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Introduction aux analyses de réseaux

Introduction aux analyses de réseaux. David D écary-Hétu École d’été sur les réseaux du crime mondialisé Montréal, Canada 8 au 15 juillet 2012. OBJECTIFS. Présenter les fondements de la théorie des réseaux sociaux et de l’analyse des réseaux sociaux (ARS)

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Introduction aux analyses de réseaux

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Presentation Transcript


  1. Introduction aux analyses de réseaux David Décary-Hétu École d’été sur les réseaux du crime mondialisé Montréal, Canada 8 au 15 juillet 2012

  2. OBJECTIFS • Présenter les fondements de la théorie des réseaux sociaux et de l’analyse des réseaux sociaux (ARS) • Présenter certaines études classiques et les mesures reliées aux analyses de réseaux • Présenter le fonctionnement de trois logiciels soit Netdraw,Ucinet et NodeXL

  3. 1934: LES DÉBUTS DE L’ARS • Étude de Moreno sur les liens entre les filles placées en centre de réadaptation • Quatre éléments à analyser dans le graphique • Grands cercles • Petits cercles  personne, acteur, node, vertex • Lignes  lien, edge • Flèches  direction du lien • Non-dirigé • Dirigé • Réciproque

  4. LES RÉSEAUX AUJOURD’HUI

  5. L’ANALYSE DE RÉSEAUX SOCIAUX • Analyse se base sur la position des acteurs dans le réseau et sur les relations entre les individus et les groupes • Lequel des acteurs a le plus de pouvoir dans ce réseau?

  6. LA PERSPECTIVE DES RÉSEAUX SOCIAUX • Nombre infini de types d’acteurs • Personnes • Pays • Organisations • Groupes • Deux niveaux d’analyse • Macro • Micro ou réseaux d’ego • Deux points de vue pour analyser les acteurs • Ego • Alter • Acteurs doivent être vus comme des membres interconnectés d’un réseau • Réseaux doivent être vus comme un groupe d’acteurs et de liens qui existent – ou pas (!!!)

  7. LE RÉSEAU • Composantes minimales pour avoir un réseau • Trois nodes • Deux liens • Dyade • Paire de deux acteurs reliés par un lien • Tout réseau peut être décomposé en dyades • Atomes du réseau • Objectif de l’analyse de réseau est de comparer ces dyades entre elles

  8. LA PERSPECTIVE DES RÉSEAUX • Dans le contexte de l’analyse de réseaux, l’emphase doit être mise sur les liens entre les individus et non sur les individus eux-mêmes • Étude des opportunités et des contraintes • Relations entre individus ont des impacts • Comportements • Attitudes • Cognitions • Analyse des réseaux est avant tout quantitative et statistique • Création d’outils informatiques • Ucinet • Pajek • R • NodeXL

  9. LA PERSPECTIVE DES RÉSEAUX • L’analyse de réseaux est un outil qui permet de répondre à des questions de recherche • Que se passe-t-il dans un réseau criminel quand la police saisit systématiquement les drogues importées sans arrêter d’individus? • Quel est l’impact de la structure d’un réseau de contact sur les opportunités criminelles de voleurs de cartes de crédit? • Quel est la structure de la scène des warez? • Permet d’aborder des questions de recherche d’un angle différent • Permet de mieux comprendre des phénomènes criminels

  10. Les mesures de réseaux

  11. LES NIVEAUX DE MESURE • Le réseau

  12. LES NIVEAUX DE MESURE • Les egos – en tenant compte de tout le réseau EGO

  13. LES NIVEAUX DE MESURE • Les réseaux personnels des egos EGO

  14. Le réseau

  15. LA CENTRALITÉ • Pourcentage de liens qui sont concentrés vers un individu • C’est un petit monde! (Travers & Milgram) • Six degrees of separation • http://www.oracleofbacon.org

  16. L’INTERMÉDIARITÉ • Propriété des acteurs à se positionner sur le plus petit chemin entre deux individus 4 5 6 3 1 2

  17. L’INTERMÉDIARITÉ (FLOW) • Propriété des acteur à se positionner entre deux individus 4 5 6 3 1 2

  18. L’INTERMÉDIARITÉ • Tendance du réseau à utiliser des intermédiaires pour se connecter (exprimé en pourcentage) • L’intermédiarité peut être comparée à la centralitée • Importance des liens directs vs liens indirects

