Du 23 juin au 2 juillet prochain, l’École nationale de la statistique et de l'administration économique accueillera une école d’été en sciences sociales computationnelles. Déclinaison française du Summer Institute in Computational Social Sciences (SICSS) initié en 2017 à Duke et à Princeton University, SICSS-Paris rassemblera 20 à 25 jeunes chercheuses et chercheurs en sciences sociales (économie, droit, géographie, histoire, science politique, sociologie…) intéressé·e·s à développer leurs compétences et leurs collaborations dans le domaine des méthodes computationnelles.

École d'été SICSS — PARIS: Summer Institute in Computational Social Sciences 23 juin — 2 juillet 2020 ENSAE — Plateau de Saclay

Mobilisation sociale

Comme nombre de collègues, les organisateurs de l'Ecole d'été en sciences sociales computationnelles sont actuellement mobilisé·e·s contre la réforme des retraites et la Loi de Programmation Pluriannuelle de la Recherche.

Parce qu'elle aura lieu dans plusieurs mois, et parce qu'elle s'adresse en priorité aux jeunes chercheur·ses qui sont les plus affecté.e.s (et le seront) par les réformes actuelles et en cours, nous nous permettons de faire circuler cette annonce.

Présentation

Du 23 juin au 2 juillet prochain, l’ENSAE accueillera une école d’été en sciences sociales computationnelles.

Déclinaison française du Summer Institute in Computational Social Sciences (SICSS) initié en 2017 à Duke et à Princeton University, SICSS-Paris rassemblera 20 à 25 jeunes chercheuses et chercheurs en sciences sociales (économie, droit, géographie, histoire, science politique, sociologie…) intéressé·e·s à développer leurs compétences et leurs collaborations dans le domaine des méthodes computationnelles.

Collecter de données depuis internet, nettoyer et augmenter une base de données, extraire de l’information depuis un corpus textuel, analyser les réseaux sociaux, mais aussi réaliser des expérimentations en ligne, mettre en place une collaboration de masses voire pratiquer de la « citizen science » … : depuis un peu plus d’une décennie, les possibilités de recherche augmentée par ordinateur se sont multipliées. L’objectif de cette école d’été est de proposer une formation à ces méthodes numériques, mais aussi d’offrir une réflexion sur l’apport et les limites de ces (plus ou moins) nouvelles approches pour mener des recherches en sciences sociales. Les cours magistraux alterneront avec des applications pratiques, et des travaux collaboratifs. En fin de journée, des invité·e·s extérieur·e·s viendront présenter leur recherche et échanger avec les participant·e·s.

L’école d’été en sciences sociales computationnelles aura lieu à l’ENSAE, sur le plateau de Saclay au sud de Paris. L’école d’été est entièrement gratuite, l’hébergement (en chambre individuelle) et la plupart des repas sont pris en charge par l’organisation. Une prise en charge des frais de déplacement est aussi possible, si le département d’origine (ou l’employeur) n’est pas en mesure de l’assurer.

L’école est prioritairement destinée aux jeunes chercheuses et chercheurs (master avancés, en thèse ou ayant soutenu depuis quelques années seulement), ainsi qu’aux personnes qui sont amené·e·s à travailler activement avec des données numériques sur des problématiques de sciences sociales. La participation se fait sans restriction de discipline ou de pays d’origine. L’objectif de SICSS est en effet de permettre les rencontres entre personnes d’horizons disciplinaires, intellectuels et professionnels variés.

Les informations relatives au programme, au processus de candidature ou à la localisation sont disponibles à cette adresse (https://compsocialscience.github.io/summer-institute/2020/paris/). Le site est en anglais, mais les cours seront principalement dispensés en français.

Modalités de candidature

Les candidatures sont à déposer le 20 mars 2020 au plus tard

en ligne.

La décision relative à la sélection sera communiquée début avril.

Pour toute question : sicssparis@gmail.com

L’école d’été SICSS-Paris est rendue possible par le financement de l’ENSAE, de la Russell Sage Fundation, du CREST, et du Labex ECODEC.

