Fiche de révision : Méthodes et outils en humanités numériques

📋 Plan du Cours

1. Trois approches des corpus numériques
2. Méthodes et compétences associées
3. Étudier un roman comme réseau
4. Explorer et structurer les textes
5. Bases, métadonnées et visualisations
6. Pratiquer avec Voyant et Palladio
7. Interpréter et restituer avec recul
8. Références et ressources théoriques

📖 1. Trois approches des corpus numériques

🔑 Notions clés & Définitions

• Distant reading : Graphs, Maps, Trees - Le distant reading, approche de Franco Moretti, analyse de grands corpus pour en dégager des formes et des évolutions.
• Cultural analytics : La cultural analytics, associée à Lev Manovich, explore de grandes collections culturelles par le calcul et la visualisation.
• Linked data : Le linked data est un cadre porté par le W3C qui relie œuvres, métadonnées et institutions dans des données interconnectées.

★ À maîtriser

• Les méthodes computationnelles complètent la lecture et l’analyse interprétative sans s’y substituer.

Compléments

• Le distant reading permet d’observer, dans de grands ensembles textuels, des tendances de corpus, des genres, des réseaux de personnages et des évolutions de thèmes.

• La cultural analytics rend visibles des régularités et des contrastes dans des collections d’images, de textes ou de métadonnées.

💡 Astuce mémo

Moretti lit à distance, Manovich visualise les collections, le W3C relie les données.

📖 2. Méthodes et compétences associées

📝 Points essentiels

• Python et R prolongent les cours de programmation en aidant à repérer des tendances et des motifs dans les textes.

• Les bases de données, les schémas et la qualité des données prolongent les enseignements de structuration et d’encodage.

• Gephi, Palladio et les graphes prolongent les enseignements de visualisation en facilitant la lecture des formes et des relations.

• La TEI et l’édition savante prolongent les enseignements d’édition numérique et de modélisation textuelle.

• Les métadonnées et les données liées prolongent les enseignements consacrés aux métadonnées.

• Les projets appliqués mobilisent les acquis pour combiner savoirs et outils dans une mise en œuvre critique.

📖 3. Étudier un roman comme réseau

🔑 Notions clés & Définitions

• Graphe littéraire : Dans un graphe littéraire, les personnages sont modélisés comme des nœuds et leurs interactions ou cooccurrences comme des liens.

★ À maîtriser

• Dans l’étude des Misérables, les personnages et leurs relations sont examinés pour rendre lisible la structure sociale du roman.

• La construction d’un graphe consiste à repérer les personnages et les relations pertinentes, à organiser les acteurs en nœuds et les liens en arêtes dans un format exploitable par Gephi, puis à visualiser et examiner le réseau.

• La visualisation dépend des choix de modélisation et éclaire certaines relations du roman sans en épuiser la signification.

Compléments

• Un graphe littéraire peut rendre visibles les centralités, les groupes, les périphéries et les positions de médiation entre ensembles de personnages.

💡 Astuce mémo

Personnages → nœuds ; relations → liens ; graphe → questions.

📖 4. Explorer et structurer les textes

🔑 Notions clés & Définitions

• TEI : La TEI transforme un texte en données structurées pour la recherche et l’édition en décrivant sa structure et certains phénomènes utiles à l’analyse.

★ À maîtriser

• 🔄 La préparation du corpus suit ces étapes. :

  1. Normaliser le texte.
  2. Le découper en mots ou en segments.
  3. Choisir les éléments à observer selon la question posée.

• Python et R permettent d’effectuer des comptages, des concordances et des comparaisons de fréquences dans un corpus.

• Le text mining aide à repérer des tendances dans un corpus sans prétendre en épuiser la signification.

Compléments

• Avec la TEI, les titres, paragraphes, noms, notes et variantes deviennent identifiables et réutilisables.

• La structuration en TEI soutient l’édition numérique, l’extraction d’informations et l’interopérabilité.

💡 Astuce mémo

Préparer le texte, analyser ses régularités, puis interpréter.

📖 5. Bases, métadonnées et visualisations

★ À maîtriser

• Les bases de données relient des notices, des documents, des acteurs, des lieux ou des événements.

• Les métadonnées facilitent :

  • la recherche
  • le tri
  • la comparaison
  • la réutilisation des données

• Des données bien structurées rendent les graphes, cartes et chronologies plus fiables et plus lisibles.

Compléments

• Des champs nommés, cohérents et documentés rendent les notices plus précises.

• Les métadonnées permettent de filtrer, croiser et rapprocher des ensembles hétérogènes.

💡 Astuce mémo

Données structurées → analyses et visualisations plus fiables.

📖 6. Pratiquer avec Voyant et Palladio

★ À maîtriser

• Voyant Tools permet d’explorer un extrait de texte, tandis que Palladio permet de visualiser un petit jeu de données structurées et que Tableau permet d’explorer des données.

• 🔄 La prise en main de Voyant Tools suit ces étapes. :

  1. Charger un extrait et vérifier son contenu.
  2. Observer les fréquences, les contextes d’apparition et les visualisations.
  3. Comparer les résultats selon le nettoyage du texte et interpréter les indices avec prudence.

• Avec Palladio, il faut importer un tableau structuré, vérifier ses colonnes, ses types de champs et ses relations possibles, choisir une vue adaptée à la question, puis examiner ce qu’elle rend lisible ou laisse de côté.

Compléments

• L’observation des outils porte notamment sur :
  • la qualité des données
  • la lisibilité des sorties
  • les choix de paramétrage
  • l’interprétation argumentée

💡 Astuce mémo

Voyant : texte, résultats, interprétation ; Palladio : données, vue, lecture.

📖 7. Interpréter et restituer avec recul

★ À maîtriser

• Les résultats des outils dépendent des choix de calcul, de paramétrage et de la qualité des données.

• Les calculs et les réglages orientent les résultats et ne sont jamais entièrement neutres.

• Les données peuvent être incomplètes, hétérogènes ou mal décrites, de sorte qu’un résultat visuellement convaincant peut reposer sur une base fragile.

• Pour étayer une interprétation, il faut : documenter les sources, les traitements et les décisions prises à chaque étape, expliciter les paramètres et les catégories utilisés, confronter les résultats aux savoirs disciplinaires et au contexte d’étude

📌 Un outil devient utile lorsqu’il répond à une question de recherche clairement formulée, plutôt que lorsqu’il est utilisé pour lui-même.

• Avant toute analyse, visualisation ou circulation entre outils, les données doivent être préparées, décrites et contextualisées.

Compléments

• Les interfaces, les compétences requises et les obstacles techniques ou linguistiques limitent l’accessibilité des outils.

• L’opacité des traitements rend parfois difficile la compréhension des opérations réellement effectuées par un logiciel sur les données.

• Une bonne restitution présente le résultat principal, compare les approches et précise ce que l’outil montre clairement ainsi que ce qu’il ne permet pas de saisir sans retour au contexte.

💡 Astuce mémo

Ce que l’outil rend visible s’oppose à ce qu’il laisse hors champ.

📖 8. Références et ressources théoriques

📝 Points essentiels

• Franco Moretti a publié Graphs, Maps, Trees en 2005 chez Cambridge University Press. - Moretti, F.

• Jockers, M. L. a publié Macroanalysis: Digital Methods and Literary History en 2013 chez Illinois Press.

• Drucker, J. a publié « Humanities Approaches to Graphical Display » en 2011 dans Digital Humanities Quarterly, 5(1).