Sentiment classification with case-base approach

L’augmentation de la croissance des réseaux, des blogs et des utilisateurs des sites d’examen sociaux font d’Internet une énorme source de données, en particulier sur la façon dont les gens pensent, sentent et agissent envers différentes questions. Ces jours-ci, les opinions des gens jouent un rôle important dans la politique, l’industrie, l’éducation, etc. Alors, les gouvernements, les grandes et petites industries, les instituts universitaires, les entreprises et les individus cherchent à étudier des techniques automatiques fin d’extraire les informations dont ils ont besoin dans les larges volumes de données. L’analyse des sentiments est une véritable réponse à ce besoin. Elle est une application de traitement du langage naturel et linguistique informatique qui se compose de techniques de pointe telles que l’apprentissage machine et les modèles de langue pour capturer les évaluations positives, négatives ou neutre, avec ou sans leur force, dans des texte brut. Dans ce mémoire, nous étudions une approche basée sur les cas pour l’analyse des sentiments au niveau des documents. Notre approche basée sur les cas génère un classificateur binaire qui utilise un ensemble de documents classifies, et cinq lexiques de sentiments différents pour extraire la polarité sur les scores correspondants aux commentaires. Puisque l’analyse des sentiments est en soi une tâche dépendante du domaine qui rend le travail difficile et coûteux, nous appliquons une approche «cross domain» en basant notre classificateur sur les six différents domaines au lieu de le limiter à un seul domaine. Pour améliorer la précision de la classification, nous ajoutons la détection de la négation comme une partie de notre algorithme. En outre, pour améliorer la performance de notre approche, quelques modifications innovantes sont appliquées. Il est intéressant de mentionner que notre approche ouvre la voie à nouveaux développements en ajoutant plus de lexiques de sentiment et ensembles de données à l’avenir.

