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16/11/2023
La cartographie conceptuelle est une méthode développée par Trochim (1989) pour visualiser et analyser la vision commune qu’à un groupe d’acteurs d’un enjeu donné. Elle est notamment utilisée dans les secteurs académique et public pour aider à la compréhension de problématiques complexes, contribuer à la recherche de consensus et soutenir l’aide à la décision. Néanmoins, l’analyse des données issues d’un atelier de cartographie conceptuelle nécessite souvent des compétences en programmation et en analyse statistique.
« Polygon développe une librairie open source en langage Python pour faciliter l’analyse de cartes conceptuelles. »
Pour réaliser cette étape, nous développons chez Polygon une librairie open source en langage Python qui facilitera l’analyse de cartes conceptuelles. Elle inclura toutes les fonctionnalités nécessaires pour mener à bien ce type d’analyse en utilisant les dernières avancées proposées par Péladeau et al. (2017) et Polygon (lire les articles : Une approche alternative à l’analyse des carte conceptuelles : analyse de partitionnement sur les distances originelles & La réduction de la dimensionnalité : d’autres approches possibles pour la cartographie conceptuelle.
Cette librairie inclut les composantes suivantes :
- fonctionnalités pour le nettoyage des données
- calcul de la matrice de distance
- identification et suppression des valeurs aberrantes
- classification des concepts par la méthode du partitionnement hiérarchique
- évaluation de la validité des partitions à l’aide de différents indicateurs
- suggestion quant au nombre le plus approprié de partitions
- projection dans un espace bidimensionnel à l’aide de méthodes de réduction non linéaire de la dimensionnalité
- génération des cartes conceptuelles et de GoZone
Cette librairie sera disponible sur Pypi, la plateforme de distribution de librairies Python. Le code source sera également accessible sur le compte GitHub de Polygon. Cela permettra aux chercheurs du monde entier d’accéder facilement à notre outil et de l’utiliser dans leurs projets scientifiques. De même, cette librairie sera entièrement documentée pour faciliter son utilisation, mais aussi pour aider à comprendre la méthode générale. Nous sommes impatients de partager notre outil avec la communauté scientifique et de contribuer à l’avancement dans ce domaine de recherche. Davantage d’informations seront prochainement communiquées sur le calendrier de conception et de diffusion de cette librairie.
Bibliographie :
Péladeau, N., Dagenais, C., & Ridde, V. (2017). Concept mapping internal validity: A case of misconceived mapping? Evaluation and Program Planning, 62, 56–63. https://doi.org/10.1016/j.evalprogplan.2017.02.005
Trochim, W. M. (1989). An introduction to concept mapping for planning and evaluation. Evaluation and Program Planning, 12 (1), 1–16. https://doi.org/10.1016/0149-7189(89)90016-5
Outil de cartographie conceptuelle
Méthodologie de recherche
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Python
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