Pas à pas pour analyser une question ouverte avec R.temis

Appel du package R.temis

library(R.temis)

Données

Le corpus utilisé dans cet exemple contient un extrait des réponses à une question ouverte issue de l’enquête Populations, Espaces de Vie, Environnements (Ined, 1992). L’intitulé de la question est celui-ci :Si je vous dis Environnement, qu’est ce que cela évoque pour vous ?.

Pour chaque enquêté, on dispose de caractéristiques socio-démographiques (https://data.ined.fr/index.php/catalog/41).

Les données sont stockées dans un tableau, dit individus x variables, contenant 2017 lignes (le nombre de répondants) et 16 colonnes. Ces colonnes correspondent aux variables suivantes : identifiant du questionnaire, caractéristiques des répondants (ou métadonnées) et en 16ème colonne la variable correspondant à la question ouverte ( variable textuelle). Les textes des réponses constituent le corpus.

corpus <- import_corpus("data/PEE_K1_extract.csv", format="csv",textcolumn=16,language="fr")

Création du tableau lexical

La fonction build_dtm crée le tableau lexical (Document Term Matrix dans R).

dtm <-build_dtm(corpus, remove_stopwords=F,min_length=2)
dtm

<<DocumentTermMatrix (documents: 2017, terms: 1157)>>
Non-/sparse entries: 11298/2322371
Sparsity           : 100%
Maximal term length: 17
Weighting          : term frequency (tf)

Les lignes du tableau lexical correspondent ici aux 2017 réponses extraites de l’enquête “Populations, Espaces de Vie, Environnements (PEE), Ined 1992) et les colonnes aux 1157 mots distincts du corpus.

Affichage

# des metadonnées
View(meta(corpus))

# des réponses à la QO
View(sapply(corpus,as.character))

# d'un extrait du Tableau lexical
inspect(dtm)
#as.matrix(dtm[1:10, c("de", "abus")])

Occurrences

Explorer le lexique

La fonction dictionary crée le dictionnaire associé au lexique. On peut explorer via RStudio : affichage des mots par ordre alphabétique ou par fréquence.

On affiche la liste des mots les plus fréquents avec la fonction frequent_terms.

dic<-dictionary(dtm,remove_stopwords = F)

frequent_terms(dtm, n=20)

          Global occ.  Global %
la               1112 9.0983472
nature            888 7.2655866
de                823 6.7337588
les               417 3.4118802
le                406 3.3218786
vie               382 3.1255114
ce                362 2.9618720
qui               352 2.8800524
autour            193 1.5791196
est               192 1.5709377
tout              190 1.5545737
entoure           183 1.4973000
cadre             173 1.4154803
pollution         146 1.1945672
nous              135 1.1045655
on                129 1.0554737
où                119 0.9736541
campagne          111 0.9081983
qualité           108 0.8836524
bien              105 0.8591065

Le mot nature est évoqué 888 fois dans cet extrait des réponses à la question ouverte (PEE) et représente plus de 7% des occurrences.

Afficher le nuage de mots !

Ici affiche les mots de plus de 20 occurrences et on choisit de ne pas afficher les mots-outils (fonction word_cloud),

cloud<-word_cloud(dtm, color="black", n=100, min.freq=20,remove_stopwords=T)

Les occurrences de quelques mots doivent être précisées dans la légende de ce graphique pour aider sa compréhension.

Concordances

Les concordances permettent, pour chaque mot, de rassembler l’ensemble des textes (ici les réponses à la question ouverte) dans lesquels il apparaît (fonction concordances).

Ici par exemple on cherche comprendre pourquoi le mot enquêté apparait dans les réponses.

concordances(corpus,dtm,"enquêté")

X158 
tout ce qui ce passe à l'extérieur du logement de l'enquêté
X1487 
ce qui entoure l'enquêté, voir, sentir

#concordances(corpus,dtm,"alentour")
#concordances(corpus,dtm,"sur")
#concordances(corpus,dtm,"que")

On doit afficher les concordances à chaque étape d’interprétation des résultats.

Cooccurrences

Terme le plus associé (positivement ou négativement) à un terme

On utilise la fonction cooc_terms qui affiche les termes coocurrents à un mots choisi (ici logement) dans l’ensemble du corpus.

cooc_terms(dtm,"logement", n=10)

          % Term/Cooc. % Cooc./Term   Global % Cooc. Global   t value  Prob.
logement    10.6194690  100.0000000 0.09818360    12     12       Inf 0.0000
du           4.4247788   11.9047619 0.34364261     5     42  3.944244 0.0000
mon          3.5398230   10.0000000 0.32727868     4     40  3.296309 0.0005
alentours    2.6548673    9.6774194 0.25364098     3     31  2.762872 0.0029
personnes    1.7699115   16.6666667 0.09818360     2     12  2.558003 0.0053
enquêté      0.8849558   50.0000000 0.01636393     1      2  2.087832 0.0184
principal    0.8849558   50.0000000 0.01636393     1      2  2.087832 0.0184
vivent       0.8849558   50.0000000 0.01636393     1      2  2.087832 0.0184
---------           NA           NA         NA    NA     NA        NA     NA
la           3.5398230    0.3597122 9.09834724     4   1112 -2.063841 0.0195
nature       0.8849558    0.1126126 7.26558665     1    888 -2.894881 0.0019

Parmi les réponses contenant logement, mon représente 3,5% de l’ensemble des occurrences. Plus de 10% des occurrences de mon sont présentes quand logement est aussi donné dans les réponses.

