論文の概要: Un discours et un public "Gilets Jaunes" au coeur du Grand D\'ebat
National? Combinaison des approches IA et textom\'etriques pour l'analyse de
discours des plateformes "Grand D\'ebat National" et "Vrai d\'ebat"
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11521v1
- Date: Mon, 14 Nov 2022 18:51:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-27 13:19:20.760109
- Title: Un discours et un public "Gilets Jaunes" au coeur du Grand D\'ebat
National? Combinaison des approches IA et textom\'etriques pour l'analyse de
discours des plateformes "Grand D\'ebat National" et "Vrai d\'ebat"
- Title（参考訳）: ジレツ・ジューンズ(gilets jaunes)と「大ド・エバト国家」(grand d\'ebat national?
ダイエバト・ナショナル」と「ヴライ・ダ・エバト」と「ダイエバト・ナショナル」の相乗効果
- Authors: Suignard Philippe (EDF R&D ICAME)
- Abstract要約: 2つの「市民技術」プラットフォーム、政府プラットフォーム「グランドD'ebat National」、イエローベスト団体「Vrai D'ebat」による政治的・アルゴリズム的な対応について分析する。
直接情報が少ない話者の社会的特性を評価するための方法論的ソリューションについて検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this contribution, we propose to analyze the statements coming from two
''civic tech'' platforms-the governmental platform, ''Grand D{\'e}bat
National'' and, its political and algorithmic response proposed by a Yellow
Vest collective, ''Vrai D{\'e}bat''-, by confronting two families of algorithms
dedicated to text analysis. We propose to implement, on the one hand, proven
approaches in textual data analysis (Reinert/Iramuteq Method) which have
recently shown their interest in the analysis of very large corpora and, on the
other hand, new methods resulting from the crossroads of the computer worlds,
artificial intelligence and automatic language processing. We will examine the
methodological solutions for qualifying the social properties of speakers about
whom we have little direct information. Finally, we will attempt to present
some research questions at the crossroads of the political sociology of public
opinion and data science, which such a confrontation opens up.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,政府プラットフォームである'grand d{\'e}bat national'と,イエローベスト集団が提案する'vrai d{\'e}bat'-の2つの「シビックテク」プラットフォームから得られた文を,テキスト解析に特化した2つのアルゴリズムファミリーと対決して分析することを提案する。
本稿では,最近大規模コーパスの分析に興味を示したテキストデータ解析(reinert/iramuteq法)における実証的手法の実装と,コンピュータ世界の交差点,人工知能,自動言語処理による新たな手法を提案する。
直接情報が少ない話者の社会的特性を評価するための方法論的ソリューションについて検討する。
最後に,このような対立が顕在化する世論とデータ科学の政治社会学の交差点において,いくつかの研究課題を提示する。
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