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Nous accueillerons vendredi 13 avril prochain (14H-16H), Pierre Ratinaud, maître de conférences en sciences de l’éducation au sein du LERASS (Laboratoire d’Études et de Recherches Appliquées en Sciences Sociales, Université Toulouse 3), dans le cadre du séminaire "Commentaires numériques et organisations". Son intervention portera sur l'analyse de « gros » corpus textuels avec IRaMuTeQ à partir de quelques exemples.Informations pratiques : rendez-vous à la salle des séminaires située au sein de la Bibliothèque de l’Arsenal (11 rue des Puits Creusés,  Toulouse). Entrée libre, l’accès à la salle se fait par l’escalier situé après les portiques d’entrée, sur votre gauche.Pierre Ratinaud est maître de conférences en sciences de l’éducation au département des sciences de l’éducation et de la formation de l’université de Toulouse – Jean Jaurès. Il est membre de l’équipe de psychologie sociale de la communication (PsyCom) du Laboratoire d’Études et de Recherches Appliquées en Sciences Sociales (LERASS). Ses travaux portent sur la dynamique des systèmes de représentations sociales et il est le principal développeur du logiciel libre IRaMuTeQ, pour l’analyse multidimensionnelle des textes et des questionnaires.Présentation de son intervention :L’objectif de cette présentation est d’illustrer l’utilisation des statistiques textuelles dans le champ des sciences humaines. Nous centrerons notamment notre propos sur la méthode Reinert (Reinert, 1983, 1990 ; Ratinaud &#38; Marchand, 2012) implémentée dans le logiciel libre IRaMuTeQ (Ratinaud, 2014). Après avoir rappelé quelques principes génériques de l’analyse statistique des données textuelles et les grandes lignes des concepts statistiques qui sous-tendent la méthode Reinert, nous présenterons deux exemples d’analyses sur des corpus de nature très différente. Le premier exemple s’intéresse aux discours sur les sites web des partis politiques. Ces travaux comparent les discours de trois des grands partis politiques français (le PS, Europe Ecologie les Verts et le Front National) à partir des textes mis en ligne sur leur site web de 2011 à 2015 (Marchand &#38; Ratinaud, 2017). Le second exemple permettra de comparer les discours produit sur Twitter en français et en anglais après les attaques terroristes de janvier 2015 à Paris (Smyrnaios &#38; Ratinaud, 2017). L’analyse porte ici sur les tweets contenant le hashtag #charliehebdo postés dans le 5 jours qui ont suivi ces attaques. Ces deux exemples permettent de souligner les avantages et les limites des statistiques textuelles à l’heure de la massification des productions textuelles sur Internet.Quelques articles récents : Marchand, P., &#38; Ratinaud, P. (2017). Entre distinctivité et acceptabilité : les contenus des sites Web de partis politiques. Réseaux, (204), 71‑95. Ratinaud, P. (2014). IRaMuTeQ : Interface de R pour les Analyses Multidimensionnelles de Textes et de Questionnaires (Version 0.7 alpha 2) [Windows, GNU/Linux, Mac OS X]. Consulté à l’adresse Iramuteq — IRaMuTeQ  Reinert, M. (1983). Une méthode de classification descendante hiérarchique : application à l’analyse lexicale par contexte. Les cahiers de l’analyse des données, VIII(2), 187‑198. Reinert, M. (1990). ALCESTE : Une méthodologie d’analyse des données textuelles et une application : Aurélia de Gérard de Nerval. Bulletin de méthodologie sociologique, (26), 24‑54. Smyrnaios, N., &#38; Ratinaud, P. (2017). The Charlie Hebdo Attacks on Twitter: A Comparative Analysis of a Political Controversy in English and French. Social Media + Society, 3(1). https://doi.org/10.1177/2056305117693647