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Intervenant·es : François Briatte (politiste, ESPOL), Thomas Collas (sociologue, Université de Strasbourg, SAGE), Viviane Le Hay (politiste, CNRS, CED)

De l’exploration des données à la communication de résultats, la représentation visuelle constitue une part cruciale du traitement de données. Le module "Visualisation des données en sciences sociales" a pour objectif de présenter à la fois les grands principes de la visualisation de données ainsi que les modalités pratiques de leur réalisation.

En effet, la représentation des données ne se limite pas au seul choix d’un type de graphique en fonction des types des données utilisées. La visualisation comporte de multiples facettes allant de la préparation des données au choix des pictogrammes et des couleurs en passant par le positionnement de libellés ou l’encodage des caractères. La visualisation peut aussi facilement se révéler trompeuse ou illisible si l'on n'y prend pas garde et doit de plus prendre en compte les perceptions des lecteurs et lectrices ou de l'auditoire visé. En se fondant sur une littérature aujourd’hui abondante, le module présentera un ensemble de règles et de recommandations pour ne pas déformer les données et présenter des graphiques intelligibles.

Mais le module proposera également un éventail des représentations graphiques couramment utilisées en sciences sociales ainsi qu'une mise en pratique de la visualisation en R, en abordant successivement les représentations univariées, bivariées et multivariées (régressions et analyses géométriques de données). Une demi-journée prendra aussi la forme d'un atelier où les participant·es pourront appliquer les visualisations présentées à leurs données.

Programme :

• Lundi 22 juin
  • Matin : Présentation de la PUDL et des services de PROGEDO
  • Après-midi : Éléments de visualisation de données (Thomas Collas)
• Mardi 23 juin
  • Matin : Introduction à R et à la création de graphiques sous R (Thomas Collas)
  • Après-midi : Introduction à R et à la création de graphiques sous R - Suite (Thomas Collas)
• Mercredi 24 juin
  • Matin : Outils de visualisation du temps (Thomas Collas)
  • Après-midi : Représentation graphique des résultats de régressions (François Briatte)
• Jeudi 25 juin
  • Matin : Représentation graphique des résultats de régressions - Suite (François Briatte)
  • Après-midi : Principes et visualisation des analyses géométriques des données (Viviane Le Hay)
• Vendredi 26 juin
  • Matin : Principes et visualisation des analyses géométriques des données - Suite (Viviane Le Hay)
  • Après-midi : Exercices de mise en pratique sur R et échanges sur les données des participant·es (comité d'organisation)

Intervenant·es : Léo Mignot (Sciences Po Bordeaux), Mickael Temporão (Sciences Po Bordeaux), Flore Vancompernolle Vromman (Université Catholique de Louvain), Corentin Vande Kerckhove (Université Catholique de Louvain)

Ce module propose d’explorer les fondements et les applications des intelligences artificielles génératives dans le champ des sciences sociales. Conçu pour des participantes débutantes en programmation et curieuses des apports de l’IA en recherche, il offre une double approche. La première partie présente une initiation pratique à Python et la découverte progressive des outils d'analyse et génération de contenus (textuels, audio, visuels) via des plateformes cloud. La seconde partie est articulée autour d’un focus thématique par jour, permettant d’approfondir chaque grand axe d’application avec des interventions d’expertes lors des demi-journées. L’objectif est de d’équiper les chercheuses en sciences sociales de compétences techniques et analytiques permettant d'intégrer les IA génératives dans leurs projets de recherche, tant comme objet ou outil de recherche.

Prérequis:

• Aucune connaissance préalable en Python requise
• Une familiarité avec les concepts de base de l'analyse de données est un atout
• Curiosité et intérêt pour les technologies d'IA et leurs impacts sur les sciences sociales

Programme :

