Le stage offre la possibilité de s'initier concrètement à la pratique de cette discipline. Traiter une base de données, réaliser des entretiens, voire mener une enquête de terrain en immersion plonge dans le quotidien de la recherche. La discussion récurrente avec des chercheurs confirmés permet de progresser rapidement.
Les sujets sont nombreux, et seront à déterminer entre l'étudiant et son encadrant. Ils peuvent bien sûr porter sur l'X et sa scolarité, les formes de sociabilité, le devenir des étudiants, etc. Mais ils peuvent tout aussi bien porter sur un autre sujet de la discipline, classique ou émergent : la genèse des goûts, le choix du conjoint, les mobilisations collectives, les transformations du marché du travail et du capitalisme, les logiques d'engagement dans une démarche religieuse à l'âge adulte, la place des profanes dans le champ politique contemporain, l'usage des nouvelles technologies, le journalisme et ses acteurs, etc.
Le stage peut aussi mettre l'accent sur des questions de méthodes, où la formation d'ingénieur peut être directement mise à profit. C'est particulièrement vrai dans le cas du traitement de données numériques massives, qui permettent de poser à nouveaux frais des questions classiques de la discipline. Les sites de rencontre modifient-ils la tendance bien établie à l'homogamie? (à partir de données d'interaction en ligne), les registres de la protestation ont-ils changé (des cahiers de doléance aux registres en ligne du grand débat national)? Les données massives modifient-elles les campagnes politiques (sur la base d'indicateurs créés par des partis, des start-ups)?
Les méthodes issues de l'apprentissage automatique qui ont pu être étudiées lors du cursus polytechnicien peuvent alors être appliquées et approfondies. Construire un classifieur de reconnaissance de visages pour aider les archivistes à repérer des personnalités célèbres sur des photographies, affiner un modèle de reconnaissance vocale pour faire de l'analyse de discours, mettre en oeuvre des méthodes d'analyse textuelle sur un corpus de presse sont autant de points d'entrée possible pour mettre la technique au service des sciences sociales, tout en la développant.
Ces quelques exemples donnent à voir la multitude des approches et questionnements possibles. Les étudiants intéressés peuvent contacter l'enseignant directement pour échanger à ce sujet.
Whether it is for an interest in the social sciences and their subjects, or whether it is to prepare for a course with application to real data (data science, applied mathematics, etc.), it is possible to do a sociology internship.
The internship offers the opportunity to get a real introduction to this discipline. Processing a database, conducting interviews or even carrying out a field survey, immersing yourself in the daily life of research. Recurrent discussions with experienced researchers will enable you to make rapid progress.
There are many topics available, to be decided between the student and their supervisor. They may, of course, relate to X and its schooling, forms of sociability, the future of students, etc. But they can also be about another topic of the discipline, classic or emerging: the genesis of tastes, the choice of spouse, collective mobilisation, changes in the labour market and capitalism, the rationale for religious commitment in adulthood, the place of layperson in contemporary politics, the use of new technologies, journalism and its actors, etc.
The internship can also emphasize on questions of methods, where the engineer training can be applied directly. It is particularly true in the case of digital big data processing, which provide a fresh look at some of the classic questions of the discipline. Are dating sites changing the well-established trend towards homogamy ? (based on online interaction data), have the registers of protest changed (from the cahiers de doléance to the online registers of the great national debate)? Is big data changing political campaigns (based on indicators created by parties and startups)?
Methods from machine learning that could be studied during the polytechnician syllabus can then be applied and developed. Building a face recognition classifier to help archivists spot celebrities on photographies, refining a voice recognition model for speech analysis, implementing textual analysis methods on a press corpus are all possible entry points for putting technology at the service of the social sciences, while at the same time developing it.
These few examples illustrate the multitude of possible approaches and questions. Interested students can contact the teacher directly to discuss the subject.
- Teaching coordinator: Ollion Etienne