1Suite au développement du mouvement des Gilets jaunes (à partir de novembre 2018) et à sa poursuite, le président de la République française a ouvert le 15 janvier 2019 le Grand Débat national (GDN), autour de quatre thèmes : « transition écologique », « démocratie et citoyenneté », « fiscalité et dépenses publiques », « organisation de l’État et des services publics ». Il s’agissait de consulter l’ensemble des Français sur ces sujets de société à travers des questions proposées par la mission interministérielle chargée de l’organisation du GDN en lien avec les ministères compétents. Dans ce cadre, différents modes de participation ont été mis en place : réunions, cahiers dans les mairies, mise en ligne d’une plateforme de consultation1. Conjointement à ce lancement, d’autres plateformes de consultation ont été créées, notamment celle du Vrai Débat (VD dans la suite du texte2), à l’initiative d’un collectif de Gilets jaunes, et Entendre la France (EF dans la suite du texte3), principalement dirigée vers une population jeune qui semblait trop absente des autres modes de participation.
2Le GDN a produit un corpus de contributions de taille considérable. Son analyse par des méthodes automatiques a été et reste donc nécessaire. Plusieurs synthèses ont été proposées, comme celle d’Opinionway (en partenariat avec la société QWAM pour l’analyse des textes), commanditée par la mission du GDN. Leurs résultats publiés sur le site du GDN proposent pour chacune des questions une liste de réponses types avec un pourcentage de représentativité. Les méthodes semi-automatiques employées opèrent une reconnaissance des entités nommées (noms de personnes ou d’organisations, appellations comme l’expression « Gilets jaunes », lieux, dates, etc.) et utilisent un algorithme de catégorisation des réponses. Des cartographies des propositions de l’Institut des systèmes complexes de Paris – Île-de-France4, ou de l’INRIA et du CNRS5 ont par ailleurs été réalisées et mises en ligne. Elles permettent, à la manière d’un moteur de recherche spatial, de saisir une requête, de localiser sur la carte les propositions les plus pertinentes et de les afficher. La cartographie a de plus l’avantage de dégager de grands thèmes issus d’un balayage des contributions grâce à des méthodes d’analyse des données ou mettant en œuvre des réseaux de neurones, après un même repérage des entités nommées. Ces méthodes cartographiques ont été appliquées sur l’ensemble du corpus constitué des réponses aux questions non fermées (voir ci-dessous). Enfin, il a été objecté que le fonctionnement d’une plateforme et la participation en ligne ne permettaient pas de croiser les différentes contributions et les profils des contributeurs et de la population. Cela est en partie dû au choix initial des organisateurs du GDN de ne demander aux contributeurs aucun autre renseignement personnel qu’une adresse électronique et un code postal6. L’observatoire des débats7 a donc procédé à des enquêtes de terrain en se rendant sur les lieux des réunions locales et en étudiant les profils des participants.
3Dans cette étude, nous avons choisi une approche complémentaire. Il s’agit d’analyser les mots employés ainsi que les réseaux lexicaux qui les relient. Cette approche permet, comme d’autres citées précédemment, de synthétiser les schémas de phrases typiques des contributions. Elle offre de plus la possibilité de repérer la variabilité du sens lexical en contexte. En effet, des personnes peuvent employer un même mot sans pour autant lui associer le même contenu. Dans le cadre d’un débat, le repérage et l’analyse de cette polysémie sont fondamentaux. Pour cela, nous avons analysé par la méthode des Atlas sémantiques (voir le site Web8 et la description ci-dessous) les réponses soumises sur la plateforme du GDN. Cette même analyse a également été effectuée sur les propositions et les réponses issues des deux autres plateformes, VD et EF. Nous présentons ici des résultats obtenus à partir du corpus du GDN et quelques éléments de comparaison avec les deux autres plateformes.