Programme

Veuillez noter que ce programme est provisoire

Mardi 23 juin 2020 — Introduction et logistique

• Matinée : Arrivée des participants
• 12 h - 14 h Déjeuner d’ouverture et questions logistiques
• 14 h - 16 h Que sont les sciences sociales computationnelles ?
• 16 h - 16 h 15 Pause café
• 16 h 15 - 18 h Mise à niveau rapide sur R (optionnelle)

Mercredi 24 juin 2020 — Collecter des données et traces numériques

• Matinée : Comment le web est-il écrit et comment collecter des données sur le web ?
• Après-midi : Exercices de groupe
• 17 h 30 - 18 h 30 : Conférence d’un invité — à venir

Jeudi 25 juin 2020 — Collecter des données et traces numériques

• Matinée : Données structurées : exploiter au mieux les langages de balisage
• Après-midi : Exercices de groupe
• 17 h 30 - 18 h 30 : Conférence d’un invité — à venir

Vendredi 26 juin 2020 — Collecter des données et traces numériques

• Matinée : Automatisation et stockage
• Après-midi : Exercices de groupe
• 17 h 30 - 18 h 30 : Conférence d’un invité — à venir

Samedi 27 juin 2020 — Traitement des données textuelles

• Matinée : Introduction à l’analyse textuelle
• Après-midi : Après-midi libre

Dimanche 28 juin 2020 — Journée libre

Lundi 29 juin 2020 — Traitement des données textuelles

• Matinée : Données non structurées : les expressions régulières
• Après-midi : Exercices de groupe
• 17 h 30 - 18 h 30 : Conférence d’un invité — à venir

Mardi 30 juin 2020 —Machine Learning

• Matinée : Machine learning pour les sciences sociales : problèmes et méthodes
• Après-midi : Exercices de groupe
• 17 h 30 - 18 h 30 : Conférence d’un invité — à venir

Mercredi 1er juillet 2020 — Travail sur projet

• Matinée : Travail sur projet
• Après-midi : Travail sur projet
• 17 h 30 - 18 h 30 : Conférence d’un invité — à venir
• À partir de 19 h : Diner de clôture

Jeudi 2 juillet 2020 — Journée de clôture

• Matinée : Commentaires et remarques de clôture
• Déjeuner & départ

Organisateurs

• Mathieu Ferry

Mathieu Ferry est doctorant à l'Observatoire Sociologique du Changement (Sciences Po) et affilié au CREST. Depuis l'automne 2017, il travaille sur la stratification sociale des pratiques alimentaires en Inde, en utilisant des sources de données à la fois quantitatives et qualitatives.

• Maël Ginsburger

Maël Ginsburger est doctorant à l'Observatoire Sociologique du Changement (Sciences Po) et affilié au CREST. Depuis 2018, il étudie l'évolution et la structure sociale des pratiques environnementales des ménages français depuis les années 1980, en s'appuyant sur des données à la fois quantitatives et qualitatives.

• Julien Migozzi

Julien Migozzi est doctorant en géographie économique et urbaine, et chargé de cours à l'Ecole normale supérieure. Il utilise des méthodes qualitatives et quantitatives pour analyser la numérisation et la financiarisation des marchés du logement, en se concentrant sur l'Afrique du Sud et en associant données numériques et administratives.

• Etienne Ollion

Étienne Ollion est chercheur au CNRS et professeur associé en sociologie à l'École Polytechnique. Ses recherches portent sur la politique, et il intègre les données numériques à des sources et des méthodes plus classiques.

Invités

(liste provisoire)

• Jean-Philippe Cointet

Jean-Philippe Cointet est chercheur au Médialab (Sciences Po) où il travaille sur le développement de méthodes innovantes de sociologie computationnelle. Il a participé à divers projets de recherche quali-quantitative, notamment l'analyse des médias sociaux (Facebook, commentaires publics), les dynamiques scientifiques (réflexions collectives en oncologie (projet IRSC), émergence de la biologie synthétique), les processus politiques (discours politiques, négociations sur le changement climatique). Il conçoit également la plateforme CorText.

• Salomé Do

Salomé Do est doctorante à LATTICE (Ecole Normale Supérieure) et au Médialab (Sciences Po). Elle travaille sur le traitement automatique du langage naturel et ses applications aux sciences sociales. Elle est diplômée de l'ENSAE, spécialisée dans l'apprentissage automatisé et profond

• Guillaume Hollard

Guillaume Hollard est professeur associé à l'Ecole Polytechnique. Ses travaux portent sur la prise de décision publique et individuelle.