On verra par la suite qu’on peut produire un graphe de mots.

Analyse factorielle sur un tableau lexical entier

L’analyse factorielle sur un tableau lexical met en évidence les mots les plus cooccurrents. La lecture des mots les plus contributifs aux axes et les concordances permettent d’identifier des champs lexicaux. Par la suite, elle peut aider à de justifier (ou non) la lemmatisation de certains mots (partie suivante).

resTLE <-corpus_ca(corpus,dtm, sparsity=0.985)

37 documents have been skipped because they do not include any occurrence of the terms retained in the final document-term matrix. Increase the value of the 'sparsity' parameter if you want to include them. These documents are: X75, X114, X130, X197, X284, X377, X402, X554, X561, X585, X725, X776, X844, X861, X909, X911, X917, X940, X1026, X1108, X1141, X1148, X1154, X1396, X1470, X1512, X1522, X1565, X1576, X1608, X1720, X1743, X1789, X1796, X1871, X1877, X1983.

Variable(s) X, qnumq have been skipped since they contain more than 100 levels.

#explor(resTLE)
res <- explor::prepare_results(resTLE)
explor::CA_var_plot(res, xax = 1, yax = 2, lev_sup = TRUE, var_sup = FALSE,
    var_sup_choice = , var_hide = "Row", var_lab_min_contrib = 0, col_var = "Position",
    symbol_var = "Type", size_var = "Contrib", size_range = c(23.4375, 312.5),
    labels_size = 10, point_size = 25, transitions = TRUE, labels_positions = NULL,
    xlim = c(-3, 2.91), ylim = c(-2.42, 3.49))

Les aides à l’interprétation classiques (valeurs propres, contributions, coordonnées, …) sont stockées dans resTLE que l’on explore avec grâce à la fonction explor.

Mettre les QO en regard avec les métadonnées

On dispose des variables suivantes : sexe, age en classes (aget), situation matrimoniale(matrim), pratique religieuse (pratique), avoir des enfants oui/non(enf), activite, profession regroupée (prof), diplôme (dipl), vote écolo oui/non (vote), type d’habitat, type de localité (local), revenu, region.

Répartitions

Vérifier la répartition des caractéristiques des enquêté pour chaque métadonnée.

library (questionr)

table(meta(corpus)$sexe)
table(meta(corpus)$aget)
table(meta(corpus)$matrim)
table(meta(corpus)$pratique)
table(meta(corpus)$enf)
table(meta(corpus)$activite)
table(meta(corpus)$prof)
table(meta(corpus)$dipl)
table(meta(corpus)$vote)
table(meta(corpus)$habitat)
table(meta(corpus)$localite)
table(meta(corpus)$revenu)
table(meta(corpus)$region)

Nombre de mots par sous-corpus

Ici on compte les mots de chaque sous-corpus (ou catégorie) crée à partir de la variable Region de l’enquête.

lexical_summary(dtm, corpus,"region", unit = "global")           

                           
Per category total:             Bretagne       Centre   Jura_Alpes
  Number of terms            2142.000000   686.000000  1702.000000
  Number of unique terms      411.000000   162.000000   383.000000
  Percent of unique terms      19.187675    23.615160    22.502938
  Number of hapax legomena    239.000000    95.000000   244.000000
  Percent of hapax legomena    11.157796    13.848397    14.336075
  Number of words            2142.000000   686.000000  1702.000000
                           
Per category total:         Mediterrannée         Nord S_BassinParis
  Number of terms             1256.000000  1907.000000    842.000000
  Number of unique terms       304.000000   361.000000    237.000000
  Percent of unique terms       24.203822    18.930257     28.147268
  Number of hapax legomena     181.000000   204.000000    156.000000
  Percent of hapax legomena     14.410828    10.697431     18.527316
  Number of words             1256.000000  1907.000000    842.000000
                           
Per category total:              S_Ouest        Seine Corpus total
  Number of terms            1445.000000  2242.000000 12222.000000
  Number of unique terms      306.000000   472.000000  1157.000000
  Percent of unique terms      21.176471    21.052632     9.466536
  Number of hapax legomena    182.000000   279.000000   650.000000
  Percent of hapax legomena    12.595156    12.444246     5.318279
  Number of words            1445.000000  2242.000000 12222.000000

Le corpus contient 12 222 mots dont 1 157 mots distincts, alors que le corpus des enquêtés de la région Seine contient 2 242 mots dont 472 mots distints. On pourrait comparer ici le % de mots distincts (indicateur de richesse du vocabulaire) 9,5% vs 21% en région Seine.

