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)
Bibliographic record
Abstract
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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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".