Documentation Iramuteq

 

version 0.4 alpha 1

  

Manuel utilisateur

  

 

Pierre Ratinaud

 

Licence GNU FDL

 
 


1 Présentation d'iramuteq
1.1 R
1.2 Python
1.3 Lexique 3
2 Analyses de textes
2.1 Format des données en entrée
2.2 Ouverture d'un fichier texte
2.3 Traitements commun aux analyses
2.3.1 Nettoyage 1
2.3.2 Dictionnaire des expressions
2.3.3 Nettoyage 2
2.3.4 Lemmatisation
2.4 Statistiques textuelles
2.4.1 Description
2.4.2 Résultats
2.4.3 Fichiers en sortie
2.5 Comme Lexico
2.5.1 Options
2.5.2 Résultats
2.6 AFC sur UCI
2.6.1 Description
2.6.2 Options
2.6.3 Résultats
2.7 Classification
2.7.1 Méthode ALCESTE
2.7.1.1 Description
2.7.1.2 Options
2.7.1.3 Résultats
2.7.1.3.1 Options des profils
2.7.1.4 Fichiers en sortie
2.7.2 Par matrice des distances
2.7.2.1 Description
2.7.2.2 Options
2.7.2.3 Résultats
3 Analyses de tableaux de données
3.1 Format des données en entrée
3.2 Fréquences
3.3 Chi 2
3.4 Classification
3.4.1 Méthode ALCESTE
3.4.2 Par matrice des distances
3.5 AFCM
3.6 Graphes
4 Bibliographie
5 Annexes


1 Présentation d'iramuteq

 

Iramuteq est un logiciel d'analyse de textes et de tableaux de données. Il s'appuie sur le logiciel de statistique R (http://www.r-project.org), sur le langage python (http://www.python.org) et sur la base de données lexicales Lexique (http://www.lexique.org).

 

 

ATTENTION

 

Iramuteq est en cours de développement. Regardez les informations disponibles sur la page http://repere.no-ip.org/logiciel/iramuteq pour connaître la fiabilité des différentes analyses.

1.1 R

 

http://www.r-project.org

 

1.2 Python

 

http://www.python.org

 

1.3 Lexique 3

 

http://www.lexique.org

 

2 Analyses de textes

 

2.1 Format des données en entrée

 

Les fichiers d'entrée doivent être au format texte brut (.txt) et respecter les règles de formatage des corpus ALCESTE.

Dans ce formatage, l'unité de base est appelée « unité de contexte initiale » (UCI). Une UCI peu représenter un entretien, un article, un livre ou tout autre type de documents. Un corpus peut contenir une ou plusieurs UCI (mais au minimum une).


Les UCI sont introduites par quatre étoiles (****) suivies d'une série de variables étoilées séparées par un espace.

Une uci doit obligatoirement avoir au moins une variable étoilée
 

Il est possible de placer des variables étoilées à l'intérieur des corpus en les introduisant en début de ligne par un tiret et une étoile (-*). La ligne ne doit contenir que cette variable.

Il est possible d'introduire dans le corps du texte des formes qui seront traitées comme des variables étoilées. Il faut alors que ces formes commencent et se terminent par un _. :

Exemple

texte texte _rire_ texte texte texte

 

Le texte contient, de préférence, les caractères de ponctuations.

 

Exemple d'un corpus sans thématique :

**** *var1_1 *var2_2

texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte  texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte  texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte  texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte  texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte  texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte  texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte

**** *var1_2 *var2_3

texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte  texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte  texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte  texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte  texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte  texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte  texte texte texte

 

Exemple d'un corpus avec thématique :

**** *var1_1 *var2_2

-*thematique1

texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte

-*thematique2

texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte

**** *var1_2 *var2_3

-*thematique1

texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte

-*thematique2

texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte texte

 

 

Dans un corpus avec thématique, tous les paragraphes d'une UCI doivent appartenir à une thématique. La construction suivante n'est donc pas possible :
 

**** *var1_1

texte texte texte texte texte

-*thematique1

texte texte texte texte texte texte

 

 

Les variables étoilées et les thématiques introduites dans le corpus ne doivent pas contenir d'espaces ou de caractères spéciaux. Elles ne doivent contenir que des caractères parmi a-z, A-Z, 1-9 et des tirets bas (_).
 

*age 18 ans n'est pas un bon codage

*age_18 est un bon codage

*entretien_d'Emilie n'est pas un bon codage

*ent_emilie est un bon codage

 

 

Les codages de la forme *variable_modalité doivent être privilégiés pour les variables illustratives. Ils permettent des analyses complémentaires.
 

Exemple : *sex_h pour les hommes et *sex_f pour les femmes permet de repérer la variable sex et les modalités h et f.

 

2.2 Ouverture d'un fichier texte

Fichier → Ouvrir un corpus texte

Vous devez préciser l'encodage du fichier et la langue du corpus.