Specificités

Mots spécifiques par modalités

# selon le région
specific_terms(dtm,meta(corpus)$aget, n=10)

$`20-29ans`
          % Term/Level % Level/Term   Global % Level Global occ.   t value
pollution    2.3171615    21.917808 1.19456717    32         146  3.597375
nature       9.7031137    15.090090 7.26558665   134         888  3.520068
la          11.4409848    14.208633 9.09834724   158        1112  3.079918
écologie     1.0861694    23.437500 0.52364588    15          64  2.622351
habite       0.5068791    31.818182 0.18000327     7          22  2.385060
flore        0.2172339    60.000000 0.04090983     3           5  2.254811
planète      0.2172339    60.000000 0.04090983     3           5  2.254811
futur        0.1448226   100.000000 0.01636393     2           2  2.233463
---------           NA           NA         NA    NA          NA        NA
vivre        0.0724113     1.694915 0.48273605     1          59 -2.451376
pas          0.0724113     1.587302 0.51546392     1          63 -2.600224
           Prob.
pollution 0.0002
nature    0.0002
la        0.0010
écologie  0.0044
habite    0.0085
flore     0.0121
planète   0.0121
futur     0.0128
---------     NA
vivre     0.0071
pas       0.0047

$`30-39ans`
        % Term/Level % Level/Term   Global % Level Global occ.   t value  Prob.
espace     1.5224913     44.89796 0.80183276    44          98  4.535542 0.0000
vert       0.5536332     48.48485 0.27000491    16          33  2.949616 0.0016
travail    0.3114187     56.25000 0.13091147     9          16  2.575370 0.0050
aux        0.2422145     63.63636 0.09000164     7          11  2.548321 0.0054
espaces    0.6920415     40.00000 0.40909835    20          50  2.441736 0.0073
beauté     0.2768166     53.33333 0.12272950     8          15  2.249163 0.0123
me         0.1384083     80.00000 0.04090983     4           5  2.236567 0.0127
tissus     0.1038062    100.00000 0.02454590     3           3  2.219964 0.0132
qualité    1.2456747     33.33333 0.88365243    36         108  2.199543 0.0139
-------           NA           NA         NA    NA          NA        NA     NA
des        0.3460208     10.75269 0.76092293    10          93 -3.020565 0.0013

$`40-49ans`
         % Term/Level % Level/Term   Global % Level Global occ.   t value
vie         3.8917717     27.48691 3.12551137   105         382  2.476145
odeurs      0.2594514     58.33333 0.09818360     7          12  2.459497
cela        0.1482580     80.00000 0.04090983     4           5  2.335376
produits    0.1111935    100.00000 0.02454590     3           3  2.299162
pureté      0.1482580     66.66667 0.04909180     4           6  1.974445
respirer    0.1482580     66.66667 0.04909180     4           6  1.974445
choix       0.1111935     75.00000 0.03272787     3           4  1.800639
survie      0.1111935     75.00000 0.03272787     3           4  1.800639
qualité     1.1860638     29.62963 0.88365243    32         108  1.745680
--------           NA           NA         NA    NA          NA        NA
espaces     0.1482580      8.00000 0.40909835     4          50 -2.420948
          Prob.
vie      0.0066
odeurs   0.0070
cela     0.0098
produits 0.0107
pureté   0.0242
respirer 0.0242
choix    0.0359
survie   0.0359
qualité  0.0404
--------     NA
espaces  0.0077

$`50-59ans`
           % Term/Level % Level/Term   Global % Level Global occ.   t value
plaisir       0.4329004    41.176471 0.13909344     7          17  2.647314
autour        2.2881880    19.170984 1.57911962    37         193  2.253119
sur           0.3092146    41.666667 0.09818360     5          12  2.190012
campagnard    0.1236858   100.000000 0.01636393     2           2  2.108485
construits    0.1236858   100.000000 0.01636393     2           2  2.108485
essayer       0.1236858   100.000000 0.01636393     2           2  2.108485
physiques     0.1236858   100.000000 0.01636393     2           2  2.108485
politiques    0.1236858   100.000000 0.01636393     2           2  2.108485
----------           NA           NA         NA    NA          NA        NA
pollution     0.5565863     6.164384 1.19456717     9         146 -2.603730
eau           0.0000000     0.000000 0.38455245     0          47 -3.022971
            Prob.
plaisir    0.0041
autour     0.0121
sur        0.0143
campagnard 0.0175
construits 0.0175
essayer    0.0175
physiques  0.0175
politiques 0.0175
----------     NA
pollution  0.0046
eau        0.0013

$`60ans+`
           % Term/Level % Level/Term   Global % Level Global occ.   t value
coin         0.11001100    100.00000 0.03272787     4           4  2.417029
choses       0.30253025     57.89474 0.15545737    11          19  2.333884
jardin       0.19251925     70.00000 0.08181967     7          10  2.324512
sans         0.16501650     75.00000 0.06545574     6           8  2.298140
----------           NA           NA         NA    NA          NA        NA
protection   0.08250825     10.00000 0.24545901     3          30 -2.327551
cadre        1.01760176     21.38728 1.41548028    37         173 -2.398498
espace       0.49504950     18.36735 0.80183276    18          98 -2.450984
qualité      0.55005501     18.51852 0.88365243    20         108 -2.549664
vie          2.28272827     21.72775 3.12551137    83         382 -3.519802
nature       5.85808581     23.98649 7.26558665   213         888 -3.932301
            Prob.
coin       0.0078
choses     0.0098
jardin     0.0100
sans       0.0108
----------     NA
protection 0.0100
cadre      0.0082
espace     0.0071
qualité    0.0054
vie        0.0002
nature     0.0000

% Term/Level indique le % du mot par rapport au total des mots de la catégorie (ici pollution représente 2,31 % de tous les mots cités par les personnes de 20 à 29 ans). % Level/Term indique le % du mot pour cette catégorie par rapport à l’ensemble (ici pollution représente 21,92 % (32/146)). Global indique le % du mot par rapport à l’ensemble des mots du corpus. La t value permet d’évaluer la significativité du test. Les mots sont ordonnés selon leur significativité et une valeur négative de la significativité indique un sous-emploi du mot dans la catégorie (par exemple espaces pour les 40-49ans).

