QCM : Méthodes et outils en humanités numériques (26 questions)

Questions et réponses du QCM

1. Quelle démarche caractérise le « distant reading » associé à Franco Moretti ?

Relier des œuvres à leurs métadonnées dans des bases interconnectées
Analyser de grands corpus pour en dégager des formes et des évolutions
Visualiser des collections culturelles pour comparer leurs caractéristiques
Examiner en détail les procédés d’un texte pris individuellement

Analyser de grands corpus pour en dégager des formes et des évolutions

Explication

Le « distant reading » étudie de vastes corpus afin d’identifier des formes et des évolutions. L’examen détaillé d’un texte individuel correspond plutôt à la lecture rapprochée.

2. Une équipe veut repérer, par le calcul et la visualisation, des régularités dans une vaste collection d’images et de textes. Quelle approche correspond à cet objectif ?

La cultural analytics, associée à Lev Manovich
Le distant reading, associé à Franco Moretti
Le linked data, porté par le W3C
La lecture rapprochée, centrée sur un texte particulier

La cultural analytics, associée à Lev Manovich

Explication

La cultural analytics explore de grandes collections culturelles au moyen du calcul et de la visualisation. Le distant reading porte sur l’analyse à grande échelle de corpus, en particulier textuels, et ne désigne pas cette approche des collections culturelles.

3. Quel est le rôle du linked data dans le domaine des corpus numériques ?

Relier des œuvres, des métadonnées et des institutions dans des données interconnectées
Analyser de grands corpus pour dégager des formes et des évolutions littéraires
Calculer des régularités dans des collections culturelles et les représenter visuellement
Examiner en détail les choix stylistiques d’une œuvre littéraire individuelle

Relier des œuvres, des métadonnées et des institutions dans des données interconnectées

Explication

Le linked data est un cadre porté par le W3C qui interconnecte œuvres, métadonnées et institutions. L’analyse de grands corpus pour dégager des évolutions relève plutôt du distant reading.

4. Comment les méthodes computationnelles s’articulent-elles avec la lecture et l’analyse interprétative ?

Elles servent à préparer les données, mais ne contribuent pas à l’analyse
Elles déterminent seules le sens des œuvres et rendent l’interprétation inutile
Elles les complètent sans remplacer leur travail interprétatif
Elles remplacent la lecture dès qu’un corpus peut être traité par calcul

Elles les complètent sans remplacer leur travail interprétatif

Explication

Les méthodes computationnelles apportent un complément à la lecture et à l’analyse interprétative, sans s’y substituer. Leur capacité à traiter des données ne signifie pas qu’elles déterminent seules le sens des œuvres.

5. Dans le prolongement d’un cours de programmation, à quoi Python et R peuvent-ils servir pour l’étude des textes ?

Structurer des métadonnées au moyen de schémas et en contrôler la qualité
Modéliser des textes et produire des éditions savantes en TEI
Visualiser des relations entre acteurs dans des graphes
Repérer des tendances et des motifs dans les textes

Repérer des tendances et des motifs dans les textes

Explication

Python et R aident à repérer des tendances et des motifs dans les textes. La visualisation des relations dans des graphes est plutôt associée à des outils comme Gephi et Palladio.

6. Pour examiner visuellement les formes et les relations dans un réseau, quels outils prolongent les enseignements de visualisation ?

Gephi, Palladio et les graphes
Les bases de données, les schémas et le contrôle des données
Python et R, avec l’analyse de motifs textuels
La TEI et les pratiques d’édition savante

Gephi, Palladio et les graphes

Explication

Gephi, Palladio et les graphes facilitent la lecture visuelle des formes et des relations. Python et R sont plutôt mobilisés pour repérer des tendances et des motifs dans les textes.

