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Objet : Formation aux techniques avancées d’analyse de réseaux sociaux - SciencesPo Paris 14-17 mars 2016
L’Ecole doctorale de Sciences Po organise du 14 mars au 17 mars 2016 au Centre de
Sociologie des Organisations à Paris une formation sur les méthodes statistiques avancées
pour l'analyse de réseaux.
La formation sera organisée sur quatre jours. La première journée sera consacrée à une
initiation à R et à des rappels concernant les outils de base de l’analyse de réseaux sociaux.
Puis, nous aborderons les modèles QAP permettant d’estimer l’influence des attributs sur la
création de liens entre acteurs. Nous verrons comment les réaliser avec R et avec le logiciel
Ucinet. Lors de la deuxième journée, nous aborderons les blockmodels sur R et sur un autre
logiciel très utilisé pour ce type de modèles : Pajek. La troisième journée sera consacrée aux
présupposés théoriques nécessaires à l’utilisation des modèles ERGM et à la prise en main du
logiciel PNet permettant de traiter des modèles ERGM. La quatrième journée sera consacrée
aux modèles SIENA permettant d’explorer la dynamique des réseaux sociaux. Lors de
chacune de ces journées, en fin d’après-midi, un chercheur présentera des travaux
mobilisant les méthodes étudiés le matin (voir documents en pièces jointes).
Cette formation est ouverte aux étudiants en thèse, ainsi qu’aux post doctorants et
chercheurs qui en font la demande (dans la limite des places disponibles). Cette formation
est gratuite, même pour personnes extérieures à SciencesPo. Pour vous inscrire, merci
d’écrire à ([email protected]) en précisant votre statut (doctorant ou chercheur), votre
discipline, vos thématiques de recherche qui feraient appel à l’analyse de réseaux et le cas
échéant les données de réseau que vous souhaiteriez étudier.
Pour plus d'information : http://www.sciencespo.fr/ecole-doctorale/fr/content/formationaux-techniques-avancees-d-analyse-de-reseaux
Les salles où aura lieu la formation sont les suivantes !
Le 14 mars au 56 rue des Saints-Pères, salle Goguel ;
Les 15, 16 et 17 au CSO, 19 rue Amélie, salle de séminaire.
Bien cordialement,
Julien Brailly, Guillaume Favre et Emmanuel Lazega
Programme de formation aux techniques avancées d’analyse
de réseaux
Organisateurs
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Julien Brailly - CTI (Swinburne University of Technology / Melbourne)
Guillaume Favre – LISST (Université Toulouse 2 - Jean Jaurès)
Emmanuel Lazega - CSO (CNRS-SciencesPo Paris)
Scott Viallet-Thévenin - CSO (CNRS-SciencesPo)
Lieu : Salle de séminaire, Centre de Sociologie des Organisations, 19 rue Amélie, 75007 Paris
Programme
Jour 1 – Lundi 14 mars 2016
9h – 9h30 : Présentation des participants, de leurs données
9h30 – 10h15 : Introduction aux différentes méthodes statistiques d’analyse de réseaux
10h30-12h30 : Approche théorique des Blockmodels/ Algèbre
13h30-15h30 : Blockmodels avec Pajek
16h-17h : Exercices et discussions sur des modèles Blockmodels
Jour 2 – Mercredi 15 mars 2016
9h – 10h15 : Introduction à R
10h30-12h30 : Indexation, sélection et description des attributs
13h15-15h15 : Prise en main de données de réseau sur R et visualisation
15h30-16h30 : Attributs et réseaux avec R
16h30-17h : Analyse de réseaux et algèbre matricielle
Jour 3 – Mercredi 16 mars 2016
9h – 10h15 : Modèles explicatifs avec des données de réseau.
10h30-12h30 : Tests et QAP avec R
13h30-14h15 : QAP avec Ucinet
14h30-15h : Exercices et discussions sur des modèles QAP
15h30-17h : Approche théorique des ERGM : quelques exemples.
Jour 4 – Jeudi 17 mars 2016
9h-12h : ERGM avec PNet sur des réseaux non orientés.
13h-14h : ERGM avec PNet sur des réseaux orientés.
