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Acceptation sociale et développement des territoires

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Samuel Depraz
, 
Ute Cornec
, 
Ulrike Grabski-Kieron

Cahier méthodologique

L’analyse de données textuelles et l’acceptation sociale

Émeline Comby

Texte intégral

1Les discours médiatiques portés sur l’environnement sont une des sources qui façonnent les représentations individuelles et sociales (Smith et Joffe 2009) à l’égard des milieux aquatiques. Ainsi, pour mieux saisir l’acceptation sociale des mesures de protection de la nature, une analyse des contenus textuels dans les médias constitue une méthode adéquate pour étudier l’évolution des représentations liées au patrimoine naturel. Cette étude a abordé un corpus d’articles relatifs au patrimoine naturel des Ramières du Val de Drôme, de 1981 à 2008, soit vingt-huit années. En effet, dès 1977, des demandes de création d’une réserve naturelle se font entendre, mais l’année 1981 lance une nouvelle dynamique avec la mise en place du Syndicat mixte de la rivière Drôme, prémices d’une gestion intégrée dans ce bassin-versant. La réserve naturelle est souhaitée par différents acteurs, notamment écologistes, afin de protéger ce site des extractions de granulats en lit mineur et de conserver la ripisylve (Comby et Le Lay 2012), tandis que d’autres s’y opposent. Après un avis favorable de l’État en 1984, le décret ministériel du 2 octobre 1987 crée la réserve naturelle nationale des Ramières. La réserve naturelle des Ramières du Val de Drôme s’étend sur dix kilomètres en aval de Crest et sur une dizaine de kilomètres en amont de la confluence avec le Rhône. Composée de deux secteurs en tresses reliés par un tronçon endigué, son périmètre, dont les deux tiers sont situés sur le domaine public fluvial et appartiennent donc à l’État, couvre 346 hectares.

2Un corpus de quatre-vingt-cinq articles d’un hebdomadaire local, Le Crestois, recueilli aux Archives départementales de la Drôme à Valence, a été numérisé pour évaluer l’acceptation sociale de cette patrimonialisation. La méthode choisie permet d’étudier les variations définitionnelles du patrimoine naturel qui dépendent certes du contexte environnemental, mais aussi politique (avec l’appropriation locale d’une protection de type descendante), économique (entre mise en tourisme, développement local et menaces sur les milieux) ou socioculturel. L’usage de l’analyse de données textuelles (ADT) permet de mener une approche contrastive par la mise en lumière de discours différents dans le temps ou selon différents groupes d’acteurs.

3La démarche menée vise à repenser la dichotomie entre approches quantitatives et qualitatives des données, en imbriquant ces deux logiques. Elle s’inscrit dans la textométrie, forme contemporaine de la lexicométrie (Lebart et Salem 1994). Parfois nommée « logométrie » ou « statistiques textuelles », elle propose des procédures pour appréhender des corpus de textes numérisés (Pincemin 2011). La numérisation des textes est donc un préalable : de nombreux textes sont disponibles sous ce format, sinon un logiciel de reconnaissance optique de caractères (OCR) peut être mobilisé. Ces textes doivent être rassemblés au sein d’un corpus, lui-même à géométrie variable : le chercheur doit alors, à partir de l’archive – qui rassemble l’ensemble des documents textuels accessibles – créer un corpus de référence ou un corpus d’étude qui corresponde respectivement à l’ensemble des textes mobilisables et à la somme des textes réellement étudiés (Rastier 2004). La textométrie permet de travailler à différentes échelles : elle peut à la fois appréhender des gros corpus, objectif en plein essor avec la diffusion de techniques comme le text mining ou l’information retrieval, mais elle permet aussi des lectures à des échelles très fines ; par exemple une requête sur un mot dit « forme pôle » dans le cadre d’un concordancier (figure 1).

Figure 1 – Le concordancier sous la plateforme textométrique TXM avec la requête « patrimoine », sa visualisation et la console

Figure 1 – Le concordancier sous la plateforme textométrique TXM avec la requête « patrimoine », sa visualisation et la console

Extraction d’image par l’auteure. Source : plateforme TXM, ENS de Lyon (Heiden et al. 2010)

4Le lien avec les discours originaux est conservé, même si quantitativement 31 occurrences de « patrimoine » ont été recensées. Ainsi, les analystes peuvent à tout moment revenir au texte initial pour étudier l’utilisation d’une forme en situation. Si le nombre de logiciels disponibles est important, il faut souligner une dichotomie entre offres gratuite et payante. La plateforme open source TXM, fondée sur des scripts Groovy et R, a été choisie pour la diversité des imports proposés, sa capacité à traiter de gros corpus, la possibilité de créer des sous-corpus, la création d’édition HTML, la mise à disposition de nombreux calculs statistiques (à la fois uni-, bi- et multivariés, dans une optique contrastive) et les facilités d’exportation des résultats et des figures1. La figure 2 propose un cheminement étape par étape de l’utilisation de cet outil en quatre phases : la constitution du corpus, son import, son traitement et l’interprétation des résultats.

