Abstract: International audience ; L’objectif de cette contribution est de présenter et discuter l’usage des méthodologies d’analyse quantitative de corpus qualitatifs. A partir d’un corpus de presse spécialisée en trail-running, nous proposerons un regard sur les analyses de type lexicométrique, définies comme un ensemble de mesures et de traitements statistiques effectués sur du texte (Lebart & Salem, 1988).Traditionnellement, les corpus qualitatif (entretiens notamment), sont analysés à partir des techniques d’analyse thématique de contenu, consistant à identifier des passages liés à des thèmes plus moins précis, pour ensuite les comparer à l’intérieur du corpus. Cependant, face à l’augmentation de la taille des corpus, il devient parfois difficile de les fouiller de manière approfondie et systématique. Pour Lebart et Salem (1994), « la statistique textuelle se veut précisément un outil destiné à parfaire l’analyse, la description, la comparaison, en un mot, le traitement des textes ».Selon Pincemin (2012, p. 19) « le texte est caractérisé par ses mots par rapport à leur usage dans le corpus, le mot est caractérisé par ses cooccurrents, etc. ». Dans cette approche structurale les mots et leurs associations confèrent du sens aux idées. Ainsi, notre objectif est d’identifier les grandes catégories de discours mobilisés, des « mondes lexicaux » (Reinert, 1993), par la presse trail spécialisée sur les problématiques alimentaires.Méthodologiquement, notre analyse s’appuie sur un corpus de presse sportive spécialisée trail française. A des fins de simplification de la démonstration, un seul numéro a été choisi, représentatif et idéal-typique de l’ensemble, car entièrement consacré à l’alimentation. Ce corpus a été soumis à analyse via le logiciel IRaMuTeQ (Ratinaud, 2024), permettant, après lemmatisation, d’analyser les principales structures discursives d’un texte à partir de différentestechniques : une analyse dites de similitudes (Flament, 1962), une classification hiérarchique descendante (CHD), selon la méthode ...
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