Collectif, "Histoires de mots: Saisir le passé grâce aux données textuelles"

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Collectif, "Histoires de mots: Saisir le passé grâce aux données textuelles"

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"Histoires de mots" revient sur la diversité des expériences menées par les historiens et les historiennes dans le champ de l'analyse des données textuelles. Ce retour sur les usages de l'informatique en histoire offre l'occasion d'une mise en perspective des méthodes de recherche mises en place depuis les années 1970 jusqu'au développement de ce que l'on appelle aujourd'hui les « humanités numériques ».
C'est aussi l'occasion d'une ouverture à des problématiques plus contemporaines et à des méthodes adaptées à la croissance exponentielle du volume des données textuelles disponibles, qu'elles soient nativement numériques ou issues de la numérisation des sources anciennes.
Les études rassemblées dans ce volume conjuguent ainsi cette approche réflexive des textes à une grande variété d'objets historiques, tels que l'histoire des concepts, la mémoire de la Grande Guerre, la rhétorique des pouvoirs ou l'histoire urbaine, en couvrant un spectre chronologique large, du Moyen Âge jusqu'à nos jours. Le lecteur y trouvera en définitive une diversité de méthodes (textométrie, intelligence artificielle, text mining) permettant d'aborder les textes dans une dimension à la fois historique, lexicale et sémantique.

Contributions de Anne-Sophie Anglaret, Claire Aslangul, Adrien Barbaresi, Max Beligné, Hugo Bonin, Frédéric Clavert, Léo Dumont, Margot Ferrand, Magali Guaresi, Ewan Jones, Octave Julien, Stéphane Lamassé, Isabelle Lefort, Edgar Lejeune, Sabine Loudcher, Anatole Lucet, Pascal Marchand, Nicolas Perreaux, Pierre Ratinaud, Evgeniya Shelina, Thomas Soubiran.