4Dans la première partie de cet article, nous donnons un aperçu quantifié des corpus analysés, puis décrivons le modèle utilisé. La seconde partie présente des résultats obtenus pour l’ensemble des plateformes et pour chaque plateforme prise séparément. Ces résultats comprennent le repérage des concepts saillants, leur variabilité de contexte d’emploi et l’organisation de cette variabilité. Le mot transport qui recouvre un sujet très présent dans le corpus sert d’exemple-type pour décrire les formes multiples que peuvent revêtir un mot et ses emplois. Enfin, à partir du mot contre, nous montrons comment la méthode permet d’expliciter et de faire la synthèse de liens sémantiques « dilués » dans les propositions et de révéler une organisation des sujets abordés.
5Le site de la plateforme de GDN comprenait, pour chacun des quatre thèmes rappelés ci-dessus, deux séries de questions : la première constituée de questions fermées – les participants devaient faire un choix dans une liste de réponses proposées –, la seconde constituée de questions ouvertes, en ce sens que les participants devaient taper leur réponse sous forme de texte libre. Dans cette première étude, nous nous sommes intéressés aux réponses aux questions de la seconde série. Ces réponses sont celles collectées à la clôture de la plateforme le 15 mars 2019. L’ensemble des 82 questions est disponible dans les synthèses du site granddebat.fr. Notons que certaines semblent guider le type de réponses possibles ou au moins attendues : Quels sont selon vous les impôts qu’il faut baisser en priorité ? (Thème « fiscalité et dépenses publiques ».) D’autres sont plus véritablement ouvertes : Y a-t-il d’autres points sur les impôts et les dépenses sur lesquels vous souhaiteriez vous exprimer ? (Thème « fiscalité et dépenses publiques ».)
- 9 La plateforme du VD a clos le recueil des contributions le 3 mars 2019, celle d’EF, le 17 mars 2019
6À titre de comparaison, le Vrai Débat (VD) comportait 9 thèmes : « démocratie, institutions », « transition écologique et solidaire, agriculture et alimentation, transport », « justice, police, armée », « Europe, affaires étrangères, outre-mer », « santé, solidarité, handicap », « économie, finances, travail, comptes publics », « éducation, jeunesse, enseignement supérieur, recherche et innovation », « sport, culture » et « expression libre et sujets de société ». Entendre la France (EF), dirigé vers un public jeune, reprenait les mêmes thèmes que le GDN, avec une simplification des questions (49 questions, contre 82 dans le GDN) et la possibilité de contribuer librement hors des thèmes soumis à consultation. Comme pour le GDN, pour chacune des plateformes VD et EF les réponses et contributions analysées sont celles collectées à leur clôture9.
7Le tableau 1 donne le volume en contributions et en mots repérés des corpus de textes issus des trois plateformes. Il apparaît que ce volume est significativement plus important pour la plateforme GDN mise en place par la mission interministérielle que dans le cas des deux autres plateformes. Ces variations pourraient en partie dériver de l’étendue de la communication mise en œuvre pour chacune d’elles, ainsi que de la sensibilité politique et du profil des contributeurs. Notons aussi que l’organisation du VD comme un débat interactif, dans lequel il était possible de soumettre une contribution mais aussi de voter ou de répondre aux contributions soumises, pourrait avoir favorisé un nombre plus faible de contributions et un nombre de mots par contribution plus important (GDN : 4,6 × 104 ; VD : 8,5 × 104 ; EF : 3 × 104).
Tableau 1. Volume des corpus
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Nombre de contributions (en milliers)
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Nombre de mots comptabilisés (en millions)
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GDN
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569,02
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26,4
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VD
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25,41
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2,16
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EF
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54,73
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1,65
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8De façon complémentaire à l’approche précédemment citée et retenue par la mission du GDN, nous avons fait le choix d’étudier les réponses dans leur ensemble et non question par question. Ce choix est fondé sur plusieurs observations. Tout d’abord, les sujets abordés par les participants dépassent les questions. Ainsi, le mot impôt apparaît dans tous les thèmes. Il est alors intéressant de l’analyser en fonction de la diversité de ses contextes d’emploi, qu’il s’agisse d’écologie, de société, etc. Autres exemples, le mot santé (encadré 1), qui renvoie au thème éponyme et n’ayant pas été soumis au débat, apparaît 149 178 fois dans l’ensemble des réponses données sur la plateforme du GDN. Et le mot loisir, qui semblerait encore plus éloigné des préoccupations entourant le mouvement des Gilets jaunes et le débat qui a suivi, est présent 7 127 fois (encadré 1).
