Analyse de contenu automatisée
Des pipelines d’apprentissage automatique sur de grands corpus de textes politiques et médiatiques pour la recherche quantitative en sciences sociales à la CLESSN, évalués sur des échantillons codés à la main.
La CLESSN, une chaire de recherche en science politique de l’Université Laval, étudie le discours politique et médiatique : beaucoup plus de texte qu’une équipe pourrait en lire à la main. J’ai construit les pipelines d’apprentissage automatique qui l’ont rendu possible : collecter de grands corpus de textes politiques et médiatiques, en classer et en mesurer le contenu automatiquement, et remettre aux chercheurs des données qu’ils pouvaient analyser quantitativement.
Chaque modèle a été évalué sur des échantillons codés par des humains, pour que les résultats puissent être vérifiés.
J’ai aussi soutenu et formé les étudiants aux cycles supérieurs qui utilisaient ces outils.