7. Dans l’étude des Misérables comme réseau, pourquoi examiner les personnages et leurs relations ?

Pour rendre lisible la structure sociale du roman
Pour établir les métadonnées qui relient l’œuvre à des institutions
Pour transcrire l’œuvre selon les principes de l’édition savante
Pour mesurer les régularités d’un vaste corpus de textes

Pour rendre lisible la structure sociale du roman

Explication

L’examen des personnages et de leurs relations dans Les Misérables permet de rendre lisible la structure sociale du roman. L’analyse des régularités d’un vaste corpus relève plutôt d’une approche à grande échelle des textes.

8. Dans un graphe littéraire, comment représente-t-on les personnages et leurs interactions ou cooccurrences ?

Les personnages sont des liens et les interactions ou cooccurrences sont des nœuds
Les personnages sont des nœuds et les interactions ou cooccurrences sont des liens
Les personnages sont des métadonnées et les interactions ou cooccurrences sont des institutions
Les personnages sont des groupes et les interactions ou cooccurrences sont des périphéries

Les personnages sont des nœuds et les interactions ou cooccurrences sont des liens

Explication

Dans un graphe littéraire, les personnages forment les nœuds, tandis que leurs interactions ou cooccurrences sont représentées par des liens. Inverser ces deux rôles confond les entités étudiées avec les relations qui les unissent.

9. Quelle suite d’opérations permet de construire puis d’examiner un graphe littéraire ?

Visualiser les personnages, choisir leurs relations d’après l’image obtenue, puis supprimer les arêtes du réseau
Repérer les personnages et leurs relations, organiser nœuds et arêtes dans un format exploitable, puis visualiser et examiner le réseau
Repérer les thèmes, classer les œuvres par genre, puis relier les institutions à leurs métadonnées
Transcrire le roman en TEI, en extraire les métadonnées, puis remplacer les personnages par des thèmes

Repérer les personnages et leurs relations, organiser nœuds et arêtes dans un format exploitable, puis visualiser et examiner le réseau

Explication

La construction commence par le repérage des personnages et des relations pertinentes, puis leur organisation en nœuds et arêtes dans un format exploitable, avant la visualisation et l’examen du réseau. Choisir les relations après la visualisation inverse l’ordre de modélisation décrit.

10. Que faut-il conclure d’une visualisation d’un roman sous forme de réseau ?

Elle dépend des choix de modélisation et éclaire certaines relations sans épuiser le sens du roman
Elle transforme les relations littéraires en mesures objectives qui dispensent d’interpréter le roman
Elle restitue le sens complet du roman dès lors que ses personnages et ses relations sont représentés
Elle révèle directement les relations indépendamment de la manière dont le réseau a été modélisé

Elle dépend des choix de modélisation et éclaire certaines relations sans épuiser le sens du roman

Explication

Une visualisation dépend des choix de modélisation et permet d’éclairer certaines relations, sans épuiser la signification du roman. Représenter personnages et relations ne suffit donc pas à restituer le sens complet de l’œuvre.

11. Pour explorer un corpus en fonction d’une question de recherche, quelle démarche est la plus appropriée ?

Choisir les éléments à observer, interpréter le corpus, puis normaliser les résultats obtenus.
Normaliser le texte, le découper en unités, puis choisir les éléments à observer selon la question.
Comparer les fréquences, annoter les variantes, puis déterminer les questions auxquelles le corpus répond.
Découper le texte en unités, produire des visualisations, puis sélectionner un corpus comparable.

Normaliser le texte, le découper en unités, puis choisir les éléments à observer selon la question.

Explication

L’exploration commence par la normalisation et le découpage du texte, avant la sélection des éléments pertinents pour la question posée. Produire des visualisations ne constitue pas l’étape générale qui remplace cette démarche.

12. Une chercheuse veut compter des occurrences, consulter leurs contextes et comparer des fréquences dans un corpus; quels outils peuvent l’aider à effectuer ces opérations ?

Python et R, qui permettent les comptages, les concordances et les comparaisons de fréquences.
La TEI et les métadonnées, qui produisent les comptages et les concordances du corpus.
Voyant Tools et Palladio, qui assurent les mêmes analyses avec des fonctions identiques.
Les bases de données et les cartes, qui calculent les fréquences à partir des lieux représentés.

