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MetAt - February 11, 2025 logbook

Share our methodological expertise and skills.

Event, Workshop

Salle K.011, 1 place Saint Thomas d'Aquin 75007 Paris

NOTA BENE



Qu’est-ce que le METAT ?


Le METAT est un atelier d’accompagnement aux méthodes de recherche : chaque mois, un créneau de trois heures pour vous aider à résoudre les difficultés d’ordre méthodologique que vous rencontrez dans le cadre d’un projet scientifique.

À qui s’adresse le METAT ?


Le METAT s’adresse à toute personne souhaitant être accompagné ponctuellement pour l’utilisation d’un outil ou d’une méthode de recherche. Tous les profils sont les bienvenus : étudiant-e-s, doctorant-e-s, chercheur-e-s, métiers de l’ingénierie de recherche ou autre, internes et externes à Sciences Po, sans restriction de statut ou d’affiliation.

Comment s’inscrire ?


L’inscription est obligatoire via le formulaire disponible sur la page du METAT

Séance du 11/02/2025

Lieu : Sciences Po, 1 place Saint Thomas d’Aquin, 75007 Paris.

Nombre de participant·e·s : 3

Encadrant·e·s :  Blazej Palat, Carlo Santagiustina, Benjamin Ooghe-Tabanou, Béatrice Mazoyer, Julien Pontoire, Guillaume Plique, Audrey Baneyx, Fynch Meynent

 

Cartographie des thématiques de recherche de la faculté permanente de Sciences Po

Accompagnement d’un·e membre de l’administration de Sciences Po sur des données extraites de HAL via API avec l’outil CorText. Les langues étant mélangées dans le corpus initial, cela a complexifié le travail et les métriques de TAL. Un recensement manuel avait été préalablement réalisé. Les encadrant·es ont proposé une démonstration de Table2net pour faire un réseau monopartite ou bipartite et ouvrir le fichier gexf résultant sous Nansi. Trois champs étaient intéressants : nom du chercheur, thématiques, laboratoire.

Traitement de données sous Excel pour l’étude des dossiers fiscaux des patentes conservés aux Archives départementales de Paris

Accompagnement d’un·e doctorant·e en examinant des tableaux Excel constitués aux Archives : détermination d’un certain nombre d’aggrégations (par patronyme, par année) utiles pour les analyser. Quelques formules Excel ont été indiquées (NB.SI, RECHERCHEV) pour permettre de réaliser ces agrégations. Un graphique de série temporelle a été ensuite généré. Les échanges ont ensuite porté sur quelques opérations à effectuer sur la base de données (nettoyage, simplification, synthétisation de l’information, périodisation), qui devraient permettre de l’exploiter plus facilement.

Clustering sur les données d’enquêtes

Accompagnement d’un·e doctorant·e en échangeant sur diverses méthodes pour essayer d’établir des “styles de vie” à partir de plusieurs modalités, et particulièrement des méthodes d’analyses factorielles (ACM, ACP, Analyse en classe latente) et de clustering (DBSCAN). D’autres questions de méthodes ont ensuite été abordées (normalisation) ainsi que la pertinence d’appliquer une pondération en fonction de la méthode de recherche. Un début d’implémentation de l'algorithme DBSCAN a été initié sur R afin de jouer avec les paramètres.