Titre de l'écran-titre (visionné le 16 janvier 2024) / Ce mémoire mobilise l'interdisciplinarité des sciences sociales computationnelles afin d'étudier les conséquences d'une approche non probabiliste aux sondages. Spécifiquement, il a pour objectif d'illustrer ce en quoi les sondages « opt-in » sont problématiques et à quel point il est possible de les corriger. Le chapitre 1 aborde les origines du débat concernant le biais de sélection, et établit les bases théoriques et statistiques requises à sa compréhension. Le chapitre 2 est le cœur du mémoire et applique concrètement le principe d'ignorabilité à l'aide de données simulées. On y apprend qu'il n'y a pas de limites théoriques à la capacité de correction de la pondération. Le chapitre 3 mobilise des données réelles afin d'explorer les limites rencontrées en pratiques. Ce dernier développe également le prototype d'une méthode d'analyse de sensibilité des quantités descriptives afin de tester la performance de la correction. / This Master's thesis mobilizes the interdisciplinarity of computational social science to study the consequences of a non-probabilistic approach to surveys. Specifically, it illustrates why opt-in surveys are problematic and how they can be corrected. Chapter 1 addresses the origins of the debate regarding selection bias, and establishes the theoretical and statistical understanding required. Chapter 2 is the heart of the thesis and concretely applies the ignorability principle using simulated data. We learn that there are no theoretical limits to the correction capacity of weighting techniques. Chapter 3 uses real data to explore the limits encountered in practice. The latter also develops a tentative method for sensibility analysis of descriptive quantities in order to test the performance of the correction.

Le rondeau est une forme musicale médiévale, basée sur le poème de même nom, caractérisée par une reprise cadentielle interne nommée apertum et une reprise cadentielle finale appelée clausum. Il a été populaire dans le nord de la France, dans les Pays-Bas bourguignons, dans le nord de l’Italie, à Chypre et en Avignon, du milieu du XIIIe siècle jusqu’à la fin du XVe siècle. Certains aspects du rondeau restent mal compris, en partie à cause de l’inadéquation frappante entre les traités théoriques et la pratique compositionnelle de l’époque. Pour répondre aux problèmes posés par l’évolution des cadences polyphoniques du rondeau entre le XIIIe et le XVIe siècle, nous avons établi dans un premier temps une nouvelle nomenclature plus proche de la pensée médiévale que celles habituellement proposées par les musicologues. Nous avons ensuite mis en place une théorie de la syntaxe décrivant les liens entre sonorité initiale, apertum et clausum. Puis nous avons créé un modèle quantitatif permettant d’analyser les liens entre la sémantique du texte poétique et les paramètres cadentiels. À l’aide d’outils informatiques, nous avons déterminé les caractéristiques de deux importants espaces géo-culturels. Le premier, centré sur le nord de la France, se traduit par un goût de l’imitation, des cadences imparfaites, et des syntaxes divergentes. Le second, irradiant depuis le nord de l’Italie, penche vers une utilisation quasi-systématique de cadences en sixte-octave, des syntaxes dirigées, du mode de ré, et de poèmes à teneur négative. En plus d’identifier le rôle important de transition joué par Avignon entre ces espaces, nous avons aussi pu associer un large corpus de rondeaux d’origine inconnue aux pratiques observées dans le nord de la France.

La démocratie est fondée sur l’idée que les gouvernements sont sensibles à l’opinion des citoyens qu’ils sont élus pour représenter. Des mesures fiables de l’opinion publique sont requises afin de permettre aux élus de gouverner de manière efficace. Les sources traditionnelles d’information sur l’opinion publique se complexifient avec l’accroissement des modalités de communication et les changements culturels qui y sont associés. La diversification des technologies de l’information et de la communication ainsi que la forte baisse des taux de réponse aux enquêtes de sondages provoquent une crise de confiance dans les méthodes d’échantillonnage probabiliste classique. Une source d’information sur l’opinion publique de plus en plus riche, mais relativement peu exploitée, se présente sous la forme d’ensembles de données extraordinairement volumineuses et complexes, communément appelées Big Data. Ces données présentent de nombreux défis liés à l’inférence statistique, notamment parce qu’elles prennent généralement la forme d’échantillons non probabilistes. En combinant des avancées récentes en sciences sociales numériques, en statistiques et en technologie de l’information, cette thèse, constituée de trois articles, aborde certains de ces défis en développant de nouvelles approches, permettant l’extraction d’informations adaptées aux larges ensembles de données. Ces nouvelles approches permettent d’étudier l’opinion publique sous de nouveaux angles et ainsi de contribuer à des débats théoriques importants dans la littérature sur la recherche sur l’opinion publique en rassemblant les preuves empiriques nécessaires afin de tester des théories de la science politique qui n’avaient pas pu être abordées, jusqu’à présent, en raison du manque des données. Dans le premier article, sur le placement idéologique des utilisateurs sur les médias sociaux, nous développons un modèle permettant de prédire l’idéologie et l’intention de vote des utilisateurs sur les médias sociaux en se basant sur le jargon qu’ils emploient dans leurs interactions sur les plateformes de médias sociaux. Dans le second article, sur l’identité nationale au Canada, nous présentons une approche permettant d’étudier l’hétérogénéité de l’identité nationale en explorant la variance de l’attachement à des symboles nationaux parmi les citoyens à partir de données provenant d’un vaste sondage en ligne. Dans le troisième article portant sur les prédictions électorales, nous introduisons une approche se basant sur le concept de la sagesse des foules, qui facilite l’utilisation de données à grande échelle dans le contexte d’études électorales non-aléatoires afin de corriger les biais de sélection inhérents à de tels échantillons. Chacune de ces études améliore notre compréhension collective sur la manière dont les sciences sociales numériques peuvent accroître notre connaissance théorique des dynamiques de l’opinion publique et du comportement politique. / Democracy is predicated on the idea that governments are responsive to the publics which they are elected to represent. In order for elected representatives to govern effectively, they require reliable measures of public opinion. Traditional sources of public opinion research are increasingly complicated by the expanding modalities of communication and accompanying cultural shifts. Diversification of information and communication technologies as well as a steep decline in survey response rates is producing a crisis of confidence in conventional probability sampling. An increasingly rich, yet relatively untapped, source of public opinion takes the form of extraordinarily large, complex datasets commonly referred to as Big Data. These datasets present numerous challenges for statistical inference, not least of which is that they typically take the form of non-probability sample. By combining recent advances in social science, computer science, statistics, and information technology, this thesis, which combines three distinct articles, addresses some of these challenges by developing new and scalable approaches to facilitate the extraction of valuable insights from Big Data. In so doing, it introduces novel approaches to study public opinion and contributes to important theoretical debates within the literature on public opinion research by marshalling the empirical evidence necessary to test theories in political science that were previously unaddressed due to data scarcity. In our first article, Ideological scaling of social media users, we develop a model that predicts the ideology and vote intention of social media users by virtue of the vernacular that they employ in their interactions on social media platforms. In our second article, The symbolic mosaic, we draw from a large online panel survey in Canada to make inferences about the heterogeneous construction of national identities by exploring variance in the attachment to symbols among various publics. Finally, in our third article, Crowdsourcing the vote, we endeavour to draw on the wisdom of the crowd in large, non-random election studies as part of an effort to control for the selection bias inherent to such samples. Each of these studies makes a contribution to our collective understanding of how computational social science can advance theoretical knowledge of the dynamics of public opinion and political behaviour.