Sociologie des réseaux sociaux, 5, EHESS/ENS/ENSAE

Sociologie des réseaux sociaux
Paola Tubaro
ENS/EHESS/ENSAE
19 janvier 2015

Introduction
Rappel
La dernière fois: la centralité
Comment mesurer l’"importance"
d’un acteur dans un réseau?
Centralité de degré
Centralité d’intermédiarité
Centralité de proximité
Centralité eigenvector (+
PageRank)

Introduction
Rappel
Centralité de degré (entrant)
Taille proportionnelle à la centralité de degré (demi-degré intérieur)

Introduction
Rappel
Centralité de degré (sortant)
Taille proportionnelle à la centralité de degré (demi-degré extérieur)

Introduction
Rappel
Centralité d’intermédiarité
Taille proportionnelle à la centralité d’intermédiarité

Introduction
Rappel
Centralité de proximité
Taille proportionnelle à la centralité de proximité

Introduction
Rappel
Centralité de vecteur propre
Taille proportionnelle à la centralité eigenvector

Introduction
Rappel
La notion de centralisation
Dans quelle mesure le réseau est dominé par peu de nœuds :
u
u
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u
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d
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u u u u

Introduction
Plan
Programme pour aujourd’hui
Introduction
Rappel
Plan
Théorie
La socialisation dans le numérique
Quelles caractéristiques des réseaux à l’heure du Web ?
Méthodes
Données et algorithmes dans les réseaux socio-numériques
Exercices

Théorie
Socialisation
Le processus au travers duquel un individu apprend à interagir avec
son milieu humain, dévient membre d’un groupe social, se perçoit
comme tel.
Primaire : au sein de la famille ;
Secondaire : tout au long de la vie (par exemple: socialisation des
nouveaux employés/membres dans une organisation).

Théorie
Le mythe de la de-socialisation
Stéréotype des nolife, "murés",
hikikomori. . .
Le pasokon otaku (mordu
d’ordinateurs) vs. le shakaikjin
(citoyen social). . .
Otaku implique une mise à distance
sociale
Grassmuck (1993)

Théorie
Le paradoxe d’internet
Kraut et al. (1998) : Internet est
une technologie sociale qui
pourtant diminue l’implication
humaine et le bien-être
psychologique;
Plus de temps passé dans des
interactions en ligne, plus de perte
de contact avec les proches
(famille, amis);
Un trade-oﬀ entre liens faibles (en
ligne) et liens forts (hors ligne). Kraut et al. (1998)

Théorie
Une force destructrice?
Putnam (2000) : l’informatisation
de la société participe d’une
dynamique plus générale
d’eﬀondrement de la participation
sociale, associative et politique;
L’exemple du bowling: d’activité
sociale à passe-temps solitaire;
Ce n’est pas une spéciﬁcité
d’internet, mais le symptome d’une
tendance plus générale.
Putnam (2000)

Théorie
"Facebook causes cancer"?
Les eﬀets biologiques de l’activité
sur les réseaux sociaux:
Plus de connexions avec des liens
faibles sur le web, moins de
connexions en face-à-face, moins
de soutien en cas de maladie
Ben Goldacre : "cherrypicking the
evidence"
Sigman (2009)

Théorie
Une approche trop déterministe
Idée que s’investir sur Internet implique
nécessairement une diminution du
nombre et/ou de l’intensité des
relations non médiatisées;
Est-ce vraiment un jeu à somme zéro?
Turkle (2011), http://alonetogetherbook.com/

Théorie
Le paradoxe d’internet... ou pas?
Kraut et al. (2002) : L’eﬀet
désocialisant observé en 1998,
disparaît en 2002;
La désocialisation était transitoire :
un eﬀet de l’apprentissage de TIC
Kraut et al. (2002)

Théorie
Des pistes diﬀérentes
Analyser la sociabilité à l’aune de la
temporalité des usages;
A quels moments de la journée le Web
est-il eﬀectivement utilisé?
Etude: étudiants échangeant des
messages sur Facebook, observés
pendant 26 mois
Golder et al. (2007)

Théorie
Une activité socialisante?
Coincidence temporelle socialisation en
ligne et sur le campus;
Activité socialisante qui suit les
rythmes des rencontres en face-à-face
et ne les remplace pas (v. diminution
pendant le weekend);
Le Web n’annule pas la socialisation,
mais la reconﬁgure!
Golder et al. (2007)

