R\u00e9sultats<\/h2>\n
Le th\u00e8me des r\u00e9fugi\u00e9s est d\u00e9tect\u00e9 automatiquement par l\u2019algorithme. Il est caract\u00e9ris\u00e9 par les mots cl\u00e9s acc\u00e9l\u00e9rer<\/em>, attente<\/em>, crise<\/em>, demande<\/em>, humanitaire<\/em>, imm\u00e9diatement, immigration<\/em>, r\u00e9fugier <\/em>(forme lemmatis\u00e9e de r\u00e9fugi\u00e9(e\/s)), syrie <\/em>(les mots cl\u00e9s, tels qu\u2019ils apparaissent dans les r\u00e9sultats de classification automatique, sont \u00e9crits en lettres minuscules) et syrien<\/em>. Les mots associ\u00e9s d\u00e9montrent un lien \u00e9troit entre le th\u00e8me et la crise syrienne actuelle. Des mots comme crise<\/em> et humanitaire<\/em> r\u00e9f\u00e8rent fort probablement \u00e0 l\u2019arriv\u00e9e massive de r\u00e9fugi\u00e9s en Europe de l\u2019Ouest. D\u2019autre part, les mots syrie<\/em> et syrien<\/em> ne laissent aucun doute sur le conflit auxquels les documents renvoient. Ainsi, il est peu probable que le th\u00e8me rep\u00e9r\u00e9 provienne d\u2019\u00e9l\u00e9ments de plateforme portant sur les politiques d\u2019accueil; il s\u2019est plut\u00f4t d\u00e9gag\u00e9 de documents traitant de l\u2019actualit\u00e9.<\/p>\n La figure 1<\/a> montre l\u2019apparition du th\u00e8me en fonction de la date de publication pour l\u2019ensemble des documents du corpus. Par les communiqu\u00e9s officiels des diff\u00e9rents partis, il est possible de voir que ceux-ci ont r\u00e9agi \u00e0 l\u2019image choc du 2 septembre 2015. Nous observons que le sujet n\u2019est d\u2019ailleurs pas compl\u00e8tement \u00e9vacu\u00e9 dans les journ\u00e9es qui suivent l\u2019\u00e9v\u00e8nement.<\/p>\n Figure 1. Pr\u00e9sence et \u00e9volution du th\u00e8me des r\u00e9fugi\u00e9s, pond\u00e9r\u00e9es par 10\u00a0000 mots<\/p>\n La figure 2<\/a> pr\u00e9sente les r\u00e9sultats par parti, pond\u00e9r\u00e9s par 10\u00a0000 mots. Il est possible d\u2019y voir que la question des r\u00e9fugi\u00e9s occupe une plus grande place dans le discours des partis d\u2019opposition que dans celui du parti au pouvoir. Cela dit, la pond\u00e9ration sur 10\u00a0000 mots teinte les r\u00e9sultats en fonction de la quantit\u00e9 et de la taille des documents publi\u00e9s par les partis. Ainsi, le Bloc qu\u00e9b\u00e9cois est surrepr\u00e9sent\u00e9 dans les r\u00e9sultats par rapport aux quatre autres partis, qui publient tous une plus grande quantit\u00e9 de documents. En nombre absolu de documents o\u00f9 le th\u00e8me des r\u00e9fugi\u00e9s est pr\u00e9sent, ce sont le Parti lib\u00e9ral, le Nouveau Parti d\u00e9mocratique et le Parti vert qui m\u00e8nent, comme le d\u00e9montre la figure 3<\/a>.<\/p>\n Figure 2. Pr\u00e9sence du th\u00e8me des r\u00e9fugi\u00e9s dans les documents des cinq principaux partis, pond\u00e9r\u00e9e par 10\u00a0000 mots<\/p>\n Figure 3. Pr\u00e9sence du th\u00e8me des r\u00e9fugi\u00e9s dans les documents des cinq principaux partis, par nombre de documents<\/p>\n \u00c0 partir des r\u00e9sultats, nous avons cr\u00e9\u00e9 un sous-corpus sp\u00e9cifique, c\u2019est-\u00e0-dire un ensemble de documents sur la th\u00e9matique des r\u00e9fugi\u00e9s. L\u2019analyse du sous-corpus permet d\u2019appr\u00e9cier la place accord\u00e9e \u00e0 la question des r\u00e9fugi\u00e9s dans le discours des diff\u00e9rents partis politiques f\u00e9d\u00e9raux. Pour le constituer, nous avons cherch\u00e9 tous les documents ayant le mot r\u00e9fugier <\/em>(forme lemmatis\u00e9e de r\u00e9fugi\u00e9(e\/s)). Cette requ\u00eate nous a donn\u00e9 23 documents\u00a0: un pour le Bloc qu\u00e9b\u00e9cois, huit pour le Nouveau Parti d\u00e9mocratique, deux pour le Parti conservateur, neuf pour le Parti lib\u00e9ral et trois pour le Parti vert.<\/p>\n La figure 5<\/a> pr\u00e9sente une analyse de la correspondance entre les mots repr\u00e9sentatifs du th\u00e8me s\u00e9lectionn\u00e9 par fr\u00e9quence et leurs relations avec les diff\u00e9rents partis. Elle offre plusieurs niveaux d\u2019analyse possible. Premi\u00e8rement, les mots qui sont pr\u00e8s de la jonction centrale sont \u00e9troitement li\u00e9s \u00e0 l\u2019ensemble du contenu des documents du corpus. Plus ils s\u2019\u00e9loignent de la jonction, plus il s\u2019agit de des termes singuliers. On voit, par exemple, que les mots aider<\/em>, canadiens, <\/em>politique, prendre, r\u00e9fugier<\/em> et syrien <\/em>sont tr\u00e8s pr\u00e8s de la jonction centrale et sont des mots pr\u00e9pond\u00e9rants dans l\u2019ensemble des documents. Quant \u00e0 eux, les mots menace <\/em>et terroriste <\/em>qui sont tr\u00e8s \u00e9loign\u00e9s de la jonction sont des mots sp\u00e9cifiques \u00e0 deux documents du corpus.