s’attache à mettre en lumière la dimension latente du [[discours]]
désigne à la fois une méthode d’analyse des [[donnée|données]] et une posture théorique, voire même épistémologique – elle s’inscrit dans une approche compréhensive ou critique – elle vise à étudier la dimension latente d’un discours, c’est-à-dire les messages et [[valeurs]] implicitement véhiculés et qui sont constitutifs de rapports de [[pouvoir]] et de [[domination]] – elle peut s’effectuer de manière qualitative ou quantitative
Nettement supérieure en importance à l'[[analyse de contenu]] qui n'est qu'une méthode
la particularité de l’analyse de discours est qu’elle **peut désigner une démarche globale ancrée dans une [[épistémologie]] ou une simple [[technique]] d’analyse de matériel textue**l
Cette double-définition clarifie l'usage qu'on peut en faire. Soit on l'utilise comme un simple outil pour examiner des discours, soit on l'ancre aussi dans un cadre théorique et épistémique plus large
### Deux approches pour d'analyser les discours
Une [[analyse qualitative]]
– Ne prétend pas fournir une description systématique ou statistiquement représentative du discours d’un acteur
– Repose sur un [[codage]] manuel ou une lecture approfondie par la/le chercheur·e
– Illustre l’analyse par des citations d’extraits de texte qui ont valeur d’exemple – Est plus appropriée pour les corpus de taille restreinte
Une [[analyse quantitative]]
– Vise à analyser le texte de manière systématique
– Repose sur un codage manuel, automatique, ou les deux
– Recourt à une objectivation des [[donnée|données]] sous forme de chiffres ou de graphiques
– Utilise pour cela les diverses fonctions proposées par les logiciels d’analyse de discours (fréquences, co-occurrences, analyse factorielle de correspondances)
– Procède éventuellement à des analyses statistiques ([[corrélation|corrélations]], [[régression|régressions]]) ou l’utilisation d’[[algorithme|algorithmes]] pour mettre à jour les rapports entre les différents codes
– Est plus appropriée pour les corpus de large taille
### Exemples de techniques
[[claim analysis]]
[[topic modeling]]
l’[[analyse de cadrage]]
[[analyse de discours critique]]
[[récits]]
### Voir : [[4 étapes de l'analyse concrète d'un discours]]
## Notes de bas de page
```dataviewjs
// === DONNÉES ===
const page = dv.current();
const file = page.file;
const outlinks = file.outlinks.length;
const inlinks = file.inlinks.length;
const qualite = Math.max(0, Math.min(100, page["qualité"] ?? 0));
// === CALCUL PROGRESSION (0–100) ===
const max_links = 30;
const s_out = Math.min(outlinks / max_links, 1) * 40;
const s_in = Math.min(inlinks / max_links, 1) * 30;
const s_qual = qualite * 0.3;
const total = Math.round(s_out + s_in + s_qual);
// === ICÔNES ===
const iconEmoji =
total <= 25 ? "🌱" :
total <= 50 ? "🌿" :
total <= 75 ? "🌳" :
"🦚";
const iconLabel =
total <= 25 ? "🌱 Graine" :
total <= 50 ? "🌿 Jeune pousse" :
total <= 75 ? "🌳 Arbre mature" :
"🦚 Forêt";
// === MISE À JOUR YAML SANS CRÉER DE NOUVELLES CLÉS ===
const tfile = app.workspace.getActiveFile();
const cache = app.metadataCache.getFileCache(tfile);
// 1. Si pas de frontmatter → on ne touche à rien
if (cache?.frontmatter) {
await app.fileManager.processFrontMatter(tfile, fm => {
// 2. On met à jour seulement si la propriété existe déjà
if (Object.prototype.hasOwnProperty.call(fm, "progression")) {
fm.progression = total;
}
if (Object.prototype.hasOwnProperty.call(fm, "icon")) {
fm.icon = iconEmoji;
}
});
}
// === AFFICHAGE ===
dv.table(
["Liens sortants", "Liens entrants", "Qualité", "Progression"],
[[outlinks, inlinks, `${qualite}/100`, `${iconLabel} — ${total}/100`]]
);
```