Linguistique computationnelle pour l’analyse des discours niveaux d’analyse linguistique, sociologique et juridique. Angela Cristina Villate www.villatelab.com.co
Galerie de projets
en lingüistique computationnell
Toujours à mi-chemin entre les sciences humaines et la technologie, je travaille à favoriser la rencontre féconde entre les algorithmes et les livres, les chiffres et les lettres, les machines et le monde vécu.
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Analyse des réseaux sociaux
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Schémas discursifs et juridiques
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Densité discursive
Similarité lexicosémantique
Angela Cristina Villate
Profil linguistico-discursif
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Réseaux discursifs et polarisation
Niveau d’analyse
Linguistique
social
Juridique
Profil linguistico-discursif
L’analyse discursive mobilise une grande variété de techniques permettant d’identifier comment les locuteurs parlent et s’expriment, quelles émotions ou attitudes ils manifestent et quelles expressions lexicales ils utilisent pour nommer, décrire ou interpréter certains faits et phénomènes. Ces techniques vont de la caractérisation générale des textes à des analyses plus fines permettant d’identifier les relations, les proximités et les liens entre les locuteurs, les concepts et les discours. Je présente ci-dessous une sélection de quelques travaux dans lesquels j’ai développé des démarches de caractérisation discursive. Ces projets ne constituent qu’un aperçu des possibilités d’analyse. En fonction des objectifs et des caractéristiques de chaque étude, les variables linguistiques, discursives et contextuelles pertinentes sont identifiées et sélectionnées.
Niveau d’analyse
Linguistique
Profil linguistico-discursif
Cette technique permet d’identifier et de quantifier les entités nommées présentes dans un corpus, en analysant leur type, leur fréquence, leur longueur et leur distribution. Elle offre ainsi une première caractérisation du discours à partir des choix lexicaux des locuteurs et de la manière dont ils désignent les personnes, lieux, organisations et autres éléments évoqués dans les textes.
Niveau d’analyse
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Linguistique
Profil linguistico-discursif
Cette technique permet de caractériser les usages linguistiques associés à différents locuteurs ou émetteurs à partir de plusieurs dimensions du discours, telles que l’affect, la certitude, la modalité, les pronoms, la temporalité, la négation et l’interrogation. Elle permet ainsi d’identifier et de comparer les profils linguistico-discursifs des différents acteurs et de mettre en évidence leurs principales tendances d’expression. Accédez au code à l’origine du projet.
Niveau d’analyse
Linguistique
Profil linguistico-discursif Cette technique permet d’identifier et de caractériser les sources, références et éléments externes mobilisés dans les discours. Elle peut notamment mettre en évidence les références à des textes juridiques, œuvres ou récits littéraires, métaphores, lieux, personnes, événements, institutions ou autres formes de savoir et de représentation. Bien qu’elle puisse être appliquée, par exemple, à l’analyse de discours juridiques, son utilisation ne se limite pas à ce domaine : elle permet de cartographier les différentes sources auxquelles les locuteurs font appel pour construire, contextualiser ou soutenir leurs discours Niveau d’analyse
Linguistique
Similarité lexico-sémantique Ces techniques permettent de mesurer les proximités et les différences entre les discours, en identifiant dans quelle mesure différents textes, locuteurs ou récits partagent des caractéristiques lexicales, sémantiques et pragmatiques. Elles permettent notamment de déterminer quels récits sont les plus proches, quels discours présentent des convergences et lesquels se distinguent davantage. Bien que l’exemple présenté ici porte sur des discours présidentiels, ces méthodes sont transversales et peuvent être appliquées à différents types de corpus, notamment des discours politiques, juridiques, médiatiques, institutionnels, littéraires ou testimoniaux. Niveau d’analyse
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Linguistique
réseaux discursifs et polarisation L’analyse sociale à partir du discours permet d’identifier et de caractériser différents phénomènes sociaux qui se manifestent dans les usages langagiers. Elle permet notamment d’étudier les relations entre les acteurs : qui nomme qui, quels acteurs sont associés les uns aux autres, quelles relations sont établies ou suggérées, et quels affects, institutions ou groupes sociaux sont mobilisés dans le discours. Selon la nature du corpus et les objectifs de l’étude, ces analyses peuvent également mettre en évidence des rapprochements, des distances, des alliances ou des formes de polarisation entre les acteurs et les groupes représentés. Les exemples présentés ci-dessous ne constituent qu’une partie des possibilités. D’autres variables et phénomènes peuvent être définis et mesurés en fonction de la problématique, afin de mieux comprendre les structures sociales, les relations entre les acteurs et les dynamiques qui se construisent à travers le discours.
