1 analyse exploratoire dentrevues de groupe : quand alceste, dtm, lexico et sato se donnent la main...

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Analyse exploratoire d’entrevues de groupe : quand ALCESTE, DTM,

LEXICO et SATO se donnent la main

François Daoust

Gaëlle Dobrowolski

Monique Dufresne

Claire Gélinas-Chebat

JADT 2006 – Besançon

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OBJECTIFS

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• 1 : Montrer comment on peut combiner plusieurs logiciels de lexicométrie (ALCESTE, DTM et LEXICO3) pour valider et compléter une analyse SATO.

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• 2 : Mettre à l'épreuve des chaînes de traitement qui font appel à des passerelles de conversion développées dans le contexte du réseau ATONET.

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CONTEXTE DE LA

RECHERCHE : ATONET

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Les trois volets d’ATONET

• méthodologie et partage de corpus• formats d'échange de documents

électroniques• terminologie de l'analyse des

données textuelles

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CORPUS

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• Entrevues enregistrées de neuf groupes de jeunes rencontrés à Rennes en 2000 (48 jeunes Français)

Corpus Gallopel

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• Chacun des 9 groupes comprend 5 à 6 jeunes et un intervenant :

– âgés entre 15 à 25 ans

– fumeurs et non fumeurs – hommes et femmes

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Entrevues semi dirigées

• 1 Discussion précédée d’une période de familiarisation avec le tabagisme

• 2 Discussion suite à l’introduction d’une brochure

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ANALYSE AVEC SATO:

Nature

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• Analyse sémantico statistique basée sur une construction itérative d’une grille catégorielle

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ANALYSE AVEC SATO :

Démarche

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Démarche (1)

• Comparaison de lexiques associés à des sous-textes établis selon :

– sexe

– fumeur / non-fumeur

– avant / après message anti-tabac

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Démarche (2)

• Indices statistiques simples :

– Distance du Chi2

– Mesure d'écart à la moyenne

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ANALYSE AVEC SATO :

Étapes

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Étapes (1)

Va et vient entre les données lexicales brutes et leurs contextes d’utilisation (Kwic):

1. Approche univariée : saisir la spécificité de la stratification induite par chacune des variables sociologiques

2. Approche multivariée : tenir compte de l’interaction de ces variables

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Étapes (2)

• Émergence d'une grille catégorielle sémantique :– apparence, arrêt, négation, concret,

danger, dépendance, soc-je*, maladie, mort, plaisir, …

– soc-ami, soc-famille, soc-gens, soc-jeune, liberté, envie, conscience, volonté, …

*(Le préfixe soc- renvoie à un ensemble de catégories

référant aux rapports sociaux identifiés par les jeunes.)

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ANALYSES AVEC SATO :

Conclusions

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Conclusions (1)

• Construction d'une grille

catégorielle transparente et respectueuse de la spécificité du contexte d'énonciation.

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Conclusions (2)

• Démarche itérative combinant :– une approche inductive (qualitative) – une utilisation d'outils simples de

statistique lexicale– une approche plus sensible à la

pragmatique textuelle.

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Conclusions (3)

• Production de données qualifiées (catégories) qui traduisent la démarche interprétative de l’analyste

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VALIDATION

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• Validation de notre démarche et de nos résultats par divers logiciels de statistique textuelle :

– ALCESTE (Reinert)

– LEXICO 3 (Salem)

– DTM (Lebart)

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Chaîne de traitement (1)

Format initial des données : balises SATO (propriétés)– identification du locuteur et des

caractéristiques sociologiques

– identification des sections pré ou post «brochure».

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Chaîne de traitement (2)

*page=gallo02/11

*pub=brochure *locuteur=s36

*fumeur=non *sexe=h Bah, la brochure là, elle nous présente ce qui nous attend si on fume. Mais c ’est très… quoi, moi j ’ai lu ça, mais je ne sais pas je ne suis pas fumeur, donc je ne ressens peut-être pas ça de la même façon..

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Chaîne de traitement (3)

• Passerelle en Perl pour exporter le corpus en XML-TEI

• Conversion de la version TEI vers les formats propriétaires ALCESTE, LEXICO et DTM

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ANALYSE AVEC

ALCESTE

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ALCESTE (1)

• méthode complètement automatique qui vise à faire émerger des mondes lexicaux

• s'appuie sur des régularités statistiques pour faire émerger la structure du discours à partir des énoncés(Avec SATO, nous étions partis d'hypothèses structurantes du discours pour faire parler les données)

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ALCESTE (2)

•Résultats corpus Initial* : deux classes– Classe 1 (1/3 des UCE) :

• surtout les interventions exprimées après l'exposition au message antitabac (Chi2=33.82).