9Étudier les mots et leur contexte d’emploi au-delà des réponses directes aux questions posées permet donc de mettre en évidence des thématiques latentes, qu’une étude uniquement fondée sur les couples question-réponse n’aurait pas permis d’expliciter.
Encadré 1. Comparaison de profils de mots entre plateformes
GDN santé [149178, 0,56 × 10−2] : mental, prévention, pharmaceutique, honoraire, complémentaire, vieillesse, désert, nocif, généraliste, patient, dentaire, soignant, médecine, soin, médicament, tabac, infirmier, médecin, lunettes, couverture, dépendance, alcool, hôpital, optique, médical, éducation…
EF santé [864, 0,82 × 10−3] : soin, médecin, dangereux, médical, éducation, hôpital, domaine, secteur, sécurité, enseignement, professionnel, maison, justice, mauvais, environnement, coût, service, accès, manque…
VD santé [1773, 0,52 × 10−3] : complémentaire, prévention, mutuel(le), éducation, environnement, alimentation, hôpital, professionnel, soin, sécurité, problème, assurance, établissement, maison, ministère, domaine, humain, bon, centre, maladie, système, protection, médecin, matière, meilleur, frais, public, dépense…
GDN loisir [7127] : ski, sport, vacances, croisière, cahier, tourisme, sportif, voyage, chasse, cantine, bateau, centre, avion, luxe, crèche, course, vêtement, culturel, alimentation, parc, nourriture, culture, déplacement, aérien, activité, accéder, commercial, équipement, commerce, mobilité, courant, espèce, adulte, soin, garantir, carburant, promouvoir, scolaire, accès, consommation, taxer…
10En haut de l’encadré, le mot santé suivi, entre crochets, de sa fréquence et de sa fréquence normalisée (ramenée à la taille du corpus) dans les différentes plateformes, et pour chacune des plateformes, les premiers contextonymes donnés par ordre d’indice de cooccurrence décroissant. On remarque, par exemple, davantage de termes relatifs au système de santé publique (en gras et italique) dans les contextonymes extraits du corpus VD. La fréquence normalisée du mot santé dans le corpus du GDN est près de 10 fois supérieure à celle d’EF alors que ces corpus comportent les mêmes thèmes et majoritairement les mêmes questions. Il aurait été intéressant de pouvoir vérifier si cet écart n’est pas l’effet d’une différence des profils d’âge entre les deux populations de contributeurs.
11En bas de l’encadré, le mot loisir suivi de sa fréquence entre parenthèses et des premiers contextonymes dans le corpus GDN. Les verbes sont en gras. On note que les contextonymes renvoient (1) aux types de loisirs, en particulier à la sphère du luxe (luxe, croisière…) ; (2) aux centres de loisirs et à ce qui touche au périscolaire (centre, crèche, cantine, scolaire…).
- 10 Notons que les cliques ne donnent pas accès au point de vue des contributeurs. En effet des phrases (...)
12La spécificité du modèle des Atlas sémantiques est l’analyse sémantique fine. Cette précision dans l’analyse est rendue possible par la notion de clique, détaillée dans plusieurs publications (voir par exemple Ploux, Boussidan et Ji 2010). Une clique est un ensemble de mots fortement liés les uns aux autres. Ces liens croisés contraignent le sens de chacun d’eux. Ainsi, dans la clique « lutter, contre, optimisation, abusif » – comme nous l’expliquons ci-dessous, les mots sont ramenés à leur lemme, c’est-à-dire à l’entrée correspondante du dictionnaire –, extraite de l’analyse du GDN, le mot optimisation a une valeur négative10 induite par la présence de l’adjectif abusif qui le qualifie. Dans une autre clique, « mécanisme, dispositif, PME, optimisation », le même mot optimisation fera référence aux mécanismes et dispositifs pour l’optimisation des PME, sans nécessairement comporter un caractère négatif.