Les mots pollution et nature sont plus employés par les répondants les plus jeunes (moins de 30ans)…

Réponses spécifiques par modalités

La fonction characteristic_docs affiche les documents représentatifs d’une catégorie donnée de répondants ici.

Remarque : Le calcul de la distance est fondé sur la métrique du Khi2 et mesure l’écart entre le profil d’une réponse (ici) et le profil moyen de la réponse de la catégorie. Ce critère a tendance à favoriser les textes longs car plus ils contiennent de “mots”, plus ils ont de chance de contenir de “mots” communs, et donc de se rapprocher du profil moyen.

#Réponses spécifiques selon la région
characteristic_docs(corpus,dtm,meta(corpus)$region, ndocs=5)

Documents characteristic of: Bretagne 
X1426: distance 4.44 
la nature, le cadre de vie

X1499: distance 4.505 
la nature, ce qui est autour de nous

X21: distance 5.345 
la nature, cadre de vie

X1243: distance 5.611 
qualité de vie, la nature, la pollution

X148: distance 5.682 
la nature

Documents characteristic of: Centre 
X1262: distance 4.234 
la nature, tout ce qui est autour de moi

X1303: distance 4.234 
tout ce qui est autour de moi, la nature

X1025: distance 4.446 
tout ce qui est autour de moi, les gens, la nature

X1076: distance 5.269 
la nature, tout ce qui m'entoure

X1358: distance 5.269 
la nature, tout ce qui m'entoure

Documents characteristic of: Jura_Alpes 
X978: distance 4.388 
le cadre de vie, la nature

X1777: distance 4.667 
tout ce qui est autour de nous, la nature

X264: distance 4.934 
tout ce qui est autour de moi, la nature

X241: distance 5.002 
la nature, qualité de la vie, cadre de vie

X24: distance 5.906 
la nature

Documents characteristic of: Mediterrannée 
X1787: distance 5.44 
la qualité de vie, tout ce qui nous entoure

X299: distance 6.101 
cadre de vie, tout ce qui nous entoure

X103: distance 6.237 
la nature

X430: distance 6.237 
la nature

X742: distance 6.237 
la nature

Documents characteristic of: Nord 
X988: distance 4.565 
c'est le cadre de vie, la qualité de la vie

X464: distance 5.121 
cadre de vie, la nature

X1832: distance 5.121 
cadre de vie, la nature

X65: distance 5.423 
la nature

X98: distance 5.423 
la nature

Documents characteristic of: S_BassinParis 
X171: distance 4.469 
le cadre de vie, la pollution, la nature

X491: distance 5.596 
ce qui est autour de moi, la nature

X100: distance 6.188 
la nature

X221: distance 6.188 
la nature

X372: distance 6.188 
la nature

Documents characteristic of: S_Ouest 
X516: distance 4.349 
la nature, le cadre de vie

X193: distance 4.667 
la nature, ce qui est autour de nous

X1766: distance 5.055 
tout ce qui nous entoure, la nature, la pollution

X236: distance 5.199 
la nature, cadre de vie

X1229: distance 5.225 
l'endroit où on vit, tout ce qui est autour de nous, la nature, la pollution

Documents characteristic of: Seine 
X461: distance 4.415 
le cadre de vie, la nature

X763: distance 4.415 
le cadre de vie, la nature

X118: distance 6.047 
la nature

X174: distance 6.047 
la nature

X412: distance 6.047 
la nature

Analyse factorielle sur tableau de contingence

La fonction corpus_ca permet d’effectuer une AFC qui met en relation les “mots” et un ensemble de variables qualitatives (les métadonnées).

On choisit les variables (ici : sexe, aget, matrim, pratique, enf, activite, prof, dipl, vote, habitat, localite, revenu) pour créer le tableau de contingence croisant les mots du corpus et les modalités des métadonnées sur lequel on calcule l’AFC.

Choix des metadonnées

resTLA<-corpus_ca(corpus,dtm, variables =c("sexe","aget",   "matrim","pratique","enf","activite","prof","dipl","vote",  "habitat"   ,"localite","revenu"),sparsity=0.98)

71 documents have been skipped because they do not include any occurrence of the terms retained in the final document-term matrix. Increase the value of the 'sparsity' parameter if you want to include them. These documents are: X22, X29, X32, X75, X114, X128, X130, X131, X140, X142, X197, X284, X360, X377, X402, X496, X514, X532, X554, X561, X563, X583, X585, X609, X619, X632, X685, X725, X766, X768, X776, X777, X787, X798, X844, X861, X909, X911, X917, X940, X971, X1010, X1026, X1065, X1086, X1108, X1116, X1141, X1148, X1154, X1186, X1239, X1280, X1370, X1377, X1396, X1470, X1512, X1522, X1565, X1576, X1608, X1657, X1720, X1743, X1779, X1789, X1796, X1871, X1877, X1983.

