BOÎTE À OUTILS en SHN : Automne 2020

DONNÉES! DONNÉES! DONNÉES!

Avez-vous des données ? Avez-vous besoin de données ? Vous ne savez pas par où commencer ? Alors les ateliers de la série Boîte à outils en science humaines numérique cet automne sont pour vous ! Joignez-vous à nous virtuellement pour une série d’ateliers sur la gestion des données, la recherche de données, la récupération de données, le nettoyage de données et bien plus encore !

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*Toutes les ateliers auront lieu sur Zoom entre 11h30 et 13h00.

23 septembre: Vous avez des données ! données ! données ! Savez-vous quoi en faire ?

Dr. Felicity Tayler, Bibliothécaire de gestion des données de recherche (uOttawa)

Chantal Ripp, Bibliothécaire de recherche, données (uOttawa)

Vous avez recueilli des données, maintenant, qu’est-ce que nous allons faire ? Cette session vous aidera à comprendre votre flux de données, l’importance de les documenter et d’autres pratiques utiles pour gérer vos données en vue de les partager avec d’autres chercheurs. Nous aborderons également les cas où il n’est pas acceptable de partager vos données et ce que vous devriez en faire à la place.

7 octobre: À la recherche de données de recherche

Yoo Young Lee, Bibliothécaire des initiatives numériques et Web (uOttawa)

Dans un monde numérique, les données sont partout : vos tweets, vos clics, vos mentions “J’aime” et même vos fautes de frappe. Ces types d’ensembles de données en ligne permettent aux chercheurs d’étudier les sciences humaines d’une nouvelle manière. Dans cet atelier, vous apprendrez où et comment trouver des ensembles de données numériques non conventionnelles avec des études de cas réels.

21 octobre: Le nettoyage de données

Dr. Constance Crompton, Professeure en communication (uOttawa)

Nettoyer, frotter, polir… concaténer ! Dans cet atelier pratique, nous passerons en revue les outils d’OpenRefine pour le nettoyage des données tabulaires et explorerons les différents formats de sortie pour la visualisation, la publication et l’analyse statistique. Veuillez télécharger et installer la dernière version d’OpenRefine avant l’atelier.

4 novembre: Métadonnées et Instagram : les façons de voir

Dr. Shawn Graham, Professeur en histoire (Carleton)

Dans cet atelier, le Dr Graham vous expliquera comment récupérer les métadonnées des photos provenant d’Instagram. Si le temps le permet, il vous expliquera également comment déterminer la similarité visuelle avec le “pix-plot” du laboratoire DH de Yale. Vous devrez avoir installé Python sur votre ordinateur ; Anaconda est une version facile à installer https://www.anaconda.com/products/individual.

18 novembre: Pas de surligneurs requis! Utiliser NVivo pour analyser des données qualitatives

Patrick Labelle, Bibliothécaire de recherche en Éducation, Psychologie, Service social (uOttawa)

L’époque du surlignage et des annotations manuscrites est-elle révolue ? Comment pouvons-nous utiliser les outils numériques pour collecter des informations qualitatives et descriptives à partir de nos documents de recherche ?

Cette présentation introduira les fonctionnalités de base de NVivo 12 pour préparer, gérer et analyser des données qualitatives. Les sujets abordés comprendront l’importation de données, la codification de données dans divers formats et l’exécution de différents types de requêtes. Veuillez noter que la version NVivo 12 Plus pour Windows sera utilisée lors de la session. Cette présentation sera offerte sous forme de démonstration. Les participants peuvent télécharger NVivo (licence de trois ans) par le biais des Technologies de l’information.

2 décembre: Devrions-nous nettoyer nos données? Éthique de données

INSCRIPTION

Lors du dernier atelier de la session, tous les panélistes reviendront pour une table ronde sur l’éthique de travail avec les données. La discussion s’articulera autour du chapitre 5 du livre récemment publié de Catherine d’Ignazio et Lauren F. Klein intitulé Data Feminism (MIT, 2020). Dans ce chapitre intitulé “Unicorns, Janitors, Ninjas, Wizards, and Rock Stars“, les auteurs parlent du mythe du nettoyage des données. L’analyse des données est un nettoyage à 80% des données dans le but de lutter contre le chaos non-structuré pour obtenir des tableaux ordonnés. “Mais que pourrait-on perdre dans le processus de domination et de discipline des données ?” demandent-elles. “Quelles perspectives pourraient être imposées en plus ?” Modérés par Jada Watson, les panélistes réfléchiront à l’éthique du nettoyage des données et feront le lien entre leurs réflexions et la session qu’ils ont dirigée ce trimestre.