Doctorat·e en Sociologie et Informatique H/F

CNRS

  • Villeneuve-d'Ascq, Nord
  • 2 135 €/mois
  • CDD
  • Temps-plein
  • Il y a 18 jours
Cette thèse s'inscrit dans le projet RORES-CL qui consiste à élaborer un modèle multi-agents explicatif des phénomènes sociaux qui se déploient sur les plateformes numériques publiques de questions-réponses telles que Stack Overflow. Adoptant une approche interdisciplinaire mêlant sociologie et informatique, ce projet cherche à appréhender les dynamiques sociales qui résultent de l'observation empirique des comportements individuels dans les communautés en ligne. Les travaux du ou de la doctorant·e qui sera recruté·e sur le projet se focaliseront sur les communautés de data analysts qui partagent un intérêt pour les outils informatiques d'analyse statistique sur la plateforme Stack Overflow (e.g. R ou Pandas). Le programme privilégie l'exploration et la démarche inductive en vue de poser les bases de la théorisation et de la modélisation centrée « individus ».Dans la mesure où la plateforme Stack Overflow est une organisation qui crée de l'action collective, elle peut être modélisée à travers le concept classique de rôle social (Linton, 1936 ; Merton, 1949). Comme les interactions génèrent à la fois les rôles sociaux et le statut social à travers la reconnaissance de l'expertise individuelle et le développement du score de réputation, l'analyse des interdépendances relationnelles à l'aide d'un modèle multi-agents (Gilbert, 1994) est un enjeu fort de cette recherche doctorale pour dépasser le caractère désincarné des données numériques. Elle requiert une solide démarche empirique de construction des hypothèses à partir de l'observation quantitative des comportements sur la plateforme, préalable à tout parti pris théorique ou méthodologique (analyse de réseaux, simulations, système multi-agents). Dans le cadre d'une démarche sociologique ouverte, l'enrichissement des données disponibles dans le cadre du projet est donc une possibilité laissée à la libre appréciation du/de la doctorant·e (entretiens, observations, accès à d'autres archives).Des travaux préliminaires et exploratoires ont abouti à un entrepôt de données massives qui donne à voir à la fois les comportements des individus à l'échelle micro et les dynamiques collectives à l'échelle macro, tandis que l'approche en termes de réseaux permet de repérer, à l'échelle méso, différents phénomènes complexes au sein de chaque communauté (Delarre et al, 2023). Le doctorant aura pour mission :
1. d'enrichir le jeu de données aux autres actions de régulation associées aux rôles de modération comme les votes, les commentaires, à d'autres communautés/langages et d'un point de vue diachronique ;
2. d'étendre les analyses descriptives et de réseau à ces jeux de données à partir des concepts et hypothèses issues des études bibliographiques menées en parallèle ;
3. de calibrer le modèle à partir de l'observation des résultats empiriques des analyses.Références bibliographiques
  • Ralph Linton. 1936. « The Study Of Man: An Introduction » D. Appleton-Century Company, New York.
  • Robert K. Merton. 1949. « Social Theory and Social Structure ». Free Press.
  • Nigel Gilbert, éd. « Simulating societies : the computer simulation of social phenomena ». UCL Press, 1994.
  • Sébastien Delarre, Fabien Eloire, Antoine Nongaillard, Maxime Morge. 2023. « Modèle explicatif de la sécession des experts dans les communautés de pratiques ». 31èmes journées francophones sur les systèmes multi-agents (JFSMA), Strasbourg, France. pp.65-74.
Contexte de travailLa thèse s'inscrit dans le projet RORES-CL qui bénéficie du soutien financier du CNRS à travers les programmes interdisciplinaires de la MITI. Elle s'appuie sur la complémentarité des expertises du CLERSÉ (Centre Lillois d'Études et de Recherches Sociologiques et Économiques) et du laboratoire CRIStAL (Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille) à l'Université de Lille.Contraintes et risquesCette thèse de doctorat sera co-dirigée par Fabien Eloire, professeur de sociologie et Maxime Morge, maître de conférences HDR d'informatique. Co-encadré·e par Sébastien Delarre (maître de conférences en sociologie), le/la doctorant·e sera inscrit·e à l'École doctorale SESAM de l'Université de Lille. Les réunions de thèse seront bimensuelles. Sa station de travail se situera dans le bâtiment ESPRIT au cœur du campus scientifique de Villeneuve-d'Ascq (Hauts-de-France) et disposera d'un accès à la plateforme informatique Data/UdL.Informations complémentairesLe candidat devra être titulaire d'un master en Sociologie ou d'un diplôme d'ingénieur en Informatique. Le poste nécessite une solide formation en théorie sociologique et en analyse de données, de bonnes aptitudes de communication orale et écrite - en français (C1) et en anglais (B2) - pour présenter aux congrès et rédiger des articles dans des revues scientifiques. Nous recherchons un·e jeune chercheur·se qui saura s'impliquer dans son projet, curieux·se, ayant une certaine autonomie et une forte motivation pour développer une triple compétence en sociologie des réseaux et en simulation multi-agents et en science des données. De plus, le candidat devra être apte à travailler en équipe dans un projet interdisciplinaire.Les candidatures devront inclure :
  • une lettre de motivation (une page minimum). Les lettres de motivation génériques seront ignorées ;
  • un curriculum vitae (CV) ;
  • des lettres de recommandation de deux personnes de référence ;
  • le relevé de notes du master ou d'école d'ingénieur.
La date limite pour l'envoi des candidatures est le 1er juillet 2024.

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