Python et R, qui permettent les comptages, les concordances et les comparaisons de fréquences.

Explication

Python et R permettent d’effectuer des comptages, des concordances et des comparaisons de fréquences dans un corpus. La TEI sert plutôt à structurer et décrire les textes, et ne remplace pas ces opérations d’analyse.

13. Une analyse computationnelle révèle que certains termes augmentent en fréquence, mais ne permet pas à elle seule d’établir ce que le corpus signifie; quelle distinction cela illustre-t-il ?

Les métadonnées expliquent les significations, tandis que les concordances organisent les documents.
Le text mining établit la signification, tandis que l’interprétation repère les variations de fréquence.
Le text mining repère des tendances, tandis que l’interprétation examine la signification du corpus.
La TEI repère des tendances, tandis que le text mining décrit la structure éditoriale du corpus.

Le text mining repère des tendances, tandis que l’interprétation examine la signification du corpus.

Explication

Le text mining met en évidence des tendances sans épuiser la signification du corpus, qui relève de l’interprétation. Confondre les tendances mesurées avec une explication complète du sens dépasse ce que l’analyse computationnelle établit.

14. Pour rendre la structure d’un texte et certains phénomènes pertinents identifiables lors d’une recherche ou d’une édition, quel rôle joue la TEI ?

Elle relie les notices de plusieurs corpus en classant leurs acteurs, lieux et événements.
Elle visualise les relations du texte au moyen de cartes, de graphes et de chronologies.
Elle calcule les tendances du texte à partir des fréquences et fournit directement leur interprétation.
Elle transforme le texte en données structurées en décrivant sa structure et des phénomènes utiles à l’analyse.

Elle transforme le texte en données structurées en décrivant sa structure et des phénomènes utiles à l’analyse.

Explication

La TEI structure et décrit le texte sous une forme exploitable pour la recherche et l’édition. Le repérage computationnel de tendances correspond plutôt au text mining, qui ne remplit pas la même fonction descriptive.

15. Dans une base consacrée à l’histoire d’un événement, quel type de contenu les bases de données peuvent-elles relier ?

Des champs, des filtres, des comparaisons, des tris et des réutilisations.
Des visualisations, des interprétations, des hypothèses, des tendances et des significations.
Des fréquences, des concordances, des paragraphes, des variantes et des notes.
Des notices, des documents, des acteurs, des lieux et des événements.

Des notices, des documents, des acteurs, des lieux et des événements.

Explication

Les bases de données peuvent relier des notices à des documents, des acteurs, des lieux ou des événements. Les fréquences et les concordances sont des résultats d’analyse de corpus, et non les catégories de relations visées ici.

16. Un projet souhaite retrouver rapidement des documents, les trier et comparer leurs informations; en quoi les métadonnées facilitent-elles ce travail ?

Elles produisent les interprétations des documents et déterminent leur signification historique.
Elles convertissent les documents en textes balisés et décrivent leur structure éditoriale.
Elles facilitent la recherche, le tri, la comparaison et la réutilisation des données.
Elles rendent les visualisations fiables en remplaçant la vérification des données.

Elles facilitent la recherche, le tri, la comparaison et la réutilisation des données.

Explication

Les métadonnées rendent les données plus faciles à rechercher, trier, comparer et réutiliser. Elles ne fournissent pas à elles seules une interprétation historique, qui demande une analyse du contenu.

17. Une équipe constate que les graphes et les chronologies issus de son projet sont difficiles à lire; quelle amélioration en amont peut rendre ces visualisations plus fiables et lisibles ?

Multiplier les visualisations avant de vérifier la cohérence des données.
Remplacer les données structurées par des descriptions en texte libre.
Ajouter davantage de couleurs sans modifier l’organisation des données.
Mieux structurer les données utilisées pour produire les visualisations.

Mieux structurer les données utilisées pour produire les visualisations.

