Analyse thématique et étude des représentations sociales dans les discours de citoyens lors de la controverse publique sur les gaz de schiste au Québec (2010-2011)
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche traite de la parole citoyenne que des acteurs sociaux expriment publiquement sur des affaires de la cité dans une « démocratie du public » (Manin, 1995). Les controverses publiques constituent des moments pertinents pour étudier les thèmes partagés et la représentation sociale commune, en particulier grâce à l’analyse des thèmes exprimés. Dans ce travail, nous réalisons une analyse de discours sur des données recueillies entre 2010 et 2011 lors de la controverse publique sur l’exploitation du gaz de schiste au Québec. Ainsi, nous tentons de répondre à la question : en quoi l’analyse de discours citoyens considérés comme des discours d’opinions peut enrichir la description et la compréhension d’une controverse publique grâce à l’étude des thématiques et de la représentation sociale commune à ces différents discours ? Dans cette enquête, nous analysons des commentaires en ligne et des mémoires écrits par des citoyens lors des audiences du BAPE de 2010-2011, au regard d’articles de journaux, en utilisant des méthodes et des outils d’analyse de discours assisté par ordinateur (ATO). Notre corpus de données se compose de commentaires (8800), d’articles (330) en ligne des sites du Devoir et de Radio-Canada sur le sujet de gaz de schiste lors d’une période d’environ une année (2010-2011), ainsi que de mémoires (49) et de présentations de citoyens orales recueillies lors du BAPE (24 séances). L’analyse avec le logiciel « Iramuteq » permet de repérer des thématiques dans les différents discours grâce à la théorie des « mondes lexicaux » (Reinert 1993). Nous identifions alors les éléments communs et différents dans la composition de ces thèmes pour faire ressortir une représentation sociale commune du débat. Cette représentation s’établit donc à partir de l’étude des opinions comme formes de mobilisation d’idée et d’arguments contenant des lexiques à analyser. Notre travail étudie les corpus de discours à trois niveaux. Le premier niveau correspond à analyser les « champs lexicaux » obtenus (ou « classes » de lexèmes) par classification hiérarchique descendante afin de dégager des thèmes pour ces discours citoyens et journalistiques. Le deuxième niveau travaille sur certains corpus « reconstruits » pour en observer les variations thématiques, en travaillant sur des corpus reconstruits, associant les commentaires du Devoir et de Radio-Canada ou en ne sélectionnant que les commentaires neutres ou favorables au GDS pour voir si les thématiques obtenues diffèrent de l’analyse du premier niveau. Le troisième niveau constitue un traitement séparé des différentes thématiques pour deux corpus de discours citoyens représentatifs de « publics » de la controverse : l’ensemble des commentaires en ligne et les mémoires remis au BAPE par des citoyens à titre individuel, afin de pouvoir décrire plus précisément les éléments qui composent la représentation sociale du débat. Nos résultats montrent trois thèmes récurrents dans tous les corpus : le thème des risques, le thème politique et celui de l’économie de l’énergie. Une quatrième thématique plus variable dans ces caractéristiques s’ajoute pour former la représentation sociale communément partagée. Nos résultats montrent une stabilité de la représentation sociale de la controverse, même si elle diffère légèrement suivant les contextes d’énonciation et les « publics » avec la minimisation ou l’accentuation de certains thèmes liés à des effets de cadrage contextuels. Notre thèse entend montrer que les discours de citoyens de « quidams » peuvent être étudiés dans le cadre d’une controverse publique, car la parole citoyenne peut ainsi représenter un champ d’enquête pour comprendre les dynamiques discursives et sociales des « publics » dans l’espace public, en particulier sur Internet. Notre enquête soutient l’idée qu’une étude de discours citoyens peut être réalisée dans différents contextes grâce aux méthodes d’analyse de texte utilisant l’ATO sur un grand nombre de données qui relèvent a priori des opinions, ceci afin de rendre visibles et objectivables des pensées collectives d’une partie des citoyens grâce au concept de « représentation sociale ». _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : analyse du discours, ATO, BAPE, controverse, citoyens, commentaires, démocratie, Iramuteq, gaz de schiste, opinions, représentation sociale
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».