• plus faiblement une présence significative des UCE des non-fumeurs

*(transcription des entrevues dans leur découpage original en interventions; sont exclues les interventions des intervenants)

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ALCESTE (3)

– Classe 2 (2/3 des UCE) : • surtout des interventions précédant la

présentation du message antitabac (Chi2=33.82)

• aussi, mais plus faiblement, une présence significative des UCE des fumeurs (Chi2=8.81)

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ALCESTE (4)Formes représentatives de la classe n°1

Chi2 u.c.e. dans la classe Formes réduites

100.00 51 cancer+ 93.85 38 image+ 83.51 31 choc+ 82.20 38 poumon+ 81.60 35 choqu+er 73.64 42 preventi+f 61.71 23 routier+ 53.58 20 temoign+23 53.47 107 voir. 50.88 19 tele 49.69 39 pub+ 46.79 22 femme+ 45.39 24 mort+ 42.83 23 mourir. 42.16 46 tabac+

Formes représentatives de la classe n°2Chi2 u.c.e. dans la classe Formes réduites102.21 446 fum+er 68.65 233 arret+er 28.50 95 commenc+er 28.44 170 fum+eur 22.54 64 essa+yer 21.46 87 envi+e 20.22 69 arrete+ 19.36 108 cigarette+ 17.11 61 paquet+ 16.34 64 volonte+ 16.04 68 prendre.

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ALCESTE (5)

• CONCLUSIONS :– ALCESTE confirme que la variable

avant/après le message antitabac représente le premier élément de structuration du corpus, ce qui constitue pour nous le résultat le plus significatif.

– ALCESTE relève la présence de l’opposition fumeur/non-fumeur, deuxième variable prise en compte dans l'analyse SATO.

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ALCESTE (6)

– ALCESTE a donc retrouvé ce que nous avions observé lors de la comparaison de lexiques construits sur la base d’un découpage global du corpus.

– Ce point de rencontre entre les approches ascendantes et descendantes est un outil important de validation de l’interprétation.

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ANALYSE AVEC LEXICO O

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LEXICO (1)

• LEXICO : – calcule les spécificités

lexicométriques de parties d'un corpus d'après un modèle probabiliste basé sur la loi hypergéométrique (cf. Lebart, Salem 1994)

– rend possibles des analyses factorielles de correspondances (AFC) sur un corpus partitionné

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LEXICO (2)

• Première approche :

– Analyse du corpus Participant* : découpage du corpus selon le profil des répondants

*(ensemble des interventions de chaque participant identifié par un nom résumant son profil et suffixé par a ou b pour identifier le discours du participant avant et après le message antitabac; Élimination des participants dont le profil sociologique est incomplet)

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Corpus Participant : individus sur le plan des 2 premiers axes de l'AFC

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Lexico (4)

• Deuxième approche : – calcul des spécificités reportées sur la

sortie de l'analyseur DISTANCE de SATO appliqué au lexique avant et après la brochure.

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Lexico (5)Comparaison entre les spécificités et la distance du Chi2

Fréqtot avant après explique cumul 0.08 0.15 0.03 0.55 0.55 clair * (lexico 6) 0.05 0.00 0.09 0.50 1.05 brochure 0.25 0.37 0.17 0.49 1.54 aussi * (lexico 6) 0.46 0.60 0.36 0.40 1.94 t' * (lexico 5) 0.07 0.12 0.03 0.39 2.33 santé * (lexico 5) 0.77 0.95 0.64 0.39 2.72 ouais * (lexico 3) 0.02 0.04 0.00 0.32 3.03 appelle * (lexico 4) 0.05 0.01 0.09 0.31 3.35 risques (lexico -5) 0.06 0.10 0.03 0.31 3.66 dépendance * (lexico 5) 0.06 0.10 0.03 0.31 3.96 plaisir * (lexico 5) 1.65 1.88 1.49 0.30 4.26 je * (lexico 3) 0.02 0.05 0.00 0.28 4.54 doigts * (lexico 4) 0.01 0.03 0.00 0.26 4.80 odeur * (lexico 4) 0.16 0.09 0.21 0.25 5.05 elle (lexico -5) 0.11 0.06 0.15 0.24 5.30 beaucoup (lexico -3) 0.03 0.00 0.05 0.24 5.53 lire (lexico -4) 0.13 0.18 0.09 0.23 5.76 toi * (lexico 4) 0.01 0.03 0.00 0.23 5.99 3ème * (lexico 3) 0.03 0.00 0.04 0.23 6.22 témoignage 0.05 0.09 0.03 0.22 6.44 grave * (lexico 3) 0.42 0.32 0.49 0.22 6.66 ! 0.26 0.33 0.20 0.22 6.88 ben * (lexico 3) 0.08 0.04 0.11 0.21 7.09 " 0.61 0.49 0.69 0.21 7.30 - 0.44 0.34 0.51 0.21 7.50 peut (lexico -3) 0.02 0.03 0.00 0.20 7.70 caractère * (lexico 3)

