Projet

Entre le web, les réseaux sociaux en ligne ou encore les différentes initiatives de numérisation massive de livres ou d’archives, nous vivons dans un monde de données. Ces données sont les sources primaires présentes et futures des sciences historiques et, plus généralement, des sciences humaines et sociales. Toutefois, l’enseignement, notamment en histoire, n’a pas encore pris pleinement mesure des nouvelles méthodes à introduire auprès des étudiant.e.s.

Ce projet a pour but d’implanter à l’université de Lausanne une méthode issue de mon expérience de recherche, méthode d’enseignement de l’histoire numérique qui ne sépare pas la démarche historique des outils numériques d’une part et qui prend en compte certains éléments mis en avant dans la littérature spécialisée, notamment l’organisation du travail des étudiant.e.s par projet, le recours au travail collaboratif et en groupe et le recours à l’interdisciplinarité.

Ce projet est soutenu par le FIP (Fond d’Innovation Pédagogique) de l’Université de Lausanne. Plus d’infos : https://www.unil.ch/fip/fr/home.html

Sur ce blog sont ainsi présenté plusieurs outils et des liens ou tutoriels pour apprendre à les utiliser (cliquez sur les liens pour plus d’informations) :

  • Gephi
    Gephi est un logiciel libre de visualisation de données et d’analyse de réseaux. Simple d’utilisation, il permet néanmoins une grande diversité de visualisation.

  • Iramuteq
    Iramuteq est un logiciel libre permettant de faire des analyses statistiques – classification hiérarchique descendante, analyse factorielle de correspondances, analyse de similitudes – sur des corpus de texte et sur des tableaux individus/caractères. Il est notamment fondé sur les travaux de Max Reinert.

  • Voyant-tools
    Voyant-tools est un environnement d’analyse et de visualisation de données textuelles. Simple d’utilisation, il permet une analyse de texte en ligne sans installation de logiciels sur son ordinateur.

  • OpenRefine
    OpenRefine est un outil de travail pour nettoyer, transformer et mettre en forme des données.

  • DMI-TCAT
    DMI-TCAT permet de capturer des tweets via l’interface de programmation dite de streaming de Twitter. La collecte peut se fonder sur des mots-clefs, sur une géolocalisation, sur un échantillon aléatoire de 1% du flux des tweets ou sur le suivi de comptes Twitter.

  • Hyphe
    Hyphe est un logiciel libre développé par le mediaLab de sciencesPo. Il autorise la création et le nettoyage de corpus de pages web à destination de la recherche. Les utilisateurs sont accompagnés par une méthodologie pour construire leur corpus web de manière à la fois granulaire et flexible avec des principes de curation simples.

  • Les expression régulières
    Les expressions régulières (ou expression rationnelle) sont un moyen pratique de nettoyer un texte de données superflues. Il s’agit de formule qui vont saisir des segments de textes.

L'histoire par les données : approche pédagogique – soutenu par le fond d'innovation pédagogique de l'UNIL