14h-15h30 : Présentation des autres types de PNet (BPNet, MPNet, i-PNet) et discussions
sur des modèles ERGM
16h-17h : Réseaux de l’Internet : Présentation de Christophe Prieur (Université ParisDiderot)
17h : Conclusion
Formation « L’analyse des réseaux sociaux, méthodes
avancées»
Ecole Doctorale de SciencesPo, 14- 17 mars 2016
Organisateurs
• Julien Brailly - CTI (Swinburne University of Technology / Melbourne)
• Guillaume Favre – LISST (Université Toulouse 2 - Jean Jaurès)
• Emmanuel Lazega - CSO (CNRS-SciencesPo Paris)
• Scott Viallet-Thévenin - CSO (CNRS-SciencesPo)
Public cible : doctorants, post-doctorants et chercheurs.
L’analyse des réseaux sociaux constitue aujourd’hui une méthode à part entière des sciences
sociales. Après 40 ans de recherche, un véritable savoir-faire a émergé ainsi que des
méthodologies et des outils spécifiques. L’analyse des réseaux sociaux peut être mobilisée dans
des cadres théoriques et des disciplines aussi variées que la sociologie, la géographie, l’histoire,
les sciences politiques, les sciences de gestion ou l’économie. Cette méthode dispose d'une boîte
à outils qui permet d’étudier la structure des réseaux et de dégager des propriétés que l’analyse
statistique classique ne permet pas d’étudier. Grâce au développement de logiciels d’analyse de
réseaux performants et facile d’accès, cette approche se diffuse encore davantage aujourd’hui
dans le monde de la recherche.
L’analyse de réseaux a connu récemment une nouvelle dynamique avec le développement de
nouvelles techniques d’analyse statistiques (Blockmodels, ERGM, QAP) offrant un angle de vue
inhabituel sur le social et ses phénomènes. Le sociologue peut « révéler » des structures cachées,
des régularités se déployant à l’échelle des triades, c’est-à-dire de sous-structures relationnelles
qui prennent en compte trois acteurs (Simmel, 1908) afin d’illustrer des phénomènes plus
complexes tels que l’apprentissage, la solidarité, les discriminations,… De plus, ces techniques
offrent la possibilité d’utiliser des attributs classiques en sociologie (sexe, âge, statut, diplôme,
etc.) afin de déceler les logiques sous-jacentes de formation des liens. Cette décomposition du
réseau en sous-structures élémentaires offre un regard original sur le social en insistant sur le fait
que le réseau crée du réseau, que le lien crée du lien. Les formes de création de liens tels que «
l’ami de mon ami devient aussi mon ami » en sont un exemple.
Ce séminaire d’une semaine se situe dans le prolongement du séminaire d’initiation à l’analyse
des réseaux sociaux, organisé en juin 2015 et est conçu comme la suite cette formation. Il
s’adresse donc à des doctorants et chercheurs ayant une connaissance initiale de l’analyse des
réseaux sociaux1, ainsi qu’une maîtrise des outils statistiques de base (moyenne, médiane,
régression linéaire et logistique, etc.)1. Il a pour ambition de leur permettre de mobiliser les
méthodes les plus récentes d’analyses de réseaux reposant sur des techniques de modélisation.
1
Nous prenons pour référence la partie 2 du Que sais-je ? d’Emmanuel Lazega : mesures de densité, de
centralité, de cohésion, des profils relationnels etc.
Une partie de la formation se déroulera sur le logiciel R (logiciel en accès libre), dont il n’est pas
exigé une connaissance préalable, dans la mesure où la première matinée sera consacrée à une
initiation à son utilisation. La seconde partie de ce séminaire sera consacrée aux méthodes
statistiques permettant d’étudier plus en détails les interactions entre attributs et structures
relationnelles.
Plus précisément, la formation sera organisée sur quatre jours. La première journée sera
consacrée au Blockmodels avec le logiciel Pajek. La deuxième journée, commencera par une
initiation à R et à des rappels concernant les outils de base de l’analyse de réseaux sociaux
toujours sur R. Lors de la troisième journée nous aborderons les modèles QAP permettant
d’estimer l’influence des attributs sur la création de liens entre acteurs. Nous verrons comment
les réaliser avec R et avec le logiciel Ucinet. La quatrième journée sera consacrée aux modèles
ERGM et à la prise en main du logiciel PNet permettant de traiter des modèles ERGM.