Niveau d’analyse
social
réseaux discursifs et polarisation Cette technique permet d’identifier qui est mentionné dans les discours, comment les personnes sont nommées ou désignées et quels rôles leur sont attribués. Elle permet notamment d’analyser la fréquence des mentions, les différentes formes de désignation d’un même acteur ainsi que les fonctions ou rôles associés à celui-ci. Au-delà du simple comptage des personnes mentionnées, cette approche permet d’étudier la manière dont les acteurs sont construits et représentés discursivement : qui est mis en avant, qui est associé à certains rôles, quels acteurs sont récurrents et quelles formes de désignation sont privilégiées. Elle peut ainsi contribuer à révéler les relations, hiérarchies et représentations sociales présentes dans un corpus. Niveau d’analyse
social
réseaux discursifs et polarisation Cette technique de représentation par graphes permet d’identifier et de visualiser les relations entre les personnes et les différents acteurs mentionnés dans un corpus. Les nœuds représentent les personnes, entités ou institutions, tandis que les liens permettent de représenter la nature et l’intensité des relations établies entre elles. L’analyse peut également mettre en évidence la structure hiérarchique d’un réseau, les acteurs centraux, les groupes, les intermédiaires et les différentes formes de proximité ou de séparation. Elle peut être appliquée aux relations entre personnes, institutions, organisations, lieux ou autres entités, afin de comprendre comment elles s’articulent au sein d’un discours ou d’un corpus. Bien que l’exemple présenté corresponde ici à un contexte juridique, cette technique est transversale et peut être utilisée pour analyser des réseaux sociaux, politiques, institutionnels, organisationnels, médiatiques ou discursifs.
Niveau d’analyse
social
réseaux discursifs et polarisation
Cette technique permet de visualiser les proximités et distances entre les acteurs et les positions discursives. Elle aide à identifier les regroupements, les clivages et les formes de polarisation idéologique ou discursive au sein d’un corpus. Elle peut être appliquée à différents types de discours pour étudier la manière dont les acteurs et les idées se rapprochent ou se distinguent.
Niveau d’analyse
accédez au code social
analyse des réseaux sociaux Cette analyse porte sur les tweets et les réactions aux candidats à l’élection présidentielle française de 2022. Les méthodes de linguistique computationnelle permettent d’identifier les thèmes, les acteurs, les positions et les tendances discursives présents dans les échanges en ligne, ainsi que les formes de réception et d’association autour des différents candidats. Ce type d’analyse montre comment le traitement automatisé des données langagières peut contribuer à l’étude des phénomènes sociaux et politiques, en permettant d’examiner à grande échelle les discours, les interactions et les dynamiques de réception dans les espaces numériques.
Niveau d’analyse
social
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analyse des réseaux sociaux Ce projet repose sur la collecte et l’analyse de tweets publiés pendant l’éclatement social en Colombie en 2021. Des techniques de linguistique computationnelle et d’analyse des sentiments ont été utilisées pour identifier les émotions et les tendances discursives exprimées dans les échanges numériques. L’étude intègre également des techniques de visualisation et de représentation géographique des données, permettant d’examiner la distribution spatiale et les dynamiques des réactions exprimées sur les réseaux sociaux.
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social
Schémas discursifs et juridiques
L’analyse des textes juridiques constitue le domaine dans lequel je possède le plus d’expérience. J’accompagne des cabinets et des institutions en Amérique latine dans des processus de due diligence, l’identification des cartographies des conflits, l’analyse de la valorisation des éléments de preuve et l’identification des tendances décisionnelles, entre autres applications. Comme pour les exemples précédents, les indicateurs, variables et phénomènes à analyser sont définis en fonction des besoins, des objectifs et des priorités de chaque projet. Les méthodes de linguistique computationnelle permettent ainsi d’adapter l’analyse au corpus et aux questions spécifiques posées par chaque étude.
Niveau d’analyse
Juridique
Schémas discursifs et juridiques
Cette visualisation illustre l’importance d’un prétraitement rigoureux des données, suivi d’une catégorisation permettant d’identifier et de mesurer les régularités présentes dans un corpus. Les documents sont structurés selon différentes catégories, puis mis en relation avec les décisions prises afin d’identifier des tendances et des associations entre les catégories et les résultats décisionnels. Dans cet exemple juridique, les décisions sont associées à des catégories indiquant si le résultat est favorable ou défavorable, puis croisées avec le type de document ou de juridiction. Cette méthodologie peut toutefois être transposée à d’autres corpus discursifs pour étudier les catégories, les fréquences, les tendances et les relations entre différents phénomènes discursifs.
Niveau d’analyse
Juridique Accédez à l’étude via ce lien.
Schémas discursifs et juridiques
Cette approche permet de comparer la présence et la densité de différentes catégories dans un corpus, en mettant en évidence les thèmes, dimensions ou phénomènes les plus représentés dans les discours. Elle permet également de comparer plusieurs groupes ou corpus afin d’identifier leurs convergences et leurs différences. Bien qu’elle soit ici appliquée à des catégories juridiques, cette méthodologie peut être transposée à l’analyse discursive d’entretiens, de témoignages ou d’autres corpus textuels. Elle permet alors d’identifier les catégories discursives pertinentes, leur fréquence et leur densité, ainsi que les variations entre locuteurs ou groupes, en fonction des objectifs de l’étude.
Niveau d’analyse
Juridique
Modèles de vision par ordinateur J’ai conçu des modèles de machine learning et de deep learning pour l’analyse de textes. À une occasion, avec plusieurs collègues, nous avons développé un modèle permettant de transcrire des palimpsestes préhispaniques. Ces techniques permettent également de développer des modèles combinant des approches sémantiques et de vision par ordinateur afin de numériser et d’interpréter des informations recueillies manuellement. Cette approche permet ainsi de transformer des documents manuscrits ou difficilement exploitables en données structurées et analysables. Vous trouverez ci-dessous le lien vers les résultats de cette recherche.
Niveau d’analyse
Juridique
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