À propos

R.TeMiS (R Text Mining Solution) est un environnement graphique de travail sous R permettant de créer, manipuler et analyser des corpus de textes. Il a été conçu pour limiter les effets de « boîte noire », auxquels sont souvent confrontés les utilisateurs de logiciels de statistique lexicale, et favoriser la réflexivité dans l’usage sociologique des données textuelles. Le projet a été initié par Milan Bouchet-Valat (Ined) et Gilles Bastin (Sciences Po Grenoble, Pacte), rejoints par Bénédicte Garnier (Ined) puis Antoine Chollet (ENSAI).

Le projet R.TeMiS se décline en une série de paquets R, dont deux s’adressent directement aux chercheurs en sciences sociales :

  • Le paquet R.temis fournit des fonctions pour l’analyse textuelle utilisables dans des scripts (par exemple dans RStudio). Il s’adresse aux utilisateurs déjà familiarisés avec la programmation en R.
  • Le paquet RcmdrPlugin.temis offre une interface graphique plus abordable pour les néo-utilisateurs de R, sous la forme d’un menu de R Commander.

L’architecture de gestion des corpus de textes de l’environnement R.TeMiS est fondée sur le paquet tm. Celui-ci a été complété par d’autres paquets classiques de R comme ca, FactoMineR et explor pour les analyses factorielles des correspondances, igraph pour les graphes de mots ou wordcloud pour les nuages de mots. Des paquets spécifiques ont aussi été développés pour faciliter l’analyse textuelle en sciences sociales, que ce soit pour la lemmatisation (SnowballC) ou pour l’importation de corpus depuis les base de données d’articles de presse Factiva, Europresse et LexisNexis ainsi que depuis le format Alceste. Enfin, R.TeMiS est conçu pour pouvoir être facilement combiné avec d’autres paquets R de manière à mettre en œuvre des analyses originales selon les besoins de la recherche.

1 réflexion sur « À propos »

  1. Bonjour,
    Je suis heureux de vous dire que je viens de prendre connaissance de l’existence de ce logiciel lors d’un Congrès de l’AIPTLF où j’ai eu le privilège de suivre une présentation d’une étude y associée.
    Je ne l’ai pas encore essayé, mais cela ne va pas tarder. J’espère pouvoir y tirer une nouvelle connaissance au delà de ce que je sais à propos d’autres logiciels comme Alceste ou Iramuteq.
    Un tout grand merci d’avoir développé cet outil d’analyse des données textuelles!
    Pie Ndengutse
    Dr en Sciences politiques et sociales
    Analyste de données textuelles et de discours
    Université libre de Bruxelles

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée.

Ce site utilise Akismet pour réduire les indésirables. En savoir plus sur comment les données de vos commentaires sont utilisées.