse textuelle, statistiques bayésiennes. L’objectif du cours est d’acquérir une compréhension schématique de la mise en oeuvre de ces méthodes, de leurs mérites et de leurs limites. Comment représenter des données spatiales, des séquences temporelles ? Qu’apportent les statistiques bayésiennes qui manque à l’approche fréquentiste ? Comment analyser les propriétés morpho-synthaxiques d’un texte ? Comment passer d’un grand nombre de variables à un petit nombre de classes ? Ces questions se poseront en contexte, dans une dynamique d’ajustement entre données, méthode et question de recherche (une dynamique d’enquête). Les questions de programmation seront abordées seulement dans les grandes lignes, aucune expérience dans ce domaine n’est requise.
Modalités pratiques: Validation dans le cadre de la mineure "humanités numériques" du Programme gradué Humanités ou du DENS (6 ECTS). Possibilité d'assister en auditeur libre. Rendre un document de quatre pages appliquant une des méthodes découvertes en cours à ses propres données : présentation des données, intérêt de la méthode, mise en œuvre et interprétation. Les personnes n'ayant pas d'expérience en programmation seront assistées pour la mise en œuvre.
