Séminaire

Indices

Enquêtes quantitatives. Boîte à outils pour sciences sociales

Mercredi 4 décembre 2024 Mercredi 4 décembre 2024

De 15h à 18h

Danielle Navarro, Generative Art, licence CC BY 4.0

ENS-PSL, salle de conférences du Centre Sciences des Données

ENS-PSL
45 rue d'Ulm
75005 Paris
France

48.8418371, 2.3440403

Septième séance du cours "Enquêtes quantitatives. Boîte à outils pour sciences sociales", assurée par Théo Boulakia.

Vous avez construit un modèle. Il est certainement faux (ils le sont tous). Mais peut-être est-il utile. L’objet de cette séance est de vous donner un certain nombre de clefs pour répondre à ces deux questions : à quel point mon modèle est-il faux ? Sert-il à quelque chose ? Par modèle, on entend ces machines plus ou moins compliquées que les statisticiens fabriquent pour faire des prédictions à partir d’un faisceau d’indices. Les sciences sociales, peu concernées par les prédictions, utilisent plus couramment les modèles pour tester l’existence d’un lien de causalité entre deux phénomènes. On s’appuiera sur la séance précédente pour présenter la version bayésienne de modèles simples, pour des tâches de régression (nombre de personnes qui voteront pour X aux prochaines élections) et de classification (probabilité que X soit élu). On montrera comment évaluer la qualité des prédictions faites par ces modèles.

Mercredi 4 décembre 2024

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.

Inscription : theo.boulakia [a] ens.psl.eu