Offre de contrat doctoral : thèse sur la découvrabilité

Informations générales

• Date limite de candidature : 17 juin 2024
• Entretiens : fin juin 2024
• Date de début : octobre 2024
• Durée du contrat : 3 ans
• Lieu de travail : OpenEdition, Marseille, France (possibilité de 3 jours de télétravail par semaine)
• Rémunération : selon les grilles d’AMU
• Candidature : envoyer un CV, un projet de recherche (max. 1 page + 10 références), les coordonnées de deux contacts de références et une lettre de motivation à simon.dumas-primbault[at]openedition.org
• Sections CNU : 19, 22, 27, 71, 72

Description du sujet de thèse

Découvrabilité des données de SHS en accès ouvert. Une étude croisée de Gallica et OpenEdition.

OpenEdition Lab recrute un·e doctorant·e en STS / sociologie des infrastructures / sciences de l’information et de la communication / humanités numériques / informatique / science des données afin de mener un projet de recherche sur la découvrabilité des contenus en accès ouvert.

N.B. : Les « données » sont ici entendues en un sens extensif incluant à la fois les données de la recherche (sources historiques, archives, matériau de terrain), les publications (monographies, articles) et la littérature grise.

Les pratiques de savoir traditionnellement observées dans des lieux comme les bibliothèques se sont doublées d’une diversité de pratiques numériques développées par les usagers pour naviguer sur les plateformes ouvertes. Face à la quantité et à la variété des données rendues accessibles par les plateformes de science ouverte en SHS selon des formats, des classications et des métadonnées tout aussi foisonnantes, il est important d’enquêter sur les modalités pratiques de production, circulation et appropriation des données, au-delà de la simple accessibilité.

En effet, si les plateformes de science ouverte peuvent se targuer de rendre accessible d’imposantes masses de données, la plupart souffre de l’effet de longue traîne : la majeure partie des données accessibles n’est pas du tout ou très peu consultée. Si accessibilité n’est donc pas synonyme d’accès, comment valoriser ces masses de données inexploitées au-delà de la seule mise à disposition ? Car la science ouverte, si elle permet l’accessibilité, devrait aussi permettre des modes de navigation nouveaux rendus possibles par de nouvelles prises, outils ou architectures.

La découvrabilité est définie par data.gouv.fr comme le « degré auquel une donnée peut être trouvée lors d’une recherche ou la capacité des utilisatrices et utilisateurs à découvrir une donnée dont ils ignoraient l’existence » et est assurée par la documentation des données, l’outillage de la recherche (citations, architecture informationnelle, interopérabilité entre plateformes), l’éditorialisation des contenus, ou bien est, au contraire, entravée par des paywalls, des données inaccessibles, des outils inadéquats, des métadonnées incomplètes… Par contraste avec la trouvabilité (findability) des données, qui suppose un espace documentaire clôt parfaitement connu et balisé en conséquence, la découvrabilité se trouve au point de rencontre entre les propriétés des données et les pratiques des usagers, elle prend acte du fait que l’espace documentaire est toujours ouvert, mouvant, partiellement et partialement indexé. 

Le·a doctorant·e documentera ainsi la découvrabilité des données en accès ouvert sur Gallica et OpenEdition ainsi que les pratiques d’appropriation de ces données. Selon son profil et son expertise disciplinaire, le·a candidat·e pourra faire fond sur des observations participantes, des focus groups / entretiens, des analyses sémiotiques d’interface ou d’outils numériques de science des données comme l’analyse de logs, le text mining et les représentations vectorielles de documents et/ou de parcours.

Le projet proposé doit spécifier la ou les approches privilégiées par le·a candidat·e, leur articulation en cas de méthodes mixtes ou d’interdisciplinarité, et l’effet de celles-ci sur le projet de recherche (forces et avantages, limites et points aveugles, possibilités de collaborations avec d’autres chercheur·euses…). Les candidat·es sont également invité·es à proposer des pistes de recherche associées aux enjeux et verrous de leur discipline.