- 11 Cette notion a été introduite par H. Ji dans sa thèse et les publications en résultant (voir Ji, Pl (...)
13La relation lexicale choisie dans cette étude pour le calcul des cliques est la cooccurrence régulière ou contextonymie11 (notion précisée en annexe). Notons qu’à la différence des modèles vectoriels, de type Glove (Pennington, Socher et Manning 2014) ou Word2vec (Mikolov et al. 2013), par exemple, qui associent un vecteur à un mot, le modèle géométrique des Atlas sémantiques associe un vecteur à une clique et un domaine d’un espace multidimensionnel à un mot. Ce domaine est constitué de l’ensemble des cliques-vecteurs qui contiennent un mot donné. Ainsi, cette approche (Ploux, Boussidan et Ji 2010) permet de représenter la variation sémantique et contextuelle d’un mot (ou d’un ensemble de mots) par une distinction en différentes régions du domaine construit. Ces régions correspondent à des ensembles de cliques distincts et donc à différentes façons d’employer ce ou ces mots.
14Les annexes détaillent le calcul des fréquences des mots et des contextonymes, le calcul des cliques et l’obtention des cartes de cliques et de contextonymes.
- 12 Ce corpus de référence comprend l’ensemble des articles du journal Le Monde sur la période 1997-200 (...)
15Afin de détecter les mots les plus saillants, nous avons comparé leur fréquence dans chacun des trois corpus à celle d’un large corpus de référence12 (de 341 millions de mots) compilé dans notre laboratoire. La détection consiste à repérer les mots pour lesquels le rapport des fréquences normalisées entre le corpus choisi et le corpus de référence est élevé.
16La figure 1 donne la liste des mots communs aux corpus des trois plateformes parmi les 200 mots les plus surreprésentés dans chacun des corpus par rapport au corpus de référence. Ces mots apparaissent dans chacun des trois corpus GDN, VD et EF avec un rapport des fréquences normalisées supérieur à 26.
Figure 1. Liste des mots communs aux corpus des trois plateformes
Les couleurs sont attribuées automatiquement en fonction de la sélectivité thématique du mot dans les quatre sous-corpus du GDN associé à chacun des thèmes. La couleur verte indique que le mot a une fréquence normalisée au moins 5 fois plus élevée dans le thème de la transition écologique que dans chacun des trois autres thèmes. Même chose pour la couleur violette et le thème « fiscalité et dépenses publiques », le rouge et « démocratie et citoyenneté », et le bleu et « organisation de l’État et des services publics ».
17Les mots qui relèvent de l’écologie sont très présents dans cette liste, ainsi que ceux qui relèvent de la fiscalité. Cette comparaison avec le corpus de référence révèle aussi d’autres contrastes. Ainsi, nous avons noté plus de pour que de contre (comme le montre la proportion normalisée des pour par rapport aux contre dans chacun des corpus, GDN : 1,61, VD : 1,8, EF : 1,44), une surreprésentation des modalités falloir (GDN : 4,64, VD : 2,76, EF : 6,86), devoir (GDN : 3,55, VD : 3,04, EF : 3,44) et pouvoir (GDN : 1,66, VD : 1,85, EF : 1,79), ainsi qu’une sous-représentation de la modalité vouloir (GDN : 0,67, VD : 0,80, EF : 0,90). L’analyse fine de ces marqueurs demanderait un retour aux textes des contributions afin d’examiner la possible prévalence d’une démarche de proposition et d’un discours qui positionne son propos moins en fonction de demandes ou de souhaits qu’en fonction de nécessité, d’obligation, de capacité, etc.