Théorie
Socialisation et participation
Activité sur Twitter et
participation aux
mouvements sociaux:
Le cas des protestes en
Espagne, mai 2011;
Nombre croissant de tweets
de proteste accompagne
participation montante à
l’action collective
González-Bailón et al. (2011)

Théorie
Troubles alimentaires et sociabilité en ligne
Les interactions en ligne des
personnes atteintes de troubles
alimentaires;
Une population traditionnellement
isolée, stigmatisée;
"Fuite" sur Internet pour échapper
aux problèmes de
santé/alimentation de la "vie
réelle"? Projet ANR ANAMIA

Théorie
Une sociabilité renforcée
La plupart de leurs connaissances sont
hors internet
Internet enrichit leur sociabilité, sans
se substituer aux contextes
d’interaction plus clssiques
Continuité entre les sphères
relationnelles en ligne et en face-à-face
Je l’ai connue euh... sur un
forum, il y a deux ans et demi.
Et euh... on s’est rencontré l’été
dernier, l’été 2010 et euh... c’est
devenu ma meilleure amie,
maintenant, on se quitte plus. Projet ANR ANAMIA

Théorie
Une sociabilité renforcée
Les contacts les plus proches sont
entretenus à la fois hors ligne et en
ligne;
Multiplexité: des manières multiples
d’entretenir des liens;
Internet oﬀre de moyens additionnels
de maintenir des liens forts avec des
proches et très proches. . .
. . . tout en permettant d’en créer de
nouveaux, plus faibles, avec des
personnes moins proches.
Projet ANR ANAMIA

Théorie
Un dualisme numérique?
Une question de terminologie: interactions sur Internet vs. dans la
"vraie vie" (IRL) ;
Est-ce justiﬁé?
Pas de séparation nette, mais plutôt intégration entre les deux
sphères ;
Les interactions médiatisées par ordinateur ou autre TIC (téléphone
portable) complètent et renforcent les interactions plus classiques en
face-à-face ;
Pas d’opposition entre "vraie vie" et ... "(fausse?) vie" !

Théorie
Vous connaissez maintenant
Internet ne nous "désocialise" pas ;
Ce n’est pas la faute à internet si "les gens ont peur de se
rencontrer en face à face" ;
Il n’y a pas d’"opposition entre virtuel et réel"

Théorie
Vous connaissez déjà:
La taille des réseaux personnels
Le "petit monde"

Théorie
Evolution de la structure des réseaux
D’une société de "petites boîtes"... (Rainie & Wellman, 2012)

Théorie
Evolution de la structure des réseaux (cont.)
. . . à un “individualisme en réseaux” (Rainie & Wellman, 2012)

Théorie
. . . ou bien à des réseaux “glocaux” ?

Théorie
. . . ou bien à des réseaux “glocaux” ?
Recherche d’un équilibre entre cohésion sociale et connectivité sociale
(Casilli, 2010)

Théorie
Multiplexité
Multiplexité relationnelle doublée
d’une multiplexité médiatique
(Casilli, 2010)

Théorie
Comment changent les relations
Les liens se déﬁnissent sur la base de:
1. direction
2. force
3. contenu

Théorie
1. direction (liens dirigés/non dirigés)
2. force
3. contenu

Théorie
2. force (liens forts/faibles)
3. contenu

Théorie
3. contenu (l’objet du lien)

Théorie
3. contenu (l’objet du lien)
En quoi le numérique aﬀecte:
1. la direction des liens ?
2. la force des liens ?
3. le contenu des liens ?

Théorie
1. La direction des liens
Importance de la conception d’un service web et ses algorithmes
Par ex. liens sont nécessairement réciproques sur Facebook, pas sur
Twitter
Eﬀets sur les comportements observés, mais aussi re-interprétation
de la part des usagers

Théorie
2. La force des liens
Les systèmes de recommandation des
services de réseautage en ligne –
encore l’importance des algorithmes
Exemple: l’algorithme
"friend-of-a-friend" de Facebook
Eﬀets sur la facilité d’extension des
réseaux au delà du cercle des liens forts

