Cours 1: Introduction

Introduction aux mégadonnées en sciences sociales

Laurence-Olivier M. Foisy

Université de Montréal

Votre chargé de cours

• Laurence-Olivier M. Foisy
• Courriel: lomf0@ulaval.ca
• Meilleure façon de me rejoindre: Slack
• Bureau: Aucun
• Université: Laval

Mon parcours en science des données

• Maitrise au Japon en études de la paix, 100% quali
• Arrivée au doctorat en 2023
• Rencontre avec le directeur de la CLESSN
• Ouverture au monde de la science des données
• Participation à plusieurs projets de recherche

Question pour vous

• Vos programmes d’études?
• Votre connaissance en R?
• Votre connaissance en bases de données?
• Savez-vous c’est quoi un API?
• Pourquoi avez-vous pris ce cours?

Présentation du cours

Qu’est-ce que des mégadonnées?

Les trois V ?

• Volume
• Vélocité
• Variété

Les trois V?

Les quatre V?

Les cinq V?

Les six V?

Les sept V?

Les huit V?

Les neuf V?

Les dix V?

Les onze V?

Les douze V?

Les treize V?

Les quatorze V?

Les quinze V?

Combien de “V” peut-on intégrer dans un concept ?

Réponse: 14!

Une autre définition : Les 5W ?

• Who?
• What?
• When?
• Where?
• Why?

Une autre définition : Les 5W ?

• Why?

Une autre définition : Les 5W ?

• Pourquoi ?
  • Faire de la science ?
  • Comprendre le monde qui nous entoure ?
  • Prendre des décisions éclairées ?
  • Parce que c’est le fun?

Quel jeu de donnée donne les meilleurs résultats ?

• Sondage de 2000 participants représentatif?
• 2M de tweets?

Quel jeu de donnée donne les meilleurs résultats ?

Ça dépend de la question de recherche!

• Quel est l’effet de la démission de Justin Trudeau sur l’humeur de la population?

• Quel est l’effet de conduire un camion ou une voiture électrique sur les intentions de vote?

Avant et maintenant

Avant: On créait des données spécifiquement pour répondre à une question de recherche.

Maintenant: On utilise des données déjà existantes pour répondre à une question de recherche.

L’un n’est pas mieux que l’autre. Ils répondent à des besoins différents.

Le principe fondamental des big data

Reconversion

Notre travail

Structure du cours

Objectifs

• Avoir une connaissance globale des différentes sources de données disponibles pour étudier les phénomènes sociaux.

• Développer l’autonomie nécessaire pour collecter, gérer et analyser quantitativement des bases de données, et les intégrer dans un projet de recherche.

• Démontrer une compréhension des enjeux liés à la mobilisation et à l’utilisation de grandes bases de données en sciences sociales.

Évaluations

Évaluations	Points	Dates
TP1 - Introduction	10%	29 janvier 2025 avant minuit
Quiz 1	15%	13 février 2025 en classe
TP2 - Travail de mi-session	20%	12 mars 2024 avant minuit
Quiz 2	15%	10 avril 2025 en classe
TP3 - Travail de session	30%	30 avril 2024 avant minuit
Participation en classe	10%	9 janvier au 30 avril
Total	100%	9 janvier au 30 avril

Site du cours

Le site web du cours est disponible au https://fas1001.com. Toutes les informations concernant le cours y seront publiées, y compris les diapositives, les travaux pratiques, le plan de cours et les dates importantes.

En rafale:

• ChatGPT?
• Règles de retard: 10% par jour
• Matériel requis
• Vous avez des questions? Posez-les!
• Vous avez des commentaires? Partagez-les!
• Vous avez des suggestions? Proposez-les!