- 13 Pour ce calcul ont été retenus, pour chacun des corpus, les 1 000 mots les plus surreprésentés par (...)
18Les tendances propres pour chacun des trois corpus sont données dans la figure 2. Pour chaque corpus, la liste contient les mots pour lesquels le rapport entre la fréquence normalisée et la plus haute des fréquences normalisées des deux autres corpus est le plus élevé (le rapport des fréquences normalisées est indiqué entre crochets à la suite de chaque mot13).
19Pour le GDN, les tendances propres mettent en évidence une surreprésentation des mots incivilité et respect par rapport aux deux autres corpus, la présence de nombreux mots relatifs à l’écologie et de mots relatifs au collectif ou à l’associatif.
20Pour le VD, on observe une surreprésentation des termes relatifs à des organisations politiques, gouvernementales et internationales ou à des personnalités politiques (OTAN, Matignon, PS, UE, ONU, Bercy, etc.), à des contingences personnelles, sociales et économiques (conjoint, invalidité, smicard, loyer, indexation, sécu, frais, augmentation, facture, parental, etc.), à des termes décrivant des avantages (pantouflage, pognon, lobbyiste, dividende) ou à des modes de participation et de vote (révocable, uninominal, quorum, pétition).
21Enfin, pour EF, dont les contributeurs sont jeunes, avec une moyenne d’âge de 29 ans (donnée issue du rapport disponible en ligne14), on observe une surreprésentation des mots relatifs aux discriminations et à la tolérance, composés en gras dans la figure 2 (sexisme/-iste, racisme, discrimination), aux migrations (migration, migrant, migratoire, migrer, réfugié) et à l’écologie. On remarque une différence entre les mots employés par les contributeurs d’EF et ceux du GDN pour parler de l’écologie. Pour les premiers, les mots reflètent plus une écologie des pratiques (trier, réutiliser, recycler, etc.), tandis que les seconds font davantage référence à des questions et matériels énergétiques (chaudière, isolation, solaire, photovoltaïque, fossile, etc.).
Figure 2. Tendances propres aux trois corpus GDN, VD et EF
Les couleurs sont attribuées de la même manière que dans la figure 1 ; les termes en gras sont relatifs à des organisations politiques, gouvernementales et internationales ou à des personnalités politiques.
22Nous avons calculé les réseaux lexicaux de contextonymie pour chacun des 300 mots les plus fréquents des différents corpus (indépendamment du corpus de référence et hors mots de fonction non caractéristiques d’un débat15). Pour le GDN, les résultats sont en ligne sur le site des Atlas sémantiques16. Il y a cinq listes de mots interrogeables, une par thème et une pour l’ensemble du corpus, tous thèmes confondus.
23Chacun de ces mots a son propre réseau de contextonymes organisé selon la topologie de la carte calculée par la méthode détaillée en annexe. En plus de la carte, il est possible de consulter les regroupements – appelés constellations dans le modèle des Atlas sémantiques –, qui sont calculés par classification hiérarchique des contextonymes. La figure 3 donne le résultat obtenu pour le mot transport, qui est un des mots les plus fréquents de l’ensemble du corpus du GDN et le mot de contenu le plus fréquent du thème « transition écologique ». Pour une classification en trois constellations, on fait les observations suivantes :
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Dans la constellation de contextonymes (en jaune), la plus importante, les mots renvoient aux transports de proximité, au maillage, à la fréquence, aux abonnements, au covoiturage, etc.
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Une autre constellation (en bleu) est relative à l’aérien et à l’idée de privilégier le ferroviaire. Les cliques du mot privilégier sont affichées. Elles enjoignent l’utilisation des transports doux, du rail.
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Enfin, la dernière constellation (en rouge) aborde la question de la taxation et du kérosène.
24Notons qu’il est possible de modifier le nombre de constellations afin d’obtenir des regroupements de plus en plus précis. En particulier, la constellation la plus importante peut être divisée (seconde partie de la figure 3). Seront alors distingués plusieurs thèmes : le vélo et les pistes cyclables ; l’accès aux métropoles et les relations entre centre et périphérie ou monde rural ; enfin, les abonnements, les fréquences, le maillage, la régularité et les dessertes pour le métro, la RATP, les TER, la SNCF, les trams.