Lors de chacune de ces journées, en fin d’après-midi, un chercheur présentera des travaux
mobilisant les méthodes étudiés le matin.
Nous encourageons les participants à lire une partie de la bibliographie proposée avant la
formation.
Date de la formation : du lundi 14 mars au jeudi 17 mars 2015
Lieu de la formation : Centre de Sociologie des Organisations, 19 rue Amélie, 75007 Paris.
Modalités d’inscription : Cette formation est ouverte aux étudiants en thèse, ainsi qu’aux post
doctorants et chercheurs qui en font la demande (dans la limite des places disponibles). Cette
formation est gratuite, même pour personnes extérieures à SciencesPo. Pour vous inscrire, merci
d’écrire à ([email protected]) en précisant :
• Votre statut (doctorant ou chercheur)
• Votre discipline
• Vos thématiques de recherche qui feraient appel à l’analyse de réseaux
• Le cas échéant les données de réseau que vous souhaiteriez étudier
Les participants devront venir munis d’un ordinateur portable et impérativement avoir téléchargé
et installé R, Pajek, Ucinet et PNet (un mode d’emploi détaillant les procédures sera fourni aux
participants en préparation du séminaire).
Bibliographie :
1. Textes conseillés :
• Ferligoj, A., Doreian, P., & Batagelj, V. (2011). Positions and roles in Scott, J., & Carrington,
P. J. (Eds.). (2011). The SAGE handbook of social network analysis. SAGE publications,
p.434-446
• Lazega, E., 1992 - « Analyse de réseau d’une organisation collégiale : les avocats d’affaires
», Revue Française de Sociologie, 33, pp.559-589.
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Lazega E., 1998 [2014].- Réseaux sociaux et structures relationnelles, Paris, Presses
Universitaires de France, coll. Que-sais-je ?, PUF.
Holland P.W., Leinhardt S., 1976.- « Local Structure in Social Networks », Sociological
Methodology, 7, pp. 1-45.
Krackhardt, D. (1988). Predicting with networks: Nonparametric multiple regression
analysis of dyadic data. Social networks, 10(4), 359-381.
Robins G., Pattison P.E., Woolcock J., 2005.- « Social networks and small worlds »,
American Journal of Sociology, 110, pp. 894-936.
Robins G., Pattison P.E., Kalish Y., Lusher D., 2007.- « An introduction to exponential
random graph (p*) models for social networks », Social Networks, 29, pp. 173-191.
Snijders T.A.B., 2011.- « Statistical models for social networks », Annual Review of
Sociology, 37, pp. 129-159.
2. Pour aller plus loin (supports de la formation) :
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Besag J., 1974 - « Spatial interaction and the statistical analysis of lattice systems »,
Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), pp.192-236.
Brailly, J., Favre, G., Chatellet, J., & Lazega, E. (2015). Embeddedness as a multilevel
problem: A case study in economic sociology. Social Networks.
Brailly, J., & Lazega, E. (2012). Diversité des approches de modélisation statistique en
analyse de réseaux sociaux multiniveaux. Mathématiques et sciences humaines.
Mathematics and social sciences, (198), 5-32.
Éloire, F., 2010 - « Une approche sociologique de la concurrence sur un marché. Le cas
des restaurateurs lillois », Revue française de sociologie, 2010/3 (Vol. 51), pp. 481-517.
Holland P.W., Leinhardt S., 1981.- « An exponential family of probability distributions for
directed graphs (with discussion) », Journal of the American Statistical Association, 76, pp.
33-65.
Lusher D., Koskinen J., Robins, G. (éds), 2013.- Exponential Random Graph Models for
Social Networks: Theory, Methods, and Applications, New York, Cambridge University
Press, Structural Analysis in the Social Sciences Series.
Lazega E., 2001.- The Collegial phenomenon, Oxford, Oxford University Press.
Snijders T.A.B., Pattison P.E., Robins G., Handcock M., 2006.- « New specifications for
exponential random graph models », Sociological Methodology, 36, pp. 99-153.
Wasserman S., Pattison P.E., 1996.- « Logit models and logistic regressions for social
networks. I. An introduction to Markov graphs and p* », Psychometrika, 61, pp. 401-425.