Controverse
Mégabassines
Analyse de text-mining de la presse quotidienne
Analyse et schémas
Text Mining sur la controverse des mégabassines : Analyse des articles français avec Python et NLTK
Le text mining, ou fouille de texte, est une méthode puissante d'analyse de données textuelles permettant d'extraire des informations significatives à partir d'un corpus de textes. Dans cette étude, nous avons utilisé Python et la bibliothèque NLTK pour effectuer une analyse approfondie de la controverse des mégabassines à partir d'articles français.
En enlevant les mots eau, bassine(s) et mégabassine(s) :
Collecte des données
Nous avons constitué un corpus de 26 textes issus d'articles français portant spécifiquement sur les mégabassines. Ces articles couvrent différents aspects de la controverse, offrant ainsi une vision globale et complète du sujet.
Prétraitement des données
Avant d'entamer l'analyse, nous avons prétraité les données en utilisant la bibliothèque NLTK. Les principales étapes de prétraitement comprenaient :-Suppression des mots inutiles ou «stopwords»: Nous avons éliminé les mots couramment utilisés qui n'apportent pas de sens particulier à l'analyse. Cela inclut les prépositions, les conjonctions, les articles, etc. L'objectif était de se concentrer sur les mots clés porteurs de sens. Nous avons également dû en ajouter à la main pour compléter la liste.
-Lemmatisation : Nous avons appliqué une lemmatisation pour ramener les mots à leur forme de base ou leur "lemme". Par exemple, les mots "mégabassines" et "bassines"
ont été ramenés à leur lemme commun "bassine". Cette étape a permis de regrouper les différentes formes d'un même mot, simplifiant ainsi l’analyse.
Analyse de la fréquence des mots
Une fois les données prétraitées, nous avons calculé la fréquence des mots dans notre corpus en utilisant NLTK. Nous avons identifié les 25 mots les plus fréquents, ceux qui apparaissaient le plus souvent dans les articles. Cette analyse nous a donné une vue d'ensemble des thèmes et des préoccupations dominantes au sein de la controverse des mégabassines.
Génération de graphes avec Matplotlib
Pour mieux visualiser les résultats de l'analyse de fréquence des mots, nous avons utilisé la bibliothèque Matplotlib pour générer un graphe. Un graphes de fréquence des mots, tel qu’un diagramme en barres, nous a permis de présenter les mots les plus fréquents de manière claire et compréhensible.
Génération d'un nuage de mots
Pour visualiser les mots les plus utilisés dans les articles, nous avons généré un nuage de mots grâce à Matplotlib en conjonction avec la bibliothèque WordCloud. Dans ce nuage, les mots les plus fréquents sont représentés de manière plus importante, attirant ainsi l'attention. Cette représentation visuelle a permis de saisir rapidement les termes clés et les thèmes dominants présents dans notre corpus.
Exploration de nouveaux sens
Pour explorer des nuances et des significations différentes au-delà des mots les plus mentionnés, nous avons également généré un autre nuage de mots. Cette fois-ci, nous avons exclu les mots «bassine», «bassines», « mégabassines», «projets», «eau»de notre liste. Cela nous a permis de découvrir des aspects moins évidents de la controverse, en mettant en évidence d'autres termes clés et en donnant un nouvel éclairage sur le sujet.
L'exploration de nouveaux sens lors de notre analyse text mining sur la controverse des mégabassines a révélé des problématiques essentielles liées aux manifestations et à la violence exercée par les forces de l'ordre. Grâce à l'apparition de mots tels que «manifestation», «contre», «mobilisation», «force» et «violence» dans notre étude, nous avons pu mettre en lumière des enjeux sociaux et politiques cruciaux.
L'un des aspects significatifs de cette exploration a été la mise en évidence de la mobilisation de différentes parties prenantes dans cette controverse. Les termes «manifestation» et «mobilisation» reflètent l'implication active de groupes et de personnes qui s'opposent aux mégabassines, exprimant leur désaccord et cherchant à faire valoir leurs préoccupations.
Parallèlement, l'apparition du terme «force de l’ordre» soulève des questions sur l'usage de la force lors de ces manifestations. Cela souligne les préoccupations liées aux pratiques policières et à la préservation de l'ordre public, créant un débat autour de la légitimité et de la proportionnalité de l'intervention des forces de l’ordre.
Enfin, l'inclusion du mot "violence" met en évidence une réalité troublante et complexe qui entoure les manifestations liées à la controverse des mégabassines. Cela soulève des interrogations sur la nature des conflits, les interactions entre les manifestants et les forces de l'ordre, ainsi que les impacts sociaux et politiques de ces confrontations.
L'exploration de ces nouveaux sens a permis d'élargir notre compréhension de la controverse des mégabassines au-delà des aspects techniques et environnementaux. Elle a révélé des problématiques sociétales cruciales, notamment celles liées aux droits civils, à la liberté d'expression et à la gestion des conflits sociaux.
Conclusion
L'utilisation de Python et de la bibliothèque NLTK pour effectuer du text mining sur la controverse des mégabassines a permis d'analyser en profondeur les articles français, d'identifier les mots clés les plus fréquents et de visualiser les tendances à l'aide de nuages de mots. Cette approche a fourni une meilleure compréhension de la controverse en mettant en évidence les thèmes dominants et en explorant de nouveaux sens au-delà des mots les plus mentionnés.