25Ainsi le réseau lexical du mot transport révèle la diversité des problématiques et propositions à travers – et c’est la part la plus foisonnante en nombre de contextonymes et de cliques de ce réseau lexical – des demandes d’amélioration de transport du quotidien, mais aussi une approche plus vertueuse des transports à longue portée, qu’il s’agisse de l’aérien ou du transport commercial (bateau, camion).
Figure 3. Les premières constellations du mot transport
En haut, les trois premières constellations du mot transport du thème « transition écologique » du GDN. Les cliques du contextonyme privilégier sont affichées. En bas, la plus grande constellation a été subdivisée en trois.
26Ici, nous détaillons le cas du mot contre, choisi sous l’hypothèse qu’il concentre davantage l’expression d’éléments de débat formulés dans cette plateforme. La figure 4 donne la carte construite à partir de ce mot dans l’ensemble des quatre thèmes.
27La carte générée, en forme de triangle, fait apparaître trois zones principales. Au sommet supérieur du triangle se trouve un réseau lexical relatif à l’écologie, à droite un réseau relatif à des questions sociales et sociétales, à gauche un réseau relatif à la fiscalité, à l’économie.
Figure 4. La carte du mot contre (GDN)
La carte comporte 145 contextonymes, 700 cliques, 11 constellations. La croix représente l’origine des axes (inertie cumulée : 5,1 %). Les mots de chacune des constellations sont ordonnés par nombre décroissant de cliques auxquelles ils appartiennent.
Figure 5. La carte du mot contre (GDN) : mise en évidence de liens entre les thèmes majeurs
- 17 La densité des cliques découle de la multiplication des emplois du mot, ici contre dans le paradigm (...)
28Dans la constellation relative à l’écologie (numérotée 5 sur les figures 4 et 5) se trouvent les mots : chasse, biodiversité, espèce, interdiction, protection, protéger, soutenir, agir, soutien, climatique, priorité… Précisons que la présence de mots comme biodiversité dans le réseau lexical de contre n’induit pas que le mot contre porte sur la biodiversité. Cela révèle que chacun des mots est régulièrement présent à l’intérieur de phrases contenant contre et dans lesquelles peuvent apparaître des objections dans le cadre de débats sur l’écologie et la biodiversité. Par exemple, des cliques de contre mettent en évidence un lien entre biodiversité et pesticides, lobbies ou chasse. La constellation 5 est la plus dense en cliques (les cliques sont figurées par des points bleu clair sur la carte). C’est aussi une constellation où convergent la plupart des enveloppes de mots (contours grisés sur la carte). Le fait que l’enveloppe d’un mot chevauche, au moins en partie, une constellation indique que ce mot, même s’il se rapporte à d’autres thèmes, appartient néanmoins à des cliques liées à la thématique de la constellation (ici l’écologie). Ces éléments (densité des cliques17 et convergence des enveloppes) soulignent donc que l’écologie est un thème important, organisateur d’une part significative des thèmes représentés sur la carte.
29Dans la branche relative aux questions sociales se trouvent trois constellations : combattre, pauvreté, forme, dérive, extrême (numérotée 9 sur la carte) ; racisme, discrimination, religieux, communautarisme, exclusion, haine, harcèlement, musulman, femme, blanc (numérotée 10) ; violence, anti, délinquance, drogue, délit, terrorisme, agression, incivilité, précarité, courant, manifestation, voter (numérotée 11).
30Dans la branche relative aux questions économiques et fiscales se trouvent principalement les constellations suivantes : GAFA, paradis, ISF, fiscal, bénéfice, multinational, fortune, niche, banque, capital, transaction, milliard, taxer, PME, rétablir, riche, français, CICE… (numérotée 3) ; évasion, optimisation, fraude, taxation, fonds, groupe, efficacement, fortement, mesure, concurrence, fraudeur… (numérotée 2).