  19. LA DENSITÉ • Nombre de liens divisé par le nombre possible de liens • Lequel des réseaux est le plus dense?

  20. LE COEFFICIENT D’AGGLOMÉRATION • Mesure de la tendance des acteurs à se connecter à un nombre restreint de personnes (cliques)

  21. LE COEFFICIENT D’AGGLOMÉRATION • Tendance des acteurs d’un réseau à former des sous-groupes (exprimé en pourcentage) • Le coefficient d’agglomération peut être comparé à la densité d’un réseau • Importance des sous-groupes dans un réseau

  22. LE NOYAU/PÉRIPHÉRIE • Tendance d’un réseau à former un noyau • Noyau continu • Noyau en catégorie

  23. PRÉSENTATION DES RÉSULTATS

  24. Les egos dans le réseau

  25. LA CENTRALITÉ • Nombre de liens d’un ego et de ses alters • Quelle est la centralité d’ego dans ces graphiques? EGO EGO

  26. LA CENTRALITÉ EIGENVECTOR • Nombre de contacts avec des personnes importantes 4 5 1 2 3

  27. LA CENTRALITÉ DE PROXIMITÉ • Nombre de liens nécessaires pour rejoindre n’importe quel individu dans un réseau • Quelle est la centralité de proximité d’ego dans ce réseau? EGO

  28. L’INTERMÉDIARITÉ • Propriété d’un acteur à se positionner sur le plus petit chemin entre deux individus 4 5 6 3 1 2

  29. L’INTERMÉDIARITÉ (FLOW) • Propriété d’un acteur à se positionner entre deux individus • Qui a le plus d’intermédiarité (flow) dans ce réseau? • La position de courtier dans un réseaux 4 5 6 3 1 2

  30. K-STEP REACH • Nombre de personnes pouvant être rejointes avec K liens où K est un nombre • Quel est le 2-Step reach d’ego dans ce réseau? EGO

  31. LE COEFFICIENT D’AGGLOMÉRATION • Mesure de la tendance d’un acteur à se connecter à un nombre restreint de personnes (cliques)

  32. LE NOYAU/PÉRIPHÉRIE • Tendance d’un acteur à faire partie d’un noyau • Noyau continu • Noyau en catégorie

  33. SYMMÉTRIE • Réciprocité des liens EGO LIEN SORTANT LIEN ENTRANT LIEN RÉCIPROQUE EGO EGO

  34. PRÉSENTATION DES RÉSULTATS

  35. Les egos dans leur réseau

  36. VOIR FICHES PRÉCÉDENTES POUR • Centralité ou taille • Intermédiarité • Symmétrie • Densité • Nombre de liens

  37. COMPOSITION / HOMOPHILIE • Pourcentage du réseau qui est composé du même type d’acteurs EGO

  38. TROUS STRUCTURAUX • Nombre de liens entre les alters d’un ego EGO

  39. PRÉSENTATION DES RÉSULTATS

  40. Les ponts et les cliques

  41. LES CLIQUES • Les liens sont rarement distribués de façon aléatoire • Présence de cliques dans les réseaux

  42. LES CLIQUES • L’homophilie est souvent responsable de la formation de cliques • Points en commun créent de l’attraction • L’attraction crée des interactions • Des interactions créent des points en commun • Sécurité sociale • Renforcement des valeurs • Réduction de l’incertitude • Confiance • Support émotif • L’importance des ponts dans un réseauformé de cliques • Dépassent les limites d’homophilie et desécurité sociale • Lien entre les composantes • Contrôle des flux d’information • Action à de l’information plus variée

  43. La notion de pouvoir

  44. QUI A LE PLUS DE POUVOIR?

  45. QUI A LE PLUS DE POUVOIR?

  46. POLITICAL INDEPENDANCE (LBK) • Mesure du pouvoir dans un réseau • Important d’avoir plusieurs amis • Ces amis doivent avoir quelques amis pour nous aider • Mais pas trop pour nous nuire! EGO

  47. POLITICAL INDEPENDANCE (LBK) • Mesure du pouvoir dans un réseau • Important d’avoir plusieurs amis • Ces amis doivent avoir quelques amis pour nous aider • Mais pas trop pour nous nuire! EGO

  48. La collecte de données

  49. SOURCES DE DONNÉES • Livres • Documents et rapports officiels • Données d’enquêtes • Bases de données policières • Dossiers personnels • Entrevues • Sondages • L’internet

  50. Les réseaux en fichier

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