Variable(s) X, qnumq have been skipped since they contain more than 100 levels.

#explor(resTLA)
res <- explor::prepare_results(resTLA)
explor::CA_var_plot(res, xax = 1, yax = 2, lev_sup = FALSE, var_sup = FALSE,
    var_sup_choice = , var_hide = "None", var_lab_min_contrib = 2, col_var = "Position",
    symbol_var = "Type", size_var = "Contrib", size_range = c(26.25, 350), labels_size = 10,
    point_size = 28, transitions = TRUE, labels_positions = NULL, xlim = c(-0.393,
        0.447), ylim = c(-0.413, 0.426))

Ici encore on regarde les aides à l’interprétation classiques (valeurs propres, contributions, coordonnées, …) stockées dans resTLA avec la fonction explor

On affiche les réponses les plus contributives aux axes 1 à 3 (fonction extreme_docs).

#Documents les plus illustratifs par axe
extreme_docs(corpus,resTLA,axis=1,ndocs=2)

Most extreme documents on the positive side of axis 1:


 Most extreme documents on the negative side of axis 1:
X53 
écologie
X417 
écologie

extreme_docs(corpus,resTLA,axis=2,ndocs=2)

Most extreme documents on the positive side of axis 2:


 Most extreme documents on the negative side of axis 2:
X155 
espaces verts, bois, rivières
X635 
espaces verts

extreme_docs(corpus,resTLA,axis=3,ndocs=2)

Most extreme documents on the positive side of axis 3:
X259 
destruction des biens, poubelles, égouts
X696 
des champs, des bois


 Most extreme documents on the negative side of axis 3:

Lemmatiser

La lemmatisation (Lebart, Salem) consite à regrouper les mots qui ont une signification proche. Cette opération permet de réduire la liste de mots distincts et donc la taille du lexique.

Nous allons voir dans cette partie que cette opération peut se faire de différentes façons et nécessite de faire des choix …

De façon personnalisée

On voit ici comment créer son lemmatiseur.

Suppression de mots

On crée une liste de mots que l’on a choisi de supprimer du tableau lexical et du dictionnaire.

Ici, comme à tout moment de l’analyse, il est important d’afficher les concordances d’un mot pour ensuite faire un choix (le supprimer, le regrouper avec un autre, …).

Pour l’exemple, on supprime les mots sur, que et qu.

#concordances(corpus,dtm,"sur")
# liste des mots à supprimer
asupp <- c("sur","que","qu") 
# on enlève les mots de la liste dans le tableau lexical
dtm2 <-dtm[, !colnames(dtm) %in% asupp]

On crée le nouveau dictionnaire associé au lexique avec la fonction dictionnarysans les mots-outils et sans les mots que l’on a choisit de ne pas garder pour l’analyse.

dic<-dictionary(dtm,remove_stopwords = T)
# on enlève les mots de la liste dans le dictionnaire
dic2 <- dic[!rownames(dic) %in% asupp,]

Pour créér son propre lemmatiseur, on exporte ce dictionnaire (ici dic2.csv) afin de le modifier si besoin, mots après mot (par exemple avec un tableur).

write.csv2(dic2, file="dic2_lem.csv")

Correction de la lemmatisation de R

On pourrait utiliser la colonne Terms du dictionnaire pour lemmatiser mais celle-ci ne nous satisfait pas. On décide alors de remplacer les racines de certains mots issues de la lemmatisation automatique et on enregiste ce nouveau dictionnaire qui sera notre lemmatiseur personnalisé.

Ici encore, on s’aide des concordances. Par exemple : concordances(corpus,dtm,c("écologie","écolo","écologique","écologiques","écologiste","écologistes","écolos"))

Pour cette analyse, on utilise un lemmatiseur déjà produit lors d’une analyse précédente (avec Spad). On importe ce lemmatiseur dans R et on utilise la fonction combine_terms pour lemmatiser.

dic_lem1 <- read.csv2("data/Pee_dic_lem_extract.csv",row.names=1)

#setdiff(rownames(dic2), rownames(dic_lem1))

dtmlem1 <-combine_terms(dtm2, dic_lem1)

Lexique après lemmatisation

frequent_terms(dtmlem1, n=30)

          Global occ.   Global %
nature            891 12.5087744
vie               382  5.3629089
entoure           195  2.7376106
autour            193  2.7095325
tout              190  2.6674154
cadre             174  2.4427910
pollution         156  2.1900884
où                119  1.6706444
campagne          114  1.6004492
qualité           108  1.5162151
bien              106  1.4881370
calme             103  1.4460199
air                99  1.3898638
espace             98  1.3758248
être               95  1.3337077
propreté           95  1.3337077
gens               77  1.0810052
écologie           73  1.0248491
lieu               64  0.8984978
verdure            62  0.8704198
vivre              59  0.8283027
arbre              58  0.8142637
vit                53  0.7440685
espaces            50  0.7019514
paysage            49  0.6879124
respect            49  0.6879124
eau                47  0.6598343
agréable           46  0.6457953
verts              46  0.6457953
voisinage          45  0.6317563

Utilisation de lexique3

Pour selectionner les mots à analyser

Ici on reprend le tableau lexical et le dictionnaire initiaux (dtm et dic) càd sans suppression de mots au choix ni de lemmatisation personnalisée.