2.3 Traitements commun aux analyses

2.3.1 Nettoyage 1

Les corpus texte sont passés en minuscules. Tous les caractères qui ne sont pas dans la liste des caractères retenus sont remplacés par des espaces. Toutes les successions d'espaces ou de sauts de ligne sont remplacés par un espace ou un saut de ligne. Les apostrophes (’) sont remplacées par des apostrophes (').

Caractères retenus : a-zA-Z0-9àÀâÂäÄáÁéÉèÈêÊëËìÌîÎïÏòÒôÔöÖùÙûÛüÜçÇ’ñ.:,;!?\n*'_-

Cette liste devrait devenir paramétrable

2.3.2 Dictionnaire des expressions

Le dictionnaire des expressions contient des expressions ou des mots contenant des tirets (-) des apostrophes (') ou des espaces. Il permet de traiter ces expressions comme un tout. Par exemple, le mot aujourd'hui sera traité comme la forme aujourd_hui. L'expression « vis-à-vis » sera transformée en « vis_à_vis ». Le dictionnaire des expressions est disponible dans le répertoire d'installation d'iramuteq, dans le sous-répertoire « dictionnaire ».

L'utilisation de ce dictionnaire est optionnel.

2.3.3 Nettoyage 2

Les apostrophes (') et les tirets (-) sont remplacés par des espaces.

2.3.4 Lemmatisation

Les verbes sont réduits à l'infinitif, les noms et les adjectifs sont réduits au masculin singulier.

Exemple :

mangé, mangeons, mangera → manger

professionnelles, professionnelle, professionnels, professionnel → professionnel

 

La lemmatisation est optionnelle.

2.4 Statistiques textuelles

2.4.1 Description

Analyse de texte → Statistiques textuelles

Cette analyse propose des statistiques simples sur les corpus texte : effectifs de toutes les formes, effectifs des formes actives et supplémentaires, liste des hapax.

 

2.4.2 Résultats

Les résultats se présentent sous forme de listes. Un clique droit sur une forme permet d'accéder aux formes associées et à un concordancier.

 

2.4.3 Fichiers en sortie

 

Répertoire de sortie

NomDuCorpus_Stat_x

Fichiers en sortie :

total.csv

Toute les formes et leurs effectifs

formes_supplémentaires.csv

Les formes supplémentaires et leurs effectifs

formes_actives.csv

Les formes actives et leurs effectifs

hapax.csv

Les hapax

 

2.5 Comme Lexico

Analyse de texte → Comme lexico

Reproduit une des analyses du logiciel Lexico (http://www.tal.univ-paris3.fr/lexico/).

Il s'agit de la description d'un tableau de contingence qui croise formes et groupes d'UCI. Les groupes d'UCI sont sélectionnées en fonction de variables illustratives. L'objectif est de comparer ces groupes d'UCI.

 

2.5.1 Options

L'effectif minimum d'une forme sélectionnée peut être paramétré. Par défaut, cette valeur est à 10.

 

2.5.2 Résultats

Les mêmes résultats sont produits sur les formes et sur les types.

2.6 AFC sur UCI

2.6.1 Description

Analyse de texte → AFC sur UCI

Produit une analyse factorielle des correspondances sur un tableau de contingence qui croise formes actives et UCI.

Cette analyse est immature. Il est préférable d'utiliser l'analyse « Comme lexico » sur les UCI.

2.6.2 Options

Pas d'options pour l'instant

2.6.3 Résultats

Trois graphiques d'AFC sont proposés : formes actives, formes supplémentaire et variables étoilées.

 

2.7 Classification

2.7.1 Méthode ALCESTE

2.7.1.1 Description

Analyse de texte → Classification → méthode ALCESTE

Cette analyse propose une classification hiérarchique descendante selon la méthode ALCESTE (Reinert, 1983, 1986, 1991). La classification peut être menée sur les UCI (classification simple sur UCI) ou sur des segments de textes (Unité de Contexte Élémentaire : UCE). Les classifications sur les UCE peuvent être conduites directement sur celles-ci (classification simple sur UCE) ou sur deux tableaux proposant des regroupements de segments de texte (Unité de Contexte : UC) qui différent par le nombre de variables actives (et donc d'UCE) regroupées par ligne (classification double sur UC).

Voir le détail de la classification ALCESTE en annexe.

2.7.1.2 Options

 
 

 

 

 

 

 

 

2.7.1.3 Résultats

Les résultats directement disponibles présentent un résumé de la classification (onglet CHD) les profils des classes (onglet Profils), les antiprofils des classes (onglet Antiprofils) et une analyse factorielle des correspondances menées sur le tableau de contingence croisant formes et classes (onglet AFC).

 
 
2.7.1.3.1 Options des profils

A partir d'un clique droit sur une ligne du profil, plusieurs outils complémentaires sont proposés :

 
 

Dans le cas d'une classification sur UCI, remplacez UCE par UCI dans la description précédente.