Explication

Des données bien structurées contribuent à rendre les graphes, cartes et chronologies plus fiables et plus lisibles. Ajouter des éléments visuels sans améliorer l’organisation des données ne corrige pas les problèmes de fond.

18. Une personne veut explorer un extrait littéraire avec des outils numériques, puis représenter un petit tableau de données structurées; quel choix associe correctement les outils à ces tâches ?

Voyant Tools pour explorer le texte et Palladio pour visualiser les données structurées.
Palladio pour explorer le texte et Voyant Tools pour visualiser les données structurées.
Tableau pour explorer le texte et Palladio pour baliser sa structure éditoriale.
Voyant Tools pour structurer le tableau et Tableau pour annoter le texte littéraire.

Voyant Tools pour explorer le texte et Palladio pour visualiser les données structurées.

Explication

Voyant Tools sert à explorer un texte, tandis que Palladio permet de visualiser un petit jeu de données structurées. Palladio n’est donc pas l’outil destiné à l’exploration textuelle décrite dans la question.

19. Après avoir chargé un extrait dans Voyant Tools, une chercheuse veut éviter de tirer des conclusions trop rapides; quelle suite de travail est la plus adaptée ?

Vérifier l’extrait, examiner fréquences, contextes et visualisations, comparer selon le nettoyage, puis interpréter avec prudence.
Comparer les visualisations, remplacer l’extrait par un tableau, puis interpréter les relations entre ses colonnes.
Examiner les visualisations, retenir les termes les plus fréquents, puis considérer leur sens comme établi.
Nettoyer le texte après l’analyse, puis comparer les fréquences sans vérifier l’extrait chargé.

Vérifier l’extrait, examiner fréquences, contextes et visualisations, comparer selon le nettoyage, puis interpréter avec prudence.

Explication

La démarche avec Voyant Tools comprend la vérification de l’extrait, l’observation de plusieurs types de résultats, leur comparaison selon le nettoyage et une interprétation prudente. Les fréquences seules ne suffisent pas à établir la signification des termes.

20. Une équipe prépare un petit jeu de données dans Palladio et veut choisir une représentation pertinente; quelle démarche devrait-elle suivre ?

Importer un texte brut, repérer ses fréquences, choisir une concordance, puis interpréter les termes saillants.
Importer un tableau structuré, produire toutes les vues disponibles, puis écarter celles qui contredisent l’hypothèse.
Choisir une vue avant d’importer les données, puis modifier les colonnes pour confirmer le résultat attendu.
Importer un tableau structuré, vérifier colonnes, types et relations possibles, choisir une vue adaptée, puis examiner ses limites.

Importer un tableau structuré, vérifier colonnes, types et relations possibles, choisir une vue adaptée, puis examiner ses limites.

Explication

Avec Palladio, il faut vérifier la structure du tableau et les relations possibles avant de choisir une vue adaptée à la question, puis examiner ce qu’elle montre ou laisse de côté. Produire des vues pour confirmer une hypothèse risquerait de négliger les limites de la représentation.

21. Une équipe obtient des résultats différents après avoir modifié le paramétrage de son outil et corrigé certaines données. Quelle conclusion est la plus justifiée ?

Les résultats varient surtout selon la manière dont ils sont présentés dans un graphique.
Les résultats changent parce que les savoirs disciplinaires remplacent les données initiales.
Les résultats dépendent principalement du sujet étudié, indépendamment des choix techniques.
Les résultats dépendent des paramètres de calcul et de la qualité des données utilisées.

Les résultats dépendent des paramètres de calcul et de la qualité des données utilisées.

Explication

Les résultats d’un outil dépendent notamment des choix de calcul, du paramétrage et de la qualité des données. Leur présentation graphique peut influer sur leur lecture, mais n’explique pas à elle seule les changements observés.