Figure 2 – Construire pas à pas une démarche de textométrie

Figure 2 – Construire pas à pas une démarche de textométrie

Conception Émeline Comby, 2014.

5Cette figure insiste sur l’importance du chercheur dans l’utilisation de ce type de logiciel : les hypothèses modèlent le corpus, mais aussi les traitements et les interprétations. De même, le processus n’est pas uniquement linéaire : les résultats peuvent amener à réajuster les hypothèses et à relancer un processus d’analyse.

6Parmi les résultats issus de TXM, une progression croise en abscisse le temps, avec un classement chronologique de tous les articles, et en ordonnée le nombre d’occurrences des espèces animales les plus citées.

Figure 3 – Charisme animal et médiatisation via une progression extraite de TXM

Figure 3 – Charisme animal et médiatisation via une progression extraite de TXM

Extraction d’image par l’auteure. Source : plateforme TXM, ENS de Lyon (Heiden et al. 2010)

7L’interprétation des résultats montre que la couverture médiatique des espèces n’est pas seulement fonction de leur exceptionnalité en termes de rareté. En effet, si ces espèces évoquées sont caractéristiques des écosystèmes aquatiques, les figures du patrimoine faunistique varient dans le temps (figure 3). Deux d’entre elles s’avèrent sensiblement plus représentées : les castors et les hérons, avec respectivement 50 et 38 occurrences, suivis de l’apron – 18 occurrences – qui n’apparaît qu’en 1999. Cette « nouvelle » espèce témoigne peut-être d’une reconnaissance publique accrue de la patrimonialité à d’autres espèces protégées, mais révèle aussi la protection accrue de ce poisson valorisée par deux programmes scientifiques LIFE nature depuis 1998. Si le héron est le plus cité jusqu’en 1995, le castor le rattrape de 1995 à 1999 pour le doubler en 2000. Le castor s’impose comme la figure faunistique qui symbolise cette réserve. Ce choix d’emblème faunistique semble témoigner du passage d’un espace protégé valorisant une espèce menacée à un lieu du développement local. La mise au premier plan du castor, porteur d’un charisme animal (Lorimer 2007), épouse une stratégie de communication pour favoriser une mise en tourisme d’un lieu vu comme patrimonial.

8Ainsi, l’analyse de données textuelles semble une méthode pertinente, par son approche contrastive de corpus numérique, pour traiter les discours, eux-mêmes révélateurs ou non d’une certaine acceptation sociale.

Bibliographie

Comby Émeline, Le Lay Yves-François, 2012, « Le discours patrimonial dans la presse locale : les Ramières de la Drôme », Patrimoines et développement durable. Ressources-Enjeux-Lien social, Dris Nassima éd., Rennes, Presses universitaires de Rennes (Espaces et Territoires), p. 261-278.

Heiden Serge, Magué Jean-Philippe, Pincemin Bénédicte, 2010, « TXM : une plateforme logicielle open source pour la textométrie – conception et développement », JADT 2010 : Statistical Analysis of Textual Data : Proceedings of the 10th International Conference, vol. 2, Bolasco Sergio, Chiari Isabella, Giuliano Luca éd., Milan, LED, p. 1021-1032.

Lebart Ludovic, Salem André, 1994, Statistique textuelle, Paris, Dunod.

Lorimer Jamie, 2007, « Nonhuman charisma », Environment and Planning D : Society and Space, vol. 25, no 5, p. 911-932.

Pincemin Bénédicte, 2011, « Sémantique interprétative et textométrie – Version abrégée », Corpus, no 10, p. 259‑269. En ligne : [http://corpus.revues.org/2121] (consulté le 8 avril 2014).

Rastier François, 2004, « Enjeux épistémologiques de la linguistique de corpus », Texto ! Textes et cultures. En ligne : [http://www.revue-texto.net/Inedits/Rastier/Rastier_Enjeux.html] (consulté le 8 avril 2014).

Smith Nicholas W., Joffe Helene, 2009, « Climate change in the British press : the role of the visual », Journal of Risk Research, vol. 12, no 5, p. 647-663.

Notes

1 Pour en savoir plus : [http://textometrie.ens-lyon.fr/spip.php?rubrique96] (consulté le 8 avril 2014).

Table des illustrations

Titre Figure 1 – Le concordancier sous la plateforme textométrique TXM avec la requête « patrimoine », sa visualisation et la console
Légende Extraction d’image par l’auteure. Source : plateforme TXM, ENS de Lyon (Heiden et al. 2010)
URL http://books.openedition.org/enseditions/docannexe/image/5714/img-1.jpg
Fichier image/jpeg, 810k
Titre Figure 2 – Construire pas à pas une démarche de textométrie
Crédits Conception Émeline Comby, 2014.
URL http://books.openedition.org/enseditions/docannexe/image/5714/img-2.jpg
Fichier image/jpeg, 488k
Titre Figure 3 – Charisme animal et médiatisation via une progression extraite de TXM
Légende Extraction d’image par l’auteure. Source : plateforme TXM, ENS de Lyon (Heiden et al. 2010)
URL http://books.openedition.org/enseditions/docannexe/image/5714/img-3.jpg
Fichier image/jpeg, 183k

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