Je proposais il y a quelque mois de cela un article de synthèse sur les différentes statistiques réalisables en analyse de réseau. Je vais maintenant présenter dans ce nouvel article les bases historiques ainsi que la création théorique et pratique de réseaux. Cet article est le résultat d’une formation proposée par le Centre de Sociologie des Organisations de Sciences Po et principalement animée par Guillaume Favre.

Pour rappel, l’analyse de réseau (ou méthode structurale) part de l’observation des interdépendances et de l’absence d’interdépendances entre les membres d’un collectif (Lazega, 2014). À partir de ces constats, elle cherche à reconstituer un système d’interdépendances, à décrire l’influence de ce système sur le comportement des membres, les manières variables dont ils gèrent ces interdépendances, et les formes prises par les processus sociaux déclenchés par cette gestion : apprentissages, solidarités, contrôles sociaux, régulations, etc.

 

Historique

Bien que l’analyse de réseaux (ou SNA en anglais pour Social Network Analysis) soit aujourd’hui particulièrement à la mode, et ce en grande partie grâce aux GAFA, elle est en réalité déjà centenaire !

Au début du 20e siècle, le philosophe et sociologue allemand Georg Simmel (A, 1858-1918) s’intéresse particulièrement aux moyens de vivre ensemble. Dans son livre Sociologie (2013), publié pour la première fois en 1908, il envisage la sociologie comme une « action réciproque de plusieurs individus ». Le point important qu’il soulève est que « la relation à trois se distingue de celle à deux comme une entité tout à fait nouvelle. » Pour lui, le groupe nait à l’échelle de la triade et non de la dyade, car l’ensemble formé des relations entre trois individus perdure si un de ses membres disparait. Il souligne aussi le pouvoir de régulation du tiers : il peut favoriser l’union en tant que médiateur ou tirer avantage de sa position d’intermédiaire (tertius gaudens) ; voire entretenir le conflit entre deux acteurs (divide et impera). Cette approche trouvera plus tard un écho dans les travaux de Holland et Leinhardt (1976) sur le Triad Census. L’intuition de l’approche par réseaux était apparue.

Sociogramme de Moreno (1934)

Quelques années plus tard, Jacob Levy Moreno (B, 1892-1974), médecin roumain émigré aux États-Unis et au parcours pour le moins déroutant (je vous invite à lire sa page Wikipédia) défend l’apparition de la sociométrie dans son livre Who shall survive ? (1934). Il y présente les premiers sociogrammes en décrivant graphiquement les préférences individuelles d’élèves à l’école (p. ex. « À côté de qui aimeriez-vous être assis en classe ? »). Innovant pour l’époque, il réalise son enquête par questionnaire et utilise des liens dirigés (pas forcément réciproques). Sa méthode de collecte de données est encore discutée et utilisée de manière courante aujourd’hui.

Par la suite, Stanley Milgram (C – 1933, 1984), psychologue américain connu principalement pour l’expérience qui porte son nom sur la soumission à l’autorité, développe la théorie des petits mondes. Son expérience (1967) vise à prouver que tout un chacun est relié à n’importe quelle autre personne par des chaines de relations sociales courtes. La conclusion de son expérience (très critiquable étant donné un faible taux de complétion de 5 %) est que l’on est tous reliés par une chaine de 5,2 relations en moyenne.

L’approche structurale telle que nous la connaissons aujourd’hui émerge de cet ensemble sous la plume de Harrison White (D – 1930), sociologue américain prodigieux, mais complexe à appréhender. Il décrit sa vision de l’émergence des formations sociales dans un livre phare (1992, 2011) : Identité et contrôle. Avant cela, il crée dans les années 70 des modèles formels expliquant les propriétés individuelles des acteurs à partir de la structure. Il est aussi un des pères fondateurs du blockmodeling (White, Boorman, & Breiger, 1976), technique permettant de réduire un réseau en une structure fonction elle en se basant sur l’équivalence structurale (voir l’article sur l’analyse).

Dans les années 80, l’analyse de réseau connait une forte popularité, en particulier à Harvard. De cette époque, nous pouvons citer entre autres Burt, Granovetter, Freeman, Wellman, Borgatti (créateur d’Ucinet), Krackhardt (créateur de KrackPlot).

