Science Sociale Computationnelle : Projet de Données Pratique

Comment les communautés en ligne se forment-elles, et que peuvent nous apprendre les empreintes numériques sur le comportement humain ? La science sociale computationnelle comble le fossé entre l'enquête sociale et la science des données, nous permettant d'étudier les interactions sociales à grande échelle. Dans ce cours pratique basé sur des projets, vous parcourrez l'intégralité du cycle de vie d'une étude de science sociale computationnelle. Vous passerez de la compréhension des cadres théoriques fondamentaux à l'exécution d'un projet de recherche complet : collecte éthique de données sociales, traitement de texte, analyse de réseaux et interprétation des résultats. En lisant des explications structurées et en étudiant des exemples de code réels, vous acquerrez la confiance nécessaire pour concevoir et exécuter votre propre recherche sociale numérique. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux, l'éthique et les méthodologies de la science sociale computationnelle - Collecter éthiquement des données de traces numériques à partir de plateformes sociales et d'APIs en utilisant Python - Nettoyer et structurer le texte non structuré des médias sociaux pour une analyse systématique - Appliquer des techniques modernes de traitement du langage naturel (natural language processing) pour analyser le sentiment et les thèmes - Analyser les réseaux sociaux pour découvrir les nœuds influents et les structures communautaires - Interpréter les modèles de données pour tirer des conclusions sociologiques et comportementales significatives Vous commencerez par explorer l'éthique fondamentale de la recherche numérique avant de passer étape par étape à la collecte de données, à l'exploration de texte (text mining) et à l'analyse de réseaux. Chaque concept est renforcé par des explications écrites claires et des démonstrations pratiques de code. Ce cours est conçu pour les débutants en analyse de données (data analytics), en sociologie ou en humanités numériques qui souhaitent appliquer des méthodes computationnelles aux questions sociales. Aucune connaissance avancée en programmation ou en statistiques n'est requise. Commencez votre voyage dans la science sociale computationnelle et débloquez des aperçus du comportement humain numérique dès aujourd'hui.