• Lundi 22 juin | Présentation générale
  • Matin : Présentation de la PUDL et des services de PROGEDO
  • Après-midi (Léo Mignot, Flore Vancompernolle Vromman) :
    • Initiation à la plateforme cloud (Google Colab ou SSP Cloud/Onyxia) et prise en main de l’interface
    • Introduction à Python : bases de la programmation et manipulation de données
    • Atelier pratique : configuration de l’environnement cloud
• Mardi 23 juin | Fondements et applications initiales des IA génératives
  • Matin (Corentin Vande Kerckhove) :
    • Découverte des concepts fondamentaux et panorama des outils (LLMs, générateurs d’images, etc.). Présentation théorique complétée par des exemples concrets d’applications en sciences sociales.
  • Après-midi (Mickael Temporão) :
    • Approfondissement de l’ingénierie des prompts et de la prise en main des API (OpenAI, Hugging Face,...) via un atelier pratique de génération et d’analyse de contenus.
• Mercredi 24 juin | Analyse et traitement des données textuelles, audio et visuelles
  • Matin (Corentin Vande Kerckhove, Mickael Temporão) :
    • Approfondissement de l’analyse des données textuelles et qualitatives dans les recherches en sciences sociales. Introduction à des méthodes d’extraction d’informations et de détection de biais dans des discours.
  • Après-midi (Corentin Vande Kerckhove, Mickael Temporão) :
    • Traitement des données audio et visuelles : transcription audio avec Whisper et analyse de contenus visuels abordées via des démonstrations et exercices pratiques.
• Jeudi 25 juin | Personnalisation des modèles et enjeux éthiques
  • Matin (Flore Vancompernolle Vromman, Léo Mignot) :
    • Adaptation personnalisée des modèles de génération aux contextes spécifiques (santé, éducation, politiques publiques) et sur la compréhension des enjeux techniques et éthiques.
  • Après-midi (Flore Vancompernolle Vromman, Léo Mignot) :
    • Mise en pratique en sous-groupes, orientée vers le développement d’un mini-projet de recherche intégrant des IA génératives.
• Vendredi 26 juin | Consolidation et perspectives futures
  • Matin (Mickael Temporão, Flore Vancompernolle Vromman, Corentin Vande Kerckhove, Léo Mignot) :
    • Synthèse générale et discussion sur les tendances futures des IA génératives en sciences sociales. Retour sur les projets réalisés et la présentation de ressources pour un approfondissement ultérieur.
  • Après-midi (Mickael Temporão, Flore Vancompernolle Vromman, Corentin Vande Kerckhove, Léo Mignot) :
    • Formation à la configuration d’un environnement de travail personnel : Temps dédié pas-à-pas pour installer et configurer localement les outils.

Organisatrices et intervenantes : Claire Lemercier (historienne, CNRS, CSO) et Marta Veljkovic (sociologue, Sorbonne Université, GEMASS)

Analyser des données longitudinales, c’est décrire et expliquer ce qu’on appelle, selon les disciplines, « carrières », « trajectoires » ou « parcours » – notions qui ne s’appliquent pas uniquement aux carrières professionnelles, mais peuvent désigner également les trajectoires d’engagement, familiales, géographiques, etc. et plus largement la carrière d’un concept, la trajectoire d’un hashtag, etc. Le point commun de ces démarches est de s’intéresser non seulement aux variations inter-individuelles, mais aussi (et surtout) aux changements intra-individuels, dans le temps. Cela nécessite des adaptations des méthodes ordinaires de recueil et d’analyse de données.

Les sciences sociales ont ainsi recours à une variété de matériaux empiriques permettant de construire des données (quasi) longitudinales afin d’analyser les changements sociaux. Il peut s’agir de traces datées ou datables (archives, données de réseaux sociaux…), de dispositifs de suivi rétrospectif (enquêtes biographiques, CV…) et prospectif (panels, données administratives) ou d’enquêtes transversales répétées (statistique publique).

La formation reviendra sur les enjeux de construction et de mise en forme de ce type de données, et fournira une introduction aux différentes méthodes quantitatives pour les analyser. Sur la base d’enquêtes empiriques récentes ou en cours, seront évoquées aussi bien les bonnes pratiques pour décrire les données longitudinales, que trois méthodes d’analyse spécifiques de ces données : les modèles de durée (event history analysis), l’analyse de séquences et les modèles multi-niveaux (plus précisément les growth curve models). À l’issue de la formation, les stagiaires maîtriseront les critères pour identifier ou construire les  données longitudinales, et sauront les explorer, choisir une méthode d’analyse adaptée à leurs données et leurs questions de recherche ; ils et elles disposeront de scripts-exemples et d’une bibliographie pour aller plus loin avec chacune de ces méthodes.