Théorie
3. Le contenu des liens : l’amitié en ligne
Une relation imparfaitement comparable à l’amitié "classique"
Un caractère d’oﬃcialité, de mise en visibilité
Réciprocité assumée
Une relation documentée (dans les données)
(boyd, 2006; Casilli, 2010; Doueihi, 2011)

Théorie
Le contexte des relations: des inégalités persistantes?
Le mythe des "digital na(t)ives" (Hargittai, 2010)
Diﬀérences de capacités et connaissances pour naviguer le web
(boyd, 2014)
Des structures de relations qui préservent des fractures nationales,
linguistiques, religieuses, ethniques (boyd & Hargittai, 2010)

Théorie
Les réseaux sociaux ne sont pas que Facebook et Twitter (et
existaient déjà bien avant!) ;
Les réseaux sociaux en ligne ne sont pas de simples structures
techniques;
Le numérique change notre vie sociale dans des manières
spéciﬁques.

Méthodes
La nature des réseaux en ligne et l’importance des données
Des liens pour ainsi dire "oﬃciels", visibles et enregistrés dans des
bases de données
Rajouter quelqu’un sur Facebook est un acte quasi-public
Des traces restent (les listes d’amis des deux usagers) (Casilli, 2010)
Les liens existent dans la mesure où ils sont automatiquement
enregistrés sous la forme de données (numériques)

Méthodes
La diﬀérence par rapport aux réseaux "classiques"
Analyse des réseaux sociaux pre-internet : l’instrument de l’enquête
Une manière d’objectiver des structures sociales "invisibles"
Les bases (= relations) étaient dans les perceptions

Méthodes
Les réseaux "classiques", formels et informels
Structures de réseaux comparables à d’autres structures sociales
Exemple: réseau de conseil vs organigramme d’entreprise

Méthodes
Les réseaux en ligne : une nouvelle formalisation ?
Les réseaux en ligne sont une autre manière d’objectiver les relations
Ne recouvrent pas les mêmes contenus que l’enquête
La forme reste comparable (structures réticulaires)

Méthodes
Données nativement numériques
Données nativement numériques sont des enregistrements d’états et
de séquences datées, et parfois géo-localisées, d’actions
Promesse de précision et d’exhaustivité
Nature diﬀérente du réseau qui en résulte (événements pas états)
Mais collectées pour permettre le fonctionnement des plateformes
⇒ Réutilisation à des ﬁnalités de recherche est possible mais avec
précautions

Méthodes
La visualisation des données de réseaux numériques
M. Smith : le réseau de 19,689 comptes Twitter utilisant le hashtag #CharlieHebdo le 7/1/2015. Liens =
mentions et retweets.

Méthodes
L’interprétation
Le graphe est réalisé avec NodeXL
Couverture internationale, mais limitée à quelques minutes d’activité
Graphe est dirigé
Taille des nœuds proportionnelle à leur valeur PageRank
Spatialisation choisie regroupe les ensembles à activité interne plus
intense (clusters)

Méthodes
Métriques
Nœuds : 19689 (dont 1723 isolés), liens : 20445 (dont 666
réciproques)
Densité : 0.00004, Diamètre : 27, Distance géodésique moyenne :
7.57
Top hashtags : charliehebdo, jesuischarlie, lyon, france,
parisshooting, paris, attentatcharliehebdo
Top mots : charliehebdo, rt, de, jesuischarlie, la, à, ils, les
Top URLs : www.motherjones.com, www.independent.co.uk,
www.bbc.co.uk, www.bfmtv.com, www.metronews.fr,
www.philly.com

Méthodes
Avantages et limites de la visualisation
Globalement peu parlante, en partie en raison du volume très élevé
de données
Un biais possible malgré la taille importante du réseau (données
collectées sur une période très courte)
Métriques également peu informatives
⇒ Utiliser des stratégies diﬀérentes?