Références choisies :

Auray, Nicolas (2011). “Les technologies de l’information et le régime exploratoire”. P. Van Andel et D. Boursier (dir.), La sérendipité. Le hasard heureux. Hermann, 329-343. http://ses-perso.telecom-paristech.fr/auray/2010AuraySerendipite.pdf 

Cahoy, Ellysa Stern (2018). “Leave the browser behind: Placing discovery within the user’s workflow”. LIBER Quarterly: The Journal of the Association of European Research Libraries, 28(1), 1–19. https://doi.org/10.18352/lq.10221 

Kaabachi, Bayrem et Simon Dumas Primbault, “A Topological Data Analysis of Navigation Paths within Digital Libraries”, Computational Humanities Research, 2023,111-134 https://ceur-ws.org/Vol-3558/paper935.pdfTrabelsi, Marwa (2022). Modélisation des processus utilisateurs à partir des traces d’exécution, application aux systèmes d’information faiblement structurés. Thèse de doctorat, Université de La Rochelle. https://theses.hal.science/tel-04125622

Profil

Nous cherchons un·e candidat·e avec un profil plutôt interdisciplinaire, soit marqué SHS, soit marqué science des données. La problématique exacte et les méthodes de recherche dépendront de l’expérience et de l’expertise du / de la candidat·e sélectionné·e.

• Diplôme de niveau master en STS / sociologie des infrastructures / sciences de l’information et de la communication / humanités numériques / informatique / science des données.

• Expérience des méthodes d’enquête de terrain et de constitution-analyse de corpus et/ou expérience en programmation, particulièrement Python et librairies de ML, et usage de serveurs de calcul distants.
• Connaissance des problématiques informationnelles, bibliothéconomiques, archivistiques à l’ère numérique et/ou maîtrise des outils traditionnels de machine learning appliqués à des jeux de données issus des SHS.
• Appétence pour le développement, l’usage et la critique de méthodes numériques en SHS et intérêt pour les objets et les méthodes des sciences humaines et sociales.

Compétences générales

• Volonté de collaborer avec d’autres disciplines ainsi qu’avec les autres services d’OpenEdition.
• Connaissance des pratiques de gestion des données (problématiques éthiques, plan de gestion, solutions techniques).

Contexte de travail

OpenEdition Lab est un service de l’unité d’appui et de recherche OpenEdition, dont la mission est de définir, de soutenir et d’organiser, au sein de et avec l’UAR OpenEdition, un programme de recherche interdisciplinaire, à la fois fondamentale et appliquée, sur les pratiques de production, circulation, appropriation et régulation des savoirs de sciences humaines et sociales en régime de science ouverte. Au sein d’un écosystème de la science ouverte de plus en plus international, OpenEdition Lab a vocation à devenir un pôle de recherche important sur les pratiques de science ouverte en SHS en inscrivant OpenEdition au sein d’un réseau de recherche national et européen.

OpenEdition Lab propose un environnement d’accueil, une infrastructure et un réseau de recherche structurés autour de quatre axes permettant de déployer selon des approches thématiques et transversales des enquêtes collaboratives sur les pratiques de science ouverte en sciences humaines et sociales. Sur un spectre allant des plus ouvertes et expérimentales au plus opérationnelles et appliquées, ces études permettent au Lab de participer au développement de la science ouverte par des publications et des conférences universitaires, par l’exposition des données et méthodes de sa recherche, par le développement et le prototypage d’outils logiciels nouveaux et de nouvelles formes de communication, par le retour d’indicateurs et la rédaction de rapports à destination des politiques publiques, autant que par l’enseignement interdisciplinaire aux niveaux licence et master.

Informations complémentaires

La structure d’accueil du doctorat sera OpenEdition, à Marseille.En co-tutelle, selon le profil recruté, soit avec ELICO (Équipe de recherche de Lyon en sciences de l’Information et de la COmmunication) et son école doctorale (485 ED EPIC) ; soit avec le Laboratoire d’Informatique et des Systèmes (UMR AMU CNRS de CNRS Sciences et informatique) et son école doctorale (ED 184).

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