2.7.1.4 Fichiers en sortie

Répertoire de sortie

NomDuCorpus_alceste_x

Fichiers en sortie :

TableUc1.csv

Le tableau UC1/formes ou UCI/formes ou UCE/formes

TableUc2.csv

Le tableau UC2/formes

listeUCE1.csv

Tableau uce;uc pour les UC1

listeUCE2.csv

Tableau uce;uc pour les UC2

profiles.csv

Profils des classes

antiprofiles.csv

Antiprofils des classes

info.txt

Résumé de la classification

uce.csv

Les uce par classe

arbre_1.png

Dendrogramme de la première CHD

arbre_2.png

Dendrogramme de la seconde CHD

dendro1.png

Dendrogramme final sur UC1

dendro2.png

Dendrogramme final sur UC2

classe_mod.csv

Tableau de contingence formes actives/classes

RData.RData

Résultats dans R

tablesup.csv

Tableau de contingence formes supplémentaires/classes

tableet.csv

Tableau de contingence variables illustratives/classes

SbyClasseOut.csv

Les uce par classe

chisqtable.csv

Chi2 d'association de chaque formes aux classes

ptable.csv

Seuil de significativité des chi2 d'associations de chaque forme aux classes.

Analyse.ira

Fichier Analyse : permet de ré-ouvrir une analyse.

AFC2DL.png

Graph AFC : Variables actives - coordonnées - facteurs 1 / 2

AFC2DSL.png

Graph AFC : variables supplémentaires - coordonnées - facteurs 1 / 2

AFC2DEL.png

Graph AFC : Variables illustratives - Coordonnées - facteur 1 / 2

AFC2DCL.png

Graph AFC : Classes - Coordonnées - facteur 1 / 2

AFC2DCoul.png

Graph AFC : Variables actives - Corrélation - facteur 1 / 2

AFC2DCoulSup.png

Graph AFC : Variables supplémentaires - Corrélation - facteur 1 / 2

AFC2DCoulEt.png

Graph AFC : Variables illustratives - Corrélations - facteur 1 / 2

AFC2DCoulCl.png

Graph AFC : Classes - Corrélations - facteurs 1 / 2

liste_graph_afc.txt

Liste de s graphiques de l'onglet AFC

liste_graph_chd.txt

Liste de graphiques de l'onglet CHD

afc_row.csv

Résultats de l'AFC ; Coordonnées, corrélation, MASS, contribution des formes : voir le manuel de la librairie ca de R pour plus de détail.

afc_col.csv

Résultats de l'AFC ; Coordonnées, corrélation, MASS, contribution des classes : voir le manuel de la librairie ca de R pour plus de détail.

afc_facteur.csv

Résultats de l'AFC ; Valeurs propres, Pourcentage d'inertie extraite et Pourcentage cumulé des facteurs.

segments_classes.csv

Tableau de contingence segments répétés/classes

prof_segments.csv

Profils des segments répétés

antiprof_segments.csv

Antiprofils des segments répétés

profil_type.csv

Profils des types

antiprof_type.csv

Antiprofils des types

type_cl.csv

Tableau de contingence types/classes

analyse.db

Base de données contenant les résultats

 

2.7.2 Par matrice des distances

2.7.2.1 Description

Produit une classification à partir d'une matrice de distance construite à partir d'un tableau absence/présence qui croise l'unité choisie (UCI ou UCE) et les formes actives. La matrice de distance est construite à partir des lignes de ce tableau (les unités).

 

2.7.2.2 Options

 

 

2.7.2.3 Résultats

Les résultats se présentent comme les résultats de la méthode ALCESTE. Voir méthode ALCESTE → Résultats.

3 Analyses de tableaux de données

3.1 Format des données en entrée

Les tableaux de données doivent être du type individus/caractères. Les variables doivent être préférentiellement présentées sous la forme variable_modalité. Dans le cadre des classifications ALCESTE, le tableau d'entrée est transformé en tableau absence/présence (0/1). Il n 'est donc généralement pas acceptable que deux colonnes distinctes contiennent  des modalités formatées de la même façon. Une étoile peut être introduite devant les modalités qui seront utilisées comme variables illustratives dans les classifications ALCESTE. Cette présentation correspond à un corpus « formaté ».

 

exemple :

 

id

var1

var2

1

*var1_mod1

var2_mod2

2

*var1_mod2

var2_mod1

3

*var1_mod3

var2_mod3

4

*var1_mod2

var2_mod4

5

*var1_mod3

var2_mod6

 

 

Les fichiers acceptés en entrée doivent être au format .xls (Microsoft Excel 97/2003), .csv ou .ods (openoffice, libreoffice, etc...).

 

 

Tous les fichiers transmis à R sont au format .csv avec le ';' comme séparateur de champs. IL EST DONC INDISPENSABLE QUE LE FICHIER EN ENTREE NE CONTIENNE AUCUN ';'.
 

De façon plus générale, il faut éviter les caractères en dehors des lettres (a-z), des chiffres (0-9) et du tiret bas (_).

 

3.2 Fréquences

 

3.3 Chi 2

 

3.4 Classification

 

3.4.1 Méthode ALCESTE

 

3.4.2 Par matrice des distances

 

3.5 AFCM

3.6 Graphes

4 Bibliographie

 

5 Annexes