L' analyse des reseaux sociaux est une approche issue de la sociologie , qui a recours a la theorie des reseaux afin d'etudier les interactions sociales, en termes de reseau .

La theorie des reseaux sociaux concoit les interactions sociales en termes de nœuds et liens . Les nœuds sont habituellement les acteurs sociaux dans le reseau, mais ils peuvent aussi representer des institutions , et les liens sont les interactions ou les relations entre ces nœuds. L'analyse des reseaux sociaux permet ainsi de prendre connaissance des acteurs cles du reseau, de l'influence de chacun dans le groupe et de la qualite des interactions et des relations qu'ils entretiennent.

Il peut exister plusieurs sortes de liens entre les nœuds. Dans sa forme la plus simple, un reseau social se modelise pour former une structure analysable ou tous les liens significatifs entre les nœuds sont etudies. Il en va de meme pour les trous structuraux , c'est-a-dire une absence de liens directs entre deux sommets. Il est entre autres possible par cette approche et methode de determiner le capital social des acteurs sociaux.

Il existe une association internationale de chercheurs en analyse de reseaux : l' International Network for Social Network Analysis (INSNA).

Les trois grandes periodes [ modifier | modifier le code ]

≪ Les fondations de ces differents edifices ont ete construites entre les annees 1940 et les annees 1960 (outre les textes de certains auteurs classiques de la fin du XIX ^e et du debut du XX ^e  siecle, comme ceux de Bougle et de Simmel ). Dans les annees 1960 et 1970 se sont developpees des recherches methodologiques destinees a assurer la mise en œuvre rigoureuse. Des annees 1980 a aujourd'hui, elles ont ete amendees et perfectionnees, parfois par leurs auteurs eux-memes, parfois par d'autres et dans le meme temps de nouvelles pistes se sont ouvertes ≫ ^{[ 1 ]} .

L'analyse des reseaux se fonde sur :

• un cadre theorique qui repose sur une conception large de la structure sociale et de nombreuses etudes empiriques demontrant que ≪ les comportements des individus sont lies aux structures dans lesquelles ils s'inserent ≫ ^{[ 2 ]} . La sociometrie a aussi contribue a l'essor de l'analyse des reseaux sociaux. L'apport empirique de la sociometrie est du en partie a l'œuvre de Moreno , qui est percu comme un des precurseurs de l'analyse de reseau et de la psychologie sociale ^{[ 3 ]} . Enfin l'analyse de reseaux repose aussi sur l'apport des mathematiques aux sciences sociales : ≪ Tot dans le developpement theorique de l'analyse de reseaux, des chercheurs ont trouve des utilites aux modeles mathematiques. ≫ ^{[ 4 ]}  ;
• un cadre methodologique qui se refere, quant a lui, a l'usage fait par le chercheur des donnees de types quantitatifs et qualitatifs et du traitement analytique de ces donnees.

En 1957 , Elisabeth Bott publie son etude sur les systemes de relations des familles. Elle emet l'hypothese que ≪ Le degre de segregation des roles entre mari et femme varie dans le meme sens que la densite du reseau social de la famille ≫ ^{[ 5 ]}  ; c'est-a-dire que la separation distincte dans la repartition des taches domestiques selon le genre tend a etre plus elevee dans un reseau social ou les membres sont fortement lies entre eux. L'hypothese de Bott demeure valide et non refutee jusqu'a ce jour. Pour sa part, Stanley Milgram met en place, en 1967 , un dispositif experimental d'investigation qui fait encore aujourd'hui reference dans les recherches sur le≪  petit monde  ≫ ^{[ 6 ]} . Il a tente de calculer le nombre de liens moyens qui separent une personne de n'importe quelle autre personne sur Terre . Des recherches sur le petit monde sont encore menees actuellement.

Aujourd'hui les sujets de recherches en analyse de reseaux sont multiples, la famille , les relations de travail , la camaraderie, etc. Cette approche est actuellement aussi utilisee a d'autres fins que celles de la recherche scientifique, par des conseillers en relations professionnelles ou encore a des fins commerciales.

Introduction a l'analyse de reseaux sociaux [ modifier | modifier le code ]

L'analyse de reseaux se rapporte aux theories relationnelles qui permettent de formaliser les interactions sociales en termes de nœuds et de liens (notions issues de la Theorie des graphes ). Les nœuds sont habituellement les acteurs sociaux interagissant ensemble, mais ils peuvent aussi representer des institutions . Les liens sont les relations entre ces nœuds, qui peuvent d'ailleurs exister sous plusieurs formes. Dans sa forme la plus simple, un reseau social se modelise pour former une structure analysable ou des liens effectifs entre les nœuds sont etudies.

La forme du reseau social modelise en graphe permet par exemple d'analyser l' efficience du reseau pour les acteurs sociaux qui s'y trouvent. Le graphique permet d'exprimer visuellement la dynamique au sein d'un reseau, facilitant donc la comprehension des interactions. Il est possible de representer les liens et les nœuds avec des couleurs et des formes significatives, donnant ainsi davantage d'information sur le type de relation ou le poids d'un acteur dans le reseau. Par exemple, des nœuds plus gros exposent l'influence predominante d'un acteur defini dans le reseau, un lien plus epais demontre aussi une relation plus solide entre deux acteurs. Un reseau plus petit, avec des liens serres, peut etre moins utile pour ses membres qu'un reseau ayant plusieurs liens plutot laches (liens faibles) pour les individus hors du reseau principal. Un reseau ≪ ouvert ≫, avec plusieurs liens faibles ^{[ 7 ]} , est plus susceptible de donner acces a une quantite elevee d' information . Il est plus rentable pour le succes individuel d'etre connecte a une variete de reseaux que d'avoir plusieurs connexions avec un seul reseau social. Les individus peuvent exercer une influence ou agir en tant que ≪ passage oblige ≫ dans leur reseau social en faisant un pont entre deux reseaux qui ne sont pas directement lies. Il s'agit de remplir un trou structural ^{[ 8 ]} .

L'analyse de reseaux se demarque des methodes d'analyses sociologiques traditionnelles par le fait qu'elle ne considere pas la realite observee en termes de categories predefinies. Ce qui pousse Degenne et Forse a preciser que

≪  Pourtant, au lieu de penser la realite en termes de relations entre les acteurs, beaucoup de ceux qui traitent les donnees empiriques se limitent a la penser en termes de categories (par exemple, les jeunes, les femmes, les cadres, les pays en voie de developpement, etc.). Ces categories sont construites par agregation d'individus aux attributs juges similaires et a priori pertinents, pour le probleme traite. ^{[ 9 ]}  ≫

Ainsi, la structure n'est pas le resultat de normes et des attributs rapportes aux acteurs sociaux. Elle est le resultat de la position des acteurs qui la forment. Cette position structurale determine leurs opportunites et leurs contraintes, et par consequent elle joue sur l'allocation des ressources dans le systeme. La theorie des reseaux sociaux considere moins importants les attributs individuels que les relations et les liens que les entites sociales ont avec les autres acteurs sociaux dans leurs reseaux. Cette approche s'avere utile pour comprendre et expliquer des phenomenes reels, mais peut sembler contraignante et determinante, puisqu'elle laisse peu de place a la volonte individuelle ; la capacite des individus a influencer leur reussite, car cette possibilite est intimement liee a la structure de leur reseau. Cependant la structure d'un reseau social est dynamique et peut se modifier indefiniment. Il est d'ailleurs possible d'utiliser cette approche a des fins strategiques en rentabilisant les sources d'information fournies par son reseau et se positionnant autrement au sein de ses reseaux sociaux. La priorite est donnee aux relations entre acteurs, avant les attributs ou attitudes de ceux-ci. Elle peut aussi se pencher sur des formes de relations en particulier comme les relations a trois.

≪  L'analyse de reseau se concentre ainsi sur les dyades (deux acteurs et leurs liens), les triades (trois acteurs et leurs liens), ou des systemes plus larges ^{[ 10 ]} . ≫

L'analyse de reseaux se distingue aussi des approches plus traditionnelles en sciences sociales parce qu'elle permet l' experimentation , comme c'est entre autres le cas dans l'≪  etude du petit monde  ≫ ^{[ 11 ]} et qu'elle permet de ne pas categoriser a priori les entites sociales ; ce qui signifie qu'en analyse de reseau les classes sociales ou equivalences sont non pas decoupees par le chercheur, celui-ci ne categorise rien, il applique un traitement mathematique specifique des donnees qu'il possede. Un exemple de traitement mathematique des equivalences a ete propose par Harrison White et ses etudiants a travers la technique dite des matrices decoupees en blocs ^{[ 12 ]} .

Les reseaux sociaux sont aussi employes pour etudier par exemple, comment les entreprises interagissent entre elles, caracterisant de nombreuses connexions informelles qui relient les dirigeants ensemble, ainsi que les associations et les connexions entre les employes de differentes compagnies. Ces reseaux fournissent la facon dont les compagnies obtiennent l'information, decouragent la concurrence, et s'entendent meme pour ajuster de concert, les prix et les politiques. NetWiki ^{[ 13 ]} est un wiki scientifique voue a la theorie des reseaux, qui s'appuie sur les outils de la theorie des graphes, de la physique statistique , et des systemes dynamiques pour etudier les reseaux reels en sciences , technologie , biologie , sociologie , etc.

Quelques types de reseaux sociaux [ modifier | modifier le code ]

La famille , la communaute , un couple et plusieurs autres formations sociales peuvent representer des reseaux sociaux. Il s'agit d'un groupe ou d'une organisation reunissant plusieurs acteurs en interaction.

Graphes et matrices [ modifier | modifier le code ]

Les graphes sont produits a l'aide de traitements mathematiques effectues sur des matrices . Un graphe peut etre dit non-oriente , lorsque le sens des relations entre les entites sociales n'est pas pris en compte ; c'est-a-dire que les aretes du graphe ne sont pas des fleches. Dans le cas contraire, il est question de graphe oriente. Il est question de graphe value, lorsque par exemple, un indice de frequence du lien entre deux sommets surmonte l' arc . Ceci se produit lors de l'emploi de donnees ponderees.

Les graphes prennent plusieurs formes qui sont analysees par les chercheurs. Ils vont tenter, entre autres, de rechercher la presence ou l'absence de clique , de chaine et/ou de cycle car ces facteurs permettent de dire si le graphe est connexe ou pas ainsi que s'il est ou pas, fortement connexe. Il arrive que seules des parties du graphes soient connexes et non pas le graphe ; ces parties sont alors appelees composantes connexes . Les chercheurs vont aussi tenter de rechercher les points d'articulations ; c'est-a-dire les sommets dont le retrait cause l'augmentation de composantes connexes. Ils s'interessent aussi aux ponts, ce sont les aretes qui lient deux structures ensemble ; la suppression d'un pont fractionne la structure.

Pour obtenir un graphe, il est generalement necessaire de construire ou d'utiliser une matrice. Il existe plusieurs types de matrices, selon le traitement applique a la matrice d'adjacence (ou matrice sommet-sommet). Pour faire une matrice d'adjacence, il suffit de noter les sommets qui sont lies entre eux. La matrice binaire indique la presence ou l'absence de liens entre les sommets. La matrice peut s'ecrire sous forme mathematique ou s'illustrer sous forme de tableau. Le traitement des matrices amene a analyser la repartition des donnees binaires dans la matrice en elle-meme. Il est possible de distinguer des blocs, des matrices carres, des matrices triangulaires, des matrices diagonales ou encore des matrices de permutation.

Dans cette matrice par exemple, qui sert d'illustration a l'article :

M = ${\displaystyle {\begin{pmatrix}0&1&1&0&0&0&0\\1&0&0&1&0&0&0\\1&0&0&1&0&0&0\\0&1&1&0&1&0&0\\0&0&0&1&0&1&1\\0&0&0&0&1&0&1\\0&0&0&0&1&1&0\\\end{pmatrix}}}$

Il est possible de distinguer des blocs dans la matrice. Elle s'ecrira alors :

M B =

1 2 1 ${\displaystyle {\begin{array}{cccc}0&1&1&0\\1&0&0&1\\1&0&0&1\\0&1&1&0\\\end{array}}}$ ${\displaystyle {\begin{array}{cccc}0&0&0\\0&0&0\\0&0&0\\1&0&0\\\end{array}}}$ 2 ${\displaystyle {\begin{array}{cccc}0&0&0&1\\0&0&0&0\\0&0&0&0\\\end{array}}}$ ${\displaystyle {\begin{array}{cccc}0&1&1\\1&0&1\\1&1&0\\\end{array}}}$

Algorithmes [ modifier | modifier le code ]

C'est a l'aide d' algorithmes que les chercheurs calculent les degres de forces et/ou de densite entre les entites sociales. Ils vont par exemple rechercher a determiner le degre de prestige d'une entite sociale dans un groupe donne. Le degre de prestige est generalement lie a celui de la contrainte ; c'est-a-dire qu'une personne ayant un haut degre de prestige aura aussi un degre de contrainte eleve. Ou comme dans l'etude de Bott, il peut s'agir de calculer la densite d'un reseau social.

Calculs en analyse de reseaux sociaux [ modifier | modifier le code ]

Degre de Centralite [ modifier | modifier le code ]

Cette mesure nous permet d'obtenir l'activite du nœud etudie. En effet il constitue le rapport entre le nombre de liens sortant du nœud et le degre maximal possible. On obtient ainsi, pour un nœud appele i et un nombre total de nœuds n dans le reseau : ${\displaystyle D_{c}(i)={\frac {d_{s}(i)}{(n-1)}}}$. Par exemple dans le graphe presente precedemment, D et E ont chacun trois liens, sur un maximum de six possibles.

Centralite d'intermediarite [ modifier | modifier le code ]

Le degre auquel est lie un individu aux autres individus du reseau social ; la force avec laquelle un nœud est directement connecte aux autres nœuds qui ne sont pas necessairement directement connectes les uns avec les autres ; une intermediarite ; une liaison ; un pont. En somme, c'est le nombre de gens auxquels une personne est connectee de facon indirecte, via ses liens directs.

Centralite de proximite [ modifier | modifier le code ]

Le degre auquel un individu est pres de tous les autres individus d'un reseau social (directement ou pas). Il reflete la possibilite d'acceder a l'information a la source dans le reseau social. Donc, la proximite est l'inverse de la somme de la distance geodesique entre chaque entite du reseau social.

Centralite de prestige [ modifier | modifier le code ]

Le degre d'importance d'un nœud dans un reseau social. Cette mesure assigne des scores relatifs a chacun des nœuds du reseau en se fondant sur le principe que les connexions vers les nœuds ayant les scores les plus eleves contribuent davantage au score du nœud en question que des connexions egales mais a de plus bas score. Le degre de contrainte est intimement lie a celui de prestige.

Centralite de pouvoir [ modifier | modifier le code ]

On introduit pour chaque nœud le nombre de liens pour chaque nœud divise par le nombre maximum possible de liens. Puis on etudie la variance de cette variable aleatoire pour tous les nœuds du reseau. La difference entre le nombre de liens pour chaque nœud divise par le nombre maximum possible de liens. Un reseau centralise offrira davantage de ces liens disperses autour d'un ou de quelques nœuds, tandis qu'un reseau decentralise est celui qui offrira une legere variation entre le nombre de liens que chaque nœud possede.

Coefficient de clustering [ modifier | modifier le code ]

Le coefficient de clustering (ou coefficient d'agglomeration), est une mesure de la vraisemblance que deux nœuds associes chacun a un meme nœud soient associes entre eux. Un coefficient d'agglomeration eleve indique une ≪ tendance a la gregarite ≫ elevee.

Degre de cohesion [ modifier | modifier le code ]

Le degre auquel les acteurs sont connectes directement les uns aux autres par des liens cohesifs. Les groupes sont identifies en tant que cliques si chacun des acteurs est directement relie a tous les autres acteurs du groupe, ou en tant que cercle social si les liens sont moins endurcis via les contacts directs, ceux-ci sont imprecis, ou representent structurellement des blocs cohesif, si une precision est exigee.

Degre de densite [ modifier | modifier le code ]

Le niveau individuel de densite est le degre auquel les liens d'un repondant sont connectes les uns avec les autres. La densite de reseau d'ego ou du reseau global correspond a la proportion de liens dans un reseau relativement au total de liens possibles.

Longueur du chemin [ modifier | modifier le code ]

La distance entre deux nœuds dans un reseau. La moyenne de la longueur d'un chemin correspond a la moyenne de la distance entre chaque couple de nœuds.

Radiality [ modifier | modifier le code ]

Le degre auquel un reseau d'ego accede a de l'information hors du reseau et fournit de l'information et des influences nouvelles a son propre reseau.

Reach [ modifier | modifier le code ]

Le degre avec lequel n'importe quel membre d'un reseau peut atteindre les autres membres du reseau.

Mesures d'equivalences [ modifier | modifier le code ]

Se refere au niveau auquel les acteurs se retrouvent comme possedant le meme ensemble de liens que d'autres acteurs dans le systeme.

Trou structural [ modifier | modifier le code ]

La notion de trou structural ( structural hole ) a ete proposee par le sociologue americain Ronald Burt en 1992 dans l’ouvrage Structural holes ^{[ 14 ]} .

Elle se refere a une absence de relation directe entre deux contacts d'un acteur donne qui se trouve alors en position de tertius gaudens (acteur par rapport auquel deux de ses contacts sont dans un trou structural).

La figure ci-jointe presente le cas suivant : A est en relation avec B et C mais B et C ne sont pas directement lies. Cette position peut etre plus interessante encore si l’individu A fait le lien entre deux sous-groupes denses et isoles l’un de l’autre. Cette absence de relation directe fournit un avantage a l’acteur A dans la mesure ou il est en position de bloquer une information, d’ou l’utilisation du terme ≪  brokerage  ≫ pour definir cette position dans le reseau. L’acteur en question peut egalement jouer sur les conflits entre les uns et les autres, d’ou le terme de ≪  tertius gaudens  ≫ utilise pour le qualifier.

Dans la figure ci-dessous, l’acteur en rouge est en position de ≪  tertius gaudens  ≫ : il entretient des liens non redondants avec deux sous-groupes distincts.

Reperer les trous structuraux peut se faire de maniere visuelle pour les graphes peu denses de petite taille, la mesure de l’intermediarite (betweenness) permettant de valider cette premiere impression : un acteur en position d’intermediaire entre deux groupes aura necessairement une centralite d’intermediarite elevee (inversement, sa centralite de degre peut etre tres faible comme c’est le cas dans la figure ci-jointe).

Selon Burt, il ne peut y avoir de trous structuraux dans des reseaux contraignants. Un reseau est contraignant lorsqu’il est trop petit (peu de contacts), dense (les personnes sont trop fortement interconnectees entre elles), et/ou hierarchique (les relations directes ou indirectes entre individus sont concentrees autour d’un unique contact central). Finalement, la contrainte est nulle dans les grands reseaux de contacts non redondants (c’est-a-dire les grands reseaux avec trous structuraux), et maximale dans les petites reseaux de contacts fortement interconnectes (type clique). La contrainte du reseau, fonction de sa structure, permet donc de mesurer indirectement le capital social contenu dans celui-ci.

Modularite [ modifier | modifier le code ]

La modularite est une mesure pour la qualite d'un partitionnement des nœuds d'un graphe, ou reseau, en communautes. Elle a ete introduite par M. E. J. Newman. C'est aussi une fonction d'optimisation pour certaines taches de detection de communautes dans les graphes.

Notes [ modifier | modifier le code ]

Voir aussi [ modifier | modifier le code ]

Bibliographie [ modifier | modifier le code ]

• (fr) E. Mazzoni (2006), Du simple tracement des interactions a l’evaluation des roles et des fonctions des membres d’une communaute en reseau : une proposition derivee de l’analyse des reseaux sociaux, ISDM ? Information Sciences for Decision Making, 25, 2006, pp. 477-487, pdf
• Alain Degenne et Michel Forse , Les reseaux sociaux. Une approche structurale en sociologie , 2 ^e edition, Paris, Armand Colin , ≪ collection U ≫, 2004, 295 pages
• (en) S. Wasserman, K. Faust (1994), Social network analysis. Methods and applications , New York, Cambridge University Press .
• E. Lazega (1998), Reseaux sociaux et structures relationnelles , Paris, ≪ Que sais-je ? ≫ n° 3399, PUF .
• Borgatti, S. P., Mehra, A., Brass, D. J., & Labianca, G. (2009). Network Analysis in the Social

Sciences. Science, 323(5916), 892?895. https://doi.org/10.1126/science.1165821

Articles connexes [ modifier | modifier le code ]

• Reseau social
• Six degres de separation
• Bibliographie sur les reseaux sociaux
• Humanites numeriques
• Centralite
• Analyse de similitudes
• Interactionnisme structural
• Lexique de la theorie des graphes
• International Network for Social Network Analysis

Liens externes [ modifier | modifier le code ]

• Organismes
  • (en) www.insna.org International Network for Social Network Analysis
• Logiciels d'analyses de reseaux sociaux
  • Cytoscape  : logiciel libre d'analyse de reseaux
  • Gephi  : logiciel libre d'analyse de reseaux
  • Pajek  : logiciel permettant de visualiser de larges reseaux
  • Paquet ≪ Network ≫ pour le logiciel libre R
  • stat.gamma.rug.nl Stocnet ( logiciel libre ),
  • www.analytictech.com Ucinet
  • Visone  : logiciel gratuit et non libre d'analyse de reseaux
  • socnetv.sourceforge.net Social Networks Visualizer (SocNetV)

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