Modelling and estimating models of physician labour supply and productivity

Ma thèse s’intéresse aux politiques de santé conçues pour encourager l’offre de services de santé. L’accessibilité aux services de santé est un problème majeur qui mine le système de santé de la plupart des pays industrialisés. Au Québec, le temps médian d’attente entre une recommandation du médecin généraliste et un rendez-vous avec un médecin spécialiste était de 7,3 semaines en 2012, contre 2,9 semaines en 1993, et ceci malgré l’augmentation du nombre de médecins sur cette même période. Pour les décideurs politiques observant l’augmentation du temps d’attente pour des soins de santé, il est important de comprendre la structure de l’offre de travail des médecins et comment celle-ci affecte l’offre des services de santé. Dans ce contexte, je considère deux principales politiques. En premier lieu, j’estime comment les médecins réagissent aux incitatifs monétaires et j’utilise les paramètres estimés pour examiner comment les politiques de compensation peuvent être utilisées pour déterminer l’offre de services de santé de court terme. En second lieu, j’examine comment la productivité des médecins est affectée par leur expérience, à travers le mécanisme du "learning-by-doing", et j’utilise les paramètres estimés pour trouver le nombre de médecins inexpérimentés que l’on doit recruter pour remplacer un médecin expérimenté qui va à la retraite afin de garder l’offre des services de santé constant. Ma thèse développe et applique des méthodes économique et statistique afin de mesurer la réaction des médecins face aux incitatifs monétaires et estimer leur profil de productivité (en mesurant la variation de la productivité des médecins tout le long de leur carrière) en utilisant à la fois des données de panel sur les médecins québécois, provenant d’enquêtes et de l’administration. Les données contiennent des informations sur l’offre de travail de chaque médecin, les différents types de services offerts ainsi que leurs prix. Ces données couvrent une période pendant laquelle le gouvernement du Québec a changé les prix relatifs des services de santé. J’ai utilisé une approche basée sur la modélisation pour développer et estimer un modèle structurel d’offre de travail en permettant au médecin d’être multitâche. Dans mon modèle les médecins choisissent le nombre d’heures travaillées ainsi que l’allocation de ces heures à travers les différents services offerts, de plus les prix des services leurs sont imposés par le gouvernement. Le modèle génère une équation de revenu qui dépend des heures travaillées et d’un indice de prix représentant le rendement marginal des heures travaillées lorsque celles-ci sont allouées de façon optimale à travers les différents services. L’indice de prix dépend des prix des services offerts et des paramètres de la technologie de production des services qui déterminent comment les médecins réagissent aux changements des prix relatifs. J’ai appliqué le modèle aux données de panel sur la rémunération des médecins au Québec fusionnées à celles sur l’utilisation du temps de ces mêmes médecins. J’utilise le modèle pour examiner deux dimensions de l’offre des services de santé. En premierlieu, j’analyse l’utilisation des incitatifs monétaires pour amener les médecins à modifier leur production des différents services. Bien que les études antérieures ont souvent cherché à comparer le comportement des médecins à travers les différents systèmes de compensation,il y a relativement peu d’informations sur comment les médecins réagissent aux changementsdes prix des services de santé. Des débats actuels dans les milieux de politiques de santé au Canada se sont intéressés à l’importance des effets de revenu dans la détermination de la réponse des médecins face à l’augmentation des prix des services de santé. Mon travail contribue à alimenter ce débat en identifiant et en estimant les effets de substitution et de revenu résultant des changements des prix relatifs des services de santé. En second lieu, j’analyse comment l’expérience affecte la productivité des médecins. Cela a une importante implication sur le recrutement des médecins afin de satisfaire la demande croissante due à une population vieillissante, en particulier lorsque les médecins les plus expérimentés (les plus productifs) vont à la retraite. Dans le premier essai, j’ai estimé la fonction de revenu conditionnellement aux heures travaillées, en utilisant la méthode des variables instrumentales afin de contrôler pour une éventuelle endogeneité des heures travaillées. Comme instruments j’ai utilisé les variables indicatrices des âges des médecins, le taux marginal de taxation, le rendement sur le marché boursier, le carré et le cube de ce rendement. Je montre que cela donne la borne inférieure de l’élasticité-prix direct, permettant ainsi de tester si les médecins réagissent aux incitatifs monétaires. Les résultats montrent que les bornes inférieures des élasticités-prix de l’offre de services sont significativement positives, suggérant que les médecins répondent aux incitatifs. Un changement des prix relatifs conduit les médecins à allouer plus d’heures de travail au service dont le prix a augmenté. Dans le deuxième essai, j’estime le modèle en entier, de façon inconditionnelle aux heures travaillées, en analysant les variations des heures travaillées par les médecins, le volume des services offerts et le revenu des médecins. Pour ce faire, j’ai utilisé l’estimateur de la méthode des moments simulés. Les résultats montrent que les élasticités-prix direct de substitution sont élevées et significativement positives, représentant une tendance des médecins à accroitre le volume du service dont le prix a connu la plus forte augmentation. Les élasticitésprix croisées de substitution sont également élevées mais négatives. Par ailleurs, il existe un effet de revenu associé à l’augmentation des tarifs. J’ai utilisé les paramètres estimés du modèle structurel pour simuler une hausse générale de prix des services de 32%. Les résultats montrent que les médecins devraient réduire le nombre total d’heures travaillées (élasticité moyenne de -0,02) ainsi que les heures cliniques travaillées (élasticité moyenne de -0.07). Ils devraient aussi réduire le volume de services offerts (élasticité moyenne de -0.05). Troisièmement, j’ai exploité le lien naturel existant entre le revenu d’un médecin payé à l’acte et sa productivité afin d’établir le profil de productivité des médecins. Pour ce faire, j’ai modifié la spécification du modèle pour prendre en compte la relation entre la productivité d’un médecin et son expérience. J’estime l’équation de revenu en utilisant des données de panel asymétrique et en corrigeant le caractère non-aléatoire des observations manquantes à l’aide d’un modèle de sélection. Les résultats suggèrent que le profil de productivité est une fonction croissante et concave de l’expérience. Par ailleurs, ce profil est robuste à l’utilisation de l’expérience effective (la quantité de service produit) comme variable de contrôle et aussi à la suppression d’hypothèse paramétrique. De plus, si l’expérience du médecin augmente d’une année, il augmente la production de services de 1003 dollar CAN. J’ai utilisé les paramètres estimés du modèle pour calculer le ratio de remplacement : le nombre de médecins inexpérimentés qu’il faut pour remplacer un médecin expérimenté. Ce ratio de remplacement est de 1,2.