<\/p>\n Deuxi\u00e8mement, il est possible d\u2019avoir trois approches face \u00e0 la figure 5<\/a>\u00a0:<\/p>\n Il faut \u00e9valuer la figure 5<\/a> avec grand soin, car la similarit\u00e9 entre deux points n\u2019est pas mesur\u00e9e par la distance qui les s\u00e9pare, mais par la mesure de l\u2019angle du vecteur cr\u00e9\u00e9 \u00e0 partir de la jonction centrale (voir figure 4<\/a>).<\/p>\n Figure 4. Mesure de l’angle des vecteurs<\/p>\n Un angle aigu d\u00e9montre une corr\u00e9lation entre deux termes ou entre un mot et un parti, tandis qu\u2019un angle plat (180 degr\u00e9s) signifierait une corr\u00e9lation n\u00e9gative. On observe par exemple un angle aigu entre le Parti vert et les mots accueillir<\/em>, demande<\/em> et immigration<\/em>, ce qui d\u00e9montre une corr\u00e9lation entre eux. De plus, nous observons un angle plat, donc une corr\u00e9lation n\u00e9gative, entre le Parti conservateur et les mots aider<\/em>, politique<\/em> et r\u00e9fugier<\/em>.<\/p>\n Pour voir plus grand, cliquez sur la figure.<\/p>\n Figure 5. Portrait des mots utilis\u00e9s par les partis en lien avec les r\u00e9fugi\u00e9s.<\/p>\n En conclusion, la fouille de textes et la visualisation de l\u2019information nous permettent d\u2019avoir un regard nouveau et objectif sur la fa\u00e7on dont un th\u00e8me est abord\u00e9 par les partis politiques dans leurs communiqu\u00e9s de presse.<\/p>\n En date du 17 septembre 2015, le corpus g\u00e9n\u00e9ral en fran\u00e7ais est compos\u00e9 de documents moissonn\u00e9s manuellement \u00e0 partir des sites web de partis. Le Tableau 1 pr\u00e9sente les donn\u00e9es statistiques du corpus\u00a0:<\/p>\n Tableau 1. Statistiques descriptives du corpus g\u00e9n\u00e9ral en date du 17 septembre 2015<\/p>\n Chacun des documents est \u00e9tiquet\u00e9 avec le nom du parti duquel il \u00e9mane, ainsi qu\u2019avec sa date de diffusion sur le site web. Cela nous permet de faire la distinction et la comparaison entre les diff\u00e9rents partis et de suivre l\u2019\u00e9volution th\u00e9matique dans le temps.<\/p>\n Le traitement linguistique implique la lemmatisation des mots et l\u2019utilisation d\u2019un anti-dictionnaire pour \u00e9liminer les mots fonctionnels. Nous avons utilis\u00e9 des techniques de classification automatique (clustering<\/em>) pour extraire la th\u00e9matique des r\u00e9fugi\u00e9s.<\/p>\n Retour aux r\u00e9sultats<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Les migrants du conflit syrien ont pris une place importante dans le d\u00e9bat public suite \u00e0 la diffusion de l’image du corps d\u2019un enfant syrien, noy\u00e9, retrouv\u00e9 sur les plages de Bodrum en Turquie. Compte tenu de la place accord\u00e9e \u00e0 cette trag\u00e9die humaine par les m\u00e9dias, nous avons d\u00e9cid\u00e9 d\u2019interroger le corpus d\u2019\u00e9lection 2015 … Continuer la lecture de « L’accueil des r\u00e9fugi\u00e9s dans les mots des partis »<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[1],"tags":[15,10,4,16,14],"_links":{"self":[{"href":"http:\/\/dominicforest.me\/fed2015\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/190"}],"collection":[{"href":"http:\/\/dominicforest.me\/fed2015\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"http:\/\/dominicforest.me\/fed2015\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/dominicforest.me\/fed2015\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/dominicforest.me\/fed2015\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=190"}],"version-history":[{"count":21,"href":"http:\/\/dominicforest.me\/fed2015\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/190\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":291,"href":"http:\/\/dominicforest.me\/fed2015\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/190\/revisions\/291"}],"wp:attachment":[{"href":"http:\/\/dominicforest.me\/fed2015\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=190"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"http:\/\/dominicforest.me\/fed2015\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=190"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"http:\/\/dominicforest.me\/fed2015\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=190"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}![\"figure_1\"](\"http:\/\/dominicforest.me\/fed2015\/wp-content\/uploads\/2015\/09\/figure_1.jpg\")
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Corpus g\u00e9n\u00e9ral<\/h3>\n
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