31La constellation 5, relative à l’écologie, est reliée à celles relatives au social à travers une constellation intermédiaire (numérotée 4) évoquant les conflits, la pollution et les déplacements de personnes qui en résultent (corruption, trafic, forces, guerre, ordre, arme, illégal, sanction, garantir, conflit, défense, prévention, pollution, crime, clandestin, passeur). La protection, avec la présence des mots protection et protéger – dont l’enveloppe part de la constellation 5 pour atteindre les constellations 4, 9 et 10, à thème social (voir la figure 5) – est aussi un élément charnière de ce lien. La protection de la nature et de la diversité des espèces est représentée, par exemple, par la clique lutter, protéger, contre, pesticide, biodiversité, lobby, chasse, et la protection des personnes, par la clique lutter, protéger, contre, précarité, violence.
32La constellation 5 est reliée à celles relatives aux questions économiques et fiscales, précédemment citées, par celle (numérotée 7) qui évoque entre autres l’international, les contrôles et l’obsolescence (programmée). En outre, les mots du thème économique et fiscal dont l’enveloppe recouvre en partie la constellation 5 renvoient aux mesures et à leur modalité : efficacement, mesure, taxation, taxer, rétablir. Sur la figure 5 sont mises en évidence les enveloppes des mots efficacement et mesure.
33Notons aussi la présence plus ténue, mais liant directement les thèmes sociétaux, économiques et fiscaux sans passer par la constellation de l’écologie, de deux constellations numérotées 1 (chômeur) et 8 (inégalité, million, pauvre, injustice, chômage, voté, monter). Notamment, sur la figure 5 est indiquée l’enveloppe du mot injustice, centrale entre les thèmes sociétaux et économiques, ainsi que celles des mots contrastés pauvre et luxe, qui la recouvrent partiellement.
34En somme, cette carte offre une explicitation des thèmes qui font débat pour les contributeurs en dégageant des articulations fortes, principalement organisées autour de la question écologique, mais aussi reliées par le thème des inégalités et de l’injustice.
35Ce corpus est d’une grande richesse. Nous avons cherché à montrer comment la méthode d’analyse automatique des Atlas sémantiques pouvait être utile à son exploitation. Des travaux en cours permettront, à partir de l’exploration des réseaux lexicaux et des cliques, le retour aux extraits pertinents des contributions.
36Pour aller plus loin, certains points demanderaient de nouvelles investigations. En particulier, les contributions pouvant être individuelles ou collectives, il serait intéressant de les analyser séparément afin d’étudier d’éventuels marqueurs d’une posture plus personnelle dans les premières ou un effacement de ces marqueurs dans des synthèses collectives.
37En outre, le mouvement des Gilets jaunes a pu être interprété comme la conséquence d’une fracture entre les métropoles et les autres territoires (Tendil 2019 ; Lainé 2017). Il semble donc essentiel de mieux comprendre ce phénomène en analysant, si elles existent, les variations du contenu des concepts sociétaux en fonction de l’origine géographique des contributeurs. Pour cela, nous utiliserons le code postal associé à chaque contribution afin d’extraire la densité de population correspondante. Autre point : la teneur des contributions ayant pu évoluer en fonction des événements et de l’actualité, nous projetons des analyses qui étudient l’évolution des champs lexicaux en fonction de la date de soumission de la contribution. Enfin, nous souhaiterions pouvoir exploiter le contenu numérisé des cahiers déposés dans les mairies. Il est raisonnable de faire l’hypothèse que les contributeurs de ces cahiers et ceux des plateformes numériques ont des profils distincts. Les exploiter apporterait une image plus exhaustive de l’ensemble des réponses au Grand Débat national.
Remerciements. Nous remercions vivement le collectif CodeforFrance, l’équipe du Vrai Débat et celle d’Entendre la France qui nous ont permis d’analyser les différents corpus.