• Lundi 23 juin :

  • Matin : Présentation des services des PUD et de PROGEDO et présentation du module, tour de table (Comité d’organisation de Quantilille et organisatrices du module)

  • Après-midi : Données et approches longitudinales en sciences sociales, intérêt et limites

• Mardi 24 juin :

  • Matin : Présentation de la procédure de construction des données mobilisées et mise en place des analyses exploratoires descriptives

  • Après-midi : Présentation des modèles de durée et leur mise en application

• Mercredi 25 juin :

  • Matin : Évocation de la construction des données longitudinales à partir de LinkedIn et introduction à l’analyse de séquences

  • Après-midi : Présentation et reproduction par les stagiaires des différentes variantes de l’analyse de séquences

• Jeudi 26 juin :

  • Matin : Présentation de l’appariement de l’enquête FQP de l’Insee et de données administratives et traitements exploratoires

  • Après-midi : Présentation du principe général des modèles multi-niveau pour les données longitudinales et mise en application de growth curve models

• Vendredi 27 juin :

  • Matin : Présentation des enjeux méthodologiques liés à la définition du temps et à la forme (linéaire ou non) de ses effets sur les trajectoires

  • Après-midi : Discussion générale avec les stagiaires et mise en pratique sur leurs propres données

Avec le soutien du GIS Institut du genre

Organisateur·rices : Anja Durovic (politiste, CNRS/Université Paris-Saclay, Laboratoire Printemps) et Tristan Haute (politiste, Université de Lille, CERAPS)

Intervenant·es : Emmanuel Beaubatie (sociologue, CNRS, CESSP), Mathéa Boudinet (sociologue, Sciences Po Paris, CRIS), Anja Durovic (politiste, CNRS/Université Paris-Saclay, Laboratoire Printemps), Sibylle Gollac (sociologue, CNRS, CRESPPA), Tristan Haute (politiste, Université de Lille, CERAPS), Emma Nemesien (Université de Lille, CERAPS), Wilfried Rault (sociologue, INED), Cécile Rodrigues (CNRS, CERAPS), Mathieu Trachman (sociologue, INED)

Ce module thématique vise à présenter, dans une démarche pluridisciplinaire (sociologie, science politique, démographie…), différentes appréhensions possibles des problématiques liées au genre à partir des données et des méthodes quantitatives. Les intervenant·es présenteront des enquêtes récentes sur des objets variés en revenant soit sur des enjeux méthodologiques précis, liés à la thématique du genre, comme la construction des échantillons, la construction et la passation des questionnaires ou la formulation des questions, soit sur l'utilisation de méthodes d'analyse qui se sont révélées particulièrement pertinentes pour saisir des dynamiques liées au genre (espace social du genre, indice d'attitudes sexistes et hétérosexistes, etc.).

Dans le même temps, les intervenant·es initieront les participant·es à l'usage pratique d'outils d'analyse simples (statistiques bivariées) mais aussi plus complexes (analyses géométriques de données, méthodes de classification, construction d'indices, modélisation, etc.). Au-delà de la perspective pluridisciplinaire, cette initiation, réalisée sur les données des enquêtes présentées, et donc articulée à la partie méthodologique, vise à favoriser l'acquisition de compétences en méthodes quantitatives par des chercheur·es s'intéressant aux questions de genre et, la plupart du temps, peu familier·es de ces méthodes.

• Lundi 23 juin :

  • Matin : Présentation des services des PUD et de PROGEDO et présentation du module, tour de table (Comité d'organisation de Quantilille et organisatrices du module)

  • Après-midi : Introduction aux statistiques univariées et bivariées (Tristan Haute et Emma Nemesien)

• Mardi 24 juin :

  • Matin : Explorer le genre du capital en sociologue. Les résultats d'une combinaison de méthodes (Sibylle Gollac)

  • Après-midi : Jouer avec les unités d'observation et jongler avec les bases, ou comment lever le cache-sexe du ménage dans l'enquête "Histoire de vie et patrimoine" de l'INSEE (Sibylle Gollac)

• Mercredi 25 juin :

  • Matin : Quantifier les minorités de genre et de sexualité en France – catégorisations et codages (Wilfried Rault, Mathieu Trachman)

  • Après-midi : Explorer les nouvelles mesures du genre dans les enquêtes internationales (Anja Durovic, Tristan Haute)

• Jeudi 26 juin :

  • Matin : Construire un espace social du genre – l'exemple de l'enquête Contextes des sexualités en France (Emmanuel Beaubatie)

  • Après-midi : Mise en pratique à partir de l'analyse géométrique de données (Emmanuel Beaubatie, Cécile Rodrigues)

• Vendredi 27 juin :

  • Matin : Mesurer l'ampleur et les variations des attitudes sexistes et hétérosexistes – formulation des questions et construction d'indices (Anja Durovic)

  • Après-midi : Appréhender l'intersection par les régressions : l'exemple du genre et du handicap sur le marché de l'emploi (Mathéa Boudinet)