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Lexico (6)

• Conclusion :– Très large recouvrement entre les formes

lexicales qui contribuent le plus à la distance et les spécificités calculées par LEXICO :

• parmi les mots manquants, il y a les ponctuations qui, apparemment, ne sont pas prises en compte par LEXICO, de même que les formes absentes dans le corpus Avant

• la mesure de spécificité de LEXICO fournit un bon complément à la DISTANCE du Chi2 par l'ajout d'un seuil statistique

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ANALYSE AVEC DTM

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DTM (1)

• DTM :– Outil dédié à l’analyse exploratoire de

données numériques multivariées et de données textuelles (par exemple un sondage avec questions ouvertes et fermées)

– Comptage des mots du texte brut produisant des variables représentant le nombre d’occurrences du mot

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DTM (2)

• Expérimentation # 1 :– Analyse du corpus Participant : le corpus

est vu comme un ensemble de 87 individus.

• Le profil sociologique est enregistré comme autant de réponses catégorielles à des questions fermées : pub (nil, brochure), sexe (homme, femme) et fumeur (non, oui).

• Les interventions avant et après le message antitabac donnent lieu à deux questionnaires distincts.

• L'ensemble des interventions d'un individu pour chaque questionnaire constitue la réponse à une question ouverte unique.

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Corpus Participant : variables catégorielles sur le plan des 2 premiers axes de l'AFC

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DTM (4)

• Confirmation de l'influence du message antitabac et des variables catégorielles sur la structure du discours

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DTM (5)

• Expérimentation # 2 :– Production d'un corpus artificiel

(Participant catégorisé) par substitution des catégories aux unités lexicales catégorisées

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DTM (6)

– Calcul de l'AFC en croisant :• les 87 participants avec 702 variables textuelles, soit les

formes lexicales non catégorisées et catégorisées sémantiquement (propriété thème).

Cette substitution recouvre 12,26 % des occurrences.

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Corpus Participant catégorisé: variables catégorielles sur le plan des 2 premiers axes de l'AFC

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DTM (8)

• La projection des variables sociologiques sur le plan factoriel suit le même jeu d'oppositions

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DTM (9)

• Expérimentation # 3 :

– Production d'un autre corpus artificiel (Participant réduit) par substitution des catégories à toutes les unités lexicales

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DTM (10)– Calcul de l'AFC en croisant :

• les 87 participants avec 29 variables textuelles, soit l’ensemble des occurrences du corpus Initial

Les 28 catégories utiles représentent un peu plus de 12% des occurrences.

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Corpus Participant réduit : variables catégorielles et lexique sur le plan des 2 premiers axes de l'AFC

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DTM (12)

• Visualisation simultanée du lexique des catégories et les modalités des questions fermées: – répartition aux quatre points cardinaux des

catégories les plus excentriques : apparence, dépendance, coûts, éducation, mort et soc-ami

– concentration des catégories banales (qui constituent les référents communs du discours) au centre du plan

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DTM (13)

• Outil de validation de la construction de la grille de catégories lexicales

• La visualisation des catégories sémantiques dans le plan factoriel ouvre aussi de nouvelles fenêtres d'investigation pour revenir aux contextes et affiner la grille si nécessaire

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CONCLUSIONS

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• Cette première utilisation combinée de logiciels d'analyse textuelle a été grandement facilitée par les protocoles d'échange de données réalisées par le réseau ATONET.

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• Il est possible de créer de multiples chaînes de traitement qui permettent de reconfigurer les données et de faire appel aux points forts de chaque logiciel.

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• Par la combinaison des méthodes d'analyse :– plus grande fiabilité des conclusions en fournissant

des moyens de corroborer ou d'infirmer des hypothèses et des conclusions

– aller au-delà des impressions et des commentaires descriptifs pour produire des représentations de discours sociaux susceptibles d'agir comme modèles

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Merci de votre attention.