introduction aux analyses de réseaux

David Décary-Hétu

École d’été sur les réseaux du crime mondialiséMontréal, Canada

8 au 15 juillet 2012

Introduction aux analyses de réseaux

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

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

LES RÉSEAUX AUJOURD’HUI

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?

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 (!!!)

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

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

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

Les mesures de réseaux

LES NIVEAUX DE MESURE

Le réseau

LES NIVEAUX DE MESURE

Les egos – en tenant compte de tout le réseau

EGO

LES NIVEAUX DE MESURE

Les réseaux personnels des egos

EGO

Le réseau

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

L’INTERMÉDIARITÉ

Propriété des acteurs à se positionner sur le plus petit chemin entre deux individus

4

21

65

3

L’INTERMÉDIARITÉ (FLOW)

Propriété des acteur à se positionner entre deux individus

4

21

65

3

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

LA DENSITÉ

Nombre de liens divisé par le nombre possible de liens

Lequel des réseaux est le plus dense?

LE COEFFICIENT D’AGGLOMÉRATION

Mesure de la tendance des acteurs à se connecter à un nombre restreint de personnes (cliques)

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

LE NOYAU/PÉRIPHÉRIE

Tendance d’un réseau à former un noyau Noyau continu Noyau en catégorie

PRÉSENTATION DES RÉSULTATS

Centralisation du réseau 34.08%

Intermédiarité du réseau 23.08%

Densité 48.05%

Coefficient d’agglomération 12.45%

Noyau/périphérie 7 acteurs (concentration = 0.914)

Les egos dans le réseau

LA CENTRALITÉ

Nombre de liens d’un ego et de ses alters

Quelle est la centralité d’ego dans ces graphiques?

EGO EGO

LA CENTRALITÉ EIGENVECTOR

Nombre de contacts avec des personnes importantes

4

21

5

3

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

L’INTERMÉDIARITÉ

Propriété d’un acteur à se positionner sur le plus petit chemin entre deux individus

4

21

65

3

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

21

65

3

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

LE COEFFICIENT D’AGGLOMÉRATION

Mesure de la tendance d’un acteur à se connecter à un nombre restreint de personnes (cliques)

LE NOYAU/PÉRIPHÉRIE

Tendance d’un acteur à faire partie d’un noyau Noyau continu Noyau en catégorie

SYMMÉTRIE

Réciprocité des liens

EGO

EGO

EGO

LIEN SORTANT

LIEN ENTRANT

LIEN RÉCIPROQUE

PRÉSENTATION DES RÉSULTATS

JEAN MARC DIANE

Centralité 12 4 8

Eigenvector 0.152 0.320 0.630

Centralité de proximité 26 44 36

Intermédiarité (flow) 88.122 76.120 90.630

2-Step Reach 16 8 20

Coefficient d’agglomération 0.320 0.410 0.689

Noyau/Périphérie 0.543* 0.010 0.032

Symmétrie 0.630 1.000 0.845

Les egos dans leur réseau

VOIR FICHES PRÉCÉDENTES POUR

Centralité ou taille

Intermédiarité

Symmétrie

Densité

Nombre de liens

COMPOSITION / HOMOPHILIE

Pourcentage du réseau qui est composé du même type d’acteurs

EGO

TROUS STRUCTURAUX

Nombre de liens entre les alters d’un ego

EGO

PRÉSENTATION DES RÉSULTATS

JEAN MARC DIANE

Taille 12 4 8

Nombre de liens 16 4 10

Densité 28.09% 34.09% 23.45%

Intermédiarité (flow) 88.122 76.120 90.630

Composition 50% 20% 25%

Taille d’effet 3.857 1.000 2.333

Symmétrie 0.630 1.000 0.845

Les ponts et les cliques

LES CLIQUES

Les liens sont rarement distribués de façon aléatoire Présence de cliques dans les réseaux

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

La notion de pouvoir

QUI A LE PLUS DE POUVOIR?

QUI A LE PLUS DE POUVOIR?

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

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

La collecte de données

SOURCES DE DONNÉES

Livres

Documents et rapports officiels Données d’enquêtes Bases de données policières Dossiers personnels

Entrevues

Sondages

L’internet

Les réseaux en fichier

MATRICES

FICHIERS DL

Les logiciels d’analyse de

réseaux