A visual analytics approach for multi-resolution and multi-model analysis of text corpora : application to investigative journalism
Une approche de visualisation analytique pour une analyse multi-résolution de corpus textuels : application au journalisme d'investigation
par Médoc Nicolas sous la direction de Nadif Mohamed
Thèse de doctorat en Informatique
École doctorale Informatique, Télécommunications et Electronique

Soutenue le Monday 16 October 2017 à Sorbonne Paris Cité

Sujets
  • Algorithmes en ligne
  • Analyse des données -- Logiciels
  • Journalisme d'enquête

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Mots clés
Visualisation analytique, Fouille de texte, Modèles de sujet, Co-clustering, Étude utilisateur, Journalisme d'investigation
Resumé
À mesure que la production de textes numériques croît exponentiellement, un besoin grandissant d'analyser des corpus de textes se manifeste dans beaucoup de domaines d'application, tant ces corpus constituent des sources inépuisables d'information et de connaissance partagées. Ainsi proposons-nous dans cette thèse une nouvelle approche de visualisation analytique pour l'analyse de corpus textuels, mise en œuvre pour les besoins spécifiques du journalisme d'investigation. Motivées par les problèmes et les tâches identifiés avec une journaliste d'investigation professionnelle, les visualisations et les interactions ont été conçues suivant une méthodologie centrée utilisateur, impliquant l'utilisateur durant tout le processus de développement. En l'occurrence, les journalistes d'investigation formulent des hypothèses, explorent leur sujet d'investigation sous tous ses angles, à la recherche de sources multiples étayant leurs hypothèses de travail. La réalisation de ces tâches, très fastidieuse lorsque les corpus sont volumineux, requiert l'usage de logiciels de visualisation analytique se confrontant aux problématiques de recherche abordées dans cette thèse. D'abord, la difficulté de donner du sens à un corpus textuel vient de sa nature non structurée. Nous avons donc recours au modèle vectoriel et son lien étroit avec l'hypothèse distributionnelle, ainsi qu'aux algorithmes qui l'exploitent pour révéler la structure sémantique latente du corpus. Les modèles de sujets et les algorithmes de biclustering sont efficaces pour l'extraction de sujets de haut niveau. Ces derniers correspondent à des groupes de documents concernant des sujets similaires, chacun représenté par un ensemble de termes extraits des contenus textuels. Une telle structuration par sujet permet notamment de résumer un corpus et de faciliter son exploration. Nous proposons une nouvelle visualisation, une carte pondérée des sujets, qui dresse une vue d'ensemble des sujets de haut niveau. Elle permet d'une part d'interpréter rapidement les contenus grâce à de multiples nuages de mots, et d'autre part, d'apprécier les propriétés des sujets telles que leur taille relative et leur proximité sémantique. Bien que l'exploration des sujets de haut niveau aide à localiser des sujets d'intérêt ainsi que leur voisinage, l'identification de faits précis, de points de vue ou d'angles d'analyse, en lien avec un événement ou une histoire, nécessite un niveau de structuration plus fin pour représenter des variantes de sujet. Cette structure imbriquée révélée par Bimax, une méthode de biclustering basée sur des motifs avec chevauchement, capture au sein des biclusters les co-occurrences de termes partagés par des sous-ensembles de documents pouvant dévoiler des faits, des points de vue ou des angles associés à des événements ou des histoires communes. Cette thèse aborde les problèmes de visualisation de biclusters avec chevauchement en organisant les biclusters terme-document en une hiérarchie qui limite la redondance des termes et met en exergue les parties communes et distinctives des biclusters. Nous avons évalué l'utilité de notre logiciel d'abord par un scénario d'utilisation doublé d'une évaluation qualitative avec une journaliste d'investigation. En outre, les motifs de co-occurrence des variantes de sujet révélées par Bima. sont déterminés par la structure de sujet englobante fournie par une méthode d'extraction de sujet. Cependant, la communauté a peu de recul quant au choix de la méthode et son impact sur l'exploration et l'interprétation des sujets et de ses variantes. Ainsi nous avons conduit une expérience computationnelle et une expérience utilisateur contrôlée afin de comparer deux méthodes d'extraction de sujet. D'un côté Coclu. est une méthode de biclustering disjointe, et de l'autre, hirarchical Latent Dirichlet Allocation (hLDA) est un modèle de sujet probabiliste dont les distributions de probabilité forment une structure de bicluster avec chevauchement. (.