On utilise le lemmatiseur crée à partir de lexique 3 (https://chrplr.github.io/openlexicon/datasets-info/Lexique382/README-Lexique.html) qui nous permet dans un premier temps de repérer la catégorie grammaticale de chaque mot du corpus. On peut ensuite ne garder que les mots des catégories qui nous intéressent pour l’analyse (ici les adverbes ADV, les verbes VER, les adjectifs ADJ, les noms NOM, et les pronoms personnels et possessifs PRO:per,PRO:pos). On gardera pour l’analyse également les mots qui n’ont pas été identifiés grâce à Lexique3 ( mis dans la liste nr).

library(dplyr)

Warning: le package 'dplyr' a été compilé avec la version R 4.1.3

Attachement du package : 'dplyr'

Les objets suivants sont masqués depuis 'package:stats':

    filter, lag

Les objets suivants sont masqués depuis 'package:base':

    intersect, setdiff, setequal, union

lexique3 <- read.csv("data/Lexique383_simplifie.csv", fileEncoding="UTF-8")
lexique3 <- arrange(lexique3, desc(freqlivres))
lexique3 <- lexique3[!duplicated(lexique3$ortho),]
voc_actif <- lexique3[lexique3$cgram %in% c("ADV", "VER", "ADJ", "NOM", "PRO:per","PRO:pos"),]
dic_total <- merge(dic, voc_actif, by.x="row.names", by.y="ortho", all.x=TRUE)
dic_total <- mutate(dic_total, Term=coalesce(lemme, Term))
rownames(dic_total) <- dic_total$Row.names

# Lister les mots non reconnus par Lexique 3  
nr <- filter(dic_total, is.na(lemme))

Lemmatisation automatique avec lexique3

Cette opération permet à la fois de ne retenir que certaines catégories de mots mais aussi à les remplacer par leur forme racine.

dtmlem2 <- combine_terms(dtm, dic_total)

Lexique après lemmatisation avec Lexique3

frequent_terms(dtmlem2, n=30)

          Global occ.   Global %
nature            888 12.4491799
vie               382  5.3553904
tout              216  3.0281789
entourer          195  2.7337726
autour            193  2.7057339
cadre             173  2.4253470
espace            148  2.0748633
pollution         147  2.0608440
où                119  1.6683023
vivre             116  1.6262442
campagne          112  1.5701668
qualité           108  1.5140894
bien              106  1.4860508
calme             103  1.4439927
air                99  1.3879153
être               97  1.3598766
lieu               83  1.1636058
vert               82  1.1495864
propreté           81  1.1355671
gens               77  1.0794897
écologie           64  0.8972382
verdure            62  0.8691995
arbre              60  0.8411608
paysage            49  0.6869480
eau                47  0.6589093
maison             47  0.6589093
agréable           46  0.6448899
forêt              43  0.6028319
respect            43  0.6028319
voisinage          43  0.6028319

Graphe de mots

arbre <- terms_graph(dtmlem2, min_occ = 30, interactive=F)

Nouvelle analyse factorielle avec métadonnées

Suite à la lemmatisation avec lexique3

On choisit les mêmes varaibles que plus haut

resTLAlem2<-corpus_ca(corpus,dtmlem2, variables =c("sexe","aget",   "matrim","pratique","enf","activite","prof","dipl","vote",  "habitat"   ,"localite","revenu"),sparsity=0.98)

148 documents have been skipped because they do not include any occurrence of the terms retained in the final document-term matrix. Increase the value of the 'sparsity' parameter if you want to include them. These documents are: X20, X25, X75, X76, X85, X109, X111, X112, X114, X128, X130, X131, X175, X179, X181, X184, X195, X197, X242, X247, X248, X262, X284, X293, X338, X377, X402, X445, X492, X501, X552, X554, X555, X561, X570, X598, X600, X604, X609, X619, X632, X640, X649, X676, X685, X696, X725, X728, X748, X761, X776, X785, X803, X804, X819, X844, X861, X878, X898, X899, X909, X917, X940, X971, X972, X977, X1001, X1007, X1010, X1026, X1065, X1074, X1094, X1108, X1116, X1128, X1141, X1148, X1154, X1186, X1190, X1206, X1257, X1289, X1294, X1301, X1338, X1345, X1365, X1370, X1374, X1380, X1387, X1393, X1396, X1403, X1404, X1437, X1461, X1470, X1496, X1504, X1506, X1512, X1514, X1515, X1522, X1527, X1536, X1539, X1565, X1576, X1578, X1579, X1606, X1608, X1637, X1652, X1654, X1656, X1657, X1669, X1697, X1704, X1705, X1707, X1710, X1720, X1743, X1746, X1770, X1782, X1788, X1789, X1796, X1804, X1819, X1825, X1836, X1871, X1877, X1906, X1933, X1937, X1941, X1978, X1983, X1990.

Variable(s) X, qnumq have been skipped since they contain more than 100 levels.