Méthodes
La visualisation des données de réseaux numériques (cont.)
M. Grandjean : mesurer l’impact des attaques du 7/1/2015 sur Twitter par les mots-clés

Méthodes
M. Grandjean : mesurer l’impact des attaques du 7/1/2015 sur Twitter par les hashtags et leur temporalité

Méthodes
L’interprétation
Les données proviennent de la plateforme Topsy.com
Importance de la temporalité
Un enjeu crucial est le choix des hashtags ou mots-clés – peuvent
varier d’un jour à l’autre
Certains tweets peuvent contenir plusieurs mots-clés ou hashtags, et
certains n’en contiennent pas : ne pas faire la somme de ces bulles
pour obtenir le nombre total de tweets

Méthodes
S. Rogers : des tweets #JeSuisCharlie géolocalisés, le 7/1/2015

Méthodes
Floating Sheep : des tweets #JeSuisCharlie et #CharlieHebdo géolocalisés, les 7-8/1/2015

Méthodes
L’interprétation
Diﬀérences entre pays: prévisibles et non
Tweets géolocalisés relativement peu nombreux (73000 sur 8
millions)
Recherche par hashtags ou mots-clés pourrait ne pas saisir tweets
écrits en des alpahbets diﬀérents

Méthodes
Les réseaux socio-numériques se déﬁnissent par rapport aux données
natives du web qui objectivent les relations
Ils constituent une autre manière d’objectiver la structure sociale,
par rapport à la dualité classique formel/informel
L’interprétation est proche, mais non identique, par rapport aux
données de réseaux d’enquête

Exercices
Des larges graphes avec Gephi
Les données SocioPatterns (Stehlé et al., 2011):
= interactions entre élèves et enseignants dans une école primaire
française pendant deux jours, captées grâce à des senseurs
⇒ Des "big data" mis au service d’un sujet SNA classique.

Exercices
Bibliography I
boyd, d. (2006). Friends, Friendsters, and Myspace top 8: Writing
community into being on social network sites. First Monday, 11(2).
boyd, d. (2014). It’s Complicated: The Social Lives of Networked Teens.
Yale University Press.
boyd, d. & Hargittai, E. (2010). Facebook privacy settings: Who cares?
First Monday, 15(8).
Casilli, A. (2010). Les liaisons numériques. Vers une nouvelle sociabilité?
Seuil.
Doueihi, M. (2011). Pour un humanisme numérique. Seuil.
Golder, S., Wilkinson, D., & Huberman, B. (2007). Rhythms of social
interaction: Messaging within a massive online network. In C.
Steinﬁeld, B. Pentland, M. Ackerman, & N. Contractor (Eds.),
Proceedings of Third International Conference on Communities and
Technologies (pp. 41–66). Springer.

Exercices
Bibliography II
González-Bailón, S., Borge-Holthoefer, J., Rivero, A., & Moreno, Y.
(2011). The dynamics of protest recruitment through an online
network. Scientiﬁc Reports, 1(197).
Grassmuck, V. (1993). Allein, aber nicht einsam. die otaku-generation:
Zu einigen neueren. trends in der japanischen populär- und
medienkultur. In N. Bolz, F. Kittler, & C. Tholen (Eds.), Computer als
Medium (pp. 267–296). Wilhelm Fink Verlag.
Hargittai, E. (2010). Digital na(t)ives? Variation in internet skills and
uses among members of the “net generation”. Sociological Inquiry,
80(1), 92–113.
Kraut, R., , Kiesler, S., Boneva, B., Cummings, J., Helgeson, V., &
Crawford, A. (2002). Internet paradox revisited. Journal of Social
Issues, 58(1), 49–74.

Exercices
Bibliography III
Kraut, R., Patterson, M., Lundmark, V., Kiesler, S., Mukopadhyay, T., &
Scherlis, W. (1998). Internet paradox. a social technology that reduces
social involvement and psychological well-being? American
Psychologist, 53(9), 1017–1031.
Putnam, R. (2000). Bowling Alone: The Collapse and Revival of
American Community. Simon & Schuster.
Rainie, L. & Wellman, B. (2012). Networked. The New Social Operating
System. MIT Press.
Sigman, A. (2009). Well connected?: The biological implications of
‘social networking’. The Biologist, 56(1), 14–20.
Stehlé, J., Voirin, N., Barrat, A., Cattuto, C., Isella, L., Pinton, J.,
Quaggiotto, M., Van den Broeck, W., Régis, C., Lina, B., & Vanhems,
P. (2011). High-resolution measurements of face-to-face contact
patterns in a primary school. PLOS ONE, 6(8), e23176.
Turkle, S. (2011). Alone Together: Why We Expect More from
Technology and Less from Each Other. Basic Books.

Exercices
Prochain RV: lundi 26 janvier, 9h - 12h, ici

Exercices
Merci!
Paola Tubaro, paola.tubaro@ens.fr

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