À partir des années 90, l’analyse de réseau est investie par d’autres champs scientifiques comme la physique. Cela contribue en particulier au renouvellement des algorithmes d’analyse, mais pose aussi problème, car les différents champs ne communiquent pas et se plaisent à fréquemment réinventer la roue.

Dans les années 2000, l’explosion des réseaux sociaux (Facebook, Linkedin, Twitter, etc.) amène les informaticiens dans le jeu. Ils développent de nouveaux outils beaucoup plus puissants que les précédents. Les algorithmes traitent alors des bases de données relationnelles énormes (plusieurs millions de relations contre plusieurs dizaines en sociologie), mais pauvres en informations.

Aujourd’hui, alors que ces bases de données s’enrichissent avec le Big Data, elles continuent de grandir, mais s’enrichissent en plus de données sociologiques importantes. La sociologie sera-t-elle demain l’apanage de l’informatique ? La question se pose. D’autant plus que, développée comme une théorie (White et consorts), elle se transforme aujourd’hui en une méthodologie applicable non seulement aux relations sociales, mais aussi à des problématiques très diverses (géographie, mathématiques, etc.).

 

Établir un réseau en théorie

Il existe différentes approches permettant d’établir des réseaux. Celles-ci sont basées sur des postulats prenant en compte les caractéristiques spécifiques des réseaux. Il en va de même pour les analyses qui ne peuvent être effectuées avec les méthodes statistiques traditionnelles. Par exemple, alors que les données manquantes ne posent pas de problèmes particuliers en statistique classique, elles sont très gênantes pour les réseaux dans la mesure où les acteurs sont censés être interdépendants. Wasserman et Faust (1994) établissent la liste suivante de postulats :

  • Les acteurs et leurs actions sont considérés comme interdépendants et non comme des entités autonomes
  • Les relations ne sont pas aléatoires
  • Les liens ou les relations entre ces acteurs sont considérés comme des canaux permettant l’échange de ressources
  • Les structures des réseaux sont source d’opportunités et de contraintes pour l’action des individus

 

À partir de ceux-ci, différentes approches peuvent être utilisées pour établir un réseau :

  • Les réseaux complets : il s’agit de cartographier les relations au sein d’un ensemble social déterminé. Un point important est ici de clairement marquer la frontière du réseau (la frontière peut être claire dans une entreprise, mais pas dans un groupe) en définissant des critères de sélection des entités et des relations.
  • Les réseaux personnels (ou égo centré) : il s’agit de cartographier soit l’ensemble des relations d’un individu (étude des sociabilités) soit l’ensemble des ressources sociales auxquelles un individu a accès (étude du capital social). Dans ce type de réseau, les relations d’égo sont appelées alters.
  • L’approche formaliste : cette approche porte une emphase particulière sur les caractéristiques mathématiques des réseaux plutôt que sur la nature sociale de ses relations. On la retrouve principalement dans le champ des mathématiques ou de la physique. Elle cherche des lois générales comme le fait qu’il y ait très peu d’acteurs avec beaucoup de relations et beaucoup d’acteurs avec peu de relations (idée de longue traine).
  • Les chaines relationnelles : l’unité d’analyse est ici la chaine de relations, par exemple l’accès à une ressource. Cette approche s’intéresse particulièrement au processus de mise en relation. Elle peut chercher à comprendre la manière dont un individu a accès à un emploi par exemple.

 

Une fois le réseau constitué, plusieurs procédures permettent de l’analyser :

  1. Procédures de reconstitution et de représentation de la structure
  2. Procédures de positionnement des acteurs dans la structure
  3. Procédures d’association entre position et comportement des acteurs
  4. Procédures de mesure d’évolution du système

L’intérêt de ces procédures est qu’elles permettent de traiter un système à différents niveaux d’analyse : individuel (3), relationnel (2), collectif (1), temporel (4).

 

Établir un réseau en pratique

relations, frontières et recrutement

L’analyse de réseaux s’intéresse à tout type de relations ou d’interactions : amitiés, échanges d’informations, conseils, flux monétaires, contrats, sentiments, citations scientifiques, collaborations, transmissions de virus… Comme vu précédemment, une fois la relation définie, il faut poser la limite des frontières de la recherche. Ceci peut être réalisé par :

  • l’approche réaliste : les frontières sont celles que les acteurs perçoivent (un gang, une école, une entreprise, un groupe d’amis)
  • l’approche nominaliste : basée sur la question de recherche (les chercheurs ayant publié sur un thème au cours des 5 dernières années, les propriétaires de restaurant dans une ville, etc.)

