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Analyse statistique de données textuelles en sciences de gestion

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  • C. Causente

    (CERAG - Centre d'études et de recherches appliquées à la gestion - UPMF - Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique)

  • D. Peyrat-Guillard

    (CERAG - Centre d'études et de recherches appliquées à la gestion - UPMF - Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique)

  • L. Lebart

    (CERAG - Centre d'études et de recherches appliquées à la gestion - UPMF - Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique)

  • J. Rojot

    (CERAG - Centre d'études et de recherches appliquées à la gestion - UPMF - Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique)

  • Agnès Helme-Guizon

    (CERAG - Centre d'études et de recherches appliquées à la gestion - UPMF - Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique)

  • Marie-Laure Gavard-Perret

    (CERAG - Centre d'études et de recherches appliquées à la gestion - UPMF - Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique)

Abstract

Le développement exponentiel des données textuelles et les possibilités de traitement automatisé de ces dernières offrent de nouvelles opportunités d'études et de recherche. Les sciences de gestion intéressées par la vie de l'entreprise et de ses parties prenantes : membres de l'entreprise, consommateurs, grand public, doivent pouvoir se saisir de cette matière qualitative. La tradition de l'étude quantifiée des textes s'enrichit constamment, elle peut être mobilisée au service des problématiques de gestion : compréhension de l'individu au travail, compréhension du consommateur, compréhension de la communication de l'entreprise constituent autant de champs d'application illustrés par cet ouvrage.Au sommaire• Fondements théoriques o Contenu des discours et approche statistique o Concepts, méthodes, outils • Applications en comportement organisationnel et GRH o Principes et étapes d'une analyse des données textuelles : l'exemple de l'implication professionnelle o L'analyse de données textuelles avec Alceste et WordMapper : une exploration complémentaire des formes d'implication au travail • Applications en marketing o L'analyse de données textuelles avec Sphinx : une application à la personnalisation sur Internet o Fouille de données textuelles avec WordMapper : une application à l'analyse des opinions de consommateurs en ligne

Suggested Citation

  • C. Causente & D. Peyrat-Guillard & L. Lebart & J. Rojot & Agnès Helme-Guizon & Marie-Laure Gavard-Perret, 2007. "Analyse statistique de données textuelles en sciences de gestion," Post-Print halshs-00155786, HAL.
    • Handle: RePEc:hal:journl:halshs-00155786
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    Cited by:

    1. Jérôme Lacoeuilhe & Samy Belaïd & Basma Taïeb, 2015. "Relations aux MDD, que nous disent les consommateurs ?," Post-Print hal-01218300, HAL.
    2. Samy Belaïd & Philippe Breton & Jérôme Lacoeuilhe, 2016. "Rethinking offers MDD : the fresh perspective of developers and store managers combined [Repenser l'offre des MDD : le regard croisé des développeurs et des managers de rayon]," Post-Print hal-01413628, HAL.
    3. Bernard Fallery & Florence Rodhain, 2007. "Quatre approches pour l'analyse de données textuelles: lexicale, linguistique, cognitive, thématique," Post-Print hal-00821448, HAL.

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