Chercheur ou Chercheuse Post-Doctorant·e H/F

Nous cherchons à recruter un·e Chercheur·euse pour travailler avec les Professeurs Emiliano Grossman et Jan Rovny dans le cadre du projet Issue Evolution financé par Open AI.

L'objectif fondamental du projet est d'étudier l'évolution de questions politiques clés sélectionnées, telles que l'immigration, la nature / l'environnement, les budgets et l'administration de l'État, dans une perspective historique de long terme. Le projet vise à répondre aux questions suivantes : Comment et quand des questions spécifiques apparaissent-elles dans le discours public ? Comment les questions politiques évoluent-elles en termes de cadrage, de tonalité et de distribution positionnelle ? Qui sont les acteurs qui introduisent des questions spécifiques, et comment modifient-ils leurs cadrages, tonalités et positions spécifiques sur ces questions au fil du temps ? Comment l'environnement concurrentiel ou les effets exogènes à la politique influencent-ils l'évolution des questions ? Comment ces dynamiques ont-elles changé au fil du temps, compte tenu du développement institutionnel et technologique ?

Le·La Chercheur·euse Postdoctoral·e devra contribuer dans un premier temps à la collecte de données textuelles pour constituer des corpus de documents politiques, incluant des discours parlementaires, des débats et la presse écrite, en remontant aussi loin que possible historiquement, idéalement jusqu'au XIXe siècle. Dans un second temps, le·la Chercheur·euse devra coopérer avec les ingénieurs de recherche de Sciences Po pour utiliser diverses méthodes de text-as-data, notamment l'utilisation de ChatGPT et d'autres IA, dans l'analyse des données.

Le travail de recherche visera en définitive la préparation de publications à fort impact en collaboration avec les Professeurs Grossman et Rovny, ainsi qu'individuellement.

• Doctorat en Science Politique, Sociologie, Science des Données ou disciplines connexes (obtenu ou à soutenir dans un délai maximum de 6 mois après la candidature).
• Excellente maîtrise de la programmation en R et / ou Python - Excellentes compétences en collecte de données, notamment en web scraping
• Expérience des méthodes text-as-data (par exemple : analyses par dictionnaires, apprentissage automatique supervisé, modélisation thématique, word embedding, grands modèles de langage).
• Un intérêt ou des connaissances préalables dans l'étude de la compétition politique dans une perspective historique constitueraient un atout.
• Excellentes compétences linguistiques à l'écrit et à l'oral en anglais.
• Fort intérêt pour la recherche académique, idéalement démontré par des publications internationales et / ou une collaboration à des projets de recherche.
• Capacité à travailler efficacement, de manière autonome et collaborative, au sein d'une équipe internationale.