#explor(resTLAlem2)
res <- explor::prepare_results(resTLAlem2)
explor::CA_var_plot(res, xax = 1, yax = 2, lev_sup = FALSE, var_sup = FALSE,
    var_sup_choice = , var_hide = "None", var_lab_min_contrib = 0, col_var = "Position",
    symbol_var = "Type", size_var = "Contrib", size_range = c(22.5, 300), labels_size = 10,
    point_size = 24, transitions = TRUE, labels_positions = NULL, xlim = c(-0.544,
        0.517), ylim = c(-0.482, 0.579))

Et pour aller plus loin

Correction de la lemmatisation de Lexique3

La lemmatisation automatique produite avec Lexique3 affiche les racines des mots pour certains (ex. bretagn ou tranquil). On remanie ce lemmatiseur (dic_total) en créant un autre dictionnaire (dicor) avec une colonne contenant les mots qui n’ont pas été lemmatisés automatiquement. Puis on lemmatisera le tableau lexical avec les “mots” (Term) de cette nouvelle colonne.

dic_total_c <- dic_total

dic_total_c$Term[dic_total_c$Term == "bretagn"] <- "bretagne"
dic_total_c$Term[dic_total_c$Term == "tranquil"] <- "tranquilité"

dtmlem22 <- combine_terms(dtm, dic_total_c)

Analyser des sous-corpus

On créer des sous corpus à l’aide des métadonnées ou de mots au choix.

Classifications du tableau lexical

Va regrouper les réponses contenant des mots cooccurrents et permet ainsi de repérer des champs lexicaux.

Avec R.temis

clusTLE <- corpus_ca(corpus, dtmlem2,variables = NULL, ncp =  6, sparsity = 0.98)

148 documents have been skipped because they do not include any occurrence of the terms retained in the final document-term matrix. Increase the value of the 'sparsity' parameter if you want to include them. These documents are: X20, X25, X75, X76, X85, X109, X111, X112, X114, X128, X130, X131, X175, X179, X181, X184, X195, X197, X242, X247, X248, X262, X284, X293, X338, X377, X402, X445, X492, X501, X552, X554, X555, X561, X570, X598, X600, X604, X609, X619, X632, X640, X649, X676, X685, X696, X725, X728, X748, X761, X776, X785, X803, X804, X819, X844, X861, X878, X898, X899, X909, X917, X940, X971, X972, X977, X1001, X1007, X1010, X1026, X1065, X1074, X1094, X1108, X1116, X1128, X1141, X1148, X1154, X1186, X1190, X1206, X1257, X1289, X1294, X1301, X1338, X1345, X1365, X1370, X1374, X1380, X1387, X1393, X1396, X1403, X1404, X1437, X1461, X1470, X1496, X1504, X1506, X1512, X1514, X1515, X1522, X1527, X1536, X1539, X1565, X1576, X1578, X1579, X1606, X1608, X1637, X1652, X1654, X1656, X1657, X1669, X1697, X1704, X1705, X1707, X1710, X1720, X1743, X1746, X1770, X1782, X1788, X1789, X1796, X1804, X1819, X1825, X1836, X1871, X1877, X1906, X1933, X1937, X1941, X1978, X1983, X1990.

Variable(s) X, qnumq have been skipped since they contain more than 100 levels.

#Afficher le dendrogramme
#plot(clusTLE$call$tree)
#clusTLE$desc.var

Ici on selectionne 7 classes

clus <- corpus_clustering(clusTLE,7)

Description des classes

Pour chaque numéro de classe déterminé dans l’étape précédente, R affiche les mots et textes spécifiques qui vont permettre de déterminer les champs lexicaux de chacune.

On ajoute la variable de classe (clus) aux métadonnées initiales.

corpus_cl <- add_clusters(corpus,clus)

#View(meta(corpus_cl))

#clusTLE$desc.var

Mots spécifiques

On se sert de cette variable issue de la classification pour calculer les spécificités

specific_terms(dtmlem2,meta(corpus_cl)$clus, n=5)

Warning in rollup.simple_triplet_matrix(t(x), 2L, INDEX[as.character(k)], :
NA(s) in 'index'

$`1`
       % Term/Level % Level/Term  Global % Level Global occ.   t value Prob.
autour   31.1111111    87.046632 2.8669043   168         193       Inf     0
maison    5.5555556    63.829787 0.6981581    30          47       Inf     0
chez      3.3333333    62.068966 0.4307784    18          29  7.244759     0
tout      8.3333333    20.833333 3.2085561    45         216  5.947763     0
------           NA           NA        NA    NA          NA        NA    NA
vie       0.9259259     1.308901 5.6743910     5         382 -5.839226     0

$`2`
           % Term/Level % Level/Term    Global % Level Global occ.   t value
entourage     42.105263   57.1428571  0.62388592    24          42       Inf
construire     3.508772   66.6666667  0.04456328     2           3  3.526962
naturel        3.508772   11.7647059  0.25252525     2          17  2.372694
constituer     1.754386   50.0000000  0.02970885     1           2  2.123318
----------           NA           NA          NA    NA          NA        NA
nature         3.508772    0.2252252 13.19073084     2         888 -2.187406
            Prob.
entourage  0.0000
construire 0.0002
naturel    0.0088
constituer 0.0169
----------     NA
nature     0.0144

$`3`
         % Term/Level % Level/Term  Global % Level Global occ.   t value Prob.
entourer   21.5528782   82.5641026  2.896613   161         195       Inf     0
tout       14.5917001   50.4629630  3.208556   109         216       Inf     0
--------           NA           NA        NA    NA          NA        NA    NA
cadre       0.1338688    0.5780347  2.569816     1         173 -5.447507     0
vie         1.2048193    2.3560209  5.674391     9         382 -6.466817     0
nature      5.2208835    4.3918919 13.190731    39         888 -7.473485     0