22. Pourquoi faut-il examiner les réglages d’un outil avant d’interpréter ses résultats ?

Parce que les réglages déterminent si les données sont complètes et correctement décrites.
Parce que les réglages remplacent la nécessité de confronter les résultats aux savoirs disciplinaires.
Parce que les réglages transforment les résultats en conclusions indépendantes du contexte.
Parce que les réglages peuvent orienter les résultats et impliquent des choix qui ne sont pas entièrement neutres.

Parce que les réglages peuvent orienter les résultats et impliquent des choix qui ne sont pas entièrement neutres.

Explication

Les calculs et les réglages influencent les résultats, ce qui empêche de les considérer comme entièrement neutres. La qualité et la description des données constituent un autre enjeu, mais ne sont pas déterminées par les réglages à eux seuls.

23. Un graphique paraît très convaincant, mais les données qui l’alimentent sont incomplètes et décrites de façon hétérogène. Quel recul convient-il d’adopter ?

L’hétérogénéité des données indique que le résultat reflète fidèlement le contexte.
L’incomplétude des données affecte la lisibilité du graphique, mais pas sa base empirique.
La force visuelle du graphique compense les limites de description des données.
Le résultat peut sembler solide tout en reposant sur une base de données fragile.

Le résultat peut sembler solide tout en reposant sur une base de données fragile.

Explication

Des données incomplètes, hétérogènes ou mal décrites peuvent fragiliser un résultat même lorsqu’il paraît convaincant visuellement. Une présentation graphique réussie ne compense pas ces faiblesses de la base empirique.

24. Une chercheuse choisit un outil numérique avant d’avoir défini ce qu’elle veut étudier. Quelle démarche rendrait son usage plus pertinent ?

Choisir un outil reconnu afin que son utilisation constitue à elle seule un objectif de recherche.
Produire une visualisation initiale pour déterminer ensuite les paramètres de la question.
Explorer les fonctions de l’outil jusqu’à ce qu’un résultat fasse émerger un sujet.
Formuler d’abord une question de recherche à laquelle l’outil peut contribuer à répondre.

Formuler d’abord une question de recherche à laquelle l’outil peut contribuer à répondre.

Explication

L’outil devient utile lorsqu’il répond à une question de recherche clairement formulée, plutôt que d’être utilisé pour lui-même. Explorer les fonctions peut aider à comprendre un outil, mais ne remplace pas la définition de la question de recherche.

25. Quel ouvrage Franco Moretti a-t-il publié en 2005 chez Cambridge University Press ?

Graphs, Maps, Trees
Digital Methods and Literary History
Macroanalysis: Digital Methods and Literary History
Humanities Approaches to Graphical Display

Graphs, Maps, Trees

Explication

Franco Moretti a publié Graphs, Maps, Trees en 2005 chez Cambridge University Press. Macroanalysis: Digital Methods and Literary History est l’ouvrage de Jockers paru en 2013.

26. Où l’article « Humanities Approaches to Graphical Display » de Johanna Drucker a-t-il été publié en 2011 ?

Dans une revue consacrée à l’histoire littéraire numérique, en volume 1, numéro 5.
Dans Digital Humanities Quarterly, volume 5, numéro 1.
Dans un ouvrage intitulé Graphs, Maps, Trees, publié par Cambridge University Press.
Dans un ouvrage intitulé Macroanalysis: Digital Methods and Literary History, publié chez Illinois Press.

Dans Digital Humanities Quarterly, volume 5, numéro 1.

Explication

L’article de Drucker paru en 2011 a été publié dans Digital Humanities Quarterly, volume 5, numéro 1. Graphs, Maps, Trees est un ouvrage de Moretti, et non la publication où figure cet article.

Révisez avec les flashcards

Mémorisez les réponses avec 58 flashcards sur Méthodes et outils en humanités numériques.

Qui est associé au distant reading ?

Franco Moretti.

Dans quelle œuvre Franco Moretti présente-t-il le distant reading ?

*Graphs, Maps, Trees*.

Quel chercheur est associé à la cultural analytics ?

Lev Manovich.

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Approfondir avec la fiche

Consultez la fiche de révision complète sur Méthodes et outils en humanités numériques.

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