Sur le consensus en catégorisation libre
À partir de jugements individuels sous forme de catégories (un profil de partitions sur un ensemble X), on cherche à établir des catégories collectives, ici appelées concepts. Nous comparons deux approches combinatoires. La première consiste à calculer une partition consensus, la médiane du profil,...
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| Publicado en: | URI:https://journals.openedition.org/msh, |
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| Autor principal: | |
| Formato: | Article ou chapitre numérique |
| Lenguaje: | Français |
| Publicado: |
Mathématiques et sciences humaines
2012
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM |
| Sumario: | À partir de jugements individuels sous forme de catégories (un profil de partitions sur un ensemble X), on cherche à établir des catégories collectives, ici appelées concepts. Nous comparons deux approches combinatoires. La première consiste à calculer une partition consensus, la médiane du profil, c’est-à-dire la partition de X dont la somme des distances aux jugements individuels est minimum ; les concepts sont alors les classes de cette partition consensus. La seconde commence par calculer une distance D sur X, basée sur le profil, et à construire un Xarbre associé à D ; les concepts sont alors certains sous-arbres de cet X-arbre. Nous cherchons à comparer ces deux approches, à mesurer leur congruence, en particulier, dans quelle mesure les classes de la partition consensus, sont des sous-arbres du X-arbre et réciproquement. |
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