• Thomas Louail

Thomas Louail est chercheur au Centre national de la recherche scientifique (CNRS) et membre de l'UMR Géographie-cités basée à Paris. Il est titulaire d'un doctorat en informatique et a travaillé à l'Institut de Physique Théorique [CEA] et à l’Institute for Cross-Disciplinary Physics and Complex Systems Complexes (IFISC) à Palma. Ses recherches se concentrent sur l'analyse de données individuelles à grande échelle pour mesurer, modéliser et développer une meilleure compréhension de la dynamique sociale.

• Ivaylo Petev

Ivaylo Petev est chercheur au CNRS et professeur de sociologie à l'ENSAE.

• Paula Tubaro

Paola Tubaro est chercheure au Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS). Ses travaux visent à faciliter le dialogue interdisciplinaire afin de tirer parti de la capacité croissante à collecter et à analyser des données à petite et à grande échelle et à modéliser des systèmes complexes, afin de révéler des modèles encore inconnus de comportements individuels et collectifs. Elle enseigne la sociologie des réseaux sociaux à l'ENS-EHESS, et la science des réseaux sociaux et économiques à l'ENSAE.

• Sander Wagner

Sander Wagner est chercheur au Laboratoire de Sociologie Quantitative (LSQ) du CREST-ENSAE.

From June 23rd to July 2nd, ENSAE will sponsor a Summer Institute in Computational Social Science, to be held in Paris (on the Plateau de Saclay campus).

Presentation

The purpose of the Summer Institute is to bring together graduate students, postdoctoral researchers, and beginning faculty interested in computational social science. The Summer Institute is for both social scientists (broadly conceived) and data scientists (broadly conceived).

The instructional program will involve lectures, group problem sets, and participant-led research projects. There will also be outside speakers who conduct computational social science research on a variety of topics. Topics will cover digital data collection and curation, text as data, website scraping, digital field experiments, mass collaboration, machine learning, and ethics.

There will be ample opportunities for students to discuss their ideas and research with the organizers, other participants, and visiting speakers. Because we are committed to open and reproducible research, all materials created by faculty and students for the Summer Institute will be released open source, mostly in French.

Participation is geared towards Ph.D. students, postdoctoral researchers, and early career stage faculty. Most participant costs during the workshop, including housing and most meals, will be covered. A travel allowance can be requested should the participant need it to attend.

Eligibility

Participation is restricted to advanced master students, Ph.D. students, postdoctoral researchers, and early career stage faculty. Please note that there are no restrictions based on citizenship, country of study, or country of employment. About 20 participants will be invited. We welcome applicants from all backgrounds and fields of study, especially applicants from groups currently under-represented in computational social science. We evaluate applicants along a number of dimensions:

1. research and teaching in the area of computational social science 
2. contributions to public goods, such as creating open source software, curating public datasets, and creating educational opportunities for others
3. likelihood to benefit from participation 
4. likelihood to contribute to the educational experience of other participants
5. potential to spread computational social science to new intellectual communities and areas of research.

Further, when making our evaluations, attempt to account for an applicant’s career stage and previous educational opportunities.

Please note the following points:

•     The summer institute will be taught in French. A good command of the language is thus necessary.
•     some familiarity with one programming language is a plus, and should be clearly mentioned. The workshop will be taught using R.
•     We also expect participants to have a good reading & speaking ability in English.

How To Apply

We welcome applicants from all backgrounds and fields of study, especially applicants from groups currently under-represented in computational social science. About 20 participants will be invited, and participants are expected to fully attend and participate in the entire program. The main language will be French.

Applicants must submit the following documents: (i) a curriculum vitae, (ii) a statement (maximum two pages) describing both any current research and your interest in computational social science. All applications must include an e-mail and an alternative means of contact (e.g., phone number).

Please submit your applications and the supporting documents listed above using this application form.

Applications can be submitted in French or in English.

In order to be guaranteed full consideration, all application materials must be submitted

before March 20th, 2020.

Questions can be addressed to: sicssparis@gmail.com