Le traitement du langage naturel, véritable boite à outils d’analyse textuelle, est de nos jours couramment utilisé pour explorer le contenu de divers textes. On en propose ici, à l’occasion des 50 ans de la revue Économie et Statistique (puis Economie et Statistique / Economics and Statistics), une application aux résumés des 2 184 articles « académiques » qui y ont été publiés. Quels sont les mots dont la fréquence est la plus élevée ? Quelles thématiques sous-jacentes suggèrent-ils et ces thématiques ont-elles changé au cours des années ?

Citation: Djiriguian, J. & Sémécurbe, F. (2019). Fifty Years of Abstracts in the Journal Economie et Statistique. Economie et Statistique / Economics and Statistics, 510-511-512, 7–11. https://doi.org/10.24187/ecostat.2019.510t.1999