Le recrutement des acteurs se fait ensuite de différentes manières par critères d’appartenance à des organisations formelles (le plus commun : école, entreprise, etc.), par relations sociales (nomination) ou encore par participation commune à un événement (signature de pétition, publication dans une même revue, etc.).

 

Collecter des données

Une fois le recrutement effectué, la collecte de données peut commencer. On peut procéder par expérimentation, consultation d’archives, observations, entretiens, exploration de données internet… Toutefois, trois méthodes en particulier se détachent :

  • Les générateurs de noms : il permettent d’établir une liste des noms des acteurs avec lesquels l’acteur interrogé a des relations. Cela permet de voir l’activité sociale de l’acteur interrogé. Pour chaque personne citée, un ensemble de questions subsidiaires pourra être posé.

De temps en temps, la plupart des gens discutent de problèmes importants avec d’autres personnes. Au cours des six derniers mois, qui sont les gens avec qui vous avez parlé de problèmes importants vous concernant? Listez leurs prénoms ou éventuellement leurs initiales.

  • Quel âge a-t-il? Êtes-vous proches de cette personne (échelle de 1 à 5)?
  • Est-ce que (nom 1) et (nom 2) se connaissent?

(General Social Survey 2007)

  • Les générateurs de position : ils permettent d’établir une liste des noms des acteurs ayant un métier spécifique avec lesquels l’acteur interrogé a des relations. Cela permet de visualiser le capital social de l’acteur interrogé.

Parmi votre famille, vos amis ou vos connaissances, y a-t-il des personnes qui occupent ce type d’emploi? (Professeur, Avocat, Électricien, etc.)

(General Social Survey 2007)

  • Les questionnaires sociométriques : à partir d’une liste déjà établie, ils permettent de noter les interactions et leur nature entre les différents acteurs d’un système fermé.

Voici la liste de tous les avocats de votre cabinet : parmi les personnes sur cette liste, à qui demandez-vous conseil lorsque vous êtes confrontés à des problèmes d’ordre professionnel et que vous avez besoin d’un regard un peu extérieur au dossier que vous traitez? Imaginez que vous avez des doutes sur la bonne manière de conduire une affaire importante et que vous voulez en discuter à fond avec quelqu’un [pas simplement demander un renseignement technique]. Pourriez-vous cocher sur cette liste le nom des personnes que vous consultez dans ces cas-là?

(Lazega, 2014)

 

Une fois les données récoltées, ne reste plus qu’à se lancer dans l’analyse statistique de réseaux !

 

Références

Holland, P., & Leinhardt, S. (1976). Local structure in social networks. Sociological methodology, 7 (1976), 1‑45.

Lazega, E. (2014). Réseaux sociaux et structures relationnelles (3e éd.). Paris: Que sais-je ?

Moreno, J. L. (1934). Who shall survive? A New Approach to the Problem of Human Interrelations. Washington: Nervous and Mental Disease Publishing Co.

Simmel, G. (2013). Sociologie. Études sur les formes de la socialisation (2e éd.). Paris: Presses Universitaires de France.

Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Social Network Analysis: Methods and Applications (1re éd.). Cambridge: Cambridge University Press.

White, H. (2011). Identité et contrôle. Une théorie de l’émergence des formations sociales. Paris: EHESS.

White, H., Boorman, S., & Breiger, R. (1976). Social Structure from Multiple Networks. I. Blockmodels of Roles and Positions. The American Journal of Sociology, 81(4), 730‑780.

 

Crédits

Couverture : Martin Grandjean

Articles associés

Évaluer ses réseaux de savoirs On apprend toujours seul, mais jamais sans les autres. Cette phrase résume bien une idée que je souhaite développer ici : nous appartenons tous à de m...
Évaluer ses réseaux de savoirs – CNFPT 2017... Ayant récemment été invité à intervenir à l'université d'été du Centre National de la Formation Publique Territoriale, j'ai pu partager mes idées sur ...
Les différents types de collectifs Apprendre n’est pas seulement une affaire individuelle. D’ailleurs comme le dit Carré, « on apprend toujours seul mais jamais sans les autres ». Afin ...

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *