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De l'enquête au réseau De la trace au réseau Etudier internet et les réseaux numériques
Des données aux réseaux
Laurent Beauguitte
CNRS UMR IDEES
23 janvier 2017
L. Beauguitte CNRS
Des données
1 De l'enquête au réseau
2 De la trace au réseau
3 Etudier internet et les réseaux numériques
De l'enquête au réseau De la trace au réseau Etudier internet et les réseaux numériques
Les données brutes n'existent pas
Produire des données supposent des dé�nitions, des choix, desmarges d'erreur
Produire des données de réseaux suppose le plus souvent unetransformation/interprétation des données
Les données ne sont (presque) jamais produites pour améliorernotre connaissance du monde social. . .
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Dé�nir les termes
Extraits de F. Héran, 1987, Comment les Français voisinent, Économie et statistique, 195(1) : 43-59
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Et se mé�er des pré-notions : exemple de la �sociabilité des classespopulaires�. . .
F. Héran, op. cit., p. 48
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F. Héran, op. cit., p. 50
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Enquête Contacts, INSEE, 1983
http ://pierremerckle.fr/2011/10/comment-enseigner-les-reseaux-sociaux-au-lycee-par-lenquete/
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Les 20 ans du panel de Caen
C. Bidart et al., 2015, http ://panelcaen.hypotheses.org/lexpo
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C. Bidart et al., 2015, http ://panelcaen.hypotheses.org/lexpo
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C. Bidart et al., 2015, http ://panelcaen.hypotheses.org/lexpo
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Vers une typologie des réseaux
C. Bidart et al., 2015, http ://panelcaen.hypotheses.org/lexpo
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Dépasser l'enquête ? Le projet Sociopatterns
http ://www.sociopatterns.org/gallery/dynamical-contact-patterns-in-a-primary-school/
Enfants et enseignant.e.s d'une école primaire équipés de pucesRFID : distance < 1 mètre = 1 contact�Data on face-to-face interactions were collected on Thursday, October 1st and Friday, October 2nd2009. We recorded 77,602 contact events between 242 individuals (232 children and 10 teachers). In thissetting, each child has on average 323 contacts per day with 47 other children, leading to an averagedaily interaction time of 176 minutes.� (J. Stehlé et al., 2011, High-Resolution Measurements ofFace-to-Face Contact Patterns in a Primary School. PLOS ONE 6(8) : e23176)
Sur les images suivantes, un graphe = pas de temps de 20 minutes
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Chacun.e en classe
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La récré des petit.e.s
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Demi-pensionnaires et deux services à la cantine
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L'Examen Périodique Universelle : des traces papiers
A/HRC/17/2, p. 178-179
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L'Examen Périodique Universelle : des traces numériques
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Types de réseaux possibles
Etat - Etat : recommandations (accepted, noted) - one-mode,orienté, valué
Etat - Etat : remarques lors présentation rapport �nal(positive, négative) - one-mode, orienté, signé
ONG - Etat : remarques dans rapport initial - two-mode, signé
ONG - Etat : remarques lors présentation rapport �nal(positive, négative) - two-mode, signé
ONG - ONG : déclarations communes - one-mode, nonorienté, valué
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Distribution des degrés (recommandation Etat - Etat)
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Degré (recommandations Etat Etat niveau 1-2)
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Degré (recommandations Etat Etat niveau 5)
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Du texte au graphe : les joint statements des ONG
Du texte au graphe : les joint statements des ONG
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Di�érentes approches possibles
structure globale
liens entre sites/usagers au sein d'une même communauté(polarisation politique sur twitter, typologie des blogs)
structure des réseaux personnels
usages sociaux des réseaux sociaux numériques
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Les territoires du web
Broder et al., , 2000, Graph structure of the web, Computer networkSCC : giant strongly connected comp. ; TENDRILS pages that cannot reach the SCC, and cannot be
reached from it. 200 million and 1.5 billion links.
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La mort de la distance ?. . .
Extraits de l'HDR de C. Prieur (2012) : à gauche, nombre d'appels selon la distance (ligne en pointillés
= fonction d−2), à droite, durée moyenne des appels en secondes)
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Des commentaires au graphe : une simpli�cation nécessaire ?
S. Raux, 2014, Dynamiques des réseaux sociaux en ligne : recommandations et interactions, p. 51
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Les commentaires sur Flickr une distribution attendue
S. Raux, 2014, Dynamiques des réseaux sociaux en ligne : recommandations et interactions, p. 124
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Thèse d'Alina Mihaela STOICA, 2010, Analyse de la structure
locale des grands réseaux
Objectif : caractériser les réseaux personnels (ego, alters et liensentre les alters) - big data mais pour étudier propriétés individuelles
Con�gurations à 4 et 5 sommets
Approche méso : hyperliens
L. Adamic et N. Glance, 2005, The Political Blogosphere and the 2004 U.S. Election : Divided They Blog
Position relationnelle des blogs sur le web
Cardon et al., 2014, Topographie de la renommée en ligne, Réseaux
Position relationnelle des blogs culinaires sur le web
Cardon et al., 2014, Topographie de la renommée en ligne, Réseaux
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Un monde de plus en plus petit ? Le cas facebook
Backstrom et al., 2012, Four Degrees of Separation
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Un réseau ou plusieurs ?
S. Raux, 2014, Dynamiques des réseaux sociaux en ligne : recommandations et interactions, p. 139
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Une homophilie imposée ?
Eli Pariser, 2011, The �lter bubble
Browsing by a�nity + Recommendation algorithms= Self-reinforcing process
M. Grossetti, 2014 : "Ce que font les réseaux numériques auxréseaux sociaux est donc simplement de donner plus d'ampleur àleurs évolutions qui sont liées à bien d'autres facteurs. Cesévolutions semblent aller dans le sens d'une légère régression desliens forts et d'un accroissement des liens faibles, mais surtout d'unrenforcement des inégalités relationnelles et de l'homophilie. Qu'ilssoient numériquement équipés ou non, les réseaux contribuent àrenforcer les inégalités sociales et tendent à favoriser l'entre soi etla ségrégation sociale."
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Les 6 pro�ls d'utilisateurs (Algopol, 2015) - 12 700 enquêté.e.s(algopol.huma-num.fr)
3 grandes catégories : publier chez soi, ailleurs, regarder sans publier
Ego-visible (3% échantillon) : cinq fois plus de publications par anque la médiane de l'échantillon (1535 contre 284) ; trois fois plusd'amis (960 contre 369) ; commentent trois fois plus, likent six foisplus et partagent quinze fois plus de liens que les autres.
Ego-centré (12%) : publications sur sa propre page
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Publier ailleurs
Conversation distribuée (20%) : écrire et commenter la page desautres et, en retour, reçoivent sur leur page beaucoup depublications et de commentaires des autres (plus jeune, plusféminin)
Conversation de groupe (8%) : publication sur des groupes
Regarder sans publier : 68% ("Pour ces utilisateurs, Facebook n'estpas l'instrument actif de l'expression et de la mise en scène de soi,mais une fenêtre ouverte sur leur réseau relationnel permettant denaviguer et d'observer les interactions de leurs proches")
Partageur (29%) : faible taux de publications (170 par an contre284 pour la médiane de l 'échantillon), mais nombre nonnégligeable de Likes, de commentaires et de partages de liens.
Spectateur (29%) : très faible volume de publication.
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Vision macro : contenu partagé