$`4`
        % Term/Level % Level/Term  Global % Level Global occ.   t value Prob.
cadre     11.5920763    91.329480  2.569816   158         173       Inf     0
qualité    6.9699193    87.962963  1.604278    95         108       Inf     0
vie       23.9178283    85.340314  5.674391   326         382       Inf     0
-------           NA           NA        NA    NA          NA        NA    NA
autour     0.7336757     5.181347  2.866904    10         193 -5.920745     0
nature     6.0161409     9.234234 13.190731    82         888 -9.408410     0

$`5`
       % Term/Level % Level/Term  Global % Level Global occ.   t value Prob.
bien      10.221286    91.509434  1.574569    97         106       Inf     0
être       8.956797    87.628866  1.440879    85          97       Inf     0
où         6.849315    54.621849  1.767677    65         119       Inf     0
vivre      8.746048    71.551724  1.723113    83         116       Inf     0
------           NA           NA        NA    NA          NA        NA    NA
nature     5.057956     5.405405 13.190731    48         888 -8.760695     0

$`6`
          % Term/Level % Level/Term   Global % Level Global occ.    t value
écologie     3.7199125    79.687500  0.9506833    51          64        Inf
nature      33.9897885    52.477477 13.1907308   466         888        Inf
pollution    7.8045222    72.789116  2.1836007   107         147        Inf
---------           NA           NA         NA    NA          NA         NA
entourer     0.0000000     0.000000  2.8966132     0         195  -9.164544
vie          0.6564551     2.356021  5.6743910     9         382 -10.725412
          Prob.
écologie      0
nature        0
pollution     0
---------    NA
entourer      0
vie           0

$`7`
         % Term/Level % Level/Term  Global % Level Global occ. t value Prob.
arbre        3.401760     96.66667 0.8912656    58          60     Inf     0
calme        5.043988     83.49515 1.5300059    86         103     Inf     0
campagne     5.043988     76.78571 1.6636958    86         112     Inf     0
espace       5.571848     64.18919 2.1984551    95         148     Inf     0
forêt        2.287390     90.69767 0.6387403    39          43     Inf     0

Réponses specifiques

specific_terms(dtmlem2,meta(corpus_cl)$clus, n=5)

characteristic_docs(corpus_cl,dtmlem2,meta(corpus_cl)$clu, ndocs=3)

Warning in rollup.simple_triplet_matrix(t(x), 2L, INDEX[as.character(k)], :
NA(s) in 'index'

Documents characteristic of: 1 
X264: distance 4.79 
tout ce qui est autour de moi, la nature

X1262: distance 4.79 
la nature, tout ce qui est autour de moi

X1303: distance 4.79 
tout ce qui est autour de moi, la nature

Documents characteristic of: 2 
X1053: distance 14.11 
nature, entourage

X1255: distance 14.11 
entourage, nature

X801: distance 23.59 
l'entourage, l'espace

Documents characteristic of: 3 
X267: distance 4.355 
ce qui nous entoure, toute la nature

X568: distance 4.355 
tout ce qui nous entoure, la nature

X1076: distance 4.355 
la nature, tout ce qui m'entoure

Documents characteristic of: 4 
X241: distance 2.946 
la nature, qualité de la vie, cadre de vie

X21: distance 3.928 
la nature, cadre de vie

X236: distance 3.928 
la nature, cadre de vie

Documents characteristic of: 5 
X422: distance 7.17 
la qualité de vie, le bien être, la nature

X309: distance 7.198 
nature, bien être de vivre

X1945: distance 7.198 
la nature, le bien être à vivre

Documents characteristic of: 6 
X24: distance 5.062 
la nature

X35: distance 5.062 
nature

X65: distance 5.062 
la nature

Documents characteristic of: 7 
X334: distance 9.761 
nature, la vie en campagne, propreté

X1616: distance 10.46 
verdure, nature, espace de vie

X896: distance 10.55 
nature, calme, vie au grand air, propreté

Avec Rainette (type Alceste)

On pourrait également faire une classification avec le package Rainette. En savoir plus sur https://juba.github.io/rainette/articles/introduction_usage.html

Son utilisation nesessite aussi d’appeler le package quanteda.

Attention risque de conflit entre les packages tm (chargé par R.temis) et quanteda : ne pas lancer library(quanteda).

Ici on utilise le corpus non lemmatisé.

library(rainette)
corpus

# On adapte le TLE pour quanteda
dfm <- quanteda::as.dfm(dtm)
quanteda::docvars(dfm, "doc_id") <- 1:nrow(dfm)

# On exécute rainette

resrai <- rainette(dfm, min_uc_size = 3, k = 10, doc_id = "doc_id", cc_test = 0.3,
  tsj = 3)

Exploration interactive

rainette_explor(resrai,dfm)

groups <-cutree_rainette(resrai, k = 10)

Description des classes

rainette_stats(groups, dfm, n_terms = 5)

On récupère la variable issue de la classification Rainette pour des traitements ultérieurs

meta(corpus, "classe") <- cutree_rainette(resrai, k = 10)
#View(meta(corpus))