MASHS 2024 a pour objectif d'explorer le large panorama des collaborations de recherche entre mathématicien.nes/statisticien.nes et chercheur.es de sciences humaines et sociales (historien.nes, psychologues, gestionnaires, géographes, économistes, sociologues, philosophes, linguistes, musicien.nes et artistes...). Au cours de cette journée, les communications ont soulevé des problèmes d'actualité ouverts autour des statistiques appliquées, de l’intelligence artificielle, du text mining etc

Ce fut l'occasion pour Nel Hervé, étudiante M2 en sciences des données de présenter ses travaux autour de la compréhension des systèmes alimentaires durables par les consommateurs via la Q-Méthode. Dans cette recherche, nous nous sommes intéressés aux systèmes alimentaires durables et en particulier à la perception que l'on peut en avoir, suivant que l'on privilégie la dimension économique, sociale, environnementale...

Q-méthode

La Q-méthode est une méthode de recherche utilisée en sciences humaines et sociales pour étudier des concepts complexes à travers les points de vue subjectifs d’individus interrogés.

Les données recueillies ont permis d’obtenir une typologie d’interrogés. L’interprétation des classes issues de la typologie a été réalisée à l’aide du package NaileR.

Package NaileR

NaileR est un package R conçu pour interpréter des variables latentes continues ou catégorielles.

Par la suite, le modèle de langage Llama3 a été introduit pour tester la similarité des interprétations.

Pour en savoir plus : Package NaileR

Résumé de la communication

Résultats Poster

La perception d’un système alimentaire durable varie d’un répondant à l’autre, et donne à réfléchir sur les "piliers" d’un développement durable dans ce domaine. Outre les aspects environnemental, social et économique, le progrès scientifique apparaît comme l’une des bases d’un système durable. Le confort personnel, mis en avant dans l’une des perceptions, pose également une question intéressante : simple individualisme, ou composante incontournable d’un système fait pour durer ?
Cette étude démontre également la capacité de LLM à synthétiser des informations complexes, et à aider à l’interprétation de variables latentes – comme, ici, une classe d’appartenance. NaileR propose ainsi une aide à l’interprétation qui, bien que manquant de finesse, peut servir à lancer ou confirmer une analyse.