Notes de lecture : Degenne, Alain (1997) "Quelques modèles en analyse des réseaux sociaux: Présentation du numéro" Mathématiques et sciences humaines, tome 137, p. 5-9

****ce post est toujours en construction****


[PDF]

Un numéro de Mathématiques et sciences humaines (tome 137 - il n'y a pas de titres propres) trait particulièrement l'analyse des réseaux sociaux (dans le sens large - c.a.d. pas forcement numérique - du terme).

Dans l'introduction du numéro, Alain Degenne parle brièvement des relations entre les sciences humaines et les mathématiques sur les question d'analyse. Il présente quelques méthodes de collecte des données, et méthodes de représentation des données.


Etat de la discipline


Il présente l'état de la discipline (au moment qu'il écrivait) comme dérivant de de grandes traditions :
(mon illustration)

Je n'ai toujours pas assez de bases et références pour pouvoir dire au quel point  cela est toujours le cas à l'heure actuelle.



Sciences humaines et mathématiques


Les théories élaborées par des mathématiciens n'ont pas eu beaucoup de succès auprès des sociologues (dans Faust et Wasserman (1994), "on n'y trouve aucune référence à des notions dotées de propriétés algébriques fortes").
Je suis plus ou moins certaine que cela n'est plus le cas aujourd'hui.


La représentation graphique des réseaux

Comment dessiner, par exemple, la graphe des citations entre auteurs dans des articles scientifiques? (Travaux sur ces relations: White, Boorman, Breiger, 1976: tout le monde cite les plus connus, personne cite les débutants, etc.)

Si chaque noeud est un auteur, on peut dessiner des graphes comme ceux-là:

(source de l'image)

Mais comment prendre en compte d'autres données - les caractéristiques des auteurs (âge, diplômes, universités, etc.), les caractéristiques des relations (les dates des citations) - qui seront, aussi, importants pour l'analyse?

Possibilités :

• Des multigraphes colorés (Ove Frank)

[source de l'image]

• Multilevel Modelling (Degenne ne cite pas l'ouvrage dans sa bibliographie (ni "multilevel modelling"), mais j'imagine qu'il pense à Snijders, Spreen, Zwaagstra (1995), "The Use of Multilevel Modeling for Analysing Personal Networks: Networks of Cocaine Users in an Urban Area", Journal of Quantitative Anthropology, vol. 5, n°1, P. 85-105.

Il faudra que j'aille voir cet article en plus de détail, mais il y a déjà une chose que Deganne a relevé: Snijders, Spreen et Zwaagstra créent la distinction entre "réseaux complets" et "réseaux personnels" :

"A complete network refers to a group of  individ uals and one or more types  of  relation, and the data indicates, for every pair of  individuals, whether or not the relation is present between them. A personal  or egocentric network refers to one central individual, indicated as ego, the respondent, or the focal individual; the other individuals with whom ego has a relation of  the considered type together constitute ego's personal network. These other individuals are referred to as aIters and also, in their relation to the respondent, as nominees. The usual type of personal network data consists of a sample of respondents, wherein for each respondent, all relations in his personal network are identified."

Je continue à citer l'article de 1995, pour les parties que Degenne a traduit, et un peu plus:

"Many  statistical methods are available for the analysis of  complete network data; [...] This is not the case for the analysis of personal networks. Personal network data distinguish themselves from other types of data in two aspects:  first,  the mutual dependence of  the various relations of each single respondent; and second, the fact that diverse kinds of variables may  be present. Variables can be attributes of individual respondents, of individual nominees, or of dyadic respondent-nominee relationships. Variables that refer, through an aggregation procedure, to the entire personal network, e.g.,  the number of  relations mentioned by  ego,  are considered here  as attributes of  ego. For  questions where the dependent variable as well  as the explanatory (independent)  variables are attributes of  the focal individual, traditional statistical methods, such as OLS regression analysis, can be used. Examples are studies of the size and composition of social networks, and studies of the effect of social support on health. For such questions, the unit of analysis is ego together with his personal network; characteristics of  the personal network can be included in the analysis by  aggregating characteristics of relations to the level of  the personal network. This procedure is  often followed, an example is Campbell and Lee (1992; see p.  1085). However, aggregation of  haracteristics of  relations to  the  level  of  the personal network is not always satisfactory, especially when the dependent variable is itself  a function of the personal network."

(.....je reviendrais là-dessus)


Réseau complet: population limitée, pour une relation donnée
(peut se representer par une graphe/multigraphe, simple/coloré/valué)




Question de la collecte des données


Les questions que j'ai (dans le cadre de mon mémoire) à propos de la collecte des données (qui choisir? quel réseau?) ne sont pas nouveaux. Quand "réseau social" ne se referait pas au numérique, la question s'est posé (même, encore plus?) de comment choisir ses participants.
Quelques possibilités:

• Héran, (1987, 1988) "contacts entre les personnes" : (prendre des individus de façon aléatoire. pour chaque individu, demande qu'il enregistre tous ses personnes avec qui il entre en contacte, les caractéristiques de ces personnes et la nature de l'interaction)
  
• Snijders, Spreen - inspiré par "random walk strategy"
  Problèmes:
  * Procédure s'est montré difficile à exécuter en France
  * Utilité de ces informations??!
  
• Autres travaux de Snijders: sondage par boule de neige